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データサイエンティスト/アナリスト×正社員
の転職・求人特集

更新日:2026/04/09

データサイエンティスト/アナリスト

データアナリストの仕事内容

データの解析と洞察を提供し、比較的に基本的な統計手法を用いてデータを分析し、トレンドやパターンを特定することが多いです。

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公開求人203件中 145-162件表示

【経験者】データサイエンティスト(ミドル~ハイレイヤー)/SOMPOグループ/健康経営優良法人202 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 月残業20時間以内
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 語学力を活かせる
想定年収 6001500万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
SOMPOグループが標榜するデータドリブン経営を実現するべく、データ活用に関わるプロジェクトが適切に進行していくよう
企画・提案から実際の分析までをお任せします。
当グループは、損保ジャパンの各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって 、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関する プロジェクトの組成から実施まで一気通貫に、データドリブンな意思決定を推進 しています。

【具体的な業務内容】
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品開発、企画
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの開発
SOMPOグループが標榜するデータドリブン経営を実現するべく、データ活用に関わるプロジェクトが適切に進行していくよう企画・提案から実際の分析までをお任せします。当グループは、損保ジャパンの各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫に、データドリブンな意思決定を推進しています。

【具体的な業務内容】
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品開発、企画
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの開発
・BIツールを用いた意思決定支援ツール開発
・データ関連人材の育成及びその支援

全社データ利活用推進担当 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • フレックス
想定年収 7901170万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
同社では2019年より全社DXプロジェクト「日本生命デジタル5カ年計画」をスタートし、その柱の一つとして「全社横断でのデータ利活用推進」を掲げました。
デジタル推進室が全社データ利活用推進機能を担い、各ビジネス部門と協力のもと、これまでで累計70件を超える分析案件を推進してきました。
今後更なるDXの推進に向け、データ利活用を強化していく方向です。
このたび体制強化のため、データ利活用案件を中核で牽引いただく「データ利活用推進担当」を募集いたします。
新たなお客様体験価値創造に向け、保険サービス、ヘルスケア、お客様満足度向上等幅広い分野のデータ利活用案件に中核で従事いただくことを期待いたします。
■職務詳細
・各ビジネス部門と協業によるデータ分析プロジェクトの企画およびプロジェクトマネジメント
・データ分析(機械学習、統計解析等) ・データマネジメント ・データ分析システムの企画開発 等
同社では2019年より全社DXプロジェクト「日本生命デジタル5カ年計画」をスタートし、その柱の一つとして「全社横断でのデータ利活用推進」を掲げました。
デジタル推進室が全社データ利活用推進機能を担い、各ビジネス部門と協力のもと、これまでで累計70件を超える分析案件を推進してきました。
今後更なるDXの推進に向け、データ利活用を強化していく方向です。
このたび体制強化のため、データ利活用案件を中核で牽引いただく「データ利活用推進担当」を募集いたします。
新たなお客様体験価値創造に向け、保険サービス、ヘルスケア、お客様満足度向上等幅広い分野のデータ利活用案件に中核で従事いただくことを期待いたします。

■職務詳細

戦略データアナリスト・事業可視化担当 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • フレックス
  • リモート勤務応相談
  • 上場企業
想定年収 500800万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
経営層直下のCOO室にて、全社戦略の立案や振り返りに必要なデータ活用を推進いただきます。

■具体的な業務内容■
〇マーケットリサーチの設計と実行
-事業戦略上の課題解決に必要な外部データの種類、取得方法(定量・定性)の設計、整理
-外部リサーチ会社やパネルを活用した市場調査の実務推進(Q&A設計、結果集計、分析)
-競合分析、業界トレンド、消費者動向に関する継続的な情報収集とレポーティング
経営層直下のCOO室にて、全社戦略の立案や振り返りに必要なデータ活用を推進いただきます。

■具体的な業務内容■

〇マーケットリサーチの設計と実行

-事業戦略上の課題解決に必要な外部データの種類、取得方法(定量・定性)の設計、整理
-外部リサーチ会社やパネルを活用した市場調査の実務推進(Q&A設計、結果集計、分析)

生成AI活用プラットフォーム 開発エンジニア【AI戦略プロジェクトグループ 基盤整備部】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 上場企業
想定年収 5001000万円
勤務地
  • 神奈川県
業務内容
生成AI活用プラットフォーム要素技術の検討、実装、アップデート
●具体的には
・各プロジェクトの開発メンバーとして参画し、開発を通じて共通基盤として必要な要素技術を調査選定する。
・共通基盤にライブラリとして登録される各技術(RAG, エージェント等)について世の中の技術動向を調査追従し、随時アップデートを行う
・各部門から挙がる生成AIの活用アイデアについてPoCを作成し、実現可能性を調査する
・海外含む主要展示会や学会に参加し、スタートアップや研究機関と直接会話して情報収集を行いAI戦が企画する報告会等で全社展開する

●業務の魅力
生成AI活用プラットフォーム要素技術の検討、実装、アップデート

●具体的には
・各プロジェクトの開発メンバーとして参画し、開発を通じて共通基盤として必要な要素技術を調査選定する。
・共通基盤にライブラリとして登録される各技術(RAG, エージェント等)について世の中の技術動向を調査追従し、随時アップデートを行う
・各部門から挙がる生成AIの活用アイデアについてPoCを作成し、実現可能性を調査する
・海外含む主要展示会や学会に参加し、スタートアップや研究機関と直接会話して情報収集を行いAI戦が企画する報告会等で全社展開する

データアナリスト 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • リモート勤務応相談
  • 上場企業
  • 副業応相談
想定年収 400700万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
◆同社のデータアナリストとして、以下の業務をご担当いただきます。
【業務詳細】・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行
【魅力点*】 あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。
身に付けたスキルに応じて複数の業界・プロジェクトを経験できるため、間違いなくステップアップできる環境です。
【扱うデータ】売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心
※案件により異なります。
【教育制度】今までのあなたのご経験や今後のキャリアプランをもとに、研修内容をカスタマイズさせていただきますが、まずはSQL基礎やGooglアナリティクス、BIツールなどを中心とした研修を実施。
◆同社のデータアナリストとして、以下の業務をご担当いただきます。

【業務詳細】
・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行

【魅力点*】
あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。

【金融】金融機関向けのデータ利活用基盤/データ分析、組織・人材育成支援の事業推進 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • フレックス
  • 社宅・住宅補助
  • 上場企業
  • 語学力を活かせる
想定年収 7001050万円
勤務地
業務内容
〇地域金融機関のビジネスモデル変革(データドリブン経営/課題解決型サービス、非金融含むフィービジネス拡大、地域活性化等)実現を
サポートすべく、以下3つの領域で取り組みを行う
1)データドリブン型ビジネスへの変革に向けたデータ利活用基盤(データレイクハウス、分析基盤等)提案、顧客(業務部門等)との活用ユースケース策定
2)データ利活用基盤の新規機能・サービス企画(外部データ活用、API連携、AI分析メニュー等)
3)AIを活用した金融機関向けデータ分析支援、組織・人材育成支援コンサティング
【アピールポイント(職務の魅力)】
・システム導入の提案ではなく、ビジネス変革を目指した提案/コンサルティングを実施するため、自身の役職を超えて経営層やユーザー部のキーパーソンとのリレーション開拓、構築が可能となります。
・最新のテクノロジ(クラウド、snowflake、DataRobotなど)を適用し、システム提案を行うため、先端技術の習得につながります。
〇地域金融機関のビジネスモデル変革(データドリブン経営/課題解決型サービス、非金融含むフィービジネス拡大、地域活性化等)実現をサポートすべく、以下3つの領域で取り組みを行う
1)データドリブン型ビジネスへの変革に向けたデータ利活用基盤(データレイクハウス、分析基盤等)提案、顧客(業務部門等)との活用ユースケース策定
2)データ利活用基盤の新規機能・サービス企画(外部データ活用、API連携、AI分析メニュー等)
3)AIを活用した金融機関向けデータ分析支援、組織・人材育成支援コンサルティング

【アピールポイント(職務の魅力)】
・システム導入の提案ではなく、ビジネス変革を目指した提案/コンサルティングを実施するため、自身の役職を超えて経営層やユーザー部のキーパーソンとのリレーション開拓、構築が可能となります。
・最新のテクノロジ(クラウド、snowflake、DataRobotなど)を適用し、システム提案を行うため、先端技術の習得につながります。

データエンジニア(シニア)/東京/FPTソフトウェアジャパン 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 学歴不問
想定年収 7001200万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。

*①データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築* Databricks、Snowflake、およびAWS/Azure/GCPの各種サービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築

*② 大規模データ移行プロジェクトのリード*
オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップ

*③技術選定とPoC(概念実証)の実施* プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証
プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。

*①データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築*
Databricks、Snowflake、およびAWS/Azure/GCPの各種サービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築

*② 大規模データ移行プロジェクトのリード*
オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップ

データ分析担当 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • フレックス
  • 語学力を活かせる
想定年収 550900万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【業務内容】
企業価値に係る財務・非財務の大規模データ分析~企業価値向上に向けたアドバイス・支援業務に携わっていただくポジションです。
※特にデータ分析・管理周りを中心にご対応いただく予定です
【職務内容】
(1) Pythonを用いたデータ分析業務:
シニアメンバーの指導の下、上記大規模パネルデータとPwCが開発した企業価値評価モデルを用いて、パラメータ推計(Python使用)、分析結果のサマリー出力(図表等)、クライアント向けの討議資料・デリバリー資料作成サポートを行っていただきます。
また、必要に応じて クライアントへの分析結果の説明を行っていただきます。
(2) データベース管理業務:
【業務内容】
企業価値に係る財務・非財務の大規模データ分析~企業価値向上に向けたアドバイス・支援業務に携わっていただくポジションです。
※特にデータ分析・管理周りを中心にご対応いただく予定です

【職務内容】
(1) Pythonを用いたデータ分析業務:
シニアメンバーの指導の下、上記大規模パネルデータとPwCが開発した企業価値評価モデルを用いて、パラメータ推計(Python使用)、分析結果のサマリー出力(図表等)、クライアント向けの討議資料・デリバリー資料作成サポートを行っていただきます。
また、必要に応じてクライアントへの分析結果の説明を行っていただきます。

機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_senior 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 学歴不問
想定年収 10001500万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。

・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。
ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。
・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)

顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。

類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。

・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)

機械学習エンジニア【DX Solution事業本部】_junior 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 学歴不問
想定年収 8001200万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。
ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。

【具体的なタスク例】
・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。
関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。
DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。
ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。

【具体的なタスク例】

・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。
関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。

データサイエンティスト 社名非公開

  • 正社員採用
  • 職種・業界未経験OK
  • 20代におすすめ
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
想定年収 300500万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【データアナリストとは】
企業は購買データやホームページへのアクセスデータなど、膨大なデータを保有しています。でも、持っているだけでは活用できません。
そこで各データを売上向上などの施策につながるように、集計・分析が必要となります。
この分野を受け持つスペシャリストが「データアナリスト」で、ビッグデータやDX時代の到来とともにニーズが急速に高まっている専門職です。

<業務内容の一例>
◆クライアント先におけるデータ分析業務
◆分析用データの整備、データベースの構築
【データアナリストとは】
企業は購買データやホームページへのアクセスデータなど、膨大なデータを保有しています。でも、持っているだけでは活用できません。
そこで各データを売上向上などの施策につながるように、集計・分析が必要となります。
この分野を受け持つスペシャリストが「データアナリスト」で、ビッグデータやDX時代の到来とともにニーズが急速に高まっている専門職です。

<業務内容の一例>
◆クライアント先におけるデータ分析業務
◆分析用データの整備、データベースの構築

データサイエンティスト(ビジネス職) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 20代におすすめ
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 上場企業
想定年収 8001500万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【業務内容】1. セールスやアカウントリーダと共に新規案件の提案
2. 顧客とのコミュニケーションから課題を整理し、分析、事業改善に貢献
3. 分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成
【業務内容】
1. セールスやアカウントリーダと共に新規案件の提案
2. 顧客とのコミュニケーションから課題を整理し、分析、事業改善に貢献
3. 分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成

データサイエンティスト(テック職) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 上場企業
想定年収 8001500万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【業務内容】1. 分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成
2. AIソリューションのテックリードとして、アーキテクチャの設計および開発・運用のドライブ
【業務内容】
1. 分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成
2. AIソリューションのテックリードとして、アーキテクチャの設計および開発・運用のドライブ

データアナリスト【AIエージェント時代の次世代アナリストへ/週2日リモート可】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 転勤なし
  • フレックス
  • スタートアップ
想定年収 7001200万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
■ 業務内容 本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
AIエージェントの普及により、集計や可視化は自動化されつつあります。
その一方でクライアントからは、データを「見る」だけでなく、意思決定に使える形で論点や判断基準まで整理したいというニーズが高まっています。
その結果、アナリストに求められるスキルも変化しつつあります。
同社では、データ基盤整備から分析・活用まで一気通貫で支援できる強みを活かし、AIを前提とした意思決定プロセスづくりにも取り組んでいます。
この変化の中で、事業課題の理解から示唆づくりまで経験を積み、次世代アナリストとして成長したい方を募集します。
・事業KPI(LTV・稼働率・獲得率など)の把握と課題整理・SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
・ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計・PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
■ 業務内容
本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
AIエージェントの普及により、集計や可視化は自動化されつつあります。
その一方でクライアントからは、データを「見る」だけでなく、意思決定に使える形で論点や判断基準まで整理したいというニーズが高まっています。
その結果、アナリストに求められるスキルも変化しつつあります。
同社では、データ基盤整備から分析・活用まで一気通貫で支援できる強みを活かし、AIを前提とした意思決定プロセスづくりにも取り組んでいます。
この変化の中で、事業課題の理解から示唆づくりまで経験を積み、次世代アナリストとして成長したい方を募集します。

総合職(【コンサル未経験歓迎/新宿】総合経費適正化コンサル/データ分析・レポーティング・資料作成) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 業界未経験OK
  • 産休・育休あり
  • 転勤なし
想定年収 400900万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【仕事の内容】
データ分析、レポーティング、資料作成等をメインミッションとした業務。

当社は、上場企業・優良中堅企業を中心としたクライアントに対して総合的なコストコンサルを行っております。
クライアントへのコスト削減支援は、利益増加、競争力強化、資源の最適配分、リスク軽減、企業価値向上、従業員のモチベーション向上、持続可能性の向上等、多くの価値をもたらします。
これにより、企業の全体的なパフォーマンスが向上し、長期的な成功を支える重要な要素となります。
コスト削減ニーズを持つ企業が増えていること、これまでの実績が評価され、受注案件が増加。クライアントや提携銀行からの見込顧客紹介が多数。
【仕事の内容】
データ分析、レポーティング、資料作成等をメインミッションとした業務。

当社は、上場企業・優良中堅企業を中心としたクライアントに対して総合的なコストコンサルを行っております。
クライアントへのコスト削減支援は、利益増加、競争力強化、資源の最適配分、リスク軽減、企業価値向上、従業員のモチベーション向上、持続可能性の向上等、多くの価値をもたらします。
これにより、企業の全体的なパフォーマンスが向上し、長期的な成功を支える重要な要素となります。
コスト削減ニーズを持つ企業が増えていること、これまでの実績が評価され、受注案件が増加。クライアントや提携銀行からの見込顧客紹介が多数。

【AIクリエイティブ 極予測TD】機械学習エンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 産休・育休あり
  • 上場企業
想定年収 5001500万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。

- クリエイティブがもたらす広告効果の探求
- より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求
- 質の高いクリエイティブの自動生成の探求
- 多種多様なデータの戦略的な活用と実践
検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。

- クリエイティブがもたらす広告効果の探求
- より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求
- 質の高いクリエイティブの自動生成の探求
- 多種多様なデータの戦略的な活用と実践

SE モバイルキャリア向けデータエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 社宅・住宅補助
想定年収 626800万円
勤務地
  • 大阪府
業務内容
某モバイルキャリア様のマーケティング戦略支援や代理店施策立案のための、社内KPIやデータ加工・可視化を実施。
誰でも簡単にデータ活用ができる環境を提供し、お客様のデータドリブン経営、データの民主化に向けた取組みを支援している。

・マーケティング戦略、施策立案のためのデータ活用・可視化業務の支援
・多種多様なデータを活用するための加工・可視化環境の開発
・業務を改善・変革するため集めたデータの利活用(見える化、仮説検証等)

■具体的な業務内容:
某モバイルキャリア様のマーケティング戦略支援や代理店施策立案のための、社内KPIやデータ加工・可視化を実施。
誰でも簡単にデータ活用ができる環境を提供し、お客様のデータドリブン経営、データの民主化に向けた取組みを支援している。

・マーケティング戦略、施策立案のためのデータ活用・可視化業務の支援
・多種多様なデータを活用するための加工・可視化環境の開発
・業務を改善・変革するため集めたデータの利活用(見える化、仮説検証等)

■具体的な業務内容:

アナリティクスエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 月残業20時間以内
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 社宅・住宅補助
  • 上場企業
  • スタートアップ
想定年収 5601125万円
勤務地
  • 東京都
  • 愛知県
業務内容
■現状の課題/今後取り組みたいこと
freeeのデータ活用は主にデータ分析が主軸でした。
しかし、生成AIの台頭などによりデータを資源とした活用のニーズはより多様化し、複雑化しています。
また、マルチプロダクト戦略もあり、複数のプロダクトを通じた顧客との接点。
プロダクトをまたがったデータの活用ニーズも発生してきております。

そのような状況の中で、現行のデータ基盤はこれらのニーズを叶えきれていませんでした。
そこで、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュアーキテクチャが適切と考え、現在プラットフォームの立ち上げを行っています。
■現状の課題/今後取り組みたいこと
freeeのデータ活用は主にデータ分析が主軸でした。
しかし、生成AIの台頭などによりデータを資源とした活用のニーズはより多様化し、複雑化しています。
また、マルチプロダクト戦略もあり、複数のプロダクトを通じた顧客との接点。
プロダクトをまたがったデータの活用ニーズも発生してきております。

そのような状況の中で、現行のデータ基盤はこれらのニーズを叶えきれていませんでした。
そこで、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュアーキテクチャが適切と考え、現在プラットフォームの立ち上げを行っています。

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