• 正社員

AMBL株式会社

職種/仕事内容

仕事内容: ＜業務詳細＞ 上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。 ※実務内容は以下に記載あり 実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、 データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。 ※今までのご経験により、研修期間は異なります 未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、 今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。 ＜入社後の流れ＞ ご入社 　↓ 1日目｜人事オリエンテーション・配属先上長とのウェルカムランチ 　↓ 2日目｜データサイエンス事業部配属オリエンテーション・研修キックオフ 　↓ 3日目｜座学研修 (約1-2ヵ月) 　↓ PJ・業務アサイン ＜研修内容＞ 約1-2ヵ月の研修後、スキルに応じた業務からスタート。 その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。 ● Big Query (SQL) 研修 - アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成 ● Tableau研修 - 実務を想定した、ダッシュボードの作成 ● Python研修 - データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習 ● 統計研修 - 基本的な統計知識の理解 ● データ分析研修 - コンサル型データ分析のロールプレイ学習 - CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析 - KPIの可視化とデータ分析 ※ 上記研修は2024年度実績の一部です ※ ご入社時期によって研修内容は異なります ＜実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載＞ ・データの加工／集計／抽出 ・データ分析設計／実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用／整備 など ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ＜詳細PJT 一部＞ ■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アプリ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 Google Analytics：Web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Orange：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 ＜本ポジションの魅力＞ ● 小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。 ● 大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。

勤務地

勤務時間

シフト制 勤務時間・曜日: 〈勤務時間〉 09:30~18:30 夜間勤務：なし 月間平均残業時間：20時間以下

給与

月給250,000円～320,000円 給与: <給与> 想定年収：400万円～500万円 月給：25万円～32万円 賞与回数：2回 昨年度賞与実績： インセンティブ： 〈年収例〉 〈補足情報〉 賃金形態：月給 年収：400万円～500万円（月収：25万3千円～） うち固定残業代 1万9千766円/10h～ ※超過分は別途支給 ※スキルに応じ、決定します ※経験者の方は記載額以上の可能性もございます

休日休暇

休暇・休日: 〈休日休暇〉 休日：土日祝休み 年間休日：125日 休暇制度：年末年始休暇、夏季休暇、有給休暇、介護休暇、慶弔休暇、特別休暇、産休・育休 補足情報：■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

待遇・福利厚生

【保険制度】 雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金 待遇・福利厚生: 〈福利厚生・諸手当〉 交通費支給、健康診断、資格取得制度、持株会制度、資格手当、社会保険完備 補足情報：■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）

その他

その他: ＜選考に関して＞ カジュアル面談の有無 :なし 会社説明会の有無 :なし 適性テストの有無 :あり ＜選考フロー＞ ▼エントリー 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：マネージャー/人事 最終：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。 ＜補足情報＞ 一次面接：面接開始後、面接を行う前に会社説明をしております 雇用形態: 正社員 給与・報酬: 250,000円 - 320,000円 月給 平均所定労働時間（1か月当たり）: 160時間