Аналитик данных в Ценообразование

Мы ищем Data Analyst в команду аналитики ценообразования. Команда занимается анализом цен/скидок и их влияния на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат компании. Роль подойдёт аналитику, которому интересно работать с большими объёмами данных, находить точки роста в ценовых и скидочных механиках и помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Наш стек: Аналитика: SQL (ClickHouse, Trino SQL, PostgreSQL), Python (Pandas, PySpark); Инфраструктура: Hadoop, Airflow, Gitlab, JupiterHub, Trino, Kafka; BI-инструменты: Внутреннее решение. Вам предстоит: Анализировать ценообразование в целом и скидки в частности: оценивать их влияние на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат; Проводить продуктовые и бизнес-исследования: искать зависимости, проверять гипотезы, оценивать чувствительность метрик к изменениям уровня скидок и цен; Готовить рекомендации для бизнеса на основе анализа данных; Разрабатывать дашборды, отчёты и алерты для мониторинга ключевых метрик и выявления аномалий; Создавать, оптимизировать и поддерживать SQL-запросы для извлечения, преобразования и анализа данных; Формировать витрины аналитического слоя и участвовать в стандартизации метрик; Презентовать выводы стейкхолдерам, готовить аналитические материалы и документацию по процессам; Выполнять ad hoc-запросы от руководства и смежных подразделений. Мы ожидаем от вас: Высшее образование в области математики, статистики, экономики, информатики или смежных направлений; Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объёмами данных; Опыт самостоятельного анализа данных: от постановки вопроса и сбора данных до выводов и рекомендаций; Умение находить закономерности в данных, проверять гипотезы и объяснять результаты понятным языком; Опыт работы с Python для анализа и обработки данных: Pandas, NumPy, PySpark или аналогичные инструменты; Опыт работы с BI-инструментами: Apache Superset, DataLens, Power BI, Tableau или аналогами; Уверенное знание Excel; Понимание принципов работы DWH, витрин данных и аналитических слоёв. Будет плюсом: Опыт работы в e-commerce, маркетплейсах, retail, pricing, promo analytics; Понимание процессов ценообразования, GMV, выручки и прибыли, unit-экономики, маржинальности; Опыт оценки эффективности скидок, промо, ценовых экспериментов или A/B-тестов; Опыт работы с ClickHouse, GitLab, JupyterHub, Airflow.