Описание
Описания нет
Задачи
•Разработка и внедрение системы динамического ценообразования (surge pricing, стимулирование предложения)
•Внедрение динамической ставки (время до старта, загруженность пула)
•Запуск 2–3 ценовых инициатив с измеримым эффектом (рост маржи, снижение невыходов)
•Управление командой из 3–4 человек (Pricing PM, DS, Data Analyst, ML)
•Построение ML-моделей эластичности спроса и предложения, прогнозирование оптимальной цены
•Полная автоматизация ценообразования для 90% смен
•Анализ юнит-экономики (take rate, gross margin, LTV/CAC) и оптимизация ценовых параметров
•Мониторинг конкурентной среды и корректировка цен в реальном времени
Требования
•4+ года на позиции Product Manager / Senior Product Manager в сфере динамического ценообразования в маркетплейсах (gig-экономика, такси, доставка, e-commerce, логистика). Примеры ролей: отражены в вакансиях Достависта (Senior PM Supply/Demand + Динамическое ценообразование) и Faire (Staff PM, Динамическое ценообразование)
•Опыт создания алгоритмов сурж-ценообразования / surge Динамическое ценообразование с нуля или глубокой модификации существующих (например, применительно к балансу спроса и предложения)
•Опыт разработки моделей на основе прогноза спроса и эластичности
•Опыт работы с экономистами / DS по построению прогнозных моделей спроса
•Опыт проведения сложных A/B-тестов в двухсторонних рынках (switchback tests, geo experiments)
•Знание микроэкономики: эластичность, surplus, market clearing price, price discrimination
•Понимание базовых алгоритмов ценообразования: rule-based, contextual bandits, reinforcement learning для Динамическое ценообразование
•Уверенное использование SQL для расчёта юнит-экономики и сегментации
•Понимание принципов прогнозирования временных рядов (ARIMA, Prophet, LSTM) и методов causal inference (Difference-in-Differences, Synthetic Control)
•Опыт работы с метриками маркетплейса: liquidity, thickness, match rate, conversion funnel
•Базовые знания Python для работы с дата-сайентистами
•Экономическое мышление: анализ стимулов для обеих сторон рынка, понимание феномена «каннибализации» и эффектов переключения спроса между разными типами смен
•Data-driven decision making: умение принимать решения в условиях неполной информации, быстро валидировать гипотезы
•Системное мышление: видеть продукт как экосистему сервисов, где цена влияет на всё — от отклика до удержания
•Смелость: не бояться челленджить устоявшиеся решения, предлагать и тестировать инновационные модели (например, динамическая ставка на аукционе)
Будет плюсом:
•Опыт внедрения RL-based Динамическое ценообразование agent в production
•Опыт работы с anomaly detection для цен и промо-механик
•Понимание поведенческой экономики (как цена влияет на решения курьеров и клиентов)
Условия
Условий в вакансии нет
