Business Intelligence Engineer, Central Operation, Sort Center
Amazon Tokyo, Tokyo, Japan
Software Development · 10,001+ employees
About the role
Develop and maintain a real-time BI platform to support Sort Center operations and optimize logistics performance. Define key performance indicators, build data pipelines, and lead data-driven projects to improve operational efficiency.
What they look for
Requirements
Requires at least 3 years of practical experience in SQL, data modeling, and Python for data analysis or automation. Candidates must have experience with cloud-based data environments and the ability to translate ambiguous business requirements into technical solutions.
Benefits
Full description
システム開発や定量的な分析によって、より高品質で低コストなAmazonの物流網を構築しませんか?
Amazonの輸送ネットワークは、全国の大規模倉庫と配送拠点(Last Mile)を結んでいます。その中継拠点であるSort Centerでは、配送スピードを保ちながら荷物を効率的に仕分けています。物量が増え続けるなか、データに基づく迅速な判断がこれまで以上に重要になっています。
Business Intelligence Engineerは、業務改善・Risk評価・新プロセス創出を担うチーム(Central Operation)の一員として、全国のSort Centerが24時間365日使うリアルタイムBIプラットフォームを開発・運用します。担当領域はデータの発生ポイントから現場の意思決定までのデータフロー全体です。KPIの定義、パイプラインとダッシュボードの構築、そしてデータに基づいた提案とプロジェクトリードを通じて、Sort Centerの価値を最大限に高めます。 (※勤務地は品川オフィスになります。)
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 Central Operationの主なScopeは以下になります。 - 各倉庫の物量予測作成 - 各倉庫の処理Capacity Riskの評価 - 各倉庫のKPIの作成とKPI管理Dashboardの作成 - 各倉庫の業務改善のためのシステム開発 - 海外チームとのベンチマーキングやイニシアチブの導入
この中でBusiness Intelligence Engineerは主に以下の役割を担います。
・リアルタイムBIプラットフォームの開発・運用: 全国のSort Centerのオペレーション・3PLメンバーが24時間365日利用するBIプラットフォーム(データパイプライン + Web Dashboard)の開発・運用を行う。ストリームデータを分単位で集計するサーバーレスETL(AWS Lambda / Athena / S3 等)の設計・実装、Infrastructure as Code(AWS CDK)とCI/CDパイプラインによるインフラ管理、データ品質・死活監視の設計までをエンドツーエンドで担う。
・KPI定義の統一とDashboardの作成: Sort Centerの各倉庫の安全・品質・生産性・コストの最適化を図るためのKPIを定義したうえで、そのデータをSQL等を用いて取得・見える化し、改善アクションの提案まで一気通貫で行う。倉庫ごとに異なるロジックを、オペレーション・3PLへのヒアリングと合意形成を通じて全国共通の「Single Source of Truth」として統一し、中間テーブル・データマートと定義ドキュメントに落とし込むことを含む。
・定量分析・予測モデルの構築: 物量予測や処理Capacity Riskの評価のため、統計的手法(確率モデル、信頼区間等)を用いた予測モデルを構築し、バックテストで精度と限界を検証したうえで、非エンジニアの現場メンバーにも伝わる形で展開する。
・グローバル展開・海外チームとの連携: 日本で構築した仕組みの海外リージョン(メキシコ・ブラジル・オーストラリア等)への横展開や、海外チームとのベンチマーキング・ベストプラクティス共有を行う。
なお、このScopeは暫定的なものであり、チームのScopeや個人の担当領域が変わる可能性もあります。 変化と革新の多いAmazonならではの働き方を楽しんでいただければと思います。
A day in the life 9:30-10:00 前日のSort CenterのKPI振り返り(BIプラットフォームの稼働状況・データ品質の確認を含む) 10:00-12:00 データパイプライン・Dashboardの開発(SQLでのデータ抽出ロジック実装、集計Lambdaの改修等) 12:00-13:00 昼食 13:00-14:00 Sort CenterのチームMTG(各チームが現状どのようなプロジェクトを進めているか確認) 14:00-15:00 倉庫・3PLからの要望のヒアリング、KPI定義のすり合わせ 15:00-18:30 システム開発(実装、コードレビュー、インフラ変更のCI/CDデプロイ)
Basic Qualifications: - SQLを用いたデータ抽出・集計・分析、およびデータモデリングの実務経験(目安: 3年以上)。複数のデータソースを統合する中間テーブル・データマートの設計経験 - Python等のスクリプト言語によるデータ変換・統計分析・業務自動化の実務経験 - BIツール(QuickSight、Tableau、Power BI等)またはWebベースのDashboard構築の実務経験 - クラウド上のデータ基盤(S3、Athena、Redshift等)を用いた分析環境の使用経験 - 基本的な統計的手法(回帰分析等)をビジネス課題に適用し、その前提と限界を説明できること - 非エンジニアを含むステークホルダーと要件をすり合わせ、曖昧な業務課題を具体的な指標・システム要件に落とし込んだ経験 - 日本語: ビジネスレベル(現場オペレーション・3PLとの折衝に必要)
Preferred Qualifications: - アプリ・Dashboard等の1からの開発経験
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.
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