О позиции
Мы ищем аналитика маркетплейсов для работы в нашей biotech-компании, которая переизобрела корм для питомцев. Ваша задача будет заключаться в развитии и оптимизации аналитических процессов, что позволит нам лучше понимать рынок и потребности клиентов. Если вы хотите работать в динамичной команде и развивать свои навыки, эта вакансия для вас!
Чем вы будете заниматься
- Развивать базу данных на PostgreSQL: создание новых таблиц, написание сложных запросов и оптимизация существующих.
- Проводить сквозную аналитику на платформах Wildberries, Ozon и Яндекс.Маркет, используя API для анализа продаж, конкурентов и цен.
- Создавать дашборды в Power BI, которые будут содержать метрики CRR, LTV, CAC и ROI без визуального шума.
- Подключать LLM к аналитике для автоматического суммирования, выявления аномалий и интерпретации данных.
- Строить модели динамического ценообразования для оптимизации продаж.
- Проводить Python-аналитику и разрабатывать предиктивные модели с использованием Pandas, NumPy и Scikit-learn.
Требования
- Опыт работы в аналитике от 2 лет, предпочтительно в e-commerce или на маркетплейсах.
- Уверенные знания SQL (PostgreSQL), Python и Power BI/DAX.
- Опыт работы с API Wildberries и Ozon.
- Системное мышление: способность строить процессы, а не просто закрывать задачи.
Что мы предлагаем
- Удалённая работа с графиком 5/2 с 10:00 до 19:00.
- Официальное трудоустройство: ТД, ГПХ, самозанятость или ИП.
- Заработная плата от 170 000 до 250 000 ₽ в месяц.
- Реальный шанс вырасти в руководителя направления и собрать свою команду.
- Короткий тест на тип мышления, который поможет определить, совпадаем ли мы по подходу.
Вакансия предлагает интересные задачи в области аналитики маркетплейсов с возможностью роста. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание работы с базами данных PostgreSQL, включая создание и оптимизацию таблиц для аналитики данных в области biotech.
Способность работать самостоятельно и эффективно управлять временем в удаленном формате, что требует высокой самоорганизации и проактивного подхода к решению задач.
Опыт использования Python для анализа данных с библиотеками Pandas и NumPy, что позволяет быстро обрабатывать и визуализировать большие объемы информации.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Biotech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев