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3件中 1件~3件
株式会社ブレインパッド
【首都圏週1出社/BIエンジニア】マーケティングテクノロジスト/マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援 のリモートワーク求人
募集背景
事業拡大に向けた増員
業務内容
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
■主な業務内容
・データ基盤やCDP(TreasureData)などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI(Tableau、PowerBI、Looker等)ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行(ターゲットリストの作成、MAツール(Salesforce Marketing Cloud)の設定)
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト(Ligla)の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、(希望するお客さまに対しては)内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
働く魅力
■業務価値の実感
・マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
■人間関係の拡大
・マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
■キャリア面での優位性
・エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。
・まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
【業務の変更の範囲】
無
事業拡大に向けた増員
業務内容
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
■主な業務内容
・データ基盤やCDP(TreasureData)などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI(Tableau、PowerBI、Looker等)ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行(ターゲットリストの作成、MAツール(Salesforce Marketing Cloud)の設定)
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト(Ligla)の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、(希望するお客さまに対しては)内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
働く魅力
■業務価値の実感
・マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
■人間関係の拡大
・マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
■キャリア面での優位性
・エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。
・まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
【業務の変更の範囲】
無
想定年収 | 700 〜 1,100 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
・コアタイム 11:00〜16:00
・標準労働時間:8時間/日
・フレキシブルタイム:8:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
設立年数 | 22年 | 従業員数 | 577人 |
AMBL株式会社
【正社員/東京/メンバー】エンジニア100名以上が在籍の技術集団でのデータアナリスト募集! のリモートワーク求人
<業務詳細>
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
※実務内容は以下に記載あり
実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります
未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。
<入社後の流れ>
ご入社
↓
1日目|人事オリエンテーション・配属先上長とのウェルカムランチ
↓
2日目|データサイエンス事業部配属オリエンテーション・研修キックオフ
↓
3日目|座学研修 (約1-2ヵ月)
↓
PJ・業務アサイン
<研修内容>
約1-2ヵ月の研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。
● Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
● Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
● Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
● 統計研修
- 基本的な統計知識の理解
● データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析
※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります
<実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載>
・データの加工/集計/抽出
・データ分析設計/実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計/構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用/整備
・データパイプラインの設計/構築
・データPF・DWH・DMの設計/構築
など
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
<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用いて施策結果の説明性を向上
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
<本ポジションの魅力>
● 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。
募集背景
企業拡大に伴う、増員募集のため。
2018年4月にデータアナリストの社内育成PJTを立ち上げ、現在では約150名の担当者が在籍しています。
立ち上げ当初に計画していた想定以上の成長スピードを更に加速するため、経験者の採用をさせていただく運びとなりました。
専門的なスキル・ビジネス知見を武器に、プロジェクトをリードしていきたい方や、業界でのデータ活用を極めたい方にマッチするポジションです。
誰もが知っている大規模サービスのビッグデータを、上流工程から手掛けられるため、やりがいも大きいです。
配属部署
イノベーション本部 データサイエンス事業部
概要
Shift the Direction
~改善から革新へ~
AMBLは4つの成長領域(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)からお客さまのDX推進を支援しております。
各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、様々なニーズにお答えするケーパビリティを持っています。
また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。
本部署は、ビジネスの課題に基づいてデータ分析プロジェクトを計画し、実行にうつします。
・顧客のニーズや課題のヒアリング
・要件整理/分析設計
・データの収集・加工・分析
・分析結果の報告・提案、可視化 など
この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
【業務の変更の範囲】
無
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
※実務内容は以下に記載あり
実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります
未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。
<入社後の流れ>
ご入社
↓
1日目|人事オリエンテーション・配属先上長とのウェルカムランチ
↓
2日目|データサイエンス事業部配属オリエンテーション・研修キックオフ
↓
3日目|座学研修 (約1-2ヵ月)
↓
PJ・業務アサイン
<研修内容>
約1-2ヵ月の研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。
● Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
● Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
● Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
● 統計研修
- 基本的な統計知識の理解
● データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析
※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります
<実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載>
・データの加工/集計/抽出
・データ分析設計/実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計/構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用/整備
・データパイプラインの設計/構築
・データPF・DWH・DMの設計/構築
など
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
<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用いて施策結果の説明性を向上
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
<本ポジションの魅力>
● 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。
募集背景
企業拡大に伴う、増員募集のため。
2018年4月にデータアナリストの社内育成PJTを立ち上げ、現在では約150名の担当者が在籍しています。
立ち上げ当初に計画していた想定以上の成長スピードを更に加速するため、経験者の採用をさせていただく運びとなりました。
専門的なスキル・ビジネス知見を武器に、プロジェクトをリードしていきたい方や、業界でのデータ活用を極めたい方にマッチするポジションです。
誰もが知っている大規模サービスのビッグデータを、上流工程から手掛けられるため、やりがいも大きいです。
配属部署
イノベーション本部 データサイエンス事業部
概要
Shift the Direction
~改善から革新へ~
AMBLは4つの成長領域(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)からお客さまのDX推進を支援しております。
各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、様々なニーズにお答えするケーパビリティを持っています。
また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。
本部署は、ビジネスの課題に基づいてデータ分析プロジェクトを計画し、実行にうつします。
・顧客のニーズや課題のヒアリング
・要件整理/分析設計
・データの収集・加工・分析
・分析結果の報告・提案、可視化 など
この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
【業務の変更の範囲】
無
想定年収 | 400 〜 550 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:なし
標準労働時間:8h(うち1h休憩)/月160h程度※例)①9:00-18:00②10:00-19:00
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
企業概要 |
【★事業/サービス内容】
AMBL株式会社は、AI活用を中心に、クラウドネイティブ、UXデザイン、マーケティングの4つの事業領域でデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援しています。AIを活用した課題解決や人材育成、クラウドネイティブなシステム開発、ユーザー体験の最適化、そしてブランド戦略とクリエイティブに特化したマーケティングを提供し、企業のDX推進を総合的にサポートしています 【★社風/文化】 AMBL株式会社は、社員の自主性とチャレンジ精神を尊重する社風が特徴です。若手社員にも積極的に挑戦の機会を与え、OJT制度やチーム内のサポート体制が整っています。また、社員同士のコミュニケーションを大切にし、フレンドリーで協力的な環境が醸成されています 【★働き方/リモートワーク】 AMBL株式会社では、フレックス制度やリモートワークを積極的に導入しており、柔軟な働き方が可能です。リモートワークに適したセキュリティ環境やコミュニケーションツールの提供により、社員が効率的に働ける環境を整えています。また、有給の1時間単位での取得や育児の時短勤務など、ライフステージに応じた働き方をサポートしています |
||
設立年数 | 25年 | 従業員数 | 544人 |
オイシックス・ラ・大地株式会社
【正社員/フルリモート/BIエンジニア】「売上高1000億超」のフードテック企業でのシニアアナリティクスエンジニア(BIエンジニア)募集! のリモートワーク求人
■Job Summary
オイシックス・ラ・大地では食の社会課題のデータを用いて解決するために、誰もが分析したいデータを容易に見つける事ができ、それをクイックに分析してビジネス意思決定に活用できるデータ分析基盤作りを推進しています。アナリティクスエンジニアはそのようなデータ分析基盤を実現するために、データエンジニア、データアナリストと共同して、DWH、BI、メタデータの整備を推進していただきます。
■ポジションの魅力
<最新技術を使った分析基盤の構築・運用に関われる>
現在構築中の新データ分析基盤はSnowflake, dbt, Lookerなど新しい技術を用いており、今後も徐々にreverse ETL, data observabilityのツールなどの導入も行っていきます。データ分析基盤の構築・運用を主導いただきながら、それらの新しい技術の導入にも関わっていただきます。
<新しい組織の立ち上げに関われる>
DXプロジェクトの結果をビジネスに定着させ、より一層改善するために全社的なデータ活用組織の立ち上げを行っています。その組織の立ち上げを共に行い、今後より増えていくデータ活用と組織拡大を共に進めて行くメンバーを募集しています。
<新しい組織の立ち上げに関われる>
DXプロジェクトの結果をビジネスに定着させ、より一層改善するために全社的なデータ活用組織の立ち上げを行っています。その組織の立ち上げを共に行い、今後より増えていくデータ活用と組織拡大を共に進めて行くメンバーを募集しています。
<仕事のアウトプットに集中し技術力を伸ばせる環境>
副業可で、他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、エンジニアとしてのスキルを伸ばすことが可能です。社内でも勉強会やKaggleコンペなども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。またコアタイム無しの裁量労働制で、求められるアウトプットを出すことに集中して仕事いただけます。
<データ活用による会社の変革の中心となる>
「ビジネスモデルとテクノロジーの力で地球にも人にもよい食を提供する」を成長戦略として掲げていることからもわかる様に、オイシックス・ラ・大地においてデータ利活用は、喫緊の経営課題です。アナリティクスエンジニアはDWH、BI、メタデータの整備を通して、誰もが簡単にデータを活用できる環境づくりを整備し成長戦略実現の中心的役割を担っていただきます。
■Key Job Responsibilities
データ分析者・ビジネス担当者が分析したいデータを容易に見つける事ができ、かつそのデータを品質が高くビジネス側が使い易い形で整備しておく事です。つまり、社員誰もが簡単にデータを活用できる環境づくりを推進していただきます。しかし、単に言われた通りにコーディングする役割ではなく、データアナリストと共に積極的に業務担当者と会話しながら、どの様なデータが必要とされているかを主体的に考え提案・設計・実装いただく様な役割となります。
より具体的には、以下になります。
・DWH(主にマート層)、BI、メトリクスレイヤー、メタデータの整備
・データエンジニアと協働したELTタスクの実装
・データアナリストと協働した分析設計、及びマート・Explore・ダッシュボードの整備
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務(他社への出向を含む)
オイシックス・ラ・大地では食の社会課題のデータを用いて解決するために、誰もが分析したいデータを容易に見つける事ができ、それをクイックに分析してビジネス意思決定に活用できるデータ分析基盤作りを推進しています。アナリティクスエンジニアはそのようなデータ分析基盤を実現するために、データエンジニア、データアナリストと共同して、DWH、BI、メタデータの整備を推進していただきます。
■ポジションの魅力
<最新技術を使った分析基盤の構築・運用に関われる>
現在構築中の新データ分析基盤はSnowflake, dbt, Lookerなど新しい技術を用いており、今後も徐々にreverse ETL, data observabilityのツールなどの導入も行っていきます。データ分析基盤の構築・運用を主導いただきながら、それらの新しい技術の導入にも関わっていただきます。
<新しい組織の立ち上げに関われる>
DXプロジェクトの結果をビジネスに定着させ、より一層改善するために全社的なデータ活用組織の立ち上げを行っています。その組織の立ち上げを共に行い、今後より増えていくデータ活用と組織拡大を共に進めて行くメンバーを募集しています。
<新しい組織の立ち上げに関われる>
DXプロジェクトの結果をビジネスに定着させ、より一層改善するために全社的なデータ活用組織の立ち上げを行っています。その組織の立ち上げを共に行い、今後より増えていくデータ活用と組織拡大を共に進めて行くメンバーを募集しています。
<仕事のアウトプットに集中し技術力を伸ばせる環境>
副業可で、他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、エンジニアとしてのスキルを伸ばすことが可能です。社内でも勉強会やKaggleコンペなども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。またコアタイム無しの裁量労働制で、求められるアウトプットを出すことに集中して仕事いただけます。
<データ活用による会社の変革の中心となる>
「ビジネスモデルとテクノロジーの力で地球にも人にもよい食を提供する」を成長戦略として掲げていることからもわかる様に、オイシックス・ラ・大地においてデータ利活用は、喫緊の経営課題です。アナリティクスエンジニアはDWH、BI、メタデータの整備を通して、誰もが簡単にデータを活用できる環境づくりを整備し成長戦略実現の中心的役割を担っていただきます。
■Key Job Responsibilities
データ分析者・ビジネス担当者が分析したいデータを容易に見つける事ができ、かつそのデータを品質が高くビジネス側が使い易い形で整備しておく事です。つまり、社員誰もが簡単にデータを活用できる環境づくりを推進していただきます。しかし、単に言われた通りにコーディングする役割ではなく、データアナリストと共に積極的に業務担当者と会話しながら、どの様なデータが必要とされているかを主体的に考え提案・設計・実装いただく様な役割となります。
より具体的には、以下になります。
・DWH(主にマート層)、BI、メトリクスレイヤー、メタデータの整備
・データエンジニアと協働したELTタスクの実装
・データアナリストと協働した分析設計、及びマート・Explore・ダッシュボードの整備
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務(他社への出向を含む)
想定年収 | 700 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 | |||
企業概要 |
オイシックス・ラ・大地株式会社は、新しい食のインフラへ挑戦している企業です。
『これからの食卓、これから畑』の未来をつくり続けるとしておりまして、世界初の生鮮品を扱う食品ECサイト「Oisix.com」を立ち上げ、オイシックスを創業しております。 |
||
設立年数 | 26年 | 従業員数 | 2,093人 |
3件中 1件~3件
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- Elixir
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- Flutter
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