Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Описания нет
задачи
Лидировать проекты по созданию и развитию систем автоматического прогнозирования спроса и планирования продаж;
Формировать дорожную карту развития инструментов прогнозирования и их интеграции в общую ИТ-архитектуру компании;
Оценивать экономический эффект от внедрения новых моделей прогнозирования;
Собирать и формализовывать требования, взаимодействовать с коммерческим департаментом, категорийными менеджерами и отделом товародвижения, выявлять факторы, влияющие на спрос;
Ставить задачи и совместно с командами Data Science создавать, тестировать и проверять прогнозные модели, включая алгоритмы машинного обучения;
Разрабатывать технические задания для интеграции прогнозных модулей с ERP-системой и модулями автозаказа;
Организовывать пилотные запуски моделей, проводить A/B-тесты и оценивать точность;
Расследовать системные ошибки прогноза, выявлять корневые причины и устранять их;
Формировать и приоритизировать бэклог задач для команды разработки и аналитиков;
Создавать дашборды для мониторинга точности прогнозов по категориям, регионам и горизонтам планирования.
требования
Опыт работы от 3–5 лет продакт- или проджект-менеджером либо системным аналитиком в проектах автоматизации прогнозирования спроса и пополнения запасов;
Глубокое понимание математических методов прогнозирования, принципов работы S&OP и факторов, влияющих на потребительский спрос;
Опыт работы со сложными массивами данных и уверенное знание SQL;
Практический опыт взаимодействия с командами Data Science / Machine Learning и понимание языка математиков и разработчиков;
Понимание метрик качества прогноза WAPE, MAPE, BIAS и их связи с финансовыми метриками бизнеса;
Будет плюсом опыт работы в крупном ритейле (FMCG, e-commerce) с широкой матрицей SKU, базовые знания Python для анализа данных.
условия
Достойный уровень заработной платы;
Спортивные занятия онлайн и скидки на клубные карты фитнес-сетей;
Оплата обучения, участие в конференциях, корпоративная библиотека;
Скидки и привилегии от компаний-партнёров;
Материальная помощь и подарочный сертификат при рождении ребёнка;
ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев, полис для выезжающих за рубеж;
Оформление по ТК РФ;
График 5/2, понедельник–пятница, гибкое начало рабочего дня.