アポロ株式会社の【アポロ】データサイエンティスト（ビジネスアナリティクスチーム）の求人

【募集背景】

アポロは、主に大手企業をクライアントとして、戦略や業務コンサルティングまで幅広く行うコンサルティングファームです。
特にデータサイエンスやAI、DXを活用したコンサルティングサービスを強みとしており、実益の創出までコミットすることを信念としています。
同時にコンサルティングで得た知見や視点を活かしながら、自社でのプロダクト・サービス開発、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んでいます。

2020年に設立し現在5期目ですが、業績も組織も順調に拡大しています。

現在は50名超のコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。
アポロのデータサイエンティストは20名以上在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。

・ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム
・数理モデリングに強みを持つチーム
・生成AIに強みを持つチーム

この募集は、主にビジネスアナリティクスチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、面接のプロセスだけでなく、入社後に業務を進める中でもご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですので、ご安心ください。

【業務内容 ～ ビジネスアナリティクスチームの紹介～ 】

上記の通り、アポロは「コンサルティング×データ活用」を得意とする集団です。
なかでも特にビジネスアナリティクスチームはその傾向が強く、業種や業態に関わらず、様々な企業の様々な課題に対してデータを活かした解決策を提供していくことを仕事の中心に据えています。

入社後には、
①分析のテクニックや技術、精度が重要になるプロジェクト
②分析を行う前のアプローチ設計が重要になるプロジェクト
③なるべくシンプルに解決することが求められるプロジェクト
④データを正しく集めることが重要なプロジェクト
など、多彩な性質のプロジェクトに関わって頂く機会があります。

複数のプロジェクトにアサインされることもあります。業界や業種も多岐にわたるため、マルチタスク的な頭の使い方、体(時間)の使い方を求められることもしばしばです。
⇒ ⇒ ⇒ 頭の切り替えや気分転換などのセルフマネジメントも重要になる
⇒ ⇒ ⇒ その分、経験の蓄積が早く成長の機会もの多い

また、クライアントからデータを預かって分析するだけではなく、クライアントに伴走しながらビジネス活用に係る設計やサービス企画等に関わる機会が多いのもアポロの特徴です。
⇒ ⇒ ⇒ 外側からの専門家的な関与だけでなく、クライアント組織の”中”に入って課題解決する機会が多い

■スタッフレベル
・分析環境の構築や整理
・データ整備、加工、マスタ整備などの大事な前処理
・基礎分析(本格的な分析を行う前に「あたり」を付ける集計業務など)
・エクセルやJpyuter上でのグラス化
・各種の統計解析や機械学習の活用
・クライアント報告資料のパーツ作成

■マネージャーレベル
・クライアントニーズのヒアリングや期待値コントロール
・（クライアントニーズやプロジェクトの目的に合わせた）分析設計
・メンバーに対する分析方針、問題へのアプローチ方針の提示
・AI案件のプロジェクトマネジメント
・新規案件・既存案件拡大の提案

【プロジェクト事例】

・大手ディベロッパーの都市再開発事業における、顧客属性・来訪ニーズに合わせた情報配信施策高度化
・小売業における、SNSデータと購買データを統合した広告効果分析

【社員から見たこの仕事の面白さ】

・業種や業態に関わらず、様々な企業の課題に対してデータを活かした解決策を提供していくことができる
・分析して終わりではなく、ビジネス的なアウトカム(成果・価値)にこだわってプロジェクトを進められる
・ビジネスコンサルタントと共同しながら、クライアント企業の大きな課題解決に主体的に関われる
・プレスリリース等、外部に発信される可能性もあるプロジェクトに関わることができる
・手法にはこだわらず、クライアントValueに最適な解決手段の選定することができる

【配属チーム】

・メンバー数：8人（マネージャー2人／スタッフ6人）
・大手コンサルファームでデータサイエンティストをやっていた者、ソフトウエアエンジニアだった者、データエンジニアに強みを持った企業でデータ分析を行っていた者など様々なバックグラウンドをもつメンバーが集まっています。

＜チームの信念・大事にしていること＞
我々のチームの仕事は「クライアントあってこそ」。
すべてのプロジェクト活動は、クライアントの課題解決に向いていなければなりません。
データ分析の過程の中で、様々な手法やアプローチを試すのは当然であり、とても重要な取組みですが、最終的には必ず「よりクライアントの役に立つもの」が採用されます。

自分が興味を持つものでも、頑張ったものでもなく、「クライアントの役に立つもの」です。
何でも自分のやりたいようにできるわけではありませんが、逆にこうした健全な制約こそ、素晴らしいアイディアやクリエイティビティの刺激になると考えています。

一言でいえば、「好奇心の強い方！」

・クライアントValueを追求できる方、仕事に没頭できる方
・自分の頭で考える事に楽しさを感じられる方
・他者の良いところを素直に吸収する柔軟性を持ちつつ、自分の良いところは広める事ができる方
・アポロが掲げる行動指針に共感できる方
- プロ前提：「プロになる」のではなく「プロ前提」。自分が関わった案件に関して、責任感を持って最後までやり抜こう。
- 私ならこれがいい：自分の意思があり、逃げずに発想・創造をどんどん行い、チャレンジしよう。
- うずしおスタイル：「うずしお」のようにステークホルダー全体を巻き込んで、事業や仲間づくりを推進しよう。
- リスペクトある直言：相互にリスペクトを持ち、率直に意見を言い合おう。

【こんな方にピッタリの環境です】

・実ビジネスの世界で求められるデータサイエンティストのあり方に興味がある方
・データサイエンティストとして更なる進化の方向性を模索している方
・データ分析の楽しさに加えて、クライアントバリューを考え抜く面白さに興味がある方
・ AI系スタートアップの知見を学び、自身でもスタートアップの設立を目指す方
・コンサルと同水準の年収を目指す方

日本語のコミュニケーションをネイティブレベルで取れる方

＜スタッフレベル＞

・統計学・機械学習の基礎理解
・データ加工・機械学習モデル開発に関わるプログラミングの経験（SQLやPython、Rなど）
・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決した経験
・チーム内外の関係者と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力

＜マネージャーレベル＞ ※スタッフレベルに加えて

・クライアントや他部門の課題や悩みを分析タスクに落とし込んだ経験
・分析結果をクライアントへ報告、及び報告資料の作成経験(特に資料構成やアジェンダの設計など)
・コンサルティングファーム、分析会社、事業会社等におけるデータ分析・AI開発プロジェクトのマネジメント経験
・プロジェクトやタスクをリードしたり、スタッフを育成した経験
・想定通りに進まない環境をあきらめない心。いったんげんなりするけど何とかしようと立ち直るポジティブさ。

※上記、必ずしもすべてが必須ではありません。
ただし、入社後にこうした仕事を求められるため、経験が無いとキャッチアップが大変になる可能性があります。