Аналитик данных/ Data analyst

Описание

Проект: Создание единой платформы (шины данных) и интеграций сети ресторанов ТОКИО-CITY

Что мы предлагаем:

• Гибридный формат работы с гибким началом рабочего дня;

• Обучение на любой онлайн платформе за счет компании;

• ДМС после 3 месяцев работы;

• 3 дополнительных оплачиваемых выходных в год;

• Занятия корпоративным английским еженедельно;

• Занятия спортом: корпоративный волейбол, настольный теннис, йога;

• Подарки на день рождения, рождение ребенка и свадьбу;

• Подарки за стаж работы в компании;

• Ежемесячные корпоративные мероприятия;

• Скидку 50% на обеды в ресторанах Токио Сити и Бахрома и карта на скидку 30% в ресторанах франшизы;

• Скидку 30% на проживание на базе отдыха у Ладожского озера;

• Современный офис в пешей доступности от станций метро Чкаловская/Спортивная/Петроградская;

• Уникальную возможность развиваться в команде профессионалов;

• Участие в значимых проектах и дружелюбную атмосферу и поддержку коллег.

Ключевые задачи:

• Проведение комплексного анализа больших объемов данных, включая статистику, базы данных и данные веб-аналитики (Яндекс.Метрика), с последующей визуализацией в отчетах и дашбордах;

• Глубокий анализ и прогнозирование выручки как для сети ресторанов в целом, так и для отдельных направлений (например, доставка) и конкретных позиций меню;

• Мониторинг и исследование динамики продаж по различным каналам и периодам. Вы будете отслеживать ключевые метрики: темпы роста, сезонность, оборачиваемость, средний чек и другие;

• Выявление скрытых закономерностей, формирование инсайдов и разработка данных гипотез для повышения ключевых бизнес-показателей;

• Анализ конкурентной среды и рыночной ситуации для выявления трендов и возможностей для роста;

• Работа с данными о клиентах для углубленного понимания их поведения и повышения лояльности.

Мы ждем от тебя:

• Опыт работы аналитиком данных от 3 лет;

• Уверенное владение SQL для извлечения и первичной обработки данных;

• Знание Python (библиотеки для анализа, визуализации и статистики);

• Практический опыт решения базовых задач машинного обучения;

• Глубокое понимание статистики, в частности, методологии проведения и оценки A/B-тестов;

• Опыт построения дашбордов и отчетов в любых BI-инструментах.