МАГНИТ, Розничная сеть·Москва·2 окт.
Главный аналитик данных
Ориентир по рынку≈ 140 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 190 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 190 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Висит 17 дней, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.
- Опубликована 1 октября 2026 г., 18 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 3 сентября 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдача, архив и текст карточки. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 6, требований 8. Картина ясна до первого созвона.
- Известно
- продукт делают с нуля
Что требуют
ОбязательноA/B TestingSupersetPythonSQLAirflowHadoop
ПлюсомSpark
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.
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
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Мы запускаем новый ML-продукт Promo Advisor-интеллектуальную систему для моделирования и выбора оптимальных параметров промоакций Решение позволит еще до запуска промо оценивать различные сценарии по продажам, выручке и марже, а также подбирать оптимальные условия с учетом бизнес-ограничений. Наша цель - сделать управление промо более точным, прозрачным и эффективным с помощью аналитики и машинного обучения
О роли
Ищем Senior Data Analyst, который поможет исследовать данные, проверять гипотезы и вместе с ML-командой оценивать качество моделей и бизнес-эффект принимаемых решений
Чем предстоит заниматься
Исследовать данные и находить закономерности, влияющие на эффективность промоакций
Формулировать и проверять гипотезы совместно с ML-командой
Анализировать результаты ML-моделей и искать возможности для повышения их качества
Проектировать и проводить A/B-тесты: определять метрики, оценивать результаты и интерпретировать эффект
Разрабатывать аналитические витрины и дашборды в Superset
Оценивать влияние промо-решений на ключевые бизнес-показатели
Наши требования
Отличное знание SQL и опыт работы с большими объемами данных
Уверенное владение Python для анализа данных
Хорошее понимание статистики, методов проверки гипотез и A/B-тестирования
Практический опыт работы с ML-алгоритмами и метриками качества моделей
Опыт работы с Superset
Опыт работы с PySpark
Опыт решения задач ценообразования, промоаналитики или прогнозирования спроса
Понимание процессов офлайн-ритейла
Дополнительно
Возможность создавать новый ML-продукт с нуля и напрямую влиять на бизнес-результат
Работа на стыке аналитики, машинного обучения и управления промо
Реальные данные большого ритейла и задачи с высоким бизнес-эффектом
Команда аналитиков, Data Scientists и ML-инженеров, ориентированная на быстрый запуск и развитие продукта
