Business intelligence engineer, central operation, sort center

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

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