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データサイエンティスト/データアナリスト

年収:800万 ~ 1400万

採用企業案件

採用企業

株式会社kubell

  • 東京都

    • 資本金2,860百万円
    • 会社規模101-500人
  • インターネットサービス
部署・役職名 データサイエンティスト/データアナリスト
職種
業種
勤務地
仕事内容 ------------------
■採用背景
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Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。

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■ポジションのミッション・魅力
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【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
⚫︎導入社数60万社以上、722万アカウント(いずれも2024年9月時点)という超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」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】kubell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「Chatwork」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」
「Chatwork アシスタント」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

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■業務内容
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kubell事業では、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しているkubellでは、日々膨大なデータが蓄積されています。
kubell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、kubell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、Chatwork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(Snowflake/TreasureData)とBIツール(Looker)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
Looker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
Snowflake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)
労働条件 【雇用形態】
正社員

【契約期間】
期間の定めなし(試用期間3ヶ月)

【給与】
応相談

【勤務地】
107-0062 東京都港区南青山1-24-3 WeWork 乃木坂
ハイブリッドワークを推進しておりますが、チームビルディングのため、週2日程度はオフィス出社となります。
※変更の範囲:会社(出向先の会社を含む)の定める場所

【勤務時間】
フレックスタイム制(メインタイム* 10:00-16:00)
*業務遂行の推奨時間帯

【休日】
土日 、国民の祝日、年末年始

【福利厚生】
個々人が目指す働き方やキャリアをより良いものにするための制度を用意しています。
・"働く"や"キャリア"におけるダウンサイドリスクの排除(子育てや介護、自身の健康不良など)
・コーポレートバリューをより体現するためのサポート(スキル取得など)

【加入保険】
社会保険(健康保険・厚生年金・介護保険)
労働保険(労災保険・雇用保険)
*関東ITソフトウェア健康保険組合加入
*法令の定めの通り

【受動喫煙対策】
敷地内禁煙
応募資格

【必須(MUST)】

【1】業務経験
・チーム開発経験
・データアナリティクスまたはデータサイエンス、または関連分野での実務経験
・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングに関連する実務経験

【2】技術スキル
・SQLの基本的な知識およびデータクエリの実務経験(3年以上)
・PythonまたはRを用いたデータ分析およびモデリングの実務経験(3年以上)
・データのクリーニング、前処理、探索的データ分析(EDA)のスキル
・統計分析、機械学習モデルの構築・評価の経験
・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスの使用経験
・Looker、TableauなどのBIツールの使用経験
・データマートおよびデータモデルの設計・構築経験
・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験

【3】ソフトスキル
・優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
・自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
・複雑なデータセットを理解し、ビジネスに対するインパクトを説明する能力
・チームワークスキル

【歓迎(WANT)】

・AWS、GCPをはじめとするクラウドプラットフォームを用いたビッグデータ処理に関する知識・経験
・dbtの使用経験
・データパイプラインの設計・実装経験(ETL/ELTプロセス)
・データ基盤と外部ツール(Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど)とのデータ連携経験
・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル
・非構造データ(テキスト・音声)分析に関する知識と実務経験
・AI / ML Opsに関する理解
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識と実務経験
・新規事業や業務支援サービスにおけるデータ活用経験、BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解

【求める人物像】
・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人
・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方
・困難な事にも主体的に取り組める方
アピールポイント 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 20代管理職実績あり 産休・育休取得実績あり 教育・研修制度充実 年間休日120日以上 上場企業 2年連続売り上げ10%以上UP 女性管理職実績あり シェアトップクラス 完全土日休み フレックスタイム
リモートワーク

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

屋内禁煙

更新日 2024/12/20
求人番号 4065455

採用企業情報

株式会社kubell
  • 株式会社kubell
  • 東京都

    • 資本金2,860百万円
    • 会社規模101-500人
  • インターネットサービス
  • 会社概要

    【設立】2004年11月11日(創業:2000年7月15日)
    【代表者】代表取締役CEO 山本 正喜
    【資本金】2,860,968,000円 (2024年9月末日時点)
    【グループ従業員数】557名(2024年9月末日時点)
    【東京オフィス】
    〒107-0062 東京都港区南青山1-24-3 WeWork乃木坂

    【事業内容】
    ■Chatworkの開発運営
    ■ソフトウェア販売(ESETセキュリティソフト)

    私たちkubellは、中期ビジョンとして「中小企業No.1 BPaaSカンパニー」、長期ビジョンとして、あらゆるビジネスの起点となる「ビジネス版スーパーアプリ」を掲げ、急成長を続けています。主力事業である、国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」の導入社数は60.5万社を超え(2024年9月末日時点)、""社会的インフラ""として認知・利用されるプラットフォームへと成長。さらに、中小企業の本質的なDXを実現しうる新たなビジネスモデルとしてBPaaS(Business Process as a Service)に着目し、2023年からは業務プロセス代行サービス「Chatwork アシスタント」の提供を開始しました。

    【ミッション】
    〈働くをもっと楽しく、創造的に〉
    2000年、インターネットの登場に感動し、いてもたってもいられず学生ながら起業。インターネットはきっと、世界を大きく変えていく。そして、たくさんの幸せをつくりだしていくに違いないと確信し、仲間とともにチャレンジをつづけてきました。
    最初は手探りでしたが、「自分たちが働きたい会社をつくろう」という想いはやがて、「働く」ということそのものを変えていきたいというミッションにつながっていきました。
    人生の大半を過ごす「働く」という時間を、もっと楽しく、創造的なものにしたい。そうすることで、人生を充実感のあるものにし、より社会を豊かにしていけると、私たちは信じています。

    【ビション】
    〈すべての人に、一歩先の働き方を〉
    ITに詳しい人もそうでない人も、業界業種、性別年齢も関係なく、世界中のあらゆる人に一歩先の働き方を届けたい。二歩先でも三歩先でもなく、誰もが安心して足を踏み出せる「一歩先」を常に提供するからこそ、世の中の働き方をアップデートし続けることができると考えています。

    【バリュー】
    〈Take Ownership(自分ごとでやりきる)〉
    仕事の目的を背景含めて深く理解し、単なる作業ではなく意味を持った仕事として、自分自身の意思を持って主体的に取り組む。一度手をつけた仕事はしっかりと最後までやり抜き、自分自身の手が離れたとしてもその成果を見届けるところまでを自分の仕事だと意識する。

    〈Playful Challenge(遊び心を持ってチャレンジ)〉
    私たちは困難な社会課題に取り組むベンチャー企業。たとえ前人未踏の領域であったとしても、新しい発想をもって果敢に挑戦し、期待や想像を超えてワクワクするような驚きを創り出す。未来を待つことなく、スピードこそ価値だととらえ、自ら一歩先をつくりだしていく。

    〈Beyond Boundaries(越境し共に高めあう)〉
    自分の役割を部門や役職の壁を越えて他者視点で見つめ直し、全体最適の目線で行動する。周囲を巻き込みコラボレーションを生み出すことで、1+1を3にも4にも変えていく。間に落ちるボールを拾いあい、相互に未来を見つめて声をかけあうことで、全員で勝つチームへ。

    〈Integrity Driven(チーム・顧客・社会に対して誠実に)〉
    働く仲間となるチームを信頼し、多様な違いを受け入れ強みへと変えていく。顧客へのリスペクトを忘れず、伴走するパートナーとして共に成長する。働き方を変えていくことが私たちの使命。未来に誇れる仕事を成し遂げて、これからの社会を豊かにしていこう。

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