Brasil
Bunge
Amazon
Analista de Business Intelligence, AMZL PSX
Brasil
Osasco, São Paulo, Brazil
PythonSQLAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Amazon é a empresa mais focada no cliente do mundo. Precisamos de pessoas excepcionalmente talentosas, brilhantes e motivadas que sejam apaixonadas por fazer a coisa certa.
Estamos procurando um Analista de Business Intelligence para se juntar à equipe de Precificação e Pagamentos dentro da organização de Last Mile Brasil da Amazon, como parte da organização de Estratégia e Experiência do Parceiro (PSX). Esta função é responsável pelo design, desenvolvimento e manutenção de soluções de inteligência de dados, mecanismos automatizados e frameworks analíticos que garantem a precisão da precificação, a confiabilidade dos pagamentos e a saúde financeira em todos os programas de parceiros de entrega — EDSP (External Delivery Service Provider), AMPL (Amazon Partner Logistics) e AMXL (Amazon Extra Large).
Como um Contribuidor Individual, você será a espinha dorsal de dados e automação da função de Pagamentos e Precificação — construindo pipelines, dashboards, mecanismos de reconciliação e ferramentas de autoatendimento que eliminam processos manuais, reduzem erros de pagamento e fornecem visibilidade em tempo real das operações financeiras. Você fará uma parceria próxima com Especialistas de Pagamentos, Especialistas de Precificação, Finanças e Operações para transformar dados complexos em inteligência acionável.
Esta função se reporta diretamente ao Gerente de Precificação e Pagamentos e trabalha de forma multifuncional com Finanças, Operações, Tecnologia e equipes voltadas para parceiros.
Esta posição está baseada em um escritório da AMZL.
Se você é apaixonado por construir soluções de dados inteligentes, automatizar processos complexos e impulsionar a precisão financeira por meio de análises, venha se juntar à nossa equipe.
Sobre a equipe
O Analista de Business Intelligence faz parte da equipe de Precificação e Pagamentos, parte da organização de Estratégia e Experiência do Parceiro (PSX) da Amazon Logistics. A função de Precificação e Pagamentos é responsável por um dos pilares centrais da PSX: "Precisão de precificação, eficácia de incentivos e confiabilidade de pagamentos: garantindo saúde financeira e confiança em todos os canais de entrega."
A equipe gerencia modelos de precificação, ciclos de pagamento, estruturas de incentivo e resolução de disputas para mais de 30 parceiros de logística em todo o Brasil. O Analista de BI é o motor técnico dessa função — construindo a infraestrutura de dados, automações e inteligência que permitem à equipe operar em escala com precisão e velocidade.
Principais responsabilidades do cargo
- Projetar, construir e manter pipelines de dados automatizados e processos ETL que suportam a reconciliação de pagamentos, validação de precificação e relatórios financeiros em todos os programas de parceiros
- Desenvolver e manter consultas, visualizações e procedimentos armazenados baseados em SQL para extrair, transformar e analisar conjuntos de dados operacionais e financeiros em larga escala
- Construir e manter dashboards e mecanismos de relatórios (QuickSight, Tableau ou equivalente) fornecendo visibilidade em tempo real do status do pagamento, precisão da precificação, disputas e KPIs financeiros
- Criar mecanismos de reconciliação automatizados que identifiquem discrepâncias de pagamento, erros de precificação e anomalias antes que afetem os parceiros — reduzindo a intervenção manual e melhorando a confiança
- Desenvolver ferramentas analíticas de autoatendimento que permitam à equipe de Pagamentos e Precificação acessar insights sem a necessidade de solicitações ad hoc
- Automatizar relatórios recorrentes e processos manuais, impulsionando ganhos de eficiência em toda a função de Pagamentos e Precificação
- Realizar análises aprofundadas sobre ciclos de pagamento, padrões de disputa, eficácia de incentivos e desempenho de modelos de precificação para apoiar a tomada de decisão baseada em dados
- Construir mecanismos de alerta e tratamento de exceções que sinalizem proativamente problemas (por exemplo, atrasos de pagamento, inconsistências de precificação, volumes incomuns de disputas)
- Colaborar com as equipes de Tecnologia e Engenharia para definir requisitos de dados, validar fontes de dados e garantir a qualidade e integridade dos dados
- Apoiar o desenvolvimento de modelos de precificação e simulações de incentivos, fornecendo análise de dados históricos, modelagem de cenários e projeções de impacto
- Documentar todas as soluções de dados, pipelines e mecanismos com especificações técnicas claras e runbooks operacionais
- Apresentar descobertas analíticas e propostas de automação aos stakeholders, traduzindo soluções técnicas em valor de negócio
Um dia na vida
Seu dia começa verificando os monitores de saúde automatizados que você construiu para o pipeline de pagamentos. Um alerta é disparado — um lote de pagamentos de parceiros AMPL mostra uma discrepância de 3% em relação aos valores esperados. Você mergulha na consulta SQL que alimenta o motor de reconciliação, identifica um atraso na fonte de dados de uma reestruturação de rota e aplica uma correção antes que o ciclo de pagamento seja encerrado.
No meio da manhã, você participa de uma reunião com os Especialistas de Pagamentos para revisar um novo mecanismo automatizado de detecção de disputas que você está pilotando. Os resultados iniciais são promissores: 40% das disputas que anteriormente exigiam revisão manual agora são auto-classificadas e roteadas, economizando mais de 15 horas por semana.
Antes do almoço, você finaliza um novo dashboard QuickSight para a equipe de Precificação — ele visualiza a eficácia dos incentivos entre os segmentos de parceiros, mostrando quais estruturas de incentivo impulsionam o melhor desempenho de entrega por Real investido. Você apresenta ao Especialista de Precificação os filtros de autoatendimento e as capacidades de drill-down.
Após o almoço, você se aprofunda em uma solicitação do Gerente de Excelência Operacional: eles precisam de dados históricos de pagamento cruzados com o desempenho do Scorecard do parceiro para validar uma hipótese sobre a correlação entre pontualidade de pagamento e qualidade de entrega. Você constrói a consulta, visualiza os resultados e compartilha um resumo com suas descobertas.
No final da tarde, você trabalha na sua prioridade atual do sprint: automatizar o resumo mensal de pagamentos de parceiros que atualmente leva 8 horas de trabalho manual. Você está construindo um script Python que extrai de três fontes de dados, reconcilia automaticamente e gera a saída formatada — meta: zero horas manuais a partir do próximo mês.
Você encerra o dia documentando o novo pipeline que implantou esta semana e atualizando o roadmap de automação da equipe com as prioridades do próximo trimestre.
Nossa cultura inclusiva capacita os Amazonianos a entregar os melhores resultados para nossos clientes. Se você tem uma deficiência e precisa de uma acomodação ou ajuste no local de trabalho durante o processo de candidatura e contratação, incluindo suporte para o processo de entrevista ou integração, visite amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations para mais informações. Se o país/região para o qual você está se candidatando não estiver listado, entre em contato com seu Parceiro de Recrutamento.
Qualificações Básicas
- Bacharelado em Ciência da Computação, Ciência da Informação, Tecnologia da Informação, Engenharia, Matemática, Física ou área relacionada
- Conhecimento em escrita e otimização de consultas SQL em um ambiente de negócios com conjuntos de dados complexos e em larga escala
- Experiência em construção de pipelines de dados ou processos ETL automatizados
- Experiência com ferramentas de relatórios e visualização de dados como Quick Sight / Tableau / Power BI ou outros pacotes de BI
- Experiência com linguagens de script de dados (por exemplo, SQL, Python, R ou equivalente) ou software estatístico/matemático (por exemplo, R, SAS, Matlab ou equivalente)
- Experiência em traduzir necessidades do cliente em requisitos de negócios
- Experiência que inclui fortes habilidades analíticas, atenção aos detalhes e habilidades de comunicação eficazes, ou experiência em SQL Server / MySQL
- Experiência em comunicar conceitos técnicos para públicos não técnicos
- Experiência em habilidades de comunicação e apresentação, tanto escritas quanto verbais em Português e Inglês
Qualificações Preferenciais
- Experiência em Amazon Redshift e outras tecnologias AWS
- Experiência em serviços financeiros, pagamentos ou e-commerce
- Experiência na criação de alarmes automatizados, relatórios e métricas de KPI para gerenciamento de planta
- Conhecimento em finanças, contabilidade, negócios ou área relacionada focada em análise
- Experiência trabalhando com Git ou um sistema de controle de versão distribuído equivalente
- Experiência em gerenciamento de programas, logística, operações, cadeia de suprimentos, transporte ou equivalente
- Experiência em automatizar tarefas rotineiras
- Conhecimento em data warehousing e modelagem de dados
- Mestrado em Matemática, Estatística, Ciência da Computação ou área científica relacionada, ou Mestrado ou equivalente e 2+ anos de experiência como cientista de dados
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