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教育データアナリスト
- 勤務地
- 東京都文京区
- 休日
- 土日祝
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
教育データアナリストとして、教育データを用いた効果検証や施策検討、機能単位の分析・推論を行い、意思決定のための指標設計・データ抽出・分析・提案を担います。分析基盤の改善を推進し、BIツールでデータを可視化して、組織のデータドリブンな意思決定を促進します。自治体や大学機関などと連携した学力向上施策や学習ログデータの効果検証にも携わります。
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応募資格
必須
歓迎
求める人物像
- 当社のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方
- ミッション「新しい学びの環境を創り出す」
- ビジョン「テクノロジーを用いて、教育業界のリーディングカンパニーになる」
- バリュー「Be a Learner（真の学習者であること）」「Begin with Sincerity（まず誠実であること）」「Beyond the Best（常に現状に満足しないこと）」
- データ分析を一つのプロセスとして捉え、ステークホルダーが置かれている状況を考慮し、最終的な意思決定に対してまで当事者意識をもってチームメンバーと一緒に試行錯誤できる方
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- データアナリスト
- 雇用形態
- 正社員試用期間あり（原則3ヶ月） ※試用期間中の労働条件に変更はありません
- 給与
- 677〜911万円/年
- 給与の詳細
- 年収 677万円〜911万円 上記は入社時の想定年収（2回/年の賞与含む） 月給内訳 基本給 438,819円〜590,718円 所定外労働手当(30h) 102,849円〜138,450円 ※賞与は評価に応じて上乗せの場合あり ※別途決算賞与が支給の場合あり ※30hを超える時間外労働が発生した場合は別途支給 ※上記年収はあくまで想定、ご経験等により前後する可能性あり昇降格に伴う給与改定：年2回（6月・12月）／定期給与改定：年1回（6月）
- 勤務地
- 1120002 東京都文京区小石川2‐3‐23 春日尚学ビル3階
- 働き方
- 【就業場所】 フルリモート（原則在宅勤務）業務上必要と判断した場合は出社を求める場合がございます
- 勤務時間
- ・フレックスタイム制（標準勤務時間 8時間/日） ・コアタイムなし
- 休日・休暇
- 土日祝年次有給休暇（入社日より付与します）年末年始休暇（12/29～1/3）慶弔休暇産前産後休業育児休暇夏休み（最大3日）創立記念日（12月25日）罹災時特別休暇
- 福利厚生
- 在宅勤務備品補助キュビナの家族利用カフェテリアプランLearner支援制度書籍社員割引購入副業制度（キャリア形成応援）人間ドック懇親会費用補助出産育児祝い・入学祝い
- 社会保険
- 社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
- 就業場所の変更の範囲
- 業務上必要と判断した場合は出社を求める場合がございます
- 選考の流れ
- 書類選考 → 一次面接 → 職能課題 → 二次面接+職場体験 → リファレンスチェック / 最終面接
- 掲載日
- 2026/07/03 18:32（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 15:20（1日前）
仕事内容
この求人のポイント
- 教育データを活用して、学力向上や教育施策の効果を可視化・検証し、日本の公教育のDX化に寄与できる
- 自治体・教育機関と連携し、分析結果を教育現場の意思決定に接続できる
- 既存のやり方にとらわれず、スピード感のある事業会社で裁量を持って業務ができる
募集背景
- その為の鍵となるのがデータの利活用です。キュビナの累計解答数は25億件を突破し、この豊富なデータを用いて学力の効果検証等の取り組みをしていますが、データ基盤の仕組みや分析手法などにはまだまだ伸びしろがある状況です。一方、日本の教育においても EBPM (Evidence-Based Policy Making) の気運は高まっており、学力の効果検証等のデータ分析のニーズが非常に強くなっています。また、社内においてもより良い教育サービスを提供するために、客観的なデータに基づいた意思決定の必要性を強く感じています。
- 本ポジションの教育データアナリストには、効果検証等の各プロジェクトにおけるデータ分析の中心人物として活躍して頂きます。どういう切り口で課題にアプローチするかの方針検討から、具体的な分析業務、最終的な意思決定のための提案までを、ステークホルダーを巻き込み、力強く推進して頂くことを期待しています。
日本の教育を学習データの利活用によって改善するデータアナリスト
- 客観的なデータに基づく意思決定の支援
- 顧客が契約の意思決定をするための学力向上の効果検証、自社の営業戦略や機能開発の方針を決定するための施策検討、機能単位のデータ分析や推論等、社内外を問わず、客観的なデータに基づいて意思決定を行うための指標設計・データ抽出・分析・提案を行います。
- データ分析基盤の改善
- 意思決定において有用と考えられるデータを能動的に考え、該当のデータが分析基盤に含まれていないときは、ステークホルダーと議論しデータの取得方法や分析基盤等の改善を推進します。※分析基盤へ実際にデータを流し込む等の業務はデータエンジニアが担当します。
- BIツールを用いたデータの可視化
- 組織全体で客観的なデータに基づく意思決定が当たり前となるように、重要なデータを可視化をすることで、データドリブンな意思決定の促進ならびに組織風土の形成に貢献します。
- 日本の公教育は今まさにデジタル教材導入から「データ利活用による教育改善」へと進化しつつあります。 COMPASSでは自治体や大学機関などと連携し、学力向上施策や学習ログデータの効果検証など、教育の質を科学的に高める取り組みを進めています。 こうした環境下で、教育データアナリストとして分析設計から提言まで一貫して担い、教育の未来をデータで支える経験を積むことができます。
- ※部署名が変わっていますが、業務の概要と、メンバーは同じです。
組織体制
- プロダクト開発ユニット データドリブン部
- チームの人数：11名（内正社員4名）
- 平均年齢：30代後半
業務環境
- グループウェア
- Google Workspace
- タスク管理
- Asana
- ドキュメンテーション
- Notion、Google Drive、Miro
- コミュニケーション
- Slack、Google Meet、Gather
- AI
- ChatGPT、Claude、Gemini、NotionAI
- インフラ
- Google Cloud、Kubernetes、Docker、Cloudflare、Vercel
- DB
- MySQL、Redis、MongoDB
- データレイク・DWH
- BigQuery
- ワークフロー
- Argo Workflows
- ELT
- Embulk
- BIツール
- Tableau、Looker Studio、Google スプレッドシート
- CRM
- Salesforce、ソアスク
- カスタマーサポート
- Zendesk
この求人は、株式会社COMPASS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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- データサイエンティスト／データアナリスト
- データ分析・データマネジメント、戦略立案
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