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⁨データ戦略⁩関連の求人⁨20⁩選

この特集の求人

データ戦略コンサルタント

株式会社ピープルドット

  • データ戦略
  • AI
  • DX
  • データ分析
  • 機械学習
  • コンサルティング
  • データサイエンス
  • プログラミング
  • データ活用
  • 統計学

私たちが思う日本に対する危機感とは 日本は、世界でもいち早く高齢化・人口減少に直面する「課題先進国」です。 例えば、「人手不足」という課題。 2025年時点の日本の人口は約1億2300万人です。2050年には9500万人になります。今から25年後に2800万人が日本からいなくなります。どれほどの数字かイメージが湧くでしょうか?これは、北海道・九州・中国・四国地方から人が完全にいなくなるのと同じくらいの数字です。 他にも気候変動や異常気象、日本企業の国際競争力の低下、少子高齢化、AIや情報リテラシーの格差など数えきれないほどの課題があります。 これらのマクロな課題により、それぞれの企業のビジネス環境も大きく変わります。 まさに前例のない不確実なビジネス環境です。 しかし、日本の多くの企業で見られる光景は前例主義や経験主義的な意思決定であり、そのような環境で働く個人も本来持っているはずの創造力・課題発見力・課題解決力が十分に発揮できていないと考えます。企業は個人の集まりですから、個人の課題発見力・解決力が失われれば、当然、企業の課題発見力・解決力が失われます。 ただ、このような悲観論はどこでも聞かれますが、傍観し「日本はダメだ」と同じように評論していても何も変わりません。高い志と多くの知恵が集まれば解決案が生まれ、高速で試行錯誤することで未来は切り拓けるとピープルドットは考えています。 そして、 未来を切り拓くための鍵は「データサイエンス」 であると考えています。 データサイエンスとは 一般的には、データサイエンスとは統計学や機械学習・AI、プログラミング等の技術をイメージする方が多いのですが、ピープルドットでは、データサイエンスを以下のように定義しています。 データサイエンスとは データで客観的かつ多面的に問題を分析し、課題を特定すること 多くの人がデータという共通言語を用いて建設的議論を行うこと 統計モデルや機械学習・AIで課題を解決すること という、課題発見から解決までの総合的な営み であると考えています。 さらに、データサイエンスは、特定の領域に縛られません。 営業やマーケティング、人事やファイナンスといった職種での掛け合わせもあれば、メーカーや物流、メディア、気象など様々な業種との掛け合わせもあります。 つまり、 データサイエンスは、職種も業種も関係なく課題発見・解決に取り組めるフィールドであり、多様な知見・アイディアを持ち込むことのできるイノベーションの中心地 です。 ピープルドットとは ピープルドットは2017年にデータサイエンススクールから事業がスタートしました。今では、データサイエンススクールをはじめ人材育成プログラムを通じて、育成したビジネスパーソンは約1万人になりました。高い志を持ち、自ら課題を見つけ解決することができるプロフェッショナルたちです。 先述した日本社会や日本企業の抱える多種多様な課題を素早く解決すべく、 ピープルドットは、ピープルドットで学んだビジネスパーソンの知恵を結集し課題を解決するプラットフォーム を構築しています。 そして、今後は、より多くの事業やプロダクトを生み出し、課題を解決する事業創造プラットフォームになるべく進化します。 日本に対する危機感やピープルドットのビジョンに共感していただき、自らの手でビジネス課題・社会課題を解決すべくプロダクト開発・事業創造・組織変革を実現したいと思うプロフェッショナルに、ぜひご応募いただければと思います。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨500万⁩ 〜 ⁨700万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 11名〜100名

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事業データ戦略担当(営業/マーケティング/事業支援)

株式会社ラクス

  • 事業戦略
  • データ分析
  • マーケティング
  • SQL
  • BigQuery
  • クラウドサービス
  • Snowflake
  • ETL
  • DWH
  • KPI設計

募集背景 前中期経営計画にて、クラウド事業の売上を約3倍(516億円)へと急成長させた当社。2026年4月からの新3か年計画では、さらなる高収益体制への転換と持続的成長を目指し、「Rule of 50」の実現というチャレンジングな目標を掲げています。業界トップクラスの規模でありながら、過去最大の成長に挑むこの局面は、決して既存の延長では達成できません。組織に新しい風を吹き込み、自ら変化を創り出せる方を求めています。 組織ミッション データマネジメント課は、「楽楽クラウド」事業の成長を支えるデータドリブンな意思決定のインフラとして、経営と現場、組織と組織をつなぎ、スピーディで確信度の高い意思決定を実現することを目指す組織です。事業戦略・マーケティング・営業・カスタマーサクセスなど、各部門と連携しながら、事業の計画策定、予実管理、データ活用基盤の整備および運用を推進。データを起点に課題の可視化と改善提言を行い、「事業成長の原動力」となる意思決定を支援しています。 仕事内容 事業計画の策定から状況分析から提言まで、各商材や楽楽クラウド事業全体の状況を考慮しながら、事業成長を実現するための取り組みをデータの観点から支援いただきます。 業務内容詳細: ・事業・組織KGI・KPIの予測、実績、予実GAPの集計・分析 ・事業責任者と連携した事業計画の策定 ・データ活用基盤(データマート・DWH・パイプライン)の 構築・管理 ・各種データ分析に基づく戦略提言および意思決定支援 扱うサービス CMでおなじみ、累計導入社数No.1の経費精算システムである「楽楽精算」や、シェアNo.1を誇る「楽楽明細」などをはじめ、当社の提供する、企業の業務効率化につながるクラウドサービスのいずれかを扱っていただきます。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨678万⁩ 〜 ⁨814万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 1,001名〜10,000名
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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オペレーションデータ戦略リード

matsuri technologies株式会社

  • Python
  • データ分析
  • SQL
  • BigQuery
  • KPI
  • Snowflake
  • データドリブン
  • BI
  • ETL
  • 需要予測

matsuri technologiesが目指す世界について 当社は「意味ある新産業を創り続ける」をミッションに、テクノロジーを駆使した次世代の不動産運用プロダクトである「StayX」を提供することで『たび』と『すまい』の形を変えることを目指しています。 創業以来成長を続け、売上規模が一定のサイズになってもなお成長を鈍化させることなく、高い成長率を維持しています。(売上高:40億以上/昨対287%) 2021年には「StayX」を本格展開し、優れたプロダクトと効率的なオペレーションによる高い生産性の実現に加え、既存の大手プレイヤーとの提携により、コロナ禍の民泊需要が減少する危機を乗り越え加速度的な速さで事業を拡大し、StayXの運営ユニット数が3,000を超えて日本最大を記録しております。 すでに国内の民泊領域ではNo1のプレイヤーとなり、現在は「ホテル」「貸別荘」など取り扱う空間を拡大するとともに、海外展開に向けてアジアオセアニア地域を中心としたテストマーケティングも開始しています。 今後の展望 日本最大の運営物件数を抱えるスタートアップとして、ここから2年以内に運営物件数のさらなる拡大を目指します。 また、民泊の無人運営ノウハウをもとに「ホテル」「貸別荘」など取り扱う空間を拡大するとともに、海外展開についてもアジアオセアニア地域、北米地域で動き出しており、事業を垂直/水平の両面に伸ばしていきます。 そこで蓄積された膨大な顧客接点データ/オペレーションデータを活用し、顧客のLTVを最大化させるmatsuriにしかできないデータドリブンなCXの実現と平均稼働率向上・運営コスト削減を実現するソフトウェアとオペレーションの最適化をプロダクトデザイン組織が支え、リードしていく予定です。 テクノロジーを事業の根幹に据え、運営の自動化・業務の標準化を進めながら、急速なスケールに適応しつつ、顧客が熱狂するCXを作り出すことで『Flywheel Model』を構築し、事業の非連続的な成長を実現します。 現在の宿泊オペレーションにおける特徴と課題 【特徴】 3500室の宿泊施設を無人で運営しているため、顧客との会話、現場作業のアサインや進捗管理含めて全てオンラインとなります。 そのため様々かつ大量のログデータが社内に存在しており、データドリブンなプロダクト/オペレーション改善を高速で回しています。 【課題】 データが散在しており、宿泊オペレーションにおける品質管理・需要予測・人員のアサイン・コスト管理において“属人的な判断”が多い。 施策一覧やWBSは存在するものの、改善サイクルが回りきっていない。 宿泊オペレーションに関わるデータの整備、分析、オペレーション改善を一気通貫で担う専門人材が不足している 当ポジションの期待役割について 3500室を無人運営する民泊/マンスリー事業におけるオペレーション品質・生産性の改善を、データ分析と仕組み化によって加速していただきたいと考えています。 業務内容 オペレーションデータ(作業履歴、レビュー、トラブル、シフト、距離、ランキング等)の集計・ETL整備 日次/週次のKPI(遅延、品質、工数、距離、ランキング等)可視化ダッシュボード作成 宿泊施設別課題の分析(レビューデータ / トラブルデータ) イシュー分解資料を元にした改善仮説の構築と検証 作業員アサイン最適化のための距離/ランキング/予約データ分析 季節・曜日による作業需要予測モデルの構築 作業品質に関する異常検知ロジックの構築 各施策の効果検証(WBS/施策一覧と連動)

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨600万⁩ 〜 ⁨900万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 101名〜1,000名
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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