Аналитик продаж (fashion, retail)

Мы — 12STOREEZ: премиальный fashion-бренд с собственной розничной сетью. Ищем продуктового аналитика в блок продукта (наших изделий - одежды, обуви и аксессуаров), который поможет нам принимать быстрые и точные решения на основе данных: от ежедневных витрин до ретроспектив сезона и прогнозов спроса на коллекции.

Что вы будете делать

• Вести регулярную аналитику (weekly) для продуктового блока: сбор, проверка и интерпретация данных по категориям (женская/мужская одежда, обувь, аксессуары), категорийный менеджмент и товародвижение.

• Готовить полугодовые отчёты, аналитику сейлов и ретроспективы сезона: динамика спроса, маржинальность, оборачиваемость, влияние промо.

• Самостоятельно разрабатывать дашборды в BI-системах (Qlik Sense / QlikView / Power BI и пр.): от постановки задачи до продакшн-витрины.

• Делать ad-hoc исследования и проверять гипотезы (в т.ч. опровергать): причины отклонений метрик, когорты, аномалии, поведение клиентов.

• Доставать данные из BigQuery/SQL-хранилища, готовить витрины, наводить порядок в источниках, обеспечивать качество данных.

Что мы ожидаем от вас:

• Опыт самостоятельного создания дашбордов в любом BI (Qlik Sense/QlikView/Tableau и т.п.) — от постановки задачи до релиза.

• SQL — уверенно: подзапросы, оконные функции/ранжирование, CTE, базовая разметка витрин.

• Критическое мышление: формулируете гипотезы, проверяете/опровергаете, объясняете причинно-следственные связи.

• Коммуникация: неконфликтный стиль, умение вернуться к заказчику с выводами/вопросами и отстоять аналитический взгляд.

Будет плюсом

• Опыт в fashion/ретейле: категории, оборачиваемость, размерные сетки, сейл-механики.

• Навык прогнозирования: умение применять математические подходы/вероятности; Python и библиотеки для анализа/моделирования.

• Опыт работы с BigQuery и построением витрин.

• Qlik-стек (Qlik Sense/QlikView) — как в нашей базе.

Что мы предлагаем

• Влияние на продукт и продажи розничной сети: ваши дашборды и выводы — ежедневные решения директоров по продукту.

• Культура данных, быстрый фидбек, адекватные процессы.

• Профессиональное окружение, обмен практиками, рост в сторону продвинутой продуктовой аналитики и моделирования.

• Возможность гибридного графика (3 дня из офиса) и выбора времени начала рабочего дня

• Обучение в академии 12 STOREEZ, скидки от партнеров Skillbox, Skyeng

• Полис ДМС со стоматологией

• Скидки на продукцию бренда и сертификат на день рождения

• Комфортная среда: мягкие переговорные, фрукты и ароматный кофе на кухне, “пятница — день собак” и другие приятные мелочи

• Офис в стиле лофт на Трехгорной Мануфактуре: 10-15 минут пешком от станций метро Улица 1905 года, Выставочная, Краснопресненская