データアナリスト/WEB・ITの転職・求人一覧

クライアントのビジネスが成長するために有用な情報の抽出、可視化を行います。チームラボが手掛けるサービスの継続的な改善を後押しする役割を担当します。
主な仕事内容
・クライアントとのコミュニケーション及び調整・提案
・ビッグデータを利用した分析システムの導入提案
・分析に利用するデータの設計
・分析PDCA計画の立案
・ビジネス課題の解決に寄与するKPIの設計
・KPI改善を目的とした探索的データ分析
・分析結果のレポートとダッシュボードの作成
・分析結果から得られたインサイトをもとにしたサービスの改善提案
・サービス改善施策の効果検証
・データを活用した新たなサービスの提案

■分析環境
分析基盤: Redshift, BigQuery
分析ツール: Google Spreadsheet, Google Analytics 4, Pythonなど
その他: GitHub, Slack, Asana
■業務で必要な主なスキル
・クライアントへ分かりやすく説明できるコミュニケーションスキル
・SQL言語のスキル
・Looker Studio, Grafana, PowerBI等のBIツールの知識
・Google Analytics, Google Tag Manager等の分析に利用されるサービスの知識
・表計算ツールやスライド作成ツールを用いた資料作成のスキル
・日常会話レベル以上の日本語
■あると望ましいスキル / 経験
・コンサル領域でのデータ分析の実務経験
・ビジネスアナリティクスの実務経験
・Python等の分析に利用される言語およびPandas等の主要なデータ解析ライブラリの知識

■＜「モンスト」のデータエンジニアを募集します＞
モンストをはじめとした、モンストブランド全体のデータを扱うデータ分析基盤の設計、開発、運用までをご担当頂きます。
データパイプラインの信頼性を高めることで迅速にサービスのデータ分析を行えるようにすることが主なミッションとなります。
アプリケーションが生成するデータベースのテーブルデータやログデータをストレージサービスやデータウェアハウスに格納し、
データを必要としている人が必要となったときに素早くアクセスできるデータ分析基盤を構築します。
担当範囲はモンスト本家ゲームだけに限らず、新規ゲームやIP・メディアミックス領域まで多岐にわたります。
▼具体的な業務内容
・クラウドサービスを利用したデータパイプラインの構築と運用（システムの自動化 / 信頼性、保守性の向上）
・ログデータやデータベースのスナップショットデータの取り込みと整形
・分析用途に合わせたデータマートの構築
・ゲームのバージョンアップや新規施策のキャッチアップを行い、分析に必要なデータをアナリストや企画と相談の上、サーバーやクライアントエンジニアと調整する
・新規事業におけるデータ分析基盤の構築
・データウェアハウスのパフォーマンス改善（BigQuery）
・社内のデータ活用における技術的な支援
・データを用いたゲーム運営業務の作業効率化、自動化
・Lookerの開発運用
▼業務の魅力
・膨大なデータをどのように活用していくのかを考え、データ分析基盤の開発、ダッシュボード開発、データマネジメントなどデータに関わる様々な業務に裁量を持って取り組めます。
・業界内でも有数の規模を誇るサービスの日々増加する膨大なデータに加え、新規ゲームやIP・メディアミックス領域における多様なデータを横断的に扱っていただきます。
・アナリストや意思決定者等と連携し、課題解決・戦略・意思決定に貢献できるポジションです。
・様々なゲームのデータ分析で活躍してきたアナリストや、複数のサービスでデータ分析基盤を開発・運用している経験豊富なデータエンジニアが在籍しており、互いに成長できる環境があります。
▼使用技術・ツール
・言語: Ruby, Python, SQL
・データ分析基盤: Google BigQuery, Dataplex, dbt, Dataform, Airflow, Luigi, Amazon EMR, AWS Glue
・分析・可視化ツール: BigQuery Studio、Google Sheets、Google Colaboratory
・ML: Vertex AI
・BIツール: Looker
・その他: GitHub、Docker, Terraform, Slack、DocBase
※記載の技術やツールは一部になります、その他技術やツールについても導入可能です

【必須経験】
・BigQueryなどのデータウェアハウスの利用経験
・BigQueryやSpark、Hiveなどのいずれかを用いて数百GBを超えるデータをSQLで分析しやすい形に整形できること
・LinuxやRDBMSなどサーバーインフラに関するソフトウェアの基礎知識と運用経験
・クラウドサービスを利用したシステムの構築経験（AWSまたはGCP）
・データレイクとしてのストレージサービスの利用経験（Amazon S3またはGoogle Cloud Storage）
・データレイクやデータウェアハウスの概念を理解している方
・実務でのプログラミング経験
【歓迎スキル】
・GCPなどのデータサービスのアップデートをキャッチアップしている
・Luigi / Airflow / Dagster などのワークフロー管理ツールを導入し運用した経験がある
・Dockerなどのコンテナ技術を利用して開発環境が構築できる
・CI/CDパイプラインを構築して開発作業を効率化できる
・クラウドサービスやソフトウェアのパフォーマンスを計測しモニタリングできる
・Dataflow（Apache Beam）などを用いたストリーミングデータパイプラインやAWS Glueなどを用いたサーバーレスなETLシステムの構築経験
・データ処理に関わるオープンソースプロジェクトへのコントリビュート経験
・セキュリティに関する知識（マルチクラウドを考慮したIAM設計 / 認証技術の知識）
・Lookerの利用経験

弊社が運営するサービスに蓄積された大量のデータを駆使して、仮説構築・施策提案・効果測定までを行い、マーケティング活動の最大化・業務改善を担当していただきます。現在、同じ業務を行っているメンバーが1名いますが、各部署からの依頼も増えてきているため、人員を強化したく募集をしています。オタクコンテンツを本気で戦略的に盛り上げていける方とぜひ一緒にはたらきたいと思っています。
【具体的な仕事内容】
■分析基盤の構築：大量のデータの蓄積・加工・分析
■SQLを用いたデータ集計、レポート作成
■課題発見や施策検証
■社内の様々な事業部やプロジェクトの担当者に対する助言と提案
■BIツール（DOMOやGA）を用いたデータの可視化と運用
■新しい数値指標の発見と提案
【配属組織・キャリアパス】
マーケティング部マーケティングチームへの配属となります。
メンバー個人の適性を考慮しユニットに分かれており、
サブマネージャーが1名、その他リーダー、サブリーダー、メンバーにて構成されています。
・プランニングユニット (企画）：7名
・ソリューションユニット（分析）：9名
・コミュニケーションユニット（ユーザーコミュニケーション）：4名
従来はCRMやリサーチ、広告、広報など機能・役割ごとにチームが編成されていましたが、
DLsiteに限らず、新たなサービスやコンテンツが立ち上がっていき、
利用するユーザーの皆様やクリエイターの皆様の満足度を高めることを命題とする中で、
こういった縦割りの編成こそが視野を狭める要因になると考えました。
役割の垣根を超えて横断的な組織とすることでサービスやコンテンツがより良くなる仕組みと仕掛けを生み出せるマーケティング部を目指し、
また、個々人のマーケターとしてのスキル向上を促進していきます。
現在は、メンバー個人の適性を考慮しふたつのユニットに分かれており、
リーダーが1名、その他メンバーにて構成されています。
・プランニングユニット　 (企画ユニット）：6名（男3　女3）
・ソリューションユニット（分析ユニット）：9名（男5　女4）
選考内容や、キャリア希望、適性を踏まえて、配属ユニットを決定いたしますが、
配属ユニットに関係なく"コト"に向かって横断してマーケティング全般に対応できる体制になります。
入社後のキャリアパスは、マーケターとしてのスペシャリストを目指していただくだけではなく、既存サービスの責任者や今後立ち上がっていく新規事業の責任者を担っていただくことも期待しています。
挑戦したい方には、積極的に機会を提供していくなど、支援をしていきたいと考えています。
【社内の雰囲気】
オタクな人たちだけでなく、様々なバックグラウンドの社員が在籍しており、会社のビジョンを実現するため社員一丸となって働いています。
全体として、仕事やプライベート問わず何かしらこだわりや、夢中になるものを持っている社員が多く、お互いのこだわりや大切なものを尊重しています。
・メンバーをフォロー、サポートするための1on1を定期的に行っています。　
・OKRで短期～長期のマイルストーンを掲げ、チーム間の連携や協働を促進しています。
・外部セミナーや書籍購入支援などスキルアップできる環境が整っています。
・飲み会の強制参加などは一切ありません。
・10時～18時の実働7時間に、集中力を高めて時間内で仕事をする社風です。
・オンオフの切り替えがしやすくメリハリをつけて仕事ができます。（全社平均残業20時間／月）
【働き方】
現在コロナ対策などもあり、会社全体としてはご本人の希望を考慮しながら、リモートワークと出社を混ぜて対応をしています。
全社のうち約50％がフルリモートワークとなっており、出社している社員についても「週3日以上の出社」としているため、週2日はリモートワークの社員も多いです。
また、1日7時間労働（10時出社～18時退社で、休憩1時間）で、給与にみなし時間外労働手当を含んでおりません。
世の中的には8時間働くことが当たり前という状況かもしれませんが、私たちの会社、私たちの部署においては、しっかりと成果をだしていれば、労働時間については個別の事情を考慮して弾力的に運用したいと考えています。
【人事制度】
中長期における会社の成長を支える人材の育成を重視するための人事制度を導入しています。
具体的には、グレード制に基づき、評価・等級・報酬が決定されます。
グレード毎に定義されている求めるミッション、ビジネススキルに応じて、個人OKRで短期～長期のマイルストーンを掲げ評価を行っていくため、評価軸が明確にされています。
また、いかに1日7時間の勤務時間内に効率よく、生産性高く業務を行えるかを大事な指標としているため、多く残業をすることが評価につながるということはありません。

【必須経験】
・データ分析の実務経験
・SQL・R・Pythonによるデータ処理経験
・統計学の基礎知識
・予測モデルの基礎知識
【歓迎経験・スキル】
・特定の専門分野に関して、査読付き論文を著すなど深く学んだ経験
・ビジネス的要求に対して、幅広い分析手段から適切な手段を選択できる能力
・データ分析結果を用いて、意思決定に寄与した経験
・GCP/AWS等のクラウド環境での開発経験