【DSC/PioTech】データサイエンティスト (AIコンサルタント)
500~1100万
日鉄ソリューションズ株式会社
東京都港区
500~1100万
日鉄ソリューションズ株式会社
東京都港区
領域特化データサイエンティスト(Computer Vision)
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(検索エンジン)
<募集の背景> 日鉄ソリューションズ㈱ の先端技術オファリングセンターでは、AI・機械学習をはじめとする最新のデジタルテクノロジーを軸としたソリューションをあらゆる業界の企業向けに提供しています。特に、AI プラットフォームのリーダーと位置付けられるDataRobotに関しては、世界 No1代理店として、金融、製造、製薬、サービス業、小売り業界等に、100社以上の導入実績があります。 AIソリューション部では、AIの社会実装を私たちと一緒に推進してくれる、データサイエンティスト・コンサルタント・新規AIソリューションの企画開発を担う人材を募集しています。 <業務内容> 様々な業界の顧客に対し、AI を活用して顧客ビジネスに価値のある改革・改善を行うためのコンサルティングを 実践します。 モデルのチューニング等データサイエンスに関するコンサルティングはもちろん、先端的なAI製品を組み合わせた デジタルトランスフォーメーション支援、業務プロセスの高度化支援等、多様なフィールドで顧客に寄り添ったリアルな コンサルティング・オファリングを経験できます。 世界のテックカンパニーと繋がり、ソリューション、ビジネス、技術、サービス、顧客に対してオーナーシップをもって 業務に取り組み実力を発揮できる環境です。 特定のAI製品によらない分析業務や新規コンサルティングメニュー作成もできます。企画担当者と協力して、新規AI商材の探索とビジネス化、内製ツールの企画等も行うこともできます。 現在は、何らかの業界の業務知見を持つ即戦力のデータサイエンティスト兼コンサルタントと活躍頂ける方を 募集しております。 <ポジションの魅力> ・幅広い業界の顧客に対してAIの業務実装を支援できる ・先端のAI技術/製品を組み合わせた顧客の課題解決を行える ・自社/他社含めた幅広いAI製品の企画・開発が経験できる。 ・新規AI商材の発掘とビジネスディベロップメントが体験できる。 <組織構成> データサイエンティスト、コンサルタント、データエンジニアなどで構成される組織になります。キャリア採用で転職してきたメンバーも多く、さまざまなバックグラウンドを持ったメンバーがそれぞれの強みを生かしてフラットに活躍できる組織です。 <キャリアパス> 先端のAI技術・製品に触れながら特定の業界・業務知見を有するデータサイエンティスト・コンサルタントとして顧客の課題解決をリードする経験を積むことができます。 その後はデータサイエンティスト・コンサルタント・ソリューション企画などのリードスペシャリスト、あるいは組織マネジメントの経験を積むというキャリアパスも可能です。
【必須要件】 スキルセット ■発展的な機械学習の知識(boostingやDeepLearning等のアルゴリズム、精度指標や精度検証の知識)と基本的な統計知識(基本的な確率分布、検定など) ■Python, SQL などの実装力 ■IT・システム開発に関する一定の知識・経験 ■1つ以上の業界に関する業務知見。 ■業界やAIに関する情報収集能力 マインドセット ■顧客視点に立って、顧客を成功に導きたいという強い想い ■AI を中心とする先端技術への興味・関心と学習意欲 ■顧客のビジネスモデルや業務に関して興味を持って聞く姿勢 ■主体的にビジネスメイク/価値創出を行おうとする積極性 ■社内外のメンバーと協力して、仕事に取り組むマインド 【希望要件】 ■マネジメント経験(PMとしての顧客折衝やプロジェクト管理、5名以上のチーム管理経験) ■SIプロジェクト経験 ■特定業界(製造・リテール・金融・ヘルスケア領域)への深い業務知見 ■新規ソリューション企画経験 ■AI 適用に関するコンサルティング経験
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学、大学院(その他専門職)、大学院(法科)、専門職大学、6年制大学、専門職短期大学、高等専門学校
正社員
無
有
500万円〜1,100万円
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
東京都港区
最終更新日:
700~1100万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用 ✓ワーカーと求人の最適マッチングを実現するモデル・ロジック・特徴量の設計と継続的改善 ✓LLMを活用したガードレール実装や防御的プロンプト設計による、AI機能の安全性担保 ✓Vertex AI Pipelines等を活用したMLパイプラインの構築、評価、および安定運用の設計 ✓「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの構築と、品質・コスト・レイテンシーの可視化 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLMを活用した自律的なマッチング改善ループ(評価・改善候補生成・比較検証)の構築 ✓構造化データを活用した、プラットフォームの信頼性を損なう行動の予測・異常検知モデル開発 ✓合成データ生成や高度なアノテーション管理による、モデルの堅牢性強化とデータセット品質向上
必須条件(MUST) ✓機械学習・データ分析を用いたビジネス課題解決の実務経験 ✓SQL/Python、クラウド環境(Google Cloud/AWS等)での開発、Gitを用いたチーム開発経験 ✓マッチング・推薦、リスク制御、異常検知、またはLLMアプリ開発のいずれかのドメイン経験 歓迎条件(WANT) ✓Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Store上での実装・運用経験 ✓マーケットデザインの知見や、AI as a Judgeによる自動評価システムの構築経験
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850~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓各種データ(ログ・地理空間・SFA等)から事業課題を特定し、意思決定を支援 ✓サービス改善やマーケティング施策の効果検証設計、および検証業務の推進 ✓ビジネスレバーの特定を通じた、確度の高い事業戦略・戦略策定への貢献 ✓新規事業領域におけるデータ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ✓BIツール(Looker, Tableau等)を活用した事業モニタリングの標準化 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓膨大な行動データからユーザーインサイトを抽出し、プロダクトのUI/UXを抜本改善 ✓新規事業の立ち上げフェーズにおける、高速なA/Bテストの設計と勝ち筋の発見 ✓経営判断のスピードを上げるための、全社横断的なデータ駆動型意思決定基盤の構築
必須条件(MUST) ✓SQLやPythonを使用した分析業務による事業課題の解決経験 ✓BIツール(Looker, Tableau等)の利用経験、およびプロジェクトリード経験 ✓統計学の知識(統計検定2級相当以上)と、仮説構築・課題設定能力 歓迎条件(WANT) ✓A/Bテストや因果推論(DID, 傾向スコアマッチング等)の効果検証手法の理解 ✓3名以上のメンバーマネジメント経験、または複数人での分析プロジェクト推進経験
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431~500万
AIエンジニアとして、AIシステム開発に伴うデータ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。入社後3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得いただき、様々なクライアント先でご活躍いただきます。 【プロジェクト例】 ■画像の欠陥検出アルゴリズム ■エンターテイメント企業のユーザー分析 ■大学内の履修科目レコメンドシステム ■インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ■決済サービスにおける顧客データ分析 ■AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 等
【必須】■2026年7月1日入社が可能な方 ■30歳までの方※例外事由3号のイ:若年層の長期キャリア形成を図るため 【いずれか必須】■学部や受験にて統計や数学の勉強されたきた方 ■プログラミングに興味関心があり、勉強されたことがある方 ★デビュー後も、キャリアサポートがあり、悩みや不安なことはすぐにキャリアサポート担当者に相談できる環境が整っています。さらに、勉強会・セミナーなど社内イベントなどスキルを伸ばせる環境があります。
IT人材事業(エンジニア人材派遣事業 ) ※登録型の派遣事業とは異なり、エンジニアを全て自社の正社員として採用し、エンジニアのスキルアップやキャリアパスといった育成を責任を持って行っております。
431~500万
AIエンジニアとして、AIシステム開発に伴うデータ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。入社後3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得いただき、様々なクライアント先でご活躍いただきます。 【プロジェクト例】 ■画像の欠陥検出アルゴリズム ■エンターテイメント企業のユーザー分析 ■大学内の履修科目レコメンドシステム ■インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ■決済サービスにおける顧客データ分析 ■AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 等 ※変更の範囲:会社の定める業務
【必須】2026年7月1日入社が可能な方 ■30歳までの方※例外事由3号のイ:若年層の長期キャリア形成を図るため 【いずれか必須】■学生時代に統計学を学習されていた方 ■統計検定2級 以上または数学検定2級以上をお持ちの方や資格の学習をされている方 ★デビュー後も、キャリアサポートがあり、悩みや不安なことはすぐにキャリアサポート担当者に相談できる環境が整っています。さらに、勉強会・セミナーなど社内イベントなどスキルを伸ばせる環境があります。
IT人材事業(エンジニア人材派遣事業 ) ※登録型の派遣事業とは異なり、エンジニアを全て自社の正社員として採用し、エンジニアのスキルアップやキャリアパスといった育成を責任を持って行っております。
690~2490万
◆企業概要 ・日本発、アジア最大級のグローバルコンサルティングファームです。 ・「Real Partner」として、戦略から実行までワンストップで支援。 ・連結売上高1,598億円(2025年3月期)と右肩上がりの成長を継続。 ・多様性を重視し、キャリア採用比率は直近3年で50%超と高い実績。 ・「日本独自の価値」をテクノロジーで最大化し、世界へ変革を促します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・AI・データ利活用による社会課題解決や企業の変革をリードします。 ・マーケットイン視点でのAIプロダクト企画や、投資計画の立案。 ・最新の機械学習アルゴリズムを用いた分析・モデル構築と価値創出。 ・データマネジメントから組織設計・人材育成まで幅広くコンサルティング。 ・学会調査を含む最新技術の社会実装と、クライアントへの提言を実行。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・生成AIを活用した社内知見検索システムの構築と全社導入支援。 ・機械学習を用いた高精度な需要予測によるサプライチェーン最適化。 ・AIによる複雑なビジネスプロセスの自動化・計画最適化コンサル。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 圧倒的な高待遇: 年収最大2,500万円。賞与年2回で成果を還元。 ✅ 柔軟な働き方: フルフレックス&リモートワークで自律的な勤務が可能。 ✅ 手厚い支援: 第3子以降100万円の出産祝金や充実の資格取得支援。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・構想だけで終わらない「実行力」に強みを持つ伴走型のスタイル。 ・AILセクターというAIに特化した専門組織で最先端知見に触れる環境。 ・日本発ファームとして、迅速な意思決定とグローバルな展開力が共存。
<AIソリューションプランナー> ・AIを用いたプロダクトの企画・開発経験 ・プロダクトマネジメントの経験 <データサイエンティスト> ・ビックデータ・企業内のデータの収集/加工/分析を通じて、経営課題の解決策を提言・実行してきた経験 ・Python、SQL、R等を用いたアナリティクス・統計解析ツールの使用経験 ・市場アナリティクス、顧客アナリティクス、調査データの分析経験 ・統計解析モデルを使ったレポートまたは論文作成経験 ・Vertex AI、SageMaker 、Azure Machine Learning での機械学習モデル構築経験
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1500~2500万
【職務内容】 1.アルゴリズム開発 ■配信最適化アルゴリズムの開発 ・改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善/・ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装/・Video広告のRPM最適化/・RTB配信ロジックの最新化(入札最適化、ペーシング、在庫配分等) ■統計分析・モデリング ・eCPM分解分析(Fill rate × Win rate × Bid rate)/・価格弾性モデリング/・因果推論の実務応用/・Bid landscapeの可視化・分析/・競合分析(SSP別パフォーマンスの構造理解) ■A/Bテスト・効果検証 ・A/Bテスト設計・実施/・統計的有意性判断/・効果検証レポート作成 ■オークション設計 ・First/Second Priceオークションの最適化/・Bid Shadingアルゴリズムの開発/・オークションメカニズムの改善 2.経営層・事業部門との連携 ■経営層への技術説明・提案(データドリブンな意思決定支援) ■事業KPI(RPM、CPM、CTR、CVR等)への貢献 ■ステークホルダーマネジメント ■技術投資判断とROI説明 3.組織マネジメント ■データサイエンスチームの構築・育成 ■データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成 ■PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進 ■チームの技術力向上施策の立案・実行(求人ID:428837)
【必須】 ■ML(機械学習)実装経験 5年以上 以下のいずれかの領域での実装経験 ・入札最適化、フロアプライス最適化、ペーシングアルゴリズムの開発 ・CTR/CVR予測モデルの構築・運用 ・ターゲティング精度向上(ユーザーセグメント、特徴量設計) ・レコメンデーションシステム(EC、メディア、動画配信等) ■統計分析・モデリング力 ・統計的手法を用いたビジネス課題解決の経験 ・因果推論を用いた施策効果測定の経験 ・複雑なデータを経営層に分かりやすく説明した経験 ・価格弾性モデリング、eCPM分解分析等の実務経験 ■マネジメント経験 2年以上
【マーケティング×テクノロジーで世界に挑むMarTechカンパニー】 「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」、「日本発の世界的なテクノロジー企業となり、日本とアジアに貢献する」という2つのパーパス(企業の存在意義)のもと、企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニーです。 ・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・海外事業
780~1800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 SQLを用いたデータベース操作経験 データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 ビジネスレベルの日本語能力 チームでの協働経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
500~1000万
【職務内容】 ニューエラジャパン合同会社にて、BIツールを活用したデータ分析・可視化を通じて、 経営判断や事業成長を支援するポジションです。 売上・在庫・品質・顧客動向など多様なデータを横断的に分析し、 経営層や各部門が意思決定しやすい環境づくりを担います。 【具体的には】 ・Tableau等のBIツールを用いた経営ダッシュボードの設計・作成・分析 (売上、在庫、品質、トラフィック、店舗・顧客先パフォーマンス、ビジネストレンド等) ・分析結果に基づく課題抽出および、ビジネス改善施策の提案・実行支援 ・データ分析業務の効率化を目的とした分析環境の構築・運用 ・中長期的な視点での戦略策定や新規事業企画に向けた事業分析の実施(求人ID:411605)
【必須】 ・Tableauを用いたダッシュボード作成に関する知識・実務経験 ・BIツールを活用したデータ可視化の知識・経験 ・ExcelやETLツールを用いて、複数データソースから 分析目的に応じたデータ設計・集計・クレンジングができる方 (現状はTableau Prep Conductorを活用) 【歓迎】 ・リテール事業会社での実務経験 (特にファッション・アパレル・小売業界の経験)
【世界をリードするブランドのビジネス】 同社は、1920年に米国ニューヨーク州バッファローで創業した「New Era」ブランドの日本法人として、 ヘッドウェア、アパレル、バッグ、アクセサリーなど幅広いアイテムの提供を行っています。 メジャーリーグ・ベースボール(MLB)唯一の公式選手用キャップサプライヤーとして、 世界中のスポーツファンに認知されると共に、ストリートファッションや ライフスタイルの必須アイテムとしても絶大な支持を得ています。
500~800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
Pythonを用いたデータ分析の実務経験 BIツール(Looker 等)を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験 複雑なSQL(サブクエリ・JOIN・集計等)の記述経験 望ましい経験/スキル AIを用いた業務改善・分析の経験 製造業領域において蓄積されたノウハウや経験がある方 製造業特有のデータ(BOM 等)に関わる分析経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
600~800万
【職務内容】 クライアントに高品質のサービスを提供するために、マネージャーとしてクオリティチェックやメンバー評価をしてチームを牽引していただきます。 【具体的には】 ・クライアントの主担当(2~3社程度) ・市場、競合調査、ターゲット、コミュニケーション設計などの戦略設計・提案 ・デジタル広告の企画、メディアプラン作成、広告運用 ・リスティング広告、SNS広告、ディスプレイ広告、動画広告、DSP広告などを用いた広告運用 ・広告効果を向上させるための分析・施策立案 ・顧客への成果レポーティング・改善施策の提案 ・メンバーの成果物のクオリティチェック ・メンバー評価 など (求人ID:261158)
【必須】 ・インターネット広告(運用型広告)の実務経験:3年以上 【歓迎】 ・デジタル専業広告会社、総合広告会社、広告関連企業での就業経験がおありの方 ・業界経験があり、最高レベルのWEBマーケティング技術・クオリティを追求したい方 ・2名以上のメンバーをマネジメントしたご経験
1. デジタルマーケティング戦略設計 事業モデル・顧客行動・競合環境を分析し、SEO・広告・コンテンツなど各チャネルを横断したマーケティング戦略およびKPI設計を行います。 2. SEO・コンテンツマーケティング支援 検索意図に基づくキーワード戦略設計から、コンテンツ企画・制作、効果測定・改善までを実施し、中長期的に成果を生み出す集客基盤の構築を支援します。 3. 運用型広告支援 4. データ分析・グロース支援 5. マーケティングDX・内製化支援