07：データアナリスト【正社員】

以下のスキル・経験を持つ方が必須要件として求められます。

• SQL（SELECT / JOIN / GROUP BY等の基礎文法、BigQueryの集計・JSON関数を用いたデータ抽出・集計）
• Python（Google Colab / Jupyter notebookを用いたデータ加工・可視化・集計分析）
• データに基づく定量的なビジネス分析・実行経験（2年以上）
• ダッシュボード作成・データビジュアライズ経験
• 仮説設定・検証スキル（ABテスト設計・適切な指標設計など）
• 組織における問題解決能力（論理的思考力・批判的思考力・仮説思考・論点思考）

• 自律的な課題発見・推進力:
  単なるデータ提供者ではなく、自ら本質的な課題を見極め、優先度を判断しながら主体的にプロジェクトを推進できる姿勢が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  プロダクト・オペレーション・マーケティング・ハードウェア・広報など多様な部署と横断的に連携するため、異なるバックグラウンドのメンバーと円滑に協働できる力が必要です。
• 事業・顧客視点を持ったデータ活用姿勢:
  データ分析を目的ではなく手段として捉え、顧客視点と現場の実態を第一に置きながらビジネス課題の解決に結びつけるマインドが求められます。
• オーナーシップと熱意:
  「データの力で組織を動かし、事業・社会にインパクトを与えたい」という情熱を持ち、自らの意志でプロダクトや施策をドライブできる主体性が重視されます。
• Luupのミッション・Valuesへの共感:
  「街じゅうを駅前化するインフラをつくる」というミッションに共感し、モビリティの可能性を強く感じながら業務に向き合える方が求められます。

• BigQueryの深い知識:
  RDBとの違いや分析上の注意点・特性など、BigQueryに関する基礎的な知識を持っている方は即戦力として活躍が期待されます。
• 統計学の知識:
  確率・分布・検定・期待値などの統計学的基礎知識を持つ方は、より高度な仮説検証や分析設計が可能になり、活躍の幅が広がります。
• 機械学習の知識・実装経験:
  回帰・分類などの基礎的な機械学習の知識と実装経験がある方は、オペレーション最適化や不適切利用検知など高度な課題解決に貢献できます。
• スタートアップでの急成長サービス支援経験:
  急速なサービス成長を実現させた経験を持つ方は、変化の速い環境においてすぐに力を発揮できると評価されます。
• IT・プラットフォーム系企業やコンサルティング業務経験:
  データドリブンな組織でのビジネス分析経験や、論理的思考を活かした課題解決経験を持つ方は、本ポジションとの親和性が高いとされています。

• 事業横断のデータ分析・意思決定支援スキル:
  プロダクト・オペレーション・マーケティング・ハードウェアなど多様なドメインの分析を担うことで、特定領域に留まらない幅広いビジネスアナリティクス能力が身に付きます。
• プライシング・KPI・事業計画の設計経験:
  ユーザーニーズに基づくプライシング設計やポート戦略のKPI設計、事業計画の立案・モニタリングに携わることで、経営目線でのデータ活用力が育まれます。
• IoT・ハードウェアデータの分析経験:
  車両の故障ログやエラーコードなど、ソフトウェア・ハードウェアが融合した独自のデータ環境での分析経験は、モビリティ領域のエキスパートとしての希少なスキルになります。
• 社会インフラ規模でのオペレーション最適化能力:
  バッテリー交換・車両再配置など、都市スケールのオペレーション最適化課題に取り組むことで、大規模・複雑なロジスティクス分析の実務スキルが習得できます。
• COOレベルとの経営課題の共創経験:
  COO直下の組織でリアルな経営課題にデータで向き合う経験は、将来のマネジメントポジションやデータリーダーとしてのキャリア形成に直結します。