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大手プライム案件【データアナリスト】Python、SQL、クラウド/スキルによりマネジメント業務をお任せ/テレワーク・フレックス勤務・副業可能/裁量のある一貫した業務をお任せ!

AMBL株式会社

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
給与: 年収 500〜800万円

仕事内容

<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。 様々な課題をデータで解決いたします ・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 など <データの種類> 大手通信キャリアのビックデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ WEB広告のデータ など <PJT例> ・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Mydaiz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 GA360:web行動データ Adjust:アプリ行動データ EC Otange: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 <開発環境> ・言語:SQL、Python、R ・データPF:BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他 ・BI:Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio ・その他ツール:Google Analytics、SAS、SPSS <職種の魅力> ・多種多様なビックデータの取り扱いができるため、技術の幅をより広げることができる ・直受け案件のため、より上流の工程で働けたり、幅広い業務に携わることができる ・充実した資格取得奨励手当制度により、技術者としての市場価値を高められる <入社直後にお任せ予定の業務> 面接や面談にてヒアリングした上で、一人ひとりにあったプロジェクトにアサインいたします。 求人票にPJT例を記載しておりますので、ぜひご確認くださいませ。 <業務を通して得られるスキル> ◎データアナリストとして専門的なスキル・知識を極めたい方や、  プレイングマネージャーへのステップアップを目指す方にもマッチするポジションです。  当社が手掛ける案件には誰もが知っている大規模サービスのデータ基盤構築を  要件定義から手掛けられることも多くありますので、やりがいが非常にある業務です。 ◎様々な業界でのデータを扱えるため、技術者としての市場価値を高められ、  クライアントの業種を問わず、様々な業態のプロジェクトに関与することで  様々な業界知識と適応力を高めることができるため、プロフェッショナルなスキルが身につきます。 ◎社内勉強会参加や主催することも歓迎されており  知識の共有やコミュニティの形成をサポートする環境です。  エンジニア同士の技術も高めあえます。 ◎「DX」「データ活用」「AI」領域のプロフェッショナルと協働し、  最新の技術やトレンド情報を収集する機会が豊富です。 ◎今後のステップアップとしてプロジェクトリーダー、マネージャーを目指すことも可能ですし、  さらにスキルを磨きたい方にはデータ活用コンサルタントへステップアップも可能です。 <組織構成> 1ユニット:4~7名(マネージャー、リーダー含む) <働き方> リモート勤務:週1,2回出社OK(メンバーコミュニケーションも含めた出社)※案件により異なる 年間休日:125日程度 副業:可能(申請許可必須)

募集要項

雇用形態

正社員

仕事内容

<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。 様々な課題をデータで解決いたします ・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 など <データの種類> 大手通信キャリアのビックデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ WEB広告のデータ など <PJT例> ・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Mydaiz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 GA360:web行動データ Adjust:アプリ行動データ EC Otange: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 <開発環境> ・言語:SQL、Python、R ・データPF:BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他 ・BI:Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio ・その他ツール:Google Analytics、SAS、SPSS <職種の魅力> ・多種多様なビックデータの取り扱いができるため、技術の幅をより広げることができる ・直受け案件のため、より上流の工程で働けたり、幅広い業務に携わることができる ・充実した資格取得奨励手当制度により、技術者としての市場価値を高められる <入社直後にお任せ予定の業務> 面接や面談にてヒアリングした上で、一人ひとりにあったプロジェクトにアサインいたします。 求人票にPJT例を記載しておりますので、ぜひご確認くださいませ。 <業務を通して得られるスキル> ◎データアナリストとして専門的なスキル・知識を極めたい方や、  プレイングマネージャーへのステップアップを目指す方にもマッチするポジションです。  当社が手掛ける案件には誰もが知っている大規模サービスのデータ基盤構築を  要件定義から手掛けられることも多くありますので、やりがいが非常にある業務です。 ◎様々な業界でのデータを扱えるため、技術者としての市場価値を高められ、  クライアントの業種を問わず、様々な業態のプロジェクトに関与することで  様々な業界知識と適応力を高めることができるため、プロフェッショナルなスキルが身につきます。 ◎社内勉強会参加や主催することも歓迎されており  知識の共有やコミュニティの形成をサポートする環境です。  エンジニア同士の技術も高めあえます。 ◎「DX」「データ活用」「AI」領域のプロフェッショナルと協働し、  最新の技術やトレンド情報を収集する機会が豊富です。 ◎今後のステップアップとしてプロジェクトリーダー、マネージャーを目指すことも可能ですし、  さらにスキルを磨きたい方にはデータ活用コンサルタントへステップアップも可能です。 <組織構成> 1ユニット:4~7名(マネージャー、リーダー含む) <働き方> リモート勤務:週1,2回出社OK(メンバーコミュニケーションも含めた出社)※案件により異なる 年間休日:125日程度 副業:可能(申請許可必須)

応募資格

▼必須スキル ・SQL・Pythonを用いたデータ分析経験 (2年以上) ・データ加工・抽出・集計経験 ・BIツールを用いた業務経験 (Tableau・Looker Studio・PowerBI など) ・統計学の知識 ▼歓迎スキル ・デジタルプロモーションに関する知識 ・特定の業界におけるビジネス知識(ビジネスモデルなど) ・機械学習などの知識/構築経験 ・生成系AIの知識/構築経験 ・DWH/DM設計、構築経験 ・Snowflake、BigQuery、Redshift等を使ったDBからのデータ抽出経験 ・GoogleCloudPlatform (GCP) / Amazon Web Services (AWS) / Microsoft Azure に関する実務経験 ・各種サービスなどのデータ分析経験 ・クライアントとの折衝及びプレゼン経験 ・マネジメントまたはそれに付随する後輩指導経験(PM、PL、メンターなど) ▼求める人物像 ・課題解決力がある方 ・コミュニケーションを活発に取れる方 ・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 ・主体的に行動ができる方

給与

年収 500〜800万円

勤務地

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

年間休日数

125日

勤務時間・休日

勤務時間

9:30:00〜18:30:00

休日

土日祝休み

福利厚生

交通費支給、健康診断、持株会制度、社会保険完備、資格取得制度、資格手当

会社情報

会社名

AMBL株式会社

ホームページ

https://www.ambl.co.jp/

設立

2001年

従業員数

501 ~ 1000名

資本金

79,920,000円

平均年齢

33歳

応募