AMBL株式会社

お問い合わせ番号：647673　最終確認日：2026年04月30日

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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] 400 ～ 600 万円 [月給] 27.5 ～ 40.8万円 [給与形態] 固定給制(月給制)
勤務地	[勤務地1] 東京都港区赤坂9-7-1 ミッドタウン・タワー32階（本社） [変更の範囲] 有会社の定める勤務地 [受動喫煙対策]敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所有)
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）フレックス有休憩時間：60分 [平均残業時間] 20時間/月 [みなし残業] 確認中 [フレックスタイム] 有
休日・休暇	[年間休日] 125日 [年次有給休暇] 10日土曜日日曜日祝日年末年始夏季慶弔特別産休育児 ◆ 記念日休暇　◆ 介護休暇制度　◆ 産前産後休暇・育児休暇（取得実績あり）◆時間年休制度(1h単位で有給取得可能) ◆サマー休暇3日(6月～10月)◆子の看護休暇 ◆ 記念日休暇　◆ 介護休暇制度　◆ 産前産後休暇・育児休暇（取得実績あり）◆時間年休制度(1h単位で有給取得可能) ◆サマー休暇3日(6月～10月)◆子の看護休暇
手当・福利厚生	定期健康診断通勤手当残業手当
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年2回
保険	健康厚生年金雇用労災

求人情報

業務内容	【データ活用のプロフェッショナルとしてお客様の課題を解決しませんか？】【お仕事内容】・お客様の課題に対し、データ活用を通して解決へと導きます。・プロジェクトの最初から最後まで、全ての工程に携わることができます。【実務内容（代表的なもの）】・データの加工、集計、抽出・データ分析の計画と実施・機械学習モデルの作成・ダッシュボードの計画と構築・施策の実行と効果の分析・生成AIを活用したデータ整備・データパイプラインの計画と構築・データプラットフォーム、データウェアハウス、データマートの計画と構築【プロジェクト事例】・オンラインサービスにおけるユーザー獲得やアクティブユーザー増加、解約防止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店様向けダッシュボードの運用と構築・大手銀行様向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカー様のサイト分析・会員データを利用したプロモーションシナリオの検討と効果検証・在庫の需要予測・生成AIのためのデータ整備【入社後の流れ】・ご入社後、初日は人事によるオリエンテーションがございます。・2日目にはデータサイエンス事業部へ配属となり、座学研修が始まります。（約2週間から最大2ヶ月間）・研修後、プロジェクトや業務への参加となります。【未経験の方もご安心ください】・実務経験が少ない方には、入社後に最大2ヶ月間の座学研修をご用意しております。・研修期間は、これまでのご経験に合わせて調整いたします。・経験が浅い状態からスタートし、現在活躍している先輩社員も多くおります。・これまでのご経験を活かしながら、新たなキャリアを築いていけるよう、会社全体でサポートさせていただきます。【データ活用のプロフェッショナルとしてお客様の課題を解決しませんか？】【お仕事内容】・お客様の課題に対し、データ活用を通して解決へと導きます。・プロジェクトの最初から最後まで、全ての工程に携わることができます。【実務内容（代表的なもの）】・データの加工、集計、抽出・データ分析の計画と実施・機械学習モデルの作成・ダッシュボードの計画と構築・施策の実行と効果の分析・生成AIを活用したデータ整備・データパイプラインの計画と構築・データプラットフォーム、データウェアハウス、データマートの計画と構築【プロジェクト事例】・オンラインサービスにおけるユーザー獲得やアクティブユーザー増加、解約防止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店様向けダッシュボードの運用と構築・大手銀行様向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカー様のサイト分析・会員データを利用したプロモーションシナリオの検討と効果検証・在庫の需要予測・生成AIのためのデータ整備【入社後の流れ】・ご入社後、初日は人事によるオリエンテーションがございます。・2日目にはデータサイエンス事業部へ配属となり、座学研修が始まります。（約2週間から最大2ヶ月間）・研修後、プロジェクトや業務への参加となります。【未経験の方もご安心ください】・実務経験が少ない方には、入社後に最大2ヶ月間の座学研修をご用意しております。・研修期間は、これまでのご経験に合わせて調整いたします。・経験が浅い状態からスタートし、現在活躍している先輩社員も多くおります。・これまでのご経験を活かしながら、新たなキャリアを築いていけるよう、会社全体でサポートさせていただきます。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	▼必須スキル・IT業界での就業経験（2年以上）	▼必須スキル・IT業界での就業経験（2年以上）
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	＜詳細PJT 一部＞ ■例１スマホアプリ利用促進施策の分析業務　施策立案をサポートする示唆出し１．基礎分析（データを可視化） RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化　　使用ツール：BigQuery、Looker Studio ２．予測モデルロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測使用ツール：Python（scikit-learnなど）３．レコメンドアルゴリズム協調フィルタリング、バンディット等使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど） ■例２ ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与１．カスタマーデータ統合 Google Analytics：Web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Orange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築２．BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る３．CRM施策最適化データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ■例３数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業） →トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 ▼この仕事の魅力・小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。・大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。 ■例１スマホアプリ利用促進施策の分析業務施策立案をサポートする示唆出し１．基礎分析（データを可視化） RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化使用ツール：BigQuery、Looker Studio ２．予測モデルロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測使用ツール：Python（scikit-learnなど）３．レコメンドアルゴリズム協調フィルタリング、バンディット等使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど） ■例２ ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、 CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与１．カスタマーデータ統合 Google Analytics：Web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Orange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築２．BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、 Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る３．CRM施策最適化データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ■例３数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業） →トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 ▼この仕事の魅力・小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、 BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。・大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。

企業情報

企業名	AMBL株式会社
企業HP	https://www.ambl.co.jp/
本社所在地	〒1410032 東京都品川区大崎一丁目2番2号アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階
事業内容	◆DX支援事業＜事業領域＞・AI（人工知能）・クラウドネイティブ（システム開発）・UXデザイン・マーケティング	◆DX支援事業＜事業領域＞・AI（人工知能）・クラウドネイティブ（システム開発）・UXデザイン・マーケティング
設立年月日	2001年 3月 9日
代表者	依田　朗
資本金	7992万円
従業員数	692名（平均年齢：35歳）