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Lyft
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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