| 募集職種名 | データアナリスト（リーダー／マネージャー候補） – 会話型エクスペリエンス部門（CXD）(Data Analyst (Lead/Manager Candidate) – Conversational Experiences Department (CXD)) |
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| 職種カテゴリ | 商品企画・マーケ・購買 / データサイエンティスト |
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| 仕事内容 | ※英語求人のため、上部はエージェント様向けにGoogle翻訳で日本語にした内容となります
仕事内容：
部門概要
エンジニア、TPM、データアナリスト、ダイアログデザイナーなど60名からなるカスタマーサービス向けAIチームに加わっていただきます。このチームは、従来のコンタクトセンターツールとワークロードを、コードネーム「Raptor」と呼ばれるエージェント型生成AIスタックに近代化する責任を担っています。私たちは既に楽天モバイルのプリセールスオンボーディングとサポート（「RMAA」）を支えており、カスタマーサービスとエンゲージメント体験のパイプラインを構築しています。現在、成功を収めたV1からスケールアップフェーズへと移行しており、70の全事業部門に展開し、AIを活用してeコマース、金融、物流、デジタルコンテンツなど、楽天の中核機能を飛躍的に向上させています。
募集職種：
採用理由 当社で
は、データ分析機能を確立し、主導するデータアナリストを募集しています。
このポジションは、プロダクトマネージャーと緊密に連携しながら、データ主導型の文化をゼロから構築する上で非常に重要です。
現在、当社はチームの拡大と能力強化の段階にあり、リーダーシップ候補者と一般メンバーの両方のポジションで人材を募集しています。
あなたは、革新的な次世代顧客コミュニケーション・アズ・ア・サービス（CCaaS）製品の開発に専念するチームの中核メンバーとなります。スタートアップのような環境で活躍し、データを活用してインパクトのあるファーストバージョン（V1）製品を構築することに情熱を注げる方にとって、これはまさに理想的な機会です。
職務内容：
- 製品管理部門と直接連携し、顧客の課題を深く理解し定量的に測定し、V1 製品の開発を導きます。
- 製品の成功を測定するための分析フレームワークを設計および実装し、主要な指標 (KPI) を定義し、製品の健全性とユーザー エンゲージメントを監視するためのダッシュボードを作成します。
- 探索的データ分析を実施して、新たな機会を特定し、仮説を検証し、実行可能な洞察に基づいて製品ロードマップに情報を提供します。
- 複雑なデータと調査結果を、製品、エンジニアリング、ビジネス チームなど、さまざまな関係者向けに明確で説得力のあるストーリーに変換
します。 - 製品機能とユーザー エクスペリエンスを最適化するために、A/B テストやその他の実験の設計と実行を主導します。
- BI ツール (Tableau、Looker など) やデータ パイプラインを含むデータ インフラストラクチャを確立し、管理して、チーム全体で正確でアクセス可能なデータを確保します。
- チームが成長するにつれて、ジュニア アナリストを指導および管理し、分析の厳密さと好奇心の文化を育むことが期待されます。
【雇い入れ直後】募集職種により異なる。
業務の変更の範囲として、発令等に基づき会社の定める業務へ変更となる可能性があります。
（出向規程に従い出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務）
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Job Description:
Department OverviewYou’ll join a 60-person AI for Customer Service team: engineers, TPMs, data analysts, dialogue designers: responsible for modernizing legacy contact-center tooling and workloads into an agentic Generative AI stack codenamed Raptor. We already power Rakuten Mobile’s pre-sale onboarding and support (“RMAA”) and are building the pipeline for of customer service and engagement experience. Now, we’re moving from a successful V1 into the scale-up phase: expanding to all 70 BUs and leveraging AI to multiply Rakuten’s core capabilities in e-commerce, finance, logistics, digital content, and beyond.
Position:Why We HireWe are seeking a Data Analyst to establish and lead our data analytics function.This role is crucial for building a data-driven culture from the ground up, in close partnership with Product Managers.Currently, we are in a phase of team expansion and capability enhancement, and are recruiting for both leadership candidates and general member positions.
You will be a foundational member of a team dedicated to creating a revolutionary, next-generation customer communication as a service (CCaaS) product. If you thrive in a startup-like environment and are passionate about leveraging data to build impactful first-version (V1) products, this is the perfect opportunity for you.
Position Details- Partner directly with Product Management to deeply understand and quantitatively measure customer pain points, guiding the development of V1 products.- Design and implement the analytical framework to measure product success, defining key metrics (KPIs) and creating dashboards to monitor product health and user engagement.- Conduct exploratory data analysis to identify new opportunities, validate hypotheses, and inform the product roadmap with actionable insights.- Translate complex data and findings into clear, compelling narratives for diverse stakeholders, including product, engineering, and business teams.- Lead the design and execution of A/B tests and other experiments to optimize product features and user experience.- Establish and own the data infrastructure, including BI tools (Tableau, Looker, etc.) and data pipelines, to ensure accurate and accessible data for the entire team.- As the team grows, you will be expected to mentor and manage junior analysts, fostering a culture of analytical rigor and curiosity. |
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| 会社設立年月 | 1997年02月 |
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| 資本金 | 459,508百万円（2025年12月31日現在） |
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| 社員数 | 1000人以上 |
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| 応募資格 | 日本語レベル：N1(ビジネスレベル)
※英語求人のため、上部はエージェント様向けにGoogle翻訳で日本語にした内容となります
【必須要件】
データ分析の実務経験が5年以上あり、その大部分は製品分析に費やされていること。
英語に堪能で、多国籍環境において効果的に協働できる優れたコミュニケーション能力を備えている。
・プロダクトマネージャーやエンジニアリングチームと連携し、複雑なビジネス課題を解決した経験。
ビジネス上の疑問を分析計画に落とし込み、分析結果をビジネスへの影響へと変換する能力を実証済み。
多様な関係者と協力して、データに基づいた洞察を提供し、提案を支援し、意思決定を支援した経験。
・リーダーシップ経験、またはチームを指導・率いることへの強い意欲。
- SQLを用いたデータ抽出、処理、集計における実績。
Tableau、DOMO、LookerなどのBIツールを使用したダッシュボードの設計、構築、自動化に関する専門知識。
【歓迎要件】
コンピュータサイエンス、工学、統計学、数学などの定量的な分野における学士号または修士号。
BigQueryやDatabricksなどのプラットフォームを使用して、大規模データの処理と分析を行った経験があること。
PythonまたはRを用いたデータ分析、可視化、統計モデリングの熟練度。
・A/Bテスト、実験計画、ユーザー行動分析に統計的手法を適用した実践経験。
- CCaaS（クラウドコンピューティング・アズ・ア・サービス）、通信技術、またはAIを活用した製品分野での経験。
・ペースの速いアジャイル環境で、バージョン1製品の開発に携わった経験。
#エンジニア #データアナリスト #データアナリティクス #aianddatadiv
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【Mandatory Qualifications:】
- 5+ years of hands-on experience in data analysis, with a significant portion dedicated to product analytics.
- Fluent in English, with exceptional communication skills to collaborate effectively in a multinational environment.
- Experience in partnering with Product Managers and engineering teams to solve complex business problems.
- Demonstrated ability to translate business questions into analytical plans, and analysis results into business impact.
- Experience in collaborating with diverse stakeholders to provide data-driven insights, support proposals, and aid decision-making.
- Leadership experience or a strong desire to mentor and lead a team.
- Proven experience in data extraction, processing, and aggregation using SQL.
- Expertise in designing, building, and automating dashboards using BI tools such as Tableau, DOMO, or Looker.
【Desired Qualifications:】
- Bachelor’s or Master’s degree in a quantitative field like Computer Science, Engineering, Statistics, or Mathematics.
- Experience processing and analyzing large-scale data using platforms like BigQuery or Databricks.
- Proficiency in data analysis, visualization, and statistical modeling using Python or R.
- Hands-on experience applying statistical methods to A/B testing, experimental design, and user behavior analysis.
- Experience in the CCaaS, communications technology, or AI-driven product space.
- A history of working on V1 products in a fast-paced, agile environment.
#engineer #dataanalyst #dataanalytics #aianddatadiv
Agency Notes:
Languages: |
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| 募集対象 | 経験者 |
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| 雇用形態 | 正社員 |
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| 給与 | 月給：30万円～月給 301,000円～（内訳：基本給 228,608円＋40時間分の固定残業代 72,392円） ※一部のポジションでは上記と異なる場合がございますが、詳細は内定通知書にて明示いたします（裁量労働制の適用等）。
月給 301,000円～（内訳：基本給 228,608円＋40時間分の固定残業代 72,392円） ※一部のポジションでは上記と異なる場合がございますが、詳細は内定通知書にて明示いたします（裁量労働制の適用等）。
月給 301,000円～（内訳：基本給 228,608円＋40時間分の固定残業代 72,392円）
※上記は中途採用時に提示する賃金の最低額です。
※月40時間を超えた時間外労働については、別途時間外手当を支給します。
※一部のポジションでは上記と異なる場合がございますが、詳細は内定通知書にて明示いたします（裁量労働制の適用等）。
※通勤手当を支給します。（ただし条件および上限額あり）
＜昇給＞
あり
※1月・7月に、会社実績や本人の評価により見直しを行います。
＜賞与＞
あり
※6月・12月に、会社の業績や本人の評価により支給します。
あり（3か月） ※会社の判断により、試用期間を延長する場合があります。 ※試用期間中の雇用条件の変更はありません。 |
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| 勤務地 | 全国 【雇い入れ直後】本社（東京都世田谷区玉川1-14-1 楽天クリムゾンハウス）、ほか各事業所
就業場所の変更の範囲として、全国及び海外への配置転換、転勤の可能性があります。
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。
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| 勤務時間 | 標準勤務時間帯 9:00～17:30
※楽天グループ朝会実施の日は、就業時間は8:00～16:30となります。
※所定労働時間7.5時間、休憩時間1時間です。
※休日勤務または、所定時間外勤務を指示する場合があります。
※一部、フレックスタイム制を適用しています。
コアタイム：11:00～15:00（朝会実施日は 8:00～12:00）
※一部のポジションでは上記と異なる場合がございますが、詳細は内定通知書にて明示いたします（裁量労働制の適用等）。 |
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| 休日・休暇 | 完全週休2日制（土日）・祝日
夏季休暇・年末年始休暇・年次有給休暇・産前産後休業・育児休業・介護休業・生理休暇・
特別休暇（慶弔、ボランティアなど） |
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| 福利厚生 |
厚生年金保険、健康保険、労災保険、雇用保険 など
・ストックオプション制度 あり
・退職金 あり
・他 カフェテリア（朝食・昼食・夕食基本無料）、フィットネスジム（有料）、社員持株会など
＜楽天が目指す福利厚生は、金銭的なサポートだけではなく、従業員の暮らしと心身の健康をしっかり支える仕組みを提供すること。＞
一人ひとりの可能性を引き出し、キャリア・成長を支える仕組みとして、社員の健康や生活をサポートするためのさまざまな社内制度・施設があります。
2022年、2023年には、従業員に対し、特に優良な健康経営を行っている企業に与えられる「ホワイト500」にも2年連続で認定されました。
詳細はこちらをご覧ください。
福利厚生：https://corp.rakuten.co.jp/careers/benefit/ |
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| 選考プロセス | 1.書類選考
2.面接（1～複数回）
3.内定
※選考内容は、状況に応じて変更が生じる場合があります。 |
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