Спортивный Аналитик (Хоккей)

Чем предстоит заниматься:

• Управление ассортиментной аналитикой и эффективностью SKU:
• Анализ продаж, маржинальности и оборачиваемости на уровне SKU;
• Выявление драйверов роста и убыточных зон;
• Формирование рекомендаций по структуре ассортимента;
• Участие в формировании ассортиментной матрицы.
• Ценообразование и управление маржой:
• Разработка и внедрение ценовой архитектуры;
• Анализ ценовой позиции относительно рынка;
• Участие в repricing-стратегии;
• Контроль влияния цены на продажи и маржу.

• Поддержка категорийного управления:

• Работа с категориями как с бизнес-юнитами (выручка, маржа, оборачиваемость);
• Участие в принятии решений по запуску / масштабированию / выводу SKU;
• Анализ эффективности коллекций и моделей.

• BI и аналитическая инфраструктура:

• Развитие BI-системы компании;
• Формирование архитектуры данных;
• Внедрение единых стандартов отчетности;
• Построение системы регулярной аналитики (ежедневной / еженедельной);
• Разработка дашбордов для управления продажами, ассортиментом и запасами;
• Обеспечение доступности и качества данных для всех ключевых функций.

Мы ждем от будущего коллеги:

• Опыт работы от 5–7 лет в аналитике / коммерческой аналитике / e-commerce;
• Опыт в fashion / retail / FMCG / e-commerce — будет преимуществом;
• Сильные навыки работы с данными и их интерпретации;
• Понимание unit-экономики, маржинальности, ценообразования;
• Опыт построения BI или работы с BI-системами;
• Системное мышление.

Мы предлагаем:

• Участие в трансформации компании и возможность влиять на ключевые бизнес-решения;
• Возможность построить систему аналитики и управления «с нуля»;
• Конкурентную компенсацию: фикс + бонус, привязанный к показателям;
• Оформление по ТК РФ, график 5/2 (с 9:30 до 18:00);
• Корпоративный английский (очные занятия в офисе с преподавателем);
• Поддержка корпоративного психолога;
• Подарки на дни рождения и для детей сотрудников на Новый год;
• Программу лояльности от сети фитнес-клубов X-fit и сети кинотеатров КАРО Фильм;
• Современный офис в бизнес-центре «А» (в пешей доступности от м. Парк Победы/Фили/Багратионовская);
• Оборудованные зоны отдыха, фуд-зона с кофе, чаем и свежими фруктами.

Центр управления данными (DataGov) развивает сервисы и практики управления данными для дата-специалистов, продуктовых команд и бизнес-пользователей.
В рамках направления Data Quality команда систематизирует практики управления качеством данных и внедряет их в процессы разработки продуктов и построения дата-пайплайнов. Отдельный фокус — автоматизация DQ-процессов с использованием Python, LLM и AI-агентов.

Задачи

- Контроль качества данных: обеспечение покрытия данных проверками качества (DQ-контролями) в соответствии с требованиями заказчиков;
- Сбор и анализ требований: взаимодействие с внутренними заказчиками, выявление потребностей и формализация требований к качеству данных;
- Разработка DQ-контролей: создание, настройка и сопровождение проверок качества данных во внутреннем инструменте компании;
- Аналитика и отчётность: сбор, систематизация и визуализация статистики по результатам проведённого анализа и работы DQ-контролей;
- Ad-hoc аналитика: выполнение разовых аналитических запросов для решения операционных задач, исследование данных и подготовка выводов

Требования

В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры;
SQL: написание запросов с использованием `SELECT`, `JOIN`, `GROUP BY`, `HAVING`, подзапросов и агрегатных функций;
- Excel: работа с таблицами, формулами и сводными таблицами;
- Основы работы с базами данных: понимание реляционной модели данных, структуры таблиц и связей между ними;
- Аналитические навыки: умение исследовать данные, выявлять аномалии, находить закономерности и формулировать выводы;
- Документирование требований: умение структурировать и описывать бизнес-требования, формировать понятные технические задания;
Будет преимуществом:
- Основы Data Quality: понимание основных характеристик качества данных;
- Grafana: базовые навыки работы с дашбордами, визуализации и мониторинга показателей, понимание принципов работы панелей, фильтров и запросов к источникам данных;
- Python: базовое знание языка, понимание основ обработки данных;
- BI-инструменты: опыт работы или знакомство с Power BI, Yandex DataLens, Tableau, Apache Superset или аналогичными инструментами визуализации и анализа данных;
- Продвинутый SQL: оконные функции, CTE, работа со сложными запросами;
- ETL/ELT: общее понимание процессов загрузки, преобразования и обработки данных;
- Git: базовые навыки работы с системой контроля версий.

Условия

Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

Мы ищем стажера в команду продукта DataHouse для решения задач, связанных с аналитическим сопровождением работы процессов экосистемного хранилища данных. Это отличная возможность узнать, как работает современное хранилище данных изнутри, и приобрести опыт работы со стеком Hadoop, Pyspark, Airflow.

Задачи

Отслеживать работу регламентных процессов обновления данных, реагировать на сбои и исследовать причины этих сбоев;
Выполнять рутинные задачи: постановка на мониторинг, закрытие инцидентов, консультирование коллег по типовым вопросам;
Выгружать данные из корпоративных систем и проводить их анализ, готовить отчеты;
Подключать новые источники данных к системе мониторинга, настраивать дэшборды и алерты;
Писать скрипты и Web-приложения для автоматизации решения аналитических задач, в том числе с использованием LLM;
Взаимодействовать с дата-аналитиками, инженерами данных, техлидами, DevOps, Data Governance, сотрудниками поддержки и пользователями данных в рамках текущих задач

Требования

В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры;
Базовое знание SQL;
Опыт работы с данными на Python (например, polars / pandas) на уровне базовых операций (чтение, агрегирование, соединение);
Будет плюсом опыт работы с Airflow, Grafana;
Готовность приобретать опыт на реальных задачах;
Умение ответственно подходить к своей работе и поручениям руководителя;
Умение организовывать свою деятельность (соблюдение сроков, формирование базы знаний, оформление документации и т.д.)

Условия

Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.