株式会社アンドパッド

【クラウド型建設プロジェクト管理サービス「ANDPAD」を運営しております】
同社は「幸せを築く人を、幸せに。」をミッションに、クラウド型建設プロジェクト管理サービス「ANDPAD」を提供しています。2016年のサービスリリース以来、直感的で使いやすさにこだわった開発と導入・活用への徹底したサポートで、14万社以上が利用するプロダクトに成長しております。
国土交通省のNETIS (新技術情報提供システム) にも登録されており、38万人以上の建設・建築関係者が利用しているクラウド型建設プロジェクト管理サービスとなっております。

【ANDPAD ZEROとは】
新規事業開発室ANDPAD ZEROは、ANDPAD内のスタートアップで、0→1の事業開発だけでなく、1→10のプロダクト・マーケット・フィットまでを実行していく組織体です。ZEROは、建築建設業界の生産性向上に中長期的に向き合うため、既存のANDPADプロダクトとは異なる軸で事業開発やプロダクト開発を行います。その実行スピードを高めるために、大学や企業との共同研究も行っています。これまでのスキルを活かして業界を変えていきたいと強く考える方を募集しています。

【シリーズDラウンドにおいて海外機関投資家を中心に総額約122億円の資金調達を実施】
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000066.000018154.html

【累計209億円の資金調達！建築業界のDX化に貢献するアライアンスを開始】
アンドパッドは、「幸せを築く人を、幸せに。」というミッションを掲げ、業界の人手不足解決、働き方改革を加速させる建設・建築業に特化したクラウド型建設プロジェクト管理サービスを提供しています。2022年時点で14万社以上の企業に導入されており、今回の調達資金によって、プロダクト開発体制の増強による顧客体験の圧倒的な向上、そしてR＆Dとして、業界全体のDX化に貢献するテクノロジーを追求し、社会実装の検証を進めてまいります。

【市場規模20兆円以上の「建設現場」というマーケットにITで斬り込んでいきます】
建設業界は国内だけで約50兆円の市場規模があり、日本で2番目に大きい市場です。民間系と政府系の建設でだいたい市場の半分を分け合っており、民間系の市場規模である約30兆円のうち15兆円程度が住宅建設となっています。また、リフォーム・リニューアル業界も約11兆円の市場規模があり、そのうち約5兆円が住宅関連です。この建設業界における住宅領域の約15兆円と、リフォーム・リニューアル業界の約5兆円を合わせた20兆円が、同社のターゲット市場です。

建設業界には2つの大きな課題があります。1つ目は人手不足の問題です。建設業界は日本でもっとも高齢化している産業で、55歳以上の割合が30％を超えます。30歳以下の割合も非常に少なく、現時点で11％を切っており若い労働者が非常に少ない産業です。もう1つの課題は売上高総利益率が低いことです。建設業界は21%と他の業界に比べて生産性が圧倒的に低いです。これだけ市場規模が大きく課題も明確にも関わらずインフラとなるようなクラウドサービスがありません。同社がそのトップランナーとして導入社数13万社シェアNo１です。

【当社を利用してご転職された方のインタビュー】
https://www.geekly.co.jp/column/cat-geeklycolumn/custmer_interview_10/

建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPMや営業、エンジニア・CSと対話・協力しながら、以下のような事を担っていただきます。

【具体的には】
・社内で利用しているBIダッシュボードの改善運用
　・BIダッシュボードの利用部門と対話・協力を行った上での要件定義の策定
　・BIダッシュボードのパフォーマンス 及び メンテナンスのしやすさを考慮したデータソースの設計
　・BIダッシュボードの仕様書等ドキュメントの整備
・中長期的なBIダッシュボード戦略の策定
　・BIダッシュボードの要件定義
　・コスト/セキュリティ/操作性/表現力などと鑑みたBIツールの選定
　・ステークホルダーへのプレゼンテーション

■データ分析基盤環境
開発言語：Python3
DWH：BigQuery
BIツール：Metabase、 Data Portal
データトランスフォーメーション：Dataform
分析ツール：Vertex AI Workbench
VCS：GitHub
その他：Slack / GitHub issues

・アンドパッドのミッションとバリューへの共感
・BIダッシュボード構築プロジェクトをマネジメントした経験
・BIダッシュボードの要件定義の経験
・BIダッシュボード構築後の改善運用の経験
・Python、R、Julia、SQLなどのデータの取得、前処理に必要なプログラミングスキル
・信頼区間や検定、効果量などの基礎的な統計学への理解

【歓迎】
・チームや会社の潜在的な課題を発見し、解決方法を見つける能力
・PythonやJavaを利用したETLの設計・運用経験
・Dataformやdbtなどデータトランスフォーメーションツールの運用経験
・スタースキーマなどのデータモデリングの知識