аналитик данных promo advisor

HireHi; United States; Remote; USD 90,000 - 140,000; Full time

Job summary

HireHi ищет аналитика Promo Advisor для ML‑продукта моделирования промоакций. Ваша задача — оценка сценариев по продажам, выручке и марже до запуска промо и выбор условий с учётом бизнес‑ограничений. Будете исследовать данные, формулировать и проверять гипотезы совместно с ML‑командой, анализировать результаты моделей и настраивать A/B‑тесты.

Также разработаете аналитические витрины и дашборды в Superset. Команда аналитиков и ML‑инженеров ориентирована на быстрый запуск продукта и значимый

Qualifications

• Отличное знание SQL и умение работать с большими объёмами данных.
• Уверенное владение Python для анализа данных.
• Хорошее понимание статистики, методов проверки гипотез и A/B‑тестирования.
• Практический опыт работы с ML‑алгоритмами и метриками качества моделей.
• Опыт работы с Superset.
• Будет плюсом PySpark, опыт ценообразования, промоаналитики или прогнозирования спроса.

Responsibilities

• Изучать данные и выявлять закономерности, влияющие на эффективность промоакций.
• Формулировать и проверять гипотезы совместно с ML‑командой.
• Анализировать результаты ML‑моделей и искать пути повышения качества.
• Проектировать и проводить A/B‑тесты, оценивать метрики и их эффект.
• Разрабатывать аналитические витрины и дашборды в Superset.
• Оценивать влияние промо‑решений на бизнес‑показатели.

Skills

SQL

Python

Statistics

A/B testing

ML algorithms

Superset

PySpark

Tools

Superset

PySpark

Job description

Описание: Promo Advisor — ML-продукт для моделирования промоакций и выбора их оптимальных параметров. Он позволяет оценивать сценарии по продажам, выручке и марже до запуска промо и подбирать условия с учётом бизнес-ограничений.

Задачи:

• Исследовать данные и находить закономерности, влияющие на эффективность промоакций
• Формулировать и проверять гипотезы совместно с ML-командой
• Анализировать результаты ML-моделей и искать возможности повысить их качество
• Проектировать и проводить A/B-тесты: определять метрики, оценивать результаты и интерпретировать эффект
• Разрабатывать аналитические витрины и дашборды в Superset
• Оценивать влияние промо-решений на ключевые бизнес-показатели

Требования:

• Отличное знание SQL и опыт работы с большими объёмами данных
• Уверенное владение Python для анализа данных
• Хорошее понимание статистики, методов проверки гипотез и A/B-тестирования
• Практический опыт работы с ML-алгоритмами и метриками качества моделей
• Опыт работы с Superset
• Будет плюсом: опыт работы с PySpark, решения задач ценообразования, промоаналитики или прогнозирования спроса, понимание процессов офлайн-ритейла

Условия:

• Возможность создавать новый ML-продукт с нуля и напрямую влиять на бизнес-результат
• Работа на стыке аналитики, машинного обучения и управления промо
• Реальные данные большого ритейла и задачи с высоким бизнес-эффектом
• Команда аналитиков, специалистов по данным и ML-инженеров, ориентированная на быстрый запуск и развитие продукта