年俸制（12分割） データアナリストの求人・転職情報

株式会社チェンジホールディングス

当社のマーケティング戦略を実行するためのデータレイクの構築を担当いただきます。 代表、マーケティング担当役員、マーケティング担当者と連携しながら、業務遂行いただく予定です。 ●カスタマー･データ･プラットフォーム(CDP)を中心としたデータの収集及び加工、各ツールへ連携するためのデータベース及びテーブルの生成を主としたエンジニア業務 ●グループ会社のDBからCDPへの繋ぎ込みなどの業務 ●CDPを活用した分析業務 ●BIツールを使ったCDPデータの可視化 ●その他、既存のグループ会社のDBを持ち株会社のDBに接続し、安全に運用できる仕組みを一緒に構築して頂きます。 業務にあたっては、パートナー企業への業務委託も発生しますので、要件定義&ある程度の規模のディレクションスキルも必要となります。 ※なおカスタマー･データ･プラットフォーム(CDP)については未導入のため、現在関係者にて選定を開始しているフェーズです。 入社が早い段階で決まった場合、ツール選定にも関わって頂きます。

株式会社BuySell Technologies

■主な業務 ・SQLを用いたデータ抽出・加工およびデータマートの構築 ・分析基盤の運用・改善およびデータ品質の維持 ・BIツールを活用したデータの可視化・レポーティング ・事業部門からのデータ活用に関する問い合わせ対応やサポートを通じたデータ活用促進(データの民主化推進) ■将来的にお任せしたい役割 ・データ基盤や可視化の知見を活かし、アナリスト・ビジネスサイドと協働してデータ活用を推進 ・事業部が自律的にデータを活用できる環境づくりをリードし、データドリブンな意思決定を支援 ・単なるデータ抽出・整備にとどまらず、より良いデータ環境の提供と業務効率化に貢献 【チームの紹介】 ・全社や事業部でのデータ活用を支えるために、データ基盤の整備・運用やデータマートの構築、BIツールの活用支援などを担当しています。 ・現在は体制の整備・運用基盤の安定化を進めており、よりスムーズにデータアナリストや事業部がデータを活用できる環境づくりに注力しています。 ・社内のデータの民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析にも注力しています。 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

株式会社サイカ

シニアデータアナリストとして、クライアントの経営およびマーケティングにおける本質的な課題を特定し、データ利活用戦略の立案から統計モデルを駆使した高度な分析、そして経営層への戦略的提言に至るまでを、プロジェクトのコアメンバーとして一貫してリードしていただきます。 本ポジションのミッションは、まずデータサイエンスによって経営判断を最適化することにあります。企業の命運を左右する複雑な事業課題をデータサイエンスの言語へと精緻に翻訳し、クライアントが次にとるべき戦略の一手に対して、科学的なエビデンスに基づく強固な裏付けを提供します。 さらに、プロジェクト全体における分析方針を策定し、アウトプットの統計的な精度を担保するだけでなく、それがクライアントにとって「いかに実戦的な価値やビジネスインパクトを生むか」という、分析クオリティとビジネス価値創出の両側面において全責任を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ●経営課題の構造化と戦略的分析設計 コンサルタントと密に連携し、クライアントが直面する抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果の最適化を図るMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、複雑な接点を紐解くアトリビューション分析、さらには時系列分析など、多種多様な手法から課題解決に最短距離で到達するための最適な分析アプローチを設計します。 ●独自ソリューションと高度なデータモデリングの実行 自社プロダクトやR、Python、SQL等を駆使し、エンタープライズ企業が保有する大規模かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析を自在に組み合わせ、精緻なマーケティング投資の最適化だけでなく、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明など、ブランド戦略の根幹を支える高度なアナリティクスを実践します。 ●事業成長を牽引する戦略的示唆の導出 導き出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に抽出し、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。既存のフレームワークに収まらない固有の事業課題に対しても、深い洞察に基づいた仮説構築とオーダーメイドの解決策を提示することで、データに基づいた経営判断を強力に後押しします。 ●アナリシス・ディレクションと分析品質の総責任 プロジェクトの分析リーダーとして、ジュニアアナリスト等のメンバーに対し、分析方針の提示や技術的なアドバイスを行います。チーム全体のアウトプットがクライアントの期待を超えるものとなるよう、統計的な妥当性とビジネス的価値の両面からクオリティ・コントロールを主導し、組織としての提供価値の底上げを担います。

株式会社サイカ

データアナリストとして、クライアントのマーケティング課題に対するデータ利活用戦略の実行を担い、統計モデルを用いた高度な分析から、意思決定を支援する戦略的示唆の導出までを一貫して担当していただきます。 本ポジションのミッションは、データサイエンスを通じて複雑なビジネス課題を解明し、クライアントが自信を持って次の一手を踏み出せる「確かな根拠」を提供することにあります。コンサルタントやシニアアナリストと連携しながら、当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、クライアントの事業成長をデータから支える役割を担います。 具体的には、マーケティング投資効果を統合的に分析するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、消費者インサイトを解き明かす定量的リサーチの設計・分析、クライアント課題に応じたアドホックな分析を遂行します。単にデータを集計するだけでなく、RやPython・SQL・社内分析プロダクト等を駆使してデータを解析し、そこから得られた知見をビジネスの文脈に翻訳して、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を導くストーリーへと昇華させることが求められます。 【具体的な業務内容】 ●経営課題の解明に向けた分析アプローチの設計 コンサルタントやシニアアナリストと緊密に連携し、クライアントが抱える抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果を可視化するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、複雑な顧客接点を紐解くアトリビューション分析など、多種多様な手法の中から、課題解決に最短距離で到達するための最適な分析プランを緻密に設計します。 ●高度なデータ解析と統計モデリングの実装 自社プロダクトおよびR、Python、SQL等の技術要素を駆使し、ナショナルクライアントが保有する広範かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、精緻な投資最適化シミュレーションから、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明まで、ブランド戦略の根幹を支えるプロフェッショナルな分析を実践します。 ●意思決定を導く戦略的示唆の言語化 抽出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に読み解き、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。単なるデータ集計に留まらず、深い洞察に基づいた仮説検証を通じて、既存のフレームワークでは捉えきれない固有の事業課題に対する解決策を提示し、データに基づいた確かな経営判断を強力に支援します。 ●専門性の追求とチームへのナレッジ還元 シニアアナリストによるディレクションのもと、統計的な妥当性とビジネス的価値を両立させた高品質なアウトプットを追求します。最新の解析手法や業界知見を積極的に取り入れ、日々の分析実務を通じて得られた知見をチームへ共有・還元することで、組織全体のデリバリー品質の向上と、自身のアナリストとしての専門性強化を並行して推進します。

株式会社エス・エム・エス

人材紹介領域のマッチング基盤のプロダクトマネジメントをご担当いただきます。 エス・エム・エスのミッションを体現するために、医療・介護・福祉業界における「働き手の不足解消」に向かって、お客様・ユーザーに新たな価値を提供していきます。 これまでの20年間はプロセス・オペレーションの設計を通じて事業成長してきましたが、さらなる成長のためにはユーザーに受け入れられるプロダクトに今後変容させていく必要があります。 「人によるマッチング」の限界を超え、テクノロジーと生成AIを駆使した「プロダクト起点のマッチング基盤」へ進化させるため、事業の核となるプロダクトをリードするPdMを募集します。 医療・介護・福祉業界向け人材紹介事業における、マッチング基盤の戦略立案から実行までをリードしていただきます。 ・転職体験の再定義: ユーザー(求職者)がより自分らしく働ける場を見つけられるよう、UI/UXの抜本的な改善と体験設計。 ・生成AIを活用した業務変革: キャリアパートナーの業務フローの一部をAIで効率化・自動化し、より”人”が価値を出せる意思決定や行動の時間を創出します ・ステークホルダーとの連携: 開発チーム、事業責任者、マーケター、キャリアパートナー等と連携した、全社横断的なプロジェクト推進。 具体的な業務内容は下記です。 ●ユーザーリサーチ ・顧客理解を通した問題の見極めと課題設定 ・医療・介護を中心とした業界、市場動向の分析 ・既存事業やプロダクトのデータ分析 ●プロダクト(toC、toBサービス)開発のリード ・プロダクト戦略 / ロードマップ / 仕様作成 ・課題を解決するアイデアの創出と、プロダクトの要求/要件決め ●プロジェクト管理 / ステークホルダー調整 ・他チーム(開発,CS,セールス,マーケ等)と連携したプロダクト価値向上の為の施策立案と実行 ※職務内容 ・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 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

株式会社サイバーエージェント

メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。 新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。 具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進 WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。 他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。 https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。 https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC 具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援 2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。 https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。 具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築 2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。 https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。 競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。 その他の業務について ・キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化 ・過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発 ・アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善 ・各種施策のA/Bテストの設計・実施 ・ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討 ・事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。 現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール ・プログラミング言語: Python, R, SQL ・インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker ・開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise ・BIツール: Tableau

株式会社サイバーエージェント

●サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 例)ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 例)チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 例)ターゲティング広告商品の開発

●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