【MLOpsエンジニア】ＭＬ・ＬＬＭ基盤の設計・開発／技術リード／フルリモート勤務可

条件の近いおすすめ求人

• エージェント求人

  AIソリューションエンジニア ※アソシエイト

  500~700万

  創業以来赤字なし / 外部資本に依存しない安定経営のAIベンチャー(グロース上場)東京都千代田区

  AIソリューションエンジニア ※アソシエイト気になる

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  仕事内容

  国内リーディングカンパニーに対し、AI戦略の構想から実装、運用、内製化支援までを一気通貫で担っていただきます。 ▼職務詳細 ■ビジョン・成功条件の合意／データとアルゴリズムを軸に価値仮説を描き、「何をもって成功とするか」(品質・コスト・納期)を顧客と握る ■課題発見・コンセプト設計／ビジョンを阻害する本質課題を言語化した上で、ソリューションに必要な業務要件を技術的な実現性も踏まえて検討する ■PoC・MVPの現場検証／ソリューションを実現する現実的な工程や体制を描き、フィードバックサイクルを回す ■運用設計・本番展開／実運用の業務設計や会議ファシリテーションをリードし、本番運用に落とし込む ■業務のAI First化／業務プロセスをAIファーストで再設計し、人間ならではの思考・判断に集中できる環境を自ら構築する

  求める能力・経験

  【必須要件】 ◆以下の2つ以上に該当する方 ①統計・機械学習・深層学習に関する実務知識(目安 1年以上) ②Python 等を用いたAIツールの設計・実装経験(目安 1年以上) ③顧客折衝を含むプロジェクト推進経験 ④誠実さ、相手へのリスペクト、自責思考、学び続ける姿勢 【歓迎要件】 ◆以下の2つ以上に該当する方 ①AWS、Azure、GCP 等のクラウド環境におけるシステム設計・構築経験 ②LLM／生成AIアプリケーション(RAG、エージェント、評価設計)の構築経験 ③アルゴリズム自体の考案経験(論文・特許・その他自作ツール 等) ④API／バックエンド／フロントエンドのいずれかの開発経験 ⑤Git／CI/CD を用いた開発運用経験 ⑥特定ドメイン(製造、金融、流通 等)の業務知見 ⑦顧客先常駐・オンサイト支援の経験

  事業内容

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• 企業ダイレクト

  【PM】AIエンジニア★AI・データ系経験は不問／エンジニア満足度97%！

  700~900万

  • 要件定義
  • 開発
  • データ分析
  • アジャイル
  • 最新テクノロジー
  • コンサルティング業務
  • マネジメント
  • クライアント折衝
  • システム開発

  株式会社マクロセンド東京都新宿区, 東京都23区内

  【PM】AIエンジニア★AI・データ系経験は不問／エンジニア満足度97%！気になる

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  仕事内容

  エンジニア満足度97%の要因はいくつかのAI案件から選べること！AI・AIエージェント開発を通じてさまざまな業界の企業に、業務でのAI活用を促進する案件のプレイングマネージャー業務をお任せします。 【主な業務内容】 ■お客様の業務課題のコンサルティング　■課題解決のための技術やシステムの提案 ■アジャイル方式で要件定義～リリースまで一貫したAIシステム開発 ■統計モデルの構築と分析、結果報告　■最新技術の調査、研究、共有 【入社後の流れ】：1年目はPMと共にAI開発やデータ分析PJに参画。慣れてきたらおひとりでPJをお任せします ※経験に応じて、AI基礎研修も行います

  求める能力・経験

  【必須】・システム開発実務経験3年以上・PM経験3年以上 当社PMはプレイングマネージャーとして、AI開発業務も担当します。キャリアアップしても、最新技術を追い続けたい技術好きな方にぴったりなポジジョン！ 【AI・データ系経験不問の理由】 進化が早いAIの世界は誰もが学びの連続。当社では経験を問わず新しいことを楽しんで学べる方が活躍中で、「面白い！挑戦したい！」と夢中になれる好奇心と泥臭い努力こそ成長を支える最大のスキル。だからAI未経験の方も歓迎します！ 【こんな人にオススメ】・人の喜びを自分の喜びにできる方・新しい学びや変化、働くことを楽しめる方・PMもエンジニアリングも両方やりたい方

  事業内容

  AI・AIエージェント開発やデータ活用支援を通じてさまざまな業界の企業様に、AIの社会実装の支援を行っている企業です。1. AI開発/コンサルティング2. データ分析(BIシステム、統計モデル)3. AR・VR、ロボット制御

• 企業ダイレクト

  (PM候補)AIエンジニア★職種未経験可！満足度97%の環境でキャリアUP

  600~760万

  • 要件定義
  • 開発
  • データ分析
  • アジャイル
  • 最新テクノロジー
  • コンサルティング業務
  • マネジメント
  • 人工知能
  • システム開発
  • リーダー

  株式会社マクロセンド東京都新宿区, 東京都23区内

  (PM候補)AIエンジニア★職種未経験可！満足度97%の環境でキャリアUP気になる

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  仕事内容

  AI・AIエージェント開発を通じてさまざまな業界の企業に、業務でのAI活用を当たり前にするお手伝いをするお仕事。上流工程から担当いただき、将来的にはPMへキャリアアップを目指せます。 【主な業務内容】 ■お客様の業務課題のコンサルティング　■課題解決のための技術やシステムの提案 ■アジャイル方式で要件定義～リリースまで一貫したAIシステム開発 ■統計モデルの構築と分析、結果報告　■最新技術の調査、研究、共有 【入社後の流れ】：まずはAI開発やデータ分析PJにメンバーとして参画。慣れてきたら徐々にPM業務をお任せします※経験に応じて、AI基礎研修も行います（変更の範囲）当社業務全般

  求める能力・経験

  【必須】・システム開発実務経験3年以上・何かしらのリーダー経験 AIやPMの実務経験は問いません。スキルよりもお人柄を重視しており、面接ではお互いを知るための会話がしたいと思っています。 【職種未経験OKの理由】 進化が早いAIの世界は誰もが学びの連続のため、新しいことを楽しんで学べる方が弊社では活躍中。これまでの経験を糧に「面白い！挑戦したい！」と夢中になれる好奇心と泥臭い努力こそ成長を支える最大のスキル。だから未経験の方も歓迎します！ 【こんな人にオススメ】・人の喜びを自分の喜びにできる方・新しい学びや変化、働くことを楽しめる方・現職でやりたいことに挑戦できていない方

  事業内容

  AI・AIエージェント開発やデータ活用支援を通じてさまざまな業界の企業様に、AIの社会実装の支援を行っている企業です。1. AI開発/コンサルティング2. データ分析(BIシステム、統計モデル)3. AR・VR、ロボット制御

• エージェント求人

  【データサイエンティスト】未経験から「データ×AI」を自在に操るプロへ／週4リモート可／20代活躍中

  370~700万

  • データ分析

  データアナリティクスラボ株式会社東京都中央区

  【データサイエンティスト】未経験から「データ×AI」を自在に操るプロへ／週4リモート可／20代活躍中気になる

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  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） 業務内容の変更範囲：会社の定める業務の範囲

  求める能力・経験

  ■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

  事業内容

  ■データ分析に関わる実務支援 ■データ活用に関わるコンサルティング

• エージェント求人

  シニアアナリスト/データ戦略部

  800~1200万

  DMM.comGroup東京都港区

  シニアアナリスト/データ戦略部気になる

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  仕事内容

  ## 募集背景 データ分析で事業改善・事業戦略をリードしたい人を募集。DMM.comはデータに基づく意思決定・施策提案に情熱を注ぐ会社で、データアナリストは「データと分析」を武器にサービス成長を牽引する存在です。「ビジネスにインパクトを与える」ことを見据え、各事業部のサービスのデータ分析を担い、事業運営メンバーと密に連携して課題発見・打ち手提案・実行支援を行います。分析から施策実行まで一気通貫でサービスに影響を与えたい方を求めています。 ## 事業概要 DMM.comは1998年創業、2023年売上3,476億円。25超のグループ会社で60事業以上を運営し、動画・電子書籍・通販等のEC、フィンテック、太陽光、英会話などを担当。データ本部は「健全な現状評価」と「根拠ある施策起案」をミッションに、早期かつ多角的なデータ評価で加速・維持・縮小/撤退を明確化し、メリハリあるPDCAで挑戦の確度を上げます。 ## 業務内容 複数サービスにまたがり、経営・事業サイドの多くのステークホルダーにプレゼンスを示せるポジション。約60サービス・1,500超のテーブルのデータを扱い、年間で億円単位の売上貢献も可能。問題設定・仮説立案・分析設計・実行・施策提案・効果測定まで一気通貫で関与し、現場リーダー（PO/GL）や経営層とのディスカッションを通じ実行可能な施策へ落とし込みます。 - Pythonを駆使した高度な課題解決（因果推論・機械学習によるユーザー行動予測、LTV最適化モデル構築） - 「データが深い」領域（オンラインクリニック、ブックス等）でのインサイト抽出・仮説化 - 分析結果をビジネス言語に翻訳し事業責任者へ提言、施策実行までリード - 分析エンジンの高度化やチーム全体の分析レベル底上げ ## ポジションの魅力 - 事業側（プロダクトリード/プランナー）、データ活用（ML開発/アナリティクスエンジニア）、マネジメントなど多様なキャリアパス - 事業責任者・経営層と近い位置で分析から施策実行まで関わり、売上・LTVに直接インパクト - 会員数4,507万人のDMM Groupの大規模データ環境で深い知見を見出せる - データドリブンを目指す組織でアナリストの地位が高く、専門チームと連携可能

  求める能力・経験

  ・データアナリストとしてPythonを活用し、事業課題を解決した経験3年以上

  事業内容

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• エージェント求人

  【メディア事業部】データ活用組織マネージャー｜Data Science Center

  450~750万

  サイバーエージェントグループ東京都渋谷区

  【メディア事業部】データ活用組織マネージャー｜Data Science Center気になる

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  仕事内容

  # 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し 音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、 競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」など インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 我々はそんな「21世紀を代表するtoCサービス」を共に創り上げていける仲間をお待ちしています！ ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。 [ABEMA 会社説明資料](https://speakerdeck.com/abematv/zhu-shi-hui-she-abematv-hui-she-shuo-ming-zi-liao) # 業務内容 当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、各事業部のデータ分析を行い必要な技術的な支援を行います。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。 *本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。* * 経営層や事業責任者と深く連携し、データを用いた意思決定ができるよう、現場から支援する * 機械学習やデータサイエンス業務を効率的に行えるような施策を立案し、実施する * 機械学習やデータサイエンスを扱うメンバーを中心としたエンジニア組織の戦略を立案し、実行する # 求めるスキル・経験など > *求めるスキル・経験* * 機械学習またはデータサイエンスの実務経験が５年以上であること * ステークホルダーを仕切る優れたコミュニケーション能力 * 機械学習、推薦、検索、自然言語処理、コンピュータビジョン、効果検証のうち、１つ以上の分野に携わった経験 > *歓迎するスキル・経験* * Webアプリケーションに関する基礎知識、開発経験 * AWS/GCPなどパブリッククラウドに関する知識・経験 * プロジェクトマネージメント経験 > *求められるマインド* * 課題に対して自分ごと化し、オーナーシップを発揮して解決に努める * 事業領域における強い関心 * お互いに理解し尊重した上で助け合える

  求める能力・経験

  【求めるスキル・経験など】 > *求めるスキル・経験* * 機械学習またはデータサイエンスの実務経験が５年以上であること * ステークホルダーを仕切る優れたコミュニケーション能力 * 機械学習、推薦、検索、自然言語処理、コンピュータビジョン、効果検証のうち、１つ以上の分野に携わった経験 > *歓迎するスキル・経験* * Webアプリケーションに関する基礎知識、開発経験 * AWS/GCPなどパブリッククラウドに関する知識・経験 * プロジェクトマネージメント経験 > *求められるマインド* * 課題に対して自分ごと化し、オーナーシップを発揮して解決に努める * 事業領域における強い関心 * お互いに理解し尊重した上で助け合える

  事業内容

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• 企業ダイレクト

  【データサイエンティスト】ユーザーと企業の最適なマッチングを実現

  520~950万

  ウォンテッドリー株式会社東京都渋谷区

  【データサイエンティスト】ユーザーと企業の最適なマッチングを実現気になる

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  仕事内容

  入社直後のオンボーディング期間に関しては、ドメイン、データ、開発プロセスに慣れてもらえるようプロダクトに蓄積されたデータの分析や既存アルゴリズムの改善などに取り組んでいただきます。 【タスク例】・データ分析によるプロダクトの課題発見・機械学習を活用した推薦アルゴリズムの改善・施策の効果検証とレポート作成 慣れてきたタイミングでこれまでのご経験やご志向性に応じて、推薦施策の推進や新しい技術の導入、技術広報などより幅広い業務を担当していただきます。【タスク例】・推薦施策の主体的な推進・機械学習、推薦アルゴリズムに関する研究開発・機械学習PJの開発生産性の改善など

  求める能力・経験

  【必須】■機械学習エンジニア、もしくはデータサイエンティストの業務経験2年以上（目安） 【歓迎】■チーム開発の経験■参画したPJにおいて、顧客やプロダクトの 課題発見から携わった経験■推薦システムや検索システムの開発経験■Kaggleでの複数回の上位入賞経験■特定領域での実績（書籍出版、論文採択、OSSへの貢献など） 【魅力】■機械学習によるプロダクトやユーザー体験の改善効果を実感できる■人と仕事に関連する多様かつ大量のデータセットを活用できる■向上心のあるメンバーとともに、技術的な挑戦ができる

  事業内容

  400万人以上が利用するビジネスSNS「Wantedly」/気軽に会社訪問ができる 「Wantedly Visit」/入社後のエンゲージメントを上げる「Engagement Suite」/現代の採用に最適化された、次世代型採用管理システム「Wantedly Hire」

• エージェント求人

  【CDO/最高データ責任者】医療OSを創るヘルステック｜年収1500万円〜

  1500~2000万

  株式会社TENET東京都港区

  【CDO/最高データ責任者】医療OSを創るヘルステック｜年収1500万円〜気になる

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  仕事内容

  ■ミッション 「数字の羅列」を「経営の意思決定」に変えるCDO（最高データ責任者）を1名募集します。 ■TENETについて 目指すのは、4,000万人が利用する「日本の新しい医療インフラ」の構築です。単なるクリニックのチェーン展開ではなく、10年後の日本で当たり前となる「医療OS（オペレーティングシステム）」そのものを創ります。医療先進国イギリスでは国民の35.6%がオンライン診療を日常的に利用する一方、日本の普及率は未だ数%に留まります。「通院の壁」を取り払い、国民の3人に1人（4,000万人）が最適な医療にアクセスできる社会を本気で実現します。 ■このポジションの役割 事業拡大フェーズで致命的になるのは「数字はあるのに、意思決定に使われていない状態」です。レポートもダッシュボードもある。でも次に何を変えるべきかが即決できない——それでは意味がありません。埋もれている利益を掘り起こし、事業を前に進める「宝探し部隊」の責任者になっていただきます。 ■具体的な業務内容 【1】数字を「判断」に変えるデータ設計 ・KPI／KGIを「見るため」ではなく「決めるため」に再設計 ・経営・現場が即断できる指標定義 ・「なぜ今これを見るのか」を言語化したデータ設計 ・数字の背景にある患者様の行動・心理の構造化 【2】利益を掘り当てる分析と打ち手提示 ・単なる集計・可視化では終わらない分析 ・「次に何をやめ、何を伸ばすか」まで落とした提案 ・LTV／原価／継続率など、PL直結指標の深掘り ・分析→施策→数字変化までの一気通貫責任 【3】爆速PDCAを前提としたデータ運用 ・完璧な設計を待たず、まず出す ・数字が悪ければ即仮説を捨て、翌日には別案を試す ・スタートアップスピードでの改善サイクル構築 【4】現場主義×PL責任 ・会議室ではなく、現場と管理画面 ・PLに責任を持った即断即決 ・マネジメント職であっても自ら手を動かす前提 ■このポジションで得られる市場価値 ・「分析担当」ではなく「経営を動かしたCDO」としての実績 ・医療×B2C×超高速意思決定という、どの業界でも再現性のある実戦経験 ・数字を掘り、打ち手を決め、結果で語れる人が次の裁量を手にする環境

  求める能力・経験

  【必須条件】 ・SQLを使ったデータの分析経験3年以上 ・レイヤー構造（レイク、ウェアハウス、マートなど）を分けたデータの管理経験 ・BigQueryの使用経験 ・経営層との仕事経験 ・データアナリスト、データサイエンティスト3名以上のマネジメント経験 【歓迎条件】 ・Looker、LookMLの経験 ・dbtの経験 【求める人物像】 ・綺麗なデータを整えるだけでなく、泥臭く数字を掘り、事業のど真ん中に踏み込める方 ・「この一手で利益は出るか」を問い続けられる方 ・分析や提案で止まらず、結果で語り切れる方

  事業内容

  オンライン診療を軸とした「医療OS（医療のオペレーティングシステム）」の構築・運営。国民の3人に1人（4,000万人）が最適な医療にアクセスできる、日本の新しい医療インフラの実現を目指しています。（設立：2020年3月／従業員数：約20名／資本金：約60百万円）

• エージェント求人

  【データアナリスト】医療OSのKPI分析・グロース｜年収800万円〜（4名）

  800~1200万

  株式会社TENET東京都港区

  【データアナリスト】医療OSのKPI分析・グロース｜年収800万円〜（4名）気になる

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  仕事内容

  ■ミッション 数字を「結果報告」ではなく、意思決定を前に進める武器として扱えるデータアナリストを4名募集します。分析の先にある「行動」まで設計することが、このポジションのミッションです。 ■TENETについて 目指すのは、4,000万人が利用する「日本の新しい医療インフラ」の構築です。単なるクリニックのチェーン展開ではなく、10年後の日本で当たり前となる「医療OS（オペレーティングシステム）」そのものを創ります。医療先進国イギリスでは国民の35.6%がオンライン診療を日常的に利用する一方、日本の普及率は未だ数%。「通院の壁」を取り払い、国民の3人に1人（4,000万人）が最適な医療にアクセスできる社会を実現します。 ■このポジションの役割 数字をきれいにまとめること、レポートを作ること、依頼された集計を正確に返すこと。それだけでは事業は前に進みません。 ・この数字から、何を変えるべきか ・どこに、まだ埋もれている利益があるのか ・どの一手が、LTVや利益を最短で押し上げるのか この問いに向き合っていただきます。 ■具体的な業務内容 【1】現状把握で終わらない、事業インサイトの抽出 ・KPI／KGIの構造理解と課題特定 ・事業、マーケ、オペレーション横断でのデータ分析 ・「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで踏み込んだ示唆出し ・単発分析ではなく、継続的に事業を良くする視点での設計 【2】数字を「意思決定」に変える ・ダッシュボードは目的ではなく手段 ・経営、事業責任者が即判断できる形への翻訳 ・分析結果を踏まえた改善案の提示 ・「分析しました」で終わらせず、行動に落とすところまで伴走 【3】利益とLTVに直結する分析テーマ設計 ・売上／利益構造を分解し、ボトルネックを特定 ・CPA、LTV、継続率、原価率などへの直接的なインパクト設計 ・「面白い分析」より「効く分析」を優先 【4】現場主義×スピード ・机上のデータだけで判断せず、現場の業務・顧客接点を理解したうえで分析 ・完璧な分析より、まず出して改善 ■このポジションで得られる市場価値 ・「分析担当」ではなく「事業を前に進めるアナリスト」としての実績 ・医療×B2C×高難度事業という再現性の高い実戦経験 ・仮説を立て、数字で語り、「この一手です」と言い切れる人が裁量を手にする環境

  求める能力・経験

  【必須条件】 ・SQLを使ったデータの分析経験3年以上 ・レイヤー構造（レイク、ウェアハウス、マートなど）を分けたデータの管理経験 ・BigQueryの使用経験 【歓迎条件】 ・Looker、LookMLの経験 ・dbtの経験 【求める人物像】 ・依頼待ちの分析ではなく、自ら仮説を立てて分析テーマを設計できる方 ・結論を濁さず、「この一手です」と言い切れる方 ・事業を理解し、現場を知り、「この数字をどう使えば事業は強くなるのか」を考え続けられる方 ・完璧な分析を待つより、まず出して改善するスピード感を持てる方

  事業内容

  オンライン診療クリニックとリアルクリニックを融合したハイブリッド医療モデルを構築。48兆円規模の医療市場でクリニックのロールアップ、周辺事業M&A、新規事業投資を加速しています。（設立：2020年3月／従業員数：約20名／資本金：約60百万円／累計調達額 約50億円）

• エージェント求人

  【データサイエンティスト】医療OS｜数字を経営の武器に｜年収800万円〜

  800~1200万

  株式会社TENET東京都港区

  【データサイエンティスト】医療OS｜数字を経営の武器に｜年収800万円〜気になる

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  仕事内容

  ■ミッション 数字を集める人ではなく、埋もれている「利益の兆し」を見つけ、次に何を打つべきかを即断即決できる——「数字を、経営の武器に変える存在」を2名募集します。 ■TENETについて 目指すのは、4,000万人が利用する「日本の新しい医療インフラ」の構築です。単なるクリニックのチェーン展開ではなく、10年後の日本で当たり前となる「医療OS（オペレーティングシステム）」そのものを創ります。医療先進国イギリスでは国民の35.6%がオンライン診療を日常的に利用する一方、日本の普及率は未だ数%。「通院の壁」を取り払い、国民の3人に1人（4,000万人）が最適な医療にアクセスできる社会を実現します。 ■このポジションの役割 数字は揃っている。レポートも出ている。でも、経営判断が速くならない、利益に直結していない——それでは意味がありません。 このフェーズでデータに求められる役割は「正確にまとめること」ではなく、経営判断を動かすことです。何時間働いたかではなく、何を成し遂げ、何を変えたか（Outcome）で評価されます。 ■具体的な業務内容 【1】データを「宝の山」に変える探索 ・医療×ToCサービスの各種データ分析 ・KPI／PLに直結する構造の分解 ・数字の違和感、歪みの発見 ・ダッシュボードを「事務作業」で終わらせない分析設計 【2】経営・事業判断に直結する示唆出し ・「結局、何を変えるべきか」を一言で言語化 ・利益インパクトのある打ち手の提案 ・判断待ちではなく、自ら意思決定 ・分析結果を「即実行できる形」で提示 【3】爆速PDCAを回し切る検証力 ・仮説→実行→数値変化の即時検証 ・正解を探すより、最速で当たりを引きに行く ・失敗前提で打ち、数字で修正 【4】現場主義×PL責任 ・現場の顧客行動、体験を最優先 ・管理職視点ではなく、当事者視点 ・自ら手を動かし、細部まで確認 ■このポジションで得られる市場価値 ・「分析屋」ではなく「利益を出せるデータ人材」としての実績 ・医療×ToC×超高速意思決定という希少な実戦経験 ・PL責任を持ち、即断即決し、結果で評価される「動かす側」のキャリア

  求める能力・経験

  【必須条件】 ・SQLを使ったデータの分析経験3年以上 ・レイヤー構造（レイク、ウェアハウス、マートなど）を分けたデータの管理経験 ・BigQueryの使用経験 【歓迎条件】 ・Looker、LookMLの経験 ・dbtの経験 【求める人物像】 ・数字の奥にある構造を掘り当て、意思決定を前に進められる方 ・承認を待つのではなく、自ら意思決定し結果で語れる方 ・綺麗なレポートより、一つの意思決定を早める分析を優先できる方 ・医療領域でもスピードを止めずに検証を回し切れる方

  事業内容

  オンライン診療クリニックとリアルクリニックを融合したハイブリッド医療モデルを構築。48兆円規模の医療市場でクリニックのロールアップ、周辺事業M&A、新規事業投資を加速しています。（設立：2020年3月／従業員数：約20名／資本金：約60百万円／累計調達額 約50億円）