Бизнес аналитик (Математические модели)

Чем предстоит заниматься:

• Сбор и формализация требований к модулю прогнозирования спроса, включая сценарии использования модели, входные/выходные данные, ограничения, SLA и требования к качеству прогнозов.
• Описание AS-IS / TO-BE процессов для потребителей прогнозов.
• Постановка требований к математическим моделям на уровне бизнеса и функциональности: горизонты прогноза, частота пересчёта, сегментация, факторы влияния, правила выбора модели, контроль качества и переобучение.
• Проработка интеграций с источниками данных, витринами, DWH/DM, BI, внешними и внутренними системами, включая требования к загрузке, качеству, полноте и актуальности данных.
• Выявление и анализ функциональных разрывов между текущим состоянием и целевой моделью работы.
• Подготовкаспецификацийиартефактов: BRD/SRS, user story, use case, BPMN/UML, data requirements, acceptance criteria, backlog.
• Участие в постановке и приёмке: поддержка разработки, QA, согласование критериев приемки, анализ дефектов и расхождений прогноз/факт.
• Рабочее взаимодействие с бизнесом, data science, архитекторами, разработчиками, DWH/BI и эксплуатацией.
• Согласование приоритетов между точностью модели, сроками внедрения, доступностью данных и бизнес-эффектом.
• Работа с изменениями и неопределённостью, когда требования на прогнозирование формируются итеративно и уточняются по мере появления данных и прототипов.

Чего мы ожидаем:

Образование и опыт:

• Высшее образование: техническое, ИТ, прикладная математика, экономика, системный анализ или смежное.
• Опыт работы бизнес-аналитиком от 5 лет, из них желательно от 2 лет в проектах с data/ML/forecasting/предиктивной аналитики, DSS, BI, DWH или аналитическими платформами.
• Опыт работы в крупных корпоративных ландшафтах, где есть несколько стейкхолдеров и сложные межсистемные интеграции.

Бизнес-анализ и требования:

• Уверенное владение методами выявления, анализа и структурирования требований.
• Умение описывать процессы в BPMN 2.0 и/или UML.
• Навык декомпозиции крупных решений на функциональные блоки, сценарии и пользовательские истории.
• Умение формулировать business rules, acceptance criteria, edge cases, NFR.
• Опыт подготовки аналитической документации: BRD, SRS, use case, user story, спецификации, протоколы согласования.

Аналитика данных и прогнозирование:

• Понимание принципов работы прогнозных моделей: точность, ошибка прогноза, переобучение, проверка модели на исторических данных, оценка влияния входных данных на качество прогноза на уровне бизнес-интерпретации.
• Способность переводить бизнес-задачу в требования к модели: что прогнозируем, на каком горизонте, по каким сегментам, с какой частотой, с какой метрикой качества.
• Понимание базовых терминов: спрос, сезонность, тренд, аномалии, промо-факторы, календарные эффекты, причинные факторы, базовый прогноз.
• Умение описать требования к данным для модели: источники, качество, полнота, задержка, историчность, гранулярность, справочники.
• Понимание жизненного цикла модели: подготовка данных, обучение, валидация, внедрение, мониторинг, переобучение, контроль деградации.

Интеграции и ИТ-контур:

• Опыт описания требований к интеграциям через API, очереди, файлы, ETL/ELT.
• Понимание принципов работы DWH/витрин/BI-платформ.
• Умение фиксировать требования к загрузкам, расписанию расчётов, обработке ошибок и ретраев.
• Опыт работы с Jira/Confluence и ведения сквозной трассировки требований.

Документирование и взаимодействие:

• Навык ведения workshop, интервью, refinement-сессий.
• Умение защищать решения перед бизнесом и технической командой.
• Способность писать понятные требования без двусмысленности.
• Владение Excel на уверенном уровне; будет плюсом опыт с SQL и базовой аналитикой.

Будет преимуществом:

• Опыт в проектах прогнозирования спроса, планирования, предиктивной аналитики, inventory optimization.
• Понимание ML/DS-процесса и умение работать с data scientists.
• Опыт описания требований к feature store, model registry, мониторингу качества моделей.
• Навыки SQL для проверки гипотез и верификации данных.
• Опыт работы в проектах корпоративной архитектуры или построения аналитического стека.
• Понимание MLOps-подхода на уровне взаимодействия бизнес- и технических команд.

Что мы предлагаем:

• Гибридный или полностью удалённый формат работы. Для тех, кто предпочитает офис - в Москве: современное пространство в 5 минутах от м. Новокузнецкая (фитнес-зал, настольный теннис, комната PS 5, регулярные активности для резидентов), в Санкт-Петербурге: коворкинг в 10 минутах от м. Маяковская (PS 5, еженедельные вечеринки).
• Работа в аккредитованной ИТ-компании со всеми предусмотренными государственными льготами, включая ИТ-ипотеку.
• Полностью «белая» заработная плата. Уровень дохода обсуждается индивидуально и зависит от опыта и экспертизы.
• ИТ-отсрочка и бронь от мобилизации как для сотрудников компании с критически важной инфраструктурой.
• Корпоративные льготы на авиабилеты авиакомпаний «Аэрофлот», «Россия» и «Победа» для сотрудника и членов семьи (родители, супруг(а), дети).
• ДМС с первого рабочего дня: стоматология, помощь на дому, плановый и экстренный стационар; возможность подключения семьи на льготных условиях.
• Компенсация питания при работе из офиса.
• Курсы, сертификации, профессиональные конференции.
• Корпоративный сервис благополучия: безлимитные консультации с экспертами по юридическим, психологическим, финансовым вопросам и вопросам здорового образа жизни.
• Корпоративные мероприятия и активности: спорт, киберспорт, мотопробеги и другие форматы внерабочего общения.
• Дополнительно: кафетерий скидок, доступ к корпоративной библиотеке Alpina Digital, билеты на футбольные и баскетбольные матчи.