аналитик данных транспортного обеспечения

Описания нет

• Анализировать исходные данные и результаты деятельности управления транспортного обеспечения;
• Готовить аналитические записки и презентации;
• Прогнозировать выполнение KPI в краткосрочной и долгосрочной перспективе;
• Выявлять корневые причины отклонений и предлагать варианты решений;
• Администрировать проекты в рамках деятельности транспортного обеспечения;
• Разрабатывать, тестировать и внедрять модели машинного обучения для прогнозирования спроса и оптимизации затрат;
• Взаимодействовать с командой DS;
• Формировать и развивать систему дашбордов для мониторинга KPI;
• Обеспечивать точность и наглядность дашбордов;
• Автоматизировать регулярные отчёты подразделения;
• Описывать и оптимизировать бизнес-процессы в части транспортного обеспечения;
• Ставить технические задания разработчикам на автоматизацию расчётов и отчётности;
• Генерировать и проверять бизнес-гипотезы на основе анализа данных;
• Формировать рекомендации по улучшению сервисов;
• Выполнять коммуникационные задачи и обеспечивать эффективные коммуникации с вертикалью;
• Оказывать методологическую поддержку;
• Контролировать актуальность организационно-кадровой структуры;
• Формировать предложения по улучшению функциональности и автоматизации процессов;
• Проводить мероприятия по автоматизации методов формирования и контроля бюджета транспортного обеспечения;
• Собирать бизнес-требования к функциональности системы отчётности;
• Согласовывать детальные бизнес-требования и технические задания на доработку систем;
• Участвовать в приёмке реализованных доработок и проверять их соответствие требованиям.

• Знание SQL, включая сложные запросы и оконные функции;
• Уверенное владение Python, включая Pandas и NumPy, для анализа данных;
• Опыт построения дашбордов в BI-системах;
• Знание основ математической статистики и теории вероятностей;
• Опыт работы с методами машинного обучения и искусственного интеллекта;
• Навыки очистки, нормализации и предобработки данных;
• Умение выполнять сложные аналитические вычисления;
• Владение техниками визуализации данных и презентации результатов;
• Навыки вёрстки презентаций и аналитических материалов в MS PowerPoint;
• Опыт управления системами сбора данных.

• Офис по адресу: Кутузовский проспект, д. 32;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Квартальная и годовая премии;
• Система обучения для профессионального и карьерного развития;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
• Дисконт по ипотечному кредиту в размере 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм для использования с тремя близкими;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.