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Sr. Business Intelligence Engineer, WWGS EM Central Ops
Sr. Business Intelligence Engineer, WWGS EM Central Ops
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公BI工程师
BI工程师
Sql
商业智能
实验设计
数据分析
数据可视化
数据挖掘
机器学习
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
全球业务+高阶数据决策岗，技术主流、成长性强，但工作强度与办公弹性未披露。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.3万
比BI工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 220 个在招
市场机会
选择不多
上海 · BI工程师 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位属于亚马逊全球开店亚洲新兴业务团队，负责用大型复杂数据、战略分析和预测支持业务增长与卖家体验提升
你需要影响全球高级管理层、协调跨国团队并推动中长期数据与产品举措落地
最低要求
年以上担任数据分析师、数据工程师、商业智能分析师或相关职位的工作经验
年以上 SQL 使用经验
具备通过编程提取、转换和清洗大型（多TB）数据集的经验
具备脚本自动化经验（如 Python）和高级 SQL 技能
具备信息检索、数据科学、机器学习和数据挖掘的理论与实践经验
工作职责
处理大型、复杂的数据解决方案，开展战略分析与洞察生成，推动中长期举措以提升卖家体验并加速全球开店业务增长
建立与客户（卖家和业务团队）协作的全面有效机制，识别问题并成功影响全球高级领导层，推动可规模化解决方案并及时产生可衡量的业务影响
与全球对口团队、领导层和业务团队紧密合作与复盘，基于数据驱动指标确定路线图优先级和资源分配
持续改进现有流程，确保全球团队、新兴业务中央运营团队与本地领导团队之间沟通顺畅
基于数据洞察定义并持续塑造策略
使用 Excel、SQL、Python 和仪表盘管理数据，确定新产品/项目采用的目标卖家/选品
通过识别历史数据与趋势进行预测
优先资格
有直接与业务利益相关方合作、在数据与业务需求之间进行转化的经验
有管理、分析并向高级领导层沟通结果的经验
有 AWS 技术使用经验
有实验设计和统计分析结果的理论与实践经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接服务全球开店业务，数据工作与卖家增长、产品发布和商业决策强相关，业务影响力清晰
- 可接触多TB级复杂数据、AWS、机器学习/数据挖掘等主流技术栈，技术广度较好
- 需要与全球高级领导层协作，有利于积累跨国沟通、战略分析和项目推进经验
- 岗位聚焦中长期举措与机制建设，不是单纯取数，成长空间较明确
- 需要同时具备数据技术、业务判断和项目管理能力，综合要求高
- JD未披露办公模式与工作节奏，实际WLB和跨时区会议安排需提前确认
- 适合有多年BI/数据分析经验、能在模糊环境中主动定义问题，并希望通过数据影响全球业务决策的资深候选人
缺点 / 挑战
- JD强调模糊环境、复杂利益相关方和全球协作，沟通与推动难度较高
角色解读
- 可沿资深BI/数据科学/分析专家路线发展，承担更复杂的数据产品与战略决策
- 也可转向业务分析管理、中央运营或全球项目管理岗位，扩大跨区域影响力
- 在全球化业务中积累卖家增长、产品发布和跨国协作经验，提升职业稀缺性
- 面向亚马逊全球开店新兴业务，搭建和优化大型复杂数据解决方案，输出战略分析与业务洞察
- 围绕卖家体验和业务增长，推动中长期数据、产品/项目举措落地并衡量业务影响
- 与全球对口团队、业务团队和高级领导层协作，基于数据确定路线图优先级与资源分配
- 使用 Excel、SQL、Python 和仪表盘进行数据管理、目标卖家/选品识别与趋势预测
- 扎实的 SQL 与 Python 能力，能处理多TB级数据的提取、清洗、转换和自动化
- 具备商业智能、数据分析、数据科学/机器学习/数据挖掘的理论与实践
- 能把数据洞察转化为业务策略，并用清晰沟通影响全球高级管理层
- 具备跨文化、跨团队项目推进能力，能在模糊环境中做判断和取舍
申请策略
- 简历和面试中尽量用业务结果说话，说明分析如何影响卖家体验或增长决策
- 关注岗位对全球协作和模糊环境的要求，准备跨文化沟通与利益相关方管理案例
- 突出多TB级数据提取、清洗、转换和自动化经验，量化数据规模与处理效率提升
- 展示用 SQL/Python/Excel/BI仪表盘支持业务策略、产品发布或增长项目的案例
- 强调与高级管理层、全球/跨职能团队协作并推动落地的经历
- 若有AWS、机器学习、数据挖掘、实验设计或预测建模经验，建议单独列出
- 强化高级SQL与Python数据管道自动化能力，准备可讲述的性能优化案例
- 补充实验设计、统计分析和预测建模的项目表达，匹配加分项
面试指南
- 用STAR结构讲清背景、问题、你的分析路径、关键取舍和业务结果
- 对技术问题按“数据规模—方案设计—实现细节—质量校验—业务影响”展开
- 对协作问题强调利益相关方地图、共识机制、指标对齐和复盘闭环
- 请介绍一个你用复杂数据解决业务问题并影响高级管理层的案例
- 面对多TB级数据和不明确需求，你如何设计数据方案并保证交付质量？
- 你如何与全球业务团队、技术团队和领导层对齐优先级与资源？
- 请说明你使用SQL/Python做自动化、预测或仪表盘建设的实际项目
- 当数据结论与业务方直觉冲突时，你如何推动决策？
职位点评
薪资福利72
成长发展85
工作生活55
使命价值78
薪资福利
72中等
JD未披露薪资和福利信息，但资深BI岗位通常对应较高市场薪酬；具体薪酬结构需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–6.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及复杂数据解决方案、战略分析、机器学习/数据挖掘与全球业务决策，能积累高影响力BI经验；但JD未明确培训或晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Excel、AWS、机器学习、数据挖掘、数据可视化
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，WLB与通勤需在沟通中确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
全球开店业务帮助中国企业出海，岗位通过数据提升卖家体验与业务增长，具有明确业务价值；JD也强调数据科学/AWS等技术应用。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号帮助个人和企业提升销量并触达全球新客户、支持本地卖家成功与增长、成为各类中国企业走向全球的首选
创新程度积极采用新技术
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