データサイエンティスト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Pythonを用いたデータ分析・機械学習開発経験
• BigQueryなどのクラウドDWHを用いたデータ処理経験
• dbt・troccoなどのETLツールを用いたデータパイプライン構築経験
• LookerまたはLooker StudioなどのBIツールを用いたダッシュボード構築経験
• 分析用データマートの設計・構築経験
• データ活用プロダクトまたはデータ基盤の企画・開発経験

• 課題を抽象化してプロダクトに落とし込む力:
  多様な業種・業態のクライアント課題を適切に抽象化し、汎用的なデータ活用機能として昇華させる思考力が求められます。
• クロスファンクショナルな連携力:
  ビジネスサイド・エンジニア・デザイナーなど複数職種と連携してプロダクト開発を進めるため、部門をまたいだコミュニケーション・調整能力が必要です。
• データから価値を見出すビジネス視点:
  データ解析の技術力だけでなく、クライアントのKPI達成や事業収益性の向上にどう貢献するかを常に意識した仕事の進め方が求められます。
• 有望テーマを見極めてコミットする優先判断力:
  データサイエンティストの仕事のインパクトを最大化するために、数ある課題の中から有望なテーマを見極め、集中して取り組む判断力が求められます。
• 自律的に動けるオーナーシップ:
  プロジェクトをゼロから立ち上げ遂行する場面が多く、指示を待つのではなく自ら課題を定義して推進していく主体性・当事者意識が重要です。

• 機械学習モデルの開発・本番運用経験:
  機械学習エンジニアの役割も担う可能性があるため、モデル開発から本番デプロイまでの経験を持つ方は即戦力として活躍できます。
• SaaS・プラットフォームビジネスへの理解:
  多数のクライアントに横断的にプロダクトを提供するSaaSビジネスへの理解があると、データ活用機能の設計・優先度付けをより的確に行えます。
• 社内BIツールの設計・運用経験:
  Lookerなどを用いた社内向けBIダッシュボードの設計・運用経験があると、業務開始直後から高いバリューを発揮できます。
• アプリ・モバイルデータの分析経験:
  Yappliはモバイルアプリプラットフォームであるため、アプリの利用ログやプッシュ通知の効果分析などモバイル特有のデータ分析経験は特に歓迎されます。

• 大規模SaaSデータ基盤の設計・運用スキル:
  2億ダウンロード超を誇るプラットフォーム全体のデータを扱う環境で、スケーラブルなデータ基盤の設計・構築・運用スキルを実践的に習得できます。
• データプロダクトのPM的スキル:
  単なる分析にとどまらず、プロダクトの企画・開発・運用を一気通貫で担当することで、データ活用プロダクトのオーナーとしての企画力・推進力が身につきます。
• 業種横断の課題抽象化・モデル化スキル:
  小売・流通・飲食・自治体など多種多様なクライアントの課題を扱うことで、特定業界に依存しない汎用的な問題解決思考が磨かれます。
• モダンデータスタックの実務経験:
  BigQuery・dbt・trocco・Lookerなど、現代のデータエンジニアリングで広く使われるツール群を実務で活用するスキルを体系的に習得できます。
• SaaS型ビジネスにおけるデータドリブン経営の知見:
  SaaSのARR・チャーン・NPS等の重要指標をデータ面から支える経験を通じて、データが事業成長に直結するビジネス構造への深い理解が得られます。