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年収800万円以上 BIエンジニアの求人・転職情報

該当求人数 5

1~5件を表示

株式会社kubell

株式会社kubell

1023_シニアデータアナリスト

BIエンジニア

800~1,500万円

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

正社員

東京都港区

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

1023_シニアデータアナリスト

BIエンジニア

正社員

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

800~1,500万円

東京都港区

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

株式会社kubell

株式会社kubell

株式会社TRAILBLAZER

株式会社TRAILBLAZER

データ活用推進マネージャー(旅行・観光業DX領域)

BIエンジニア

900~1,740万円

Google App Engine(GAE)

Python

Snowflake

正社員

東京都港区

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。

データ活用推進マネージャー(旅行・観光業DX領域)

BIエンジニア

正社員

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。

900~1,740万円

東京都港区

Google App Engine(GAE)

Python

Snowflake

株式会社Medical Shift

株式会社Medical Shift

中途/正社員/業務改善エンジニア

BIエンジニア

800~1,200万円

生成AI・LLM

JavaScript

Python

正社員

東京都文京区

業務内容 ●このポジションの役割 現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。 ●主な仕事内容 ①業務分析・課題の特定 ・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定 ・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算 ・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定 ②AI・自動化技術の実装 ・LLM(OpenAI API・Anthropic API等)を活用した業務自動化ツールの開発 ・AI Agentの設計・実装(LangChain・LangGraph等) ・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化 ・社内ダッシュボード・BIツール(Redash・Metabase等)の構築 ③推進・定着支援 ・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援 ・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立 ・ナレッジの体系化と横展開 ●よくある懸念 Q. 歯科に興味がなくても大丈夫? 大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。 Q. スタートアップは不安定では? 全事業黒字化済み。毎年平均2倍超成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。 Q. 事業会社の経験がなくて通用しますか? 多様なバックグラウンドのメンバーが活躍中です。足りないのはスキルではなく現場経験であり、それはここで積めます。 ●参考資料 テックブログ:https://medicalshift-dev.hatenablog.com/ ●働く環境 ・勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45〜15:00) ・出社 月・水・金 出社基本(エンジニア) ・家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助 ・その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

中途/正社員/業務改善エンジニア

BIエンジニア

正社員

業務内容 ●このポジションの役割 現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。 ●主な仕事内容 ①業務分析・課題の特定 ・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定 ・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算 ・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定 ②AI・自動化技術の実装 ・LLM(OpenAI API・Anthropic API等)を活用した業務自動化ツールの開発 ・AI Agentの設計・実装(LangChain・LangGraph等) ・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化 ・社内ダッシュボード・BIツール(Redash・Metabase等)の構築 ③推進・定着支援 ・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援 ・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立 ・ナレッジの体系化と横展開 ●よくある懸念 Q. 歯科に興味がなくても大丈夫? 大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。 Q. スタートアップは不安定では? 全事業黒字化済み。毎年平均2倍超成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。 Q. 事業会社の経験がなくて通用しますか? 多様なバックグラウンドのメンバーが活躍中です。足りないのはスキルではなく現場経験であり、それはここで積めます。 ●参考資料 テックブログ:https://medicalshift-dev.hatenablog.com/ ●働く環境 ・勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45〜15:00) ・出社 月・水・金 出社基本(エンジニア) ・家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助 ・その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

800~1,200万円

東京都文京区

生成AI・LLM

JavaScript

Python

Sansan株式会社

Sansan株式会社

データマネジャー[人事部門]

BIエンジニア

803~1,197万円

Terraform

AWS

生成AI・LLM

BigQuery

Python

GitHub Actions

正社員

東京都渋谷区

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

データマネジャー[人事部門]

BIエンジニア

正社員

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

803~1,197万円

東京都渋谷区

Terraform

AWS

生成AI・LLM

BigQuery

Python

GitHub Actions

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