【フルリモート/自社】データサイエンティスト（組織課題を解決し、市場を創るメンタルデータテックSaaS）

【雇入れ直後の業務】

当社は「メンタルデータテック®で全人類を笑顔にする」をパーパスに、組織のウェルビーイング／人的資本経営の支援を行っている会社になります。
（※メンタルデータテック：メンタルヘルス×テクノロジー）

主力事業であるSaaSプロダクト「ラフールサーベイ」は現在、導入企業が1,800社を超える組織改善ツールとなり、着実に会社の想いと共に成長を遂げております。
また直近では2本目の柱となるプロダクト「採用適性検査 テキカク」の提供を開始。さらなる拡販のため、採用を強化しています。　

社会課題・経営課題を解決するツールやソリューションといったビジネススタイルとなるため、単なるツール販売ではなく経営・人事コンサルティングの領域に近しい内容となります。お客様の課題解決のために、まだ気づいていない潜在ニーズを引き出し、課題とニーズに合わせた提案を構築していくことをおこなっているのが、私たちラフールのビジネスです。


■今後の展開
今年2月、日本における人的資本／ウェルビーイング経営をデータで推進する研究機関「LAFOOL lab.」を設立しました。
当社がもつ働く人々のメンタルヘルス、フィジカル、エンゲージメント、パーソナルデータをはじめとした
1億5,000万のユニークなデータを活用し、研究・開発を進めます。
そして、新たなHRプロダクト・スキームを構築し、採用市場、HR市場の事業展開を強化してまいります。

また、先日設立された「人的資本投資研究センター」にコアメンバー企業として参画しました。
当社の保有するビッグデータをもとに、人的資本投資・評価基準に関する指標などを整理し、
HRソリューション・人材育成などの効果検証、引いては各種施策の人的資本への投資の回収効果を実証し、
成果発表を行うことで、人的資本／ウェルビーイング経営の実現に取り組む企業の支援を行います。

▼参考資料
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000254.000042113.html



■ 事業内容
①SaaS事業
組織改善ツール「ラフールサーベイ」・「採用適性検査 テキカク」の開発・運営

導入社数：約1,800社
規模感問わず、経営者、人事の方を中心にご評価いただいています。

受賞歴：
・厚労省後援 日本の人事部「HRアワード2021」プロフェッショナル 人事労務管理部門優秀賞
・経済産業省後援「 HRテクノロジー大賞」ウェルビーイング賞
・「BOXIL SaaS AWARD 2022」 ①ランキング部門 人事・給与部門賞　②ベスト評価賞 価格の満足度No.1

②コンサルティング事業
お客様の課題に併せたソリューション（研修や付随サービス）の提供
※ 商材は多岐に渡ります。

メンタルデータテック®で【未来のビジネスを描いてみたい方】を求めています。

当社は、メンタルデータテック®（メンタルヘルス ✕ テクノロジー）という分野で、組織課題の可視化や解決策の提案を行い、企業成長や安定経営を本気で目指す経営者や人事の方々を本気で支援していきたいと考えています。

2019年に現在の主力事業である『ラフールサーベイ』をローンチ。約4年で累計導入社数は1,800社を超え、急速に利用が拡大しています。また、2023年8月にリリースした適性検査「テキカク」は、導入社数150社（2024年3月現在。※ 有料導入・社内利用限定プラン（無料）含む.）を突破。
この蓄積されたデータを元に、組織課題に取り組む企業、経営層、人事の方々を支援するビジネスやサービスを、当社経営層と共に描き、そして生み出していける方を求めたいと思っております。

過去ご経験ある方はもちろんですが、「サービスを生み出してみたい・やってみたい」という思いがある方にもぜひお会いしたいと思っています。

【業務概要】
クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。

データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。

【業務詳細】
これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。
・データ基盤の構築
・データマネジメント
・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

【業務の変更の範囲】

無

• 【必須スキル】
  ・統計解析、機械学習などデータ分析の実務経験
  ・PythonやR、SQLでの分析
  ・TableauやGoogle Data PortalといったBIツールの利用
  
  【歓迎スキル】
  ・大学院レベルの機械学習、最適化の知識
  ・プロダクションレベルのコード開発経験
  ・国内/国際学会での発表、論文執筆、本の執筆経験
  ・GitやGitHubといったコード管理ツールの利用経験
  ・大学学部生レベルの線形代数、微分積分、確率統計の知識
  ・幅広い職種のメンバーとのコミュニケーション能力

【雇入れ直後の就業場所】

自宅

【就業場所の変更の範囲】

無