<p><strong>LUXASIA</strong> находится в авангарде индустрии красоты в Азиатско-Тихоокеанском регионе, повышая статус роскошных бьюти-брендов через нашу инновационную всеканальную дистрибьюторскую платформу. Наш уникальный набор компетенций в роскошной рознице, электронной торговле, маркетинге потребителя и управлении цепочками поставок позволил наладить партнерства с более чем 120 престижными брендами, включая Aveda, Bvlgari и Hermès, начиная с 1986 года. Наше сотрудничество распространяется на такие уважаемые организации, как LVMH Group и Yves Rocher. Присоединяйтесь к нашей страстной команде #OneTeam, насчитывающей 2000 членов в 15 рынках, ежедневно формирующей будущее роскошной красоты.</p>
<p>Мы ищем Инженера по данным, чтобы присоединиться к нашей талантливой команде Data Science в LEAP Commerce. Если у вас есть страсть к данным, желание формировать стратегические видения и стремление создавать новые клиентоориентированные решения, нам нужны вы!</p>
<ul>
<li>Внедрение внутренних процессуальных улучшений: оптимизация доставки данных, перепроектирование инфраструктуры для повышения масштабируемости и автоматизация ручных процессов.</li>
<li>Разработка инфраструктуры для эффективного извлечения, трансформации и загрузки данных из разнообразных источников с использованием передовых технологий, таких как AWS, Azure и SQL.</li>
<li>Тесное сотрудничество с заинтересованными сторонами различных подразделений, включая Исполнительную, Продуктовую, Данные и Дизайнерские команды, для удовлетворения их потребностей в данных и решении технических проблем.</li>
<li>Создание и поддержка важных бизнес-показателей, отчетов, анализов и панелей управления для информирования бизнес-решений.</li>
<li>Эффективное общение и документирование технических решений и проектных решений.</li>
<li>Оценка и рекомендации инновационных инструментов, технологий и процессов для улучшения операционной деятельности бизнеса.</li>
</ul>
<ul>
<li>Степень бакалавра в области компьютерных наук или эквивалент, с глубокими знаниями SQL и управления базами данных.</li>
<li>Опыт в построении инфраструктуры данных и пот