人材育成コンサル会社でのデータサイエンス・マネジャー（テクノロジー職）の求人

プロダクト開発チームや事業推進チーム・マーケティングチームと密接に連携しながら、PDCAサイクルに伴走して、分析を通じたKPIマネジメント、施策企画実行支援、施策効果検証を担当し、プロダクトグロースを進めます。

他部署からの依頼に対する分析実務だけでなく、事業課題解決のために「どのような分析が必要か」「分析結果をどう活かすか」を考え、企画提案することも重要な業務になるため、データサイエンスの上流工程業務が得意な方が成長・活躍できる環境です。

その中で、マネージャーとして以下の役割を担っていただきます。

1.ステークホルダーに対する事業観点での分析テーマ提案やヒアリング・交渉・説明
2.プロジェクトマネジメント(進捗管理・ディレクション・レビュー)
3.ピープルマネジメント、育成、評価、採用
(尚、データサイエンスチームにはデータエンジニアや機械学習エンジニアも所属していますが、マネジメントの対象はデータアナリスト(データサイエンティスト)のみになります。)

データサイエンスチームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。

▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上

学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析
統計的因果推論による施策効果検証
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築

▼受講者集客

非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析

▼法人顧客リピート契約促進

管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築

▼法人顧客集客

法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証

▼マーケティングリサーチ

ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析

開発環境は下記になります。

インフラ
　 GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)

データパイプライン (ETL)
　 CloudComposer (Airflow)

DWH
　 BigQuery

その他インフラ管理
　 Docker
　 GKE / GAE / CloudRun

可視化ツール
　 Google Data Portal / Tableau

分析環境
　 Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML

監視
　 Cloud Logging / Stackdriver Logging

その他
　 Git / GitHub / Slack / Notion

魅力
・他チームと連携し、上流の分析テーマ検討・企画に参加できます。
・コアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがあります。
・経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもとデータ活用の推進に取り組むことが出来ます。
・スキルの高いエンジニアとデータサイエンティストが既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っています。
・社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能です。
・動画サービスのようなオンラインデータだけでなく、集合研修などのオフラインデータを扱うチャンスがあります。
・社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できます。
・フルフレックス、リモート活用、副業可、服装自由、自己啓発支援制度や経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境であります。

必須条件

下記に列挙するデータサイエンス/ビジネス/エンジニアリングのスキルを全て保持している事。
特にビジネススキルに関しては、マネージャーとして、チームマネジメントの経験及びデジタルプロダクト(Webサイト・アプリ)における分析テーマ企画提案や分析結果を踏まえた施策提案の経験が必要です。

1次面接で、以下のことをお聞きしますので、ご自身なりの考えをお聞かせください。口頭での回答のみで構いませんので、特にアウトプットを準備いただく必要はありません。また疑問点・不明点がありましたら、1次面接の際に回答させていただきます。

[質問]
「これまでに、ご自身が使ったことがある特定のサブスクサービスについて、ユーザーが離脱・解約する主な要因及び離脱・解約を防ぐために必要な施策や分析は何だと思いますか」

必須なスキル
[データサイエンス]

統計検定2級レベルの知識
機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
デジタルプロダクトのデータ分析経験
アンケート調査設計と調査結果分析への興味関心

[ビジネス]

チームマネジメントの経験(1on1、評価、育成、採用など)
当社の事業、方針に対する共感を持てる
論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる)
ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる
デジタルプロダクトにおいて、ビジネスサイドの課題感を適切に理解した上で、自発的に分析テーマを企画提案してきた実績がある
デジタルプロダクトにおいて、分析結果から得られた示唆を踏まえて、ユーザー体験を向上させるための施策提案を行った実績がある
チームメンバーに対して、分析アプローチのディレクションや分析結果のレビューを行い、分析の品質を担保することができる

[エンジニアリング]

SQLを利用してデータを加工・集計した経験
　 100~200行のコードを読み書きできる
　 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる

Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験
　 numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
　 scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験
　 matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験

言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上

歓迎条件

下記に列挙する項目のいずれかを満たしていると尚良い。

[データサイエンス]

統計的因果推論の理解/実務経験
自然言語処理の理解/実務経験
アンケート調査設計の理解/実務経験
ダッシュボード構築経験
[ビジネス]

データを活用し、デジタルプロダクトをグロースさせた経験
[エンジニアリング]

GCP/AWSの利用経験(特にBigQuery/Redshiftなどのビッグデータ基盤)
Airflowなどのワークフロー開発経験