Финансовый менеджер/ аналитик

Обязанности: Подготовка ежемесячной управленческой отчетности компании. Подготовка и анализ P&L, Cash Flow с аналитикой по продуктам, территориям продаж, подразделению продаж с целью принятия data-driven бизнес-решений. Анализ маржинальности компании по продуктам и по территориям. Разработка и поддержка отчётов и дашбордов для руководства и функциональных команд в Power BI и Apache Superset. Контроль над целевым расходованием денежных средств (согласование платежных заявок согласно утвержденному бюджету). Очистка и преобразование данных (Python, SQL, Excel/Power Query). Настройка и регулярный пересчёт ключевых метрик (операционных, продуктовых, бизнес-метрик). Сбор и структурирование данные из систем компании: 1С, Bitrix24, Excel и PostgreSQL, внутренний продукт. Управление качеством данных, выявление ошибок и аномалий, согласование корректирующих действий. Подготовка аналитических записок и визуальных представлений результатов (графики, таблицы, презентации). Требования: Высшее математическое/ИТ или финансовое образование. Опыт работы аналитиком данных / BI-аналитиком / бизнес-аналитиком от 2 лет. Уверенное владение SQL (желательно PostgreSQL): JOIN, агрегаты, фильтрация, подзапросы. Уверенное владение Python для работы с табличными данными: pandas, numpy (загрузка, трансформация, агрегация данных), базовый уровень построения графиков (matplotlib или аналог). Опыт построения отчётов и дашбордов в BI-инструментах (Power BI, Apache Superset или аналогах). Продвинутый Excel (формулы, сводные таблицы; опыт Power Query будет преимуществом). Опыт работы с несколькими источниками данных и умение разбираться в их структуре. Умение формулировать выводы простым языком и доносить их до не-технических коллег. Будет плюсом Понимание принципов P&L, Cash Flow, бюджетирования, план-факт анализа. Опыт участия в подготовке управленческой отчётности (финансовые отчёты, маржинальность, рентабельность). Участие в контроле исполнения бюджета (анализ отклонений, работа с нормами расходов). Опыт расчёта и мониторинга KPI для сотрудников и подразделений. Навыки построения прогнозов (выручка, расходы, маржа) на основе исторических данных. Опыт работы в продуктовой/цифровой компании или в транспортной/логистической отрасли. Знакомство с методами машинного обучения (прогнозирование, кластеризация) и библиотекой sklearn. Условия и преимущества: Официальное трудоустройство с первого дня работы. Конкурентоспособную заработную плату + премии (квартальная, годовая - по результатам работы). Интересные проекты и перспективы дальнейшего развития вместе с нашим успешным продуктом. Дружный коллектив единомышленников, готовых поддержать коллег и помогать развиваться друг другу. ДМС (после прохождения испытательного срока). Обучение в корпоративном университете. Присоединяйся к нам и стань частью больших перемен!​​