- Страна
- Россия
Аналитик операционной эффективности
Оценка ИИСильный бренд Lamoda, современный стек технологий и реальное влияние на бизнес-процессы делают вакансию очень привлекательной для опытных аналитиков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует владения широким стеком технологий (SQL, Python, Airflow) и глубокого понимания логистических процессов, что делает позицию сложной, но интересной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Москвы в сегменте E-commerce рыночные предложения для аналитиков такого уровня обычно находятся в диапазоне от 180 000 до 280 000 рублей. Профиль требует навыков Data Engineering (Airflow, Python), что может повышать планку вознаграждения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
_______
*➡️Вакансия: Аналитик операционной эффективности* в Lamoda
г. Москва
Чем предстоит заниматься:
Исследовать и оптимизировать процессы СЦ — от приёмки до комплектации, упаковки и отгрузки;
Развивать систему метрик операционной эффективности: производительность, SLA, загрузка, потери, себестоимость, возвраты;
Создавать дашборды и аналитические витрины в Power BI, Grafana и Datalens — так, чтобы бизнес видел состояние склада в реальном времени и мог управлять цифрами, а не ощущениями;
Писать SQL-запросы к миллионам строк данных из Oracle, Vertica, Hive, ClickHouse;
Использовать Python не только для анализа, но и для автоматизации аналитических расчётов и доставки данных до пользователей (scheduler, API, интеграции);
Работать с Airflow — проектировать пайплайны, которые обновляют отчётность и расчёты без ручных действий;
Вести аналитические расследования: находить причины расхождений, выявлять закономерности, проверять гипотезы;
Документировать методики расчётов и повышать качество данных вместе с командами платформы и системной аналитики (для senior);
Лидировать инициативы: разрабатывать новые подходы к измерению эффективности, запускать автоматизацию, помогать развивать аналитическую культуру в СЦ.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Power BI
- Grafana
- DataLens
- Airflow
- Oracle
- Vertica
- Hive
- ClickHouse
- ETL
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с большими данными и понимания различий между СУБД.
В чем разница при написании SQL-запросов для ClickHouse и Oracle при работе с миллионами строк?
Оценка опыта автоматизации и работы с ETL-инструментами.
Расскажите о самом сложном пайплайне, который вы проектировали в Airflow: с какими проблемами столкнулись?
Проверка умения переводить бизнес-задачи на язык метрик.
Какие метрики вы бы предложили для оценки эффективности зоны упаковки на складе и почему?
Оценка навыков визуализации и понимания потребностей бизнеса.
Как вы выбираете между Power BI, Grafana и DataLens для решения конкретной аналитической задачи?
Проверка аналитического мышления и умения работать с аномалиями.
Опишите ваш алгоритм действий при обнаружении резкого падения производительности (SLA) на одном из участков СЦ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
