データアナリスト / データ分析コンサルタント

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データ分析・BIツールを用いたダッシュボード開発経験（Tableau、Looker、Lightdash等）
• SQLを用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験
• ビジネス課題の整理・分析・提案経験（データアナリスト、データ分析コンサルタント等）
• dbtやSnowflake等のモダンデータスタックの使用経験
• データマートの設計・作成・ドキュメント整備経験

• ビジネス課題への感度:
  経営や現場の課題をデータに落とし込み、分析・可視化・提案まで一気通貫で対応できる思考力が求められます。KKDに頼らないデータドリブンな意思決定を推進するためのビジネス感覚が重要です。
• ステークホルダーとの協働力:
  営業・経営企画・商品企画など多様な部署と連携しながら課題整理から提案まで行うため、相手の意図を汲み取り、円滑にコミュニケーションを取れる能力が必要です。
• オーナーシップと主体性:
  新しい部署・領域でのプロジェクトについても自らオーナーシップを持って推進することが期待されます。指示待ちではなく、自ら課題を発見・定義し動ける姿勢が求められます。
• 論理的思考力と数字への強さ:
  口コミ情報によれば社内にはコンサル出身者も多く、論理的思考や数字重視のカルチャーが根付いています。データを用いて根拠を持って主張し、提案できる論理構成力が必要です。
• 変化への適応力と自己管理能力:
  急成長フェーズの企業であるため、環境変化や新しい課題への対応が求められます。専門業務型裁量労働制が適用されるため、自律的に業務を管理する力も重要です。

• データエンジニアリングの知見:
  dbtやSnowflakeなどを活用したデータパイプライン構築・データマート設計の経験があると、データエンジニアとの連携がよりスムーズになります。
• SaaS・IoT・映像プラットフォームの業界知識:
  SafieのようなSaaSプロダクトやIoTデバイスを含むビジネスモデルへの理解・経験があると、プロダクト指標の設計・評価業務に即戦力として貢献できます。
• データリテラシー向上・教育経験:
  社内のデータドリブン文化醸成を担うため、社員向けのデータリテラシー研修の企画・実施経験や、データ活用の啓蒙経験がある方は活躍の幅が広がります。
• 統計・機械学習の基礎知識:
  リスクや課題の可視化、成長指標の設計・評価など高度な分析業務に対し、統計的手法や機械学習の基礎知識があると業務の幅が広がります。

• モダンデータスタックの実践的スキル:
  dbt・Snowflake・Lightdash・Tableauなどの業界標準ツールを実業務で活用することで、市場価値の高いデータエンジニアリング・アナリティクスのスキルセットを習得できます。
• 事業横断的なビジネスドメイン知識:
  営業・経営企画・商品企画など多様な部署と連携するため、小売・建設・製造・医療など幅広い業界のビジネス構造や課題に関する知識を体系的に習得できます。
• データコンサルティング能力:
  ビジネス課題の整理から分析・提案・効果測定までを一貫して担うことで、データを活用した社内コンサルティングのスキルと経験が身につきます。
• データドリブン組織推進の実務経験:
  データリテラシー向上や環境整備など、組織全体のデータ活用文化を醸成するためのチェンジマネジメントの実践経験を積むことができます。