Вакансия: Аналитик-разработчик (Прогноз спроса) в Москва

Необходимые навыки

• > Python
• > SQL
• > Data Analysis

Требования

Опыт работы в сфере анализа данных от 2 лет. Владение SQL и Python (pandas, numpy), знание Excel. Умение интерпретировать бизнес...

Обязанности

Развитие отчетности и инструментов прогнозирования спроса (дашборды, платформа отчетности). Анализ отклонений в прогнозе спроса: взаимодействие со стейкхолдерами прогноза, командой DS.

Описание

Наша команда активно растет и сейчас мы ищем Аналитика-разработчика в направление Быстрая доставка в команду прогноза спроса.

Прогноз спроса - фундамент, на котором держится пополнение товаров в ритейле. Точный прогноз позволяет держать меньше страховых запасов, иметь меньше списаний с одной стороны и предоставлять покупателю максимум выбора с другой. Вот почему в Самокате мы инвестируем в технологии развития прогнозирования спроса, внедряя современные практики ML, создавая отчетность, анализируя проблемы, тем самым улучшая метрики.

Чем предстоит заниматься:

• развитие отчетности и инструментов прогнозирования спроса (дашборды, платформа отчетности);

• анализ отклонений в прогнозе спроса: взаимодействие со стейкхолдерами прогноза, командой DS;

• проверка гипотез, выработка предложений по исправлению ошибок в методике прогноза;

• ad-hoc запросы;

• соотношение аналитики к разработке 30/70.

• опыт работы в сфере анализа данных от 2 лет;
• владение SQL и Python (pandas, numpy), знание Excel;
• умение интерпретировать бизнес-задачу в аналитическую, общаться на одном языке с бизнесом и командой Data Science;
• опыт продуктовой разработки на Python;
• желательны опыт работы с bi-системами, понимание метрик машинного обучения, математический бэкграунд, понимание основ мат. статистики, опыт использования Docker, Kubernetes, Airflow, S3.

• опыт написания приложений на streamlit;
• знание SQL с диалектами MSSQL, Greenplum;
• опыт проведения АБ-тестов;
• интерес к e-commerce, ритейлу или опыт работы в этой области;
• базовые знания и опыт работы с алгоритмами классического машинного обучения.