Аналитик данных (ресторанная индустрия в цифрах)

Компания BarNeo ищет аналитика, который построит у нас аналитику с нуля. Если хочешь считать по ТЗ и закрывать тикеты — нам не по пути. Если хочешь, чтобы твои выводы меняли решения — читай дальше.

Кто мы: BarNeo 20 лет оснащает рестораны, бары, кофейни и отели: от фарфора до кофемашин и холодильных камер. 100 000 товаров, 400 сотрудников, 3 филиала, 12 складов. Разработка у нас своя: CRM, интернет-магазин, ИИ-поиск по каталогу, Локатор для выездных сотрудников. Если для аналитики надо что-то поменять в системе, это обсуждаемо.

Задача: Данные живут в трёх мирах и не пересекаются. CRM знает про сделки и клиентов, 1С — про отгрузки и маржу, Локатор — про выезды. Связать это и построить управленческую отчётность. Сейчас решения принимаются на ощущениях. Кто заменит ощущения цифрами, станет человеком, на котором держится управление компанией.

Вопросы без ответа:

- По первым заявкам понять, что клиент открывает вторую точку.

- Через сколько лет кофейня меняет гриндер, а ресторан пароконвектомат. Когда звонить.

- Какой первый заказ предсказывает клиента на годы, а какой разового.

- Какая сделка прибыльна после скидок, доставки и возвратов.

- Куда не доезжают выездные и сколько мы на этом теряем.

- Что ищут на сайте те, кому мы ничего не продали.

- Клиент перестал закупать: закрылся или ушёл к конкуренту.

-Побочный эффект: через год ты знаешь рынок гостеприимства и спешелти-кофе в цифрах. Что закупают перед открытием, чем набор кофейни отличается от ресторанного, какая сезонность у холода и теплового.

Стек: PostgreSQL, сложный SQL, Python, pandas, Superset, Данные 1С: Управление торговлей, DWH и витрины — плюс.

Что важно:

SQL как основной язык: окна, тяжёлые соединения, оптимизация Python как рабочий инструмент, а не пройденный курс. Умение превратить размытый запрос в метрику и задать вопрос, если запрос непонятен. Скепсис: сначала проверить, откуда цифра. Готовность копаться в грязных данных.

Годы опыта не считаем, смотрим на результат.

Про ИИ:

Требование обязательное. Ты активно используешь ИИ в работе: запросы, разбор кода, исследования. Мы сами строим ИИ-продукты. Не используешь — вакансия не для тебя.

Про данные честно:

Данные грязные: дубли контрагентов, пустые поля, расхождения между системами. Первые месяцы будут раскопками, а не дашбордами. Плюс в том, что разработка своя и на источник можно влиять. Чистить одно и то же годами не придётся.

Формат: Офис, полный день - это принципиально! Аналитик рядом с продажами и логистикой понимает контекст быстрее. Минимум бюрократии, короткий путь до решений.

Кому не подойдёт: ищешь удалёнку, нужны чистые витрины на входе, не готов защищать выводы перед руководством.

Отклик:

Напиши коротко:

- опыт со стеком

- как используешь ИИ, с конкретными кейсами

- инсайт, который изменил чьё-то решение

- вопрос, который ты бы задал нашим данным.

Четвёртый пункт важнее остальных. Если сомневаешься — лучше не тратить время.

Мы предлагаем:

• Работа в крупной развивающейся компании;
• Комфортная атмосфера в компании, возможность карьерного роста;
• Заработная плата БЕЗ ЗАДЕРЖЕК, от 70 000 руб. на руки, рост зависит от результата.
• Оформление по ТК РФ;
• График работы: 5/2 с 09:00 - 18:00;
• Вкусный зерновой кофе в офисе;
• Корпоративные скидки на продукцию компании.

Уважаемые соискатели, на рассмотрение резюме нам обычно требуется от 1-го до 3-х дней. Если наша вакансия привлекла Вас, ждем Ваш отклик. В случае если Ваше резюме покажется нам интересным, в самое ближайшее время мы свяжемся с Вами!

​​​​​