女性歓迎！データ戦略担当/編成｜東京都/データサイエンティスト/アナリスト/Webマーケティング（広告代理店・コンサルティング・制作）の求人・転職情報

お問い合わせ番号：581332　最終確認日：2025年08月14日

データ戦略担当/編成

社名非公開

お問い合わせ番号：581332　最終確認日：2025年08月14日

勤務条件
求人情報
応募の流れ

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月
給与	[想定年収] 504 ～ 1004 万円
勤務地	[勤務地1] 東京都 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地 [受動喫煙対策]屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
勤務時間	[勤務時間] 10:00 ～ 19:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 46時間/月
休日・休暇	年間休日 120日年末年始夏季慶弔産休育児 ■夏期休暇（3日間）■年末年始休暇（12月29日～1月3日）■年次有給休暇（初年度10日間）■慶弔休暇■産前産後休暇 ■育児休暇■リフレッシュ休暇（勤続2年間で5日間）　など
手当・福利厚生	■通勤手当■家賃補助制度■従業員持株会■慶弔見舞金制度■社内親睦会費補助制度■各種活性化制度 ※新規事業創出プロジェクト ■キャリアチャレンジ制度■macalonパッケージ■部活動支援制度　など
保険	健康厚生年金雇用労災

求人情報

業務内容	ABEMAの編成部門において、事業上重要な指標に関する予測を行い、会社の指標を改善する仕事です。具体的には、経営管理部門等からヒアリングを行い、会計の実態（売上・視聴者層・異常検知・償却・計上倒等）を把握し、データサイエンス等の数理シミュレーションを行なって改善案を提示する、といった一連の仕事をチームで協力しながら遂行していただきます。チーム編成：データサイエンティストのみで構成されています。必要に応じて、他チーム(事業・開発・経営陣)との連携が必要になります。 ABEMAの編成部門において、事業上重要な指標に関する予測を行い、会社の指標を改善する仕事です。具体的には、経営管理部門等からヒアリングを行い、会計の実態（売上・視聴者層・異常検知・償却・計上倒等）を把握し、データサイエンス等の数理シミュレーションを行なって改善案を提示する、といった一連の仕事をチームで協力しながら遂行していただきます。チーム編成：データサイエンティストのみで構成されています。必要に応じて、他チーム(事業・開発・経営陣)との連携が必要になります。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	- 興味のあるデータサイエンス領域（業務外可）を手を動かしてキャッチアップしたご経験（※下記のような内容を自主学習でキャッチアップした経験をお持ちの方） - データ分析 - 統計学の基礎知識 - 機械学習の基礎知識（入門書を読みながら実装したことがあるなど） - SQL経験 - Python、R等の経験 - 論文を読める - GCP/AWS等のクラウド環境での開発経験 - 事業数字を追うことに抵抗の無いかた - 事業改善提案に意欲的なかた	- 興味のあるデータサイエンス領域（業務外可）を手を動かしてキャッチアップしたご経験（※下記のような内容を自主学習でキャッチアップした経験をお持ちの方） - データ分析 - 統計学の基礎知識 - 機械学習の基礎知識（入門書を読みながら実装したことがあるなど） - SQL経験 - Python、R等の経験 - 論文を読める - GCP/AWS等のクラウド環境での開発経験 - 事業数字を追うことに抵抗の無いかた - 事業改善提案に意欲的なかた
学歴	不問

業務内容

ABEMAの編成部門において、事業上重要な指標に関する予測を行い、会社の指標を改善する仕事です。
具体的には、経営管理部門等からヒアリングを行い、会計の実態（売上・視聴者層・異常検知・償却・計上倒等）を把握し、データサイエンス等の数理シミュレーションを行なって改善案を提示する、といった一連の仕事をチームで協力しながら遂行していただきます。
チーム編成：データサイエンティストのみで構成されています。必要に応じて、他チーム(事業・開発・経営陣)との連携が必要になります。

ABEMAの編成部門において、事業上重要な指標に関する予測を行い、会社の指標を改善する仕事です。
具体的には、経営管理部門等からヒアリングを行い、会計の実態（売上・視聴者層・異常検知・償却・計上倒等）を把握し、データサイエンス等の数理シミュレーションを行なって改善案を提示する、といった一連の仕事をチームで協力しながら遂行していただきます。
チーム編成：
データサイエンティストのみで構成されています。
必要に応じて、他チーム(事業・開発・経営陣)との連携が必要になります。

変更の範囲：有
会社の定める業務

必要な経験

- 興味のあるデータサイエンス領域（業務外可）を手を動かしてキャッチアップしたご経験
（※下記のような内容を自主学習でキャッチアップした経験をお持ちの方）
- データ分析
- 統計学の基礎知識
- 機械学習の基礎知識（入門書を読みながら実装したことがあるなど）
- SQL経験
- Python、R等の経験
- 論文を読める
- GCP/AWS等のクラウド環境での開発経験
- 事業数字を追うことに抵抗の無いかた
- 事業改善提案に意欲的なかた

学歴

不問