株式会社kubell
【データサイエンティスト/データアナリスト】事業成長に貢献/データ分析/データドリブンな意思決定支援
- 土日祝日休み
- 年間休日120日以上
- 服装自由
- フレックス制
- BtoB向け
- 年俸制導入
- 年収
- 500万円~
- 働き方
- 一部リモート
- 最寄り駅
- 乃木坂駅 (東京都)
- 職種
- データサイエンティスト
- 言語
- Python SQL R言語
- クラウド
- AWS Google Cloud Platform
仕事内容について
【業務内容】
kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
kubellのデータスペシャリストは、こうしたデータを様々な切り口で扱いながら、kubellグループ横断でデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進することでグループシナジーの創出を支援し、グループのミッション・ビジョンの実現に貢献していく役割を担います。
このようにデータへの役割が大きくなっていく中で、kubellではデータアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。
データアナリスト(メイン業務)
ビジネス課題をデータで解決する役割です。
- 主な業務: BI/ダッシュボード開発、データマート構築、KPI可視化、ビジネスインサイト抽出
- 必須スキル: SQL、BIツール
- 歓迎スキル: データモデリング、機械学習の基礎知識、統計分析
データサイエンティスト(メイン業務)
機械学習・統計モデルでビジネス価値を創出する役割です。
- 主な業務: 機械学習モデル構築、予測分析、統計的手法による仮説検証
- 必須スキル: Python/R、機械学習、統計分析
- 歓迎スキル: SQL、BIツール、データモデリング、データエンジニアリング
ご自身のキャリア志向や強みに応じて、いずれかの役割を中心に担当いただきます。
また、将来的に両方の領域にキャリアを広げることも可能です。実践を通じてスキルを磨ける環境です。
<具体的には>
1, データ分析とインサイト提供(業務の中心)
ビジネス要件に基づいたデータ分析を独力で実施し、戦略的示唆を抽出
Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
例:ユーザー行動分析、施策効果測定、KPIモニタリング、事業KPI分析など
ビジネス部門への分析結果の提示とディスカッションをリード
複雑な分析要件に対する実装方針の策定
2, データマートとデータモデルの設計・構築
ビジネス要件に基づいたデータマートの設計・構築を主担当として推進
dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化
例:顧客セグメンテーション用のデータマート構築、営業/マーケティングデータモデルの最適化、など
データモデルのレビューと品質保証
メンバーの開発サポート(相互でのレビューやアドバイス)
3, 学習データと機械学習モデルの設計・構築(経験に応じて)
データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価
機械学習モデルのビジネス装着、および効果測定
例:有料転換予測モデルの構築、マーケティングキャンペーンの効果分析、など
モデルの性能評価と改善提案
4, プロジェクトのリードとステークホルダー連携
小〜中規模の分析プロジェクトのリード(要件定義〜実装〜報告)
データアナリスト/データサイエンティスト/データエンジニア、Salesforceエンジニア、BizOpsとの連携
ビジネス部門との要件定義、定期的なコミュニケーション
プロジェクトの進行管理とタスク調整
5, データ品質とガバナンス
データの品質管理とガバナンスの実施
データの整合性と一貫性を確保
例:データクレンジングプロセスの標準化、データ品質チェック、など
データ品質基準の策定とチーム内への展開
【仕事の特色】
【採用背景】
Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。
【ポジションのミッション・魅力】
【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
■導入社数60万社以上、722万アカウント(いずれも2024年9月時点)という超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
(例)プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
■大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています
■圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です
【2】kubellグループの事業戦略推進の支援
■事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます
■「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG(Product-Led Growth)の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
■「BPaaS戦略」
「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
■「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。
【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
■0→1、1→10、10→100〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です
■プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます
■データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です
【仕事内容(変更の範囲)】
部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
必須条件
データアナリストまたはデータサイエンティストのいずれかを満たす方を募集します。
候補者様のこれまでのキャリアやご志向に応じて、面談・面接を通じて柔軟に対応致します。
<データアナリスト志向>
■業務経験
・データアナリティクスまたは関連分野での実務経験(4年以上)
・チーム開発経験または他部門との協業経験
■技術スキル:①はすべてのご経験を満たされる方でかつ、②のいずれかの経験をお持ちの方
①
・SQLの実務経験(3年以上)
・SELECT、JOIN、GROUP BY、サブクエリなどを用いた分析クエリの作成経験
・データの前処理、探索的データ分析(EDA)・BIツールの実務経験(Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか)
・ダッシュボード設計・開発・運用
・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験
②
・複雑なクエリの最適化経験・PythonまたはRの基礎知識
・pandas、numpy、matplotlib等の基本的なライブラリの使用経験・統計分析の基礎知識
・記述統計、相関分析、基本的な仮説検定の理解
■ソフトスキル
・優れたコミュニケーション能力・自主的に問題を発見し、解決策を提案する姿勢
・ビジネスの文脈を理解し、データから示唆を引き出す能力
・チームワークスキル
・わからないことを素直に質問し、学び続ける姿勢
<データサイエンティスト志向>
■業務経験
・データサイエンスまたは関連分野での実務経験(4年以上)
・チーム開発経験または他部門との協業経験
・機械学習モデルの構築・評価の実務経験
■技術スキル
・PythonまたはRの実務経験(3年以上)
・pandas、numpy、scikit-learn等のライブラリの使用経験
・データの前処理、探索的データ分析(EDA)
・機械学習モデルの構築・評価の経験
・分類、回帰などの基本的な手法
・モデルの評価指標の理解
・統計分析の実務経験
・記述統計、相関分析、基本的な仮説検定
・SQLの実務経験(2年以上)
・データ抽出、集計、JOIN操作
・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験
■ソフトスキル
・優れたコミュニケーション能力
・自主的に問題を発見し、解決策を提案する姿勢
・データセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対するインパクトを説明する能力
・チームワークスキル
・わからないことを素直に質問し、学び続ける姿勢
・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人
・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方
・困難な事にも主体的に取り組める方
歓迎要件
・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングに関連する実務経験
・dbtの使用経験
・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスの使用経験
・機械学習モデルの構築・評価の経験(基礎レベル可)
・データパイプラインの設計・実装経験(ETL/ELTプロセス)
・BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解
・データ基盤と外部ツール(Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど)とのデータ連携経験
・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル
・非構造データ(テキスト・音声)分析に関する知識
・AI / ML Opsに関する基礎理解
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識
想定年収
500万円~ (給与形態:年俸制)
■募集職種の年収例
応相談
無料
直接質問しづらいこともお任せください!
※企業に問い合わせ内容が伝わることはありません。
知りたい内容をお選びください(複数選択可)
募集要項
- 募集職・職位
-
- データサイエンティスト
- 業界
-
- IT・通信
- インターネット/ソフトウェア
- 雇用形態
-
正社員
- 予定勤務地
- 東京都港区南青山1-24-3 WeWork 乃木坂
- 予定勤務地
(変更の範囲) - 会社(出向先の会社を含む)の定める場所
- 就業時間
- 10:00~19:00 フレックスタイム制 コアタイム10:00~16:00
- 就業時間備考
-
・フレックスタイム制(メインタイム:10:00-16:00)
・業務遂行の推奨時間帯 - 平均残業時間
- 10~30時間
- 年間休日
- 120日
- 服装
- 私服
- リモート
ワーク -
一部リモート
ハイブリッドワークを推進しておりますが、チームビルディングのため、週2日程度はオフィス出社となります。
- フレックス
- あり
- 副業
-
可
- 福利厚生
-
■保険制度
健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 年末年始 / 有給休暇■制度
個々人が目指す働き方やキャリアをより良いものにするための制度を用意しています。
・"働く"や"キャリア"におけるダウンサイドリスクの排除(子育てや介護、自身の健康不良など)
・コーポレートバリューをより体現するためのサポート(スキル取得など) - 試用期間
- 3ヶ月
- 休日休暇
-
■休日制度
土日 、国民の祝日、年末年始■休暇備考
有給休暇の日数は入社日に応じて変更あり - 選考場所
-
オンライン
- 検査・試験
-
実施される可能性がございます
- 提出書類
-
履歴書、職務経歴書
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【バックエンドエンジニア_テックリード】Chatworkのシステム開発/技術方針策定/チームリード/※ミドル~ハイレイヤー求人
850 万円 ~
乃木坂駅 (東京都)
Java/ PHP/ Go/ C#/ Scala/ LESS/ Hbase/ DynamoDB/ Amazon ElastiCache/ AWS/ Amazon SQS/ Google Cloud Platform/ GitHub/ Docker/ Ansible/ BigQuery/ kubernetes/ Terraform
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虎ノ門駅 (東京都)
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乃木坂駅 (東京都)
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【フロントエンドエンジニア】Chatworkのユーザー体験向上/フロントエンド開発/フレックス制
650 ~ 1,000 万円
乃木坂駅 (東京都)
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650 ~ 1,000 万円
乃木坂駅 (東京都)
PHP/ Scala/ MySQL/ Redis/ Hbase/ DynamoDB/ Amazon Aurora/ AWS/ Google Cloud Platform/ Jenkins/ GitHub/ Docker/ Ansible/ BigQuery/ kubernetes/ CircleCI/ Elasticsearch
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600 ~ 1,000 万円
虎ノ門駅 (東京都)
Swift/ iOS/ Figma/ Xcode/ JIRA/ GitHub/ Treasure Data
アプリケーションエンジニア
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株式会社kubellについて
- 設立年月日
- 2004年11月11日
- 代表者
- 代表取締役 CEO 山本 正喜
- 資本金
- 298,384万円
- 事業内容
-
・ビジネスチャット事業
・BPaaS事業
・周辺サービス・新規事業の開発運営
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