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【データサイエンティスト】クライアントのDXをデータサイエンスで支援!データ分析から施策立案、検証、改善、評価までを一気通貫で提供!(経験者優遇)(フルフレックスタイムで働きやすい)

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Fabeee株式会社 - 日本をIT先進国に!日本のIT推進速度を再加速させるプロフェッショナル集団(DXコンサルティング、ITベンチャー)

Fabeee株式会社 求人画像1
データサイエンティスト
400万円〜600万円
東京都, フルリモート
急募求人, 転勤なし, 学歴不問, 服装自由

事業内容

【伴走型DX支援事業】 企業の事業・組織課題に応じて、プロジェクトを組成。 コンサルタントやデータサイエンティスト、エンジニアをアサインして戦略から開発、データ分析までワンストップかつアジャイルにDXの推進を支援します。 【デジタル化・データ活用支援事業】 DXの足掛かりとなるデジタル化、データ利活用のステップにおいて、それぞれのステップで最適なソリューションをご提供。 以下のサービスラインナップによって、企業のDXを確実に前に進めていきます。 ラボ型システム開発:Fabeee Any Place IT 人材タレントプール:Tech Partners データドリブン戦略支援サービス:Data Capital

仕事内容

■仕事内容 Fabeeeでは様々な企業のDX支援に取り組んでいます。 その一環として、企業のデータ活用・データドリブンでの意思決定を加速させるため、「Data Capital」の提供を開始しました。 Data Capitalは、データドリブンに戦略策定をするための分析フレームワークで、企業の業種や生産現場(セールス/マーケティング/ 人事・組織/ 製造など)に合わせてシリーズ展開しています。 リリースから3ヶ月足らずですが、すでに大手企業含めいくつかの企業様へご提供を開始しており、これからも拡大していくとともに、より多くの企業のデータ活用を促進するために、シリーズラインナップも増やしていきたいと考えています。 本サービスは弊社のデータサイエンティストが分析から戦略提案までワンストップで行っています。これまでのお客様への戦略やマーケティング提案されてきたご経験を生かしながら、分析のスキルも身につけることで【ストラテジックなデータサイエンティスト】を目指しませんか? このポジションはお客様の課題解決や戦略思考がもっとも大切になるため、【データ分析のスキルや経験は問いません】。ご入社いただいてから弊社のデータサイエンティストが丁寧に教育しますのでご安心ください。 ■業務内容 ・データ加工、独自のフレームワークを用いたデータ分析 ・データの可視化、レポート作成 ・分析結果をもとにした戦略提案

募集背景

Data Capitalの拡大に伴う増員募集です。

配属部署

「DX事業部」に配属されます。 本事業部はコンサルタント、マーケター、データサイエンティストからなる少数精鋭の組織です。

この仕事で得られるもの

・様々なデータ分析スキル ・Python / R等のプログラミングスキル ・Google Analyticsや調査データなどのマーケティングデータにとどまらず、事業データを扱う経験 ・データドリブンでの戦略提案経験 ・様々な業種の企業のDX推進

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応募条件

雇用区分

想定年収

採用人数

選考プロセス

勤務地

【勤務地詳細】 本社 東京都千代田区九段南3-7-14 VORT九段2F 【アクセス】 本社 各線市ヶ谷駅から徒歩約8分 各線九段下駅から徒歩約9分

勤務時間

10:00〜19:00

待遇・福利厚生

■試用期間3ヶ月 ■フルリモート・地方からの勤務可 ■査定年2回 ■各種社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金) ※会社全額負担で医療保険、団体保険も完備 ■職場iDeco制度 ■職場NISA制度 ■確定拠出年金制度 ■交通費全額支給 ■時間外手当 ■結婚祝い金 ■出産祝い金 ■食事手当(業務時間内で提携先店舗での食事代半額) ■部活手当 ■スキルアップ手当(書籍代、セミナー講習費など) ■資格手当(指定資格1つ取得毎に月5,000円の手当) ■ニューノーマル手当(リモートワークの補助として月4,000円の手当) ■ワーケーション手当(宿泊代は全額会社負担)

休日・休暇

■完全週休2日制(土・日) ■祝日 ■有給休暇 ■慶弔休暇 ■夏季休暇(7月〜9月の期間中、好きなタイミングで4日間取得) ■年末年始休暇 ■産前産後休暇 ■育児休業 ■介護休業 ■創立記念日休暇

Data Capital For Marketingについて

正しいメディア評価と最適な広告予算配分を過去の実績データから導きます。 年々複雑になるメディア評価と予算配分の意思決定をData Capital For Marketingがお手伝いします。 もう感覚に頼るのはやめましょう。 ■​現状のメディア戦略における課題 1.効果検証が難しい 2.中間指標での評価になりがち 3.個別最適になりがち ■Data Capital for Maketingで実現するKGIを見据えたメディア戦略 1.KGIのモデリングによる各メディアの貢献度とベース売上の推定 メディア接触と売上のデータが個人レベルで紐付かない、ベース売上を考慮した適切な貢献度の推定します。 2.予算増額分の広告効果だけを予測することで最適な予算配分を実現 予算を増額すればするほど効果が悪化しやすくなります。予算を増やした分に絞って広告効果を予測することで最適な予算配分を実現します。

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