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【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！
年収：
800万 ～ 1000万
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採用企業案件
株式会社Payke
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
| 部署・役職名 | 【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！ |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
◾️Paykeとは 訪日外国人向けアプリ『Payke』は、550万ダウンロードを突破し、膨大な「消費行動ログ」が蓄積されるフェーズにあります。 私たちが求めるのは、単にモデルを回す人ではありません。ビジネス課題に対し、統計学の知見と実装スキルを武器に「意思決定の根拠」を提示できる専門家です。グローバル市場というダイナミックな環境で、データドリブンな文化を共に創り上げる方を募集します。 ■ 業務内容 Paykeが保有する消費行動データやアプリログを活用し、ビジネス課題の解決とプロダクト改善を推進します。 1. データ抽出・加工・可視化 SQLを用いたDWH（BigQuery/Redshift等）からのデータ抽出。 Python/Rを用いたデータの前処理・クレンジング・統計解析。 BIツール（Looker Studio/Tableau等）を用いた分析結果の可視化。 2. 分析要件の定義 分析の前提条件、制約、期待値を整理し、ビジネスサイドと合意形成。 3. インサイト抽出と意思決定支援 統計的知識（検定・回帰・相関等）に基づいた、確実性の高い示唆の導出。 「何を知り、どう動くべきか」を意識した分析設計および指標（KPI）設計。 4. データガバナンスへの貢献 データの整合性・再現性・検証可能性を確保するためのドキュメンテーション。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 SQLを用いた実務経験： 自力で適切なデータ抽出・集計が行えること。PythonまたはRによるデータ解析経験： 前処理からスクリプト化までの一連のスキル。 統計学の基礎知識： 統計検定2級程度の内容（仮説検定、信頼区間、回帰分析等）の実務への適用能力。 言語化能力： 日本語ネイティブレベルの読解・対話能力、および非専門家へのロジカルな説明スキル。 IT基礎知識： DB（正規化、インデックス等）やクラウドインフラ、セキュリティに関する基礎理解。 ※全てを満たす必要はありません 【歓迎（WANT）】 情報技術全般に関する基礎知識ネットワーク、セキュリティ、OS、クラウドなどITインフラ全体への理解 BI ツールやダッシュボード(Looker Studio / Redash / Tableau / Power BI 等)の構築・運用経験 クラウド DWH / 分析基盤の利用経験 例: BigQuery / Redshift / Snowflake / Databricks など アプリや Web の行動ログ、マーケティングデータ(広告・CRM など)の分析経験 A/B テストや検証設計の経験(指標設計、検定、効果検証レポート作成など) データエンジニアリング領域の経験 ETL / ELT パイプラインの構築・運用、スキーマ設計、パフォーマンスチューニングなど Git 等を用いたソースコード管理、チーム開発の経験 英語での技術ドキュメント読解ができる方 論文・ブログ・公式ドキュメントなど 【求める人物像】 データの「正しさ」を最優先できる方： 整合性や再現性を重視し、誠実にデータに向き合える。 曖昧さを受け入れ、形にできる方： 未整備な状況下でも、仮説を立ててアウトプットを組み立てられる。 ビジネス視点を持つ方： 分析自体を目的とせず、「意思決定にどう繋がるか」を常に意識できる。 好奇心旺盛な学習者： 専門外（エンジニアリング、ドメイン知識）の領域も積極的にキャッチアップできる。 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/03/26 |
| 求人番号 | 6428070 |
採用企業情報
- 株式会社Payke
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
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会社概要
【設立】2014年11月26日
【代表者】古田 奎輔
【本社所在地】沖縄県那覇市真嘉比2-5-16
【その他事業所】東京
【事業内容】
・訪日外国人向けショッピングサポートアプリ「Payke（ペイク）」の開発・運営 
・店頭向けの多言語対応ソリューション「Payke Tablet」の提供（商品棚設置型タブレットで、バーコード読み取り→多言語表示）
・メーカー／小売向けのインバウンド支援（商品情報の多言語化、店頭での情報提示など） 
・アプリ／店頭で得られる閲覧／スキャン等のデータを活用した分析・マーケティング活用支援
・物販／商品開発のコンサルティング（インバウンド市場データや流通ネットワーク等を踏まえた企画／開発支援を含む）
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