Лемана ПРО (Леруа Мерлен) в поиске Бизнес-дата-партнера.
Задача роли — создавать конкурентные преимущества компании через data-driven стратегии, управление сквозной аналитикой и внедрение ML-решений, которые усиливают ключевые цепочки ценности бизнеса и напрямую влияют на прибыль и операционную эффективность.
Обязанности:
- Развивать и поддерживать совместно с лидерами направлений стратегию работы с данными, согласованную с бизнес-целями
- Анализировать бизнес-процессы для поиска точек оптимизации, предлагать инициативы с учетом анализа рисков, потенциальных затрат и рассчитанного эффекта от их внедрения
- Выстраивать прозрачные процессы взаимодействия с лидерами вертикалей\горизонталей и помогать принимать решения на основе данных, прогнозов и сценарного моделирования
- Развивать культуру принятия бизнес-решений на основе данных
- Обеспечивать доступность и актуальность данных, осуществлять расчет экономики внедрения аналитических решений и ML- продуктов, включая оценку рентабельности (ROI) продукта
- Контролировать достижение KPI и других ключевых показателей эффективности операционных бизнес процессов, усиленных дата решениями и влияющих на усиление метрик бизнес процесса (САС, LTV, Retention Rate)
- Осуществлять презентацию и защиту предложений по внедрению дата продуктов и ИИ-технологий перед руководством
- Формировать бэклог аналитических исследований и пилотов для проверки эффектов решений
- Управлять дата командой, помогать им расти и развиваться
Требования:
- Опыт работы от 3-х лет в роли: Руководитель дата продуктов\Руководитель аналитики\Дата партнер в ритейле\ecom и знанием бизнес платформ: продажи, управление ассортиментом, онлайн, логистика
- Опыт и знание стандартов управления данными, понимание жизненного цикла данных, стандартов проверки данных и построение моделей
- Умение анализировать данные о пользовательском опыте использования продукта, владение метриками для оценки эффективности продукта (KPI, LTV, CAC, ROI)
- Знание BI инструментов, их функциональные возможности, ограничения и оптимальные сценарии применения
- Знание процесса продуктовизации ML-моделей, ML Ops и поддержки моделей в продакшн
- Знание основ математической статистики, процесса проведения АВ тестирования и основ экономического моделирования
- Навыки управления командой, развитие ключевых специалистов, формирование кадрового резерва
Условия:
- Работа в компании с развитой инженерной культурой
- Гибкая система премирования;
- Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи
- Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников
- Корпоративное обучение и доступ к базе знаний
- Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия
- Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое
- Формат работы — офис
- Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ