データエンジニア（株式会社フルスピード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• BigQueryを用いた大規模データ処理の実務経験
• SQLによるデータ抽出・集計・整形の実務経験
• GA4やSFAなどのマーケティングデータの取り扱い経験
• Looker Studio等のBIツールを用いたダッシュボード構築経験
• 統計的分析手法（回帰分析・時系列分析等）の基礎知識

• ビジネス課題からの逆算思考:
  データをどう集計・分析すれば経営の意思決定に使えるかを自ら設計できる力が求められます。技術スキルだけでなく、ビジネス的視点からデータ活用を設計できる人材が必要です。
• 自律的な推進力:
  サービス責任者の右腕として、指示を待つのではなく自ら課題を発見し、技術的解決策を提案・実行できるプロアクティブな姿勢が不可欠です。
• 営業・ビジネスサイドとの連携力:
  営業担当と協力しながらクライアントへの提案ロジックをバックアップする役割も担います。技術的な内容を非技術者にわかりやすく説明するコミュニケーション能力が求められます。
• ゼロベースでの設計・標準化能力:
  新規サービスの分析手法をパッケージ化・自動化する業務があります。「仕組みを作る」志向を持ち、再現性のある形に整備していける人材が求められます。
• 不確実性への耐性と柔軟な適応力:
  0→1フェーズの新規事業開発のため、仕様変更や試行錯誤が頻繁に発生します。曖昧な状況でも前進できる柔軟性とストレス耐性が必要です。

• MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実務経験:
  広告効果の統計的分析手法であるMMMを実際の業務で活用した経験があれば、即戦力として活躍できます。
• PythonやRなどの統計・分析ツールの活用経験:
  SQLだけでなく、PythonやRを用いた統計モデリングやデータ可視化の経験があると、高度な分析業務に対応できます。
• SFAやCRMデータの取り扱い経験:
  SalesforceやHubSpotなどのSFAデータと広告データを統合・分析した経験は、本ポジションの中核業務に直結します。
• Webマーケティング・デジタル広告業界の知見:
  ROI分析やチャネル別効果測定など、広告運用の実務知識があるとクライアントへの示唆出しの質が高まります。

• GA4×SFA統合データ基盤の設計・構築スキル:
  Cookieレス時代に対応したGA4とSFAの統合データ基盤を設計・構築するスキルは、今後のデジタルマーケティング市場で極めて高い需要が見込まれます。
• マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）の実装スキル:
  Webとオフラインを横断した広告効果を統計的に分析するMMMの実装スキルは、数理マーケティングの分野で市場価値の高い専門技術です。
• 経営者向けデータ可視化・インサイト提案力:
  BigQueryやLooker Studioを用いて経営層向けダッシュボードを構築し、データから次の打ち手を示唆するビジネスアナリスト的なスキルが磨かれます。
• 新規事業のサービス設計・標準化スキル:
  分析手法のパッケージ化・自動化を推進することで、サービス設計の観点からプロダクト開発に関わる経験が得られます。
• クロスファンクショナルな連携・提案スキル:
  営業・クライアント・経営層と連携しながら技術的バックアップを担うことで、データエンジニアとしてのビジネスコミュニケーション能力が向上します。