◆アナリティクスエンジニア ※ユーザーデータの論理設計による事業成長牽引 / 次世代データ基盤 / リモート中心 [ BPR ]

株式会社エス・エム・エス（SMS）は、「高齢社会に適した情報インフラを構築することで人々の生活の質を向上し、社会に貢献し続ける」というミッションを掲げ多様な事業を展開する東証プライム上場企業。超高齢・人口減少社会に突入し様々な社会課題が発生する一方で、人々の関心の高まりによって膨大なビジネスチャンスが存在していることから、「高齢社会×情報」を切り口として「介護」「医療」「ヘルスケア」「シニアライフ」の領域で40以上のサービスを開発・運営し、事業を創造し、領域を拡張し、高齢社会における情報インフラの価値を最大化し続けることで社会課題の解決に挑み続ける。普遍的に追い求める「経営理念」、根本的な価値観である「バリュー」、人材に求める基本的な考え方「人材理念」、実現すべき使命「ミッション」を大切にし、介護・障害福祉事業者向けの経営支援サービス「カイポケ」（介護・医療・障害福祉特化型ファクタリング「カイポケ早期入金」の導入が3,000法人を突破し「ケアを支える事業者の金融包摂」を推進）、看護師向けコミュニティ「ナース専科」（「ナース漫画大賞」の開催）、介護・医療従事者のキャリア支援などを展開、介護報酬改定の実感調査など業界に関する調査・情報発信も行う。グループ会社にエス・エム・エスサポートサービス、エス・エム・エスフィナンシャルサービス、エス・エム・エスウェルフェアテクノロジー、エムスリーキャリアなど。株主・投資家情報、サステナビリティ（マテリアリティ、社会課題解決による価値創造、外部からの評価）、採用情報を公開する。

＜募集背景＞
◆現在の課題と採用にかける想い
私たちは医療・介護・保育領域において数百万件の専門職（求職者）データを保有しています。しかし、Web上の行動ログ、LINEでの対話、キャリアパートナーによる面談記録など、多岐にわたる顧客接点が「点」で存在しており、一人の求職者の生涯にわたるキャリア遷移を構造的に捉えきれていないという大きな課題があります。
本ポジションでは、この膨大な「行動」と「声」のデータを、ビジネスの勝ち筋に直結する「論理的なデータ構造」へと昇華させる設計のプロフェッショナルを募集します。データを通じて求職者一人ひとりに最適な価値提供を実現し、人材紹介・広告ビジネスの次世代モデルを共に構築していただきたいと考えています。
◆採用背景
現在、マーケティング・営業プロセスの刷新（BPR）を全社的に推進しており、その心臓部となる「統合データ基盤」の構築が急務です。特に足元では、散在する求職者データを統合し、MA（Braze等）を用いた高度なパーソナライズを実現するためのデータ設計が最優先事項となっています。
エンジニアの実装力と、ビジネスサイドの要求を高い次元で繋ぎ合わせ、信頼できるデータモデル（SSoT）を定義できる専門人材を新たに迎え、データドリブンな変革を加速させたいと考えています。

＜事業内容＞
《東証プライム上場企業》21期連続で増収を継続中
エス・エム・エスは「高齢社会に適した情報インフラを構築することで人々の生活の質を向上し、社会に貢献し続ける」
というミッションを掲げ、多様な事業・ビジネスモデルを展開しています 。
超高齢社会に突入したことで多くの社会課題が発生していますが、人々のニーズや関心の高まりをビジネスチャンスとして捉え、
「高齢社会×情報」を切り口に「医療」「介護/障害福祉」「ヘルスケア」「シニアライフ」領域で、40以上のサービスを運営しています。
例）介護事業者向け業界特化型SaaS、ICTを活用した生活習慣病重症化予防のリモートチャット指導、
医療介護従事者向け専門情報コミュニティサイトやキャリア支援
2011年の東証一部（現：プライム）上場後も国内外で新規事業の創出をさらに加速させており、
21期連続で増収のメガベンチャー企業として存在感を強めています。
また、アジア・ヨーロッパ・オセアニアなど海外17ヵ国でも事業を展開しており、
今後も日本国内に留まらず既存事業の拡大・成長と新規事業の開発を加速度的に進めていく予定です。

＜配属部署＞
BPR推進部への配属を予定しています。
BPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。
部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。

＜仕事内容＞
◆ミッション
ビジネスサイドの戦略を、開発チームが実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。
数百万の求職者の属性、行動、および面談等から得られるインテント（意図）データを深く理解し、それらを統合的な属性/行動のモデルとして定義、設計していく一連のプロセスをお任せします。
◆具体的な業務内容
１．求職者のデータモデリングとセマンティック定義
事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。
２．マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化
Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。
３．非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計
キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。
４．データ品質管理体制（ガバナンス）の構築
膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策（Braze連携等）に不可欠な項目を厳選し、品質基準（SLO）を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。
５．事業所・法人データとの統合設計（将来像の構築）
求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。

＜仕事のやりがい・働く魅力＞
(1)日本最大級の資産を動かすダイナミズム
数百万規模のデータを保有するビジネスだからこそ、一つの施策が大きなインパクトを生み出します。
小規模なリストへのアプローチとは異なる、大規模データベースならではのマーケティング経験が積めます。
(2)最先端のマーケティング変革をリード
DatabricksによるAI×BIを活用した分析やBrazeによるリアルタイム連携など、最新スタックを用いた「インテリジェンス・サイクル」の構築を、設計の核心から主導できます。
(3)フェーズの転換期をリードする経験
事業のさらなる成長に向けた変革期です。
従来手法での分析や活用を行ってきていますが、AI活用が進む中で非構造化データの分析なども可能になり、できることが広がってきています。
定型業務を回すのではなく、新しい勝ちパターンをご自身の手で作り上げていく面白さがあります。

＜将来のキャリアパス＞
SMS全体として、定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
同社は現在、医療/介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域に対し、BtoB・BtoCと様々事業を展開しており、事業数は40以上を超えます。
そのため、転職なしで異なるビジネスモデル／異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。

＜入社後の流れ＞
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

＜開発環境・利用ツール＞

• マーケティングツール（主要なもの)

Braze / Treasure

• データ&マーケティングプラットフォーム
• Google Cloud
• Cloud Composer(Apache Airflow)
• BigQuery
• Vertex AI

等

• Databricks
• dbt core
• 社内システム

Salesforce / AWS / Google Cloud / 他

• 開発言語/ツール

Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等

• その他利用ツール

Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等

■勤務場所

• 記載の勤務場所および会社の指定する場所とする

■職務内容

• 事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある

■就業時間

• 事業や所属部門の状況変化等により、就業時間を変更することがある

◆以下いずれものご経験をお持ちの方

• 顧客データや行動ログ等、複雑な事象を整理し、論理的なデータ構造（ER図、テーブル定義書等）に落とし込む設計実務経験
• SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験
• 複数のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメント経験
• 大規模なBtoCサービスにおけるユーザー行動分析やCRM基盤の構築・運用経験

• LLM等のAI技術をマーケティング実務に活用した経験、または強い関心。
• 人材業界、または行動ログデータを重視するドメインでの業務経験。
• dbt、BigQuery、Databricks等のモダンなデータ基盤環境での業務経験。
• データガバナンスや品質管理の経験、または強い関心。
• 事業側の曖昧な要求を紐解き、エンジニア側へ精緻な仕様として伝達できる高い言語化・ファシリテーション能力。

下記素養をお持ちの方がポジション・カルチャーフィットします

• 課題発見・仮説構築力：課題ありきではなく、自ら課題の仮説立てができる方
• 事業と課題の接続力：事業を理解し、起きている課題の背景や要因、優先度を整理できる方
• 現状を突破、変革を推進する力：変革フェーズの組織に良い影響を与えていただける方
• プロジェクト推進力：情報を整理、可視化し、プロジェクトを前に進めていける方
• 幅広い技術知見：最新の技術トレンドを理解し、ソリューション提案の幅を広げられる方
• 「データの定義」の曖昧さを放置せず、ビジネス上の意味と技術的整合性の両面から正解を追求できる方。
• 膨大なデータの中から、事業成長のレバーとなる「価値ある情報」を見出すことに情熱を持てる方。
• ステークホルダーとの対話を楽しみ、組織を横断して合意形成を推進できる方。

書類選考→面接2~3回予定→オファー
※面接回数は状況に応じて変動する可能性がございます。