Data analyst team lead in e-commerce

Мы масштабируем Департамент управления данными и открываем сразу три позиции Data Analyst Team Lead в три ключевые доменные области: Клиентская лояльность (Loyalty & CRM), Коммерческие данные (Commercial Stream) и Логистика (Supply Chain & WMS/TMS)! Ищем сильных лидеров, сочетающих в себе глубокую экспертизу в анализе данных, инженерную культуру работы с DWH и развитые менеджерские качества для руководства аналитическими группами.

• Руководить аналитическим направлением, формировать и приоритизировать бэклог задач, распределять нагрузку, проводить ревью аналитических решений и развивать компетенции аналитиков в группе.
• Совместно с Data Engineering (DE) проектировать архитектуру доменных витрин данных, обеспечивать их актуальность, надежность, версионирование и высокое качество данных (Data Quality).
• Развивать единый словарь показателей компании, исключать разночтения в цифрах и следить за сопоставимостью аналитики с учетными системами.
• Взаимодействовать со стейкхолдерами, переводить потребности бизнеса в технические постановки для аналитиков и инженеров данных, презентовать выводы и рекомендации руководству.
• Развивать и поддерживать сквозную систему метрик жизненного цикла: Retention, Churn, LTV, Repeat Purchase, Frequency, воронки конверсий и экономику программы лояльности.
• Проводить глубокую сегментацию клиентской базы, когортный анализ, оценивать механики начисления/списания бонусов и кэшбэка.
• Дизайнить и оценивать A/B-тесты для CRM-кампаний, персонализации и триггерных коммуникаций, рассчитывать инкрементальный эффект (Uplift).
• Работать в связке с Product, CRM, Marketing и DE над согласованностью трекинга событий, витрин пользователей и атрибуции.
• Развивать систему контроля коммерческих метрик: GMV, выручка, маржинальность, скидки, кэшбэк, ассортиментная матрица и юнит-экономика.
• Координировать построение витрин и BI-отчетности по продажам, категориям, брендам и поставщикам.
• Проводить факторный анализ прибыльности, план-факт отклонений, оценивать эффективность промо-механик и инициатив ценообразования.
• Обеспечивать регулярные сверки данных с финансовыми и учетными системами компании (ERP / 1С).
• Выстраивать систему метрик складской и транспортной логистики: соблюдение SLA доставки, скорость сборки и сортировки, оборачиваемость, остатки, удельная себестоимость операций.
• Консолидировать и валидировать потоки данных из WMS, TMS, сети ПВЗ и постоматов.
• Находить узкие места в физических цепочках поставок, запускать регулярные дашборды мониторинга и оценивать экономический эффект от операционных улучшений.
• Выстраивать плотное партнерство с операционным блоком, складом и продуктовыми командами логистики.

• От 4 лет практического опыта в аналитике данных, включая опыт руководства направлением, стримом или подтвержденный опыт наставничества аналитиков.
• Экспертное владение SQL (сложные аналитические запросы, оконные функции, оптимизация).
• Уверенное владение Python для анализа данных, статистических расчетов и автоматизации.
• Практический опыт построения дашбордов в современных BI-системах (Apache Superset, Power BI или аналоги).
• Понимание принципов проектирования DWH и моделирования данных.
• Умение структурировать хаос, управлять бэклогом, грамотно ставить задачи аналитикам и дата-инженерам, выстраивать процесс код-ревью.
• Знание метрик Retention, Churn, LTV, когортного и RFM-анализа, уверенное владение статистикой и методологией A/B-тестирования.
• Понимание e-commerce/retail-метрик (GMV, Revenue, Margin, P&L, Unit economics, Category Management) и опыт сверок с учетными системами.
• Глубокое понимание логистических процессов e-commerce (складские циклы, доставка, возвраты, остатки, операционные KPI).
• Будет плюсом: Опыт работы с колоночными СУБД (ClickHouse) и PostgreSQL; Опыт взаимодействия с Airflow или аналогичными оркестраторами; Опыт работы в индустриях e-commerce, ритейла, логистики или финтеха; Для лояльности: опыт работы с CRM/CDP, моделированием Uplift; Для коммерции: опыт работы с ERP / 1C и анализом ценообразования; Для логистики: опыт работы с WMS/TMS-системами

• Официальное оформление. Полное соблюдение трудового законодательства РК, прозрачные условия и конкурентный уровень дохода по результатам интервью.
• Возможность напрямую влиять на развитие ключевых доменов маркетплейса через данные и аналитику.
• Современный стек инструментов (ClickHouse, PostgreSQL, Python, Superset), большие объемы данных и минимум бюрократии.
• Формат работы: 5/2, полный рабочий день в современном офисе в Алматы.
• Предоставляем рабочую технику и необходимые инструменты для эффективной работы.