会社名

株式会社kubell

会社概要

【会社概要】
2004年に設立、クラウド型ビジネスチャットツール「Chatwork」を主力事業として展開しているベンチャー企業。 現在、導入社数は38.6万社を超え（2022年12月末日時点）、"社会インフラ"として認知・利用されるプロダクトに成長しており、2014年に東証マザーズに上場。
中長期的には、クラウドストレージなどの「情報」や、採用・人事評価などの「HR（ヒト）」、請求管理や決済といった「ファイナンス（カネ）」など、様々なサービスと連携し、あらゆるビジネスの起点となるプラットフォーム、「ビジネス版スーパーアプリ」を目指しており、新規事業開発や周辺サービスとの提携やM&Aなども積極的に行っています。
【特徴】
働きやすさ：フレックスタイム制やテレワーク制度など、様々な働き方が選択可能。マッサージルームやライブラリなど、従業員の健康やリフレッシュをサポートする設備や様々な福利厚生制度が充実しています。
風通しの良いフラットな社風：役職や年齢に関係なく、意見を言い合える環境があります。また、社員同士の交流を深めるためのイベントや活動も盛ん。
成長可能性：現在急成長している企業の為、様々なポジションで人材を積極採用中であり、キャリアの成長余地も多くあります。若手社員でも活躍できる環境が整っています。

ポジション

データサイエンティスト/データアナリスト_シニアメンバー

仕事内容

採用背景
Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。

業務内容
kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
kubellのデータスペシャリストは、こうしたデータを様々な切り口で扱いながら、kubellグループ横断でデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進することでグループシナジーの創出を支援し、グループのミッション・ビジョンの実現に貢献していく役割を担います。

このようにデータへの役割が大きくなっていく中で、kubellではデータアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。
※ご自身のキャリア志向や強みに応じて、いずれかの役割を中心に担当いただきます。
また、将来的に両方の領域にキャリアを広げることも可能です。実践を通じてスキルを磨ける環境です。

データアナリスト（メイン業務）
ビジネス課題をデータで解決する役割です。
- 主な業務: BI/ダッシュボード開発、データマート構築、KPI可視化、ビジネスインサイト抽出
- 必須スキル: SQL、BIツール、データモデリング
- 歓迎スキル: 機械学習の基礎知識、統計分析

データサイエンティスト（メイン業務）
機械学習・統計モデルでビジネス価値を創出する役割です。
- 主な業務: 機械学習モデル構築、予測分析、統計的手法による仮説検証
- 必須スキル: Python/R、機械学習、統計分析
- 歓迎スキル: SQL、BIツール、データエンジニアリング

＜具体的には＞

1. データマートとデータモデルの設計・構築
- ビジネス要件に基づいたデータマートの設計・構築
- dbtを用いたデータモデリングと最適化
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築
- 事業管理・IR向けトラストデータの整備

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス要件に基づいたデータ分析を実施し、戦略的示唆を抽出
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析
- 失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. 学習データと機械学習モデルの設計・構築
- データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価
- ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発
- 機械学習モデルのビジネス装着と効果測定

5. AI/LLMを活用した業務効率化
- LLMを用いた業務自動化の検証と実装
- セールス活動の要約・分析、業務プロセスの自動化支援
- 生成AIコーディングの活用推進

6. データマネタイズ・新規価値創出
- データセリング・データマネタイズの企画と実行
- データアセットの棚卸しと価値評価
- 外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進

7. データパイプラインの設計・実装
- Snowflakeを中心としたデータパイプラインの設計・実装
- データの収集、変換、ロード（ETL/ELT）プロセスの最適化
- 外部ツール（Pendo、Salesforce、MAツールなど）とのデータ連携

8. データ品質とガバナンス
- データの品質管理とガバナンスの実施
- データの整合性と一貫性を確保
- データクレンジングプロセスの標準化、データガバナンスポリシーの策定

9. チーム協業とステークホルダー連携
- データアナリスト/データサイエンティスト/データエンジニア、Salesforceエンジニア、BizOpsとの連携
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、データドリブンな意思決定の支援
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

求める経験・スキル

必要なスキル・経験
データアナリストまたはデータサイエンティストのいずれかを満たす方を募集します。
候補者様のこれまでのキャリアやご志向に応じて、面談・面接を通じて柔軟に対応致します。

＜データアナリスト志向＞
1. 業務経験
- データアナリティクスまたは関連分野での実務経験（5年以上）
- チーム開発経験および他部門との協業経験
- データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングのリード経験
- 分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験

2. 技術スキル
- SQLの実務経験（5年以上）
- 複雑なクエリの作成と最適化（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数、CTEなど）
- パフォーマンスチューニングの実践経験
- 大規模データセットの効率的な処理
- BIツールの実務経験（Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか）
- ダッシュボードのアーキテクチャ設計・開発・運用
- ビジネス部門への導入支援とトレーニング経験
- データマートおよびデータモデルの設計・構築経験
- dbtなどのデータモデリングツールを用いた大規模開発経験
- データモデリングのベストプラクティスの理解と実践
- クラウドデータウェアハウスの実務経験
- AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
- PythonまたはRの実務経験
- pandas、numpy、matplotlib等を用いた高度なデータ分析
- データの前処理、探索的データ分析（EDA）、自動化スクリプトの開発
- 統計分析の実務経験
- 記述統計、相関分析、仮説検定の実践的な活用
- Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
- 優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
- 自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
- ビジネスの文脈を深く理解し、データから戦略的示唆を引き出す能力
- チームワークスキルとリーダーシップ
- プロジェクトマネジメントスキル

＜データサイエンティスト志向＞

1. 業務経験
- データサイエンスまたは関連分野での実務経験（5年以上）
- チーム開発経験および他部門との協業経験
- 機械学習モデルの構築・評価・運用のリード経験
- ビジネス課題に対する機械学習ソリューションの企画・実装経験
- 分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験

2. 技術スキル
- PythonまたはRの実務経験（5年以上）
- pandas、numpy、scikit-learn、TensorFlow/PyTorchなどの高度な使用経験
- データの前処理、探索的データ分析（EDA）、特徴量エンジニアリング
- 複雑なデータパイプラインの設計・実装経験
- 機械学習モデルの構築・評価・運用の実務経験
- 分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションなど多様な手法の実装経験
- モデルの評価、改善、A/Bテストによる効果検証
- 本番環境へのモデルデプロイとモニタリング経験
- 統計分析の実務経験
- 仮説検定、A/Bテスト、因果推論、ベイズ統計などの実践的な活用
- 実験計画法の設計と実装
- SQLの実務経験（3年以上）
- 複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数など）
- 大規模データの効率的な処理
- クラウドデータウェアハウスの実務経験
- AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
- Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
- 優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
- 自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
- 複雑なデータセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対する戦略的インパクトを説明する能力
- チームワークスキルとリーダーシップ
- プロジェクトマネジメントスキル

あると望ましいスキル・経験

・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングに関連する実務経験
・dbtの使用経験
・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスの使用経験
・機械学習モデルの構築・評価の経験（基礎レベル可）
・データパイプラインの設計・実装経験（ETL/ELTプロセス）
・BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解
・データ基盤と外部ツール（Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど）とのデータ連携経験
・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル
・非構造データ（テキスト・音声）分析に関する知識
・AI / ML Opsに関する基礎理解
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識

求める人物像
・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人
・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方
・困難な事にも主体的に取り組める方