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当社のマーケティング担当として、担当ブランドの事業戦略立案から実行まで、幅広い業務に携わっていただきます。（配属部署はそれぞれの希望や志向性に合わせて決定いたします） 具体的には以下の業務を想定しています。 ・商品企画：研究開発部門やデザイン部門と連携し、新たな商品のコンセプト立案から開発、発売までのディレクション。 ・プロジェクトマネジメント：チームメンバーと連携し、プロジェクトの進捗管理を行い、目標達成に向けた効果的なコミュニケーションを図ります。 本ポジションは、国際的な化粧品ブランドの成長に直結する重要な役割を担います。一人ひとりが担当ブランドを「自分ごと」として捉え、裁量を持って業務を推進できる環境です。社内には、ものづくりから宣伝広告までを自社内で完結できる機能が備わっており、アイデアを形にするための強力なサポート体制があります。

■以下お悩みの方いませんか？■ ・SESや人材派遣で案件を会社に決められ、「一生これを繰り返すのか…」と感じている方 ・高稼働に振り回され、成長を感じられない環境に疲れている方 ・レガシーな環境で、上司に意見を聞いてもらえず閉塞感を抱いている方 ・「自分はもっとできるはずなのに…」とくすぶっている方 ・システム開発に従事しているものの顧客の顔や声が届きにくく、何のために自分がこの業務を行っているのか実感できない方 今の環境を抜け出して、本当にやりたいことを見つけながら成長できる場所を探している方にピッタリのポジションです。 ■募集背景■ 設立から16期目を迎えた当社。データ分析事業を中心に急成長中です。 今期から組織を再編し、データ分析の“入り口”となる「データ利活用部」と、AI・BI・基盤運用・コンサルティングといった技術特化部門を新設。 今回募集するのは「データ利活用部」。 経験が浅い方でも、まずはここで基礎を積み、将来的に専門性を伸ばしていくことができます。 今入社すれば、将来の幹部候補。 成長期の真っ只中だからこそ、自分のキャリアを自分の意思で切り拓けます。 ■部門紹介■ 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 仕事内容 ・クライアントの課題ヒアリング＆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 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 変更の範囲：会社が指定した業務 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・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 ・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能 ・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる ■入社者の声■ ・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） ・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） ・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） ・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ 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 St

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