Аналитик ценообразования (Pricing Analyst)
Summary
Pricing analyst on the MAGNIT OMNI delivery team at Magnit Tech: studies how price affects demand by designing and analyzing A/B tests and quasi-experiments (Difference-in-Differences, Synthetic Control), estimates price elasticity, improves the ML pricing model, and builds data infrastructure for pricing analytics. Core stack: Python, math statistics, Trino, Airflow.
Магнит Доставка MAGNIT OMNI ищет аналитика в команду ценообразования
Мы развиваем ML-модели и экспериментальные подходы, которые помогают принимать решения о ценах на основе данных. В этой роли вы будете исследовать влияние цены на спрос, проводить эксперименты и участвовать в развитии модели ценообразования
Задачи
- Анализировать результаты ценовых экспериментов и квази-экспериментов
- Проектировать и анализировать A/B-тесты
- Оценивать влияние изменения цены на ключевые бизнес-метрики
- Исследовать и оценивать ценовую эластичность товаров
- Применять методы causal inference: Difference-in-Differences, Synthetic Control и другие подходы
- Анализировать и улучшать текущую ML-модель ценообразования
- Создавать и поддерживать инфраструктуру данных для pricing-аналитики
- Формировать гипотезы и превращать результаты анализа в практические рекомендации для бизнеса
Требования
- Опыт проведения и анализа A/B-тестов
- Хорошее знание математической статистики
- Уверенное владение Python
- Умение самостоятельно проводить исследование: от постановки гипотезы до интерпретации результатов
Будет плюсом
- Опыт работы с ценовыми экспериментами
- Опыт проведения квази-экспериментов
- Знание Difference-in-Differences, Synthetic Control и других методов causal inference
- Опыт анализа ценовой эластичности и спроса
- Опыт работы с ML-моделями
- Знание Trino, Airflow
Мы предлагаем
- Реальное влияние на бизнес: результаты вашей работы будут использоваться при принятии решений о ценообразовании
- Сложная аналитика: здесь важно не только увидеть изменение метрики, но и понять, чем оно вызвано
- Эксперименты и causal inference: возможность применять статистические методы на реальных бизнес-задачах
- ML: участие в развитии модели ценообразования и оценке её бизнес-эффекта
- Большой масштаб данных и задач крупнейшего российского ритейла