Обязанности:
Мы — небольшая команда, отвечающая за ключевое направление в логистике — работу с потерями. Мы ищем, куда и почему уходят товары: разбираем недостачи, брак, возвраты, «зависшие» запасы и другие аномалии. Наша задача — не просто зафиксировать факт потери, а понять её природу: сопоставляя данные с физическими действиями сотрудников на разных этапах логистической цепи, мы выявляем не только прямые потери, но и неэффективности процессов, которые к ним приводят. Наш процесс построен на глубоком погружении в данные. Вам предстоит: Собирать и формализовывать требования бизнеса, взаимодействовать с разработчиками систем‑источников данных, изучать контракты и регламенты, чтобы понять природу потерь. Ставить задачи дата‑инженерам на поставку сырых данных из источников (HDFS, Kafka и другие), затем самостоятельно чистить, обогащать и структурировать данные в аналитические витрины. Строить дашборды в BI (Superset, Grafana), настраивать автоматическую загрузку данных и расчёты, организовывать регулярные выгрузки отчётов в чат‑боты и на почту, чтобы бизнес оперативно получал актуальную информацию. Выполнять ad‑hoc запросы коллег из других отделов, помогать находить ответы на нестандартные вопросы и проверять гипотезы. Мы ожидаем: Уверенный SQL: опыт работы со сложными многоуровневыми запросами (CTE, JOIN, оконные функции) и оптимизации запросов на уровне СУБД. Опыт работы с Python (Pandas): обработка и трансформация табличных данных, автоматизация расчётов, оптимизация кода по памяти и времени выполнения. Опыт создания отчётов в BI‑инструментах с нуля — Superset и Grafana. Понимание принципов работы DWH с распределённым хранением; желательно знакомство с якорной моделью хранения. Аккуратность: чистый код, внимание к деталям и умение структурировать большой поток информации. Будет плюсом: Опыт дизайна и проведения А/B тестов, статистического анализа для проверки гипотез. Понимание логики / опыт работы с Airflow и GitLab. Понимание потоковой передачи данных через Kafka и взаимодействия сервисов через gRPC. Опыт в логистике, ритейле или e-commerce. Умение самостоятельно уточнять и структурировать бизнес-требования Заказчика. Навыки презентации результатов и формирования выводов для бизнес-заказчиков. Мы предлагаем: Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce. Свободу действий в принятии решений. Достойный уровень заработной платы. Профессиональную команду, которой мы гордимся. Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.Похожие вакансии
Аналитик данных в команду Клиентских технологий
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Москва-Сити
АО «ОТП Банк» (JSC «OTP Bank»)
Аналитик данных в команду портфельного анализа
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Москва-Сити
Банк ВТБ (ПАО)
Аналитик данных в команду AI-агента
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Москва-Сити
СБЕР
Аналитик данных в команду «Кредитное решение»
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Москва-Сити
СБЕР