Специалист по управлению товарным запасами + AI-автоматизация (маркетплейсы, сезонный товар)

МодаМо
Москва Опубликовано 4 июня 2026
от 100000 руб.
Полная занятость3–6 летАналитик
от 100000 руб.

Описание

Специалист по управлению запасами (AI-автоматизация) — MITA Бренд MITA · Удалённо · Проектный контракт · от 100 000 ₽ Кто мы MITA — бренд женской одежды, 13 лет на рынке, Wildberries и Ozon. 200+ SKU, 4 сезонные коллекции, 3 производства (РФ, КР, КНР), 4 распределительных точки, 15 складов продаж. Горизонт планирования — до 6 месяцев. Цикл производства — 40+ дней, цикл допоставки — 10 дней. Спрос на конкретные размеры в каждом кластере далёк от нормального распределения. Команда работает с AI как частью процесса: Claude, MCP, голосовые команды, парсеры. Инфраструктура уже есть: PostgreSQL · Power BI · Google Sheets (ЦУП, прогноз, трекер) · Поставлено · True Stars · API WB/Ozon Всё работает по отдельности. Ваша задача — свести в единую систему и настроить логику так, чтобы оператор работал с решениями, а не с таблицами. ЦКП проекта Идеальная оборачиваемость при минимальном товарном запасе. Каждый размер в каждом кластере — в нужном количестве, в нужное время, по приоритету GMROI. Конкретно: Плановое наличие каждого SKU × кластер — в соответствии с планом продаж Автоматическая детекция отклонений: дефицит / профицит Перераспределение по GMROI: маржа × оборачиваемость Еженедельные допоставки и ежемесячный производственный план — система формирует, оператор подтверждает План/факт на каждом этапе — без ручной сборки Что делаете Аудит текущей системы: карта потоков данных, узкие места, топ-5 изменений с наибольшим влиянием на оборачиваемость Проектируете логику: нормативы остатков, страховой запас, FIFO, приоритизация по GMROI, вход и выход из сезона Ставите задачу на интеграцию источников данных (или делаете сами, если умеете) Строите интерфейс оператора совместно с командой или самостоятельно Пишете регламенты — система работает без вас Кого ищем Если идеальная оборачиваемость и борьба с неликвидами — ваша стихия, вы работали с большими товарными потоками и жёсткими нормативами, и при этом умеете автоматизировать через AI — эта позиция для вас. Обязателен подтверждённый опыт: Управление запасами с большими оборотами — покажите цифры: оборот, количество SKU, складов, нормативы FIFO, страховой запас, уровень сервиса, оборачиваемость — не теория, а ежедневная практика Жёсткие нормативы: сроки годности, оборачиваемость, минимальный запас — работали в подобных условиях Сезонный товар с неравномерным спросом по размерам / категориям / регионам Портфолио: проекты с оборотом от 200 млн ₽/год, измеримый результат по оборачиваемости и неликвидам AI как инструмент — обязателен: Используете Claude, GPT или аналоги в реальной аналитической работе Умеете поставить задачу системе так, чтобы она решала её без вас Стек — не принципиален , важно понимание логики. Power BI, Google Sheets, Python — плюс, но не требование. Не подойдут: теоретики без цифр, кандидаты с опытом только в узкой функции (только закупки или только склад), специалисты без опыта сезонного товара. Условия от 100 000 ₽ на фазе внедрения; для сильных кандидатов — обсуждается Полностью удалённо Старт — аудит (2–3 недели), затем внедрение по роадмапу После сдачи — возможность долгосрочного сопровождения Как откликнуться ⚠️Без заполненной формы и кодовой фразы отклики не рассматриваем.
Описание
Специалист по управлению запасами (AI-автоматизация) — MITA Бренд MITA · Удалённо · Проектный контракт · от 100 000 ₽ Кто мы MITA — бренд женской одежды, 13 лет на рынке, Wildberries и Ozon. 200+ SKU, 4 сезонные коллекции, 3 производства (РФ, КР, КНР), 4 распределительных точки, 15 складов продаж. Горизонт планирования — до 6 месяцев. Цикл производства — 40+ дней, цикл допоставки — 10 дней. Спрос на конкретные размеры в каждом кластере далёк от нормального распределения. Команда работает с AI как частью процесса: Claude, MCP, голосовые команды, парсеры. Инфраструктура уже есть: PostgreSQL · Power BI · Google Sheets (ЦУП, прогноз, трекер) · Поставлено · True Stars · API WB/Ozon Всё работает по отдельности. Ваша задача — свести в единую систему и настроить логику так, чтобы оператор работал с решениями, а не с таблицами. ЦКП проекта Идеальная оборачиваемость при минимальном товарном запасе. Каждый размер в каждом кластере — в нужном количестве, в нужное время, по приоритету GMROI. Конкретно: Плановое наличие каждого SKU × кластер — в соответствии с планом продаж Автоматическая детекция отклонений: дефицит / профицит Перераспределение по GMROI: маржа × оборачиваемость Еженедельные допоставки и ежемесячный производственный план — система формирует, оператор подтверждает План/факт на каждом этапе — без ручной сборки Что делаете Аудит текущей системы: карта потоков данных, узкие места, топ-5 изменений с наибольшим влиянием на оборачиваемость Проектируете логику: нормативы остатков, страховой запас, FIFO, приоритизация по GMROI, вход и выход из сезона Ставите задачу на интеграцию источников данных (или делаете сами, если умеете) Строите интерфейс оператора совместно с командой или самостоятельно Пишете регламенты — система работает без вас Кого ищем Если идеальная оборачиваемость и борьба с неликвидами — ваша стихия, вы работали с большими товарными потоками и жёсткими нормативами, и при этом умеете автоматизировать через AI — эта позиция для вас. Обязателен подтверждённый опыт: Управление запасами с большими оборотами — покажите цифры: оборот, количество SKU, складов, нормативы FIFO, страховой запас, уровень сервиса, оборачиваемость — не теория, а ежедневная практика Жёсткие нормативы: сроки годности, оборачиваемость, минимальный запас — работали в подобных условиях Сезонный товар с неравномерным спросом по размерам / категориям / регионам Портфолио: проекты с оборотом от 200 млн ₽/год, измеримый результат по оборачиваемости и неликвидам AI как инструмент — обязателен: Используете Claude, GPT или аналоги в реальной аналитической работе Умеете поставить задачу системе так, чтобы она решала её без вас Стек — не принципиален , важно понимание логики. Power BI, Google Sheets, Python — плюс, но не требование. Не подойдут: теоретики без цифр, кандидаты с опытом только в узкой функции (только закупки или только склад), специалисты без опыта сезонного товара. Условия от 100 000 ₽ на фазе внедрения; для сильных кандидатов — обсуждается Полностью удалённо Старт — аудит (2–3 недели), затем внедрение по роадмапу После сдачи — возможность долгосрочного сопровождения Как откликнуться ⚠️Без заполненной формы и кодовой фразы отклики не рассматриваем.

Похожие вакансии

Ведущий системный аналитик
АльфаСтрахование-Жизнь
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 3–6 лет
C#-разработчик, Товародвижение и коммерция
Ozon
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Специалист технической поддержки (Helpdesk)
Finstar Financial Group
от 90000 руб.
Полная занятостьОпыт 1–3 года
ML Инженер /ML Engineer (AI)
ProBack
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 3–6 лет
Специалист по подбору персонала
Европлан
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Рекрутер/HR-менеджер
Автозапасы
50000 – 70000 руб.
Полная занятостьОпыт 1–3 года