技術本部
# 概要
『事業の改善と意思決定のためのデータ分析』
400Fは、お金の悩みを抱えているユーザーがFPやIFAといった「お金の専門家」と出会い相談できるプラットフォーム「お金の健康診断」「お金の健康診断 for business」を開発・運営しています。
プロダクトの成長と組織規模の拡大に伴い、施策・機能改善と意思決定にスピードが求められるようになってきています。そのような状況下では、各部署・プロジェクトチームが自律的に改善のサイクルを回す必要があり、結果としてデータ分析・計測に基づいたデータドリブンな意思決定のニーズが高まっています。
一方で、在籍しているアナリストがニーズに対して不足しており、十分な支援ができていないのが現状です。
データ分析の専門知識・経験を活かして事業の改善をリードできるデータアナリストを求めています。
# 主な業務内容
データチームの一員として他のアナリストメンバーと協力しながら、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。
具体的には以下のような業務が挙げられます。
- 仮説の設定とそれに基づいた分析設計を行う
- 分析結果をもとに施策の立案と意思決定の支援を行う
- 定常的な指標計測のためのダッシュボードの整備
採用情報 | |
---|---|
定員 | 1 名 |
必須スキル・経験 | SQLを用いたデータの抽出・加工・分析の経験 - MySQL - BigQuery 統計的手法に関する知識と経験 - 多変量解析(e.g. 回帰分析, 主成分分析など)に関する知識と経験 - 統計的仮説検定(e.g. t検定, カイ二乗検定など)に関する知識と経験 仮説設定と効果検証の業務経験 |
歓迎スキル・経験 | データ分析から施策の立案 Pythonを用いた分析経験 - PandasやSciPyなどを用いた分析処理 - Matplotlibなどを用いたデータの可視化 - Jupyter Notebook (Jupyter Lab) などNotebook形式のツールでの分析経験 傾向スコアやDIDなどの効果検証に関連した手法の知識 データベース, DWHに関するモデリングの知識 - RDBにおけるスキーマ設計 - スタースキーマなどデータマートにおける設計 自然言語処理に関する知識 機械学習に関する知識 - 決定技(CART)や勾配ブースティング - ニューラルネットワーク |
求める人物像 | - 400Fのミッション・バリューに共感していただける方 - データアナリストとしてデータ分析をリードしていきたい方 - 仮説設定から効果検証、施策立案まで関わっていきたい方 - 様々な職能のメンバーとコミュニケーションしながら分析ができる方 |
待遇 | # 開発環境・使用ツール等 開発コラボレーション: GitHub パブリッククラウド: AWS, GCP 言語: Python, DWH, BigQuery DBMS: MySQL (Amazon RDS for MySQL / Amazon Aurora) データ分析・可視化: Redash ワークフロー: Prefect Cloud (環境構築中), Rundeck (廃止予定) コミュニケーション: Slack, Google Workspace, taiga, miro |
勤務地 |
北海道・青森県・岩手県・宮城県・秋田県・山形県・福島県・茨城県・栃木県・群馬県・埼玉県・千葉県・東京都・神奈川県・新潟県・富山県・石川県・福井県・山梨県・長野県・岐阜県・静岡県・愛知県・三重県・滋賀県・京都府・大阪府・兵庫県・奈良県・和歌山県・鳥取県・島根県・岡山県・広島県・山口県・徳島県・香川県・愛媛県・高知県・福岡県・佐賀県・長崎県・熊本県・大分県・宮崎県・鹿児島県・沖縄県 |
募集拠点 |
技術本部 東京都中央区 |