Стажер, управление эффективностью глобальной логистики, цифровое управление процессами и решения

Почему adidas?

• Динамичная индустрия: спорт играет все более важную роль в жизни людей, как на поле, так и вне его.
• Инновационная среда: компания расширяет границы продуктов, качества, опыта и услуг, опираясь на глубокое понимание потребителей и аутентичность бренда adidas.
• Разнообразие, равенство и инклюзивность (DEI): adidas создает культуру, в которой каждый чувствует себя ценным, уважаемым и empowered приносить свою аутентичную сущность на работу.

О стажировке

Присоединяйтесь к команде Global Logistics!

В Global Logistics компания обеспечивает бесперебойное перемещение товаров с фабрик в распределительные центры и на рынки по всему миру через сильную сеть логистических партнеров и поставщиков услуг.

Команда Digital Process Management & Solutions обеспечивает совершенство через:

• Управление цифровыми продуктами, поддерживающими входящую логистику и транспортировку.
• Упрощение и улучшение операционных процессов.
• Поддержку бизнес-пользователей через управление изменениями и внедрение систем.

Ваша миссия

Как часть этой команды, вы будете поддерживать проекты по улучшению качества данных для Global Logistics, помогая adidas трансформировать то, как работают логистические команды и партнерские функции. Вы поможете превращать требования к качеству данных в практические процессы мониторинга, отчетности и непрерывного улучшения.

Роль сочетает практическую аналитику с улучшением процессов, работая с бизнес-стейкхолдерами, владельцами данных и техническими командами, чтобы сделать качество данных видимым, выявить корневые причины и помочь обеспечить устойчивость улучшений, а не разовых исправлений.

Ключевые обязанности

• Поддерживать определение мер качества данных, логики расчета, целей, ответственности и периодичности отчетности.
• Профилировать и анализировать наборы данных для выявления отсутствующих, неточных, несогласованных, дублирующихся или устаревших данных.
• Расследовать повторяющиеся проблемы качества данных, помогать отслеживать корневые причины и бизнес-влияние.
• Создавать и поддерживать дашборды KPI качества данных, которые делают проблемы, тренды и прогресс улучшений легко понятными.
• Помогать проектировать механизм непрерывного улучшения качества данных, включая мониторинг, журналирование проблем, ответственность, отслеживание действий и последующие проверки.
• Работать с владельцами данных и процессными командами для согласования корректирующих и превентивных действий, затем отслеживать прогресс до закрытия.
• Выполнять проверки для валидации того, улучшили ли внедренные изменения качество данных и устойчивы ли улучшения.
• Готовить краткие обновления для стейкхолдеров, выделяя ключевые выводы, требуемые решения, риски и рекомендуемые следующие шаги.
• Поддерживать четкую документацию для определений KPI, источников данных, логики трансформации, известных ограничений и операционных процедур.
• Поддерживать тестирование и пользовательскую валидацию дашбордов, правил и других решений по качеству данных.
• Помогать в связанных аналитических, отчетных и процессно-улучшающих проектах по мере изменения приоритетов.
• Обновлять Yammer/Teams информацией о вехах проекта, обновлениях и историях успеха.
• Помогать в создании и совершенствовании SOP для глобальных процессов, особенно по темам качества данных.
• Помогать в оценке и применении AI-решений для улучшения качества данных, отчетности, аналитики и операционных процессов.

Обязательные навыки

• Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем, способность структурировать неясную проблему и прорабатывать детали.
• Комфортная работа с данными и аналитическими инструментами для исследования, анализа и визуализации информации; опыт с Excel, Power BI, SQL, Python или AI-ассистированными аналитическими инструментами будет плюсом.
• Четкая письменная и устная коммуникация, способность объяснять выводы простым языком.
• Проактивность и организованность — self-starter, способный эффективно управлять задачами и последующими действиями.
• Внимание к деталям и сильное чувство ответственности за точность и полноту данных.

Ваш профиль

• Студент программы бакалавриата или магистратуры в области аналитики данных, информационных систем, компьютерных наук, математики, цепочки поставок или смежной области.
• Зачислен на очную форму обучения на весь период стажировки.
• Свободное владение английским языком (устным и письменным).
• Самодостаточный, любознательный, комфортно осваивающий новые инструменты самостоятельно.
• Подтвержденный интерес к AI, данным или цифровым инновациям через курсовые работы, проекты, хакатоны или личное исследование.
• Обязателен переезд в Гонконг.

Требования

Почему adidas?

• Динамичная индустрия: спорт играет все более важную роль в жизни людей, как на поле, так и вне его.
• Инновационная среда: компания расширяет границы продуктов, качества, опыта и услуг, опираясь на глубокое понимание потребителей и аутентичность бренда adidas.
• Разнообразие, равенство и инклюзивность (DEI): adidas создает культуру, в которой каждый чувствует себя ценным, уважаемым и empowered приносить свою аутентичную сущность на работу.

О стажировке

Присоединяйтесь к команде Global Logistics!

В Global Logistics компания обеспечивает бесперебойное перемещение товаров с фабрик в распределительные центры и на рынки по всему миру через сильную сеть логистических партнеров и поставщиков услуг.

Команда Digital Process Management & Solutions обеспечивает совершенство через:

• Управление цифровыми продуктами, поддерживающими входящую логистику и транспортировку.
• Упрощение и улучшение операционных процессов.
• Поддержку бизнес-пользователей через управление изменениями и внедрение систем.

Ваша миссия

Как часть этой команды, вы будете поддерживать проекты по улучшению качества данных для Global Logistics, помогая adidas трансформировать то, как работают логистические команды и партнерские функции. Вы поможете превращать требования к качеству данных в практические процессы мониторинга, отчетности и непрерывного улучшения.

Роль сочетает практическую аналитику с улучшением процессов, работая с бизнес-стейкхолдерами, владельцами данных и техническими командами, чтобы сделать качество данных видимым, выявить корневые причины и помочь обеспечить устойчивость улучшений, а не разовых исправлений.

Ключевые обязанности

• Поддерживать определение мер качества данных, логики расчета, целей, ответственности и периодичности отчетности.
• Профилировать и анализировать наборы данных для выявления отсутствующих, неточных, несогласованных, дублирующихся или устаревших данных.
• Расследовать повторяющиеся проблемы качества данных, помогать отслеживать корневые причины и бизнес-влияние.
• Создавать и поддерживать дашборды KPI качества данных, которые делают проблемы, тренды и прогресс улучшений легко понятными.
• Помогать проектировать механизм непрерывного улучшения качества данных, включая мониторинг, журналирование проблем, ответственность, отслеживание действий и последующие проверки.
• Работать с владельцами данных и процессными командами для согласования корректирующих и превентивных действий, затем отслеживать прогресс до закрытия.
• Выполнять проверки для валидации того, улучшили ли внедренные изменения качество данных и устойчивы ли улучшения.
• Готовить краткие обновления для стейкхолдеров, выделяя ключевые выводы, требуемые решения, риски и рекомендуемые следующие шаги.
• Поддерживать четкую документацию для определений KPI, источников данных, логики трансформации, известных ограничений и операционных процедур.
• Поддерживать тестирование и пользовательскую валидацию дашбордов, правил и других решений по качеству данных.
• Помогать в связанных аналитических, отчетных и процессно-улучшающих проектах по мере изменения приоритетов.
• Обновлять Yammer/Teams информацией о вехах проекта, обновлениях и историях успеха.
• Помогать в создании и совершенствовании SOP для глобальных процессов, особенно по темам качества данных.
• Помогать в оценке и применении AI-решений для улучшения качества данных, отчетности, аналитики и операционных процессов.

Обязательные навыки

• Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем, способность структурировать неясную проблему и прорабатывать детали.
• Комфортная работа с данными и аналитическими инструментами для исследования, анализа и визуализации информации; опыт с Excel, Power BI, SQL, Python или AI-ассистированными аналитическими инструментами будет плюсом.
• Четкая письменная и устная коммуникация, способность объяснять выводы простым языком.
• Проактивность и организованность — self-starter, способный эффективно управлять задачами и последующими действиями.
• Внимание к деталям и сильное чувство ответственности за точность и полноту данных.

Ваш профиль

• Студент программы бакалавриата или магистратуры в области аналитики данных, информационных систем, компьютерных наук, математики, цепочки поставок или смежной области.
• Зачислен на очную форму обучения на весь период стажировки.
• Свободное владение английским языком (устным и письменным).
• Самодостаточный, любознательный, комфортно осваивающий новые инструменты самостоятельно.
• Подтвержденный интерес к AI, данным или цифровым инновациям через курсовые работы, проекты, хакатоны или личное исследование.
• Обязателен переезд в Гонконг.