事業会社のデータサイエンティスト 求人・転職特集

【業務概要】
「一人ひとりの時間を豊かに」というVision、「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というMissionのもと、スキマバイトサービスを中心に、働き手と企業の新しい出会い方を社会に実装してきました。
物流・製造領域は、最低賃金の継続引き上げ・賃上げ圧力・人手不足の構造的深刻化など、外部環境の変化がスポットワークの需給（募集数・稼働率・マッチング）に直結しやすい領域です。「今週なぜ需給が動いたのか」「次に何が起きるのか」を継続的・構造的に捉え、先読みして手を打てる体制の重要性が増しています。
本ポジションは、物流・製造部に定常的に帰属し、スポットワークに影響を与える外部環境の変化を継続的にウォッチ・定量化し、執行役員・部長が先読み（Proactive）／即応（Reactive）に手を打てる状態を、単発ではなく「回り続ける仕組み」として実装する役割です。最終的には、部長・リーダー層が自ら戦略を描けるよう、判断材料と判断基準を移譲していくことまでを担っていただきます。

【ミッション】
このロールの成果は「単発の分析」ではなく「継続して回る仕組みと、その移譲」です。この仕組みの目的は、指標を淡々と並べる定点観測ではなく、「今、動くべき瞬間」（好機・危機の転換点）を見逃さずに検知し、意思決定につなげることにあります。
1. メカニズムの確立
* 毎週、必要な情報（経済・社会統計、労働需給、制度・政策動向、業界トピックス）を拾える仕組みづくり
* スポットワーク全体の環境変数を起点に、物流・製造領域の需給が「なぜ増えたのか／減ったのか」を示唆できる週次ルーチンを、属人ではなく再現可能なメカニズムにする
2. 深さと広さの追求
* メカニズムが回り始めたら、因子の深掘り（相関から寄与度・因果の仮説へ）と、対象範囲（統計指標・地域・セグメント・制度）の拡張を進める
* 「どの因子が効くか」の見立ての型と、危険シグナルの閾値を整備する
3. 戦略ハンドオフ
* 物流・製造部門の部長・リーダー層を巻き込み、部長たち自身が戦略を描ける状態をつくる
* 分析と判断基準を移譲し、執行役員・部長の意思決定を継続的に支える「共通言語」にしていく

【具体的な業務】
物流・製造部に帰属するアナリストとして、外部環境のモニタリングの週次運用から、示唆の抽出、意思決定支援までを一気通貫で担っていただきます。
1. 週次の環境スキャンの仕組み化
* 世界情勢・マクロ環境・国内トピックス・法改正/政策動向の継続的なウォッチと、拾うべき情報源・指標の定義
* 「毎週同じ品質で運営する」ための収集 集計 示唆化のフロー設計とテンプレート化
* 生成AI／LLMを活用して情報収集・要約・一次整理を自動化・効率化し、人が担うべき示唆づくりに時間を割ける運用にする
2. 環境変数と需給の関係の定量化
* スポットワーク全体のマクロ指標（雇用・労働需給、消費・サービス産業動向、最低賃金、競合指標等）を、物流・製造領域の需給（募集数・稼働率・マッチング等）へ接続
* 「なぜ増減したのか」を、相関・季節性・寄与分解の観点から説明できる形にする
3. 社会的ニーズの提供（経済・社会統計視点）
* どの因子がスポットワークに効いているか、どのような社会的ニーズが立ち上がっているかを整理し、営業・提案で使えるファクトをインサイトとして提供する
4. データ抽出・計算・Weekly Deckの作成（アナリスト機能）
* 必要な情報を自らDB（BigQuery等）から抽出し、SQL/BIで集計・可視化し、示唆まで落とす
* 週次でDeck（レポート）を作成し、執行役員・部長に届く粒度・抽象度に翻訳する
* 生成AI／AIツールを積極的に取り入れ、抽出・集計・可視化・ドラフト作成のスピードと質を高める
5. 先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲
* 先読みの打ち手と、環境変化への即応の論点を提示
* 戦略ハンドオフに向け、部長・リーダー層が自走で読み・判断できるよう、判断基準と見方を移譲していく

【ポジション・部門の魅力】
* 外部環境の変化とスポットワークの需給の関係を、継続的に読み解ける状態をつくる
* その示唆を、執行役員・部長が先読み・即応の打ち手に使える形で届ける
* 分析を特定の個人に閉じさせず、組織が自ら読み・判断できる状態へ育てていく
* 依頼された集計を出すだけの分析担当ではありません。自ら問いを立て、環境変化がなぜ起きたのか、次に何をすべきかまで踏み込んで示します。
* 物流・製造領域に腰を据えて全体の傾向を継続的に読み解き、執行役員・部長の戦略判断を支え続けることに責任を持ちます。

【想定配属部署】
物流・製造領域を担当する事業部門。物流・製造領域の事業戦略・重点テーマ設計を担う機能として、営業・オペレーション・プロダクト等と連携しながら、意思決定に必要な材料を整備します。

募集背景
同社は「一人ひとりの時間を豊かに」というVision、「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というMissionのもと、スキマバイトサービスを中心に、働き手と企業の新しい出会い方を社会に実装してきました。
物流・製造領域は、最低賃金の継続引き上げ・賃上げ圧力・人手不足の構造的深刻化など、外部環境の変化がスポットワークの需給（募集数・稼働率・マッチング）に直結しやすい領域です。「今週なぜ需給が動いたのか」「次に何が起きるのか」を継続的・構造的に捉え、先読みして手を打てる体制の重要性が増しています。
本ポジションは、物流・製造部に定常的に帰属し、スポットワークに影響を与える外部環境の変化を継続的にウォッチ・定量化し、執行役員・部長が先読み（Proactive）／即応（Reactive）に手を打てる状態を、単発ではなく「回り続ける仕組み」として実装する役割です。最終的には、部長・リーダー層が自ら戦略を描けるよう、判断材料と判断基準を移譲していくことまでを担っていただきます。

ミッション
このロールの成果は「単発の分析」ではなく「継続して回る仕組みと、その移譲」です。この仕組みの目的は、指標を淡々と並べる定点観測ではなく、「今、動くべき瞬間」（好機・危機の転換点）を見逃さずに検知し、意思決定につなげることにあります。
1. メカニズムの確立
毎週、必要な情報（経済・社会統計、労働需給、制度・政策動向、業界トピックス）を拾える仕組みづくり
スポットワーク全体の環境変数を起点に、物流・製造領域の需給が「なぜ増えたのか／減ったのか」を示唆できる週次ルーチンを、属人ではなく再現可能なメカニズムにする
2. 深さと広さの追求
メカニズムが回り始めたら、因子の深掘り（相関から寄与度・因果の仮説へ）と、対象範囲（統計指標・地域・セグメント・制度）の拡張を進める
「どの因子が効くか」の見立ての型と、危険シグナルの閾値を整備する
3. 戦略ハンドオフ
物流・製造部門の部長・リーダー層を巻き込み、部長たち自身が戦略を描ける状態をつくる
分析と判断基準を移譲し、執行役員・部長の意思決定を継続的に支える「共通言語」にしていく

業務内容
物流・製造部に帰属するアナリストとして、外部環境のモニタリングの週次運用から、示唆の抽出、意思決定支援までを一気通貫で担っていただきます。
1. 週次の環境スキャンの仕組み化
世界情勢・マクロ環境・国内トピックス・法改正/政策動向の継続的なウォッチと、拾うべき情報源・指標の定義
「毎週同じ品質で運営する」ための収集 集計 示唆化のフロー設計とテンプレート化
生成AI／LLMを活用して情報収集・要約・一次整理を自動化・効率化し、人が担うべき示唆づくりに時間を割ける運用にする
2. 環境変数と需給の関係の定量化
スポットワーク全体のマクロ指標（雇用・労働需給、消費・サービス産業動向、最低賃金、競合指標等）を、物流・製造領域の需給（募集数・稼働率・マッチング等）へ接続
「なぜ増減したのか」を、相関・季節性・寄与分解の観点から説明できる形にする
3. 社会的ニーズの提供（経済・社会統計視点）
どの因子がスポットワークに効いているか、どのような社会的ニーズが立ち上がっているかを整理し、営業・提案で使えるファクトをインサイトとして提供する
4. データ抽出・計算・Weekly Deckの作成（アナリスト機能）
必要な情報を自らDB（BigQuery等）から抽出し、SQL/BIで集計・可視化し、示唆まで落とす
週次でDeck（レポート）を作成し、執行役員・部長に届く粒度・抽象度に翻訳する
生成AI／AIツールを積極的に取り入れ、抽出・集計・可視化・ドラフト作成のスピードと質を高める
5. 先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲
先読みの打ち手と、環境変化への即応の論点を提示
戦略ハンドオフに向け、部長・リーダー層が自走で読み・判断できるよう、判断基準と見方を移譲していく

このポジションで期待すること
外部環境の変化とスポットワークの需給の関係を、継続的に読み解ける状態をつくる
その示唆を、執行役員・部長が先読み・即応の打ち手に使える形で届ける
分析を特定の個人に閉じさせず、組織が自ら読み・判断できる状態へ育てていく
依頼された集計を出すだけの分析担当ではありません。自ら問いを立て、環境変化がなぜ起きたのか、次に何をすべきかまで踏み込んで示します。
物流・製造領域に腰を据えて全体の傾向を継続的に読み解き、執行役員・部長の戦略判断を支え続けることに責任を持ちます。

想定配属部署
物流・製造領域を担当する事業部門
物流・製造領域の事業戦略・重点テーマ設計を担う機能として、営業・オペレーション・プロダクト等と連携しながら、意思決定に必要な材料を整備します。

●業務概要
同社はビッグデータや生成AIを活用した事業を展開しており、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援しています。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しています。

同社が提供しているサービスは以下の通りです。
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標
- 日経POSデータを用いた日次物価指数
- 求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス

同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

●具体的な業務内容
1. オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
2. 機関投資家とのMTG
3. 機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
4. セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

●ポジションの魅力
1. マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行えます。
2. 単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能です。
3. 最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができます。
4. エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことが可能です。
5. 国内外のヘッジファンドとのリレーションを構築できます。
6. 若い年代から裁量権をもって働ける環境です。
入社数ヶ月で自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用された事例もあります。

【所属組織について】
研究開発本部 デジタルソリューション部 データサイエンス推進チームに所属します。
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループの研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。
データサイエンス推進チームは、数理最適化や機械学習を始めとしたデータサイエンス関連技術を用いて、様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。

デジタルソリューション部は、グループ内の様々な開発部署と協業を行い、新素材やその製造技術の開発に携わります。各開発部署のプロジェクトメンバーと共に材料開発の中核に加わり、自身のデジタル技術を材料開発にダイレクトに活かせる機会があります。
デジタルソリューション部は、同社の研究開発の変革を主導する部署です。明確な目的・戦略があり、かつ、同社にとって有用な提案であれば、立場や経験に関係なく新たな提案を受け入れる風土があります。
デジタルソリューション部はシミュレーション技術を強みの一つとしており、高い技術レベル・豊富な経験を持つシミュレーション人材とも緊密に連携しながら業務を行える環境があります。

【担当業務】
グループの様々な国内外開発部署と協業し、データサイエンスを用いた開発の加速に取り組んでいただきます。各開発部署が保有する開発データから構造化データを構築し、数理最適化や機械学習の技術を用いて、材料設計や条件最適化などの業務に取り組んでいただきます。研究開発で得られる様々な非構造化データ（例：画像データ）を機械学習で解析・高度利用する業務もあります。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

【お任せしたい業務】
入社後~1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトにご参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的にご担当いただきます。これら経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。
研修・OJT・フォローアップ体制：入社後数か月を目安に、同社で使用する様々なツールの使用方法やデータサイエンス関連技術を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。

【キャリアパスイメージ】
1~3年後のキャリアイメージ：担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当いただき、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これら経験を通じ、担当する技術分野において、グループを代表するデジタル専門人材を目指していただきます。
5年後 のキャリアイメージ：研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【業務のやりがい】
デジタルソリューション部のメンバーは、様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。
(変更の範囲)会社の定める業務全般

【ミッション】
PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。

【主な業務】
PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。

【具体的な業務】
・リアルワールドデータの分析
・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出
・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発
・疾患特化AIの継続的な改善
・新機能開発の推進


●仕事の魅力
・PHR・EMR・健診データという希少性の高い実データを扱える
・医療専門家と協働し、AIの精度向上から新たな医療インサイト創出まで担える
・PoCではなく、実際のサービスとして社会実装まで関われる

●業務内容
当グループ全体のDX推進に向け、データ分析を通じた意思決定支援と業務改善の実現を担っていただきます。

主な業務は以下です。
1.事業・業務課題に基づく分析テーマの設計
2.SQLやPython等を用いたデータ抽出・加工・可視化
3.統計解析や予測モデルの構築・評価
4.分析結果の示唆化と関係部署への提案
5.業務への適用推進と継続的な改善

担当プロセスは、課題整理→データ理解→分析設計→モデル実装→示唆整理→業務反映支援を想定しています。
関係部署は、各事業会社の業務主管部門、IT・システム部門、外部パートナー、各DX組織を想定します。
業務構成比は、プロジェクト業務80％、分析環境整備・改善10％、定常的な調整・報告10％を想定しています。

●職責
入社直後は、既存の分析テーマや保有データの理解、進行中案件での分析実務、分析結果の可視化・説明をご担当いただきます。
将来的には、新規分析テーマの立案、分析アプローチの選定、予測モデルの高度化、業務部門との活用設計まで主導いただくことを期待します。
主導いただきたい領域は、分析手法・モデル設計の選択、仮説設定、分析結果の解釈、業務への落とし込み方の整理です。
関係部署との間では、分析目的、活用方法、成果指標、運用上の制約について合意形成いただきます。

●魅力・やりがい
当グループの全社DXを支える立場で、データ分析を意思決定や業務改善に直結させられる点が大きな魅力です。
電力・エネルギーという社会インフラ領域で、大規模かつ多様なデータを扱いながら、経営・業務の両面に影響を与えるテーマに関与できます。
また、HD軸足でグループ横断のキャリア形成を志向しており、各社DX組織や重点テーマで価値発揮しながらキャリアを広げられます。

●キャリアパス
短期（1 3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

【業務概要】
金融機関に対し、AI・データを活用した業務変革や新たなサービスの創出を支援するポジションです。顧客の経営・業務課題を起点に、金融機関の業務特性や既存システム、セキュリティ・規制上の要件を踏まえ、AI・データ活用の構想策定からユースケース設計、検証、導入・定着までを一貫して推進します。

【具体的な業務】
以下のテーマに携わります。
1. AI・データ活用に関する戦略、構想、ロードマップの策定
2. 業務課題の整理、業務プロセスの見直し、ユースケースの設計・優先順位付け
3. 生成AI、AIエージェント、機械学習などを活用した新たな業務・サービスの企画
4. PoCの企画・推進および、業務効果・実現性・リスクの検証
5. 業務要件・システム要件の整理と、技術・開発チームへの橋渡し
6. AI・データ活用に必要なガバナンス、運用体制、定着施策の設計
7. 複数の金融機関への展開を見据えた共通アセットやサービスの企画・高度化
AIエンジニア、データアーキテクト、データサイエンティスト、金融業務の専門家などとチームを組み、顧客と技術チームをつなぎながら、構想を実際の業務変革やサービスとして実現する役割を担います。

【ポジション・部門の魅力】
AIに携われる仕事が数多くある中で、本ポストの魅力は、同社の金融分野という舞台で、AIによる社会変革に挑戦できることです。金融機関は、融資・投資・決済などを通じて社会のリソースを適正に配分する、いわば社会の血流を担う存在です。他業種と比べてもAIへの投資意欲がとりわけ高く、AIは今、金融機関の業務やサービス、そのあり方そのものを大きく変えようとしています。金融を変えることは、その先にある企業や人々の活動、さらには社会や経済の仕組みを変えることにつながります。
同社は長年にわたり日本の金融インフラを支え、金融機関との信頼関係と深い業務知識を築いてきました。その強みと、システムを実装・運用まで担える総合力を生かし、銀行・保険・カードなど金融分野全体を見渡しながら、AI活用を構想やPoCで終わらせず、実際の業務やサービスとして社会に根付かせるところまで携われます。日本の金融を支えてきた企業だからこそ、これからのAIによる金融変革、ひいては社会変革の中心を担うことができます。
顧客の現場に深く入り込み、ビジネスと技術の双方を理解して解決策を形にする、Forward Deployed Engineer（FDE）に通じる働き方も特徴です。さらに、個別案件で得た知見を共通アセットやサービスへ昇華し、複数の金融機関へ展開することで、一社の課題解決を超え、金融業界全体に大きなインパクトを生み出せます。
同組織は、金融分野におけるAI・データ領域の専門組織です。銀行、保険、カードなどの各事業組織と連携し、顧客への提案やプロジェクト推進を担うとともに、案件を通じて得た知見の集約、共通アセットの整備、新たなサービスの企画にも取り組んでいます。コンサルタント、データサイエンティスト、AIエンジニアをはじめとする多様な人財が在籍し、案件やテーマに応じて社内の専門組織とも連携します。

あらゆるデータを安全に活用し、価値に変えることをミッションに2016年12月に設立された企業です。データを安全に収集し、価値に変えていく事業を展開しています。
同社が提供する、データを暗号化したまま集積・分析・AI処理できる秘密計算プラットフォームは、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用の実現に貢献しています。
設立後、複数の受賞歴やエンタープライズ企業との協業実績があります。
- 都後援のベンチャー企業選手権大会にて優秀賞
- Rising Star Award
- 国際的なイベントでの優勝
- Venture Awardsにて、中小企業庁長官賞
- Innovative Startup
- 世界大会の金融・規制産業部門での優勝
従業員数は増加傾向にあり、今後も拡大を目指しています。

●具体的な業務内容
LLM関連プロダクト/ソリューション開発を担うチームに加わり、以下の業務をお任せできる方を探しています。
- プロダクト/ソリューション立案のための、データ分析を伴うPoCプロジェクトの推進
- 顧客のデータ・LLM活用案件の推進
(例：顧客ニーズに対するデータ分析およびLLMを用いたシステムアーキテクチャ定義、分析要件定義、分析の実行、分析結果に基づく改善策の提案、など)
また、以下のような多様かつ秘匿性の高いデータを対象に、安全性を担保しながら活用するための分析手法の開発にも携わっていただきます。
- 企業の機密情報（例：技術的なノウハウ、 システムアーキテクチャ情報 等）
- 企業内の人事関連データ（例：従業員の勤怠、評価、スキル、キャリア志向、組織の状態 等）
- 人のコミュニケーションに関連するデータ（例：音声、チャット、メール、ドキュメント 等）
- 社外秘・部外秘または機微性の高い個人情報
- 秘匿性の高いデータを守りつつ、機械学習・AIで安全に活用するためのプロダクトコア機能の開発

●このポジションの魅力
- 秘密計算やLLMなど最先端分野のR&Dおよび実サービス開発に携わることができます。
- ユーザーが抱えるペインやフィードバックを重視し、データ分析によって提供すべき価値に拘った検証、プロダクト/ソリューション開発を行います。
- 新しい領域のため、自らマーケットを創っていく経験（0→ 1）を積むことができます。

●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。

【開発環境】
●データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。
　既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。

【担当業務の強み】
●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
●研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。

【キャリアパス】
●分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1〜3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。

【入社後の教育体制】
●入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。

【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
●現業務において、データ分析を実施されている。
●開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
●顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。

【テレワーク可否・率・頻度】
テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。
●傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。
●案件によりましては、週5出社の案件もございます。

※お客様データの取り扱いの性質上、地方勤務・フルリモート不可となります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

事業会社・教育関係など幅広い業界・業種のクライアントに対して、顧客のビジネス課題を明確にし、アナリティクスを活用するための分析基盤の提案・設計・開発・運用支援をしていただきます。最新の技術について、高い専門性を持ったメンバと一緒にお客様の課題を解決するための基盤構築するお仕事です。

【具体的には】
●分析基盤システム設計・開発・運用支援：
　データの加工集計、可視化を行うための導入支援と構築支援を担当いただきます
●BIツール導入支援：
　データ利活用に必要なBIに関わる技術支援全般

※お客様データの取り扱いの性質上、地方勤務・フルリモート不可となります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただく想定です。

当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。

●具体的な業務内容
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
・ピープルアナリティクス

●扱うデータ
1: 自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）
2: 顧客の属性データ、顧客の時系列情報
3: 自社社員の行動（架電履歴など）データ
4: WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等
5: テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）
6: 音声データ（通話）
※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。

●使用技術
・Python
・R
・SQL（BigQuery、Presto）
・Stan

●当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

●働く環境
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー
・Macbook Pro のパソコン貸与

●キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。

◎データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。

◎データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。

◎データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。

エンタープライズ市場におけるNTT東日本のパイオニアとしてAI技術に係わる以下の業務を実施

＜新規ソリューション・ビジネス開発＞
・自治体・省庁・教育・医療・金融・民需等のお客様への新たな価値提供、地域活性化や地域課題の解決に向けたニーズヒアリングやコンサル
・最新AI技術の積極活用・チャレンジ・目利き。システムアーキテクチャの検討とニーズを掛け合せ、新規ビジネスを検討、創出
・NTT研究所とも連携しNTT版LLM「tsuzumi」の研究開発。「tsuzumi」やAIエージェント、AIコンステレーション等の新技術活用によるソリューションの創出・社会変革
・これまでにない新規のSIチャレンジと、チャレンジ結果を通じ各分野に横通しで提供可能なソリューションパッケージ群の建付け
・社内業務変革にも積極チャレンジ。社内を新技術の実験場、業務効果の確認場として活用。実践成果やノウハウを社外にも展開

＜案件支援＞
・お客様業務・環境・体制の現状把握、課題抽出、AI技術を活用した伴走型課題解決コンサルティング、システム設計・構築〜保守まで一気通貫で携わりビジネスモデルの社会実装を高速で実現
・創出ビジネスモデル全国展開のための販売戦略検討、フロント営業向け勉強会/顧客向けウェビナーの開催・提案支援

【事業内容】
お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

【業務内容】
顧客保有データの分析実施
データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

データ分析チームとして、プロダクトへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応をプロダクト企画チームと協働しながら実施する

【詳細】
・社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成するサービス商品であるプロダクトの企画チームで、販売チャネル営業とプロダクト適用に関する検討を顧客と実施する。
・その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。
・検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。

具体的には、
・課題解決に有効なデータ分析に関する提案
・環境構築
・受領すべきデータの要件の提示
・分析に必要なツールの選定
・受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証
・検証結果によるアセスメントと再検証の実施
・検証結果の顧客説明
・商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施
などを実施する。

※扱うプロダクトについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内のプロダクトについてを中心に検討を実施する予定です。

・クライアント企業へのデータ解析プロジェクトの提案
・クライアント（業務部門）との折衝、調整
・解析プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
・要員調達経験
・その他、付随業務

金融系領域におけるデータサイエンティスト（PL候補）として下記業務をお任せいたします。

●主な業務内容：
・不正検知／解約防止等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデル構築、与信管理、リスク計量化

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です。

＜主要取引先＞※大手メガバンク、生命保険／損害保険会社、大手不動産など

医療・ヘルスケア領域におけるデータサイエンティスト(PL候補)として下記業務をお任せします。

●業務内容：
・リアルワールドデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析
・データ解析に基づく疾病予測や疾病予防のためのモデル構築
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です。

ビッグデータを活用し金融機関のマーケティング戦略を支援するための情報系基盤の次世代の検討から開発までを行います。データ解析や統計分析、解析結果の可視化などを行うことができるパッケージソフトを効果的に活用するための各種開発や、クラウド基盤の導入効果検証や開発、それらのマネジメント等を行います。ニューノーマル時代に対応しており、拠点とリモートを併用してのの業務推進が可能です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・当該領域は金融機関のユーザ部門に最先端の技術活用を強みに入り込み、顧客業務の現状を把握し、改善提案から実施効果の把握までを一貫して経験できるところが魅力です。お客様のデータドリブン経営に向けたビッグデータ基盤の整備、データ利活用といった業務変革に直結する開発は貢献度が高い職務です。
・営業開発一体体制でプロジェクトに取り組める点が魅力です。

●大規模なデータの分析に最適なプラットフォームの構想・設計（構築・運用）と実装計画の立案
●SQLなどのデータ操作言語を用いたデータ抽出・加工、データベースの管理やテーブル設計
●データマートの作成
●データ関連組織のプロジェクトマネジメント
●セキュリティ監視のアーキテクチャ設計、運用設計
●インシデント発生時のトリアージや初動対応

配属予定部署：情報システム事業部

データマネジメント基盤構築案件のプロジェクトマネージャ、またはプロジェクトリーダとして、基盤技術等を活用した要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！

【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す

グループ各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務をリードしていただきます。具体的には以下のような業務があります。

・グループにおけるビジネス課題解決のためのデータ分析や機械学習モデルの開発
・顧客への分析結果の説明
・AIに関する最新技術の調査・研究

【プロジェクト例】
・市場動向分析モデルの構築
・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発
・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築
・アンチマネーロンダリング(AML)分野における分析支援

【このポジションの醍醐味】
金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。

フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。

●ミッション
あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。

●担当業務
シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。
各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。
機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。
DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。
中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。

●カルチャー
周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。
事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。
時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。
データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。
勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。

●技術スタック
統計技術：機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等
言語：Python3.x, SQL, Shell Script
DB：BigQuery
インフラ：PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS
コード管理：GitLab
コミュニケーション：Slack, JIRA, Confluence

●得られるスキルや経験
年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値
ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること
事業課題や分析課題に応じた多様な統計手法
急成長する事業の中で、新たなデータソース・データ種別・分析手法への取り組み
周囲と協働することにより、本質的な分析業務に集中できる環境

●所属
データ分析グループ
約20名のDSが在籍しています。
事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。
クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。
各DSが、担当事業での課題発見／実装／評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。

●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。

【開発環境】
●データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。
　既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。

【担当業務の強み】
●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
●研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。

【キャリアパス】
●リーダー・マネージャー職以上希望の方につきましては、ご経験・適正確認後、リーダーとしてご活躍頂けます。

【入社後の教育体制】
●入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。

【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
●現業務において、データ分析を実施されている。
●開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
●顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。

【テレワーク可否・率・頻度】
テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。
●傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。
●案件によりましては、週5出社の案件もございます。

※お客様データの取り扱いの性質上、地方勤務・フルリモート不可となります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査、選定
・モデルの作成、精度性能評価
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ)
　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング
　- 数理最適化などの数理モデリング
●エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
●提案活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）

・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール（SalesforceMarketingCloudやSnowflake等）導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。

●業務詳細
(1) マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援

(2) プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務　
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成　等

(3) マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行

●対象領域
・ウェブ解析（Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析）
・BIダッシュボード開発（Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発）
・統計分析（R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング）

●実績
【自動車メーカー様】　サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
【B2B企業様】　サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
【国家プロジェクト】個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
【鉄道広告代理店様】　通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【B2Bメーカー様】　IBMキャンペーンの有効活用のための顧客セグメント設計、RPA開発含む運用設計、実行　など

●業務変更の可能性：なし

・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。

【詳細】
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施して頂きます。
担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
　・A-PJでメンバーとして親会社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとして
　　メンバー3人管理にステップアップ
　・C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用出来るため担務変更　等
いづれのPJにおいても業務内容は親会社データ活用に関わる業務となります。

機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。
また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、
意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など
担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施頂きます。

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません
　（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、
　　プロジェクトによってはフル出社もあります）

具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。

・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
　ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発

マーケティング領域のデータサイエンティスト(PL候補)として下記業務をお任せします。

●業務内容：
・クライアント企業のビジネスで発生する各種データを活用し、モデリング、示唆出し
・ビッグデータを解析し、クライアント企業のマーケティング活動を支援
・CRM、DMP等を中心としたビッグデータを解析して、マーケティングを加速させるソリューションの企画及び開発

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です

【職務概要】
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

【概要】
データによるユーザーや市場の理解に基づき、当社のオペレーション戦略を構築する『オペレーションストラテジスト』を募集しています。

当社のサービスは、主に市場を巡回してバッテリー交換や車両の再配置をするFieldオペレーション、車両の定期メンテナンスや故障車の修理をするリペアオペレーション、お客様対応をするカスタマーサービスなど、複雑なオペレーションによって運営されています。お客様に最高のサービス利用体験を提供することに加えて、持続可能なサービス提供のために効率的で拡張性のあるオペレーションを実現することが重要です。

当社の幅広いオペレーションの現場から課題を抽出して、お客様の声やデータ分析から課題を定性・定量的に理解して、最適なオペレーション戦略を構築することが『オペレーションストラテジスト』の役割です。

【仕事内容】
・各オペレーションチームと連携してオペレーションを構造的・定量的に理解して改善すべき課題を抽出すること
・各種オペレーションの指標の設計やダッシュボードの作成とモニタリング
・各種データ分析や戦略検討後の、オペレーション現場の実務への導入支援（ダッシュボード作成や対応方針作成など）

以下は、仕事内容の一例です。
・Fieldオペレーション）ライドデータやオペレーションデータ分析に基づく、オペレーション課題の抽出と最適なオペレーションの構築（例：バッテリー交換や車両の再配置業務の効率化など）
・リペアオペレーション）ライドデータや車両の故障データ分析に基づく、定期メンテナンス基準の設計
・カスタマーサービス）ユーザーアプリ内のお客様からのフィードバックに対する最適な対応方針の検討

【仕事の魅力】
・リアルサービスを支える根幹のサービス構築に携わることができること
・多様な部署と協力しながら複雑な課題解決に取り組めること
・社会的に影響力のある電動マイクロモビリティのシェアリングという新規ビジネスのグロース時期に関わることができること
・IPOを目指しているベンチャー企業の事業創りに関われること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

医用・バイオ事業に関わるデジタルソリューションビジネスを構築する業務です。
当社の主力製品となる血液自動分析装置の稼働情報や利用履歴などのデータを解析し、患者、臨床検査技師、サービス作業者、装置提供者等が抱える課題を抽出し、解決するための結論を導き出します。その解析結果に基づき、デジタルソリューションビジネスを企画・立案・試作し課題解決を目指します。
ビジネス構築に向けて事業化に向けた提案から検証まで一連の業務をお任せいたします。

●変更の範囲
会社の定める業務
　
【具体的には】
・デジタルソリューションや分析装置から取得されるデータの解析と課題の抽出
・抽出した課題に対する解決方法の提案
・解決方法に基づくソフトウェアの開発およびビジネス化推進

病院・臨床検査センターなど、お客様先に納入した当社分析装置の稼働状況と利用履歴を分析することで、遠隔地から分析装置の状態を把握することが可能です。例えば、当社サービスエンジニアがお客様先を訪問する前に、あらかじめ分析装置の状態を把握し、修理の方法を事前に把握、必要な部品を準備したうえで訪問し、短時間で修理対応できると考えています。こうした業務をサポートするデジタルソリューションソフトウェア開発と、ビジネス化を推進します。
※上記は入社後お任せする業務例であり、ご経験に応じてその他のソリューションビジネス構築もお任せいたします。

【仕事の魅力】
●自分の発想・アイデアが形になる
・お客様の困りごとやサービスエンジニアの要望に対処するデジタルソリューション開発とビジネス化がお任せしたい業務です。取得されたデータから問題解決のための仕組みづくりを考え、形にすることで、技術的なスキルだけでなく、創造性や問題解決力も磨くことができます。また、お客様の課題を踏まえたシステムの機能拡充やデータ活用等が進むことで、お客様やサービスエンジニアの作業効率が向上し、最終的に関係者の満足度向上・課題解決に携わることができます。
・世界トップクラスシェアの製品を複数保有し、更なる技術革新を追求するチャレンジングな組織風土です。また、ベテラン社員も多く在籍しており、入社後に必要な技術や知識の習得には積極的にサポートします。
・人口高齢化、予防医学の重要性増大等に伴い、検体検査数は年々増加傾向にあり、限られた時間内でより多くの検体を処理する必要性が高まっています。検査装置の迅速化だけでなく、複数の装置を一つのシステムで繋ぐことによる検査の効率化、オペレーターの業務負担低下や、微量な検体量で検査を可能とすることによる患者さんの負担軽減等を実現しています。「より高速に、高感度に、便利に」といった顧客ニーズに対して、更に技術力を磨くことで顧客の期待・信頼に応え続けたいと考えています。
・当社はコア技術である「見る・測る・分析する」を基にあらゆるムダを減らし、生産性を最大化することで、最先端分野でお客様の飛躍と成長をお手伝いすることをミッションとしています。当社装置の技術向上は、お客様がコア業務に集中できる環境を作り、世界中の医療技術の進歩・向上に繋がると考えています。
このような想いに共感し、業界のリーディングカンパニーとして更なる技術革新を追求していただける技術者を募集します。

【組織構成・働き方について】
現在メンバーは5名程で、中途入社の社員も活躍しています。
働き方は出社、在宅とご希望に応じて選択可能です。
残業時間は20〜40時間程/月です。
今後も在宅勤務制度、産休/育休制度や各種オンラインツールを活用し、ワークライフバランスを考慮しながら、柔軟な働き方を実現していきます。

【部署の魅力】
・一人でも多くの方の命を救いたいという思いで部署のメンバーは日々業務を行っています。
・万が一品質が基準に満たない場合は納期を延長してでも徹底改善するなど、装置の品質・信頼性を最重要視しており、顧客からは装置の信頼性を高く評価されています。技術・品質に拘りを持って開発することができます。
・医用機器の装置性能は人の命に繋がるため、求められる品質レベルは極めて高いですが、新しい価値を提供することで世界中の人々の健康に貢献できる社会貢献性の高い仕事です。
・メディカル市場は堅調に成長し続けており（年平均成長率：2〜4%）今後新興国市場の成長も含めて、更なる市場成長が見込まれます。

データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の銀行、保険、カード会社等の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析、AIモデル構築まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析・AIモデルの設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二 ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。

業務内容
◎詳細
当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。

職務内容
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

【このポジションにおけるミッション】
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

業務内容
主にデータプラットフォームを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上におけるデータプラットフォームの評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から特定プラットフォームへのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々

【具体的な業務内容】
・顧客の行動データ（GoogleAnalytics中心）、決済及び属性データ（BigQuery中心）を主に活用
・データ基盤整備業務としては、新たなデータ取得や整備によるマーケティング活動の高度化に活用
・分析業務としては、分析設計、データ抽出、加工および成形、企画につながる示唆出しまでを一貫して実施
・BIツール（LookerStudio）を利用したレポート作成・保守・運用業務
・後進育成および手順書やルール等の運用整備・推進

●職務内容：
金融系領域におけるデータサイエンティスト（PL候補）として下記業務をお任せいたします。

●主な業務内容：
・不正検知／解約防止等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデル構築、与信管理、リスク計量化

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です。

＜主要取引先＞※大手メガバンク、生命保険／損害保険会社、大手不動産など

弊社の主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。

具体的には

国内最大級DMPや豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装
Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発
次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発
新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進

チームの特徴
部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。

キャリアパス
データサイエンティスト → マネージャー（組織とプロジェクトを牽引）
データサイエンティスト → リード（CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード）

与信・審査領域におけるデータ活用プロジェクトの企画・推進から、分析結果を活用した施策立案・意思決定支援まで、一貫して担当いただきます。
社内各部門（事業・リスク管理等）、データサイエンティストと連携しながら、複数のプロジェクトをリードしていただきます。

主な業務

課題抽出・プロジェクト企画／推進
審査領域における事業課題の抽出
データ活用テーマの企画・立案
プロジェクト全体の推進および関係者との調整
データ分析を活用した施策立案・業務適用
データサイエンティストと連携した分析・モデル開発要件の整理
モデルの業務適用（運用設計）および効果検証
審査スコアや顧客ポートフォリオを活用した施策企画・改善提案
プレゼンテーション・意思決定支援
分析結果や機械学習モデルの成果をもとに、経営層・事業部門向けの提案資料を作成
データをビジネス上の意思決定につながる形で整理・可視化し、プレゼンテーションを通じて施策実行を推進
技術環境

DWH：GCP（BigQuery等）
機械学習ツール：DataRobot 等
ドキュメンテーション：Googleスライド / PowerPoint 等
※自動化や精度向上に向けた最新技術も積極的に活用しています。

＜職務概要＞
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

＜プロジェクト事例＞
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜職務概要＞
本ポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのLLMサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。
金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・LLMのプロンプト設計、パラメータ調整、API連携方針に基づく業務アプリ開発を実行
・生成AI／RAG／エージェント開発を通じた業務効率化・PoC支援
・AIコンサルタント（データ戦略担当）やデータエンジニアと連携し、設計方針に基づく実装・検証を担当
・自社プロダクトへのLLM適用および機能改善を推進
・上位職（シニア／マネージャー）のもとで、成果物の品質向上や技術検証を主体的に遂行

＜プロジェクト事例＞
・銀行様におけるローカルLLMを活用した業務効率化支援
・銀行様におけるAIガードレールに関する技術検証支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。

【職務概要】
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます

【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援制ラウンジでシアター投影等）

自社D2C睡眠ブランドおよび休息ブランドの成長を目的に、マーケティング領域を中心としたデータ分析・仮説構築を担うデータサイエンティスト（メンバー）を募集します。本ポジションでは、各種マーケティングデータの取得・蓄積・分析を通じて顧客理解を深め、マーケティング戦略や施策改善に活かせる示唆を導き出す役割を担っていただきます。
高度な研究志向のデータサイエンスではなく、事業・マーケティングと近い距離で、実際の意思決定や成果創出につながる分析を行うポジションです。

【具体的な仕事内容】
1. マーケティング・ブランド戦略を支えるデータ分析業務をお任せします。
2. 各種ツールや消費者調査を用いたデータの収集、分析、加工
3. マーケティングデータを活用した消費者インサイトの抽出および仮説構築
4. 既存ブランド／新規ブランドに関するマーケティング施策の効果分析・改善示唆の提供
5. 継続的なROI改善を目的とした効果測定の設計・運用および改善仮説の立案
6. マーケティング部門や関係部署と連携した分析結果の共有・活用支援
※戦略の最終意思決定やマネジメント責任は持たず、分析・示唆出し・改善提案を通じて事業を支える役割です。

【本ポジションの魅力】
・事業・マーケティングに直結するデータ分析に携われる：研究や分析のための分析ではなく、マーケティング施策やブランド戦略の意思決定に活かされるデータ分析を担えます。
・複数ブランドを横断した分析経験が積める：自社D2Cブランドなど複数のD2Cブランドに関わり、異なるフェーズ・特性のデータを扱うことで、分析スキルの幅を広げられます。
・分析 示唆出しまで一貫して関われる：データの集計や可視化に留まらず、仮説構築・示唆出し・改善提案まで関われるため、分析の価値を実感しやすい環境です。
・事業部側として主体的に動ける環境：マーケティングチームや関係部署と密に連携し、現場の課題感を理解した上で分析を行えるため、実務に活きるアウトプットが求められます。

【選考フロー】
1. 書類選考
2. 1次面接
3. 適性検査
4. 2次面接
5. 最終面接
6. オファー面談

【当社の魅力】
事業拡大フェーズのど真ん中
自社D2Cブランドの拡大・海外事業推進・新規ブランド立ち上げなど、経営インパクトのある大きなチャレンジがたくさん転がっています。
様々な業界から集まったプロ人材が集まる組織
多種多様な業界で活躍してきたプロ人材が集まるため、高いレベルの中で自分の実力を試したり、さらなる自己成長をしていくための環境が備わっています。
少数組織だからこそ自らカルチャーを作れる

AIイノベーション推進部にて、お客様の課題や背景をヒアリングし、最適なAIソリューションの提案から実装、運用までを一気通貫で担当します。具体的には、業務分析、PoC実施、モデルの既存業務への適用やシステム実装を行います。当グループ内の様々なAI活用・開発プロジェクトに携わり、銀行業界特有の課題解決に取り組みます。週1〜2回程度、当社（千葉みなと駅）での勤務を想定しています。
【主なプロジェクト例】
金融商品販売モニタリング、不正口座検知、粉飾検知、離職リスク関連、デフォルト検知、審査モデル、RPAの効率化、ニーズランクモデルなど。
【具体的な業務内容】
AI導入/分析提案、要件定義、動作/分析基盤構築、データ集計、データ前処理、データ可視化、特徴量エンジニアリング、AI/分析モデル構築、モデル評価、報告書作成、システム連携、クライアントとの調整。特に、プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成、クライアントワークが主な担当業務です。
【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベースを活用し、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織であり、事業の拡大を体感しながらキャリアを積むことができます。

当社は金融業界に特化したDXコンサルティング企業です。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加し、汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発。それらのノウハウをコミュニティーに還元することで、金融業界の変革を図っています。
AI・データ事業では、金融機関向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っています。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げたメンバーや、高度なデータ分析技術を持つメンバーが多数在籍し、金融業界の変革を目指しています。

本ポジションは、大阪エリアの金融機関向けITコンサルティングおよびAI活用支援強化のため、新たに開設された大阪オフィスの立ち上げメンバーとして、拠点づくりと事業成長をリードしていただきます。
職務概要としては、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当。AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与します。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。プロジェクトは数名程度のチームで行われます。

具体的な業務内容は以下の通りです。
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

プロジェクト事例としては、銀行における市場分析モデルの開発・運用支援、AutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証、金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）、金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援、データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討、金融グループ横断でのモデリング実証（PoC）などがあります。

このポジションの魅力は、大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われること、プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で事業価値に直結する成果を出せること、金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組めることです。
組織とカルチャーとしては、CTOが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴。全社定例や部門横断の情報共有・交流会によりオープンな連携環境があり、社内イベントも活発です。多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍し、活発なコミュニケーションが行われています。
成長環境として、外部機関との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催。書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度があり、固定学習プラットフォームに縛られず柔軟な学びが可能です。生成AI活用を推進。最新技術への取り組みや自社プロダクト開発にも関与できます。
働きやすさも重視されており、ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は充実した水準。スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援。各種社会保険完備、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助。通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実しています。

●あなたが決めること

ご経験・キャリア志向に合わせて、以下を単独または組み合わせでお任せします。あわせてPMO／PM／PLとしてのプロジェクトマネジメントも担っていただきます。

・ 評価の設計｜ LLM・AIシステムのコスト・品質を定量評価する指標の設計、効果測定、精度検証、ベースライン比較、LLM-as-a-Judgeの設計要件の定義｜顧客のビジネス課題を、システム要件の前提となる論理的で明確なルールとして定義する。KGI／KPIの設計
・価値の定義｜ そもそもこれをAIで作ることでビジネスにどうインパクトを与えるかを見極め、投資判断に踏み込む
・データ基盤・分析基盤の要件定義とリード｜ データパイプライン・DWH・データマート・CDPの設計、生成AI活用に向けたデータ整備
・育成・マネジメント｜ 若手データサイエンティスト／データエンジニアの育成・マネジメント



役割とプロジェクト推進体制
●アサインはこう決まります

入社後にどの案件から入るのかは、多くの方が気にされる点です。仕組みをそのまま書きます。

・キャリア希望を、上長が定期的に吸い上げます。「次はこの領域に行きたい」という意思を出す場があります。
・それに対して上長が「そのために何が必要か」を提示します。（必要な資格、身につけるべき技術、経験しておくべき工程）
・準備が整った段階で、営業が戦略的に次の案件を取りに行きます。本人の希望に合う案件を、こちらから顧客に提案する動き方をしています。

年功序列はありません。次の案件は勤続年数ではなく、本人の伸び方で決まります。単価は同一案件の中ではほぼ上がらず、案件が変わるタイミングで上がる構造です。だからローテーションを意図的に設計しています。

●一人にはしません

エンタープライズ企業の現場に入りますが、1人で放り出されることはありません。当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内には約200名の組織があり、修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。案件で詰まったときに社内で聞ける相手がいること -常駐型で働くうえで、ここは決定的に重要だと考えています。事業部としてのバックアップ体制と働く環境



事業部としてのバックアップ体制と働く環境
●評価と昇給

年功序列はありません。20代・30代前半で部長になったメンバーが複数います。管理職へのステップアップも、専門性を深めるキャリアも選択できます。

●勤務スタイルについて

在宅勤務を組み合わせたプロジェクトが中心ですが、参画先によっては現場への常駐が基本となるプロジェクトも存在します。形式的な在宅比率に拘泥するのではなく、プロジェクトの価値創出のために最適な場所でパフォーマンスを発揮する姿勢を重視しています。

●育成環境

資格取得支援：270種以上が対象、前期221名が利用（年600件・3年で5,000万円の支給実績）／AMBL PANEL（約460コンテンツの自己学習システム）／社外研修費 会社負担／修士・博士を含む専門家100名以上。機会は最大限・平等に用意します。掴むかはご本人次第です。

業務概要
顧客企業のデータ活用ニーズは、単発分析から意思決定に組み込む運用へと進化しています。とくにプライム案件では、要件化〜PoC〜本番化〜運用定着までの一気通貫支援が必須です。現在、当社にはデータサイエンスの専門職が少なく、顧客要望に応える品質・スピード・再現性を高めるべく、データサイエンティストをコア人材として採用し、価値創出の標準プロセスを確立していただく人材を募集します。

具体的な業務
事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着（監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備）まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。
併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力
【プライム案件】
当社はプライムとして顧客課題に直接向き合い、課題の定義・要件化 PoC（概念実証）での価値検証 本番化・運用定着まで一気通貫でご担当いただきます。
統計的妥当性・再現性・説明可能性・プライバシー／ガバナンスを起点に、実験設計と評価指標（KPI：重要業績評価指標）の設計、モデル運用（監視・ドリフト検知・再学習）を含むMLOps（Machine Learning Operations）まで主導いただきます。
手法・ツール選定や施策には大きな裁量があり、部門横断の専門家と連携して分析標準やベストプラクティスの策定・展開をリードいただけます。多様な業界のステークホルダーと協働し、検証に基づく意思決定を促しながら、成果を組織知（標準化・ナレッジ・育成）へ還元していただくポジションです。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。
【案件のバリエーションが豊富】
Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。また、案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術・工程共に幅広く経験できる機会があります。
【裁量の大きさ】
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、「経験がないのでできない」ではなく、「経験がないからこそ挑戦しよう」という風土があります。PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。経験がないことから不安に感じることもあると思いますが、失敗を恐れず、ぜひ挑戦してください。