【正社員/ハイブリッド/データアナリスト】未経験OK!モダン環境♪顧客伴走型支援!戦略コンサル企業のIT事業部門でスキルアップ★
おすすめポイント
★副業可!
★AIを中心にクラウドネイティブ、UXデザイン、マーケティングという事業領域を持ち、総合的なDX支援の経験が可能です!
業務内容
仕事内容
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します。
▼業務内容
<業務内容>
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、入社後最大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
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
↓
2日目|データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月)
↓
PJ・業務アサイン
<研修内容>
座学研修後、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。
<勤務形態>
入社直後~研修期間:テレワーク / 出社 週3出社予定
PJ配属後:例)フレックス / 週1,2出社 など (プロジェクトにより異なります)
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
募集要項
| 募集職種 | |||
|---|---|---|---|
| リモートワーク補足 | リモートワーク頻度:週3日程度 | 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務時間・勤務形態 |
【勤務時間】 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 【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 【裁量労働制の採用】 無 【休憩時間】 60分 |
想定年収 | 400万円 〜 600万円 |
| 語学力・国籍 |
|
||
| 開発環境 | ▼業務環境 <PC> 入社直後:Windows PC PJ配属後:プロジェクトにより異なる <使用言語・ツールなど> ・言語:SQL, Python, R ほか ・OS:Windows, Mac OS, Linux ほか ・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure ・DB・DP例:BigQuery, Redshift, Snowflake, Databricks, TreasureData ほか ・BIツール例:Tableau, Looker Studio, PowerBI, Domo ほか ・ETLツール例:Amazon Glue, Dataflow, Azure Data Factory, Informatica, DataSpider, dbt ほか ・MLツール例:Amazon SageMaker, Vertex AI, Azure ML, DataRobot ほか ・その他ツール例:Google Analytics (GA4), Adobe Analytics, SAS, SPSS, MATLAB, Streamlit, Looker, GitHub, Docker, Tableau Server, Google App Script (GAS) ほか |
||
| 求めるスキル | ■必須スキル・経験 ▼必須スキル ・IT業界での就業経験(2年以上) ▼以下いずれか必須(1年以上) ・システム開発(Python、Java、React) ・データ抽出 or 分析経験 ・データ構築経験 ■歓迎スキル・経験 ・SQLを用いたデータ業務経験 ・デジタルマーケティング領域における分析・ウェブ解析経験 (GoogleAnalytics, Adobe Analytics ほか) ・データ分析のためのデータ準備やマート設計の経験 ・定量データを用いたデータ分析・レポーティング経験 ・BigQuery・Amazon Redshift などを用いたビッグデータハンドリング業務のご経験 ・Power BI や Tableau におけるダッシュボード構築経験 ・DWH・データ基盤構築・データマートの設計・開発経験 ・GoogleCloudPlatform (GCP) / Amazon Web Services (AWS) / Microsoft Azure いずれかのクラウドサービス・各種DP (データプラットフォーム) に関する導入・開発・実務経験 ・DB (データベース)・ネットワーク・権限管理に関する技術知識・開発経験 ・特定の業界におけるビジネス知識 (ビジネスモデル理解など) ■求める人物像 ・主体的に行動ができる方 ・素直で、つねにプラスの発想ができる方 ・最新の技術 (特にデータ利活用に関連する新たな技術) や知識の習得に貪欲な方 ・自ら課題設定し主体的にPDCAを回してきた経験 ・コミュニケーションを活発に取れる方 ・SQLを使用したデータ抽出などを経験し、データ分析業務へシフトしたい方 ・デジタルマーケティング領域の経験からデータアナリストを目指したい方 ・開発エンジニア経験を生かし、データサイエンティストへキャリアチェンジしたい方 ・将来はデータサイエンティストを目指したい方 |
||
| 就業場所 |
【雇入れ直後の就業場所】
自宅/本社/クライアント先 【就業場所の変更の範囲】 会社の定める場所 |
契約/試用期間 |
【契約期間】
期間の定めなし 【契約更新】 無 【契約更新の上限】 無 【試用期間】 有 3ヶ月 |
| 給与 |
【基本給】 月額240,000円~ ※ 固定残業代は除く 【賃金形態】 月給制 【固定残業代】 10時間/月 19,766円~ ※ 10時間を超える時間外労働、休日労働、深夜労働について割増賃金を追加で支払う 【昇給制度】 給与改定/年2回 【賞与】 賞与/6・12月 |
休日・休暇 | 年間休日125日、完全週休2日制(土日祝)、有給休暇(入社日付与 初年度最大14日)、夏季休暇(有給付与に変更)、記念日休暇(有給付与に変更)、年末年始休暇(12/29~1/3)、時間年休制度(1時間単位で有給取得が可能)、産休育休取得実績(復職率100%)、子の看護休暇、介護休暇、慶弔休暇 |
| 待遇・福利厚生 |
【待遇・福利厚生】 ■在宅勤務制度 ■フレックス制 ■入社時有給休暇付与(初年度最大14日付与※入社月による) ■テレワーク手当(一律4,000円支給) ■副業制度(規定あり) ■資格取得奨励金制度(11,000円~141,000円/1資格につき) ■結婚祝金制度(30,000円+休暇5日付与) ■企業型確定拠出年金制度(選択制) ■交通費支給(実費精算支給) ■社員紹介制度(100,000円~500,000円) ■社会保険完備(労働・健康・雇用・厚生年金) ■通信手当(規定あり) ■慶弔見舞金制度 ■産休・育休制度(100%復帰) ■敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり) 【交通費手当(出社の際)】 交通費支給(月5万円まで) 【PC貸与有無】 【リモートワーク手当】 有り 【受動喫煙防止措置の有無】 有 【受動喫煙防止措置】 敷地内喫煙可能場所あり 【受動喫煙防止措置の特記事項】 無 |
||
| 加入保険 | 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 | 選考プロセス | ▼エントリー まずはお気軽にご応募下さい。 ↓ ▼面接(2回想定) 1次:オンライン実施 最終:本社対面 ↓ ▼内定・採用 応募から採用内定まで、最短2週間を予定しております。 |
企業情報
| 企業名 | AMBL株式会社 | ||
|---|---|---|---|
| 本社所在地 | 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 | ||
| 会社設立年月日 | 2001/03/09 | ||
| 従業員数 | 544人 | ||
| 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 |
||
| 企業HP | https://www.ambl.co.jp/ | ||
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