218.データアナリスト(データサイエンティスト)｜Data Service

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• ビッグデータを用いたデータ分析経験（業務レベル）
• PythonまたはRなど分析用プログラミング言語の実務経験
• SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験
• クライアントや社内ステークホルダーとの課題解決・コミュニケーション経験
• 統計分析・機械学習の基礎知識または実務経験

• 課題発見・構造化能力:
  官公庁や自治体の複雑な行政課題を正確に把握し、データで解決すべき問いを自ら定義・構造化できる思考力が求められます。
• インサイト発信力:
  分析結果を「数字の羅列」で終わらせず、意思決定者に伝わる形でインサイトとして届けるストーリーテリング能力が重要です。
• 自律的な推進力:
  スタートアップ環境ゆえ、マニュアルや前例が少ない場面でも自ら判断し、プロジェクトを前進させる自走力が求められます。
• マルチステークホルダーとの調整力:
  官公庁・自治体・社内エンジニア・事業部など、異なるバックグラウンドを持つ関係者と円滑に連携し、合意形成を図る能力が必要です。
• 知的好奇心と学習継続性:
  オルタナティブデータや生成AIなど新しい技術・データが次々と登場する環境において、常に最新知識をキャッチアップし続ける姿勢が求められます。

• 行政・公共セクターの業務知識:
  官公庁や地方自治体の入札プロセス・政策立案プロセスへの理解があれば、クライアントとのコミュニケーションをよりスムーズに進められます。
• 経済統計・マクロ経済の知識:
  CPI・消費動向・物価指数など経済統計に関する知識があれば、分析結果の解釈精度が高まり、クライアントへの提案品質が向上します。
• 生成AI・LLMを活用したデータ分析経験:
  ナウキャストは生成AIを事業の柱として推進しており、LLMを活用したデータ分析や業務自動化の経験があれば即戦力として期待されます。
• Snowflakeやdbtなどのモダンデータスタック経験:
  データエンジニアとの協働が多いポジションであり、モダンなデータ基盤ツールの知識があるとプロジェクト推進がよりスムーズになります。
• 可視化ツール（Tableau・Looker等）の活用経験:
  分析結果をダッシュボードや資料として分かりやすく可視化する能力があれば、クライアントへのプレゼンテーション品質が高まります。

• オルタナティブデータ分析の実践スキル:
  クレジットカードデータ・POSデータ・位置情報データといった市場でも希少なデータセットの分析経験を継続的に積むことができ、データアナリストとしての専門性が高まります。
• 官公庁・自治体向けデータコンサルティング経験:
  入札案件の対応から政策データ分析まで、公共セクター特有の課題解決プロセスを一から習得できます。行政DX支援の実績はキャリア上の強力な差別化要素になります。
• 生成AI・LLMの業務活用ノウハウ:
  データ分析業務への生成AI適用をいち早く経験できる環境があり、AIを組み合わせたデータ活用の実践的なスキルを習得できます。
• 上流コンサルティングスキル:
  課題定義・分析設計・施策提案まで一貫して担うことで、データ分析にとどまらないビジネスコンサルティングの思考力と実行力が身につきます。
• 多業界横断のドメイン知識:
  金融・行政・不動産・小売など複数業界のクライアントと関わることで、業界を横断した広いビジネスセンスとドメイン知識を同時に習得できます。