| 勤務地 | 大阪府 |
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| 職種 |
データアナリスト 【大阪】データアナリスト（シニアアナリスト） |
| 媒体 | WEB, カタログ |
| 取扱商材（アイテム） | 雑貨, インテリア, 教材, その他 |
| ポジション | リーダークラス |
| 仕事内容 | ▼職務内容 MD領域は、商品部門・商品開発部門・商品データ管理（DMD）部門から成り立っていますが、これらMD領域の施策の立案・効果検証のためのデータ分析は、商品データ管理（DMD）部門のデータ分析グループが担っています。この体制を強化するため、データ分析グループに配属のもと、下記のミッションや業務を担っていただきます。 ◆ミッション： ・MD施策の立案・意思決定支援、効果検証を通じ、事業成長をリードいただく。 ・課題ドリブンで仮説立案から施策実行までを牽引いただく。 ◆主な業務： ・マーチャンダイジング（MD）の方針・施策の理解、改善提案、それらに紐づくデータ分析、施策による事業インパクト試算 ・施策効果検証・モニタリング（KPI設計、ダッシュボード／レポート整備） ・MD施策の事前設計（ターゲット・指標・検証設計など）への参画 ・関連チーム（MD、マーケティング）との議論を通じた改善案の企画・提案 ・経営層・MD部門・関連部署への報告、分析結果・示唆のわかりやすい資料化および合意形成の支援 |
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| 求めるスキル | ▼求めるスキル・経験 ・SQLを用いた実務での大規模データからの抽出・整形またはデータ分析経験 ・Web系顧客行動データ（GA4/GTMなど）の取り扱い経験と分析知見 ・A/Bテストや準実験による効果検証の基礎知識（統計的有意性、バイアス、サンプルサイズ設計の理解） ▼あると望ましいスキル・経験 ・定量的なインサイトを非専門メンバーに分かりやすく説明し、合意形成を図る高いコミュニケーションスキル ・Pythonを用いた高度な分析経験（統計的検定、回帰分析、因果推論、ベイジアン統計などのいずれか） ・EC（電子商取引）やMRO（消耗品・間接材）領域のドメイン知識 ・検索、ファセット、レコメンドなどの評価指標に関する知見（CTR、nDCG、Zero-result rateなど） ・dbt/Airflowなどを用いたデータパイプラインの構築・連携経験 ・LLM/テキスト処理を用いたログデータや属性データの活用経験 |
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| 賞与 | 年2回 |
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| 昇給 | 年2回 |
| 勤務時間 | 9:00～18:00（休憩1時間） ※育児・介護フレックスタイム制度あり（コアタイム10:00～15:00） ※時差出勤制度あり |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 福利厚生 | ・賞与あり（年2回） ・昇給（年2回） ・各種社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） ・住宅手当（規定有） ・退職金制度あり ・交通費支給 ・リモート勤務手当（通信費、在宅光熱費など） ・従業員持株会制度 ・社員割引制度 ・遺族補償制度 ・懇親会補助 ・副業可（事前許可制） ・出産・結婚の慶弔金など |
| 各種保険 | 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） |
| 交通費 | 交通費支給 |
| 休日休暇 | ・完全週休二日制（土・日、祝日） ・有給休暇（入社時5日付与、入社半年後5日付与） ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 ・産休 / 育休 ・バースデー休暇など ・年間休日120日以上 |
| 有給休暇 | 入社時5日付与、入社半年後5日付与 |
| 残業 | 有 |
| 試用期間 | あり |
| 特徴 |
| 事業概要 | 当社は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2023年時点で商品点数は2,000万点超、ご登録ユーザー数は800万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。 当社はビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、配送センターでの数百台のロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。 急速に拡大を続けるビジネスの変化に対応するため、全面的に国内ECシステム基盤の刷新を進めています。このECシステム基盤は、検索システム, API基盤やデータ基盤などのシステムを含み、また基幹システム, 商品情報管理システム, マーケティングシステムなど様々なシステムとの連携が必要となるなど、システム全体として非常に規模が大きく、チャレンジングなものとなっています。 本ポジションでは、データを専門としたソフトウェアエンジニアとして、これらのシステムに対し大量のデータを高速に連携するためのリアルタイムデータパイプラインの構築、運用を担当いただきます。 例えば、バリエーションに富むデータソースからデータ連携するシステムの構築、大量のデータをリアルタイムに処理するためストリーム処理システムの構築、検索や推薦などのデータ利活用サービスのためにデータ提供を行うシステムの構築、データの完全生や一貫性を保つための仕組みの構築など技術的に高度な課題が多くあります。リアルタイムデータパイプラインは今後、当社のシステム全体のデータロジスティクスの中心となるプラットフォームで、ECシステムの中心となる重要な要素です。 |
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