Inżynier Inteligencji Biznesowej, Subskrybuj i Oszczędzaj

Program Subscribe & Save firmy Amazon poszukuje doświadczonego Inżyniera Biznesowej Inteligencji, który z pasją wykorzystuje dane do kształtowania doświadczeń klienta w ramach szybko rozwijającej się usługi subskrypcji produktów konsumenckich. Nasz program Subscribe & Save, znany ze swojej wygody i oszczędności, cieszy się popularnością wśród klientów na całym świecie. Rozwijamy ten program w różnych kategoriach Amazon, technologiach oraz krajach. To stanowisko będzie skupiało się na tworzeniu najwyższej klasy procesów zbierania, organizowania i prezentowania danych, aby zrozumieć nawyki klientów, mierzyć wydajność funkcji, oraz dokładnie obliczać ROI na różnych kanałach marketingowych i biznesowych. Idealny kandydat powinien dobrze znać się na narzędziach biznesowej inteligencji, umieć swobodnie operować danymi z różnych źródeł, oraz powinien być w stanie współpracować z wewnętrznymi interesariuszami, takimi jak Menedżerowie Produktu, Data Scientists oraz Inżynierowie Oprogramowania, aby napędzać rozwój biznesu. Ta rola wymaga od kandydata, aby działał zarówno jako lider myślenia, jak i właściciel biznesu, który podejmuje decyzje biznesowe dla naszych klientów. Kluczowe obowiązki - Zbieraj, oceniaj i prezentuj możliwe do zrealizowania dane i rekomendacje kierujące decyzjami marketingowymi, biznesowymi oraz zarządzania produktami na wysokim szczeblu. - Twórz i automatyzuj produkcję wskaźników biznesowych S&S za pomocą narzędzia Tableau. - Rozumiej cel biznesowy na wysokim szczeblu i stale dopasowuj swoją pracę do potrzeb biznesowych. - Analizuj i rozwiązuj problemy od podstaw, zważając na szerszy kontekst. - Rozpoznawaj i adoptuj najlepsze praktyki dotyczące badania danych i raportowania: integralność danych, projekt testów, analiza, walidacja oraz automatyzacja do samodzielnej obsługi. - Pisząc wysokiej jakości kod do zbierania i przeglądania danych. Znaj i rozumie szeroką gamę zasobów danych Amazona. Chętnie zatrudnimy kandydatów do pracy w jednym z poniższych miejsc: Seattle, WA, USA | Sumner, WA, USA Podstawowe kwalifikacje - Ponad 10 lat doświadczenia zawodowego lub wojskowego. - Ponad 5 lat doświadczenia z SQL. - Doświadczenie w programowaniu w celu ekstrakcji, transformacji i oczyszczania dużych (wielo-TB) zestawów danych. - Doświadczenie z teorią i praktyką projektowania eksperymentów oraz statystyczną analizą wyników. - Znajomość technologii AWS. - Biegłość w skryptach do automatyzacji (np. Python) oraz zaawansowane umiejętności SQL. - Doświadczenie z teorią i praktyką wyszukiwania informacji, nauki o danych, uczenia maszynowego oraz eksploracji danych. Preferowane kwalifikacje - Poprzednie doświadczenie we współpracy z interesariuszami biznesowymi w celu interpretacji między danymi a wymaganiami biznesowymi. - Doświadczenie w zarządzaniu, analizowaniu i komunikowaniu wyników do kierownictwa. Amazon jest zaangażowany w promowanie różnorodnego i inkluzjiwego miejsca pracy. Jesteśmy pracodawcą równych szans i nie dyskryminujemy na podstawie rasy, narodowości, płci, identyfikacji płciowej, orientacji seksualnej, statusu weterana, niepełnosprawności, wieku ani żadnego innego prawnie chronionego statusu. Osoby niepełnosprawne poszukujące pomocy mogą odwiedzić https://www.amazon.jobs/en/disability/us. Nasze zasady dotyczace wynagrodzeń odwołują się do kosztu pracy w kilku amerykańskich rynkach geograficznych. Wynagrodzenie zasadnicze dla tej roli waha się od 104300 dolarów rocznie na naszym najniżej płatnym rynku do 202800 dolarów rocznie na naszym najwyżej płatnym rynku. Wynagrodzenie zależy od wielu czynników, takich jak lokalizacja oraz wiedza, umiejętności i doświadczenie związane z pracą. Amazon oferuje pełne wynagrodzenie. W zależności od oferowanej pozycji, spłata akcji, premie za rozpoczęcie pracy i inne formy wynagrodzenia mogą być dołączone do łącznego pakietu wynagrodzeń, oprócz pełnego zakresu świadczeń medycznych, finansowych i innych. Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź https://www.aboutamazon.com/workplace/employee-benefits. Kandydaci powinni aplikować poprzez naszą wewnętrzną lub zewnętrzną stronę kariery.