Business Intelligence Engineer, JP OPS STAR

Have you ever ordered a product on Amazon and when that box with the smile arrived you wondered how it got to you so fast?
Have you wondered where it came from and how much it cost Amazon to deliver it to you?
If so, Amazon Ops team is for you. We manage the delivery of tens of millions of products every week to Amazon’s customers, achieving on-time delivery in a cost-effective manner to deliver a smile for our customers.
Amazon Supply Chain is looking for a customer focused, analytically and technically skilled Business Intelligence Engineer to drive effective performance measurement and management, innovation and execution in last mile delivery. This position will be responsible for playing a key role in our Analytics team building out analysis, reporting, automation and visualization dashboards and processes’ to support our growing logistics business in Japan. The successful candidate will be able to effectively retrieve, integrate, visualize and present critical data to improve the efficiency of the package delivery network. This individual will work with technical and business teams to optimize execution, process improvement and track progress against goals. This role requires an individual with excellent analytical abilities as well as strong business acumen and comfort with technical teams and systems. The successful candidate will be a self-starter comfortable with ambiguity, with strong attention to detail, and enjoy working with large scale of data.

Amazonで商品を注文して、あのスマイルマークの箱が届いたとき、「どうしてこんなに早く届いたんだろう？」と不思議に思ったことはありませんか？ どこから届いたのか、届けるのにAmazonはいくらかかっているのか、気になったことはありませんか？ もしそうなら、Amazon Opsチームはまさにあなたにぴったりの場所です。私たちは毎週数千万点の商品をAmazonのお客様にお届けしており、コスト効率の高い方法でオンタイム配送を実現し、お客様に笑顔をお届けしています。

Amazon Supply Chainでは、顧客志向で、分析力・技術力に優れたBusiness Intelligence Engineerを募集しています。ラストマイル配送における効果的なパフォーマンスの測定・管理、イノベーション、実行を推進するポジションです。本ポジションでは、日本における成長を続ける物流ビジネスを支えるため、Analyticsチームの一員として、分析、レポーティング、自動化、可視化ダッシュボードおよびプロセスの構築において重要な役割を担います。採用された方には、重要なデータを効果的に取得・統合・可視化・提示し、配送ネットワークの効率改善に貢献していただきます。技術チームおよびビジネスチームと連携し、実行の最適化、プロセス改善、目標に対する進捗の追跡に取り組んでいただきます。本ポジションには、優れた分析能力に加え、強いビジネス感覚、そして技術チームやシステムに対する適応力が求められます。採用される方は、曖昧な状況にも自ら動ける自走力を持ち、細部への高い注意力を備え、大規模データを扱うことを楽しめる方であることを期待しています。

• Key job responsibilities

• Lead data-driven presentations to executive stakeholders, translating complex analytics into actionable business insights and strategic recommendations

• Partner with internal stakeholders to gather requirements and deliver comprehensive solutions

• Collaborate with Data Engineering teams to prioritize and define JP Ops Japan's data and BI development needs

• Work with scientists, global supply chain, transportation, and logistics teams to identify new BI capabilities and projects

• Conduct deep-dive investigations into operations and business challenges, identifying opportunities and leading implementation

• Analyze large datasets to uncover trends in last-mile logistics, producing solid analysis reports with actionable recommendations

• Develop queries and visualizations for both ad-hoc requests and ongoing reporting needs

• エグゼクティブステークホルダーに対してデータドリブンなプレゼンテーションをリードし、複雑な分析結果を実行可能なビジネスインサイトおよび戦略的提言に変換する

• 社内ステークホルダーと連携して要件を収集し、包括的なソリューションを提供する

• Data Engineeringチームと協力し、JP Ops JapanのデータおよびBI開発ニーズの優先順位付けと定義を行う

• サイエンティスト、グローバルサプライチェーン、輸送、物流チームと連携し、新たなBI機能やプロジェクトを特定する

• オペレーションおよびビジネス課題に対するディープダイブ調査を実施し、改善機会を特定して実装をリードする

• ラストマイル物流における大規模データセットを分析してトレンドを明らかにし、実行可能な提言を含む確かな分析レポートを作成する

• アドホックなリクエストおよび継続的なレポーティングニーズに対応するクエリおよびビジュアライゼーションを開発する

Basic Qualifications

• 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
• Redshift、Oracle、NoSQLなどを使用したデータの分析・解釈の経験3年以上
• Tableau Desktop、Quick Sight、またはその他の関連するデータ可視化ソフトウェアの使用経験2年以上
• 経営学、ファイナンス、経済学、コンピュータサイエンス、データサイエンス、工学、またはその他の関連分野における学士号以上、もしくはAmazon RME（BB/3P）のフルタイム正社員としての経験2年以上
• Tableau、Quick Sight、または類似ツールを使用したデータ可視化の経験
• データモデリング、データウェアハウジング、およびETLパイプラインの構築経験
• SQL（構造化問い合わせ言語）を使用したデータベースまたはデータウェアハウスからのデータ抽出経験
• Pythonスクリプトを使用したモデリング用データ処理の経験

Preferred Qualifications

• 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
• BI、ファイナンス、工学、統計学、コンピュータサイエンス、数学、または同等の定量分野における修士号以上
• Microsoft Excelの上級レベルの知識（ピボットテーブル、マクロ、INDEX/MATCH、VLOOKUP、VBA、データリンクなどを含む）
• AWSソリューション（EC2、DynamoDB、S3、Redshiftなど）の使用経験
• データマイニング、ETLなどの経験、およびビジネス環境における大規模かつ複雑なデータセットを扱うデータベースの使用経験
• ビジネスパフォーマンスのより深い理解を可能にする新しいメトリクスの開発および提案の経験

Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.