Бизнес-дата-партнер

27 Августа

Партнерские Вакансии

Компания "Леруа Мерлен"

Задача роли создавать конкурентные преимущества компании через data-driven стратегии, управление сквозной аналитикой и внедрение ML-решений, которые усиливают ключевые цепочки ценности бизнеса и напрямую влияют на прибыль и операционную эффективность.

Обязанности:

• Развивать и поддерживать совместно с лидерами направлений стратегию работы с данными, согласованную с бизнес-целями
• Анализировать бизнес-процессы для поиска точек оптимизации, предлагать инициативы с учетом анализа рисков, потенциальных затрат и рассчитанного эффекта от их внедрения
• Выстраивать прозрачные процессы взаимодействия с лидерами вертикалей\горизонталей и помогать принимать решения на основе данных, прогнозов и сценарного моделирования
• Развивать культуру принятия бизнес-решений на основе данных
• Обеспечивать доступность и актуальность данных, осуществлять расчет экономики внедрения аналитических решений и ML- продуктов, включая оценку рентабельности (ROI) продукта
• Контролировать достижение KPI и других ключевых показателей эффективности операционных бизнес процессов, усиленных дата решениями и влияющих на усиление метрик бизнес процесса (САС, LTV, Retention Rate)
• Осуществлять презентацию и защиту предложений по внедрению дата продуктов и ИИ-технологий перед руководством
• Формировать бэклог аналитических исследований и пилотов для проверки эффектов решений
• Управлять дата командой, помогать им расти и развиваться

Требования:

• Опыт работы от 3-х лет в роли: Руководитель дата продуктов\Руководитель аналитики\Дата партнер в ритейле\ecom и знанием бизнес платформ: продажи, управление ассортиментом, онлайн, логистика
• Опыт и знание стандартов управления данными, понимание жизненного цикла данных, стандартов проверки данных и построение моделей
• Умение анализировать данные о пользовательском опыте использования продукта, владение метриками для оценки эффективности продукта (KPI, LTV, CAC, ROI)
• Знание BI инструментов, их функциональные возможности, ограничения и оптимальные сценарии применения
• Знание процесса продуктовизации ML-моделей, ML Ops и поддержки моделей в продакшн
• Знание основ математической статистики, процесса проведения АВ тестирования и основ экономического моделирования
• Навыки управления командой, развитие ключевых специалистов, формирование кадрового резерва

Условия:

• Работа в компании с развитой инженерной культурой;

• Гибкая система премирования;

• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи;

• Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников;

• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний;

• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия;

• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое;

• Формат работы - офис;

• Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.