データアナリスト(Google Cloud Platform(GCP))の求人・転職情報

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 お客さまの事業・業務・IT環境に潜むサイバーセキュリティリスクを可視化し、経営・事業・システムの観点から実効性のある対策を構想・提案・実行することで、お客さまの事業継続性と競争力向上に貢献することがミッションです。 また、既存のサービスや決まった型を提供するだけではなく、顧客課題や市場ニーズを踏まえた新たなコンサルティングサービスの企画、提案活動、プロジェクト推進、ナレッジ化、人材育成などを通じて、セキュリティコンサルティング事業そのものを拡大していただくことを期待しています。 メンバークラスの方には、案件の中心メンバーとして顧客課題の整理、調査・分析、資料作成、提案、プロジェクト推進を担っていただきます。 マネージャークラスの方には、複数案件のリード、顧客折衝、提案品質・デリバリー品質の管理、若手メンバーの育成、サービス企画・事業推進まで担っていただきます。 【主な業務】 法人のお客さまに対して、セキュリティ上の課題やリスクを整理し、経営・事業・ITの観点から最適な解決策を提案・実行します。 具体的には、セキュリティアセスメント、セキュリティ戦略・中期ロードマップ策定、ゼロトラスト構想、クラウドセキュリティ、ID管理、脆弱性管理、SOC/CSIRT高度化、セキュリティガバナンス、インシデント対応体制整備、サプライチェーンリスク対策などの領域を中心に、お客さまの状況に応じたコンサルティングを実施します。 また、営業部門、技術部門、プロダクト部門、外部パートナーなどと連携しながら、案件創出から提案、受注後のプロジェクト推進、継続的な関係構築までを担います。 【具体的な業務】 ご経験や案件に応じて、下記のような業務をお任せします。 案件創出から提案までの「セールス領域」と、受注後の「デリバリー領域」の両面に携わることが可能です。 ・お客さまの経営層、情報システム部門、セキュリティ部門、事業部門へのヒアリングを通じた課題・要求事項の整理 ・SCS評価制度関連支援や、AIセキュリティに係るコンサルティング支援 ・現状のIT環境、ネットワーク、クラウド利用状況、セキュリティ対策状況、運用体制の把握 ・セキュリティリスクアセスメント、成熟度評価、ギャップ分析の実施 ・NIST CSF、ISO/IEC 27001、CIS Controls、ゼロトラスト、クラウドセキュリティなどの考え方を活用した改善方針の策定 ・セキュリティ戦略、対策ロードマップ、優先順位、投資計画の策定支援 ・ゼロトラスト、SASE、EDR/XDR、SIEM、SOC、ID管理、脆弱性管理、クラウドセキュリティなどのソリューション選定・構想支援 ・提案書、報告書、経営層向け説明資料、プロジェクト計画書などの作成 ・営業部門と連携したプリセールス、提案活動、RFP対応、見積作成支援 ・受注後プロジェクトの推進、進捗・課題・品質・リスク管理 ・社内外の関係者を巻き込んだ合意形成、推進体制の構築 ・コンサルティングサービスの標準化、方法論整備、テンプレート化、ナレッジ共有 ・マネージャークラスの場合、複数案件の統括、メンバー育成、チームマネジメント、事業計画・案件パイプライン管理

パーソルキャリア株式会社

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験にマッチするポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの最新技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックやAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・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・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演や論文・資料作成 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、あるべき分析基盤の実現を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視・セキュリティ・ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

株式会社タイミー

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

株式会社kubell

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

PwC Japan有限責任監査法人

保険数理業務、データ利活用支援およびその他アナリティクス業務の拡大に伴い、生保・損保アクチュアリーと協力して顧客向けのアプリケーション開発、データ可視化等のデータエンジニアリングおよびアナリティクスを担うチーム(Technology Transformation Team(T3))のメンバーを募集しています。 伝統的な保険数理業務DX支援の他に、下記の領域においてアドバイザリー業務を行います。 ■医療データ利活用支援 ・保険者由来のレセプト、健診・ライフログデータや、NDB(ナショナルデータベース)、DPC(急性期病院)データ等の国民医療データに関する利活用支援を行います。 例えば保険会社向けには商品・付帯サービス開発支援や、公共クライアント向けには研究目的の国民医療データ活用支援を行います。 これにはML/AIによる疾患リスク予測モデル構築および性能評価、NDB/DPCデータの第三者提供・連結解析、データベースシステム更改に関する要件定義作成・工程管理支援なども含まれます。 ■TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)、自然災害リスクモデリング支援 ・PwCで構築した自然災害モデルを活用し、損害保険会社への自然災害リスク評価と合わせて、一般事業会社におけるTCFDの物理リスク評価の支援を行います。 特に、TCFDにおいては気候変動の影響を評価するという観点から水災モデルの活用が一般的ですが、TCFDを通してERMにおけるリスク全般の再評価の必要性が高まっており、地震などの他の自然災害リスクの評価についても行います。 ■その他アナリティクス ・一般事業会社や公共クライアント向けに、データ分析能力を活用した営業施策立案とその効果測定、CX向上策立案等を支援します。 これにはクライアントの保有契約の特性を様々な角度から分析し、契約者・消費者の価格反応度に基づく契約者行動分析への活用や、会社の長期収支分析へ保険数理手法に基づく感応度・変動要因分析などの活用、および統計的手法による効果測定を行う事などが含まれます。 <所属組織 Actuarial Services (AS)について> PwC Japan AS (Actuarial Services) グループは、金融機関、特に生損保会社を中心に保険数理に関する幅広いアドバイザリー業務、監査業務を提供します。 私たちはアクチュアリーを保険会社の決算・商品開発・リスク管理等を行う狭義の専門家として捉えず、そのコア・コンピタンスを「クライアントの重要な経営課題に対し、リスク分析などの高い専門性と十分なビジネスの理解を融合させ、課題解決に向けたソリューションを提供すること」と位置づけています。 保険会社ではUSGAAP LDTI、IFRS17、国内経済価値ソルベンシー規制導入に伴うオペレーション負荷の増大など、業務の効率化ニーズが高まっています。 また、私たちが現在直面する多くの社会課題を解決するため、PwCあらた有限責任監査法人のパブリックセクター担当チームの一員として、国・地方公共団体や一般事業会社など、金融機関に限らないクライアントへ豊富な数理専門技術・テクノロジーに関する知見を生かし業務提供の深みと幅を拡げています。 こうした内容に関する支援を、欧米を中心としたPwCグローバルの先進事例を活かしつつ、適宜専門家と緊密な連携を取りながら、クライアントの課題解決を行います。

レバレジーズ株式会社

<<詳細>> 「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ために、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を、事業状況に応じて担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio) <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

株式会社ジール

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

株式会社分析屋

~ 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。

●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

コクヨ株式会社

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。

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

レバレジーズ株式会社

｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ●データアナリスト/データアーキテクト共通 ・事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション ・要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 ・事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

株式会社ディー・エヌ・エー

【ミッション】 当社の Pococha 事業におけるデータ分析組織 (ビジネスインテリジェンスチーム) の中核メンバーとして、プロダクト開発やマーケティング、事業戦略等、サービス内の担当領域に深く入り込んで分析業務を担っていただきます。 単なる「分析業務の受注者・作業担当者」ではなく、分析を通じた示唆の提示やユーザー体験の改善、事業目標達成への貢献に深く関わり、事業を動かす当事者の一人としてプロダクトマネジャーや Biz メンバーに伴走する「参謀」としての役割をミッションとしたポジションです。 【具体的な業務内容】 ・プロダクトやマーケティングの各施策に対し、施策のビジネスインパクト試算、効果検証、A/Bテスト設計、 意思決定支援といった一連の分析業務を一気通貫で担っていただきます。 ・ライバー・リスナーの行動データを用いた課題探索、仮説構築、改善提案を行い、プロダクトマネジャーやマーケターと連携し、 データを武器として事業価値の創出を強力に推進していただきます。 ・各領域や施策の KPI を設計し、モニタリング用のダッシュボードの設計・運用を行っていただきます。 ・生成 AI や AI エージェントを活用した分析プロセスの変革を担っていただきます。 ●業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

株式会社分析屋

●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

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

日本ディクス株式会社

データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。 例 ・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成 ・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築 ・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援 ・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善 ・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善 ・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案 案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。 案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。 また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。

株式会社ギブリー

当社のエンジニアリングマネージャーは、開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。 エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。 ・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援 ・開発プロセスの改善と生産性向上(スクラム・アジャイル導入推進) ・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進 ・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化 ●業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 キャリアパス エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます 入社から半年で役員登用になった方もいます! 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 備考 支給PCはWindows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ●技術顧問・アドバイザー 東京大学名誉教授 竹内 郁雄(技術顧問) 東京大学大学院教授 江崎 浩(技術アドバイザー) 東京工業大学大学院教授 岡崎 直観(技術顧問)

株式会社カカクコム

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」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【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】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・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(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

株式会社Sun Asterisk

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