Мы преобразуем сложную физическую реальность — с автономными роботами, погодой и городской логистикой — в понятную цифровую экономику. Направление работы с роботами переходит от R&D‑стартапа к масштабному бизнесу. Нам нужен специалист, который поможет расти не просто количественно, а эффективно. Вам нужно будет закладывать логику P&L и unit‑экономики в код, выдвигать идеи по оптимизации экономики и визуализировать финансовые модели на дашбордах — чтобы решения принимались быстро и прозрачно. Почему задача непростая:
В реальном мире переменные для вашего кода — это автономность робота, износ его зимней резины и стоимость рабочего часа механика. Мы реализуем подход Analytics as Code: создаём воспроизводимые пайплайны данных. Они каждый день показывают, в каком состоянии находится бизнес. Ваши модели напрямую повлияют на решения: * какой процесс обслуживания роботов в городе выстроить; * как повысить надёжность робота и при этом получить положительный экономический эффект; * какие оптимизации в первую очередь нужны в работе ремонтных мастерских.

Обязанности:

Инжиниринг unit‑экономики
Вы будете разрабатывать и поддерживать автоматизированный расчёт unit‑экономики на SQL и Python — с детализацией вплоть до отдельного робота и заказа. Финансовое моделирование
Вы будете разрабатывать сценарные модели — например, чтобы понять, как через год на стоимость заказа повлияют изменения SLA доставки или стоимости лидара. Также вам нужно построить систему метрик: создать «единую правду», чтобы продуктовые и финансовые метрики рассчитывались по прозрачной логике. Операционная эффективность
Вы будете анализировать процессы ремонта и обслуживания: выявлять узкие места в сервисе, логистике и загрузке персонала. Также нужно искать аномалии в утилизации роботов и распределении затрат и на основе данных формулировать задачи для команды эксплуатации. Визуализация данных
Вы будете создавать дашборды для C‑level и операционных лидов — не просто для формальности, а чтобы с их помощью управлять работой. Также нужно автоматизировать сверку план‑факта и анализ отклонений. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Ключевые навыки:

  • Знаете SQL: работаете со сложными запросами, оконными функциями, обрабатываете большие объёмы данных (ClickHouse/YT)
  • Владеете Python на базовом уровне, пишете чистый, поддерживаемый код
  • Аналитически мыслите: раскладываете сложную проблему (например, почему изменилась стоимость заказа в марте) на факторы, на которые непосредственно влияют ответственные команды

Дополнительные требования:

  • Имеете профессиональный опыт в консалтинге, аудите или финтехе
  • Строили ETL‑процессы
  • Понимаете структуру P&L, CAPEX/OPEX, принципы unit‑экономики, отличие выручки от cash flow