Москва
Метро: Библиотека им.ЛенинаО роли:
Мы ищем не просто исполнителя, а мыслящего партнера. У нас уже выстроена базовая инфраструктура (TimeWebCloud, собственные BI-решения, ИИ-инструменты), но нам не хватает человека, который умеет включать голову и переводить бизнес-гипотезы в четкие, работающие модели данных. Если вы любите цифры, понимаете, как устроены продажи и маркетинг, и умеете находить логические ошибки в данных до того, как начать писать код, — мы ждем вас.
Ключевые задачи:
Моделирование и прогнозирование: Построение прозрачных моделей планирования лидогенерации и прогноза выручки. Работа с ретроданными, CPL, сезонностью, средним чеком и конверсией (создание калькуляторов, где бизнес может менять коэффициенты и видеть результат).
Контроль качества данных (Data Quality): Аудит и очистка данных в CRM и смежных системах (например, АМО). Взаимодействие с отделами продаж и маркетинга для обеспечения корректного заполнения полей и целостности данных.
Автоматизация отчетности: Выявление ручных процессов (например, ручные сверки сотрудников) и их автоматизация. Постановка задач на разработку (в т.ч. с использованием ИИ-ассистентов для написания кода).
Перевод с бизнес-языка на технический: Самостоятельное структурирование бизнес-требований от руководителя. Не просто «записать и скормить ИИ», а проанализировать запрос, задать уточняющие вопросы и сформулировать логичное ТЗ для реализации.
Что для нас важно (Требования):
Бизнес-мышление: Умение понять, зачем мы считаем ту или иную метрику, и как она влияет на деньги компании. Опыт работы в коммерческих блоках, финтехе, ритейле или M&A будет огромным плюсом.
Работа с данными: Уверенное знание SQL на уровне написания и чтения запросов (JOIN, агрегации, оконные функции). Понимание принципов построения дашбордов и работы с табличными данными.
Критическое мышление: Вы не доверяете слепо выводу ИИ или «первой попавшейся цифре». Вы проверяете логику расчета и ищете несоответствия.
Коммуникация: Умение четко объяснять бизнесу, как посчитан показатель, и аргументированно требовать от смежных отделов (маркетинг, продажи) качества данных.
Будет преимуществом:
Опыт использования ИИ-инструментов (Copilot, Cursor и аналоги) для ускорения написания SQL-запросов или скриптов на Python.
Понимание основ работы API и облачных инфраструктур (на уровне понимания, откуда и как забираются данные). (умение работать с интеграцией через апи, ресты, xml/json)
Опыт наведения порядка в «грязных» данных и неструктурированных процессах.
Мы предлагаем:
Полностью удаленный формат работы из любой точки РФ.
Возможность построить аналитическую функцию в коммерческом блоке с нуля и видеть реальный результат своей работы.
Прямую коммуникацию с директорами, что будут четко формулировать гипотезы и ценят проактивность.
Конкурентную заработную плату.
Вартанова Мария Геворговна
Москва
от 200000 RUR