データ分析エンジニア（クラウドエンジニア）／成長部署で様々な経験が積める！／東京・神奈川

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

▪️ エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。

・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

▪️ ビジネス領域
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
-全体方針の検討／策定
-タスク・スケジュール管理
-稼働／コスト管理
-進捗管理
-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

▪️  案件事例
・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案
・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案
・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング
・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援
・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案

＜使用ツール・開発環境＞
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

▪️  入社後の流れ
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。

研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。

2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。

ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

＜入社時研修について＞
SQL・Python・BIツールなど、入社後１～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

★Step 1: データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。

・使用環境・ツール： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database
・習得スキル： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

★Step 2: コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。

・使用環境・ツール： SQL / Python / SAS / R
・習得スキル： データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

★Step 3: データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。

・使用環境・ツール： Google Analytics / Tableau / PowerBI
・習得スキル： データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

★Step 4: レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。

・使用環境・ツール： ダッシュボード（BIツール内） / PowerPoint / Word
・習得スキル： レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

▪️ サポート体制について
当部署では『メンター・メンティー制度』を導入しており、新入社員の技術的な不安払拭を図っております。
メンターはデータ分析経験の長い先輩社員が担当し、あなたの技術的な質問や不安を解決する体制を整えております。

また、上記とは別に月1回の定期面談を実施しており、今後のキャリアプラン／キャリアパスを共有し、あなたの希望に応じた案件やキャリアに参画できるように支援をしております。

下記のいずれかを用いた集計・開発の実務経験1年以上
・SQL
・Python
・クラウド（AWS/GoogleCloud/Azure）
・Snowflake
【歓迎/尚可】
・要件定義や問合せ対応など顧客折衝ができる
・下記のいずれかが実務経験1年以上
・データ分析プロジェクトのご経験（分析基盤の構築・機械学習実装など）

土日祝休み(完全週休2日制)
■完全週休2日制（土日）
■祝日
■創立記念日（8月15日）
■年末年始休暇
■年次有給休暇：入社6ヶ月後より10日付与
■慶弔休暇
■産前・産後休暇
■育児休暇
■サポート休暇（有給取得前3日間付与）

・産休・育休取得率　女性100%／男性：50%（希望者においては100%実績）
　社歴や役職関係なく、希望者については、育休がとりやすい環境得です

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