次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Data Analyst

Emetlab

リモート勤務

勤務地
Remote (Worldwide)
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月15日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

About the Job The Opportunity As a Data Analyst at Emetlab, you will turn data into decisions that shape the infrastructure behind elite AI training data. Emetlab is an AI data infrastructure company delivering expert-produced, rigorously validated datasets and end-to-end AI solutions to frontier laboratories, Fortune 500 enterprises, ambitious startups, and sovereign AI programmes across the globe. In this role, you will uncover insights that drive operations, quality, and business strategy. You will analyse contributor performance, dataset quality metrics, production pipeline efficiency, and client delivery outcomes to help the team understand what is working, what is not, and where the greatest opportunities lie. Your work will directly inform how we maintain our 98%+ accuracy benchmark, how we scale our global contributor network, and how we deliver measurable results to clients. This is an opportunity to be the analytical backbone of a company whose entire value proposition is data excellence, where your insights will carry weight, influence direction, and ensure the quality standard that our clients depend on. What You'll Do Analyse contributor performance, production throughput, and quality assurance metrics to surface actionable insights that inform operations and growth decisions. Design and maintain dashboards, reports, and data visualisations that give leadership and cross-functional teams clarity on key metrics across datasets, contributors, and client delivery. Partner with Data Operations, Engineering, and Product teams to define success metrics, measure outcomes, and evaluate the impact of process improvements and platform changes. Conduct cohort analysis, segmentation, and trend analysis across our contributor network to identify opportunities for improving output quality, efficiency, and retention. Monitor and report on dataset quality benchmarks, identifying patterns in annotation accuracy, inter-annotator agreement, and domain-specific performance. Identify data quality issues, propose improvements to tracking and instrumentation, and ensure the integrity of the operational data we rely on. Translate complex analytical findings into clear, compelling narratives that non-technical stakeholders can act on with confidence. What You'll Need to Succeed 2+ years of experience in data analytics, business intelligence, or a related role within a technology or data-intensive organisation. Strong proficiency in SQL and experience working with analytics tools such as Python, R, Excel, or similar. Experience with data visualisation tools such as Tableau, Looker, Power BI, or Metabase. A strong analytical mindset, comfortable working with large datasets, identifying patterns, and drawing meaningful conclusions. Experience thriving in fast-paced environments where you define the metrics and build the analytical infrastructure that the business relies on. Exceptional communication skills, with the ability to present data-driven insights clearly to both technical and non-technical audiences. A collaborative disposition, comfortable working cross-functionally with Data Operations, Engineering, Product, and Quality Assurance teams. Genuine interest in AI, data quality, or machine learning infrastructure is highly valued. Role Details Employment Type: Full-Time and Part-Time positions available Location: Fully Remote Stage: Growth stage, operational About Emetlab Emetlab is an AI data infrastructure company built on a single conviction: the quality ceiling of any AI system is determined by its training data, not its architecture or compute. We produce expert-crafted, rigorously validated training datasets across 12 specialised domains, delivered by a global network of over 5,000 vetted domain specialists spanning 100+ languages and 50+ specialisations. Beyond datasets, we offer end-to-end AI solutions including Fine-Tuning, RLHF & Alignment, Red Teaming, Model Evaluation, Data Annotation, Synthetic Data Generation, and Pre-Training Data Pipelines. We are not a crowd-sourcing platform. We are the data partner that matches the ambition of the teams building the next generation of AI, delivering measurable results: 42% accuracy improvements, 3x faster time-to-production, and 99.4% regulatory precision. Equal Opportunity Emetlab is an equal opportunity employer. We welcome dedicated individuals regardless of gender, race, ethnicity, national origin, age, disability, religion, sexual orientation, gender identity or expression, or veteran status. We believe that extraordinary products are built by extraordinary teams, and extraordinary teams are built on inclusion, respect, and the understanding that brilliance has no single origin. If you require accommodation during the application or interview process, please reach out to our team and we will ensure your needs are met with care. Let's build the future of AI training data, together. Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。