【データ戦略局】データアナリスト

勤務地

東京都

職種

データアナリスト

リモートワーク
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

■業務内容 データを活用した事業課題の発見と意思決定支援を担っていただくポジションです。 単なる分析作業に留まらず、以下のような業務を一貫してリードいただきます。 戦略立案支援:既存戦略のレビューと、理想戦略とのGAP分析を通じた事業部の成長支援 課題発見と施策提案:問いの設計から施策の企画・効果検証までを事業部と伴走 ログ・データ設計支援:データ収集・整備に関する要件定義や設計レビュー モニタリング環境の整備:KPI設計・データ取得設計・可視化設計を通じた仕組み化 ■ポジションの魅力 データとビジネスをつなぐ「翻訳者」的ポジション  単なる分析作業者ではなく、課題設定や意思決定の場に踏み込む上流工程に関与できます。 環境設計からアウトプットまで一気通貫で携われる  ログ設計、データ整備、可視化、意思決定支援まで、一貫したプロセス設計が可能です。] 経営や現場に近い意思決定に関与できる  事業責任者とも近い距離で連携しながら、成果につながるアウトプットを追求します。 AIや生成系技術を含む次世代のデータ利活用にも挑戦可 生成AIやLLMの活用を見据えたデータ環境整備やログ設計など最前線の取り組みに携われます。

必須条件

・ビジネス課題に基づき、SQLを用いてデータを抽出・分析した実務経験 ・統計学の基礎知識(仮説検定・回帰分析など) ・データ分析の結果を、わかりやすく構造的に伝えるスキル ・GMP(Google Marketing Platform)やGA4ログ設計の実務経験 ・複数部署との円滑なコミュニケーション経験(非エンジニア含む) ・Google BigQueryやTableau、Looker Studioなどの使用経験(または近しい環境)
求める人物像
●「問いを立てる力」に興味があり、仮説構築やイシュー設計に意欲がある方 ●ビジネス・データの両方を橋渡しする役割にチャレンジしたい方 ●変化や曖昧さを楽しみ、手を動かしながら考えるスタイルが合う方 ●自分の分析結果を、事業貢献・意思決定に落とし込む視点を持つ方 ●他人任せにせず、自らキャッチアップ・推進できる自走力のある方

歓迎要件

・ビジネス課題の特定と、分析に基づく施策提案の実務経験 ・エンジニアと連携し、ログ設計やデータ取得設計をリードした経験 ・PythonやRを用いたデータ加工・統計モデリング・機械学習等の経験 ・Looker StudioやTableauによるKPIモニタリング構築経験 ・複数プロジェクト・ドメインを並行で推進した経験

想定年収

〜(給与形態:年俸制)
想定年収補足
応相談 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。 ※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。
賞与・昇給
昇給:2回

おすすめポイント

★会社のビジョン 「21世紀を代表する会社を創る」をモットーに、インターネットを核とした成長産業での積極的な事業展開を進めています。グローバルなインターネットサービスの開発に取り組み、世界に通用する企業を目指しています。 ★Ameba事業部の再強化 Ameba事業部は収益の核となっており、これまでのゲーム中心の戦略から、ネイティブアプリや動画配信へと幅広く展開を進めています。アドテクの強化も進め、広告配信の効果を高めています。 ★技術者のための最高の環境 研究開発の支援として年間10万円の補助金と勉強時間を提供し、技術者に最適な環境を整備しています。自社開発を推進し、サンフランシスコ支社を通じた国際的な連携を図っています。デスクは広く、最高の設備で技術力向上をサポートしています。

ポジション

職種
・データアナリスト

配属先

部署名
【データ戦略局】
部署の特徴・業務環境
◎部署について データ活用を行っている部署はサイバーエージェントグループ内に複数存在しますが、データ戦略局は特にスタートアップ系事業部を中心に、横断的にデータ活用を支援する専門組織です。 事業部の成長を支えるパートナーとして、以下のような業務を担っていただきます。 KPI改善に向けた施策提案〜効果検証〜実行支援を、事業部と密に連携しながら推進 ログ設計やデータ取得要件の整理など、エンジニアと協業して実装フェーズもリード 可視化・分析レポートの提供に加え、事業部側での自走化や教育支援も実施 分析の属人化を防ぎ、再現性や汎用性のある仕組みづくりにも積極的に取り組む ◎技術スタックと開発環境 ■主な使用技術・言語 SQL(BigQuery 等)・Python Google Apps Script JavaScript / JSON ■BI・可視化ツール Looker Studio Tableau Google Spreadsheet ■その他ツール GitHub Slack Notion Google Analytics / Google Tag Manager

開発環境

開発言語
Python、JavaScript
DB・DWH
BigQuery
クラウド
GCP
その他ツール、サービス
GitHub、Slack、Notion

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし

勤務形態

裁量労働制
勤務形態補足
出社&リモートのハイブリッド勤務(週3日以上出社必須)
就業時間
10:00〜19:00
就業時間補足
職種によっては裁量労働制適用

予定勤務地

東京都渋谷区宇田川町40番1号Abema Towers
勤務地補足
東京本社

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
保険補足
各種社会保険完備
健康・医療
受動喫煙防止措置
健康・医療補足
{

受動喫煙防止措置

受動喫煙対策特記事項
屋内の受動喫煙対策:有(喫煙室あり)

制度

財産形成
社員持株会制度
財産形成補足
従業員持株会
職場環境補足
{

休日・休暇

完全週休二日制、有給休暇、リフレッシュ休暇、年末年始休暇、夏季休暇、慶弔休暇
休日・休暇補足
夏期休暇(3日間)、年末年始休暇(12月29日~1月3日)、慶弔休暇、リフレッシュ休暇(勤続2年間で5日間)
育児・介護
産前産後休暇
育児・介護補足
育児休暇、産前産後休暇

諸手当

通勤手当、住宅手当
諸手当補足
通勤手当、家賃補助制度(2駅ルール・どこでもルール)

その他

新規事業公募
その他補足
給与改定(年2回)、慶弔見舞金制度、社内親睦会費補助制度、各種活性化制度(新規事業創出プロジェクト)、キャリアチャレンジ制度、macalonパッケージ、部活動支援制度(ダンス部、ゴルフ部、フットサル部、野球部、ランニング部、フラワーアレンジメント部など)

選考情報

選考内容

選考情報
・適性検査あり ・オファー面談あり ・面接 2回 ・リファレンスチェックあり
選考情報補足
■面接(2~3回/選考ポジションにより変動) ■適性検査 └選考途中にご案内いたします、15分程でご対応いただける性格診断の様な内容のものとなります。 ■リファレンスチェック(最終面接前までにご対応依頼いたします)  参考:https://backcheck.jp/lp/talent/

サイバーエージェントグループの企業情報

企業について

・メディア事業・インターネット広告事業・ゲーム事業・投資育成事業

会社情報

企業名
サイバーエージェントグループ
企業理念
21世紀を代表する会社を創る
設立年月日
1998年03月
本社所在地
〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号Abema Towers
資本金
21億4748万3647円
売上高
478億6000万円
上場
プライム
上場企業
社宅・家賃補助制度
持ち株会制度
従業員1000名以上
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AI・機械学習エンジニア

サイバーエージェントグループ

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■大卒以上 〈求めるスキル〉 ・スマホアプリやWebサービスのUIデザインの実務経験がある方(7年以上) ・Figma、AIなど、トレンドの技術やツールに敏感な方 ・アプリやWebの開発知識があり、メインで携わったプロダクトの市場へのリリース経験がある方 ・ユーザーリサーチ、デザインリサーチ、UXリサーチと呼ばれる領域の実務経験(2年以上)

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データアナリスト

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■必須条件

下記4点をすべて満たす方 ●他職種とコミュニケーションを取りながら、データをもとにして、業務における課題発見と改善施策の提案を行った経験 ●自ら課題設定し主体的にPDCAを回してきた経験 ●SQL、Pythonを含むプログラミング経験(目安:半年以上) ●データ領域に関する以下のいずれかの業務経験(目安:半年以上)  - BIツールを用いたデータ可視化、ダッシュボード開発  - SQL、Pythonを用いたデータ加工、データ抽出作業

550万円〜800万円

データアナリスト

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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