Описание
Мы масштабируем Департамент управления данными и открываем сразу три позиции Data Analyst Team Lead в три ключевые доменные области: Клиентская лояльность (Loyalty & CRM), Коммерческие данные (Commercial Stream) и Логистика (Supply Chain & WMS/TMS)! Ищем сильных лидеров, сочетающих в себе глубокую экспертизу в анализе данных, инженерную культуру работы с DWH и развитые менеджерские качества для руководства аналитическими группами.
Задачи
•Руководить аналитическим направлением, формировать и приоритизировать бэклог задач, распределять нагрузку, проводить ревью аналитических решений и развивать компетенции аналитиков в группе.
•Совместно с Data Engineering (DE) проектировать архитектуру доменных витрин данных, обеспечивать их актуальность, надежность, версионирование и высокое качество данных (Data Quality).
•Развивать единый словарь показателей компании, исключать разночтения в цифрах и следить за сопоставимостью аналитики с учетными системами.
•Взаимодействовать со стейкхолдерами, переводить потребности бизнеса в технические постановки для аналитиков и инженеров данных, презентовать выводы и рекомендации руководству.
•Развивать и поддерживать сквозную систему метрик жизненного цикла: Retention, Churn, LTV, Repeat Purchase, Frequency, воронки конверсий и экономику программы лояльности.
•Проводить глубокую сегментацию клиентской базы, когортный анализ, оценивать механики начисления/списания бонусов и кэшбэка.
•Дизайнить и оценивать A/B-тесты для CRM-кампаний, персонализации и триггерных коммуникаций, рассчитывать инкрементальный эффект (Uplift).
•Работать в связке с Product, CRM, Marketing и DE над согласованностью трекинга событий, витрин пользователей и атрибуции.
•Развивать систему контроля коммерческих метрик: GMV, выручка, маржинальность, скидки, кэшбэк, ассортиментная матрица и юнит-экономика.
•Координировать построение витрин и BI-отчетности по продажам, категориям, брендам и поставщикам.
•Проводить факторный анализ прибыльности, план-факт отклонений, оценивать эффективность промо-механик и инициатив ценообразования.
•Обеспечивать регулярные сверки данных с финансовыми и учетными системами компании (ERP / 1С).
•Выстраивать систему метрик складской и транспортной логистики: соблюдение SLA доставки, скорость сборки и сортировки, оборачиваемость, остатки, удельная себестоимость операций.
•Консолидировать и валидировать потоки данных из WMS, TMS, сети ПВЗ и постоматов.
•Находить узкие места в физических цепочках поставок, запускать регулярные дашборды мониторинга и оценивать экономический эффект от операционных улучшений.
•Выстраивать плотное партнерство с операционным блоком, складом и продуктовыми командами логистики.
Требования
•От 4 лет практического опыта в аналитике данных, включая опыт руководства направлением, стримом или подтвержденный опыт наставничества аналитиков.
•Экспертное владение SQL (сложные аналитические запросы, оконные функции, оптимизация).
•Уверенное владение Python для анализа данных, статистических расчетов и автоматизации.
•Практический опыт построения дашбордов в современных BI-системах (Apache Superset, Power BI или аналоги).
•Понимание принципов проектирования DWH и моделирования данных.
•Умение структурировать хаос, управлять бэклогом, грамотно ставить задачи аналитикам и дата-инженерам, выстраивать процесс код-ревью.
•Знание метрик Retention, Churn, LTV, когортного и RFM-анализа, уверенное владение статистикой и методологией A/B-тестирования.
•Понимание e-commerce/retail-метрик (GMV, Revenue, Margin, P&L, Unit economics, Category Management) и опыт сверок с учетными системами.
•Глубокое понимание логистических процессов e-commerce (складские циклы, доставка, возвраты, остатки, операционные KPI).
Будет плюсом:
•Опыт работы с колоночными СУБД (ClickHouse) и PostgreSQL.
•Опыт взаимодействия с Airflow или аналогичными оркестраторами.
•Опыт работы в индустриях e-commerce, ритейла, логистики или финтеха.
•Для лояльности: опыт работы с CRM/CDP, моделированием Uplift.
•Для коммерции: опыт работы с ERP / 1C и анализом ценообразования.
•Для логистики: опыт работы с WMS/TMS-системами.
Условия
•Официальное оформление. Полное соблюдение трудового законодательства РК, прозрачные условия и конкурентный уровень дохода по результатам интервью.
•Возможность напрямую влиять на развитие ключевых доменов маркетплейса через данные и аналитику.
•Современный стек инструментов (ClickHouse, PostgreSQL, Python, Superset), большие объемы данных и минимум бюрократии.
•Формат работы: 5/2, полный рабочий день в современном офисе в Алматы.
•Предоставляем рабочую технику и необходимые инструменты для эффективной работы.
