シニアデータアナリスト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データ分析実務経験（マーケティング・ビジネス領域）
• 統計学・計量経済学の基礎知識
• PythonまたはR等の分析言語の実務使用経験
• SQL等を用いたデータ加工・集計経験
• 分析結果のクライアントへの報告・プレゼンテーション経験

• 自律的な課題解決力:
  担当プロジェクトの分析オーナーとして計画から実行・報告までを自律的に完遂できる主体性と実行力が求められます。
• データをビジネス言語に翻訳する力:
  分析結果を経営層にも伝わる「経営の言葉」へと翻訳し、意思決定につながる示唆を提供できるコミュニケーション能力が必要です。
• 仮説思考力:
  クライアント固有の事業課題に対して、仮説構築から分析アプローチの設計・実行までを一貫して担うための論理的な思考力が求められます。
• チームでの協業力:
  コンサルタント・データサイエンティストと連携しながらプロジェクトを推進するため、多様な専門性を持つメンバーとの協働姿勢が重要です。
• 学習への継続的な姿勢:
  常に最適な手法を探求・選択できる環境に対応するため、新しい分析技術や生成AIなど最新動向を自律的にキャッチアップし続けられる姿勢が求められます。

• MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実務経験:
  MMMを用いたマーケティング投資効果の統合分析経験があると、即戦力として活躍できます。
• 消費者調査・インサイト分析の経験:
  消費者調査データの分析を通じてブランド戦略やコミュニケーション戦略を支援した経験がある方は歓迎されます。
• Julia等の多様な分析言語の経験:
  Python・Rに加えてJuliaなどの言語経験があると、社内の分析環境を最大限に活用できます。
• 生成AI・LLMを活用した分析経験:
  最新の生成AI技術を分析業務に応用した経験は、サイカの先進的な分析環境においても高く評価されます。
• コンサルティングファーム・マーケティング支援会社での経験:
  クライアントワーク形式でビジネス課題に向き合った経験は、本ポジションの業務内容と親和性が高いです。

• MMMの実践的専門知識:
  国内でも先進的なMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）を用いたマーケティング投資効果の統合分析スキルを、豊富な実案件を通じて体系的に習得できます。
• データコンサルティングスキル:
  分析結果を経営層向けに翻訳・提言するプロセスを繰り返すことで、データをビジネス価値に変換するコンサルティング能力が身につきます。
• 多様な分析言語・最新技術の活用力:
  Python・R・Juliaおよび生成AIなど、常にアップデートされる分析環境の中で実践的な技術スタックを広げることができます。
• 分析プロジェクトのプロジェクトマネジメント力:
  プロジェクトの計画・実行・報告を自律的にリードするなかで、分析リーダーとしてのプロジェクトマネジメント能力が培われます。
• エンタープライズ企業向けのビジネス理解力:
  日本を代表するビッグクライアントのマーケティング課題に向き合い続けることで、大企業の経営・事業戦略に関する深い洞察力が養われます。