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RECRUIT 中途採用

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中途採用
  • ソリューション
データアナリスト

クライアントのビジネスが成長するために有用な情報の抽出、可視化を行います。チームラボが手掛けるサービスの継続的な改善を後押しする役割を担当します。

  • 主な仕事内容

    ・クライアントとのコミュニケーション及び調整・提案
    ・ビッグデータを利用した分析システムの導入提案
    ・分析に利用するデータの設計
    ・分析PDCA計画の立案
    ・ビジネス課題の解決に寄与するKPIの設計
    ・KPI改善を目的とした探索的データ分析
    ・分析結果のレポートとダッシュボードの作成
    ・分析結果から得られたインサイトをもとにしたサービスの改善提案
    ・サービス改善施策の効果検証
    ・データを活用した新たなサービスの提案

  • 分析環境

    分析基盤: Redshift, BigQuery
    分析ツール: Google Spreadsheet, Google Analytics 4, Pythonなど
    その他: GitHub, Slack, Asana

  • 業務で必要な主なスキル

    ・クライアントへ分かりやすく説明できるコミュニケーションスキル
    ・SQL言語のスキル
    ・Looker Studio, Grafana, PowerBI等のBIツールの知識
    ・Google Analytics, Google Tag Manager等の分析に利用されるサービスの知識
    ・表計算ツールやスライド作成ツールを用いた資料作成のスキル
    ・日常会話レベル以上の日本語

  • あると望ましいスキル / 経験

    ・コンサル領域でのデータ分析の実務経験
    ・ビジネスアナリティクスの実務経験
    ・Python等の分析に利用される言語およびPandas等の主要なデータ解析ライブラリの知識

  • 主要言語

    SQL、Python

  • 開発環境

    • 環境
      PC(macOS、Windows)やデュアルディスプレイ、IntelliJ等のIDEもリクエストに応じて提供します。
    • コード管理
      GitHubを利用しています。
    • プロジェクト管理
      主に社内で管理しているRedmineを利用することが多いですが、案件に応じてJIRAやBacklogを利用することもあり自由に選択することができます。
    • インフラ環境
      AWS / GCPなど、サービスに応じて選択しています。
    • 社内ツール
      グループウェアはGoogle Workspaceでメールやカレンダー、ドキュメント管理等を行っており、コミュニケーションはSlackを利用しています。

  • 選考の流れ

      • STEP1 :
        Webエントリー
      • STEP2 :
        プログラミングチャレンジ(オンライン)
      • STEP3 :
        面接(複数回) ※場合によっては、選考フローが変更になる場合がございます。
      • STEP4 :
        内定
      • STEP5 :
        内定

募集要項

給与
保有されるスキル・経験・能力により決定
試用期間
3ヶ月
休日・休暇
原則として、土曜、日曜、祝日、年次有給休暇、年末年始、夏期休暇、産前産後休暇、育児休業、看護休暇
勤務地
東京都千代田区神田小川町 2-12 小川町進興ビル(本社)他、会社が指定する場所
Google マップ
待遇・福利厚生
・半期決算賞与(年2回) ※グループ会社の場合は支給対象外
・永年勤続賞(3,5,10,20,30年ごとに30,50,100,200,300万円支給)
この他、各種福利厚生を完備。
詳しくは福利厚生ページをご参照ください。
備考
・チームラボは、それぞれの専門性を活かしたチーム展開を行っており、適性に応じて別ポジション・雇用形態やグループ会社をご案内させていただくこともございます。
・ご応募時に利用する経路は1つに限定してください。（チームラボ採用ページ・就活媒体・転職エージェントなど）重複での応募を検知した場合は、最初にご応募いただいた経路で選考を進めさせていただきます。

この職種に関する実績

WORKS

チームラボDMP

マーケティングに必要なデータを収集、統合し、分析のスペシャリストのサポートのもと、サイトの改善はもちろん、あらゆるチャネルへのデータ活用が可能になります。 また、近年研究されている最新AI技術も柔軟に取り入れることが可能であり、お客さまが抱える問題点や仮説の検証、データに埋もれた価値の発掘を行うことが可能です。
制作範囲
溜めたデータを利用して、新規アルゴリズムの検証
WORKS

チームラボレコメンド

ユーザの行動履歴やアイテムのテキスト情報を解析し、アイテム間の相関関係を算出したり、パーソナライズ化されたおすすめ情報を提供することができます。 レコメンドのアルゴリズムは協調フィルタリングやコンテンツマッチ技術をベースとし、Matrix Factorizationやディープラーニングを利用して、ログの少ない商品にも最適なログ補完を行うなど、最新のモデルを取り入れています。 さらに、画像解析技術 ✕ ディープラーニングを活用したレコメンドも提供しています。
制作範囲
レコメンドエンジンの効果検証、精度改善のための継続的分析

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