Job offer curation - ⁨IoTデータ⁩

ブレインパッドの特徴 1)　データ活用に特化したコンサルティングの提供 機械学習・数理最適化や、それら知見を実装した製品を活かして、クライアントの新規サービス開発や経営・業務改革、事業成長をAIを活用することにより支援しています。 2)　構想策定からビジネス実装までのEnd to Endでの伴走 クライアントのERP・CRM・SCMシステムなどの既存システムに蓄積されたデータや、IoTデータを組み合わせて、需要をリアルタイムに予測したり、資源投下の割合や価格を最適化するといったプロジェクトを、クライアントのパートナーとして、企画構想にとどまらず、ブレインパッドのデータ活用プロフェッショナルと共に実装、実行支援します 3)　データ分析にとらわれないデータ活用の支援 分析技術のみならず、地磁気を用いた屋内測位データを使ってデータドリブンマーケティングを進化させるなど、テクノロジーに関する知見を生かし、クライアントの新規サービスや業務改革に新しい技術を積極的に組み込むプロジェクトを推進しています。 会社紹介資料(https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-company-20210514) 募集概要 配属部門：アナリティクスコンサルティングユニット コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用（DX）に関する構想策定からビジネス実装までEnd to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。 現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。 募集背景 現在、年間15％成長を目指し、組織規模の拡大を図っております。 市場からの期待も高く、年々抽象度の高い課題をお客様からいただくことが増え、コンサルティングサービスの需要が高まってきているため、積極的に人材を募集しています。 仕事内容 データを起点としたマーケティングDXの企画立案・実行支援 ・デジタルマーケティングの適用に向けたコンサルテーション ・デジタルマーケティングのシステム基盤の構想策定 任せたいミッション ・戦略～実行までのあらゆるフェーズにおけるクライアントサイドへの深い介入・コミットメントによる企業成長の推進 ・データ活用が発展途上なマーケティング組織に対するデータ起点でのカルチャー・体制の醸成 業務プロセス 下記業務を行うPJTの推進 ・クライアントのビジネス背景とマーケティング戦略理解 　・デスクトップ調査、インタビュー、簡易的なデータ確認など ・デジタルマーケティングの現状数値把握（定量・定性）及びKGI・KPIの設計 　・顧客、商品・サービスを軸にした収益構造の分解、ビジネスドライバーの特定 ・課題の設定と分析活用プランの策定 　・KPI改善に向けた顧客構造の理解 　・施策実行に向けたユーザーインサイトの把握、仮説設定 ・施策設計 　・1st partyデータを軸にしたターゲット、セグメントの確定 　・施策実現に向けたフィジビリティ検証 　・ユーザーへのコミュニケーション施策の立案（サイト/メール/LINEなど） ・効果測定設計 　・施策実施後の効果を定量的にみるための分析と示唆提案 　・ABテスト設計と検証 ・分析結果に基づく施策への適用 ・PDCA運用推進、自走支援 　・上記、戦略～実行までの一連の流れを推進 　・クライアント社内におけるPDCA運用自走のための内製化支援 ・PDCA基盤構築 　・体制検討、会議体設計、各種フォーマット作成、ツール選定など 業務から得られる魅力とキャリアアップ ・様々な業界のデータ分析活用によるマーケティング課題解決ノウハウの習得 ・データ起点によるデジタルマーケティング戦略から実行、効果検証の担当経験 ・顧客それぞれが抱える唯一無二の課題解決に向けてチャレンジできる経験 ・マーケティングテクノロジー（CDP・DMP・レコメンド・MA）および分析技法の習得と経験 具体的な案件例 ・エンターテインメント企業における、オフライン・オンラインデータを活用したデジタルマーケティング施策の実施、データ活用基盤の構築支援 ・小売企業におけるオフライン・オンラインを駆使した店舗売上・LTV向上に向けたデータ活用支援 ・化粧品業界におけるCRM戦略検討～施策実行によるLTV向上に向けた業務支援

職務内容 データサイエンティスト １）データを利活用した事業計画をクライアントと協力して推進する ２）ビッグデータ（POSデータ、Webログ、位置情報データ、医療情報、環境測定データ等）を解析する ３）大規模かつ、非構造的なデータを効率的に解析するシステム基盤をエンジニアと協力して設計する AI開発エンジニア １）データ収集、データ解析に関わるウェブサービスを設計・開発・運用する ２）マッチングエンジン、スクレイピングエンジンなどを、分析担当者と協力して開発する 応募資格（必須） 【キャリア経験】 ・当社社員として1年以上勤務していた方 【必要なスキル・資格】 データサイエンティスト ・PowerPointによる企画書および報告書の作成能力 ・Rまたは、Pythonでコードが書ける能力 ・SQL文法を含むデータベース操作の技術 AI開発エンジニア ・Java,C,C++等を利用したシステムの設計・開発能力 ・Rまたは,Pythonでコードが書ける能力 ・SQL文法を含むデータベース操作の技術 ・クラウドの知識 応募資格（歓迎） データサイエンティスト ・IoTデータや時系列データの分析経験 ・LightGBMなどのアンサンブルモデルの構築経験 ・Javascriptを用いたプロダクトやカスタムでの可視化ダッシュボードの開発経験 AI開発エンジニア ・Javascriptを用いたプロダクトの開発経験 ・チームやプロジェクトのリーダー経験 ・AIに関するコンサルティングやソリューション企画経験 ・事業開発の経験 ・英語（英語の技術マニュアル・論文等を理解し、業務に活用できる） 求める人物像 データサイエンティスト ・データにのって業界や組織の壁を超え、縦横無尽に活躍することにワクワクできる人 ・エンドユーザーのデータ活用体験を想像したりデザインする時間を大切にできる人 ・高度専門人材として積極的に情報発信し、データサイエンス業界を盛り上げることにも挑戦したいと思える人 AI開発エンジニア ・AIのプロフェッショナルとして、データのプロファイルから前処理、モデル構築、出力結果のチューニングまでの一連の各プロセスに対する説明責任を果たす努力を怠らない方 ・必要に応じて社会課題や組織課題を自ら定義することにコミットし、AIの社会実装への活路を見出すことにチャレンジできる方 ・技術説明の際に、顧客の立場やリテラシーに応じて、価値を訴求するための効果的なストーリーテリングにチャレンジできる方 賃金 データサイエンティスト ハイクラス求人 年収 800万円 ～ 1000万円 タレント求人 年収 600万円 ～ 1000万円 AI開発エンジニア ハイクラス求人 年収 800万円 ～ 1000万円 タレント求人 年収 600万円 ～ 900万円 選考フロー 書類選考 → カジュアル面談 → 一次面談 → 二次面談 → 最終面接→ オファー面談 ※状況や選考の進捗、候補者のご都合や弊社都合により、書類選考から面接・オファーまでのプロセスや回数を短縮・簡略化する場合があります。 勤務時間 専門業務型裁量労働制 みなし労働時間/日：8時間00分 休憩時間：60分 時間外労働：無 標準的な勤務時間帯：9：30～18：30 時短勤務：相談可 ＜その他就業時間補足＞ 裁量労働制ですが多くの社員が9時30分～18時30分で勤務しています。 昇給・賞与 昇給：有 賞与：有（年2回） 諸手当 残業手当：有 通勤手当：交通費支給（5万円まで） 深夜労働手当：有 法定休日手当：有 住宅手当：一部補助あり 休日・休暇 完全週休2日制（休日は土・日・祝） 年間有給休暇：10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日数：120日 ゴールデンウィーク 夏季休暇 年末年始 年次有給休暇 福利厚生 社会保険：完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険） 関東ITソフトウェア健康保険組合　健康診断 厚生年金基金 外部研修制度、外部セミナーの受講可能 P検、統計検定、Web解析士、その他資格奨励制度あり 業務に必要な書籍であれば、全額会社が購入 社内勉強会 部活動援助（1つは5,000円支給） 家族・ペット同伴での出勤OK 夕方に無料でビールが飲める 昼寝OK ＜副業＞ 可 ＜育休取得実績＞ 有 ＜教育制度・資格補助補足＞ 基本的にOJTを想定しています。必要な勉強会への参加等は積極的に奨励しています。 雇用形態 正社員 期間の定め：無 試用期間：有（6ヶ月） 勤務地 東京都港区芝公園2-3-6 PMO浜松町Ⅱ7F（本社） 最寄駅：都営三田線／御成門駅 受動喫煙対策：有（屋内全面禁煙） 在宅勤務・リモートワーク：相談可 転勤：無

データの可視化や分析を通じて顧客課題の要件定義や事業グロースに貢献する業務を担当します。具体的には、ELTやDWHなどの簡易的なデータ基盤の構築、TableauやPower BI、Looker Studioを活用した可視化ダッシュボードの構築とストーリーテリングによる要件の明確化、PythonやAutoMLツールを用いた機械学習モデルやアルゴリズムの構築によるインサイト抽出の効率化を行います。また、不確実性の高い分析案件を成功に導くためのアジャイル型プロジェクト管理も担当し、DX推進を伴走支援するエンタープライズ企業の大規模データを扱いながら、顧客折衝やマネージメント業務も行います。BigQueryやSnowflakeなどのDWH構築、時系列データ分析、LightGBMなどのアンサンブルモデル構築など、幅広いデータサイエンス業務に携わることができます。