Job offer curation - ⁨MySQL⁩

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） ・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） ・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian（Jira、Confluence）、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発（scrumベース） 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一

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

データで、日本の未来を動かす 「分析を、ビジネスの成果へ。そして日本の未来へ。」 当社は2034年の売上100億円という目標を掲げ、急成長を続けています。現在、多くの組織が「データはあるが活用しきれない」という課題に直面しています。 私たちが求めているのは、単にSQLを叩いて数字を出す人ではありません。データから地域の課題を読み解き、戦略へと落とし込み、自治体のリーダーに改善提案を行う。そんな「データと社会の橋渡し」ができる人材です。 「今の環境では、自分の分析が何に役立っているか見えない」 「技術はあるが、より上流のPM（プロジェクトマネージャー）への道筋が見えない」 そんな想いを持つあなたが、自らの市場価値を圧倒的に高められる場所。それが、当社のデータ分析支援事業です。 案件事例 分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。 ～《位置情報ビッグデータ活用》人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援～ あなたの1行のSQLが、一つの町の10年後を変える。 スマートフォンの位置情報という膨大なビッグデータを活用し、自治体や公的機関の「意思決定」を支える羅針盤となります。 【業務概要】 ターゲットとミッション： スマートフォンの位置情報データを活用し、自治体や公的機関に対し、観光施策の立案や都市計画の改善に向けたデータ分析を提供します。 介在価値： 匿名化された人流データを解析し、「なぜこのエリアに人が来ないのか？」「どうすれば観光客が回遊するか？」を可視化。エビデンスに基づく行政運営（EBPM）の要として、地道かつ正確な分析を提供します。 地域の未来を導く、データ・パートナー： 綺麗なデータばかりではありません。バラバラの形式のデータをSQL/Pythonで丁寧にクレンジングし、Tableauで「誰が見ても一目でわかる形」に整える。その真面目でコツコツとした積み重ねが、行政の重要な意思決定を支え、地域の明日を動かす確かな信頼へと繋がります。 【業務内容：一気通貫の5ステップ】 課題抽出： 自治体が抱える「人流の偏り」や「観光客の回遊性向上」などの課題に対し、分析要件を定義します。 データ抽出・集計 ： BigQueryやGCP環境を用い、SQLで自社位置情報DMPデータを抽出・加工します。 高度な解析 ： 特定エリアの来訪者属性や滞在時間、回遊ルート、混雑予測などを統計的に解析します。 レポート作成 ： Tableau等を用いて、人流の変化をヒートマップやグラフで視覚的にレポート化します。 報告・コンサルティング ： 自治体担当者に対し、データに基づいた観光施策や交通網整備のアドバイザリーを行います。 そのほかの案件事例 他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。 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 ＜担当プロジェクトについて＞ 本求人は、弊社が参画している「人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。 実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後１～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール ： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル ： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出さ