【データサイエンティスト】グローバルなデータ活用でビジネスを牽引／インバウンド市場をデータで加速させる！

仕事内容

【事業・組織紹介】 Paykeでは、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストが連携し、データ活用を推進しています。 消費行動データやアプリデータなどの社内外の多様なデータを深く掘り下げ、ビジネス課題の特定と解決に貢献します。 具体的には、ビジネス部門からの複雑かつ曖昧な分析要件を正確に解釈し、統計的な知識とSQLやPython/Rを用いたデータ処理・分析スキルを駆使して、具体的なインサイトを抽出します。 また、抽出したデータをExcelやスプレッドシートを用いて分かりやすく可視化し、ステークホルダーとの合意形成を図ります。データエンジニアはデータの収集・整備を行い、データサイエンティストは分析結果からアルゴリズムや数値モデルを構築することで、データ活用の幅を広げています。 チーム全体でナレッジ共有やドキュメンテーションを重視し、「自分だけが分かる状態」を避ける文化が根付いています。 【業務内容】 Paykeが保有する膨大な消費行動データやアプリデータなどを活用し、ビジネス課題の解決とプロダクトの改善を推進していただきます。 具体的な業務内容は以下の通りです。 ・データ抽出・加工・可視化：SQLを用いてデータベースから必要なデータを抽出し、Python/RまたはExcel/スプレッドシートを用いてデータの前処理・加工・可視化を行います。 ・分析要件の定義と合意形成：クライアントや社内外のステークホルダーから提示される複雑かつ曖昧な分析要件を正確に解釈し、前提条件や制約を明確化した上で、期待値のすり合わせと合意形成を行います。 ・データ分析・インサイト抽出：統計的知識（統計検定2級程度）に基づき、仮説検定・信頼区間推定・相関分析・回帰分析などの手法を用いてデータを分析し、ビジネスに貢献する具体的なインサイトを導き出します。 ・データ品質の確保：欠損・重複・表記の揺れなど、現実世界の「きれいではない」データに対し、地道なデータクレンジングと前処理を粘り強く行い、データの整合性・再現性・検証可能性を確保します。 ・分析結果の共有と提言：分析結果を分かりやすくレポートにまとめ、ステークホルダーに対してビジネス上の示唆や改善提案を行います。 ・データ駆動型意思決定の支援：「何が知りたいのか」「意思決定にどうつながるのか」を常に意識し、分析設計や指標設計を通じて、ビジネスとデータの両面から意思決定を支援します。