⁨データ戦略⁩関連の求人⁨20⁩選

「エニトグループ」について（2事業グループ体制） 20代向け価値観重視のマッチングアプリ『with』 を手掛ける株式会社withと、 恋愛結婚を叶えるマッチングアプリ『Omiai』 を手掛ける株式会社Omiaiは、2023年3月1日にホールディングス経営体制に移行いたしました。現在、各法人の役割は以下となります。 ・エニトグループ ：経営／データ戦略／技術戦略／事業戦略／Trust＆Safety／コーポレート／社内システム／人事戦略 ・with＆Omiai ：各サービスの開発・事業運営（開発／企画／マーケティング／CC／QA） 社名の由来 [ 縁(en) + 糸(ito) = enito] 人々をつなぐ 「縁」と「糸」 を世の中に生み出していき、 多くの方の良縁を作る ことを目的にマッチングアプリを運営。近い未来にマッチングアプリが出会いのインフラとなるよう、 「安心・安全」 に 「 自分に合った方と出会える 」 サービスを提供し続けていきます。 ◆仕事内容 グループ初となるマッチングアプリ以外の新規ドメインでの事業推進をお任せします。 具体的には以下の業務を想定しています。 【事業立ち上げおよび推進業務】 ・新規事業の企画立案および事業戦略の策定 ・プロダクト戦略・ロードマップの設計と実行 ・プロダクトマネジメント（顧客課題の特定、要件定義、機能優先度付け、KPI設計） ・開発チームやデザイナーとの協働によるプロダクト開発推進 ・マーケティング・セールス・CSとの連携による事業成長施策の推進 ・P/L責任を持った事業運営と改善サイクルの実行 ・経営陣へのレポーティングおよび意思決定支援 【PdM業務（主にリリース後）】 ・体制・予算の活用/獲得をステークホルダーと連携し、事業計画の達成をあらゆる手段で推進・達成 ・定量/定性データに基づく課題の発見、仮説設計 ・開発戦略および新規機能の策定、提案、実行、効果検証 ・費用対効果を見据えた施策の設計・評価 ・優先順位に基づくリソースの選択と集中 開発ディレクションにおいてはPjM担当をアサイン予定で、協力し合いながら進めて頂く想定です。 ◆募集背景 エニトグループでは、2024年末の社長交代を契機に、既存事業である「with」「Omiai」のマッチングアプリ事業に留まらず、「ライフ・ハブ構想」と称する事業ドメインの拡大を目指しています。 マッチングアプリ事業は、ユーザーが理想のパートナーと出会うことを目的としたサービスですが、私たちは“出会いの瞬間”だけでなく、その前後のすべての体験を豊かにしていきたいと考えています。出会いまでのプロセスのサポートや、自分を磨く学び・成長の機会、交際後や結婚に関するサポートなど、人の「つながり」や「人生」をより豊かにするためのサービスへと事業拡大をしていきます。 今回は上記の「ライフ・ハブ構想」に基づいた新たな事業の専任PdMとして推進をして頂きます。 ◆チーム構成 配属はエニトグループの経営企画室で、上司は「ライフ・ハブ構想」事業のプロダクトオーナーはCSOである古守になります。 社内体制としては、CEO/CTO/withCEO/withVPoP/withEMを含む、withの新規事業チームを組成します。 また、既存ドメインではない新規事業であるため、外部エキスパートを入れた社外PJチームも組成します。 今期中に新規事業専任のPdMとPjMの採用を行い、外部エキスパートに依存しない体制を目指します。

データやAIの利活用を推進するAIトランスフォーメーション プログラム マネージャーを募集しています。この役割には、プロジェクトを推進する能力に加え、経営層から技術チームまで多様なステークホルダーに対して効果的なコミュニケーションを行うための優れたビジュアルコミュニケーションスキルが求められます。 様々なプロジェクトやイニシアチブの計画、調整、実行を主導する 関係者を集めてワーキンググループを組成し、目標を明確に伝える 明確なアジェンダ、目標、フォローアップ事項を定めた効果的な会議を設定・実施する プロジェクトのマイルストーンをトラックし、スケジュール通りに進行させ、コミットした事項が期限内に完了するように管理する チームメンバーと効果的なコミュニケーションを取り、プロジェクトの進捗状況を報告し、課題や障害に対応する コミットした事項を着実に遂行し、デリバリーのスケジュールを効果的に管理する 潜在的なリスクを主体的に特定し、それに対する対策を検討する AIおよびデータ戦略や関連プロジェクトに関する様々なトピックについて、社内外のリサーチ（ファクトファインディング）を実施する 目標達成のために、重要なステークホルダーや関連情報を持つ人物を主体的に特定し、連携する 様々なステークホルダーの認識のギャップを見極め、取組みの全体像を把握するために欠落しているデータや情報を抽出する 情報を簡潔にまとめ、理解しやすい視覚的なプレゼンテーションを作成する チームメンバーと協力し、調査結果の正確性やプレゼンテーション内容が目的やメッセージと一致していることを確認する (変更の範囲)企画立案・折衝調整・コンサルティング・事務・管理等の業務全般 主体的なファクトファインダーであり、効果的かつ効率的に取組みを前進させるプロジェクトマネージャーとして、Excel等でデータ分析ができ、PowerPointなどのビジュアルプレゼンテーションツールや様々なフォーマットで成果物を作成する能力に長けている方が望まれます。さらに、データ、分析、AI、ITに関する知識がある方を歓迎します。 会社、ステークホルダー、チームに対してリスペクトを持ち十分に貢献できるマインド 様々な情報源から情報を収集・分析・解釈する優れたファクトファインディング能力優れたチームマネジメントおよびタイムマネジメント能力と、細部への高い注意力 優れたコミュニケーション力と対人スキル、クロスファンクショナルなチームとの協働能力 グローバルなメンバーと効果的に連携した実績を含むチームワーク力 多様なチームに積極的にコンタクトし、主要なステークホルダーと対応を協議する主体性を持っている方 成果物やプロジェクトスケジュールを効果的に管理し、コミットメントを遂行できる方 ガバナンス関連の取組みの計画策定、調整等を主導できる方 関連するステークホルダーに対して、求める期待を明確に伝達し、対応を促すことのできる方 明確な議題や目標設定、およびフォローアップを含む効果的な会議体運営を実行できる方 チームメンバーと効果的にコミュニケーションを取り、プロジェクトの進捗状況に関する最新情報を共有し、問題や障害に対処できる方 潜在的なリスクを事前に特定し、それらに対処するための戦略をプロアクティブに検討できる方 将来的に、グループ内の事業会社やグループ内システム子会社等、様々な領域での活躍の場があります。 グローバルトップティア企業を目指し、グループ全体のIT・デジタルケイパビリティの拡大、デジタルによるビジネスモデル変革、働き方の変革をリードすることが当組織のミッションです。これらを踏まえつつ、AIトランスフォーメーション プログラム マネージャーとして、グループにおけるデータ・AIの利活用の推進に向けたプロジェクトを力強く推進する役割を担います。

当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析基盤エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。 当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。 ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか？ 当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、データパイプライン（ETL/ELT）構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 ＼ キャリアチェンジ歓迎 ／ バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 （1）データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 （2）クラウド基盤（AWS/GCP）の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 （3）ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携（課題のヒアリング〜改善提案） ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ）AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、全体として ビジネス（顧客折衝）3割：エンジニアリング（設計・実装）7割 程度となります。 顧客折衝の割合 ウォーターフォール型案件： 　ビジネス1割：実装9割（技術寄り・構築フェーズ中心） アジャイル型案件： 　ビジネス4割：実装6割（分析者・事業部との対話が多い） ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 ■ このポジションで得られるスキル ・ クラウド × 大規模データの基盤構築スキル ・ DWH設計、データモデリング ・ ETL/ELTパイプライン設計・構築 ・ 分析者・事業部門と協働する要件整理スキル ・ AI/BI領域のデータ基盤知識 ・ 0→1構築／改善／運用の全フェーズ経験 案件事例 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業： AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー： 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー： 顧客データを一元化し、マーケティング施策