Middle Data Analyst (продуктовая аналитика) / Руководитель аналитического направления

Мы — Группа компаний Peleton. Мы находимся на этапе активного масштабирования и перехода к data-driven управлению. Данные разрознены, аналитика — в Excel, но мы готовы это менять! Нам нужен не просто аналитик, а архитектор новых подходов.

Кого мы ищем:
Уверенного Middle, который готов взять на себя ответственность за всю аналитику компании. Вы — не просто исполнитель запросов, а архитектор аналитической системы: тот, кто настроит процессы, внедрит инструменты и начнет выдавать бизнесу не цифры ради цифр, а причинно-следственные связи и готовые решения.
Ключевое отличие: Вы будете видеть картину целиком и влиять на бизнес через данные.Опытный пользователь AI-обязательно.

Чем предстоит заниматься:
Блок 1. Создание системы аналитики с нуля

• Аудит текущего состояния — собрать и структурировать все существующие источники данных (CRM, Excel-отчеты, базы).
• Выбор и внедрение профильной системы аналитики — инициировать, обосновать и внедрить BI-систему (Power BI, Tableau, DataLens или аналоги) для централизованной отчетности.
• Построение системы метрик — совместно с бизнесом определить ключевые показатели для всех сегментов бизнеса (продажи, закупки, клиентский сервис, склад).

Блок 2. Причинно-следственный анализ и продуктовые инсайты

• Разбирать причинно-следственные связи — не просто констатировать «продажи упали», а отвечать на вопрос: «Почему? Из-за сезонности, действий конкурентов, сбоя в процессе или падения качества лидов?»
• Формировать тезисы для бизнеса — переводить сложные аналитические выкладки на язык бизнеса: «Если мы сделаем X, то метрика Y вырастет на Z% за счет влияния на сегмент А».
• Сегментный анализ — выявлять, как одни и те же действия влияют на разные группы клиентов / товаров / менеджеров совместно с бизнесом и маркетингом.
• Строить прогнозы и сценарии — «что будет, если…» для оперативного реагирования бизнеса (корректировка закупок, цен, каналов трафика).

Блок 3. Поддержка принятия решений

• Регулярная отчетность для топ-менеджмента — дашборды ключевых метрик с автовыгрузкой.
• Ad-hoc анализ — по запросам CEO, коммерческого директора, руководителя отдела продаж.
• Обучение команды — научить менеджеров базовой работе с дашбордами и интерпретации данных.

Результаты (KPI) за первый год

1. Внедрена единая BI-система, в которой собраны все ключевые метрики компании.
2. 100% регулярных отчетов автоматизировано и доступно в дашбордах.
3. Определены и формализованы не менее 5 устойчивых причинно-следственных связей в бизнесе.
4. Бизнес-команды (продажи, маркетинг, закупки) получают понятные и применимые рекомендации по корректировке действий, основанные на данных.

Мы ждём, что вы:
Hard skills (обязательно):

• BI-инструменты — опыт внедрения или глубокой работы хотя бы с одной системой (Power BI, Tableau, DataLens, FineBI).
• Математическая статистика — доверительные интервалы, проверка гипотез, корреляционный и регрессионный анализ .

Soft skills и бизнес-мышление:

• Системное мышление — видите, как изменение в одном звене (закупка) влияет на другое (скорость продаж).
• Проактивность — не ждёте задачи, сами идёте к бизнесу с вопросом: «А давайте проверим, что будет, если…» .
• Умение рассказывать историю на основе данных — переводите цифры в действия.
• Опыт работы в r2r или продуктовой аналитике от 2 лет.

Будет сильным плюсом:

• Опыт работы в автобизнесе, ритейле, e-com или дилерских сетях.
• Навыки работы с CRM-системами и веб-аналитикой.
• Опыт миграции аналитики из Excel в BI.
• Опыт управления небольшими проектами или мини-командами.

Условия работы:

• График: 5/2, очный / гибридный формат в Москве (3-4 дня в офисе, остальное — удалённо) . Обсуждение гибкого начала дня возможно.
• Офис: 33км или 44км МКАДа на территории Автомолла.
• Оформление: по ТК РФ, полный соцпакет.
• Техника: предоставляется (ноутбук / ПК).

Плюсы работы у нас:

• Зелёный проект — вы создаёте аналитику «с чистого листа». Никакого legacy, никакой рутины поддержки чужого кода.
• Реальное влияние — ваши выводы будут смотреть CEO и менять операционные процессы без лишней бюрократии.
• Бюджет на обучение — курсы, конференции, подписки на профильные ресурсы.
• Карьерный трек — за год-полтора вы сможете вырасти до руководителя аналитического отдела (Head of Analytics).

Спасибо, что дочитали.

Пришлите резюме и ответьте на 2 вопроса в сопроводительном письме:
1. Опишите один случай, когда вы нашли причинно-следственную связь в данных, которую никто до вас не замечал, и бизнес после вашей рекомендации скорректировал свои действия. Какая была метрика и что изменили?
2. Какую BI-систему вы порекомендуете для компании, у которой сейчас хаос в Excel и 3 разнородных CRM? Один абзац — ваш выбор и почему.