【データサイエンティスト】株式会社kubellの求人/転職/採用情報(ITエンジニア) #252291

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／データ分析でビジネス課題を解決／多様なキャリアパス

  • 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
800万円～
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、データモデリング
- 歓迎スキル: 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。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、相互に学び合いながら成長できる環境です。

【具体的には】
1. 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
- dbtを用いたデータモデリングと最適化
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築
- 事業管理・IR向けトラストデータの整備

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス要件に基づいたデータ分析を実施し、戦略的示唆を抽出
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析
- 失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. 学習データと機械学習モデルの設計・構築
- 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
- ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発
- 機械学習モデルのビジネス装着と効果測定

5. AI/LLMを活用した業務効率化
- LLMを用いた業務自動化の検証と実装
- セールス活動の要約・分析、業務プロセスの自動化支援
- 生成AIコーディングの活用推進

6. データマネタイズ・新規価値創出
- データセリング・データマネタイズの企画と実行
- データアセットの棚卸しと価値評価
- 外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進

7. データパイプラインの設計・実装
- Snowflakeを中心としたデータパイプラインの設計・実装
- データの収集、変換、ロード（ETL/ELT）プロセスの最適化
- 外部ツール（Pendo、Salesforce、MAツールなど）とのデータ連携

8. 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
- データクレンジングプロセスの標準化、データガバナンスポリシーの策定

9. チーム協業とステークホルダー連携
- 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
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、データドリブンな意思決定の支援
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【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93.6万社以上、775.2万アカウント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

【データアナリスト志向】
1. 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（5年以上）
- チーム開発経験および他部門との協業経験
- 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のリード経験
- 分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験

2. 技術スキル
- SQLの実務経験（5年以上）
- 複雑なクエリの作成と最適化（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数、CTEなど）
- パフォーマンスチューニングの実践経験
- 大規模データセットの効率的な処理
- BIツールの実務経験（Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか）
- ダッシュボードのアーキテクチャ設計・開発・運用
- ビジネス部門への導入支援とトレーニング経験
- データマートおよびデータモデルの設計・構築経験
- dbtなどのデータモデリングツールを用いた大規模開発経験
- データモデリングのベストプラクティスの理解と実践
- クラウドデータウェアハウスの実務経験
- AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
- PythonまたはRの実務経験
- pandas、numpy、matplotlib等を用いた高度なデータ分析
- データの前処理、探索的データ分析（EDA）、自動化スクリプトの開発
- 統計分析の実務経験
- 記述統計、相関分析、仮説検定の実践的な活用
- Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
- 優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
- 自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
- ビジネスの文脈を深く理解し、データから戦略的示唆を引き出す能力
- チームワークスキルとリーダーシップ
- プロジェクトマネジメントスキル

【データサイエンティスト志向】
1. 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（5年以上）
- チーム開発経験および他部門との協業経験
- 機械学習モデルの構築・評価・運用のリード経験
- ビジネス課題に対する機械学習ソリューションの企画・実装経験
- 分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験

2. 技術スキル
- PythonまたはRの実務経験（5年以上）
- pandas、numpy、scikit-learn、TensorFlow/PyTorchなどの高度な使用経験
- データの前処理、探索的データ分析（EDA）、特徴量エンジニアリング
- 複雑なデータパイプラインの設計・実装経験
- 機械学習モデルの構築・評価・運用の実務経験
- 分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションなど多様な手法の実装経験
- モデルの評価、改善、A/Bテストによる効果検証
- 本番環境へのモデルデプロイとモニタリング経験
- 統計分析の実務経験
- 仮説検定、A/Bテスト、因果推論、ベイズ統計などの実践的な活用
- 実験計画法の設計と実装
- SQLの実務経験（3年以上）
- 複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数など）
- 大規模データの効率的な処理
- クラウドデータウェアハウスの実務経験
- AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
- Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
- 優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
- 自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
- 複雑なデータセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対する戦略的インパクトを説明する能力
- チームワークスキルとリーダーシップ
- プロジェクトマネジメントスキル

・データ分析を通じて事業成長に貢献したい方
・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

800万円～ （給与形態：年俸制）

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
・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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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
企業HP
https://www.kubell.com/
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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