【OHG/首都圏】データ利活用推進メンバー（リーダー候補）

以下のいずれかの実務経験・知見が求められます。

• BigQueryを用いたデータ分析・データ基盤の運用経験
• SQLまたはPythonを用いたデータ処理・分析の実務経験
• GCPまたはAWSを活用したクラウド上でのデータ基盤構築・運用経験
• SFA・CRM等の業務システムデータを扱った経験
• データ分析基盤の企画・設計・保守に携わった経験

• ビジネス課題をデータで解決しようとする姿勢:
  データ分析を目的化せず、広告最適化・業務改善・AI活用など、ビジネスへの価値還元を常に意識して動ける思考力が求められます。
• 自律的な課題発見・推進力:
  決められた業務をこなすだけでなく、現場データの課題を自ら発見し、改善策を企画・実行できる主体性が必要です。リーダー候補として期待されるポジションのため、指示待ちではなく能動的に動ける姿勢が重要です。
• ドキュメンテーション能力:
  作成したシステムや分析結果を文書化し、チームや関係部署に正確に伝えるための文書作成スキルが求められます。
• 多部門との協調・コミュニケーション能力:
  営業・マーケティング・会計・人事など多様な部署のデータを扱うため、各現場の担当者と連携しながら要件を引き出すコミュニケーション力が欠かせません。
• 変化への適応力と学習意欲:
  GCP/AWS・生成AI等のクラウド・AI技術は進化が速く、新技術のキャッチアップを継続できる向上心と柔軟な対応力が求められます。

• Vertex AIを活用した機械学習モデル構築経験:
  Vertex AIを使ったモデルのトレーニング・デプロイ・運用経験があると、汎用型AI構築業務において即戦力として活躍できます。
• Looker Studio・GASを用いたデータ可視化・自動化経験:
  Looker StudioやGoogle Apps Scriptを活用したダッシュボード構築・業務自動化の経験は、データ活用の幅を広げる上で歓迎されます。
• 広告データ（Web広告・Google Analytics等）の分析経験:
  Webアクセスログや広告媒体データの分析経験があれば、広告関連データの最適化業務に直接貢献できます。
• 不動産・建設・小売等のビジネスドメイン知識:
  不動産業界特有のデータ構造や業務プロセス（SFA・CRM・積算システム等）への理解があると、現場課題の把握がスムーズになります。
• Backlog・Git等を用いたチーム開発経験:
  Backlogを使ったプロジェクト管理やGitを活用したバージョン管理の経験は、チームでの開発・運用業務において即座に活かせます。

• 大規模データ基盤の設計・運用スキル:
  グループ全体の基幹・SFA・CRM・広告・Web行動データなど多種大量データを扱うBigQuery基盤の運用・改善を通じて、エンタープライズレベルのデータエンジニアリングスキルを習得できます。
• GCP（Google Cloud Platform）を活用したMLOps実践力:
  Vertex AIを用いた汎用型AIの構築・運用を通じて、MLOpsの一連のサイクル（データ整備→モデル構築→デプロイ→監視）を実務ベースで習得できます。
• 広告データ分析・マーケティングサイエンスの知見:
  広告関連データの分析と最適化業務を通じ、デジタルマーケティング領域でのデータ活用ノウハウ（アトリビューション分析・集客効果測定など）を体得できます。
• データマネジメント・プロジェクトリード経験:
  グループ横断のデータマネジメント業務を推進する中で、要件定義・企画・ステークホルダー調整を含む上流工程のプロジェクトリードスキルが身につきます。
• 不動産ビジネス×データ活用の希少なドメイン知識:
  不動産業界特有の基幹データ（物件・顧客・積算・会計等）とデジタルデータを融合させた分析スキルは、業界内でも希少性が高く、市場価値の向上につながります。