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アナリティクスエンジニア
- 給与
- 応相談募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
- 勤務地
- 東京都中央区
- 休日
- 完全週休2日制（祝祭日、年末年始等）
- 雇用形態
- 正社員
- ※副業、兼業OK(入社後の事前申請・承認が必要です)
どんな仕事かAIによる生成
Analytics Engineerとして、各部門の業務や意思決定に入り込み、データ設計から活用フローの構築、運用への定着までを担います。配属先はRevOps EngineeringチームまたはData Enablingチームで、経験・志向に合わせて決定します。データを起点とした売上向上や業務生産性の改善、全社データ基盤の品質・再利用性向上に取り組みます。
この求人に応募
応募資格
必須
- 再利用性・保守性を意識したデータマートの設計・運用経験
- 曖昧な事業・業務課題を構造化し、分析設計から施策提案まで推進した経験
- 複数部門が関わる施策を推進し、ステークホルダーと協働して成果創出まで導いた経験
- 日本語での円滑なコミュニケーション能力 / Native-like fluency in Japanese
求める人物像
- LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
- 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方
- LayerX羅針盤に共感する方
募集要項最終確認 11/12
- 職種
- アナリティクスエンジニア
- 雇用形態
- 正社員試用期間3ヶ月（この間の給与・待遇等に変わりはありません）
- 給与
- 応相談
- 給与の詳細
- 当社規定による
- 手当
- 交通費実費支給
- 勤務地
- 東京都中央区築地1-13-1 銀座松竹スクエア 5階
- 働き方
- 東京本社または各支社、もしくはリモートワーク多様な方が柔軟に働きやすいようにリモートメインの働き方を受け入れています。(オフィス出社頻度はチームの状況により変化します。個別配慮が必要な場合は遠慮なくご相談ください)
- 勤務時間
- フレックスタイム制（コアタイムなし）
- 休日・休暇
- 完全週休2日制（祝祭日、年末年始等）ウェルカム休暇（入社時に、半年後に付与される分とは別に有給3日付与）ライフサポート休暇(入社時に、半年後に付与される分とは別に有給4日付与 ※取得条件あり)リフレッシュ休暇(6月30日在籍者に3日の有給休暇を付与)
- 福利厚生
- 副業、兼業OK(入社後の事前申請・承認が必要です)出産育児・介護休業制度勉強会参加費用負担
- 社会保険
- 社会保険完備
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙
- 選考の流れ
- (カジュアル面談)→書類選考→一次選考→トライアル入社(1day)→最終選考→内定・オファー面談選考意思を確認後、1~3回程度の面接を経て最終面接を実施しますプロセス中に、複数のメンバーにお会いいただくことがあります原則、オンラインで実施します。ご希望に応じてオフィス見学等オフラインのコミュニケーションを実施します選考期間は概ね2~5週間程度です。候補者の状況によって、最短2日にまとめて実施するなど、希望に沿ったアレンジをすることがありますリファレンスチェックを最終フェーズにて依頼いたします。2名お願いできる方を準備進めていただけますと幸いです。詳しい概要はこちらからご確認ください。
- 選考期間
- 選考期間は概ね2~5週間程度です。
- 掲載日
- 2026/06/30 11:31（136日前）
- 最終確認
- 2026/11/12 21:23（1日前）
仕事内容
募集背景
- バクラク事業部では、AIプロダクトの提供を通じて、営業・カスタマーサポートなど、日々多様な業務データが蓄積されています。こうしたデータはこれまで、一部の専門家が「見に行って分析する」形で使われてきました。しかし今、生成AIの進化により、その前提が変わり始めています。データが文脈を理解し、自律的に示唆を届ける。すなわち、「データが語りかけてくる」世界の入り口に、私たちは立っています。
- この変化を受けて、LayerXでは2026年1月にData Enablingチームを立ち上げ、現在では Business Engineeringグループとして、データ・Revenue・プロセスの3領域をカバーする組織へと発展しました。「データとプロセスの再設計により、営業利益を最大化する事業OSを構築する」をミッションに、以下の3チームで構成されています。
- RevOps Engineeringチーム — データ活用とエンジニアリングを武器に、売上向上を直接担う
- Process Engineeringチーム — 各部門の業務プロセスを再設計し、効率化・自動化を推進する
- Data Enablingチーム — 全社データ基盤の品質・利便性・コスト効率を高め、人とAIの両方がデータを正しく活用できる環境をつくる
- 今回はRevOps EngineeringチームとData Enablingチームの両チームで、Analytics Engineerを募集します。配属チームはご経験・志向に合わせて決定しますので、どちらの志向の方もぜひご応募ください。
業務内容
- Analytics Engineerとして、各部門の業務や意思決定に深く入り込み、データ活用を「単発の分析」ではなく「事業成果につながる仕組み」として実装していきます。
- どちらのチームでも、現場課題の理解、データ設計、活用フローの構築、運用への定着までを一気通貫で担います。
RevOps Engineeringチーム
- 各部門と並走しながら、データを起点に売上向上や業務生産性の改善につながる仕組みをつくります。各部門の業務・意思決定フローを理解し、データ活用による改善余地を見つけたうえで、仮説検証や施策MVPの設計・実行・効果検証を推進します。得られた知見は、意思決定や行動につながるデータ活用の型として整備し、現場で使われ続けるよう運用・定着まで担います。
Data Enablingチーム
- 各部門のデータ活用を支えながら、全社として信頼性高くスケールするデータ基盤・データ活用環境を整えます。可視化・分析相談を通じて各部門の課題を把握し、個別対応で終わらせず再利用可能な仕組みに落とし込みます。あわせて、データの信頼性・再利用性を高める品質管理、定義整備、ガバナンス設計を進め、人とAI Agentの両方が正しくデータを解釈・活用できる状態をつくります。
Growth Engineering × Analytics Engineeringを一気通貫で経験できる
- 施策の発見・実行から運用の型化まで、領域を細分化せずに主体的に担います。「分析して渡す」でも「実装するだけ」でもなく、両方を回せる環境です。
現場と並走しながら、売上につながる意思決定の型をつくれる
- 「データが使われ続ける状態」は、机上の設計だけでは実現できません。各部門の成熟度や課題はさまざまで、その都度向き合い方を変える必要があります。何をAIに任せ、何を人が判断するかを現場と一緒に見極めながら、各現場で生まれた知見を少しずつ全社へ展開していく。データ活用の「型」を現場発で育てていける点が、このポジションの面白さです。
「AI Nativeなデータ基盤設計」という新しい専門性を最前線で築ける
- 人間が分析するためのデータ設計とAI Agentが消費するためのデータ設計は、根本的に異なります。この領域はまだ業界全体で答えが出ていません。その最前線で、自分の手で試行錯誤しながら答えを形にしていける環境です。
事業部全体のAI精度とコスト最適化に直接貢献できる
- AIによるデータ活用の精度と効率はデータ基盤の設計に大きく依存します。コンテキストの拡充や探索範囲の最適化などを通じて、事業部全体に直接インパクトを与えていけるのが魅力です。
この求人は、株式会社LayerXの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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応募は株式会社LayerXの採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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