エス・エム・エス_アナリティクスエンジニア [ BPR ]
730~1300万
株式会社エス・エム・エス
東京都港区
730~1300万
株式会社エス・エム・エス
東京都港区
データベースエンジニア
データアナリスト
■募集背景 ◆現在の課題と採用にかける想い 医療・介護・保育領域において数百万件の専門職(求職者)データを保有しています。しかし、Web上の行動ログ、LINEでの対話、キャリアパートナーによる面談記録など、多岐にわたる顧客接点が「点」で存在しており、一人の求職者の生涯にわたるキャリア遷移を構造的に捉えきれていないという大きな課題があります。 本ポジションでは、この膨大な「行動」と「声」のデータを、ビジネスの勝ち筋に直結する「論理的なデータ構造」へと昇華させる設計のプロフェッショナルを募集します。データを通じて求職者一人ひとりに最適な価値提供を実現し、人材紹介・広告ビジネスの次世代モデルを共に構築していただきたいと考えています。 ◆採用背景 現在、マーケティング・営業プロセスの刷新(BPR)を全社的に推進しており、その心臓部となる「統合データ基盤」の構築が急務です。特に足元では、散在する求職者データを統合し、MA(Braze等)を用いた高度なパーソナライズを実現するためのデータ設計が最優先事項となっています。 エンジニアの実装力と、ビジネスサイドの要求を高い次元で繋ぎ合わせ、信頼できるデータモデル(SSoT)を定義できる専門人材を新たに迎え、データドリブンな変革を加速させたいと考えています。 ■配属部署 BPR推進部への配属を予定しています。 BPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。 ■仕事内容 ◆ミッション ビジネスサイドの戦略を、開発チームが実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。 数百万の求職者の属性、行動、および面談等から得られるインテント(意図)データを深く理解し、それらを統合的な属性/行動のモデルとして定義、設計していく一連のプロセスをお任せします。 ◆具体的な業務内容 1.求職者のデータモデリングとセマンティック定義 事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。 2.マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化 Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。 3.非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計 キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。 4.データ品質管理体制(ガバナンス)の構築 膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策(Braze連携等)に不可欠な項目を厳選し、品質基準(SLO)を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。 5.事業所・法人データとの統合設計(将来像の構築) 求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。 ■仕事のやりがい・働く魅力 ①日本最大級の資産を動かすダイナミズム 数百万規模のデータを保有するビジネスだからこそ、一つの施策が大きなインパクトを生み出します。 小規模なリストへのアプローチとは異なる、大規模データベースならではのマーケティング経験が積めます。 ②最先端のマーケティング変革をリード DatabricksによるAI×BIを活用した分析やBrazeによるリアルタイム連携など、最新スタックを用いた「インテリジェンス・サイクル」の構築を、設計の核心から主導できます。 ③フェーズの転換期をリードする経験 事業のさらなる成長に向けた変革期です。 従来手法での分析や活用を行ってきていますが、AI活用が進む中で非構造化データの分析なども可能になり、できることが広がってきています。 定型業務を回すのではなく、新しい勝ちパターンをご自身の手で作り上げていく面白さがあります。
■MUST要件 ・顧客データや行動ログ等、複雑な事象を整理し、論理的なデータ構造(ER図、テーブル定義書等)に落とし込む設計実務経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験 ・複数のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメント経験 ・大規模なBtoCサービスにおけるユーザー行動分析やCRM基盤の構築・運用経験 ■歓迎条件 ・LLM等のAI技術をマーケティング実務に活用した経験、または強い関心 ・人材業界、または行動ログデータを重視するドメインでの業務経験 ・dbt、BigQuery、Databricks等のモダンなデータ基盤環境での業務経験 ・データガバナンスや品質管理の経験、または強い関心 ・事業側の曖昧な要求を紐解き、エンジニア側へ精緻な仕様として伝達できる高い言語化・ファシリテーション能力
正社員
有 試用期間月数: 3ヶ月
730万円〜1,300万円
全額支給
08時間00分
7:30~18:00の間で実働8時間(休憩1時間) 簡易フレックス勤務(7:30~9:00の間に出勤すること) 事業や所属部門の状況変化等により、就業時間を変更することがある
有
123日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
入社半年経過: 10日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
月額は年収を12分割した金額を支給 基本給:451,959円~1,083,334円 ※1 職務手当:156,375円~173,475円 ※2 ※1 基本給708,334円~1,166,667円は管理監督者とする ※2 時間外労働の有無に関わらず、45時間分の固定残業代を職務手当として支給。超過分は超過勤務手当として別途支給。管理監督者は職務手当を含まず、月額は年収を12分割した金額を基本給として支給 【昇給】 年1回の考課を行い、昇降給の可能性あり
東京都港区
屋内全面禁煙
出社とリモートワークのハイブリッド体制となっており、出社頻度は部署等によって異なります。とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。
リモートワーク可 資格取得支援制度
無
無
【休日休暇】 年末年始休暇 年次有給休暇 アニバーサリー休暇 介護休業 産前産後休業 育児休業 子の看護休暇 慶弔休暇 妊婦特別休暇 【諸手当】 スキルアップ手当:15万円(年1度、4月給与支払日の支給) 通勤手当:月3.5万円上限(業務上必要な交通費に関しては全額支給) 【福利厚生・社内制度】 書籍購入制度 従業員持株制度 資格取得支援制度 ベビーシッター利用補助制度 【保険・社会保険】 社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険) 【その他】 残業時間はチーム平均で20~30時間/月ほどで、リリース前の繁忙などは少し上振れる場合もあります 基本の業務時間は9:00~18:00ですが、ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります 受動喫煙防止措置:東京本社、大阪事業所は屋内禁煙、上記以外は屋内原則禁煙(喫煙室あり)
本社/東京都港区芝公園2-11-1 住友不動産芝公園タワー
高齢社会に適した情報インフラサービスの開発と運営 ◆キャリア分野/介護職向け求人情報・人材紹介・資格取得スクール・看護師向け人材紹介、コメディカル人材紹介等 ◆介護事業者分野/介護事業者向け経営支援プラットフォーム ◆ヘルスケア分野/健康保険組合向け遠隔保健指導サービス、企業向けリモート産業保健サービス ◆シニアライフ分野/リフォーム事業者情報提供サービス、葬儀社紹介サービス等 ◆海外事業分野/メディカルプラットフォーム事業、グローバルキャリア事業
最終更新日:
608~2000万
◆企業概要 ・国内最大級の信託銀行として100年以上の歴史と膨大な顧客基盤を誇る ・総資金量107兆円超の圧倒的な財務基盤を持ち、高い社会貢献度を誇る ・金融の枠を超えた総合決済・資産運用サービスをグローバルに展開中 ・大手町駅直結の本社ビル勤務でアクセス抜群かつ最新の快適な働く環境 ・既存事業の効率化から新規事業創出までデータ活用による変革に注力 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・事業部門と連携しデータ分析に基づいた課題抽出や解決策の提案を実行 ・新規事業創出や既存業務の効率化に向けたデータ分析基盤の構築・運用 ・可視化ツールや機械学習モデルを活用した高度なデータ予測・分析業務 ・関係部署へ分析結果を分かりやすく伝えデータドリブンな意思決定を推進 ・将来のデータサイエンスチーム中核として利活用戦略の策定にも参画 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・膨大な顧客データを利活用した新規事業創出およびサービス開発支援 ・機械学習モデルや生成AI(RAG構築)を活用した最先端プロダクト開発 ・社内データ基盤の統合・最適化とBIツールによる全社可視化の推進 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 100兆円超の巨大な事業基盤に蓄積された未開拓のビッグデータを活用可能 ✅ 5営業日連続休暇やリフレッシュ休暇など圧倒的な働きやすさと福利厚生 ✅ 服装自由な柔軟な風土で最先端の生成AIやクラウド技術に挑戦できる環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆当社の独自性 ・信託銀行ならではの多角的かつ質の高いビッグデータを社内に大量保持 ・データドリブンな組織変革を最重要課題とし積極投資を行う注力領域 ・事業部門とダイレクトに伴走し分析結果がダイレクトに経営に反映される
【下記のいずれか1つ以上】 ・データ分析の業務適用経験(業務の中でのデータ作成、モデル構築、統計ツール/ライブラリの使用経験) ・統計解析(相関、クラスタ・セグメント、回帰、決定木等)の基礎知識 ・データサイエンス領域でのチーム運営(少人数でも可)または、プロジェクトにおける分析リーダーなどの経験
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1000~2500万
サービスコンセプト設計、UXリサーチ、コンセプトの具現化から、開発・運用・効果検証に至るまでをワンチームで支援する体制の確立を目的に新設されたインタラクティブGr.で、データドリブンな意思決定および事業変革を牽引いただきます。 職務内容 以下のような戦略立案から実装・定着まで幅広いテーマに携わっていただきます。 ・顧客データ(外部データを含む)の分析・可視化 ・統計解析・機械学習・AIモデルの設計およびパイプラインの構築 ・仮説立案から検証、示唆抽出までの一連の分析プロセスの推進 ・新規事業・新サービスにおけるデータ活用構想の策定 ・プロトタイプ開発を通じた実装・検証支援 ・クライアントへの分析結果の説明および意思決定支援 ・データ活用人材育成や業務変革に向けた伴走支援 プロジェクト事例 自動車:ヒトの模倣を目的としたデジタルツインAI基盤構築支援 自動車:車両データを起点としたデータサイエンス/AI活用による新規事業構想策定およびサービスプロトタイプ創出 外食:データサイエンス/AI活用を次世代出店配置戦略策定 食品メーカー:消費者嗜好データを活用した次世代パーソナルレコメンドAIエンジン構築支援 保険:AIを活用した業務改革を主体的に企画・推進できる人材育成プログラムの企画立案
必須 ・社会人経験3年以上 ・日本語ビジネスレベル ・Pythonによるコーディング経験 ・統計学(2級相当)の知見 ・顧客折衝を含む要件定義の実務経験 ・Python、SQLによる実務経験(3年以上) ・機械学習・深層学習・生成AIを活用して課題を解決した経験 ・Dockerを用いた環境構築の経験 ・Gitを用いたバージョン管理の経験 ・データを活用して課題解決をした経験 歓迎 ・REST APIの知見 ・データサイエンスをクリエイティブ領域(デジタルマーケティング・UI/UXデザインなど)に活用した経験 ・推論モデル構築経験 ・AWS、Azureなどクラウドサービス利用経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・アジャイル開発経験 ・OSSへの貢献経験 ・技術系のイベントやハッカソンへの参加経験
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370~700万
仕事内容 データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するためのデータ分析業務を担当していただきます。 入社後2か月間の研修を通じて基礎スキルを身につけたうえで、プロジェクトに参画します。 ■業務内容の一例 ・顧客企業の保有データを用いた分析業務(売上分析、顧客分析、業務改善分析など) ・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築 ・統計手法や機械学習モデルの設計・構築 ・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案 ・AI技術を活用した解析支援(例:論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装) PRポイント ■9割未経験からスタート!基礎から演習まで学べる2ヶ月間の研修あり。 当社はデータ分析・AI技術を活用し、企業の意思決定や業務改善を支援するデータサイエンス企業です。 入社後は業界トップランナーである取締役の森谷が監修した、データ分析の基礎から応用までを体系的に学べる研修プログラムなどを通してスキルを習得できます。 更には社員の9割がデータサイエンティストで構成されており、異業界・異職種からキャリアをスタートさせた社員が集まっています! これからデータ分析の専門知識を身につけ、市場価値の高いキャリアを築きたい方に最適な環境です。 <研修カリキュラム例> ・データ分析業務の概要 ・統計学の基礎 ・SQLの基本操作 ・Pythonを使ったデータ処理 ・実際のプレゼンテーションを想定した実践演習など ■創立以来、200%増収中の急成長企業!「働きがいのある会社」に2年連続認定! 2019年設立後、社員数は230名(2026年7月時点)にまでに拡大し、名古屋支社を立ち上げ、今年度中には大阪拠点を立ち上げ予定と事業規模も拡大中。 将来的にはグローバルな事業展開も視野に入れており、多様な文化や市場のデータに触れる機会も豊富です。 世界を舞台に活躍したいという意欲をお持ちの方にとって、大きな挑戦と成長の機会があります。 また、挑戦機会や成長環境を評価いただき、GPTW Japan主催の「働きがいのある会社」に2年連続で認定されました。社員に対してアンケートを実施し制度に反映させるなど、今後も社員一人ひとりが活躍できる職場作りに取り組んで参ります。 ■学習環境が整った、成長を後押しする組織 当社では、データサイエンティストとして継続的に成長できるよう、日常的に学べる環境づくりに力を入れています。 社内では「ラボ活動」として、業務外テーマの分析や技術検証にも取り組んでおり、実案件以外でもデータに触れながら実践力を高めることができ、週1回の勉強会では幅広いテーマで情報をキャッチアップすることができます。 日々の業務と並行して学び続けられる環境があるため、未経験からでも着実に専門性を高めていくことが可能です。 この求人の魅力 理念 ・ビジョン 【国内トップのデータサイエンス企業を目指して】 当社は2019年設立のスタートアップながら、データサイエンス業界で確かな存在感を発揮し、数々の実績を積み重ねています。目指すは「国内トップのデータサイエンス企業」です。単なる技術提供にとどまらず、ビジネスの現場で実際に価値を生み出し続ける存在として、お客様から長く信頼されるパートナーであることを目標としています。 【“真の実務家”を育て、日本のDXを支える】 当社は、「真の実務家」として活躍できるデータサイエンス人材を育成することで、日本のデジタルトランスフォーメーション(DX)を支える企業でありたいと考えています。 理論や技術だけでなく、ビジネス課題を理解し、成果につなげる力を重視している点が当社の特徴です。研修を監修する取締役・森谷は、データサイエンス分野での豊富な実務経験を持ち、データサイエンティスト協会での活動などを通じて業界の発展にも関わってきました。確かな成長環境で真の実務家を目指すことが可能です。 仕事・事業 【データアナリティクス事業の最前線】 ■データ分析でビジネスを加速:当社はデータアナリティクスを専門とし、顧客企業が抱える課題に対して、データに基づいた意思決定支援を行っています。IT、小売り、サービス業など幅広い業界のデータを扱い、売上向上や業務改善、マーケティング施策の最適化など、実務に直結するテーマに取り組みます。 【グローバルな挑戦と成長機会】 ■世界を舞台に活躍:グローバルな事業展開を目指しており、将来的には海外案件に携わるチャンスもあります。多様な文化や市場のデータに触れることで、データアナリストとしての専門性を高めながら、国際的なキャリアを築くことが可能です。
■データサイエンティストになりたいという意欲をお持ちの方
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600~1000万
■ポジション概要 マネーフォワードは2012年5月に設立され、SaaS×Fintech領域で革新を続けています。「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、すべての人に「お金のプラットフォーム」を提供するというビジョンを掲げています。現在、30以上のプロダクトを展開し、事業領域を拡大中です。当社のビジネスセグメントは、マネーフォワードグループ全体の売上の6割を占める「バックオフィス向けSaaS」事業を担当しており、データドリブンな事業戦略の推進に向けて、複数の事業部でデータ系の職種を積極的に採用しています。 ■募集ポジション オープン求人のため、選考の中でご経験、ご希望を伺い、配属組織を決めさせて頂いております。 <HR事業戦略本部> 人事労務SaaS領域における意思決定を推進するために、データ分析基盤内のマートテーブル設計/改修や定期データ更新の安定運用を担当いただきます <ERP事業企画本部> 経理財務SaaS領域における意思決定を推進するために、データ分析基盤内のマートテーブル設計/改修や定期データ更新の安定運用を担当いただきます
■MUST要件 ・データに関わる業務の実務経験2年以上 ・データマートの開発プロジェクトへの参画経験(設計/開発フェーズに関わっていることが望ましい) ・日本語:ビジネスレベル(N1以上) ■歓迎条件 ・SQLを利用したデータマート開発、又はデータ分析に必要なデータ抽出・加工のクエリ実装の経験 ・データ活用における要件定義、データ抽出・集計、可視化の一連の業務に関わったことがある経験
プラットフォームサービス事業(バックオフィスSaaS「マネーフォワード クラウド」、個人向けPFM「マネーフォワード ME」等)
400~600万
東証グロース上場のAI企業の当社にて、いずれかの業務を適性に応じて、お任せします。1:機械学習モデルの作成・実行・チューニング2:機械学習モデルを実行するシステム基盤の構築/保守/運用/データ分析基盤の構築 1:モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施します。 2:自社開発の統合AI実行基盤『R2Engine』や最適化ツール開発、クローリングなどを活用した審査システム、AI不正検知システム、AI実行デスクトップアプリ開発を実施します。
【いずれか必須】■1年以上のPython・SQL等を用いてAIやデータ分析業務を行っていた経験■基本情報技術者以上のIT知識と、3年以上のシステム運用経験(Web・オープン系) 【この仕事で得られるもの】 ・顧客視点を持った課題解決力 ・要件定義から運用まで一貫したシステム構築スキル ・AIシステムのプロジェクト推進力 ・機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識などの最新技術の習得と実用 ・モデルを作って終わりではなくビジネス現場で継続的に改善する実践力
アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業。AIの核となる機械学習やディープラーニングなどのR&Dを行い、様々な業種・分野に対するアナリティクス・コンサルティングサービスと、それを動かすIT基盤やAIサービスを提供。
450~600万
全国のドラッグストアの90%超が利用する商品データベースを提供する当社にて、小売店に設置された「クーポン端末」の運用をお任せします。主にデータ作成や施策検討などを担当いただきます。 クーポン配信における施策立案から実施、分析までの一連を担います。 ■対象商品の選定、クーポン作成、配信、運用管理■利用データ集計、レポーティング、施策効果の分析や改善策検討■レコメンドエンジンのパラメータ設定■各種帳票作成【チームについて】役割は幅広く、膨大なデータの作成・管理に関わる事務作業から、データを扱うためのプログラミング、施策効果の分析・企画も行います。
【いずれも必須】■データ分析や数値検証をもとに、施策立案・実行・改善に携わった経験■SQL/Excel/Googleスプレッドシートを用いたデータ抽出・加工・分析経験 もしくはPython/VBA/GAS等の活用経験 【当社の魅力】当社は「自社開発の自社サービス」として商品情報データベースを長年運営し、JAN/SKU・ブランド・カテゴリ・成分・画像など大規模な商品データを自社で保有・運用しています。創業から26年の実績を重ね、堅調な成長と黒字経営を継続しています。【やりがい】クーポンの利用状況等の数値がすぐに出るため、日々の地道な運用や自分たちで考えた施策などがうまく機能しあい、お客様満足に繋がる実感を得られます。
○店舗管理 グループウェア事業 ○商品データベース事業 ○LMS・コンテンツ制作事業 ○データ活用事業
800~1500万
親会社の三井物産グループをはじめとしたクライアントの経営・事業課題に向き合いながら、AI領域の構想策定〜ソリューション設計〜初期推進までを一気通貫で担っていただきます。 ▼職務詳細 ■経営・事業課題のヒアリングおよび整理 ■データ基盤、AI、プロダクトを組み合わせたソリューション設計、提案 ■提案資料の作成および提案同席、案件化までの推進 ■初期フェーズにおけるプロジェクト推進・関係者調整 ■社内のプロダクトチームおよび分析チームと連携した価値提供の推進 等
■IT・ビジネスコンサルタント経験、もしくはBtoB領域におけるソリューション営業・プリセールス経験(目安3年以上) ■クライアント課題を起点とした提案設計の経験 ■IT、データ、システム開発に関する基礎理解 ■提案内容とデリバリーをつなぐ視点や、PM的思考をお持ちの方
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800~1000万
■募集背景 東証スタンダード上場・KYORITSUグループの一員であるM&Cにて、グループ全体の販促・プロモーションデータを活用し、クライアントの意思決定を支援するデータアナリストを募集します。各事業部単位の提案から、全社横断のデータドリブンな提案体制への進化を担うポジションです。 ■仕事内容 広告・販促施策の効果分析や改善提案を中心に、購買履歴・顧客データ・CRMデータを活用した分析業務を担当いただきます。分析に加え、社内外への提案や可視化、データ活用基盤づくりにも関わっていただきます。将来的には組織立ち上げやチームマネジメントもお任せしたいと考えています。 ■主な業務 ・広告・販促施策の効果測定、課題抽出、改善提案 ・購買履歴・CRMデータの収集、加工、可視化 ・Tableau / Power BI / Excel などを用いたレポーティング ・SQL / Python を活用したデータ処理・分析基盤整備 ・分析結果をもとにした社内外への提案・プレゼン ・グループ内のデータ活用推進、啓発活動
■必須条件 ・データ分析を活用した実務経験 ・Excel/Googleスプレッドシートでの分析・可視化経験 ・BIツール(Tableau、Power BI等)またはSQLの使用経験 ・ビジネス課題を理解し、データをもとに解決策を導ける方 ・社内外との調整・連携ができる方 ■歓迎条件 ・広告運用やCRMデータの分析経験 ・Python/Rを用いたデータ分析経験 ・マーケティング施策の効果測定・改善提案経験 ・提案資料作成やプレゼン経験 ・データ分析基盤の構築・運用経験 ■求める人物像 ・分析を通じた課題発見・解決が得意な方 ・データ活用による価値創出に意欲のある方 ・クライアントに寄り添った提案ができる方 ・新しい技術や手法を学び、実務に活かせる方 ・周囲と連携しながらプロジェクトを推進できる方
「MARKETING × CREATIVE」を掲げ、戦略的WEBマーケティングとAIを主軸としたIT開発を展開するテクノロジーカンパニーです。東証スタンダード上場のKYORITSUグループにおいて、グループ全体のマーケティング・データ活用・デジタル領域を担う中核会社として、データ分析に基づく広告運用からシステム実装までをワンストップで提供しています。
600~800万
【募集背景】 Webマーケティングの老舗である当社では現在、2026年の本格ローンチに向けて、これまでの「Web上のCV(コンバージョン)」だけの評価から脱却し、「商談・成約・売上」までを紐づけて評価する新サービス(GA4×SFA統合分析ソリューション)を開発しています。 現在、サービス責任者がプレイングマネージャーとして推進していますが、構想する「高度な分析(MMM等)」や「ビッグデータの処理」を実装し、事業をスケールさせるためには、データ取り扱いや統計分析において、より専門的なスキルを持つパートナーが必要です。 責任者の「右腕」として、技術的な側面から事業の根幹を作ってくださる方を募集します。 【仕事内容】 新サービスのデータ基盤構築、およびクライアントへの分析アウトプット作成・示唆出しを担当します。営業担当と連携しながら、顧客のマーケティング投資対効果を最大化するための「武器」を作る仕事です。 (1) データ基盤の構築・運用(集計・可視化) ・クライアントのGA4データとSFA(営業支援システム)データの統合・整形 ・BigQueryを用いた大規模データの処理、SQLによる抽出・集計 ・Looker Studio等を用いた、経営層・マーケティング責任者向けダッシュボードの構築 ※「どう集計すればビジネスの意思決定に使えるか?」という設計からお任せします。 (2)データ分析・インサイト導出 ・統合データを用いた予実管理分析、チャネル別ROI分析 ・統計的手法(MMM:マーケティング・ミックス・モデリング等)を用いた、Webとオフラインを含めた広告効果の分析 ・データから導き出される「事実」に基づき、次の打ち手(予算配分変更、媒体選定など)の示唆出し (3)新規事業のサービス磨き込み・標準化 ・サービス責任者と共に、分析手法のパッケージ化や自動化の検討 ・営業担当が顧客へ提案する際のロジック構築支援(技術的側面からのバックアップ)
<MUST> 以下すべてを満たす方 ①SQLを用いた実務経験(2〜3年以上) ②クラウドデータ基盤(BigQuery,AWS,Azureなど)の使用経験 ※ローデータの取り扱いに抵抗がないこと。 ③GA4の基本的な理解 ※管理画面の操作だけでなく、データ構造(イベント、パラメータなど)を理解していること。 <求める人物像> ・事業成長を見据え、データをビジネスの言葉で提言できる方 ・他部署の立場を尊重し、データを用いて提案の質を底上げできる方 ・新規事業フェーズという不確実な環境を楽しみ、自ら手段を考えて柔軟に行動できる方 ・技術のスペシャリストとして、常に最新の知見を学び自走できる方
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1000~2500万
【職務概要】 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。 【プロジェクト体制】 2名~6名程度でチーミング 【具体的な業務内容】 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 【プロジェクト事例】 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援(自社プロダクトTrust GenGAを活用) ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援
<必須要件> 【次のすべてを満たす方】 ・機械学習を用いた実務経験が1年以上 ・構造化データ(テーブルデータ)を対象とした分析の実務経験 ・日本語での業務遂行能力(日本語能力試験N1相当) <歓迎要件> ・ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験 ・金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験 ・PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験 ・Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験 ・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了 ・英語による技術文書の読解や基本的な業務コミュニケーションが可能な方
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