Аналитик-исследователь / Research & Data Analyst

О компании

ООО «Диалаб» — развивающаяся дистрибьюторская компания в сфере медицинских изделий, лабораторной диагностики и товаров для ветеринарного применения.

Мы развиваем новые товарные направления и ищем человека, который поможет принимать решения не на основании интуиции, а на основании глубокого и последовательного исследования данных.

Кого мы ищем

Мы ищем человека, который умеет исследовать незнакомые рынки.

Нам не нужен аналитик, который только обрабатывает готовые массивы, строит сводные таблицы и визуализирует заранее определенные показатели.

Мы ищем исследователя, способного самостоятельно:

• понять, как устроен незнакомый рынок;
• определить, какие вопросы необходимо задать;
• найти и оценить доступные источники данных;
• выстроить методологию исследования;
• обнаружить закономерности, аномалии и противоречия;
• проверить гипотезы;
• последовательно пройти от общего рынка до конкретных товарных сегментов и SKU;
• превратить результаты в понятную карту для принятия коммерческих решений.

Основной предмет исследования на первом этапе — открытые данные государственных закупок. Однако опыт работы с ЕИС или тендерами не обязателен. Для нас важнее способность самостоятельно разобраться в любой новой системе и понять логику содержащихся в ней данных.

Пример задачи

Компания рассматривает рынок определенной группы медицинских изделий.

Аналитик должен не просто выгрузить объем закупок и назвать крупнейших заказчиков, а самостоятельно определить:

• как правильно разделить рынок на категории и подкатегории;
• какие характеристики товаров действительно влияют на спрос;
• какие SKU закупаются чаще всего;
• в каких регионах сосредоточен основной объем;
• где конкуренция ниже или выше;
• какие заказчики закупают продукцию регулярно;
• какие производители и поставщики занимают основные позиции;
• где существуют нетипичные цены, низкое снижение или другие аномалии;
• какие сегменты заслуживают дальнейшей коммерческой проработки;
• какой дополнительной информации не хватает для окончательного решения.

Итогом работы должна стать карта рынка, с которой руководство сможет реализовать коммерческую стратегию.

Чем предстоит заниматься

• самостоятельно проектировать исследования незнакомых товарных рынков;
• формулировать вопросы и проверяемые гипотезы;
• собирать данные из открытых и внутренних источников;
• работать с большими, разрозненными и неочищенными массивами;
• оценивать полноту, достоверность и ограничения данных;
• очищать, нормализовать и объединять информацию;
• восстанавливать товарную классификацию;
• находить закономерности, выбросы и скрытые сегменты;
• анализировать рынки по товарам, характеристикам, регионам, заказчикам, производителям и участникам;
• отделять подтвержденные выводы от предположений;
• объяснять, какие данные необходимы для дальнейшей проверки;
• готовить понятные аналитические заключения для руководства;
• постепенно создавать воспроизводимую внутреннюю методологию исследований.

Что мы ожидаем

• сильное системное, логическое и исследовательское мышление;
• способность самостоятельно формулировать вопросы, а не только выполнять готовое техническое задание;
• опыт работы с большими массивами данных;
• умение структурировать незнакомую и неупорядоченную информацию;
• понимание принципов статистики, проверки гипотез и качества данных;
• способность находить неочевидные закономерности;
• умение делать практические выводы, важные для бизнеса;
• внимательность к ограничениям и возможным ошибкам анализа;
• самостоятельность и глубокое погружение в задачу.

Для работы потребуются:

• продвинутый Excel;
• SQL;
• Python или другой инструмент обработки и анализа данных;
• опыт работы с BI-системами будет преимуществом.

Для нас важнее не конкретный набор программ, а способность выбрать подходящий инструмент под задачу и обеспечить воспроизводимость анализа.

Будет преимуществом

• математическое, техническое, физическое, эконометрическое или статистическое образование;
• опыт работы Research Analyst, Data Analyst, Business Analyst, Pricing Analyst, BI Analyst или аналитиком товарных направлений;
• опыт проведения самостоятельных исследований;
• опыт работы с открытыми государственными данными;
• опыт обработки неструктурированных товарных наименований;
• навыки автоматизации, парсинга, fuzzy matching и текстовой классификации;
• опыт подготовки рекомендаций для руководителей или собственников бизнеса.

Опыт в медицине и государственных закупках не является обязательным.

Эта вакансия не подойдет, если вы

• привыкли работать только по заранее сформированному техническому заданию;
• ожидаете, что бизнес сам перечислит все показатели, которые нужно рассчитать;
• считаете результатом работы только таблицу или дашборд;
• не готовы самостоятельно изучать новую предметную область;
• делаете выводы без проверки качества данных;
• не можете объяснить логику исследования и ограничения своих выводов.

Что не входит в обязанности

• подготовка тендерных заявок;
• участие в торгах;
• сопровождение контрактов;
• холодные продажи;
• переговоры с поставщиками;
• регулярная управленческая отчетность ради отчетности.

Задача аналитика — исследовать рынок, найти и доказать перспективную возможность.

Что мы предлагаем

• работу напрямую с собственником компании;
• задачи без заранее известного ответа;
• возможность самостоятельно формировать методологию исследований;
• реальное влияние на запуск новых товарных направлений и участие в их финансовом результате;
• минимум бюрократии;
• доступ к необходимым данным и аналитическим инструментам;
• конкурентную заработную плату;
• KPI и система премирования за исследования, которые перешли в успешные коммерческие направления;
• перспективу развития собственной аналитической функции внутри компании.

В сопроводительном письме ответьте на три вопроса

1. Расскажите о задаче, в которой вам пришлось самостоятельно определить, что именно нужно исследовать.
2. Приведите пример неочевидной закономерности или ошибки, которую вы нашли в данных.
3. Как бы вы начали исследование совершенно незнакомого товарного рынка, если бы готовой методологии и структуры данных не существовало?