データサイエンス事業部
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<データの種類>
大手通信キャリアのビッグデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
Web広告データ
など
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
▽詳細PJT 一部
■例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート)
1. 基礎分析 (データ可視化分析)
RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握
分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート
環境:BigQuery、Looker Studio
2. 予測モデルの構築
ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上
さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現
環境:Python (scikit-learnなど)
3.レコメンドアルゴリズムの最適化
協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現
環境:Python (scikit-learn、Scratchなど)
■例2
事業会社のECサイトにおける全マーケティングチャネルの顧客獲得単価最適化を支援
さらに、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1. マーケティングツールにおけるカスタマーデータ統合 (顧客情報一本化)
Google Analytics:Web行動データ
Adjust:アプリ行動データ
EC Orange:ECサイトのトランザクションデータ
各データをユーザー単位で一本化し、BigQueryに分析用DWHを構築
2. BIツールを用いた分析環境構築
BigQueryから、BIツール連携用データマートを作成。Tableau やnehan など、各種BI・分析ツールと接続し、データ分析PDCAを仕組み化。分析環境の効率化を図る
3. CRM施策の最適化
クロスチャネル下におけるデータ分析で、CRM施策、設計/運用を支援
顧客獲得単価の低いチャネルにおいて顧客の新規獲得を促進、さらに利益率の高いチャネルへユーザーを誘導するなど、粗利を効率化する施策を実施
■例3
物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減)
配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現
<開発環境>
・言語:SQL、Python、R
・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure
・データプラットフォーム例:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BIツール例:Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO
・ETLツール例:Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
・その他ツール例:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS
※ シニア積極採用中
※ 定年60歳迄、再雇用65歳迄(2024年9月現在)
※ 60歳以降の試用は契約社員予定となります
採用情報 | |
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募集背景 | 企業拡大に伴う、増員募集のため。 立ち上げ当初は、データアナリスト領域での事業を中心に活動をおこなっておりましたが、現在ではデータ基盤の構築領域でのニーズも増加しております。 専門的なスキル・ビジネス知見を武器に、プロジェクトをリードしていきたい方や、業界でのデータ活用を極めたい方にマッチするポジションです。誰もが知っている大規模サービスのビッグデータを、上流工程から手掛けられるため、やりがいも大きいです。 |
配属部署 | イノベーション本部 データサイエンス事業部 |
概要 | Shift the Direction ~改善から革新へ~ AMBLは4つの成長領域(AI/人工知能、クラウドネイティブ/システム開発、UXデザイン、マーケティング)からお客さまのDX推進を支援しております。 各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、様々なニーズにお答えするケーパビリティを持っています。 また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。 本部署は、ビジネスの課題に基づいてデータ分析プロジェクトを計画し、実行にうつします。 ・顧客のニーズや課題のヒアリング ・要件整理/分析設計 ・データの収集・加工・分析 ・分析結果の報告・提案、可視化 など |
この仕事で得られるもの | ◎分析力とそれによる企画力、提案力 膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。 ◎お客様と共に創り上げる喜び 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。 ◎どこでも通用する基礎能力 お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。 |
必須スキル・経験 | ※以下スキル全てを満たす方 ・データ関連プロジェクトにおいて PMO / PM / PL いずれかのご経験(年数問わない) ・SQL・Pythonを用いたデータ分析、データコンサルタント、データマネジメント、データ基盤構築エンジニア いずれかのご経験(3年以上) |
歓迎スキル・経験 | ・SnowflakeBigQuery、Redshift等を使ったDBからのデータ抽出経験 ・R、Python等データ分析・レポーティング・開発経験 ・GoogleCloudPlatform (GCP) / Amazon Web Services (AWS) / Microsoft Azure に関する実務経験 ・生成AI / NLP (自然言語処理) / LLM (大規模言語モデル) 分野に関する知見・知識 ・統計・機械学習に関する知見、知識 ・マーケティングリサーチ、市場調査などの業務経験 ・特定の業界におけるビジネス知識 (ビジネスモデル理解など) ・ラインマネジメント経験 |
求める人物像 | ・課題解決力がある方 ・コミュニケーションを活発に取れる方 ・最新の技術(特にデータ利活用に関連する新たな技術)や知識の習得に貪欲な方 ・主体的に行動ができる方 |
想定給与 | 賃金形態:月給 年収:650万円~1000万円(月収:45万1千300円~) うち固定残業代 10万5千773円/30h~ ※超過分は別途支給 ※スキルに応じ、決定します |
想定給与② | 固定残業代:基本給÷160(所定労働時間)×1.25×固定時間 ▼他各種手当 賞与/6・12月 給与改定/年2回 テレワーク手当(一律支給) 通信手当(規定あり) |
選考プロセス | ▼エントリー まずはお気軽にご応募下さい。 ↓ ▼面接(2回想定)※オンライン実施 1次:部長/マネージャー 最終:本部長/部長 ↓ ▼内定・採用 応募から採用内定まで、最短2週間を予定しております。 内定の場合は、オファー面談を実施予定です。 |
定員 | 5 名 |
勤務地 |
東京都 品川区大崎一丁目2番2号 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階/クライアント先/在宅勤務 |
勤務時間 | フルフレックス制 または 裁量労働制(給与により異なる) 所定労働時間:8h(うち1h休憩)/月160h程度 ※例)9:30-18:30 所定労働時間を超える労働の有無:有 |
待遇・福利厚生 | 正社員(期間の定め無し) 試用期間:3ヵ月 ※試用期間中、条件面・待遇面に相違なし ■社会保険完備(労働・健康・雇用・厚生年金) ■交通費支給(実費精算支給) ■副業制度 ■フレックス制 ■在宅勤務制度 ■テレワーク手当(一律支給) ■通信手当(規定あり) ■企業型確定拠出年金制度 ■定期健康診断会社負担 ■スタッフケア制度 ■インフルエンザ予防接種 ■社員紹介制度 ■資格取得奨励手当制度 ■慶弔見舞金制度 ■結婚祝金制度 ■産休・育休制度(100%復帰) ■敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり) ■持ち株制度 |
休日・休暇 | ■年間休日125日 ■完全週休2日制(土日祝) ■有給休暇(入社日付与) ■夏季休暇(有給に含まれる) ■記念日休暇(有給に含まれる) ■年末年始休暇 ■時間年休制度(1時間単位で有給取得が可能) ■産休育休取得実績(復職率100%) ■子の看護休暇 ■介護休暇 ■慶弔休暇 ★産前産後休暇★ 復職率100%! ★育児休暇★ 男性の取得実績あり! ★有給休暇★ 取得率74.5%! |
募集拠点 |
データサイエンス事業部 東京都品川区大崎一丁目2番2号 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階 |
自由項目① | AMBLは、全ての仕事に「三方よし」を実践することを経営理念として大切にしています。 「三方よし」とは、江戸時代に活躍した近江商人の経営哲学のひとつで、「ビジネスにおいて売り手と買い手が満足するのは当然のこと、その上で社会に貢献できてこそよいビジネス」という考え方です。 AMBLは、社員が所属することを誇れる組織、継続して仕事を依頼したくなる企業、そして社会に役立つ技術を提供し持続的な社会の発展に寄与する「三方よし」を経営判断の基準としています。 <ステップアップ> 当社では管理職へのステップアップを積極的におこなっています。 そのため、マネジメントへチャレンジしたい方も歓迎します。 |
自由項目② | <AIシフトでヒトと企業の価値を高める> 前身である株式会社エムフィールド モバイルソリューション事業部データマイニング推進部として2018年4月よりデータ分析・AI構築における事業を開始。 AMBL株式会社に統合した後、データサイエンス事業部へと組織名を変更。現在では約150名を超える組織へと成長しました。 今後市場拡大が予測される「ビッグデータ」「IoT」「人工知能」などの先端技術領域にて、 実社会・ビジネスで抱えている課題解決と変革のために、新しい価値の提供ができるような存在として、社会貢献を目指します。 |
自由項目③ | <充実した資格取得制度> メンバーのスキル習得の具体的な目標として、AI・データサイエンス系の資格を設定しています。 研修で学ぶ Pythonの資格はもちろんのこと、統計学やDB、ディープラーニングといった、様々な資格を補助制度の対象としています。 【資格取得実績】 ・Python3エンジニア認定基礎試験:132名 ・Python3エンジニア認定データ分析試験:62名 ・統計検定2級:31名 ・日本ディープラーニング協会 G検定:53名 ・E資格:12名 ・マーケティング検定2級:6名 ・AWS 認定ソリューションアーキテクト アソシエイト:35名 (2023.3末現在) |