Специалист по тендерам (Удаленно / Аутсорс)
Заработная плата по договоренности
Обязанности:
• Мониторинг: Поиск профильных коммерческих и государственных тендеров на грузоперевозки (44-ФЗ, 223-ФЗ, B2B-площадки, АТИ-Тендер и др.).
• Анализ: Первичная оценка рентабельности и целесообразности участия компании в закупке.
• Документооборот: Полная подготовка и подача пакетов документов для участия, отслеживание сроков действия ЭЦП и аккредитаций.
• Торги: Непосредственное участие в аукционах, запросах котировок, конкурсах и подаче ценовых предложений.
• Контроль: Сопровождение процесса заключения контрактов в случае победы, взаимодействие с юридическим отделом и логистами.
Требования:
• Опыт работы: Обязателен успешный опыт ведения тендеров (желательно в сфере логистики от 1-2 лет).
• Знание законодательства: Понимание специфики 44-ФЗ и 223-ФЗ, правил работы коммерческих ЭТП.
• Технические навыки: Наличие собственного рабочего места, стабильного интернета и понимание работы с СКЗИ (КриптоПро, ЭЦП).
• Личные качества: Внимательность к деталям (особенно к юридическим тонкостям ТЗ), пунктуальность, нацеленность на результат, а не на процесс.
Мы предлагаем:
• Полностью удаленный формат работы (аутсорс).
• Свободный график — нам важен результат (поданные заявки и выигранные торги), а не часы у монитора.
• Условия оплаты обсуждаются индивидуально на собеседовании (готовы рассмотреть формат: фикс за ведение + бонус за победу).
• Постоянный поток информации от наших менеджеров/логистов для оперативного расчета стоимости рейсов.
Контакты:
+79097849041
a.nemiro@wernerus.ru
Навыки
223-FZ
44-FZ
control trade commercial documentation
CryptoPro
SKZI
use IT systems for commercial purposes
Домены
Logistics
Tendering
ИИ навыки
knowledge of 223‑FZ
knowledge of 44‑FZ
use of digital signature (EЦП)
work with cryptographic protection tools (СКЗИ)
work with electronic trading platforms
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
ИИ домены
B2B
commercial procurement
Logistics
Public procurement
* Домены определены автоматически с помощью нейросети