職種
WEB・インターネット・ゲーム > WEBサイト・インターネットサービス > アクセス解析・統計解析
勤務地
関東 > 東京都
業種
特徴
| ポイント | 最新技術に明るい／自社内開発メイン |
| 仕事内容 |
データ分析のケイパビリティを活かし、Chatwork事業やBPaaS事業および新規事業の成長をデータドリブンで支援いただきます。データ基盤（Snowflake/TreasureData）とBIツール（Looker）を活用し、ビジネスインサイトの提供やデータドリブンな意思決定をサポートいただきます。また、データマートやデータモデルの設計・構築を行い、データの効率的な利用を促進していただきます。
【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／効率的な分析を行うためのデータモデルの設計と最適化 【2】データ分析とレポート作成： ビジネス要件に基づいたデータ分析を実施し、インサイトを抽出／Lookerを用いたダッシュボードやレポートの作成・運用 【3】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／機械学習モデルのビジネス装着、および効果測定 【4】チーム協業： 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を含む） 【5】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 【6】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 |
| 求める人材 |
・PythonまたはRを用いたデータ分析およびモデリングの実務経験（4年以上）
・SQLの基本的な知識およびデータクエリの実務経験（4年以上） ・データのクリーニング、前処理、探索的データ分析（EDA）のスキル ・統計分析、機械学習モデルの構築・評価の経験 ・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 ・チーム開発経験 ・データアナリティクスまたはデータサイエンス、または関連分野での実務経験 ・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に関連する実務経験 ・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 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
| 給与 | 年収800~1000万円,※職務経験を考慮のうえ決定いたします。 |
| 雇用・契約形態 | 正社員 |
| 待遇・福利厚生 | 通勤手当 リモートワーク環境貸与制度 ハイブリット勤務手当 インフルエンザ予防接種補助 人間ドックオプション補助 ピアボーナス制度 ベビーシッター利用補助 子育てサービスの利用補助 スキル支援制度 |
| 勤務時間 | 10:00～19:00 |
| 休日・休暇 | 慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 年次有給休暇（半日単位） リフレッシュ休暇 フレキシブル休暇（1日分・1時間単位） 育児休暇 介護休暇・介護休業 産前産後休業・育児休業 |
| 掲載期間 | 2025.11.04 ～ 2025.11.11 |
| 更新日 | 2025/11/04（火） |
| 企業名 | 株式会社kubell |
| 設立 | 非公開 |
| 従業員数 | 非公開 |
| 資本金 | 非公開 |
| 売上高 | 非公開 |
| 事業内容 |
同社は、中期ビジョンとして「中小企業No.1 BPaaSカンパニー」、長期ビジョンとして、あらゆるビジネスの起点となる「ビジネス版スーパーアプリ」を掲げ、急成長を続けています。
主力事業である、国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」の導入社数は91.4万社を超え（2025年3月末日時点）、「社会的インフラ」として認知・利用されるプラットフォームへと成長。 さらに、中小企業の本質的なDXを実現しうる新たなビジネスモデルとしてBPaaS（Business Process as a Service）に着目し、2023年からは業務プロセス代行サービス「Chatwork アシスタント」の提供を開始。立ち上げから約2年で「ARR8.3億円」を超えるなど急成長を実現しています。 kubellにおけるBPaaS戦略ではChatworkのユーザー数を活かし、まず顧客数の最大化を志向して面を確保。その後、AIエージェントによる技術革新を前提にAIドリブンなオペレーションを追求していきます。 |
求人の取り扱いコンサルタント
西岡 沙有理
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