データ分析

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- データ組織の立ち上げとチームマネジメント - データ戦略の策定とロードマップの作成 - 社内のデータ活用ニーズのヒアリングとプロジェクト推進 - データ基盤の導入、運用 - データガバナンス、セキュリティポリシーの設計と運用 - データ活用文化の浸透、教育・啓蒙活動 - 経営陣・事業部門へのレポーティングと提案 出社とリモートのハイブリット型となります。 業務に内容によってはオフィス出社での勤務が必要になる日もあります。

会社訪問アプリ「Wantedly Visit」は、個人と企業のマッチングサービスです。多様な嗜好や性質を持つ個人と企業が適切にマッチングできるようにするためには、データに基づいた出会いの最適化が必要です。私たちは、「ユーザーにどのコンテンツを提示するか」という責務を担う推薦システムを開発・改善することによって、プロダクトで生まれるマッチングの数を最大化することに注力しています。 私たちデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。 常に「ユーザーにとって本当に良い推薦とは何か？」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザーへの影響を踏まえて問題設定を行います。 さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。データ活用という軸で、良いプロダクトを作り続けてユーザーに価値を届けられる組織を一緒につくりたい！という方を募集しています。 入社直後はドメイン、データ、開発プロセスに慣れてもらえるように、プロダクトに蓄積されたデータの分析や既存アルゴリズムの改善などに取り組んでいただきます。 タスク例： - データ分析によるプロダクトの課題発見 - 機械学習を活用した推薦アルゴリズムの改善 - 施策の効果検証とレポート作成 慣れてきたタイミングで、推薦施策の推進や新しい技術の導入、採用活動や技術広報など、組織づくりに関わる業務も積極的に推進していただきます。 その後のタスク例： - 推薦施策の主体的な推進 - 機械学習チーム全体への技術選定と導入 - 機械学習、推薦アルゴリズムに関する研究開発 - 機械学習PJの開発生産性の改善 - データサイエンティストの採用活動 - 学会、技術系カンファレンスでの登壇 （変更の範囲）会社の定める業務 - シニアデータサイエンティスト / テックリード - PdM - エンジニアリングマネージャー - 言語：Python, Go, Ruby - ツール等：BigQuery, Elasticsearch, Kubernetes, gRPC 21% - 男性：100% - 女性：0%

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。 単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 - 重要指標策定・可視化 - 事業成長のための課題抽出 - オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析 - 継続的な業務改善のための分析および施策実施 - KPI指標策定・可視化 - 行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施 - 施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定 - 施策の効果測定とインサイトの導出 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Vertex AI - 開発言語: Python, SQL - BI: Redash, Tableau

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日本最大級ネットオリパサイト「DOPA!」でのデータ分析をお任せします。 経営陣、マーケターとともに自ら分析を行い、新たな視点を獲得することを目的としています。 - データ分析設計・開発・運用・分析によるデータドリブンな意思決定の支援 - データを元に事業課題を見つけ、新しい提案/示唆出し - 場合によってはSQLを使って直接DBからデータ取得 出社を想定していますが、必要に応じて在宅勤務相談可能です 新宿駅・新宿西口駅　徒歩5分

弊社運営サービス「DOPA！」におけるデータ分析業務全般をお任せします！ - データ分析業務 各種データの分析設計から実際の分析、データドリブンな意思決定の支援まで主導いただきます。経営陣・マーケターとともに、サービス改善・成長のために必要な様々なデータ分析・仮説立案・提言・検証を推進いただきます。 - データ分析基盤業務 BigQueryを中心に構築しているデータ分析基盤の設計・開発・運用を推進いただきます。 上記を中心に、ご自身のご経験・ご意向にあわせてwebマーケティング業務を幅広くご経験いただけるポジションです。

マーケティング本部 デジタルマーケティング部 SEO課として、当社及びグループ会社全体のサービスサイトの運用改善やコンテンツマーケティングなどSEOにおける戦略立案から実行・分析までトータルでお任せします。 - Google AnalyticsやGoogle Search Consoleを始め、様々な解析ツールを用いたWebサイト分析 - 分析から導き出されるUI/UXの改善やSEOを考慮したWebサイト・コンテンツの企画提案 - ユーザー一人一人のお悩みに対して、適切なアドバイスや施術を紹介する仕組みの設計、医療/施術情報の収集・編集 上記をメインにしながらもマーケティングオートメーションツールを用いた顧客フォロー、顧客ライフサイクル管理、行動履歴の分析やセグメント分けを行い各年代や要望に合わせた戦略立てや、成約につなげるための顧客育成等も行っていくため、広範囲にわたるマーケティング業務をお任せしたいと考えております。 また、部長直下のチームなのでスピード感を持って進めていくことが可能です。 入社3ヶ月は1名体制でOJTにてサポートしますので、ご安心ください。 - 部長：大学卒業後、媒体制作とソリューション営業を担当。その後はプロデューサーや案件リーダーとして関わった後、マーケティングコンサル事業に携わり、本部長として会社に安定的な営業利益を生み出し、弊社へデジタルマーケティング部 部長として入社。 - チーム責任者：新卒で入社した会社にてSEOサービス、自社オウンドメディアの運用担当、コンテンツマーケティング用の記事作成代行サービスの立ち上げ、SEOコンサルなど、SEOを軸に幅広く従事。 その後弊社に入社。 自社事業のSEO施策を一気通貫して担当。 新卒から現在までSEOのエキスパートとして事業の拡大に貢献。 URL：https://funnelinc.tokyo/about/ - 事業開発会社だからこそ、プロダクトの開発から運用までワンストップ - フラットで風通しのいいボトムアップカルチャー - 成長フェーズだからこその裁量権を持ったダイナミックな挑戦ができる - JR・銀座線神田駅 徒歩4分 - 丸の内線淡路町駅 徒歩5分 - 東京メトロ各線大手町駅　徒歩6分 - 東京メトロ千代田線 新御茶ノ水駅　徒歩7分 - 都営新宿線 小川町駅　徒歩7分

マーケティング本部 デジタルマーケティング部 SEO課として、当社及びグループ会社全体のサービスサイトの運用改善やコンテンツマーケティングなどSEOにおける戦略立案から実行・分析までトータルでお任せします。 - Google AnalyticsやGoogle Search Consoleを始め、様々な解析ツールを用いたWebサイト分析 - 分析から導き出されるUI/UXの改善やSEOを考慮したWebサイト・コンテンツの企画提案 - ユーザー一人一人のお悩みに対して、適切なアドバイスや施術を紹介する仕組みの設計、医療/施術情報の収集・編集 上記をメインにしながらもマーケティングオートメーションツールを用いた顧客フォロー、顧客ライフサイクル管理、行動履歴の分析やセグメント分けを行い各年代や要望に合わせた戦略立てや、成約につなげるための顧客育成等も行っていくため、広範囲にわたるマーケティング業務をお任せしたいと考えております。 また、部長直下のチームなのでスピード感を持って進めていくことが可能です。 入社3ヶ月は1名体制でOJTにてサポートしますので、ご安心ください。 - 部長：大学卒業後、媒体制作とソリューション営業を担当。その後はプロデューサーや案件リーダーとして関わった後、マーケティングコンサル事業に携わり、本部長として会社に安定的な営業利益を生み出し、弊社へデジタルマーケティング部 部長として入社。 - チーム責任者：新卒で入社した会社にてSEOサービス、自社オウンドメディアの運用担当、コンテンツマーケティング用の記事作成代行サービスの立ち上げ、SEOコンサルなど、SEOを軸に幅広く従事。 その後弊社に入社。 自社事業のSEO施策を一気通貫して担当。 新卒から現在までSEOのエキスパートとして事業の拡大に貢献。 URL：https://funnelinc.tokyo/about/ - 事業開発会社だからこそ、プロダクトの開発から運用までワンストップ - フラットで風通しのいいボトムアップカルチャー - 成長フェーズだからこその裁量権を持ったダイナミックな挑戦ができる - JR・銀座線神田駅 徒歩4分 - 丸の内線淡路町駅 徒歩5分 - 東京メトロ各線大手町駅　徒歩6分 - 東京メトロ千代田線 新御茶ノ水駅　徒歩7分 - 都営新宿線 小川町駅　徒歩7分

＜ お任せしたい業務内容 ＞ - SalesNowのビジネス課題を分析可能な課題へ分解し、適切な分析アプローチ・モデリング手法を設計・PJの推進を実施する →現在、SalesNowには日本全国の企業の属性データ(従業員数, 本社所在地, 設立年月日など)・行動データ(採用情報, ニュース情報など)が収集されています。その中で、「いまある情報」から、「価値のあるデータ」へと変換する機能・仕組みの提案やPJのリードを担って頂きます。それらを通じてSalesNowを、より付加価値の高いプロダクトへ昇華させるサポートをして頂きます。 - ビッグデータを利用した仮説検証・意思決定の支援 - ビッグデータを活用したモデル構築、及び、サービスのコア機能の開発 - 継続的なモデルの品質評価と改善 - Databricksを用いたデータクレンジング処理の設計/実装 - グラウンドトルゥースデータ作成プロセスの効率化と改善 ※従事すべき業務の変更の範囲：有り ※就業場所の変更の範囲：無し ▼ナイルで執行役員CTOとして90名のプロダクト組織を牽引し上場を経験。次の1→10の環境としてSalesNowを選んだ理由。 https://note.com/salesnow/n/na4a09d15fcd0

データアナリスト/コンサルタントの皆さんには、受注後のお客様が求める分析レポートを提供するプロジェクトのタスク管理・資料作成業務を実施していただきます。 具体的には… - お客様の求める分析レポート内容や仮説のヒアリング - 分析ストーリー設計 - pythonによる分析作業 - 分析結果から分析レポートの資料化 - 分析内容に対する顧客対応 - プロジェクト管理 ★案件によってはお客様環境のデータ分析基盤構築(PoCレベル) 、分析のための仮説づくりの支援、分析結果に基づく意思決定を支援、分析結果に基づくお客様のビジネスプランの作成も対応します★

GEOTRAでは、業務委託のデータサイエンティストを募集しています！ 三井物産×KDDI / フルリモート /業務委託 / 年齢不問 【業務内容】 データサイエンティストとして、人流ビックデータ及びその他地理空間情報を用いたデータのETL処理の改善、具体的には機械学習と交通シミュレーションを含んだデータ生成アプリケーションの改修・精度検証に関わっていただきます。アプリケーションだけでなく、インフラも含めた改修対応を行います。 また、同じ担務のメンバーをまとめるチームリードを担当します。

【募集背景】 サービスのユーザの増加やマネタイズの向上に伴い、さらなる機能開発や整備が必要な状況になりました。一緒にプロダクトを作っていただける方を募集しています。（業務委託もOK！） 【主な業務内容】 ・HiNativeの施策の結果分析 ・HiNativeのグロースのための分析 【開発環境・ツール一覧】 ・Tech: PostgreSQL, SQL, Athena, (visualization) Redash, Excel ・Management: Github ・Documentary: Notion 【仕事の魅力・やりがい】 ・右肩上がりで成長を続ける世界的にも珍しいグローバルサービスのグロースに携われます。全体の約4割が外国人スタッフのため、英語を学ぶチャンスもあり、グローバルな視点を持って仕事ができます。もちろん日本語しか出来なくても全く問題ありません！ ・データを最優先に考え、施策を回しています。自分が何のためにコードを書き、ユーザーに影響あるかを考えながら開発を行えます。 ・YJキャピタルなど複数VCより6.5億円を調達し、まさに事業の成長フェーズを体感していただけます。 ・少数精鋭の組織のため、ご自身で意思決定をしてプロジェクトを進める経験を積むことができます ・ライブ配信の実装経験を積める 【働く環境】 ・開発環境や効率にはかなりこだわっており、全員に高級チェア、メモリ64GBのiMacの貸し出しも行っています。 ・リモート勤務もOKです。（ご相談のうえ、週2日出社あり） ※以前よりリモートワークに対して柔軟に対応しているので、自主判断で在宅や出社を切り替えることができます。 ※裁量労働制のため、稼働時間だけに縛られるのではなく、アウトプットを大事にしています。（コアタイム11〜16時） 世界232ヵ国で利用されており、1,700万MAUを突破するなどサービスは急成長中。 日本では珍しい、真のグローバルサービスの開発に携われるチャレンジングな環境です。 ご興味のある方はぜひご応募ください！

■業務内容 toC 部屋探しポータル「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のデータアナリストとして、戦略・方針策定、機能改善、効果検証などの意思決定に関わるデータ分析・可視化を行っていただきます。 また、マーケティングやPM、営業でもSQLを利用するメンバーがおり、全社的なデータドリブンな意思決定の促進、使いやすい分析用中間テーブルの整備・ドキュメンテーションも行っていただきます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 　スキルや志向性によっては、特定のプロダクトに所属するのではなく、横断的にプロダクトに携わっていただく可能性もあります。

広告運用、アカウント構成提案、予算アロケーション策定、デイリーレポート作成、施策前後の効果測定、入札単価調整、施策ABテスト、LPO、EFO等 ・主な広告種別：リスティング・ディスプレイ・動画・SNS広告等 ・主な運用媒体：Google広告、Yahoo!広告、GDN、YDM、Facebook、Youtube等 ・効果測定ツール：Google Analytics ※ご経験とスキルに合わせて業務内容は決定させていただきます。 主力サービスである”そうぞくドットコム”の申込最大化 ・各チャネル(SEO・広告・アライアンス等）からの獲得効率の最大化 (=目標CACの達成) ・各チャネル(SEO・広告・アライアンス等）からの見込み顧客の最大化 (=目標資料請求件数の達成)

シニアデータサイエンティストは、エンジニア・プロダクトマネージャーと連携しながら、パートナーが保有する大規模なデータを分析し、広告・EC・物流などの分野でプロダクトの最適化及び新規プロダクトの開発をリードする、重要な役割を担います。またビジネスチームと協力して、データに裏付けられたソリューションの提案を行っています。その他にも、共通データ基盤の設計開発のリードや、チーム拡大のための育成や採用など役割は多岐に渡ります。 - 複数のパートナーやクライアントが保有するデータの分析 - プロダクトのコアになるモデル・アルゴリズムの開発と改良 - 分析のための環境構築とデータ処理 - データの視覚化・ダッシュボード作成 - データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案 - 社内の共通データ基盤の設計開発リード - ジュニアメンバーの育成支援及び複数プロジェクトにけるデータサイエンス業務牽引 - 勤務形態：在宅勤務選択可 - 転勤：当面想定はしていません。 - アクセス： 東京メトロ半蔵門線「半蔵門」駅（徒歩 4 分） 東京メトロ有楽町線「麹町」駅（徒歩 6 分） - 配属部署：Platform Engineering, Data チーム - 組織構成：現在5名のデータサイエンティスト(正社員)が在籍。

お任せしたい業務の一例 ・ウェアラブルデバイス（FitbitやApple Watch）、モニタリングデバイス、環境センサー等から取得できるデータの解析、モデル作成、可視化 ・心身の不調や疾病を検知し予測するデジタルバイオマーカーの開発 ・DTx（疾病の予防、診断・治療などの医療行為をデジタル技術を用いて支援、または実施するソフトウェア）開発のためのデータ解析・アルゴリズム開発 ・医学論文の追実験、モニタリングデータの活用可能性の模索 ・大学研究室や国立研究所など、アカデミアのプロジェクトへの参画

- 各種指標の開発と管理 - 機械学習による予測モデルの構築 - 統計的指標、予測モデルの構築 - プロダクト責任者（CPO）：1名 - プロダクトマーケティングマネージャー：0名 - プロダクトオーナー：2名 - データサイエンティスト：1名（★ここが今回の募集ポジションです） - データコンサルタント：0名 - データエンジニア：0名 ※業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 - 開発言語： Python - DB：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) - インフラ： Amazon Web Services - AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda - 機械学習ツール：Kedro, MLflow - ツール： GitHub、Slack、CircleCI、Sentry プロダクトの大まかなロードマップは、お客様からのフィードバック、プロダクトのビジョンを元にボードメンバーが決定します。 ロードマップを元に、プロダクトの要件・仕様の検討を行いますが、そこからビジネスサイドのメンバーと共に開発メンバーも参画します。 良い意見はどんどん採用するので、開発メンバーの意見で、仕様が決まることもあります。 採用する技術は、開発チームで話し合いの上、決定します。 開発メンバーの自主性を尊重するため、緩やかな管理を行っています。 タスクは、ビジネスサイド、開発チームの全員が追加可能です。 エンジニアタスクの管理者が、タスクの優先度を、ビジネスサイドと調整の上、決定し、開発メンバーをアサインします。 それ以降の対応は、基本的に、開発メンバーに委ねられています。 - OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができる - タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う - 全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う - プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない - 本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している - 「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している - 提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている - 1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している - デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている - イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている - タスク見積もりの単位には絶対量（人日など）ではなく相対ポイントを用い、極力複数人の意見を調整する形で行っている - 継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている - 全てのコードをバージョン管理ツールで管理している - 各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる - 自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている - 基本はリモートワーク - 月1回は東京または大阪への出社日あり、それ以外は自由出社 ※出社日はコロナの情勢を踏まえて変更となる場合があります。 　- 東京：東京都日比谷 　- 大阪：大阪市福島区福島 育児中の開発メンバーが在籍している - CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する - 取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している - エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている

業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。 本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 - 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード 　- クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 　- 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） 　- 国際会議、論文などによる技術調査 　- アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 　- ABEJA Platformへの運用ロジックの実装 - 技術の横展開・技術ブランディング 　- 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化 　- 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） - モデリング設計やコーディングの他メンバへのメンタリング・育成 - 技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience - こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111?_gl=1*1nkbj2o*_ga*MTk2NzkxNjE3LjE2NTQzMTI0MTM.*_ga_6TKR1RQ1VB*MTY1NjYwMTgyMi4xLjEuMTY1NjYwMjA4NS4w