Бизнес аналитик (Математические модели)

Описание

Чем предстоит заниматься: Сбор и формализация бизнес-требований к подсистемам прогнозирования спроса и оптимизации: управление доходами; смежные контуры — загруженность транспортной сети, загрузка персонала. Описание сценариев использования моделей: что прогнозируем/оптимизируем, горизонты, гранулярность, сегменты, частота пересчёта, потребители и решения, которые они принимают. Постановка измеримых критериев приёмки моделей: метрики качества по горизонтам/сегментам, требования к полноте и своевременности данных, правила выбора модели, сценарии деградации и fallback. Описание AS-IS / TO-BE процессов потребителей прогнозов; анализ функциональных разрывов между текущим состоянием и целевыми моделями. Подготовка спецификаций: BRD / FSD / SRS, user story, use case, BPMN/UML, business rules, acceptance criteria, NFR. Требования к данным на бизнес-уровне (источники, гранулярность, историчность, своевременность, качество) совместно с аналитиком данных. Требования к интеграциям: API, очереди, файловые загрузки, расписания расчётов, обработка ошибок и ретраи. Участие в приёмке моделей: согласование критериев, анализ расхождений прогноз/факт, фиксация решения о пригодности модели. Ведение требований и сквозной трассировки в Jira/Confluence; наполнение бэклога совместно с Tech Product Manager (TPO). Проведение workshop, интервью и refinement-сессий; защита решений перед бизнесом и технической командой. Чего мы ожидаем: Образование и опыт: Высшее образование: техническое, ИТ, прикладная математика, экономико-математическое моделирование (эконометрика), системный анализ или смежное. Опыт работы бизнес-аналитиком от 5 лет, из них от 2 лет в проектах прогнозирования, оптимизации, предиктивной аналитики, DWH/BI или аналитических платформ. Опыт работы в крупных корпоративных ландшафтах с несколькими стейкхолдерами и сложными межсистемными интеграциями. Бизнес-анализ и требования: Уверенное владение методами выявления, анализа и структурирования требований. Описание процессов в BPMN 2.0 и/или UML. Декомпозиция решений на функциональные блоки, сценарии и user stories. Формулирование business rules, acceptance criteria, edge cases, NFR. Подготовка аналитической документации: BRD, FSD, SRS, use case, user story, протоколы согласования. Ведение трассировки требований в Jira/Confluence. Модели прогнозирования и оптимизации (на уровне постановки и приёмки): Понимание принципов работы прогнозных моделей: метрики качества, ошибка прогноза, валидация на исторических данных (бэктест), переобучение — на уровне бизнес-интерпретации. Перевод бизнес-задачи в требования к модели: объект прогноза, горизонт, сегменты, частота, метрика качества, критерии приёмки. Понимание терминологии прогнозирования спроса: сезонность, тренд, аномалии, промо-факторы, календарные эффекты, причинные факторы, базовый прогноз. Понимание жизненного цикла модели: подготовка данных → обучение → валидация → внедрение → мониторинг → переобучение. Данные и интеграции: Требования к данным для моделей: источники, качество, полнота, задержка, историчность, гранулярность, справочники. Описание требований к интеграциям через API, очереди, файлы, ETL/ELT; принципы работы DWH/витрин/BI. Требования к загрузкам, расписанию расчётов, обработке ошибок и ретраев. SQL на уровне проверки и верификации данных; уверенный Excel. Документирование и взаимодействие: Навык ведения workshop, интервью, refinement-сессий. Умение защищать решения перед бизнесом и технической командой. Способность писать понятные требования без двусмысленности. Владение Excel на уверенном уровне; будет плюсом опыт с SQL и базовой аналитикой. Будет преимуществом: Опыт в проектах прогнозирования спроса, управления доходами, оптимизации сети/ресурсов, inventory optimization. Опыт формализации критериев приёмки для математических/ML-моделей. Понимание MLOps, feature store, model registry на уровне взаимодействия с техническими командами. Отраслевая экспертиза в транспорте/авиации (управление доходами, расписание, маршрутная сеть). Личностные качества: Системное мышление и структурность. Умение работать с неполными и противоречивыми входными данными. Способность договариваться между бизнесом, исследователями данных и разработкой. Внимание к деталям: данные, метрики, границы применимости моделей. Умение объяснять сложные вещи простым языком. Ориентация на результат и бизнес-ценность, а не только на формальную документацию. Что мы предлагаем: ​​​​​​Гибридный или полностью удалённый формат работы. Для тех, кто предпочитает офис — в Москве: современное пространство в 5 минутах от м. Новокузнецкая (фитнес-зал, настольный теннис, комната PS 5, регулярные активности для резидентов), в Санкт-Петербурге: коворкинг в 10 минутах от м. Маяковская (PS 5, еженедельные вечеринки). Работа в аккредитованной ИТ-компании со всеми предусмотренными государственными льготами, включая ИТ-ипотеку. Полностью «белая» заработная плата. Уровень дохода обсуждается индивидуально и зависит от опыта и экспертизы. ИТ-отсрочка и бронь от мобилизации как для сотрудников компании с критически важной инфраструктурой. Корпоративные льготы на авиабилеты авиакомпаний «Аэрофлот», «Россия» и «Победа» для сотрудника и членов семьи (родители, супруг(а), дети). ДМС с первого рабочего дня: стоматология, помощь на дому, плановый и экстренный стационар; возможность подключения семьи на льготных условиях. Компенсация питания при работе из офиса. Курсы, сертификации, профессиональные конференции. Корпоративный сервис благополучия: безлимитные консультации с экспертами по юридическим, психологическим, финансовым вопросам и вопросам здорового образа жизни. Корпоративные мероприятия и активности: спорт, киберспорт, мотопробеги и другие форматы внерабочего общения. Дополнительно: кафетерий скидок, доступ к корпоративной библиотеке Alpina Digital, билеты на футбольные и баскетбольные матчи.