Аналитик данных (группа аналитики качества и потерь)

О команде и задачах:

Мы — небольшая команда, которая отвечает за одно из очень важных направлений в логистике — работу с потерями. Если коротко, мы ищем, куда и почему уходят товары: разбираем недостачи, брак, возвраты, «зависшие» запасы и другие аномалии.

Наш процесс построен на глубоком погружении:

• Исследование: Мы идём в источники данных, общаемся с бизнес-заказчиками, изучаем контракты и регламенты, чтобы понять природу потерь.
• Разработка: Ставим задачи инженерам на разработку сырых витрин, а затем превращаем эти данные в чистые, проверенные и структурированные аналитические витрины.
• Визуализация и автоматизация: Строим дашборды в BI, настраиваем автоматическую загрузку и расчёты, чтобы бизнес видел проблему в моменте.
• Поддержка: Помогаем коллегам из других отделов находить ответы на нестандартные вопросы и проверять гипотезы.

Ключевые требования:

• SQL: Уверенное владение. Нужно уметь не просто писать SELECT, а оптимизировать запросы, работать с большими объёмами данных и понимать, как устроены соединения. Для Middle — опыт работы со сложными многоуровневыми запросами и оптимизацией на уровне СУБД.
• Python (Pandas): Это наш основной инструмент для кастомизации. Нужно уметь чистить данные, сводить таблицы, писать трансформации. Библиотека Pandas — must have. Для Middle — умение писать эффективный, оптимизированный по памяти и времени код.
• BI-инструменты: Опыт создания отчётов с нуля (мы работаем с Grafana и Superset), умение сделать удобный и понятный дашборд.
• Аккуратность и структура: Для нас важна чистота кода, понятная структура проектов и аккуратность в выкладках. В наших задачах важна внимательность.

Будет большим плюсом, если ты:

• Имеешь опыт с A/B-тестированием (помогает проверять гипотезы).
• Понимаешь, как устроены Kafka и gRPC-ручки
• Знаком с Airflow (понимание DAG'ов и логики работы) и GitLab.
• Понимаешь принципы Якорной модели DWH.
• Имеешь опыт в логистике или смежных областях (ритейл, e-commerce).