Amazon Business Intelligence Engineer Transportation Engineering & Analytics 

Japan 

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Key job responsibilities
• 顧客向けのレポート/ダッシュボードを構築してパフォーマンスをトラックし、洞察を提供します。提供するにあたり、個々もしくは複数のチームにまたがる社内の利害関係者と連携し、必要な指標などを定義し構築します。また、レポート/ダッシュボードを作成するにあたり、テーブルやデータマート、各種Pipeline(ETL)が必要な場合は適宜作成してこれらが自動的に実施されるよう構築します。
• トランスポーテーションの各チームで実施しているプロセスにおいてコスト改善や工数削減が可能となるソリューションを提供します。ソリューションを提供するにあたり、AWSやAmazon Internal Toolを使ったアーキテクチャの設計から開発、運用までを担います。特にForecastの作成などにおいては、機械学習を用いて要件に対して最適なモデルを用いて導入までを行います。
• 日々実行しているpipelineが安定的に実行されるよう監視・リソース管理します。また、安定稼働を支えるインフラ監視・管理の自動化なども行います。
• 日本以外のRegionとも積極的に連携し、他Regionで導入している Solutionが日本でも有効な場合は、導入計画から実行までを行います。
• Amazon内で導入されているAI/LLM を理解し、各ビジネスユーザが使用するよう啓蒙し、また、必要に応じてトレーニングやユースケースのシェアなどをおこないます。
• Build and maintain reports/dashboards for customer to track performance and provide insights. Collaborate with internal stakeholders across individual teams or multiple teams , define metrics and develop them. Also, when creating reports/dashboards, tables, data marts, and various pipelines (ETL) are created as needed, and these are built to be executed automatically.
• In the business processes carried out by each transportation team, we understand each team's pain point and provide solutions. In providing solutions, we are responsible for end to end solution from architecture design using AWS/Amazon internal tool, development, and operation. Also, when machine learning is necessary for creating forecasts, etc., we will even implement it using an appropriate model for the requirements.
• Monitor pipelines that run on a daily basis to ensure stable execution. If events such as Prime Day or Black Friday are expected to be tight ahead of time, we will consider measures such as expanding in advance.
• Actively cooperate with regions other than Japan, and if solutions introduced in other regions are effective in Japan, Will carry out from implementation planning to execution.
• Understand AI/LLM implemented in Amazon, educate each business user to use it, and conduct training and/or share use cases as needed.

- 3+ years experience of complex Data Analysis, under the either environment. 1: SQL / 2: Python, Numpy, Pandas
- Experience with data visualization using either tech stack. 1:Tableau, Quicksight / 2: Matplotlib or similar tools
- Experience with data modeling, warehousing and building ETL pipelines
- Basic understanding of at least one Script computer language, such as Python.
- Bachelor's degree
- Business-level Japanese proficiency
- Business-level English proficiency