Middle Data Analyst (продуктовая аналитика) / Руководитель аналитического направления
Peleton
Москва
≈ 2,5 тыс.–4,4 тыс. $ · 2,2 тыс.–3,8 тыс. €
200 000 – 350 000 ₽
🏢 Офис
Junior
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Мы — Группа компаний Peleton. Мы находимся на этапе активного масштабирования и перехода к data-driven управлению. Данные разрознены, аналитика — в Excel, но мы готовы это менять! Нам нужен не просто аналитик, а архитектор новых подходов.
Кого мы ищем
Уверенного Middle, который готов взять на себя ответственность за всю аналитику компании. Вы — не просто исполнитель запросов, а архитектор аналитической системы: тот, кто настроит процессы, внедрит инструменты и начнет выдавать бизнесу не цифры ради цифр, а причинно-следственные связи и готовые решения.
Ключевое отличие: Вы будете видеть картину целиком и влиять на бизнес через данные.Опытный пользователь AI-обязательно.
Чем предстоит заниматься
Блок 1. Создание системы аналитики с нуля
•Аудит текущего состояния — собрать и структурировать все существующие источники данных (CRM, Excel-отчеты, базы).
•Выбор и внедрение профильной системы аналитики — инициировать, обосновать и внедрить BI-систему (Power BI, Tableau, DataLens или аналоги) для централизованной отчетности.
•Построение системы метрик — совместно с бизнесом определить ключевые показатели для всех сегментов бизнеса (продажи, закупки, клиентский сервис, склад).
Блок 2. Причинно-следственный анализ и продуктовые инсайты
•Разбирать причинно-следственные связи — не просто констатировать «продажи упали», а отвечать на вопрос: «Почему? Из-за сезонности, действий конкурентов, сбоя в процессе или падения качества лидов?»
•Формировать тезисы для бизнеса — переводить сложные аналитические выкладки на язык бизнеса: «Если мы сделаем X, то метрика Y вырастет на Z% за счет влияния на сегмент А».
•Сегментный анализ — выявлять, как одни и те же действия влияют на разные группы клиентов / товаров / менеджеров совместно с бизнесом и маркетингом.
•Строить прогнозы и сценарии — «что будет, если…» для оперативного реагирования бизнеса (корректировка закупок, цен, каналов трафика).
Блок 3. Поддержка принятия решений
•Регулярная отчетность для топ-менеджмента — дашборды ключевых метрик с автовыгрузкой.
•Ad-hoc анализ — по запросам CEO, коммерческого директора, руководителя отдела продаж.
•Обучение команды — научить менеджеров базовой работе с дашбордами и интерпретации данных.
Результаты (KPI) за первый год
•Внедрена единая BI-система, в которой собраны все ключевые метрики компании.
•100% регулярных отчетов автоматизировано и доступно в дашбордах.
•Определены и формализованы не менее 5 устойчивых причинно-следственных связей в бизнесе.
•Бизнес-команды (продажи, маркетинг, закупки) получают понятные и применимые рекомендации по корректировке действий, основанные на данных.
Мы ждём, что вы
Hard skills (обязательно)
•BI-инструменты — опыт внедрения или глубокой работы хотя бы с одной системой (Power BI, Tableau, DataLens, FineBI).
•Математическая статистика — доверительные интервалы, проверка гипотез, корреляционный и регрессионный анализ .
Soft skills и бизнес-мышление
•Системное мышление — видите, как изменение в одном звене (закупка) влияет на другое (скорость продаж).
•Проактивность — не ждёте задачи, сами идёте к бизнесу с вопросом: «А давайте проверим, что будет, если…» .
•Умение рассказывать историю на основе данных — переводите цифры в действия.
•Опыт работы в r2r или продуктовой аналитике от 2 лет.
Будет сильным плюсом
•Опыт работы в автобизнесе, ритейле, e-com или дилерских сетях.
•Навыки работы с CRM-системами и веб-аналитикой.
•Опыт миграции аналитики из Excel в BI.
•Опыт управления небольшими проектами или мини-командами.
Условия работы
•График: 5/2, очный / гибридный формат в Москве (3-4 дня в офисе, остальное — удалённо) . Обсуждение гибкого начала дня возможно.
•Офис: 33км или 44км МКАДа на территории Автомолла.
•Оформление: по ТК РФ, полный соцпакет.
•Техника: предоставляется (ноутбук / ПК).
Плюсы работы у нас
•Зелёный проект — вы создаёте аналитику «с чистого листа». Никакого legacy, никакой рутины поддержки чужого кода.
•Реальное влияние — ваши выводы будут смотреть CEO и менять операционные процессы без лишней бюрократии.
•Бюджет на обучение — курсы, конференции, подписки на профильные ресурсы.
•Карьерный трек — за год-полтора вы сможете вырасти до руководителя аналитического отдела (Head of Analytics).
Спасибо, что дочитали.