Аналитик данных Python и SQL — Суши-Маркет & Тэйкидо

Нужен человек, который возьмёт на себя цифры по всему бизнесу: от ассортимента и составления матрицы до маржинальности и прибыльности точек.

Ключевой проект роли — динамическое ценообразование. Система уже работает на пилоте; аналитик возьмёт на себя её ежедневную работу, развитие и масштабирование на сеть. Другие задачи бизнес-аналитики дополняют этот основной контур.

Кто нам нужен

• Уверенно владеешь Python для анализа данных: умеешь чистить данные, собирать простые отчёты, строить визуализации, писать базовые скрипты в Jupyter Notebook.
• Умеешь писать SQL-запросы к БД: доставать нужные срезы, делать джойны, агрегировать, фильтровать, собирать витрины для отчётов.
• Любишь «копаться в данных»: не боишься больших таблиц, можешь сам сформулировать гипотезы и проверить их цифрами.
• Понимаешь базовые бизнес-метрики: выручка, валовая прибыль, маржинальность, оборачиваемость, списания, ассортимент.
• Аккуратен в расчётах и умеешь объяснить результаты простым языком нематематикам — операционщикам.
• Готов взять ответственность за важный процесс: не просто заметить отклонение, а точно определить причину, скорректировать решение и проверить результат.
• Опыт работы с данными розничной сети, ценообразованием или ассортиментом будет преимуществом.

Чем придётся заниматься

Динамическое ценообразование

• Взять на себя систему динамического ценообразования как ключевую зону ответственности: обеспечивать её стабильную работу и корректность рассчитанных цен.
• Ежедневно контролировать мониторинг и алерты, выявлять отклонения по товарам, категориям и точкам до того, как они повлияют на бизнес.
• Разбирать причины отклонений на уровне данных, правил и расчётов: не просто фиксировать ошибку, а точно понимать, что нужно изменить.
• Настраивать правила ценообразования, дорабатывать расчёты и Python-скрипты, проверять результат изменений на данных.
• Оценивать влияние изменения цен на выручку, маржинальность, спрос и ассортиментные показатели; предлагать корректировки на основе фактического эффекта.
• Развивать систему мониторинга и алертов, чтобы максимум отклонений выявлялся автоматически и не требовал ручной проверки.
• Масштабировать решение с пилотных точек на сеть, координировать подготовку точек, техническую инфраструктуру и запуск.
• Поддерживать высокий уровень автоматизации и сокращать объём ручной корректировки цен.

Другие задачи аналитики

• Анализировать ассортимент: какие позиции тянут выручку, какие «висят мёртвым грузом», что стоит расширять, а что убирать.
• Считать маржинальность по товарам, категориям, регионам, точкам, помогать находить, где мы зарабатываем, а где теряем деньги.
• Работать с большими массивами данных аналитической БД (продажи, производство, списания и т.д.) через SQL и Python.
• Готовить понятные отчёты и дашборды для руководителей: коротко, по делу, с рекомендациями «что делать».
• Участвовать в улучшении производственного планирования: помогать снижать списания и повышать точность прогнозов.

Что мы предлагаем

• Живая продуктовая компания с реальными данными: сотни точек, тысячи SKU, миллионы строк в базе.
• Работающий проект, а не задача с нуля: система автоматизированного ценообразования уже прошла четырёхнедельный пилот и расширяется на новые точки.
• Возможность влиять на решения: твои выводы напрямую ложатся в ассортимент, промо, планы закупок и производства.
• Простор для автоматизации: можно и нужно писать скрипты, оптимизировать отчёты, собирать пайплайны.
• Команда, которая ценит цифры и готова слушать аргументы, подкреплённые данными.
• Обучение.

Кому точно зайдёт эта роль

• Тем, кто любит, когда «сходится в Excel, в Python и в жизни».
• Тем, кому мало просто строить графики — хочется понимать, как бизнес на этом заработает или сэкономит.
• Тем, кто не боится ответственности за рекомендации и готов спорить с бизнесом, опираясь на цифры.
• Тем, кто готов взять важный процесс в свои руки, поддерживать и улучшать его, а не ограничиваться подготовкой отчётов.

Если узнал(а) себя — пришли кратко о себе и пару примеров задач, которые ты решал(а) с помощью Python и SQL.

Заработная плата: оклад 120 000 ₽ + премиальная часть 30 000 ₽ (по KPI)
Формат работы: офис, БЦ «Фестиваль», ул. 70 лет Октября, 19
График: 8-часовой рабочий день, полная занятость