Sr. Business Intelligence Engineer, Kuiper Business Development

В амбициозном проекте Kuiper от Amazon мы посвящены укреплению глобального доступа к широкополосному интернету путем развертывания сети из 3236 спутников на низкой околоземной орбите (LEO). Наша цель - обеспечить быстрый и экономически выгодный широкополосный доступ в регионах, страдающих от недостаточной связности, с акцентом на недостаточно обслуживаемые и необслуживаемые сообщества по всему миру. Эта инициатива является ключевым шагом на пути к сокращению глобального цифрового разрыва, предоставляя широкому спектру клиентов надежный, доступный интернет-сервис.

В роли старшего инженера по бизнес-аналитике вы возглавите создание и выполнение стратегий бизнес-аналитики, которые улучшат наши коммерческие операции с доходами. С практическим подходом вы будете руководить разработкой сложных решений BI, управлять проектами анализа данных и контролировать проектирование и реализацию конвейеров ETL, моделей данных и инструментов визуализации. Эта роль имеет ключевое значение в преобразовании данных в действенные инсайты, которые направляют бизнес-стратегию и операционную эффективность.

• Возглавить проектирование и поддержку BI дэшбордов и отчетов для мониторинга нашей коммерческой деятельности.
• Сотрудничать с разнообразными командами - от бизнес-разработки до инженерии - для трансформации сложных требований к данным в ясные, действенные инсайты.
• Определить и реализовать улучшения качества данных, производительности и функциональности систем и инструментов BI.
• Применять продвинутую аналитику для извлечения инсайтов из больших, сложных наборов данных.
• Помогать определять видение и стратегию BI в команде операций коммерческих доходов.
• Выступать критическим мостом между техническими командами и бизнес-подразделениями, предоставляя ключевые инсайты и рекомендации на основе анализа данных.

• Более 6 лет профессионального или военного опыта.
• Минимум 4 года опыта работы с SQL.
• Доказанные навыки в исполнительных языках, таких как Python для извлечения, преобразования и очистки данных.
• Владение инструментами визуализации данных, такими как Tableau или Quicksight.
• Глубокое понимание экспериментального дизайна, статистического анализа, поиска информации, анализа данных и машинного обучения.