アナリティクスエンジニア
Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 3, 2026. First seen by Alion on Oct 28, 2026.
職務内容
- 概要
顧客の課題解決およびプラットフォームの競争力向上のために、データプロダクトを企画・開発・運用します。データ分析をはじめとしたデータ活用を、顧客が自走して実現できるようなプロダクトの提供を目指します。また社内向けデータ活用を推進するためのAIやBI、MCP整備や、そのためのデータモデリングも行います。
※アナリティクスエンジニアという職種での募集ですが、一般的にデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャーと呼ばれる職種の役割や、Vibe Coding を用いた開発、AIエージェントを組み込んだシステムの開発も含まれます
- 業務の一例
現状の取り組みとしては、以下のような業務があります。これまでのご経験や適性に応じて、下記に準ずる業務をお任せします。
- 新規データプロダクトの企画・開発
- SREやサーバサイドエンジニア等と連携した、顧客向けの対話型AI分析ツールの開発
- 社内データ分析基盤の構築・運用
- 様々な部署（マーケ、セールス、カスタマーサクセス、経営企画、etc.）と連携した、SSoTでAI-Readyなデータ分析基盤の構築・運用
- 既存データプロダクトの開発・運用
- Yappli Analytics ：顧客向けの分析ツール
- Yappli Data Hub ：顧客向けの有償データ連携、可視化サービス
募集背景
いまヤプリではマルチプロダクト展開とAI活用が急速に進んでいます。エンドユーザーにまつわる様々なデータを統合して、横断的に活用できる状態をつくることが、プラットフォームとしての競争優位および事業成長につながるフェーズを迎えています。
そのフェーズを一緒に強く推進していける仲間を求めています。ヤプリのプロダクトは、用途も顧客の業態も多岐に渡ります。また、顧客自身がデータ活用できる体験を創出することが重要です。個別の顧客向けにデータを料理するのではなく、データの料理の仕方を、様々な顧客に向けて広めるのが我々の仕事です。それだけに難易度は高いですが、その難易度に一緒にチャレンジしたい仲間を探しています。
使っているツール/環境
- データウェアハウス：BigQuery
- 開発言語：Google SQL / Python
- ETL関連ツール：dbt Core / TROCCO / Cloud Run / Terraform
- BIツール：Looker / Data Studio （旧 Looker Studio）
- AIツール：Claude / Vertex AI
ポジションの魅力
- 3億ダウンロード以上の大規模なアプリデータに対して、分析基盤構築から顧客向けのアウトプットを届けるまでの業務を一気通貫して担当できます。また数千万会員が登録されているYappli CRMのデータやPOSデータなど複数プロダクトのデータを統合して扱えます
- マーケティングからセールス、カスタマーサクセス、経営企画に至るまでの広範なビジネスのデータを扱い、現場のオペレーション改善から経営判断のための分析まで可能なデータ基盤の運用・活用を担うことができます
- SaaSというビジネスモデルの特性上、短期的な売上向上に資する施策よりも、中長期的に事業貢献する施策に重点を置いて業務に取り組みやすいです。設計〜実装〜運用〜改善まで、自分が発見した課題に腰を据えて取り組めます
応募資格（必須）
以下のご経験を有する方
- 顧客や社内関係部署と議論する場を持って、データ活用要件を定義、実装し、ネクストアクションを提言した経験
- BIやML、AIなどで継続的にデータ活用するためのデータモデリングした経験
- データ活用プロジェクトを自ら企画し、実行に移した経験
応募資格（歓迎）
- 実装に関わったデータプロダクトで、収益向上や意思決定改善に寄与した経験
- データ活用によるアウトプットで、収益向上や意思決定改善に寄与した経験
- AIを用いてデータ活用システムを開発、運用した経験。もしくはAIを組み込んだデータ活用システムを開発、運用した経験
求める人物像
- 事業成長のためにデータ活用したいという熱意がある。自身が中心となってプロジェクトを推進していける
- つくったデータプロダクトに対してオーナーシップがある。市場によりフィットするためにどうアップデートすべきかを考えて行動できる
- 選択や決定に根拠を持ち、フィードバックループを常に回していける
- 課題背景を理解した上で、課題を整理・解決できる。分析対象とする人や社会、市場に興味を持てる
- 情報処理、人工知能、統計学などデータを扱うための学問的知識を有している。データの有用性（あるいは限界）を自分の言葉で説明できる
参考記事
データ活用プロジェクトへの思い
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- Yappli Data Hubプロジェクトの世界 #いしむの知らない世界！ vol.2」](https://note.com/times_yappli/n/nb24e1e376380)
データパイプライン概要
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- ヤプリのプロダクトとビジネスを支える2系統のデータアーキテクチャ - FindyTools](https://findy-tools.io/companies/yappli/101/70)
[
- 株式会社ヤプリ：データ パイプラインを Pub/Sub や Dataflow で構築しBigQuery へリアルタイムにデータを蓄積、Looker により顧客のデータ活用を促進」](https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/yappli-pubsub-dataflow-bigquery)
共同研究事例
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- Yappli×WACUL共同研究アプリで売上を伸ばすベストプラクティスを発表〜ECアプリ32種、81万人の行動、約3,500のプッシュ通知データを分析〜](https://wacul.co.jp/lab/yappli_apps_best-practice_report/)
登壇実績
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- Data Engineering Study #30「祝30回！過去登壇者と振り返るデータエンジニアの技術とキャリアのこれまでとこれから」](https://forkwell.connpass.com/event/357942/)
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- #みん強 に『プロダクト観点で考えるデータ基盤の育成戦略』という題で登壇しました！ - Yappli Tech Blog](https://tech.yappli.io/entry/minkyo-2025)
[
- 日経クロストレンド主催イベント「RevOps実践企業のリアル〜どうデータを活用し、ビジネスの最適化を進めるか〜」](https://primenumber.com/events/revenue-maximize/)