【東京】企業の研究開発・製造立上げをデジタルで進化させるデータサイエンティスト
780~1030万
株式会社日立製作所
東京都品川区
780~1030万
株式会社日立製作所
東京都品川区
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
【職務概要】 ・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践 ・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進 ・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践 【お任せしたい業務】 ・お客さまのビジネス課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング 実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 ①受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 ②プロジェクトの立ち上げ ・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 ③データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング ④サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 【働く環境】 ①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。 ②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・お客さま対応経験(目安:3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識
大学院(博士)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、大学院(法科)
780万円〜1,030万円
07時間45分 休憩45分
08:50〜17:20
有
126日
東京都品川区
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
最終更新日:
年収非公開
・医薬品開発プロセスへのRWD・臨床試験データ等の活用に向けた、データエンジニアリング業務の実施 ・各種構造化データ・非構造化データのデータライフサイクル管理 最新動向を踏まえた各種RWDの評価・導入企画 ・データライフサイクル管理に必要な基盤の企画・実装・運用管理 より効果的なデータライフサイクル管理実装検討 ・最新動向を踏まえた各種データベースサービスの評価・導入企画 各種データベースサービスの公開・契約・運用管理 ・データ可視化に必要なシステム・アプリケーション・基盤等の企画・実装 ・データ活用を促進するFAIRificationの浸透/教育の実施 ・業界活動やロシュとのコミュニケーションを通じた最新動向の把握と社内へのナレッジ展開 ・データエンジニアリング技術の向上・データエンジニア人材の育成プログラム策定 ・データ可視化を介して意思決定を行える臨床開発本部員人財の育成プログラム策定
■求める経験 ・医療データに対しデータエンジニアリング(基盤構築・運用、データ処理・可視化・分析)業務、若しくは社内データ活用に関わるプロジェクト運営の経験(1年以上) ・臨床関連データ調査や、データベンダからのデータ導入評価、購入契約の経験 ■求めるスキル・知識・能力 ・データライフサイクル管理、データエンジニアリングに関する体系的な知識を有している。 ・データライフサイクル管理、データエンジニアリングを実施するためのITスキル、コーディングスキルを保持している。 ・個人情報保護法やHIPPA、CCPA、GDPR等医療データを活用可能とする法解釈について基礎的な知識を有している。 ■求める行動特性 ・医薬品事業の特性と業務の目的を理解し、機能間の調整を行いつつ、技術的な議論をリードする。 ・事業・業務に対する深い理解と視野の広さ・探求心と好奇心に基づく、データ分析課題の設定と解決に向けた挑戦を継続する。 ・チームおよび個人の目標へのコミット意識が高く、目標達成に向けて困難があっても粘り強く邁進し続ける ・周囲(社外を含む)と友好的な協力関係を築き、お互いのWin-Winを常に意識することができる ■求める資格 ・CEFR B2レベルのコミュニケーション能力
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550~860万
【職務内容】当社が運営する「doda」は、会員登録数約934万人(2024年12月末時点)を誇る国内最大級の転職サービスです。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、そのデータを活用して事業を創造・変革・成長させることが重要なテーマとなっております。 AIプロダクト統括部では、全社のAI施策を管掌しており、その中で今回は目先の課題解決を目指すのではなく会社全体を加速度的に成長させるソリューションの開発を担うAIプロダクトソリューション部での募集となります。そのためには、将来的な社会変革をも見据えた研究開発を行い、先進的な技術を調査、研究、応用することで社会に貢献することが求められています。 具体的には、大規模言語モデルを始めとしたAI関連技術、大規模データとAIを用いたマッチング・レコメンドシステム開発、AIの推論能力を活用した社会シミュレーション、超巨大規模言語モデル開発・マイクロ言語モデル開発、継続的AI最適化技術開発などを行っていただき、全社のAIモデル開発や機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードいただきます。 社内のエンジニアや事業部門と連携しながら、モデル開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、データサイエンティストとして事業の非線形の成長に貢献していただきます。 また将来的には、新たに開発した技術を社内外に発信し、AI/機械学習のエヴァンジェリストとして広く活躍していただくことも求められます。 【具体的には】 ・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・データ基盤部との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作(求人ID:390767)
【必須】 ・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 【歓迎】 ・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 ・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 ・Hugging Faceライブラリ(Transformers等)を用いた事前学習モデルの利用・実装・ファインチューニング経験
【「doda」を中心に事業を多角展開する総合人材カンパニー】 「はたらいて、笑おう。」というグループビジョンを掲げています。「doda」をはじめ、人材紹介や求人メディア、顧問サービス、新卒採用サービス、HR×Techの新規事業などのサービスを展開しています。 失敗を恐れず新しいチャレンジを推奨する主体性と成長意欲にあふれたを組織づくり進め、さらなる事業発展を目指しています。
600~1500万
●クライアントのマーケティング課題を分析し、データやツールを活用した解決策を要件化 ●BIツールやSQLを用いたデータ可視化・インサイト抽出 ●プロジェクト要件定義、効果測定、改善提案を担う ●施策実行後の効果測定・レポーティング・改善提案のサイクル設計と運用
●マーケティング戦略・施策の分析・要件化経験 ●BI/分析ツールやSQLの使用経験 ●クライアントとの折衝・提案経験 ●業務フローの可視化・改善提案の実務経験 ●マーケティング施策のKPI設計経験
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700~1000万
千葉銀行グループ等のAI活用PJをご担当。課題ヒアリングから提案、分析、モデル構築、システム化まで一気通貫でリードします。金融DXの最前線で、事業成長と組織拡大に貢献するやりがいある役割です。 【業務内容】■千葉銀行G等のAI導入提案・要件定義 ■金融データを活用した分析モデル構築(不正検知・審査・与信等) ■データ前処理・可視化・特徴量エンジニアリング ■精度評価・報告書作成・システム連携 ■技術選定およびPJマネジメント ■外部プロ人材を含めたチーム体制構築 【仕事の魅力】銀行の安定基盤と独立系ベンダーのアジリティを併せ持ち、大規模な金融データを活用した技術的挑戦が可能です。
【必須】■Python等のプログラミング言語を用いてデータ分析や機械学習モデルの構築を行った経験(2年以上) ▼会社紹介・ポジション紹介資料:https://www.edge-tech.co.jp/hr/ 【PJ例、割合】■大手飲料メーカーのキャンペーン応募OK/NG自動判定システム開発支援■社会人向けスクールのユーザー継続率向上~データ分析に基づく施策の効果検証支援■通販番組のディープラーニングを活用した動画コンテンツ作成業務の自動化■事業会社向け案件がほとんどの割合
AIソリューション:企業の課題に応じて、AI開発・実装とデータ利活用を支援するサービス■AI 教育:個人・法人向けAI教育・AI転職支援サービス■AI プロダクト:AIプロダクトの開発・販売(AI営業支援ツールGeAIne)
500~1100万
▼社内ネットワーク、サーバ、クラウド環境を始めとするITインフラの安定稼働と、メールシステム等の情報系システムの管理を担当していただきます。また、国内、海外子会社への情報セキュリティ対策の導入・運用を推進していただきます。 <業務概要> ・ネットワーク、サーバ、クラウド等、社内システムインフラの企画・導入保守全般 ・国内、海外子会社の情報セキュリティ対策の調査企画・導入保守全般 ・インシデント対応や情報収集、外部組織との連携 ▼当社について 日本マイクロニクス(MJC)は半導体製造工程で使用される検査器具“プローブカード”、検査装置“テスタ”などを半導体メーカーに提供しています。 シェアは世界トップクラスを誇り、これらは半導体の品質や性能を支えるため、高い精度を用いて開発・製造しています。 トップメーカーであり続けるために、自社で製造装置を開発しているのも特徴です。 変更の範囲:会社の定める業務
〈必須条件〉 ・10年以上の業務経験を有するシステムエンジニア ・情報システム部門のチームリーダの経験 ・システム立案から導入・運用までのプロジェクト管理経験 ・社内外の関係者と円滑なコミュニケーションを図り、協力体制を築く能力 ・情報処理技術者試験(基本情報技術者試験以上)合格 〈歓迎条件〉 ・システム立案から導入、運用までのプロジェクト管理経験 ・IT関連のインシデント対応やフォレンジック等の経験 ・情報処理安全確保支援士等のサイバーセキュリティ関連資格 ・AWSまたはAzure関連の認定
半導体計測器具、半導体・LCD検査機器等の開発・製造・販売 日本マイクロニクス(MJC)は半導体製造工程で使用される検査器具“プローブカード”、検査装置“テスタ”などを半導体メーカーに提供しています。シェアは世界トップクラスを誇り、これらは半導体の品質や性能を支えるため、高い精度を用いて開発・製造されています。トップクラスメーカーであり続けるために、自社で製造装置を開発しているのも特徴です。
700~900万
【募集背景】 昨今、企業のDX化が急加速しています。業務のデジタル化により生み出されたデータを、いかに経営や事業に活用するために整備していくか。今回募集するデータマネジメントエンジニア職は、まさにこの課題の解決を支援するポジションです。 これからの時代に求められるデータマネジメント分野のスペシャリストを目指したい方のご応募をお待ちしております。 【仕事内容】 フィールドエンジニアとして、顧客向けのプリセールスおよびポストセールス業務をご担当いただきます。 <具体的には> ▼プリセールス ■お客様先での課題ヒアリングやご要件の確認 ■製品やサービスのご紹介やデモンストレーションならびにQA対応 ■製品やサービスを採用いただくための提案 ■製品をPoCいただく際の伴走支援 ▼ポストセールス ■お客様に製品やサービスを採用いただいた後の設計・構築・QA対応などの技術支援 ■構築プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント ■製品やサービスの活用によりお客様の課題解決を支援するカスタマーサクセス活動 ▼その他 ■製品検証やドキュメント作成 ■販売戦略の検討や販促用資料の作成 ■製品紹介セミナーや教育セミナーの講師担当 導入して終わりではなく、お客様との継続的な関係構築を重視しています。 【担当製品】 以下の製品を、御本人の経験・スキル、組織状況等を踏まえて担当いただきます。 これら製品を中核として、お客様のデータマネジメント領域の課題解決を行っていただきます。 ▼データインテグレーション分野 ■DataSpider ■HULFT ■HULFT Square ■Precisely Connect ■Qlik Cloud Data Integration ▼データウェアハウス分野 ■Snowflake 【担当顧客】 営業・サポート面での信頼関係ができている大手・優良企業中心 【所属】 DX技術本部 約240名 ※DX推進技術本部は、お客様のデータドリブン企業への変革を共に推進するパートナーを目指します 【入社後に得られるスキル等】 ■担当製品のトレーニングを受講後に、OJTリーダーによる教育が中心です。 ■提案先として幅広い業種のお客様と関わることが可能です。 ■業務を通じて、お客様との折衝能力が身につきます。 【入社後に得られるスキル等】 ▼データマネジメント分野の深い知識と経験 ■幅広く深い知識の習得 お客様の課題解決に向けたデータマネジメント分野全体の提案を通じて、データ活用、各種システムとのインタフェース(APIなど)、データベース、ハードウェア、ネットワーク、クラウドプラットフォームに関する幅広く深い知識を習得できます。 ■高度な技術支援スキルの習得 データマネジメントに関する高度な技術支援の提供やトラブルシュート、チューニングの経験を通じて、業界トップクラスの技術支援スキルと問題解決能力を身につけることができます。 ■データマネジメント分野のスペシャリストへの成長 特定製品に限定されないデータマネジメント分野全体をカバーする提案や技術支援の経験を通じて、様々なデータマネジメント製品やデータ活用周辺ツールに関する知識と経験の幅が広がり、データマネジメント分野のスペシャリストとして成長することができます。 ▼プロジェクトマネジメントスキル お客様への支援を通じたプロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーの経験から、プロジェクトをリードし、まとめあげていくスキルを習得できます。 ▼コミュニケーションスキル 自部門のメンバーだけでなく、営業や他部門の技術チームと積極的に協働する経験から、仲間と共に課題に取り組む経験ができます。 製品サポートやお客様の課題に踏み込んだ課題解決の提案や技術支援の提供により、長期間にわたってお客様と良好な関係を構築し、仲間とともにお客様のビジネスの成功を一緒に喜ぶ経験ができます。 ▼文書作成・プレゼンテーションスキル お客様のビジネス課題解決に向けた提案活動を通じ、要件ヒアリング、提案書の作成、プレゼンテーション、折衝能力を向上できます。 長期間にわたりお客様のデータ活用やデータマネジメント分野における最良の相談相手となる経験から、深い業務知識や業界知識を得ることができます。 ▼人脈形成 メーカーやパートナーコミュニティなどにに参加することで、データマネジメント分野における人脈形成ができます。 【キャリアパス】 データマネジメントエンジニアとして、以下の幅広いキャリアパスが用意されています。 ■担当製品のプロフェッショナル ■データマネジメントのアーキテクト ■データサイエンティスト ■お客様のデータドリブンを伴走するコンサルタント ■お客様のデータ活用システムの開発
【応募資格(必須)】 ■ITエンジニアとしての業務経験 3年以上 ■DB/DWH領域の設計、構築、実装経験 ■システム間連携(EAI/ETL)やデータパイプライン(ELT)の設計、構築、実装経験 ※DB/DWH領域および、システム間連携(EAI/ETL)やデータパイプライン(ELT)の要件定義経験があると望ましい。 【応募資格(歓迎)】 ■システム間連携(EAI/ETL)に関連するツールの提案、顧客折衝経験、サポート経験 ■データパイプライン(ELT)に関するツールの提案、顧客折衝経験、サポート経験 ■データベース関連の実務経験(特にレプリケーションを用いたDB間移行の経験) ■AWS、Azure等、クラウドでのインフラ構築、運用管理経験 【求める人物像】 ■意欲的で行動力があり、容易さ/安定よりも挑戦/向上を望む方 ■コミュニケーションが円滑に行える方
■コンピュータ用パッケージソフトウェアの販売 ■技術サポート、教育およびコンサルティング
700~1250万
2026年度後半に開業を予定する新デジタルバンクにおける、データ分析および利活用を主導いただきます。開業後は、プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進を目的とした、データ分析からサービス改善に関わる一連の業務をお任せすることを想定しています。 将来的なMUFGの持つ巨大な顧客データの活用もスコープに、データガバナンスの構築に関与いただきたいです。 ■業務内容 ・各種データの分析業務(KPIトレース、経営報告、外部報告) ・分析用データマート、ビューの構築 ・LookerStudioを含めたデータ活用教育の企画・実施 ・運用方針・運用ルールの策定、ユーザ管理・権限設定、メタデータ管理<開業後以下を含む> ・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施 ・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援 ・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案 ・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析
■必須要件 ・SQL等分析スキルを用いたデータ分析の実務経験 ・Python, Rなど何らかのプログラミング言語の経験を用いた実務経験 ・統計に関連する知識 ■歓迎要件 ・金融サービスやネットサービスにおける、ユーザー分析経験 ・分析内容を基としたプロダクト・サービス改善経験 ・多岐に渡るステークホルダーを取り纏める胆力のある方
MUデジタルバンク設立準備株式会社は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)の新たなリテール戦略の中核として、2026年度後半の開業を目指し設立されました。金利環境の変化やデジタル化の進展、資産運用ニーズの高まりなど大きな転換点を迎えている金融業界において、金融の"わかりにくさ"を解消し、生涯にわたって前向きな金融体験を届けるサービスの提供を目指しています。
636~1570万
法人顧客の業務改善や新規事業創出に向け、データ基盤設計・構築、活用施策企画、ETL運用、DWH・可視化連携など幅広くお任せします。 具体的には ■クラウド(GCP、AWS、Azureなど)を活用したDWH/データレイクの設計・構築■BigQuery、Redshift、Snowflakeなどを活用したデータ統合アーキテクチャの設計■PythonやSQLによるデータ前処理・変換処理の実装・Airflow、dbtなどによるデータパイプラインの自動化設計■Tableau、Looker、Power BIなど、BIツールとの連携・設計■複数ステークホルダーとの要件定義・仕様調整・進行管理
【必須】■SQLを用いたデータ抽出・集計・前処理経験 ■ETL/データパイプラインの設計・開発経験 ■GCP/AWS/Azureいずれかを用いたシステム構築経験 ■DWH/データレイクの導入 ■運用経験・顧客要件を理解し、技術的に落とし込める設計力・ドキュメンテーション力 【歓迎】■Pythonでのデータ処理・分析スクリプトの実装経験■データガバナンス・セキュリティ設計の経験■BIツールのダッシュボード設計経験■AI/機械学習のデータ整備経験■マーケティング/CDP(Treasure Dataなど)/広告連携などのデータ基盤構築経験■PL/PM経験
■移動通信サービスの提供/携帯端末の販売/固定通信サービスの提供/インターネット接続サービスの提供 ■先端テクノロジーを活用した新規事業の創出
590~1090万
【職務内容】Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、マ ーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現します。 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築します。 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施します。 プロジェクトマネージャーやデータサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までをリードします。 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデル構築や、大規模データの処理、 可視化を行い、インサイトを導出します。 ビジネス課題を把握し、分析設計を行うことで、実効性ある施策提案につなげます。 【具体的には】 ・ Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、 マーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現。 ・ 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築。 ・ 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施。 ・ プロジェクトマネージャーや課内データサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までの一連のプロセスをリード。 ・ 顧客の状態や特性、購買確率等を捉えるため、 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデルを構築。 ・ 大規模データの処理や可視化、クラスタリング、次元圧縮などの手法を駆使し、 意味のあるインサイトを導出。(求人ID:393834)
【必須】 ・ 自ら考え行動する思考力と実行力 ・ 多様な関係者と協働できるコミュニケーション力と協調性 ・ 問題解決力(スコープ設計、目標・課題設定力) ・ 比較的高度なデータ分析スキル 【歓迎】 ・ 顧客・市場分析などのマーケティング経験 ・ 機械学習による次元圧縮やクラスタリングの経験
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
~2000万
■メルカリグループについて あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる 「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。 テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については をご覧ください。 ■組織・チームのミッション <Analytics チームのミッション> 事業成長にコミットする。 その事業成長を実現するために、下記の行動指針を理解する。 イシューにこだわる。主体的にイシュー 課題を設定する。また与えられたイシューを疑い、再設定する。 適切なイシューから設計されたアウトプットを通じて、ステークホルダーに意思決定させる。 ■業務内容 Fintech事業の定量分析に基づく課題の特定、サービス改善策・マーケティング施策等の提案 分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援 生成AI(LLM等)の最新動向を踏まえた分析プロセスの設計・導入 ■ユニークなチャレンジ ・メルカリのコア事業でのチャレンジ 本ポジションでは、メルカリのFintech事業(メルペイ、メルコイン、メルカリモバイル、メルカリNFT)の意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、メルカリをお使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。 プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。 また、アナリスト以外のデータ系のチーム(データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど)のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。 ・AI時代の変革をリードするアナリストへ また、アナリスト以外のデータ系のチーム(データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど)のプロフェッショナルたちと、従来の分析業務の効率化・改善だけでなく、生成AIなどの先端技術を活用した分析アプローチへの「変革」をリードしていただきます。 技術トレンドの変化を能動的にキャッチアップし、分析のあり方そのものを次世代へと進化させることにコミットできる、ユニークで挑戦的な役割です。
・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 App/Webサービスを持つ事業会社でのデータ分析の実務経験、もしくは広告プラットフォーム事業の実務経験5年以上 SQLを用いたデータ抽出・集計スキル 課題を明確に言語化・定義し、仮説立案 → データ検証の分析サイクルを自立して進める能力 分析から得られたアウトプットをステークホルダーにとって価値のあるアウトカムとして伝達する能力 他部署との協業によるプロセス改善やサービス改善プロジェクトの実施経験 ・歓迎する経験・スキル マーケティングやプロダクト改善施策の効果測定(A/Bテスト含む)経験 プロジェクトやチームのマネージメント経験 Python等のプログラミング言語を用いたデータ分析経験 営業企画やKPI管理、事業計画の立案・運用経験 分析業務の効率化の経験 データ分析にとどまらず、事業成長のための「打ち手」まで考えられる方 生成AI(LLM等)を業務に活用した経験、または、データ分析・業務改善におけるプロトタイピング・導入経験 RAG(Retrieval-Augmented Generation)などのAI活用技術に関する基礎知識 ・語学力 日本語:Proficient (CEFR – C1) 必須 英語:Independent (CEFR – B1) 歓迎
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