In a data-driven organization, you will learn methods for effectively leveraging big data for the business over the long term
You will drive projects together with engineering team members from diverse backgrounds and skill sets, as well as business-side specialists
You can be involved in every stage of designing and building KPIs, BI dashboards, data pipelines, and more, and drive them forward with a high degree of autonomy
You can grow as a BIE capable of development based on AWS standards (Redshift, S3, Lambda, QuickSight, etc.)
Who we're looking for
Someone who consistently brings flexibility and a sense of speed, and who proactively takes on problem-solving and action to make things better for both customers and Amazon
Someone who can discern the essence of an issue, identify the root cause of a problem, and devise and execute fundamental solutions
Someone who can drive improvements while collaborating with internal customer departments and stakeholders
At Amazon, you'll work alongside the latest AI and GenAI tools that are increasingly woven into how teams operate: from AI-powered capabilities that accelerate decision-making, to Generative AI that helps you focus on work that truly matters. You'll have opportunities and resources to develop AI fluency at your own pace, with continuous learning built into the culture.
[Japanese]
アマゾンは“地球上でもっとも豊富な品揃え”と“地球上でもっともお客様を大切にする企業であること”をミッションとしています。私達の提供するCustomer Experience（顧客満足度）は、品揃え、低価格、および利便性の三つの柱があります。アマゾンジャパンはオペレーション（運営・推進）事業の拠点として、約30のフルフィルメントセンター（Fulfillment Center, FC）を持ち、よりよいCustomer Experienceを提供するために拡大を続けています。FCは最先端のシステム、設備が導入された物流拠点で、2023年には14億個を超える商材を出荷しています。FCの物流管理業務は、物流倉庫の管理というよりは製造業に近い工程管理となっています。
この度、APEX-RoW Technology Solutions (ARTS)は、FC Network Planning チームと共に、FCのオペレーションを、テクノロジーで意欲的に支える、顧客志向のBusiness Intelligence Engineerを募集します。本ポジションは、日本全国のAmazon Fulfillment Network全体から取得するBig Dataを効率的に有効活用して、オペレーション部門が継続的にお客様のために、コスト削減、配送スピードの向上、セレクションの拡大をしていくことに貢献します。オペレーションの課題にデータ分析、データパイプライン構築、データ可視化などの最新の手法を提供することで、標準化、自動化、最適化を推進します。
本ポジションの魅力
非常に速いスピードで業務が展開され、日々多くの変化があります。事業が急速に拡大していく中、新しいことに積極的にチャレンジすることが可能な環境であり、ビジネスの成長と共に自分自身も成長することができます。また、データマネジメントの観点では以下のような環境です。
データドリブンな組織で、ビッグデータを長期に渡ってビジネスに有効に活用する手法を学びます
多様なバックグラウンド・スキルを持つエンジニアのメンバー、ビジネス側のスペシャリスト達と共にプロジェクトを推進します
KPI、BIダッシュボード、データパイプライン等の設計と構築において全工程で関与することができ、裁量を持って推進いただけます
AWS（Redshift、S3、Lambda、QuickSight等）のスタンダードに基づいた開発ができるBIEとして成長できます
活躍していただける方
フレキシビリティとスピード感を常に持ち、お客様とAmazonがより良くなるために主体的に課題解決やアクションに取り組める方
課題の本質を見極め、問題の根本原因を特定し、本質的な対策を考え、実行することができる方
社内の顧客にあたる部門、ステークホルダーと協力しながら、改善を進めていくことができる方
Amazonでは、最新のAI Tool, 生成AIを日々の業務の中に積極的に取り入れています。
AI Toolは私たちの意思決定のスピードを加速させ、私たちを本当に重要な「判断」と「議論」に集中させることを可能にしています。Amazon では学習を継続する文化が根付いているため、ご自身のペースでAIに関する知識を深めることができるリソースが用意されています。
Key job responsibilities
[English]
Support the resolution of FC (Fulfillment Center) operational challenges by proposing actionable initiatives through data analysis
Build data pipelines and automate end-to-end processes
Design and develop metrics, reports, and dashboards
Communicate thoughtfully with stakeholders to uncover their essential needs and propose the ideal solution
Provide customers with best practices for data handling within the organization, and build mechanisms that maximize the value of data
[Japanese]
データ分析によりアクション可能な施策の提案を行いFCオペレーションの課題解決をサポートする
データパイプラインを構築し一連のプロセスを自動化する
メトリクス、レポート、ダッシュボードを設計・開発する
ステークホルダーと丁寧なコミュニケーションを行い、本質的なニーズを明らかにし、あるべき姿を提案できる
社内におけるデータハンドリングのベストプラクティスを顧客に提供し、データを最大限に活用できるメカニズムを構築する
A day in the life
[English]
A typical day's workflow is as follows
Attend the daily stand-up meeting and provide status updates
Meet with internal stakeholders to confirm their needs
Compile specifications and create design documents
Develop BI analyses/solutions
Learn about new BI technologies
[Japanese]
平均的な一日の業務の流れは以下の通りです。
毎日のスタンドアップミーティングに出席し、ステータスのアップデートを行う
社内のステークホルダーとミーティングをしてニーズを確認する
仕様をまとめてデザインドキュメントを作成する
BI分析/ソリューションを開発する
新しいBIテクノロジーについて学ぶ
1+ years of analyzing and interpreting data with Redshift, Oracle, NoSQL etc. experience
Experience with data visualization using Tableau, Quicksight, or similar tools
Experience with scripting language (e.g., Python, Java, or R)
Master's degree, or Advanced technical degree
Knowledge of data modeling and data pipeline design
Experience with statistical analysis, co-relation analysis
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.
