Avez-vous déjà commandé un produit Amazon et vous êtes-vous déjà demandé comment il vous avait été livré si rapidement et quels types de systèmes et de processus sont utilisés dans les coulisses pour alimenter l'ensemble de l'opération ? Si c'est le cas, ce rôle est fait pour vous.
L'équipe : Global transportation services, Speed and Long-term Planning
• Les opérations sont au cœur de l'expérience client Amazon. Chaque action que nous entreprenons est au nom de nos clients.
• Nous améliorons l'expérience client en optimisant en permanence les mouvements complexes de marchandises entre les fournisseurs et les clients dans toute l'Europe.
• Les équipes d'analyse des transports mondiaux sont des centres d'expertise transversaux composés d'ingénieurs, d'analystes, de scientifiques, de responsables de programmes techniques et de développeurs. Nous nous concentrons sur les problèmes, les processus et les décisions les plus complexes d'Amazon.
• Nous travaillons avec les centres de distribution, les transports, les développeurs de logiciels, les équipes financières et commerciales du monde entier afin d'améliorer notre infrastructure logistique et nos algorithmes.
• l’équipe Speed and Long-term planning est l'une de ces équipes analytiques des transports mondiaux. Nous sommes obsédés par l'idée de repenser notre chaîne d'approvisionnement avancée de bout en bout afin de rendre nos livraisons encore plus rapides. Notre mission globale est simple : nous voulons qu'Amazon soit l'endroit où nos clients peuvent être livrés le jour suivant.
Key job responsibilities
Vous serez chargé de diriger les efforts d'analyse des données et de génération d’insights afin de soutenir la stratégie de différenciation de vitesse de livraison en Europe et en Amérique du nord. Maîtriser un périmètre stratégique et hautement complexe tout au long de la chaîne d'approvisionnement, y compris les compromis entre le coût de service, la rapidité de livraison des clients, la sélection, la croissance et la rentabilité à long terme. C'est un rôle pour une personne exceptionnellement talentueuse, pleine d'énergie et de courage, passionnée par l'amélioration concrète pour nos clients et qui souhaite y parvenir en utilisant les données.
Analyse des données/Science :
• Développer et diriger de manière autonome la conception et l'exécution de métriques avancées et d’analyses root-cause pour informer la stratégie de différenciation de vitesse en Europe et en Amérique du Nord
• Transformez les données en insight pour améliorer les systèmes technologiques complexes de la chaîne d'approvisionnement et travaillez avec les équipes partenaires pour donner la priorité à la correction des défauts des systèmes.
• Effectuez des contrôles détaillés de la qualité des données, en identifiant et en corrigeant de manière proactive les écarts et les inexactitudes dans les données.
• Effectuez des analyses approfondies et des données à l'aide de SQL (> 10 To) afin de découvrir des informations exploitables sur des problèmes connus et inconnus. Fournir des recommandations sur de nouveaux indicateurs ou une nouvelle décision commerciale
Innovation et Program/Stakeholder management :
• Utilisez et partagez vos insights avec les équipes partenaires pour influencer/élaborer une roadmap sur 3 ans pour accélérer la vitesse de livraison
• Pour les opportunités les plus complexes et les plus ambitieuses, lancez rapidement de nouveaux pilotes et établissez une analyse de rentabilisation avec les avantages, les compromis, les obstacles, les risques et les ressources nécessaires
• Pour les opportunités algorithmiques, travaillez avec des équipes de développeurs de logiciels et de chercheurs pour intégrer les apprentissages dans les prochains cycles d’innovation
• Partager des updates/revues régulières basées sur une approche data-driven avec les directeurs/VPs des différentes équipes partenaires afin de suivre l'avancement de la roadmap.
• Expérience dans l'écriture de requêtes SQL complexes
• Expérience en matière de visualisation de données à l'aide de Tableau, Quicksight ou d'outils similaires
• Expérience en matière de modélisation de données et de construction d’ETLs
• Expérience dans les progiciels d'analyse statistique tels que R, SAS et Matlab
• Expérience de l'utilisation de SQL et Python pour extraire et traiter des données d'une base de données ou d’une data warehouse données à des fins de modélisation
• Expérience dans l'élaboration et la présentation de recommandations de nouveaux KPIs permettant de mieux comprendre les performances de l'entreprise
• Expérience dans l’intéraction avec des directeurs/VPs non techniques
Attention - ne fournissez jamais d'informations sur votre compte bancaire ou votre carte de crédit quand vous postulez à un emploi. Ne transférez pas d'argent. Si vous constatez quelque chose de suspect, signalez l'annonce via ce lien .
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