検索結果：22件
| 業務内容 | 【背景】研究開発部門で、蓄積された技術情報や研究データを組織の資産として活用する取り組みを推進。生成AI・機械学習を研究業務に取り込み、本格運用へ拡大するためのリソースが必要。 【概要】化学メーカーの研究開発職として、AI・データ活用による研究開発の高度化に取り組む。入社後はまずクラウド環境の構築・データ基盤の整備を担当し、その後、希望と適性に応じてAIを用いた研究支援ソリューションの開発や、計算科学・マテリアルズインフォマティクス領域へ拡大。 【具体的には】 ■研究データ活用基盤の構築・運用 ・AWS上での環境設計・構築・運用 ・研究データの収集・整備・管理の仕組みづくり ■研究業務へのAI活用の推進 ・AIを用いた社内向けソリューションの開発・改善 ・研究部門へのヒアリングとPoCの企画・実行、効果検証 ■計算科学・データ解析による開発テーマ支援 ※システム開発・クラウド構築の実務経験は入社時点では不問。入社後OJTで習得。 |
|---|---|
| 職種 | 【兵庫県尼崎市/データエンジニア】研究開発AI・データ活用推進※システム開発・クラウド構築の実務経験不問 |
| 勤務地 | 兵庫県 |
| 採用要件 | 【必須】 ・理工系分野の修士課程修了以上 ・研究開発において、自ら課題を設定し試行錯誤しながら結論を導いた経験 ・プログラミングに対する抵抗がなく、業務で習得していく意欲があること 【歓迎】 ・研究活動等でのプログラミング経験（言語不問） ・計算科学（分子シミュレーション、量子化学計算 等）の経験 ・ケモインフォマティクス／マテリアルズインフォマティクスの知識・経験 ・機械学習、データ解析の経験 ・クラウド（AWS 等）の利用・構築経験 ※上記に興味があり、今後取り組んでいきたいでも可 【歓迎資格】 AWS 認定資格、基本情報技術者、統計検定 など |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | 【そもそもデータエンジニアって、どんな人？】 一言でいうと「データを使いやすくするための土台をつくる人」。企業が抱える問題をITの力で解決するために、まず必要なのが「データを使える形に整えること」です。この土台づくりを担当するのがデータエンジニアの役割♪ ＃データを使える状態にする専門家 今はスマホが当たり前になり、マーケティングの中心も Web に移ってきたことで、企業にはものすごい量のデータが集まっています。でも、整理する仕組み（基盤）がなければ、そのデータを分析したり活用したりするのは、とても大変で非効率ですよね… だからこそ、データエンジニアがつくる「データを扱うための土台」が、とても重要なんです！ 【具体的な業務内容】 ・データベース・プラットフォームの構築 ・データ収集の仕組み開発 ・データの加工・集計 ・データの可視化を用いたデータ共有 ・統計モデルの設計・構築 など 【案件実績】 ■広告の効果分析 ■工場労災データの見える化 ■化粧品会社へのCRM分析・マーケティング支援 |
|---|---|
| 職種 | データエンジニア |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 〔文理不問〕■未経験・第二新卒歓迎 ※データ分析力を身につけたい！という方は大歓迎！ 「未経験歓迎」「職種未経験歓迎」「職務経験不問」「経験不問」 ＼こんな方にピッタリ／ ■ データ分析や開発スキルをしっかり身につけたい方 ■ 将来の目標や「こうなりたい」という思いがある方 ＼こんな人が活躍できます／ ■ コツコツと目の前のことに向き合える方 ■ 自分の成長に前向きで、どんどん吸収したい方 ■ ひとつのことを続けてやりきる力がある方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | ■募集背景 主力のスキマバイトサービス「****」はサービスリリースから約6年が経過した現在、1,000万人を超えるワーカーの方々にご利用いただき、20万社以上の企業様に導入、全国40万以上の事業所でご活用いただいています。(※2026年1月末時点) しかしながら、未だ労働人口のごく一部の方にしか利用されておらず、社会インフラを目指す挑戦は始まったばかりです。 この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。 現在、****では、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、データアナリストを募集しています。 ■業務内容 当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 ■中核事業 ****の中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます 【分析を通した事業貢献】 各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し 定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 【データを用いた仕組みづくり】 既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 ■新規事業 ****の次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 【分析を通した事業貢献】 新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード 限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 【データを用いた仕組みづくり】 事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 ■組織構成 SpotWork1G / SpotWork2G 中核事業をデータドリブンに進化させ、顧客価値を最大化する ****の祖業であり、現在の中核事業である「スポットワーク領域」を牽引するグループです。ToB（事業者）・ToC（ワーカー）双方の膨大な行動データからインサイトを抽出し、新たなユーザー価値の創出に向けた機会の探索から提案、実行までを推進します。プロダクト開発、マーケティング戦略、ビジネス展開の全方位においてデータに基づいた意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます。 New-BusinessG データ資産を武器に、****の「次なる成長の柱」を創り出す スポットワーク領域に留まらない、新規事業領域全般を担うグループです。既存事業で培ってきたデータ資産と分析の知見を最大限に活用し、ゼロからの事業立ち上げや未知の市場開拓に挑みます。不確実性の高い環境下においても、データに基づいた精緻な仮説検証と高速なPDCAを回すことで、新たなビジネス価値の創造と事業のスケールを力強くドライブし続けます。 ■扱っているデータ アプリユーザーのアクセスログ 募集内容やマッチングに関する各種データ 地理空間データ レビュー情報や評価データ 広告データ カスタマーサポートへの問い合わせデータ SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ アンケートやサーベイデータ 人事データ ■データアナリティクス部の特徴 向上心のあるメンバーが多く、互いに刺激し合いながら学ぶ文化が根付いています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。（参考記事：「データアナリストの勉強会をご紹介します！」） 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※TDE10の取り組みについてはこちらを参照ください フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。(※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」) データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、データアナリストの業務に対して非常に協力的です。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 ■****のデータアナリストとして働く魅力 会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、経営陣とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。 サービス・組織が成長し続けており、多岐にわたり、数多くの分析のテーマが存在しています。 ステークホルダーを巻き込み、データアナリスト主体で課題特定から分析、アクションの提案までを行うことが可能です。 社会貢献性の高いサービスだからこそ、単なるデータ分析にとどまらず、『どうすれば社会をより良くできるか』という大きな視点を持って働くことができます。 分析ツール、データ基盤が整備されているため、分析業務に集中することができます。 |
|---|---|
| 職種 | データアナリスト |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | ◇MUST SQLやPythonを使用して分析業務を行い、事業課題を解決したご経験 Looker、LookerStudio、Tableau、PowerBIなどのBIツールの利用経験 何かしらのプロジェクトをリードしたご経験 解くべき課題を設定し、課題に対する仮説を構築する能力 推定や検定など、統計についての知識（統計検定2級相当以上） 対象となる事業領域や業界のドメイン知識を深くキャッチアップし、分析に活かしたご経験 ◇WANT A/Bテスト、DID、傾向スコアマッチング、RDDなどの効果検証手法の理解 データ基盤、DB、DWHに対する基本的な知識 複数人での分析プロジェクトを推進したご経験 3名以上のメンバーをマネジメントしたご経験 ◇求める人物像 ****のビジョンやミッションへの共感のある方 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、巻き込みながら仕事を進められる方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | 機械学習・統計解析を用いたデータ分析／モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。 お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。 具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。 また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。 <職務の魅力> ・ビジネス課題に基づくデータ分析/モデル構築は重要な注力分野の一つと位置づけており、自身の成長とともに事業拡大を実感しながら業務に取り組むことができます。 ・お客様の課題整理から施策提案まで深く関わることで、ビジネス成果に直結する価値提供を実感できます。 ・データの収集・蓄積から分析、システム化まで、データ活用に関する幅広い領域をカバーする組織のため、各分野のエキスパートと連携しながらプロジェクトを推進することが可能です。 ・システム開発のPMや開発者など、異なるバックグラウンドからキャリアチェンジしたメンバーも在籍しており、現時点で不足している知識や経験については、組織としてフォロー・支援する体制があります。 |
|---|---|
| 職種 | 【D&T】データサイエンティスト/リーダー候補 |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 必須スキル・ご経験（MUST） ・データ分析に関する実務経験 ・業務上の課題を整理し、関係者と連携しながら解決に向けた方針検討や提案や提言を行った経験 ・統計学およびデータ分析手法に関する基礎的な知識（統計学検定2級程度） ・機械学習に関する基礎的な知識（基本的な考え方を理解し、課題に応じた手法選定や結果の解釈ができる程度） 歓迎スキル・ご経験 (WANT) ・プロジェクトのリードまたは推進経験 ・アプリケーションまたはシステム開発の経験 ・新規ビジネスや新規サービスの立ち上げ・企画に関わった経験 ・Python等を用いたプログラミングに関する知識・経験 ・AWS等のクラウドサービスに関する知識・利用経験 ・製造業など、特定業界に関する業務知識・ドメイン知識 ・生成AI、AIエージェント等を含むLLM活用に関する知識・関心 求める人物像 ・これまで経験のないテーマであっても、自分なりに調べて考え、仮説を立てながら解決に向けて動ける方 ・社会やビジネスの一般的な仕組み・常識を理解しており、データを背景や文脈を踏まえて読み解くことができる方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | ■ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ■担当業務 シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ■所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見／実装／評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ■カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ■技術スタック 統計技術：機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語：Python3.x, SQL, Shell Script DB：BigQuery インフラ：PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理：GitLab コミュニケーション：Slack, JIRA, Confluence ■得られるスキルや経験 年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値 ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること 事業課題や分析課題に応じた多様な統計手法 急成長する事業の中で、新たなデータソース・データ種別・分析手法への取り組み 周囲と協働することにより、本質的な分析業務に集中できる環境 ＜変更の範囲＞会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務 |
|---|---|
| 職種 | 【データ分析】データサイエンティスト（シニアデータサイエンティスト） |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件／経験・スキル】 ・PythonやRを用いた分析経験（実務経験は不問） ・機械学習や統計に関する知識 【求める人材】 ・医療等、社会貢献性の高い領域で新規事業に携わりたい方 ・データサイエンティストとして課題解決のスキルを伸ばしていきたい方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | ■募集背景 ****は、これまでのSaaS事業を基盤に急成長を遂げてきました。従来のプロダクトで実現してきたお客様の経済価値最大化をさらに一歩入り込んで支援すべく、**** Insight事業（コンサルティング事業）を立ち上げています。 日本を代表する多くのエンタープライズ企業からご支持をいただいており、さらなる成長を見据えた体制強化が求められています。 DX推進やAI実装など顧客価値の最大化を目指して組織のステージアップを進めていくフェーズですので、****の新規事業成長をリードしてくださるスペシャリスト人材を募集しています。 ■業務内容 日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析し、アルゴリズム設計および実験検証を主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたデータ分析、仮説立案、および実験設計の推進 ・機械学習や統計解析を用いたモデル設計およびアルゴリズムの検証 ・実装を見据えたPoC開発や評価指標の設計、およびモデルの精度改善に向けた要因分析と施策の実行 ・最新論文の調査・理解、および先端技術を用いたアルゴリズムのプロダクトやプロジェクトへの応用 ■Insight事業に携わる魅力 ・****自身がSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがある企業のため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。 ・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。 ・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる****だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。 ・Claude等の生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。 ■ポジションの魅力 ・最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。 ・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。 ・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。 ・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。 ■参考資料 **** |
|---|---|
| 職種 | データサイエンティスト |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | ◇必須スキル ・Pythonを用いたデータ分析、および機械学習モデルの実装・チューニングの実務経験 ・大規模データの前処理、特徴量設計、データパイプライン構築の実務経験 ・機械学習プロジェクトを主体的に推進し、チーム開発やコード管理を行った経験 ・最新論文の読解に基づくアルゴリズムの原理理解、および実務への実装・応用経験 ・ビジネス課題を理解し、実データの前処理・分析から仮説立案、解決策の提案までを主導した経験 ・コンピュータサイエンス・AI・数学等の関連分野における学位または同等の知識・経験 ◇歓迎スキル ・ベイズ最適化、因果推論、統計モデリング、または実験計画法（DOE）を用いた統計解析の実務経験 ・数理最適化、シミュレーション、または物理モデルと機械学習を組み合わせたモデリング経験 ・自然言語処理（LLM含む）を活用した、特定領域における機械学習モデルの開発・応用経験 ・コンサルティングファーム/Slerにおける顧客課題に対するソリューションの提案経験 ◇求める人物像 ・弊社のMission/Valueに共感できる方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、業務に取り組める方 ・技術とビジネス課題の橋渡しを担い、データに基づいた本質的な解決策を提案・実行できる方 ・技術的な要素を専門性が異なるステークホルダーに対してもわかりやすく伝え、円滑に連携できる方 ・前例のない課題に対する好奇心や思考力を持った方 ・困難に直面しても、解決策を導き出しやり遂げる力をお持ちの方 ・変化を楽しみながら柔軟性のある対応ができる方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | ◾️ポジションのミッション データで、マーケティングの未来を描き出す クライアントのマーケティング施策・投資をデータで可視化し、事業成長につながる意思決定を支援する。それが私たちのミッションです。 マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）や消費者インサイトの分析等を駆使し、広告効果の検証から戦略提言までを担います。 単なる分析に留まらず、データを「経営の言葉」に翻訳してビジネスを動かす、真にインパクトのある仕事です。 ◾️業務内容 担当プロジェクトの分析オーナーとして、計画から実行、報告までを自律的に完遂し、データからビジネス価値を生み出していただきます。 将来的には、より大規模なプロジェクトの分析リーダーとしての役割を期待しています。 ・分析業務 マーケティング投資効果の最適化（MMM） マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）などを用い、マーケティング投資の効果を統合的に分析。クライアントの予算配分の最適化と事業成長に貢献します。 ・消費者インサイトの解明（消費者調査分析） 消費者調査データなどの分析を通じてインサイトを定量的に解明し、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を支援します。 ・事業課題の特定と解決（アドホック分析） 上記の枠に収まらないクライアント固有の事業課題に対し、仮説構築から分析アプローチの設計、実行までを担い、オーダーメイドの解決策を提示します。 ・データに基づくコンサルティング 分析結果を分かりやすく説明し、データに基づいた戦略やアクションプランを提言します。 ・部門横断での協業 コンサルタントやデータサイエンティストと連携し、チーム全体の成果を最大化します。 ◾️チーム体制 コンサルタント：ビジネス課題をリード データサイエンティスト：高度な分析モデルを開発 データアナリスト：分析実行と示唆出しを担う 多様な専門性を持つメンバーと協働してプロジェクトを推進します。 ◾️ポジションの魅力 ・経営の意思決定を動かすインパクト あなたの分析は、クライアントの経営層や意思決定者との直接対話を通じて、彼らのマーケティング戦略を動かします。事業成長の最前線に立ち、データでビジネスが動くダイナミズムを当事者として体感できます。 ・市場価値の高い専門性を磨ける経験 国内でも先進的なMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や消費者インサイト分析の経験を積むことで、アナリストとしての専門性を高め、市場価値を向上させることができます。 ・柔軟で最先端な分析環境 分析の土台となるのが、MMMの知見が凝縮された自社開発の分析フレームワークやソリューションです。それに加え、分析環境は常にアップデートされており、Python, Rはもちろん、Juliaといった多様な言語や最新の生成AI技術も積極的に活用しています。アナリストは常に最適な手法を探求・選択できる環境で、自身のスキルを磨き続けることができます。 ・明確なキャリアラダーと多様な成長機会 アナリストとしての専門性を深め、分析リーダーであるシニアアナリストを目指す明確なキャリアパスがあります。さらにその先のディレクター（マネジメント）やプリンシパル（エキスパート）へと続く道も用意されています。また、データ分析の経験を活かし、データに強みを持つコンサルタントや、自社ソリューション開発を担うプロダクトマネージャー（PM）など、多様なキャリアを築くことも可能です。 |
|---|---|
| 職種 | シニアデータアナリスト |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | ◾️応募資格（必須） データ分析の実務経験（目安：2年以上） PythonまたはRを用いた統計解析・データ処理の経験 Excel / Spreadsheet を用いた集計・グラフ作成スキル（VLOOKUP, Pivot Table等） 分析結果に基づき、クライアントやビジネスサイドへ説明・提案を行った経験 クライアントの要望から真の課題を特定し、それを解くための仮説構築と分析アプローチを設計できる能力 ◾️応募資格（歓迎） クライアントの経営層など、上位役職者へのレポーティング・提言経験 MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や広告効果測定関連の分析経験 コンサルティングファームや事業会社のマーケティング部門での実務経験 分析プロジェクトをリードした経験 チームリーダーや後輩・若手メンバーの指導・育成経験 ◾️求める人物像 ****の事業・ビジョンに共感いただける方 ビジネスへの好奇心: 分析技術の探求だけでなく、それがどうビジネス価値に繋がるのかを常に考え、マーケティングや事業への理解を深め続けられる方 課題解決への情熱: クライアントの事業成功を自らの目標と捉え、答えのない問いにも粘り強く向き合う探求心を持つ方。データから本質的な課題を発見し、解決への道筋を描くことで、クライアントの成功に貢献するプロセスそのものを楽しめる方を求めています。 分かりやすく伝える力: 複雑な分析結果を、専門外の相手にも分かりやすく論理的に説明し、次のアクションに繋がる提案ができる方 成長意欲と協調性: 自身の成長に貪欲であると同時に、チームや他者の成功に貢献し、共に大きな価値を生み出すことに喜びを感じる方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | 【募集背景】 同社は、訪日外国人向けショッピングサポートアプリを通じて、急速に拡大するインバウンド市場において日本の商品を世界に届ける架け橋となっています。 事業の成長に伴い、アプリデータや消費行動データなど、多岐にわたるデータが日々蓄積されています。 これらの膨大なデータを最大限に活用し、ビジネス戦略の立案やプロダクト改善に繋げるためには、データの「正しさ」を追求し、実用的なインサイトを導き出すデータアナリストの存在が不可欠です。 同社では、曖昧な要件からでも本質的な課題を見つけ出し、データの整合性と再現性を重視した分析でビジネスを加速させる、即戦力となるデータアナリストを求めています。 グローバル市場というダイナミックな環境で、データドリブンな意思決定を牽引し、同社の更なる成長を支えてくださる方を募集します。 【事業・組織紹介】 同社では、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストが連携し、データ活用を推進しています。 消費行動データやアプリデータなどの社内外の多様なデータを深く掘り下げ、ビジネス課題の特定と解決に貢献します。 具体的には、ビジネス部門からの複雑かつ曖昧な分析要件を正確に解釈し、統計的な知識とSQLやPython/Rを用いたデータ処理・分析スキルを駆使して、具体的なインサイトを抽出します。 また、抽出したデータをExcelやスプレッドシートを用いて分かりやすく可視化し、ステークホルダーとの合意形成を図ります。 データエンジニアはデータの収集・整備を行い、データサイエンティストは分析結果からアルゴリズムや数値モデルを構築することで、データ活用の幅を広げています。 チーム全体でナレッジ共有やドキュメンテーションを重視し、「自分だけが分かる状態」を避ける文化が根付いています。 【業務内容】 同社が保有する膨大な消費行動データやアプリデータなどを活用し、ビジネス課題の解決とプロダクトの改善を推進していただきます。 ■具体的な業務内容 ・データ抽出・加工・可視化：SQLを用いてデータベースから必要なデータを抽出し、Python/RまたはExcel/スプレッドシートを用いてデータの前処理・加工・可視化を行います。 ・分析要件の定義と合意形成：クライアントや社内外のステークホルダーから提示される複雑かつ曖昧な分析要件を正確に解釈し、前提条件や制約を明確化した上で、期待値のすり合わせと合意形成を行います。 ・データ分析・インサイト抽出：統計的知識（統計検定2級程度）に基づき、仮説検定・信頼区間推定・相関分析・回帰分析などの手法を用いてデータを分析し、ビジネスに貢献する具体的なインサイトを導き出します。 ・データ品質の確保：欠損・重複・表記の揺れなど、現実世界の「きれいではない」データに対し、地道なデータクレンジングと前処理を粘り強く行い、データの整合性・再現性・検証可能性を確保します。 ・分析結果の共有と提言：分析結果を分かりやすくレポートにまとめ、ステークホルダーに対してビジネス上の示唆や改善提案を行います。 ・データ駆動型意思決定の支援：「何が知りたいのか」「意思決定にどうつながるのか」を常に意識し、分析設計や指標設計を通じて、ビジネスとデータの両面から意思決定を支援します。 |
|---|---|
| 職種 | データサイエンティスト |
| 勤務地 | 東京都、沖縄県 |
| 採用要件 | 必須スキル ◼️日本語ネイティブレベルの読解・会話能力 クライアントからの複雑かつ曖昧な分析要件を正確に解釈し、期待値をすり合わせるため ◼️基本的な統計知識 ◼️統計検定2級程度以上の内容を理解していること(仮説検定・信頼区間・相関／回帰などの基本的な統計手法) ◼️基本的なデータベースの知識 ◼️応用情報技術者試験に含まれるデータベース分野レベルの理解(正規化、トランザクション、インデックス等の基礎) ◼️SQLを用いたデータ抽出経験 ◼️与えられた条件に対する適切なデータ抽出が自力で行えること ◼️DB製品は問わず(例: MySQL / PostgreSQL / BigQuery / Redshift / Snowflake 等いずれかの利用経験) ◼️Python / R 等を用いたデータ前処理・分析・スクリプト化の経験 ◼️Excel / スプレッドシートなどを用いた基本的なデータ加工・可視化の経験 ◼️社内外のステークホルダーと、分析要件・前提条件・制約を言語化してすり合わせるコミュニケーション能力 歓迎スキル ◼️情報技術全般に関する基礎知識 ◼️ネットワーク、セキュリティ、OS、クラウドなどITインフラ全体への理解 ◼️BI ツールやダッシュボード(Looker Studio / Redash / Tableau / Power BI 等)の構築・運用経験 ◼️クラウド DWH / 分析基盤の利用経験 例: BigQuery / Redshift / Snowflake / Databricks など ◼️アプリや Web の行動ログ、マーケティングデータ(広告・CRM など)の分析経験 ◼️A/B テストや検証設計の経験(指標設計、検定、効果検証レポート作成など) ◼️データエンジニアリング領域の経験 ◼️ETL / ELT パイプラインの構築・運用、スキーマ設計、パフォーマンスチューニングなど ◼️Git 等を用いたソースコード管理、チーム開発の経験 ◼️英語での技術ドキュメント読解ができる方 ◼️論文・ブログ・公式ドキュメントなど 求める人物像 ◼️「正しさ」を最重要視できる方 ◼️見栄えのよいストーリーよりも、データの整合性・再現性・検証可能性を優先できる ◼️整っていない現実世界のデータにも誠実に向き合える方 ◼️欠損・重複・コードの揺れなど「きれいではない」データに対して、地道な前処理やデータクレンジングを粘り強く行える ◼️曖昧さを受け入れつつ、前に進められる方 ◼️完全な要件が揃っていない状況でも、前提を整理し、仮説を置き、必要な追加情報を引き出しながらアウトプットを組み立てていける ◼️ビジネスとデータの両方の視点を行き来できる方 ◼️「何が知りたいのか」「意思決定にどうつながるのか」を意識しながら、分析設計や指標設計を行える ◼️自分の専門外の領域にも好奇心を持って学び続けられる方 ◼️データサイエンス／エンジニアリング／プロダクト／ドメイン知識など、必要に応じてキャッチアップしていくことを楽しめる ◼️チームで成果を出すことを重視できる方 ◼️ナレッジ共有・レビュー・ドキュメンテーションなど、「自分だけが分かる状態」を避ける文化に共感できる |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | 【募集背景】 「出会いからイノベーションを生み出す」をミッションに掲げ、急速なビジネス成長を続ける同社にて、全社横断データ基盤を担うデータエンジニアを募集します。 【ミッション】 社内外にデータドリブンな文化を根付かせ、意思決定力や業務効率を革新的に向上させることがミッションです。 データを組織の共通言語として確立し、その知見をプロダクトやサービスに還元することで、新たな価値創出とビジネスモデルの革新を実現します。 ■具体的な業務 以下の業務に携わります。 ・全社横断データ基盤の開発・保守・運用 データの収集から分析、可視化までの一貫したパイプラインを構築・運用します。 日々のデータ品質管理やセキュリティー対策を徹底し、システムの安定性とパフォーマンスの最適化に取り組みます。 ・次世代データ基盤のアーキテクチャ設計・構築 データガバナンスと柔軟なデータ利活用を両立した全社横断データ基盤を設計・構築します。 各プロダクトチームが自律的にデータを活用できる環境を整備し、既存のデータ基盤の課題を解決しながら、セキュアで効率的なデータ活用の仕組みを実現します。 ・各プロダクトのデータ利活用支援 各プロダクトチームがデータを効果的に活用できるよう、ナレッジの共有やガイドラインの整備を行います。 データモデリングのベストプラクティスを確立し、セルフサービス分析のための環境整備と教育支援を提供します。 最終的には各チームが自律的にデータを活用できる状態を目指します。 ・技術的負債の解消・新技術の導入検証 データパイプラインやインフラの技術的負債を特定し、システムの保守性と拡張性を向上させる改善を行います。 データウェアハウスの最適化、ELTプロセスの効率化、メタデータ管理の強化などを段階的に実装するとともに、新しいデータ処理技術やツールの検証・導入を推進し、より効果的なデータプラットフォームの実現を目指します。 ■本ポジションの魅力 最新技術への挑戦機会：クラウド環境、大規模データ基盤、最新のデータ処理技術など、先端技術に触れながら専門性を高められます。 組織横断的な影響力：全社のデータ戦略をリードし、各部門のデータ活用を支援することで、組織全体の変革に貢献できます。 技術的成長の機会：データパイプラインの構築から新技術の検証まで、幅広い技術領域に携わることができ、データエンジニアとしての総合力を磨けます。 アジャイル開発による価値創造：継続的なフィードバックとチーム全体での振り返りを通じて、データ基盤の改善を迅速に進めらます。アジャイルの実践により、変化する要件に柔軟に対応しながら、価値のある成果を継続的に提供できます。 ミッション性の高さ：データドリブンな文化を創造し、意思決定力と業務効率の革新的な向上に貢献できます。 ■開発環境、使用するツールなど ・言語：Python ・クラウド：Google Cloud、AWS ・データ基盤：BigQuery、Composer、Cloud Run、dbt ・その他：Terraform、Docker、GitHub Actions |
|---|---|
| 職種 | データエンジニア［全社横断データ基盤］ |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件／経験・スキル】 ・Google Cloud、AWS、Azureなどのクラウド環境を活用したシステム設計・開発経験 ・技術的な意思決定をリードした経験 ・データ基盤やデータ活用に関する実務経験 ・ビジネスレベル以上の日本語 【歓迎要件／経験・スキル】 ・大規模データ基盤の設計・構築経験 ・BIの設計・構築経験 ・セキュリティやCI／CDに関する知識 ・OSS活動や技術コミュニティーへの貢献実績 ・機械学習を用いたプロダクト開発経験やMLOpsの知見 ・統計や自然言語処理に関する知識 ・ネットワークに関する知識 ・AIコーディングエージェントを活用した開発経験 【求める人材】 ・組織全体のデータ活用を促進し、意思決定力と業務効率の革新的な向上に貢献できる方 ・既存の慣習に疑問を持ち、新しい課題に積極的に取り組める方 ・小さな成功と失敗を重ねながら、継続的な学習と改善ができる方 ・ユーザーの目的や体験を最優先に考え、誰もが使いやすいデータ基盤の構築と改善に取り組める方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。
| 業務内容 | ■ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ■担当業務 シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ■所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見／実装／評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ■カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ■技術スタック 統計技術：機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語：Python3.x, SQL, Shell Script DB：BigQuery インフラ：PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理：GitLab コミュニケーション：Slack, JIRA, Confluence ■得られるスキルや経験 年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値 ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること 事業課題や分析課題に応じた多様な統計手法 急成長する事業の中で、新たなデータソース・データ種別・分析手法への取り組み 周囲と協働することにより、本質的な分析業務に集中できる環境 ＜変更の範囲＞会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務 |
|---|---|
| 職種 | 【データ分析】データサイエンティスト（ジュニアデータサイエンティスト） |
| 勤務地 | 東京都 |
| 採用要件 | 【必須要件／経験・スキル】 ・PythonやRを用いた分析経験（実務経験は不問） ・機械学習や統計に関する知識 【求める人材】 ・医療等、社会貢献性の高い領域で新規事業に携わりたい方 ・データサイエンティストとして課題解決のスキルを伸ばしていきたい方 |
詳細の閲覧には登録・ログインが必要です。