マツダ株式会社 データサイエンティスト -1536
800~1200万
マツダ株式会社
広島県府中町, 東京都港区
800~1200万
マツダ株式会社
広島県府中町, 東京都港区
リサーチ/分析データサイエンティスト
データアナリスト
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、 マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 具体的には以下のような業務を予定しております。 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化(可視化) ・プログラミング(解析、シミュレーション等)
【必須要件】 ・広義のAIを使った大規模データ解析経験 ・理学部卒業レベルの数学、統計の知識もしくはコンピュータ科学系学科卒業レベルの知識 ・機械学習、強化学習、深層学習に関する知識(ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI等) ・Python/Rによるプログラミング経験及びPyTorch等Frameworkの利用経験 ・英語力(学術文献や論文読解) 【歓迎要件】 ・デザイン思考 ・ロジカルシンキング、仮設検証能力
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、大学院(その他専門職)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
800万円〜1,200万円
07時間45分 休憩60分
09:00〜17:45 コアタイム:無し
有
有
121日
半日有給制度有り
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
昇給:年1回 賞与:年2回
有
広島県府中町
室内禁煙または喫煙専用室を設置
東京都港区
室内禁煙または喫煙専用室を設置
在宅勤務
有 独身寮(月2万円※集合寮/借上寮から選択)
有
ご希望に応じて、フルリモートでの就業も検討可能
2回〜
乗用車・トラックの製造、販売など 主要製品:四輪自動車、ガソリンレシプロエンジン、ディーゼルエンジン、自動車用手動/自動変速機
プライム市場
最終更新日:
720~1300万
明治安田生命保険相互会社のデジタル戦略部デジタル戦略推進グループの求人募集ポジションです。 【業務内容】 デジタル戦略部デジタル戦略推進グループにてデータサイエンティストとして経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値創出に向けたデータ利活用を中心的な立場で担っていただきます。 AI活用は「お客さま向け」と「従業員向け」の両面で進んでおり お客さまに対しては最適な保険のご提案や健活年齢の算出など保険の枠組みを超えて健康維持をサポートするアドバイスの提供、アプリの操作履歴やメールへの反応をもとにしたレコメンドなどに取り組んでいます。 従業員に対しては、営業支援ツールへのAI活用に加え、データレイクのメタデータ整備とAIエージェントの活用により、これまでExcelで手作業していた統計集計・グラフ作成を日本語ベースで自動化するなど、業務高度化・工数削減を実現しています。 仕事の進め方としては全社の担当部へのヒアリング(年度末の定期ヒアリングや随時の相談・提案)で課題を抽出し分析設計、PoC・効果検証、担当部と伴走しての実装・運用まで、一貫して関わることができます。 現在約27~28件の案件が並走しており今回ご入社いただく方にはリーダーとして若手メンバー(20代中心・約18名)の育成と各案件のリーディングを中心的に担っていただくことを期待しています。若い組織をこれから形づくっていくフェーズでありチームビルディングからかかわれる点も大きな魅力です。 <主な業務内容> ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ分析業務の推進 AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングとプロジェクトのリーディング ・若手データサイエンティストの育成・マネジメント ・データ活用基盤の整備・管理 データレイクへのデータ蓄積等は情報システム部と連携 ・データ分析人財の教育 社内研修の企画立案や講師など。 生成AI・データエンジニアリング等、技術進化に合わせた研修内容の拡充。 <研修・育成制度> 全社的にデータ利活用の教育体制が整っており全職員が受講する研修の中にデータ分析講座が組み込まれているためヒアリング先の担当部にもデータ分析への基礎理解が浸透しています。またチャレンジを応援する風土があり人工知能学会での論文発表・登壇の実績(今年度3~4名、来年度は9~10名規模で論文執筆を計画)など、学術面での活動も後押しされています。 <会社・仕事の特徴や魅力> お客さまの健康診断データを時系列で追いかけられるヘルスケアデータなど、秘匿性が高く一般には決して公開されない貴重なデータを扱えることは、データサイエンティストにとって大きな魅力です。将来の疾病予測など、可能性の大きな分析テーマに挑戦できます。中期経営計画でデータ利活用がしっかりと計画に位置づけられており、経営層からの期待値・投資も大きく、筋が通っていればやりたいことにチャレンジさせてもらえる環境です。 インハウスのデータサイエンティストとして自社の重要データに直接触れながら課題設定から分析、施策提案、実装、効果検証まで一気通貫で携わることができます。 入社間もない経験者が早期に専門職(上席AIデータアーキテクト)へ登用された実績もあり、専門性が正当に評価されるキャリアパスがあります。
<必須> ・Pythonによるプログラミング経験 ・SQLによるデータ加工経験 ・AI・機械学習を正しく理解したうえでの実務経験(業界不問) ライブラリを叩いて結果を出すだけのレベルではなく ディープラーニング・ニューラルネットワークのモデルを自ら構築し チューニングを行なった経験 <歓迎> ・データ分析プロジェクトのリーダーやマネジメント経験 ・データベースやデータウェアハウスにかかる知識 ・データの探索や加工、品質管理の経験(データエンジニアリング力) ・機械学習や生成AI等の新しい技術動向へのキャッチアップ ■選考ステップ 書類選考(写真付き履歴書・職務経歴書) 適性検査2種(論理的思考力を問うもの/ストレス耐性) 面接2回 内定
事業内容 生命保険の引受・保全、資産運用等の生命保険業および付随業務 設立 1881年(明治14年)7月9日 保険料等収入3兆7,526億円(2025年度) 総資産48兆217億円(2026年3月末現在 従業員48,656名 企業情報 1881年創業で日本で最も長い歴史を持つ生命保険会社。 団体保険の保有契約高は国内シェアNo.1、2025年度はグループ業務利益が過去最高を更新するなど業界トップクラスの安定した経営基盤を有する企業です。
350~600万
SaRは、データ分析やAIだけをやる会社ではなく、その分析やAIが本当に使われるためのデータ基盤から整える会社です。 分析に興味がある方にとって、SQL・Python・クラウド・BI・AIまで横断的に学べるので、将来的にデータエンジニア、データサイエンティスト、データコンサルのいずれにも広げやすい環境です。
<未経験・第二新卒歓迎!業界・職種未経験歓迎!> ・大卒以上
株式会社SaRは、データとAIの力を活用して、企業の課題解決から現場への定着までをワンストップで支援する「データ・AI戦略実装ファーム」です。 ■ 主な3つの事業柱 データ基盤の構築:バラバラに存在するデータを統合し、活用できる土台を作る。 データの分析・可視化:データを経営の意思決定や現場のアクションに変える仕組みを作る。 AIエージェントの導入:生成AIなどの先端技術を、実業務に溶け込む形で設計・開発する。
600~900万
保険金支払業務のプロセス変革、デジタル化、モダナイゼーションの推進に携わっていただきます。<具体的な業務>◎複数のビジネス部門と協働し、ビジネスプロセスを定義、最適化していく ・ビジネスプロセスやワークフロー、ユースケースについての知識を維持する ・コアとなるケイパビリティや機能、また制限事項について理解する ・ビジネスプロセスの自動化や最適化をサポートする ・新しいニーズを引き出し、ユーザーストーリー作成をおこなう ・新たなテクノロジーや機能を探求し、ビジネス目標やIT戦略にアラインすることを評価し提案する (※続きはその他労働条件の備考に記載)
【必須】■保険業界の経験2年以上 ■ビジネスアナリスト、システムアナリスト、プロダクトオーナー、または同様の職務経験5年以上 ■要件のディスカッションを主導し、チーム間の依存関係を管理した経験 ■ITプロダクトデリバリプロセスとベンダーマネジメントに対する深い理解 ■アジャイルメソッド(スクラム/カンバン)におけるバックログ管理および要件精緻化に関する専門知識
金融業 生命保険の販売、アフターフォロー
370~700万
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 ■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。
■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 あれば尚可 ■データ分析業務の実務経験・興味関心 ■営業職などビジネス経験のある方 ■統計学に関する基礎的な知識(統計検定2級程度) ■基礎的な英語力(TOEIC600点程度、日常英会話レベル)
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420~600万
センサーを使ったIoTコンサルティング事業を展開する当社にて、データサイエンティストをお任せします。自社サービス[Loco]を通じて計測されたデータの分析・検証を主軸に、営業と連携し顧客へ技術的アプローチか ら課題解決に導きます。 【具体的に】自社サービス[Loco]で集積できた顧客データを分析し、分析結果を「顧客にとって分かりやすい価値」として資料化し報告・提案を行います。営業担当と同行・連携し、現場の「目に見えない課題」を抽出して汎用的な機能やダッシュボード画面(UI/UX)へ昇華させ、自社サービスに組み込む役割も担います。
【必須】■Python、SQL、Power BI、R等を用いたデータ分析の経験があり、顧客への直接説明・提案に抵抗がない方 ■提案資料作成スキル(PowerPoint/Excel等) 【こんな方にオススメ】内向きの開発だけでなく、営業と一緒に考えて動く「外向き」のマインドをお持ちの方 【魅力】■JR西日本など大手企業との取引実績があり、清掃オペレーション改善や人流分析など社会的意義のある事業に携われます。■ビーコン・カメラ・各種環境センサーを組み合わせた複合データの利活用や、AIを活用した行動推定・混雑予測など、社会インフラに関わる高度な分析に携われます。
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600~1000万
【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
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350~1000万
【UZUZホールディングスのネットワークを生かした1万件以上の案件】×【キャリアアドバイザー経験の豊富な営業チーム】による充実したキャリア支援の実績を誇る当社。まずはカジュアル面談に参加しませんか? 【案件例】※(フル)リモートご希望の際、面談内でご相談ください! ◎物流領域におけるAIモデル構築|Python、AWS、その他生成AIツール ◎金融領域におけるAIモデル構築|Python、AWS、その他生成AIツール ◎メーカ領域におけるアノテーション|Python、AWS、その他生成AIツール AI領域でのDXを推進するため、Python/AWS等を用いた案件を豊富に保有しております!
【必須】何らかの開発言語を用いた開発やテスト経験1年以上 https://www.youtube.com/@itengineer-career(Youtubeチャンネル) https://note.com/coxi/n/nac248f7e7c88(インタビュー/職場雰囲気) 【当社の魅力】 ◎案件はすべてご本人が選択可能(100%選択制) ◎キャリアアドバイザー経験を持つ営業が、徹底フォロー ◎定期的な1on1面談を実施し、エンジニアとしてのキャリア形成を支援 ◎案件参画・スキルアップも支援! ◎担当フェーズ・使用言語・開発環境・経験年数・雇用形態は不問
■SES事業 ■IT研修事業(ウズウズカレッジ)
500~1000万
【UZUZホールディングスのネットワークを生かした1万件以上の案件】×【キャリアアドバイザー経験の豊富な営業チーム】による充実したキャリア支援の実績を誇る当社。まずはカジュアル面談に参加しませんか? 【案件例】※(フル)リモートご希望の際、面談内でご相談ください! ◎物流領域におけるAIモデル構築|Python、AWS、その他生成AIツール ◎金融領域におけるAIモデル構築|Python、AWS、その他生成AIツール ◎メーカ領域におけるアノテーション|Python、AWS、その他生成AIツール AI領域でのDXを推進するため、Python/AWS等を用いた案件を豊富に保有しております!
【必須】開発経験目安5年以上 https://www.youtube.com/@itengineer-career(Youtubeチャンネル) https://note.com/coxi/n/nac248f7e7c88(インタビュー/職場雰囲気) 【当社の魅力】 ◎案件はすべてご本人が選択可能(100%選択制) ◎キャリアアドバイザー経験を持つ営業が、徹底フォロー ◎定期的な1on1面談を実施し、エンジニアとしてのキャリア形成を支援 ◎案件参画・スキルアップも支援! ◎担当フェーズ・使用言語・開発環境・経験年数・雇用形態は不問
■SES事業 ■IT研修事業(ウズウズカレッジ)
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
【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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