AIの転職求人

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ポジションのミッション・魅力
【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
大規模なコミュニケーションプラットフォームである製品は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています
圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です

【2】グループの事業戦略推進の支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます
「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット製品のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
「BPaaS戦略」
サービスをはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です

業務内容
グループ事業では、製品を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しているグループでは、日々膨大なデータが蓄積されています。
グループのデータスペシャリストは、こうしたデータを様々な切り口で扱いながら、グループ横断でデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進することでグループシナジーの創出を支援し、グループのミッション・ビジョンの実現に貢献していく役割を担います。
業務内容としては、データ分析のケイパビリティを活かし、製品事業やBPaaS事業および新規事業の成長をデータドリブンで支援いただきます。
データ基盤とBIツールを活用し、ビジネスインサイトの提供やデータドリブンな意思決定をサポートいただきます。また、データマートやデータモデルの設計・構築を行い、データの効率的な利用を促進していただきます。

【1】データマートとデータモデルの設計・構築
ビジネス要件に基づいたデータマートの設計・構築
効率的な分析を行うためのデータモデルの設計と最適化
例：顧客セグメンテーション用のデータマート構築、営業/マーケティングデータモデルの最適化、など

【2】データ分析とレポート作成
ビジネス要件に基づいたデータ分析を実施し、インサイトを抽出
ツールを用いたダッシュボードやレポートの作成・運用
例：事業管理、ユーザー行動分析、など

【3】学習データと機械学習モデルの設計・構築
データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価
機械学習モデルのビジネス装着、および効果測定
例：有料転換予測モデルの構築、マーケティングキャンペーンの効果分析、など

【4】チーム協業
データアナリスト/データサイエンティスト/データエンジニア、Salesforceエンジニア、BizOpsとの連携
ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、データドリブンな意思決定の支援（クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティングを含む）

【5】データパイプラインの設計・実装
データ基盤を中心としたデータパイプラインの設計・実装
データの収集、変換、ロード（ETL/ELT）プロセスの最適化
例 データフローの自動化

【6】データ品質とガバナンス
データの品質管理とガバナンスの実施
データの整合性と一貫性を確保
例 データクレンジングプロセスの標準化、データガバナンスポリシーの策定

【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）