- Страна
- Россия
- Зарплата
- 170 000 ₽ – 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Аналитик маркетплейсов (с перспективой вырасти в руководителя направления)
Отличное предложение с четким стеком технологий, удаленным форматом и прозрачной перспективой карьерного роста до руководителя. Уровень дохода соответствует рынку для Middle+/Senior специалиста в этой нише.
Сложность вакансии
Роль требует не только технической экспертизы в SQL и Python, но и глубокого понимания специфики маркетплейсов, а также готовности к управленческим задачам в будущем. Дополнительную сложность добавляет требование по интеграции LLM в аналитические процессы.
Анализ зарплаты
Предложенная вилка 170 000 – 250 000 ₽ полностью соответствует рыночным ожиданиям для опытного аналитика маркетплейсов с навыками Python и SQL. Верхняя граница в 250 000 ₽ является конкурентной для позиций с потенциалом перехода в Lead-роль.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Cosmopet уже сейчас
Станьте ключевым звеном в развитии Cosmopet и возглавьте направление аналитики на крупнейших маркетплейсах!
Описание вакансии
⏺️Cosmopet ищет Аналитика маркетплейсов (с перспективой вырасти в руководителя направления)
У нас уже есть база на PostgreSQL с рабочей структурой — нужен человек, который будет её развивать, подключать ИИ к аналитике и превращать цифры в решения, двигающие продажи на Wildberries, Ozon и ЯМ. Системное мышление + сильная реализация: от SQL-запросов до моделей ценообразования.
🔴 Обязанности:
— Развитие БД на PostgreSQL: новые таблицы, связи, оптимизация, сложные запросы
— Сквозная аналитика маркетплейсов: API, продажи, конкуренты, рыночные цены
— Дашборды в Power BI без визуального шума: продажи, CRR, LTV, CAC, ROI
— Подключение LLM к метрикам: автосаммери, поиск аномалий, интерпретация данных
— Построение модели динамического ценообразования на основе данных БД
— Python-аналитика и предиктивные модели (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
— Финансовый анализ: выявление неэффективных SKU и убыточных рекламных кампаний
— Со временем — формирование команды аналитиков и выстраивание процессов направления
💖Требования:
— Опыт аналитика от 2 лет, в идеале в e-commerce или на маркетплейсах
— SQL (PostgreSQL): уверенное написание сложных запросов и оптимизация
— Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn
— анализ, моделирование, автоматизация
— Power BI, DAX, Power Query
— Опыт работы с API маркетплейсов (Wildberries, Ozon)
— Системное мышление: строишь процесс, а не закрываешь задачи по одной
Будет плюсом:
— Опыт с LLM и AI-инструментами в аналитике
— Опыт построения моделей ценообразования
— Опыт управления командой аналитиков
— Знакомство с категорией pet food или FMCG
🔥Условия:
— Удалённая работа, полный день, 5/2 (10:00–19:00)
— Оформление: ТД, ГПХ, с самозанятым или с ИП
— Доход: 170 000 – 250 000 ₽ по результатам собеседования
— Реальный шанс выстроить аналитику направления с нуля до команды
📨 Откликнуться: Откликнуться
#ищу_сотрудника #руководитель #WB #Ozon #удаленно #ЯндексМаркет
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- E-commerce
- Python
- NumPy
- Pandas
- LLM
- SQL
- PostgreSQL
- API
- Scikit-learn
- Power BI
- DAX
- Power Query
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования и оптимизации баз данных, что критично для вакансии.
Расскажите о самом сложном SQL-запросе или архитектурном решении в PostgreSQL, которое вы реализовали для оптимизации работы с данными.
Вакансия предполагает работу с API маркетплейсов. Важно понять, как кандидат справляется с нестабильностью данных.
С какими основными проблемами вы сталкивались при работе с API Wildberries или Ozon и как вы обеспечивали консистентность данных в своей БД?
В описании указано использование ИИ для поиска аномалий и интерпретации данных.
Как именно вы планируете использовать LLM для автоматизации отчетности и поиска аномалий в метриках продаж?
Ключевая бизнес-задача для маркетплейсов.
Какие факторы вы бы включили в модель динамического ценообразования для категории pet food?
Позиция предполагает рост до руководителя направления.
Как вы расставляете приоритеты в задачах аналитики, когда запросы от бизнеса поступают одновременно из отделов маркетинга, закупок и логистики?
Похожие вакансии
Senior Data Analyst
Data инженер (Middle)
DWH аналитик
Data Analyst
Middle Data analyst
Data Analyst / Архитектор данных (Datamodeler)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 170 000 ₽ – 250 000 ₽