Assistente Logístico com Foco em Dados - Mercado Envios at Mercado Libre

, , Brazil -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

04 Feb, 26

Salary

0.0

Posted On

06 Nov, 25

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Logistics, Data Analysis, SQL, Looker Studio, BI Tools, Office Suite, Google Docs, Teamwork, Problem Solving, Process Improvement, Risk Assessment, Dashboard Reporting, Operational Efficiency, Communication, Curiosity, Commitment

Industry

Internet Publishing

Description

No Mercado Livre estamos democratizando o comércio e os serviços financeiros para transformar a vida das pessoas na América Latina. Faça parte deste propósito! No Mercado Envios administramos o estoque de nossos vendedores e entregamos os produtos aos nossos compradores, melhorando sua experiência em nossa plataforma. Em um mundo em constante evolução, nossa capacidade para entregar rapidamente os produtos que são comprados através do Mercado Livre tornou-se um requisito para competir. Faça parte da equipe que está liderando a logística na América Latina, oferecendo soluções customizadas de classe mundial e integrando carriers locais e regionais, através de um comércio que não reconhece fronteiras. Temos um desafio para as pessoas que: Vibram energia empreendedora: são movidas pela curiosidade, nunca desistem e estão focadas em superar seus próprios limites. Dão o máximo, porque adoram trabalhar com compromisso e dedicação. Encaram as mudanças como oportunidades e aprendem com seus erros. A excelência e a execução são primordiais na sua forma de fazer as coisas. Promovem o bom clima, a alegria e a diversão. Sabem como construir com outras pessoas e desfrutam trabalhando em equipe. Imagine você empreendendo projetos desafiadores, dinâmicos e inovadores, e sendo responsável por: Reportar os dashboards para tratativa dos maiores ofensores nos processos; Auxiliar e acompanhar as reuniões de piso com a liderança para tratativa de causas dos impactos nos processos, com base em planos de ações, revisar os planos de ações implementados para melhorar a eficiência e qualidade, realizar Overview dos principais problemas identificados nos processos, apresentar dados e métricas relevantes; Visibilidade dos resultados alcançados, enviar dashboards que destaquem os principais indicadores de desempenho (KPIs) e os resultados alcançados; Tratativa de Backlog e Aging, suportar os pedidos e posições com inconsistências de dados, a fim de manter o fluxo operacional e cumprir os prazos estabelecidos, realizando limpeza sistêmica juntamente com IT (acompanhamento de chamados e status dos workflows); Análises detalhadas de processos, coletar dados relevantes para cada etapa do processo, análise de avaliação de riscos; Requisitos: Superior em Administração, Engenharia, Logística, Ciência de dados e afins; Desejável conhecimento em rotinas operacionais de logística; Desejável conhecimento no pacote Office e Google Docs (Sheets, app, etc); Conhecimento em SQL, Looker Studio, Ferramentas de BI será um diferencial; Disponibilidade para trabalhar no turno da madrugada e presencialmente em Araucária - PR. Nós lhe propomos: Ser parte de uma empresa com espírito empreendedor, na qual adoramos pensar grande e em longo prazo. Ser protagonista de seu desenvolvimento em um ambiente de oportunidades, aprendizagem, crescimento, expansão e projetos desafiadores. Compartilhar e aprender em equipe, com excelentes profissionais e especialistas. Um excelente clima de trabalho, com todo o necessário para você viver uma grande experiência. :) Faça parte do nosso time! O Mercado Livre não faz contato oferecendo oportunidades em troca de pagamento de dinheiro. Você tem acesso a todas as oportunidades abertas no nosso site de carreiras. Caso receba pedidos de dinheiro, desconfie!

Responsibilities

The role involves reporting dashboards to address process offenders and assisting in meetings to tackle process impacts. Additionally, it includes analyzing processes, collecting relevant data, and ensuring operational flow by addressing data inconsistencies.