【テクノロジー戦略推進本部】アナリティクスエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
• データマートの設計・構築経験
• BIツール（Looker / Tableauなど）を活用したデータ可視化・レポーティング経験
• データ品質管理・分析基盤の運用経験
• 事業部門への分析サポート・データ活用推進の経験

• 事業課題への当事者意識:
  データの抽出・整備にとどまらず、「このデータがビジネスにどう貢献するか」という視点で考え、主体的に改善提案できる姿勢が求められます。
• 関係者との円滑なコミュニケーション:
  事業部門・データアナリスト・エンジニアなど多様なステークホルダーと協働するため、技術的な内容を分かりやすく伝え、ニーズを正確にヒアリングする力が必要です。
• データドリブンな思考力:
  感覚や経験則に頼らず、データをもとに仮説を立て、検証し、意思決定を支援できる論理的思考が求められます。
• 自律的な課題発見・解決力:
  組織のデータ活用レベル向上のために、現状の課題を自ら見つけ、優先順位をつけて改善していく自走力が重視されます。
• 変化への適応力・学習意欲:
  急成長フェーズの企業であり、要件や技術スタックが変化することもあるため、新しい技術や業務知識を継続的にキャッチアップできる柔軟性が必要です。

• クラウドデータ基盤の実務経験:
  GCP（BigQuery・Dataflow・Cloud Functions）やAWSを用いたデータパイプライン構築・運用の経験があると即戦力として活躍できます。
• dbtまたはDataformを用いたデータ変換経験:
  ELTパイプラインの設計・実装経験があり、データ品質テストや変換ロジックのバージョン管理ができる方は歓迎されます。
• PythonまたはSQLを用いたデータ分析・可視化経験:
  分析観点でデータを見て、アナリストと協働できるスキルを持つ方は、業務スコープをデータ分析領域まで広げることが可能です。
• Airflow等のワークフローオーケストレーション経験:
  データパイプラインのスケジューリングや監視経験があると、分析基盤の安定運用において大きく貢献できます。
• リユース・EC・小売など事業データへの理解:
  商品・在庫・顧客・購買データなど、リユース・小売領域特有のデータ構造や業務フローを理解している方はスムーズに活躍できます。

• モダンデータスタックの実践的な設計・運用スキル:
  BigQuery・Dataform・Airflow・Cloud Functionsなどを組み合わせた本番グレードのデータ基盤を構築・運用する経験が積めます。
• リユース業界特有のビジネスデータへの深い理解:
  買取・販売・在庫・顧客データなど、リユースビジネス全体に関わるデータを扱うことで、業界特有の事業理解と分析力が身につきます。
• データ民主化・データガバナンスの推進経験:
  事業部が自律的にデータを使える環境づくりをリードすることで、組織横断でのデータ活用推進やガバナンス設計のスキルが習得できます。
• アナリティクスエンジニアとしてのキャリア確立:
  データエンジニアリングとデータアナリティクスの双方に携わることで、市場価値の高いアナリティクスエンジニアとしての専門性を確立できます。
• AI・機械学習プロジェクトとの連携スキル:
  価格予測・真贋判定などのAIプロジェクトに必要なデータ提供側として、MLパイプラインやフィーチャーエンジニアリングの知見を広げることが期待できます。