データアナリスト／データアーキテクト

業務内容 ◎詳細 ｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。

・データアナリスト：データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ 事業課題に即したデータ分析の設計 ‐ データの抽出・可視化・分析 ‐ 分析結果の報告及び施策提案 ‐ その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ・データアーキテクト：データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。

‐ KPI設計及びデータの定義 ‐ DWHの構築及び改善 (BigQuery) ‐ データ活用を促進するための社内教育 ‐ その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ‐ BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ・データアナリスト/データアーキテクト共通 - 事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション - 要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 - 事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ◎使用技術 ・言語：Python、R、SQL ・データ基盤：BigQuery ・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境：Linux ・クラウド：Google Cloud（Dataform、Dataplex）、AWS ・バージョン管理：Git、Github ◎当ポジションの魅力 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます。

・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です。 ・セールスやマーケティングの現場から事業全体まで、様々な意思決定に携わりながら、事業がどのように運営されているのかを理解することができます。 ・社内の他職種とコミュニケーションをとりながら業務を進めていくため、事業に関する意思決定者とコミュニケーションする機会が多くあります。

・データ分析チームが拡大途上の状況なので、分析チームの組織づくりに興味がある方や、ゆくゆくは分析組織のリーダーを目指したい方にとって価値のある経験を積むことができます。 ◎働く環境 ・Windows / Macbook Pro 選択可 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー 組織について ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。

▼詳細は以下の資料をご確認ください ・ LeveragesAI/データ職種紹介資料 正社員30名/業務委託5名（※2026年5月11日時点） ＜メンバー構成＞(2026年3月時点人員内訳、兼務あり) マネージャー2名、データサイエンティスト4名、データアナリスト5名、データアーキテクト6名、AIコンサルタント2名 ※データエンジニア6名、AI/MLエンジニア6名、先端技術研究員3名(システム本部テクノロジー戦略室所属) 参照記事 LeveragesAI/データ職種紹介資料 レバレジーズ データAIブログ Marketing-Mix-Modeling（MMM）に関する所感や問題意識について データ戦略室で働く魅力

マーケティング部 組織紹介

最先端のコミュニケーションとテクノロジーで、顧客と向き合い、市場を変革する

AI戦略

レバレジーズ岩槻代表はAI活用の未来をどう考える？ 募集要項 ◎必須要件

データアナリスト

• データアナリストまたはそれに準ずるデータ関連の職務での実務経験（2年以上）
• 他職種とコミュニケーションを取りながら、データをもとにして、業務における課題発見と改善施策の提案を行った経験
• SQL
• Pythonを用いたデータ抽出
• 集計スキル
• 統計学および機械学習の基礎知識
• 機械学習モデルや統計モデルを実務で構築した経験

データアーキテクト

下記のいずれかのデータに関わる職務の実務経験（2年以上） ・他職種とコミュニケーションを取りながら、データをもとにして、業務における課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・データ活用における業務経験（要件定義、データ抽出・集計、可視化までの一連の業務） ・SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの設計・構築・運用経験 ・BIツールを用いたダッシュボードの開発、運用経験 ◎歓迎要件

データアナリスト

• 事業のKPI設計、それに基づく業務改善の経験
• 複数の部署や職種にまたがるプロジェクトの運営経験
• SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの設計
• 構築
• 運用経験
• BIツールを用いたダッシュボードの作成経験
• マーケティングに関する基礎知識

データアーキテクト

• 事業のKPI設計、それに基づく業務改善の経験
• BigQuery等のデータ分析基盤システムの運用経験がある （データ品質やセキュリティ向上等の経験）
• DWHにおけるデータモデリングの知識
• BigQuery、Tableau 等の利用、運用経験 ◎求める人物像
• データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方
• 問題発見から課題解決まで幅広く携わることができる方
• 目的指向性が高く、オーナーシップを持って業務に携われる方
• データ整備や前処理の効率化にこだわりがある方
• 自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方
• 成長企業で事業データの基盤作りの実績を積みたい方