Транспортные решения

Задачи: — Анализ маржинальности компании по продуктам и по территориям. — Разработка и поддержка отчётов и дашбордов для руководства и функциональных команд в Power BI и Apache Superset на еженедельной основе. — Очистка и преобразование данных с использованием Python, SQL, Excel/Power Query. — Настройка и регулярный пересчёт ключевых метрик (операционных, продуктовых, бизнес-метрик). — Сбор и структурирование данных из систем компании: 1С, Bitrix24, Excel и PostgreSQL, внутренний продукт. — Управление качеством данных, выявление ошибок и аномалий, согласование корректирующих действий. — Подготовка аналитических записок и визуальных представлений результатов (графики, таблицы, презентации). — Сбор информации по ежеквартальным KPI сотрудников и Общества для предоставления результатов/статуса для руководства. Требования: — Высшее математическое/ИТ или финансовое образование. — Опыт работы аналитиком данных / BI-аналитиком / бизнес-аналитиком от 2 лет. — Уверенное владение SQL (желательно PostgreSQL): JOIN, агрегаты, фильтрация, подзапросы. — Уверенное владение Python для работы с табличными данными: pandas, numpy (загрузка, трансформация, агрегация данных), базовый уровень построения графиков (matplotlib или аналог). — Опыт построения отчётов и дашбордов в BI-инструментах (Power BI, Apache Superset или аналогах). — Уверенное владение Excel (формулы, сводные таблицы; опыт Power Query будет преимуществом). — Опыт работы с несколькими источниками данных и умение разбираться в их структуре. — Умение формулировать выводы простым языком и доносить их до не-технических коллег. — Многозадачность – умение параллельно держать под контролем по несколько задач и расставлять приоритеты. — Самостоятельность и проактивный подход к работе. Будет плюсом: — Опыт расчёта и мониторинга KPI для сотрудников и подразделений. — Навыки построения прогнозов (выручка, расходы, маржа) на основе исторических данных. — Опыт работы в продуктовой/цифровой компании или в транспортной/логистической отрасли. — Знакомство с методами машинного обучения (прогнозирование, кластеризация) и библиотекой sklearn. — Опыт использования современных инструментов ИИ в бизнес-процессах. Условия: — Работа в офисе рядом с м. Кутузовский проспект. — Официальное трудоустройство. — Конкурентная зарплата + премии (квартальная, годовая - по результатам работы). — ДМС после испытательного срока. — Обучение в корпоративном университете.