楽天 データエンジニア/データアナリスト【データソリューションズ部 データ&AIマーケティング課】
600~1000万
楽天グループ株式会社
東京都世田谷区
600~1000万
楽天グループ株式会社
東京都世田谷区
データアナリスト
データエンジニア
【部署・サービスについて】 人々の生活や価値観が多様化する現在、マーケティングリサーチにおける 課題はますます高度化・複雑化しています。 こうした変化に対応し、より深く、より本質的なインサイトを導き出すために 私たちは楽天グループの共通IDによって繋がれた1億以上のビッグデータを 複合的に活用し、顧客のマーケティングプロセス全体にわたる 新たな価値提供をミッションとしています。 楽天グループ内でも、独自のユニークかつ膨大なデータ資産を活かした 新たなデータビジネスへの期待は高まっています。 2024年12月には、楽天インサイト株式会社、楽天インサイト・グローバル株式会社 そして超ミニバイト事業を統合する組織再編を実施し、データ利活用における より強固なシナジー創出体制を構築しました。 この体制のもと、AI技術の活用をさらに加速させ、データ分析の自動化・高度化 洞察のリアルタイム化、そして意思決定支援の質的向上を実現し、企業のマーケティング活動に 革新をもたらす新たな価値創造を目指しています。 Ad&Media Solutions Departmentは、広告代理店やメディア企業を中心とした 多様なクライアントに対して、マーケティングリサーチ、AI技術、そして楽天が保有する 豊富なデータアセットを活用し、課題解決型のマーケティング支援を行う部署です。 データドリブンな意思決定を支えるプロダクト開発、広告効果測定や ブランドリフト調査などのサービス設計・推進、データ関連オペレーションの 構築・運用、さらには国内外を対象としたマーケティングリサーチの 企画提案・デリバリーを担う複数の専門グループで構成されています。 そして、それらの専門グループと連携しながら、クライアントのマーケティング課題を 深く理解し、最適なソリューションを提供する マーケティングリサーチコンサルタント(営業)が一体となって プロジェクトを推進しています。 従来のマーケティングリサーチにとどまらない、複雑で高度な課題に対する 提案・解決に携わることができる部署です。 【募集背景】 近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性は飛躍的に増大し、企業活動のあらゆる局面で データに基づいた意思決定が求められています。 このような環境において、私たちは従来のデータ処理・分析の枠を超え 楽天グループが保有する膨大かつ多様なデータを活用した革新的な プロダクトを世に送り出すことで、クライアントのビジネス成長に貢献し 楽天インサイトのデータビジネスを牽引することを目指しています。 私たちは、データプロダクトのデリバリーを主導し、その品質・安定性・拡張性を 担保するとともに、データ処理・活用に関する高度な専門性を活かし 迅速、確実なプロダクト提供を通じて、社内外の顧客の期待に 応える重要な役割を担っています。 単に技術を実装してデリバリーするだけでなく、ビジネス課題を深く理解し データとテクノロジーを融合させることで、プロダクトの価値を最大化できる 仲間を求めています。 データエンジニアリング、BI構築、テクニカル面でのプロジェクトマネジメント 運用設計、そしてプロダクト共創といった多岐にわたる領域で 新たな価値を創造していく意欲をお持ちの方を募集しています。 【業務内容】 データソリューションビジネスにおける データエンジニア/データアナリストを募集しています。 楽天内外顧客から受託するデータ活用プロジェクトでの、データ仕様の整理 データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて 意思決定を支援する重要な役割を担っていただきます。 さらに、楽天グループの保有する、豊富なデータアセットを活用した プロダクト開発など、幅広い業務に挑戦していただく機会があります。 <担当業務> ・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の 意思決定や新規事業開発を支援。 ・SQLを使用したデータの抽出・集計 ・BIツール活用の提案と構築 ・BIツールを使用した分析レポートの作成 <仕事のやりがい> 楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら 設計し実行することができます。 また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の 意思決定に携わることができます。
【必須要件】 ・BigQueryなどのデータベースを用いた ビッグデータ処理の経験が3年以上あること ・TableauなどのBIツールを使用したデータ集計・分析に関する実務経験が1年以上あること ・ビッグデータの集計・分析の要件定義を明確に行い、プロジェクトを推進できること <求める人材像> ・社内外の関係者との効果的なコミュニケーション能力があること ・楽天グループが有する膨大なビッグデータに強い好奇心を持ち その活用を通じて新たなビジネスチャンスを創出し、スピーディーに挑戦できる方 ・常に新しい情報や技術トレンドにアンテナを張り、自ら積極的に学習し それを成果に結びつける意欲と行動力をお持ちの方 ・困難な課題に直面しても、それを自身の成長機会と捉え、ポジティブかつ 積極的に解決策を模索し、行動に移せる方 ・AI技術の進化に高い関心を持ち、積極的に業務へ応用することで 生産性向上とアウトプットの質向上に貢献できる方 ・最新のテクノロジー、市場トレンド、業界ニュースに対し常に高い感度と探求心をお持ちの方 【歓迎要件】 ・Pythonなどのプログラミング言語を用いた業務効率化に関する実務経験 ・AIを活用したデータ処理の効率化経験
英語で日常会話が可能、英語でビジネス会話が可能、英語でネイティブレベルで会話可能
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、専門職大学、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
600万円〜1,000万円
全額支給
07時間30分 休憩60分
09:00〜17:30
有 コアタイム (11:00〜15:00)
有
有
123日 内訳:完全週休2日制
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
無
東京都世田谷区
敷地内全面禁煙
在宅勤務 リモートワーク可 時短制度 服装自由 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度 U・Iターン支援 ストックオプション 社員食堂・食事補助 託児所あり
有
2名
2回〜3回
プライム市場
最終更新日:
600~2000万
Practice CoEでは、 これまでは、インダストリー軸を中心に専門的な知見やInsight/Foresightを提供してきましたが、 これからは、産業構造の変化やテクノロジーの進化速度に追随するためにソリューション軸も含めた知見を提供することを目指しています。 そのため、テクノロジー領域の先進的な取り組み・情報に精通した人材を求めています。 【主な職務内容】 ・戦略策定・マーケティング~アカウント・サービス開発~提案・デリバリーまでのコンサルティング活動全般において、リサーチ手法や専門知見を提供することでコンサルタントを支援しています。 ・主にテクノロジー市場やITソリューションベンダーについて多角的な視点を以って調査・分析することでPwC Consultingにおける意思決定に貢献しています。 ・対外的には、Thought Leadershipの執筆や対外セミナー開催にも関与し、PwCブランドの向上に貢献しています。 ・コンサルタントに対する調査設計やリサーチツールのアドバイスをする役割も担っています。 【期待する業務】 ・新規事業開発やアライアンス支援のための分析 ・将来有望と考えられる分野/市場の技術分類体系の構築 ・技術から見た業界内の技術勢力/技術動向の評価分析、未来予測
【求める経験・スキル】 ・テクノロジー調査会社(Gartner、IDC、Forresterなど)でのアナリスト経験がある方には組織における中核的なポジションをお任せします ・ITアーキテクチャーへの基礎的な理解、エンタープライズアプリケーション主要ベンダー各社の基礎的な製品理解 ・業界知見(例: ITサービス(Big tech~スタートアップ etc.)、テクノロジー(通信、電子材料、半導体 etc.)) ・リサーチツールの高度な活用スキル(Gartner、IDC、Forrester、LSEG、PitchBook、Initial、Capital IQなど) ・リサーチ経験あるいはそれに類する業務経験と定量的・定性的な分析力 ・ビジネスレベルの英語力(読み書き) 【望ましい経験・スキル】 ・アライアンス担当経験、アナリスト経験 ・IT調査会社でのリサーチ経験またはITソリューション動向調査の経験 ・プロフェッショナルファームやシンクタンク、専門調査会社、総研などでのリサーチャー経験 ・調査レポート等の執筆スキル ・一次情報獲得のためのネットワーキングスキル ・ビジネスレベルの英会話またはその他の外国語
クライアントが属するインダストリーに特化した部門と、クライアントに提供するソリューションに特化した部門から構成されています。クライアントの業界を熟知したコンサルタントと、ソリューションに精通したコンサルタントがチームを作り、多面的なアプローチでクライアント企業の変革を支援しています。
600~900万
■Palantirを活用したデータ統合・AI基盤の構築を担当。分散する巨大データを構造化・一元化し、企業のDX推進および意思決定を最適化する最先端のデータプラットフォーム設計・実装を主導します。 【詳細】 ■Palantir Foundry/AIPを用いたデータ統合・モデリング・オントロジー構築 ■DWH/ETLパイプラインの設計・開発・運用 ■Python/SQLによるデータ加工・連携構築 ■クライアントの課題に応じたAI/データ活用施策の要件定義・実装 【魅力】世界最先端プロダクトに携わり大規模DXを先導。技術スキル向上とビジネス貢献を実感できます。
【必須】■PythonまたはJava,SQLでの開発経験(2年以上) ■RDB/DWHやデータ処理の知見 【歓迎】■クラウド環境(AWS/GCP/Azure)での開発 ■ETLやBIツールの活用経験 【求める人物像】■最先端技術に挑戦しスキルを高めたい方 ■複雑な課題に対して粘り強く原因究明・解決に取り組める方 【ポテンシャル採用】Palantirの実務未経験の方も歓迎。クラウド基盤やデータエンジニアリングの基礎スキルをお持ちであれば、入社後のキャッチアップや実践を通じて専門性を磨けます。
ソフトウェア開発サービス/第三者検証サービス 国際規格適合コンサルティングサービス/ソフトウェア教育サービス
600~900万
【部署・サービスについて】 楽天24は、2010年、EC市場が急速に拡大する中で、生活雑貨や家庭用品・消耗品の オンライン購入ニーズ、特に、かさばる日用品や重い飲料などを安く スピーディに受け取りたいというニーズに応えるベく設立されました。 これは、楽天グループが持つ強固なプラットフォームと物流網を活かし 消費者の「日常」を支えるインフラとなることを企図した、戦略的な挑戦でした。 そして、現在楽天24は日用品・食品・飲料・コスメ・ベビー・ペット・ヘルスケア用品を 中心とした直販ECサイトとして、EC市場の用品領域においてシェアを高めています。 生活必需品をワンストップで提供する利便性、楽天ポイント経済圏との連携 そして楽天グループの強固な顧客基盤を背景に、数あるECサイトの中でも 特に「日常使い」のプラットフォームとして多くのお客様にご利用いただいております。 これにより、楽天市場全体の流通額拡大に貢献するとともに、楽天グループ全体の 成長を牽引する重要な事業の一つとなっています。 楽天24は、楽天の中でも珍しい直販ECであるため、直接エンドユーザーに対する マーケティングはもちろん、商品の品揃えやサプライチェーンなど 多岐にわたる意思決定に関与することができます。 中でも、顧客戦略課は、楽天24や楽天市場におけるデータを切り口とした マーケティングにおける課題解決をミッションとしており、主に楽天24利用者 (新規利用、離反者の再利用)の増加、ARPU向上施策を推進しています。 膨大な数のユーザー様が利用する楽天24の規模感や、変化のスピードが速い 業界だからこその成長機会が多く存在しています。 <魅力> ・成長中かつデータドリブンな事業変革期である楽天24ではあなたの分析が 次の成長戦略を牽引し、事業の根幹を動かす大きなインパクトを生み出すことができます ・これまでのことに囚われず新たな試みを行おうとする意欲の高いチームのため 積極的な行動が多くの意思決定に反映される環境となっています ・KPI設計からモニタリング環境構築、予測モデル運用まで、データ活用の全工程を経験し ビジネス課題解決をリードする「ビジネスアナリスト」としての総合力を磨くことができます ・将来的には、データ戦略立案やマネジメントなど、幅広いキャリアパスの可能性があります ・楽天24は、国内最大級のECプラットフォーム「楽天市場」と楽天グループの 強固な経済圏に属しているため、他社では得られない圧倒的な規模のデータと 顧客のライフスタイル全体を俯瞰できるユニークな視点は、分析スキルを 最大限に活かす唯一無二の環境になる思います 【業務内容】 KPIの設計、KPIモニタリング環境の構築・運用、KPI(GMS、CV数、ARPU、etc...)を 予測するモデルの構築・運用といった、FMCG顧客戦略部におけるマーケティングの 意思決定を後押しするための分析とその事業内説明が主な業務となります。 <主な業務内容> ・KPIの設計 └顧客戦略課として追うべきKPI、各プロジェクトで追うべきKPIの設計を行います。 そのKPIをどのような切り口で見れるようにすべきか、そのKPIがどう変動したら どうアクションを起こすべきか、まで考え抜いて設計し、事業の状況に 応じてあるべきKPIの見直しも行います。 ・KPIモニタリング環境の構築・運用 └設計したKPIを誰もが見やすくそして効率的に運用できるような環境を構築し、運用します。 モニタリングに必要なツールの検討からデータマートの設計 アウトプットイメージの設計・実装まで一貫して行います。 ・KPIを予測するモデルの構築・運用 └統計的モデリングや機械学習を活用し、KPIを予測するためのモデルを構築します。 また、常にその評価・更新を効率的に行います。 さらに、予測結果の説明も必要で、KPIの予測精度と解釈性のバランスが取れた 手法の確立が求められます。
【必須要件】 ・SQLを活用した実務経験(4年以上だと尚可) ・大規模データ(数百億レコード以上)の加工・集計スキル ・データを効率的に処理するためのデータマートを設計するスキル ・Python・R等のプログラミング言語と機械学習や統計学を活用して 予測モデルを構築・運用した経験(3年以上だと尚可) ・分析結果をわかりやすく他者に説明するスキル ・抽象的な概念を構造的に整理するスキル 【歓迎要件】 ・分析基盤を設計し実装した経験 ・BIツール(Locker Studio、Tableauなど)によるデータの可視化の経験 ・BIツールの構築経験 ・コンサルティングファームでの実務経験(3年以上だと尚可) ・大学院での機械学習、統計学に関する研究経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・メーカービジネス、ECに関する知識/経験
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701~1900万
◆企業概要 ・世界143ヶ国に展開するグローバル総合プロフェッショナルファームです。 ・最先端テクノロジーを活用し金融機関等のビジネス変革を包括支援。 ・金融データ活用推進協会のアドバイザーを務めるなど業界をリード。 ・育児や働き方を支援する多様な制度が充実したフレキシブルな環境です。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・金融機関のビジネス・デジタル戦略策定および課題・ニーズを抽出します。 ・データ戦略を実現するためのデータ基盤・アーキテクチャの立案を実施。 ・生成AI等の最新ソリューションを活用した実証実験や実用化を推進します。 ・大手金融機関のAIガバナンス態勢構築やデータマネジメントを支援します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・生成AIに判断軸を学習させた地域金融機関向け「デジタルCIO」実証。 ・金融機関としての信頼性を高める統合AI基盤およびガバナンス態勢構築。 ・AI活用の基盤となるデータカタログ整備や品質管理のマネジメント支援。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅シニアコンサル年収700万〜、マネジャー1040万〜と充実の報酬水準。 ✅大手金融機関の意思決定支援や生成AI活用といった最先端案件に関与。 ✅業界ガイドライン策定等に関わり金融DXをリードする圧倒的専門性。 ✅ベビーシッター補助や病児保育など充実したワークライフバランス支援。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・KPMGグローバルの網羅的な知見を活用した質の高いコンサルティング。 ・戦略策定からシステム実装・運用定着まで一気通貫で伴走する姿勢。 ・攻めのAI活用と守りのガバナンスの両面を高度に融合させた支援体制。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━
【必須(MUST)】 ・大学院または大学卒業以上 ・3年以上の実務経験 ・日本語ビジネスレベル以上(会話だけではなく読み書きも)
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600~800万
大規模な顧客向け決済系データベースから、社内ユーザ向け分析系/業務系データベースまで、多種多様のデータベースについて選定・設計・構築・運用の一連のフェーズの上流工程を中心に携わっていただきます。 特にリードエンジニアを担える方、その候補者となれる意欲とスキルのある方を特に歓迎します。 【業務内容】 ■新サービス向けのデータベースの設計と構築 ■既存サービスのデータベースの改善 ■プロジェクトマネージメント ■チームリーディング
【必須】 ■RHEL/Solarisによるサーバ設計/構築/運用の実務経験 ■RDBMS(Oracle)の設計/構築/運用の実務経験 【歓迎】■プロジェクトマネジメントの実務経験 ■ハードウェア/ストレージに関する基本的な知識 ■ソフトウェア/ミドルウェアに関する基礎知識 ■実サービス環境で自らパフォーマンスチューニングやトラブル対応を行った経験 ◎楽天グループでは、英語を公用語としていますが、本ポジションの実務は日本語で行います。 入社時のTOEIC(R)は不問ですが、入社後2年以内にTOEIC(R)800点の取得が必須となります。
■インターネット・FinTech(金融)など、多岐にわたる分野でのサービス提供 ※楽天会員を中心としたメンバーシップを軸にサービスと有機的に結びつける事で、独自の「楽天エコシステム(経済圏)」を形成しています。
800~1500万
【組織・チームのミッション】 メルカリのデータ分析環境は月間で1200人程度(全従業員の6割程度)が利用し すでにSocratesというLLMベースの分析アプリケーションを提供するなど その土壌は国内でも最先端の水準にあります。 しかしながら、データ活用のニーズやそれを取り巻く環境は急速に変化しており 既存のアプローチでは需要増にエンハンスの供給が追いつかない等 日々新たな課題が発生しています。 私たちは、変化へ柔軟に対応し、データプロダクトがプロダクト開発を 何倍にも加速させる環境を構築するため、データモデリングのライフサイクル自動化といった 新たなアプローチを積極的にリードします。 AI/LLMを活用してこれらの構造的な課題を解決し、全従業員のデータ活用体験を 滑らかにすることで、お客さまへの提供価値の最大化を目指します。 【業務内容】 メルカリのデータ分析環境を次のフェーズへと進化させ、全従業員が最高の効率と 信頼性をもってデータから価値を引き出せる、高度に自動化・知能化された データエコシステムの構築をリードしていただきます。 (業務例) ・全社で利用されるSocrates、Basic Tables、Semantic Layer 各種ダッシュボードといった既存データプロダクトの継続的な機能改善・価値向上 ・AI/LLM等の技術を活用し、最適化すべき処理の検知〜設計〜実装までの データモデリングのライフサイクル全体を自動化する仕組みの構築 ・AIと人間の両方が信頼できるSingle Source of Truthとして機能する セマンティックレイヤーの定義・実装による、誤ったデータに基づく 意思決定リスクの低減 ・部門ごとにサイロ化しがちな知識(マーケティング施策など)を、全社の共通資産へと 転換させるビジネスメタデータ基盤の整備 ・各部門固有の業務データをデータプロダクトとして整備することによる 全社横断の意思決定基盤の強化 ※ 業務内容は固定されたものではなく、チームが向き合うべき課題の大きさや 技術の進歩に応じて柔軟に変化します。 【ユニークなチャレンジ】 メルカリは、LLMを活用した分析アプリケーション「Socrates」を全社展開するなど データとAIの活用において業界をリードしています。 しかし、その先進性ゆえに、私たちは今、新たなフロンティアに立っています。 従来のデータエンジニアリングが「データを集め、使えるように整える」ことを 主眼としていたのに対し、このポジションではデータとAI・人間の協業の 可能性を最大限にunleashするという、まだ前例のない領域に挑みます。 例えばSocratesのようなツールの浸透は、一方でクエリのコストやパフォーマンスへの 無自覚さを生み、データ信頼性の担保をより困難にするという 新たな課題を生んでいます。 これらの次世代の課題に対し、AIが自らデータモデリングのサイクルを 回し続ける仕組みや、AIと人間が等しく信頼できるデータの礎となる セマンティックレイヤーをゼロから設計・構築することで、意思決定の質を高め 最終的にはお客さまへの提供価値を最大化するという、未踏のチャレンジをリードします。
【求める経験・スキル】 ・メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方 ・データを活用するステークホルダーと協業し、課題の解決をリードした経験 ・AI/LLMを活用したデータ基盤の改善や業務効率化に対する強い関心、または実務経験 ・データウェアハウス(BigQuery等)におけるSQLを用いた データマートの設計・構築・運用の経験 ・Looker等のBIツールを用いたデータガバナンスやセマンティックレイヤーの 設計・構築の経験 【歓迎する経験・スキル】 ・変化の速い技術トレンド(特にAI/LLM関連)を自律的にキャッチアップし 積極的に業務へ活用しようとする姿勢 ・プロジェクトマネジメントの経験 (特に、複数の関係者が求める要件を整理、取捨選択し プロジェクトのスコープを設定した経験)
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600~810万
国内主要製薬企業の事業を支える大規模調査サービス(シンジケート調査)のデータ基盤構築・運用・DX化を担うポジションです 。顧客(営業・企画・開発)と連携し、BIツールを活用したダッシュボードサービス など、データ提供の仕組みをITと事業の両視点から推進します。 【業務詳細】■顧客向けサービスに必要なデータの理解と、データエンジニアリング業務■多様なインタフェース/データ提供形式などの情報収集、業務へ落とし込み■顧客サービス担当(営業・企画・開発)との密なコミュニケーションと、要求の理解■ITシステム要件定義・構築・運用設計、運用保守管理・継続的な改善 ■ITベンダとの円滑なコミュニケーション
【必須】 ■プロジェクトチームでのPL経験、またはアーキテクチャの選定・設計を主導した経験 ■社外のステークホルダー(顧客やパートナー企業)との折衝・調整経験 【働きやすさ】フルフレックス制・コアタイムなし/月半分は在宅勤務可能!/コアタイム無しのフレックスなので、自由な働き方ができます。残業平均10時間でワークライフバランス◎ 【やりがい・魅力】国内で活動する主要な製薬企業のほとんどが当社のシンジケート調査サービスを契約されています。製薬業界に広く浸透しているデータ・情報を支えることへの責任と誇りを感じながら働いています。
◆一般用医薬品・医療用医薬品・医療機器の市場調査 ◆その他関連サービス
414~500万
【業務内容】 統計手法を用いて、人材データ、適性検査の開発や、企業で実施された各種適性検査・エンゲージメント指数に関するデータ解析を行います。解析したデータは、クライアントの人材マネジメント戦略における課題抽出やソリューション提案に役立てます。データは応募者・内定者の適性検査結果、説明会参加率、面接官ごとの応募率など、数万人~百万人単位の母集団分析であり、分析結果を自社の適性検査や指数開発にも活かします。未経験の場合は指導員がつき、1から分析のスキルを指導するため、心理学・統計学の知識を活かしたい方にも歓迎のポジションです。 【主な業務内容】 ・データ解析にもとづく採用における課題抽出 ・顧客向け採用戦略実施後の効果分析、改善提案 ・顧客向け定期レポート作成 ・データ分析・レポーティングシステムの企画・運用・改善 ・新規適性検査・アセスメントツールの開発業務 ・適性検査データの分析による「求める人材要件」策定、独自アセスメント指数の開発 【研修・育成制度】 未経験の場合は指導員をつけ、基礎から分析のスキルを指導します。配属先チームは30代男性2名・30代女性1名・20代女性1名(アシスタント)の少数精鋭で、デスクワーク7割・打ち合わせや会議3割というバランスの環境です。マーケティングチームと同じ部内にあり、分析結果からニュース性のあるファクトを見つけプレスリリースや学会発表につなげた実績もあります。 【会社・仕事の特徴や魅力】 ・「集計」で終わらせず、その先の「分析」に踏み込んで顧客への提案に活かせる、専門性の高いポジションです。 ・分析結果が自社の適性検査や新しい指数開発にも活用され、事業そのものを進化させる手応えを感じられます。 ・少数精鋭のチームで、和気あいあいとした雰囲気の中、意見を出し合いながら成長機会の多い環境です。 ※従事すべき業務の変更の範囲:当社規定による
【MUST(必須条件)】 下記2条件をいずれも2年以上経験された方 ・Excelスキル中級レベル(VLOOKUPやCOUNTIFが使える) ・Excel、ログ解析、データを用いた問題解決(ソリューション提供)の経験 【WANT(歓迎条件)】 ・統計学を学ばれた方、仕事で活かしてきた方 ・心理統計(調査票作成や尺度開発)の知見がある方 【求める人物像】 ・データから課題やファクトを見つけ出すことに面白さを感じられる方 ・分析結果を、顧客への提案や自社サービスの改善にまで落とし込みたい方 ・チームで意見を出し合いながら、新しい取り組みに前向きに関われる方
企業の人材採用を支援する「採用ソリューション事業」、適性検査の開発・提供を行う「適性アセスメント事業」、入社後の定着・活躍を支援する「ウェルビーイングソリューション事業」の3事業を展開しています。採用管理システム「i-web」は18年連続業界シェアトップクラス、適性検査「TG-WEB」は3,200社以上に導入、ストレスチェックは年間60万人以上に利用されています。
730~1300万
◆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。
【必須】 ◆以下いずものご経験をお持ちの方 ・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】 ・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。
《東証プライム上場企業》22期連続で増収を継続中 エス・エム・エスは「高齢社会に適した情報インフラを構築することで人々の生活の質を向上し、社会に貢献し続ける」 というミッションを掲げ、多様な事業・ビジネスモデルを展開しています 。 超高齢社会に突入したことで多くの社会課題が発生していますが、人々のニーズや関心の高まりをビジネスチャンスとして捉え、 「高齢社会×情報」を切り口に「医療」「介護/障害福祉」「ヘルスケア」「シニアライフ」領域で、40以上のサービスを運営しています
1045万~
- ■事業内容 ラクスル事業のミッションは『日本でダントツ「便利」No.1の印刷サービス』です。 上記のビジョンを掲げる印刷事業では、30数種類の商材を展開しており、さまざまな印刷のニーズに応えるサービスを展開しています。 チラシや冊子、名刺のような紙への印刷を伴う様々な商品や、マグカップやAnkerの製品、エレコムの製品などをノベルティグッズとして制作できるノベルティ商材、印刷したものをポスティングや新聞折込、宛名不要でダイレクトメールを送ることができる付加価値をつけたサービスなど多様な印刷のニーズに対応しています。 - ■業務内容 各事業横断のデータエンジニアリング組織のマネージャー(プレイングマネージャー)職となります。 複数の事業および全社のデータ分析基盤(DWH とデータパイプライン)の設計・構築・運用を統括するとともに、データエンジニアリンググループのピープルマネジメント・組織運営・技術戦略策定を担っていただきます。 データエンジニアとデータアナリスト/データサイエンティストの橋渡しとなる組織のリーダーであり、分析専門職とは異なり、事業貢献の定量評価よりも データ基盤のデリバリー実績・組織の生産性・メンバーの成長を評価します。また、EM 専任ではなく プレイングマネージャー として、ご自身も手を動かして設計・実装に関わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ◼ マネジメント業務 ・データエンジニアリンググループの運営(目標設定、進捗管理、ふりかえり) ・メンバーのピープルマネジメント(1on1、評価、キャリア支援、育成) ・採用活動の推進(要件定義、スカウト、面接、採用戦略の策定) ・中長期のデータ基盤戦略・技術ロードマップの策定と推進 ・事業部・分析組織・経営層など社内外ステークホルダーとの折衝、期待値調整 ・組織課題の発見と解決(開発プロセス、チームトポロジー、ナレッジ共有等) ◼ プレイヤー業務 ・既存の DWH(BigQuery)とデータパイプラインの拡充 ・利用可能なデータの拡充 ・データのリアルタイム性の向上 ・将来のデータ基盤戦略の策定とその推進 ・新規事業等、新たな DWH とデータパイプライン(ELT)の設計・構築・運用 ・Web 行動ログ収集の仕組みの改善 ・各種運用業務の自動化 ・ドキュメント整備 ◼利用技術 ・プログラミング言語: Python ・バージョン管理: Git/GitHub ・データ分析基盤: GCP, BigQuery, Dagster, dbt ・BI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studio ・コミュニケーション: Slack, Notion ◼配属組織 ラクスル株式会社/テクノロジー本部/データ戦略部/データエンジニアリンググループ
■必須(経験) ・GCP、AWS等クラウドでのデータ分析基盤の構築・運用 ・BigQuery、Redshift、Snowflake、Databricks等のDWH利用と、DWHへのデータパイプラインの構築・運用 ・データベースの知識とSQLの利用、採用・育成・評価いずれかへの主体的な関与 ・データ/ソフトウェアエンジニアチームのマネジメントまたはテックリード(目安3名以上、2年以上) ■必須(能力) ・仮説を立てて論理的に思考し、顧客目線とROIで課題解決を考えられる ・専門外の人にも分かりやすく説明でき、事業部門や経営層と合意形成・期待値調整ができる ・メンバーの強み・志向を理解し、権限委譲して成果を最大化できる ・中長期の技術戦略を描き、短期の実行計画に落とし込める ■歓迎 ・BigQuery、Snowflake、DatabricksのDWH設計・構築・運用とパイプライン設計・開発・運用(特にDagster) ・CDCを用いたパイプライン構築(特にAurora MySQL to BigQuery) ・DBやSQLのパフォーマンス・チューニング ■必須(志向性) ・チームワークを大切にし、ロールに捉われず発信でき、新しい技術を学び業務に活用できる ・課題を自ら設定し、手を動かしてメンバーに背中を見せられる ・メンバーの成功を自分の成功と捉え、ラクスルのヴィジョンに共感できる
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