データアナリスト（プロダクトマネジメント部）

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・集計・分析の実務経験
• BigQueryなどのクラウドデータウェアハウスの利用経験
• Python または R を用いたデータ分析・可視化の経験
• Looker等のBIツールを使ったダッシュボード作成・レポーティング経験
• プロダクトや事業の意思決定支援に関わるデータ分析業務の経験

• 自律的な課題設定力:
  「分析してほしい」と依頼を待つのではなく、課題の発見から提案までをアナリスト自ら主体的に行うことが求められます。ビジネス視点で問題を発掘できる姿勢が必須です。
• 定量的な思考・ロジカルな説明力:
  データに基づいて意思決定をサポートするため、数字を正確に読み解き、根拠を明確にしながらわかりやすく伝えるコミュニケーション力が不可欠です。
• クロスファンクショナルな連携力:
  プロダクトマネージャーや開発チームなど多様な職種と週次MTGを通じて緊密に連携するため、技術者・非技術者両方と円滑にコミュニケーションできる力が必要です。
• 俯瞰的な視点と全体最適思考:
  データインテリジェンス部のカルチャーとして「俯瞰的な視点」が重視されており、個別の分析にとどまらず事業全体への影響を考慮した分析視点が求められます。
• 変化への対応力とスピード感:
  急成長するサービスの中で複数のプロジェクトを同時並行で進める場面が多く、優先度を自ら判断しながらスピーディに成果を出す適応力が求められます。

• A/Bテスト・施策効果検証の経験:
  配車ロジックやUI改善など各種施策の効果を科学的に検証するため、実験設計から評価までの経験があると即戦力として活躍できます。
• 機械学習・統計モデルの知識:
  需給予測や配車最適化など、データサイエンス領域の知識があれば、データエンジニアやサイエンティストとの協働をさらに深めることができます。
• モビリティ・物流・マーケットプレイス系サービスの分析経験:
  需要と供給が動的に変化するプラットフォームビジネスの特性を理解した上でデータ分析ができる方は、即座に業務にキャッチアップできます。
• KPI設計・モニタリングダッシュボード構築の経験:
  事業の状況をリアルタイムに可視化するKPI設計やLookerを活用したダッシュボード整備の経験は、本ポジションの業務において直結するスキルです。

• 大規模モビリティビッグデータの分析スキル:
  1日10億レコード規模のデータをBigQueryで扱う実務を通じて、大規模データ処理・クエリ最適化・分散処理の実践的なスキルが身につきます。
• プロダクトアナリティクスの高度な実践力:
  施策評価・KPI設計・プロダクト改善提案を一気通貫で担うことで、単なる分析技術を超えたプロダクト思考とビジネスインパクト志向の分析力が習得できます。
• クロスファンクショナルなステークホルダーマネジメント力:
  PM・エンジニア・ビジネス担当と緊密に連携する中で、データをビジネス言語に翻訳して伝えるコミュニケーションスキルと影響力が磨かれます。
• モビリティ・MaaS領域のドメイン知識:
  タクシー配車・需給予測・ライドシェアなど、今後の日本社会において重要性が増すモビリティ領域の深い業界知識とデータ活用ノウハウが蓄積できます。
• 実力主義評価制度での市場価値向上:
  ジョブグレード制度により、スキルと成果が直接報酬に反映される環境の中で、データアナリストとしての市場価値を継続的に高めることができます。