Analista Capacity Planning & Quality

SMU S.A.; Santiago; On-site; CLP 20,088,000 - 29,016,000; Full time

Job summary

SMU S.A. busca Analista de Capacity Planning & Quality para optimizar la capacidad operativa del canal E-Commerce y asegurar la disponibilidad de recursos logísticos para satisfacer la demanda proyectada.

La persona trabajará con KPIs de calidad y servicio como On-Time, Found Rate y NPS, participará en la onboarding de tiendas con e-commerce habilitado y desarrollará dashboards en Metabase y Power BI para exposición de datos y mejora continua.

Qualifications

• Título en Ingeniería Civil Industrial o similar.
• Experiencia mínima de 2 años en operaciones eCommerce/logística/planificación.
• Conocimientos intermedios-avanzados de Excel y herramientas de BI (Power BI o Tableau).

Responsibilities

• Modelar y optimizar la capacidad de despacho ante distintos modelos de fulfillment.
• Diseñar polígonos de cobertura geográfica y modelos de última milla.
• Analizar ventanas de despacho y pérdidas de venta por capacidad.
• Desarrollar y gestionar KPIs de calidad (On-Time, Found Rate, NPS, EPA, ratio Costo/Venta).
• Apoyar implementación de tiendas con canal E-Commerce habilitado y onboarding de tiendas.
• Elaborar dashboards operacionales en Metabase y Power BI; analizar datos con SQL y BigQuery.

Skills

Analytical thinking

Problem solving

Education

Ingeniería Civil Industrial

Ingeniería en Control Gestión o similar

Tools

Excel

Power BI

Tableau

SQL

DBeaver

BigQuery

PostgreSQL

Python

Job description

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En SMU queremos que te integres a nuestro equipo de trabajo. Te invitamos a conocernos y unirte a nosotros. Ofrecemos un grato ambiente laboral, donde podrás desarrollarte y crecer de forma permanente, y además un espacio de cercanía y colaboración que distingue a nuestra Compañía.

En esta oportunidad estamos en búsqueda de un/a nuevo/a Analista Capacity Planning & Quality, quien será responsable de asistir y ejecutar la planificación de la capacidad operacional del canal E-Commerce de nuestros formatos, velando por la disponibilidad de recursos logísticos necesarios para satisfacer la demanda proyectada. Tendrá un importante rol en la gestión de los indicadores de calidad y servicio del ciclo completo de fulfillment desde la recepción de la orden hasta la entrega al cliente final de cara a la eficiencia operacional y rentabilidad del canal digital, con foco en los indicadores On-Time, Found Rate, Tasa de Reclamo, NPS, EPA y el ratio Costo/Venta.

• Modelar y optimizar la capacidad de despacho según distintos modelos de fulfillment (Darkstore, Greystore, tiendas híbridas), ajustando dotación de pickers, shoppers y drivers a la demanda proyectada, para velar por la disponibilidad de recursos alineada a la curva de ventas, maximizando la oferta de slots al cliente sin comprometer el ratio Costo/Venta.
• Diseñar polígonos de cobertura geográfica y modelos de despacho de última milla para aportar a que las operaciones de nuestros formatos E-Commerce tengan una cobertura de despacho acorde a estándares de eficiencia (ampliada, con menor costo por entrega y mayor tasa de On-Time).
• Analizar ventanas de despacho y pérdidas de venta por capacidad (por hora, día, semana y cobertura), identificando cuellos de botella y oportunidades de mejora para aportar a la reducción de ventas perdidas por restricciones operacionales e incremento sostenido del índice On-Time.
• Desarrollar y gestionar los KPIs de calidad del negocio: On-Time, Found Rate, Tasa de Reclamo, NPS, EPA y ratio Costo/Venta, generando alertas y planes de acción ante desviaciones, para aportar a la mejora continua del servicio al cliente y al control de la rentabilidad operacional del canal eCommerce.
• Apoyar la implementación operacional de nuevas tiendas con canal E-Commerce habilitado, validando configuraciones en VTEX, Janis Picking y driv.in, para lograr un Onboarding exitoso de tiendas con flujos integrados y operativos en los plazos definidos.
• Elaborar dashboards operacionales en Metabase y Power BI; explotar bases de datos mediante DBeaver, BigQuery y SQL para análisis ad-hoc y detección de oportunidades.
• Modelar la eficiencia del proceso de picking y optimizar la asignación de recursos según proyección de demanda, integrando los sistemas de gestión de la operación para aportar a la mejora del EPA (Eficiencia del Proceso de Armado) y reducción de tiempos de preparación de pedidos.

Requisitos

• Título en Ingeniería Civil Industrial, Ingeniería en Control Gestión o similares.
• Al menos 2 años de experiencia en cargos afines en operaciones eCommerce, logística, supply chain, áreas de planificación o control de gestión. Deseable experiencia en operaciones de última milla o gestión de polígonos de cobertura.
• Manejo de Excel a nivel intermedio-avanzado.
• Manejo de Power BI o Tableau.
• Disponibilidad para trabajar en modalidad full presencial en Las Condes, RM.
• ***Será un plus si además de cumplir con los requisitos anteriores cuentas con manejo de SQL y bases de datos relacionales (DBeaver, BigQuery, PostgreSQL) y Python o herramientas de análisis avanzado de datos, Google BigQuery, Metabase.***

Esperamos tu postulación!!!

En SMU trabajamos por gestionar un ambiente inclusivo y equitativo para todas las personas. Apoyamos y promovemos la Ley N°21.015 de Inclusión Laboral y estamos certificados en la Norma Chilena NCh: 3262, de Gestión de igualdad de género y conciliación de la vida laboral, familiar y personal, por lo que todas nuestras oportunidades laborales están abiertas a la participación universal de personas, indistintamente de su género o condición de discapacidad.