О компании
Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Компания работает с данными более чем 38 000 аптек по всей России и внедряет современные методы аналитики.
Роль и задачи
Ищут сильного лидера и эксперта, который будет ключевым звеном в трансформации больших и грязных фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Обязанности включают управление командами, выстраивание архитектуры данных, методологии очистки и анализа, создание прогностических моделей для повышения эффективности продаж и маркетинга.
Ключевые обязанности:
Управление и стратегия:
— Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов "Stock Index" и "Мой Бонус".
Работа с данными (Data Engineering):
— Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация больших массивов данных из различных источников.
— Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики.
Анализ и моделирование:
— Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ.
— Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки маркетинговых активностей и ценообразования.
— Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры.
Взаимодействие с бизнесом:
— Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов.
— Сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения моделей в продукты Points Health.
Ключевые требования
Опыт:
— От 3 лет в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях с опытом руководства проектами или командами.
— Опыт в фармацевтической отрасли будет преимуществом.
Образование:
— Высшее образование (Магистр или PhD) в математике, статистике, эконометрике, компьютерных науках, Data Science или смежных дисциплинах.
Технические навыки:
— Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL.
— Опыт с библиотеками машинного обучения и статистического моделирования.
— Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа, регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов.
— Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев.
— Опыт работы с большими данными, их очисткой, трансформацией и интеграцией.
— Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik.
Личные качества:
— Сильное аналитическое и критическое мышление.
— Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности.
— Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов.
— Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.