年収

700万円〜1,000万円

勤務地

東京都

職務内容

◆募集背景

「au PAY マーケット」は、1億人超のPonta会員基盤を背景に急成長を続けています。

サービスが拡大し、データ量が爆発的に増加する今、膨大なデータから顧客インサイトを抽出し、データドリブンな事業成長を牽引する力が必要不可欠です。KDDIグループ全体のデータ戦略とも連動しながら、ECサイトならではの多種多様なデータを活用した高度な分析とKPIマネジメントを推進するため、最上流からビジネス課題の解決をリードいただけるデータサイエンティストを募集します。

◆業務内容

データサイエンティストとして、au PAY マーケットの膨大なデータを活用した事業課題の解決と、全社的なデータドリブン文化の牽引をお任せします。

具体的には
事業KPIの設計・分析とアップデート：全社共通KPIの策定・更新、および新機能開発や既存機能改修時の現状分析から事後評価までを一貫して担当。
高度なデータマネジメントの実践：お客様のサービスへのエンゲージメントを評価する分析フレームワークの刷新や、AI agent（Gemini等）を用いたデータ分析の企画・実装・改善。
大規模データのハンドリングと案件管理： BigQuery、LookerStudio等のツールを駆使したデータの抽出・加工に加え、分析要求の整理〜タスク化〜進行管理をリード。
マネジメント・外部発信：エキスパートとして他メンバーの業務管理を担いながら、学会・研究会への参加や外部向け情報発信を通じ、当社の技術プレゼンス向上にも貢献いただきます。

技術スタック：
SQL（BigQuery）、R/Python、Gemini
時系列データ、パネルデータ、正規化されていないログ、アンケートデータ、非構造化データ

💡 このポジションの魅力

・自身の行動量と工夫がダイレクトに成果に繋がります。ECサイトの網羅的なデータ（アクセスログ、購買明細、検索キーワード等）を駆使し、自ら事業を動かす手応えを得られます。

・経営層の意思決定に直結する分析を担うため、多種多様な経営陣との対話を通じて圧倒的なビジネススキルが身に付きます。
・本質的であれば大胆な発想も歓迎。専業のPMやエキスパートエンジニアと協業しながら、データを価値転換する施策を実現しやすい土壌があります。
・組織拡大中につき、リーダーやマネージャーへの昇格チャンスが豊富です。

◆配属部署、環境サービス統括本部

データソリューション部への配属となります。

現在は正社員6名（部長1名、データサイエンティスト4名、データマネジメント3名）と業務委託2名で構成されており、30代前半〜40代後半のメンバーが活躍する少数精鋭の組織です。

当社では、リアルタイムで情報を共有しながら目標達成を目指す「競争と成長」の文化を大切にしています。そのため、対面でのコミュニケーションによるスピード感と活気ある組織づくりを重視しております。

入社直後の動き：業務習得のため、入社後1ヶ月間は原則フル出社でのOJTを実施し、チームでサポートします。2〜3週間かけて座学（ビジネス・現データ理解）も並行して行います。
中長期的には：自立して成果を出せる段階で、状況に応じたリモートワークの相談も可能です。

◆キャリア

入社5ヶ月でリーダー、12ヶ月でマネージャーといった早期のキャリアアップ事例が豊富です。

入社〜3ヶ月：定期レポート作成に参画しつつ、現チーフエキスパートの複数プロジェクトに副担当として入り、事業と数字の関係性を理解し、組織文化に馴染んでいただきます。
4ヶ月〜6ヶ月：大規模案件、または特定本部のドメイン担当として主担当を1案件お持ちいただきます。同僚メンターのサポートとマネージャーのディレクションのもと、手厚い体制でプロジェクトを進行します。
6ヶ月〜12ヶ月：データのプロフェッショナルとして自律的に価値創出を行いながら、他メンバーの業務管理も担っていただきます。成果次第で、1年以内のマネージャー昇格も十分に見据えられる環境です。

📋 応募要件
＜必須要件＞
データ分析・KPIマネジメント経験：
　　事業KPIの設計、分析、可視化、改善提案の実務経験があること。
　　単なる数値の報告に留まらず、店舗軸や商品カテゴリ軸といった多角的な視点から
　　データを深掘りし、示唆を導き出せること。
分析案件の進行管理
　　分析要求の整理と企画、分析に伴うタスクの洗い出し、スケジュール化、進捗状況把握、報告。
SQLの習熟度：
　　大規模データ（特にBigQuery）からのデータ抽出、加工、集計のための
　　SQL開発・メンテナンス経験が豊富であること。
メンバーマネージメントの経験

＜歓迎要件＞

機械学習的手法への習熟
生成AIの分析業務への適用経験

＜求める人物像＞

チームでの学習姿勢：
　　エキスパートチームの一員として、分析技術の維持・獲得を継続的に行えること。
　　また、獲得した知識を個人ではなくチームで分かち合う姿勢を継続できること。
高いコミュニケーション能力：
　　高度な分析内容であっても、その意味を非技術者にも分かりやすく説明し、
　　ビジネスサイドや開発チームと円滑に連携できる高いコミュニケーション能力があること。
【エンジニアブログ公開中】auのECサービスを支える技術の裏側、のぞいてみませんか？

開発の裏側で、私たちが日々どんな技術的挑戦をしているのか、どんな学びを得ているのかを、現場のエンジニアが赤裸々に語ります。

少しでも興味を持っていただけたら、ぜひ一度、私たちのブログに遊びに来てください！

▼　　データサイエンティスト執筆のブログ記事はこちらから！

https://note.com/aucl_engr_blog

企業名

auコマース＆ライフ株式会社

本社所在地

東京都渋谷区千駄ヶ谷5-31-11住友不動産新宿南口ビル11F

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

【諸手当／その他】休日日曜日・土曜日・国民の祝日・年末年始有給休暇入社初年度は入社月に応じて最大12日、入社次年度以降15日～20日特別休暇慶弔休暇、裁判員休暇、生理休暇、育児休暇など

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

700万円〜1,000万円

リモートワーク

平均年齢

37歳

ポジションの魅力

大規模ECデータへのフルアクセス:
アクセスログ・購買明細・会員属性・検索キーワードなど網羅的なデータがDWHに集約されており、BigQuery・LookerStudio等の最新ツールを活用してデータ分析に集中できる環境が整っています。
経営意思決定への直接貢献:
分析結果を経営層の意思決定に活かす文化があり、単なるデータ抽出にとどまらず「解くべきビジネス課題は何か」という最上流フェーズから携わることができます。
KDDIグループの安定基盤と事業スケール:
KDDIグループのEコマース事業の中核企業として、大規模なトラフィックと豊富なユーザーデータを扱える環境があり、他の単体企業では実現が難しいスケールの分析業務に挑戦できます。
段階的なミッション拡大とプレゼンス向上機会:
入社1〜3年後には全社共通KPIのアップデートや学会・研究会参加、外部向け情報発信など、自社のデータ利活用技術のプレゼンス向上にも貢献できるキャリアパスが用意されています。
最新AI技術（Gemini）を活用できる環境:
技術スタックにGeminiが含まれており、生成AIを活用したデータ分析・業務効率化に最前線で取り組むことが可能です。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

SQL（BigQueryを含む）を用いたデータ抽出・集計経験
R または Python を用いたデータ分析・統計モデリング経験
KPIの設計・分析業務経験
時系列データ・パネルデータ・ログデータ等の分析経験
ビジネス課題をデータで解決した実務経験

必須スキル（ソフト）

課題設定力:
「解くべきビジネス課題は何か」という最上流フェーズから考え、分析のゴールを自ら定義・設定できる思考力が求められます。
ビジネスコミュニケーション力:
分析結果を経営層や事業部門に対して分かりやすく伝え、意思決定に活かしてもらうための説明力・資料作成力が必要です。
自律的な推進力:
指示待ちではなく、データから示唆を引き出し、自ら施策提案まで行動できるオーナーシップが求められます。
多様なデータへの柔軟な対応力:
正規化されていないログや非構造化データ、アンケートデータなど、様々な形式・品質のデータを扱うための柔軟な発想と問題解決力が必要です。
継続的な学習意欲:
学会・研究会への参加や外部情報発信が期待されており、データサイエンスの最新動向をキャッチアップし続ける姿勢が求められます。

歓迎スキル

LookerStudio等のBIツール活用経験:
LookerStudioを用いたダッシュボード構築・可視化の経験があると即戦力として活躍できます。
Gemini等の生成AI活用経験:
データ分析業務への生成AI適用経験があれば、技術スタックへの迅速な適応が見込まれます。
EC・デジタルマーケティング領域の知識:
auPAYマーケットのようなECサービスにおけるマーケティング指標・ユーザー行動への理解があると業務立ち上がりが早まります。
学会・勉強会での発表・執筆経験:
外部向け情報発信の実績は、入社後1〜3年のフェーズで期待されるプレゼンス向上活動に直結します。

この求人で得られるスキル

大規模ECデータ分析スキル:
アクセスログ・購買明細・検索キーワードなど多種多様なデータをBigQueryで扱うことで、実践的なデータエンジニアリング・分析スキルが磨かれます。
ビジネス課題解決のフレームワーク設計力:
KPIの設計からエンゲージメント評価フレームワークの刷新まで、事業全体を俯瞰した分析設計の経験を積めます。
経営・事業への影響力を持つプレゼンテーション能力:
経営層への分析報告を通じて、データに基づくストーリーテリングと意思決定支援の実践スキルが身につきます。
生成AI（Gemini）を活用したデータ分析技術:
最新のLLM・生成AIツールをデータ分析業務に組み込む実務経験が得られ、AIネイティブなデータサイエンティストとしてのキャリアを築けます。
社外発信・アカデミックコミュニティへの参加経験:
学会・研究会への参加や外部情報発信を通じて、業界内でのブランドと専門性を高める機会があります。

キャリアマップ

現在（データサイエンティスト）
シニアデータサイエンティスト KPI設計・事後評価の実績を積み、複数プロジェクトをリードできるシニアレベルへ。全社共通KPIのアップデートなど影響範囲を拡大します。
データサイエンスリード／テックリード分析フレームワークの刷新や技術スタック選定をリードし、チーム全体の分析品質・スピードを牽引するポジションへの昇格が見込まれます。
データ分析マネージャーデータ分析部門のマネジメントを担い、メンバー育成・採用・組織戦略にも関与。事業成長にデータで貢献するチームを率います。
経営企画・CDO（最高データ責任者）経営層への分析インプットを継続的に担うことで、データドリブンな経営を支える中核人材としてエグゼクティブクラスへのキャリアが開かれます。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによれば、総合評価は概ね3点前後で、ワークライフバランスの取りやすさや有給休暇の取得しやすさは比較的好意的に評価されています。一方で、給与水準については同業他社と比較して低めとの声も見られます。KDDIグループという安定基盤と大規模サービスに携われる点は魅力として挙げられており、EC業界の成長分野であることへの期待感もあります。女性の働きやすさについては育休取得のしやすさなど肯定的な意見が多い傾向です。

【ポジティブな評価】
1. ワークライフバランス: 残業を抑制する雰囲気があり、有給休暇も取得しやすいとの口コミが多い。部署によってばらつきはあるものの、比較的柔軟な働き方が可能との評価が見られます。
2. 女性の働きやすさ: 女性社員の割合が高く、産休・育休が気兼ねなく取得できる環境との声が多い。女性リーダーも多く、性別に関わらず昇進機会があるとの評価があります。
3. 事業スケールと成長環境: KDDIグループとしての...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り425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。