データを元にした仮説戦略立案や検証をお任せ!データアナリスト
データアナリスト

データを元にした仮説戦略立案や検証をお任せ!データアナリスト

AI要約(β)

月間3,000万UUを誇る「マイベスト」で、データアナリストとして未来を創造しませんか?年収850万〜1,200万円。PdM・エンジニアと協働し、独自の比較検証データとユーザー行動ログを駆使。仮説立案から施策実行、効果検証まで一貫して担い、3,000万人の選択を最適化する壮大なミッションに挑みます。AIツール補助も活用し、あなたの分析が直接プロダクトを動かす。この挑戦で、データ活用の最前線を切り拓き、キャリアを飛躍させましょう。

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

給与・報酬

年収 850万円 ~ 1,200万円

稼働時間

10:00 ~ 19:00

雇用形態

正社員

出社頻度

週1日出社

勤務地

東京都中央区築地7-17-1 住友不動産築地ビル

現状と課題

【会社概要】 私たちは人とモノを繋げるマッチングサービス「マイベスト」を運営しています。さまざまな商品が溢れている現代において、最高の選択体験を実現し、ユーザーの生活を豊かにすることをミッションとしています。月間3000万UUという大規模なユーザーベースを持つ当サービスは、多くの方々の日々の選択をサポートしています。

専門家の知見を取り入れた唯一無二のデータベースを基に、日本国内にとどまらず、アメリカ、インドネシア、イギリス、ブラジルなど、現在では8つの国と地域で事業展開をしております。この国内唯一無二のデータベースを軸にして、人とモノを繋げるマッチングサービスを運営する当社において、各プロジェクトにおけるデータを用いた意思決定の支援と、組織全体としてのデータ活用がより円滑に進むよう戦略・実行をサポートしていくことが主なミッションです。

【募集背景】 データ基盤の整備とログ計測の標準化が一段落し、「分析を事業成長に直結させる」フェーズに入っています。LTV最大化・再訪設計・レコメンド精度向上など、事業の根幹に関わるテーマに本格的に取り組むため、この領域を牽引できるメンバーを募集します。

お願いする業務

【ポジション概要】 mybestには、月間3,000万人のユーザーが「どの商品と比べて、何を選んだか(あるいは最終的に選ばなかったか)」を追える独自の比較検証データがあります。このデータとユーザー行動ログを組み合わせ、プロダクト改善と事業成長を分析で動かすポジションです。レポートを渡して終わりではなく、課題設定・施策立案・A/Bテスト設計・効果検証まで、PdM・エンジニアと一緒に進めます。

【職務内容】 ・ ユーザー行動ログ・検証データ・事業KPIを横断した分析設計、仮説立案、インサイト抽出 ・ 因果推論・統計モデリング・機械学習などを用いた分析・予測モデルの構築と実装 ・ PdM・エンジニア・事業責任者と連携した施策立案、優先度検討、要件整理 ・ A/Bテストの設計・効果検証、および意思決定支援 ・ レコメンデーション・パーソナライゼーションに関わるアルゴリズムの設計・開発 ・ 分析を支えるデータマートの設計・構築・運用 ・ 分析結果の可視化・共有を通じたデータ活用文化の推進

【参考資料】 https://speakerdeck.com/jonnojun/ai-agent-context-graph-mybest https://note.com/njunn/m/mb2de23a25fbc

【ポジションの魅力】 ▼ 分析が施策に直結する PdM・エンジニアと課題設定の段階から入り、A/Bテスト設計・効果検証まで一緒に走ります。意思決定の場に最初から関われる環境です。 ▼ AIツール費用を月10万円まで補助 全希望者を対象に、AIエージェント利用料を月額最大10万円まで会社が負担します。 新しい分析アプローチの探索も業務の中で進められます。 ▼ 3,000万UUのスケールで施策インパクトを数字で見られる 自分の分析が直接プロダクトに反映され、3,000万人規模の行動変化として計測されます。 ▼ 他社にない独自データ資産 「どの商品と比べて、最終的に何を選んだか(あるいは選ばなかったか)」まで追える比較検証データは、EC・メディア・検索など一般的なサービスでは持てないmybest固有の資産です。このデータを軸に、他では出せないインサイトを発見できます。 ▼ 一つの正解がない複雑な課題 家電・コスメ・食品など多様なジャンルを横断するプロダクト特性上、カテゴリごとにKPIや最適なUXが異なります。分析力と事業理解を組み合わせる力が求められます。

・ 分析をゴールにせず、施策の実行と事業への貢献まで責任を持てる方 ・ 課題を自分で設定し、仮説から検証まで主体的に動ける方 ・ PdM・エンジニア・事業責任者と対等に議論しながら、合意形成して前進できる方 ・ データ基盤の整備や分析プロセスの仕組み化にも積極的に関われる方

技術スタック

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 850万円 ~ 1,200万円(年収:8,500,000-12,000,000円 月給:536,000円〜(基本給396,578円+固定残業代139,422円) ※試用期間3ヶ月(期間中の給与・待遇は変わりません) ※ご経験やスキル等に応じて年収は決定します。 ※上記金額には45時間分の固定残業代が含まれています。固定残業代を超える勤務をした場合は、追加支給いたします。)

稼働時間

10:00 ~ 19:00(コアタイム:11:00~17:00 フレキシブルタイム:始業 8:00~11:00、終業 17:00~22:00)

出社頻度

週1日出社

勤務地

東京都中央区築地7-17-1 住友不動産築地ビル

休日・休暇

・年間休日120日
・完全週休2日制(土・日)、祝日
・有給休暇
・夏季休暇
・年末年始休暇
・慶弔休暇
・特別休暇(VISA取得休暇など)

社内制度
(待遇・福利厚生)

・各種社会保険完備
・リモートワーク制度(毎週水曜日のみリモート勤務可)
・PC支給(Mac/Windows選択可)
・お試しマイベスト(掲載商品の購入補助)
・子育てマイベスト(リモートワーク・時短勤務・お子様の看護休暇取得・家事代行補助・出産お祝いグッズ費用補助・ベビーシッター費用補助・出産手当金・出産お祝い金)
・ピアボーナス制度
・部活動制度
・書籍購入制度
・セルフブランディング制度(資格取得支援の補助)
・お祝い金制度(結婚・出産・誕生日のお祝い金の補助)
・表彰制度(半年に一度会社全体で表彰を行います)
・オフィスグリコ
・定期健康診断
・インフルエンザ予防接種
・屋内全面禁煙

必須スキル/経験

▼学位 自然科学・経済学・数学・工学・情報科学など定量領域の修士号、または同等の実務経験

▼スキル・実務経験 ・ SQLおよびPythonを用いたデータ分析の実務経験(3年以上) ・ ビジネス・プロダクト課題に基づく仮説立案から、分析設計・実装・評価・施策提案までを主導した経験 ・ BigQueryなどのDWHを活用した分析経験 ・ ダッシュボード作成・レポーティングの経験(Looker、Tableau、Metabase等) ・ PdM・エンジニア・事業責任者などと連携し、施策の意思決定や効果検証を推進した経験

歓迎スキル/経験

・ データ分析プロジェクトおよび分析チームのマネジメント経験 ・ データパイプラインおよびデータウェアハウス(DWH)の設計・構築に関する実務経験 ・ ビジネス部門と連携したダッシュボードの設計・実装・運用経験 ・ 因果推論、時系列解析、マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)、ベイズ推定などの高度な手法を用いたプロダクト/事業改善の実績 ・ 生成AI(大規模言語モデルなど)に関する知見および応用経験

サービス内容の詳細

国内最大級の商品比較サービス「マイベスト」は、創業7年で月間3,000万人以上のユーザーに利用されるサービスへと成長してきました。 情報過多な世の中で、信頼できない情報やステマなどの嘘も溢れ、自分に必要なものを選び、意思決定する行動がとても難しくなってきていると考えています。

そんな普遍的な課題を解決するために、マイベストは存在します。“選択”は選択肢とユーザーのマッチングであると定義し、マイベストが独自に取得した選択肢のデータベース(商品データベース)と、ユーザーデータ(マイベスト内の選択行動やZホールディングス(Yahoo!等)の持つユーザーデータ)をマッチングさせることがマイベストのサービスのコンセプトです。

現在は、日本国内にとどまらず、アメリカ、台湾、ブラジルなど、8つの国と地域で事業展開をしております。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 1次面接
  3. 2次面接
  4. 3次面接

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

同じ企業の求人

同じポジションの求人

おすすめのイベント

もっと見る
  • AI時代に適したリポジトリって?カウシェ・LayerXに聞く最新リポジトリ構成

    アーカイブ公開中

    AI時代に適したリポジトリって?カウシェ・LayerXに聞く最新リポジトリ構成

    昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年6月11日(木)19:00~20:00

  • 仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

    アーカイブ公開中

    仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

    昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年5月28日(木)19:00~20:00

  • useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

    アーカイブ公開中

    useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

    React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年5月20日(水)19:00~20:00

  • TypeScriptでAPI開発するなら知っておきたいRPC -tRPC、oRPC、HonoRPCとは-

    アーカイブ公開中

    TypeScriptでAPI開発するなら知っておきたいRPC -tRPC、oRPC、HonoRPCとは-

    昨今、バックエンドにTypeScriptを導入する事例は一般的になり、フロントエンドとバックエンドで型を共有することで開発効率を高めるさまざまなソリューションが登場しています。中でも「RPC(Remote Procedure Call)」を活用したアプローチは注目を集めており、tRPC・oRPC・Hono RPCなど複数の選択肢が存在します。 一方で、「そもそもRPCとは何か」「tRPC・oRPC・Hono RPCはそれぞれ何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。名前は聞いたことがあるけれど違いがわからない、どれを選べばいいのか判断がつかない、という声も少なくありません。 そこで本イベントでは、tRPCを実務で導入・運用されている海老原氏、oRPCやElysiaを活用されている柿氏、Hono RPCでマルチクライアント対応を実践されているよだか氏の3名をお迎えし、RPCの基本から各ソリューションの特徴・選定の考え方までを紐解きます。 前半のLTでは、柿氏、海老原氏、よだか氏の3名にそれぞれの視点からお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、3名を交え、各RPCの推しポイントや課題、モバイル・Webの対応可能性を見据えた技術選定など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 RPCという概念自体をこれから理解したい方から、すでに使っていて他の選択肢と比較したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年4月23日(木)19:00~20:30

  • もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

    アーカイブ公開中

    もうNext.jsには戻れない?次世代フルスタックフレームワークTanStack Startってなに

    昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年4月9日(木)19:00~20:00

転職に役立つノウハウ

もっと見る