(Синьор\лид гроус аналист) Senior\ Lead Growth Analyst

Магнит OMNI— группа бизнес-форматов ритейлера «Магнит», которая отвечает за развитие омниканального опыта для клиентов. OMNI объединяет команды, работающие над сервисами «Магнит Плюс», «Магнит Доставка», «Магнит Маркет», «Магнит AdTech» и приложением «Магнит: акции и доставка».

Мы трансформируем ритейл, предлагая инновационные решения, которые делают жизнь миллионов клиентов лучше.

Магнит OMNI — команда для тех, кто хочет делать больше, чем просто «работу». Здесь мы каждый день повышаем планку — для себя, команды и бизнеса. Поэтому работать с нами — это не про рутину и галочки. Это ломать стереотипы о ритейле, бросать вызовы невозможному и добиваться результата. Если вы энергичны, амбициозны и горите своим делом — нам по пути!

• гибридный формат работы г. Москва (м. Савеловская);

• надежную страховку и внимание к здоровью: оформляем полис ДМС, в который входят не только терапевты и узкие специалисты, но и стоматологи;

• скидки Магнит Primezone: более 6 тысяч предложений от ресторанов до недвижимости;

• сильную команду. Мы работаем вместе с профессионалами, которые умеют вдохновлять, поддерживать и развивать;

• большие задачи, которые делают вас сильнее. Мы работаем над масштабными процессами, влияющими на миллионы людей;

• свободу развиваться. Горизонтальный рост, минимум рамок, максимум возможностей проявить себя;

• реальное признание достижений. Работаете круто — заметим и оценим

Что нужно будет делать:

• Разрабатывать, поддерживать и непрерывно улучшать комплексные прогнозные модели на горизонте до 5 лет, включая операционные планы (до года).
• Прогнозировать динамику ключевых метрик бизнеса: количество Digital Active Customers (DAC), Average Order Value (AOV), частота покупок (Frequency), ARPPU и LTV.
• Обеспечивать глубокую сегментацию прогнозов в разрезах: каналы привлечения (organic / paid), каналы продаж (offline / online / omni), форматы торговых точек, экосистемные партнерства vs внешние интеграции.

• Готовить качественный и глубокий план-факторный анализ отклонений (variance analysis) по выручке и клиентской базе.
• Выявлять ключевые драйверы роста или падения, объяснять бизнес-причины отклонений от прогнозов понятным для C-level руководства языком.
• Проводить оценку рисков и возможностей, формируя аналитическую «карту» для принятия решений: куда эффективнее направлять ресурсы и инвестиции прямо сейчас.

• Участвовать в разработке и верификации методологий расчета инкрементальных эффектов (вклад DAC в общую выручку и маржинальность компании).
• Отделять органический рост от платного, оценивать реальный вклад каналов трафика в долгосрочную ценность.

• Проводить регулярную финансово-экономическую оценку бизнес-инициатив по привлечению новых DAC.
• Рассчитывать прогнозные модели Unit-экономики для новых проектов: потенциал по количеству клиентов, прогнозный ARPPU, маржинальность когорты, полный LTV.

• Анализировать и прогнозировать временные ряды (учет трендов, сезонности, аномалий).
• Формализовывать сложные бизнес-гипотезы в четкие метрики и KPI.
• Проверять качество исходных данных, работать с большими массивами информации (Data Quality Assurance).
• Автоматизировать рутинные расчеты и снижать долю ручного труда в аналитике (внедрение инструментов самообслуживания отчетности или скриптов).

Что мы от вас ожидаем:

• Опыт работы аналитиком от 4-х лет, из которых минимум 2 года в роли Senior/Lead в сфере Growth, BI, FP&A или продуктовой аналитики в e-com / retail / fintech.
• Продвинутое прогнозирование: Уверенное владение методами анализа временных рядов (декомпозиция, сглаживание, SARIMA/Prophet или аналоги), опыт построения моделей с горизонтом от 1 года.
• Когортный анализ и LTV: Глубокое понимание юнит-экономики, умение моделировать LTV с учетом Retention Rate и Churn Rate.
• Инструментарий: Экспертный уровень владения SQL (сложные JOIN, оконные функции, оптимизация запросов к большим таблицам). Обязательный опыт работы в Python (Pandas, NumPy) или R для моделирования и автоматизации расчетов (не просто работа в Excel).
• Визуализация: Опыт построения дашбордов в Tableau, Power BI или Superset для наглядного отображения воронки привлечения и прогнозов DAC.
• Математическая база: Понимание статистики, теории вероятностей,

• Стратегическое мышление: Способность видеть за цифрами 5-летней модели бизнес-риски и возможности, а не просто строить график.
• Автономность и проактивность: Позиция предполагает, что вы сами предлагаете методологию расчета LTV или DAC, а не ждете четкого ТЗ.
• Структурная коммуникация: Умение защищать свою модель перед финансовым департаментом и СЕО, аргументированно объяснять сложные прогнозы на языке бизнеса («почему упадет DAC в Q3, если мы не вложим X денег»).
• Внимание к деталям при высокой скорости: Качество данных для прогнозов DAC критично, ошибка в модели стоит дорого.

Будет большим плюсом:

• Опыт работы в крупном ритейле / e-commerce с омниканальной моделью (учет трафика офлайн-магазинов в цифровой экосистеме).
• Опыт разработки финансовых моделей P&L на стороне бизнеса.
• Опыт внедрения алгоритмов машинного обучения для прогнозирования спроса / оттока.