データアナリスト(Snowflake)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

配属部署 ●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、近年はDX市場に向けて、データ分析基盤の構築と活用支援に注力しています。 クラウドDWH、ETLパイプライン、BIツール等を活用し、膨大なデータを価値あるインサイトへと変換する取り組みは、企業のDX推進やデータドリブン経営を支える重要な領域です。 データ分析市場は急速に拡大しており、当社においても案件数は大幅に増加しています。そこで、共に最前線で挑戦し続ける仲間を募集しています。 ●仕事内容 データ分析の領域では、企業が保有する多様なデータを整理・統合し、経営や業務の意思決定に生かすための仕組みづくりを行っています。 当社では、データ活用の上流から下流までを一貫して支援できる体制を整えており、お客様の課題や目的に応じて、最適な分析基盤の設計からデータの可視化、さらには活用定着に至るまでを幅広く担当します。 業務はデータを資産とした活用戦略とデータを守るガバナンス戦略を策定するコンサルティング領域、プロジェクト全体を推進するマネジメント領域、高度な統計・機械学習を活用する分析領域、そして基盤構築やデータ処理を担うエンジニアリング領域に分かれます。 【データマネジメントコンサルタント】 ・データ活用戦略・企画策定 ・各システムに点在するデータの構造・品質調査 ・データ統合・マスタ整備・標準化方針の策定 ・データガバナンス・メタデータ管理の設計支援 ・データレイク/DWH導入に向けた要件定義 ・全社データ活用方針・ロードマップの策定支援 【データ分析プロジェクトマネージャー】 ・分析テーマ、KPI、ロードマップの設計 ・スケジュール・コスト・品質・リスクの管理 ・ステークホルダーの調整と合意形成 ・提案資料・分析報告資料の作成およびプレゼンテーション 【データサイエンティスト】 ・ビジネス課題に基づく分析設計と仮説立案 ・データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング ・統計分析、機械学習モデルの開発・評価 ・BIレポートや分析結果の可視化・提案 ・分析結果をもとにした改善提案・効果測定 【データエンジニア】 ・ETL/ELTパイプラインの設計・開発 ・クラウドDWHの構築・運用・チューニング ・データモデリング・データマート設計・最適化 ・Power BI/Tableau/Lookerなどを用いたBIレポート・ダッシュボード開発 ・データ品質のモニタリング・自動化・監視ジョブの構築 過去の案件例 ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 入社後の流れ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL/PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

●組織としての担当業務 様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)をお客様が利用した時のログを中心としたビッグデータ分析をする業務です。 分析を通じて、お客様の理解やインサイト獲得を進め、製品・サービスの改善やマーケティング活用を進めています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータ分析を通じて、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務内容 ・Redshift/BigQueryなどにあるデータを主にTableau/JupyterNotebook(Databricks)を利用して前処理・集計・可視化・分析(機械学習含む)を実施頂く予定です ・分析は、リクエスターの依頼に応じて実施するケース・リクエスターと協業して実施するケース・自発的に実施するケースのバリエーションがあります ・リクエスターは、マーケティング・カスタマーサポート・企画・設計と多岐に渡ります ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。 お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。 具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。 また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。 ●関連記事 「生きた」ビッグデータを扱うことで感じられるデータ分析業務の魅力をJSOLのデータサイエンティストに聞いた https://qiita.com/official-columns/interview/202308-jsol/ ●配属部門 データ&テクノロジーコンサルティング事業本部(D&T) ●従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務

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

JR西日本の観光ナビ「tabiwa(タビワ)」をはじめとする、モビリティ・観光プロダクトの成長を支える「シニア・データサイエンティスト(マネージャー)」を募集します。分析設計から施策提言までを主導し、プロダクト戦略に直接寄与する役割です。 【具体的な業務内容】 ●分析戦略の策定 プロダクトのKPI/KGI設計、および仮説検証・因果関係まで考慮した効果検証。 ●横断的な調整業務 JR各部、NTA(日本旅行)、開発ベンダー等との複雑な利害調整および推進。 ●チームビルディング メンバーの分析品質向上、知見の共有、組織開発への積極的な関与。 ●Webマーケティング支援 広告効果分析やユーザー行動分析に基づくグロース施策の提案。 【プロジェクト例】 ●観光領域 ・KPI管理ダッシュボードの作成 ・観光アプリ利用者のユーザー分析及びペルソナ推定/ ・旅行商品レコメンドエンジンの提案 ・旅行商品のプライシング適正化(ダイナミックディールの提案) ●鉄道関係の事例 ・アンケート及びデプスインタビューの定性的なデータと、乗降者データを組み合わせた観光列車のポジション分析及び事業開発に関わるロードマップの提案。

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

データドリブン経営の推進がミッションです。 エンドユーザーが利用するためのデータ整備、データ・AI利活用のための環境整備と、環境を使っていくユーザーに対してのスキルアップの機会を提供します。 下記①、②が主な業務となります。 <①ビジネスサプライ事業のデータ分析基盤構築・運用・利活用促進> 1.データパイプラインの開発・運用 様々なデータソースからデータを収集し、データ分析基盤に連携し、ビジネスユーザーに提供するまでのETL/ELTパイプラインの構築 2.データ分析基盤内のデータ管理 データウェアハウスの設計・構築・運用、データの正確性・一貫性を保つためのデータ品質管理 3.データ分析AIエージェントの提供 データ分析基盤において、セマンティックレイヤーを整備し、それを活用するためのAIエージェントを開発し、エンドユーザーに提供 4.データ分析基盤の設計・構築・運用 ビジネスユーザーと協力しながらデータ活用による課題解決や価値創造につながるユースケースの実現とそれを可能にするデータ環境の整備 5.データ分析環境の提供 ビジネスユーザーやデータアナリスト・データサイエンティストが効率的にデータを分析するためのBIツールやAI環境の整備 <②コクヨグループとパートナー企業へのデジタルスキル向上支援> 6.KOKUYO DIGITAL ACADEMYでの技術支援 AI・IT・データに関する知識の獲得とスキル向上を目的としたプログラム(講座と実践)のテクニカルサポート 【部門について】 <データドリブン推進ユニット> データドリブン推進ユニットは2023年5月に発足し、コクヨ内でデータとテクノロジー利活用において最先端を走るチームです。 私たちは、開発とユーザーサポート活動のスピードと質を継続的に高めるために、アジャイル(スクラム)手法を導入しています。 2週間を1スプリントとし、スプリントプランニング(計画)、スプリントレビュー(成果確認)、レトロスペクティブ(振り返り)のサイクルを回しながら、日々の業務に取り組んでいます。 <組織構成> ①データテクノロジーグループ:ユニット長兼グループリーダー1名、メンバー2名(データエンジニア、データサイエンティスト) ②データアナリティクスグループ:グループリーダー1名、メンバー3名 他、コクヨの人材プログラムである「20%チャレンジ(全工数の20%を社内複業として別ミッションに充てる)」で参画しているメンバーが4名所属 【ビジネスサプライ事業について】 配属先となるビジネスサプライ事業は、文具や家具にとどまらずオフィスで使うものをトータルでお届けする流通事業を担っています。ニーズに合わせてサービスを多角化させながら、オフィス用品購入の効率化と販売店側の受発注業務の効率化をサポートしています。EC購買のニーズが高まっている法人向け通販市場をベースに継続的な事業拡大を目指しています。

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 ●業務詳細 データを用いた各種施策の推進、分析高度化、およびデータの利活用のためのデータ整備や、データマネジメントを担っていただきます。下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づく分析テーマの企画・要件設計 ・データ利活用のためのメタデータ等のデータ基盤整備 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータの取り扱いルールの整備 ・BIツールや指標モニタリング等によるデータに基づく仮説検証・意思決定支援の実施 ・データを活用した各種施策の推進、分析高度化 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

「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

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

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