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【フルリモート可能】アナリティクスエンジニア

年収：1000万 ～ 1200万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 【フルリモート可能】アナリティクスエンジニア
職種
業種
勤務地
仕事内容 同社は「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに、AI SaaSやFintech、AI・LLMなど複合的に事業を展開するAIスタートアップです。

AI SaaS事業は、稟議や経費精算、請求書受取・発行、法人カードなど企業のバックオフィス業務を、AIエージェントによる自動判定や入力補助によって簡単にし、効率化するAIクラウドサービスです。スタートアップから大企業まで累計15,000社に導入され、2024年には勤怠管理サービスをはじめとした人事領域にも進出しています。

Fintech事業では、三井物産等との合弁会社「三井物産デジタル・アセットマネジメント」を通じて、デジタル証券を活用した個人向けの資産運用サービス「オルタナ」を提供しています。国内最多となる計17本のデジタル証券ファンドを組成、「オルタナ」での累計投資額は250億円を突破しています。

AI・LLM事業では、生成AIプラを展開し、三井物産、三菱UFJ銀行をはじめとする大企業への導入が着実に広がっています。

今回の調達資金は、エンジニアをはじめとする優秀な人材の採用、セールス体制の拡充、AIファーストな働き方を実現する競争力のある報酬体系の構築、AI活用による業務の生産性向上などに活用します。これらを通じて、より長く働き続けやすい環境づくりに取り組んでいきます。2025年4月にアップデートした行動指針「Bet AI」のもと、全社一丸となってAIの社会実装を加速していきます。

募集背景
AI SaaSプロダクトの提供を通じて、プロダクトの利用ログや営業・カスタマーサポートのデータなど、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、データ活用は、文脈を理解し、行動を支援する方向へと広がり始めています。

同社ではこの状況を踏まえ、2026年1月に新たにData Enabling チームを立ち上げました。「各部門とともにデータを事業価値に変え、組織全体の成果創出を加速する」をミッションとしています。このミッションの延長線上で私たちが見据えているのは、「データを見に行く」から「データが語りかけてくる」いわば Ambient Agent 的なデータ活用の世界観です。一方で、その実現に向けたデータ基盤や活用の仕組みは、まだ十分に整っているとは言えません。

どんなデータ基盤や活用の仕組みがあれば“データが語りかけてくる”体験に近づけるのか。
各部門とともに現実的な一歩を積み重ねながら、その答えを形にしていく仲間を募集しています。

業務内容
1. 各部門との共創によるデータ活用推進（攻めのAction）
各部門の業務や意思決定に深く入り込み、データ活用を「単発施策」ではなく「業務の一部」として根付かせていきます。

各部門と並走しながらの仮説検証・改善サイクルの推進
ダッシュボードやレポート作成に留まらない、意思決定・行動まで含めた活用フロー全体の設計
2. 事業価値を生むデータ設計とガバナンス（守りのAction）
部門ごとの取り組みを支えつつ、全社としてスケールするデータ活用を実現するための土台を整えます。

事業・業務理解に基づいたデータモデルの設計・改善
データの信頼性・再利用性を高めるためのアーキテクチャ設計・ガバナンス整備
ポジションの魅力
このポジションでは、急成長中のバクラク事業において、データを「一部の専門家のもの」から「全社の武器」へと変えていく役割を担います。
同社では、データ基盤や分析環境はすでに一定整ってきていますが、次のフェーズとして重要なのは「そのデータが、意思決定や行動に本当に使われている状態をどう作るか」です。
現場の業務文脈に深く入り込みながら、「どんな形で渡せば、使われ、判断が変わるのか」を考え続けること。データ活用の「最後の一歩」を設計できる点が、このポジションの特徴です。

1. データが「使われ続ける状態」を設計できる
Data Enabling チームの仕事は、分析やダッシュボードを提供することではありません。

各部門において、

どんな前提で数値を捉えるのか
どのタイミングで見るのか
どんな判断につなげるのか
こうした意思決定の流れそのものを、設計・改善していきます。
「なぜその数字を見るのか」「どう使えば判断が速くなるのか」を整理し、データが一度きりではなく継続的に使われる状態をつくっていきます。
データを「渡す」のではなく、データが自然に意思決定に組み込まれる構造をつくる。その成果が事業や業務に反映される瞬間に立ち会えるのが、このチームならではのやりがいです。

2. 現場と並走しながら、意思決定の型をつくる経験ができる
上記で掲げた「データが使われ続ける状態」は、机上の設計だけで実現できるものではありません。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。

そのため

どんな意思決定に、どんな情報が必要かを整理する
数値を見る頻度や判断単位をすり合わせる
AIや自動化をどこまで任せるかを一緒に見極める
といった伴走型の支援が求められます。
重要なのは、目に見えるアウトプットではなく、データが無理なく業務に組み込まれる形を探ることです。そうして各現場で生まれた知見や仕組みを、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。

3. AI前提の意思決定設計に関わることができる
同社では、生成AIを前提とした業務設計を重要なテーマとしています。
Data Enabling チームは、その中で「データをどう整備すれば、AIが誤解せず、適切に判断を支援できるか」という問いに向き合います。

どんな前提情報をデータとして持たせるべきか
どこまでをAIに任せ、どこを人が判断すべきか
示唆や提案を、どのタイミング・形で届けると行動につながるか
単に分析を自動化するのではなく、AIが意思決定の一部として「正しく使われる状態」を設計することが、このポジションの役割です。
この経験を通じて、データモデル設計や基盤構築のスキルに加え、業務理解とAI活用の視点を組み合わせ、意思決定の仕組み全体を設計できる力が身につくはずです。
労働条件 ワークスタイル
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）
副業、兼業OK
応募資格

【必須（MUST）】

必要な条件/経験
SQLによるデータマートの設計・構築・運用経験
粒度の粗い課題に対する分析設計および推進経験
複数部門やステークホルダーと協働してプロジェクトを推進した経験
日本語での円滑なコミュニケーション能力 / Native－like fluency in Japanese


【歓迎（WANT）】

望ましい経験/スキル
dbt （data build tool） を用いた開発・運用経験
生成AIの活用によるデータ基盤の改善経験
技術・業務・組織のバランスを意識して、現実的な解を設計・提案した経験

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 2026/02/15
求人番号 7407793

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