東京 データ分析教室事業のコーポレート採用リーダー

仕事内容

雇用形態：正社員
職種：採用人事、人事事務

東京からデータ分析教室領域の採用を前へ進めます。現場の要望、候補者の不安、選考データを結び、採用後の立ち上がりまで見据えて改善します。

この求人はデータ分析の講師そのものを募集する記事ではありません。リーダーとして、デジタル講座の企画、学習環境、教材更新、受講者サポートを担う本部人材を採用する社内チームに加わります。

【採用対象と見極めの軸】
採用対象はデジタル講座の企画、学習環境、教材更新、受講者サポートを担う本部人材です。見極めの中心は「技術変化を追いながら、初心者にも再現できる学習導線と運営をつくった経験」。求人・面接・条件説明で同じ基準を使います。
・想定する採用対象：デジタル講座の企画、学習環境、教材更新、受講者サポートを担う本部人材
・面接で深掘る経験：技術変化を追いながら、初心者にも再現できる学習導線と運営をつくった経験
・募集設計の焦点：データ分析の経験差へ配慮しながら、対象者を狭めすぎないサービス設計を行った事例を聞きます。
・評価時の注意点：開発力だけで評価せず、教材・顧客・運営をつないだ成果を確認する

【選考で確認すること】
媒体・紹介・直接探索を固定せず、IT教育、SaaS顧客支援、制作・開発、EdTech事業の経験者を横断探索を起点に検証します。週次では初回環境設定完了率、課題提出率、技術問い合わせの解決時間を見て、続ける施策と止める施策を分けます。選考の核は、技術用語を使わずに初学者へ受講準備を説明し、改善案を組み立ててもらうことです。

【週次運用の組み立て】

1. 採用依頼：データ分析領域の採用理由、入社後90日の成果、必須経験を現場と確認
2. 選考準備：技術用語を使わずに初学者へ受講準備を説明し、改善案を組み立ててもらう評価項目を面接官と共有
3. 母集団形成：IT教育、SaaS顧客支援、制作・開発、EdTech事業の経験者を横断探索を使い、検索条件と訴求を記録
4. 候補者対応：連絡期限、準備物、次の工程を一度で案内
5. 評価回収：確認済み・未確認・追加質問を分け、判断者へ接続
6. 求人作成：技術変化を追いながら、初心者にも再現できる学習導線と運営をつくった経験を候補者が理解できる職務と問いへ翻訳
   候補者が待つ工程には必ず期限と代替担当を置きます。

【週次で確認する指標】
初回環境設定完了率、課題提出率、技術問い合わせの解決時間を、採用チャネルと選考工程ごとに比較します。増減の理由を推測で決めず、記録・面接官・候補者の情報をそろえて改善します。

【採用判断の具体例】
選考が止まったときは、候補者の能力不足と決めつけません。求人の説明不足、面接官の評価回収、連絡期限、条件の未確定を分けて確認します。データ分析領域では初回環境設定完了率、課題提出率、技術問い合わせの解決時間も参照し、採用前の約束と入社後の役割がずれないよう修正。リーダーとして、候補者体験と現場の判断速度を同時に改善します。

【入社後90日の目標】
・30日目までに担当領域の歩留まりと停滞案件を棚卸しする。データ分析領域の候補者と現場双方から確認できる状態にします。
・60日目までに求人・面接・申し送りのレビュー基準をそろえる。件数だけでなく、説明の正確さと判断速度も確認します。
・90日目までにチームの速度または有効応募率を改善する。できたこと・残る課題・次の検証日を記録します。

【チームとの協働】
東京の採用チームとして、現場との距離と記録の正確さを両立させます。
・面接同席と短いレビューで評価のずれを修正する。データ分析領域の候補者へ伝える内容も同じ資料へ反映します。
・現場会議で得た期待と懸念を採用管理表へ記録する。リーダーとして未決事項の次の判断者まで明確にします。
・競争の速い市場で初回返信と条件説明を遅らせない。データ分析領域の候補者へ伝える内容も同じ資料へ反映します。
・候補者来社時の質問を面接官へ直接つなぐ。リーダーとして未決事項の次の判断者まで明確にします。

【職位別の責任】
・選考SLAを外れそうな案件へ代替担当を設定。重複や手戻りが出た場合は、求人・FAQ・面接資料のいずれかへ戻します。
・普通職へ具体的なフィードバックと判断基準を渡す。未確認事項は推測で埋めず、担当者と期限を定めて相談します。
・現場責任者から採用理由・必須経験・育成可能範囲を聞き取る。データ分析領域の事実を確認し、次の担当者が迷わない状態へつなげます。
・担当者が作成した求人・スカウト・面接記録をレビュー。候補者への説明と社内の評価基準が一致しているかも確かめます。
・有効応募率と選考速度を週次で確認し優先順位を調整。結論だけでなく判断理由と確認期限を採用管理表へ残します。

判断範囲：承認済み方針の範囲で担当・チャネル・面接順を調整し、採否や条件変更は責任者へ提案します。

ジャンル名の差し替えではなく、データ分析領域の事業課題を理解した採用を積み上げます。

求めている人材

【必須】
・採用実務を一連で担当した経験
・後輩指導・案件レビュー・プロジェクト推進のいずれかの経験
・数値と候補者の声を使って運用を改善した経験
・複数の関係者と期限・評価基準を合意できる方

【歓迎】
・異なる専門性を持つ現場と評価基準をそろえた経験
・デジタル講座の企画、学習環境、教材更新、受講者サポートを担う本部人材に近い職種の採用または業務理解
・技術変化を追いながら、初心者にも再現できる学習導線と運営をつくった経験を求人や面接質問へ翻訳した経験

【大切にする姿勢】
・確認済みの事実と未確認事項を分け、期限を添えて共有する
・数字の変化と候補者の声を同じ改善材料として扱う
・開発力だけで評価せず、教材・顧客・運営をつないだ成果を確認する
・応募数だけでなく、候補者と現場の双方に正確な情報を届ける

【働き方】
代官山本社へ継続的に出社し、対面とオンラインを使い分けて関係者を動かせる方。

勤務時間詳細

実働時間：1日あたり8時間
平均勤務日数：1ヶ月あたり20日

9:00～18:00（休憩1時間／実働8時間）
採用状況や面接予定に応じて、会社のシフトルールの範囲で調整します。東京オフィスへの出社勤務です。

休日休暇

年間休日120日以上／会社カレンダーによるシフト制
年次有給休暇、慶弔休暇、特別休暇

勤務地

〒1500033東京都渋谷区猿楽町１１番６号

交通・アクセス

代官山駅から徒歩３分

給与詳細

※基本給・固定残業代の総額

基本給：月給 34万5900円 〜 43万2400円

固定残業代：あり
1ヶ月あたり5万4100円 〜 6万7600円（固定残業時間：1ヶ月あたり20時間）
固定残業時間を超えた勤務時間については別途残業代を支給する

【一律手当】
全員に一律で支払われる通勤・皆勤・家族手当金額：なし
全員に一律で支払われるその他手当金額：なし

月給¥400,000～¥500,000。基本給¥345,900～¥432,400、固定残業代¥54,100～¥67,600（20時間分）を含みます。20時間を超える時間外労働分は追加支給します。経験・能力・担う職責を踏まえて決定します。

試用・研修期間：3ヶ月
試用・研修期間の条件：本採用と同じ

給与例

賞与を含まない年収目安：¥4,800,000～¥6,000,000

待遇・福利厚生

【社会保険】
健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

【福利厚生】
・社会保険完備
・社割あり
・交通費支給（上限2万円）

職場環境

東京でデータ分析教室領域の採用課題を共有し、リーダーとして候補者対応と選考改善を進めます。

喫煙所：なし（敷地内全て禁煙）
就業時間内禁煙となります。

選考プロセス

応募

• 書類選考
• オンライン面接・適性検査
• 必要に応じて最終面接
• 内定・入社

※選考では仕事内容・給与内訳・働き方を相互に確認します。