Аналитик маркетплейсов (Wildberries, одежда, юнит-экономика)
У нас есть направление на сотни миллионов и нет одной таблицы, которой можно верить.
бренд · На сервисе с: 03.09.26 15:48
У нас есть направление на сотни миллионов и нет одной таблицы, которой можно верить.
Мы возвращаемся в джинсы на Wildberries. За полгода 2025 на одной модели в 15 цветах прошло около 300 тыс. штук и порядка 900 млн ₽ по кабинету. Мы ищем аналитика. Первой партии на 150 тыс. штук ещё нет, а вы уже нужны.
Мы ищем человека, а не исполнителя задач
Нам не нужен человек, который красиво соберёт дашборд и будет ждать следующего запроса. Нужен тот, кто сам увидит, что в отчёте о продажах и в выписке банка стоят разные суммы, и придёт с объяснением, а не с вопросом.
И ещё одно. Аналитик у нас имеет право говорить собственникам, что цифра не сходится, и что решение принято на неверных данных. Это не риск для вас, это ваша работа.
Что делать:
- первая задача с датой: выгрузить прошлый период из кабинета и свести три источника (отчёт о продажах, отчёт о реализации, банк) до 15 сентября;
- считать юнит-экономику по моделям, цветам, размерам и ростовкам, отдельно по большим размерам и высоким ростам;
- держать финансовую модель направления и пересчитывать её, когда меняются курс, пошлина, комиссия площадки или срок оборота;
- следить за долей рынка в штуках и за тем, что происходит у конкурентов;
- готовить цифры под закуп второй партии: прогноз спроса по размерам и цветам;
- вести изменения цен. Здесь нужна аккуратность, а не скорость.
Чего делать не придётся:
- вести кабинет, карточки и поставки. Этим занимается руководитель направления;
- заниматься закупками, таможней и логистикой. Для этого есть отдельный человек;
- отвечать за план продаж. Вы отвечаете за то, чтобы цифры были верными, а не за то, чтобы они были красивыми;
- делать отчёты в стол. Если отчёт никто не использует, мы его убираем.
Отдельно про деньги, это важный пункт
Ваша переменная часть не привязана к обороту и к прибыли направления. Сознательно. Как только доход аналитика зависит от выручки, он начинает защищать удобную цифру, а не точную. Переменная считается от двух вещей: закрыли ли вы задачи квартала в срок и в полном объёме, и не было ли ошибок в ценах.
Кого мы ищем:
- от 3 лет в аналитике маркетплейсов, из них опыт с кабинетами от 10 млн ₽ в месяц;
- работали с одеждой: понимаете размерные сетки, ростовки и почему возвращают товар;
- умеете собрать себестоимость единицы от закупа до полки, с возвратами, СПП и вычетом ввозного НДС;
- свободно обращаетесь с выгрузками кабинета и с Excel на уровне сводных и моделей;
- Power Query, SQL или Python будут плюсом, но без них тоже возьмём, если считать умеете;
- работали с 1С хотя бы в части номенклатуры и цен.
Условия:
- оклад 160 000 ₽ и переменная до 40 000 ₽ по итогам квартала, совокупно до 200 000 ₽ до вычета налогов;
- полностью удалённо, город значения не имеет, важно пересечение рабочего дня с Москвой;
- 5/2, полный день, испытательный срок 3 месяца;
- прямое подчинение руководителю направления, по финансовым расчётам работа напрямую с собственниками;
- вы приходите в момент, когда данных ещё нет, и ставите их с нуля. Дальше направление растёт в брюки, футболки и остальную одежду, аналитика растёт вместе с ним.
Откликайтесь и напишите одной строкой, с каким оборотом кабинета вы работали и в какой категории.
Похожие вакансии Аналитика данных
Product Analyst Wooppay
Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••
Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик
Контакт: ••••••••
•••••••• опубликована в ••••••••
Количественный аналитик (квант) в отдел оценки ипотечных облигаций
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
- Развитие и техническая поддержка текущей модели оценки ИЦБ ДОМ.РФ
- Разработка новых алгоритмов скоринга заемщиков и совершенствование алгоритмов расчета тарифа поручительства ДОМ.РФ
- Анализ и подготовка данных, построение, валидация и бэктестинг моделей
- Автоматизация процессов оценки и генерации отчетности
- Документирование разработанных моделей и алгоритмов
- Взаимодействие с профильными подразделениями компании для уточнения требований и интерпретации результатов
НАШИ ПОЖЕЛАНИЯ К СОИСКАТЕЛЮ:
- Высшее образование: МГУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ (Специальность: математика, экономика, физика, финансы)
- Уверенное владение Python (опыт разработки и поддержки сложных вычислительных моделей)
- Знание SQL и Git
- Понимание статистики, эконометрики, финансовой математики
- Опыт работы с большими данными и библиотеками для анализа данных (pandas, numpy и др.)
- Опыт работы в кредитном скоринге в банке приветствуется
О проекте
Мы ищем аналитика, который станет архитектором измерений и аналитической опорой совета по ИИ. Вы превратите AI-трансформацию в управляемый, прозрачный и измеримый процесс: от adoption rate инструментов до ROI, TCO и влияния на бизнес-показатели.
Чем предстоит заниматься
- Проектировать систему KPI и метрик для AI-трансформации по трём трекам: культурная трансформация, инновационный конвейер, научный задел.
- Разрабатывать метрики внедрения: adoption rate, engagement, frequency of use, зрелость AI-практик.
- Формировать операционные метрики: время выполнения задач, качество, точность, cycle time, lead time, deployment frequency.
- Создавать финансовые метрики: ROI, TCO, cost avoidance, business value delivered, payback, Unit Economics.
- Оценивать экономическую эффективность AI-инициатив и цифровых проектов.
- Участвовать в подготовке ТЭО и финансовых моделей для новых инициатив.
- Проводить pre- и post-анализ эффективности внедрения решений.
- Собирать и обрабатывать данные: интеграции с корпоративными системами, ETL, валидация, очистка, единый реестр метрик.
- Строить дашборды и аналитическую отчётность для команды, менеджмента и Инвестсовета.
- Анализировать паттерны использования AI-инструментов и барьеры внедрения.
- Сравнивать эффективность инициатив и готовить рекомендации: развивать, оптимизировать или закрывать.
- Готовить материалы для Инвестсовета, презентации, бенчмарки и кейсы с количественным обоснованием.
- Развивать предиктивную аналитику и моделирование сценариев.
Мы ожидаем
- Опыт работы аналитиком, BI-аналитиком, бизнес-аналитиком, инвестиционным аналитиком или аналитиком эффективности от 3 лет.
- Опыт оценки инвестиционных, цифровых или ИТ-проектов.
- Опыт подготовки ТЭО, финансовых моделей или бизнес-кейсов.
- Понимание методик ROI, TCO, Unit Economics, Cost Saving.
- Уверенное владение SQL.
- Опыт работы с Power BI, Tableau, Looker или аналогами.
- Опыт построения системы KPI и аналитических дашбордов.
- Понимание статистики и методов анализа данных.
- Умение работать с большими массивами данных и презентовать результаты руководству.
Будет преимуществом
- Опыт оценки AI/ML-проектов.
- Участие в программах цифровой трансформации.
- Опыт оценки экономического эффекта автоматизации.
- Понимание жизненного цикла AI-продуктов.
- Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
- ETL, DWH, аналитические витрины.
- Grafana, Prometheus.
- OKR, Balanced Scorecard.
- Jira, Confluence.
- Опыт в крупных промышленных компаниях, консалтинге или Big4.
- Сертификации: CIMA/CMA, Google Analytics, Tableau, Microsoft.
- Опыт A/B-тестирования.
- Особенно заинтересуют кандидаты с опытом
- оценки инвестиционных проектов;
- подготовки ТЭО;
- оценки эффективности внедрения ИТ-решений;
- оценки цифровой трансформации;
- работы в инвестиционных подразделениях, стратегии, корпоративных финансах или офисах трансформации;
- анализа бизнес-эффекта AI, RPA, BI и других технологических инициатив.
Условия:
- Full-time office в крупнейшем БЦ Москвы
- ДМС для сотрудников компании
- Возможность строить систему оценки AI-трансформации практически с нуля.
- Участие в принятии инвестиционных решений по портфелю AI-проектов.
- Работа на стыке бизнеса, финансов, аналитики и искусственного интеллекта.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.