Аналитик коммерческого департамента

Обязанности:

• Коммерческая аналитика - продажи, ассортимент, товарные запасы и их оборачиваемость, маржинальность продаж, аналитика розничных магазинов, e-commerce.
• Большое кол-во розничных магазинов, сайт, огромная матрица ассортимента – все это требует аналитики
• Работа с данными в MS SQL Server. Ad-hock запросы, дашборды в Power BI. Предоставление отчетов и аналитических справок для топ-менеджмента.
• Взаимодействие с менеджерами департаментов Коммерции, Финансов, Закупок, Маркетинга, и даже с Региональными директорами. Внимание к вам обеспечено
• Участие в развитии отчетности, автоматизация, общение с разработчиками DWH. Верификация данных, проверка их целостности. Разработка KPI’s и их методологий.
• Оценка эффективности розничных и e-commerce проектов.
• Предиктивная аналитика – построение моделей эластичности, прогнозирование продаж, прогноз и оценка влияния акций.

Что мы предлагаем:

• Работа в дружной команде аналитического отдела. Минимум формальностей. Все расскажем и покажем.
• Интересные задачи – есть только цель, путь придумываем сами.
• Профессиональный рост – вы будете пересекаться со смежными бизнес-направлениями (Е-коммерс, клиентская аналитика, маркетплейс, маркетинг). Получите огромный опыт работы с данными по перечисленным направлениям.
• Комфортный офис в БЦ «ЛОТОС», м. Нахимовский проспект (3-5 мин.пешком).

Наш стек:

• MS SQL, Click House, Big query. Потенциально полноценный переезд на GreenPlum.
• SAS, Mindbox (CRM-системы)
• Python, SAS Miner (предиктивка)
• Power Bi, Excel
• Apache Airflow

Необходимые навыки:

• Хорошее понимание экономики работы ритейла. Ты чётко знаешь отличие выручки от прибыли.
• Отличные навыки по работе с большим объемом данных. Ты в цифрах, как рыба в воде.
• Хороший SQL (времянки, cte, оконные функции). Написание сложных запросов.
• Будет большим плюсом знание Python для анализа данных, опыт в построении предиктивки или работы с ML-библиотеками. Возможно, ты даже пишешь API-запросы или DAG-и airflow?
• Дружелюбие, внимательность и ответственность. В нашем замечательном аналитическом отделе мы помогаем друг другу, общаемся, делимся опытом.