206.シニアデータサイエンティスト(アナリティクスエンジニア)｜Data Service

年収

900万円〜1,200万円

勤務地

東京都

職務内容

ナウキャストとは

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業やデータ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

ナウキャストが提供しているサービス
POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
募集する背景

ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ、
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており、今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。

業務の概要

ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。

具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

①Financial Research事業

POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。
また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。

②Data AI Service事業

国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタや多様な3rdパーティデータに、最先端の生成AI技術を掛け合わせることで、企業の営業・開発・データ活用のDXを推進する事業です。
本事業は主に2つの核となるサービス群で構成されています。

Real Estate Unit(商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト )

主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。

「DataLens オフィス営業」
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
※事例紹介はこちら
「DataLens 店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
※プロダクトに関わるメンバーの座談会記事はこちら
Data Holder Unit(金融機関向け法人与信DXソリューション )

金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。
既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。

【具体的な業務内容】
不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
社員インタビュー
「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側
データ分析から改善まで一気通貫で携わりたい。プロダクト開発をリードするデータエンジニアの挑戦
“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
事例
DataLens店舗開発ナウキャストの「DataLens店舗開発」、RIZAPがコンビニジム「chocoZAP」などの出店加速に向けて導入
ゴーゴーカレーグループ、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、AIによる物件情報の自動取り込み機能で物件選定の作業効率を約3割向上
ファーストキッチン、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、「ウェンディーズ・ファーストキッチン」の新規出店戦略に活用
DataLensオフィス営業総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
ポジションの魅力
①データが主役の環境

大手企業の限定的なデータとは異なり、裾野の広い生データやオルタナティブデータ（インテントデータ、開業データ、求人データ、人流データ、決済・POS・クレジットカードデータなど）を自在に探索・組み合わせることで、精度の高い分析が可能です。
分析の成果がそのまま事業価値に直結する醍醐味を味わうことができます。

②分析で終わらない、プロダクト化まで一気通貫

分析に留まらず、得た知見を自社プロダクトへ昇華し、継続的かつ具体的な社会実装・事業インパクトを創出するプロセスを担います。

③急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaS
事業の立ち上げ期を経て成長を加速するフェーズにあり、プロダクトの進化や市場開拓に積極的に関与でき、0→1から1→10まで幅広く経験できます。
④裁量とスキル拡張の機会

データ分析のみならず、基盤整備・アプリケーション開発・UI改善など幅広い領域を横断的に経験することが可能です。短期間でエンジニアリングとデータ分析を兼ね備えたスキルを磨ける環境があります。

⑤生成AIや最新技術へのアクセス

生成AIはもちろん、最新技術を活用した商圏分析・店舗開発・営業最適化への応用が可能です。
「DataLensHub」の継続的アップデートや3rdパーティデータ導入など、技術領域における経験の幅を広げることができます。

⑥刺激的なチーム環境

ユニットリーダーを中心とした優秀なエンジニア陣と切磋琢磨でき、コードレビュー文化が根づく中でスピードと品質を両立する開発が可能です。

以下のような方にはおすすめのポジションです
分析結果を自社プロダクトに実装し、事業インパクトを直接実感しながらキャリアを伸ばしたい方
データ分析のみならず、基盤整備やアプリケーション開発まで幅広く関わりたい方
大手企業では得がたい、スピード感と裁量のある環境で市場価値を高めたい方
メンバー
隅田敦 / Data AI Service事業 Real Estate Unit ユニットリーダー

2018年よりナウキャストにてインターンを始める。東京大学経済学部、東京大学大学院情報理工学系研究科を修了した後、2021年にナウキャスト入社。
統計学や機械学習を活用した様々な分析業務、そして分析の前提となるデータの信頼性を担保するデータエンジニアリングにも取り組む。
2024年から、不動産事業のリーダーとしてwebプロダクトの開発に取り組む。
現在は、不動産関連の様々な業務の高度化を目指し、統計学や機械学習を活用したwebアプリケーションのバックエンド開発/プロダクトマネジメントに取り組んでいる。
テックブログ：https://zenn.dev/yummydum

桐畑誠 / Data AI Service事業 Real Estate Unit エンジニアリーダー

滋賀県立膳所高等学校を卒業後、京都大学工学部情報学科に進学し、2018年に卒業。
その後、京都大学大学院にて情報学を専攻し、2020年3月に修了。
株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析およびデータマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析およびプロダクト開発に従事。

企業名

株式会社ナウキャスト

本社所在地

東京都千代田区九段北1－8－10住友不動産九段ビル 9 階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

勤務固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・役割経験により専門型裁量労働を適用（みなし労働時間8時間） ※固定残業時間40時間を含む働き方オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます！業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、各30分取得いただく事が可能です。 ※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。休日休暇完全週休2日制（土日祝）有給休暇（入社月に応じた日数を、入社時に付与）連続休暇（年次有給休暇とは別に最大で連続5日間の休暇）年末年始休暇（12/30～1/3）慶弔休暇特別休暇

情報更新日

2026/07/28

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

900万円〜1,200万円

リモートワーク

平均年齢

31歳

ポジションの魅力

希少なオルタナティブデータへのフルアクセス:
クレジットカード決済データ・POSデータ・人流データ・求人データなど、一般には入手困難なオルタナティブデータを自在に探索・組み合わせることができます。分析の成果がそのまま事業価値に直結する醍醐味を体験できます。
分析からプロダクト化まで一気通貫で担える環境:
単なる分析業務に留まらず、データ基盤の整備・バックエンド実装・UI設計まで幅広く関与し、得た知見を自社プロダクトへ昇華させるプロセスをすべて担当できます。
急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaS:
2024年に新規事業「DataLensHub」シリーズを立ち上げた成長加速フェーズにあり、0→1から1→10まで幅広く経験できます。プロダクトの進化や市場開拓に積極的に関与できます。
生成AI・最新技術を活用した業務への参画:
生成AIを活用した商圏分析・店舗開発・営業最適化への応用が可能で、3rdパーティデータ導入など最新技術領域における経験の幅を広げられます。
優秀なエンジニア陣との切磋琢磨:
ユニットリーダーを中心とした東大・京大大学院出身者など高スキルメンバーが揃い、コードレビュー文化が根づく環境でスピードと品質を両立した開発が可能です。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・スキルを保有していることが求められます。

Pythonを用いたデータ分析・処理の実務経験
SQLによるデータ抽出・集計・加工の実務経験
統計学・機械学習の基礎知識および実務への応用経験
データマート・データパイプラインの設計・構築経験
クライアント向けデータ分析レポート作成・インサイト提供の経験

必須スキル（ソフト）

課題発見・仮説構築力:
クライアントの事業課題を深く理解し、データを用いた仮説を構築してソリューションを提案できる思考力が求められます。
自律的な推進力:
裁量の大きいスタートアップ環境のため、自ら課題を設定し優先順位を判断しながら業務を推進できる主体性が必要です。
クロスファンクショナルな協業力:
エンジニア・デザイナー・ビジネスサイドなど多職種と連携してプロダクト開発を進めるため、円滑なコミュニケーション能力が求められます。
複雑なデータを分かりやすく伝える力:
分析結果を官公庁・金融機関・不動産企業など多様なクライアントに対して、適切な言葉とビジュアルで説明するプレゼンテーション力が必要です。
変化への適応力・学習意欲:
生成AIや新たなデータソースが次々と登場する環境のため、技術トレンドを継続的にキャッチアップし実業務に活かせる高い学習意欲が求められます。

歓迎スキル

dbt・Airflow等のModern Data Stack経験:
データ変換・パイプライン管理ツールの活用経験があると、データ基盤整備業務に即戦力として貢献できます。
空間データ・地理情報（GIS）分析の経験:
商圏分析・人流データ分析など位置情報を扱う業務が多いため、GIS系ツールや空間統計の知識は歓迎されます。
機械学習モデルの本番運用（MLOps）経験:
需要予測・売上予測モデルをプロダクトに実装・運用した経験がある方は即戦力として期待されます。
金融・不動産・官公庁向けデータ分析の業務経験:
機関投資家向け指数開発や自治体向け経済分析など、各事業ドメインの業務知識を持つ方は配属先マッチングがスムーズです。
生成AI（LLM）を活用したプロダクト開発経験:
RAGやプロンプトエンジニアリングなど生成AIの実務応用経験があると、DataLensHubシリーズのアップデートに貢献できます。

この求人で得られるスキル

アナリティクスエンジニアリングの実践スキル:
データ分析・基盤整備・バックエンド実装・UI連携まで一気通貫で担うことで、分析とエンジニアリングを兼ね備えたハイブリッドなスキルセットが身につきます。
多様なオルタナティブデータの活用ノウハウ:
決済・POS・人流・求人・開業データなど希少なデータソースを組み合わせた高度な分析手法と、データビジネスの設計思想を習得できます。
生成AIを活用したプロダクト開発経験:
商圏分析・営業支援ツールへの生成AI実装を通じて、LLMの業務応用に関する実践的な知識とノウハウを得られます。
多様な業界・顧客へのデータソリューション提案力:
不動産・金融・官公庁・自治体など幅広い業界の課題に対しデータで答える経験を積むことで、汎用性の高いコンサルティング力が磨かれます。
SaaSプロダクトの0→1・1→10開発経験:
新規プロダクトの立ち上げから成長フェーズまでを経験することで、プロダクトマネジメントの視点とエンジニアリングスキルを同時に獲得できます。

キャリアマップ

現在
シニアアナリティクスエンジニアデータ分析・基盤整備・プロダクト実装を一気通貫で主導し、特定事業ユニット（不動産・金融・官公庁）においてスペシャリストとして顧客インサイト提供を担います。
テクニカルリード / データサイエンスリードユニット内のアナリティクスチームのリーダーとして技術方針を策定し、コードレビューや若手育成を担いながらプロダクトの技術的品質を牽引します。
プロダクトマネージャー（データプロダクト）分析知見とエンジニアリング経験を活かし、DataLensHubシリーズなど自社SaaSプロダクトの企画・ロードマップ策定・事業KPI管理まで担う役割へのキャリアパスです。
事業責任者 / ユニットヘッド特定ドメイン（不動産・金融・パブリックセクター）の事業全体を統括し、データ戦略の立案からクライアント開拓・チームビルディングまでを担うポジションを目指せます。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによると、社全体の評価スコアは3.1〜3.2程度と、口コミ数がまだ少ない段階にあります。入社の決め手として「メンバーの情熱と雰囲気の良さ」「ユニークなデータ事業への共感」が挙げられており、現場のエンジニア・CEOとも選考段階から対話できる風通しの良さが評価されています。一方、給与水準についてはスタートアップ水準であり、成長フェーズゆえの課題も指摘されています。

【ポジティブな評価】
1. チーム・職場環境：面接・入社後を通じて、メンバー全員が仕事に情熱を持ちつつも気さくで話しやすいという評判があり、CEOを含む経営陣とも気軽に交流できる環境として評価されています。
2. 事業のユニークさ・成長性：クレジットカード決済データや人流データなど希少なオルタナティブデータを扱う事業モデルが独自...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り329文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。