商品企画・販売促進 - デジタルマーケティング
商品企画・販売促進 - CRM・SFA・MA
IT（PM・SE） - BI・DWHエンジニア
IT（PM・SE） - データサイエンティスト・データアナリスト

※これまでのご経験やご志向に応じて、ご担当いただくサービスや業務をご相談させていただきます。

【データ推進室について】
国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータ。
これらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。

2018年に組織された『株式会社リクルート　データ推進室』は、リクルートにおけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用に責任を持つ全社横断組織です。
現在約300名ほどの従業員が所属しており、データサイエンス/エンジニアリング/ビジネスの様々な専門性を持つ社員が所属しています。

【組織構成】
データ推進室※総勢約300人が所属
　Ｌ　データソリューション1U　→　データ利活用の企画・開発・推進
　Ｌ　データソリューション2U　→　データ利活用の企画・開発・推進
　Ｌ　データマネジメントU　→　データマネジメント、データガバナンスを担当
　Ｌ　データエンジニアリングU　→　データ利活用基盤の企画、構築、運営
　Ｌ　データプロダクトU　→　各課題に対するデータプロダクトの開発、実装、運営

■データ推進室の目指すスタイル
エンジニアやデータサイエンティストが全事業領域をまたいで業務に取り組むことで、 事業拡大と個人の成長を同時に実現するスタイルを目指す。

■データ推進室の将来像
・4万5千人の社員が安全かつ自由にデータを活用できるよう整備を進めていく
・一部のエンジニアやデータサイエンティストだけがデータを活用するよりも、社員全員でデータを活用することで「予測できない大きな変化」を起こす
・データを活用できる環境をつくり、自分自身が想像もつかない未来をつくるためデータを安全に自由に、優秀な次の世代のために、着実に地盤を固めていく
・利益を生み出すコアコンピタンスを「サイエンスとエンジニアリング」へ。“テクノロジーの力”で成長していくスタイルを確立し、ビジネス上の競争力強化を図る

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１、データサイエンティスト

【仕事の役割】
・担当事業の戦略に基づいて、意思決定支援、 売上・利益最大化となるデータ活用プロダクトの企画/モデル設計/実装および改善を行う。
・プロダクトにおけるWebアクセスログ、アンケート、売上、効果などのデータを用いた戦略の立案/推進を行う。

【具体的な業務一例】
・営業現場におけるデータ活用支援
・マーケティングにおけるコスト最適化分析
・マーケットの需要に応じた市場予測/最適化
・アクション・売上最大化のための最適化"

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２、データプランナー

【仕事の役割】
・事業戦略に基づく案件の立案（プロダクトボードへの起案）
・立案した案件の推進
・案件のQCDS管理
・事業のKPIマネジメント
・開発マネジメント

【具体的な業務一例】
・担当領域のステークスホルダと連携し、データ関連のプロジェクトにおける短期、中長期の企画・立案および推進
・担当領域の情報収集および分析
・新商品などの効果見立て、施策ABテストのスキーム改善、モニタリングレポートの設計
・領域窓口業務
・開発体制構築、開発の方向性とマイルストン設定
・開発プロジェクト推進、適切な課題除去

■データプランナーの仕事の魅力

①多様なサービスから収集されるデータを扱うことができる
リクルートは日常生活にかかわる様々なサービスを展開しており、扱うデータの「幅」は世界でも類を見ないものになります。
本職種は、これらのデータを管理し、更にはビジネス面・技術面の両方に貢献することができる、非常にユニークな立場となります。

②大規模かつ様々なサービスに関わることができ豊富な経験を積むことができる
「Hotpepperビューティー」「じゃらん」「SUUMO」「ゼクシィ」など、日常消費領域における大規模なプロダクトを複数持っており、
同時に多数の新規プロダクトも産まれています。これらの領域にアクセス解析を武器に関わることができるため、
それぞれのパターン（広告、メディア、ECなど）の事業に触れ高速に豊富な経験をすることができ、キャリアアップにつながります。

③データを使った様々な施策と触れる機会
日々様々なデータ施策が打たれており、それらの当事者になることもあれば、モニタリングやその他の関わりで、様々なデータ施策を目の当たりにすることができます。
幅広い事業において、幅広い施策と触れ合うことができる機会は非常に貴重であり、将来のキャリアに対して非常に良い刺激を受けることができるはずです。

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３、【データ分析未経験も可】データエンジニア

【業務概要】
リクルートは、個人と企業を繋ぐマッチングプラットフォームや企業向けの業務支援サービスを提供しています。
その中でリクルートが持つデータの力とデータ分析やAIのテクノロジーを掛け合わせてプラットフォームのマッチング精度を向上させるとともに、サービスに新たな価値を付加することが重要なミッションとなっています。
リクルートのデータエンジニアは、国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。

具体的には、じゃらんnet、SUUMO、ゼクシィなどのリクルートの各種サービスのデータを分析して、それらのデータを活用した各種施策を実施するデータ分析基盤を運営します。
今回は、その基盤の企画・構築・運用を行うチームリーダーまたはメンバーを募集します。
担当頂くのは、Google Cloud Platform, Amazon Web Service等に構築された分析基盤のインフラ運用だけでなく、データETL・データパイプラインの設計・開発やTableau等BIツールの開発、新規インフラ・クラウド機能の検証・構築・移行を含みます。

【具体的な仕事内容】
・データ活用のためのETL処理の開発と運用
・GCP,AWSを活用した大規模なデータパイプライン、データ蓄積基盤の設計、開発、運用
・Tableau等BIツールを使った、意思決定のための分析環境の開発・運用
・Terraform/Ansibleなどを使った、インフラタスク自動化の設計・開発
・ユーザーの行動データを取得するための技術方式の設計
・次世代アーキテクチャの検討・計画立案
・データエンジニアのチームマネジメントおよび人材育成

【特徴】
・GCP/AWSの最新技術が存分に扱える
・チームリーダーとしてリーディングをしながら実際に手を動かすことも可能
・対外講演も業務の一環で可能（社員の対外発表資料：https://recruit-tech.co.jp/news/200331_002522.html）

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4、【データ領域未経験可】データマネジメントディレクター（第二新卒層向けポジションもあり）

【業務概要】
転職や結婚といったライフイベント領域、旅行や飲食といった日常消費領域といった様々なビジネス領域のデータマネジメントに責任を持つだけに留まらず、
ビッグデータの分析による意思決定、戦略策定の支援を行っていただきます。

【具体的な仕事内容】
・各ビジネス領域のデータを用いたBIシステムを開発することで、ビジネス課題の特定、戦略策定、KPIマネジメント等を支援します
・データの利活用の促進、データ品質の向上を目的とした、システム開発のプランニング、プロジェクトマネジメントを行います

◆データマネジメントディレクターの仕事の魅力
・役員クラスと直接コミュニケーションをとりながら、データドリブン経営を実現するためのシステムを構想し、実現します
・データ領域未経験でもデータマネジメントの専門組織で専門性を磨くことができます。社会人大学院の博士課程に在籍中のマネージメント層もおり、リカレント教育にも積極的です。
・サイトのデータマネジメント担当として自身の裁量でテーマを選定して、取り組むことができます。行動ログの品質テストの自動化というテーマで社内表彰を受けるなど、メンバーも活躍しています。

◆データマネジメントディレクターとして、活躍している人
ビッグデータと全く関連のない金融系の業務システムの開発SE、製造業向けのERPパッケージの導入コンサルタントなど、様々な経歴を持つ20〜40代の方が、
これまで前職で培ってこられたシステムと業務を粘り強く分析する経験をデータマネジメントに活かし、活躍してくれています

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5、機械学習エンジニア

【業務概要】
・短期・中期機械学習活用施策の立案・推進
・機械学習を用いたアプリケーションの開発を担当する
・モデル設計・実装を行う
・担当システムのエンハンス・運用を行う

【具体的な業務一例】
・案件の計画・推進・レビュー、プロセス改善
・案件策定・担当システム開発のKPI/QCD達成
・担当システムにおけるSLAのシステム目標の達成
・担当システム 価値向上のためのリファクタリング計画の策定
・レコメンドシステムの開発、運用
・検索最適化などデータサイエンスを用いたUX向上
・機械学習、自然言語処理、画像解析などを基軸としたアルゴリズムのサービスへの接続

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6、クラウドエンジニア

【業務概要】
・大量データ処理をみこした複数PRJ向けの主にクラウドによるインフラ設計・構築・運用を行う
・最新のクラウド技術に精通しながら、データ基盤担当者が効率的にセキュリティ管理等を行うためのシステムを提供する
・データプラットフォームのセキュリティ（機密性、完全性、可用性）、ライフサイクル、コストを守るための実務を主導する
・データ利活用システムの担当者が効率的にクラウドリソースを管理・調達できる仕組みを提供する

【具体的な業務一例】
・担当インフラ構築のQCD達成及び構築後のインフラSLAの達成
・セキュリティインシデントの原因を分析し、再発防止の実行計画を立案・実行
・全体最適化観点でのインフラ環境整備

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★追加情報★
【アナリティクスエンジニア】
https://blog.recruit.co.jp/data/articles/analytics_engineer_introduction/
https://hatenanews.com/articles/2022/09/29/103000?utm_source=recruit&utm_medium=inside&utm_campaign=2022sep2&utm_id=hatena
https://techplay.jp/event/874541?utm_source=hatena&utm_medium=social&utm_campaign=htn_recruit_20220922_a

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始

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１、データサイエンティスト

【応募要件（MUST）】
・線形代数や微分積分・確率統計の基礎的知識、もしくは機械学習や数理最適化などの分析の基礎的知識（大学時代の経験可）
・Python、 Rなどを使用した分析経験

【応募要件（WANT)】
・専門的な学術論文やドキュメントの読解力(機械学習、深層学習、数理最適化等の専門知識の分野）
・AWS/GCP等のクラウドサービス上でのアプリケーション構築経験
・国際学会での発表や査読付き国際論文でのアクセプト経験

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２、データプランナー

【応募要件（MUST）】
・ビジネス上の課題を解決するための問題解決能力、論理的思考力
・SQLなどを用いた分析業務の経験

【応募要件（WANT)】
・分析用マートの作成経験
・データパイプライン構築経験
・クラウドインフラ構築経験（AWS、GCP）
・ビックデータ分析の経験
・データ分析でのツール（Tableau、R、Python、その他BIツールなど）の使用経験
・事業・プロダクトのKPI策定経験
・新規サービスの立ち上げ、運用経験
・開発プロジェクトマネジメント経験

【期待する人物像】
・データ分析だけでなく、分析結果を活かした施策の企画立案、最終的な施策実行まで責任を持って取り組める方
・チームとしての成功を達成するための強い自律的推進・自己駆動型の方
・プロダクト/サービスの成長/改善することに対する熱意がある方
・HRT（謙虚・尊敬・信頼）の原則を遵守することができる方

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３、【データ分析未経験も可】データエンジニア

【応募要件（MUST）】
以下1-8までの項目を2つ以上満たす方
　1.Java、Python、Ruby等のプログラミング言語を用いたサーバサイドアプリケーションの開発
　2.Webシステム全体の設計・構築・運用
　3.ETL処理の設計・開発・運用
　4.gitなどのバージョン管理ツールを用いた開発・運用
　5.DWH製品でのSQLの開発・運用
　6.DBの設計・構築・運用およびSQLのボトルネック解析・チューニング
　7.パブリッククラウドの設計・構築・運用
　8.運用自動化ツールや開発フレームワークの開発・運用

【応募要件（WANT)】
・データウェアハウスの構築・運用経験
・メタデータ管理、ETL開発などのデータマネジメント経験
・DWH製品やBigQueryなどビッグデータ処理製品の経験
・Webシステムなどのプログラム開発経験
・高度なアルゴリズムを用いたプログラム開発経験
・システムの企画、営業、プリセールス経験

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4、【データ領域未経験可】データマネジメントディレクター（第二新卒層向けポジションもあり）

【応募要件（MUST）】
・ITサービスの戦略策定および要件定義の経験
・複数のチームに跨がるプロジェクトマネジメントの経験
・業務プロセスの可視化と改善の経験

第二新卒層向けの場合、下記の要件に満たしていれば可です。
・学生時代に数学、情報学、工学、物理学、化学、建築学等の理系修士号もしくは博士号を取得されている方
・データ領域の業務を志すために何かしらの自己研鑽をしている方
・本気でデータマネジメントの基礎から学び、成長したい方
※面接では、志望動機や学生時代の経験、未経験からスキルアップするために努力できるかを確認させて頂きます。


【応募要件（WANT)】
・消費者向けのITサービスの戦略策定および要件定義の経験
・ウェブアナリティクスの経験
・データモデリングおよびデータウェアハウス構築の経験
・Javascriptを用いたウェブサービスのユーザーのトラッキングコードの開発経験
・DMBOK(Datamanagement body of knowledge)の理解のもとデータライフサイクルごとの課題特定および戦略策定の経験
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5、機械学習エンジニア

【応募要件（MUST）】
・ビジネス課題に対して、統計解析/機械学習の手法を適切に選定し、自身でモデリングを行い、アウトプットする事ができる。
・記述統計・推測統計・基礎的な機械学習のアルゴリズムについて原理を理解している。
・概念設計にもとづき、メンバーとして自身の意図通りにプロダクションレベルでのプログラミングができる。

【応募要件（WANT)】
・単案件の要件定義および必要なドキュメント等を作成できる。
・複数のデータソースを統合する要件を整理し、システムを設計することができる。
・データサイエンスに関係する論文や学会発表内容を理解し、自身でプロトタイプを実装・評価することができる。
・計算量、メモリ利用効率、データ型、利用ライブラリ、実装対象プラットフォームなどの各種制約を意識した上で適切なプログラミングができる。
・アルゴリズムやプログラミング言語の基礎を理解しており、実装言語による制約を受けない。

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6、クラウドエンジニア

【応募要件（MUST）】
・大量データ処理を想定したクラウドインフラの設計・構築・運用を行うことができる
・異常検知・フェイルオーバー・バックアップなどの観点を含めたシステム運用の設計・実施ができる。
・システムセキュリティの知識を有し、セキュリティインシデント発生時には専門家と連携して対応を主導することができる。

【応募要件（WANT)】
・ビジネス状況を理解し、これを考慮した適切なインフラコスト管理を企画・推進できる
・アルゴリズムの基礎を理解しており、計算量などを意識した適切なプログラミングが行える
・メンバーをリーディングして大規模インフラを構築・運用した経験

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■職種未経験者：不可