2-16.データアナリスト（プロダクト開発チーム）

希少疾患の診断は非常に難しく、発病から確定診断に至るまでは一般的に5-7年もの年月を要します。 また、それだけではなく診断後も適切な治療が施されない場合があります。 難病で苦しむ方々に一日でも早く適切な診断と治療が届くよう、私たちはユーザー行動の裏にある課題を掘り起こし、プロダクトで医療との最適な接点をつくることに挑戦しています。 この想いに共に向き合ってくださる仲間を募集しています。 ▼業務内容 ①改善施策の企画〜効果検証までを推進 　- 検索・コンサルデータや行動ログを解析し、機能・UX のボトルネックを定量的に提示 　- 分析結果を根拠に新サービスや機能改善を企画し、PM・エンジニアと連携してリリース後のインパクトを測定 ②ユーザー行動を分析し、プロダクト改善につなげる 　- 施策前後の行動変化を可視化して学習を蓄積し、プロダクト開発の改善ポイントを抽出 　-学びを蓄積し、開発優先度の判断材料に貢献 ③KPI設計とダッシュボード構築で意思決定を支援 　- 経営層〜現場まで共有できる指標設計とダッシュボード開発 　- 異常値検知や早期アラートで意思決定を支援 ④ユーザーと医師の最適マッチングを実現するアルゴリズム設計 　- ユーザーと医師（または相談相手）を最適に結びつけるルールやスコアリングロジックの開発 　- オフライン指標（精度・再現率・公平性）とオンライン実験で性能を継続的に検証・改善 ▪️仕事のやりがい・魅力 - 社会的インパクトが大きいミッション 　-「誰も取り残さない医療」を掲げ、DtoDプラットフォームを展開 　- データ分析が診断精度や治療の最適化に直結し、患者の人生に直接影響します - 医療現場に近いリアルなデータ活用 　- 1,500名超の専門医が関与するコンサル事例 　- 臨床エビデンス × 専門医の知見 × ユーザー行動ログの希少なデータソース - 施策立案から検証まで一貫して推進 　- 分析→仮説→A/Bテスト→ダッシュボード設計まで自らリード 　- リリース後のKPIインパクトを経営層へ直接レポート - マッチングアルゴリズムを0→1フェーズ 　- スコアリングや機械学習を用いたマッチングの設計・実装 　- オフライン指標とオンラインABテストのPDCAを自ら回せる環境 - クロスファンクショナルに活躍できる組織構造 　- VPoP直下でPM・エンジニア・BizDevと週次でバックログ整理 　- スクラム形式でスピーディーに開発推進 - “AI × 医療”の最前線でスキルを拡張 　- RAGやLLMを活用した検索・要約、症例類似検索など最新技術を実戦投入 ◼︎一緒に働くメンバー 　VPoP / Eコンサルグロース部 部長 清水： 　https://www.wantedly.com/companies/company_989579/post_articles/886593 　　　　 ◼︎選考フロー：正社員・契約社員の場合 - （カジュアル面談 ※必須ではありません）　　 - 書類選考 - 面接：3〜4回（現場部門長1〜2回、コーポレート責任者、代表） - 適性検査：20〜30分（知力検査は含みません。事前準備は不要です） - オファー面談 ※選考フローは変更となる場合がありますのでご了承ください ◼︎Medii Eコンサルとは（https://medii.jp/e-consult） - 患者の診断や治療方針に悩む医師が、近くにいない専門医に症例相談できる完全無料の医師向け専門医相談サービスです - 1,500名以上のエキスパート専門医の協力のもと、全ての専門領域の相談に対応しています ◼︎株式会社Mediiとは（https://medii.jp/） - Mediiは「誰も取り残さない医療を」をミッションに掲げ​​、特に課題の大きな希少疾患・難病の早期発見や治療最適化を目指したプロダクト「Medii Eコンサル」を運営しています - Medii代表の山田は、現役のリウマチ膠原病専門医であると同時に自身も免疫難病患者です - Mediiという社名には、ラテン語の「本質」という意味があり、医師と患者の双方向の視点で課題のある医療構造を本質的に仕組みから変えていきたいという思いが込められています

・SQLを用いたデータ分析スキル（目安：5年以上） ・KPI設計とLookerやTableau等でのダッシュボード構築経験 ・プロダクトの効果検証設計・評価経験 ・PM・BizDev・エンジニアとの協業によるクロスファンクショナルなPJ推進力

・マッチング／ランキングアルゴリズムの設計・評価経験（例：ニュースフィードや検索順位最適化） ・機械学習のプロダクト実装およびオンライン／オフラインでの検証経験 ・インセンティブ設計・ゲーミフィケーションによる行動変容分析の経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた検索・リランキング技術の開発経験 ・医療・ヘルスケア領域でのデータ活用・アルゴリズム改善経験 ・toC向けサービスでの分析・改善経験（ユーザー行動分析の素地を重視）

・社会課題の解決に当事者として関わりたい方 ・指示待ちではなく、不確実な状況でも自走し、仮説検証を高速に回せる行動力をお持ちの方 ・自身が「最後の砦」として目標への強い責任感をお持ちの方 ・既存のやり方にとらわれず、未知の領域への学習や新たな挑戦に前向きな方 ・関係者との合意形成・巻き込みが得意で、組織を前に進められる方