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ミドル

People組織のデータリクエストの一次窓口を担いながら、LyftのThoughtSpot + AI分析基盤の構築に携わる

LyftのPeople Analyticsで手を動かすアナリストのポジションです。寄せられるデータリクエストのトリアージとThoughtSpotダッシュボードの構築を担い、TableauからThoughtSpotへの移行期にAI機能(Spotter、AI Highlights)の活用も推進します。面接では、SQLの深さ、BIダッシュボード構築とステークホルダーマネジメントのスキル、サーベイプログラムの経験(Qualtrics)、HR・人事データ特有の扱いへの理解が試されます。

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この面接で問われること

  • 複数ソースにまたがる複雑なデータに対するSQL
  • BIダッシュボードの構築(ThoughtSpot/Tableauクラスのツール)
  • サーベイプログラムの設計・運用(Qualtrics)
  • HR・人事データ特有の扱い(組織構造、ヘッドカウント、プライバシー)
  • SQLの詳細から経営層向けサマリーまで対応するステークホルダーコミュニケーション

よくある質問の方向性

HRやビジネス側のステークホルダーからの曖昧な依頼を、スコープを定めて整理した経験を教えてください

複数ソースのデータに対して書いた複雑なSQLクエリを説明してください

自然言語クエリのようなAI支援のBI機能を、どのように使ったり検証したりしてきましたか

Qualtricsで設計からインサイト抽出まで手がけたサーベイプログラムについて教えてください

人事・採用データは、これまで扱った他のビジネスデータと何が違いますか

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