Математик-аналитик / Data Scientist
Математик-аналитик / Data Scientist
Москва, Большая Садовая улица, 5к1
Метро: БелорусскаяОписание вакансии
📍 Компания: ИИ Технологии
📅 Формат: гибрид / офис Москва / full-time
________________________________________
📌 О компании
ИИ Технологии — лидер в области аналитики и управления продажами на маркетплейсах (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет).
Мы создаем интеллектуальные модели, прогнозирующие поведение рынка и покупателей, автоматизируем ценообразование, рекламу и логиcтику.
Наши клиенты — крупнейшие бренды FMCG, fashion, DIY и e-commerce.
________________________________________
📊 Задачи
Разработка и верификация прогнозных математических моделей продаж по массивам данных маркетплейсов (миллионы SKU и метрик).
Построение моделей эластичности (цены, акции, логистика, PI, DRR, LTV).
Расчёт «плоскостей вариантов» — множественных сценариев роста продаж с учетом влияющих факторов (акции, сезонность, медиа-давление).
Разработка алгоритмов поиска пиков продаж и идентификации точек насыщения по сегментам рынка.
Построение моделей прогнозирования спроса и оптимизации запасов (мульти-канальная логистика).
Формализация зависимостей между ключевыми метриками: GMV, маржа, ROI, PI, DRR, % выкупа, скорость доставки и индекс локализации.
________________________________________
🧮 Что используем
Python / R, библиотеки: numpy, pandas, scipy, statsmodels, sklearn, prophet.
Методы временных рядов, регрессионного анализа, оптимизации и нелинейных моделей.
Построение тепловых карт и корреляционных матриц влияния факторов.
Матричные модели (эластичность-матрицы, чувствительность PI к рекламе).
Сценарное моделирование (Monte Carlo, sensitivity analysis).
________________________________________
💡 Примеры задач
Найти зависимость изменения GMV от PI и уровня акционного давления.
Рассчитать эластичность по цене для 10 000 артикулов, классифицировать по маржинальности.
Спрогнозировать эффект от изменения логистического ИЛ (индекса локализации) на маржу.
Построить функцию прибыли P(x,y,z)=f(GMV,PI,DRR,Elasticity)и вывести оптимум по переменным.
________________________________________
🔍 Требования
Высшее образование в области математики, статистики, физики, экономики или data science.
Опыт построения математических моделей, прогнозов, оптимизационных задач.
Преимущество владение Python / R, Excel (в идеале PowerQuery, VBA).
Умение интерпретировать результаты анализа и визуализировать данные.
Будет плюсом: опыт с маркетплейс-данными, эконометрикой или BI-системами (Power BI, Tableau).
________________________________________
🚀 Условия
Участие в разработке ключевых аналитических модулей для крупных e-commerce-брендов.
Команда экспертов-аналитиков и маркетплейс-стратегов.
Зарплата: от 120 000 до 180 000 ₽ + бонус за результат.
Корпоративное обучение (модели, аналитика, прогнозирование).
Возможность публиковаться и защищать решения на внутренних конференциях ИИ-Технологий.
Посмотреть контакты работодателя
📅 Формат: гибрид / офис Москва / full-time
________________________________________
📌 О компании
ИИ Технологии — лидер в области аналитики и управления продажами на маркетплейсах (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет).
Мы создаем интеллектуальные модели, прогнозирующие поведение рынка и покупателей, автоматизируем ценообразование, рекламу и логиcтику.
Наши клиенты — крупнейшие бренды FMCG, fashion, DIY и e-commerce.
________________________________________
📊 Задачи
Разработка и верификация прогнозных математических моделей продаж по массивам данных маркетплейсов (миллионы SKU и метрик).
Построение моделей эластичности (цены, акции, логистика, PI, DRR, LTV).
Расчёт «плоскостей вариантов» — множественных сценариев роста продаж с учетом влияющих факторов (акции, сезонность, медиа-давление).
Разработка алгоритмов поиска пиков продаж и идентификации точек насыщения по сегментам рынка.
Построение моделей прогнозирования спроса и оптимизации запасов (мульти-канальная логистика).
Формализация зависимостей между ключевыми метриками: GMV, маржа, ROI, PI, DRR, % выкупа, скорость доставки и индекс локализации.
________________________________________
🧮 Что используем
Python / R, библиотеки: numpy, pandas, scipy, statsmodels, sklearn, prophet.
Методы временных рядов, регрессионного анализа, оптимизации и нелинейных моделей.
Построение тепловых карт и корреляционных матриц влияния факторов.
Матричные модели (эластичность-матрицы, чувствительность PI к рекламе).
Сценарное моделирование (Monte Carlo, sensitivity analysis).
________________________________________
💡 Примеры задач
Найти зависимость изменения GMV от PI и уровня акционного давления.
Рассчитать эластичность по цене для 10 000 артикулов, классифицировать по маржинальности.
Спрогнозировать эффект от изменения логистического ИЛ (индекса локализации) на маржу.
Построить функцию прибыли P(x,y,z)=f(GMV,PI,DRR,Elasticity)и вывести оптимум по переменным.
________________________________________
🔍 Требования
Высшее образование в области математики, статистики, физики, экономики или data science.
Опыт построения математических моделей, прогнозов, оптимизационных задач.
Преимущество владение Python / R, Excel (в идеале PowerQuery, VBA).
Умение интерпретировать результаты анализа и визуализировать данные.
Будет плюсом: опыт с маркетплейс-данными, эконометрикой или BI-системами (Power BI, Tableau).
________________________________________
🚀 Условия
Участие в разработке ключевых аналитических модулей для крупных e-commerce-брендов.
Команда экспертов-аналитиков и маркетплейс-стратегов.
Зарплата: от 120 000 до 180 000 ₽ + бонус за результат.
Корпоративное обучение (модели, аналитика, прогнозирование).
Возможность публиковаться и защищать решения на внутренних конференциях ИИ-Технологий.