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 продуктовую и операционную 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 взаимодействие с операционными и продуктовыми лидерами, помогать им развивать информированность в data-driven подходе и внедрять решения 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
– Управлять ожиданиями и приоритетами (в задачах, бэклоге, фокусах) ключевых заинтересованных сторон, включая топ-менеджмент, владельцев бизнес-процессов и команд разработки
–
Управлять командой, поддерживать мотивацию и развитие сотрудников домена
Требования:
– Знание предметной области бизнес платформ: продажи, управление ассортиментом, онлайн, логистика
– Опыт и знание стандартов управления данными, понимание жизненного цикла данных, стандартов проверки данных для исследований (EDA) 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
– Понимание работы над ML\ИИ задачами, знание процесса продуктивизации моделей, поддержки, знание основ ML Ops
– Понимание формирования стоимости обработки и хранения данных
– Знание основ математической статистики, основ эконометрии, процесса проведения АВ тестирования и основ экономического моделирования
– Управление командой дата специалистов, умение определять и формулировать шаги развития компетенций сотрудников
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.