Бизнес-дата-партнер

Задача роли создавать конкурентные преимущества компании через data-driven стратегии, управление сквозной аналитикой и внедрение ML-решений, которые усиливают ключевые цепочки ценности бизнеса и напрямую влияют на прибыль и операционную эффективность. Обязанности: Развивать и поддерживать совместно с лидерами направлений стратегию работы с данными, согласованную с бизнес-целями Анализировать бизнес-процессы для поиска точек оптимизации, предлагать инициативы с учетом анализа рисков, потенциальных затрат и рассчитанного эффекта от их внедрения Выстраивать прозрачные процессы взаимодействия с лидерами вертикалей\горизонталей и помогать принимать решения на основе данных, прогнозов и сценарного моделирования Развивать культуру принятия бизнес-решений на основе данных Обеспечивать доступность и актуальность данных, осуществлять расчет экономики внедрения аналитических решений и ML- продуктов, включая оценку рентабельности (ROI) продукта Контролировать достижение KPI и других ключевых показателей эффективности операционных бизнес процессов, усиленных дата решениями и влияющих на усиление метрик бизнес процесса (САС, LTV, Retention Rate) Осуществлять презентацию и защиту предложений по внедрению дата продуктов и ИИ-технологий перед руководством Формировать бэклог аналитических исследований и пилотов для проверки эффектов решений Управлять дата командой, помогать им расти и развиваться Требования: Опыт работы от 3-х лет в роли: Руководитель дата продуктов\Руководитель аналитики\Дата партнер в ритейле\ecom и знанием бизнес платформ: продажи, управление ассортиментом, онлайн, логистика Опыт и знание стандартов управления данными, понимание жизненного цикла данных, стандартов проверки данных и построение моделей Умение анализировать данные о пользовательском опыте использования продукта, владение метриками для оценки эффективности продукта (KPI, LTV, CAC, ROI) Знание BI инструментов, их функциональные возможности, ограничения и оптимальные сценарии применения Знание процесса продуктовизации ML-моделей, ML Ops и поддержки моделей в продакшн Знание основ математической статистики, процесса проведения АВ тестирования и основ экономического моделирования Навыки управления командой, развитие ключевых специалистов, формирование кадрового резерва Условия: Работа в компании с развитой инженерной культурой; Гибкая система премирования; Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи; Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников; Корпоративное обучение и доступ к базе знаний; Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия; Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое; Формат работы - офис; Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ. С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.