【大阪】データマイニングアナリスト（リーダー）（中途採用）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データマイニング・機械学習を用いたシステム設計・開発・運用経験
• ユーザー行動分析や規則性の発見に関わる分析業務経験
• KPIレポート作成・週次報告業務の経験
• SQL・Python・R等のデータ分析ツール・言語の実務使用経験
• ゲームアプリまたはWebサービスにおけるデータ分析業務経験

• チームリーダーシップ:
  データマイニングチームの立ち上げおよびリーダーとして、メンバーをまとめ方向性を示す力が求められます。
• 論理的思考・仮説立案力:
  ユーザー行動データから規則性や課題を読み取り、改善施策に落とし込む論理的な思考力が必要です。
• クロスファンクショナルな連携力:
  各運営チームと協調してサービス改善・新規施策を立案・実施するため、部門横断的なコミュニケーション能力が求められます。
• ビジネス感度・施策提案力:
  ネガポジ診断の結果や分析インサイトを、収益最大化につながる具体的な改善提案へ変換できる実践的なビジネス感度が必要です。
• ゲームへの情熱・当事者意識:
  ゲームサービスの品質向上を本質的に追求するための、プロダクトへの深い関心と当事者意識が求められます。

• 機械学習モデルの設計・運用経験:
  ユーザー行動予測や離脱防止などの機械学習モデルを実務で構築・運用した経験があると即戦力として活躍できます。
• ゲームアプリのKPI・グロース分析経験:
  DAU・課金率・継続率などゲーム特有のKPI管理や、グロースハック的施策の立案・実施経験があれば特に歓迎されます。
• BIツール・データ可視化ツールの活用経験:
  Tableau・Looker・Redash等のBIツールを用いて分析結果を分かりやすく可視化・レポーティングした経験が活かせます。
• アジャイル・スクラム開発経験:
  チームの立ち上げ期においてアジャイルな開発・改善サイクルを回した経験があると組織構築に役立ちます。

• ゲームドメイン特化のデータ分析スキル:
  ソーシャルゲームのユーザー行動データを用いた実践的なデータマイニング・機械学習スキルを業務を通じて深化させることができます。
• チームマネジメント・組織設計スキル:
  データ分析チームの立ち上げから運営まで主導することで、マネジメント・組織設計の実践的スキルを習得できます。
• KPI設計とPDCA運用スキル:
  週次でのKPIレポート作成・ネガポジ診断・フィードバック報告を繰り返す中で、データドリブンな事業改善サイクルを体系的に習得できます。
• クロスファンクショナルな推進スキル:
  複数の運営チームと連携しながら施策立案・実施を行うことで、部門横断プロジェクトのファシリテーション能力が身につきます。