Аналитик данных (транспортная логистика)

Сегодня мы находимся в поиске Аналитика данных по транспортной логистике, который станет частью нашей профессиональной команды Департамента логистики и будет готов развиваться вместе с нами.

МЕСТО РАБОТЫ: г. Москва, ул. Новокузнецкая 31 (м. Павелецкая).

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• График работы: 5/2 (понедельник - пятница с 9:00 до 18:00);
• Конкурентный и достойный уровень заработной платы (оклад +ежемесячная премия);
• Расширенную корпоративную программу ДМС, которая включает услуги стоматолога;
• Обучение: индивидуальный путь профессионального развития в команде единомышленников и под руководством опытных специалистов;
• Ежегодная индексация заработной платы, чтобы Ваш доход соответствовал рыночному уровню;
• Поддержку семьи: частичную компенсацию расходов на детский отдых, ежегодные новогодние подарки, а для первоклассников —корпоративный портфель;
• Участие в проектах, обеспечивающих продовольственную безопасность и технологический суверенитет России.

НАШИ ПОЖЕЛАНИЯ К УСПЕШНОМУ КАНДИДАТУ

Обязательные:

• Высшее техническое или логистическое образование;
• Опыт работы в сфере автоматизации логистических систем от 2 лет;
• Опыт автоматизации отчетности, работы с Power Query и DAX;
• Знание Python или R для обработки исторических данных и создания математических моделей (прогнозирование).

Дополнительные:

• Опыт работы в логистике или цепочках поставок.

ВАШИ БУДУЩИЕ ЗАДАЧИ

• Анализировать текущие процессы формирования и движения данных в цепочках поставок, выявлять узкие места и автоматизировать отчеты руководства;
• Разрабатывать интерактивные дэшборды для мониторинга ключевых показателей в реальном времени;
• ML обучение, статистические модели и инструменты SQL/Python/R для создания прогностических моделей рисков и оптимизации маршрутов;
• Кластеризовать маршруты по типам грузов, направлениям и временным окнам для выявления неэффективных участков и предложений по улучшению;
• Создавать модели раннего предупреждения срывов поставок и других рисков, основываясь на истории данных.