Обязанности:
О компании Мы — крупная федеральная сеть ломбардов с широкой региональной представленностью. Запускаем стратегический проект по построению автоматизированной системы динамического ценообразования процентных ставок и ищем сильного специалиста, который возглавит это направление с аналитической стороны. О задаче Сегодня ставки устанавливаются преимущественно экспертно. Мы хотим перейти к data-driven модели, которая будет учитывать конкурентное окружение каждого объекта, историю поведения клиентов, сегментацию по размеру залога и позволит прогнозировать эффект от любого изменения ставки до его внедрения. Ваша цель — построить математическую модель и автоматизированную систему, которая отвечает на ключевой вопрос бизнеса: «Если мы изменим ставку на X% на объекте Y, что произойдёт с приростом кладовой в граммах, какими будут потенциальные потери, и как сбалансировать ставки между клиентскими сегментами, чтобы максимизировать совокупный результат?» Чем предстоит заниматься Построение моделей ценовой эластичности спроса на основе исторических данных по объектам, сегментам клиентов и размерам залога. Разработка прогнозных моделей: оценка прироста портфеля (кладовой в граммах) и потенциальных потерь при различных сценариях изменения ставок. Интеграция данных по конкурентному окружению в модель ценообразования. Построение оптимизационной модели для балансировки ставок между клиентскими сегментами (по сумме залога, истории взаимодействия с компанией, частоте обращений). Разработка и внедрение автоматизированной системы, которая позволит бизнесу получать рекомендации по ставкам в разрезе объектов и сегментов. Проведение A/B-тестов для валидации моделей на реальных данных. Подготовка дашбордов и отчётности для руководства по эффективности ценовой политики. Взаимодействие с командой разработки для интеграции модели в операционные системы компании. Требования Высшее математическое образование. Опыт работы от 1 года в роли аналитика данных, аналитика по ценообразованию или на аналогичной позиции, связанной с построением математических моделей на реальных бизнес-данных. Базовые навыки программирования обязательны. Глубокое понимание эконометрики: регрессионный анализ, оценка эластичности, работа с панельными данными, причинно-следственный анализ (causal inference). Опыт построения прогнозных моделей (ML и классическая статистика) и оптимизационных задач с ограничениями. Сильным преимуществом будет понимание подходов к risk-based pricing или опыт в потребкредитовании, МФО, BNPL, банковской рознице, страховании, динамическом ценообразовании. Умение переводить бизнес-задачу в математическую постановку и обратно — объяснять результаты моделей нетехническим стейкхолдерам. Что мы предлагаем: Мы нанимаем профессионалов и доверяем их экспертизе. Ваши решения — основа будущего направления. Гибридный или удаленный формат работы. Мы готовы оплачивать ваше участие в ведущих конференциях, профильные курсы и обучение в нашем Корпоративном университете. Конкурентоспособная заработная плата и полное соблюдение ТК РФ в крупной, известной компании. Корпоративные скидки на ювелирные украшения для сотрудников.Похожие вакансии