Аналитик‑исследователь / Research & Data Analyst

Аналитик-исследователь / Research & Data Analyst Company: Эрденфарм Location: Долгопрудный, Москва date_posted: 2026-08-03T19:14:52.143+03:00 | valid_through: 2026-09-02T19:14:52.151+03:00 | region: Москва | address_country: RU | identifier: 135857540 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 Расскажите о задаче, в которой вам пришлось самостоятельно определить, что именно нужно исследовать. Приведите пример неочевидной закономерности или ошибки, которую вы нашли в данных. Как бы вы начали исследование совершенно незнакомого товарного рынка, если бы готовой методологии и структуры данных не существовало?