アナリティクスエンジニア

仕事内容

【職務内容】 ## わたしたちについて ユーザーの人生に”くふう”を提供し、賢く・楽しく意思決定ができるようなサービスを開発し、やがて人々になくてはならないプロダクトとしてインフラ化していくことを目指しています。 シナジーを生むため、これまでバラバラに存在していたくふう トクバイ・くふう Zaim・くふう トリップなどの事業会社を、グループの中核を担う事業としてあらためてくふうカンパニーとして統合しました。 ## 募集背景 私たちは、くふう トクバイのチラシ、くふう Zaimのレシート・購買、サービス利用などのデータを整え、サービスや業務の改善に活かしてきました。 事業統合後も、従来の仕組みのままで活用が難しいデータが残っており、継続して使える形に整える必要があります。データモデルの整備と活用を継続して担うアナリティクスエンジニアを募集します。 まずは人とAIが使いやすいデータを整え、社内の施策の優先順位づけや効果検証に使いたいと考えています。データの意味や品質を確かめ、現場と問いを立てて分析・実装し、考え、試し、改善する日常をつくります。将来は法人顧客への活用支援にも広げたいと考えています。 ## 業務概要 事業統合でひとつになったトクバイ（チラシ）・Zaim（レシート・購買）などのデータを、人とAIの両方が理解し、信頼して使えるデータモデルに整え、社内のデータ活用を支援する仕事です。 たとえば、統合前の仕組みのまま活用が難しいデータをいまの基盤で使える形に作り直す、事業をまたいで異なる指標の定義を揃えて施策の優先順位づけや効果検証に使えるデータマートを整える、データの意味や注意点を文書化してAIが解釈できるようにする、自然言語でデータを調べられる仕組みを小さく試す、といったテーマがあります。入社後は経験や関心をもとに、担当テーマと優先順位をチームで決めます。 設計や分析はチームでレビューしながら進め、必要に応じて自ら分析や小規模なツールの試作も行います。 ## 業務詳細 【入社当初にお任せしたいこと】 まずは既存のデータや業務を知ることから始めます。経験や得意分野、現場の課題をもとに、担当テーマと優先順位をチームで決めます。設計や分析はチームで相談・レビューし、実務で必要な知識や技術を学びながら、担当範囲を広げていきます。 ■人とAIが使いやすいデータモデルを整える ・プラットフォームチームと協力し、既存データの構造や処理を見直して、復旧・活用しやすい形に整える ・社内の利用者と話し合い、業務での意味や使い方に合わせて、必要なデータと指標の定義を整理する ・SQLなどを使い、分析や業務で繰り返し使えるテーブル・データマートを整備・改善する ・データの意味、粒度、更新頻度、利用上の注意点を文書にまとめ、人とAIが解釈しやすくする ・欠損・重複・集計ロジックなどを確かめ、利用目的やアクセス権限にも配慮して、安心して使えるデータを整える ■社内の人が自らデータを使って考えられるよう支援する ・担当テーマに関わる事業・営業・開発などのメンバーと課題を整理し、データから分かることや判断に役立つことを示す ・利用者と一緒に分析し、問いの立て方、データの読み方、結果の確かめ方を共有する ・活用例、ガイド、勉強会、分析レビューなど、課題に合う方法で、自分でデータを調べて使えるよう支える ・利用状況や現場の声から、使いにくさやつまずきを見つけ、データモデルと使い方を改善する ■AIを使って誰もがデータからインサイトを抽出できる状態を作る ・AIでを使って、社内外の人が自然言語でデータを調べる・分析を実施する方法を、小さく試し有効性を確かめる ・出力の根拠や妥当性、使いやすさを評価し、継続的に改善を行う ・継続して運用する場合は、実装・運用の範囲と分担を関係メンバーと合意形成を行う 【チーム体制】 約5名のデータチームに加わっていただきます。AIなどで独自データを使える形に整え、社内外の人がデータから自ら気づきを得られる環境をつくるチームです。 データ基盤を支えるプラットフォームは別チームが担当しています。チーム内やプラットフォームのメンバーと協力し、データモデルの整備と活用支援を進めます。 ## このポジションの魅力 ■現場の判断や行動が変わる過程に関われる 社内のメンバーと同じ課題に向き合い、データで施策を選び、結果を確かめて改善する日常をつくります。整えたデータがどう使われ、役立ったかを身近に確かめられます。 ■データ整備・分析・実装で、利用者の課題に取り組める チラシ・レシートなどの独自データやサービスの利用データを、特徴や利用条件を理解して活用します。現場の問いからデータモデルを整え、自ら分析・検証し、使える仕組みにする経験を積めます。 ■人とAIの両方がデータを活用する方法を考えられる データの意味が伝わる設計や、分析の根拠を確かめやすい仕組みを考え、AIを日々の判断や改善に活かす工夫ができます。自身の分析や開発にもAIを使い、有効性を確かめながら仕事の進め方を改善できます。 ■関心や強みに応じて、支援する相手や専門性を広げられる 社内での経験をもとに、法人顧客のデータ活用を支援する道があります。社内で施策の優先順位づけから実行・検証までの進め方を整え、データが継続して使われる仕組みづくりの専門性を深める道もあります。ご本人の関心や強みをもとに、チームと相談して役割を広げていきます。 ## 開発環境 担当領域で用いる環境と、関連する開発・データ基盤の環境です。 ■モデル開発と検証 ・言語：Python / SQL ・MLライブラリ：PyTorch / scikit-learn / LightGBM / Transformers / Agent Platform Pipelines（旧 Vertex AI Pipelines） ・実験管理：Weights & Biases（WandB） ■インフラとデータ基盤 ・クラウド：Google Cloud / AWS ・データウェアハウス：BigQuery ・ETL / ELT：Dataform / dbt ・ワークフロー：Prefect ・インフラ管理：Terraform ・CI / CD：GitHub Actions ・BI：Lightdash / Data Studio ■コミュニケーションと開発支援 ・情報共有・開発管理：Slack / GitHub / Notion ・AI・開発支援：Codex / Claude Code / Gemini CLI / Cursor / GitHub Copilot ※GitHub Copilot以外の開発支援ツールはAIエージェント補助制度を利用しています。制度の範囲内で、開発効率を高めるAIツールを柔軟に組み合わせて使っており、利用するツールは個人ごとに異なります。 【応募資格（必須）】 ・データを使って課題を整理し、関係者の意思決定や業務・プロダクトの改善につなげた経験 ・SQLなどを用いて必要なデータを抽出・加工し、データの内容や集計結果の妥当性を確認できること ・Git／GitHubなどを用いたバージョン管理を含む、基本的なソフトウェア開発の知識・経験 ・利用者や関係者と対話し、目的・制約に合った分析、データ、ツールなどを提案・提供した経験 ※データモデリングの経験は歓迎要件です。入社時点での経験に加え、現場の課題に向き合い、必要な知識や技術を学び、活用する姿勢を重視します。 【応募資格（歓迎）】 ・データモデリング、データマートの設計・整備、指標定義の合意形成、メタデータ整備、データ品質の改善経験 ・Pythonなどを用いた分析ツールやデータ処理の実装・自動化の経験 ・分析レビュー、ガイド整備、勉強会などを通じ、周囲のデータ活用や自走を支えた経験 ・Webサービスのデータ分析、A/Bテスト、機械学習などの知識・実務経験 ・生成AI・LLMを活用した分析支援の仕組みの開発・評価、または分析・開発プロセスの改善経験 ・BigQueryなどのデータ基盤、BIツール、Dataform・dbtなどのデータ変換ツールの利用経験 ・部署や企業をまたいで、データを使う業務フローの導入・定着を進めた経験 ・小売・購買・販促・サービス利用データの分析、または法人顧客のデータ活用を支援した経験 【求める人物像】 ・データで人や組織の判断・行動を良くできると考え、自ら試して確かめたい方 ・プロダクト、ユーザー、顧客に関心を持ち、目的や課題に合う手段を考え、提供できる方 ・まずは社内の人と成果を出し、得られた知見や仕組みを、ほかの人や組織にも広げたい方 ・現場の知識や経験、利用者が自ら考える姿勢を尊重し、相手の理解や業務に合う支援を考えられる方 ・数字の違和感や前提に目を向け、自分の仮説やAIの出力も、根拠と妥当性を確かめられる方 ・必要な知識や技術を学び、自ら手を動かして試し、結果に応じて方法を見直せる方 ・異なる意見や現場の制約に向き合い、周囲の合意を得ながら、日々の業務で使われるまで粘り強く取り組める方 【賃金】 年収600万~900万円 -月給：500,000円～750,000円 固定残業代20時間分を含みます。 ※超過時別途支給あり （内訳） 基本給：432,400円～648,600円 固定残業代：67,600円～101,400円 【勤務時間】 ・フレックスタイム制（コアタイム10:00-15:00） ・所定労働時間　8時間（休憩60分） 【昇給・賞与】 ・昇給年1回（10月） 【諸手当】 ・通勤交通費（上限50,000円/月） 【休日・休暇】 ・有給休暇（入社半年経過までに10日付与、以降、毎年10日1日に勤続年数に応じて付与） ・入社時特別休暇（3日） ・特別休暇（慶弔、出産、看護、介護） 【福利厚生】 ・社会保険完備（健康保険（関東ITソフトウェア健康保険組合）・厚生年金保険・雇用保険・労災保険） ・健康診断 ・感染症予防接種 ・持株会制度 ・ジョブチャレンジ制度 ・社内サークル活動（フットサル部・ゴルフ部等） ・グループ内サービスの優待特典 ・AI エージェント費用補助制度あり 【参考情報】 [note](https://note.com/kufu_ai/)

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