従業員数100名〜1000名未満 データアナリストの求人・転職情報

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

●BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理 ●統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築 ●クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援 ●分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●所属 コンシューマプロダクトグループ ●ミッション 日本最大級の医療Q&Aサイト「AskDoctors」の事業成長にコミットいただきます。会員数・利用者数の増加やサービスの質の向上を通して事業を成長させ、その成果を通して日本のヘルスケアの課題解決に貢献します。私たちのQ&Aプラットフォームを通して、健康不安の解消、正しい医療知識の普及、最適な治療や医療機関の選択、等が実現され、健康で幸せに暮らす人を一人でも増やすことが私たちのビジョンです。 ●担当業務 LTV向上・離脱防止につながるプロダクト改善をリードいただきます。 ・各種機能や利用登録フローのUX/UI改善のための分析・企画・IA設計・仕様策定 ・ユーザ調査、アンケート調査の企画・実施 ・アクセスログ、行動ログ等のSQLを用いた分析 ・プロダクト開発案件のプロジェクトリード ・新機能や新企画の立案、推進 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

月間2,300万PVを超える薬局・ドラッグストア検索予約サイトや350万ダウンロードを突破した電子お薬手帳等、シェア1位の複数B向けプロダクトを横断的に担当するデータアナリストを募集します。KPIツリー設計やログ設計、ユーザーの行動ログなどのデータ集計、分析に向けた仮説立てからデータ検証等の分析業務と、得られた分析結果から企画立案までを担当していただきます。 さまざまな手法でビジネス課題の発見・データ戦略設計・定量定性両面での仮説検証を行い、サービスの課題解決を推進していただきます。 【具体的な業務内容】 Healthcare × Data の最前線で、事業を動かす分析ドリブンな意思決定を支援 当社では、月間1,000万人以上が利用する医療系メディア・サービス群(お薬手帳アプリ、薬局の検索・予約サイト、検診予約等)を展開しています。 データアナリストはその事業の中心で、プロダクト改善・ユーザー体験向上・営業戦略・広告運用など、幅広い領域で分析知見を活かし、経営と現場をつなぐハブとなる役割を担います。 ・データ分析に関する施策立案・プロジェクト推進 ・BI( Tableau )ツールによるデータの見える化(レポーティング・KPIダッシュボード作成) ・SQL/Python 等を用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備 ・顧客行動やCVRデータからの課題発見と改善提案 ・エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、社内へのナレッジシェア

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや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。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) dbtを用いたデータモデリングの実装 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 戦略的示唆の抽出による意思決定支援 ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【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) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや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。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【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) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの提案・設計・構築を担っていただきます。 【仕事内容】 データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト（データプラットフォームの企画、設計、実装まで）において、中心的な役割を担っていただきます。 ・データ収集／抽出／連携 ・データ蓄積／統合／加工 ・ストリーム処理 ・機械学習 ・データ可視化 ＜先端技術・ツール例＞ ・Snowflake ・Databricks ・dbt ・Denodo

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ②エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 ●主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など) ・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など) ・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など) ・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 ●主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出・整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など) ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につけることができます。 ●鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング ●教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用) ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 ●データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理 ・データガバナンスの設計・運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など) ・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力) ・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理) ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※

【職務内容】 業種問わず、SESもしくは受託開発での分析システム開発のメンバーもしくは、リーダー経験がある場合、チームリーダーとして開発業務に携わっていただく方を募集します。 DB設計・DWH構築や、ETLツールやフルスクラッチによるデータ加工、BIツールによるデータ可視化に関して、PM/PL指示のもと基本設計~リリース、保守・エンハンスまでご担当いただきます。 プロジェクトによって、オンプレ環境・クラウド環境、ツールの種類や役割などは異なります。 チームリーダーは、要件定義に携わっていただく場合もあります。 【具体的には】 ●要件定義 ●基本・詳細設計業務 ●開発業務(ツールの動作検証業務も含む) ●リリース業務 ●保守・エンハンス業務 【使用ツール例】 ●Amazon Redshift ●Oracle BI ●Tableau ●Cognos Analytics 対象業界としては、金融、流通・外食、不動産、医療・医薬など多岐にわたっており、BIツールの導入後のデータ活用方法として、分析がメインとなりますが、AIを使用した需要予測などに発展する案件もあります。

募集要項 当社では、データベース型Webサイトを主軸に事業を展開しています。 今後の事業成長において、検索流入は重要な成長ドライバーであり、SEOを「施策」ではなく「プロダクト設計の一部」として担う専任ポジションを募集します。 本ポジションは、記事制作や部分的なテクニカル対応に留まらず、クロール・インデックスの前提設計から、ターゲットクエリに対するページ構成設計までを一貫して担う役割です。 SEOの専門知識を活かしながら、事業成長に直結する施策を主体的に推進していただきます。将来的には、マーケティングスキルを基盤に事業企画や事業責任者へのキャリアアップも可能です。 仕事内容 クロールやインデックスの健全性を前提に、検索エンジンから正しく評価されるサイト構造を設計し、ターゲットとなる検索クエリに対して「どのページで・どう応えるか」を定義することがミッションです。 単なる順位改善ではなく、検索結果での可視性向上から、流入後の行動・コンバージョンまでを見据えた再現性のあるSEO設計・改善を担っていただきます。 ●クロール・インデックス状況を踏まえたサイト構造の設計・改善 ●検索クエリに対する受け皿ページ(カテゴリ/一覧/詳細等)の設計 ●ページ種別ごとの役割整理・評価分散の制御 ●内部リンク構造の設計・ルール化・改善 ●重複・低品質URLを含めたインデックスの健全性管理 ●ターゲットクエリを意識したページ構成・テンプレート設計 ●検索流入後の行動を意識した導線・構成の改善 ●Google Search Console/Google Analyticsを用いた分析・改善 ●エンジニア・編集・事業サイドとの連携

【ミッション】 介護業界のデジタル変革を加速させ、サービス利用者と提供者双方の課題解決に貢献することがミッションです。SEO戦略の最適化を通じて、当社サービスの価値を最大化し、介護に関わる人々により良い情報と選択肢を提供することを目指します。 【概要】 SEOスペシャリストとして、サイトの自然検索経由における成果最大化のために施策のプランニング、エンジニアへのディレクション、施策実行を行っていただきます。 【具体的には】 複数のサービスを横断したSEOマーケティングを行っていただきます。 ・アクセスログ・市場データを中心としたデータの収集・分析・仮説立案 ・SEOを考慮した内部設計、コンテンツ最適化、内部/外部リンク戦略の実施 ・検索エンジンのアルゴリズム変更への対応と最新SEO手法の調査・導入 ・社内外のステークホルダーとの連携によるSEO施策の推進 ・社内のSEOに関する質問への対応、知見の共有 【その他要件】 ・従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある ・就業場所の変更の範囲:リモート勤務を命じることがある

● 全社の採用業務の責任者 ・全社採用戦略の策定および実行(新卒・中途採用) ・特にシステム開発部門の技術者採用強化(PM、エンジニア、AI専門家等) ・採用プロセスの設計および採用KPIマネジメント ● 採用プロセスの設計・最適化(選考フロー、評価基準の構築) ・候補者体験(CX)の向上施策の企画・実施 ・採用チャネル管理(ダイレクトリクルーティング、エージェント、求人媒体) ・採用データ分析による採用活動の効果測定と改善 ・採用関連システムの運用管理 ● 採用チームのマネジメント ・採用チームのマネジメント(目標設定、進捗管理、育成) ・採用予算の策定・管理 ・社内ステークホルダーとの連携(事業部門長、人事企画チーム) ● 採用ブランディング ・エンプロイヤーブランディングの企画・推進 ・採用イベントの企画・運営(キャリアフェア、会社説明会) ・ダイバーシティ採用施策の立案・実行 ● その他 ・インターンシップおよび早期採用プログラムの運営 ・労働市場トレンドの分析と採用戦略への反映 ・オンボーディングプロセスの改善支援 ・採用関連コンプライアンスの確保(個人情報保護、公正採用) ・社内リファラル採用プログラムの企画・推進

ミッション 日々蓄積される膨大なファーストパーティデータの収集・分析・可視化を行い、経営戦略に基づいた事業成長のためのアクションプランを実行し、新たな事業インパクトを生み出すことがミッションとなります。 業務概要 今回募集のデータサイエンティストは、Analyticsを用いてさまざまなビジネスプロジェクトをリードしていただき、メディアプラットフォーム事業におけるさまざまな意思決定を、合理的かつ迅速にする役割を期待しています。ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定・業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発・ハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のための各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。 具体的な業務内容 ・データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善 ・大規模データセット上でのレコメンデーションや行動ターゲティングのためのアーキテクチャ設計 ・Analyticsのハイレベル設計のためのKPIツリーの定義 ・経営課題を解決するための各種アルゴリズム開発 ・データ収集のためのデータフロー設計/構築 ・マーケティングのデジタル化による広告パフォーマンスの最大化 ・新規施策のフィジビリティ検討のためのデータ分析 ・意思決定のためのデータ抽出/加工/可視化(レポート作成やダッシュボード化) ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

●プロダクトの成長戦略やロードマップの策定 ●データ解析、ユーザーインタビューを通した、ユーザ課題・ビジネス課題の洗い出しや深堀り ●課題の解決策のプロダクトへの落とし込み(企画ドキュメント作成、仕様策定、効果試算、UI案作成、WF作成) ●Tableauを使用したサービス/事業両面における有効なKPIの策定と分析

チームメンバーの育成や業務のコントロール 分析ツールを活用したユーザー分析および企画、開発 競合調査や市場に合わせた企画、開発 利用者に対するアンケートや電話取材、座談会などのコミュニケーションを主体とした情報収集 リリースした開発内容に対する実装後の分析、追加開発や改善の検討といったPDCA業務 ※開発業務は行わないですが、開発者に向けて企画/要件まとめを行い、進捗管理することが主な業務です 【具体的な業務内容】 当社の自社製品である「EPARKお薬手帳」にプロジェクトリーダー、リーダー補佐として携わっていただきます。 サービス運用に伴う予算(目標)を設定し、それに対して個人またはチームメンバーで市場調査や分析、企画、開発を行い成果を上げていただきます。 ※「EPARKお薬手帳」:350万ダウンロードを超える、家族全員の服薬情報を簡単にデータ管理できる電子お薬手帳アプリ。

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

社内外から寄せられる機能要望の収集から、要件定義・バージョン判断・開発依頼に至るまで、 プロダクト進化のサイクルを製品企画課(PdM)が主導していきます。 ●仕事詳細 ・顧客・営業・CSからの要望収集・整理および社内共有 ・要望管理台帳の更新・維持管理 ・要件定義書・仕様書の作成補助(下書き含む) ・問い合わせや不具合情報の共有、ユーザー課題の吸い上げ ・バージョン計画の資料化および関係者への共有 ・リリース後の効果確認・フィードバック収集 ・ユーザーインタビュー・データ分析 ●将来的には… 担当領域における企画〜要件定義を主体的に推進し、 マネージャーの補佐やメンバーサポートも担うポジションへとステップアップいただきます。 (変更の範囲)会社の定める業務

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

●事業内容 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 ●職務内容 デジタルパートナー事業部の”BIエンジニア”として、クライアントのビジネス課題解決を支援するBIエンジニアとして、BIツールを利用したレポーティング・ダッシュボード開発、運用支援を一貫して担当いただきます。 単なるツール構築に留まらず、クライアントの意思決定をデータで後押しするため、要件定義や提案などの上流工程から参画し、価値創出に貢献していただきます。 案件によってはデータ基盤の設計・構築やBIツール自体の導入計画立案などから担当いただく場合もございます。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり ●仕事内容の例 以下の業務を、クライアント支援のプロジェクトにてご担当いただきます。 ・クライアントの経営課題や業務課題のヒアリング、BI活用に向けた要件定義 ・各種データソースからのデータ収集・統合、ETLプロセスの設計および実装 ・DWH、データマートの設計・構築・運用 ・Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボードやレポートの設計・開発・運用 ・ビジネス戦略に基づくデータ分析および可視化、課題解決のための提案・報告 ・BIツール利用に向けたユーザー教育や運用定着支援 ●主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

EPMの代表的なサービスである、「Anaplan」の導入・開発プロジェクトに携わっていただきます。 ※上流から下流まで全工程の案件がございます。 ※プライム案件でのPM領域・コンサル領域の業務もございますので、先々のキャリアが頭打ちになることはございません。 ・EPMとは？ EPMはクラウドベースの計画立案・パフォーマンス管理プラットフォームです。 企業内のあらゆるデータを収集・集計し、予測分析や事業計画策定・パフォーマンス分析を支援することができます。 ERPが情報を一元管理し運営することに強みがあることに対し、EPMの強みは一元管理した情報を戦略的に活用できることです。 ・Anaplanとは？ Anaplan社は、米国に本社を構えるSaaS企業で、2016年にユニコーン企業として認定され、2018年に株式上場を果しました。 日本法人のAnaplanジャパンも約50％成長し、日本国内で導入している企業は約200社に達しています。 Anaplanの導入は急速に増えておりますが、技術習得者はまだ少なく、技術習得・実装経験は、エンジニアとしてのご自身の市場価値を高めて頂くことにつながります。 【プロジェクト内容※一例です※】 業種：船舶業 目的：連結会計の予実管理のシステム化 各社の損益情報を元にExcelにて予実管理を行っていたがバケツリレー、属人化、作業負荷が問題となっていた。 そのため、効率化を目的としExcelで行っていた業務をAnaplan化する。 参画フェーズ：要件定義～保守 業種：製造業 目的：業績情報の見える化 利用している基幹システムにばらつきがあり、経営と現場、会社間で見えるデータが統一化出来ていないことが課題である。 そのため、単一システム上で管理し、同じ粒度でデータを確認できるようにし、データの見える化を目指すとともに、データ連携の自動化や二重インプットをなくし、業務工数の削減と効率化を図る。 参画フェーズ：基本設計～リリース 業種：アパレル業 目的：既存システム（SCM）からAnaplanへの移行 SCM計画作成業務に時間と手間を擁しており、生産・在庫の状況が理想的でないため、スピーディーにできるようにする。 参画フェーズ：基本設計～総合テスト ※これまでのエンジニアとしてのご経験・スキルを加味し、能力に合った案件にアサインさせていただきます。 【教育・研修制度】 未経験の方の場合、ご入社後、1か月ほどメーカー研修を受講し、初級認定資格を取得いただきます。 その後、PJに参画いただきながら知識と経験を蓄えていただく流れです。 社内での「Anaplanエンジニアのコミュニティ」の運営や、製品ごとに分科会も実施。 製品の新しい情報なども連携し、常に学習を継続できる環境を整えています。