Аналитик данных в Команду качества и потерь

Мы — небольшая команда, отвечающая за ключевое направление в логистике — работу с потерями.

Мы ищем, куда и почему уходят товары: разбираем недостачи, брак, возвраты, «зависшие» запасы и другие аномалии.

Наша задача — не просто зафиксировать факт потери, а понять её природу: сопоставляя данные с физическими действиями сотрудников на разных этапах логистической цепи, мы выявляем не только прямые потери, но и неэффективности процессов, которые к ним приводят.

Наш процесс построен на глубоком погружении в данные.

Вам предстоит:

• Собирать и формализовывать требования бизнеса, взаимодействовать с разработчиками систем‐источников данных, изучать контракты и регламенты, чтобы понять природу потерь.

• Ставить задачи дата‐инженерам на поставку сырых данных из источников (HDFS, Kafka и другие), затем самостоятельно чистить, обогащать и структурировать данные в аналитические витрины.

• Строить дашборды в BI (Superset, Grafana), настраивать автоматическую загрузку данных и расчёты, организовывать регулярные выгрузки отчётов в чат‐боты и на почту, чтобы бизнес оперативно получал актуальную информацию.

• Выполнять ad‐hoc запросы коллег из других отделов, помогать находить ответы на нестандартные вопросы и проверять гипотезы.

Мы ожидаем:

• Уверенный SQL: опыт работы со сложными многоуровневыми запросами (CTE, JOIN, оконные функции) и оптимизации запросов на уровне СУБД.

• Опыт работы с Python (Pandas): обработка и трансформация табличных данных, автоматизация расчётов, оптимизация кода по памяти и времени выполнения.

• Опыт создания отчётов в BI‐инструментах с нуля — Superset и Grafana.

• Понимание принципов работы DWH с распределённым хранением; желательно знакомство с якорной моделью хранения.

• Аккуратность: чистый код, внимание к деталям и умение структурировать большой поток информации.

Будет плюсом:

• Опыт дизайна и проведения А/B тестов, статистического анализа для проверки гипотез.

• Понимание логики / опыт работы с Airflow и GitLab.

• Понимание…