化粧品会社様向け案件にて、データエンジニア、 データアナリストの募集をいたします。 《主な業務》 1：定型レポート作成・・・約20種類 (両方のDBで集計するクエリは基本的には作成済で、月次で更新や作成を行う形ですが、 手順が煩雑なレポートが5種類程度あります。 基本的には、定型なので手順を覚えれば、対応自体は可能と考えていますが、数字がおかしいとなった場合に、 データの調査や原因特定ができ、修正することが出来る方) ２：非定型分析レポート作成 SQLにてデータ集計が可能で、クエリ作成を行い、Excel集計レポートを作成できる。 既存のDB(SQL Server)でのSQLを解読し、Big Queryで集計できる様に移行するなど、 DBのデータ理解が必要となります。 ・レポートで出力している内容としては、簡単な四則演算で求められる結果のみです。 (ブランド全体での顧客数、平均年齢、売上金額、購入点数、一人当たり購入金額、バスケット金額平均など、集計で求められた値を用いた計算で成り立ちます。) ・レポート類に関して、考察を記載するといった事はありません。 ・数字の傾向がおかしい場合に気づいて頂けると良い形です。 ３：リスト抽出業務(月5件程度) 顧客データの抽出(SQLやExcel)などで、顧客データを活用できる形に1顧客1レコードにした形で、データ抽出。 ４：DMデータ作成(月7案件程度) SFMCのデータから、SQLを用いて、DM作成用の宛名データを作成。 大きく分けて2種類あり、誕生月のお客様向け、キャンペーン対象者向け(SQLで集計、データ加工が必要となります。) 誕生月のお客様向けは定型化してありますので、実行のみといった形です。

【募集背景】 オンラインゲームやダウンロードゲーム事業におけるデータ活用を強化し、ビジネス上の意思決定や事業改善を推進するためのデータ分析体制を拡充する目的で募集を行っております。 【作業内容】 自社プラットフォームや掲載タイトルに関するデータを対象に、事業課題の特定や施策のKPI設計、効果検証、レポート作成を行っていただきます。具体的には、ビジネス上の目的を踏まえた課題のヒアリングと定義、SQLを用いたデータベースからのデータ抽出・分析、傾向や相関関係の可視化とレポーティング、分析結果の説明および要因特定・改善策提案を担っていただきます。また、データ基盤やレポート環境の高度化に向けた提案や改善にも関わっていただきます。 【求める人物像】 担当業務に責任感を持ち、自己管理のもと計画的に業務を遂行していただける方を求めております。新たな技術や手法の習得に前向きで、複雑な問題に対しても主体的に取り組み、解決策を見いだせる方が望ましいです。また、明確かつ効率的に情報を伝えるコミュニケーション能力をお持ちで、状況の変化や新しい要求にも柔軟に対応できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 オンラインゲーム領域における大規模なユーザーデータを活用し、事業の意思決定やグロースに直接寄与できるポジションです。課題の定義から分析、示唆出し、関係者への説明まで一連のプロセスを担うことで、高い裁量と責任を持ちながらデータドリブンな事業運営に貢献していただけます。データ分析に関する幅広い経験を積みながら、事業理解やビジネス視点も同時に養うことができる環境です。 【開発環境】 SQLを中心としたデータベース分析環境に加え、BIツール（Tableau、Looker、Power BIなど）やPython等を用いた分析環境が整備されております。データウェアハウスやデータマートを活用した分析基盤のもと、レポーティングやダッシュボード構築を含む一連の分析業務を行っていただきます。

モバイルアプリのデータ分析を行い、分析結果から改善箇所を見つけて施策を立案・実行する。

・法人営業部門の情報基盤に関するデータ利活用についてご支援をお願いします。 1. 法人営業関連データマート設計、加工支援業務 2. 各種システム間のデータ連携支援業務 3. 分析用データ作成支援業務、 データ運用支援業務

・通信キャリアの利用者向けサービスのデータ分析業務を行います。 ・ダッシュボードの作成や改善、グーグルアナリティクスの分析が主な業務内容となります。 ・お客様と連携して業務を進めていくことになります。

・カードの決済情報を要件に基づいて抽出・加工を行い、レポーティングし、ユーザーのマーケティング活動を支援するサービスです。 データアナリストは、データ抽出のための要件決め、抽出されたデータをもとにレポーティングと示唆出しを行います。

・顧客データを活用したマーケティング活動の開発・分析促進です。 ・販促、ポイント、CDP/MA、分析の開発促進です。

大手化粧品サイト運営企業において 　全社的なデータ活用推進に向けたプロジェクトにご参画いただきます。 ・ビジネスサイド向けのスキル育成やデータ構造化、ドキュメント整備等も 　ご担当いただきます。 ・ビジネスサイドを含め、データ分析のスキル育成がメインの業務となります。

【募集背景】 想定よりも事業部からのニーズが多く、案件を進めるリソースが不足しています。 【作業内容】 Snowflakeを用いてデータ基盤の運用・構築を行います。データスチュワードとして、各事業部からのデータ分析要望に対して要件定義を行い、ソースデータとなるデータの整理を担当します。 【ポジションの魅力】 データ基盤の運用・構築に携わり、責任ある業務を担当することができます。 【開発環境】 開発/運用PC貸与あり

【作業内容】 ・MobilityにおけるIncarデータの分析業務 ・分析結果の報告（資料作成など含む）

【作業内容】 Web接客ツール（KARTE）を導入しているお客様先にてWebサイトの運用やアプリのデータ分析業務を支援。 主な対応業務はデータ分析・集計・効果検証、資料制作、KARTEを使用した業務です。

・カード会社の新規事業であるデータサービスプロジェクトになります。 　カードの決済情報を要件に基づいて抽出・加工を行い、レポーティングし、ユーザーのマーケティング活動を支援するサービスです。 　データアナリストは、データ抽出のための要件決め、抽出されたデータをもとにレポーティングと示唆出しを行います。

【作業内容】 システムのデータ解析を行う部署のサポート業務を担当いたします。

某製造業向けデータ統合基盤開発支援 運用中データ分析基盤の追加開発及び保守作業 ┗詳細設計（バッチ（ETL）設計） ┗Intelligent Data Management Cloud（IDMC）ツールによる実装 ┗単体、結合、システムテスト

【作業内容】 大手金融事業会社のユーザ部門の担当として、データ分析、利活用における方針検討・設計・実装及び推進業務をお願いいたします。また、業務改善に向けたツール・アプリの作成や方針検討・設計・推進も担当いただきます。 【求める人物像】 周囲とコンセンサスを取りながらプロジェクトを前に進めることができる方。

SI・OA販売を行う大手商社のコーポレートサイト、法人会員向けマイページを担当する部署にて、担当部門や別部門へのヒアリングなど、コミュニケーションを取りながら、ご要望に応じた分析を行っていただきます！ 特にWebデータと基幹データを用いて、エンドクライアントの行動分析を行うことを目的にしています。 ＜想定業務＞ ■要望をもとに要求定義、要件定義の実施 ■必要となる業務理解、システム理解、データ理解における各部門ヒアリングの実施 ■技術的知見をもとにしたデータの紐づけの検討 ■データ分析、レポーティング、報告

【作業内容】 ・顧客のニーズに基づき、高品質な Tableau ダッシュボードおよびレポートを設計・開発・実装します。 ・顧客と密接に連携し、明確な業務ニーズとデータ検証ロジックを可視化ソリューションに落とし込みます。 ・Tableau を各種データソース（Oracle、Snowflake、Amazon など）に接続し、ダッシュボードの機能健全性を確保します。 ・主力事業はビッグデータの移行および検証です。データアナリストは ETL エンジニアと連携し、データ移行後に従来の Tableau レポートが有効に機能しているかどうかを検証します。 【求める人物像】 ・技術とビジネスの両面を理解し、クライアントと開発チームの橋渡しができる方です。 ・コミュニケーション能力・理解力・表現力に優れている方です。 ・日英中でのマルチリンガル環境に適応できる方です。 【開発環境】 ・主要環境：Tableau, Python, AWS ・管理ツール：JIRA, Confluence, GitHub

某メーカー向けにのデータ分析、レポート作成業務を行っていただきます。

以下の作業を担当いただきます。 ・要件に合わせたArcGISの設定 ・データ処理に関して、各種調査作業や検証作業 ・作業内容、調査結果などをドキュメントとして整理

【業務内容】 CMやWebマーケティングを通じて獲得したユーザーに、更にココナラの魅力を感じていただき、継続的にご利用いただけるよう、戦略の立案・実行・分析を一貫して担当します。 【ポジションの魅力】 フルファネルでのマーケティング経験や、マーケティング×テクノロジーの最前線で活躍できるポジションです。 【開発環境】 データ抽出・分析にはBigQuery、DOMO、MySQLなどを使用し、マーケティングツールとしてBraze、SendGridなどを活用しています。

・分析用データ作成、運用支援業務 ・データ可視化支援業務 ・その他付帯業務 ※あくまで支援業務ですので、アナリストやアーキテクトレベルでなくてOK。

＜プロジェクト概要＞ · さまざまなサービスと実装パターンを活用して、 安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指し、具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、 データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューションを設計します。 そして、組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、およびグローバル分散向けに設計されているこが目的です ＜想定される作業＞ · データエンジニアと緊密に連携して、バッチおよびリアルタイムデータ処理用の データパイプラインの構築と最適化 · データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、 高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。 1.データモデリング: データ資産が保存、取得、分析のために効果的に整理されるように、 概念的、論理的、物理的なデータ モデルを開発します。 2.データベース管理: データベースの設計、実装、保守を監督し、 パフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティの要件を満たしていることを確認します。 3.データ統合: さまざまなソースと形式のデータを統合して、 システム全体の一貫性、正確性、信頼性を確保します。 4.データガバナンスとセキュリティ: データ管理のポリシーと手順を確立し、 規制要件への準拠を確保し、機密データを保護するためのセキュリティ対策を実施します。 5.データ分析と視覚化: データ アナリストやビジネス関係者と協力して、 データ要件を理解し、データ分析と視覚化のためのソリューションを開発します。 6.テクノロジーの評価と実装: 新興テクノロジーの最新情報を把握し、 ツールとプラットフォームを評価して、データ管理と分析機能を強化します。 7.コラボレーションとコミュニケーション: 開発者、アナリスト、ビジネス リーダーなどの部門横断的なチームと緊密に連携して、要件を理解し、優先順位を調整し、ソリューションを効果的に伝えます。 8.戦略計画: 戦略計画活動に参加し、チームの目標を定義し、 　それを組織の全体的なデータ戦略およびビジネス目標と一致させます。

・データ分析基盤の設計、構築、および運用を行います。 ・データ品質の監視、評価、および改善を行います。 ・データパイプラインの最適化と自動化を行います。 ・データガバナンスおよびデータ管理のベストプラクティスを導入し実践します。 ・データベースおよびデータウェアハウスの管理を行います。 ・データセキュリティとプライバシーを確保します。 ・データアナリストチームおよび開発チームと連携します。

【作業内容】 国内外のプライバシー保護・データ保護に関するコンサルティング案件において、プロジェクトマネージャー（PM）として以下の業務を担当していただきます。 - 案件提案フェーズにおける提案書・見積作成のリード - 顧客ヒアリングの実施と要件定義の取りまとめ - プロジェクト計画の策定（スケジュール・タスク・リソース計画） - 社内外のアナリスト／専門家のアサイン・タスク管理 - 成果物（各国法規制調査レポート、対応方針、社内規定案など）の進捗・品質管理 - 顧客との定例報告・進捗管理・課題調整 - 必要に応じてドキュメントレビューや納品対応も支援 【ポジションの魅力】 プライバシー保護に関する法的な専門家（弁護士5名）とITセキュリティの専門家がいる世界的にも稀有な組織で働くことになります。プライバシーに関わる技術は今が黎明期であり、新しいサービスを開発していくことも考えています。新しいサービスを作って人々のプライバシー保護に貢献できるような世界を一緒に作りあげ、社会を変えていくことができるのが最大の魅力です。

＜業務内容＞ 1. 法人営業関連データマート設計、加工支援業務 2. 各種システム間のデータ連携支援業務 3. 分析用データ作成支援業務、 データ運用支援業務 4. データ可視化支援業務 5. その他付帯業務・対象システム、データ等 　Salesforce、SAS、snowflake、その他関連データ ※あくまで支援業務ですので、アナリストやアーキテクトレベルでなくてOK。 ＜対象システム＞ ・Salesforce、SAS、snowflake、その他関連データ

【作業内容】 データエンジニアは、グローバルのデータマネジメント・ガバナンス業務を推進するためのデータ基盤を整備するポジションです。社内に存在するあらゆるデータに対して、全社横断のデータ基盤を構築し、各組織が自律的に分析、データを利活用できる環境を整備しています。このポジションでは、データエンジニアとして、社内のステークホルダに対して、自ら積極的にコミュニケーションをし、データを利活用するための基盤作りに努めていただきます。 - データエンジニアリングに関連する技術選定、設計や構築に関わる開発物のレビューを主体的に実施する - データアナリストや専門職のメンバーがデータ分析、機械学習などの業務を定常的に実施するための仕組み、環境整備をする - 法律関連の機密データを扱うため、個人情報保護法やその他の関連規制を踏まえたセキュアなデータ管理体制の設計・構築に携わる - データサイジング・コストを考慮しつつ、各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできるセキュアなインフラを整備する - データ要件を元にしたデータの抽出ロジック、アルゴリズムを開発、運用する - 定常的に実行されるデータパイプラインの実行環境を、定義した要件に基づき、運用・保守する

1.法人営業関連データマート設計、加工支援業務 2.各種システム間のデータ連携支援業務 3.分析用データ作成支援業務、 データ運用支援業務 4.データ可視化支援業務 5.その他付帯業務・対象システム、データ等 Salesforce、SAS、snowflake、その他関連データ ※あくまで支援業務ですので、アナリストやアーキテクトレベルでなくてOK。

1. 法人営業関連データマート設計、加工支援業務 2. 各種システム間のデータ連携支援業務 3. 分析用データ作成支援業務、 データ運用支援業務 4. データ可視化支援業務 5. その他付帯業務・対象システム、データ等 Salesforce、SAS、snowflake、その他関連データ 　※あくまで支援業務ですので、アナリストやアーキテクトレベルでなくてOK。

【作業内容】 アナリティクスエンジニアは、グローバルのデータマネジメント・ガバナンス業務を推進していただきます。社内に存在するあらゆるデータに対して、ステークホルダと調整し、データを活用出来る形に整えていきます。これらのデータのサイロ化を防ぎ、データの活用を活性化するための環境を提供します。 アナリティクスエンジニアは、社内のステークホルダに対して、自ら積極的にコミュニケーションをし、データを利活用するための基盤作りに務めていただきます。具体的には以下のような業務が該当します。 - データの提供元の部門のビジネス・データ要件に基づき、ドメイン知識を深める - データサイジング・コストを考慮しつつ、各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできる環境を整備する - 提供されるデータを対象にデータモデリングを行い、データ品質とセキュリティレベルに応じたデータマートを提供する - データガバナンスのプロセスに基づき、分析基盤の提供するデータを管理、運用する - 分析基盤が提供するデータに付与される各種メタデータを管理する - 各ステークホルダのビジネス要件に基づき、アナリスト、データエンジニアとともにダッシュボードを整備、運用する - データ分析基盤を提供する各ステークホルダに対して、教育プログラムを作成し、データ利活用を促進するサポートを実施する - 上記に関わる業務において発生するドキュメントを執筆する 【開発環境】 開発環境/使用ツールは、Notion上のドキュメントにまとめられております。

【案件名】データ分析基盤の開発/検証（データベースエンジニア） 【案件概要・業務内容】 データ分析基盤(データクリーンルーム)の設計/開発へ参画いただきます。 既存のデータ分析基盤案件を対応しているチームをベースに、 新しくData Engineeringチームの設立を行う予定で、その構成メンバーを募集しています。 Data Engineeringチームの主な活動は、同社が対応を進めているデータベース、クラウドベースのDWH案件の 各種開発サポート、アドホック対応、PoC対応など全般を各種案件チームの一員としてご対応いただきます。 状況によって、開発されたデータベース、データウェアハウスの検証作業も担当いただきます。 対応すべき案件の幅が広いことから、幅広いご経験と知見を必要としますが、 案件の開発状況に対し、リーダーからメンバー適正に合わせた業務割り振りを行います。 その為、専門分野でない未経験領域への挑戦意欲や、新しいテクノロジーに対する 学習意欲の高い方が求める人物像となります。 【募集背景】新規募集 【必須スキル】 ・SQLを用いたDB構築経験 ・いずれかのロール経験 　（データエンジニア、データアナリスト、データベースエンジニア、アナリティクスエンジニア） ・いずれかのクラウドベースのデータウェアハウスの利用スキル 　（Snowflake、Amazon Redshift、BigQuery、Azure Synapse Analytics） ・様々な種類のデータ（構造化/非構造化）を扱った経験 ・ データインジェスト、データパイプライン、ETL、ELT、データモデルの概念の理解 ・リレーショナルおよびディメンショナルデータ構造、理論、実践に関する知識 【尚可スキル】 ・いずれかのツール、言語を用いたシステム開発経験 　（Datadog、Terraform、dbt、Python、Docker、Git/Github/GitHub Enterprise、Github Actions、AWS） ・データクリーンルームの知見 ・データパイプラインの構築経験 ・データリネージの検討経験 ・データガバナンスに関する知見 ・CI/CDパイプライン構築経験 ・IaC化の業務経験 ・アジャイル開発経験 ・モブワークやモブプログラミングの経験 ・macOSでの開発経験