Аптечная сеть «Ригла» — лидер розничного фармацевтического рынка России, была основана в 2001 году как розничное подразделение одного из крупнейших российских дистрибьюторов «Протек».
На сегодняшний день открыто более 7 000 аптек по всей России под брендами «Ригла», «Будь Здоров!» и «Здравсити Аптека».
«Ригла» – это не только сеть аптек, это команда профессионалов и передовые технологии аптечного бизнеса.
Что предстоит делать:
-
Аналитика клиентского профиля и CRM-сегментов;
-
Витрина продаж и маржинальности;
-
Контроль качества данных по продажам и остаткам;
-
Автоматизация регулярной отчетности по промо и акциям;
-
Подготовка требований к новым BI-дашбордам;
-
Сопровождение ad-hoc аналитики для бизнес-заказчиков.
Что мы ожидаем от вас:
-
Уверенное владение SQL;
-
Навыки подготовки ТЗ и постановки требований к BI‑решениям;
-
Понимание предметной области (продажи, промо, маржинальность, CRM‑сегментация);
-
Опыт автоматизации регулярной отчётности и работы с BI‑инструментами;
-
Навыки контроля качества данных и работы с аномалиями .
Мы предлагаем:
- Официальное трудоустройство в стабильную аккредитованную IT-компании;
- Удалённый формат работы 5/2;
- Конкурентоспособную зарплату, соответствующую вашему опыту и навыкам;
- Программу "Защита здоровья", включая стоматологию (внутренний продукт ДМС);
- Профессиональное развитие за счёт компании: курсы, сертификации, конференции;
- Креативную команду и участие в масштабных проектах с современным стеком технологий.
Похожие вакансии
Опыт работы в должности Системного/Бизнес аналитика от 3 лет. Сбор и анализ бизнес-требований с заказчика. Знание нотаций BPMN...
Практический опыт аналитики Wildberries и Ozon. Понимание метрик маркетплейсов и факторов, влияющих на продажи. Опыт работы с большими массивами данных...
Обязательно: опыт работы в качестве системного аналитика или специалиста по фискальным технологиям в сфере кассового ПО, ОФД или производства ФН.
Играющий тренер, а не кабинетный руководитель. Сам посчитает юнит-экономику на 4-м уровне (после налогов, логистики, рекламы, возвратов, СПП).
3+ лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning. Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production.
