Bunge
Amazon
Business Intelligence Analyst, AMZL PSX
Über die Stelle
Amazon ist das kundenorientierteste Unternehmen der Welt. Wir suchen außergewöhnlich talentierte, kluge und engagierte Mitarbeiter, die mit Leidenschaft das Richtige tun.
Wir suchen einen Business Intelligence Analysten für das Team Pricing & Payments innerhalb der Organisation Amazon Last Mile Brazil, als Teil der Partner Strategy & Experience (PSX) Organisation. Diese Rolle verantwortet das Design, die Entwicklung und die Wartung von Datenintelligenzlösungen, automatisierten Mechanismen und analytischen Frameworks, die Preisgenauigkeit, Zahlungssicherheit und finanzielle Gesundheit über alle Lieferpartnerprogramme hinweg gewährleisten — EDSP (External Delivery Service Provider), AMPL (Amazon Partner Logistics) und AMXL (Amazon Extra Large).
Als Individual Contributor sind Sie das Daten- und Automatisierungs-Backbone der Payments & Pricing-Funktion — Sie erstellen Pipelines, Dashboards, Abgleichmechanismen und Self-Service-Tools, die manuelle Prozesse eliminieren, Zahlungsfehler reduzieren und Echtzeit-Transparenz über Finanzoperationen bieten. Sie arbeiten eng mit Payments Specialists, Pricing Specialists, Finance und Operations zusammen, um komplexe Daten in umsetzbare Intelligenz umzuwandeln.
Diese Position berichtet direkt an den Pricing & Payments Manager und arbeitet kross-funktional mit Finance, Operations, Technology und partnerorientierten Teams zusammen.
Diese Position ist an einem AMZL-Büro angesiedelt.
Wenn Sie eine Leidenschaft für die Entwicklung intelligenter Datenlösungen, die Automatisierung komplexer Prozesse und die Steigerung finanzieller Präzision durch Analysen haben, dann kommen Sie zu unserem Team.
Über das Team
Der Business Intelligence Analyst ist Teil des Pricing & Payments Teams, das zur Organisation Partner Strategy & Experience (PSX) von Amazon Logistics gehört. Die Pricing & Payments-Funktion verantwortet eine der Kernsäulen von PSX: "Preisgenauigkeit, Anreizeffektivität und Zahlungssicherheit: Gewährleistung der finanziellen Gesundheit und des Vertrauens über alle Lieferkanäle hinweg."
Das Team verwaltet Preismodelle, Zahlungszyklen, Anreizstrukturen und die Streitbeilegung für über 30 Logistikpartner in ganz Brasilien. Der BI Analyst ist die technische Triebkraft dieser Funktion — er erstellt die Dateninfrastruktur, Automatisierungen und Intelligenz, die es dem Team ermöglichen, mit Präzision und Geschwindigkeit in großem Maßstab zu operieren.
Hauptaufgaben
- Entwerfen, Erstellen und Warten von automatisierten Datenpipelines und ETL-Prozessen, die den Zahlungsabgleich, die Preisvalidierung und die Finanzberichterstattung über alle Partnerprogramme hinweg unterstützen
- Entwickeln und Warten von SQL-basierten Abfragen, Views und Stored Procedures zum Extrahieren, Transformieren und Analysieren von groß angelegten operativen und finanziellen Datensätzen
- Erstellen und Warten von Dashboards und Berichtsmechanismen (QuickSight, Tableau oder Gleichwertiges), die Echtzeit-Transparenz über Zahlungsstatus, Preisgenauigkeit, Streitigkeiten und finanzielle KPIs bieten
- Erstellen von automatisierten Abgleichmechanismen, die Zahlungsdiskrepanzen, Preisfehler und Anomalien identifizieren, bevor sie Partner beeinträchtigen — manuelle Eingriffe reduzieren und Vertrauen verbessern
- Entwickeln von Self-Service-Analyse-Tools, die es dem Payments- und Pricing-Team ermöglichen, Einblicke zu erhalten, ohne Ad-hoc-Anfragen stellen zu müssen
- Automatisieren wiederkehrender Berichte und manueller Prozesse, um Effizienzgewinne in der Payments & Pricing-Funktion zu erzielen
- Durchführen von Deep-Dive-Analysen zu Zahlungszyklen, Streitfallmustern, Anreizeffektivität und Preismodell-Performance zur Unterstützung datengesteuerter Entscheidungsfindung
- Erstellen von Alarm- und Ausnahmemanagement-Mechanismen, die proaktiv Probleme melden (z. B. Zahlungsverzögerungen, Preisinkonsistenzen, ungewöhnliche Streitfallvolumen)
- Zusammenarbeit mit Technologie- und Engineering-Teams zur Definition von Datenanforderungen, Validierung von Datenquellen und Sicherstellung von Datenqualität und -integrität
- Unterstützung der Entwicklung von Preismodellen und Anreizsimulationen durch Bereitstellung von historischen Datenanalysen, Szenariomodellierung und Auswirkungsanalysen
- Dokumentieren aller Datenlösungen, Pipelines und Mechanismen mit klaren technischen Spezifikationen und operativen Runbooks
- Präsentieren von Analyseergebnissen und Automatisierungsvorschlägen für Stakeholder, wobei technische Lösungen in Geschäftswert übersetzt werden
Ein Tag im Leben
Ihr Tag beginnt mit der Überprüfung der automatisierten Gesundheitsmonitore, die Sie für die Zahlungs-Pipeline erstellt haben. Ein Alarm wird ausgelöst — eine Charge von AMPL-Partnerzahlungen zeigt eine 3% Diskrepanz gegenüber den erwarteten Werten. Sie tauchen in die SQL-Abfrage ein, die die Abgleich-Engine betreibt, identifizieren eine Datenquellenverzögerung aufgrund einer Routen- Umstrukturierung und beheben das Problem, bevor der Zahlungszyklus endet.
Am Vormittag nehmen Sie an einem Sync mit den Payments Specialists teil, um einen neuen automatisierten Mechanismus zur Erkennung von Streitfällen zu besprechen, den Sie gerade pilotieren. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend: 40% der Streitfälle, die zuvor eine manuelle Überprüfung erforderten, werden nun automatisch klassifiziert und weitergeleitet, was 15+ Stunden pro Woche einspart.
Vor dem Mittagessen finalisieren Sie ein neues QuickSight-Dashboard für das Pricing-Team — es visualisiert die Anreizeffektivität über Partnersegmente hinweg und zeigt, welche Anreizstrukturen die beste Lieferleistung pro investiertem Real erzielen. Sie führen den Pricing Specialist durch die Self-Service-Filter und Drill-down- Funktionen.
Nach dem Mittagessen vertiefen Sie sich in eine Anfrage des Ops Excellence Managers: Sie benötigen historische Zahlungsdaten, die mit der Leistung der Partner-Scorecards abgeglichen sind, um eine Hypothese über die Korrelation zwischen pünktlichen Zahlungen und Lieferqualität zu validieren. Sie erstellen die Abfrage, visualisieren die Ergebnisse und teilen Ihre Erkenntnisse in einem Briefing mit.
Am späten Nachmittag arbeiten Sie an Ihrer aktuellen Sprint-Priorität: der Automatisierung der monatlichen Partnerzahlungszusammenfassung, die derzeit 8 Stunden manuelle Arbeit erfordert. Sie erstellen ein Python-Skript, das aus drei Datenquellen zieht, automatisch abgleicht und die formatierte Ausgabe generiert — Ziel: null manuelle Stunden ab nächstem Monat.
Sie schließen den Tag mit der Dokumentation der neuen Pipeline, die Sie diese Woche bereitgestellt haben, und der Aktualisierung der Automatisierungs-Roadmap des Teams mit den Prioritäten für das nächste Quartal.
Unsere inklusive Kultur befähigt Amazoner, die besten Ergebnisse für unsere Kunden zu erzielen. Wenn Sie eine Behinderung haben und eine barrierefreie Gestaltung des Arbeitsplatzes oder eine Anpassung während des Bewerbungs- und Einstellungsprozesses benötigen, einschließlich Unterstützung für das Vorstellungs- oder Onboarding-Verfahren, besuchen Sie bitte amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations für weitere Informationen. Wenn das Land/die Region, in der Sie sich bewerben, nicht aufgeführt ist, wenden Sie sich bitte an Ihren Recruiting Partner.
Grundqualifikationen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationswissenschaft, Informationstechnologie, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Kenntnisse im Schreiben und Optimieren von SQL-Abfragen in einer geschäftlichen Umgebung mit großen, komplexen Datensätzen
- Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines oder automatisierten ETL-Prozessen
- Erfahrung mit Berichts- und Datenvisualisierungstools wie Quick Sight / Tableau / Power BI oder anderen BI-Paketen
- Erfahrung mit Daten-Skriptsprachen (z. B. SQL, Python, R oder Gleichwertiges) oder statistischer/mathematischer Software (z. B. R, SAS, Matlab oder Gleichwertiges)
- Erfahrung in der Übersetzung von Kundenbedürfnissen in Geschäftsanforderungen
- Erfahrung, die starke analytische Fähigkeiten, Liebe zum Detail und effektive Kommunikationsfähigkeiten umfasst, oder Erfahrung in SQL Server/MySQL
- Erfahrung in der Kommunikation technischer Konzepte an nicht-technische Zielgruppen
- Erfahrung in Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, sowohl schriftlich als auch mündlich auf Portugiesisch und Englisch
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Amazon Redshift und anderen AWS-Technologien
- Erfahrung im Finanzdienstleistungs-, Zahlungs- oder E-Commerce-Bereich
- Erfahrung in der Erstellung von automatisierten Alarmen, Berichten und KPI-Metriken für das Anlagenmanagement
- Kenntnisse in Finanzen, Rechnungswesen, Wirtschaft oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf Analytik
- Erfahrung mit Git oder einem gleichwertigen verteilten Versionskontrollsystem
- Erfahrung in Programmmanagement, Logistik, Betrieb, Lieferkette, Transport oder Gleichwertiges
- Erfahrung in der Automatisierung von Routineaufgaben
- Kenntnisse in Data Warehousing und Datenmodellierung
- Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik oder einem verwandten wissenschaftlichen Bereich oder Master-Abschluss oder Gleichwertiges und 2+ Jahre Erfahrung als Data Scientist
