AmazonPosted 2w ago

Business Intelligence Engineer, Central Operation, Sort Center

Business Intelligence Engineer, Central Operation, Sort Center at Amazon scores 18 out of 100 on AI centrality, which makes it AI Level 1 of 4 (Little AI) on this board. The level measures how much of the work is AI, not seniority.

JP, 13, Tokyofull-time

AI in this role

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.