【データマーケター】データ統合エコシステム/AI×データドリブンマーケ(契約社員)
1300~1700万
企業名非公開
東京都新宿区
1300~1700万
企業名非公開
東京都新宿区
市場リサーチ/データ分析
データエンジニア
【データマーケター】 大手通信グループのデータ統合エコシステム構築/AI×データドリブンマーケティング戦略立案・実行リーダー 【データドリブンマーケティングの確立によるCX向上と販売成果の最大化】 主な業務内容 ■ データ統合エコシステムの戦略立案・実行 ・データ基盤の設計:情報処理・人工知能・統計学などの知識を活かし、社内外データの統合・管理・エンジニアリングを推進 ・データ分析・マイニング:統合データを活用し、スコアリング、頻出パターン抽出、クラス分類、回帰分析などを実施 ・データドリブン基盤の改善・高度化:データ解析基盤やツールの改善・導入をリード ・チームマネジメント:統合顧客DB構築、AIスコアリング、ターゲティング、レコメンド施策などの戦略立案・実行を統括 ・経営層への提言:部門長や執行役員、CDO/CDAIO層との協議・提言による全社戦略推進 ■ グループ全体のAI×データドリブンマーケティング推進 ・データ利活用推進:契約情報、利用ログ、営業履歴、Webデータなどを活用した施策の設計 ・分析結果に基づく営業/マーケティング戦略の立案と実行 ・顧客接点でのデータ活用:レコメンド施策、プロアクティブサポート、CX向上施策、サービス開発への反映 ■ データアナリティクス/データドリブンマーケティング組織の強化 ・チーム全体の専門性・スキル向上を促進し、データ分析とマーケティングの専門家集団を形成
【応募資格(必須)】 マーケティングコンサル企業、広告代理店(デジタル広告含む)、Web制作会社などで、BtoB領域における以下いずれか、または両方の業務経験を合計7年以上有する方。 ① 顧客情報などのデータ統合・管理・分析経験(例:SQLやDMPの活用経験等/Excel・Accessのみ不可) ② データ分析結果を活かした営業戦略立案・実行経験(例:ポジショニング・ターゲティング・ブランディング戦略への活用等) ※これまでの実績をBefore/Afterで示した資料(職務経歴書とは別)をご提出ください。 【応募資格(歓迎)】 ・Kaggle等データ分析コンペ参加経験 ・ETLツール(例:Alteryx等)やコーディングによるデータパイプライン構築経験 ・形態素解析を用いたテキストマイニング施策実行経験(例:Vext Miner等) ・AIモデル構築・学習データ生成経験(例:DataRobot、DotData、Python等) ・DB/BIツール運用経験(例:Salesforce、Kintone、Tableau等) ・統計/Webマーケ関連資格(例:統計検定3級、Webアナリスト検定等) ・通信・ICT・DXに関する知見
契約社員
有
1,300万円〜1,700万円
一定額まで支給
07時間30分 休憩60分
有
有
有
123日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日、夏季5日、年末年始3日
最高: 20日
ライフプラン休暇・各種特別休暇・看護休暇,病気休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
※時間外手当(残業時間に応じて支給)、賞与/年2回含む
東京都新宿区
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
在宅勤務 リモートワーク可
最終更新日:
600~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓クライアント受領データのクレンジングおよび前処理(分析可能な形式への整形) ✓ETLツール(Alteryx等)やPythonを用いたデータベース・ファイル出力 ✓Webスクレイピング等によるインターネット・データベースからの外部情報収集 ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)を用いたデータの可視化・ダッシュボード作成 ✓分析結果のチャート・グラフ化およびPowerPointによる資料作成補助 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓M&Aにおける対象会社の事業データ分析およびデューデリジェンス支援 ✓データセットに基づいた将来予測モデル構築のためのデータ基盤整備 ✓マーケティング資料や提案書における高度なビジュアライゼーション作成
必須条件(MUST) ✓ETLツール(Alteryx等)やPython等でのデータクレンジング実務経験(2年以上) ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)でのダッシュボード作成・可視化の実務経験 歓迎条件(WANT) ✓基礎的な統計学や機械学習に関する理解・経験 ✓ビジネスレベルの英語力およびMS Office(Excel/PPT)の高度な操作スキル
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780~1350万
お持ちのご経験やスキルに応じて、相談の上で下記業務の一部/全てをお任せいたします。 ■ AI活用推進 全社共通AI基盤の設計・構築・運用 AI基盤を活用した各事業エリアの業務効率化支援・実装 ※テーマは事業側へのヒアリングを通じて一緒に設計 生成AIを用いた業務自動化・高度化の仕組みづくり ■ データ基盤 データ基盤の設計・構築・運用 事業上必要なデータ抽出・加工・提供の仕組みづくり AIを活用したデータ提供・分析基盤の構築 技術だけで完結するのではなく、事業・業務理解を深めながら「使われる仕組み」を作ることを重視しています。 【ポジションの魅力・やりがい】 ◎ AI/データを「事業価値」に変える経験ができる PoCで終わらず、実際の業務・事業に組み込まれるAI/データ基盤を構築します。 成果が組織全体の生産性や意思決定に直結する実感を得られます。 ◎ 部署横断での影響力が大きい 特定プロダクトに閉じず、複数事業・複数チームにまたがって価値提供できるポジションです。 ◎ 技術選定・設計に裁量を持てる 「何を作るか」だけでなく、「なぜ作るか」「どう設計すべきか」から関われます。 【生成AI活用について】 <開発・業務支援での活用> Cursor 等のAIコードエディタや Claude Code などを活用し、設計・実装・検証・改善まで、日常的に生成AIを取り入れています。 ツールは固定せず、技術進化のスピードを前提に柔軟に選定しています。 <全社的なAI活用> エンジニアに限らず、PdM・Bizメンバーも含めて、企画検討、仮説整理、業務設計、プロトタイピングに生成AIを活用。「役割を超えてAIを積極活用する」文化があります。
Cursor 等のAIコードエディタ、Claude Code 等を活用した開発経験(個人利用も可) LLM/生成AIなど最新AI技術への強い関心と継続的な学習意欲 データエンジニア/データマネージャーとしてのデータ基盤の構築・運用、データ利活用推進の経験
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810~1300万
仕事内容 【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」をミッションとし、データ&マーケティングプラットフォーム組織のマーケティング関連チームのエンジニアとして活躍いただきます。 【具体的な業務内容】: 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを展開しており、各サービスがエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化を実現しています。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ける新たな価値創造に貢献していただきます。 ・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】: SMS全体のキャリアの考え方として、個人の考えや適性に応じて共にキャリアを形成していくべきだと考えています。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。 キャリア例: ・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
応募要件 必須条件(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 ・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
仕事内容 「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。 【具体的な業務内容】 ■データ基盤アーキテクト業務 ・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 ■チーム開発の定常業務 ・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 【キャリアパス】 ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア など、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していきます。
応募条件 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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400~650万
【仕事内容】 業務としては、Web広告制作運用までの一貫したディレクションをお任せします。 YouTube、meta、LINE、TikTokなど、主要SNS媒体全般の広告を手がけます。 サービスや商品のPR戦略を考え、クライアントの売上・顧客獲得を最大化する業務です。 ▼リサーチ 市況を元に商品のターゲットを設定し、ユーザーニーズをリサーチ。 競合先の広告を確認し、表現方法を研究したうえでPR方法を立案します。 ▼媒体選定 媒体によって大きく反応が変わるため、複数媒体運用→効果検証/仮説立て→媒体戦術策定といった フローを繰り返し、効果が最大化する媒体選定を行います。 ▼広告クリエイティブ制作 リサーチ内容を元に、広告の方向性を決定。 ターゲットに、何をどのようにアピールするか考えながら、Web広告用のバナーや動画、記事を作成します。 ▼キャスティング 商品のアピールに最適なモデルを選定し、アサイン。 撮影全般のディレクション(構図の考案撮影まで)も行います。 ▼広告運用 制作した広告を主要Web媒体に出稿。 費用対効果向上のため分析・運用改善を行います。 さらに運用結果から広告制作の方向性を考えることで、継続的な効果の向上を図ります。
◾️必須スキル ・社会人経験1年以上 また、下記の条件を満たす方は書類選考通過として一次面接へご案内いたします。 【一次面接確約条件】 ・大卒以上 ・23歳〜29歳 ・経験社数2社以内 ・短期離職NG (1年以内の離職を経験しているなど) 下記、いずれかの経験をお持ちの方 ・法人営業経験2年以上 ・広告運用経験2年以上 ◾️歓迎スキル ・広告業界での制作や運用、ディレクションのご経験 ・IT・WEB業界のご経験 ◾️求める人物像 ・SNSやWebが好き ・自分の力でバズらせたい、分析していきたい ・Web関連の経験を活かしたい ・Webマーケティングに興味がある ・チームで取り組むのが好き ・ロジカルに物事を考えるのが得意 ・インプットには積極的 ・上昇志向がある ・柔軟に考え行動することが得意 ・楽しい雰囲気のオフィスで働きたい ◎前職経験からスキルに自信がある方はもちろん、これからWeb領域に挑戦していきたい未経験の方も歓迎です!
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800~1500万
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。 金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かしたDeep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。 (例) 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造 金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 ▼業務例 ・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用業務等の観察および分析 ・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 ・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証 ・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス ・(金融分野以外での)データ分析・機械学習モデルの開発
・金融業・クオンツの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績 ・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 ⚪︎コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること ⚪︎特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 ・実データに基づく問題解決の経験(業界・分野不問) ⚪︎特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 ・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等) ⚪︎コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る ⚪︎特に Python または C++ によるプログラミング能力 ・数学、自然科学(物理、化学など)に関する、大学卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと) ・チームでの課題解決の経験 ・ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当)
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700~1000万
【職務内容】 データマネジメントにおける課題発見・改善提案/データ活用の探索・ステークホルダーヒアリング ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善 データ分析基盤環境のAWSインフラの運用保守 データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用 データマネジメントの成熟度に応じた技術検証(メタデータ、データ品質など) 【ポジションの魅力】 基盤整備が完了し、「データの価値向上」という次のステージに入るタイミングであり、 ・ビジネス価値を生み出すフェーズに携われる/ビジネスサイドと直接対話しながら、データの価値を創出できる ・データ価値向上にむけたチャレンジができる(× AI利用、データカタログ/メタデータ管理、データ品質等)(求人ID:340226)
【必須】 ・ディメンショナルモデリング(Dimensional Modeling)の実務経験 ・AWS環境の既存インフラを理解し、改善提案・実装・運用ができる(VPC、Aurora、S3、Lambda、SQS等) ・Snowflake、SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験 ・ビジネスサイドやチームメンバーと協働し、課題を発見・議論・解決した経験 ・Pythonのコードを読んで修正できるスキル ・Git等のバージョン管理システムの使用経験 【歓迎】 ・データモデリング設計/データ基盤のリード経験 ・課題発見、主体的な課題解決提案、決裁、実行の経験 ・dbt (data build tool) の使用経験
HR Tech業界でトップシェア。クラウド型タレントマネジメントシステム「カオナビ」を提供しております。 『カオナビ』は、企業の経営者や管理職が感じる「社員の顔と名前が一致しない。」という悩みを解決すべく誕生した、クラウドで人材管理ができるシェアNo.1のHRテクノロジーサービスです。
896~1946万
Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善(MLOps)などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド(AWS/GCP)や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。
【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD/クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験(例:FastAPI、Rails等) MLOps(CI/CD、デプロイメント、監視)知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験
働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売
500~700万
【職務内容】 同社は、家族の幸せを生み出す社会インフラを創り出すことを目指し、 保育サービスの向上に努めています。 本募集では、園・施設向けプロダクトにおけるデータ基盤の開発・運用をご担当いただきます。 具体的には、構造化データのETL処理、Webアプリのログ収集、 データレイク/ウェアハウスの構築、データパイプラインの設計開発などを担当します。 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備が中心となります。 関連部門と連携し、データ分析環境の整備・活用を推進していただきます。 【具体的には】 ・ プロダクトおよび社内利用SaaSからの構造化データのETL処理のための設計開発業務 ・ Webアプリのユーザークリックイベントログ収集のための設計開発業務 ・ AWSおよびGoogle Cloudを用いた データレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 ・ データパイプラインの設計開発および運用業務 ・ データ分析基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 ・ ビジネスニーズに応じたデータマートの設計・構築・運用 ・ 経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進 ・ 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備 ・ データを活用したプロダクトやサービスに関わるデータ分析 (タスクの進捗次第) ・ 関連部門との対話を通じた、次のアクションに繋がるデータの検討と実践 ・ ユニファの開発チームの一員としての業務遂行(求人ID:353160)
【必須】 ・ リモートワーク下でのチーム開発経験 ・ SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの構築・運用経験 ・ プロダクションDBやSaaSツールから分析用データ基盤へのETLの実装経験 ・ AWSおよびGoogle Cloud上での開発経験 ・ データ部門に閉じずに他部署の要求・要件をヒアリングし、整理してきた経験 【歓迎】 ・ dbt (data build tool) の利用経験 ・ BigQueryの利用経験 ・ RedashやLooker StudioなどのBIツールの利用経験 ・ Reverse ETLの設計・構築・運用経験 ・ サーバーレスアプリケーションの設計・構築・運用経験 ・ AWS Step Functionsなどのワークフローエンジン利用経験・ データ分析を軸にした施策検討経験
【家族の幸せを生み出すあたらしい社会インフラを世界中で創り出す】 最新のテクノロジーを活用し、子ども・保育士・保護者に三方良しのDX・ワンストップソリューションを提供しております。 ※累計資金調達額は93億円 MIXIが提供するこどもの写真・動画共有アプリ「みてね」とのサービス連携を開始 保育施設支援のためのAll-in-Oneパッケージの提供を可能としています。
600~900万
■募集背景 アンドパッドは、「幸せを築く人を、幸せに。」をミッションに、クラウド型の建築・建設プロジェクト管理サービス「ANDPAD」を中心としたプロダクト群を展開し、建築・建設業界の生産性向上と産業構造変革に取り組んでいます。 直近では、業界の各セクターごとに事業執行責任を持つカンパニー体制を推進し、新規顧客開拓の加速、マルチプロダクト化、新規事業領域への進出など、異なる事業フェーズのテーマに同時に取り組んでいます。 そのため、事業・組織ポートフォリオマネジメントの重要性が増しており、カンパニー/事業本部単位の財務業績や事業KPIを的確にモニタリングしながら、事業単位・領域単位での収益性も含めて経営判断につなげていく重要性が高まっています。 こうした環境の中で、データに基づいて経営・事業を支える経営企画機能を強化するため、業績モニタリングや予実分析を担うメンバーを募集します。 本ポジションは、将来的に経営企画・FP&Aの中核メンバーとして活躍いただくことを期待しており、まずは月次・年次の数値モニタリングや配賦後業績の算定・分析などから経験の幅を広げていただきます。 経営陣や事業責任者と近い距離で議論を重ねながら、インダストリーSaaS・プラットフォーマーとしてのあるべき経営・業績管理の仕組みづくりに挑戦したい方にフィットするポジションです。 ■仕事内容 ●業績モニタリング・レポーティング ・月次・四半期・年次の業績レポート作成と、経営会議・事業会議向け資料の作成・アップデート ・カンパニー/事業本部単位の売上・コスト・人件費・投資などの財務指標および主要事業KPIの集計・可視化 ●予実管理・差異分析 ・年度予算および中期経営計画策定の実行 ・予算と実績の差異分析(数量・単価・ミックス・生産性などの要因分解)と、経営陣・事業側への示唆出し、議論のリード ●配賦後業績の算定・分析 ・間接費・共通費の配賦ロジックに基づくカンパニー/事業本部別の配賦後損益の算定 ・収益性の観点からの課題特定や改善に向けた論点整理 ●データ分析基盤・ツールの活用 ・BIツールやスプレッドシートを用いたダッシュボード・レポートの作成・改善 ・必要に応じて、SQLによるデータ抽出や、関数を用いたデータ加工・集計 ●その他(経験・志向に応じてお任せしたい業務) ・全社戦略(事業投資戦略)の検討に必要な数値シミュレーションやシナリオ分析 ・CFOや経営企画メンバーと連携したFP&A業務の一部(KPI設計、モニタリング設計など)
■必須スキル/経験 下記のいずれかのご経験(目安:社会人経験3年以上、うち1年以上の該当経験) ・事業会社での事業企画/経営企画/管理会計/経理のいずれかの実務経験 ・コンサルティングファーム、金融機関、ファンド等での財務分析・事業分析・業績管理関連業務の経験 ※上記のご経験に付け加えて、以下スキル・スタンスを保有していることを想定しています。 ・財務会計・管理会計の基礎理解(PL/BSの構造や原価・配賦の考え方など) ・Excel/スプレッドシートの関数・ピボットテーブルを用いたデータ集計・分析の実務経験 ・BIツールを用いたレポート作成やダッシュボード構築の経験(実務経験がなくても、強い学習意欲があれば応相談) ・定量、定性情報から仮説を立てて検証し、課題を整理してきた経験 ・部門横断の関係者とコミュニケーションを取りながら、物事を前に進めた経験 ■歓迎スキル/経験 ・SaaS/サブスクリプションビジネスにおける主要KPI(MRR、ARR、解約率、LTV、CAC等)への理解やモニタリングの経験 ・SQLを用いたデータ抽出・集計の経験(独学レベルでも可) ・経営層や事業責任者とのKPI設計・業績管理に関するディスカッション経験 ・会計・ファイナンス領域に関する資格や勉強経験(日商簿記2級以上、公認会計士試験の学習経験など)
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