データサイエンティストの社内SE 転職・求人【社内SE転職ナビ】

当社のメインサービス『まんが王国』のデータ分析に関する業務をお任せいたします。 サービス利用者の行動データの収集から始まり、その分析から導き出される仮説の立案と検証により、まんが王国ユーザーの行動を明らかにし、具体的な施策へと落とし込んでいき、効果検証を行いデータドリブンなサービス運営ができるようなサポートをしていただきます。 ■具体的には： ・まんが王国が蓄積しているビッグデータの分析業務 　Bigquery上で蓄積したGoogleAnalyticsのサイトアクセスデータや、会員の売上データなどを保持しておりSQL文を使った分析 ・OnetoOneCRMを見据えた会員セグメンテーションのサポート ・分析から導き出される仮説立案と施策提案とその検証 ・データ分析結果の可視化をBIツールにて実装 ・各種キャンペーンやプロモーション等の効果検証

新プロダクトのデータサイエンティストとして、事業立ち上げに必要な各種データからわかるインサイトの抽出のために必要な分析や基盤づくりを担って戴きます。 0→1のフェーズの構想段階から事業に携わることが可能です。 まずはデータサイエンスによる分析から入り、そこからサービス化に向かう想定でおります。 少数精鋭のため幅広い業務を担当して頂きます。事業開発メンバーとデータサイエンティストが密に議論しながら、新サービスの設計を進めている状況なので、事業に近い部分でデータサイエンスのスキルを活かすことが可能なポジションとなります。 【 募集背景 】 現在、カケハシでは薬歴/服薬指導指導業務を支援するサービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。 今回の募集はサプライチェーン領域の新規事業創出のためのデータサイエンティストです。 ＜サプライチェ－ン事業とは＞ 薬局における在庫管理・発注業務や流通といった業務はコンビニなど他業界と比較すると、勘と経験に多くの部分を依存しており、テクノロジーによる最適化の介在余地を多く残しています。カケハシでは、まずAIを活用した自動発注サービス、その先には薬の二次流通への介入などを通じて、業界の変革を目指します。 【 具体的な業務 】 新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。 ・データ分析のためのETL ・顧客理解のためのEDA ・事業利益分析 ・データの可視化 ・サービスに影響する因子を推定可能な指標の生成 ・データに基づく需要予測の課題特定 ・予測精度改善につながる特徴量抽出 ◇利用技術 ・Python ・Jupyter notebook ・Redash ・dDatabricks ・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等） ◇下記のような統計、データサイエンス、機械学習の基本的知識な理解があると望ましいです。 統計的検定 ベイズ推定 時系列予測 ARIMA 状態空間モデル Prophet LightGBMのような教師あり学習モデル K-Means, OPTICSのようなクラスタリングモデル

・データ分析関連業務の企画、プロジェクトマネジメント ・BIツールによるデータの見える化（レポーティング・KPIダッシュボード作成） ・SQLを用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備 ・分析に基づく事業課題の発見及び解決策の提案 ・エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、社内へのナレッジシェア 【職務詳細】 月間1,298万PVを超える薬局・ドラッグストア検索予約サイトや180万ダウンロードを突破した電子お薬手帳等各プロダクトを横断的に担当するデータアナリストを募集。KPIツリー設計やログ設計、ユーザーの行動ログなどのデータ集計、分析に向けた仮説立てからデータ検証等の分析業務と、得られた分析結果から企画立案までを担当していただきます。 さまざまな手法でビジネス課題の発見・データ戦略設計・定量定性両面での仮説検証を行い、サービスの課題解決を推進していただきます。

◆現在「シェアリングデリバリー」で急拡大中！ 国内最大の宅配注文サイト『出前館』を運営する株式会社出前館の Data Engineer の業務です。 【具体的には】 出前館の分析環境の運用・改善業務 - GCP/BigQuery運用 - MWAA運用 - Pythonを用いたETL開発・運用 - Tableau dashboard 管理 ご入社された方の得意分野を重視した業務をご担当いただきます。 当社における分析環境運用業務は、ETL 安定稼働担保・BigQuery環境の維持管理・セキュリティ対応など、出前館Data Engineeringの屋台骨を支える重要な役割を担っています。 また、Data Analystや事業側担当者と緊密に連携しData model定義を行うなどData Scientistとしても活動します。 そのためには定番の技術知識や経験だけでなく、最新の技術も取り込み活用していく必要があります。 もちろん、運用や改善業務を通じて出前館の事業についても深くご理解いただきます。 使用するテクノロジー・ツール Linux (CentOS/Amazon Linux) Python GCP AWS Oracle MySQL AWS MSK Elasticsearch Github Newrelic

当社が運営する、ライブ配信サービス「SHOWROOM」に関わるデータアナリストとして、以下の業務を行っていただきます。 ■業務詳細 ・分析基盤の構築・運用 ・分析用中間テーブル、ダッシュボードなどの設計、構築、運用 ・AIプロダクトをSHOWROOMプロダクトへの導入支援 ・サービスのエンジニアと連携しデータソースのデータ基盤への取り込み ・データ分析業務 ・事業課題を解決に導くためのデータ抽出・分析、そこから施策提案までを含む支援 ・A/Bテストをはじめとするサービス改善のための仮説検証の分析支援 ・BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード作成 開発環境 ・Google Cloud Platform 　- BigQuery 　- Cloud Storage ・AWS - EC2 - S3 - ECS - lambda - Kinesis ・BI 　- Redash ・ワークフローエンジン 　- digdag ・ プログラミング言語 　- SQL 　- シェルスクリプト 　- Python 　- Perl 　- Golang

自社サービスの分析を中心としたデータ分析の対応を､各部署と調整して対応するポジションとなります。具体的には下記内容となります。 ・自社サービス：離脱原因や施策に繋がるインサイトを明らかにするためのWeb解析や､商品やイベントの価値を定量化し改善に繋げる施策提案 ・マーケティング部門：CRMの最適化（メールのパーソナライズ、アンケート分析、広告の最適化など） ・MD：需要予測、予算進捗のサポートデータ、商材の組み合わせにより予測データなどの抽出、予測分析、提案 ・経営企画：管理会計部門の実態把握や社内プロジェクトの数値分析、要因探索などを目的としたデータマイニング ・施策の効果測定（ABテスト設計や､モニタリング設計/構築など) ・顧客分析、商品分析など、実態把握や要因探索などを目的としたデータマイニング ・各種分析結果を用いて事業の戦略立案に寄与するようなインサイトの抽出 ・社内のデータ活用文化醸成のための活動(勉強会の設計/実施や分析結果共有など) ・その他：自社サービスのレコメンドロジック開発、クレジットカードの不正検知（ルールベース、機械学習併用）など ◆現体制 データサイエンティスト　2名（内1名リーダー）/データアナリスト1名　 総会員数500万人、のべ9000ブランド以上のクライアントとお取引させていただいており、GLADD、GILT2つのサイトで日本のフラッシュセール市場シェア90％を保持しています。また、自社で蓄積した直近5年間のアクセスデータは70億件以上であり、ファッションECのビッグデータを活用し、自社のビジネス、周辺マーケット、経営部門の分析まで事業運営にかかわる分野を網羅的に分析していただくため多角的な視点が備わります。 ◆使用技術/ツール ・データ分析/可視化: Python/R/SQL/Tableau ・データ基盤/ETL: Redshift(AWSメイン)/troccoなど ・その他: KARTE/SalesforceMarketingCloudなど ◆主に得られる経験及びスキル ・データ戦略室としてチームを組んでおり､データサイエンティストと協同しながら下記をはじめとしたスキル/経験を得る事ができる -需要予測の高度なモデリング -レコメンド開発(Matrix Factorizationやバンディットアルゴリズムのようなアルゴリズム開発手法) -自然言語処理(GensimやBERTなど学習済みモデルを用いたトピックモデルなどの分析) -画像処理(Resnetなど学習済みモデルを用いた画像分類) -ベイズや確率分布を用いた高度な統計モデリング -因果推論を用いた分析や効果検証 ・CEO直下で、自社ビジネスの運営方針を左右する分析にスピード感、裁量をもって業務に携わることができる ・MD(商品企画チーム)/MK(マーケティングチーム)の分析を中心にEコマース運営全体の分析に携われる （その他経営企画、経理、ロジスティクスなど関わる部署及び分析内容は多岐に渡ります）

データマーケティング事業では、デジタルマーケティングの高度化に必要なステップを「戦略構築」「開発」「運用」に分け、それぞれのステージにあったマーケティングサービスを提供しています。データマーケティング事業のデータ分析コンサルタントとして、クライアントのマーケティング施策の企画立案から施策実施、効果検証まで、様々なマーケティング課題に対しデータ分析を通じて最適な解決策をご提案いただきます。 クライアントへの価値提供に意欲の高い方をお迎えしたいと考えております。 ・クライアント先におけるデータ分析業務 ・分析データの整備 ・データの基本的な集計/可視化 ・BIツール活用支援サポート 当初段階は、新規案件獲得に向けたサポート（提案書作成や顧客ヒアリング等）から携わっていただく予定です。その後、案件状況に応じて顧客データの分析や施策検討等業務アサインを決定します。 中長期的には、戦略立案やメニュー設計、データ基盤のシステム検討・設計、メンバーの指導・育成など、リーダーとしてご活躍いただくことを想定しています。将来的には自社プロダクトなども視野に、仕組みづくりから携わっていただきます。 ＜業務環境＞ ・クラウド環境：GCP、AWS ・データ基盤：Firebase、BigQuery、EMR、RedShift ・BIツール：Tableau、Dαta Portal、Looker ■ポジションの魅力 【事業面】 ・住友商事グループのアセットを活用した事業会社としての側面と、クライアントの戦略支援を行うコンサル会社としての側面の両面を持っていることが特徴です。その両者のシナジーを活かしながら幅広い裁量権をもって業務を担当することが可能です。 ・多種多様な業種・クライアントの案件に携わることができます。 ・ベンチャー企業としての機動性を持ちながらグループのネットワーク・データを最大限活用できる点は、当社独自の強みとなっています。 【働く仲間/環境】 ・エンジニア・アナリストチームは、リーダー1名の下、10名程のメンバーで構成される少数精鋭の組織です。元々は、コンサルティング、SIer、メーカー等で活躍していたプロフェッショナルメンバーが多く在籍しています。 ・プロジェクトにはスペシャリティを有したマーケターやコンサルタントのメンバーと共に、チームで対応していくため、社内での定期的な勉強会を通して、マーケティングビジネスにおける上流工程のスキル習得も可能です。書籍購入や外部セミナー参加費用の補助もおこなっています。 ・リモートワーク・スーパーフレックス制・私服勤務を全社で採用しているため、働き方の自由度が高く、自身の仕事に集中して取り組むことができる環境です。残業月平均20~30時間程度です。

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ◎使用ツール 言語：Python（Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：GCP、AWS ◎当ポジションの魅力 ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 ・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。 ◎キャリアパス ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ・データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ・データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ・データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 ▼組織について ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 (2022年10月時点人員内訳) データサイエンティスト：4人／データアナリスト・データアーキテクト：8人／データエンジニア：4人 ▼参照記事 「働きがいのある会社ランキング」受賞 https://melev.leverages.jp/entry/2022/02/16/132048 データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/095433 データ戦略室ブログ https://analytics.leverages.jp/ マーケティング部採用ページ https://recruit.leverages.jp/recruit/marketer/

当社が運営する、ライブ配信サービス「SHOWROOM」に関わるデータエンジニアとして、以下の業務を行っていただきます。 ■業務詳細 ・分析基盤の構築・運用 ・分析用中間テーブル、ダッシュボードなどの設計、構築、運用 ・AIプロダクトをSHOWROOMプロダクトへの導入支援 ・サービスのエンジニアと連携しデータソースのデータ基盤への取り込み ・データ分析業務 ・事業課題を解決に導くためのデータ抽出・分析、そこから施策提案までを含む支援 ・A/Bテストをはじめとするサービス改善のための仮説検証の分析支援 ・BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード作成 開発環境 ・Google Cloud Platform 　- BigQuery 　- Cloud Storage ・AWS - EC2 - S3 - ECS - lambda - Kinesis ・BI 　- Redash ・ワークフローエンジン 　- digdag ・ プログラミング言語 　- SQL 　- シェルスクリプト 　- Python 　- Perl 　- Golang