データアナリストの案件一覧

・既存及び新規事業の開発チームにてユーザーリサーチ、情報設計、プロトタイピングなどをご担当いただきます。
・ユーザー課題の洗い出し、解決に向けたソリューションの提案、
　UI/UXフレームワークの作成、ローンチ後の改善など広く携わっていただく予定です。
【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・新しい技術を活用したモダンな開発環境がございますので、今後のスキルアップに繋がりやすいかと存じます。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

HR系クライアントのデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装を担当いただきます。

・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。

└各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

主に医療、製薬系のサービスを複数展開されているメガベンチャー企業にて、電子カルテのデータプラットフォームを現在開発しております。
データ量は数億レコード(要領だと数百GB～TB)あり、そのデータの集計、加工、分析をご担当いただきます。

データプラットフォームの活用事例としては、コロナ治療薬の使用率などを患者数と照らし合わせながらの集計などがあります。

受入体制や成長環境がかなり整っておりますので、医療の知識や使用技術の知見がなくても問題ございません。

・DB：BigQuery
・言語：JavaScript
・ETLツール：dataform
・BIツール：Looker

美容医療の口コミ/予約アプリの事業成長のために必要な分析業務やより良い意思決定ができるためのアウトプットをお願いいたします。
プロダクトマネージャー、マーケター、カスタマーサクセス、セールスなど多様なメンバーと協力しながら課題の発見や解決に取り組んでいただきます。

主な業務内容は下記の通りです。
・全社方針に関連する横断的な分析
・事業シミュレーション、指標/目標数値策定や可視化の支援
・グロース戦略の構築、実行支援
・定量/定性データを用いた顧客課題の発見
・行動ログ分析に基づく課題解決へ向けた施策の提案
・施策効果の事前シミュレーションと施策の優先順位付け
・施策の効果測定とインサイト導出

■ 主要言語・フレームワークなど
Database / SearchEngine
・Amazon Aurora (MySQL8系互換)
・Elasticsearch
モニタリング
・Datadog
・Sentry
・Amazon CloudWatch
分析
・BigQuery
・Redash

【概要】
・AI技術を用いた英語学習サービスをアジア圏で展開されているクライアントのPJ
・日本支社設立に伴い、サービス周りのデータ活用ニーズが浮上し、社内1人目のデータアナリスト/サイエンティストとして参画予定

【業務内容】
・データ関連のスペシャリストとして、売上・利益直結のデータ活用施策企画～実行まで担当
※運用チーム内では限られた範囲のデータを活用しているにとどまっている状況

・顧客のデータ分析グループの業務支援。
・tableauによるデータの可視化、分析支援。

・tableau（ダッシュボード作成は1人称で実施できること）

・ ビジネス要件とその影響を理解し、関係者のコラボレーションを図り、それをビジネスニーズに変換し、技術チームのメンバーに伝達
・ ユーザーストーリーを作成、管理、明確化し、複雑な要件に対応するユースケースを作成
・ 問現解決や新しい変更のための現行ビジネスプロセスの解析、システムの解析、データの収集、分析
・ドキュメント、マニュアル、議事録、ステータスレポート等、適宜作成

【概　要】　
各企業向けのデータ分析業務
【工　程】　
設計、開発、試験
要件定義は終了しております。

以下の作業をご担当頂く予定です。
①顧客企業のテーマに沿ったデータ分析
②主にPythonやBIツールを用いてのデータ前処理

マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクトに参画いただきます。
クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するものです。
このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを個別のプロジェクトとして分析も行っています。
今回は、この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストを募集しています。

ユーザーの業種、課題により左右されますが、想定される業務内容は下記の通りです。　　
・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成

・お客さんのニーズから要件をリードして、お客さまとデータエンジニアリング、アナリティクスの議論をしながら、ビジネス設計をする。