データ分析

リモートワーク可の転職・求人情報

【ミッション：データという「命」のインフラを研ぎ澄ませ】 あなたにお任せしたいのは、製薬会社の未来を左右するデータの「循環器系」の整備です。適正や志向に合わせて以下のいずれかのポジションで腕を振るっていただきます。 データ・ガーディアン（運用管理・ETL） データの送受信監視はいわばシステムの鼓動を確認する作業。 しかし、エラー対応だけで終わらせません。 ◎ ETLプログラムの改修： 既存のパイプラインの非効率を見つけ出し、ETLツールを駆使してより洗練されたデータ処理へとリファクタリングしてください。 基盤の仕掛人（移行・チューニング） 今回のメインディッシュはここです。 ◎ SQL Serverの限界に挑む： パフォーマンスチューニングから不要データのパージ、バックアップ戦略の立案まで。 RDBMSのポテンシャルを最大限に引き出す醍醐味があります。 ◎ レガシーからの脱却： IaaS上のWindows Serverから、新データ基盤への移行計画を策定。フォーマット変更に伴うデータ設計変更など、アーキテクチャの移行という「歴史の転換点」に立ち会っていただきます。 この案件の「エンジニア的」推しポイント ✨「製薬×データ」の社会的意義： あなたが改善したその1秒のクエリ短縮が、新薬開発や医療データの利活用を加速させるかもしれません。 ✨ 移行期のカオスを乗りこなす： 完成されたシステムを触るのではなく、今まさに形を変えようとしている基盤に携わる。エンジニアとして最も「美味しい」フェーズです。 ✨ インフラからアプリレイヤーまで： Windows ServerのOSレイヤーからSQLの論理設計までフルスタックな視点が求められるため、技術的知的好奇心が枯れることはありません。

【案件概要】 【BigQuery/Terraform】世界を相手に開発プロセスそのものを「AI化」する。 ■ 「作る」だけじゃない。開発の「常識」をハックする。 今回のミッションは、Google Cloudをベースにしたグローバル規模のデータ分析基盤の構築です。 これだけ聞くとよくある話に聞こえるかもしれませんが、特筆すべきは「開発プロセスのAI化」への本気度です。 GitHub Copilot EnterpriseやCursorといった、今エンジニアが最も熱狂しているコーディングエージェントを単に「使っていいよ」ではなく、「チーム全体の標準としてどう組み込み、どうポリシーを策定するか」からお任せします。 「ツールに踊らされるのではなく、ツールを使って開発の限界値を引き上げる」 そんな、エンジニアとしての本能をくすぐる試行錯誤がここにはあります。 ■ 現場の「ヒリつく」面白さ グローバル×セキュリティの極致： 世界中のデータを扱うため、個人情報保護法などの厳しい規制をクリアする必要があります。Terraformを用いたIaC（Infrastructure as Code）で、一寸の狂いもないセキュアな機密データ管理体制を設計する。 これは、最高難度のパズルを解くような快感です。 GoとPythonによるリアルタイム処理： Pub/Subを用いたリアルタイムログ転送や大規模データの抽出ロジック実装。 パフォーマンスが求められる領域であなたのGo/Pythonスキルを存分に振るっていただきます。 「守り」と「攻め」のエンジニアリング： 監視や保守といった「守り」はもちろん、次世代の技術選定やレビューといった「攻め」の業務まで。データエンジニアリングの全方位をカバーする、まさに「フルスタック・データエンジニア」への道です。 ■ テックスタック ・Infras: Google Cloud (BigQuery, Pub/Sub, etc.) / Terraform ・Languages: Python, Go ・AI/DevOps: GitHub Copilot Enterprise, Cursor, GitHub ・Focus: Global Scale / Security / AI-Driven Development

各プロダクト（アバターサービス）に応じたデータパイプラインの設計・開発・運用、データ品質管理、大規模データ基盤の最適化など、データエンジニアリング全般の業務を担っていただくポジションです。 ▼具体的なミッション ・SQLやPythonによるデータ加工・分析基盤の整備・自動化 ・BigQueryやAirflowを用いたデータパイプラインの設計・開発・運用 ・データウェアハウスおよびデータ基盤全体の運用・最適化・障害対応 ・データ品質管理、ガバナンス体制の整備、各種KPIダッシュボードの設計・開発 ・プロダクトやデータ分析チームとの連携・技術的な課題解決の推進

ビジネストランスフォーメーション事業本部 DX統括部 データサイエンス部 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 - データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 - データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 - 中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 データ基盤の運用保守、新規構築。ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル ペイメント事業のデータ活用。データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル Salesforceの運用保守。保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 - 現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) - チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) - 定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気

ビジネストランスフォーメーション事業部 DX統括部 データサイエンス部 当該ポジションが所属するDX統括部では、AI活用やDX推進や、データ取得・統合・分析、マーケティングオートメーションやプロモーション、WEBサイトのUI改善など、データを活用した施策の実施までをワンストップで支援しています。 エンジニア、アナリスト、ディレクター、広告プランナー、MAコンサル、デザイナーなど、250名以上の専門家が在籍しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 - データ抽出の要件整備:クライアント企業の現状を分析、データ抽出の要件を整備します。 - データ基盤の構築:顧客データを活用して、データ基盤を構築します。 - データベースの設計・管理:データベースの設計、チューニング、バックアップ、リカバリなどの管理業務を行います。 - データの統合・変換: 複数のデータソースからデータを収集し、統合・変換する作業を行います。 - BIツールへの接続:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 - パフォーマンス最適化: データベースのパフォーマンスを監視し、最適化するための施策を実施します。 利用データ:広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Snowflake, Databricks,Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git Aさん 20代女性 金融系サービスのデータベースエンジニア(経験4年程度) これまでの経験:使用言語はSQL、AWS Redshit等 現在のPJTでの役割:入社してまもなくSnowflakeの構築案件で活躍中。 入社後に学習したPythonやTableauも扱いながらデータベースの知見を元に、要件定義、設計から実装まで幅広く対応。

- データ基盤の設計（全体アーキテクチャ、データモデリング、命名規約・設計方針） - ELTパイプライン構築（取り込み、増分、再実行性、監視、障害対応の設計） - dbtによる変換処理の実装（staging / mart、テスト、ドキュメント、リネージ） - DWHパフォーマンス最適化（パーティション/クラスタ、コスト・性能チューニング） - データ品質担保（テスト設計、異常検知、データ契約/SLAsの整備） - BI/分析側が使いやすいデータマート設計（粒度、履歴、指標定義の整理） - 運用改善（監視、権限、リリースフロー、CI/CD、障害の再発防止） 副業も歓迎 ※稼働工数などは応相談

- 顧客企業のデータ分析基盤構築、データ分析、および分析結果に基づいた課題解決・改善提案 - 各種BIツール、ETLツールを用いたデータ収集・加工・可視化 - 統計分析、機械学習等を用いた高度なデータ分析（経験に応じて） - 分析プロジェクトの計画、実行、管理 - 顧客とのコミュニケーション、分析結果の説明 副業も歓迎 ※稼働工数などは応相談 - 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定（月額または時間単価） - 獲得案件の内容に応じて都度相談 - 大手不動産企業の分析基盤構築補佐（メンバー稼働 0.1 - 0.2人月）：5 - 15万円 - サブスク事業者のKPIダッシュボード/データマートの運用保守（メンバー稼働 0.1 - 0.2人月）：5 - 15万円 - 経営ダッシュボードの構築支援（PowerBI等）（メンバー稼働 1人月）：70 - 80万円

▍業務内容 「Chatwork」を通じたビジネスチャットの成長に関わるさまざまなデータ関連業務をご担当いただきます。 プロダクトマネージャーと連携しながら、分析方針を策定し、SQLを用いてデータを基にした分析やインサイト、BIツールでのダッシュボードを提供して、分析課題を解決していただきます。 具体的には‥ ・プロダクト開発を推進するための分析、分析結果の可視化 ・データ分析結果をもとにしたプロダクト改善施策の提案、効果検証 ・各種モニタリングに必要なBIツール（Exploratory、Looker、Streamlit）でのダッシュボード作成 ・データエンジニアと連携・協力してのデータ利活用推進、データ基盤の構築 ※変更の範囲 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

機能実装や改修はもちろん、開発プロジェクト全体の改善にも携わっていただきます。 - 既存サービスの成長KPI（ユーザー獲得／オンボーディング／リテンション等）を分析し、改善施策を企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫して担当。 - Webアプリケーションの新規機能開発および改善、リファクタリング、AB／多変量テスト設計・実行。 - データ分析やBIツールを活用したログ分析・可視化・インサイト抽出。 - 開発チーム・プロダクトチーム・マーケティングチームと連携し、グロースエンジニアリング文化を社内に根付かせる。 ※グロースエンジニアとは分析・企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫で担当するエンジニアです。 - バックエンド - Ruby, Python, JavaScript, TypeScript,Ruby on Rails, Next.js - フロントエンド - JavaScript, Vue.js, React - 1サービスのみVue.jsを利用していますが、今後は基本的にReactを利用していく想定です - インフラ - AWS, Heroku - データベース - PostgreSQL - 構成管理 - Terraform - その他 - GitHub,Slack

データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。 - データ分析基盤（インフラ）の設計・構築、運用 - データ処理アプリケーションの開発（パイプライン構築、BI構築） - データ分析業務の効率化・自動化 - データガバナンス、マスターデータ管理などの推進 - データの集積と活用のための人材育成 - BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等) - ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等) - DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等) - 上記に伴う各種クラウドサービス（製品はSaaS、オンプレ問いません） - AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築 - 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築 - 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク) 在宅・出社のハイブリッド（在宅が多いです）出社に関するレギュレーションはなく、生産性、効率性を重視しております。 PJや組織状況によっては、出社多くなることもあります。

【ポテンシャル歓迎】 SQL/Python経験を活かし、モダンなクラウドデータ基盤構築へ。データエンジニアとして成長できる環境があります！ 【具体的な仕事内容】 インターネット広告運用に関わる大規模データの収集・蓄積・活用に向けた、データ基盤の構築と運用を担当いただきます。課題を技術で解決し、ビジネスインパクトを生むやりがいのあるポジションです。 ・広告運用におけるデータ処理基盤の設計・開発（ETL/ELTの構築など） ・AWS / Google Cloud（GCP）上でのインフラ構築、TerraformやCDKによるIaC対応 ・BigQuery、SnowflakeなどDWHを活用した分析基盤の構築 ・データ×Webアプリケーションの開発 ・チーム開発の生産性をあげるための、課題抽出・改善施策 ■開発環境 言語：SQL, Python, Scala クラウド：AWS, Google Cloud（GCP） 分析基盤：TreasureData, Snowflake, BigQuery DB：PostgreSQL, MySQL, DynamoDB IaC：Terraform, AWS CDK ワークフロー：Digdag モニタリング：Datadog 開発ツール：GitHub, Slack, Confluence, JIRA, Miro AIツール: GitHub Copilot, OpenAI API, Claude Code, Devin PCスペック：MacBook Pro16インチ32G （ディスプレイ、キーボード、マウス等業務に必要な物は貸与可能） ※プロジェクトに応じて使用技術は異なり、常に顧客の改題解決につながる最適な方法の検討とアップデートをしております。

データ領域を中心とした開発支援 ・マーケティングデータを使った大規模データ処理基盤の設計および開発 ・各企業が持つ課題解決に向けたシステム構築や外部ツールとの連携、及び分析業務の支援

【ポテンシャル歓迎】 SQL/Python経験を活かし、モダンなクラウドデータ基盤構築へ。データエンジニアとして成長できる環境があります！ 【具体的な仕事内容】 インターネット広告運用に関わる大規模データの収集・蓄積・活用に向けた、データ基盤の構築と運用を担当いただきます。課題を技術で解決し、ビジネスインパクトを生むやりがいのあるポジションです。 ・広告運用におけるデータ処理基盤の設計・開発（ETL/ELTの構築など） ・AWS / Google Cloud（GCP）上でのインフラ構築、TerraformやCDKによるIaC対応 ・BigQuery、SnowflakeなどDWHを活用した分析基盤の構築 ・データ×Webアプリケーションの開発 ・チーム開発の生産性をあげるための、課題抽出・改善施策 ■開発環境 言語：SQL, Python, Scala クラウド：AWS, Google Cloud（GCP） 分析基盤：TreasureData, Snowflake, BigQuery DB：PostgreSQL, MySQL, DynamoDB IaC：Terraform, AWS CDK ワークフロー：Digdag モニタリング：Datadog 開発ツール：GitHub, Slack, Confluence, JIRA, Miro AIツール: GitHub Copilot, OpenAI API, Claude Code, Devin PCスペック：MacBook Pro16インチ32G （ディスプレイ、キーボード、マウス等業務に必要な物は貸与可能） ※プロジェクトに応じて使用技術は異なり、常に顧客の改題解決につながる最適な方法の検討とアップデートをしております。

▍業務内容 新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、kubellが保持しているデータを全社的に利活用されるためのテクノロジーの開発を担当していただきます。 具体的には‥ ・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。 ・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。 ・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。 ※変更の範囲 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

【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。

データ分析の効率化に向け、データウェアハウスやマートの整備を推進します。あわせて、プロダクトの意思決定を支える分析・集計にも携わっていただきます。■ 具体的な仕事内容（雇入れ直後）・プロダクト戦略の意思決定支援を目的とした分析および提言 ・グロースを目的としたKPI設計・目標値の設定・可視化 ・施策の効果測定におけるデータ分析支援とレポート作成 ・Looker / BigQueryを用いたダッシュボード開発と保守運用 ・dbtを使ったデータマートの整備とSQLのリファクタリング ・社内ユーザーとの要件整理・仮説立案・定例レビューへの参加 ・社内のデータ活用文化を育む勉強会やTips共有活動の推進（変更の範囲）会社の定める業務■ ミッション『意思決定支援による持続的なグロースの実現』経営・事業・プロダクトのあらゆる領域で、データを通じた意思決定の質向上に貢献しています。そのために、データの可視化や分析を担うだけでなく、課題の本質を捉えた仮説立案、KPI設計、効果測定、組織のナレッジ化まで一気通貫で支援します。リーダーには、分析だけにとどまらず、チーム全体の価値創出をマネジメント視点でリードいただくことを期待しています。■ ポジションの魅力・事業やプロダクトの意思決定に近い位置で働ける・データ基盤での開発と改善ができる・「データを使う組織」を育てていける裁量・チームビルディングやマネジメントの経験が積める■ キャリアパス一例・データ領域の組織責任者・データエンジニア / アナリストとして専門性を有したシニアエンジニア・PdMやPMMなど他職種へのキャリアチェンジも柔軟に対応■ 技術スタックデータ基盤・DWH : BigQueryETL・データモデリング : dbt（data build tool）を用いたSQLベースのデータマート整備BI / 可視化ツール : Looker（LookML）、Google Sheets 連携などプログラミング言語 : SQLバージョン管理 : GitHubコミュニケーション : Slack、GitHub Issues

- VB.NET - Java

データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。 - データ分析基盤（インフラ）の設計・構築、運用 - データ処理アプリケーションの開発（パイプライン構築、BI構築） - データ分析業務の効率化・自動化 - データガバナンス、マスターデータ管理などの推進 - データの集積と活用のための人材育成 - BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等) - ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等) - DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等) - 上記に伴う各種クラウドサービス（製品はSaaS、オンプレ問いません） - AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築 - 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築 - 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク) 在宅・出社のハイブリッド（在宅が多いです）出社に関するレギュレーションはなく、生産性、効率性を重視しております。PJや組織状況によっては、出社多くなることもあります。

開発言語：Python/SQL DWH　 ：Snowflake ETL 　　：Airbyte, dbt, Garouparoo(Revese) BI ：Steep 基盤思想 ：モダンデータスタック アーキテクチャ　　：モジュラモノリス パブリッククラウド：AWS(メイン), GCP フロントエンド　　：TypeScript, Next.JS(App Router), Tailwind CSS, AWS Amplify バックエンド　 ：Go GraphQL　　　　　：PostGraphile, GraphQL Mesh コンテナ　　　　　：ECS on Fargate データベース　　　：Aurora Serverless v2(PostgreSQL) , DynamoDB 認証　　　　　　　：NextAuth ソースコード管理　：GitHub CI/CD　　　　　　 ：GitHub Actions ペアプロ　　　　　：GitHub Copilot / ChatGPT IaC　　　　　　　 ：CDK for Terraform コミュニケーション：Google Workspace / Slack デザイン　　　　　：Figma 情報共有　　　　　：Notion チケット管理　　　：Linear app テックブログ　　　：Zenn(Publication) 基本リモートワーク or 東京オフィス(秋葉原)

【ポジション概要】 マイベストが保有する独自の「検証データ」と、月間3,000万人以上が利用するサービスから得られる「ユーザー行動ログ」を安定的かつ効率的に活用するためのデータ基盤を設計・構築・運用するポジションです。データサイエンティストやアナリストと密に連携し、事業成長の土台となるデータの信頼性、拡張性、パフォーマンスを最大化する役割を担います。 【職務内容】 ・GCP/BigQuery等を活用した、データウェアハウス（DWH）およびデータマートの設計、構築、運用、パフォーマンスチューニング ・事業部やデータサイエンティストのニーズに応えるための、データパイプライン（ETL/ELT）の設計、開発、運用 ・機械学習モデルの安定的な運用を実現するための、MLOps基盤の設計・構築 ・データ品質を担保するための、データ監視システムの導入および運用 ・データカタログやETLジョブ管理ツールの導入・運用を通じた、データガバナンスの強化 ・データ利用者がセルフサービスでデータを活用できるような、ツールの開発および環境整備 【参考資料】 https://speakerdeck.com/jonnojun/ai-agent-context-graph-mybest https://note.com/njunn/m/mb2de23a25fbc