経験者募集!在宅勤務OK の求人です!

アピールポイント!
【求人の特徴】
学歴不問・即日スタート・経験者優遇・Wワーク可能・在宅勤務・駅から徒歩5分以内・10時以降出社OK・フレックスタイム制・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・育児支援制度・退職金制度・その他特別制度あり
募集要項
職種 | データアナリスト |
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仕事内容 | 【雇入れ直後】 【募集拠点】 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。 ※実務内容は以下に記載あり 実務経験の浅い方は、入社後1 2ヵ月程 座学研修を実施し、データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。 ※今までのご経験により、研修期間は異なります 未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。 【入社後の流れ】 ご入社 ↓ 1日目:人事オリエンテーション・配属先上長とのウェルカムランチ ↓ 2日目:データサイエンス事業部配属オリエンテーション・研修キックオフ ↓ 3日目:座学研修 (約1 2ヵ月) ↓ PJ・業務アサイン 【研修内容】 約1 2ヵ月の研修後、スキルに応じた業務からスタート。 その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。 ▼ Big Query (SQL) 研修 - アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成 ▼ Tableau研修 実務を想定した、ダッシュボードの作成 ▼ Python研修 データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習 ▼ 統計研修 基本的な統計知識の理解 ▼ データ分析研修 ・コンサル型データ分析のロールプレイ学習 ・CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析 ・KPIの可視化とデータ分析 ※上記研修は2024年度実績の一部です ※ご入社時期によって研修内容は異なります 【実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載】 ・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 ・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アプリ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 ・Google Analytics:Web行動データ ・Adjust:アプリ行動データ ・EC Orange: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 【本ポジションの魅力】 ・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できます。 【募集背景】 企業拡大に伴う、増員募集のため 2018年4月にデータアナリストの社内育成PJTを立ち上げ、現在では約150名の担当者が在籍しています。 立ち上げ当初に計画していた想定以上の成長スピードを更に加速するため、経験者の採用をさせていただく運びとなりました。 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】 ▼技術的スキルやデータの洞察力 データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当していただきます。それに加え、データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。 ▼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。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、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。 【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 データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります! AMBLでは270種類以上の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。 ・AI/人工知能資格(G検定/E資格/AI実装検定/Generative AI Test ほか) ・言語関係資格 (Python3/LPIC/HTML5 ほか) ・AWS/GCP/Azure 各クラウド認定資格 ・Snowflake資格 ・Tableau資格 ・Oracle資格 ・Salesforce/Salesforce Marketing Cloud 資格 ※需要ありそうなので追記 ・統計・ビジネス数学資格 ・データサイエンティスト検定 ・各種IPA資格 (基本情報技術者・応用情報技術者・データベーススペシャリスト ほか) ・各種セキュリティ認定資格 ・マーケティング関連資格 (マーケティング検定・各種Web広告資格) ・Webアナリティクス資格 (Google アナリティクス・ウェブ解析士 ほか) エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です! ※ 上記資格は2024年11月現在の制度資格の一部です 【勤務地備考】 在宅勤務 【変更の範囲】 なし |
雇用形態 | 正社員 |
給与 | 年収 4,000,000円 〜 6,000,000円 |
給与詳細(年収例)・手当 | 【年収】4,000,000円~6,000,000円 【月収】253,000円~ 賞与あり 6・12月 時間外労働の有無にかかわらず、10時間分の時間外手当として19,766円~を支給 賃金形態:月給 年収:400万円~600万円(月収:25万3千円~) うち固定残業代 1万9千766円/10h~ ※超過分は別途支給 ※スキルに応じ、決定します 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 給与改定/年2回 |
研修・試用期間 | 3ヵ月 ※試用期間中、条件面・待遇面に相違なし |
待遇・福利厚生 | ・副業制度 ・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) 【交通費など】 交通費支給(実費精算支給) 【諸手当】 ・テレワーク手当(一律支給) ・通信手当(規定あり) |
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 |
通勤アクセス | 各線 大崎駅から徒歩5分 JR山手線 五反田駅から徒歩7分 東急電鉄池上線 大崎広小路駅から徒歩11分 |
勤務時間 | フレックスタイム制 【休憩時間】1h ※フルフレックス制 所定労働時間:8h(うち1h休憩)/月160h程度 ※例)(1)9:00~18:00(2)10:00~19:00 所定労働時間を超える労働の有無:有 |
休日・休暇 | ・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%! 【年間休日日数】 125日 |
応募条件 | 【必須スキル・経験】 ▼以下いずれか必須 ・Python、R、SQLなどを用いたデータ分析業務の経験 ・データ分析基盤構築の経験 ・統計学もしくは機械学習の知見 ・学生時代の研究で統計分析に携わったことのある方 ※実務経験がない場合は、成果物をご提出ください(書類記載でも可) ※ 本職種は社会人歴2年以上の就業経験のある方を前提としております。(AI・データ領域に関わらない業務・部署・会社においてのご経験をお持ちの方も幅広く採用しております) 【歓迎スキル・経験】 ・プログラミング・ツール・クラウドのご経験 or 公開講座・スクールやUdemyなどにおいての学習経験(参考言語:Python[Pandas、Nampy、Matplotlib ほか] /SQL /Tableau/R [tidyverse、ggplot ほか]/SPSS /C++ /C/Java/SAS/AWS /GCP) ・M365(Excel、Word、PowerPointなど) を使用した資料作成経験 ・デジタルマーケティング領域における分析・ウェブ解析経験(GoogleAnalytics、Adobe Analytics ほか) ・データ分析のためのデータ準備やマート設計の経験 ・定量データを用いたデータ分析・レポーティング経験 ・BigQuery・Amazon Redshift などを用いたビッグデータハンドリング業務のご経験 ・Power BI や Tableau におけるダッシュボード構築経験 ・統計や機械学習に関する知識と活用経験 ・Kaggle・SIGNATE などのコンペティションへの参加経験 【求める人物像】 ・主体的に行動ができる方 ・素直で、つねにプラスの発想ができる方 ・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 ・自ら課題設定し主体的にPDCAを回してきた経験 ・コミュニケーションを活発に取れる方 ・SQLを使用したデータ抽出などを経験し、データ分析業務へシフトしたい方 ・デジタルマーケティング領域の経験からデータアナリストを目指したい方 ・開発エンジニア経験を生かし、データサイエンティストへキャリアチェンジしたい方 ・将来はデータサイエンティストを目指したい方 |
受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】喫煙専用ルーム |