Data Analyst Team Lead — Teez, Казахстан, Алматы

Мы масштабируем Департамент управления данными и открываем сразу три позиции Data Analyst Team Lead в три ключевые доменные области: Клиентская лояльность (Loyalty & CRM), Коммерческие данные (Commercial Stream) и Логистика (Supply Chain & WMS/TMS)!

Ищем сильных лидеров, сочетающих в себе глубокую экспертизу в анализе данных, инженерную культуру работы с DWH и развитые менеджерские качества для руководства аналитическими группами.

О компании:

Teez — динамично развивающийся казахстанский e-commerce маркетплейс. Мы строим быструю, удобную и технологичную цифровую среду: развиваем собственные логистические хабы, сеть пунктов выдачи заказов, функциональное мобильное приложение и внимательный клиентский сервис.

Мы развиваем data-driven культуру, ценим самостоятельность, профессиональную смелость, прозрачность метрик и отсутствие бюрократических барьеров. Для нас важно принимать решения на основе качественных данных и создавать понятные инструменты, которые напрямую двигают бизнес вперед.

Почему открыта вакансия:

Teez растет кратными темпами: ежедневно генерируются миллионы событий, расширяется ассортимент, открываются новые склады и запускаются масштабные клиентские сервисы.

Чтобы поддерживать высочайшую точность управленческих решений, мы открываем новые штатные единицы и формируем выделенные аналитические группы внутри Департамента управления данными. Каждому домену нужен свой лидер, способный выстроить надежные витрины данных, синхронизировать глоссарий метрик и превращать терабайты сырых логов в прозрачные инсайты для бизнеса.

Задачи и обязанности:

• Лидерство и развитие команды: Руководить аналитическим направлением, формировать и приоритизировать бэклог задач, распределять нагрузку, проводить ревью аналитических решений и развивать компетенции аналитиков в группе.

• Проектирование витрин и DWH: Совместно с Data Engineering (DE) проектировать архитектуру доменных витрин данных, обеспечивать их актуальность, надежность, версионирование и высокое качество данных (Data Quality).

• Культура метрик и Single Source of Truth: Развивать единый словарь показателей компании, исключать разночтения в цифрах и следить за сопоставимостью аналитики с учетными системами.

• Бизнес-партнерство: Взаимодействовать со стейкхолдерами, переводить потребности бизнеса в технические постановки для аналитиков и инженеров данных, презентовать выводы и рекомендации руководству.

Выберите домен, в котором лежит ваша ключевая экспертиза:

1. Группа данных клиентской лояльности (Loyalty & CRM Stream):

• Развивать и поддерживать сквозную систему метрик жизненного цикла: Retention, Churn, LTV, Repeat Purchase, Frequency, воронки конверсий и экономику программы лояльности;

• Проводить глубокую сегментацию клиентской базы, когортный анализ, оценивать механики начисления/списания бонусов и кэшбэка;

• Дизайнить и оценивать A/B-тесты для CRM-кампаний, персонализации и триггерных коммуникаций, рассчитывать инкрементальный эффект (Uplift);

• Работать в связке с Product, CRM, Marketing и DE над согласованностью трекинга событий, витрин пользователей и атрибуции.

2. Группа коммерческих данных (Commercial Stream):

• Развивать систему контроля коммерческих метрик: GMV, выручка, маржинальность, скидки, кэшбэк, ассортиментная матрица и юнит-экономика;

• Координировать построение витрин и BI-отчетности по продажам, категориям, брендам и поставщикам;

• Проводить факторный анализ прибыльности, план-факт отклонений, оценивать эффективность промо-механик и инициатив ценообразования;

• Обеспечивать регулярные сверки данных с финансовыми и учетными системами компании (ERP / 1С).

3.Группа данных по логистике (Supply Chain & Operations Stream):

• Выстраивать систему метрик складской и транспортной логистики: соблюдение SLA доставки, скорость сборки и сортировки, оборачиваемость, остатки, удельная себестоимость операций;

• Консолидировать и валидировать потоки данных из WMS, TMS, сети ПВЗ и постоматов;

• Находить узкие места в физических цепочках поставок, запускать регулярные дашборды мониторинга и оценивать экономический эффект от операционных улучшений;

• Выстраивать плотное партнерство с операционным блоком, складом и продуктовыми командами логистики.

Требования:

• Опыт в аналитике: От 4 лет практического опыта в аналитике данных, включая опыт руководства направлением, стримом или подтвержденный опыт наставничества аналитиков.

• Технический стек:

• Экспертное владение SQL (сложные аналитические запросы, оконные функции, оптимизация);

• Уверенное владение Python для анализа данных, статистических расчетов и автоматизации;

• Практический опыт построения дашбордов в современных BI-системах (Apache Superset, Power BI или аналоги);

• Понимание принципов проектирования DWH и моделирования данных.

• Управленческие навыки: Умение структурировать хаос, управлять бэклогом, грамотно ставить задачи аналитикам и дата-инженерам, выстраивать процесс код-ревью.

Профильная экспертиза (в зависимости от выбранного направления):

• Для Лояльности: Знание метрик Retention, Churn, LTV, когортного и RFM-анализа, уверенное владение статистикой и методологией A/B-тестирования;

• Для Коммерции: Понимание e-commerce/retail-метрик (GMV, Revenue, Margin, P&L, Unit economics, Category Management) и опыт сверок с учетными системами;

• Для Логистики: Глубокое понимание логистических процессов e-commerce (складские циклы, доставка, возвраты, остатки, операционные KPI).

Будет плюсом:

• Опыт работы с колоночными СУБД (ClickHouse) и PostgreSQL.

• Опыт взаимодействия с Airflow или аналогичными оркестраторами.

• Опыт работы в индустриях e-commerce, ритейла, логистики или финтеха.

• Для лояльности: опыт работы с CRM/CDP, моделированием Uplift.

• Для коммерции: опыт работы с ERP / 1C и анализом ценообразования.

• Для логистики: опыт работы с WMS/TMS-системами

Условия и бенефиты:

• Официальное оформление. Полное соблюдение трудового законодательства РК, прозрачные условия и конкурентный уровень дохода по результатам интервью.

• Возможность напрямую влиять на развитие ключевых доменов маркетплейса через данные и аналитику.

• Современный стек инструментов (ClickHouse, PostgreSQL, Python, Superset), большие объемы данных и минимум бюрократии.

• Формат работы: 5/2, полный рабочий день в современном офисе в Алматы.

• Предоставляем рабочую технику и необходимые инструменты для эффективной работы.

Отправляйте резюме и обязательно укажите в сопроводительном письме, какое направление вам ближе всего — Лояльность и CRM, Коммерческие данные или Логистика!