事業開発

データサイエンティストの求人（中途採用）

ビジネスプロセス改善レコメンデーションKPIツリー

2025年8月5日更新

募集要項

データサイエンティストとはどんな役割か

ミッション

日々蓄積される膨大なファーストパーティデータの収集・分析・可視化を行い、経営戦略に基づいた事業成長のためのアクションプランを実行し、新たな事業インパクトを生み出すことがミッションとなります。

募集背景

私たちは「テクノロジーによって新しい価値を創造し、一人ひとりのより良い未来をつくる」というミッションのもと、介護領域でプラットフォームビジネスを展開しています。

2011年にローンチした介護施設検索サイトは、月間1,200万PVと業界トップクラスのサービスに成長しました。また、介護領域におけるHR領域の求人サービスや、介護福祉士の国家試験対策サービスも立ち上げております。

2021年1月にはテレビCMを放映し、クライアントやお客様からの問い合わせも日々増えており、新たな事業フェーズに入っていることを実感しています。

データサイエンティストのやりがい

プロダクト開発は自社チームで行っていますので、PdM、PjM、エンジニア、デザイナーとの協働作業となります。企画から開発まで、サービスに包括的に関わり、事業成長にダイレクトに貢献することが可能です。少数精鋭のメンバーによるデジタルマーケティングのインハウス化やアジャイル開発を実現する組織体制で、よりスピード感をもって業界の課題に合わせたプロダクトを提供できることも私たちの強みです。データ分析の経験を活かして、これからデータサイエンティストに挑戦してみたいという方から、既にデータサイエンティストとしてビジネスの現場でご活躍されているシニアクラスの方まで、幅広くご応募をお待ちしております。

データサイエンティストの仕事内容

業務の概要

今回募集のデータサイエンティストは、Analyticsを用いてさまざまなビジネスプロジェクトをリードしていただき、メディアプラットフォーム事業におけるさまざまな意思決定を、合理的かつ迅速にする役割を期待しています。ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定〜業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発〜ハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のため各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。

具体的な内容

データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善
大規模データセット上でのレコメンデーションや行動ターゲティングのためのアーキテクチャ設計
Analyticsのハイレベル設計のためのKPIツリーの定義
経営課題を解決するための各種アルゴリズム開発
データ収集のためのデータフロー設計／構築
マーケティングのデジタル化による広告パフォーマンスの最大化
新規施策のフィジビリティ検討のためのデータ分析
意思決定のためのデータ抽出／加工／可視化（レポート作成やダッシュボード化）

データサイエンティストの応募資格・必要なスキル

データサイエンティストになるには

必須（MUST）

データ分析実務経験2年以上の方
SQLを用いてデータ抽出・集計を行うことができる方
分析結果を分かりやすく可視化してインサイトからビジネスインパクトを出せる※業界経験は問いません

歓迎（WANT）

Analyticsを用いたさまざまなビジネスプロジェクトをリードしてきた経験
修士（院卒）、理工学部を卒業されている方
開発部門と共同してプロジェクトを進めた経験
マーケティングの基礎知識
業務システムやWebサービス等のソリューション型の営業経験
新しい技術に興味を持ち、業務に活用できる方
サービスや技術の課題を設定し、自ら解決に向けて行動できる方

データサイエンティストに向いている人

問題解決にあたり適切な仮説を立てて論理的に思考できる方
専門的な内容を専門外の人に分かりやすく説明できる方
顧客目線で課題を考えられる方
他者と協力し、チームワークを大切にできる方
自分の考えを積極的に発言できる方
新しい技術に興味を持ち、業務に活用することができる方
サービスや技術の課題を設定し、自ら解決に向けて動くことができる方

データサイエンティストの面接でお聞きしたいこと

データ分析の経験や技術スキルをどのように事業に活かせるか、具体的な事例を伺います。プロジェクトで得られたインサイトをビジネス戦略にどう反映したか、その過程を詳しくお聞かせください。AI・機械学習を用いた施策立案や意思決定支援において、工夫した点や成果を教えてください。

大規模データセットを用いた分析経験とインサイト抽出力の確認
KPI設計とダッシュボード作成、効果検証の具体的な実績
機械学習モデル開発・運用経験（レコメンデーション等）
ビジネス課題解決に向けたデータ活用提案力の評価
介護・ヘルスケア領域への興味・理解度の確認

データサイエンティストの労働条件

年収

600万〜1,300万

雇用形態	正社員
勤務地	オフィス
勤務時間	09:00〜18:00
休日/休暇	完全週休2日（土日祝休み）年末年始休暇夏季休暇ゴールデンウィークシルバーウィーク有給休暇慶弔休暇産前産後/育児休暇（実績あり）
待遇/ 福利厚生	給与改定年2回賞与年2回試用期間も査定対象。スピーディな昇給が可能。交通費全額支給家賃補助2万円支給（自宅の最寄駅が恵比寿駅から2駅以内に限る）各種社会保険完備 ITSへの編入など福利厚生の充実に取り組んでいます。新規事業提案制度ナレッジ共有勉強会書籍購入代補助恵比寿ガーデンプレイス内の飲食店等の割引特典ミニオフィスコンビニ、リフレッシュスペースあり
そのほか	従事すべき業務の変更の範囲：適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある就業場所の変更の範囲：リモート勤務を命じることがある

データサイエンティストのキャリアパス・将来性

ヘルスケア業界のファーストパーティデータを活用したアルゴリズム開発・レコメンデーション設計スキルの獲得
データ分析から事業戦略立案まで一気通貫で推進するキャリアの構築
SaaS/プラットフォーム事業拡張における新規事業責任者へのキャリアアップ

200名から500名規模への急拡大フェーズにおいて、膨大なファーストパーティデータを武器とした事業成長の中核を担うポジションです。単なるデータ分析にとどまらず、アルゴリズム開発からビジネス戦略実行まで包括的に推進する経験により、データサイエンティストとしてさらなるキャリアアップが可能です。

データサイエンティストの研修内容

データドリブンな意思決定を支援するため、高度な分析スキルを磨きます。ビジネス課題の本質を捉え、AIやデータサイエンスの知見を活かした解決策を提案できる力を養います。社内外のステークホルダーとの円滑なコミュニケーションスキルも強化していきます。

介護施設データを活用したマッチングアルゴリズムの開発と精度向上
ユーザー行動データの分析によるパーソナライズされたレコメンデーション機能の実装
大規模データセットを用いたクラスタリングによるターゲットセグメンテーションの最適化
機械学習モデルを活用したLTVの予測と顧客維持施策の立案・効果検証
ダッシュボード構築によるKPI可視化と、データドリブンな意思決定プロセスの確立

応募画面へ進む

応募職種一覧