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・機械学習の実務経験
• 統計解析・データ分析の実務経験
• PythonまたはRを用いたデータ処理・分析スキル
• SQLによるデータ抽出・集計スキル
• KPI設計および週次・月次レポート作成経験
• システム設計から開発・運用までの一貫した経験
• チームリーダーまたはリード経験

• 論理的思考・仮説立案力:
  ユーザー行動データから規則性を発見し、「なぜそうなったか」「どう改善すべきか」を論理的に思考・提言できる力が求められます。
• コミュニケーション・説明力:
  分析結果や改善提案を、技術者以外の運営チームメンバーや経営層にも分かりやすく伝え、連携を推進できる能力が必要です。
• チームビルディング力:
  チームを新たに立ち上げるにあたり、メンバーの育成・評価・モチベーション管理を行いながらチームをまとめる力が求められます。
• 自律的な課題解決力:
  フルリモート環境での業務が基本となるため、自ら課題を発見し、自律的に調査・解決できる能動的な姿勢が必要です。
• ゲームへの深い理解と情熱:
  ユーザー行動や施策の効果を正確に分析するためには、ゲームそのものへの深い理解と興味・関心が業務品質の向上に直結します。

• ソーシャルゲーム・モバイルゲーム業界での実務経験:
  ゲームアプリ特有のユーザー行動やKPI体系（DAU・ARPU・課金率など）を理解していると、即戦力として活躍できます。
• 機械学習モデルの実装・運用経験:
  Pythonなどを用いた機械学習モデルの構築・チューニング・本番環境への適用経験があると、チームの技術レベル向上に貢献できます。
• BI・データ可視化ツールの活用経験:
  TableauやLooker、Redashなどのツールを使ったダッシュボード構築経験は、KPIレポーティングの効率化に役立ちます。
• アジャイル・スクラム開発経験:
  変化の速いゲーム運営環境においてPDCAを高速で回すため、アジャイル開発の知識や経験が歓迎されます。
• A/Bテスト設計・効果測定の経験:
  施策の効果を定量的に評価するためのA/Bテスト設計や統計的検定の知識・経験は即戦力として高く評価されます。

• ゲーム特化型データマイニング・機械学習スキル:
  ソーシャルゲームアプリのユーザー行動データを用いたデータマイニングや機械学習モデルの設計・運用を実践的に習得できます。
• チームマネジメント・組織構築経験:
  チームのゼロからの立ち上げを経験することで、採用・育成・業務設計・評価など包括的なマネジメントスキルを身につけられます。
• KPI分析とPDCAサイクルの高速実践力:
  KPI週次報告やネガポジ診断・改善提案のサイクルを通じて、データに基づく意思決定とPDCA推進の実践力が培われます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  開発・運営・企画など多様なチームと連携することで、組織横断的なプロジェクト推進力とステークホルダーマネジメント能力が向上します。
• ゲームサービスの収益最大化に向けた施策立案力:
  収益改善を直接目標とした新規施策の立案・実施経験を積むことで、ビジネスインパクトのある意思決定スキルが磨かれます。