株式会社kubellの1022_データアナリストの求人

採用背景

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。

ポジションのミッション・魅力

【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98万社以上、775.2万アカウント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

業務内容

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。
また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。
ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。

＜具体的には＞
1. データマートとデータモデルの設計・構築

• メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築（シニアメンバーとの連携・協働）
• dbtを用いたデータモデリングの実装
• 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援
• 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援

2. データ分析とインサイト提供

• ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行
• 戦略的示唆の抽出による意思決定支援
• ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
• 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用

• Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
• 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
• レポーティング業務の効率化と自動化

4. チーム協業とステークホルダー連携

• ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進
• ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
• データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
• 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

【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）

今後のキャリアパス

■ スペシャリストへの道

• 特定領域（プロダクト分析、マーケティング分析など）の専門性を高める
• データモデリングや分析基盤構築などのエンジニアリングスキルを深める
• 新技術（AI/LLMなど）を活用した高度な分析スキルを習得する

■ マネジメントへの道

• 小規模チームのリーダーシップ経験
• メンターとしての後輩育成
• プロジェクトマネジメントスキルの向上

■ 事業への拡張

• 事業部門と密に連携し、ビジネスのドメイン知識を深める
• データ起点の施策立案から実行までをリードする

使用技術・ツール

＜プログラミング言語＞
・SQL（Hive、Presto、など）
・Python

＜インフラ＞
・Snowflake
・TreasureData

＜ツール＞
・データエンジニアリング：dbt
・コード管理：GitHub
・BI：Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等

＜タスク管理＞
・JIRA

＜情報共有＞
・Chatwork
・Confluence
・Miro
・Slack

参考資料

・中小企業No.1 BPaaSカンパニーに向けた全社横断データソリューション組織の挑戦：https://note.com/grand_yarrow6148/n/ne871b7251582?sub_rt=share_h
・データアナリストがkubellのデータ組織はめっちゃ面白いと思う理由：https://note.com/kubell_dsu/n/n71363e8a3734?magazine_key=mf75bde52598d
・データソリューション推進ユニットのメンバーが書いたNOTEの記事：https://note.com/kubell_official/m/mf75bde52598d
・会社説明資料：https://speakerdeck.com/kubell_hr/kubell
・採用サイト：https://career.kubell.com/

・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

■1〜3の各項目において、それぞれ複数の経験・要件を満たす方

1. 業務経験
・データアナリティクスまたは関連分野での実務経験（3年以上）
・チーム開発経験および他部門との協業経験
・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の実務経験
・分析結果や開発したモデルの活用により、サービス改善や事業成果（KGI/KPI）へ貢献した経験

2. 技術スキル
・SQLの実務経験（3年以上）
・大規模データセットの処理経験
・クラウドデータウェアハウスの実務経験
・AWS、GCP、Snowflake、TreasureDataなどでの運用経験
・生成AIを活用した開発および業務効率化の実践経験
・Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
・論理的なコミュニケーション能力
・自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行する姿勢
・ビジネスの文脈を理解し、データ分析を通じて課題解決に取り組む意欲
・チームワークを重視し、他者と協調して業務を進める能力

下記いずれかの経験をお持ちの方

・複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数、CTEなど）
・クエリパフォーマンスを意識した実装
・BIツールの実務経験（Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか）
・ダッシュボードの設計・開発・運用
・ユーザー視点に立った可視化の提案
・データマートおよびデータモデル設計・構築経験
・dbtなどのデータモデリングツールを用いた開発経験
・データモデリングの基礎的な理解と実践
・コーディング支援ツールを開発フローに組み込み、実装スピードと品質を向上させる能力
・LLMの特性を把握し、適切なプロンプト改善によって分析業務の効率化や業務課題を解決するスキル

・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
・クラウドプラットフォームにおけるAI/ML機能の活用経験
L Snowflake Intelligence（Cortex AIなど）、BigQuery ML、AWS AI Services等の活用経験
L クラウドネイティブなAI機能を活用したデータ分析や業務効率化の実践

・dbtを用いた複雑なデータモデリングの経験
・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
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識
・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

・Pythonの実務経験
L pandas、numpy、matplotlib等を用いたデータ分析
L データの前処理、探索的データ分析（EDA）、自動化スクリプトの開発

・統計分析の実務経験
L 記述統計、相関分析、仮説検定の実践的な活用