データガバナンスの転職求人
5 件
データガバナンスの特徴
企業や公共機関において、データの品質管理や利活用、ガバナンス体制の設計・推進を担うポジションです。業務部門と連携しながら、データポリシーの...もっと見る
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データガバナンスの転職求人一覧
新着 データ化プロセス設計・BPR リーダー候補/クラウドDXサービス運営企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
832万円〜921万円
ポジション
リーダー候補
仕事内容
複数の事業ニーズに横断的に適応しながら、データ化におけるオペレーション構築や改善、システム改善をリードします。
●具体業務内容
・大規模オペレーションの管理とデリバリー維持
年間3億件規模のデータ化を処理する大規模かつ複雑なオペレーションを管理します。複雑な計数管理、需要予測に基づき、理想的なリソースアサインで安定的なサービスデリバリーを維持します。
・QCD改善とリソース最適化の推進
人的リソース、オペレーション、システムを複合的に捉え、QCD改善に取り組みます。サービス横断でのリソースアサインメントを最適化し、より高い生産性を実現します。
・システム改善による品質・コストの最適化
品質向上やコストカットを実現するため、名刺入力などデータ化システムのUI/UX改善やデータ化プロセスを改善します。
・事業価値向上のための施策実行
事業部と協業し、データ化起点でサービスの提供価値を高める施策を実行します。
●具体的な業務改善例
需要予測に基づく動的な人員配置(マルチスキル化)
特定プロダクトの月初の繁忙期と、他プロダクトの閑散期を分析します。特定の業務に特化していたメンバーを「マルチスキル化」し、全社のデータ化納期を守りつつ、変動人件費を年間数千万円規模で最適化する体制を構築します。
●本ポジションのキャリアパス
オペレーションマネジメントから始まり、新たな付加価値創出を生み出す事業企画・BizDevの領域にも役割を広げることができます。
●本ポジションの魅力
・大規模な数値管理に基づくプロセス改善
年間3億件のデータ化を実現するオペレーション運営、年間数十億円規模の予算を動かしながら、秒単位の工程分析を行い、組織全体の生産性に直結する改善をリードできます。
・システム開発へのダイレクトな関与
部門内にエンジニア組織を保有しているため、現場の課題を即座にアプリケーションの機能改修や自動化ロジックへ反映できます。
・非エンジニアでも最先端技術の利用、AIスキルの獲得ができる環境
部内エンジニア支援のもとcursorやClaude CodeなどのAgentic AI活用にも検証的に積極的に取り組んでおり、AI時代を生き抜くスキルを身に付ける機会が多くあります。
●開発環境、使用するツールなど
Notion, Slack, Redash, Looker Studio, Devin AI,cursor,Claude Codeなど
●具体業務内容
・大規模オペレーションの管理とデリバリー維持
年間3億件規模のデータ化を処理する大規模かつ複雑なオペレーションを管理します。複雑な計数管理、需要予測に基づき、理想的なリソースアサインで安定的なサービスデリバリーを維持します。
・QCD改善とリソース最適化の推進
人的リソース、オペレーション、システムを複合的に捉え、QCD改善に取り組みます。サービス横断でのリソースアサインメントを最適化し、より高い生産性を実現します。
・システム改善による品質・コストの最適化
品質向上やコストカットを実現するため、名刺入力などデータ化システムのUI/UX改善やデータ化プロセスを改善します。
・事業価値向上のための施策実行
事業部と協業し、データ化起点でサービスの提供価値を高める施策を実行します。
●具体的な業務改善例
需要予測に基づく動的な人員配置(マルチスキル化)
特定プロダクトの月初の繁忙期と、他プロダクトの閑散期を分析します。特定の業務に特化していたメンバーを「マルチスキル化」し、全社のデータ化納期を守りつつ、変動人件費を年間数千万円規模で最適化する体制を構築します。
●本ポジションのキャリアパス
オペレーションマネジメントから始まり、新たな付加価値創出を生み出す事業企画・BizDevの領域にも役割を広げることができます。
●本ポジションの魅力
・大規模な数値管理に基づくプロセス改善
年間3億件のデータ化を実現するオペレーション運営、年間数十億円規模の予算を動かしながら、秒単位の工程分析を行い、組織全体の生産性に直結する改善をリードできます。
・システム開発へのダイレクトな関与
部門内にエンジニア組織を保有しているため、現場の課題を即座にアプリケーションの機能改修や自動化ロジックへ反映できます。
・非エンジニアでも最先端技術の利用、AIスキルの獲得ができる環境
部内エンジニア支援のもとcursorやClaude CodeなどのAgentic AI活用にも検証的に積極的に取り組んでおり、AI時代を生き抜くスキルを身に付ける機会が多くあります。
●開発環境、使用するツールなど
Notion, Slack, Redash, Looker Studio, Devin AI,cursor,Claude Codeなど
データガバナンス推進(リーダー候補)/有名モバイルペイメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円程度 経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定
ポジション
リーダー候補
仕事内容
▼採用部署とRoleのミッション
急速なサービス成長や、それに伴う組織拡大には、業務フロー・システムのスピーディーなアップデートが必要不可欠です。また業界トップシェアのサービスを支える膨大なユーザデータにおける、セキュリティや品質の担保も必要です。そのためのデータガバナンスを強化することで守りを固めるだけでなく、データの利活用を促進することでビジネスの攻めの施策を次々と打ち出せる環境を整備していきます。
【具体的な業務内容】
グループ横断のデータガバナンス戦略およびロードマップの検討・推進
金融機関レベルのデータプロテクション(プライバシー、セキュリティ、リスク管理)の実現
データ利活用を前提としたガバナンスモデル(ポリシー・プロセス・標準)の設計
個人情報・パーソナルデータの適切な管理およびPIAの推進
AI活用に伴うデータ/AIガバナンスの設計・導入
経営層、法務、セキュリティ、プロダクト、データ組織との横断連携
国内外の規制・業界動向を踏まえたガバナンス高度化
※本ポジションは、プレイングマネジャーとしてチームをリード・マネジメントしながらも、自ら手を動かし各業務・プロジェクトを推進することが求められます。
【過去の主なプロジェクト】
CBPR認証取得プロジェクト
お客様の信頼と透明性を高める目的での第三者評価結果の公表プロジェクト
新サービス評価プロジェクト(PIA(Privacy Impact Assessment、プライバシー影響評価)の導入)
クラウドサービス評価プロジェクト
改正個人情報保護法対応プロジェクト
グループデータ基盤構築プロジェクト
▼本ポジションの魅力
グループ横断でのデータガバナンスを設計できる稀有なポジション
金融機関としての厳格な要件と、プロダクト成長のスピードを両立するチャレンジ
「守り」に閉じない、事業成長をドライブするガバナンス設計に関与できる
AI・プライバシー・データ利活用が交差する最前線での意思決定に関われる
急成長フェーズにおいて、ルール・仕組み・組織を自ら形作ることができる
急速なサービス成長や、それに伴う組織拡大には、業務フロー・システムのスピーディーなアップデートが必要不可欠です。また業界トップシェアのサービスを支える膨大なユーザデータにおける、セキュリティや品質の担保も必要です。そのためのデータガバナンスを強化することで守りを固めるだけでなく、データの利活用を促進することでビジネスの攻めの施策を次々と打ち出せる環境を整備していきます。
【具体的な業務内容】
グループ横断のデータガバナンス戦略およびロードマップの検討・推進
金融機関レベルのデータプロテクション(プライバシー、セキュリティ、リスク管理)の実現
データ利活用を前提としたガバナンスモデル(ポリシー・プロセス・標準)の設計
個人情報・パーソナルデータの適切な管理およびPIAの推進
AI活用に伴うデータ/AIガバナンスの設計・導入
経営層、法務、セキュリティ、プロダクト、データ組織との横断連携
国内外の規制・業界動向を踏まえたガバナンス高度化
※本ポジションは、プレイングマネジャーとしてチームをリード・マネジメントしながらも、自ら手を動かし各業務・プロジェクトを推進することが求められます。
【過去の主なプロジェクト】
CBPR認証取得プロジェクト
お客様の信頼と透明性を高める目的での第三者評価結果の公表プロジェクト
新サービス評価プロジェクト(PIA(Privacy Impact Assessment、プライバシー影響評価)の導入)
クラウドサービス評価プロジェクト
改正個人情報保護法対応プロジェクト
グループデータ基盤構築プロジェクト
▼本ポジションの魅力
グループ横断でのデータガバナンスを設計できる稀有なポジション
金融機関としての厳格な要件と、プロダクト成長のスピードを両立するチャレンジ
「守り」に閉じない、事業成長をドライブするガバナンス設計に関与できる
AI・プライバシー・データ利活用が交差する最前線での意思決定に関われる
急成長フェーズにおいて、ルール・仕組み・組織を自ら形作ることができる
AIリスクアセスメント・データガバナンス(グループ会社出向)/大手通信サービス会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万円〜1260万円
ポジション
担当者
仕事内容
・AI案件向けリスク評価(簡易ゲート/詳細審査/運用点検)の標準化と運用
・個別案件の論点整理、リスク低減策の提案、関係者調整、報告・根拠整理
・データガバナンス整備(分類/台帳/例外管理)とISMS/AIMS認証取得の推進
【具体的な業務】
・AI案件の意思決定を支える「共通ルール/審査基準」を整備し、審査品質の平準化と審査スピードの両立を実現(観点・判定基準・チェックリスト・台帳/証跡の継続改善)
・個別案件のリスクを早期に特定し、事業成長を止めない形での低減策を設計・提案(社内説明資料・報告書の作成を含む)
・データ分類/取扱ルールと、台帳・例外管理を整備し、監査・対外説明に耐える運用を全社に定着(教育・周知、現場の運用支援)
・法務/情報セキュリティ/開発/営業等と連携し、審査・統制の運営を最適化(論点整理、合意形成、運用への落とし込み)
・ISMS/AIMSの認証取得を推進し、取得後も改善サイクルが回る状態を構築(文書体系整備、内部点検・内部監査支援、審査対応、是正・改善)
仕事の魅力
・最先端のAI導入を「事業として成立させるガバナンス」を立ち上げから担える
・正解が定まっていない領域で、案件の現場に入り込みながら試行錯誤し、審査基準・運用・証跡の標準を自ら作れる(=仕組みを作った実績が自分の価値になる)
・AIのリスク、データガバナンス、プライバシー、情報セキュリティ、規格(ISMS/AIMS)を横断し、経営・事業の意思決定に直結する経験が積める
・単なる“チェック担当”ではなく、事業スピードと統制の両立を実現する役割として、関係者(営業/企画/法務/開発)を巻き込みながら前に進められる
・認証取得や監査対応まで見据えた運用を構築することで、市場でも通用する「AIガバナンス人材」として希少性の高い専門性を獲得できる
・個別案件の論点整理、リスク低減策の提案、関係者調整、報告・根拠整理
・データガバナンス整備(分類/台帳/例外管理)とISMS/AIMS認証取得の推進
【具体的な業務】
・AI案件の意思決定を支える「共通ルール/審査基準」を整備し、審査品質の平準化と審査スピードの両立を実現(観点・判定基準・チェックリスト・台帳/証跡の継続改善)
・個別案件のリスクを早期に特定し、事業成長を止めない形での低減策を設計・提案(社内説明資料・報告書の作成を含む)
・データ分類/取扱ルールと、台帳・例外管理を整備し、監査・対外説明に耐える運用を全社に定着(教育・周知、現場の運用支援)
・法務/情報セキュリティ/開発/営業等と連携し、審査・統制の運営を最適化(論点整理、合意形成、運用への落とし込み)
・ISMS/AIMSの認証取得を推進し、取得後も改善サイクルが回る状態を構築(文書体系整備、内部点検・内部監査支援、審査対応、是正・改善)
仕事の魅力
・最先端のAI導入を「事業として成立させるガバナンス」を立ち上げから担える
・正解が定まっていない領域で、案件の現場に入り込みながら試行錯誤し、審査基準・運用・証跡の標準を自ら作れる(=仕組みを作った実績が自分の価値になる)
・AIのリスク、データガバナンス、プライバシー、情報セキュリティ、規格(ISMS/AIMS)を横断し、経営・事業の意思決定に直結する経験が積める
・単なる“チェック担当”ではなく、事業スピードと統制の両立を実現する役割として、関係者(営業/企画/法務/開発)を巻き込みながら前に進められる
・認証取得や監査対応まで見据えた運用を構築することで、市場でも通用する「AIガバナンス人材」として希少性の高い専門性を獲得できる
データセット&パートナーシップマネージャー/日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
- 大規模データ取得計画の立案・実行
- 外部コンテンツホルダー、学術団体等とのデータライセンス/共同研究交渉・契約締結
- 個人情報・著作権チェックを含む前処理パイプラインのガバナンス
- 学習データのトレーサビリティを確保するデータリネージの整備と履歴可視化の推進
- プロダクト開発/R&D/法務&AIガバナンスチームと連携し、獲得データセットの学習効果を最適化
ミッション:
外部コンテンツホルダーらと協働し、高品質かつ権利クリアな学習用データセットを継続的に獲得・管理し、自社大規模言語モデルの性能向上と高いデータガバナンスを両立させる。
仕事の魅力:
- 海外発の生成AIが最適化している英語と同等のサービスレベルまで、日本語の応答品質を引き上げる社会的インパクトの大きい役割
- 個人情報保護、データトレーサビリティ、コンテンツホルダーとの持続可能なパートナーシップ構築など、生成AI業界が直面する課題解決の最前線に挑戦
- 金融・ヘルスケア・ハイテク産業など、注目度の高い市場向けプロジェクトでAI の社会実装をリードできる機会
- 外部コンテンツホルダー、学術団体等とのデータライセンス/共同研究交渉・契約締結
- 個人情報・著作権チェックを含む前処理パイプラインのガバナンス
- 学習データのトレーサビリティを確保するデータリネージの整備と履歴可視化の推進
- プロダクト開発/R&D/法務&AIガバナンスチームと連携し、獲得データセットの学習効果を最適化
ミッション:
外部コンテンツホルダーらと協働し、高品質かつ権利クリアな学習用データセットを継続的に獲得・管理し、自社大規模言語モデルの性能向上と高いデータガバナンスを両立させる。
仕事の魅力:
- 海外発の生成AIが最適化している英語と同等のサービスレベルまで、日本語の応答品質を引き上げる社会的インパクトの大きい役割
- 個人情報保護、データトレーサビリティ、コンテンツホルダーとの持続可能なパートナーシップ構築など、生成AI業界が直面する課題解決の最前線に挑戦
- 金融・ヘルスケア・ハイテク産業など、注目度の高い市場向けプロジェクトでAI の社会実装をリードできる機会
大手損保会社でのデータガバナンス戦略策定及び推進担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・全社レベルのデータガバナンス戦略の策定と推進。
・グループ内の会社(海外含む)との連携(情報交換や必要に応じて共通施策の推進)。
・ビジネス部門と連携したデータガバナンスの推進とサポート。
・データ利活用の推進と利用ルールの明確化。データ利活用に関する問い合わせ対応。
・全社的なデータ基盤の要件整理、アーキテクチャー設計支援。
・グループ内の会社(海外含む)との連携(情報交換や必要に応じて共通施策の推進)。
・ビジネス部門と連携したデータガバナンスの推進とサポート。
・データ利活用の推進と利用ルールの明確化。データ利活用に関する問い合わせ対応。
・全社的なデータ基盤の要件整理、アーキテクチャー設計支援。
全5件
1-5件目を表示中