Мы – Ozon, один из крупнейших российских маркетплейсов.^* Мы работаем, чтобы даже в самом отдаленном уголке страны миллионы клиентов имели доступ к огромному выбору товаров, сотни тысяч предпринимателей и партнеров развивали свой бизнес, а все вместе мы строили лучший e-commerce в России (и не только).

Наши преимущества:

Работа в динамичной среде на стыке e-commerce и IT

Атмосфера, где масштаб сочетается с инновациями и челленджем

Высокие скорости и возможность увидеть быстрый результат

Работа над продуктом, которым пользуются миллионы человек^**

Молодая и сильная команда увлеченных профессионалов

Быстрое развитие и непрерывное обучение новым навыкам и процессам

У нас есть все ресурсы – не хватает только тебя!

О команде:

Мы команда аналитики данных в дирекции ОЗОН СНГ, одной из быстрорастущих и перспективных направлений бизнеса.

Наша цель:

Оказать аналитическую поддержку бизнесу, найти и полечить неэффективные процессы, улучшить опыт покупателя и продавца на всем пути жизненного цикла, повысить качество сервисов, увеличить долю продаж рынка СНГ.

Мы в поиске Аналитика данных в группу «Логистика и качество сервисов».

Чем предстоит заниматься:

Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, погружаться в цели и задачи бизнеса;
Формулировать и проверять гипотезы, проводить качественные исследования, формировать выводы для принятия управленческих решений;
Анализировать сервисные метрики;
Разрабатывать витрины данных и BI отчетность;
Разрабатывать и поддерживать ETL-процессы для автоматизации потоков данных
Выполнять Ad-hoc запросы, подготавливать аналитическую сводку

Требования к кандидату:

Высшее образование (математика, физмат, экономика, статистика)
Опыт от 2 лет на аналогичной должности
Уверенный уровень владения SQL (DDL,DML, оконки, оптимизация) – желателен опыт работы с колоночными СУБД
Знание Python (pandas, matplotlib\seaborn\plotly, sklearn)
Опыт автоматизации ETL, знание Airflow или подобных сервисов
Опыт разработки BI отчетности (мы используем SuperSet)
Внимательность к деталям и структурное мышление, самоорганизация, коммуникабельность и умение быстро погрузиться в новые процессы
Плюсом будет – знание мат. статистики, опыт ML-методов (классификация, кластеризация, регрессионный анализ и т.д.)

Мы предлагаем: