データアナリスト 正社員の求人情報

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティのシェアリングサービス「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【組織とポジションについて】 データアナリストは、データを駆使して戦略的な意思決定をリードすることで、事業の成長を加速させる役割を担います。 Luup全社の最重要課題に取り組むCOO直下の組織の一員として、プロダクト、オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェア、広報など多様な部署と横断的に連携し、課題を発見・解決へ導きます。 単なるデータの提供者ではなく、自ら本質的な課題を見極め、データドリブンな意思決定を推進することが求められます。 データの力で組織を動かし、事業や社会にインパクトを与えたい——そんな情熱を持つ方に最適なポジションです。 【業務内容】 ・事業成長を加速させる重要課題の発見・提案・解決 ・事業計画の設計および進捗モニタリングを通じた経営戦略の推進 ・プロダクト、オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェア、広報など各チームの課題解決のためのデータ分析・可視化 ・分析に基づく意思決定支援およびプロジェクト推進 【データアナリストとともに挑戦したい事業課題】 ・プロダクト 　- 分析を通じた成長機会の発見や、グロース戦略の策定 　- 各地域のユーザーの多様なニーズに応じた最適なプライシング設計 　- アプリ課題の分析・可視化や、機能改善や新規機能開発の提案・実装支援 ・オペレーション 　- バッテリー交換や車両の再配置などのオペレーション最適化 　- サービスの安全性や信頼性向上のための、不適切なサービス利用の検知と対策立案 ・マーケティング 　- マーケティング課題の特定や、施策の提案・意思決定支援・結果分析 ・事業推進 　- ユーザーの移動ニーズの定量・定性的な理解に基づくポート戦略やKPIの設計 ・ハードウェア 　- ユーザーニーズに応じた最適な調達計画（調達台数、電動キックボードと電動アシスト自転車の比率など）の策定 　- 故障ログやエラーコードを活用して、LUUPの車両を最も安全な状態に保つ仕組みの検討 ・広報 　- プレスリリースや発表会などの対外コミュニケーションに使用するデータの提案や集計 ※上記は一例です。限られた時間の中で、どの課題に優先的に取り組むべきか、一緒に考えながら進めていきましょう！また、主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です！ 【魅力】 ＜データドリブンな会社で意思決定をリード＞ 経営陣をはじめ、全社にデータを重視するカルチャーが根付いています。そのため、データアナリストの分析結果が、意思決定や戦略に直接反映される機会が豊富にあります。事業の成長をダイレクトに支える手応えを感じられる環境です。 ＜経営陣と直接連携してスピーディーに意思決定＞ COOを中心とする経営陣と密に連携しながら、データ分析を素早い意思決定や施策実施につなげることができます。また、意思決定に影響を与えない過剰な分析や資料の体裁調整に時間を費やす必要がなく、本質的な分析に集中できます。 ＜Luupならではの多様なデータ＞ アプリのログデータ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTを活用した車両の位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェアとハードウェアを自社で保有し、オペレーションも内製しているLuupならではのデータに触れられます。多様なデータを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 ＜幅広い領域の課題解決＞ プロダクト、オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェア、広報など、多様な領域の課題に関わることができ、データアナリストとしての知見を広げながら成長できます。 ＜前例のない課題解決への挑戦＞ 世界でも類を見ない大規模なポートモデル、都市ごとに異なるユーザー特性、無数のトレードオフなど、簡単に正解が見つからない課題に挑みます。既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 ＜事業の成長を日常の中で実感＞ データ分析や施策の成果が、ユーザーの利用状況やポートの拡大といった形で日々目に見えるため、自分の仕事の影響をリアルに感じられます。 ※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

▼概要 JDSCはデジタル関連のメガトレンドを捉え、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 エネルギー・製造業・物流・ヘルスケアという大きな産業単位での変革を目指しています。 本ポジションでは、産業の全体最適を達成するため、専門的なIT知識と業務経験をもとに解決策を提示し、顧客企業に対するコンサルティングサービス（問題分析、ソリューション提供、業務定着、システム導入支援）を提供していただきます。データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、単なるシステム開発におけるプロジェクト管理ではなく、各クライアント・産業へ価値を広めていく社会性と、企業として勝ち続けていく経済性とを両立させる、思考力と行動力のある方を募集いたします。 顧客を変革し、顧客と一緒に社会を変革し、その中で自身も変革する。そこに挑んでいただける方のご応募をお待ちしています。 ▼プロジェクト事例 ・JERAとJDSCが太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発 　https://jdsc.ai/news/news-3078/ ・ダイキン、AI活用でエアコンの故障・品質管理を強化 　https://jdsc.ai/news/news-3209/ ・JDSCとセンコーが物流倉庫作業工数の削減に向け「AI職長プロジェクト」のパイロット運用を開始 　https://jdsc.ai/news/news-3007/ ・電力データとAIによるフレイルリスク検知と保険会社の社会貢献活動を組み合わせた官民連携でのフレイル予防を社会実装 　https://jdsc.ai/news/news-3524/ ▼チーム編成 2-3名程度のチームに所属いただき、チームとして相手の環境に飛び込み、顧客のプロジェクトを推進します。 ▼業務内容 ・顧客の課題整理やデータを用いた現状分析 ・サンプルデータ等を活用した実現性の高い解決策の提案 ・データサイエンティストやエンジニアと協業し、プロジェクトの推進・マネジメント ・各種レポーティング

■募集背景 ・SHEでは「学ぶと働くを循環するプラットフォーム」となる為、受講生に関するさまざまなデータを収集活用する基盤作りを行っております。 ・全社的にも重要と位置付けられるデータ基盤を大幅にアップデートしていくため、オーナーシップを持ってモダンなデータ基盤に触れたい / しっかり手を動かしながら基盤を構築したいデータエンジニアを募集いたします。 ・データ領域にとどまらず、インフラエンジニア・ソフトウェアエンジニアとの連携を深め、セキュリティ・アプリケーションとのスムーズな接続をより強化していきたいと考えております。 ■仕事の魅力 ・モダンなデータ基盤に触れることができ、実際に活用されるデータ基盤・ダッシュボードを自らの手で構築することができます。 ・受講生に関する様々なデータを収集活用する基盤づくりに携わることで、SHElikesの顧客体験の向上につながる仕事を担っていただけます。 ■入社後のミッション、期待していること ・事業計画達成ための分析・モニタリング・施策施行ができるデータ基盤整備、強化 - データ基盤の保守・運用 - テストの拡充 - データマートの作成 - ダッシュボードの作成 - 配信クエリの作成 - 必要に応じてソースコードのリファクタリング ■私たちがやりたいが、できていないこと ・データ品質管理の向上・自動化 - 低コストで高品質なデータ基盤保守・運用 ・開発者体験の向上 ■業務内容 ・事業計画達成ための分析・モニタリング・施策施行ができるデータ基盤整備、強化 　- データ基盤の保守・運用 　- テストの拡充 　- データマートの作成 　- ダッシュボードの作成 　- ソースコードのリファクタリング 参考：開発で利用しているツール 　- fivetran 　- dbt 　- BigQuery 　- lightdash

▼事業の中身は? 当社のミッションは「UPGRADE JAPAN」です。個別企業の最適化ではありません。 JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。 業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。 プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。 その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。 ▼弊社の特徴は？ ・個々のクライアント企業に対して個別解決策を提供するだけではい点 ・東京大学と学術交流や連携を実施し、案件の獲得等を実現できている点 ・JDSC自身がデータのハブとして、データの流通を担う事業を目指している点 ▼キャリアの特徴は? ・専門性の更なる強化だけでなく、 ・解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案 ・仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発 といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。 活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。(マネジメント役や、エキスパート役など) ▼業務内容は? 他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします。 ・データ分析実務 　・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証 　・データ収集／加工 　　・データのETL処理、整形 　　・EDA（探索的データ分析） 　・モデリング 　　・機械学習 　　・統計モデリング 　　・数理最適化など 　・可視化 　　・BIツールによる可視化 　　・分析結果の社内／社外報告 　・デプロイ 　　・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート ・クライアントフェイシング 　・ヒアリング 　・レポーティング 　・各種調整 　 ▼主な開発環境は?（使用頻度が高いものを優先して記載） ・言語：Python, SQL, 場合によりR ・データベース：BigQuery, 場合によりMySQL, Postgres, Snowflake ・BIツール：Looker Studio, Tableau ・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, Notion ・情報共有ツール：Slack, Confluence

【会社概要】 私たちキカガクは教育を軸に人材領域で企業の DX を支援しています。これまで 150,000 人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開。その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 【共有資料】 □会社紹介用カンパニーデック https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck □選考を受ける方向け資料「EntranceManual」 https://www.notion.so/goldenrod-wren-7d3/Entrance-Manual-264096d7b1eb4dbb93cfd8e5754a57a3?pvs=4 【プロダクト】 これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 □キカガクラーニング（https://www.kikagaku.ai/） AI・データサイエンスを学べるeラーニングプラットフォームです。 学習者がスキルを可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・スキルの可視化や個人の学習支援機能を強化中 ・AI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供 □キカガクキャリア（https://lp-career.kikagaku.ai/） AI・データサイエンスを学べるeラーニングプラットフォームです。 学習者がスキルを可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・スキルの可視化や個人の学習支援機能を強化中 ・AI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供 □キカガク for Business（https://for-business.kikagaku.ai/） 企業向けのAI・データサイエンスのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までをサポート ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現 【募集背景】 事業拡大による増員 【主な業務内容】 AI開発事業部は 2023 年に正式に事業部として活動をスタートしました。弊社は「あるべき教育」を追求しながら LMS (kikagaku.ai) や研修事業を軸に事業を展開しています。 受託開発やコンサルティングを通して、DX コンサルティング、AI ソリューション事業の拡大を目指すと共に、実案件で得たノウハウを教育で社会に還元したい方の応募をお待ちしております。 業務内容詳細：以下内容をチームメンバーとして進めていただきます。 ・顧客課題に対しての AI ソリューションの提案・コンサルティング業務 ・分析提案・要件定義 ・モデル構築・精度改善／モデル評価・報告書作成 ・クライアントとの調整や実施レポートのまとめ ・研修事業部の実データ研修や Project Based Learning 研修のサポート ・業務で得た知見を社内に還元し、チーム全体のスキルアップに繋げる ※ クライアントの業務内容をヒアリングした上でデータを活用した最適なソリューションを提案・システム化まで行い業務の改善に貢献します。 プロジェクト例： ・製造ラインのワーク異常検知モデルの作成および組み込み ・数理最適化を用いた運送業の配車スケジュール最適化 ・AI-OCR を用いた消費者購買情報のデータ化および消費者行動分析 ・Azure OpenAI Service を用いた社内チャットツール開発 ・生成AIを用いた社内問い合わせ業務の効率化（RAG）　など 使用技術 ・言語：Pythonメイン ・データ可視化：Google Spreadsheet、notion ・クラウド：GCP、Azure※案件により異なります ・モデル：ChatGPT、Geminiなど※案件により異なります ・その他ツール：社内チャットAI 分野 ・データ処理/分析 ・画像処理 など 【身につくスキルセット】 担当するプロジェクトのデータ活用／AI 導入支援を通じて幅広いスキルが身に付きます。統計学、数理最適化、機械学習、深層学習等の技術はもちろん、プロジェクトマネジメント、顧客折衝、チーム構築等のビジネス寄りのスキルも得られます。 【組織構成：AI開発事業部】 コンサルユニットは 9名（+ パートナー企業エンジニア）で構成されており、20 代前半 ～ 30代前半が在籍しています。 【働くメンバーによる同ポジションのおすすめポイント】 ・最先端のAI技術に触れながら多様なプロジェクトに関われる ・自己成長を支援する環境 ・裁量権の大きさ 【選考フロー】　 ※オンラインでの選考を基本としています。 ※選考フローはポジションや応募者ごとに一部変更となる場合もございます。 ０　カジュアル面談（担当者：人事部または現場メンバー） １　書類選考 ２　１次選考面接（担当者：人事部） ３　２次選考面接（担当者：現場部門） ４　追加選考面接（担当者：現場部門）※必要に応じて実施 ５　最終選考面接（担当者：代表取締役・部門責任者）※オフィスでの対面実施可能 ６　オファー面談 ７　入社

▼事業の中身は? デジタル田園都市国家構想・カーボンニュートラル・メタバース・フィジカルインターネット・Web 3.0・ブロックチェーンなど、デジタル関連のメガトレンドをどう経営に活かせせばよいか、悩む企業は沢山あります。 しかし、しっかりとした先進的な技術知見や共同解決の座組みを持って、そうしたメガトレンドをチャンスに変えられる企業はごくわずかです。 当社のミッションは「UPGRADE JAPAN」です。個別企業の最適化ではありません。 JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。 業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。 プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。 その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。 ▼弊社の特徴は？ ・個々のクライアント企業に対して個別解決策を提供するだけではい点 ・東京大学と学術交流や連携を実施し、案件の獲得等を実現できている点 ・JDSC自身がデータのハブとして、データの流通を担う事業を目指している点 ▼キャリアの特徴は? ・専門性の更なる強化だけでなく、 ・解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案 ・仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発 といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。 活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。(マネジメント役や、エキスパート役など) ▼業務内容は? 他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします。 ・データ分析実務 　・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証 　・データ収集／加工 　　・データのETL処理、整形 　　・EDA（探索的データ分析） 　・モデリング 　　・機械学習 　　・統計モデリング 　　・数理最適化など 　・可視化 　　・BIツールによる可視化 　　・分析結果の社内／社外報告 　・デプロイ 　　・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート ・クライアントフェイシング 　・ヒアリング 　・レポーティング 　・各種調整 　 ▼主な開発環境は?（使用頻度が高いものを優先して記載） ・言語：Python, SQL, 場合によりR ・データベース：BigQuery, 場合によりMySQL, Postgres, Snowflake ・BIツール：Looker Studio, Tableau ・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, Notion ・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼業務内容 ・データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発を行うエンジニアと連携して実施 ・データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営 ・開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーション ▼使用技術 ・開発言語：Python, R, SQL等 ・データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 ・クラウド環境： GCP, AWS等 ・開発ツール：GitHub / Slack / JIRA / Confluence等

▼事業の中身は? デジタル田園都市国家構想・カーボンニュートラル・メタバース・フィジカルインターネット・Web 3.0・ブロックチェーンなど、デジタル関連のメガトレンドをどう経営に活かせせばよいか、悩む企業は沢山あります。 しかし、しっかりとした先進的な技術知見や共同解決の座組みを持って、そうしたメガトレンドをチャンスに変えられる企業はごくわずかです。 当社のミッションは「UPGRADE JAPAN」です。個別企業の最適化ではありません。 JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。 業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。 プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。 その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。 弊社の特徴 ・個々のクライアント企業に対して個別解決策を提供するだけではい点 ・個別クライアントで開発したアルゴリズムを（許諾の上）他社に展開し、さらにその精度・効率を高めている点 ・JDSC自身がデータのハブとして、データの流通を担う事業を目指している点 など ▼キャリアの特徴は? ・専門性の更なる強化だけでなく、 ・解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案 ・仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発 といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。 活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。(マネジメント役や、エキスパート役など) ▼業務内容は? 他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします ・マネジメント業務 　・プロジェクト内データサイエンティストの工程管理、目標管理 ・データ分析実務 　・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証 　・データ収集／加工 　　・データのETL処理、整形 　　・EDA（探索的データ分析） 　・モデリング 　　・機械学習 　　・統計モデリング 　　・数理最適化など 　・可視化 　　・BIツールによる可視化 　　・分析結果の社内／社外報告 　・デプロイ 　　・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート 　・クライアント折衝業務 　　・協働先との討議を通じた課題解決方針の明確化 　　・社内のプロジェクトリーダー・エンジニアとの連携 　　・報告書・提案書の作成とプレゼンテーション 　※クライアント折衝は主にプロジェクトリーダーが、分析インフラの構築などのシステム開発はエンジニアが主にリードしますが、希望に応じて業務範囲を広げていくことも可能です ▼主な開発環境は?（使用頻度が高いものを優先して記載） ・言語：Python, SQL, 場合によりR ・データベース：BigQuery, 場合によりMySQL, Postgres, Snowflake ・BIツール：Looker Studio, Tableau ・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, Notion 情報共有ツール：Slack, Confluence

社内全部署のデータベースを活用し、会社の収支分析や、経営判断の指標となる重要な数値の分析、研究を行います。また、分析の基礎となるデータベースの設計・正規化も担います。 ＜具体的な仕事内容＞ ・社内向けデータベース設計 ・市況分析に基づく試算システムの構築 ・社内向け技術共有会・勉強会の開催 ・集客価格の適正化を目的としたダイナミックプライシングのアルゴリズム構築 ・社内開発項目の優先度評価 ■データ分析 ・データベースの設計・構築、正規化 ・Google Apps Script(GAS)の開発・運用 ・Pythonを用いたデータの取得、データ分析 ・Excel、スプレッドシートによるデータの分析 ・Google BigQuery等を使用したデータ分析 ・実際の顧客・売上・商品情報を横断的に分析するデータマネジメント ■データ解析を用いたシステム構築 ・民泊運営に関わる2500室もの物件の価格調整システムやアルゴリズムの構築 ・価格調整アルゴリズムを選定するためのデータ解析補助 ■業務効率化 ・データリレーション構造の整理・効率化 ・その他、各個人のスキルに基づく業務効率化提案 ■WEBマーケティングに応用するデータ分析 ・SEOでの活用を目的とした、GA4で取得したPV・CVデータのGoogle BigQueryにおける分析 ・Google Adsの運用をサポートするためのCV計測やキーワードプランニングのためのデータ分析 ＜所属部署について＞ ファイナンス、IR（インベスターリレーション）、中長期的な経営戦略の立案、事業推進のサポートを担うチームです。 全社の目標達成となるよう経営指標の収集 / 分析や戦略の構築を行うため、すべてのチームと円滑にコミュニケーションをとることを重視しています。 ファイナンス、IR、企画、DX等、様々な領域を担っています。ベンチャー企業の中心メンバーとして、柔軟な発想とチャレンジ精神で、一緒に会社を成長させましょう。 ＜matsuri technologies株式会社　とは？＞ 当社は「テクノロジーで『たび』と『すまい』の形を変える」というビジョンのもと、テクノロジー主導でコストパフォーマンスの良い民泊やオンラインで完結する住宅をお客様に提供するTech企業です。

◆ 会社情報 High Linkは、香りの総合プラットフォーム「カラリア」を運営しております。2025年現在、ユーザー数が80万人を突破するなど成長を続けています。また「わくわくで、あらゆる枠を超えていく」のPhilosophyのもと、新規事業への挑戦もスタートしております。 これまでカラリアを主軸に急成長を遂げてくる中で、組織も段々と大きくなり、2025年2月時点で正社員数が約40名、業務委託やインターンのメンバーも含めると約100名の規模となっております。 【事業紹介】 私たちは、"香りとの出会いを最適化する" というサービスビジョンの元、香り領域のサービス カラリアの企画・開発・運営をしています。 いままで限定的だった、人と香りの出会いをテクノロジーで最適化し多くの人が自分の好みの香りに出会えるように、以下の事業を展開しています。 ■ EC事業: カラリア 香りの定期便 約1000種類の高級ブランド香水やルームフレグランス、バスグッズなどから好きな香りをお選びいただき、1ヶ月使い切りサイズで毎月ポストにお届けする香りのサブスクリプションサービスです。 サービスURL: https://coloria.jp/ ■ メディア事業: カラリア マガジン 香りの魅力をより多くの方に知っていただくため、 香りに関する情報の発信にも力を入れています。 WEBメディアは月間100万PV、SNSは総フォロワー数27.5万人を超える国内最大級の香りを専門としたメディアとなっています。 WEBメディア: https://coloria.jp/magazine/ SNS: https://www.instagram.com/coloria_magazine/ 【データチームの使命】 High Linkは経営陣含めデータをとても大事にしています。 カラリア香りの定期便というtoCサービスにおいて、事業部全員がデータドリブンな意思決定を基にしたユーザー体験の向上に向かっています。 組織・事業フェーズが拡大していくに従い、全社的なデータ利活用を加速させるためのData Enabling業務の重要性が増してきました。 私達は事業部全員がデータアナリストとして自律的にデータ分析を行い意思決定が行える組織を目指しています。 事業部全員がデータアナリストであるという文化を根付かせ、事業部メンバー自身がデータ分析を行うことにより意思決定における早さと正しさを両立できる強い組織を目指します。 下請けとしてのデータ分析業務ではなく、「能動的に」事業を推進するためのデータ分析を考え、事業部が自律的にデータ分析を活用して事業推進ができるようサポートを行います。 【本ポジションについて】 将来的にデータエンジニアリング（データマネジメント）領域のリードポジションをお任せします。 「事業部全員データアナリスト」というビジョンに向かい、チームをリードしつつ「いつ」「何が必要か」を考えオーナーシップを持って推進することを期待しています。 また、組織拡大とデータニーズの増大に対応したデータマネジメント・データガバナンスを推進していただくことを期待しています。 【このポジションの魅力】 - 「データ分析だけ」や「基盤開発だけ」ではなく、データの上流から下流まで全体を見て「課題の吸い上げ」から「データ活用を支える基盤整備」までを一気通貫にアプローチすることができる。 - dbtやFivetranといったクラウドネイティブなサービスを積極的に取り入れておりモダンデータスタックを構成していくことができる。 - データ基盤全体を見ることができ、新たなBIツールの導入やSaaSの導入も裁量を持って進めることができる。 - 組織・事業拡大フェーズだからこその「データドリブン組織としてスケールできる」データ基盤整備やデータマネジメント・データの民主化に対する課題解決の経験ができる。 - 今後の事業拡大・新規事業の開発に伴い、マルチプロダクトにおいてもサイロ化しないデータ基盤の構成・データガバナンス体制の構築を経験することができる。 【業務内容】 - 事業KPIやチームのKPIの可視化 - 事業部が自律的に分析を進められるよう技術的なサポート（データ分析業務含む） - データ活用に関する現場課題の吸い上げと課題を解決するための基盤整備 - 開発チームと連携したユーザー行動情報の取得強化 - 機械学習に利用するためのデータ基盤整備 - dbtを用いた分析用テーブルの整備と運用 - BIツール・ダッシュボードの管理・運用 - メタデータや権限管理・監視等を含むデータマネジメント - これらデータチームのアクティビティに対するリード - 中長期目標に向かうためのロードマップの作成と推進

小売・電力事業などのLeading Companyと共同で業界のDXを牽引し、国内外の商品・サービスのサステナビリティを向上させるデータエンジニア・MLOpsエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・大手企業が運用中・新規導入するシステムからデータを集め統合するためのデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用 ・AIアルゴリズム・各種設備・業務運用の状況を定期的にモニタリングする機能の実装・改善方針の策定・改修 ・ 継続的なAIアルゴリズムの学習を支援する基盤の構築・改善 ▼主な開発環境 言語：Python, SQL等 IaC: Terraform等 データベース：RDS/Aurora, MySQL/PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure等 ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 私たちのチームはみなさまに以下の価値をご提供できます ・実践的な経験: 戦略コンサルティングやデータサイエンスメンバーとともに、プロトタイプから社会実装まで幅広いフェーズに関われます ・技術的成長: 様々な補助制度やツール・環境があり、最新のデータエンジニアリング技術に触れられます ・社会的インパクト: クライアントの事業成長と変革を通じ、社会課題の解決に貢献できます ▼主な業務内容 オープンデータ化が始まった電力データ、業務を通じて生まれるデータ、その他データを統合することで、社会のサステナビリティ向上を実現します。 例えば、以下のような取り組みを進めています。 ・データのトレーサビリティを担保することで、グリーンであることを証明された電力を24時間、安定供給する ・調達～製造～物流～販売～消費にわたって、どこでどのような環境負荷・無駄が生じているか分析し改善手段を実行する ・電力データと自治体が保有するデータを統合することで、要介護の予兆（フレイル）を捉え、早期介入することで社会保障費を削減するとともに、高齢者のウェルビーイングを維持・向上させる 環境/サステナビリティに意識が高くない方でも、自然と環境貢献している状況を生み出すべく、私たちJDSCのエネルギーチームと各業界のLeading Companyは商品/サービスをサスティナブルなものに変えていきます。 そのための肝であるデータ基盤の構築・運用をになっていただきます。 ▼本ポジションの魅力について データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えています。 私たちのチームは国内最大手の電力会社・小売業のデータを取り扱い、CFE（カーボンフリーエナジー）の安定供給や、商品/サービスのサステナビリティ向上、社会の持続的発展の実現を目指しています。 サステナビリティは今後発展していく領域ですので、今後のキャリア形成において価値のあるデータを取り扱っていただけると確信しています。 また、サステナビリティに関して多くの”世界初/日本初”の取組みを経験していただけます。

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 JDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発でも、センサーデータ、運行データを代表とする船舶に関する様々な情報を蓄積し活用するために本領域のエンジニアリングが不可欠となっております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000067.000040467.html 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 ▼本ポジションの魅力について データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。 また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。

◆募集ポジションについて Kyashでは、「新しいお金の文化を創る」ことをミッションに、ユーザーがより自由に価値を交換できるプロダクトを提供しています。私たちは、データの力を最大限活用し、プロダクトの改善や事業の成長を加速させたいと考えています。現在、データ基盤の整備が進んでいますが、まだ最適化の余地があり、ユーザーデータや決済データを活用した意思決定の文化も発展途上です。そこで、「1人目のデータアナリスト」として、データの価値を最大限引き出し、プロダクト開発やマーケティング施策を最適化する役割を担う方を募集します。 単なるデータ分析にとどまらず、経営・プロダクト・マーケティングと密に連携しながら、データを軸に事業を成長させるポジションです。PdMの指示のもと、データ環境を維持・改善しながら、マーケティングやプロダクトチームへのユーザーインサイト提供、ローン額の基準提案などを担うデータアナリストを募集いたします。 ◆具体的な業務内容 ・データ基盤の維持・最適化 　-　データの品質管理・メンテナンス 　-　データパイプラインの改善 ・ユーザー行動データの分析とインサイト提供 　-　決済履歴・継続率・コホート分析・ファネル分析など 　-　事業成長のためのKPI設計・モニタリング ・プロダクト・マーケティング施策の最適化 　-　PdMやマーケティングチームと連携し、データを活用した意思決定をサポー 　-　施策 の効果測定・A/Bテストの設計と分析 ・経営・事業戦略のデータドリブン化 　-　経営層へのレポーティング・戦略提案 　-　ローン額の基準策定など、ビジネス上の意思決定を支援 ※取り扱う主なデータとは？ Kyashユーザーのウォレットアプリの利用データ（決済履歴、継続率、コホート分析、ファネル分析） ◆このポジションの魅力 ・「1人目のデータアナリスト」として、データ戦略をゼロから構築できる ・PdM・マーケティング・経営層と密に連携し、意思決定に直接貢献できる ・裁量が大きく、自らのアイデアを事業に反映しやすい環境 ・データドリブンな文化を一緒に創り上げることができる ◆業務で利用するツール BIツール：Tableau ◆社内システム環境 コミュニケーションツール：Slack Web会議システム：Zoom、Google meet、ハドルミーティング スケジューラー：Googleカレンダー メーラー：Gmail オフィスツール：Google（スプレットシート、ドキュメント、スライド）、Office365 その他：Kibela、zapier等 PC：Mac /win ◆チーム体制 ウォレット事業部 プロダクトマネジメントチーム／3名 　-Mgr：1名 　-メンバー：1名 クレジット事業部 プロダクトマネジメントチーム／2名 　-メンバー：1名 　-出向：1名 ◆採用プロセス 書類選考 　▼ カジュアル面談 　▼ 役員面接 Group interview 　▼ 内定 *状況により選考フローが変更になる可能性があります。

データアナリストとして、Knownsの事業に深く入り込み、事業課題解決に向けた分析支援を実施していただきます。

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。 単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 ▽ 業務内容の一例 ◇ 事業戦略のための分析 - 重要指標策定・可視化 - 事業成長のための課題抽出 - オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析 - 継続的な業務改善のための分析および施策実施 ◇ サイト改善のための分析 - KPI指標策定・可視化 - 行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施 - 施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定 - 施策の効果測定とインサイトの導出

■当社のミッション 当社は「データの力で社会を前に進める」をミッションに掲げる、三井物産とKDDIの合弁会社です。 人流データを始めとするビッグデータの解析・可視化技術に強みがあり、世の中の様々な事象や組織内の動きを詳細に可視化、分析することを主な事業としております。 特に、ヒト1人1人、車1台1台の高粒度な人流を再現する人流データを「GEOTRA Activity Data（ジオトラアクティビティデータ）」と呼び、まちづくりや観光、交通、土木などの様々な分野でご活用いただいています。 2022年4月の設立以降、多くの大手企業・団体・自治体様にご活用頂き、お客様からの期待値が益々高くなっており、海外展開も始まっています。 ■具体的な業務内容 国内法人顧客向けのデータ分析プロジェクトにおける、分析コンサルタント及びプロジェクトマネジメント業務をご担当頂きます。 （1）分析コンサルタント - 分析のための仮説構築、データ作成の設計、分析の実施、分析結果に基づく意思決定支援、分析結果に基づくお客様のビジネスプラン作成等 （2）プロジェクトマネジメント - 受注後の分析プロジェクトにおける、お客様の求める分析レポート内容や仮説のヒアリングその他のやり取り、分析レポートの資料化、プロジェクト管理等

＜仕事概要＞ 大手総合商社及びグループ各事業会社で標榜するDXに関する事業戦略の実証実験において、主に以下の業務を担当していただきます。 ・データサイエンスの視点から顧客課題を解決するコンサルティング業務 ・顧客データの分析を通じたビジネスインサイトの提供 ・データ分析プロジェクトのプロジェクト推進及び管理 ・数値予測等の機械学習モデルの開発（需要・供給予測や予測など） ・数理最適化モデルの開発（配送最適化など） ＜過去に当社で実装したプロジェクトの一例＞ ・商品カテゴリ分類半自動化：テキスト情報を基にしたカテゴリ分類アルゴリズムの開発・導入 ・製造業/製品画像検査パラメータ最適化：パラメータ最適化のためのアルゴリズム、及びツールの開発・導入 ・大型産業機器の配送最適化：配送費・⼈件費削減の為の配送最適化アルゴリズム、ツールの開発・導入 ・新規出店店舗の売上予測：各種店舗の定量・定性データを用いた売上予測モデルの開発・導入 ＜分析環境＞ ■NoteBook：Jupyter Notebook / JupyterLab / Google Colab など ■インフラ：AWS/GCP/Azure の各種サービス群 ■バージョン管理：GitHub ■CICD：GitHub Action ■タスク管理：Wrike ■チャットルール：Slack / Teams ■業務用端末（PC）：MacBook / Windows ＜仕事の魅力＞ ・大手総合商社のDXチームの一員として企画段階から加わり、様々なプロジェクトを進行しています。 ・グループの事業会社もターゲットとしているため、IoTやモバイルアプリなど様々な産業分野のアーキテクチャを検討することができます。 ・現場知識のある商社メンバーとの距離が近い為、協力しながらスムーズにプロジェクトを進行できます。 ・各種スタートアップパートナーを含め、高度な技術・知識を持つメンバーがプロジェクトに参加しています。 ＜募集背景＞ 大手総合商社の持つ多彩なビジネスフィールドを中心に多くのプロジェクトを推進しており、今後の業容拡大を見据えて人員の補充を行っております。 ＜社内の雰囲気＞ ・リモート・フルフレックスタイム制を導入し、働きやすい環境を整備する一方、社内でのコミュニケーションを重視しています。 ・ツールや環境など、良さそうなものは積極的に取り入れ、常にエンジニアにとってよい環境をつくることが重要という価値観をもって組織作りをしています。

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。 単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 ▽ 業務内容の一例 ◇ 事業戦略のための分析 - 重要指標策定・可視化 - 事業成長のための課題抽出 - オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析 - 継続的な業務改善のための分析および施策実施 ◇ サイト改善のための分析 - KPI指標策定・可視化 - 行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施 - 施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定 - 施策の効果測定とインサイトの導出

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 ▽業務内容の一例 ◇ データパイプラインの構築：以下の機能を持つパイプラインを構築します。 　- 各種データをBigQueryに集約する 　- BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する ◇データマートの作成 　- BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 ◇データの可視化 　- Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 ◇データの活用 　- BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 ▽業務内容の一例 ◇ データパイプラインの構築：以下の機能を持つパイプラインを構築します。 　- 各種データをBigQueryに集約する 　- BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する ◇データマートの作成 　- BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 ◇データの可視化 　- Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 ◇データの活用 　- BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。