585, Холдинг

аналитик данных по ценообразованию в ломбардах

Коротко

Аналитик данных для построения системы динамического ценообразования процентных ставок в федеральной сети ломбардов: моделирование ценовой эластичности спроса, прогнозные и оптимизационные модели, A/B-тесты и дашборды для руководства. Требуется высшее математическое образование, от 1 года опыта аналитиком по ценообразованию или данным, навыки программирования и глубокое понимание эконометрики и causal inference. Работа удалённая или гибридная, полная занятость.

Описание
Мы — крупная федеральная сеть ломбардов с широкой региональной представленностью. Запускаем стратегический проект по построению автоматизированной системы динамического ценообразования процентных ставок и ищем сильного специалиста, который возглавит это направление с аналитической стороны.
Задачи
•Построение моделей ценовой эластичности спроса на основе исторических данных по объектам, сегментам клиентов и размерам залога.
•Разработка прогнозных моделей: оценка прироста портфеля (кладовой в граммах) и потенциальных потерь при различных сценариях изменения ставок.
•Интеграция данных по конкурентному окружению в модель ценообразования.
•Построение оптимизационной модели для балансировки ставок между клиентскими сегментами (по сумме залога, истории взаимодействия с компанией, частоте обращений).
•Разработка и внедрение автоматизированной системы, которая позволит бизнесу получать рекомендации по ставкам в разрезе объектов и сегментов.
•Проведение A/B-тестов для валидации моделей на реальных данных.
•Подготовка дашбордов и отчётности для руководства по эффективности ценовой политики.
•Взаимодействие с командой разработки для интеграции модели в операционные системы компании.
Требования
•Высшее математическое образование.
•Опыт работы от 1 года в роли аналитика данных, аналитика по ценообразованию или на аналогичной позиции, связанной с построением математических моделей на реальных бизнес-данных.
•Базовые навыки программирования обязательны.
•Глубокое понимание эконометрики: регрессионный анализ, оценка эластичности, работа с панельными данными, причинно-следственный анализ (causal inference).
•Опыт построения прогнозных моделей (ML и классическая статистика) и оптимизационных задач с ограничениями.
•Умение переводить бизнес-задачу в математическую постановку и обратно — объяснять результаты моделей нетехническим стейкхолдерам.
Будет плюсом: понимание подходов к risk-based pricing или опыт в потребкредитовании, МФО, BNPL, банковской рознице, страховании, динамическом ценообразовании.
Условия
•Мы нанимаем профессионалов и доверяем их экспертизе. Ваши решения — основа будущего направления.
•Гибридный или удаленный формат работы.
•Мы готовы оплачивать ваше участие в ведущих конференциях, профильные курсы и обучение в Корпоративном университете.
•Конкурентоспособная заработная плата и полное соблюдение ТК РФ в крупной, известной компании.
•Корпоративные скидки на ювелирные украшения для сотрудников.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте