データシニアスペシャリスト
DESCRIPTION
Amazonは世界において最も知名度の高いブランドの1つであり、数百万点に及ぶ商品を大切なお客様に向けて絶え間なく発送しています。
アマゾンの社員が注力するのは安全・品質・お客様の購買体験（カスタマーエクスペリエンス）になります。それを支えるために商品をフルフィルメントセンター（FC）へと効率よく納品し、お客様が必要な時に必要な量を購入いただける環境を構築しています。
このポジションでは、ベンダー様からAmazonのFCへと商品を運ぶ輸送の入荷管理及びパフォーマンス向上を目指し、入荷に関連したビッグデータを用いた課題設定・改善を担当します。データ取得・取得データの分析・分析から課題の真因特定を行い、課題解決のアクションを進めていけるメンバーを募集します。
また、日々のオペレーションの状況が一目で分かるKGIに紐づくKPI（メトリクス）を作成し、閾値を超えた際にはすぐにアクションが取れる環境の構築を実施いただきます。
課題解決には、幹線輸送部門・FC部門・商品の購入を行っているリテール部門とも密に連携しながら、活動を進めていきます。
またメトリクスの作成においては、アメリカやヨーロッパのアマゾンメンバーとも連携してベンチマークを行い、グローバルで同じ目線に立ったものを作成していきます。
このように、国やチームを跨いで多くのメンバーと関わりながら、新しいプロセスを構築してカスタマーエクスペリエンス向上に貢献できるのが、このポジションの魅力の一つです。
Key job responsibilities
オペレーション評価のために必要なデータの抽出及び分析に責任を持ちます。現状必要なデータが取得できない環境の場合、取れていないデータがある場合は、他のデータでAssumptionを置いて仮説を作る、もしくはデータを取得する環境を整備の上、それらを検証していきます。
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オペレーションを評価するために必要な情報をステークホルダーと確認し、メトリクスを作成します。また、メトリクスの閾値を超えた際のアクション設定にも責任を持ち、メトリクスを起点にオペレーションの改善が促進される環境構築に責任を持ちます。
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発生した課題についてのデータ分析を行い、ステークホルダーを巻き込んで課題解決を推進する事に責任を持ちます。
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仮説を踏まえたデータ取得を行い、ストーリーをもってステークホルダーを説得します。
A day in the life
・オペレーション評価のために必要なデータ抽出の検討（30%）
・メトリクス作成（30％）
・データ分析及び改善活動（20%）
・海外のベンチマーク（10%）
・ピープルマネージャー業務（10%）
【働き方】
・フレックスタイム制
※コアタイム無し・実働8時間/日となりますが、業務時間帯はマネージャーと相談の上、業務および個人の都合に応じて勤務時間帯の調整ができ、ワークライフハーモニーを重視した働き方が可能です。
・ハイブリット勤務
現在、週3日以上は目黒本社オフィス出社、他週2日は在宅勤務が可能です。そのため、目黒オフィスへ通勤が可能な関東近郊の居住を推奨します。
About the team
本ポジションの所属部門等に関する詳細は、下記リンク先参照ください。
【部門】
■サプライチェーンマネジメント(SCM)・ミドルマイル部門の紹介
~~サプライチェーンマネジメント(SCM)・ミドルマイル部門の社員インタビュー~~
【職種】
■プロジェクトマネジメント職種の紹介
■データエンジニア/データアナリスト職種の紹介
【勤務地】
■東京オフィス(本社)の紹介
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Amazon は多様かつインクルーシブな職場づくりを目指しています。Amazonは男女雇用機会均等法を順守しています。人種、 出身国、性別、性的指向、障がい、年齢、その他の属性によって差別することなく、平等に採用選考の機会を提供しています。障がいをお持ちの方は、以下をご覧ください。https://www.amazon.jobs/disability/jp
＊オペレーション部門 DEIの取り組み
BASIC QUALIFICATIONS
- 4年生大学 学士号または同等の経験
- Excel(集計関数やピボットテーブルを使った分析)経験
- 3年以上のFinanceもしくはビジネス部門での分析の実務経験
- 2年以上のSQL・Oracle・Redshift・pythonなどによるデータ分析プロセスの設計・実装経験
- ビジネスレベルの日本語力(ビジネスドキュメント作成・読解、会議運営ができる)
- TOEIC 650点以上または同等の英語力（メール読み書き、日常会話ができるレベル）
PREFERRED QUALIFICATIONS
- ビッグデータやシステムを活用したプロセス改善の経験
- 運用評価や改善に必要なデータの定義やデータ分析経験
- 物流業界におけるオペレーションマネジメントの経験
- プロジェクトマネジメントの経験
- システムを活用したプロセス改善の経験
- python によるData 加工、数理計算、機械学習プログラム実装の経験
- ビジネスドキュメント作成や会議運営ができる英語力
- インクルーシブなカルチャーへの貢献や多様性に富んだグループで働くことに対して前向きであること。