Analytics Specialist

الأدوار والمسؤوليات

إنشاء وقيادة مفاهيم خدمة القيمة المضافة على أساس متطلبات العملاء والسوق لتلبية معايير الصناعة.

تطوير شراكات قوية ذات قيمة مضافة وإدارة شركات الطرف الثالث.

العمل مع فرق داخل الدولة لإنشاء خطط تطوير لتطوير منتج أو خدمة جديدة، وتنفيذ خطط المشروع لإطلاق ميزات جديدة، ودمج استراتيجيات التسويق والترويج

إدارة المشاريع التجريبية لاختبار الخدمات الجديدة وطرح الخدمات المتفاوض عليها في جميع أنحاء البلاد، وتحسين عروض خدماتنا باستمرار

الحصول على فهم شامل لفئة المنتج والموسمية ومراقبة ملاحظات العملاء وتطورات البائعين باستمرار

يوم في الحياة

ستكون مقيمًا في أحد مواقعنا. يتيح لك التواجد في الموقع البقاء على مقربة من كل جزء من عملية التسليم ويعني أن لديك رؤية واضحة لكل شيء لتوجيه شركائنا اللوجستيين. ستعتني بجميع عناصر علاقات شركائنا، من الحصول على العقود إلى متابعة الأداء.

يتعلق هذا الدور بالتواصل الواضح. ستكون على اتصال يومي بالشركاء الذين تديرهم للتأكد من أن لديهم كل ما يحتاجون إليه لتنفيذ عمليات التسليم في الوقت المحدد.

نبذة عن الفريق

تتولى شركة أمازون لوجيستكس (AMZL) مهام التوصيل "للميل الأخير" بالشراكة مع شركات التوزيع التابعة لجهات خارجية. نحن نستخدم التفكير الإبداعي ومبادرات التحسين المستمر لإيصال ملايين المنتجات المادية إلى أيدي عملائنا. هدفنا هو جعل تجربة التوصيل لعملائنا سلسة قدر الإمكان وطرح حلول التوصيل العالمية لأحدث مفاهيمنا.

المؤهلات الأساسية

مهارات SQL المتقدمة إلزامية
خبرة لا تقل عن 3 سنوات في تطوير الاتفاقيات التجارية والتفاوض عليها وتنفيذها
خبرة لا تقل عن 3 سنوات في إدارة المنتجات أو البرامج أو تطوير الأعمال
خبرة في تفسير البيانات وتقديم توصيات الأعمال
خبرة في قيادة استراتيجية خارطة الطريق والتنفيذ على أرض الواقع والتنقل عبر أصحاب المصلحة
خبرة في العمل عبر الفرق الوظيفية وأصحاب المصلحة الكبار
مهارات الكتابة والتواصل الفعالة عبر البريد الإلكتروني
مهارات متوسطة في تحليل البيانات وبرنامج Excel

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

1. تحليل البيانات والمهارات الإحصائية
الكفاءة في استخدام الأساليب الإحصائية لتحليل وتفسير مجموعات البيانات.
القدرة على تطبيق تقنيات مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات والنمذجة التنبؤية لحل مشاكل الأعمال.
فهم قوي للبرامج والأدوات الإحصائية (على سبيل المثال، R وSAS وSPSS).
2. تصور البيانات
الخبرة في إنشاء تمثيلات مرئية للبيانات من خلال الرسوم البيانية والمخططات ولوحات المعلومات.
الكفاءة في أدوات تصور البيانات مثل Tableau أو Power BI أو Google Data Studio لتقديم الأفكار بوضوح وفعالية.
3. إدارة البيانات وتنظيفها
القدرة على تنظيف البيانات الأولية ومعالجتها مسبقًا وتنظيمها لضمان دقتها وإمكانية استخدامها للتحليل.
الخبرة في التعامل مع البيانات واستخدام أدوات مثل SQL أو Excel أو Python لمعالجة البيانات.
4. مهارات Excel المتقدمة
الخبرة في استخدام وظائف Excel (على سبيل المثال، VLOOKUP وجداول البيانات المحورية والماكرو وحزمة أدوات تحليل البيانات) لمعالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.
معرفة ميزات Excel المتقدمة للأتمتة وتصور البيانات.
5. الفطنة التجارية
فهم كيفية تأثير التحليلات على استراتيجيات العمل والعمليات.
القدرة على مواءمة جهود تحليل البيانات مع أهداف العمل والأولويات، وضمان رؤى قابلة للتنفيذ تؤدي إلى القيمة.
6. حل المشكلات والتفكير النقدي
مهارات التفكير التحليلي القوية للتعامل مع مشاكل العمل المعقدة بعقلية مدفوعة بالبيانات.
القدرة على تحليل المشاكل المعقدة، وتحديد القضية الأساسية، والتوصية بحلول مدفوعة بالبيانات.
7. معرفة قواعد البيانات والاستعلام
إتقان لغة الاستعلام SQL أو لغات الاستعلام الأخرى لاستخراج البيانات ومعالجتها من قواعد البيانات العلائقية.
الإلمام بأنظمة إدارة قواعد البيانات (على سبيل المثال، MySQL وPostgreSQL وMicrosoft SQL Server).
8. مهارات البرمجة
معرفة لغات البرمجة، مثل Python أو R، لأتمتة مهام تحليل البيانات، وتشغيل النماذج الإحصائية، وتطوير حلول مخصصة.
المعرفة بمكتبات وأطر تحليل البيانات (على سبيل المثال، Pandas وNumPy وSciPy وMatplotlib لـ Python).

9. التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية (اختياري)

فهم تقنيات التعلم الآلي وكيف يمكن استخدامها للتنبؤ بالاتجاهات أو السلوكيات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.

الخبرة في استخدام أدوات مثل Scikit-learn أو TensorFlow أو Keras لبناء نماذج تنبؤية (للوظائف الأكثر تقدمًا).