チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。
＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など
＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
＜本部署全体のPJT例＞
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・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
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・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
など
＜勤務地＞
・ご自宅（在宅勤務）
・クライアント先
・本社
＜本社への出社＞
出張扱いで、min月1～max週1回程度、本社（東京/大崎）またはクライアント先へ出社いただきます。
交通費は会社負担となりますので、ご安心ください。※基本的に日帰り
＜ご入社直後＞
ご入社日当日は、本社に出社いただきます。
経験者採用のため研修はございませんが、ご入社日いただいた後、1～2週間程度は社内コミュニケーション目的で、本社周辺に宿泊し出社いただくことを想定しております。
その後は、ご自宅よりリモート勤務にて業務いただく予定です。
データサイエンス事業部
チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。
＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など
＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
＜本部署全体のPJT例＞
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・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
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・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
など
＜勤務地＞
・ご自宅（在宅勤務）
・クライアント先
・本社
＜本社への出社＞
出張扱いで、min月1～max週1回程度、本社（東京/大崎）またはクライアント先へ出社いただきます。
交通費は会社負担となりますので、ご安心ください。※基本的に日帰り
＜ご入社直後＞
ご入社日当日は、本社に出社いただきます。
経験者採用のため研修はございませんが、ご入社日いただいた後、1～2週間程度は社内コミュニケーション目的で、本社周辺に宿泊し出社いただくことを想定しております。
その後は、ご自宅よりリモート勤務にて業務いただく予定です。
データサイエンス事業部
▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア
チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。
＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など
＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・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
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・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
など
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▼データアナリスト
＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など
＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
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広告のデータ
など
＜PJT例＞
・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ダッシュボードの運用と構築
・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
データサイエンス事業部
チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。
＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など
＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・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
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・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
など
データサイエンス事業部
＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など
＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
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広告のデータ
など
＜PJT例＞
・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ダッシュボードの運用と構築
・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
施策立案をサポートする示唆出し
１．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
２．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
３．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
■例２
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
１．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
２．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
３．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
■例３
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS
データサイエンス事業部