【データアナリスト／データエンジニア】テレワーク・フレックス勤務／マネジメント可能／裁量のある業務をお任せ
Shift the Direction
～改善から革新へ～
クライアントからも社員からもFirstChoice（1番に選ばれるポジション）であり続けることを目指しています。
AMBLは4つの成長領域（AI／人工知能、クラウドネイティブ／システム開発、UXデザイン、マーケティング）からお客さまのDX推進を支援しております。
各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、さまざまなニーズにお答えするケーパビリティを持っています。
また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。
全国で認知されているナショナルクライアントのプロジェクトを数多く手がけているため、開発スキルだけではなく、
多方面の業界知識やビジネスパーソンとしても成長可能です。
自身の開発の成果が目に見えるので、得られるやりがいも達成感も大きく、モチベーション高く働けます！
【最先端技術のプロジェクトあり】
・大手通信キャリアのビックデータ
・大手時計メーカーの購買データ
・スポーツ振興くじの購買データ
・位置情報データ
・電気・ガスなどの大規模な顧客データ
・ポイントカードサービスの購買データ
・某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
・ECサイト、スマホアプリの行動データ
・WEB広告のデータ
・スマホ決済サービスのデータベースプラットフォームを設計・構築
・大手テレビ会社のCM広告運用サービスのインフラ構築
・大手化粧品会社向けのDWH移行作業
・大手食品会社向けのダッシュボード作成
・データパイプライン構築
・大手通信キャリアのBI／AIを利用した分析ツール開発
・Pythonを使用した業務システム自動化対応開発
・次世代通信5G導入コンサルティング
・AWSを用いたDMPの基盤構築
・5G-NSAの受入試験自動化開発
・金融系業務システムオンプレからAWSへのリプレイス
など
- 必須要件
-
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています！
・Python3, SQL のすべて 実務２年以上
・BigQuery 実務１年以上
・Amazon Redshift 実務１年以上
・Apache Hadoop 実務１年以上
- 求める人物像
-
・論理的思考
・課題解決力
・最新の技術（特にデジタルマーケティング周辺の技術全般）や知識の習得に貪欲な方
・素直さと積極的な姿勢 - 備考
-
▼必須スキル
※以下すべてのスキルが2年以上必須
・データ抽出、クレンジング経験（SQL, Hadoop, Redshift,BigQuery,Snowflake 他)
・R、Pythonによる分析経験
※以下いずれかのスキルが2年以上必須
・分析結果からのレポート作成経験
・BIツールによるダッシュボード構築経験（tableau 他）
・デジタルマーケティング関連の業務経験（MA、GA、GTM）
▼歓迎スキル
・分析タスクのマネジメント経験
・顧客への考察提案経験
・分析タスクにおける顧客折衝経験
・クラウド環境によるデータ基盤の構築経験 - 選考フロー
-
▼エントリー
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
まずはお気軽にご応募下さい。
↓
▼面接（2回想定）※オンライン実施
1次：部長/マネージャー（面接日程前までに適性検査実施）
最終：本部長
↓
▼内定・採用
応募から採用内定まで、最短2週間を予定しております。
内定の場合は、オファー面談を実施予定です。
～業務内容～
分析基盤の構築
データパイプラインの構築
ダッシュボードの構築
データ分析PDCAの仕組みづくり
データ抽出（SQL）
データ分析（RFM分析、多変量解析、時系列分析、レコメンドエンジンの構築など）
レポート作成、分析結果の報告
など
＜業務詳細＞
・プロジェクトのスコープを決め、ゴール設定を行う
・分析設計の作成、実行計画の方針策定
・分析基盤の設計、構築
・ETLツールでデータパイプライン構築
・BIツールによるダッシュボード構築
・ダッシュボードを使ったデータ分析PDCAの仕組みづくり
・SQLによる大規模なデータ抽出
・最適な分析手法の選定
・分析モデル構築
・分析レポート作成、分析結果の報告
＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ など
＜PJT例＞
■例１
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
１．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
２．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
３．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
■例２
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
１．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
２．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
３．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
■例３
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
＜入社可能日＞
2024年1月入社以降を想定しています。
- 開発部門の特徴・強み
-
・成長意欲の高い人には、積極的にチャレンジできる機会を提供しています。積極的にさまざまなプロジェクトや職責、役割を任せられるので、AI／ITエンジニアとしてワンランク上の、スキルとキャリアを手に入れることが可能です。
・個人のキャリアに合わせ、役割やミッションを決めるので、ひとりひとりが思い描くキャリアビジョンを実現できます。また、上下関係が非常にフラットです。役職者でも役員でも社長でも1on1で意思や提案を伝えることができます。
・育成制度、資格取得支援、キャリアアップ制度が充実しています。社員の成長への投資を惜しまない社風なので、入社後もスキルアップができる環境を徹底して整えています。 - 主な開発実績
-
■例１
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
１．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
２．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
３．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
■例２
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
１．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
２．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
３．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
■例３
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 - 技術向上、教育体制
-
・経営陣の多くがエンジニアやクリエイティブ出身なので、エンジニアやクリエイターの働きやすさを第一に考えている社風です。
期初に全員と面談し、個別に中長期の目標を設定。その目標に向けて最適なプログラムをひとりひとりにプランニングしています。
希望者には、プラスアルファ研修も用意。マネジメント側に進みたい方にもさまざまなプランを用意しています。
・個々のエンジニアと向き合い、中長期の目標に向けたキャリア形成をバックアップしていきます。
そのため、一時的なスキルアップではなく、5年後、10年後を見据え、技術者としての市場価値を高めていけるフィールドです。 - 開発手法
-
プロジェクトごとに選択
- AI・データ分析
-
BigQuery、Apache Hadoop、Amazon Redshift
- 環境
- Tableau
- エンジニア評価の仕組み
-
半期ごとの目標設定、振り返りによる評価をおこなっています。
中堅以降のエンジニアは、スペシャリストとしてのキャリアとマネジメントりのキャリアの2パターンが用意されています。 - 組織構成
-
成果をしっかり出しつつプライベートも充実させているメンバーがたくさんいます。
要件定義～設計・開発～運用保守など上流から下流までワンストップで携われる長期プロジェクトが豊富です。
新規開発のプロジェクトが多く、多い日では4000行程度のコードを書くこともあります。
AI／クラウド／開発／自動化などのを得意とする先輩エンジニアと一緒に働けます。
勉強会やブログを通してのナレッジ共有も積極的におこなっており、学び続けられる成長環境です。 - 配属部署
- データサイエンス事業部
- 平均的なチーム構成
-
AMBL社員：2名～7名程でアサイン
- 勤務地
-
東京都品川区大崎一丁目2番2号
アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階
・本社
・クライアント先（いずれも23区内）
・在宅勤務 - 最寄り駅
-
各線「大崎駅」より徒歩5分
- 給与体系・詳細
-
賃金形態：月給
※超過分は別途支給
※スキルに応じ、決定します
※金額により固定残業30hの裁量労働制となります
年収：400万円～650万円（月収：27万7千700円～）
うち固定残業代 2万1千695円/10h～
▼他各種手当
賞与/6・12月
給与改定/年2回
テレワーク手当（一律支給）
通信手当（規定あり） - 給与(想定年収)
-
400万 〜 650万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務時間
-
フルフレックス制
所定労働時間：8h（うち1h休憩）/月160h程度
※例）①9:00-18:00②10:00-19:00
所定労働時間を超える労働の有無：有休憩時間：1時間
平均残業時間：平均10-20時間/月
- 休日休暇
-
■年間休日125日
■完全週休2日制（土日祝）
■有給休暇（入社日付与）
■夏季休暇（有給に含まれる）
■記念日休暇（有給に含まれる）
■年末年始休暇
■時間年休制度（1時間単位で有給取得が可能）
■産休育休取得実績（復職率100％）
■子の看護休暇
■介護休暇
■慶弔休暇
★産前産後休暇★ 復職率100％！
★育児休暇★ 男性の取得実績あり！
★有給休暇★ 取得率74.5％！ - 諸手当
-
■社会保険完備（労働・健康・雇用・厚生年金）
■交通費支給（実費精算支給）
■副業制度
■フレックス制
■在宅勤務制度
■テレワーク手当（一律支給）
■通信手当（規定あり）
■企業型確定拠出年金制度
■定期健康診断会社負担
■スタッフケア制度
■インフルエンザ予防接種
■社員紹介制度
■資格取得奨励手当制度
■慶弔見舞金制度
■結婚祝金制度
■産休・育休制度（100％復帰）
■敷地内禁煙（屋外喫煙可能場所あり）
■持ち株制度 - 昇給・昇格
-
賞与/6・12月
給与改定/年2回 - 保険
-
関東ITソフトウェア健康保険組合加入
・社会保険完備（健康保険/厚生年金加入/雇用保険/労災保険） - 試用期間
-
正社員（期間の定め無し）
試用期間：3ヵ月
※試用期間中、条件面・待遇面に相違なし
従業員に対する受動喫煙対策：あり／なし
対策内容：屋内禁煙（屋外に喫煙場所あり）
