仕事内容
仕事内容
kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 kubellのデータスペシャリストは、こうしたデータを様々な切り口で扱いながら、kubellグループ横断でデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進することでグループシナジーの創出を支援し、グループのミッション・ビジョンの実現に貢献していく役割を担います。 このようにデータへの役割が大きくなっていく中で、kubellではデータアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。 ※ご自身のキャリア志向や強みに応じて、いずれかの役割を中心に担当いただきます。 また、将来的に両方の領域にキャリアを広げることも可能です。 実践を通じてスキルを磨ける環境です。 ●データアナリスト(メイン業務) ビジネス課題をデータで解決する役割です。 主な業務: BI/ダッシュボード開発、データマート構築、KPI可視化、ビジネスインサイト抽出 必須スキル: SQL、BIツール 歓迎スキル: データモデリング、機械学習の基礎知識、統計分析 ●データサイエンティスト(メイン業務) 機械学習・統計モデルでビジネス価値を創出する役割です。 主な業務: 機械学習モデル構築、予測分析、統計的手法による仮説検証 必須スキル: Python/R、機械学習、統計分析 歓迎スキル: SQL、BIツール、データモデリング、データエンジニアリング <具体的には> 1, データ分析とインサイト提供(業務の中心) ビジネス要件に基づいたデータ分析を独力で実施し、戦略的示唆を抽出 Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 例:ユーザー行動分析、施策効果測定、KPIモニタリング、事業KPI分析など ビジネス部門への分析結果の提示とディスカッションをリード 複雑な分析要件に対する実装方針の策定 2, データマートとデータモデルの設計・構築 ビジネス要件に基づいたデータマートの設計・構築を主担当として推進 dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化 例:顧客セグメンテーション用のデータマート構築、営業/マーケティングデータモデルの最適化、など データモデルのレビューと品質保証 メンバーの開発サポート(相互でのレビューやアドバイス) 3, 学習データと機械学習モデルの設計・構築(経験に応じて) データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価 機械学習モデルのビジネス装着、および効果測定 例:有料転換予測モデルの構築、マーケティングキャンペーンの効果分析、など モデルの性能評価と改善提案 4, プロジェクトのリードとステークホルダー連携 小〜中規模の分析プロジェクトのリード(要件定義〜実装〜報告) データアナリスト/データサイエンティスト/データエンジニア、Salesforceエンジニア、BizOpsとの連携 ビジネス部門との要件定義、定期的なコミュニケーション プロジェクトの進行管理とタスク調整 5, データ品質とガバナンス データの品質管理とガバナンスの実施 データの整合性と一貫性を確保 例:データクレンジングプロセスの標準化、データ品質チェック、など データ品質基準の策定とチーム内への展開 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
この求人の魅力
【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ ⚫︎導入社数95.3万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。 (例)プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など ⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています ⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です 【2】kubellグループの事業戦略推進の支援 ⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます ▶︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」 ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。 データ基盤の観点からPLG(Product-Led Growth)の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。 ▶︎「BPaaS戦略」 「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。 Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。 ▶︎「インキュベーション戦略」 R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。 非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。 【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援 ⚫︎0→1、1→10、10→100〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です ⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます ⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です
採用条件
必須条件
必要なスキル・経験 データアナリストまたはデータサイエンティストのいずれかを満たす方を募集します。 候補者様のこれまでのキャリアやご志向に応じて、面談・面接を通じて柔軟に対応致します。 <データアナリスト志向> ●業務経験 ・データアナリティクスまたは関連分野での実務経験(4年以上) ・チーム開発経験または他部門との協業経験 ●技術スキル:①はすべてのご経験を満たされる方でかつ、②のいずれかの経験をお持ちの方 ① ・SQLの実務経験(3年以上) ・SELECT、JOIN、GROUP BY、サブクエリなどを用いた分析クエリの作成経験 ・データの前処理、探索的データ分析(EDA)・BIツールの実務経験(Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか) ・ダッシュボード設計・開発・運用 ・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験 ② ・複雑なクエリの最適化経験・PythonまたはRの基礎知識 ・pandas、numpy、matplotlib等の基本的なライブラリの使用経験・統計分析の基礎知識 ・記述統計、相関分析、基本的な仮説検定の理解 ●ソフトスキル ・優れたコミュニケーション能力・自主的に問題を発見し、解決策を提案する姿勢 ・ビジネスの文脈を理解し、データから示唆を引き出す能力 ・チームワークスキル ・わからないことを素直に質問し、学び続ける姿勢 <データサイエンティスト志向> ●業務経験 ・データサイエンスまたは関連分野での実務経験(4年以上) ・チーム開発経験または他部門との協業経験 ・機械学習モデルの構築・評価の実務経験 ●技術スキル ・PythonまたはRの実務経験(3年以上) ・pandas、numpy、scikit-learn等のライブラリの使用経験 ・データの前処理、探索的データ分析(EDA) ・機械学習モデルの構築・評価の経験 ・分類、回帰などの基本的な手法 ・モデルの評価指標の理解 ・統計分析の実務経験 ・記述統計、相関分析、基本的な仮説検定 ・SQLの実務経験(2年以上) ・データ抽出、集計、JOIN操作 ・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験 ●ソフトスキル ・優れたコミュニケーション能力 ・自主的に問題を発見し、解決策を提案する姿勢 ・データセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対するインパクトを説明する能力 ・チームワークスキル ・わからないことを素直に質問し、学び続ける姿勢
歓迎要件
あると望ましいスキル・経験 ・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングに関連する実務経験 ・dbtの使用経験 ・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスの使用経験 ・機械学習モデルの構築・評価の経験(基礎レベル可) ・データパイプラインの設計・実装経験(ETL/ELTプロセス) ・BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解 ・データ基盤と外部ツール(Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど)とのデータ連携経験 ・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル ・非構造データ(テキスト・音声)分析に関する知識 ・AI / ML Opsに関する基礎理解 ・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識
求める人物像
・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人 ・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方 ・困難な事にも主体的に取り組める方
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
期間の定めなし(試用期間3ヶ月)
想定年収
給与備考
応相談
勤務地
勤務地
東京都港区虎ノ門1-10-5 KDX虎ノ門一丁目ビル WeWork KDX 虎ノ門1丁目 ハイブリッドワークを推進しておりますが、チームビルディングのため、週3日程度はオフィス出社となります。
勤務時間
勤務時間
フレックスタイム制
備考
(メインタイム* 10:00-16:00) *業務遂行の推奨時間帯
休日・福利厚生
休日・休暇
土日 、国民の祝日、年末年始
福利厚生・諸手当
個々人が目指す働き方やキャリアをより良いものにするための制度を用意しています。 ・"働く"や"キャリア"におけるダウンサイドリスクの排除(子育てや介護、自身の健康不良など) ・コーポレートバリューをより体現するためのサポート(スキル取得など)
社会保険
社会保険(健康保険・厚生年金・介護保険) 労働保険(労災保険・雇用保険) *関東ITソフトウェア健康保険組合加入 *法令の定めの通り
受動喫煙対策
敷地内禁煙
株式会社kubellの詳細情報
設立年月日
2000年7月15日
代表者
山本正喜
資本金
3,009,090,711円
従業員数
735名
本社所在地
東京都港区虎ノ門1-10-5 KDX虎ノ門一丁目ビル WeWork KDX 虎ノ門１丁目
事業内容
ビジネスチャット事業、周辺サービス・新規事業の開発運営
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