Аналитик-разработчик (Pricing) - Junior+/Middle

Позиция: Аналитик-разработчик (Pricing) - Junior+/Middle Куда: Magnit Market ( mm.ru ), команда ценообразования для маркетплейса (Pricing Team) Формат работы: Москва, офис / можно удаленно Вилка: 180 000 – 250 000 руб/мес после вычета налогов Про нас: Строим промышленное ценообразование товаров для маркетплейса Magnit Market. Через наши пайплайны и правила проходит 50%+ заказов по площадке - то есть ваша логика будет напрямую влиять на продажи, GMV и маржу. Работаем в тесной связке с коммерческими командами, много живых данных и быстрых итераций. Технологический стек - Python, Airflow, ClickHouse, Postgres, DataLens, Git. Что предстоит делать? - Внедрять в прод пайплайны расчётов: оркестрация DAG в Airflow, расписания, алерты - Синхронизировать контуры: витрины данных - расчёты/модели - обновление цен - мониторинг - Участвовать в проектировании и улучшении алгоритмов ценообразования и акционных механик (эластичность, правила, guardrails, сегментация товаров и клиентов) - Строить витрины в ClickHouse, контролировать качество данных, держать под мониторингом изменение признаков - Делать дашборды и аналитику в DataLens (Price Index, эффект на GMV/маржу/конверсию) - Участвовать в экспериментах по ценам (A/B), считать uplift - Документировать схемы данных и правила расчёта Требования: - 2+ года в аналитике/разработке данных в e-commerce или близких продуктах - Уверенный Python для расчётов и автоматизации (структура проекта, тесты ключевой логики, читаемый код) - Практика с Airflow (проектирование DAG, зависимости, эксплуатация прод-пайплайнов) - Сильный SQL (джойны, оконные функции, агрегации, оптимизация в ClickHouse/Postgres) - Опыт BI-визуализации (желательно DataLens) - Базовая статистика экспериментов (A/B, оценка эффекта) Будет плюсом: - Применение ML в ценообразовании/прогнозировании спроса/e-commerce задачах - Оптимизация ClickHouse - Опыт ценообразования на маркетплейсах (эластичность, кросс-эффекты, промо-календарь) - Практика A/B-тестирования в проде Ответы на 10 вопросов: 1. Данные: ClickHouse, Postgres. Объём - десятки миллионов строк, ежедневные и внутридневные обновления. 2. Железо: для работы - MacBook Pro 3. Масштаб влияния на core-бизнес: расчеты цен, выбор ассортимента и правила команды формируют цены для 50%+ заказов Magnit Market, напрямую влияя на GMV, маржу, конверсию. 4. Уровень развития Data Science в компании: ценообразование строится как продукт, есть готовые витрины, продовый контур, используются ML алгоритмы, можно быстро выкатывать изменения и проверять их на реальных продажах. 5. Роль DS: полный цикл от формулировки задачи до prod в Airflow и мониторинга в DataLens. Специалист отвечает за корректность расчётов, стабильность пайплайнов и понятную аналитику эффекта. 6. Бэкграунд руководителя: CDO; Lead 7. Как часто вам будут мешать работать: операционные синки 2–3 раза в неделю (команда). Остальное время - под разработку и аналитику. 8. Карьерный рост: ревью каждые полгода. 9. Prod/Research: Prod ~85% (пайплайны, витрины, мониторинг, эксперименты на реальных продажах), Research ~15% (новые модели ценообразования и смежные задачи). 10. Функция сервиса или лидера: сейчас преобладает сервисная функция Как откликнуться: Присылайте резюме и короткий рассказ о релевантном опыте в Telegram: @icosahedr