東大発スタートアップのナウキャストは、Finatextグループの一員として、オルタナティブデータ（今まで利活用の進んでいないビッグデータ）を用いた分析サービスを提供する会社です。 国内のデータホルダーから集めたオルタナティブデータを加工・分析し、SaaSプロダクトとして展開しています。 まだ25人程度のチームですが、POSデータ、クレカデータ、Tポイントカードデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータから得られたインサイトを、海外の機関投資家から国内の官公庁、事業会社まで幅広い顧客に提供しています。 [主なサービス] - POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」 - JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」 - 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」 - 大企業のデータ利活用をサポートする「DataPrep」

Finatextグループのミッションは、「金融を“サービス”として再発明する」。 本来、金融サービスは人々の生活を下支えする存在だと、私たちは考えています。 しかし、現在は一部の人しかその便益を享受できておらず、金融サービスはその社会的役割を果たしきれていません。 私たちは、その原因は金融サービスを提供する側にあると考えています。 金融業界の複雑なビジネスモデル、独特のシステムや法規制が、顧客側の利便性を最優先に考えたサービス開発を阻んでいるのです。 私たちは、グループが有するデジタル技術とデータ解析力を最大限に活用し、自社の顧客を深く理解している事業者や既存の金融機関との協業を通して、顧客の視点に立った金融サービスを追求します。 そして金融を“サービス”として再発明し、「誰もが金融サービスを当たり前に使いこなすことができる社会」の実現を目指します。

私たちは５つのプリンシプルを大切にしています。 ・Jibungoto　じぶんごとで進めよう ・Beyond　役割を越えて、助け合おう ・Anti-bias　専門性を敬い、当たり前を疑おう ・TM™　時間とお金にこだわろう ・Update x ∞　アップデートし続けよう https://hd.finatext.com/recruit/principle/ このプリンシプルを達成するため、フラットでオープンな組織創業当初から目指しています。 特徴的な点としては下記があります。 ・役職、階層による肩書をつくらない ・部門、部署を設置しない ・意思決定への参加が無制限 それぞれの持つ個性を最大限発揮するために、年齢や社歴、業務分掌等に関係なく意見の言いやすいフラットでカジュアルな環境と雰囲気、そして情報が公平に共有される透明性の高い環境が整備されています。 また、ナウキャストには多くの外国人社員が働いています。多様性を確保することで様々な角度でのアイデアややり方が生まれ、よりよいサービスにつながっています。 ＜参考となる組織の思想＞ 10分で分かる、いま話題の未来組織「ティール組織」 https://mirai.doda.jp/theme/essence/teal/ NETFLIXの最強人事戦略～自由と責任の文化を築く https://www.amazon.co.jp/dp/B07GWJCBVP/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&;btkr=1

＜業務内容＞ エンジニアリングの知見を活かしながらデータ分析の高度化、効率化、高品質化をリードしていただくポジションです。 POSデータやクレカデータなど複数のビッグデータを用いた、金融/マーケティング領域向けのデータ分析サービスを運用するチームにジョインしていただきます。 ナウキャストは受託分析ではなく自社プロダクトを提供しているため、ワンショットで高品質な分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化しプロダクトへと昇華させる必要があります。本ポジションは"データ分析をエンジニアリングする”ことにより、こういった課題を解決するポジションです。 [業務内容の例] ・アナリストが高品質な分析を行うために必要なデータ作成 ・データ作成プロセスの自動化やテスト ・アナリスト向けの分析環境運用 ・データに関連するドキュメントの作成/運用 ・顧客向け分析ツール（WEBアプリケーション）の分析機能の企画やそれに必要な分析の実施 ・データからインサイトを見つけ、顧客の課題を解決するためのデータ分析 ＜必須要件＞ [高品質で保守性の高いデータ分析関連の開発を行える] ・適切な粒度でコードのモジュール化が行える ・データ品質を担保するためのテストが書ける ・自動化、効率化を進め、トイルの削減を推進できる ・保守性、拡張性を意識したコードの設計が行える [データアナリストの良きパートナーとなれる] ・顧客の分析ニーズを理解し、分析要件に落とし込める ・データアナリストの要望を開発要件に落とし込める ・分析品質/効率の向上のため、主体的に開発テーマを提案できる ・Pythonを用いたデータ分析業務の実務経験 [技術スタック] ・Pythonの開発経験 ・SQLを用いた開発経験 ・データ分析の実務経験、またはそれに相当する経験 ＜歓迎要件＞ ・2 ~ 5名以上のチームをマネジメントして、個人ではなくチームとして成果を出した経験 ・日常会話レベルの英語能力 ・WEBアプリケーションのサーバーサイドの開発経験 ・パブリッククラウド（AWSやGCPなど）を用いた開発経験 ・データパイプラインの実装/運用が行える ＜求める人物像＞ ・顧客志向で開発ができる 常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。 ・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。 プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。 ・人を巻き込み物事を推進できる 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。 自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。 ・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。 学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。 ・泥臭く細部にこだわることができる きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。 ＜開発環境＞ 【使用技術】 Python Airflow Amazon Web Services Terraform Docker MySQL (Aurora) Vue.js 【使用サービス】 G Suite Slack 1Password GitHub Kibela Backlog Datadog