Лидировать процессы / отвечать за рыночное ценообразование на основе данных по номенклатуре от 20–30 тыс. позиций.
Оперативное управление ценами по широкой номенклатуре (20–30+ тыс. SKU): регулярный пересмотр цен, обновление прайс-листов, контроль корректности цен в учётных системах.
Мониторинг рыночных цен конкурентов и альтернативных поставщиков, анализ ценового позиционирования, предложения по корректировке цен.
Анализ ценовой эластичности спроса и сегментация номенклатуры; моделирование влияния изменения цен на продажи и валовую прибыль.
Анализ и оценка влияния макро и микроэкономических показателей на ценообразование
Анализ запасов: оборачиваемость, неликвиды, дефициты; предложения по ценовым мерам.
Поддержка и развитие отчётности в Power BI и самописных системах: дэшборды по ценам, продажам, запасам, KPI отдела & департамента, KPI дилерской сети.
Выгрузка, очистка и обработка больших массивов данных (SQL, Python, 1С); автоматизация регулярных расчётов.
Подготовка аналитических материалов и презентаций для руководства, в том числе на английском языке для головного офиса.
Взаимодействие с отделами региональных представителей, управления запасами, дилерской сетью, поставщиками по вопросам ценообразования.
Требования:
Высшее образование (экономика, финансы, прикладная математика, статистика, ИТ или инженерное направление). Будет плюсом дополнительное обучение или сертификаты по анализу данных, SQL, Python, Power BI
Опыт работы от 3 лет в ценообразовании, управлении запасами, категорийном менеджменте или товарной аналитике — в дистрибуции, ритейле, e-commerce или автобизнесе.
Обязательно: опыт оперативного управления широкой номенклатурой — от 20–30 тыс. позиций.
Практическое применение современных методов аналитики: регрессионный анализ, ценовая эластичность, ABC/XYZ-сегментация, прогнозирование спроса.
Опыт построения и сопровождения отчётности на SQL, PowerBI.
Практический опыт работы с AI: написание и отладка SQL- и Python-кода с AI-ассистентами, автоматизация обработки данных и отчётности, настройка промптов и агентов под регулярные задачи, критическая проверка результатов. Готовность показать примеры на собеседовании.
Технические требования: SQL - уверенно: JOIN, подзапросы, CTE, оконные функции Power BI - модель данных, DAX, Power Query Python - знание основных библиотек для работы с данными (pandas, numpy, sklearn) Excel - продвинутый уровень, написание макросов (VBA) Английский язык – Upper-intermediate
Условия:
Ежегодный бонус по результатам работы за год
Ежегодный пересмотр заработной платы по результатам работы за год
Компенсация обедов
После испытательного срока – ДМС, льготы на выбор (ДМС для членов семьи, фитнес)