RWB·Москва·5 дн назад
Аналитик данных в Ценообразование
Ориентир по рынку≈ 149 000 – 221 000 ₽наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
≈ 1,8 тыс.–2,7 тыс. $
УдалённоMiddleПолная занятостьИз России
≈ 149 000 – 221 000 ₽наша приблизительная оценка
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 199 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Появилась 5 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 8, требований 15. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания, ДМС со стоматологией, компенсация спорта, питание и психологическая поддержка
- Не сказано
- как оформят и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноSQLClickHousePostgreSQLPythonPandasSparkHadoopAirflowKafkaNumPy
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +49%, Kafka +49%, SQL +28%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней RWB обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. 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.
Чем предстоит заниматься
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
Наши требования
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
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
SQL (ClickHouse, Trino SQL, PostgreSQL), Python (Pandas, PySpark)
Инфраструктура: Hadoop, Airflow, Gitlab, JupiterHub, Trino, Kafka
BI-инструменты: Внутреннее решение
Мы предлагаем
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников
Если вас просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекратите общение и напишите нам в чат с основателем или через форму обратной связи.