E10. アナリティクスエンジニア

E10. アナリティクスエンジニア

仕事概要

# 株式会社IVRyについて
IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは7万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。
2026年5月までに累計151.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化します。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。

- [IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施](https://ivry.jp/pr/yg63xnl7rj/)
- [対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始](https://ivry.jp/pr/o0o45fh47i9/)

IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。
- [IVRy｜プロダクト開発 採用ページ](https://www.notion.so/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291?pvs=21)
- [IVRy Company Deck（会社紹介資料）](https://speakerdeck.com/ivry/ivry-culture-deck)

# 募集背景
IVRy ではエンタープライズ領域への拡大やマルチプロダクト化が進み、意思決定に使われる数字が急速に増えています。会社の規模拡大につれ、社内だけでなく投資家などとのコミュニケーションの重要性も増し、数字の正確性への要求も高まっています。

一方で、社内には「必要なことは自分でやる」という自走の文化があります。それが事業のスピードを支えてきた反面、詳細が共有されないその場限りの集計や、出どころの曖昧な数字をもとにした議論も少なくありません。人員の拡大とともに、分析の水準をそろえ、レポートの品質を標準化することも課題になっています。

そこで、データを整えるだけでなく、正しいデータによって駆動する組織へと変えていけるアナリティクスエンジニアを募集します。
仕事概要

# 募集要件
ご経験に応じて、選考の中でポジションをすり合わせます。

## 必須要件
- データ関連の実務経験（目安3年以上）
- dbt などを用いた、分析用データモデル（ディメンショナルモデリングなど）の設計・開発・運用経験
- SQL, Python などを用いたデータ分析により、ステークホルダーの意思決定や課題解決に貢献した経験
- ステークホルダーと要件を詰め、指標やデータの定義を合意・文書化した経験
- Git を用いたチーム開発経験（コードレビューを含む）

## 歓迎要件
- セマンティックレイヤーの設計・運用経験
- LLM をインターフェースとしたデータ活用の仕組み（自然言語での分析、分析エージェントなど）の構築・評価経験
- データ品質テスト、データコントラクト、アクセス権限管理などのデータマネジメント経験
- Salesforce などの SFA/CRM のデータ（商談・リード・取引先など）を分析用にモデリングした経験
- BtoB SaaS の事業指標（ARR、パイプライン、解約率など）の定義・分析経験

## データ関連の実務経験が少ない方
データ関連の実務経験が浅い方は、必須要件に代えて、以下のようなご経験を重視します（業務外のご経験も歓迎いたします）。
また、新卒の方向けには、インターンも募集しております（https://herp.careers/v1/ivry/s7BlFgMW2QZy）。

- 自ら課題を見つけて設定し、解決まで取り組んだ経験
- 立場の異なる人を巻き込んで物事を動かした経験
- 自分が作ったものを、他の人も使える仕組みや手順として残した経験
- データ分析を自ら学び、何かを作ったり調べたりした経験

## リードポジションを検討いただける方
必須要件に加え、以下のご経験があればリードとしての選考をご提案します（データ関連の実務経験 5 年以上）。

- 組織のデータ活用のあり方（分析の進め方、数字の使われ方など）に課題を設定し、改善を推進した経験
- 事業責任者や経営層と対話し、データに基づく意思決定の進め方を組織に定着させた経験
- チームの技術的なリード、または社内の分析者に向けた分析手法の標準化・教育の経験

## 求める人物像
- 事業指標の抽出のようなデータの活用側だけでなく、ガバナンスなどのデータを取り扱うエンジニアリングにも興味を持ち、学び続けられる方
- 自ら分析する人の自走を尊重しながら、支援を通じて組織全体の分析の水準を引き上げられる方
- 現場レイヤーと経営レイヤーを行き来し、組織全体を効率化する観点でデータを取り扱うことを実践し続けられる方
- 能動的に社内の人を繋ぎ/人と繋がり、*Keep on Groovin'* し続けられる方


# お任せしたい主な業務
IVRy の意思決定が正確なデータに基づいて行われる状態へ変えていくアナリティクスエンジニアの募集です。社内の分析をサポートしながら、人も AI も信頼して使えるデータを整え、共通の指標で議論が進む組織づくりを担っていただきます。ご経験に応じて、特定の事業領域の担当から、組織のデータ活用のあり方を変える取り組みのリードまでお任せします。

## 主な業務内容
- 事業部門への分析支援と、分析に使うデータモデルの設計・開発・運用
- ステークホルダーと合意した指標定義に対して、ドキュメント・テスト・メトリクス定義などを管理・運用すること
- 人と AI の両方が使うことを前提とした、データマートとメタデータの整備
- 社内のデータの使い方に関する知識水準の向上（ガイド整備、勉強会、レビューなど）
- 各チームが保有しているデータと、事業数値との接続

## 期待すること
- 特定の事業領域のデータモデルと指標を主担当として持ち、依頼者と進め方を詰めながら、使われるデータを届けきること
- その場限りの集計を、誰でも再現・検証できる指標に置き換えていくこと
- 担当領域で自ら分析する人の自走を支え、分析の質を引き上げること
- 人と AI が同じ定義でデータを参照できる状態をつくること

リードポジションとして参画いただく場合は、上記に加えて以下を期待します。

- 社内のデータ活用の現状を捉え、「正しいデータで議論する」ことが当たり前になるための課題を自ら設定し、推進すること
- 事業責任者や経営層と対話し、意思決定の場で数字の出どころや定義が問われる状態をつくること
- 技術的にチームをリードし、メンバーとともに成果を出すこと

## 期待すること
- データ分析基盤の利用状況をモニタリング・分析して事業活動のボトルネックになっているデータ利用を見つけ、その課題を解消すること
- 人だけでなく、LLM によって問い合わせを受けることを想定したデータマートを整備し、AI によって社内データ活用を促進させること
- 単純な SQL の生成だけでなく、各チームに示唆を与えるような AI システムを構築すること


# 技術スタック
主に使われている技術です。

- 言語: SQL, Python
- データウェアハウス: Databricks
- データ変換: dbt Core
- 主なデータソース: Salesforce, Google Spreadsheet, プロダクトデータ
- 開発・コミュニケーション: GitHub, Linear, Slack, Notion

サービス全体の技術スタック / アーキテクチャ / データパイプラインは「[プロダクト開発 採用ページ](https://www.notion.so/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291?pvs=21)」をご確認ください。


# 働く面白さ / 成長環境
- 「正しいデータで議論する」組織への転換期にあり、データの整備だけでなく、組織のデータとの向き合い方そのものを変える取り組みに関われる
- LLM を介した分析が社内に広がる中で、人と AI の双方が使うことを前提にしたデータ設計に取り組める
- 経営や事業責任者との距離が近く、データや AI の活用についてトップダウンの後押しを得やすい
- プロダクトを自社でも利用しているため、社内分析の知見をプロダクトに反映できる


# キャリアパス
IVRy のデータ系職種では「専門性の深化」「越境的な挑戦」のどちらも実現可能です。

アナリティクスエンジニアとしては、特定の事業領域を担当するところから、組織のデータ活用のあり方を変える取り組みやチームのリードへと、役割を広げていくことができます。グレードごとの期待役割が明文化されているため、次に目指す役割を上長と具体的にすり合わせながら成長できます。

実際に、データ系職能のメンバーが集まる Data Engineering Group は

- プロダクトマネージャー
- データエンジニア
- アナリティクスエンジニア
- AI エンジニア
- 事業開発

などの肩書を持つメンバーが混然となって構成されています。

キャリアに関しての考え方については、「[IVRyのValueで語るデータ分析](https://note.com/dr_paradi/n/n64b61a1bea4a)」もぜひご確認ください。


# 関連する発信
- [LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1](https://note.com/ivry/n/n701469746699)
- [IVRyのValueで語るデータ分析](https://note.com/dr_paradi/n/n64b61a1bea4a)
- [IVRyにアナリティクスエンジニアが必要になった裏側](https://note.com/wxy_zzz/n/n146427149c5b)
- [【ウェビナーレポート】データチームがつなぐ越境組織のリアル 〜協働のあり方を語る60分〜](https://note.com/ivry/n/n6606e629cc3a)
- [エンジニアブログ](https://note.com/ivry/m/m975eb5b0b0d2)
- [テックブログ（Zenn）](https://zenn.dev/p/ivry)

# 参考情報
## 選考プロセス
- エントリー
- カジュアル面談
- 書類選考
- 面接（2〜3回）
- 内定
- 条件面談

※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。
※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。

## 開発実績
- [アイブリー](https://ivry.jp/)
- [アイブリー AI Contact Center](https://ivry.jp/pr/kyxhe8f3u4v/)
- [アイブリーモバイルアプリ](https://apps.apple.com/jp/developer/ivry-inc/id1587659503)
- [IVRy AI FAX](https://ivry.jp/pillar/fax/)
- [IVRy Data Hub](https://ivry.jp/function/datahub/)

## キャリア登録
ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。
ご関心があれば、[キャリア登録](https://ivry-jp.notion.site/209eea80adae800483a9d6b239281f1b) からぜひご登録ください。

## 採用方針
IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。
IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

必須スキル

# 株式会社IVRyについて
IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは7万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。
2026年5月までに累計151.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化します。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。

- [IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施](https://ivry.jp/pr/yg63xnl7rj/)
- [対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始](https://ivry.jp/pr/o0o45fh47i9/)

IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。
- [IVRy｜プロダクト開発 採用ページ](https://www.notion.so/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291?pvs=21)
- [IVRy Company Deck（会社紹介資料）](https://speakerdeck.com/ivry/ivry-culture-deck)

# 募集背景
IVRy ではエンタープライズ領域への拡大やマルチプロダクト化が進み、意思決定に使われる数字が急速に増えています。会社の規模拡大につれ、社内だけでなく投資家などとのコミュニケーションの重要性も増し、数字の正確性への要求も高まっています。

一方で、社内には「必要なことは自分でやる」という自走の文化があります。それが事業のスピードを支えてきた反面、詳細が共有されないその場限りの集計や、出どころの曖昧な数字をもとにした議論も少なくありません。人員の拡大とともに、分析の水準をそろえ、レポートの品質を標準化することも課題になっています。

そこで、データを整えるだけでなく、正しいデータによって駆動する組織へと変えていけるアナリティクスエンジニアを募集します。
仕事概要

# 募集要件
ご経験に応じて、選考の中でポジションをすり合わせます。

## 必須要件
- データ関連の実務経験（目安3年以上）
- dbt などを用いた、分析用データモデル（ディメンショナルモデリングなど）の設計・開発・運用経験
- SQL, Python などを用いたデータ分析により、ステークホルダーの意思決定や課題解決に貢献した経験
- ステークホルダーと要件を詰め、指標やデータの定義を合意・文書化した経験
- Git を用いたチーム開発経験（コードレビューを含む）

## 歓迎要件
- セマンティックレイヤーの設計・運用経験
- LLM をインターフェースとしたデータ活用の仕組み（自然言語での分析、分析エージェントなど）の構築・評価経験
- データ品質テスト、データコントラクト、アクセス権限管理などのデータマネジメント経験
- Salesforce などの SFA/CRM のデータ（商談・リード・取引先など）を分析用にモデリングした経験
- BtoB SaaS の事業指標（ARR、パイプライン、解約率など）の定義・分析経験

## データ関連の実務経験が少ない方
データ関連の実務経験が浅い方は、必須要件に代えて、以下のようなご経験を重視します（業務外のご経験も歓迎いたします）。
また、新卒の方向けには、インターンも募集しております（https://herp.careers/v1/ivry/s7BlFgMW2QZy）。

- 自ら課題を見つけて設定し、解決まで取り組んだ経験
- 立場の異なる人を巻き込んで物事を動かした経験
- 自分が作ったものを、他の人も使える仕組みや手順として残した経験
- データ分析を自ら学び、何かを作ったり調べたりした経験

## リードポジションを検討いただける方
必須要件に加え、以下のご経験があればリードとしての選考をご提案します（データ関連の実務経験 5 年以上）。

- 組織のデータ活用のあり方（分析の進め方、数字の使われ方など）に課題を設定し、改善を推進した経験
- 事業責任者や経営層と対話し、データに基づく意思決定の進め方を組織に定着させた経験
- チームの技術的なリード、または社内の分析者に向けた分析手法の標準化・教育の経験

## 求める人物像
- 事業指標の抽出のようなデータの活用側だけでなく、ガバナンスなどのデータを取り扱うエンジニアリングにも興味を持ち、学び続けられる方
- 自ら分析する人の自走を尊重しながら、支援を通じて組織全体の分析の水準を引き上げられる方
- 現場レイヤーと経営レイヤーを行き来し、組織全体を効率化する観点でデータを取り扱うことを実践し続けられる方
- 能動的に社内の人を繋ぎ/人と繋がり、*Keep on Groovin'* し続けられる方


# お任せしたい主な業務
IVRy の意思決定が正確なデータに基づいて行われる状態へ変えていくアナリティクスエンジニアの募集です。社内の分析をサポートしながら、人も AI も信頼して使えるデータを整え、共通の指標で議論が進む組織づくりを担っていただきます。ご経験に応じて、特定の事業領域の担当から、組織のデータ活用のあり方を変える取り組みのリードまでお任せします。

## 主な業務内容
- 事業部門への分析支援と、分析に使うデータモデルの設計・開発・運用
- ステークホルダーと合意した指標定義に対して、ドキュメント・テスト・メトリクス定義などを管理・運用すること
- 人と AI の両方が使うことを前提とした、データマートとメタデータの整備
- 社内のデータの使い方に関する知識水準の向上（ガイド整備、勉強会、レビューなど）
- 各チームが保有しているデータと、事業数値との接続

## 期待すること
- 特定の事業領域のデータモデルと指標を主担当として持ち、依頼者と進め方を詰めながら、使われるデータを届けきること
- その場限りの集計を、誰でも再現・検証できる指標に置き換えていくこと
- 担当領域で自ら分析する人の自走を支え、分析の質を引き上げること
- 人と AI が同じ定義でデータを参照できる状態をつくること

リードポジションとして参画いただく場合は、上記に加えて以下を期待します。

- 社内のデータ活用の現状を捉え、「正しいデータで議論する」ことが当たり前になるための課題を自ら設定し、推進すること
- 事業責任者や経営層と対話し、意思決定の場で数字の出どころや定義が問われる状態をつくること
- 技術的にチームをリードし、メンバーとともに成果を出すこと

## 期待すること
- データ分析基盤の利用状況をモニタリング・分析して事業活動のボトルネックになっているデータ利用を見つけ、その課題を解消すること
- 人だけでなく、LLM によって問い合わせを受けることを想定したデータマートを整備し、AI によって社内データ活用を促進させること
- 単純な SQL の生成だけでなく、各チームに示唆を与えるような AI システムを構築すること


# 技術スタック
主に使われている技術です。

- 言語: SQL, Python
- データウェアハウス: Databricks
- データ変換: dbt Core
- 主なデータソース: Salesforce, Google Spreadsheet, プロダクトデータ
- 開発・コミュニケーション: GitHub, Linear, Slack, Notion

サービス全体の技術スタック / アーキテクチャ / データパイプラインは「[プロダクト開発 採用ページ](https://www.notion.so/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291?pvs=21)」をご確認ください。


# 働く面白さ / 成長環境
- 「正しいデータで議論する」組織への転換期にあり、データの整備だけでなく、組織のデータとの向き合い方そのものを変える取り組みに関われる
- LLM を介した分析が社内に広がる中で、人と AI の双方が使うことを前提にしたデータ設計に取り組める
- 経営や事業責任者との距離が近く、データや AI の活用についてトップダウンの後押しを得やすい
- プロダクトを自社でも利用しているため、社内分析の知見をプロダクトに反映できる


# キャリアパス
IVRy のデータ系職種では「専門性の深化」「越境的な挑戦」のどちらも実現可能です。

アナリティクスエンジニアとしては、特定の事業領域を担当するところから、組織のデータ活用のあり方を変える取り組みやチームのリードへと、役割を広げていくことができます。グレードごとの期待役割が明文化されているため、次に目指す役割を上長と具体的にすり合わせながら成長できます。

実際に、データ系職能のメンバーが集まる Data Engineering Group は

- プロダクトマネージャー
- データエンジニア
- アナリティクスエンジニア
- AI エンジニア
- 事業開発

などの肩書を持つメンバーが混然となって構成されています。

キャリアに関しての考え方については、「[IVRyのValueで語るデータ分析](https://note.com/dr_paradi/n/n64b61a1bea4a)」もぜひご確認ください。


# 関連する発信
- [LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1](https://note.com/ivry/n/n701469746699)
- [IVRyのValueで語るデータ分析](https://note.com/dr_paradi/n/n64b61a1bea4a)
- [IVRyにアナリティクスエンジニアが必要になった裏側](https://note.com/wxy_zzz/n/n146427149c5b)
- [【ウェビナーレポート】データチームがつなぐ越境組織のリアル 〜協働のあり方を語る60分〜](https://note.com/ivry/n/n6606e629cc3a)
- [エンジニアブログ](https://note.com/ivry/m/m975eb5b0b0d2)
- [テックブログ（Zenn）](https://zenn.dev/p/ivry)

# 参考情報
## 選考プロセス
- エントリー
- カジュアル面談
- 書類選考
- 面接（2〜3回）
- 内定
- 条件面談

※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。
※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。

## 開発実績
- [アイブリー](https://ivry.jp/)
- [アイブリー AI Contact Center](https://ivry.jp/pr/kyxhe8f3u4v/)
- [アイブリーモバイルアプリ](https://apps.apple.com/jp/developer/ivry-inc/id1587659503)
- [IVRy AI FAX](https://ivry.jp/pillar/fax/)
- [IVRy Data Hub](https://ivry.jp/function/datahub/)

## キャリア登録
ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。
ご関心があれば、[キャリア登録](https://ivry-jp.notion.site/209eea80adae800483a9d6b239281f1b) からぜひご登録ください。

## 採用方針
IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。
IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

歓迎スキル

求める人物像

応募概要

給与

- メンバークラス：550〜1,000万円
　- 月給：458,334円〜833,334円
　　- みなし時間外労働手当の月額130,680円～237,525円を含みます（超過分は別途支給）
　　- 月45時間の時間外労働（内月30時間の深夜労働）の手当として支給
- リードクラス：900 万円 〜 1,550万円
　- 月給：750,000円〜1,291,667円
　　- みなし時間外労働手当の月額213,690円～368,085円を含みます（超過分は別途支給）
　　- 月45時間の時間外労働（内月30時間の深夜労働）の手当として支給

※経験・能力を考慮の上、決定いたします
※個人の成果・貢献度に応じてストックオプションを付与する場合があります

勤務地

本社オフィス
〒108-0073 東京都港区三田三丁目5-19 住友不動産東京三田ガーデンタワー10F

大阪オフィス
〒530-0047 大阪府大阪市北区西天満四丁目14-3 リゾートトラスト御堂筋ビル18階

雇用形態

正社員

勤務体系

#### 勤務時間
- フレックスタイム制
- 標準労働時間1日8時間（コアタイム10時～15時）

#### 休日休暇
- 完全週休2日制（土日）
- 祝日
- 有給休暇
- 年次有給休暇（入社時期に応じて付与・最大17日）
- 育児休暇
- 慶弔休暇

試用期間

試用期間：3ヶ月（この間の給与・待遇などの条件に変わりはありません）

福利厚生

#### 保険
- 健康保険
- 厚生年金
- 労働者災害補償保険
- 雇用保険

#### その他
- リモート／ハイブリッドワーク
- 社内ドリンク飲み放題
- 書籍購入サポート
- 入社後3ヶ月歓迎ランチ
- 月1オフィスオープンデー（懇親会）
- ボルダリング登り放題