大阪府のデータ分析活用の求人情報

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。 小規模〜中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。 当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。 ミッションは「UPGRADE JAPAN」 個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。 ▼主な業務内容 ・プロジェクト進行管理・小規模チームリード ・クライアント折衝・提案活動支援 ・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理 ・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など） ・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け） ・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート ・社内ナレッジ共有・標準化推進活動 ▼キャリアの特徴 ・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス ・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス ・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能 ・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能 ▼開発環境 ・言語：SQL, Python, 案件によってR ・クラウド環境：GCP, AWS, Azure ・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：Jira ・情報共有ツール：Slack, Confluence ▼求める人物像 ・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位 ・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識 ・Python、R、SQL などを用いた開発経験 ・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力 ・組織運営や育成活動に対する関心 ▼本ポジションの魅力 ・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます ・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます ・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

キャディの社長室は、「全社に影響を与える経営イシューを自ら見極め、解決する」ことをミッションとする、全社横断の組織です。 キャディの事業成長に伴い、部署単位では解決しきれない構造的・横断的な経営課題が顕在化しつつある中で、経営直下で横断的に課題解決を担う社長室を立ち上げました。 例えば、AIの進化が製造業にもたらすインパクトを踏まえ、10年後の産業構造とキャディのあるべき姿を構想し、そこから逆算して必要な打ち手を設計・実行することが、現在の具体的なミッションのひとつです。あらゆる前提が変わっていく中で、キャディが業界変革をリードするために何をなすべきかを見極め、戦略シナリオを描き打ち手を構築していきます。 同時に、全社横断で解くべき構造的課題にも取り組んでいます。例えば、全社のデータ基盤を整備し、経営や現場の意思決定の質・スピードを飛躍的に高めるためのプロジェクトを推進しています。 単なる分析にとどまらず、事業を構想できる力と、組織を動かす推進力が求められるポジションです。

### 組織のミッション 「名刺管理」から「ビジネスデータベース」へ。プロダクトの「Sansan」は今、大きな転換点を迎えています。 データ戦略部のミッションは、これまでの「名刺管理」のためのデータベースを超えた、「企業情報」と「接点情報」を掛け合わせた独自のビジネスデータベースを構築し、その価値をプロダクトとして実装し続けることです。 ### 具体的な業務 データ戦略部門の一員として、データ分析からアルゴリズム開発、本番環境への実装までの全体をリードします。 - 課題発見と分析・モデリング 事業課題に基づき、適切なデータ分析や統計モデリングを行い、課題解決につながるインサイトやアルゴリズム（名寄せアルゴリズム）を検証・開発します。 - アルゴリズム・ビジネスロジックのAPI化と実装 開発したアルゴリズムや複雑なビジネスロジックを、社内の複数のプロダクトから利用可能なAPIとして設計し、バックエンドシステムへ実装します。 - 本番環境での運用と継続的な改善 一度アルゴリズムを作成しても、企業名の変更や企業の合併など現実世界は常に変化します。そのような変化に対応すべく、品質保証や運用にも責任を持ち、A/Bテストや効果検証を通じてデータに基づいた改善サイクル（MLOps）を推進します。 - プロジェクト推進 ステークホルダーとの調整を行い、プロジェクトを進行し、短期・中期の目標を達成します。

◾️◾️募集背景◾️◾️ 「nosh」は順調に事業成長を続けてきましたが、創業から9年目を迎え、よりエンジニアを必要とする事業フェーズに差し掛かっております。創設初期から現在までスピーディな事業発展を第一に注力してきたこともあり、今後の事業成長を止めないためにも、システム全体の設計から見直し、開発生産性を高めることが重要だと考えております。こういった大きいサイズの課題にも丁寧に取り組んでいきたいと考えており、お力になっていただけるエンジニアの方を求めております。 ◾️◾️ナッシュで働く魅力◾️◾️ ・弊社では、変更でヘルシーな冷凍弁当noshの企画、製造、販売、出荷を通して、大量のデータを蓄積しています。データ基盤を有効活用して、大量のデータからビジネス上の意思決定を支援することはもちろん、データから得られた知見を活かして業務改善に活かすこともできます！ ・まだ若い会社のため、提案が形になる機会が多く、裁量を持って幅広くご活躍いただけます。 　（開発に便利なツールはどんどん提案・導入がすすんでいます。昨年1年間のなかでも複数実績有。） ◾️◾️組織構成◾️◾️ ・エンジニア部門は以下の2部門に分かれています。 　情報システム部：社内システムとIT全般統制 　システム開発部：ECサイトの開発と開発生産性改善 ・今後データ基盤のチームを組成し、より高度なデータ基盤の開発およびビジネス部門への展開を目指していきます。より早い意思決定ができるデータ基盤を提供するためのチームを、一緒に作っていきましょう。 ◾️◾️業務の一例◾️◾️　 ・RDB、ログファイル全般、Redis等、データ保持機構の運用と改善 ・SQLやLooker等を用いたデータ加工、抽出、集計およびレポートやリストの作成 ・データから得られた知見の業務への活用 ・AWSやGCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ▼従事すべき業務の変更の範囲：適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがあります ◾️◾️期待する役割／ミッション◾️◾️ データ基盤の構築維持、データガバナンス、データサイエンスなど、データに関わる開発分析業務に取り組んでいただきます。 ◾️◾️プロダクト一例◾️◾️ ・販売管理ECサイト(nosh.jp)の開発 ・顧客管理システム開発 ・自社保有の工場生産管理システム開発 ・自社保有の物流倉庫管理システム開発 ◾️◾️開発環境◾️◾️ インフラ：AWS（EC2, RDS, Lambda, Amplify など）、GCP、Python、Shell などで運用ツールを開発 CI：GitHub Actions コード管理：Git（GitHub） 仮想環境：Docker エディタ：VSCode・IntelliJ IDEA・vim など、自由に選択可 PC：MacBook Pro（M4チップ／メモリ32GB／512GB SSD）をはじめ、最新スペックのMacを支給 モニター：デュアルモニターを標準支給。快適な開発環境を整備

データを利活用できる環境を構築し、経営の課題を解決するためのコンサルからシステム開発が中心です。 ＜具体的な業務内容＞ データを保有しながら、活用の仕方がわからないというクライアントに向けて、本質的な課題を見つけ、その後は開発や教育、オペレーションサポートまで広く携わります。 あなたには、スキルやご経験などに応じて、以下【1】～【3】のいずれかの業務をお任せします。当社では、上流から下流まで全てのプロセスを網羅しているので、将来的にはあらゆるフェーズでのスキルを磨いていくことが可能です。 【1】データウエアハウスの構築 クライアントが使いたいデータをまとめ、データウェアハウスを構築し、データを活用しやすいように、様々な環境を用いて準備する仕事です。 【2】データのビジュアライゼーション業務 クライアントが保有するデータを可視化して提供。それぞれの経営資産や価値、関係性などを明らかにし、気づきを与えながら、寄与することが目的です。 【3】データ分析のための応用システム開発業務 クライアントがデータを有効活用するために、AIのアルゴリズムやWebの連携などプラスワンの応用システム開発を担っていただく仕事です。 ■主な開発環境 ・DWH: Snowflake、Redshift、BigQuery他 ・ETL：TROCCO、Talend、dbt他 ・BI: Qlik、Tableau、Looker、Power BI他 ・コミュニケーション: Slack、Google Workspace、GitHub、Notion、oVice他