Аналитик по стратегическому планированию и управленческому учету HR-домена at Small, ТМ (Скиф Трейд, ТОО) — NeverHard

SMALL — крупный ритейлер повседневных товаров и готовой еды в Казахстане. В нашей сети сегодня: более 160 магазинов тысячи сотрудников миллионы клиентов собственное производство готовой еды В ближайшем будущем: служба доставки франшиза кратный рост числа магазинов Сегодня мы — одна из самых динамичных ритейл-компаний Казахстана, создающая экосистему будущего. Задачи: Обеспечение ключевой бизнес-цели: поддержка кратного роста компании в ближайшие 3 года и развитие новых направлений. Работа в условиях сверхбыстрой перестройки бизнеса. Участие в проекте глубокой трансформации и автоматизации HR-ландшафта крупного растущего ритейлера: построение интегрированной экосистемы HR-систем с ядром на 1С:ЗУП КОРП. Взаимодействие с бизнес-заказчиками (HR-департамент, расчётная бухгалтерия, отдел ПБ и ОТ) и техническими командами (магазины, производство, логистика, ИБ, коммуникации, DWH, e-com) для сбора требований, проектирования и внедрения ИТ-решений. Активная работа по выводу из эксплуатации legacy-систем и миграция данных. Применение возможностей искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации бизнес-процессов в HR-домене. Разработка с нуля и внедрение методологии стратегического и тактического планирования персонала (Workforce & Strategic Planning) в масштабе всей компании, включая управленческий HR-учёт и отчётность. Проектирование процессов планирования численности, компетенций и ФОТ как части общего бюджетного цикла компании. Создание системы HR-аналитики и отчётности: от регламентированной отчётности до дашбордов по текучести, эффективности подбора, вовлечённости и затратам на персонал. Разработка методологии и требований для систем прогнозной аналитики (предсказание текучести, моделирование сценариев роста) с применением современных инструментов, включая ИИ. Методологическая поддержка анализа рынка труда и интеграции этих данных в стратегическое планирование. Консультирование и обучение топ-менеджмента и руководителей департаментов по вопросам планирования персонала; обоснование экономической ценности и ROI внедряемых процессов и инструментов. Определение ключевых метрик (KPI) эффективности использования трудовых ресурсов и формирование требований к системам их автоматического сбора и визуализации. Требования: Опыт работы в компаниях численностью от 1 000 сотрудников, на крупных ИТ-проектах. Готовность работать в среде высокой неопределённости и быстрого изменения приоритетов; высокая нагрузка, регулярные переработки. Понимание или готовность быстро погрузиться в бизнес-процессы управления персоналом (HR-домен). Базовое понимание архитектуры и возможностей платформы 1С; крайне желателен опыт работы с 1С:ЗУП КОРП. Желателен опыт/интерес к ИИ-инструментам (LLM, RAG, предсказательное моделирование) для практического применения в бизнес-задачах. Способность быстро и самостоятельно осваивать новые технологии, домены и фреймворки. Готовность работать в смешанных технологических стеках (1С, JS, PHP, Python, Go). Понимание принципов обмена данными в сервисной архитектуре (backend for frontend, шины данных, HTTP REST, GraphQL, gRPC). Понимание основ проектного подхода к изменениям и управления рисками. Умение точно оценивать трудозатраты и отвечать за сроки. Опыт работы в роли бизнес-аналитика/методолога/консультанта в области стратегического управления персоналом, HR-аналитики или управления эффективностью. Глубокое понимание связи бизнес-стратегии, операционных планов и планирования трудовых ресурсов (workforce planning). Системное мышление и опыт построения комплексных управленческих процессов (планирование, бюджетирование) с нуля. Сильные навыки презентации и коммуникации с топ-менеджментом; умение аргументированно донести ценность и выгоду от внедрения планирования и аналитики. Знание КОРП-функционала 1С:ЗУП: финансовое планирование и управленческий учёт. Практический опыт работы с инструментами анализа данных (SQL, BI-системы — желательно Superset, Excel на продвинутом уровне) для построения аналитических моделей и отчётов. Опыт или сильный интерес к прогнозной аналитике и Data Science; понимание принципов применения ML/ИИ-моделей (классификация, регрессия) в бизнес-контексте, особенно для прогнозирования рисков (например, текучести). Знание основ экономики труда, понимание рыночных показателей и факторов, влияющих на стоимость персонала. Умение работать в условиях высокой неопределённости, формировать структуру «с нуля» и быть проводником изменений в управленческой культуре.