Аналитик данных / BI — коммерция и AI-автоматизация

Нам не нужен ещё один маркетолог и не нужен руководитель отдела продаж. Нужен человек с аналитическим бэкграундом, который закрывает рутину нейросетями, а голову тратит на решения. Такой, для кого поднять дашборд, написать выгрузку, собрать телеграм-бота и задеплоить это куда-то — не три разных проекта, а один вечер.

Зачем открыта позиция

Коммерческий контур работает: есть реклама, колл-центр, CRM, розничные и оптовые продажи в двух компаниях. Данные при этом лежат в разных системах, значительная часть отчётности собирается руками, единой картины от рекламного расхода до прибыли пока нет.

Запрос внутри компании уже сформирован. Руководители привыкли принимать решения по цифрам и хотят больше — закрывать эти запросы сейчас некому. Тебе не придётся никого убеждать пользоваться дашбордом: очередь на аналитику уже стоит.

О компаниях

Группа из двух производственных компаний. НПО «ТехПродЗдрав», бренд «Артрейд» — собственное швейное производство изделий для реабилитации и восстановления, включая зарегистрированное медицинское изделие. «Здоров» — производство кремов и биологически активных добавок на продуктах пчеловодства. Продукция идёт в розницу конечному покупателю и в опт через партнёров и площадки.

Компании переходят от ручного предпринимательского управления к системному. Решение принято и профинансировано: искусственный интеллект внедряется как рабочая инфраструктура, а не как отдельный эксперимент. Направлений внедрения три — документооборот, коммерция и производство. Под каждое ищем отдельного специалиста с бэкграундом именно в этой области. Если твой опыт ближе к другому направлению, напиши об этом в отклике.

Честно про состояние инфраструктуры

Аналитики в привычном смысле у нас нет. Есть источники: CRM, 1С, рекламные кабинеты Яндекса, Метрика, телефония колл-центра, внутренние базы знаний. Между собой они не связаны.

Хранилища нет. Витрин нет. BI-слоя нет. Словаря метрик нет. Всё это предстоит выбрать и построить, и выбор инструментов во многом за тобой — мы не тащим за собой легаси и не заставим работать в том, что уже куплено.

Главная цель

Собрать коммерческий контур обеих компаний в единую систему показателей и закрыть аналитическую и продажную рутину AI-инструментами под человеческим контролем.

Результат меряется деньгами: заработали или сэкономили. И тем, можешь ли ты доказать это методикой расчёта, а не презентацией.

Задачи

Собрать сквозную модель данных: рекламный расход, обращение, сделка, оплата, отгрузка, выкуп, возврат, себестоимость, прибыль. Единый словарь метрик, единый идентификатор клиента и заказа, сходимость с управленческим учётом.

Построить дашборды по уровням управления: собственнику — прибыль и деньги по направлениям, руководителю — воронка, план и факт, конверсии по этапам, менеджеру — его собственные показатели. За каждым показателем должно стоять решение. Показатель, по которому никто ничего не делает, из дашборда убирается.

Запустить оперативный контур: отклонения по выкупу, стоимости обращения, зависшим сделкам и необработанным заявкам подсвечиваются адресно и в тот же день, а не в отчёте за месяц.

Находить и оцифровывать узкие горлышки: где именно теряется прибыль, сколько это стоит в деньгах, что предлагается изменить.

Внедрить AI-инструменты в продажи: автоматический разбор звонков и оценка качества, подсказки менеджеру, база знаний отдела продаж, квалификация входящих обращений с быстрым перезвоном, объяснение отклонений в цифрах, ответы на вопросы к данным на естественном языке.

Собрать обучение и аттестацию менеджеров на AI-тренажёрах вместо ручного прослушивания звонков.

Привести CRM к состоянию достоверного источника: модель данных, поля, этапы, дисциплина заполнения, интеграции с телефонией и сайтами.

Построить воронки и модели отдельно для розницы, для опта и для второй компании: продукты и циклы сделки разные, система показателей общая.

Что в роль не входит

Ты не ведёшь рекламные кампании и не отвечаешь за план продаж. Маркетинг и продажи остаются владельцами своих функций. Ты отвечаешь за инструменты, которыми они пользуются, и за экономический эффект от этих инструментов.

Что должно быть сделано

30 дней. Карта данных: что собирается, чему можно доверять, чего нет. Снятый baseline. Предложенный словарь метрик, вынесенный на утверждение. Приоритет задач по цене вопроса.

60 дней. Работает сквозная модель до прибыли. Расхождения с управленческим учётом найдены, объяснены и вынесены на решение. Первый дашборд в ежедневном использовании руководителями.

90 дней. Работает контур отклонений. Предъявлены два-три узких горлышка с суммой потерь и планом. Первый AI-инструмент в продажах работает в бою с измеренным эффектом.

12 месяцев. Коммерция обеих компаний управляется по единой системе показателей, рутинная аналитика закрыта моделями.

Как оценивается результат

Сходимость данных с управленческим учётом. Доля решений, принимаемых по единому источнику. Время от отклонения до реакции. Маржинальная прибыль и выкуп на участках вмешательства. Сумма устранённых потерь. Доля рутины, закрытой автоматизацией.

Защитные показатели: рост числа обращений не засчитывается при падении их качества, рост оборота не засчитывается при падении маржи, все формулировки в скриптах, базе знаний и AI-инструментах соответствуют регистрационным документам на продукцию.

Конкретные значения устанавливаются после снятия baseline и утверждения методики расчёта — вместе с тобой в первые тридцать дней.

Обязательные требования

Коммерческий опыт в аналитике, BI, CRM или performance-маркетинге от двух лет. Ты понимаешь воронку и юнит-экономику до выкупа и возврата, а не только до заявки.

Опыт внедрения, а не только отчётности: инструмент или контур, которым пользовались другие люди после тебя.

SQL и умение собрать модель данных и визуализацию самостоятельно, без разработчика. Python или PHP на уровне «дописать интеграцию и не ждать никого» — плюс, но не обязателен, если ты закрываешь это иначе.

Нейросети как рабочий слой, а не как чат-окно. Ты собираешь сценарии из нескольких шагов, задаёшь метрику качества, проверяешь вывод и понимаешь, где модель нельзя пускать к данным и к клиенту. Это не пожелание, а фильтр: без этого роль не работает.

Личный пример оптимизации с цифрой: что ты автоматизировал или перестроил и сколько это принесло или сэкономило.

Готовность работать в системе, которой ещё нет: часть правил и инструментов придётся создать самому.

Желательный опыт

CRM-системы и их интеграции. Коллтрекинг и сквозная аналитика. Яндекс Директ и Метрика. 1С как источник данных. Собственный колл-центр. Сведение нескольких юридических лиц или направлений в одну модель данных. Связка продажи — производство — склад. Регулируемые категории: медицинские изделия, БАД, косметика.

Что проверяем в части ИИ

Умение поставить задачу модели с достаточным контекстом и превратить её в повторяемый сценарий, а не в разовый ответ.

Умение проверить результат: как ты ловишь ошибку модели и по какому признаку понимаешь, что ответ уверенный, но неверный.

Понимание, какие данные нельзя передавать во внешние сервисы и где обязательно остаётся человеческое решение.

Умение посчитать экономику внедрения: сколько стоит, что экономит, как измеряется.

Формат, подчинение, ресурсы

Удалённо, полный день. Подчинение — руководителю направления цифровизации и автоматизации, он же отвечает за ИИ-контур всей группы компаний и будет твоим прямым партнёром по задачам. Работа в связке с продажами, колл-центром, маркетингом и финансами. Прямой доступ к собственнику на этапе решений.

Ресурсы: доступы к CRM, 1С, рекламным кабинетам, телефонии, складским и финансовым данным. Корпоративные AI-подписки без экономии на лимитах. Технический специалист под доработки CRM и интеграции. Бюджет на инструменты обсуждается под задачу, а не выбивается.

Условия

80000₽ -160000₽ на руки. Фиксированная часть определяется по результатам собеседования.

Пересмотр через 90 дней по выполненным вехам.

Бонус от подтверждённого прироста прибыли или устранённых потерь вводится после того, как утверждена методика расчёта и определён владелец формулы. Мы не обещаем процент, которого не умеем считать.

Этапы отбора

Отклик → интервью 40 минут → тестовое до одного часа → финальный разговор с руководителем направления и собственником → оффер.

Что написать в отклике

Один вопрос, ответ на него читаем первым: что ты автоматизировал или перестроил лично и сколько это принесло или сэкономило — цифра и способ расчёта.

Отклики без ответа не рассматриваем. Остальное разберём на интервью.

Почему стоит откликнуться

Мы не предлагаем готовую корпорацию, где нужно поддерживать существующее. Мы строим следующую версию компании и даём под это доступы, бюджет, свободу выбора инструментов и прямой контакт с собственником. Взамен ждём самостоятельности и результата, выраженного в деньгах.

Если ты дочитал и уже знаешь, какой отчёт здесь надо собрать первым, — откликайся и напиши какой.