【仕事内容】
リクナビ、ホットペッパー、Airなど幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。

▼BIダッシュボードの設計・最適化
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau／Looker（Looker Studio）などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化（クエリ負荷軽減、キャッシュ制御）やUX設計が求められる
例：Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減

▼BigQueryを用いたデータマートの構築・運用
・サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集して、利用できるように加工して提供
・Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計、開発
・dbtやdataformなど、transformationツールを使ったチーム開発が求められる

▼データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント
・TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる
・データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万～数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。

▼大規模なデータ処理をい経験できる
数億レコード規模のデータを扱い、サービス本体、営業、マーケ、アクセスログなど取得元の異なるデータの統合・加工を実現するスケーラブルな基盤を構築する経験ができます。

▼規模が大きいだけでなく、複雑性の高いデータ構造の設計に関われる
1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照し、結合するため、処理量やスピードを改善するための、データ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。

▼大規模且つ、複雑性の高いデータに対する効率化を経験できる
dbtやDataformを活用し、データパイプライン処理の効率化を図っています。また、開発効率を上げるため、CI／CDを使った開発プロセス支援の実装・運用を経験できます。

▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。

▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。

▼キャリアの広がり
プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
・言語：SQL、Python
・BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio
・クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など）
・その他：Adobe Analytics、Github、Docker、dbt など

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※九州エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。
※九州（福岡県、佐賀県、長崎県、大分県、熊本県、宮崎県、鹿児島県)、沖縄県で勤務可能な方からの応募を想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ホットペッパー、Airなど幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。

▼BIダッシュボードの設計・最適化
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau／Looker（Looker Studio）などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化（クエリ負荷軽減、キャッシュ制御）やUX設計が求められる
例：Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減

▼BigQueryを用いたデータマートの構築・運用
・サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集して、利用できるように加工して提供
・Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計、開発
・dbtやdataformなど、transformationツールを使ったチーム開発が求められる

▼データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント
・TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる
・データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万～数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。

▼大規模なデータ処理をい経験できる
数億レコード規模のデータを扱い、サービス本体、営業、マーケ、アクセスログなど取得元の異なるデータの統合・加工を実現するスケーラブルな基盤を構築する経験ができます。

▼規模が大きいだけでなく、複雑性の高いデータ構造の設計に関われる
1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照し、結合するため、処理量やスピードを改善するための、データ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。

▼大規模且つ、複雑性の高いデータに対する効率化を経験できる
dbtやDataformを活用し、データパイプライン処理の効率化を図っています。また、開発効率を上げるため、CI／CDを使った開発プロセス支援の実装・運用を経験できます。

▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。

▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。

▼キャリアの広がり
プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
・言語：SQL、Python
・BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio
・クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など）
・その他：Adobe Analytics、Github、Docker、dbt など

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※中国・四国エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。
※鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県で勤務可能な方からの応募を想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ホットペッパー、Airなど幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。

▼BIダッシュボードの設計・最適化
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau／Looker（Looker Studio）などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化（クエリ負荷軽減、キャッシュ制御）やUX設計が求められる
例：Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減

▼BigQueryを用いたデータマートの構築・運用
・サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集して、利用できるように加工して提供
・Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計、開発
・dbtやdataformなど、transformationツールを使ったチーム開発が求められる

▼データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント
・TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる
・データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万～数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。

▼大規模なデータ処理をい経験できる
数億レコード規模のデータを扱い、サービス本体、営業、マーケ、アクセスログなど取得元の異なるデータの統合・加工を実現するスケーラブルな基盤を構築する経験ができます。

▼規模が大きいだけでなく、複雑性の高いデータ構造の設計に関われる
1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照し、結合するため、処理量やスピードを改善するための、データ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。

▼大規模且つ、複雑性の高いデータに対する効率化を経験できる
dbtやDataformを活用し、データパイプライン処理の効率化を図っています。また、開発効率を上げるため、CI／CDを使った開発プロセス支援の実装・運用を経験できます。

▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。

▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。

▼キャリアの広がり
プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
・言語：SQL、Python
・BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio
・クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など）
・その他：Adobe Analytics、Github、Docker、dbt など

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※東海エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。
※岐阜県、静岡県、愛知県で勤務可能な方からの応募を想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ホットペッパー、Airなど幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。

▼BIダッシュボードの設計・最適化
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau／Looker（Looker Studio）などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化（クエリ負荷軽減、キャッシュ制御）やUX設計が求められる
例：Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減

▼BigQueryを用いたデータマートの構築・運用
・サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集して、利用できるように加工して提供
・Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計、開発
・dbtやdataformなど、transformationツールを使ったチーム開発が求められる

▼データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント
・TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる
・データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万～数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。

▼大規模なデータ処理をい経験できる
数億レコード規模のデータを扱い、サービス本体、営業、マーケ、アクセスログなど取得元の異なるデータの統合・加工を実現するスケーラブルな基盤を構築する経験ができます。

▼規模が大きいだけでなく、複雑性の高いデータ構造の設計に関われる
1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照し、結合するため、処理量やスピードを改善するための、データ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。

▼大規模且つ、複雑性の高いデータに対する効率化を経験できる
dbtやDataformを活用し、データパイプライン処理の効率化を図っています。また、開発効率を上げるため、CI／CDを使った開発プロセス支援の実装・運用を経験できます。

▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。

▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。

▼キャリアの広がり
プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
・言語：SQL、Python
・BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio
・クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など）
・その他：Adobe Analytics、Github、Docker、dbt など

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※東北エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。
※青森県、岩手県、秋田県、宮城県、山形県、福島県で勤務可能な方からの応募を想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ホットペッパー、Airなど幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。

▼BIダッシュボードの設計・最適化
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau／Looker（Looker Studio）などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化（クエリ負荷軽減、キャッシュ制御）やUX設計が求められる
例：Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減

▼BigQueryを用いたデータマートの構築・運用
・サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集して、利用できるように加工して提供
・Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計、開発
・dbtやdataformなど、transformationツールを使ったチーム開発が求められる

▼データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント
・TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる
・データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万～数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。

▼大規模なデータ処理をい経験できる
数億レコード規模のデータを扱い、サービス本体、営業、マーケ、アクセスログなど取得元の異なるデータの統合・加工を実現するスケーラブルな基盤を構築する経験ができます。

▼規模が大きいだけでなく、複雑性の高いデータ構造の設計に関われる
1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照し、結合するため、処理量やスピードを改善するための、データ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。

▼大規模且つ、複雑性の高いデータに対する効率化を経験できる
dbtやDataformを活用し、データパイプライン処理の効率化を図っています。また、開発効率を上げるため、CI／CDを使った開発プロセス支援の実装・運用を経験できます。

▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。

▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。

▼キャリアの広がり
プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
・言語：SQL、Python
・BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio
・クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など）
・その他：Adobe Analytics、Github、Docker、dbt など

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※北陸甲信越 エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。
※新潟県、富山県、石川県、福井県、山梨県、長野県で勤務可能な方からの応募を想定しています。

【仕事内容】
クライアントのWebサイトの価値向上に向けて、アクセス解析の観点から、課題の抽出と改善策の提案を行います。当社は「Googleアナリティクス認定パートナー」をはじめとするさまざまなGoogle社認定資格を取得しており、その導入実績も豊富です。Webサイトにおけるデータ解析の専門家として、効果的なサイト作りを裏側から支えていきます。先輩社員は未経験からスタートしている人が多く、慣れるまではしっかりサポートしてもらえますので未経験者でも安心して働けます。

▼主な業務内容
・アクセス解析ツールの導入
・収集データの分析
・分析結果を元にした課題の抽出と改善策の立案
・解析レポートの作成、提出
・Web広告やSNS広告の運用、改善策の立案

【部署】
ソリューション事業部

【募集要項】
1990年創業、ナショナルクライアントや大手企業から多くの引き合いをいただいている中、更なる事業成長・組織拡大を目指しています。

【部署・サービスについて】
Rakuten Fashionは、BEAMSやUNITED ARROWSといった人気セレクトショップブランドを中心に、幅広いアイテムを取り扱うファッションECサイトです。私たちのミッションは、売上規模の拡大はもちろんのこと、ブランド様の価値・魅力を最大限にエンドユーザー様に伝えるプラットフォームになること。ECへのニーズが大きく高まる中、Rakuten Fashionは事業投資を拡大しており、大きな成長を目指しています。国内最大級のECサービスである楽天市場をバックグラウンドに持ちながらも、Rakuten Fashionはまだ他社を追いかける立場。だからこそ、あなたのデータ分析スキルと創造力が、Rakuten Fashionの未来を大きく変える力となります。
Rakuten Fashionの成長を加速させるため、マーケティングチームに新たな仲間を募集します。私たちのミッションは、データに基づいた顧客理解を深め、顧客数と購入頻度の最大化を実現すること。そのために、各マーケティング施策の実行・改善に責任を持ち、常に新しいチャレンジを追求しています。
チーム内は、データに基づいた議論を活発に行い、互いに協力しながら改善を追求するオープンな雰囲気です。あなたのデータ分析スキルを活かした提案は、積極的に採用される文化があります。
Rakutenグループの豊富なリソースを活用しながらも、既存の枠組みにとらわれず、自ら課題を発見し、解決策を創造できる方を求めています。

【募集背景】
Rakuten Fashionは、更なる事業拡大に向けて、データ分析を牽引するデータアナリストを募集しています。日本最大級のECプラットフォームである楽天グループの豊富なデータ、強力な会員基盤、そして多様なエコシステムを最大限に活用し、組織内外の関係者を巻き込みながら、事業成長に貢献できる方を求めています。マネジメント陣（役員、シニアマネージャー）と直接ディスカッションしながら戦略を練り上げ、Rakuten Fashionの成長をデータで加速させてください。未開拓のデータ領域も多く、あなたの分析が新たな発見をもたらす可能性を秘めています。

【業務内容】
▼データアナリストとして、Rakuten Fashion事業全体の成長戦略をデータに基づいて推進していただきます。具体的には、以下の業務をお任せします。
・事業予測：Rakuten Fashion事業全体の流通金額予測（年／月／日）の作成
・顧客戦略：顧客獲得・育成に必要なデータ抽出・分析、戦略立案、効果検証
・顧客ロイヤルティ向上に向けた現状分析、課題整理、戦略策定、実行
・トレンド分析：商品販売状況・購買トレンドの分析及び可視化を通じた成長ドライバーの特定・KPI設定
・データ環境整備：事業のデータ活用ニーズに対するデータ収集・分析環境の整備・運営、データモニタリング環境のプランニング・管理

【このポジションの魅力】
▼大規模データ
日本最大級の商品販売データ、購買データを扱い、楽天のデータ構造を深く理解できる。未開拓のデータ領域も多く、あなたの分析が新たな発見をもたらす可能性を秘めています。

▼戦略立案
データ分析を通じて新規企画／戦略の立案から実行・振り返りまで一貫して携われる。あなたの分析が、Rakuten Fashionの未来を左右する重要な意思決定に繋がります。

▼経営層との連携
分析結果や戦略について、マネジメント陣（役員、シニアマネージャー、マネージャー）と直接ディスカッションする機会があり、経営視点を養えます。

▼チャレンジングな環境
成長途上のサービスだからこそ、新しい施策に積極的に挑戦できる。最新の分析手法やツールを駆使して、まだ誰も見たことのない価値を創造してください。

▼スキルアップ
様々なデータ活用施策の当事者として、マーケティング組織内で日々議論を重ね、効果的なデータ収集・分析スキルを磨ける。スキルアップを全面的にバックアップします。

▼データドリブンな文化
楽天グループ全体でデータに基づいた意思決定を重視しており、あなたの分析能力が最大限に活かされる環境です。データに基づいた提案は、積極的に採用される文化があります。

▼事業貢献
自身の分析結果が、Rakuten Fashionの成長戦略に直接的に影響を与えることを実感できます。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【募集背景】
不動産市場は、アナログな商習慣が根強く残る巨大なマーケットです。
物件や顧客接点のデータが適切に整備・管理されることで、プラットフォーム上で生まれるデータ活用の出口は多岐にわたります。
私たちは、経営戦略においてもデータ戦略を重要視しており、中でもデータマネジメント機能をその中心に据えています。

現在、当社には多種多様な不動産データが集積され、業界内でも非常にユニークかつ優位性のあるポジションを確立しつつあります。
この強固な基盤を活かし、国内の変革にとどまらず、グローバルな事業拡大を牽引いただける方を募集いたします。

【仕事概要】
AI不動産投資「RENOSY」を基軸に、国内外のグループ会社含めた事業でデータに基づいた意思決定支援をリードします。
いまだ分析手法のスタンダードが確立されていない未開拓の領域において、単なる分析に留まらず、データ分析の新たな「型」を創り上げていく役割を担います。

事業課題に対して高い解像度で向き合い、事業計画達成に向けた分析設計から解決策の提案、さらには現場への実装までを一気通貫で推進する必要があります。
例えば、クロス集計等の基礎分析からインサイトを導き出すことはもちろん、複雑なトレードオフを伴う経営判断の仮説構築・ロジック設計など、難度の高いミッションに挑戦いただけます。

【具体的な業務内容】
・事業KPI策定と可視化
・データ分析に基づく事業課題の解決策立案
・事業現場へのデータ活用指導と分析環境整備
・チームメンバーの成長支援

【本ポジションの魅力】
・事業の意思決定に直結する分析を担うため、自身のアウトプットが経営方針を左右する手応えを感じていただけます。
・CDO直下組織で意思決定が早く、M&Aや新規事業に伴う多様なチャレンジ機会があり、裁量を持って事業推進することができます。
・ハイレベルなメンバーと議論を尽くし、分析基盤の整備から複雑な課題解決まで、技術と視座の両方を高められる風土があります。

【分析環境】
インフラ：AWS（MySQL、Postgres） 
分析基盤：Snowflake、trocco、dbt、TreasureData
分析ツール：Tableau、Google Spreadsheet、Google Analytics 4
その他：Slack、Confluence、G Suite、KARTE

【リモートワーク】
テック部門はオフィスワークとリモートワークを組み合わせたハイブリッドワーク体制を採用しております。
※ 原則は週3日の出社となりますが、出社頻度は個人のご事情に合わせて相談可能です

【募集概要】
クライアント企業のマーケティングDXを推進するプロジェクトマネジメントを担っていただきます。データアナリスト・データエンジニア・データアーキテクト・フロントエンジニアなど、専門スキルを持ったメンバーと連携して、データ基盤構築やデータ活用コンサルティングを行います。
クライアント企業のマーケティングをデータドリブンに支援するため、クライアントの事業・サービス成長に貢献できるポジションです。

【具体的には】
・CDPなどデータ活用マーケティング基盤・構築のディレクション
・CRM施策実行支援ディレクション
・KPI設計
・コンバージョン獲得シナリオ策定
・外部パートナーディレクション
・Google Analyticsを活用した分析・改善提案

※スキルやご経験に応じてお任せする範囲は決定いたしますが、1人当たり3～5社ほどの案件をご担当いただく想定でおります。プロジェクト期間は案件内容によって異なりますが、半年〜1年となっており、クライアント企業との長期的な関係を築いていただきます。

【マーケティング・分析ツール例】
・CDPツール：TreasureData、Tealium、KARTE Datahub、EARK（自社ツール）など
・BIツール：Tableauなど
・MAツール：Salesforce、Hubspotなど
・分析ツール：Content Analytics（自社ツール）、Google Analytics、Adobe  Analyticsなど

【業務環境】
・PC貸与（MacOS／Windows）
・コミュニケーションツール：Slack
・タスク管理：backlog等
・その他：Google Workspace

【プロジェクトマネージャー（所属：コンサルティングチーム）の仕事の魅力】
（1）大手企業や大型プロジェクトに関わることができる
昨今DX推進が加速しており、メーカーや小売業界はデータを活用した顧客ニーズの把握、業務効率の改善及び事業拡大に注目しています。
UNCOVER TRUTHは各企業のデータを収集し自社顧客を理解するところから実際の売上につなげるコミュニケーションの設計まで一気通貫でのサービス提供を行っている点を強みにしており、将来的な売り上げ拡大に向けたデータ利活用の戦略方針から実用定着まで任せられるパートナー企業として大手企業様に選んでいただいております。
※取引企業実績：株式会社Mizkan、三井住友カード、サッポロビール 、ベネッセコーポレーション、サイバーエージェント、TreasureData、Tealium（敬称略）

（2）システム構築～データ活用の戦略立案および施策の実行までを担当できる
DXの土台となるデータ統合のためのシステム構築からデータを活用した戦略立案、施策の実行までトータルでサポートできる為、企業のマーケティング全般に関わっているという実感をもつことができ、非常にやりがいを感じやすいです。

（3）扱えるデータが大規模かつ多種多様
顧客データを中心に、扱うデータ量は大規模且つ多種多様です。
POSデータ、EC購買データ、WEBやアプリの行動履歴データ、広告施策データ、CRM施策データ、商品データ、等。

【募集背景】
事業拡大に伴う増員募集
UNCOVER TRUTHは少数精鋭チームではあるものの、多くの大手企業様から案件をお預かりしております。この波に乗り更なる事業拡大を目指すべく、ともに会社の成長を担ってくれる仲間を募集しています。

【配属部署】
コンサルティングチーム

【この仕事で得られるもの】
・サービスデザイン、UI／UXに関する知識
・CRMに関する知識
・CDPの導入ノウハウ
・Google Analytics等のサイト解析ツールの知識、分析スキル
・データ分析力
・フルファネルマーケティングの知見
・大手企業を相手にコンサルティングする力

【募集要項】
国内トップクラス企業のマーケティングDXを推進するプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
様々な業種のお客様の課題に対し、データアナリスト・データエンジニアなど、専門スキルを持ったメンバーとプロジェクトチームを組成して連携し、データ活用コンサルティングを牽引していただきます。
プロジェクトを推進するにあたり、仮説設定から必要なデータの収集・確認、分析手法の選定・検証にとどまらず、最適なソリューションを提供するためのデータ基盤の構築・開発・運用の推進もお任せしたいと考えております。
クライアント企業の経営戦略も見据えながらマーケティング活動をデータドリブンなものに転換することを通じて、クライアントの事業・サービスの長期的な成長に直接的に貢献できるポジションであり、ご自身の経験を活かして更なるキャリアアップを図り、様々な企業・業界の発展に貢献していきたいという意欲をお持ちの方に最適なポジションです。

【具体的には】
・CDPを軸としたデータ活用マーケティング基盤・構築のディレクション
・顧客分析およびCRM施策の企画実行支援ディレクション
・KPI設計
・外部パートナーディレクション
・Google Analyticsなどを活用したサイト分析・改善提案

※スキルやご経験に応じてお任せする範囲は決定いたしますが、1人当たり3〜5社ほどの案件をご担当いただく想定でおります。プロジェクト期間は案件内容によって異なりますが、多くの案件で1年以上となっており、クライアント企業との長期的な関係を築いていただきます。

【マーケティング・分析ツール例】
・DWH／CDPツール：Google Cloud、Microsoft Azure、TreasureData、Tealium、KARTE Datahub、EARK（自社ツール）など
・BIツール：Tableau、Looker Studio、Qlikなど
・MAツール：Salesforce、KARTE、Customer Rings、Hubspotなど
・分析ツール：Content Analytics（自社ツール）、Google Analytics、Adobe  Analyticsなど

【業務環境】
・PC貸与（MacOS／Windows）
・コミュニケーションツール：Slack
・タスク管理：backlog等
・その他：Google Workspace

【プロジェクトマネージャー（所属：コンサルティングチーム）の仕事の魅力】
（1）大手企業や大型プロジェクトに関わることができる
昨今DX推進が加速しており、メーカーや小売業界はデータを活用した顧客ニーズの把握、業務効率の改善及び事業拡大に注目しています。
UNCOVER TRUTHは各企業のデータを収集し自社顧客を理解するところから実際の売上につなげるコミュニケーションの設計まで一気通貫でのサービス提供を行っている点を強みにしており、将来的な売り上げ拡大に向けたデータ利活用の戦略方針から実用定着まで任せられるパートナー企業として大手企業様に選んでいただいております。

※取引企業実績：株式会社Mizkan、三井住友カード、サッポロビール 、ベネッセコーポレーション、サイバーエージェント、TreasureData、Tealium（敬称略）

（2）システム構築～データ活用の戦略立案および施策の実行までを担当できる
DXの土台となるデータ統合のためのシステム構築からデータを活用した戦略立案、施策の実行までトータルでサポートできる為、企業のマーケティング全般に関わっているという実感をもつことができ、非常にやりがいを感じられます。

（3）扱えるデータが大規模かつ多種多様
顧客データを中心に、扱うデータ量は大規模且つ多種多様です。
POSデータ、EC購買データ、WEBやアプリの行動履歴データ、広告施策データ、CRM施策データ、商品データ、等。

【募集背景】
事業拡大に伴う増員募集
UNCOVER TRUTHは少数精鋭チームではあるものの、多くの大手企業様から案件をお預かりしております。この波に乗り更なる事業拡大を目指すべく、ともに会社の成長を担ってくれる仲間を募集しています。

【配属部署】
コンサルティングチーム

【この仕事で得られるもの】
・サービスデザイン、UI／UXに関する知識
・CRMに関する知識
・CDPの導入ノウハウ
・Google Analytics等のサイト解析ツールの知識、分析スキル
・データ分析力
・フルファネルマーケティングの知見
・大手企業を相手にコンサルティングする力

【仕事内容】
▼自社プロダクト採用DXツールharutakaと顧客データを用いたデータ分析・コンサルティングと分析結果の仕組み化
・クライアントおよび社会における課題の特定とデータを用いた解決の提案
・harutakaデータと顧客データを用いたデータ分析とコンサルティング
・Pythonと機械学習、LLMを用いたデータ分析
・Google Cloudを用いた分析パイプライン構築
・分析ナレッジとGoogle Cloudを用いた分析の仕組み化
・クライアントプロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント

【業務環境】
クライアントに加え、社内の各チーム（営業、デザイン、開発、データサイエンスなど）と連携しながら業務を進めます。
分析環境：Google Cloud（Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Cloud Run、etc）
言語：Python、SQL、etc
利用LLM：Gemini、ChatGPT、etc
扱うデータ：面接動画、面接文字起こし、録画面接動画、録画面接文字起こし、etc

【これらの仕事で得られること】
・マクロ←→ミクロを行ったり来たりしながら課題を解決するデータ分析を経験できる
・他にないLLMの使い方でのデータ分析ができる
・分析結果を利用した提案の経験ができる
・クラウドサービスを利用してデータ分析を自動化する経験が得られる
・データ分析プロジェクトのマネジメント経験が得られる
・プロダクトが業界に関係なく利用されるサービスなので、様々な業界のビジネスモデルの理解が得られる
・日本の未来に繋がる仕事ができる

【仕事の魅力】
・クライアントの課題を解決するための、答えが無いデータ分析プロジェクトに沢山取り組める
・実施した分析プロジェクトのナレッジが、プロダクトに組み込まれる
・実施した分析プロジェクトのナレッジを基に、自分でサービス開発ができる
・社内のR&D、データサイエンス、デザイン、プロダクト開発など、他の領域のプロフェッショナルと共に仕事ができ、自分の幅が広がる知見が得られる
・スタートアップならではの、経営と近い距離感で事業成長に直接貢献でき、新規事業創出などにチャレンジできる
・日本の未来に繋がる仕事ができる

【働き方】
東京にオフィス・茅ヶ崎（海の目の前）にサテライトオフィスがありますが、リモート可・フルフレックスという働き方となります。

・リモート勤務可　
・サテライトオフィス（湘南・茅ヶ崎）勤務可
・フリーアドレス

【職務内容】
自社が運営する動画配信サービスやゲームなどのエンタメサービスが抱える課題を、データ分析技術により解決する活動を推進していただきます。
課題整理からデータ分析、効果検証、施策立案に至るまで、社内外のメンバーと良好なコミュニケーションをとりながら、プロジェクトを円滑に進めることを期待しております。
また、多くの事業展開を行っているフジ・メディア・ホールディングス全体のデータ・AI利活用の推進にも貢献していただくことも可能です。

【具体的には、、】
▼以下のような業務に従事していただくことを想定しております。
・探索的データ分析によるエンタメサービスの課題発見
・分析結果に基づくマーケティング施策の立案
・施策の効果検証とネクストアクションの提案
・需要予測などの機械学習モデルの構築

【仕事の醍醐味】
・自社にて質の高い膨大なユーザ行動データを保有
・経営陣や企画職、エンジニアとの距離が近く、施策実施までのスピードが早い
・分析用データが整備されており、データ分析業務に集中できる
・ホテルや観光、ECなどの様々なサービスのデータ分析に携われる

【使用するツール／言語】
Tableau・SQL・Python

【ミッション】
・データ分析技術を駆使して、当社が運営するサービスのさらなる成長を促すこと
・フジ・メディア・ホールディングスのDX推進の担い手として事業拡大に貢献すること
・専門性の高いデータエンジニア、およびAIエンジニアと協業し、日本のエンタメ業界を牽引するデータ利活用実績を積み上げ、世に発信していくこと

【同社の特徴】
当社は、グループ内で唯一インターネットビジネスに特化し、大規模なアプリケーション開発やマーケティングに関する高度な専門性を備えています。
長年にわたり培ってきたオンラインゲーム事業の経験を生かし、独自事業の展開に加え、フジテレビのFODをはじめとする各社のビジネスの創出・拡大を支援する拠点として、共同プロジェクトの推進に取り組んでいます。
人々の心を豊かにする文化の発展に貢献することを目標に、エンターテインメントやメディアのさらなる発展に向けて、日々新たなチャレンジを続けています。

【リモートワーク環境について】
・週3出社、週2リモートが原則
・担当業務ごとに出社曜日の指定あり
・中途入社の場合、3～6ヶ月程度の間はフル出社（ポジションやご本人の習得度合いにより期間は変動）
・希望される場合、フル出社も可能

【募集背景】
事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。
現在、Findyにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが集まってきており、それを活用した機能開発を積極的に行っています。データサイエンティスト・機械学習エンジニアについては、特に機械学習やLLM技術などを活用した機能開発を担当しており、PoCの推進から本番環境へのデプロイまで、事業の中核として幅広い業務を担っています。
2024年までにデータ環境の整備や利活用の下地はかなり整ってきており、2025年以降はそれを活用した価値創出のフェーズに本格的に着手していきます。その中心となって、事業やサービスの成長を牽引していただけるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを募集します。

※弊社では、特にScienceに強みのある方を「データサイエンティスト」、EngineeringやMLOpsなどに強みのある方を「機械学習エンジニア」と呼称していますが、採用自体は一括で行っています。採用プロセスの中で、ご自身のwillや能力面の擦り合わせをさせていただいた上で、入社後の業務内容や肩書などを決めさせていただいております。

【具体的な業務内容】
データを活用したサービス・機能開発のプロセスに幅広く関わっていただきます。特に、データや機械学習に関する専門性を”強み”として、社内のデータアセットを有効活用した企画の立案やプロジェクト推進をご担当いただきます。

▼具体的には、社内のエンジニアやPdM、ビジネス側の担当者と連携しながら、以下のようなプロセスに幅広く関わっていただきます。
・課題や伸びしろの探索から発見（EDAだけでなく、ビジネス部門へのヒアリング等も担当）
・データを活用したソリューションの企画
・立案した企画に対する技術検証（PoC）
・PoCで成果が出たものについては、本番リリースに向けた開発を実施
・リリース後の保守・運用（監視やリファクタだけでなく、モデルの継続的な改良なども含む）

人材サービスや組織課題の解決など、複数の事業体を持つ弊社には社内外からエンジニア領域に関する様々なデータが集まり、蓄積されています。データの形式としても、構造化データ・非構造データが多様に存在しており、データ技術者としてはやりがいのある環境かと思います。

具体的な事例や、利用技術等についてはカジュアル面談または選考内でお伝えさせていただきます。
※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。

【会社概要】
ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。
弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。
多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。
単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。
この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT（Stockmark A Technology）」を運営しています。
創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。
2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。
従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！

【現状の課題】
Data Intelligence Unitはは2023年5月に設立後社内のデータ活用を推進しており、現時点で定常的にデータ活用が行われる状態を実現できています。
しかし、データ活用が盛んに行われるようになった結果、よりデータの正確さやデータ活用の効率性が求められるようになっています。そのためにはエンジニアリングの専門性が必要ですが、現在はリーダーとアナリスト1名で状況に応じてエンジニアリング業務を分担しており、十分に対応できていない状態です。
そのために安定した基盤をエンジニアリング面から作っていただける方を募集します。

【業務内容】
AI SaaS「Aconnect」に関する社内のデータ活用をエンジニアリング面で実現していただける方を募集します。データ計測の設計からデータ基盤の運用、ETLの運用、効率化のためのデータウェアハウス・データマートの開発、実際の利用シーンでのデータ活用の支援まで一連の流れをより精度高く、効率的な運用を実現していただきます。
Aconnectの特徴としては、「情報」を主軸としたサービスでデータ構造が比較的シンプルなため、データ基盤も比較的シンプルな構成になっています。そのため、大規模なデータパイプラインを開発して高度な基盤を構築するというよりは、保持しているデータを素早く柔軟に活用することに重点を置いた業務内容になります。

▼具体的な業務内容
・社内のデータ分析・データ活用の支援
・SQLやダッシュボードの作成
・データを活用した社内ツールの開発・運用
・ETL（trocco）の運用
・ユーザー行動ログの計測設計
・データ分析基盤（BigQuery）やBIツール（Redash）の運用
・データウェアハウス・データマートの開発
・新機能の研究開発に対するデータ面での支援

【チーム構成】
Data Intelignece Unit
リーダー1名、データアナリスト2名

【開発環境】
・BIツール：Redash、Googleスプレッドシート
・データ分析基盤：BigQuery
・ETLツール：trocco
・ドキュメントツール：Notion
・コミュニケーションツール：Slack
・生成AI：Azure Open AI Service、自社開発LLM
・行動分析：Wicle

【ポジションの魅力】
・日本企業におけるイノベーション創出をデータ面で実現するという、社会貢献性高くチャレンジングなテーマに取り組める
・経験豊富なデータアナリストと2人3脚でデータ活用を推進できる

【勤務体系】
・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
・勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【勤務地】
▼就業場所
本社または自宅その他リモートワークが行える場所（変更の範囲なし）
※フルリモートワーク可

▼リモートワークについて
・基本的にはフルリモート体制
・本社への出社について
　- 弊社の定める通勤圏（一都三県）居住者は、リモート／出社を回数制限なく自由に使い分けながら勤務可能です
　- 一都三県以外の居住者は、月1回業務とは関係なく自由に出社可能です

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

【業務内容】
▼詳細
全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。
AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、弊社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。
データ戦略室に所属し、各部署との連携を図りながら、生成AIを中心としたAIソリューションの導入・活用を推進します。

▼主な業務内容
・全社的なAI活用に関する課題抽出・要件整理
・AI導入・活用プロジェクトの立案・推進
・各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義
・生成AI、LLM等の先端技術調査、PoCの実施、効果検証
・サービス・プロダクトへのAIを使った機能の導入
・簡易的な実装作業（Python、GAS等を使用）
・データ抽出・分析（BigQuery等を使用）
・ノーコード生成AIツールの活用・導入支援
・AI活用に関する社内啓蒙活動

▼プロジェクト例
・転職サービスの職務経歴書自動生成機能の作成
・書類データの構造化
・音声データの活用
・レコメンドプロジェクトのPM
・チャットボットの構築
・生成AIノーコードツール「Dify」の全社ワークショップ
・その他生成AIを使った業務効率化・機能開発

▼当ポジションの魅力
・最新のAI技術に触れながら、実務での活用経験を積むことが可能です。
・全社的なDX推進の中核を担うポジションとして、大きなインパクトを創出できます。
・多様な部署・職種との協働を通じて、幅広いビジネス知識を得られます。
・AI技術の導入から運用まで、一気通貫でプロジェクトを推進する経験を積めます。
・自身のアイデアを形にし、新たな価値を創造できるチャンスがあります。

▼キャリアパスについて
AI開発に特化したAIエンジニアやデータアナリスト／データサイエンティストとして専門性を高めることができます。
また、社内のAI戦略策定やDX推進、業務改善担当にも幅を広げることも可能です。

▼使用技術
・言語：Python、Google Apps Scriptなど
・データ基盤：BigQuery
・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet
・クラウド：GCP、AWS
・モデル：ChatGPT、Gemini、Claude
・その他ツール：Dify、promptfoo、社内チャットAI

【組織について】
▼データ戦略室について
「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。
データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。

▼2022年10月時点人員内訳
データサイエンティスト：4人／データアナリスト・データアーキテクト：8人／データエンジニア：3人

▼メンバー構成
マネージャー1名、データアナリスト4名、データアーキテクト8名、データサイエンティスト4名（2024年4月時点）
※データエンジニア：システム本部テクノロジー戦略室所属

【配属先】
東京本社　※将来的には各拠点に人事異動の可能性あり

【求人背景】
業務・業績拡充

【主な役割と業務内容】
国内の大企業を始めとし、ベンチャーや外資系企業、官公庁など多種多様なエンドクライアントのマーケティングやブランディング、新商品・サービス開発等のビジネス課題解決に向けて、主に電通グループのメンバーと協働する中で、リサーチ／インサイト観点での包括的なリーダーシップを発揮することが期待される役割です。また自主的にビジネスポテンシャルのある研究テーマを設けて自社単独もしくは他社と協働で、生活者に関する研究成果をリリースし、セミナーを行うなど広報的役割も担います。

【業務内容】
（1）リサーチ・プランニング
・ニュートラルな視点での課題の俯瞰的理解・把握
・課題解決に向けてリサーチの提供価値提案およびリサーチ目的／主要件決定へのファシリテーション
・リサーチ要件確定（目的、リサーチ／分析手法、実施計画、調査票、アウトプット案、見積等作成等）

（2）コンシューマー・インサイトの導出
環境／市場分析や生活者への直接的なリサーチに加え、有識者へのヒアリングやソーシャル／オープン･データや行動データ等を掛け合わせることによるコンシューマー・インサイトの導出／提供

（3）ワークセッション・プランニング／ファシリテーション
・新商品サービス開発、ブランドパーパス、ビジョン策定など、アンケート形式のリサーチだけでなく、クライアントとのワークセッションによる課題解決・意思決定支援
・ワークセッションのプランニングから、当日の運営・ファシリテート、外部有識者との連携等

（4）マーケティング／ストラテジー・プランニング
（必要に応じて）電通グループメンバーとの課題解決・企画立案フェイズへの参画

【獲得しうる主な知識・スキル、次のキャリア方向】
・国内の大企業を始めとした、ベンチャー、外資系、官公庁など多種多様なエンドクライアントで求められるマーケティングリサーチスキル
・最前線のマーケティングやブランディング等のビジネス課題把握センス
・ビジネスプレゼンテーション／ファシリテーション／コミュニケーションスキル
・マーケティングリサーチ周辺業務および職種知識
・各種専門領域の知見、データアナリストやマーケティングプランナースキル　等

【配属先メンバー構成】
当社の中にあるリサーチオペレーション部の「人と生活研究所」に配属となります。
※グループは現在2名で構成されております。

【求人背景】
業務・業績拡充

【配属先】
東京本社　※将来的には各拠点に人事異動の可能性あり

【主な役割と業務内容】
国内の大企業を始めとし、ベンチャー、外資系企業や官公庁など多種多様なエンドクライアントのマーケティングやブランディング等のビジネス課題解決に向けて、電通グループのメンバーと協働する中で、リサーチ観点での包括的なリーダーシップを発揮することが期待される役割です。

▼業務内容
（1）リサーチ・プランニング
・ニュートラルな視点での課題の俯瞰的理解・把握
・課題解決に向けてリサーチの提供価値提案およびリサーチ目的／主要件決定へのファシリテーション
・リサーチ要件確定（目的、リサーチ／分析手法、実施計画、調査票、アウトプット案、見積等作成等）

（2）リサーチ・エグゼキューション
・実施、結果集計、分析、報告書作成またはそれらの統括
・進捗報告、関係者への結果報告、請求管理

（3）コンシューマー・インサイトの導出
2で実施したリサーチ結果に加え、必要に応じてオープンデータや行動データを掛け合わせることによるコンシューマー・インサイトの導出／提供

（4）マーケティング・プランニング
（必要に応じて）電通グループメンバーとの企画立案フェイズへの参画

【獲得しうる主な知識・スキル、次のキャリア方向】
・国内の大企業を始めとした、ベンチャー、外資系、官公庁など多種多様なエンドクライアントで求められるマーケティングリサーチスキル
・最前線のマーケティングやブランディング等のビジネス課題把握センス
・ビジネスプレゼンテーション／ビジネスコミュニケーションスキル
・マーケティングリサーチ周辺業務および職種知識

※本職種の経験を積むことによって、データアナリストやマーケティングプランナーといったキャリアに繋がる可能性もあります。

【配属先メンバー構成】
当社の中にあるマーケティングリサーチを行ういずれかのグループに配属となります。
※各グループ10名前後で構成されております。

【プロダクトについて】
「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。
・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」
・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」
・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」
・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」

【募集背景】
事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。
特に、データアナリストについては「ビジネス」と「データ」を繋ぐ役割として幅広い役割を担っており、データに基づいた意思決定を加速させるだけでなく、戦略的なデータ分析環境の整備や機械学習・LLM技術を活用したサービス開発など、「攻め」のデータ活用を推進しています。
今後、ビジネス全体の成長力をデータの力で押し上げていくための核となるデータアナリストの採用にチカラを入れています。

※「仕事内容」に記載した複数の事業部門でアナリストの採用を行っており、配属先は適正とご志向に応じて、面接の過程で擦り合わせさせていただきます。

【具体的な業務内容】
・事業課題の特定やサービス／オペレーション改善のための分析
・KPI等のモニタリング環境の整備・構築
・A／Bテストなどの施策の効果検証
・データ環境の整備（データマートやDWHの構築、データ環境の移行）
・データやクエリの品質管理
・機械学習やLLM技術を用いたモデル開発／PoCの推進
・データ関連のプロジェクトマネジメント（Webサービスの実装、BizOps改善）

※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。
※データサイエンティスト、データエンジニアと協働しながら仕事をしていただきます。

【勤務体系】
※週3日程度の出社が可能な方

【募集背景】
当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。
当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。
ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか？

【仕事内容】
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。
具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

▼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）

▼ビジネス領域
まずはPL候補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のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・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

【案件事例】
・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案
・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案
・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング
・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援
・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案

【使用ツール・開発環境】
・クラウド環境： AWS、GCP、Azure
・分析ツール： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他： Google Analytics、SQL、Python、R

【入社後の流れ】
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。
ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

▼Step 1：データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール： SQL Server／MySQL／PostgreSQL／Oracle Database
習得スキル： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

▼Step 2： コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール：SQL／Python／SAS／R
習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

▼Step 3：データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI
習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

▼Step 4：レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内）／PowerPoint／Word
習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

【サポート体制について】
当部署では『メンター・メンティー制度』を導入しており、新入社員の技術的な不安払拭を図っております。
メンターはデータ分析経験の長い先輩社員が担当し、あなたの技術的な質問や不安を解決する体制を整えております。
また、上記とは別に月1回の定期面談を実施しており、今後のキャリアプラン／キャリアパスを共有し、あなたの希望に応じた案件やキャリアに参画できるように支援をしております。

【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※

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【募集背景】
当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータサイエンティストを募ることとなりました。
当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。

【仕事内容】
～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）

【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。

【特徴（強み）】
現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を含む分析案件の引き合いを多数いただいております。
そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを一貫してご担当いただくことが可能です。
また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって取り組んでおります。

【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

【入社後の流れ】
入社直後からリーダーとしてプロジェクトに参画していただきます。

【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、「社員のやりたい」を尊重するべきだという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。

【～Withコロナへの取組み～】
▼リモートワークについて
新型コロナウイルス感染拡⼤防⽌の観点から、従業員の業務を原則在宅勤務に切り替えておりますが、⼀部配属プロジェクトによっては、本社やお客様先で就業いただく場合もございます。詳細な就業場所については、⼊社後に決定いたします。

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【職種定義】
データ分析の経験・知見を活かして、クライアント課題の構造化から、データ利活用に基づく提案・ソリューション策定およびエグゼキューションまで、データマーケティング領域全体のコンサルティング業務を行います。

【業務内容】
・顧客課題に対するデータサイエンス基点でのコンサルティング業務
・データ分析による市場構造・顧客インサイトの提供
・事業・戦略・施策レベルでのデータに基づくKPI設定
・統計解析や機械学習を用いたターゲティング
・時系列データを用いたメディア投下・施策展開の効果検証
・その他、要件に応じて機械学習モデルの構築 （需要予測等）など

【業務から得られる魅力】
・電通・ブレインパッドの扱う幅広いクライアント（FMCG／自動車／金融／サービス／メディア／流通・小売など）のデータマーケティング業務に貢献するデータ分析のノウハウ獲得
・データ活用についてのコンサルティング能力・課題解決ノウハウの獲得

【募集組織について】
データソリューション・プランニング部（DSP部）／ 　部員4名

「データを軸に、“マーケティングのあるべき姿”を追求する変革組織」

勘や経験に頼ったアイデア先行の企画。
後付けの正当化に都合よく使われるデータ。
分業の名のもとに断絶した分析と施策。

私たちは、そのような業界の現状に疑問を持ち、電通にもブレインパッドにも単体ではできなかった本質的なデータドリブンマーケティングを追求する組織として生まれました。

データを意思決定の核に置き、戦略から実行、分析から施策提案までを一気通貫で担うことで、あるべき本質的なマーケティングを実現し、顧客の事業成長を後押しする。
それが、私たち電通クロスブレインのデータソリューション・プランニング部です。

【勤務地】
ハイブリッド型の勤務を推奨しております。
会社で定める出社日数や出社曜日等のルールはございません。

【業務内容】
▼詳細
弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用
・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用
・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発
・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー
・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築
・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理

【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】
・GCP（BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex）
・AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker）
・ワークフローエンジン（Airflow）
・Python
・SQL
・Git
・Terraform
・Fivetran

【募集背景】
現在、レバレジーズでは事業部ごとに自社開発のCRMシステム（MySQL／PostgreSQL）、BigQuery、Google Analytics 4などにデータが蓄積されています。
しかし、データの定義や抽出条件などの一元管理などが十分にされておらず、データの取り扱いに慣れていない社員にとってはデータ集計や分析を行うことが難しい状況です。
データドリブンな経営実現のために、あらゆる職種が複雑なSQLを書かずとも様々な集計や分析ができるようなデータ分析基盤が求められており、データアナリスト・データサイエンティスト・セールス・マーケターの要望に寄り添いながら、データ分析基盤の設計・開発・運用・発展を担当いただける方を募集しております。

【ポジションの魅力】
・データ基盤自体はBigQueryを中心としたGCPで構築していますが、データソースとなる社内システムは全てAWSで構築されているため、GCP／AWS両方の知識や経験を身に付けることができます。
・事業部長やマーケティング責任者といった意思決定層や、セールス、マーケターなど他職種ともコミュニケーションを取りながら業務を進める機会が多く、エンジニアの立場から事業をドライブさせていくことができます。
・データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアと一緒にプロジェクトを推進することも多く、BIツールの活用やデータマネジメント、機械学習プロダクト開発といったデータエンジニアリング周辺知識を身につける機会も多いため、データ活用に関する広い専門性を身につけると同時にキャリアを柔軟に構築することができます。
・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、事業企画やマーケティングで使用するSaaSデータ、テキストデータや音声データといった非構造化データを扱うことができ、新規事業立ち上げと事業成長により、扱うデータの種類やデータ量は年々増加しています。
・技術選定やアーキテクチャ設計から担当することも多く、上流工程の経験を積む機会も少なくありません。

【働く環境】
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー 

【組織について】
テクノロジー戦略室について
高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。

▼SREチーム
インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。

▼AI／MLエンジニアリングチーム
データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。

▼データエンジニアリンググループ
利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

【業務内容】
▼詳細
自社サービス「レバテック フリーランス」が保有する各種案件に携わっていただきます。（直請けかつアクティブなデータ案件を常時多数保有）
保有案件はデータサイエンティストやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニアなど幅広い職種のものがあり、近年注目を集めるDX人材としてご活躍いただきます。

【当ポジションの魅力】
・保有案件の中から「担当領域」「単価」「関わりたい技術／プロダクト」を選択することができます。また、年数やスキルに応じて紹介できる案件の幅も広がるのも魅力です。
・レバレジーズ社員として安定的に働きつつ、常駐先によって案件や待遇が選べるので、自由な働き方ができます。
・エンジニアのキャリア形成を大事にしているため、幅広いキャリアパスがあり、レバレジーズの自社エンジニアへの異動実績もあります。柔軟にキャリアを広げていける環境です。
・評価制度も公開されているため、具体的なキャリアイメージや評価基準を持って業務に携われます。
・自己研鑽の機会として、レバレジーズ社内の勉強会にも参加可能です。
・社員を称賛する文化があり、常駐先の業務であってもレバレジーズの全社総会でのノミネートやMVP受賞実績もあります。社員の成長や頑張りを見ている、知れる環境です。
・エンジニアに対するサポート体制が充実しています。営業担当だけではなく、エンジニアのフォローを専門とするフォロワーチームが存在しています。そのため2名体制で開発案件での悩み等、何でも相談することができます。相談内容を元に参画企業へ解決のための交渉も行います。

【配属先情報】
フリーランスエージェント業界認知度、業界トップクラス※
大手インターネット企業が主要顧客で、エンジニアに特化した人材紹介サービス、フリーランス提案サービスを行っている事業部です。

【常駐先案件例】
▼データサイエンティスト
・飲食業界向けデータ分析案件
・飲食店向けAIチャットボットプロンプト改善案件（ChatGPT／自然言語処理）
・販売在庫関連向けデータ加工／モデリング案件
・転職サービス分析案件

▼データ分析エンジニア
・テレビ業界向けデータ分析基盤開発案件
・ITサービス企業向け衛星画像位置データ検証案件
・電子お薬手帳改善管理案件

▼データアナリスト／BIエンジニア
・物流業界向け帳票開発案件（PowerBI）
・建設系企業向けダッシュボード構築案件（Tableau）
・製薬会社向けデータ構築案件（Tableau）

▼データコンサルエンジニア
・在庫管理システム開発
・大手企業DX及びデータ分析案件（機械学習／データマイニング）

【使用ツール】（常駐案件によって異なります）
▼データアナリスト
Salesforce Marketing Cloud、Account Engagement、GoogleAnalytics、SAS

▼BIエンジニア
Tableau、PowerBI、Looker Studio、DOMO

▼データサイエンティスト
Numpy、pandas、matplotlib、TensorFlow、Keras、PyTorch、OpenCV、Pillow、speech recognition、pyaudioLangChain、Mecab、Prophet、NeuralProphet

▼データエンジニア
AmazonRedshift、AmazonAthena、BigQuery、Azure Synapse Analytics、Teradata、Snowflake、DWH、データレイク、データマート、ETL、EAI

【キャリアアップ事例】
弊社ではキャリアパスが柔軟で、個人のwillに沿ったキャリア提案や案件提案をさせていただいております。
そのため定期的に営業担当とのキャリア相談やリーダーとの1on1も実施しております。

～スペシャリスト志向（テックリード）～
▼社員A
・1案件目：参画期間1.5年
受託会社にて月極駐車場検索サイトのリニューアル開発案件（Spring Boot)にソフトウェアエンジニアとして設計～保守運用工程までを担当

・2案件目：参画期間半年
1案件目と同じ会社にて別案件に参画（1案件目で積極的にデザインや実装方法の改善提案をしたことが評価された）
受託会社にて不動産運用会社の社内システムの開発案件にソフトウェアエンジニアとして設計～保守運用工程までを担当
参画から1年経過したタイミングでテックリードになり、メンバーのコードレビューや技術面でのアドバイス・サポートにも関わる。

・3案件目：参画期間半年
事業会社にて社内システムの運用保守案件（Java,Python)にソフトウェアエンジニアとして参画

・4案件目：参画期間2年
3案件目と同じ会社にて別案件に参画
事業会社にて広告運用データ基盤の開発案件にソフトウェアエンジニアとして従事
システム全体を方針を決める際に積極的に意見出しをしたことが評価され、参画して1年経過したタイミングで、チーム全体の開発リーダーに任命。最大17名のメンバーマネジメントに携わる。

・5案件目：参画期間2年
3／4案件目と同じ会社にて別案件に参画
事業会社にて広告配信実績のレポーティングシステムの開発案件に開発リーダーとして従事
参画して1年ほどしたタイミングでテックリードになり、メンバーのコードレビューや技術面でのアドバイス・サポートに関わる。

【業務内容】
▼詳細
弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用
・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用
・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発
・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー
・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築
・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理

▼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】
・GCP（BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex）
・AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker）
・ワークフローエンジン（Airflow）
・Python
・SQL
・Git
・Terraform
・Fivetran

【募集背景】
現在、レバレジーズでは事業部ごとに自社開発のCRMシステム（MySQL／PostgreSQL）、BigQuery、Google Analytics 4などにデータが蓄積されています。
しかし、データの定義や抽出条件などの一元管理などが十分にされておらず、データの取り扱いに慣れていない社員にとってはデータ集計や分析を行うことが難しい状況です。
データドリブンな経営実現のために、あらゆる職種が複雑なSQLを書かずとも様々な集計や分析ができるようなデータ分析基盤が求められており、データアナリスト・データサイエンティスト・セールス・マーケターの要望に寄り添いながら、データ分析基盤の設計・開発・運用・発展を担当いただける方を募集しております。

【ポジションの魅力】
・データ基盤自体はBigQueryを中心としたGCPで構築していますが、データソースとなる社内システムは全てAWSで構築されているため、GCP／AWS両方の知識や経験を身に付けることができます。
・事業部長やマーケティング責任者といった意思決定層や、セールス、マーケターなど他職種ともコミュニケーションを取りながら業務を進める機会が多く、エンジニアの立場から事業をドライブさせていくことができます。
・データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアと一緒にプロジェクトを推進することも多く、BIツールの活用やデータマネジメント、機械学習プロダクト開発といったデータエンジニアリング周辺知識を身につける機会も多いため、データ活用に関する広い専門性を身につけると同時にキャリアを柔軟に構築することができます。
・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、事業企画やマーケティングで使用するSaaSデータ、テキストデータや音声データといった非構造化データを扱うことができ、新規事業立ち上げと事業成長により、扱うデータの種類やデータ量は年々増加しています。
・技術選定やアーキテクチャ設計から担当することも多く、上流工程の経験を積む機会も少なくありません。

【働く環境】
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー 

【組織について】
テクノロジー戦略室について
高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。

▼SREチーム
インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。

▼AI／MLエンジニアリングチーム
データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。

▼データエンジニアリンググループ
利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

【業務内容】
▼詳細
AI／ML技術を積極的に活用し、当社において運営するサービスはもちろん、将来的には社会全体に革新をもたらすAIソリューションアーキテクトのポジションとなります。 当ポジションは現在注目されているGenAIや最新技術を取り入れ、社内をより快適で効率的に変えていくキーポジションでもあります。 

主な業務は下記の通りです。
・Generative AI技術を利用した社内業務の効率化システムの開発
・自社サービスへのリコメンド機能の導入
・MLOpsプラットフォームの開発
・データサイエンティストと協力して、モデルの性能改善
・学習、推論処理のパフォーマンスチューニング

技術調査や研究を行うのみならず、弊社では一気通貫で技術調査／研究、応用方法の発見／提案、AI／ML基盤の開発、サービスへのAI／ML機能の導入などAI／MLに関する業務を多岐にわたって幅広く行っていただくことができます。
新たなイノベーションの牽引者となり、未来のテクノロジーに挑戦していく方を募集しております。

▼当ポジションの魅力
・業界で注目されている〈GenAIの活用〉という最先端技術に国内でもいち早く携われる
・企画から提案まで関われる環境であるため、AIに取って代わられることのないクリエイティブな業務経験が積める
・社内に在籍するデータサイエンティストやデータエンジニア、マーケターなど多職種と連携し幅広い知見を得られる

【組織について】
▼テクノロジー戦略室について
高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。

・SREチーム
インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。

・AI／MLエンジニアリングチーム
データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。

・データエンジニアリンググループ
利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

【開発環境】
・開発言語：Python、TypeScript
・フレームワーク：React、gRPC、FastAPI
・ライブラリ：Tensorflow、PyTorch、LightGBM、pandas、scikitlearn、Apache Beam
・モデル：ChatGPT、Gemini、Palm、Claude2
・サービス：Azure OpenAI、AWS SageMaker、AWS Bedrock、AWS Personalize、Vertex AI、GCP dataflow、dbt
・DB：Aurora MySQL、BigQuery、DynamoDB
・開発マシン：MacBook Pro

【仕事についての詳細】
「データ分析」領域の”総合格闘家”へ

【求人概要】
国内有数のビッグクライアントに対するデータ分析特化型のコンサルティングに携わります。クライアントのビジネスに深く踏み込むコンサルティングを売りにしており、マーケティング施策の最上流から顧客の意思決定をサポートします。プライム市場上場グループの経営リソースを駆使し、様々な業界の案件を継続的に受注しており、更なる組織拡大を図っております。 
分析実務未経験でも、充実した研修制度が整っており高度な統計解析が出来るデータアナリストを目指せます。当社では一人ひとりがビジネス・統計・プログラミングを習得し、フロント・コンサル・プレゼン・フォローまで一貫して手がけており、データ分析領域の”総合格闘家”を育成しています。

【業務内容】
先ずは澪標アナリティクスのノウハウが詰まった下記のアプリ内行動ログ解析を通じて、データ分析によるクライアントの課題解決プロセスを習得します。その後、ご希望と適性に応じて業界・専門性の幅を広げていきます。

1．課題抽出 
「ユーザーの離脱を防止したい」 「売上（課金）を伸ばしたい」 といった課題を顧客との対話から抽出。 課題解決のための「分析設計」を考案します。

2．SQLによるデータ抽出・集計
データ分析の基礎として高度なSQLを習得します。

3．多変量解析・データマイニング
SPSSやPythonで統計学や機械学習を用いた高度な解析を実施します。

4．レポート作成
PowerPoint、Excel等により分析結果を可視化。自分なりの考察・施策提案を入れて、わかりやすく言語化していきます。

5．クライアントに報告
定期開催される報告会で、分析してまとめた内容をプレゼン。また、アプリ仕様の変更、広告・キャンペーン実施、DB／テーブル設計等の改善施策を提案するコンサルティングを行います。

【キャリアパス】
将来的にはアナリスト、エンジニア、コンサルタントという職種それぞれにおいて、マネージャー、スペシャリストという多様なキャリア形成が可能です。

▼ご希望とスキルに応じて下記業務にてご活躍いただけます。
・ビッグデータ活用による新規事業創出、全社AI戦略構築等の超上流コンサルティング
・オーダーメイドの先端アルゴリズム開発（機械学習、テキストマイニング等）／システム開発
・最先端のAI技術の研究開発 

【サポート体制】
・SQL研修～データ検品～模擬報告を含む最長3ヶ月の研修／専任講師有
・担当は原則一人1案件。作成したレポートは必ず先輩がチェック
・TIS、バンダイナムコエンターテイメントとの資本関係で毎月安定した案件を受注
・社内の各分野のスペシャリストが随時、勉強会を開催
・ナレッジ共有基盤をもとにこれまでのノウハウもキャッチアップしやすい環境

【楽天・事業について】
マーケティングディビジョンは、70以上のサービスを有する楽天グループのメンバーシップバリュー、エコシステムの拡大をミッションに、グループ横断組織としてブランド、クリエイティブ、マーケティング、メンバーシップをリードしています。

【部署・サービスについて】
楽天はここ数年で、リブランディング、スポンサーシップなど様々なブランディング、ブランドコミュニケーションの取組みを通して、グローバル範囲にてブランドを強化しています。
一方で、楽天主義にある「常に改善、常に前進」にも現れているように、継続的に楽天ブランドを強化していくなかで、日々新しい課題も出ており、この部署ではそう言ったハイレベルな課題解決、または他社にないようなイノベーションに携わっていただけます。
このチームでは、横断的にマーケティングファネル全体のあらゆるデータを活用し、楽天グループのブランディング／マーケティング活動を支援することで、楽天グループのブランドとビジネスの向上を図っております。
楽天グループが持つビックデータ、楽天ポイントのデータ、またはパネル調査のデータをフル活用し、定性と定量の両面で消費者や競合などの市場環境を分析し、ビジネスゴールの実現に向けて関係部署と連携しながら戦略の策定のリード及び施策実行のPDCAの並走を行なっております。

【ポジションの魅力】
・楽天グループが持つ膨大なデータを駆使し、データドリブンな意思決定や戦略立案に携わることができます。ユーザー体験の向上や新たなビジネス価値創出に貢献できるやりがいがあります。
・特定の領域だけでなく、様々なビジネスモデル・領域に触れることができ、データ分析に関する知識のみならず、マーケティングやブランディングの幅広いスキルセットを身につけられ、キャリアの幅を広げるチャンスが豊富にあります。

【業務内容】
マーケティング横断組織として、自組織だけではなく、日々各サービス事業部、経営層など多様なステークホルダーと協働しています。さまざまなステークホルダーに対し、国内外におけるブランド／マーケティング領域を中心とした「分析ソリューションやプラットフォームの提供、
またはデータに基づいて顧客ニーズ・行動の理解から得られた知見の提言」をし、ビジネスへの貢献または顧客ロイヤリティや好意の向上に繋げていただきます。
楽天グループの強みでもあり魅力でもありますが、扱えるデータは多種多様かつ膨大で、定量・定性調査はもちろん楽天IDに紐づく行動データやトランザクションデータ、VOC（Voice of Customer）などさまざまなデータに触れていただけます。
昨今ではAIと組み合わせることでさらにレバレッジを効かせてビジネスへの貢献を加速しています。

▼具体的な業務内容は以下のとおりです。
・楽天のブランド／マーケティング課題における分析や顧客ニーズの分析とそれらに基づいた施策方向性の示唆出し
・各ブランディング／マーケティング施策の効果検証および効果的な改善アクションプランの策定

【働く環境】
メンバーは20代～30代が中心で、活気のあるチームです。各メンバーが自分の強みを生かしながら、協力して仕事しています。コミュニケーションが活発で、意見交換やアイディア共有がしやすいです。また、新しいチャレンジを歓迎する文化があり、個々の成長をサポートする体制も整っています。チーム全体で切磋琢磨しながら働ける雰囲気が特徴です。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【楽天・事業について】
楽天グループは、国内外において、Eコマース、トラベル、デジタルコンテンツなどのインターネットサービス、クレジットカードをはじめ、銀行、証券、電子マネー、スマホアプリ決済といったフィンテック（金融）サービス、携帯キャリア事業などのモバイルサービス、さらにプロスポーツといった多岐にわたる分野で70以上のサービスを提供しています。これらサービスを、楽天会員を中心としたメンバーシップを軸に有機的に結び付けることで、他にはない独自の「楽天エコシステム（経済圏）」を形成しています。

【部署・サービスについて】
楽天24は、2010年、EC市場が急速に拡大する中で、生活雑貨や家庭用品・消耗品のオンライン購入ニーズ、特に、かさばる日用品や重い飲料などを安くスピーディに受け取りたいというニーズに応えるベく設立されました。
これは、楽天グループが持つ強固なプラットフォームと物流網を活かし、消費者の「日常」を支えるインフラとなることを企図した、戦略的な挑戦でした。そして、現在楽天24は日用品・食品・飲料・コスメ・ベビー・ペット・ヘルスケア用品を中心とした直販ECサイトとして、EC市場の用品領域においてシェアを高めています。
生活必需品をワンストップで提供する利便性、楽天ポイント経済圏との連携、そして楽天グループの強固な顧客基盤を背景に、数あるECサイトの中でも特に「日常使い」のプラットフォームとして多くのお客様にご利用いただいております。
これにより、楽天市場全体の流通額拡大に貢献するとともに、楽天グループ全体の成長を牽引する重要な事業の一つとなっています。楽天24は、楽天の中でも珍しい直販ECであるため、直接エンドユーザーに対するマーケティングはもちろん、商品の品揃えやサプライチェーンなど多岐にわたる意思決定に関与することができます。中でも、顧客戦略課は、楽天24や楽天市場におけるデータを切り口としたマーケティングにおける課題解決をミッションとしており、主に楽天24利用者(新規利用、離反者の再利用)の増加、ARPU向上施策を推進しています。膨大な数のユーザー様が利用する楽天24の規模感や、変化のスピードが速い業界だからこその成長機会が多く存在しています。

【募集背景】
楽天24は、日用品EC市場におけるシェアを拡大しており、楽天グループ全体の成長を牽引する重要な事業へと成長中です。
この成長をさらに加速させ、お客様にとって「なくてはならない」存在であり続けるためには、データに基づいた意思決定の精度とスピードを飛躍的に向上させることが不可欠です。当FMCG顧客戦略部は、膨大なユーザー行動データや市場データを活用し、お客様一人ひとりのニーズを深く理解し、最適な体験を提供することを目指しています。現在の組織では、日々蓄積される大量のデータを活用しきれていない、あるいは活用に時間がかかるといった課題に直面しています。

特に、マーケティング施策の効果を最大化し、お客様の行動変容を促すための精緻なKPI設計、そのモニタリング、そして未来の予測といった領域において、さらなる専門性と推進力が求められています。今回、私たちはデータ分析の専門知識を武器に、事業の未来を共に創り上げていける新たな仲間を募集します。楽天24の膨大なデータと成長機会は、あなたの分析スキルを存分に発揮し、事業の根幹を動かす大きなやりがいになると考えています。
私たちと共に、データドリブンな意思決定で楽天24の未来を切り拓き、お客様の「日常」を豊かにする最高のライフパートナーを目指しませんか？

【魅力】
・成長中かつデータドリブンな事業変革期である楽天24ではあなたの分析が次の成長戦略を牽引し、事業の根幹を動かす大きなインパクトを生み出すことができます
・これまでのことに囚われず新たな試みを行おうとする意欲の高いチームのため、積極的な行動が多くの意思決定に反映される環境となっています
・KPI設計からモニタリング環境構築、予測モデル運用まで、データ活用の全工程を経験し、ビジネス課題解決をリードする「ビジネスアナリスト」としての総合力を磨くことができます
・将来的には、データ戦略立案やマネジメントなど、幅広いキャリアパスの可能性があります・楽天24は、国内最大級のECプラットフォーム「楽天市場」と楽天グループの強固な経済圏に属しているため、他社では得られない圧倒的な規模のデータと、顧客のライフスタイル全体を俯瞰できるユニークな視点は、分析スキルを最大限に活かす唯一無二の環境になる思います

【業務内容】
KPIの設計、KPIモニタリング環境の構築・運用、KPI（GMS、CV数、ARPU、etc...）を予測するモデルの構築・運用といった、FMCG顧客戦略部におけるマーケティングの意思決定を後押しするための分析とその事業内説明が主な業務となります。

【主な業務内容】
▼KPIの設計
顧客戦略課として追うべきKPI、各プロジェクトで追うべきKPIの設計を行います。そのKPIをどのような切り口で見れるようにすべきか、そのKPIがどう変動したらどうアクションを起こすべきか、まで考え抜いて設計し、事業の状況に応じてあるべきKPIの見直しも行います。

▼KPIモニタリング環境の構築・運用
設計したKPIを誰もが見やすくそして効率的に運用できるような環境を構築し、運用します。モニタリングに必要なツールの検討からデータマートの設計、アウトプットイメージの設計・実装まで一貫して行います。

▼KPIを予測するモデルの構築・運用
統計的モデリングや機械学習を活用し、KPIを予測するためのモデルを構築します。また、常にその評価・更新を効率的に行います。さらに、予測結果の説明も必要で、KPIの予測精度と解釈性のバランスが取れた手法の確立が求められます。

【働く環境】
・顧客管理課マーケティングG：10名
・Vice Manager 1名
・Assistant Manager 1名
・メンバー：8名
・チーム比率：新卒（5名）・中途（5名）　

【中途入社者のバックグラウンド】
・コンサルティング企業でデータアナリスト経験
・オンラインメディア系、EC系企業でデータサイエンティスト経験

【活躍をしている中途入社者のキャリアパス実例】
・新卒入社後3年でリーダに抜擢されマネージャー候補として活躍中
・入社後10か月でリーダに抜擢されマネージャー候補として活躍中
・入社後2年で複数サービスのForecast担当として活躍中

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【楽天・事業について】
楽天銀行は1,400万口座を超える日本最大級のインターネット銀行です。

【部署・サービスについて】
私たち楽天銀行データインテリジェンス本部は、銀行が保有するデータを戦略的に活用していくことを目的に2017年に立ち上げられた部署です。楽天銀行だけでなく楽天グループの保有するビッグデータを分析し、戦略立案やマーケティング施策・投資判断・与信などの意思決定のサポートを行うことで収益性向上と業務効率化に寄与することをミッションとしています。

単にデータを集計するだけではなく、社会の大きな流れや顧客の潜在的なニーズについて仮説を持ち、方向性の決定やアクションを意識した”生きた分析”を行うことを徹底しています。また同時に楽天銀行がデータドリブンな組織として成長していけるよう、分析文化を醸成するというミッションも担っており、データ活用という視点で様々な取り組みにチャレンジできる部署です。

【募集背景】
データ分析の高度化、また楽天銀行全体の組織的な分析基盤強化のために人材を募集しています。ビックデータの分析だけでなく、AI開発、アプリ開発や勉強会の主催など、データを介して多岐にわたる経験を積んでいただくことが可能です。

【業務内容】
▼業務詳細
・データ分析によるサービス企画・提案：
楽天銀行内のデータ、楽天グループの保有するデータ、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。

・データ基盤の整備／社内分析文化の醸成：
分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。

▼ステークホルダー
営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。また楽天グループ株式会社、楽天カード株式会社をはじめとしてグループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。

【出向に関する補足】
このポジションは楽天グループ株式会社で雇用され、楽天銀行株式会社へ出向となります。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【楽天・事業について】
アド＆メディアカンパニーは、デジタル広告事業、リサーチ事業、インフルエンサービジネスを含む広告およびマーケティングサービスを提供しています。上流の戦略立案から、広告運用、効果測定、データ分析といった下流の実行まで、マーケティングに関わる全ての部分に対し、一気通貫でソリューション提案ができる点が魅力です。
マーケティング関連事業は、デジタルマーケティング全般のソリューションを提供する「楽天マーケティング／リンクシェア」や、楽天が保有するビッグデータを活用したマーケティングソリューションを提供する「楽天データマーケティング」、マーケティングリサーチサービスを提供する「楽天インサイト」など、幅広いマーケティング事業等がそれに当たります。楽天グループの中核を成す組織に身を置いて、ご自身の成長とキャリアアップに繋げていただくことができる環境です。

【部署・サービスについて】
人々の生活や価値観が多様化する現在、マーケティングリサーチにおける課題はますます高度化・複雑化しています。こうした変化に対応し、より深く、より本質的なインサイトを導き出すために、私たちは楽天グループの共通IDによって繋がれた1億以上のビッグデータを複合的に活用し、顧客のマーケティングプロセス全体にわたる新たな価値提供をミッションとしています。 楽天グループ内でも、独自のユニークかつ膨大なデータ資産を活かした新たなデータビジネスへの期待は高まっています。2024年12月には、楽天インサイト株式会社、楽天インサイト・グローバル株式会社、そして超ミニバイト事業を統合する組織再編を実施し、データ利活用におけるより強固なシナジー創出体制を構築しました。 この体制のもと、AI技術の活用をさらに加速させ、データ分析の自動化・高度化、洞察のリアルタイム化、そして意思決定支援の質的向上を実現し、企業のマーケティング活動に革新をもたらす新たな価値創造を目指しています。

Ad&Media Solutions Departmentは、広告代理店やメディア企業を中心とした多様なクライアントに対して、マーケティングリサーチ、AI技術、そして楽天が保有する豊富なデータアセットを活用し、課題解決型のマーケティング支援を行う部署です。

データドリブンな意思決定を支えるプロダクト開発、広告効果測定やブランドリフト調査などのサービス設計・推進、データ関連オペレーションの構築・運用、さらには国内外を対象としたマーケティングリサーチの企画提案・デリバリーを担う複数の専門グループで構成されています。そして、それらの専門グループと連携しながら、クライアントのマーケティング課題を深く理解し、最適なソリューションを提供するマーケティングリサーチコンサルタント（営業）が一体となってプロジェクトを推進しています。従来のマーケティングリサーチにとどまらない、複雑で高度な課題に対する提案・解決に携わることができる部署です。

【募集背景】
近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性は飛躍的に増大し、企業活動のあらゆる局面でデータに基づいた意思決定が求められています。このような環境において、私たちは従来のデータ処理・分析の枠を超え、楽天グループが保有する膨大かつ多様なデータを活用した革新的なプロダクトを世に送り出すことで、クライアントのビジネス成長に貢献し、楽天インサイトのデータビジネスを牽引することを目指しています。
私たちは、データプロダクトのデリバリーを主導し、その品質・安定性・拡張性を担保するとともに、データ処理・活用に関する高度な専門性を活かし、迅速、確実なプロダクト提供を通じて、社内外の顧客の期待に応える重要な役割を担っています。単に技術を実装してデリバリーするだけでなく、ビジネス課題を深く理解し、データとテクノロジーを融合させることで、プロダクトの価値を最大化できる仲間を求めています。
データエンジニアリング、BI構築、テクニカル面でのプロジェクトマネジメント、運用設計、そしてプロダクト共創といった多岐にわたる領域で新たな価値を創造していく意欲をお持ちの方を募集しています。

【業務内容】
データソリューションビジネスにおけるデータエンジニア／データアナリストを募集しています。楽天内外顧客から受託するデータ活用プロジェクトでの、データ仕様の整理、データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて、意思決定を支援する重要な役割を担っていただきます。さらに、楽天グループの保有する、豊富なデータアセットを活用したプロダクト開発など、幅広い業務に挑戦していただく機会があります。

▼担当業務
・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の意思決定や新規事業開発を支援
・SQLを使用したデータの抽出
・集計・BIツール活用の提案と構築
・BIツールを使用した分析レポートの作成

▼仕事のやりがい
楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら設計し実行することができます。また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の意思決定に携わることができます。

【働く環境】
現在７名が在籍しており、各メンバーがデータ処理、BI構築など得意領域、スキルを生かしています。顧客は楽天グループの各事業、社外のメーカーなどの事業会社、広告代理店など様々です。ご入社後、皆さんが、長期的な視点でキャリアを築き、成長していけるよう、多岐にわたるキャリアパスをご用意しています。

▼データ処理のエキスパート
専門性を深め、プロダクトの設計からデリバリー、運用改善までを一貫してリードする「データプロダクトのスペシャリスト」として、社内外から頼られる存在へと成長できます。

▼データプロダクトの共創者
技術的な専門性を持ちつつ、ビジネスサイドの課題やニーズを理解し、新たなプロダクトの企画・開発を主導する「プロダクト共創者」としてのキャリアパスです。ビジネスと技術の橋渡し役として、ステークホルダーとの調整能力やプロジェクトマネジメントスキルを向上させ、データ活用によるビジネス価値最大化に直接貢献できます。

中途入社で楽天インサイトに入社したメンバーが大部分です。もともとはマーケティング・リサーチャーやアンケートデータの収集を担っているディレクターとしてキャリアを積み、キャリアの幅を広げるためにデータエンジニア／データアナリストを志して異動して活躍をしています。また、データビジネスを行う企業でBI構築やデータ分析の経験を積み、楽天グループの持つデータアセットに惹かれて入社したメンバーも活躍しています。

【出向に関する補足】
楽天インサイト株式会社主務出向

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【主な仕事内容】
データ分析およびデータ基盤の設計・開発に関わるプロジェクトをご担当いただきます。
将来的にはプロジェクトマネージャーとしてのキャリアを目指していただくポジションとなります。
ご自身の経験に合わせてプロジェクトにおけるポジションをアサインいたします。
過去3年間で約10名のメンバーがプロジェクトで成果を出し、PMに昇格しています。構造的にプロジェクトマネジメントスキルが得られる環境が揃っています。

【主な業務内容】
・クライアントへの報告、課題解決方法の提案と合意形成
・クライアントのデータ利活用の提案内容の策定
・各プロジェクトの計画立案
・クロス集計、機械学習、Tableau／Looker／PowerBI等BIツールを使った分析方針の策定、分析の実施、分析結果のレポーティング
・BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの要件定義・設計・開発
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
※ ご経験スキルによって担当いただく業務は変化します

【プロジェクト事例】
・大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築
・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築　
・製薬メーカー向けDMP構築支援
・機械学習を用いたオークション落札価格の予測

【技術環境】
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL／ELTツール：dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

【ポジションの特徴】
▼データの利活用を可能にし、お客様の事業を成長させていく実感が得られます。
データドリブン経営にとりかかる企業が増え、社会全体においてデータの需要がどんどん大きくなっています。 その中でも、データの利活用を進められていない領域はまだまだ多く、活躍できるシチュエーションは豊富にあります。 実務上扱うのは一般公開されていない大量のデータであり、顧客の眠っているデータを掘り起こし、それを自分の手でアレンジしていくことで顧客の事業に大きなインパクトを残すことができる経験が得られる楽しさがあります。

▼常に新しい技術に触れながら、試行錯誤を楽しめる仕事です。
決まったやり方で単にこなすのではなく、顧客のニーズに合わせて最善策を考え、試行錯誤しながら進めていきます。チームに相談しながら解決策を見つけ、チャレンジしていくことが可能です。常にアンテナを張って良さそうなツールはすぐ試すので、最新の技術を実務で試していくことができます。 技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、Tableau、Microsoftなどとのパートナーシップを結んでいます。

【勤務地】
本社勤務（リモート可能）

【事業概要】
▼AIイノベーション推進部
お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。
業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。
プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。
千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。

【会社、事業の強み】
金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。
また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。

【仕事内容】
主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1～2回程度、千葉銀行本店（千葉みなと駅）で勤務頂く想定となります。

▼PJイメージ
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル

【具体的には】
・AI導入／分析提案
・要件定義
・動作／分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI／分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整

▼主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。

▼そのほか、可能性のある業務
・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
・様々なスキームの構築、検討

【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長：1名
副部長：1名
チーフデータサイエンティスト：1名
AIコンサルタント：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニア：4名
データサイエンティスト：2名

※2025年11月時点の情報です

【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。

【募集背景】
事業拡大につき増員
顧客から依頼を受けたAI／DXに関するビジネス実装案件を携わっていただく社員を募集しています。

【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により体制を構築するため、様々な専門性を持ったメンバーとプロジェクトを推進することが可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。

【勤務地】
プロジェクトによる（客先常駐、在宅ワーク、打合せ訪問等）

【楽天・事業について】
楽天グループは日本に約1億人、世界中で10億人の顧客基盤を抱え、Eコマース、決済サービス、金融サービス、モバイル、メディア、スポーツなど、70以上のサービスを提供しています。

【部署・サービスについて】
AIサービス統括部（AISSD）は楽天グループが持つ70以上のサービスから蓄積されたビッグデータとデータサイエンスを活用し､楽天グループの各事業および楽天のビジネスパートナーへ事業拡大に貢献するソリューションを提案・推進する統括部門です。「楽天はデータ駆動型のメンバーシップ企業である」という戦略的ビジョンを楽天グループは掲げており、このビジョンの実現を担う部門です。
その中でもデータサイエンスコンサルティング部（DSCD）は、事業部と開発部門の橋渡し役となり、ビジネス理解に踏まえてデータドリブンなソリューションを提案、その実装までをスピード感を持って推進する部門です。

【事業領域】
▼Commerce & Marketing
・データ価値を最大化しながら、楽天グループのコマースカンパニー（楽天市場、ラクマ、楽天ファッション等）のデータソリューションを推進
・クライアント・楽天のデータを活用し、広告やメディアといったマーケティング分野でのデータソリューションをメーカー・小売業者・地方自体等といった社外クライアントへ提供

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【募集背景】
タイミーのアプリ上では、アプリユーザーであるワーカーと、働き手を募集している事業者間での多くのマッチングが日々行われておりますが、このまま事業成長を続けると、ワーカーの方が募集を探しにくくなり、マッチング率が低下していくことが予想されます。

タイミーでは、スムーズなマッチングが事業数値にダイレクトに影響するため、機械学習によるUX向上への期待が一層高まっています。現在、データを用いたマッチングの最適化に取り組んでおりますが、まだまだ取り組む余地が多くある状況です。

また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。

加えて、事業が急成長する中で、安心してサービスを利用いただくためのプラットフォームの信頼性・安全性向上は、我々が取り組むべき最重要課題の一つです。健全なプラットフォームを維持し、さらに発展させていくために、データサイエンスや機械学習、LLMなどの技術を駆使した新たな挑戦を始めています。この取り組みをさらに加速させるため、新たな仲間を募集しています。

【業務内容】
ご志向に応じて、推薦システムの開発、プラットフォームの信頼性・安全性向上、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。

▼推薦システムの開発
アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に課題設定〜ロードマップの策定、システム設計、機械学習モデルの開発をフルサイクルに取り組んでいただきます。

・ロードマップの策定
・システム設計、ログ設計
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・モニタリング・運用体制の構築・実施
・改善のための仮説検証の実施

▼プラットフォームの信頼性・安全性向上
機械学習や自然言語処理技術、特にLLM（大規模言語モデル）を活用し、プラットフォーム上のコンテンツが健全かつ安全であることを保証するためのシステム開発に取り組みます。LLMのような最先端技術を事業課題に応用する、タイミーにとって非常に重要な取り組みであり、大きな裁量を持って推進できます。

・不適切・不正なコンテンツを検知する機械学習・LLMシステムの要件定義・開発
・課題設定、ロードマップ策定
・システムの設計・開発・運用
・継続的な精度改善のためのサイクル構築

▼社内向け業務改善
全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。

・プロジェクト組成
・KPI設計
・効果検証の設計
・具体のモデリング・エンジニアリング業務
・モニタリング・運用体制の構築・実施
・改善のための仮説検証の実施

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・Backend
　- 開発言語：Ruby 3.4系
　- アーキテクチャ：Ruby on Rails 8.0系、RSpec
・Frontend
　- 開発言語：TypeScript
　- アーキテクチャ：Next.js CSR（SPA）、React Hooks、SWR
・Mobile（iOS）
　- 開発言語：Swift
・Mobile（Android）
　- 開発言語：Kotlin
・Infrastructure
　- AWS：ECS Fargate、Aurora、RDS、S3、ElastiCache、CloudFront、etc…　Elasticsearch（AWS Marketplace）
　- Google Cloud（一部サービス）
　- IaC：Terraform
　- ログ：Datadog LogsとS3に集約
・Monitoring
　- Datadog、Sentry
・CI／CD
　- GitHub Actions、Dependabot
・その他
　- コード管理：GitHub
　- コミュニケーションツール：Slack、Notion
　- その他：Firebase、twilio、ImageFlux、OneSignal、Figma etc…
　- AIエージェント・LLMツール：GitHub Copilot Coding Agent、Devin、Cursor、Claude Code

【扱っているデータ】
・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
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【タイミーのシニアデータサイエンティストとして働く魅力】
・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用／継続学習／精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
・考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。

【働き方】
フルリモート勤務可

【募集背景】
当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸にサービスを展開してまいりました。社会全体でデータ活用ニーズが高まる中、当社は「2034年に売上100億円企業」という目標を掲げ、大きな成長フェーズを迎えています。
この実現のため、「人員拡大による体制強化」「既存メンバーのスキルアップと単価向上」「人月モデルに依存しない自社サービス開発」といった取り組みを加速させています。これに伴い、リーダーやマネジメント層の育成・強化が急務となっています。
さらに、多くの企業では「分析はしているが、ビジネス成果につながっていない」という課題があります。分析結果を単に報告するだけで現場任せになったり、高度な分析そのものが目的化してしまい、実際の成果に結びつかないケースが少なくありません。
分析屋では、「データ分析をビジネス成果につなげる橋渡し」を大切にしています。プロジェクトをリードする立場として、分析を戦略に落とし込み、顧客課題の解決を実現できるリーダーを育成していくことが、今回の募集の狙いです。
事業拡大と組織強化を牽引しながら、チームと共に顧客課題を解決し、会社の成長をリードしていきたい方をお待ちしています。

【仕事内容】
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。
具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

▼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）

▼ビジネス領域
まずはPL候補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のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・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

 【案件事例】
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）

▼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： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他： Google Analytics、SQL、Python、R

【入社後の流れ】
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。
ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後１～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

▼Step 1：データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール：SQL Server／MySQL／PostgreSQL／Oracle Database
 習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

▼Step 2：コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール：SQL／Python／SAS／R
習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

▼Step 3：データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI
 習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

▼Step 4：レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内）／PowerPoint／Word
 習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

【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※

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【事業・組織構成の概要】
社外の顧客向けに、AIコンサルティングサービス／データ分析サービス／人材育成サービスの提供、個別AIシステムの開発・構築／データマネジメントシステムの構築をしています。統括部内には、AIコンサルタント、データサイエンティスト、ラーニングプランナーが在籍しています。
AIコンサルタントは主に戦略コンサルや、一部のデータマネジメントシステムの導入を担当しています。データサイエンティストは、一部の上流のコンサルフェーズやデータ分析・（AIシステムに組み込む）AIモデル開発などを担当しています。ラーニングプランナーは、DX人材戦略コンサルや、全社DXリテラシー教育やAI教育などの研修サービス提供を担当しています。
この募集では、このうち、データサイエンティストチームにおいて、データサイエンティストとしての業務と、主任層以下のデータサイエンティストをラインマネジメントする業務の、両方を担うプレイングマネージャーとしての人材を募集します。

【職務内容】
▼概要
金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。

▼詳細
1．ラインマネジメント
データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。
メンバー育成：得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。
リソース配分：人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。
環境整備：チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。

2．プロジェクトマネジメント
顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。
案件化：ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。
実行管理：顧客向けの分析または開発の実行・管理。
ステークホルダー調整：顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。

分析や開発の例：
・AI／機械学習（数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等）
・データ可視化／BI／統計的分析
・データ収集・活用基盤構築（データレイク、DWH等）

※組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域（複数のこともある）を持って職務遂行します。

【ポジションのアピールポイント】
1．多様なプロジェクト参画による実践的な成長機会
・大規模データサイエンスプロジェクト（金融、公共インフラ、製造業など）に直接関与し、実社会の課題解決に寄与できます。
・プロジェクトマネジメント経験：5名以上の中小規模チームから数十名の大規模チームまで、業界最先端のAI／データ分析・AIシステム構築プロジェクトを主導。

2．技術的優位性とイノベーションへの挑戦
・業界最先端のAIアルゴリズムやOSSを適材適所で活用。NECの独自技術基盤とAI研究者との協業を通じて、常に技術のフロントラインに触れる環境。
・技術スペシャリストとしての発展：特定の領域（画像認識、自然言語処理など）での深い専門性の確立と、横断的な技術統合スキルを習得。
・学術連携の機会：NECのAI研究チームとの協働で、学術的知見を実務応用する経験を積めます。

3．AI運用ノウハウの習得
AIシステムの継続的運用（MLOps）やガバナンス体制構築に深く関わり、企業に不可欠なAI活用基盤の確立に参画。

4．キャリアパス
・技術知見を基にした経営視点でのAI活用提案が可能な、AIコンサルタントへのキャリアパス。
・技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのシニアデータサイエンティストへのキャリアパス。

【勤務地】
業務内容によっては東京都府中市（府中事業場）での業務の場合あり

【Specific Information（External）】
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。

【勤務地備考】
リモートワークあり

【職種定義】
クライアントの事業成長のためのデータ取得・蓄積・分析を設計・実行し、マーケティングチームの顧客理解を深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング戦略立案に貢献していただきます。また管理職として、部員のピープルマネジメント業務をご担当いただきます。

【業務内容】
▼クライアントの事業成長に貢献する以下の業務
・データ取得・蓄積・分析の設計および実行
・分析レポート作成・報告
・データに基づく顧客理解のマーケティングチームへの浸透
・データ活用についての提案支援
・配下メンバーのマネジメント

【案件例】
・クレジットカード会社：利用額の増加に向けた施策立案と効果検証の高度化支援／スキルトランスファー（傾向スコア、因果推論など）（プロジェクト期間：2年～、体制：3人）
・コンビニチェーン：オウンドメディアとID-POSのデータを統合活用したリテールメディアの活用支援（プロジェクト期間：4年～、体制：8人）
・各種事業会社：MMMによる広告の予算配分の最適化（プロジェクト期間：3～4ヶ月、体制：2～3人）
・通信キャリア：ニュースサイトを中心としたオウンドメディアにおけるレコメンド高度化支援（プロジェクト期間：2年～、体制：3人）
・エンタメ産業（キャラクター）：データ活用推進部署へのコンサルティングとして、売上構造分析、顧客理解、在庫最適化など様々なテーマを継続的に伴走支援（プロジェクト期間：2年～、体制：8人）

【業務から得られる経験】
・電通グループの中において、データ分析に強みを持つ会社として、分析後の施策の立案・実行まで携わることができる
・クライアントが保有する購買ログや電通が保有する調査データ、Web行動データなど、扱えるデータの範囲が広い
・マーケティングやデータ活用の知見が豊富なメンバーと協力・議論しながら仕事を進めることで、自己の能力を高めることができる
・上流から下流までの多様なクライアント課題に向き合うことで、ビジネスを俯瞰して考える経験がつめる

【勤務地】
ハイブリッド型の勤務を推奨しております。
会社で定める出社日数や出社曜日等のルールはございません。

【楽天・事業について】
楽天グループは日本を拠点として約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいており、EC、決済サービス、金融サービス、通信、メディア、スポーツなど様々な分野で70以上のサービスを提供しております。

【部署・サービスについて】
これまでの楽天では、ショッピングモール事業「楽天市場」やクレジットカード事業「楽天カード」を中核として事業規模を拡大し、売上高8,000億円、国内流通総額8.8兆円にまで成長してきました。
今後の楽天は、これまでにオンラインを中心に培ってきた「楽天会員」、「楽天ポイント」、「ブランド力」、「会員データ」といったアセットを最大限活かし、オフラインでの生活を含めたより強固な｢楽天経済圏」を確立する新しいビジネスモデルを創造していくというビジョンを持っています。

本求人は、COO・副社長直轄のコーポレート組織※に所属する、プラットフォーム戦略統括部でデータ分析の経験がある方を対象に求人を公開しています。
配属部署のプラットフォーム戦略統括部は、特定のサービスの運営ではなく、楽天グループ横断のマーケティングを中心としたエコシステムの成長戦略や施策推進に取り組んでいる部署です。
※コーポレート組織…経営企画・社長室・人事・総務・経理・法務など横断系の部署が集まる組織

その為、会社全体戦略に基づいた施策の企画・実行を行うため、非常に幅広い視野を養いながらキャリアを形成していくことが可能です。
また、このような会社横断の施策に携わる事ができる部署も、楽天グループ株式会社ではこのプラットフォーム戦略統括部のみです。
今までの経験を元に、経営の上流に携わって日々の業務を行いたい方などに、是非お勧めしたい求人です。

上記で説明した通り、楽天グループ株式会社で唯一会社の全体戦略に基づき、施策の実行をおこなっている部署の為、楽天、そしてエコシステム戦略の未来を担うプラットフォーム戦略統括部の業務は、非常に幅広く多岐にわたっています。
全社戦略のトップマネジメント提案をはじめ、戦略に基づいた具体施策立案や、イノベーティブかつ魅力的なプログラムやプロダクトの新規創出、顧客に安心して利用していただくためのオペレーション設計等、
個々人のスキルが発揮され、創造性が引き出される機会が多々あります。

【プラットフォーム戦略統括部の特徴】
1．Discipline as Professional Team「5C」
プラットフォーム戦略統括部では、プロフェッショナルなチームとして5つの軸を大切にしています。楽天の巨大なアセットを活用し、社会に大きなインパクトを与え、顧客満足を高める。不確実性が高く解が見えないときでも、チャレンジを楽しむ風土があります。
・Challenge to innovate
・Customer oriented
・Concept driven
・Cross-functional
・Commitment to result

2．貢献マインド
プラットフォーム戦略統括部では、自分だけ成功すればいいという考え方はNGとしています。
社会や人々、仲間、関わるステークホルダーへの貢献によって生みだされる成功を求めており、貢献する喜びを高め合い続けることができる組織でありたいと考えています。
私たちは、様々なチャレンジを通じて自己成長できる、また、ともに働く喜びを感じながら社会に貢献できる環境にご興味のある方のご応募をお待ちしています。一緒に未来を創っていきましょう。

【募集背景】
サービス拡大の為増員募集

今後さらに強固な｢楽天経済圏」を確立するために、プラットフォーム戦略統括部では、複数の事業を横断した多種多様なデータ（Webアクセスログ、購買データ、ポイント獲得／利用データ等）を組み合わせてユーザーインサイトを抽出し、それらを用いた具体的なマーケティング施策／プロダクト開発を推進しています。こういったマーケティング戦略活動を支えるデータのプロフェッショナルを募集します。

▼以下の特徴があるポジションです。
・のべ会員数1億人を超える楽天会員すべてと楽天グループ全事業が対象であり、データの規模及び種類において国内でも有数のものを扱っていただきます。
・実際のマーケティング施策／プロダクト開発を行っている部門のため、ビジネスへの直接貢献が可能です。
・キャリアプランによっては、データ分析だけでなく施策推進担当者を兼ねることも可能です。

【業務内容】
▼ご経験を踏まえて以下のようなデータ分析／抽出に関わる業務を担当いただきます。
・戦略立案のためのユーザー分析（社長、副社長への戦略提案のベースになります）
・マーケティング施策立案／プロダクト企画のためのユーザー分析
・マーケティング施策／パーソナライゼーションのユーザーセグメント作成
・マーケティング施策／プロダクト改善のリリース後の効果測定
・BIツールを用いたKPIレポート
・部内メンバーのデータ抽出サポート
・上記を行うためのデータ基盤の整備　など

【働く環境】
▼想定配属先
プラットフォーム戦略統括部　戦略企画部　 企画課

▼配属先部の情報
プラットフォーム戦略統括部は約70名ほどのメンバーが所属しており、男女比は大体同じくらいで、平均年齢はおおよそ30代前半です。
中途入社者が半数以上、多くの方が中途入社者です。
その為、中途入社の方を受け入れる体制や、環境、活躍できるフィールドのある求人です。
部署としては、戦略コンサル、IT業界、プラットフォーム事業会社、ベンチャー、通信会社、コンテンツ運営会社などからの転職者実績があります。

▼配属想定の課の情報
企画課は4名ほどのメンバーが在籍しており、平均年齢も部署と同じくおおよそ30代前半です。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【職種定義】
電通クロスブレイン（DXB）のデータソリューション部（DS部）は、顧客の現場に深く入り込み、データを“使われるもの”に変え、事業とマーケティングの意思決定を動かすことに伴走し続ける組織です。
本ポジションでは、顧客の事業課題に向き合いながら必要な問いを立て、データ活用の全体設計／分析実行／示唆抽出／施策検討／効果検証までの一連のプロセスをPL（Project Leader）としてリードしていただきます。
単なる「分析者」でも「レポート作成者」でもなく、現場の意思決定に寄与し、“成果が出るまで”伴走するデータ活用パートナーとして、マーケティングマネジメントの再構築と顧客事業の成長に貢献いただく役割です。

※PL（Project Leader）：PM（Project Manager）が定めた課題設定／要件定義のもとプロジェクトの推進を担当する役割

【業務内容】
・事業およびマーケティング課題の把握とデータ活用の全体設計
　- 顧客の事業状況や現場課題を踏まえ、その都度必要な問いを立てながらデータ活用の全体像を描く

・データ分析によるインサイト抽出
　- 顧客データに電通／ブレインパッドが保有する独自のデータアセットを掛け合わせ、意思決定につながる示唆を導く

・分析結果に基づく施策設計・提案、および実行・効果検証の伴走
　- “分析して終わり”ではなく、顧客の現場のPDCAに入り込み成果創出まで支援する

・プロジェクト全体の設計、推進
　- プロジェクトを統括し、品質・スケジュール管理を担う

【業務から得られる経験／魅力】
（1）顧客の”意思決定”に寄与する距離で働ける
現場に深く入り込み、最も近い距離で課題を掴み、提案し、動かすポジションです。
分析者ではなく、意思決定を支えるパートナーとして働く経験が得られます。

（2）独自のデータアセットやノウハウを活用できる
顧客が持つ膨大な1st Party Dataに電通グループとブレインパッドの独自のデータアセットやノウハウをかけ合わせ、自分たちにしかできない広範かつ高度なデータ分析を顧客に提供する経験が得られます。

（3）多様な専門人材との協働で、成果の質が一段上がる
あらゆる領域で専門性を築く電通グループ各社とプロジェクトで協働できるため、単体では生み出せない思考や解決策にまで踏み込んだ、一段上の成果を生み出す経験が得られます。

（4）ベンチャーならではの成長機会が得られる
個々人の探究や挑戦を奨励する創業5年目の成長ベンチャーだからこそ、データ活用の仕組みづくりやチームの型づくりなど、興味に応じて様々な役割を担う経験も得られます。

【勤務地】
ハイブリッド型の勤務を推奨しております。
会社で定める出社日数や出社曜日等のルールはございません。

【職種定義】
電通クロスブレイン（DXB）のデータソリューション部（DS部）は、顧客の現場に深く入り込み、データを“使われるもの”に変え、事業とマーケティングの意思決定を動かすことに伴走し続ける組織です。
本ポジションでは、顧客の事業課題に向き合いながら必要な問いを立て、データ活用の全体設計／分析実行／示唆抽出／施策検討／効果検証までの一連のプロセスをPM（Project Manager）のもとでチームの一員として担っていただきます。
単なる「分析者」でも「レポート作成者」でもなく、現場の意思決定に寄与し、“成果が出るまで”伴走するデータ活用パートナーとして、マーケティングマネジメントの再構築と顧客事業の成長に貢献いただく役割です。

【業務内容】
▼クライアント環境に常駐しながら、SQL／Python等を用いてPM（Project Manager）と共に以下のような業務に関わっていただきます。
・事業およびマーケティング課題の把握とデータ活用の全体設計
　- 顧客の事業状況や現場課題を踏まえ、その都度必要な問いを立てながらデータ活用の全体像を描く

・データ分析によるインサイト抽出
　- 顧客データに電通／ブレインパッドが保有する独自のデータアセットを掛け合わせ、意思決定につながる示唆を導く

・分析結果に基づく施策設計・提案、および実行・効果検証の伴走
　- “分析して終わり”ではなく、顧客の現場のPDCAに入り込み成果創出まで支援する

【業務から得られる経験／魅力】
（1）顧客の”意思決定”に寄与する距離で働ける
現場に深く入り込み、最も近い距離で課題を掴み、提案し、動かすポジションです。
分析者ではなく、意思決定を支えるパートナーとして働く経験が得られます。

（2）独自のデータアセットやノウハウを活用できる
顧客が持つ膨大な1st Party Dataに電通グループとブレインパッドの独自のデータアセットやノウハウをかけ合わせ、自分たちにしかできない広範かつ高度なデータ分析を顧客に提供する経験が得られます。

（3）多様な専門人材との協働で、成果の質が一段上がる
あらゆる領域で専門性を築く電通グループ各社とプロジェクトで協働できるため、単体では生み出せない思考や解決策にまで踏み込んだ、一段上の成果を生み出す経験が得られます。

（4）ベンチャーならではの成長機会が得られる
個々人の探究や挑戦を奨励する創業5年目の成長ベンチャーだからこそ、データ活用の仕組みづくりやチームの型づくりなど、興味に応じて様々な役割を担う経験も得られます。

【勤務地】
ハイブリッド型の勤務を推奨しております。
会社で定める出社日数や出社曜日等のルールはございません。

【業務内容】
▼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、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 Data Portal、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、Google Spreadsheet
・環境：Linux
・クラウド：GCP（Dataform、Dataplex）、AWS
・バージョン管理：Git、Github

【当ポジションの魅力】
・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ／ 音声データといった非構造化データを扱うことができます。
・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です。
・セールスやマーケティングの現場から事業全体まで、様々な意思決定に携わりながら、事業がどのように運営されているのかを理解することができます。
・社内の他職種とコミュニケーションをとりながら業務を進めていくため、事業に関する意思決定者とコミュニケーションする機会が多くあります。
・データ分析チームが拡大途上の状況なので、分析チームの組織づくりに興味がある方や、ゆくゆくは分析組織のリーダーを目指したい方にとって価値のある経験を積むことができます。

【働く環境】
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー 

【組織について】
▼データ戦略室について
「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。
データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。

▼メンバー構成（2025年7月時点人員内訳）
マネージャー1名、データサイエンティスト3名、データアナリスト4名、データアーキテクト6名
※データエンジニア5名（システム本部テクノロジー戦略室所属）

【業務内容】
▼詳細
レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。

・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

▼扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ
・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）
・その他、画像、動画データ
※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（Scikit-learn、Pytorch、Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan
環境：Linux
クラウド：GCP、AWS

【当ポジションの魅力】
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

【キャリアパス】
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。

▼データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。

▼データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。

▼データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。

【働く環境】
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー 

【組織について】
▼データ戦略室について
「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。
データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。

▼メンバー構成（2025年5月時点）
マネージャー1名、データサイエンティスト3名、データアナリスト5名、データアーキテクト10名
※データエンジニア：システム本部テクノロジー戦略室所属

【募集背景】
STORESでは、複数の事業や社内システムから生み出される膨大なデータを一元的に扱い、ビジネス価値へと還元するために、データ基盤の開発・運用を担うデータエンジニアを募集しています。社内各所との連携を通じ、データ活用を最大化しつつ、リスクを最小化する基盤を共に進化させるポジションです。

【業務内容】
全社的なデータ分析環境として活用されているデータ基盤の開発・運用・整備に取り組んでいただきます。具体的には以下の業務に取り組んでいただきます。

▼具体的な業務内容
・複数のプロダクトや社内CRM・オペレーションツールからデータを収集し、統合・集約するデータ基盤の開発・運用
・データ活用促進を目的としたデータ設計、自動化・効率化のための仕組みづくり
・社内BIツールやCRMツールへのデータ提供体制の構築・運用
・データセキュリティ・ガバナンス強化を通じた、信頼性・安全性の高いデータ利用環境の整備
・社内規模でのデータ利用ガイドライン策定、運用プロセス改善

【開発環境】
開発言語：Shellscript、Python、Ruby
クラウドサービス：Google Cloud、AWS
インフラ・ミドルウェア：Docker、Kubernetes、Terraform
データモデリングツール：dbt（dbt Core）
その他：GitHub、Notion、Slack

【入社後のサポート体制について】
・入社日当日は原則ご出社いただき、オリエンテーションに参加いただきます。
　‐ 人事メンバーや同時期入社メンバーとの顔合わせ
　- 勤怠ツールや稟議システム、社内で活用しているITツールの紹介 etc
・入社後1ヶ月間は、サポーターと呼ばれるオンボーディング担当メンバーがマンツーマンで立ち上がりをサポートします。

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクト
日本では中小企業が労働人口の約70%を担っています。STORESはこれら中小事業者の成長を支援し、そのエコシステム全体を活性化しています。データエンジニアとして構築する基盤は、事業者とユーザー双方に大きな価値をもたらします。

▼クロスファンクショナルな環境
データアナリスト、マーケター、営業、経営企画など、さまざまな専門家と協業し、広範な視点からデータ基盤を進化させることで、汎用性と応用力の高いスキルを身につけられます。

▼全社データ活用の中核的存在として
全社規模でのデータ活用をリードし、ガバナンス構築からオペレーションツールへの展開まで、一気通貫で関わることが可能です。将来に向けたデータドリブンな事業戦略に貢献し、意思決定の精度向上や新規事業創出にも携われます。

▼幅広い技術スタックと成長機会
インフラ（GKE、Terraform）、データモデル設計（dbt）、クラウド（GCP、AWS）、実装言語（Shellscript、Python、Ruby）など、多面的な技術領域をカバーし、総合的なエンジニアリング力を強化できます。

▼未来志向の取り組み
「2040年の店舗環境」など、中長期的なビジョンを見据えたプロジェクトにも関与でき、未来を見据えたデータ活用の在り方を模索するチャレンジングな環境が待っています。

【仕事内容】
データアナリティクス事業部において、プレイングマネージャーとしての役割を期待します。

・メンバーの指導・育成も含めた「マネジメントポジション」
・お客様向けの企画・分析提案
・社内受託案件でのリソース管理
・データ分析環境の構築
・データ準備、加工、分析作業
・報告資料の作成と報告

など一連の流れのすべてに積極的に関わっていただきます。

【ミッション】
当社の高い利益率・生産性の根幹であるデータ分析ノウハウをプラットフォーム化し、これを企業の経営戦略・マーケティング・営業戦略、DX部門などを対象に展開しているチームです。当社が試行錯誤を繰り返し培ってきた経験をもとに形にしたサービスを活用しながら、お客様側で自走的にデータ活用ができ、成果を上げる状態になることを目指しております。この取り組みは、今後日本の産業全体のデータ活用につながっていくようなインパクトの大きな事業です。私たちが担うのは、奥行きの深い壮大なテーマであり、奥行きが深いからこそ事業の広がりもあります。

【仕事内容】
▼お客様の自走的なデータ活用に向けた伴走型のご支援
・中長期的なデータ活用戦略の立案
・課題設計、課題抽出
・データサイエンスに関する教育支援
・施策の実施と振り返り、全体レビュー
・データに基づく意思決定の支援
・データ活用の組織づくりや文化の醸成

▼社内プロジェクトの立案
・プロダクトの新たな用途開発
・業界別活用事例の企画と共有
・セミナーの企画から実施
・お客様へ提供しているEラーニングコンテンツの拡充
・導入企業様を集ったユーザー会の開催
※ご入社いただく方のご経験等により、担当業務を柔軟に調整することを想定しております。

【募集背景】
2019年に機械学習を活用したサブスクリプションサービスを新規事業として立ち上げサービスの提供を開始しました。
サービスの提供以来、大手上場企業様からベンチャー企業様まで様々な業種のお客様にご支援をいただいており、ますますデータ活用のニーズが高まってきております。
そのためにも、お客様の成長に向けて課題解決方法の提案、活用支援ができる組織の中核メンバーを探しています。

【仕事の魅力】
▼お客様の売上や成果の向上に貢献することができます
我々が日々向き合うのはお客様先で蓄積をされた『実際の』ビジネスデータです。そのため、実際の施策によってお客様先での成果がリアルに変化するため、お客様とともに大きな達成感を得ることができます。

▼データ活用を根付かせる組織支援に携わることができます
クライアントの組織的なデータ活用に向けて人材育成を含めて支援をできることで、データ活用ノウハウを伝えるだけでなく組織づくりや文化の醸成などもコンサルティングでき、広く深い裁量を持って取り組むことが可能です。

▼あらゆる業界のデータ活用に精通することができます
当社のサービスは金融から製造、人材、IT、物流などあらゆる業界のお客様へ提供をしております。そのためあらゆる業界のデータ活用、DX化の支援に携わることができるためここでしか得られない、高いビジネススキルを身に着けることができます。

▼自らプロジェクトを企画し実行する裁量の広さがあります
事業として順調に成長をしておりますが、お客様へさらに高いサービスを提供するためにブラッシュアップが必要な業務やコンテンツ、機能がまだまだたくさんあります。対クライアント様へのご支援だけでなく自分達チームの活動の効率化や質の向上につながる企画の立案、推進も担っており、チーム全体のボトムアップにも貢献することができます。

▼チーム一丸でプロダクトの改善に携わることができます
コンサルティングセールスからカスタマーサクセスチーム、そして開発チームとも非常に距離が近いこともこの組織の特徴です。自らの意見がプロダクトに反映されることもあれば、お客様からいただいたご意見や要望も開発へ随時FBしており、プロダクトの進化に携わり実感することができます。

【仕事内容】
データエンジニアは、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するポジションです。 データサイエンティストとデータアナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。
具体的には、データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進していただきます。
また構築した基盤の上での高度利活用（機械学習のモデリングなど）まで幅広く携わっていただく機会があります。

・BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの設計、開発、運用
・データ利活用のためのETL処理の開発と運用
・Tableau、Looker、PowerBI等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発・運用
・AIシステムの開発・導入、運用

【プロジェクト事例】
・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築　
・製薬メーカー向けDMP構築支援
・メディア向け機械学習を用いたレコメンドロジックを構築

【技術環境】
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL／ELTツール：dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

【ポジションの特徴】
▼データの利活用を可能にし、お客様の事業を成長させていく実感が得られます。
データドリブン経営にとりかかる企業が増え、社会全体においてデータの需要がどんどん大きくなっています。 その中でも、データの利活用を進められていない領域はまだまだ多く、活躍できるシチュエーションは豊富にあります。 実務上扱うのは一般公開されていない大量のデータであり、顧客の眠っているデータを掘り起こし、それを自分の手でアレンジしていくことで顧客の事業に大きなインパクトを残すことができる経験が得られる楽しさがあります。

▼常に新しい技術に触れながら、試行錯誤を楽しめる仕事です。
決まったやり方で単にこなすのではなく、顧客のニーズに合わせて最善策を考え、試行錯誤しながら進めていきます。チームに相談しながら解決策を見つけ、チャレンジしていくことが可能です。常にアンテナを張って良さそうなツールはすぐ試すので、最新の技術を実務で試していくことができます。 技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、dbtなどとのパートナーシップを結んでいます。

【働く上での魅力】
▼年齢、性別関係なく活躍を評価する制度が整っています
（年間昇格人数割合28.8%、1人あたりの最大年収伸び率38.5%、最年少管理職年齢28歳）

▼有給取得率は高く、仕事とプライベートを両立することができます。
また、リモートワークや働く時間の調整など、柔軟な働き方が許されており、産休・育休取得後も安心して戻ってくることができる環境です。
（初年度有給休暇数15日、有給取得率約70%、育休復帰率100%、直近3年間新卒社員定着率97.2%）

【勤務地】
本社勤務（リモート可能）

【楽天・事業について】
楽天グループは日本を拠点として約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいており、EC、決済サービス、金融サービス、通信、メディア、スポーツなど様々な分野で70以上のサービスを提供しております。

【部署・サービスについて】
楽天ビューティ事業部

【事業内容】
全国の楽天会員様とサロン様に対して美容を通じ、エンパワーメントする（力づける、活気づける）ことをミッションとしてサロン予約サイト“楽天ビューティ”を運営しています。
美容市場は競合他社の寡占状態にありますが、楽天エコシステムを背景にもつ楽天ビューティはサロン様からの期待が非常に高く、加盟店ならびにユーザー数が成長を続けています。
美容業界の更なる発展を目標に掲げ、市場トレンドの発信、美容イベント・アワードの企画・運営、業界課題解決に向けたサステナビリティ推進等にも幅広く取り組んでいます。
楽天イーグルスやヴィッセル神戸のチームスポンサーも務めており、コラボレーション企画等を通じて、幅広いユーザーへのアプローチを続けています。

【組織の強み】
▼組織風土・文化
・ボトムアップで協調を重んじる文化、メンバーの意見も尊重しています。事業長自ら、メンバーとの接点も大切にしています。
・事業内にSalesforceやRPAのエンジニアもいるため、日常的に本格的な業務改善活動が行われており、生産性向上にも意識高く取り組んでいます。

▼成長機会・キャリアパス
・大規模ではないからこそ、事業内に営業、マーケ、UX、事業戦略、サービス管理等、事業活動に必要な部署がそろっており、キャリアパスが豊富にあります。
・一人ひとりの裁量が大きく、また、自ら手を挙げてプロジェクトを推進するなど、挑戦・成長できる環境があります。

▼ビジネスプロセスリエンジニアグループ
BPRグループは、「データとRPAを活用し、見える化と自動化を推進し、業務効率を最大化する」ことをミッションに、BIツールなど様々なソリューションを活用したデータ活用や、事業部内のデータ活用自走化支援、RPA開発に取り組んでいます。

【募集背景】
楽天ビューティの業務プロセスを改善するために、RPA開発人材を募集いたします。
長期的にはAI活用、AIエージェント作成などの開発をしていただきます。

【業務内容】
BPRグループでは様々な事業内の業務課題を自動化、見える化、効率化しています。データを中心に行なっていますが、2023年からRPAの開発者３名を擁した大掛かりな業務改善の自動化にも取り組んでいます。

【業務内容】
▼楽天ビューティの品質革命の加速のため、業務効率化を楽天ビューティ全体で促進する
・楽天ビューティ業務効率化の各テーマの進捗・課題を確認する
・プロジェクト間のリソース分配や課題を解決する
・業務効率化の改善の継続、自走化を目指す

【具体的な作業】
・楽天ビューティのBPR Groupに所属し、業務改善プロジェクトにアサインされ、定期的なMTGに参加
・楽天ビューティ内の各部署でのヒアリング
・ソリューションとしてベンダーのツール、RPA、AI活用の検討、開発
・インシデントが起きない体制作り、自動化による工数削減、ヒューマンエラーの防止

【RPA開発ツール】
Blue Prism

【働く環境】
マネージャー以下、マーケティングアナリスト1名／テックリード3名／データアナリスト3名が所属しております。
メンバーは30代を中心に活躍しています。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【職務内容】
月間3,000万人以上が利用する国内最大級の商品比較サービス「マイベスト」にて、ユーザーの行動を深く理解し、カスタマージャーニーを自ら定義・設計し、そのプロセスごとに最適な打ち手を設計・実装できるCRMマーケターを募集します。
よりパーソナライズされた選択体験を実現するため、2023年には公式アプリをリリースしています。Webとアプリ双方での行動データが取得可能となった今、マイベストでは「選択の体験」をパーソナライズするための基盤が整いつつあります。単なる「メルマガ配信」や「ツール運用」ではなく、プロダクト・マーケ・データ分析の中間に立ち、施策の企画〜実行〜検証までを一気通貫で担う戦略的なポジションです。LTV最大化やリテンション向上に向けて、ユーザー起点の仕組みづくりをお任せします。

・カスタマージャーニーの設計、およびプロセスごとの目的・指標の定義
・プロダクト／事業戦略と連動したCRM戦略の立案と推進
・メール、LINE、アプリPUSH等を用いたマルチチャネル施策の設計・実装
・セグメンテーション設計、レコメンド施策の最適化
・ユーザーインタビュー・定量分析を通じたインサイトの抽出と改善アクションへの接続
・KPI設計とモニタリング、施策レポーティング

【ポジションの魅力】
・カスタマージャーニー設計〜施策実施までを一貫して担える
・PdM・エンジニア・データサイエンティストと密接に連携し、リアルタイムにPDCAを回せる
・「配信担当」ではなく、「ユーザーの選択を支える仕組みをつくる人」として戦略起点で関われる
・0→1フェーズのCRM体制構築に携われるため、組織づくりにも影響を与えられる

【募集部門について】
想定配属先となるデータ部門は約10名で構成されており、データサイエンティスト／データアナリストとデータエンジニアの専門組織となっています。
今後スピード感を持ってさらなるデータ活用を拡大を目指すにあたり、体制の増強を急いでいます。
TVerが持つさまざまなデータを用いて、新たなコンテンツ制作やビジネス創出につなげることを目指しています。
TVer全社および各部署の指標やKPIの策定に関する定量的な面でのサポートや、TVer広告に出稿いただいている広告主側のデータと連携した詳細な効果測定の実施だけでなく、2024年創立したTVer DATA MARKETING社にて、TVerデータの社外活用など、幅広く取り組んでいます。
サービス規模に対して少数精鋭の状況であるため、ご自身の技術力を向上できる環境であることはもちろん、組織づくりや開発体制の在り方を、主体的に提案・実践できる環境であることが大きな特徴です。

【業務内容】
2015年にスタートした民放公式テレビポータル「TVer」は、累計9,000万DL／月間動画再生数5.4億回の規模にまで成長をしております。
また、当社ではテレビ放送のデータ放送を通じてテレビの視聴データを収集しております。
本ポジションでは民放公式テレビポータル「TVer」やテレビから大量に集まる視聴データを用いて、データサイエンティスト／アナリストとして課題解決の推進をしていただきます。
ビッグデータの分析においてフルマネージドかつスケーラブルなツールとしてGoogle Cloud BigQueryを利用しています。
現時点ではPythonなどでの統計・機械学習よりも、 BigQueryMLが全量に対してローカルで作成したモデルを適用できることなどの利便性から、BigQuery上での「SQLによるデータ分析」を重視しています。
統計分析や機械学習も行いますが、運用コスト・維持コストを鑑みSQLでできることは最大限SQLで、実現できない範囲をPython等による分析として切り分けています。

▼ミッション
・会員情報や閲覧情報、視聴情報などのデータ集計、分析、BI化、インサイト発見、レポートの作成、施策立案など下流工程からビジネスへのサジェストなどの上流工程まで
　- 施策の分析及び KPI 改善の要因特定、分析結果に基づく施策立案
　- 統計やAI・機械学習による分析
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・データを用いた事業構造の可視化、モデル化　など
　- 統計モデリングによるKPI等の予測
　- 自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
　- 自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
　- 検索エンジンの改善／パーソナライズの開発
・サービスや業務フローにおけるデータ収集の設計支援

※データ部門の組織主体は現在、株式会社TVer DATA MARKETINGとなっているため、TVerからの兼務出向となります

【勤務地】
株式会社TVer DATA MARKETING
（出向のため、株式会社TVer DATA MARKETINGのオフィスでの勤務となります。）

【働く環境】
・社外勉強会やエンジニア同士の情報交換のためのミーティングあり
・オフィスは溜池山王駅直結！
・オフィス内は、フリーアドレスの全てのデスクにモニターを常設
・リモートワーク可（月50%以上出社を推奨）