Data analyst / Data scientist

Rossko - российская компания, основанная в 1997 году. Мы занимаемся производством и дистрибуцией автозапчастей, и у нас работает более 13 000 человек.

Мы работаем в России, Казахстане и уже сотрудничаем с Эмиратами. Наши объекты находятся в 114 городах, включая 4 крупных дистрибуционных центра и более 130 магазинов-складов.

ИТ-направление – это сердце нашей компании, в котором более 200 специалистов. Мы развиваем и поддерживаем 37 ИТ-продуктов в сфере финансов, логистики, продаж, управление товарными запасами и поддержке станций техобслуживания. У нас 5 дата-центров, более 1000 виртуальных серверов и более 30 Tb оперативной памяти.

Для наших ИТ-специалистов мы создали аккредитованное в Минцифры юрлицо "Блэклайт", чтобы наши сотрудники получали все льготы ИТ-компаний.

Мы расширяем команду отдела логистики и ищем в ИТ команду аналитика

Его основная цель - повышать эффективность логистической операционной деятельности за счёт оптимизации транспортных и складских затрат, сокращения времени доставки и повышения прозрачности цепочек поставок. Для этого необходимо обеспечивать бесперебойное движение грузов в нужном объёме, в нужное время и по минимальной стоимости. Достижение этих целей требует анализа текущих инструментов управления логистикой, оценки их эффективности на основе прозрачных метрик, выявления узких мест и внедрения улучшений как в процессы, так и в аналитические инструменты отслеживания и прогнозирования данных.

Инструменты для работы:

• Метрики и ключевые показатели выводим на дашборды (powerBI)

• Данные для расчетов забираем из БД (MSSQL, PostgreSQL)

• Расчеты и моделирование проводим в python (sqlalchemy, pandas, numpy, scipy, sklearn). Также может пригодится statsmodels, prophet и др.

Примеры задач (из текущей повестки):

• Скоринг складов и транспортных направлений по ключевым KPI: себестоимость хранения, время обработки заказов, частота задержек, уровень загрузки ТС.
• Декомпозиция метрики "стоимость доставки" до компонент: топливо, логистические посредники, таможенные платежи, простои, расстояние, тип груза и др.
• Анализ причин простоев на складах или задержек при международных перевозках : выявление паттернов, сезонности, влияния внешних факторов (таможня, погода, регуляторные изменения).
• EDA по выявлению неэффективных маршрутов или избыточных запасов на складах , определение критериев "излишка" в контексте логистики (например, длительное хранение, низкая ротация, высокие издержки хранения).

Предстоит:

• Разобраться с текущими алгоритмами и системами , используемыми в логистике: системы планирования маршрутов, WMS, TMS, интеграции с 1С и внешними провайдерами. Понимать, как формируются данные и какие решения принимаются автоматически.
• Формировать и поддерживать набор метрик эффективности логистических процессов — через регулярные дашборды, ad-hoc отчёты и автоматизированные панели мониторинга.
• Разрабатывать и тестировать модели прогнозирования : например, прогноз загрузки складов, времени доставки, потребности в транспорте. Оценивать точность моделей, обосновывать их внедрение.
• Совместно с продакт-менеджерами и операционными командами предлагать и внедрять улучшения в процессы и инструменты: от прототипа модели до её интеграции в production. Отслеживать эффект от изменений и закрывать цикл обратной связью.

Мы ожидаем:

• Вы умеете выявлять факторы влияния на эффективность процессов, проводить факторный анализ.

• Имеете опыт регрессионного анализа.

• Имеете опыт сегментации и кластеризации.

• Имеете опыт прогнозного моделирования, с разным периодом отложенного влияния факторов.

• Имеете опыт работы с метриками точности моделей, casual impact, статистическим анализом ab-тестов.

• Вы сильны в математической статистике, в т.ч. АБ-тесты.

• Имеете опыт анализа временных рядов.

• Вы обладаете базовыми знаниями в экономике.

• Имеете опыт работы с БД ETL.

• Вы умеете определять и декомпозировать метрики эффективности применительно к исследуемым объектам/инструментам/процессам.

Вас ждет:

Комфорт:

• оклад от 230 000 р. на руки;

• удаленный режим работы и гибкий график;

• полный онбординг за 3 месяца;

• работаем по Kanban, сервис деливери менеджер команды поможет выстроить работу и быстро достичь результата;

• старший аналитик данных поможет погрузиться в процессы.

Забота:

• соблюдаем баланс жизни и работы, уважаем личные границу, не беспокоим в нерабочее время;

• ДМС через полгода работы;

• подарки детям на Новый Год;

• предоставляем технику для работы при необходимости.

Развитие:

• оплачиваем профессиональное обучение, при желании и необходимости;

• ценим новые идеи, не страдаем авторитарностью, доверяем профессионалам, которых нанимаем.

А так же:

• проводим техническое интервью со старшим аналитиком данных, решения принимаются быстро;

• заработная плата “белая”, трудоустраиваем с первого дня;

• скидки на автозапчасти и масла до 30%;

• есть премирование 30% от месячного оклада 1 раз в квартал, по результатам оценки;

• мы не следим за нашими сотрудниками по таймерам, для нас важна атмосфера доверия и результат.