Аналитик

Диспетчеризация у управление товародвижением между индустриальными складами: - расчет оптимальной потребности в пополнении и перемещении излишков - формирование и контроль заданий в учётных системах - ресурсное планирование складских и транспортных мощностей под графики перемещений;

Подготовка данных для операционного планирования и бюджетирования складов и транспорта;

Формирование аналитической отчетности складской и транспортной логистики: - создание, поддержка и автоматизация пула регулярных отчетов - план-факт и факторный анализа ключевых метрик эффективности - проверка гипотез на основе данных - подготовка аналитических срезов по ad-hoc запросам руководства;

Поддержка и развитие Cost-to-serve модели аллокации логистических затрат: - актуализация и корректировка нормативов - администрирование модели в учётных системах - анализ сходимости данных и план-факт отклонений - сценарное моделирование;

Взаимодействие с IT департаментом в части доработки информационных систем на логистическом контуре: - постановка ТЗ на доработку - приемочное тестирование - написание регламентов и обучение конечных пользователей.

1) Высшее образование - техническое/экономическое/логистика;

Знание операционных процессов крупных распределительных центров и транспорта: - Складские процессы: организация приемки, адресного хранения, комплектации и отгрузки, принципы зонирования больших складов - Транспортные процессы: управление магистральными перевозками и доставкой «последней мили» (учет специфики собственного и наемного автопарка);

Высокий уровень аналитических навыков: - опыт работы с большими массивами информации: сбор, очистка, агрегация данных из разных источников - поиск скрытых закономерностей и зависимостей в данных, - способность интерпретировать цифры, предлагать решения и объяснения - умение визуализировать результаты: понятные дашборды, аналитические записки и презентационные материалы;

Технические навыки: - опыт работы с ERP, WMS, TMS системами (Navision как плюс) - Excel (PowerPivot, OLAP, сводные таблицы, графики) - SQL (самостоятельная выгрузка данных) - Python (Pandas, Numpy, Matplotlib/Seaborn, Catboost, Os) как плюс - Jira - PowerBi;

Базовое понимание структуры и принципов формирования P&L