← К каталогу
БЬ

Бьюти-ретейлер Золотое Яблоко

Data-аналитик по ценообразованию

УдалённоУровень не указанЕкатеринбург, Россия1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение16 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Золотое Яблоко — самая быстрорастущая сеть России в категории non-food,

на основании рейтинга INFOLine Retail Russia TOP-100 2022 года.

В команду коммерческой дирекции мы ищем Data-аналитик по ценообразованию, который будет поддерживать наше стремление к созданию исключительного покупательского опыта.

Ты будешь работать в отделе аналитики: команда помогает заводить актуальный ассортимент в сеть, анализирует ценообразование и продажи, рассчитывает, сколько нам нужно закупить товара.

Что нужно делать:

  • Операционная аналитика: разработка и поддержание дашбордов (QlikSense, PowerBI), создание периодических отчётов и организация рассылки, построение etl-процессов с автоматическим запуском по расписанию (airflow/prefect), выполнение ad hoc запросов по исследованию ценовых факторов, оценка эффективности сочетания промо и ценового позиционирования
  • Участие в разработке методик и создании моделей эластичности, моделей реакций на рынок, оценке эффективности правил ценообразования, разработке подходов к динамическому ценообразованию
  • Прогнозирование и оценка результатов ценовых тестов
  • Работа с DataOffice по созданию необходимых таблиц и баз данных на ClickHouse

Что ждём от кандидата:

  • Опыт работы Data-аналитиком от 2 лет; желателен опыт в ретейле
  • Отличные навыки работы с SQL (аналитические функции, оптимизация запросов, оконные функции). Обязателен опыт работы с Clickhouse или Vertica
  • Опыт использования следующих аналитических инструментов: Excel (PowerPivot-DAX, PowerQuery), Python (Pandas, NumPy, Statsmodels/Scikit-learn, визуализация — Matplotlib/Plotly/Seaborn, фреймворк Streamlit), BI-инструменты (предпочтение QlikSense/Power BI)
  • Опыт использования Git, Airflow
  • Опыт построения и использования моделей эластичности спроса от цены, спроса от скидки, от прайс-индекса
  • Понимание смысла и методики метрик продаж: выручка, маржа (фронт, бэк и пр.), наценка, прайс индекс, структура продаж и прочие

Почему с нами хорошо:

  • Персональное предложение…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / BI and Data Analyst / RU