In sintesi
- Mansioni: Analizza dati per migliorare le performance della catena di approvvigionamento di Amazon.
- Azienda: Amazon, leader globale nel commercio elettronico e nella logistica.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e ambiente di lavoro inclusivo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di apprendimento continuo e innovazione.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con analisi dati che impattano l'esperienza del cliente.
- Qualifiche: Laurea in Matematica, Ingegneria o esperienza equivalente in analisi dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 60000 - 80000 € per anno.
Operational Excellence Analyst , Global Operational Excellence
The Operational Excellence Analyst in Global Operational Excellence (GOX) drives data-driven performance improvements across Amazon’s EU Inbound Supply Chain operating in a cross-functional environment with Cross Dock and Fulfillment Center Operations, Transportation, Analytics, and Planning Systems teams.
This role owns the technical analysis and automation behind regional Inbound Speed and Delivery Estimate Accuracy (DEA) metrics.
You will build scalable data pipelines, write production-grade SQL against petabyte-scale warehouses, and develop analytical tooling to identify, quantify, and eliminate placement defects, transportation disruptions, and supply chain backlog connecting systemic root causes to shop-floor impact and customer delivery outcomes.
You will develop automated monitoring systems, statistical models, and simulation frameworks to surface improvement opportunities before they impact customers.
Your work will span from exploratory data analysis on large-scale datasets to building self-service tools that enable business partners to make data-driven decisions in real time.
The role requires deep technical proficiency in data extraction, transformation, and analysis combined with the ability to translate complex findings into actionable recommendations for senior leadership.
You will design and implement end-to-end analytical solutions: from raw data ingestion through insight delivery, working across Andes/Redshift, Athena, S3, Python automation, and visualization platforms.
We are seeking a technically strong specialist with passion for data engineering, process improvement, and operational analytics someone who can independently mine complex datasets, identify systemic patterns, and drive measurable improvements to customer delivery experience across EU marketplace.
- Key job responsibilities
- Own the data infrastructure behind Inbound Speed and DEA metric reporting building automated ETL pipelines, scheduled queries, and alerting mechanisms
- Write advanced SQL (window functions, CTEs, recursive queries, query optimization) against large-scale data warehouses (Andes/Redshift, Athena) to perform root cause analysis on placement and transportation defects
- Develop Python-based automation for data processing, anomaly detection, and reporting workflows reducing manual intervention and accelerating insight delivery
- Build statistical models to quantify the impact of transportation disruptions, supply chain backlog, and placement deficiencies on customer delivery promises
- Design and maintain dashboards and self-service analytical tools (Quick Sight, automated reports) enabling stakeholders to detect problems ahead of customer impact
- Drive the process improvement roadmap with data-backed proposals influencing decision-making at all levels through rigorous quantitative analysis
- Perform large-scale data mining across multiple database systems (Redshift, Athena, Dynamo DB) to identify patterns in transship flows, delivery accuracy, and network performance
- Collaborate with technology teams to translate analytical findings into system requirements, new features, and configuration changes
- Develop and document automated data quality checks and monitoring frameworks for critical operational metrics
- Act as technical enabler for front-line teams building tools that surface defects, identify root causes, and track corrective action effectiveness
- A day in the life
- Write and optimize complex SQL queries across multiple data sources to investigate why customer delivery promises were missed —tracing issues back to specific products, warehouses, or shipping routes
- Build and maintain Python scripts that automate daily/weekly data pulls, transformations, and reporting deliverables
- Collaborate with Business Intelligence Engineers, Program Managers, and Finance Analysts to develop scalable metrics frameworks
- Perform deep-dive investigations on specific shipments or orders, then scale findings using statistical methods to quantify network-wide impact
- Translate operational challenges raised by business teams into structured analytical problems — designing technical solutions that address the root cause, not just the symptom
- Partner with tech teams to define data requirements and validate system changes through pre/post analysis
- Present data-driven recommendations to senior leadership with clear quantification of customer and cost impact
- Develop and maintain scheduled data transformation jobs for automated reporting
- Monitor automated alerting systems and triage emerging operational issues using real-time data
- About the team
The Global Operational Excellence (GOX) team drives operational improvements across Amazon’s EU fulfillment network and ROW.
We work at the intersection of technology and operations to optimize how inventory is placed, moved, and delivered reducing costs while improving customer experience.
Our team leverages large-scale data analysis, automation, and cross-functional collaboration to solve complex supply chain challenges across Inbound Speed, Delivery Estimate Accuracy (DEA), and network performance.
- Basic Qualifications
- Bachelor's degree or equivalent qualification in Math, Engineering, Science or Business
- Experience in ETL management/data pipeline
- Experience with reporting and Data Visualization tools such as Quick Sight / Tableau / Power BI or other BI packages
- Experience working with operations and business teams to communicate problem impacts and understand business requirements
- Experience in creating process improvements with automation and analysis, or experience in building financial and operational reports/data sets that inform business decision-making
- Experience in data warehouse technical architectures, data modeling, infrastructure components, ETL/ ELT and reporting/analytic tools and environments, data structures and hands-on SQL coding
- Experience in data analytics, business intelligence, or data engineering within operations/supply chain
- Python programming experience writing scripts for data manipulation (pandas, numpy), automation (boto3, scheduling), and basic statistical analysis
- Preferred Qualifications
- Master's degree or above in supply chain management, operations, engineering, analytics or related field
- Experience with AWS technologies like Redshift, S3, AWS Glue, EMR, Kinesis, Fire Hose, Lambda, and IAM roles and permissions
- Knowledge of supply chain management concepts - forecasting, planning, sourcing, optimization and logistics or equivalent
- Experience with statistical methods (e. g., A/B Testing, Regression)
- Experience in logistics, transportation, supply chain, import/export operations, or data entry/data administration
- Experience in automation or monitoring frameworks, deployment or development
- Experience in written and verbal communication with the ability to present complex technical information in a clear and concise manner to executives and non-technical leaders
Amazon is an equal opportunities employer.
We believe passionately that employing a diverse workforce is central to our success.
We make recruiting decisions based on your experience and skills.
We value your passion to discover, invent, simplify and build.
Protecting your privacy and the security of your data is a longstanding top priority for Amazon.
Please consult our Privacy Notice to know more about how we collect, use and transfer the personal data of our candidates.
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers.
If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon. jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information.
The minimum gross base salary for this position is listed below.
The base salary listed corresponds to working on a full-time basis.
For part-time hours, the salary will be pro-rated.
Amazon reserves the right to offer a higher salary and/or level, depending on the candidate's skills, competencies, and experience.
Amazon's package may include a sign on payment.
In addition, the candidate may be eligible to participate in a restricted stock unit scheme operated independently by Amazon. com Inc. in USA.
Your recruiting team will share final salary and any restricted stock unit scheme if applicable, depending on skills and requirements.
In addition to statutory benefits, and those applicable to the relevant CBA, company supplementary benefits may apply subject to further terms.
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
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Operational Excellence Analyst , Global Operational Excellence datore di lavoro: Amazon
Amazon è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo nel cuore dell'Europa. I dipendenti hanno accesso a opportunità di crescita professionale attraverso progetti innovativi che utilizzano tecnologie all'avanguardia, come AWS e strumenti di analisi avanzati. La cultura aziendale inclusiva promuove la diversità e l'innovazione, permettendo a ciascun membro del team di contribuire attivamente al miglioramento delle operazioni e dell'esperienza del cliente.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Operational Excellence Analyst , Global Operational Excellence
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Amazon
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Amazon! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Operational Excellence Analyst , Global Operational Excellence
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Amazon. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Amazon. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Amazon
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.