【データ戦略局】データアナリスト

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• SQLを用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験
• BIツール（Tableau・Looker・Metabaseなど）を用いた可視化・ダッシュボード設計経験
• PythonまたはRを用いたデータ分析・統計解析の実務経験
• KPI設計・モニタリング基盤の構築・運用経験
• ビジネス課題に基づく仮説設計・効果検証（A/Bテスト等）の実務経験
• 事業部やエンジニアとのクロスファンクショナルな協働経験

• 課題を自ら発見し構造化する思考力:
  データから示唆を導くだけでなく、「何を問うべきか」を自ら設計できる力が求められます。事業部の課題を深く理解し、問いを定義するところから主導できることが重要です。
• 事業部と信頼関係を構築しながら伴走できるコミュニケーション力:
  データ戦略局は事業部の成長パートナーとして機能する組織です。分析結果を一方的に提示するのではなく、事業部のメンバーと密に連携し、施策の実行まで支援できるコミュニケーション能力が必要です。
• エンジニアとの協業を円滑に進めるための技術的素養:
  ログ設計やデータ取得要件の整理など、エンジニアと共に実装フェーズをリードするため、技術的な観点でのコミュニケーションを取れることが求められます。
• 分析を属人化させずに仕組み化・再現性を高める志向:
  分析の再現性・汎用性にこだわり、属人化を防ぐ仕組みを積極的に構築する意識が重要です。教育支援や自走化支援も担う役割のため、組織全体のデータリテラシー向上に貢献する姿勢が求められます。
• 自律的に動き、成果にコミットするプロフェッショナリズム:
  「自由と自己責任」を大切にする文化の中で、指示を待つのではなく自ら課題を見つけ行動できる自律性と、成果に対してオーナーシップを持って取り組む姿勢が必要です。

• 機械学習・統計モデリングの知識・実務経験:
  予測モデルや統計的手法を活用した分析経験があると、より高度な課題解決に貢献できます。
• データエンジニアリング領域の知識（データパイプライン・データ基盤設計等）:
  データ収集・整備の要件定義やエンジニアとの協業において、データ基盤に関する知識があると業務範囲が広がります。
• インターネット広告・メディア・ゲーム業界でのデータ分析経験:
  サイバーエージェントの主力事業領域に関する知見があると、事業部への提案・課題発見がよりスムーズに行えます。
• BIツールや分析環境の整備・教育支援の経験:
  分析レポートの提供に加え、事業部側でのセルフサービス分析の推進や勉強会運営など、組織のデータ活用文化醸成に寄与した経験は高く評価されます。

• 多様な事業ドメインを横断したデータ分析スキル:
  広告・メディア・ゲームなど複数の事業領域のデータ課題に携わることで、特定ドメインに閉じない汎用的なデータ分析・問題解決スキルが身につきます。
• 上流から下流まで一気通貫のデータ戦略立案・実行能力:
  戦略レビューから施策提案・効果検証・KPI設計・モニタリング基盤構築まで担うことで、データを軸としたビジネス全体を俯瞰して動かす力が培われます。
• ログ・データ設計の知識とエンジニアリング協業力:
  データ収集設計やエンジニアとの要件定義を通じて、データエンジニアリング領域の実践的な知識と、技術職種との協業スキルが習得できます。
• 組織のデータリテラシーを高めるファシリテーション・教育スキル:
  事業部への自走化支援・教育支援を担う中で、分析スキルだけでなく、組織変革や人材育成に関わるスキルも身につきます。
• 国内最大級のIT企業でのビジネス感覚・スピード感:
  高速な意思決定が求められる環境での実務経験を通じて、データ分析を実際のビジネス成果に繋げるための判断力・実行力が鍛えられます。