Wildberries

Аналитик данных в ценообразование (E-commerce)

Коротко

Аналитик данных в направление ценообразования анализирует влияние цен и скидок на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат, проверяет гипотезы и готовит рекомендации для бизнеса. Компания — международная технологическая корпорация, образованная слиянием Wildberries и Russ, формат работы гибридный в Москве. Требуется от 5 лет опыта в аналитике, уверенное владение SQL, Python (Pandas, NumPy, PySpark) и BI-инструментами, а также понимание DWH и работы с большими объёмами данных.

Локация
Москва, гибридный формат работы.
Компания
Международная технологическая компания, образованная в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Что делать
•Анализировать влияние ценообразования и скидок на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат.
•Проводить продуктовые и бизнес-исследования, искать зависимости, проверять гипотезы и оценивать чувствительность метрик к изменениям цен и скидок.
•Готовить рекомендации для бизнеса на основе данных и презентовать выводы стейкхолдерам.
•Разрабатывать дашборды, отчёты и алерты для мониторинга метрик и выявления аномалий.
•Создавать, оптимизировать и поддерживать SQL-запросы, формировать витрины аналитического слоя и участвовать в стандартизации метрик.
•Готовить аналитические материалы и документацию, выполнять ad hoc-запросы руководства и смежных подразделений.
Требования
•Не менее 5 лет опыта работы в аналитике.
•Высшее образование в области математики, статистики, экономики, информатики или смежных направлений.
•Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объёмами данных.
•Опыт самостоятельного анализа данных: от постановки вопроса и сбора данных до выводов и рекомендаций.
•Умение находить закономерности в данных, проверять гипотезы и объяснять результаты понятным языком.
•Опыт работы с Python для анализа и обработки данных: Pandas, NumPy, PySpark или аналогичные инструменты.
•Опыт работы с BI-инструментами: Apache Superset, DataLens, Power BI, Tableau или аналогами.
•Уверенное знание Excel.
•Понимание принципов работы DWH, витрин данных и аналитических слоёв.
Хорошо, если есть
•Опыт работы в e-commerce, маркетплейсах, retail, pricing или promo analytics.
•Понимание процессов ценообразования, GMV, выручки и прибыли, unit-экономики и маржинальности.
•Опыт оценки эффективности скидок, промо, ценовых экспериментов или A/B-тестов.
•Опыт работы с ClickHouse, GitLab, JupyterHub и Airflow.
Культура и преимущества
•Языковые клубы, корпоративный университет и программы развития управленческих навыков.
•Корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт и консультации психолога.
•Профессиональные и спортивные сообщества, включая клубы спикеров, футбола, йоги и шахмат.
•Гибкий подход для совмещения работы и заботы о близких, а также проекты для детей сотрудников.
•Скидки и партнёрские программы на обучение, страхование и покупки.
•Бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал 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