01.【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

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
・データ基盤：Google Cloud / BigQuery, dbt, Gemini
・分析：Python, SQL, Google Colab, Cloud Storage
・可視化：Looker Studio
・開発：GitHub, Claude Code, Codex
・AI：Claude等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活用
・アナリストが利用する環境でも、アドホックな分析に閉じず資産化するための仕組みを導入済み
　・ワークフロー管理：Cloud Workflows, Cloud Run Jobs, Vertex Pipeline
　・IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions, release-please
### ▍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
・データストラテジストのスペシャリストとして、より大規模／複雑なCRM戦略を担うシニアポジション
・分析チームのマネージャー／リード
・事業開発／新規プロダクト企画への越境

必須スキル

## 【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
・データ基盤：Google Cloud / BigQuery, dbt, Gemini
・分析：Python, SQL, Google Colab, Cloud Storage
・可視化：Looker Studio
・開発：GitHub, Claude Code, Codex
・AI：Claude等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活用
・アナリストが利用する環境でも、アドホックな分析に閉じず資産化するための仕組みを導入済み
　・ワークフロー管理：Cloud Workflows, Cloud Run Jobs, Vertex Pipeline
　・IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions, release-please
### ▍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
・データストラテジストのスペシャリストとして、より大規模／複雑なCRM戦略を担うシニアポジション
・分析チームのマネージャー／リード
・事業開発／新規プロダクト企画への越境

歓迎スキル

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

・理工学分野における修士号あるいは同等以上の経験
・顧客先への同行・同席を含め、クライアントや事業側の担当者と協働して課題解決を推進した経験
・人に基づくデータ（購買履歴・消費者行動・顧客データ等）の取り扱い経験（小売・消費財・ECなど購買行動のデータは特に歓迎）
・統計・機械学習を用いた分析（検定・多変量解析・効果検証）
・上記をシステムとして要件から落とし込み、実装した経験（MLOps経験も歓迎）
・LLM／AIエージェントを組み込んだ開発・業務効率化の経験

求める人物像

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。

・顧客・事業側との接点に、自ら入っていける方
　常に顧客・事業の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発・分析の優先度を決めることができる

・ふわっとした状況でも自ら状況を読み必要な情報をキャッチアップ出来る方
　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

・価値ある分析のために、データの隅々まで気を配り、泥臭い細かな作業を丁寧に進められる方
　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

・課題を1人で抱え込まず、周囲のメンバーを巻き込んで推進できる方
　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

応募概要

給与

**【月給制】**
■想定年収：7,034,000円〜10,052,000円
■月給　　：586,167円〜837,667円
（内訳)
・月額基本給　　：433,695円〜605,769円
・固定時間外手当：152,472円〜231,898円

※時間外労働の有無に関わらず、45時間分の固定時間外手当として152,472円〜231,898円を支給いたします。
※固定時間外手当の45時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で全額支給いたします。
※弊社設定の一定以上のグレードになると、固定時間外手当の金額の中に深夜手当20時間分が含まれます。
※実際には弊社のBand・Gradeに応じて給与が設定されます。

勤務地

■ 本社（東京都港区西新橋一丁目2番9号 日比谷セントラルビル6階）
・都営三田線「内幸町」駅より徒歩1分
・東京メトロ「霞ヶ関」駅より徒歩4分
・東京メトロ「虎ノ門」駅より徒歩5分
・東京メトロ、JR、都営浅草線「新橋」駅より徒歩10分
[勤務地：変更の範囲] 変更なし

雇用形態

正社員

勤務体系

**【契約期間】**
入社日より期間の定めなし(3ヶ月の試用期間あり)
※試用期間は所定の3ヶ月間に加えて、3～6ヶ月間を目安として延長する場合がございます。
※試用期間にて業務遂行能力や会社への適性の見極めを行うため、結果として、等級・報酬等の雇用条件を変更する場合がございます。

**【勤務時間】**
■ フレックスタイム制（コアタイム無し）
・1日の標準的な労働時間は9:00～18:00
・1日1時間以上勤務で出勤扱いとなります。
・深夜時間帯（22:00-翌05:00）に勤務する場合は、上長の事前許可が必要
■休憩時間：6時間以上の稼働の場合は45分、8時間以上の稼働であれば60分の休憩を付与(※労働基準法に準拠)
■残業（時間外勤務）：有

**【休暇】**
■年間休日：120日以上(2024年度実績122日)
※こちらは夏期休暇（7月～9月で4日取得可）は含めておりません。
■休日休暇：土・日・祝日、年末年始休暇
■有給休暇：入社月によって初年度の付与日数は異なり、12月1日に一斉付与とする
■夏季休暇：7~9月で最大4日間
■慶弔休暇

**【リモート勤務について】**
■リモート可：原則週1回の出社は必要

試用期間

あり（3か月）

福利厚生

**【福利厚生】**
■社会保険：雇用保険、健康保険、労災保険、厚生年金
■オフサイト、全社会議、社内親睦会費補助制度
■育休/産休制度
■時短勤務制度
■フレックス制度、リモートワーク制度
■集中スペース完備
■学習支援制度（書籍購入、資格取得、講座受講）
■表彰制度
■外部勉強会
■PC選択(Windows or Mac)
■慶弔見舞金、出産祝い金
■副業可　※業務委託に限る

**【喫煙環境】**
■屋内全面禁煙