Бусыгин Сергей Александрович

Системный аналитик / Бизнес - аналитик e-commerce (Маркетплейсы)

Коротко

Бизнес/системный аналитик для работы с маркетплейсами Ozon и Wildberries: анализ продаж, юнит-экономики и разработка дашбордов для коммерческого отдела. Требуется 1-3 года опыта аналитиком в e-commerce, знание MPStats, продвинутый SQL и Excel, опыт визуализации данных в Power BI/DataLens. Работа офисная, в Челябинске, график 5/2.

Обязанности
— Анализировать продажи и эффективность товаров на маркетплейсах (Ozon, Wildberries), выявляя точки роста и причины просадки.
— Проводить глубокий анализ юнит-экономики товаров: рассчитывать маржинальность, себестоимость, прогнозировать спрос и оборачиваемость.
— Формировать и проверять гипотезы по оптимизации ассортимента, ценообразования и рекламных кампаний.
— Разрабатывать и поддерживать дашборды для мониторинга ключевых метрик (выкупы, возвраты, конверсия, стоимость логистики).
— Готовить отчеты и давать четкие, аргументированные бизнес-рекомендации для категорийных менеджеров и коммерческого отдела.
Требования
— От 1 до 3 лет на позиции аналитика.
— Обязателен подтвержденный опыт работы именно в e-commerce или с маркетплейсами. Вы должны быть готовы продемонстрировать кейсы, где ваша аналитика напрямую повлияла на рост выручки или маржинальности.
Знание площадок и инструментов:
— Экспертное владение сервисами аналитики (MPStats и аналоги).
— Глубокое понимание внутренней механики кабинетов Ozon и Wildberries, а также ключевых метрик: выкупы, возвраты, конверсия, стоимость логистики, оборачиваемость.
Технические навыки:
— Продвинутый Excel / Google Таблицы: свободное владение сводными таблицами, ВПР.
— SQL: уверенное написание сложных запросов, использование оконных функций (OVER, PARTITION BY) и различных типов соединений таблиц (JOIN).
— Визуализация данных: опыт самостоятельной разработки дашбордов в Power BI, DataLens или аналогичных BI-системах.
Бизнес-мышление:
— Понимание юнит-экономики товара: умение считать маржинальность, анализировать себестоимость и строить прогнозы спроса.
— Способность самостоятельно формулировать гипотезы на основе данных и переводить их в четкие бизнес-рекомендации.
Будет вашим преимуществом:
— Опыт работы с большим ассортиментом (от 100+ SKU), особенно в категории «Одежда».
— Навыки программирования на Python для обработки больших массивов данных и построения предиктивных моделей.
— Опыт работы с другими площадками, такими как Lamoda и Яндекс Маркет.
— Навыки работы с API маркетплейсов для автоматизации сбора данных.
Условия
— Обучение работе с современными инструментами аналитики и международными закупками.
— Поддержка и наставничество на всех этапах.
— График 5/2 с 10:00 до 18:00.
— Комфортное рабочее место, офис в г. Челябинск.
— Официальное трудоустройство согласно ТК РФ.

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