Analysts

Data Operation Analyst

Tokyo, Tokyo
Work Type: Full Time

 ■職務概要/Job Outline:
As a key driver of data quality and operational excellence in our data platform 『REMETIS』, this role is vital to ensuring the accuracy, consistency, and relevance of all client-facing datasets, which form the core of our product’s value to clients. You will manage and optimize data operations, ensuring timely and swift delivery of data to clients through our data platform, enabling them to make informed real estate decisions. In addition, you will oversee data integration efforts, further enhancing the value and applicability of data to meet client needs and drive success.
REMETIS』で扱うデータ品質とオペレーションにおける卓越性を推進する重要な役割として、このポジションはクライアント向けデータセットの正確性、一貫性、関連性を確保する責任を担います。これらのデータは当社の製品価値の中核を成し、クライアントの意思決定をサポートします。
データオペレーションの管理を担当し、データプラットフォームを通じて迅速かつ効率的にデータを提供することで、クライアントへのサービスを向上させます。さらに、データ統合を推進し、クライアントのニーズに応じたデータの価値を最大化することで、企業全体の成長を支援します。
具体的には、データ品質管理、プロセス最適化、データの迅速な提供を通じて、当社のクライアントに対する価値を高めることが期待されています。このポジションは、データ駆動型の意思決定を支え、ビジネス全体の成長に貢献する重要な役割を果たしていただきます。


■業務内容/Responsibilities

  • Data Quality Management/データ品質管理
    Maintain and enhance data accuracy, consistency, and reliability across all datasets.
    データセット全体の正確性、一貫性、信頼性を維持し向上させる。

  • Data Operations Management/データオペレーション管理
    Monitor and resolve data issues, ensuring operational data meets analytical and strategic needs.
    データの問題(重複や誤った情報)を監視・解決し、運用データが分析および戦略的ニーズを満たしていることを確認する。

  • Data Integration and Workflow Automation/データ統合およびワークフロー自動化
    Set up and optimize automated data workflows to streamline processes and enhance data quality.
    プロセスを効率化し、データ品質を向上させるために自動データワークフローを設定および最適化する。

  • Data Uploads/ データアップロード
    Conduct routine data uploads accurately and efficiently, primarily working independently while collaborating with the engineering team for complex cases or process improvements. Stay informed of developments in machine learning models and feature extraction that may impact data operations.
    定期的なデータアップロードを正確かつ効率的に実施し、主に独立して作業しつつ、複雑なケースやプロセス改善が必要な場合にはエンジニアチームと連携する。データオペレーションに影響を及ぼす可能性のある機械学習モデルおよび特徴抽出の進展についても通知を受けます。

  • BPO Management Support/ BPO管理サポート
    Support the team manager in overseeing BPO performance, ensuring quality output and maintaining regular communication.
    チームマネージャーをサポートし、BPOのパフォーマンスを監視し、成果物の品質を確保し、定期的なコミュニケーションを維持する。

  • Data insight support/ データインサイトのサポート
    Consult with the Business Analyst to ensure that operational data aligns with and supports the company’s analytical and strategic objectives. Provide input on data insights, contributing to analyses that drive business decisions and operational improvements.
    ビジネスアナリストを支援し、業務データが企業の分析および戦略的目標に適合し、支援できるようにします。データインサイトに関するサポートを提供し、ビジネス上の意思決定や業務改善を促進する分析に貢献する。

※Details of Data You Will Handle/取り扱うデータの詳細
In this role, you will be working with a diverse array of real estate data, including:

  • Basic Property Data: Information such as property size, construction year, and location details, forming the core of real estate analysis.

  • Revenue-Related Data: Data points including yield benchmarks and rent per square meter, crucial for assessing the profitability of properties.

  • Surrounding Environment Data: Insights into demographics, hazard maps, and other area-specific characteristics that influence property value.

  • Legal Information: Access to land registry details, zoning regulations, and other legal constraints impacting real estate properties.

This data is sourced from a combination of client-provided information, proprietary research conducted by our company, and data gathered from third-party providers and open-source platforms. By leveraging these varied and complex data sources, you will contribute to delivering high-value insights that form a key competitive advantage for our clients in the real estate market.


※このポジションでは、以下のような多岐にわたる不動産データを扱います。

  • 基本データ:物件の面積、築年数、所在地など、不動産の基礎情報。

  • 収益関連データ:利回り相場、賃料坪単価など、収益性を評価するための情報。

  • 周辺環境データ:人口動態、ハザードマップなどのエリア特性に関するデータ。

  • 法的情報:登記簿情報、法令制限事項などの不動産に関連する法的データ。

これらのデータには、クライアントから提供される情報、社内で独自に調査したデータ、または第三者機関やオープンソースから収集されたものが含まれます。幅広いデータソースを活用することで、クライアントに高付加価値のインサイトを提供し、不動産市場における競争優位を支えます。

Your Impact on Clients / クライアントへの影響
Your work will directly influence the data insights provided to our clients. As a key player in the data supply chain, the insights you support will help clients make better strategic decisions, boosting client satisfaction and business growth.
この業務は、クライアントに提供するデータインサイトに直接影響を与えます。データ供給の主要な一員として、あなたがサポートするインサイトは、クライアントの戦略的意思決定を支援し、顧客満足度と事業成長に寄与します。

Growth Path within the Team/チーム内での成長パス
This position provides an opportunity for progression from foundational data management responsibilities to advanced analytical roles. Initially, you’ll develop expertise in data operations, understanding our data assets, and ensuring data quality. As you gain experience and demonstrate proficiency, you’ll be able to take on more complex analyst tasks, using insights to support strategic decisions that add value to our client offerings. This clear progression path allows you to deepen your expertise and take on a more strategic role in the team’s data initiatives.
このポジションでは、データオペレーションの基礎的な管理業務から、より高度な分析業務へとステップアップできる成長の機会があります。まずは、データアセットの理解とデータ品質の維持に取り組み、データオペレーションにおける専門性を高めていただきます。その後、経験を積みスキルを証明することで、戦略的意思決定を支援するための複雑な分析業務もご担当いただきます。このような成長パスに従い、クライアントへの価値提供を強化するデータイニシアチブ業務において、より戦略的な役割をお任せします。

■必須/Required


  • 2+ year Experience with data quality metrics, monitoring, and maintaining data accuracy. 
    二年以上データ品質指標やモニタリング、データの正確性維持の経験。

  • Proficiency in SQL and Python, along with data quality tools and ETL methodologies.
    SQLおよびPython、データ品質ツール、ETL手法の実務経験(1年以上)。

  • Proficiency in Microsoft Excel with 2+ years of practical experience, including data manipulation, use of advanced formulas (e.g., VLOOKUP, INDEX/MATCH), pivot tables, and data visualization.
    データ操作、高度な関数(例: VLOOKUP、INDEX/MATCH)、ピボットテーブルを使用したデータの可視化など、Microsoft Excelの実務経験が2年以上ある方。

  • Strong skills in statistical analysis and database management.
    統計分析およびデータベース管理のスキル。

※If the candidate has not working experience on above requirement, we can accept the PhD graduate who has experience in a doctoral program in related fields like data science, computer science, statistics, information systems, or other closely connected disciplines.
上記の要件に関する実務経験がない場合でも、データサイエンス、コンピュータサイエンス、統計学、情報システム、またはそれに関連する分野で博士課程の経験がある方を歓迎します。


  • Business level English
    ビジネスレベルの英語

  • Business level Japanese
    ビジネスレベルの日本語

■勤務地/Location

  • 東京都港区虎ノ門1-10-5 KDX虎ノ門一丁目ビル 11F

  • フルリモート勤務可能

    • 注意: リモートワーク可能ですが、日本に来ていただいての就労を想定しています。

  • 11F KDX Toranomon 1-Chome Bldg, 1-10-5 Toranomon, Minato-ku, Tokyo, Japan 105-0001

  • Full remote work available

    • Notice: Although remote work is possible, please be aware that we primarily envision employment in Japan.

■給与と待遇/Compensation

  • 雇用形態:正社員(専門業務型裁量労働制)

  • 契約期間:期間の定めなし

  • 試用期間:3ヶ月

  • 年俸制: 4,000,000円〜6,000,000円

  • 勤務時間:裁量労働制により、1日あたり8時間働いたものとみなされます

    • 始業および終業時間は下記時間帯を基本とし、労働者の決定に委ねる。
      1). 始業時間:10時00分(JST)
      2). 終業時間:19時00分(JST)

  • 休憩時間:60分

  • 休日

    • 完全週休二日制 (土・日)、祝

    • 有給休暇 20 日  (1,4,7,10月1日にそれぞれ5日ずつ付与)

    • 緊急休暇(有給):採用日において5日の緊急休暇を付与。以降、毎年1月1日において5日の緊急休暇を付与

  • 福利厚生

    • 健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険

    • スキルアップに繋がる本や業務に関する書籍の購入

    • 語学学習支援

    • 業績に応じて、ストックオプションを付与する場合あり

    • 就業場所全面禁煙

  • Employment status: Full time (Discretionary working system)

  • Contract term:Permanent

  • Probation:3months

  • Annual salary scheme: 4,000,000円〜6,000,000円

  • Work Hours:

    • You are considered to have worked 8 hours per day under the Discretionary working System

    • The start time and the end time of the work day is set out below as a standard, but is left to the discretion of the Employee.
      1. Start time: 10:00am(JST)
      2. End time: 19:00pm(JST)

  • Holidays

    • Saturdays, Sundays, and National holidays including Golden Week and New Year

    • 20 days paid leave (5 days paid leaves are granted on 1/1, 4/1, 7/1, 10/1 every year)

    • Special paid leave for Family and Medical:Employees shall be granted five (5) days of special paid leave on the date of hire. Thereafter, five (5) days of emergency leave shall be granted on January 1 of each year

  • Welfare programme

  • Health Insurance, Pension, Employment insurance, Workers' accident compensation insurance

  • Purchase of books to improve skills and business-related books

  • Language study support

  • Stock options may be granted based on performance

  • Total smoking ban in workplaces

会社概要/Company Overview
事業用不動産売買を加速する統合データプラットフォーム『REMETIS』を開発・提供するスタートアップ企業です。サービスは現在、デベロッパー・ファンドを中心に、金融機関や建設、仲介会社等で利用の広がりをみせています。
We are a start-up company that develops and provides 『REMETIS』, an integrated data platform that accelerates commercial real estate transactions. The service is currently being used by a growing number of financial institutions, construction and brokerage firms, with a focus on developers and funds.

サービス概要/Service Overview
REMETIS』の使い方は簡単で、物件情報をPDFファイルでドラッグ&ドロップするだけでデータベース化します。データは自動的に地図上に紐付けられ、過去の土地の売買履歴や賃料、利回りや地価、開発事例などの様々なデータと一元化され、ワンストップで不動産の投融資の分析に必要な情報が検索可能となります。 また、不動産流通の業務上は、売物件とともに買いニーズも整理でき、自動的に売りと買いをマッチング。属人的になりがちな物件紹介をシステマチックに行うことで、紹介漏れを防ぎます。上記によりスピーディーかつ精度の高い情報収集、収益性検討、物件紹介が可能となり、また導入企業の会議活性化、業務標準化、ペーパーレス化だけでなく、優良案件を見逃すことによる機会損失の低減を図ることを実現させます。
Using 『REMETIS』 is simple; simply drag and drop property information in PDF files to create a database. The data is automatically linked to a map and integrated with various data such as past land sales history, rents, yields, land prices, and development examples, making it possible to search for information necessary for real estate investment and financing analysis in a one-stop operation. In addition, for real estate distribution operations, buying needs can be organized along with properties for sale, and sales and purchases are automatically matched. This systematically introduces properties, which tends to be a personalized process, thereby preventing omissions. The above enables speedy and highly accurate information gathering, profitability studies, and property introductions, as well as revitalization of meetings, standardization of operations, paperless operation, and reduction of opportunity loss due to missing out on good deals.

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