Руководитель отдела портфельной аналитики (фармацевтический рынок)

Обязанности:

• Лидировать процессы / отвечать за рыночное ценообразование на основе данных по номенклатуре от 20–30 тыс. позиций.
• Оперативное управление ценами по широкой номенклатуре (20–30+ тыс. SKU): регулярный пересмотр цен, обновление прайс-листов, контроль корректности цен в учётных системах.
• Мониторинг рыночных цен конкурентов и альтернативных поставщиков, анализ ценового позиционирования, предложения по корректировке цен.
• Анализ ценовой эластичности спроса и сегментация номенклатуры; моделирование влияния изменения цен на продажи и валовую прибыль.
• Анализ и оценка влияния макро и микроэкономических показателей на ценообразование
• Анализ запасов: оборачиваемость, неликвиды, дефициты; предложения по ценовым мерам.
• Поддержка и развитие отчётности в Power BI и самописных системах: дэшборды по ценам, продажам, запасам, KPI отдела & департамента, KPI дилерской сети.
• Выгрузка, очистка и обработка больших массивов данных (SQL, Python, 1С); автоматизация регулярных расчётов.
• Подготовка аналитических материалов и презентаций для руководства, в том числе на английском языке для головного офиса.
• Взаимодействие с отделами региональных представителей, управления запасами, дилерской сетью, поставщиками по вопросам ценообразования.

Требования:

• Высшее образование (экономика, финансы, прикладная математика, статистика, ИТ или инженерное направление). Будет плюсом дополнительное обучение или сертификаты по анализу данных, SQL, Python, Power BI
• Опыт работы от 3 лет в ценообразовании, управлении запасами, категорийном менеджменте или товарной аналитике — в дистрибуции, ритейле, e-commerce или автобизнесе.
• Обязательно: опыт оперативного управления широкой номенклатурой — от 20–30 тыс. позиций.
• Практическое применение современных методов аналитики: регрессионный анализ, ценовая эластичность, ABC/XYZ-сегментация, прогнозирование спроса.
• Опыт построения и сопровождения отчётности на SQL, PowerBI.
• Практический опыт работы с AI: написание и отладка SQL- и Python-кода с AI-ассистентами, автоматизация обработки данных и отчётности, настройка промптов и агентов под регулярные задачи, критическая проверка результатов. Готовность показать примеры на собеседовании.
• Технические требования:
  SQL - уверенно: JOIN, подзапросы, CTE, оконные функции
  Power BI - модель данных, DAX, Power Query
  Python - знание основных библиотек для работы с данными (pandas, numpy, sklearn)
  Excel - продвинутый уровень, написание макросов (VBA)
  Английский язык – Upper-intermediate

Условия:

• Ежегодный бонус по результатам работы за год
• Ежегодный пересмотр заработной платы по результатам работы за год
• Компенсация обедов
• После испытательного срока – ДМС, льготы на выбор (ДМС для членов семьи, фитнес)

Azur Games – международный издатель и разработчик мобильных игр.

В нашем портфолио более 150 успешных f2p проектов в разных жанрах: от увлекательного гиперкэжа до ярких мидкор тайтлов с синхронным PvP. И мы постоянно наращиваем темпы: расширяем портфолио инхаус проектов и продолжаем инвестировать в новые студии.

Мы находимся в поисках Middle Product Analyst во внутреннюю команду, которая занимается развитием проектов в жанрах Hyper и Hybrid-Casual. Предстоит работать сразу с 7 проектами: часть из них уже находится в релизе, а часть только готовится к выходу на рынок. Среди проектов, с которыми предстоит работать: Bowmasters, Kick the Buddy и Tank Stars.

Наш стек: Clickhouse, Python, Appsflyer, Appmetrica, Applovin MAX, Firebase, Zeppelin, собственная BI и пр.

Чем предстоит заниматься:

• Анализ введения новых фичей
• Глубокие исследования поведения игроков
• Мониторинг текущих метрик проекта
• Создание дашбордов
• Дизайн и анализ А/Б-тестов
• Создание аналитических инструментов
• Кросспроектные исследования (по желанию)

Что нам важно:

• Уверенные знания статистики и теории вероятностей
• Опыт работы в GameDev индустрии (от года).
• Опыт работы с колоночными СУБД
• Владение SQL и Python
• Понимание пайплайна проведения АБ-тестов
• Опыт проведения когортных анализов
• Опыт проведения LiveOps анализов
• Понимание основных поведенческих метрик игрока
• Структурное мышление
• Умение преобразовывать цифры в решения для бизнеса

Будет большим плюсом:

• Имеешь опыт работы с Clickhouse
• Умеешь на продвинутом уровне работать с LLM (MCP, Agent-use, context engineering)
• Имеешь маркетинговую экспертизу на базовом уровне (как работает реклама, атрибуция, какие основные метрики используется бизнесом и пр.)

Почему с нами хорошо?

• Заботимся о здоровье
  Поддерживаем здоровое питание в офисах, частично компенсируем занятия с психологом и в большинстве локаций подключаем сотрудников к программе ДМС со стоматологией.

• Поддерживаем профессиональное развитие
  Оплачиваем 50% изучения английского и второго иностранного языка, а также профильных курсов. Делимся знаниями на внутренних митапах и участвуем в конференциях.

• Радуем по особым поводам
  Радуем приятными бонусами на важные жизненные события (день рождения, свадьба, рождение ребенка). На годовщины работы в компании дарим особенно ценные презенты. А еще у нас действует реферальная программа – мы ценим вклад в состав команды.

• И наше любимое
  Обожаем наши мероприятия: кибертурниры, тимбилдинги, квизы, игры, настолки, киновечера и куча мерча на все случаи жизни!

Как мы работаем?

• У нас гибкий старт рабочего дня, главное – с 12 до 18 (по GMT+3) мы всегда на связи с командой.

• В наших офисах в Черногории, Сербии, Армении, Кипре и ОАЭ тебя всегда ждет качественный софт и комфортное рабочее место. А если тебе удобнее работать из дома – welcome, ведь к нам можно присоединиться удаленно из других стран.

Ищем стажера продуктового аналитика на оплачиваемую стажировку в команду Банковский шоппинг.

Чем предстоит заниматься:

- дизайн и запуск продуктовых A/B тестов, часто под интеграции с партнерами. Например, оценить влияние повышенного списания «спасибо» для подписчиков «Прайм» на ARPU;
- построение продуктовой и операционной отчетности в PowerBI с автообновлением;
- аd-hoc запросы от бизнеса. Например, прикинуть воронку интеграции «Афиши» и оценить потенциальный рост GMV.

Что ожидаем от кандидата:

- понимание основ статистики, теории вероятностей и классического A/B тестирования;
- Python (pandas/ numpy);
- уверенный SQL: JOIN и агрегации.

Будет плюсом:

- базовое знание классического ML;
- продвинутые методы проверки гипотез и снижения дисперсии:
- Airflow;
- опыт работы с реальными данными.