⁨分析⁩関連の求人⁨14⁩選

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

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

BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。 業務詳細 BIツール（Tableau、Power BIなど）を使用したデータの可視化と分析 基本的な統計分析や簡単な機械学習モデルの適用 データ分析結果に基づく洞察の抽出とレポート作成 クライアントへの分析結果のプレゼンテーションと提案 定期的なダッシュボードの作成とメンテナンス マーケティングデータの分析と顧客インサイトの抽出 A/Bテストの設計と結果分析 データ品質の検証とデータクレンジング 他部門やクライアントとの連携によるデータ要件の定義 簡単なデータパイプラインの構築と管理 開発環境／使用ツール クラウド： AWS、GCP、Azure BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、 データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など