【プロジェクトマネージャー(データ分析領域)】東京・神奈川
700~1000万
株式会社分析屋
東京都港区, 神奈川県藤沢市
700~1000万
株式会社分析屋
東京都港区, 神奈川県藤沢市
データサイエンティスト
データアナリスト
データエンジニア
■課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用や データ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ■現在増えてきているプロジェクト内容としては、 具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った 各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 <主な業務内容> 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ・プロジェクトマネジメント ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ②エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備(データベース構築など) ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) <主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁など <特徴(強み)> 現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、 分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを一貫してご担当いただくことが可能です。 また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって取り組んでおります。 <開発環境・使用ツール> ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure
<必須要件> ・プログラミングの実務経験(2年以上) ・クラウドを用いた基盤構築のPM経験またはPythonを用いた機械学習のPM経験 <歓迎要件> ・データ分析実務経験 ・プリセールス経験 <求める人物イメージ像> ・データ分析のPM経験がある方 ・事業会社でITリテラシーの高い分析担当を行ってきた方 又はそれに近しい業務をしてきた中堅レベルの方 ・営業企画や商品企画などをゼロに近しいところから運用まで実施した方 ・プロジェクト管理が得意な方、PMO経験のある方 ・エリア責任者や事業責任者のような立ち回りをしてきた方 ・中小企業の管理職等で様々な経営の変化に携わってきた方 <入社後の流れ> 入社直後からリーダーとしてプロジェクトに参画していただきます。 ※本ポジションのご応募に悩まれる方はPM・PL候補ポジションのご推薦も可能です※ 【データアナリスト(PM、PL候補)】東京・神奈川
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
700万円〜1,000万円
全額支給
08時間00分 休憩60分
09:00〜18:00
有 平均残業時間: 15時間
有
内訳:土曜 日曜 祝日
創立記念 年末年始 年次有給休暇 慶弔休暇 前/産後休暇 育児休暇 サポート休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
無
東京都港区
常駐:勤務先により異なる
常駐勤務先により異なりますが、東京23区内の企業が中心となっております。
神奈川県藤沢市
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階
リモートワーク可 資格取得支援制度 研修支援制度
有
・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※固定残業なし、⽉平均15時間! ・在宅手当 ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 ・各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金) ・退職金制度(確定拠出年金) ・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ・有給休暇取得率71.8%(令和5年全国平均:62.1%) <その他 労働環境> ・経産省健康優良法人2021~2024(中小規模法人部門)に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・2か月に1度の社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催
〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階
株式会社分析屋は、データ分析支援を主軸とし、IT全般にサービス領域を拡げております。 プライム市場上場の株式会社SHIFTグループとして、近年は売上150%成長を目指し高い売上高を継続しています。 ▼ライフサイエンス事業 ~豊かな社会へ~ ▼アナリティクス事業 ~企業活動の最適化を目指す~ ▼マーケティング事業 ~視える化し、意思決定を支援する~ ▼海外事業 ほか
SHIFTグループ
非公開
最終更新日:
600~1000万
■組織概要 データ・AIソリューション本部は、全社的なAIの活用方針やアプローチの策定、AIを活用したビジネスやサービスの開発・支援を目的として、25年度上期に設立されました。ミッションは「データとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る」ことです。これまで各サービス・プロダクトごとに定めていたデジタル・データ戦略を、全社的に統一し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指しています。 ■業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ■プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価~ユースケース化~実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ■技術環境 【言語】Python、TypeScript、SQLなど 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど ■関わりを持つ社内外の関係性 事業部長以上の役職者や法務・広報・情報セキュリティなどのバックオフィス部門、既存事業の営業組織、また外部パートナーでは最先端技術を持っている大手企業やベンチャーなどもプロジェクトに参画いただき、複数社の関係者を巻き込みながらサービス開発を進めるポジションになります。 ■特徴/魅力 能動的かつチャレンジングにプロダクトやサービス開発に携わりたい方
■必須条件 ・以下いずれかのご経験をお持ちの方(目安:3年以上) 1)5名以上のプロジェクトマネジメント経験 2)プロジェクトマネジャー、プロジェクトリーダー、開発チームのリード等いずれかの経験 3)ITプロジェクトの要件定義、IT要件定義、基本設計のご経験 ・Python、Java等のプログラミング言語での開発経験(言語不問) ・生成AI技術への興味関心 ■歓迎条件 ・AWS、GCP、Azure等いずれかのクラウド環境でのシステム開発、運用経験
経験者向け人材紹介(若手層・中堅層・ハイクラス層・エグゼクティブ層)、新卒向け人材紹介、転職メディア、ダイレクトソーシング、副業・兼業・フリーランス支援、キャリア自律支援、外国人材就労支援
600~1200万
【仕事の内容】 : 「doda」「doda X」を中心とした転職支援サービスにおける、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用。レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進し、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担います。 【具体的な業務内容】: ご経験・ご志向性に応じて担当領域を決定します。 <機械学習基盤・プラットフォーム領域> 機械学習基盤(AWS)の運用・保守・改善、共通コンポーネント設計・開発、監視・アラート基盤整備・運用、SLI/SLO設計・運用など。 <データエンジニアリング領域> データマートの要件定義・設計・開発・運用、ETL/ELTパイプライン設計・開発、dbtを活用したデータ変換処理・モデル設計など。 <データマネジメント領域> メタデータ管理、データカタログ整備、データマネジメント推進など。 <技術改善・技術戦略領域> 生成AI活用の開発プロセス改善、新技術・ツール検証・導入、アーキテクチャ検討など。
■必須条件(以下①又は②のご経験) ①インフラエンジニア ・AWSを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験 ・IaCを用いた環境構築・管理経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ②データエンジニア ・SQLを用いた大規模データ処理の実務経験 ・クラウド環境(AWS、Google Cloud、Azure等)での分析基盤・データ基盤の設計または運用経験 ・データパイプライン、データマートの設計・構築経験
求人メディアの運営、人材紹介サービス、転職支援サービス等
800~1200万
■ポジション概要 国内最大級の転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、パーソルキャリア全社のAIモデル開発・機械学習モデルの設計/開発/チューニングをリードする、データサイエンティスト(エキスパート)ポジションです。 人材マッチングの高度化をコアテーマに、新規データや最新技術(大規模言語モデル、生成AI、各種ML手法等)を積極的に取り込みながら、全社で再利用できるマッチングロジック・AIモデル開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業の非線形の成長に貢献していただきます。 ■募集背景/期待役割 AIプロダクトソリューション部は、会社全体を非線形に成長させるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現のために、将来的な社会変革も視野に入れた研究開発を行い、先進的な技術を調査・研究・応用することで社会に貢献していくことが求められています。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などのKPI改善まで推進いただくことを期待しています。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を推進するとともに、新技術や新たなデータの活用を全社に展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていく役割も担っていただきます。 ■担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発
■MUST要件 ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデリングの実務経験(目安: 5年以上) ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験があり、情報収集や技術検証をしていること ・組織の中で技術情報提案や他のメンバーとのディスカッションを積極的に実施できるコミュニケーション能力 ・自然言語処理(NLP)の基礎知識(テキスト前処理、トークナイゼーション、評価指標 等) ・PyTorchまたはTensorFlowを用いたニューラルネットワーク実装経験 ・チーム開発でのリーダーシップ経験やプロジェクトマネジメント経験 ■歓迎スキル・経験 ・最新の研究動向にキャッチアップし、論文実装や学会発表した実績 ■求める人物像 ・急速に進化する生成AI技術への高い興味関心を持ち、自ら継続的に学習できる方 ・不確実な課題に対して主体的に仮説検証を行い、粘り強く解決策を追求できる方 ・他部署との協調や技術知見の共有を厭わず、チームとして成果を最大化できる方 ・技術的探究心を持ちつつ、社会貢献意識をもってビジネス課題に取り組める方
経験者向け人材紹介(若手層・中堅層・ハイクラス層・エグゼクティブ層)、新卒向け人材紹介、転職メディア、ダイレクトソーシング、副業・兼業・フリーランス支援、キャリア自律支援、外国人材就労支援
600~1000万
■組織概要: データ・AIソリューション本部は、全社的なAIの活用方針やアプローチの策定、AIを活用したビジネスやサービスの開発・支援を目的として、25年度上期に設立されました。ミッションは「データとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る」ことです。これまで各サービス・プロダクトごとに定めていたデジタル・データ戦略を、全社的に統一し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指しています。 ■職務責任: 日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、蓄積されたデータの価値を適切に判断し、どのように事業を創造・変革・成長出来るかが重要テーマの一つになっています。データドリブン事業運営を構築するため、データでマッチングビジネスを動かす&創る組織を目指し、パーソルキャリアの膨大なデータを様々な視点から分析し、事業状況の見える化を推し進め、事業PDCAの高速化や新たな機能・サービスの創出を実現していきます。その実現に向け、データに関わる幅広いエンジニアリング業務に携わり、導くことが求められています。 ■職務内容: 「doda」は会員登録数約1,039万人(2025年12月末時点)となる国内最大級の転職サービス、「doda X」はハイクラス人材向け転職サービスです。今回は、転職サービス「doda」「doda X」において、データエンジニア・アナリティクスエンジニアとして下記の業務をお任せします。 ・データマート構築(要件定義、設計、実装、テスト) ・データエンジニアリング業務(システム間のデータETL/ELT) ・アナリティクスエンジニアリング業務(ビジネスニーズに合わせたデータ整備、加工、集計) ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを軸にしたデータマネジメント業務、及び利活用促進 ・dbtを用いたデータ変換とモデルの開発 ・データ利活用促進のためのメタデータ及びデータカタログ整備 <使用技術等> データベース: Databricks, BigQuery, Redshift, PostgreSQL ビジネスインテリジェンス(BI): Tableau 利用クラウド: AWS, GCP, Azure 計測ツール: Adobe Analytics, Google Analytics, Firebase バッチ処理: dbt, Airflow プログラミング言語: Python, Shell Script, SQL CI/CD: Azure DevOps データカタログ: dbt Docs, Unity Catalog ■キャリアパス: ・人材育成、組織作りなどマネジメントに興味がある方はマネジャーへ、専門性を極めたい人はエキスパートへと志向に沿わせたキャリアパスを用意しています。 ・階層別の研修や主体的な挑戦を後押しする公募型研修も多数あります。
■MUST要件 ・SQLによる大規模データ処理経験(目安:3年以上) ・Python,PHP,Java,Scala等での開発経験(目安:3年以上) ・クラウド(AWS,GCP,Azureなど)上での分析基盤構築・運用経験 ・データパイプラインの構築経験 ・チームリーダー経験もしくはプロジェクト推進経験 ■歓迎条件 ・Tableauの業務経験 ・DBのパフォーマンスチューニングスキル
経験者向け人材紹介(若手層・中堅層・ハイクラス層・エグゼクティブ層)、新卒向け人材紹介、転職メディア、ダイレクトソーシング、副業・兼業・フリーランス支援、キャリア自律支援、外国人材就労支援
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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730~1600万
●仕事の概要 国内Vertical SaaS ARR No.1サービス「カイポケ」のリニューアルプロジェクトにおいて、データプラットフォームの設計・開発・運用をリードしていただきます。介護事業者の経営改善や利用者支援に資するデータ活用基盤を構築し、KPI設計・可視化による意思決定の高度化やユーザー利用状況の分析を支える重要なポジションです。 ●具体的な業務内容 データプラットフォーム(基盤) ・各種データ取り込み基盤の設計・運用 ・BigQuery・dbtを中心としたデータトランスフォーメーション/モデリング/マート設計 ・コスト最適化と継続的改善 データリライアビリティ(品質) ・データ品質の可観測性強化と異常検知 ・サービスレベルの設計と運用 ・インシデントのライフサイクル改善(検知→対応→学習) データプロテクション(保護) ・要配慮個人情報を含む処理の安全運用 ・セキュリティ設計とプライバシー/ガバナンスの実装 ・安全な利活用を促すプロセス整備 データアクティベーション(活用) ・KPI設計と可視化基盤の構築・運用 ・プロダクト/事業部と連携した実験・検証とセルフサービス化 ●キャリアパス アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に合わせて多様なキャリアパスが存在します。 ●仕事内容(変更の範囲) 雇入れ直後:データプラットフォーム構築・運用 変更範囲:事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●必須条件 ・Google Cloud、AWSなどのクラウド環境でのデータプラットフォームの構築、運用経験 ・データ分析またはデータ分析環境構築(ELT、BIなど)の実務経験 ●歓迎条件 ・Webアプリケーションのサーバサイド開発、運用経験 ・情報セキュリティに関連する業務の経験 ・データガバナンスの経験 ・アジャイル開発の経験 ・ソフトウェア開発リード経験
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730~1300万
◆ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 ◆業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ◆仕事内容(変更の範囲): 事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●必須条件: 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・分析を目的としたデータマートの作成経験 ・特定のプログラミング言語を用いた開発経験 ・ETL/ELTの開発経験 ・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験 ・BigQuery, Snowflake, Databricksなどを用いたデータ基盤構築経験 ●歓迎条件: ・Webマーケティング(SEO,広告,CRM)の業務に関わった経験・志向 ・Webサービスの開発経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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810~1300万
●業務概要 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献していただきます。 ●具体的な業務内容 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 ●キャリアパス ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア など、個人の適性や志向に応じて柔軟にキャリア形成が可能です。 ●仕事内容(変更の範囲) 雇入れ直後:マーケティングエンジニア 変更範囲:事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2-3年以上) ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 ●歓迎条件 ・ETL/ELTの開発経験 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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690~810万
●仕事の概要 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションに、マーケティングエンジニアとして12の自社サービスのマーケティング基盤開発を担当していただきます。 ●具体的な仕事内容 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ・マーケターやデータエンジニアと連携した業務設計・システム開発 ・データドリブンなマーケティング活動の実現に向けた新たな価値創造 ●キャリアパス ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア など、ご自身のキャリア志向に応じて柔軟に実現可能です。 ●仕事内容(変更の範囲) 事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 ●歓迎条件 ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・ETL/ELTの開発 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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730~1300万
●仕事の概要 数百万人規模の求職者データを保有する当社において、Web行動ログ、LINE対話、面談記録など多岐にわたる顧客接点データを統合し、一人ひとりのキャリア遷移を構造的に捉える「統合データ基盤」の論理設計を担当いただきます。ビジネス戦略を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。 ●具体的な業務内容 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。 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。 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。 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。 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。 ●仕事内容(変更の範囲): 会社の指示する職務内容へ変更することがある ●キャリアパス: SMS全体として定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能です。医療/介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域など40以上の事業を展開しており、転職なしで異なるビジネスモデル/異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。
●応募条件: ・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
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