シニアアナリスト

ポジション説明

1. 1データ活用を活かした様々な事業に貢献できるポジションで、複数サービスに渡る職務範囲を持つ。
2. 2約60サービスを展開するDMM Groupの1,500を超えるテーブルのデータを扱い、事業の意思決定に活用できる。
3. 3データ取得〜分析、活用提案まで幅広くデータ関連業務を経験でき、問題設定から効果測定まで一気通貫でプロジェクトに関わる。
4. 4自らデータ分析を行い、事業部の現場リーダー(PO/GL)や経営層とのディスカッションを通じ、実行可能な施策まで落とし込む。

具体的な業務内容

1. 1Pythonを駆使し、因果推論や機械学習を用いたユーザー行動予測、LTV最適化モデルの構築を行う。
2. 2オンラインクリニックやブックス等の事業特有の課題に対し、分析設計を行い検証可能な仮説へ落とし込む。
3. 3分析結果をビジネス言語に翻訳し、リーダーとして事業責任者へ提言し、施策の実行まで責任を持って推進する。
4. 4専門性を活かし、チーム全体の分析レベルの底上げや分析エンジンの高度化を牽引する。

具体サービス例

1. 1DMM TV
2. 2DMM ブックス
3. 3DMMオンラインクリニック
4. 4DMM オンクレ

募集背景

1. 1データ分析で事業改善・事業戦略をリードしたい人を募集している。
2. 2DMM.comはデータに基づいた意思決定・施策提案に情熱を燃やしている会社で、データアナリストはサービスの成長を牽引する存在。
3. 3本募集では各事業部のサービスのデータ分析を行うデータアナリストを募集し、事業運営メンバーと連携して課題発見・施策提案・実行支援を行う。
4. 4データ分析から具体的な施策実行まで一気通貫でサービスに影響を与えたい方を求めている。

DMM.comについて

1. 11998年の創業以来、規模の大小やジャンルに関係なく未来を感じるビジネスに投資。
2. 22023年の売上は3,476億円。創業から26年、右肩上がりで成長し、現在は25を超えるグループ会社のもと60事業以上を運営する。
3. 3DMM.comはDMM Groupのビジネスの中の、動画、電子書籍、通販などのECはもちろん、フィンテック、太陽光、英会話などを担当している。

データ本部のミッション

1. 1データ本部では「健全な現状評価」と「根拠ある施策起案」を自分たちが果たすべき役割＝ミッションと考えている。
2. 2立ち上げ初期は参照可能なデータが乏しく、楽観的な仮説に基づいて第一歩を踏み出すこともあるため、早期かつ多角的なデータ評価によって加速・維持・縮小・撤退すべき取り組みを明確にする。
3. 3動くべき時に動き、止まるべき時に止まる。メリハリのあるPDCAでフォーカスを素早く調整することで、継続して素早く挑戦できる環境をサポートする。

ポジションの魅力

1. 1多様なキャリアパスの選択肢：将来的には「事業側（プロダクトリードやプランナー）」「データ活用（ML開発やアナリティクスエンジニア）」「マネジメント」といった多様な専門分野へキャリアを発展させることが可能。
2. 2事業貢献への直接的な影響力：アナリストが各事業部責任者や経営層と近いポジションで、分析結果から施策実行まで一気通貫で関わるため、事業（売上やLTV）に直接的なインパクトを与えられる。
3. 3日本有数の大規模なデータ環境：会員数4,507万人を誇るDMM Groupの60以上の事業、1,500を超えるテーブルのデータを扱え、複雑多岐にわたるデータから深い知見を見出せる。
4. 4データドリブン組織での高い地位：会社全体がデータドリブンを目指しており、アナリストの地位が高く、データ基盤やMLなど専門性の高いチームとの連携が可能。

応募資格（必須）

• Pythonを活用したデータドリブンな意思決定支援と改善アクションの提案・実行のご経験

歓迎する経験

• 抽象的な問題意識や仮説を具体的なデータ分析課題に落とし込むのが好きであること
• データ分析に基づいたビジネスにおける意思決定支援や施策立案をした経験
• 機械学習や統計学に関する基礎知識
• 発展的な統計解析（時系列モデリング、因果推論、ベイズ推定）に関する知識や実践経験
• 基本的な機械学習に関する知識（回帰・決定木系・DNNなど）
• 基本的な商品推薦プロダクトに関する知識（検索エンジン・推薦エンジンなど）
• 基本的な分散処理に関する知識（Map Reduce/sparkなど）
• 発展的な分析能力（時系列・統計的因果推論・ベイズ統計など）
• データを元に意思決定した経験
• 【ミドル級以上】マネジメント経験（職種問わず）

待遇・福利厚生

• クラブ活動支援
• ファミリーデー
• 入社特別休暇

求めるスキル・経験