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Sr. Business Intelligence Engineer , ESM Central Operation
立即应聘

Sr. Business Intelligence Engineer , ESM Central Operation

发布于 5 个月前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
业务分析
仪表板
数据仓库
数据分析
数据可视化
自动化
QuickSight
SQL

AI 估算 · 45k–75k

该职位要求8年以上高级数据分析经验，涉及复杂数据仓库和战略决策，技能门槛高，市场竞争力强，且位于一线城市。

职位详情

关于这个职位

这是一个高级商业智能工程师职位，您将加入亚马逊全球开店业务的现有卖家管理团队

您的主要职责是处理海量复杂数据，将其转化为可执行的商业洞察，以支持战略决策，并最终提升跨境卖家和客户的体验
您需要具备出色的业务理解和沟通能力，与业务团队紧密合作，共同推动数据驱动的流程和工具改进

最低要求

年以上使用SQL、Excel和其他数据工具分析和解释数据的经验

使用Quicksight或类似工具进行数据可视化的经验
具备使用SQL从数据库或数据仓库提取数据，以及使用脚本语言（Python）处理数据以进行建模的经验
具备数据自动化经验，能够通过自动化工具构建报告/仪表板
具备直接与业务利益相关者合作，在数据和业务需求之间进行转换的经验

工作职责

在这个职位上，您将工作在世界上最大、最复杂的数据仓库环境之一

您应该热衷于处理复杂的数据集，并乐于将数据转化为洞察以回答战略业务问题
您应具备对业务问题的分析视角、建立和完善衡量业务运营的指标框架以及将数据转化为有意义的见解的深厚专业知识
在这个职位上，您将拥有端到端分析开发的所有权，以解决复杂问题，并将在战略决策中发挥不可或缺的作用
您应具备出色的业务和沟通技巧，能够与业务负责人合作，理解业务挑战和机遇，并与业务团队一起推动数据驱动的决策进入流程和工具改进
最重要的是，您应该热衷于利用洞察来改善跨境销售的客户和卖家体验

优先资格

具备Python经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 平台优势：在亚马逊这样的全球电商巨头工作，能接触到海量、真实的商业数据和复杂的业务场景，是极佳的学习和履历背书
  • 技能提升：处理世界级的数据仓库环境，能极大提升在SQL、Python、数据建模和自动化方面的实战能力
  • 业务影响力：工作直接关联核心业务（全球开店），分析成果能直接影响战略决策，职业成就感强
  • 数据复杂度高：需要处理全球业务产生的海量、多维度数据，对数据处理和分析能力要求极高
  • 沟通协调多：作为技术岗，需要频繁与不同背景的业务方沟通，对沟通和项目管理能力是考验
  • 适合拥有多年数据分析经验，不仅技术扎实，而且对商业有强烈好奇心，希望用数据驱动业务决策，并能在快节奏、高要求的国际化环境中成长的资深从业者

缺点 / 挑战

  • 业务压力大：需要快速响应业务方的数据需求，并将分析转化为实际业务价值，对效率和结果导向要求严格

角色解读

  • 技术纵深发展：可成为数据架构、机器学习或特定业务领域的数据专家
  • 管理路径：凭借对业务的深刻理解，可转向数据分析团队管理或业务运营管理岗位
  • 跨领域发展：积累的电商和跨境业务知识，为转向产品经理或商业策略岗位奠定基础
  • 处理和分析全球卖家业务的海量复杂数据，构建和维护数据模型与指标框架
  • 将数据分析结果转化为清晰的商业洞察和可视化报告，直接支持团队的战略决策和业务优化
  • 与业务团队紧密协作，理解其需求，并利用数据驱动的方法共同改进运营流程和工具
  • 精通SQL和Python，能够从复杂数据仓库中高效提取、处理和分析数据
  • 熟练掌握数据可视化工具（如Quicksight），能够将复杂数据转化为直观易懂的图表和仪表板
  • 具备强大的业务理解能力和沟通技巧，能够将技术分析结果转化为非技术人员可理解的商业语言

申请策略

  • 在申请和面试中，强调您对“用数据改善客户和卖家体验”这一使命的热情
  • 提前研究亚马逊的领导力准则，思考如何将您的经历与之结合
  • 重点突出8年以上使用SQL和Python处理复杂数据、构建自动化报告/仪表板的具体项目经验，量化成果
  • 详细描述与业务团队合作，将数据分析转化为商业洞察并推动流程改进的成功案例
  • 展示在大型数据仓库环境（如AWS Redshift, Teradata等）下的工作经验和技术栈
  • 深化对亚马逊全球开店业务模式的理解，提前了解跨境电商的常见指标和挑战
  • 如果对Quicksight不熟悉，可以提前学习同类BI工具（如Tableau, Power BI）的核心功能
  • 准备1-2个能体现从复杂数据中挖掘商业价值、并推动决策的完整数据分析案例

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，确保逻辑清晰
  • 在回答中不仅要讲技术实现，更要突出业务理解、问题拆解和最终产生的商业价值
  • 对于行为类问题，可以结合亚马逊的领导力准则（如“客户至上”、“刨根问底”、“远见卓识”）来组织答案
  • 请描述一个你处理过的最复杂的数据分析项目，你是如何设计分析框架并最终得出影响业务的结论的？
  • 当业务方提出一个模糊的数据需求时，你通常会如何沟通以明确其真正的业务问题？
  • 请举例说明你如何使用SQL和Python协作解决一个具体的数据处理或分析难题
  • 你如何评估和构建一套衡量业务健康度的核心指标（Metrics Framework）？
  • 请分享一次你通过数据分析发现了一个被忽略的业务机会或风险，并推动改变的经历

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