職種: DBエンジニア・DS/DSC部(senior) 業務概要: 小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。 大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。

ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。 また、上記にあわせて、PMO PM PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。 1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。 各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解 要件定義 データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築 機械学習などのモデル構築 BIツールにおけるダッシュボード設計/構築 効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務 生成AI活用におけるデータ整備 データ関連プロジェクトにおける PMO PM PL 業務 組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント など 2.データサイエンティスト データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。 プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析 製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC) BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案 データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング) 機械学習などのモデル構築 データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案 クライアントコミュニケーション データ関連プロジェクトにおける PMO PM PL 業務 組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント など

大手通信キャリアのビッグデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ Web広告データ など

多種多様な大手クライアント先からの直受け案件 オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析 モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築 通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 航空業の会員向けデータ基盤構築 大手食品会社向けDMP構築 行動データのデータ分析基盤の設計支援 メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 大手製造メーカーのサイト分析 会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 在庫などの需要予測 生成AI向けデータ整備 など 詳細PJT 一部 例1 スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート) 1. 基礎分析 (データ可視化分析) RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握 分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート 環境:BigQuery、Looker Studio 2. 予測モデルの構築 ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上 さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現 環境:Python (scikit-learnなど) 3.レコメンドアルゴリズムの最適化 協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現 環境:Python (scikit-learn、Scratchなど) 例2 事業会社のECサイトにおける全マーケティングチャネルの顧客獲得単価最適化を支援 さらに、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなコミュニケーション施策設計/運用に寄与 1. マーケティングツールにおけるカスタマーデータ統合 (顧客情報一本化) Google Analytics:Web行動データ Adjust:アプリ行動データ EC Orange:ECサイトのトランザクションデータ 各データをユーザー単位で一本化し、BigQueryに分析用DWHを構築 2. BIツールを用いた分析環境構築 BigQueryから、BIツール連携用データマートを作成。Tableau やnehan など、各種BI・分析ツールと接続し、データ分析PDCAを仕組み化。分析環境の効率化を図る 3. CRM施策の最適化 クロスチャネル下におけるデータ分析で、CRM施策、設計/運用を支援 顧客獲得単価の低いチャネルにおいて顧客の新規獲得を促進、さらに利益率の高いチャネルへユーザーを誘導するなど、粗利を効率化する施策を実施 例3 物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減) 配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現 仕事の特色

イノベーション本部 データサイエンス事業部

多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる 多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる PMO PM PL などの経験を活かすことができる プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある

言語:SQL、Python、R クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure データプラットフォーム例:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他 BIツール例:Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO ETLツール例:Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt その他ツール例:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS

企業拡大に伴う、増員募集のため。 立ち上げ当初は、データアナリスト領域での事業を中心に活動をおこなっておりましたが、現在ではデータ基盤の構築領域でのニーズも増加しております。 専門的なスキル・ビジネス知見を武器に、プロジェクトをリードしていきたい方や、業界でのデータ活用を極めたい方にマッチするポジションです。誰もが知っている大規模サービスのビッグデータを、上流工程から手掛けられるため、やりがいも大きいです。

Shift the Direction~改善から革新へ AMBLは4つの成長領域(AI/人工知能、クラウドネイティブ/システム開発、UXデザイン、マーケティング)からお客さまのDX推進を支援しております。 各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、様々なニーズにお答えするケーパビリティを持っています。 また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。 本部署は、ビジネスの課題に基づいてデータ分析プロジェクトを計画し、実行にうつします。 顧客のニーズや課題のヒアリング 要件整理/分析設計 データの収集・加工・分析 分析結果の報告・提案、可視化 など

分析力とそれによる企画力、提案力 膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。 お客様と共に創り上げる喜び 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、 が味わえます。 どこでも通用する基礎能力 お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が で身に付けられます。

AMBLは、全ての仕事に「三方よし」を実践することを経営理念として大切にしています。 「三方よし」とは、江戸時代に活躍した近江商人の経営哲学のひとつで、「ビジネスにおいて売り手と買い手が満足するのは当然のこと、その上で社会に貢献できてこそよいビジネス」という考え方です。 AMBLは、社員が所属することを誇れる組織、継続して仕事を依頼したくなる企業、そして社会に役立つ技術を提供し持続的な社会の発展に寄与する「三方よし」を経営判断の基準としています。

当社では管理職へのステップアップを積極的におこなっています。 そのため、マネジメントへチャレンジしたい方も歓迎します。

前身である株式会社エムフィールド モバイルソリューション事業部データマイニング推進部として2018年4月よりデータ分析・AI構築における事業を開始。 AMBL株式会社に統合した後、データサイエンス事業部へと組織名を変更。現在では約150名を超える組織へと成長しました。 今後市場拡大が予測される「ビッグデータ」「IoT」「人工知能」などの先端技術領域にて、 実社会・ビジネスで抱えている課題解決と変革のために、新しい価値の提供ができるような存在として、社会貢献を目指します。

データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります AMBLでは270種類以上の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。 AI/人工知能資格 (G検定 E資格 AI実装検定 Generative AI Test ほか) 言語関係資格 (Python3 LPIC HTML5 ほか) AWS GCP Azure 各クラウド認定資格 Snowflake資格 Tableau資格 Oracle資格 Salesforce Salesforce Marketing Cloud 資格 需要ありそうなので追記 統計・ビジネス数学資格 データサイエンティスト検定 各種IPA資格 (基本情報技術者・応用情報技術者・データベーススペシャリスト ほか) 各種セキュリティ認定資格 マーケティング関連資格 (マーケティング検定・各種Web広告資格) Webアナリティクス資格 (Google アナリティクス・ウェブ解析士 ほか) エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です 上記資格は2024年11月現在の制度資格の一部です

以下スキル全てを満たす方 データ関連プロジェクトにおいて PMO PM PL いずれかのご経験(年数問わない) SQL・Pythonを用いたデータ分析、データコンサルタント、データマネジメント、データ基盤構築エンジニア いずれかのご経験(3年以上) 歓迎要件: SnowflakeBigQuery、Redshift等を使ったDBからのデータ抽出経験 R、Python等データ分析・レポーティング・開発経験 GoogleCloudPlatform (GCP) Amazon Web Services (AWS) Microsoft Azure に関する実務経験 生成AI NLP (自然言語処理) LLM (大規模言語モデル) 分野に関する知見・知識 統計・機械学習に関する知見、知識 マーケティングリサーチ、市場調査などの業務経験 特定の業界におけるビジネス知識 (ビジネスモデル理解など) ラインマネジメント経験

年収:650万円 1000万円 賞与:年2回(6月・12月) 昇給:給与改定:年2回 福利厚生・教育制度:

持ち株制度、確定拠出年金制度、在宅勤務制度、自己啓発支援制度、副業制度、資格取得制度、資格手当制度、資格奨励金制度、書籍購入補助、外部セミナー参加費用補助、保険組合の各種サービス、キャリアコンサルティング制度、定期健康診断、産業医制度、スタッフケア制度、インフルエンザ予防接種、産休・育休制度、慶弔見舞金制度、結婚祝金制度、社員紹介制度、PCスペック選択可能&外付けモニター支給、freeドリンク、社内イベント、社内懇親会等の費用一部補助

最長2ヶ月の研修、新人研修、IT・Web基礎研修(新卒)、ビジネス系カフェテリア研修、オンライン動画学習サービス(schoo WEB-campus)、メンター制度、OJT制度、勉強会、カフェテリア式研修制度、ビジネス系研修(ラーニングエージェンシー Biz CAMPUS) 服装:自由(PRJ先による) 以下スキル全てを満たす方 データ関連プロジェクトにおいて PMO PM PL いずれかのご経験(年数問わない) SQL・Pythonを用いたデータ分析、データコンサルタント、データマネジメント、データ基盤構築エンジニア いずれかのご経験(3年以上) 歓迎要件: SnowflakeBigQuery、Redshift等を使ったDBからのデータ抽出経験 R、Python等データ分析・レポーティング・開発経験 GoogleCloudPlatform (GCP) Amazon Web Services (AWS) Microsoft Azure に関する実務経験 生成AI NLP (自然言語処理) LLM (大規模言語モデル) 分野に関する知見・知識 統計・機械学習に関する知見、知識 マーケティングリサーチ、市場調査などの業務経験 特定の業界におけるビジネス知識 (ビジネスモデル理解など) ラインマネジメント経験

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