Аналитик данных
Вакансия № 28091452 от компании BeRecruited на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании BeRecruited.
☑ Основной блок:
Опыт работы: 3–6 лет.
Тип занятости: полная занятость.
График работы: гибкий график.
Зарплата: от 200000 до 300000 руб..
Примерное место работы: Россия, Москва.
☑ Актуальность объявления:
Это объявление № 28091452 добавлено в базу данных: Воскресенье, 26 января 2025 года.
Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Вторник, 18 марта 2025 года.
☑ Статистика предложения работы № 28091452:
Прочитано соискателями - 53 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);
☑ Репутация компании "BeRecruited":
Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!
Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.
☑ Подробности о вакантном месте:
Крупнейший ритейлер, бренд известный по всему миру, ищет в свою команду Бизнес Аналитика или Ст. Специалиста по эффективности маркетинга.
Обязанности работника:
- Саппорт и оптимизация эконометрической модели продаж и её алгоритма,
- Оценка эффективности маркетинговых каналов и коммуникаций, вклад в продажи, ROI, построение декомпозиции продаж и кривых отклика каналов, рекомендаций по оптимизации медиа-сплита на основе модели.
- Построение прогнозов и what-if сценариев на основе модели,
- Декомпозицией задач, дизайн и архитектура улучшений,
- Анализ и обработка структурированных данных, очистка данных для модели,презентации с результатами моделирования и оптимизации бизнесу,
- Документирование и описание разработок
Требования к работнику:
- Опыт прикладного эконометрического и статистического моделирования в сфере рекламы и маркетинга
- Навыки прикладного программирования: python, стек библиотек (pandas, numpy, statsmodels, sklearn, matplotlib)
- Понимание принципов построения моделей на основе S-кривых, поиска оптимальных спецификаций
- Бизнес ориентированность,
- Автономность и ответственность в работе,
- Высшее техническое или экономическое образование,
- Знание практических методов численной оптимизации в Python
- Уверенное знание Excel и статистических метрик для оценки качества моделей, методов анализа временных рядов
Хорошо, если вы знаете:
Статистические программы (Gretl, Statistica, EViews и др)
Инструменты визуализации данных (Tableau, Microsoft Power BI или аналоги)
Условия труда:
- Гибрид или удалённая занятость,
- Белая заработная плата,
- Всемирно известный бренд,
- Молодая и динамичная команда.
☑ О компании:
Логотип (эмблема, торговая марка, бренд) компании:
Сфера деятельности компании: Услуги для бизнеса; .
☑ Отклинуться сообщением, резюме, запросить телефон, отправить жалобу (претензию):