掲載データをもとに当社が整理したものです。選考の通りやすさや社風は、担当にお尋ねください。
株式会社フェズは、「情報と商品と売場を科学し、リテール産業の新たな常識をつくる。」をミッションに掲げ、国内最大級のリテールデータプラットフォーム「Urumo（ウルモ）」を運営するリテールテック企業。本社は東京都港区西新橋（日比谷セントラルビル）。コンビニやスーパー、ドラッグストアに並ぶ食品・日用品・化粧品を扱う160兆円を超える巨大産業である小売（リテール）の世界において、メーカーはより良い商品をつくり小売はより良い売場を整えるが、そのつながりにはまだアナログな部分が多く完全ではないという課題に対し、データとテクノロジーで小売の広告と売場の現場を「見える化し、つなぐ」ことで社会全体の購買体験をアップデートする。「毎日の『買う』を、いまより少し、心地よく。」「暮らしを支える小売の世界を、前進させる。」を掲げ、日本経済を前進させる世界に通用する日本発企業を創ることを目指す。資生堂などメーカー出身者を含む多様なメンバーが集い、プロダクトエンジニア、プランナー／アナリストなどの職種で採用を進めている。
株式会社フェズは、「情報と商品と売場を科学し、リテール産業の新たな常識をつくる。」をミッションに掲げ、国内最大級のリテールデータプラットフォーム「Urumo（ウルモ）」を運営するリテールテック企業。本社は東京都港区西新橋（日比谷セントラルビル）。コンビニやスーパー、ドラッグストアに並ぶ食品・日用品・化粧品を扱う160兆円を超える巨大産業である小売（リテール）の世界において、メーカーはより良い商品をつくり小売はより良い売場を整えるが、そのつながりにはまだアナログな部分が多く完全ではないという課題に対し、データとテクノロジーで小売の広告と売場の現場を「見える化し、つなぐ」ことで社会全体の購買体験をアップデートする。「毎日の『買う』を、いまより少し、心地よく。」「暮らしを支える小売の世界を、前進させる。」を掲げ、日本経済を前進させる世界に通用する日本発企業を創ることを目指す。資生堂などメーカー出身者を含む多様なメンバーが集い、プロダクトエンジニア、プランナー／アナリストなどの職種で採用を進めている。
企業属性
事業フェーズ・仕事の性質
キャリア・成長
勤務地・通勤
業界（大分類）
支援している業界
■仕事概要
【すごいベンチャー100選出／前年比150％成長継続中／大手取引先多数／年休120日以上／在宅可・フルフレックス】
私たち株式会社フェズは、「情報と商品と売場を科学し、リテール産業の新たな常識をつくる」をミッションに、小売業界(小売企業様・メーカー様/広告代理店様等)向けのデータプラットフォーム「Urumo」を提供しています。
全国10,000店舗以上から収集した購買データを活用し、メーカーや小売企業が売上向上や業務効率化を実現できるよう支援しています。特に、現場の課題に即したソリューションの開発と、顧客との強固なパートナーシップ構築を重視しています。設立以来、リテールテック市場で急成長を遂げ、現在はIPOを視野にさらなる事業拡大に挑戦しています。
■募集背景
弊社は複数の小売企業からID-POSを継続的に受領しており、単一企業では持ちえない規模と粒度で購買行動を追える環境を築いてきました。今、このデータを本格的にメーカーのマーケティング意思決定に活かすフェーズに入っており、「何を見れば答えが出るか」を自分で決め、示唆を出しきれるデータアナリストを増員します。
分析要件が上から降りてくる環境ではなく、事業側との対話から要件を自ら組み立て、データ準備から示唆提示までを一貫して担っていただく役割です。
▍このポジションについて
弊社が扱う中核データはID-POS（購買履歴）です。ここに小売アプリのログや消費者データを掛け合わせ、食品・日用品・医薬品などの消費財メーカーのマーケティング意思決定を支える分析を行っています。
本ポジションは、その分析を設計から実装・示唆の提示まで一気通貫で担うデータアナリストです。何を見れば答えが出るかを自分で決め、そのためのデータセット・分析も自ら対応いただきます。
立ち上げフェーズのチームにて、営業や事業開発の担当者とともに何が課題なのかを特定し、メーカーとの分析伴走から関わっていただきます。
▍具体的な業務内容
◇分析の設計と実行
事業側の問いを、検証可能な仮説と分析設計に翻訳する
ID-POS・アプリログ等を突き合わせ、分析できるデータを作るところから、クライアントの問いに対するインサイトの導出までを一貫して実行する
「このデータで言えること」と「言えないこと」を切り分けて示し、次に何を見るべきかまで提案する
結果を、分析者以外（営業・メーカーの担当者）がそのまま使える形に落とす
◇クライアントの現場に入り込んだ協働分析
営業やチームの責任者に同席して顧客にヒアリングし、要件をスコーピングする
メーカーの担当者の業務と意思決定の流れを理解したうえで、「何が分かれば次の一手が決まるか」を一緒に定める
データに基づく意思決定の支援や施策の提案を行い、課題解決に向けたインサイトを提供する
※顧客の意思決定層との折衝や、案件そのものの定義は、まず同席・支援から入り、実績に応じてお任せする範囲を広げます
◇個社の分析を、次の案件で使える型にする
案件ごとの分析を、その場限りで終わらせない。手順・集計定義・コードとして整理し、ブランドやカテゴリを差し替えて次の案件に適用できる形にする
クライアントの反応から「次も必要になるもの」を見極め、チームの分析環境や提供メニューへ還元する
コーディングエージェント等を活用し、分析のスピードと品質が個人に依存しない仕組みをつくる
■技術環境
BigQuery, dbt, Gemini
▍現在採用している技術やツール
クラウド基盤：Google Cloud
┗ BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer, Cloud Run, Dataflow, Dataproc
データ関連ツール: dbt, Great Expectations
開発言語：Python
開発ツール：Docker, Terraform, Datadog, GitHub, Slack
◢◤補足情報◢◤
■メンバーインタビュー:
https://www.fez-inc.jp/blog/240919
■Google Cloud Next’24の登壇資料:
https://speakerdeck.com/fez_dev/fez-cloud-next-tokyo2024-hureikuautosetusiyond1-da-07
【配属先情報】
◾️データテクノロジー開発部
▍このポジションの魅力
◎分析が、メーカーの次の一手に直接つながる
定型の分析を回すのではなく、営業・事業開発と一緒にクライアントの現場に入り、「何が課題か」を掴むところから関わります。自分の出した示唆が相手の判断をどう変えたかを確かめることが可能です。
◎自分の解き方が、チームの型になる
個社の案件で作った分析を、手順・定義・コードとして残し、次の案件に使える型へ育てていくところまで担えます。一度きりの分析で終わらず、自分の工夫が複数の案件にスケールする過程そのものに携わることが出来ます。
◎モダンな技術スタックとAI活用を前提に、分析の速さを自分で上げられる
Claude Codeなどのコーディングエージェントを、分析・実装・資料作成に日常的に使っています。分析環境は整備の途中で、使いやすくする仕組みづくりそのものにも関わることが可能です。
◎事業もデータも語れる分析者としての経験が積める
複数のメーカーとの協働と、業界をまたいだデータに触れた経験を積めます。分析を問いを立て、意思決定を動かす側へ役割を広げることが可能です。市場価値の向上にも直結します。
[業務内容：変更の範囲] 会社の定める業務 (※ただし、業務の都合により変更する場合がある)
▍キャリアパス
以下に該当する方
Redshift
Snowflake等のクラウドDWHの利用経験
以下いずれかに1つでも当てはまる方は尚歓迎いたします
フェズの【Mission・Vision・Value】に共感いただける方で、以下の方は、より本ポジションでは歓迎いたします。
自ら必要な情報をインプット・アウトプットし、課題解決・改善に必要な知識を貪欲にインプットできる
AIが進展した今だからこそ、誰でも出せる示唆以上にその型化からロジックの一貫性まで丁寧に進められる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる
LINEで相談する・応募する
フォーム入力も経歴書も不要です。「【ビジネス開発部】データアナリスト／事業データ企画リード」について聞きたいとLINEで送っていただければ、担当（松岡）が直接お返事します。質問だけ・情報収集だけでもかまいません。
すでに友だちの方は②だけでかまいません（求人名が入った状態でLINEが開きます）。うまく開かないときは、LINEで ID @697nxhbt を検索してください。
「応募する」を押すと、転職支援サービスの申し込みフォームに進みます。企業へ直接応募するのではなく、担当エージェント（株式会社エージェントベスト）が企業へ推薦する形で選考が進みます。ご利用は無料です。
まだ転職を決めていない段階でもかまいません。経歴書のご用意は不要です。この求人の背景や求められている経験など、公開情報にないところからお話しします。
「電話で軽く話を聞きたい」は日程を決めずに、こちらから折り返す形です。ご希望の時間帯だけ伺います。
