Бизнес-дата-партнер
Лемана ПРО
Москва
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Задача роли создавать конкурентные преимущества компании через data-driven стратегии, управление сквозной аналитикой и внедрение ML-решений, которые усиливают ключевые цепочки ценности бизнеса и напрямую влияют на прибыль и операционную эффективность.
Обязанности
•Развивать и поддерживать совместно с лидерами направлений стратегию работы с данными, согласованную с бизнес-целями
•Анализировать бизнес-процессы для поиска точек оптимизации, предлагать инициативы с учетом анализа рисков, потенциальных затрат и рассчитанного эффекта от их внедрения
•Выстраивать прозрачные процессы взаимодействия с лидерами вертикалей\горизонталей и помогать принимать решения на основе данных, прогнозов и сценарного моделирования
•Развивать культуру принятия бизнес-решений на основе данных
•Обеспечивать доступность и актуальность данных, осуществлять расчет экономики внедрения аналитических решений и ML- продуктов, включая оценку рентабельности (ROI) продукта
•Контролировать достижение KPI и других ключевых показателей эффективности операционных бизнес процессов, усиленных дата решениями и влияющих на усиление метрик бизнес процесса (САС, LTV, Retention Rate)
•Осуществлять презентацию и защиту предложений по внедрению дата продуктов и ИИ-технологий перед руководством
•Формировать бэклог аналитических исследований и пилотов для проверки эффектов решений
•Управлять дата командой, помогать им расти и развиваться
Требования
•Опыт работы от 3-х лет в роли: Руководитель дата продуктов\Руководитель аналитики\Дата партнер в ритейле\ecom и знанием бизнес платформ: продажи, управление ассортиментом, онлайн, логистика
•Опыт и знание стандартов управления данными, понимание жизненного цикла данных, стандартов проверки данных и построение моделей
•Умение анализировать данные о пользовательском опыте использования продукта, владение метриками для оценки эффективности продукта (KPI, LTV, CAC, ROI)
•Знание BI инструментов, их функциональные возможности, ограничения и оптимальные сценарии применения
•Знание процесса продуктовизации ML-моделей, ML Ops и поддержки моделей в продакшн
•Знание основ математической статистики, процесса проведения АВ тестирования и основ экономического моделирования
•Навыки управления командой, развитие ключевых специалистов, формирование кадрового резерва
Условия
•Работа в компании с развитой инженерной культурой;
•Гибкая система премирования;
•Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи;
•Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников;
•Корпоративное обучение и доступ к базе знаний;
•Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия;
•Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое;
•Формат работы - офис;
•Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.
С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.