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データサイエンティスト

株式会社分析屋

  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • GCP
  • Azure
  • SQL
  • MySQL
  • コンサルティング
  • PostgreSQL
  • BigQuery

当社は2034年に売上100億円という目標に向けて、組織強化を進めています。その中で、単に結果を求めるだけでなく、メンバーが成長しやすい環境づくりや、現場と組織の調和を図れるリーダーポジションが重要になっています。 今回募集するプレイングマネージャーには、現場での貢献とメンバーのフォローを通じて、チーム全体の力を引き出していただきたいと考えています。責任を一人で背負うポジションではなく、メンバーや組織と共に成長し、次のステージを目指す役割です。 配属部署 ACR部 ~視える化し、意思決定を支援する~ 各種サービスにおいて、課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。民間のお客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っております。 仕事内容 エンジニア領域 ・目的のヒアリング&抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。 将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義~分析実施~提案」の一連の業務をお任せします。 変更の範囲:会社が指定した業務 <マーケティング領域例> ・デジタルマーケティング ・地方自治体向け支援・調査・分析 ・リサーチ ・POSデータ分析 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど マネジメント領域 現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。 数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。 具体的な業務は以下のとおりです。 1. メンバーのサポート・育成  *日常業務におけるアドバイスやフォロー  *個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援 2. 現場業務の遂行  *データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供  *チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行 3.チームマネジメント  *1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援  *チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築 ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・クライアントの声を生で聞くことができる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な  業界のデータに触れることができる ・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ~~~マーケティング領域案件事例~~~ ①外資系自動車メーカーでのCRM業務  全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援  顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当  CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現 ②自治体サービス支援:市立病院での改善施策具体化支援  前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案  具体的なサービス改善のアクションプランの提供 ③飲食業における顧客分析  マーケティング戦略立案に対する支援  ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析  知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施 ≪ スキルアップの流れ ≫ Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめま

  • Salary ⁨¥⁩⁨4,500,000⁩ - ⁨6,000,000⁩
  • Company employee count Under 10

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データアナリスト

株式会社分析屋

  • マーケティング
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • GCP
  • Azure
  • SQL
  • MySQL
  • コンサルティング
  • PostgreSQL

分析屋は、SHIFTグループの一員として「データで人と企業を幸せにする」を掲げ、様々な業界でデータ利活用の支援を行っています。 今回、将来の中核を担う ポテンシャル採用の限定2枠 を募集します。 経験や学歴よりも、「データを使って課題を解きたい」という意欲を重視。 営業・企画・マーケティング・事務職など、これまでの経験を活かしながら分析スキルをゼロから身につけ、 ビジネス課題をデータで解決するアナリスト へ成長できる環境です。 クライアント企業のデータを分析し、経営や業務課題の可視化・改善提案を行います。 入社後は研修とOJTを通して、データの扱い方から課題設定・分析設計まで一連の流れを学びます。 ・ データの抽出・加工・集計(SQL、Excel、Googleスプレッドシートなど) ・ BIツール(Tableau、Looker Studio等)によるダッシュボード作成 ・ 売上やKPIなどのデータ分析・課題発見 ・ 分析結果を基にした改善提案・レポート作成 ・ エンジニアやクライアントとの連携、要件整理 案件事例 1.マーケティング課題のヒアリングとデータ設計 クライアント(自動車メーカー、飲食業、自治体など)のビジネス課題やマーケティングニーズをヒアリングし、それに基づいたデータ設計を行います。顧客のターゲティングやパーソナライズ戦略を支援するため、適切なデータを収集し、次の段階で分析と可視化を進めます。 (例)自動車メーカー向けのCRM業務では、過去の顧客データを基にしたターゲティングを行い、マーケティング施策の効果を高めます。 2.マーケティング施策のためのデータ抽出・加工 必要なデータをSQLやPythonで抽出・加工し、分析に適した形式に整えます。クライアントの販売データや顧客データを基に、キャンペーンやプロモーションの改善策を導き出す準備をします。 (例)飲食業プロジェクトでは、ID-POSデータや商圏データを基に顧客行動を分析し、キャンペーンの見直しに役立てます。 3.データの可視化・分析 抽出・加工したデータを、可視化ツール(Tableau、Google Analytics、PowerBI)を使って視覚的に表現し、クライアントが課題やインサイトを容易に理解できるようにします。統計分析を中心に、データをもとにしたマーケティング施策の効果測定や、顧客の行動パターンの分析を行います。 (例)Tableauを活用し、顧客の購買行動をグラフやチャートでわかりやすく表現し、意思決定をサポートします。 4.データに基づくマーケティング提案のサポート 可視化したデータや分析結果をレポートにまとめ、クライアントが意思決定を行うための材料として提供します。クライアントがデータに基づいて意思決定できるように最適な施策や改善案を提案します。 (例)自治体向けプロジェクトでは、患者満足度や職員満足度の可視化結果を基に、サービス改善策を提案します。 将来的なキャリアパス 初めはデータの処理・集計・分析などの業務を担当していただきます。経験を積んだ後は、プロジェクト全体をリードし、クライアントに対する「分析企画・設計・要件定義~実施~提案」までの一連の流れをお任せします。 具体的な先輩社員のキャリア例はページ下部の「中途入社者の前職・入社後のキャリアの例」をご覧ください。 マーケティング領域の事例 1.外資系自動車メーカーでのCRM業務 全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援 顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当 CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現 2.自治体サービス支援:市立病院での改善施策具体化支援 前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案 具体的なサービス改善のアクションプランの提供 3.飲食業における顧客分析 マーケティング戦略立案に対する支援 ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析 知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R この仕事の魅力は ・ 限定2名の特別育成枠として、個別フォローと成長プランを用意 ・ データを軸に、ビジネスの課題解決に携われる ・ ビジネス理解・論理的思

  • Salary ⁨¥⁩⁨3,000,000⁩ - ⁨4,500,000⁩
  • Company employee count Under 10

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プロジェクトマネージャー

SENSY株式会社

  • マーケティング
  • データサイエンス
  • サプライチェーンマネジメント
  • ビッグデータ
  • AI技術
  • 在庫管理
  • 顧客関係管理
  • 需要予測
  • 顧客分析
  • 業務アプリケーション

■■当社ビジネス■■ 私たちは「地球上からあらゆるロスをなくす」というミッションを掲げ、必要なモノや情報が、必要なタイミングで、必要とするヒトのもとへ届く世界を作ることを目指しています。そのために、あらゆる産業における、ロスやミスマッチを解消するビジネスを展開しています。 “すべては顧客理解から始まる。” 当社ビジネスの根幹にあるのは、ヒトの「感性」を学習する独自のAI技術(特許出願済)です。 どのような刺激によって、ヒトは心を動かされ、行動が変わっていくのか? 私たちはそのようなヒトの感情のメカニズムを「感性」と呼び、AI技術とビッグデータを駆使して、「感性」を科学する研究を日々重ねています。 現在は主に、小売・流通企業や消費財メーカーなどを対象に、需要予測やマーケティングなどのサービスを展開していますが、今後幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業を拡大してまいります。 ■■当社の強み■■ 当社はSENSY⼈⼯知能研究所(SAILS)という研究組織を有しており、慶應義塾大学や千葉大学、東京工業大学などとも連携し、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術の基礎研究・応用研究を行っております。 また当社は、15兆円を超えるビッグデータ(レシートデータ)を集積しており、日々拡大しています。 明日売れる商品を予測するのに、「どういうタイミングで来店し、どういう商品を買いたいか」という消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測やマーケティングに活用するAI技術を作り上げています。 ビジネス面では、国内トップクラスの大手メーカーや大手小売、総合商社をクライアントに持ち、日々業界の構造的な課題解決に向けて事業を推進しています。 ■■業務内容■■ 主に以下の業務をお任せします。  ・ 当社AI技術を活用しての、クライアント企業の課題解決・プロジェクトの推進(プロジェクトマネジメント) 【現在推進中のプロジェクト(一例)】  ・ 大手スーパーマーケットにおける、需要予測・収益最適化プロジェクト  ・ 大手スーパーマーケットにおける、品揃え・棚割最適化プロジェクト  ・ 大手総合小売業における、顧客分析・競合店対策立案プロジェクト  ・ 大手ホームセンターにおける、AI自動発注システム構築プロジェクト、など  ・ 当社AI技術を活用した業務アプリケーションの開発・導入支援 【現在開発/運用中の業務アプリケーション】  ・ SENSY MD(エムディー)【主な機能】商品需要予測、発注数量最適化(自動発注)、在庫マネジメント  ・ SENSY MKTG BRAIN(マーケティング・ブレイン)【主な機能】顧客分析、ペルソナ推定  ・ SENSY GeoScope(ジオスコープ)【主な機能】出店候補エリア・物件の評価、出店後売上高予測

  • Salary ⁨¥⁩⁨6,000,000⁩ - ⁨12,000,000⁩
  • Company employee count Under 10

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