О компании и команде
Мы развиваем свой маркетплейс запасных частей к автомобилям с помощью внешних подрядчиков. Вводим новые ставки.
Нашу интернет-площадку и логистику в течение ближайших лет планируем вывести на федеральный уровень.
Что предстоит? Плотная командная работа с распределением задач.
Зона ответственности
- Аудит и приоритизация: выявлять бизнес-процессы с наибольшим потенциалом автоматизации (например, прогнозирование спроса, оптимизация маршрутов, обработка складских документов).
- Работа с данными: определять источники данных (ERP, WMS, логистические системы), проверять их качество, полноту и пригодность для обучения ML-моделей.
- Формулировка AI-гипотез: превращать бизнес-задачу («Склад часто ошибается при комплектации») в техническое задание
- Интеграция и внедрение: проектировать новый процесс с встроенным AI-решением, описывать API-контракты и точки интеграции с учётом инженерных ограничений (RTO, пропускная способность).
- Оценка эффективности: рассчитывать ROI от внедрения AI, создавать дашборды с метриками бизнес-эффекта (снижение возвратов, рост оборачиваемости, уменьшение ручного труда).
- Управление изменениями: готовить регламенты, памятки и проводить обучение сотрудников работе с новой AI-системой (снятие страха перед «чёрным ящиком»).
Требования
Опыт и технические навыки:
- От 3 лет бизнес-анализом в операционной деятельности (производство, логистика, ритейл, финтех).
- Реализовано не менее 2 проектов по внедрению систем, основанных на машинном обучении / прогнозной аналитике.
- BPMN / UML / DFD: описание целевых процессов (as-is → to-be) и требований к интеграции AI-сервисов.
- Продвинутый Excel + Power Query.
- Умение объяснять нетехническим руководителям, почему модель ошибается и как это влияет на KPI.
- Навык формулировки гипотез («Если добавить погодные данные в модель маршрутизации, то…»).
Будет большим плюсом:
Опыт работы в E-commerce:
- Опыт интеграции рекомендательных систем (персонализация каталога, cross-sell/up-sell).
- Анализ воронки конверсии с применением AI-моделей
- Знание методов борьбы с фродом (например, скоринг транзакций в реальном времени).
Логистика:
- Понимание задач маршрутизации (VRP) и внедрение AI-оптимизаторов доставки («живые» маршруты под пробки/окна приёмки).
- Оценка точности прогнозов времени прибытия (ETA) и факторов, влияющих на сбой.
- Внедрение vision AI (распознавание брака, верификация сборки камерами, OCR накладных).
Условия работы:
- График работы: понедельник-пятница 8.00-17.00 мск.
- Удаленная работа.
- Общая CRM - Битрикс 24.
- Заработная плата по итогам собеседования.
Фикс и бонусы от квалификации и доп.задач. Обсуждаются индивидуально.
Вам предстоит:
Удаленное собеседование с Генеральным Директором Компании.
