Middle Data Analyst

On Shelf Availability (OSA) — это аналитический продукт, который помогает бизнесу находить причины недопродаж и выявлять слабые места в товародвижении. Мы анализируем весь путь товара: от логистики и поставок до ассортимента и наличия на полке в конкретном магазине.

Мы ищем Middle-аналитика, который поможет развивать продукт: находить новые фичи, опираться на бизнес-контекст, анализировать качество моделей и предлагать улучшения.

Технологический стек: SQL Trino Python PySpark Airflow Superset Qlik Sense S3

Чем тебе придется заниматься:

• разобраться в архитектуре OSA-решения, пайплайнах данных и ML-моделях;

• изучить ключевые источники данных: продажи, остатки, планограммы, данные магазинов, ценники, логи моделей;

• понять, где и почему данные могут расходиться с физической реальностью в магазине;

• участвовать в улучшении качества ML-моделей;

• находить точки роста продукта: где система теряет точность и как её усилить;

• проектировать и анализировать A/B-эксперименты в реальных оффлайн-магазинах, улучшать методологию экспериментов;

• переводить аналитические выводы в понятные бизнес-рекомендации.

• уверенное владение SQL и опыт работы с промышленными БД;

• знание Python для анализа данных;

• опыт работы с большими данными;

• опыт работы с BI-системами;

• понимание статистики и анализа данных.

Будет плюсом:

• опыт работы с PySpark;

• опыт работы с ML-моделями (классификация, регрессия, кластеризация);

• опыт проектирования и анализа A/B-экспериментов.