アマゾンウェブサービスジャパン合同会社のBusiness Intelligence Engineer, JP OPS STAR求人

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尚、カジュアル面談は保証されているものではなく不成立になる場合もございますのでご了承ください。

仕事内容

私たちは、Amazonの物流ビジネスの成長を支えるために、分析、報告、プロセスの自動化および可視化ダッシュボードの構築を担当するビジネスインテリジェンスエンジニアを募集しています。このポジションでは、パッケージ配送ネットワークの効率を向上させるために、重要なデータを効果的に取得、統合、可視化、提示する役割を果たします。また、技術チームやビジネスチームと連携し、実行の最適化、プロセス改善、目標に対する進捗追跡を行います。この役割には、優れた分析能力、ビジネス感覚、および技術チームやシステムとの連携における快適さが求められます。私たちは複雑な分析をビジネス的な洞察や戦略的提言に変換し、エグゼクティブステークホルダーにデータドリブンなプレゼンテーションをリードすることを期待しています。また、内部ステークホルダーと協力して要求を集め、包括的なソリューションを提供し、データエンジニアリングチームと連携して日本のオペレーションにおけるデータとBIの開発ニーズを優先的に定義します。さらに、科学者やグローバルサプライチェーン、輸送、物流チームと協力し、新しいBI機能やプロジェクトを特定し、実施をリードします。この仕事では、大規模なデータセットを分析し、物流の最後の一マイルにおける新たな傾向を発見し、実行可能な提言を伴った堅実な分析レポートを作成します。

募集要項

勤務地	勤務地: 日本
給与	-
勤務時間	-
休暇制度	-
待遇・福利厚生	-
リモートワーク	-
その他	- 応募要件: - 3+ years of analyzing and interpreting data with Redshift, Oracle, NoSQL etc. experience - 2+ years of Tableau Desktop, Quicksight or other relevant data visualization software experience - Bachelor's degree or above in business administration, finance, economics, computer science, data science, engineering, or other related field, or 2+ years of Amazon RME (BB/3P) Full Time Exempt experience - Experience with data visualization using Tableau, Quicksight, or similar tools - Experience with data modeling, warehousing and building ETL pipelines - Experience using SQL to pull data from a database or data warehouse and scripting experience (Python) to process data for modeling - Experience using SQL (Structured Query Language) to pull data from a database or data warehouse - Experience using Python scripting to process data for modeling - 望ましい経験: - Master's degree or above in BI, finance, engineering, statistics, computer science, mathematics or equivalent quantitative field - Knowledge of Microsoft Excel at an advanced level, including: pivot tables, macros, index/match, vlookup, VBA, data links, etc. - Experience with AWS solutions such as EC2, DynamoDB, S3, and Redshift - Experience in data mining, ETL, etc. and using databases in a business environment with large-scale, complex datasets - Experience developing and presenting recommendations of new metrics allowing better understanding of the performance of the business

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