【1,190万人ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】課題特定から分析、アクションの提案まで経営に近い立ち位置でお任せするシニアデータアナリスト募集

以下のスキル・経験が求められます。

• SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験
• PythonまたはRを用いたデータ分析・統計解析の経験
• A/Bテストを含む効果検証の設計・実施経験
• ログデータ・アプリデータを用いたサービス改善分析の経験
• BI・可視化ツール（TableauやLooker等）の活用経験
• ステークホルダーへの分析結果のプレゼンテーション・提案経験

• 課題構造化力:
  分析依頼を鵜呑みにせず、ビジネス課題の本質を特定し、解くべき問いを自ら定義できる能力が求められます。
• ステークホルダー巻き込み力:
  事業部・プロダクト・マーケティングなど複数の関係者を巻き込み、データドリブンな意思決定をリードできる推進力が必要です。
• 自律性・オーナーシップ:
  指示を待つのではなく、課題特定から分析設計、アクション提案まで主体的に推進できる自律した行動力が重視されます。
• 論理的思考・仮説思考:
  分析結果を単に報告するだけでなく、将来予測や因果関係の探索を通じてビジネスレバーを特定するための論理的アプローチが求められます。
• コミュニケーション・説明力:
  分析インサイトを経営陣・非エンジニア職種にも分かりやすく伝え、アクションに結びつけるための平易な説明力・ストーリーテリング能力が必要です。

• 因果推論・因果探索の実務経験:
  ビジネスレバーの同定に活用できる因果推論（傾向スコアマッチング、DID等）や因果探索手法の実務経験があると歓迎されます。
• 地理空間データ・マーケティングデータの分析経験:
  地理空間データやSFA/CRMデータ、広告データなど多様なデータソースを横断的に扱った経験は即戦力として評価されます。
• 定性データ・アンケート分析の経験:
  定量データだけでなく、顧客アンケートやレビューデータ、定性データの分析手法（テキストマイニング等）の経験があるとプラスになります。
• 機械学習・予測モデリングの知識・経験:
  将来傾向の予測タスクにおいて、機械学習モデルの構築・評価の経験があると分析の幅が広がり歓迎されます。
• スタートアップ・急成長企業での就業経験:
  変化の速い環境でのスピード感ある分析業務への適応力や、組織が整備途上の環境での自律的な業務推進経験は高く評価されます。

• ビジネス課題特定〜アクション提案の一気通貫経験:
  単なる分析実施者ではなく、課題特定からデータ分析、経営への提案・推進まで担うため、ビジネスアナリストとしての上流〜下流を一貫して経験できます。
• 因果推論・高度統計手法の実践スキル:
  A/Bテスト設計・因果推論・因果探索など、アカデミックレベルの分析手法を実ビジネス課題に適用することで、高度な統計スキルが磨かれます。
• 多様なデータ種別の横断分析スキル:
  アクセスログ・広告データ・CRM・地理空間・アンケートと多様なデータを扱うことで、特定ドメインに限らない広範なデータハンドリング能力が身につきます。
• 経営・事業視点のデータ活用能力:
  経営陣との直接的なコミュニケーションを通じて、データ分析をビジネス戦略に落とし込む思考力と実践的な経営視点が培われます。
• チームマネジメント・後進育成スキル:
  シニアポジションとして分析組織（3ユニット・計20名）内でのリーダーシップを発揮する中で、メンバー育成・ナレッジ共有のマネジメントスキルが醸成されます。