データサイエンティストの転職求人

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【業務概要】
同社ではビジネス変革にいち早く着手し、評価されてきましたが、改めてデータを経営戦略上の重要資産と位置づけ、データドリブン経営を一層加速させるため、2026年4月にデータサイエンス部を改組して「データ戦略部」を設置しました。同部がデータ分析・AI活用からデータ基盤、データガバナンスに至るまでデータ関連業務を一体的に担うことで、データの利活用による顧客への価値提供や経営判断のさらなる高度化を図ります。
このグループ全体でのデータ利活用に向けて、次世代のデータ分析・利活用環境を構築し推進していくことを目的に増員募集します。入社時期により企画や初期の構築段階に携わっていただくか推進をメインに携わっていただくかは異なりますが、クラウド環境上での新規データ基盤を担当するグループにて同グループ全体のデータ分析・利活用基盤に関する業務をお任せします。

【具体的な業務】
データ分析・利活用基盤の構築・強化・統制業務。
データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。
入社時期次第で、新規データ基盤の企画や要件定義、設計からお任せすることもあれば、開発から携わっていただく可能性もございます。
使用ツール: Python、AWS・Azure等で提供される各種サービス
データの種類: 同グループ各事業に関するデータ、外部データ

【ポジション・部門の魅力】
まずはスキルを活かして担当業務での貢献を期待しますが、将来的には適性や希望に合わせてスペシャリストまたはマネジメント層どちらの選択肢もございます。
残業は業務の繁閑により異なりますが、平均1 2時間/1日程度です。
平均週2回のテレワークを実施しており、柔軟に対応可能です。
同グループは、国内有数の規模であり、中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルの同グループアプリは多数のダウンロードを誇り、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。
有人店舗や渉外担当者の営業情報や顧客のアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報など顧客行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習/ディープラーニング/生成AI等の高度な分析手法も活用しながらスピーディかつデータドリブンなビジネスに向けた意思決定を行えることが魅力です。

同社は、顧客のためにテクノロジーを追求する企業です。顧客の事業を支えるためにはデータ分析結果に基づいた戦略立案、マネジメント、各種意思決定モデルなどが必要です。さらに実際にサービスを提供する実務においても、正確かつ効率的に業務を遂行するためにはデータ分析結果に基づいた施策立案が必須です。データ駆動型組織・文化をさらに確立させるべく、専任チームを立ち上げ、データサイエンティストを募集しています。

CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担います。またリーダーポジションとしてメンバーの教育や、ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法の育成も期待されます。

・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル（与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等）の開発、評価
・開発したモデルのビジネスへの実装支援
・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成

このポジションの魅力：
通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
新規立ち上げのチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。

募集部署紹介
グループ会社は、決済事業のリーディングカンパニーであり、東証プライム市場に上場するグループ会社の一員です。
グループ会社は、毎年25％以上の利益成長を目標とし、20期連続で増収増益を達成しているグループの中核企業です。

2013年の創業以来、BtoC向け後払い決済サービスを展開し、多くのEC事業者にご利用いただいています。
2020年11月からはBtoB向け後払い決済サービスの提供を開始し、企業間取引における請求・回収業務の効率化やキャッシュフロー改善を支援しています。

企業間決済（BtoB決済）の市場規模は、日本国内だけでも年間1,000兆円を超えると言われており、個人向けEC市場（BtoC）をはるかに上回る巨大なマーケットです。
その中でも、請求・回収業務の効率化や与信・資金繰りの課題解決につながる「掛け払い（後払い）」サービスのニーズが急速に高まっています。
同社の掛け払いサービスは、与信審査から請求書発行、入金確認、督促、回収、未回収リスク保証までを一貫して担うBtoB後払い決済サービスであり、導入企業数・取扱高ともに着実に拡大しています。

今回募集するのは、企業審査・与信判断を軸に、サービスの成長とリスクコントロールの両立を支えるポジションです。金融機関で培った「企業を見る目」「定量・定性の両面から判断する力」「リスクと成長のバランスを取る視点」を、FinTech・BtoB決済の成長領域で活かしていただけます。

（本ポジションは、グループ会社にて採用、別のグループ会社への出向にて業務いただきます。評価制度や処遇は、雇用元である東証プライム上場企業の水準が適用されます。一方で実際の業務においては、ベンチャー企業としてのスピード感を持った事業運営に携わることができる環境です。）

業務内容
同社は、後払い決済サービス、掛け払いサービス、BNPLサービスを主軸とした決済ソリューション企業です。中でも掛け払いサービスは、BtoB企業間取引に特化した急成長中のサービスであり、本ポジションはその企業審査・与信判断の中核を担う役割です。

単なる事務処理型の審査ではなく、企業情報や取引内容を踏まえて判断を行い、あわせて審査ルールや運営体制の改善にも関与いただきます。営業店での法人融資経験、本部審査経験、財務分析・稟議作成経験など、金融機関で培った実務を活かしやすいポジションです。

【職務内容】
1. 掛け払いサービスに関連する企業審査業務
・申込企業に対する与信審査
・与信判断、取引可否判断
・不正検知、リスク兆候の確認
・審査ルールの見直し、改善
・審査判断の標準化、運用品質向上

2. 審査運営・業務改善業務
・審査業務の効率化施策の立案、実行
・業務フロー、手順書、審査ナレッジの整備
・RPA、特定のAIツールを活用した業務改善
・審査運営に関するKPI改善、体制高度化

3. 関連部署との連携・調整
・営業部門との連携、案件相談対応
・システム部門との要件整理、運用改善
・既存サービス改善提案
・トラブル発生時の関係部署との調整

4. 審査に付随するサポート・チーム運営業務
・購入企業様・加盟店様からの問い合わせ対応
・二次対応、エスカレーション対応
・派遣社員・契約社員のフォロー、品質管理
・安定運営に向けた業務分担・進捗管理

当ポジションの魅力
1. 銀行・信用金庫などの金融機関で培った法人審査の知見を、成長市場で活かせる
融資審査や企業分析で培った経験を、BtoB決済・掛け払いという成長領域でダイレクトに発揮できます。
2. 審査実務に加え、審査体制そのものを進化させられる
案件を判断するだけでなく、審査ルールの見直しや運営改善、他部署との連携を通じて、より良い審査体制づくりに関われます。
3. 上場グループの安定性のもと、AI活用・業務高度化に挑戦できる
AI電話自動応答、特定のAIツール、RPA活用など、審査・運営の高度化に向けた取り組みが進んでおり、金融実務にテクノロジーを掛け合わせた新しいキャリアを築けます。

業務概要
データ戦略の構築と定量責任を担うChief Data Officerを募集します。同社は事業転換以降、急成長を続けており、レコメンデーション技術がその成長を支えています。今後はUGC（口コミ投稿）とお客様とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、ML/LLMを活用できる領域が大きく広がっています。滞在時間あたりの利益、LTVの最大化、モデルの改善等をKPIとし、経営に直接インパクトのあるデータ戦略の立案・実行を担うポジションです。
同社は発見型ソーシャルECアプリを運営しており、従来の検索型ECとは異なり、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」体験を提供します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。ユーザーは全国に広がり、これまでECをほとんど使ったことがない層にも多く利用されています。ゲーム機能や投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあり、高い頻度で利用されているユーザーが多く、これまでのECユーザーとは異なる行動が生まれています。
同社は「日常に楽しさを」をミッションに、新しい生活圏の創造を目指しています。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。少数精鋭で大きな目標に挑戦し、将来の生活インフラを切り拓くことを目指しています。

具体的な業務
ML/LLM/データサイエンスを経営・事業戦略に接続し、投資対効果のあるテーマに集中させ、組織的に遂行する責任者です。技術ありきではなく、経営課題の解決方法としてデータ/技術を捉えて戦略的に推進します。
- 重点課題に対するAI技術選定、フィージビリティ評価、期待効果に基づく優先順位付け
- 学習構造/技術ロードマップの策定および技術投資方針の立案
- ロードマップ実行に必要な組織・体制の設計、採用戦略の策定
- データ基盤、MLOps/LLMOps、プロダクト実装・運用まで見据えた長期アーキテクチャ方針の主導
- ML/LLM/データサイエンスの知見・経験に基づく立案、組織構築、マネジメントを中心としたリーダーシップの発揮
- 上記戦略の実行のためのデータ組織の確立

このポジションで向き合う難題
- レコメンドモデルのアーキテクチャ進化: 現在稼働中のTwo-Towerモデルをベースに、精度・速度・スケーラビリティを高める設計・実装。次世代アーキテクチャの提案とプロダクションでの検証。
- コールドスタート問題: 新規お客様の初期利用期間における購買データ不足に対し、ゲーム内行動やアプリ内行動など、同社固有のシグナルから嗜好を推定するモデルの設計・実装。
- リアルタイム性の向上: レコメンドユースケースにおけるリアルタイム性向上が事業インパクトに大きく影響するため、モデル側の最適化に取り組む。
- 短期CVR vs 長期LTV: 短期的な購入率と長期的なお客様価値の両立をモデルに組み込む構造的な問いへの実装レベルでの対応。
- 新たなML/LLM活用領域への展開: UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、事業インパクトの大きい順に新しいモデルを設計・実装。

ポジション・部門の魅力
開発環境・技術スタック:
- データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio
- ML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)
- AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）
- その他: GitHub, Slack, Notion

仕事の魅力:
- ECとしては異例の高密度データが武器になる: ゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
- レコメンドにとどまらないデータ戦略全体の構築: 現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、データ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる裁量があります。

一緒に働く「人」と「開発文化」:
- 連携する役員: 取締役COO 山田 悠太郎、執行役員 CXO 佐藤 俊輔、執行役員 CBO 高見 隼悟、執行役員 CTO 池松 恭平
- 開発文化:
- 業界トップクラスのエンジニアが集結: メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍。外部の技術パートナーとの連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。
- AI Nativeな開発スタイル: コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの多くをAIレビューのみでDeployするなどを実践。少数でスピードと品質を両立。
- 事業とお客様に近い距離で開発する文化: PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPI状況、対応方針を深くSyncして開発。定量・定性を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には変化を確認して次の施策に繋げる。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴。

入社後3ヶ月のマイルストーン:
- 1ヶ月目：現状把握と課題定義: 既存レコメンドモデルのアーキテクチャ・特徴量・評価指標を理解。ユーザー行動データ・購買データを探索し、全体像や顧客像を把握。
- 2ヶ月目：データ戦略仮説構築の自走: お客様の滞在時間あたりの利益・LTV最大化のためのデータ取得・活用戦略についてCOO・CXO・CBOと連携しながら仮説構築。
- 3ヶ月目：ロードマップ策定と実行プランの構築: AI・データ施策の優先順位づけとロードマップを策定。効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回す。

データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードしていただきます。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わっていただくポジションです。
- ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化
- 課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験（A/Bテスト等）の設計
- 特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング
- オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証
- 分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定

今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

このポジションで向き合う難題:
ユーザー行動の構造化と施策設計
お客様は「買いたいもの」が決まっていない状態で商品に出会います。閲覧→クリック→購入のファネルをセグメント別に分解し、どこにインパクトの大きい改善余地があるかを特定する 曖昧な課題を自ら構造化する力が問われます。

レコメンド精度の改善
カテゴリ別購入傾向・行動タイムスタンプ・価格感度などの特徴量設計を通じて、パーソナライズ精度を向上させます。モデルの実装・チューニングからオフライン/オンライン評価の設計まで、一気通貫で担います。

コールドスタート問題
新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。独自の機能内行動やアプリ内行動など、同社固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。

短期CVR vs 長期LTV
レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどう設計するかという構造的な問いに、データで仮説を作って検証していきます。

新たなML活用領域の探索
UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しい組み合わせを事業インパクトの大きい順に検証していきます。

仕事の魅力:
「買いたいものが決まっていない」という、ECにしかない難問に向き合える
検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかし同社では、お客様自身も来店時点では何を買うか決まっていません。この独自の行動パターンをデータで解き明かし、レコメンドに変えていくという、他のECプラットフォームでは経験できない、発見型ECならではの知的挑戦があります。

ECとしては異例の高密度データが武器になる
一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。同社はゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高い特徴量設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。

レコメンドにとどまらずデータ活用の今後を自分で描ける
現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。

分析して終わりではなく、施策の実行まで責任を持てる環境
同社では、データサイエンティストが仮説構築からモデル実装・効果検証まで一気通貫で担います。「レポートを作って渡すだけ」ではなく、自分の分析がKPIに直結するフィードバックループの中で、DSとしての腕を磨ける環境です。

AIフル活用が前提の職場
DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AIツールを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

開発スタイル:
- 1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
- 要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。
「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。

一緒に働く「人」と「技術文化」:
直属上司：執行役員 CTO 池松 恭平
東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。
2020年から複業として参画していた同社に翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。

技術文化:
- 業界トップクラスのエンジニアが集結
- 正社員・業務委託メンバー共に、メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍しています。
- グループ会社との技術連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。
- AI Nativeな開発スタイル
- コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの80%をAIレビューのみでDeployする、などを実践中。少数でスピードと品質を両立しています。
- 事業とお客様に近い距離で開発する文化
- PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。
- 定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。

キャリアパス:
同社のData Scientistポジションは、「分析だけ」でも「実装だけ」でもなく、データ起点で事業全体を動かす希少なポジションです。
実績を積んだ後は、Data Science・ML領域のテックリード・チームビルディングを担うマネージャー、さらにはData Science・MLチーム全体を率いるCDO（Chief Data Officer）などへのキャリアパスを想定しています。レコメンド・パーソナライズ・広告最適化という複数ドメインを横断した経験は、市場における希少価値に直結します。

入社後3ヶ月のマイルストーン:
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。

1ヶ月目：プロダクトとデータの理解
- ユーザー行動データ・購買データを探索し、データの全体像や顧客像を把握する
- 既存のレコメンドロジックと評価指標の構成を理解し、施策に着手し始める

2ヶ月目：分析と仮説構築
- ファネル分解・セグメント分析を通じて、インパクトの大きい改善ポイントを特定する
- 特徴量の改善提案やモデルのチューニングに着手する
- 最初のA/Bテストを設計・実施する

3ヶ月目：施策のリード
- 分析結果に基づくML施策の優先順位づけとロードマップ策定
- 効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回す

プロダクト・ビジネス課題における定量・定性分析を通じて、課題特定から施策立案まで一気通貫で担っていただきます。

1. 課題発見・仮説立案
PdM・マーケ・CSなど各部署と連携し、抽象的な段階から事業課題をデータで掘り下げます。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで分析を展開します。

2. KPI設計・指標の運用
KGI・KPIを設定し、ダッシュボードの構築・運用を担います。経営・PdM・マーケそれぞれが見るべき指標を整理し、意思決定の精度を上げる仕組みをつくります。

3. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析（SQL / BigQuery / Looker Studio等）を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、施策立案への活用までサポートします。

4. 関係者との連携・施策推進
多様な部門と協力し、分析結果を具体的な施策へとつなげます。事業責任者・PdMに対してデータ活用施策の提案・実行も担います。

5. データ活用の組織浸透（経験に応じて）
以下の領域にも横断的に関与いただけます。
- 社内のデータ活用教育の推進
- データ活用を促進する新しいプロジェクトの企画・実行
- BIツールを用いたデータ可視化環境の構築・メンテナンス
- より高度な分析ができるよう分析環境の改善

【このポジションで向き合う難題】
「何を分析するか」を自分で決める難しさ
依頼待ちではなく、自らビジネス課題をデータで定義することが求められます。「何が問題か」が曖昧な状態から、正しい問いを立て、適切な分析設計に落とし込む力が問われます。

EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルが絡み合う複合データの解釈
購買・行動・広告・ゲームKPIが相互に影響し合う、一般的なECにはないデータ構造を扱います。単純な相関では説明できないパターンを読み解くには、ドメイン理解と分析設計の両方が必要です。

多様なステークホルダーへのデータコミュニケーション
PdM・マーケ・CS・経営陣と、異なる目的・リテラシーを持つ相手に分析結果を届けます。「正しい分析」を「使われる分析」にするためのコミュニケーション設計が問われます。

【仕事の魅力】
分析が確実に意思決定に使われる環境
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。

EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。データアナリストとして希少な経験値が積めます。

少数精鋭で幅広いスコープを担える
専任アナリストが少ない分、プロダクト・マーケ・EC・広告など複数領域を横断して分析できます。事業全体を俯瞰するアナリストとしての視点が短期間で身につきます。

＜ソリューションモデルの創出＞
グループ各社や社内組織のアセットを横断的に活用し、顧客のマーケティング活動や意思決定プロセスをデータ起点で構造化・再設計するAI・データ利活用ソリューションモデルを企画・推進・事業化
※単なる分析・基盤導入に留まらず、現場で“使われ”、意思決定や業務の質が継続的に向上する状態の実現までを責任範囲とする。

【業務概要】
国内最大規模のヘルステック（Health Tech）カンパニーである同社は、「人類の健康に最も貢献する企業」の実現に向けて、データ・テクノロジー人材を募集しています。主力サービスはブランド開始後わずか約1年で会員数を突破し、国内フィットネスジム会員数No.1へと成長しました。会員基盤が爆発的に拡大するなか、次の経営テーマは「獲得」から「継続・育成（リテンション）」へと移っています。
膨大な会員データを活かし、一人ひとりに最適なコミュニケーションを届けることで、継続率の向上・LTVの最大化を実現する その中核を担うのがCRMチームです。今回、CRM施策を企画から制作・配信・分析まで自走して推進いただけるスペシャリストを増員募集いたします。

【ミッション】
数百万規模の会員基盤に対し、メール・アプリPush・LINE・アプリ内通知などのチャネルを通じて、データドリブンなCRM施策を設計・実行いただきます。NPS向上・解約率の改善・クロスセル／アップセルの促進・ARPU／ARPAの向上・LTVの最大化を、施策の企画から効果検証まで一貫して担っていただくポジションです。リアル店舗とデジタルの双方を持つ企業ならではの、OMO視点でのCRM設計に挑戦できます。
本ポジションはジュニアではなく、CRM施策を一人称で完結できる即戦力を想定しています。施策の戦略設計からツール上の配信設定、分析・改善までを自走いただける裁量の大きいポジションです。

【具体的な業務内容】
担当領域において、CRM施策を以下の通り一気通貫で推進いただきます。

＜企画・戦略立案＞
カスタマージャーニーに基づくCRM全体戦略・コミュニケーション設計
会員データを用いたセグメント設計、ターゲティング
継続率向上・LTV最大化に向けた施策（オンボーディング／休眠復帰／解約抑止／アップセル等）の企画・優先順位付け
KPI設計と施策ロードマップの策定

＜制作＞
配信コンテンツ（メール／Push／LINE／アプリ内通知等）の原稿・構成作成
簡易的なクリエイティブディレクション、デザイナー・制作担当への指示・外注管理
メールHTMLの作成・調整（基礎的なHTML/CSSの編集）

＜配信設定＞
MA／CRMツール上でのセグメント抽出、配信設定、シナリオ（ステップ配信／トリガー配信）構築
A/Bテストの設計・実装
配信オペレーションの構築・改善

＜分析・改善＞
施策の効果測定（開封率・CTR・CVR・継続率・LTV等）とレポーティング
SQL／GA／BIツールを用いたデータ抽出・可視化・示唆出し
PDCAサイクルによる継続的な改善
※データ分析実務は専門の部署と連携し推進いたします

＜連携＞
事業部・データ／分析チーム・プロダクト開発・デザイナー等との連携・調整

【ポジションの魅力】
圧倒的な母数：会員データを対象に、施策インパクトを大規模に検証できる
大きな裁量：企画から実行・分析まで一人称で完結でき、自分の打ち手が継続率・LTVに直結する
OMOならではの面白さ：リアル店舗×デジタルを横断したCRM設計に挑戦できる
潤沢な投資環境：グループ全体に大規模な投資が行われており、ツール・体制の整備に前向き

【募集背景】
データとAIを積極的に活用する「攻めの戦略」を強力に推進するためには、それを支える「守りの要」としてのデータガバナンスとAIガバナンスの確立が不可欠です。データガバナンスを通じてデータの品質とセキュリティを維持し、AIガバナンスによってAI利活用に伴うリスクを適切に管理することで、お客様に安全・安心なサービスを提供し、ビジネス価値の最大化を目指します。この重要な役割を担うリスク統括本部データ・アナリティクスガバナンス部にて、同社のミッションに共感し、共に未来を切り拓いていく強い情熱をお持ちの方を募集します。

【主な業務内容】
1. データガバナンスおよびAIガバナンスでの社内規程・運用プロセスの整備
2. データ利活用における統制の実行・運用
- データの取得・加工・保管・提供・廃棄プロセスの整理
- データの参照権限・利用目的・第三者提供等の管理・審査
3. AI利活用における統制の実行・運用
- 新規施策の推進や新規ツールの導入における審査
- リスク評価方法の検討
4. データ・AIガバナンスに関する委員会などの会議体運営
5. 社内の多様なステークホルダーとの連携/調整
- 法務・情報セキュリティ・コンプライアンス・データ基盤・開発担当等と連携し、実施可能なガバナンス体制をアジャイルに構築
※ご入社後は経験豊富な既存メンバーのサポートのもとデータガバナンス業務をメインでお願いしつつ、金融プラットフォームの信頼性を担保するシステムリスク管理領域にもゆくゆく携わっていただきます。データガバナンスとシステムリスク管理の業務比率はご経験・ご希望によって決定させていただきます。

【ポジションの魅力】
1. フロンティアへの挑戦：拡大していくデータ・AI活用戦略の中で、これまでにないユースケースに対応した新しいデータ・AIガバナンスの在り方を実行していく希少な経験が得られます。
2. 経営層との協働：データ・AI戦略や、それに対応したサイバーセキュリティ・リスク管理等に関して、経営層からの関心も強く、直にディスカッションする機会もあります。
3. データ量が豊富な環境：多数のユーザーデータを保有する企業だからこそ向き合える、複雑で難易度の高い課題に挑戦できます。
4. 社会的なインパクト：多くの企業・ユーザーの大切なデータをお預かりしているからこそ、適切なデータガバナンスを築くことは事業の信頼性を高めるだけでなく、社会全体の安心・安全なデータ利活用の推進にもつながるため、非常に社会的意義の大きい役割を担うことができます。

事業概要:
企業経営やマーケティング活動において、データの利活用は今後もますます重要な戦略テーマになっていきます。しかし、せっかく集めたデータをどう活用するのか、目的が明確に定まっていないケースもあります。これからの企業経営は「顧客」を中心としたバリューチェーンであり「顧客体験価値」を高めるためのビジネス設計が重要視されます。適切なデータの取り扱いにおける知識と技術を起点に、生活者に対してデータを基にした最適な顧客体験を提供することを目指します。

組織ミッション:
顧客企業が抱える様々な事業課題に対し、データを活用して本質的な理解を行い、改善に向けたコンサルティングを提供します。ビジネス課題の解決のために、顧客が保有する様々なビッグデータを解析し、課題の抽出と短期的、中長期的な事業戦略の構想支援を行います。データ利活用においては、顧客環境におけるデータ集積基盤の開発や分析、データの可視化を支援することで事業開発やマーケティング施策への活用を実現します。特定の商品を販売するのではなく、様々なソリューションパートナーとともに、顧客の環境や課題に合わせて最適なシステム環境や構成をその都度カスタマイズして提供するのが課題解決型コンサルティングである同社の特徴です。当組織のミッションは、顧客企業のデータ利活用を支援することで、顧客とサービス利用者とのコミュニケーションデザインの場を開発することです。

具体的な業務内容:
クライアントのデータ利活用やシステム刷新プロジェクトにおいて、単なる作業者に留まらず、プロジェクトメンバーとして最上流の要件定義から、データ・ツールの実務実装、プロジェクトの円滑なデリバリー（推進・実行）までを一気通貫で担当します。非エンジニアである顧客（経営層や業務部門）と開発チームの架け橋（翻訳者）となり、プロジェクトを着実に前に進めるコアメンバーとしての活躍が期待されます。

◎具体的な業務内容
* クライアント（非エンジニアの経営層や業務部門）に対する、データ利活用の要件定義・分析設計
* SQLやPythonを用いた大規模データの抽出・クレンジング、データマートの設計・運用
* TableauやPowerBIを用いた、経営・営業KPI、顧客ヘルススコア等のダッシュボード開発と現場への定着化
* 統計学、機械学習、因果推論等を用いた高度な施策の効果検証や予測モデルの構築
* 生成AI（LLM）を活用した業務自動化・データ分析高速化のPoC推進および社内データ民主化のリード

▼具体的な案件事例
大手カタログ通販企業のDX推進
* 課題
* 多くのデータを保有しているのに、顧客像が見えず、マーケティングの仕方が進化しない。
* データ活用を推進するための専門部隊もなく、ペルソナ像作りも進まない。
* 各部門のKPIがうまく連動していない。
* 実施施策
* データ活用戦略の大方針を策定し、実現に向けたパートナーとして同社を選定
* CDP（顧客データ基盤）によって会員データや外部データを活用し、より詳細な顧客プロファイルを可視化
* 顧客プロファイルに基づき、効果的な施策を展開
* 例）見込層には属性と購入意向を基に商品レコメンデーション型コミュニケーションを展開し購入促進
* データ分析ダッシュボードの導入により、社内の複数部署間での情報共有を促進し、分析結果に関する共通認識も得やすい環境を整備

エンターテイメント企業のデータ基盤刷新
* 課題
* データ基盤の経年劣化（レガシー化）：約10年前に構築した基盤がつぎはぎの状態で複雑化。新しい施策を試そうにも構造の解明から始めなければならず、スピード感が損なわれていた。
* データマネジメントの不在：中長期的な見通しやガバナンス意識が希薄なまま場当たり的に機能追加を繰り返した結果、誰も全体像を理解できない「ブラックボックス」になっていた。
* ツールと指標の乱立：社内に複数のBIツールが乱立。部門ごとにデータ活用が閉じ、全社的なKPIの連動や共通認識が得づらくなっていた。
* 実施施策
* データマネジメント起首の戦略策定：単なるシステム置換ではなく、事業貢献を目的としたデータ活用の大方針を策定。仮説に囚われず客観的な提言ができるパートナーとして同社を選定。
* Google Cloudを活用した次世代CDPの構築：
生成AI活用や保守効率を考慮し、最適なクラウド基盤を導入。
会員データと外部データを統合し、視聴履歴に基づくスコアリング（趣味趣向の可視化）など、詳細なプロファイルを生成。
* ユースケース起点の施策展開：
10以上の部門にヒアリングを行い、「何をしたいか」から逆算した基盤設計を実施。
例）見込層へのアプローチ：属性や視聴意向に基づいたパーソナライズなレコメンドを展開し、会員体験を向上。
* 三位一体（仕組み・ガバナンス・人）の環境整備：
共通ダッシュボードの導入により、部門を跨いだ情報共有と共通認識の形成を促進。
人材トレーニング：操作方法だけでなく、データ活用の業務プロセス自体を見直すための教育を並行して実施。
* 成果
* コストの大幅削減：クラウドコストをほぼ半減、BIツール関連コストも4 5割削減。
* 意思決定の迅速化：新サービスのデータ連携がスムーズになり、ダッシュボードへの生成AI実装（分析の自動要約など）により、データに詳しくない現場でもファクトベースの判断が可能に。
* 組織の変化：データが「一部の専門家のもの」から「全社の共通言語」へと変化し始めている。

このポジションの魅力:
事業戦略や事業課題に関わるデータを活用したコンサルティングからそれを実現・解決するための技術支援、具体的なマーケティング施策の実行と全方位的にクライアントをサポートします。少人数組織の為、必要とされる知識や技能はビジネス面から技術面まで幅広く、高度な専門性も身に付けることができる環境です。

データサイエンスとAIに強みを持つ企業にて、クライアントの経営課題・事業課題に対し、データサイエンスの専門知識を駆使した分析設計から高度なモデリング、実装・運用までを一貫して担当します。

【具体的な業務】
1. 解析・モデル構築: 統計解析や機械学習、深層学習を用いたモデルの設計・実装・運用。
2. 先端技術の応用: 自然言語処理や画像認識等の研究開発とビジネスへの実装。
3. 基盤構築: MLOps環境やデータパイプラインの設計、データ品質の管理。
4. 提案・報告: インサイトを抽出し、コンサルタントと協業してクライアントへ提案。

データサイエンス＆ML統括として、以下の業務を担当いただきます。

1. アルゴリズム開発
* 配信最適化アルゴリズムの開発
* 改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善
* ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装
* Video広告のRPM最適化
* RTB配信ロジックの最新化（入札最適化、ペーシング、在庫配分等）
* 統計分析・モデリング
* eCPM分解分析（Fill rate × Win rate × Bid rate）
* 価格弾性モデリング
* 因果推論の実務応用
* Bid landscapeの可視化・分析
* 競合分析（広告プラットフォーム別パフォーマンスの構造理解）
* A/Bテスト・効果検証
* A/Bテスト設計・実施
* 統計的有意性判断
* 効果検証レポート作成
* オークション設計
* First/Second Priceオークションの最適化
* Bid Shadingアルゴリズムの開発
* オークションメカニズムの改善

2. 経営層・事業部門との連携
* 経営層への技術説明・提案（データドリブンな意思決定支援）
* 事業KPI（RPM、CPM、CTR、CVR等）への貢献
* ステークホルダーマネジメント
* 技術投資判断とROI説明

3. 組織マネジメント
* データサイエンスチームの構築・育成
* データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成
* PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進
* チームの技術力向上施策の立案・実行

マーケティングテクノロジーを専門とする企業でのポジションです。広告プラットフォーム事業やマーケティングSaaS事業、デジタルPR事業などを展開しており、アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーの両プロダクトを保有する希少な企業として成長を続けています。
グループ会社として、最先端市場であるAI事業を主軸に事業展開を行う企業を設立しました。その技術は、既存のプロダクトとシナジーを生み出し、グループ全体で高成長を遂げています。時代の最先端のソリューションを提案することで、顧客の業務効率化や生産性向上に貢献しています。

業務概要:
データサイエンス＆MLマネージャーとして、データサイエンスチームをリードし、広告プラットフォームのアルゴリズム開発、統計分析、およびチームマネジメントを担当します。国内最大規模のインプレッションデータを活用したML開発に携わり、グローバル競合と戦う環境でキャリアを加速させることができます。

具体的な業務:
1. アルゴリズム開発・実装
* フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善への直接参加
* CTR/CVR予測モデルの構築・運用・精度改善
* ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装
* RTB配信ロジックの改善（入札最適化、ペーシング、在庫配分等）
* A/Bテストの設計・実施・効果検証レポート作成

2. 統計分析・モデリング
* eCPM分解分析（Fill rate × Win rate × Bid rate）
* 価格弾性モデリング・Bid landscapeの可視化・分析
* 因果推論を用いた施策効果測定
* 分析結果のPdM・エンジニア・ビジネスサイドへの共有・説明

3. チームマネジメント
* データサイエンティスト数名のピープルマネジメント（目標設定・1on1・評価）
* チームメンバーの育成・技術力向上施策の立案・実行
* PdM・エンジニア・ビジネスサイドとの日常的な協業推進
* 上位マネジメント（部長・経営層）への進捗報告・提案

ポジション・部門の魅力:
国内最大規模のインプレッションデータ（月間800億imp）を活用したML開発に携わることができます。グローバル競合と真正面から戦う環境で、データサイエンティストとしてのキャリアを大きく加速させることが可能です。

顧客企業・官公庁の課題を明確化した上でデータ分析を行い、ビジネス影響も踏まえ、データに基づくマーケティング施策・システム導入の意思決定プロセスを実現するポジションです。

具体的な業務:
・営業担当と連携した、決済サービスを中心とする顧客企業・官公庁の課題ヒアリングおよび現状把握、課題明確化、優先順位付け
・特定した課題に対する原因仮説の立案および仮説検証に必要な分析設計
・分析設計に基づく、適切なシステムや定義によるデータ抽出およびデータ分析
・分析要件定義に基づく、チームのタスク計画立案や遂行管理およびメンバーへの業務分担やチームマネジメント

ポジション・部門の魅力:
配属予定組織は、日本有数のビッグデータを所管するデータ主管部門です。
位置情報などのデータを活用したBtoBtoCの商品開発に携わることができます。
BtoBtoCの商品開発には、AIを用いたビジネス企画もスコープに含まれており、ビッグデータを活用したAI開発に取り組む機会もあります。
また、メンバーにはビッグデータ解析や統計、ディープラーニング、AIに精通した人財がおり、OJTを通じてさまざまな高度技術ノウハウを習得することができます。
部門独自の研修も充実しており、OJTだけでなく研修を通じて新たな技術を学びながら、新規事業にチャレンジすることが可能です。

同社は「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指しています。

【募集背景】
日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、2024年7月には独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創る仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、同社のコアとなる役割です。同社が独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

▼仕事の具体的内容
・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む）
・既存の機械学習モデルの運用、改善
・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有
・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

【入社後の役割 / チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。
チームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

【事業について】
＜主力サービス＞
請求書を売却する新しい資金調達の選択肢。日本初のオンライン型ファクタリングサービスです。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は1,000億円を突破しています。

＜法人カード事業＞
同社独自の与信で多くのSMBへ利便性を届ける、2024年7月にリリースした法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、同社独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。

【業務概要】
あらゆる情報を信用に変え、新たな価値を創出することをミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指す企業でのポジションです。日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創ってくださる仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、同社のコアとなる役割です。同社が独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

【具体的な仕事内容】
データサイエンス領域のリードとして、ビジネス課題の特定からモデル開発、実装、効果検証までの一連のプロジェクトを主導していただきます。
・機械学習を用いた、信用スコアリングエンジンや不正検知エンジンの開発、運用、継続的な改善
・経営陣やビジネスサイドと密に連携し、データに基づいた事業戦略やプロダクトロードマップの策定に提言
・プロダクトや業務フローへのモデル実装における、Webエンジニアやプロダクトマネージャーとの協業推進
・リスクポートフォリオのモニタリング、分析、改善提案を通じたPDCAサイクルの推進

【入社後の役割 / チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。
チームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

【事業について】
＜主力サービス＞
●請求書を売却する新しい資金調達の選択肢
日本初のオンライン型ファクタリングサービスです。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は突破しています。

＜法人カード事業＞
●独自与信で多くのSMBへ利便性を届ける
法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。

【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。

統計・機械学習・AIを用いて、ビジネス課題の解決につながるモデルや分析ロジックを具現化する職種です。
クライアントが抱えるマーケティングや営業、広告領域の課題に対して、データを活用したソリューションの企画から具現化までを一気通貫で支援します。単なる分析作業にとどまらず、コンサルタントやビジネスパートナーとしてクライアントの課題を深く理解し、統計学や機械学習の技術を駆使して「ビジネス成果を創出すること」をミッションとしています。ご経験や適性に応じて、主に以下のいずれかのプロジェクトに携わっていただきます。

具体的な業務:
1. データストラテジー・業務変革領域
クライアントの経営・マーケティング課題に対するデータ利活用構想の策定。営業DX支援（リード抽出、活動推進）やLTV改善、NPS向上などの統計的分析。機械学習モデルを用いた施策提案から、他部署と連携した実運用への落とし込み。
2. デジタル広告領域
広告領域を主としたアクセスログ、購買、クリーンルーム等の各種データ分析。同社ソリューションの開発、または機械学習モデルの実装。cookie規制等のテクノロジー変化に対応した、データドリブンな改善支援。

ポジションの魅力:
グループ会社ならではの生活者データや、クライアントの大規模な実データに触れることができます。構想策定や戦略立案から、具体的な施策の実装・効果検証まで、データサイエンスの力をビジネスに直結させる手応えを味わえます。

「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業でのポジションです。複数のプロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。

BtoC企業と生活者との接点（スマホアプリ・メール・Webサイト等）を通じたブランド体験は日々変化が起きています。しかしながらポテンシャルのあるデータが眠ったまま利活用できていない状況を多く目にします。マーケティングオートメーションツールやAI/コンサルティングの提供を通じ、BtoC企業側のデータリテラシー・マンパワー不足により手が回っていない状態を解決し、真のデータの活用の実現を目指しています。

【概要】
コンサルティングプロジェクトにおいて、高度な統計解析、機械学習、プログラミングスキルを駆使し、データから予測モデル構築や新たな示唆を導きだすことで顧客のグロースをサポートします。

【具体的な業務】
* 対象顧客: BtoC企業（業界特化型/主に伝統通販・アパレル・銀行・旅行・ショッピングモールなど）
* 提供価値: マーケティングオートメーションツールやAIソリューション・コンサルティングの提供を通じ、グロース支援を実施しています。BtoC企業にとっての顧客である生活者（会員・消費者）とのエンゲージメントの最適化を目指しています。
* サービス内容: BtoC事業の戦略構築/施策実行/効果検証まで一貫して成果伴走するコンサルティングサービスを提供しています。
* KGI/KPI設計
* 経営DB構築、運用改善
* マーケティング戦略構築、体制整備
* AI PoCのROI設定、連続実装
* シナリオ/コンテンツ作成/配信/検証

企業全体のデータを対象としたデータ分析と活用推進業務です。

具体的な業務:
・ビジネス部門に対するデータ活用の提案
・主にBIツールを用いたビジネス部門に対するデータの可視化、分析支援
・外部データ活用方法の検討
・社内外におけるデータ活用事例等の情報収集と情報発信

ポジション・部門の魅力:
データ戦略部門ではこれまで、ウェブサイト運営で収集した情報や社内データを元にリテール顧客に対する行動分析とデジタルマーケティングを推進してきましたが、現在は、企業全体の領域に対しデータ利活用を推進する業務に拡大しています。業務量増加に伴い増員を進めています。
企業規模を生かし、データ分析、デジタルマーケティング、ウェブサイトのシステムを自ら設計・構築・運用しています。ユニークなビジネスモデルと評される企業で、経験やチャレンジ精神を発揮できるポジションです。

栽培支援事業において、データ納品までの計画立案から実行までの一連のプロジェクトを担当いただきます。
複数のプロジェクトを並行して推進いただくポジションです。

プロジェクトマネジメント業務（約50%）
　主に顧客との折衝・要件定義・品質管理を担当いただきます。

・顧客課題のヒアリング打ち合わせは主にオンラインですが、必要に応じて現地訪問も行います
・データに関する調整・折衝
・扱うデータは、主に金額データ、選果機データ、栽培記録データです
・ファイル形式やカラム仕様の確認、追加依頼など継続的なやり取りが発生します
・データ分析レポートの要件定義。プロジェクト期間は約3 6ヶ月（それ以上の場合もあり）
・レポート作成・レビュー
・自社Webアプリを用いてレポートの作成・チェックを行います

データエンジニア業務（約50%）
　主にプロジェクト後半におけるデータ整備・加工を担当いただきます。

・データ前処理スクリプトの設計・開発
・要件定義に基づき、顧客データを自社規定フォーマットへ変換します
・使用言語はPython（Google Colab）、GAS（Google Apps Script）です

【この仕事通じて得られること】
・農業分野の課題解決に、データ活用を通じて直接貢献できます
・全国の農業団体を顧客とし、多様な品目・課題・データに関わることができます
・要件定義からデータ加工まで一気通貫で関われるため、上流から実装までのスキルが身につきます

【ポジション概要】
先端半導体製造企業において、製造・開発・設備領域でのデータ活用が重要視される中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展しています。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。
Python／SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。

【業務内容（概要）】
製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。

【業務内容（具体的に）】
先端半導体製造企業にて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当します。
Python／SQLを用いたデータ抽出・加工
モデリング（回帰／分類など）、特徴量設計、評価
工程・設備データの可視化、品質指標分析
歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など
BIツール（Tableau／Power BI）でのダッシュボード作成
分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携

【仕事の魅力】
1. 役割・裁量：分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる
2. 成長機会：半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める
3. 業務魅力：技術と業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい

【ポジションで求めること】
課題に適した分析手法の選定・提案ができること
前処理〜モデリング〜評価までを主体的に遂行できること
分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢

【キャリアパス】
データサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスがあります。

データ購買の事務局運営
データを使用する開発部門と法務・経理部門、および外部ベンダーの調整をリードし、要件定義から見積り、契約締結、データ納品、検収・支払いまでのEnd-to-Endのプロセスを進行管理する。

契約・SOW精査とコンプライアンス統制
外部から購入・取得するデータに関する利用規約、SOW（作業範囲記述書）、ライセンス契約の内容を精査する。
法務部門と密に連携し、著作権、個人情報保護法、セキュリティ要件などのリスクを抽出し、ベンダーとの条件交渉を行う。

データガバナンスの推進・データポリシーの策定支援
モデル学習に利用するデータの取り扱いに関するポリシーやガイドラインの策定支援。
各データの権利関係（著作権、個人情報の有無、二次利用の可否等）を整理・可視化し、開発現場が正しく、安全にデータを利用できる状態を構築・維持する。

ミッション
生成AIの性能と競争力に影響する学習用データの調達において、開発現場のニーズとガバナンスを両立させる、スピーディかつ安全な購買プロセスを構築・運用する。

データ購入事務局のメイン担当として、開発エンジニア・法務部門・外部データプロバイダー間のハブとなり、著作権等の複雑な権利関係をクリアにしながら、生成AI開発に必要なデータの調達を牽引していただきます。

データ活用市場の急成長に伴う戦略的増員です。

データ活用分野で豊富な実績と信頼を築いてきた企業で、世界最前線のテクノロジーベンダーと共にお客様のビジネス変革を支援するポジションです。

戦略的なソリューション提案から実践的な提案まで、スキルと志向に合わせて多彩なキャリアを積むことができます。

具体的な業務内容
1. 戦略的パートナーシップ構築
* Snowflake、Databricks、AWS、Google Cloudなど先進テクノロジーベンダーとの戦略的アライアンス構築・強化
* BIツールベンダーとの戦略的アライアンス構築・強化
* パートナー企業との共同ビジネス企画・推進
2. 社内外連携の橋渡し
* 社内エンジニアチームとパートナー企業の技術チームをつなぐハブ役
* 最新技術トレンドの社内展開とナレッジ共有
3. 新規ビジネス開発
* パートナー企業との協業による新規ソリューション企画・開発
* 合同セミナー、ウェビナーの企画・実施
4. 顧客価値創造
* お客様のビジネス課題に対する最適なパートナーソリューションの提案
* 技術的な深い理解に基づく価値提案

このポジションの魅力
* 最先端技術に触れる機会
* Snowflake、Databricks、dbtなど話題の最新データ技術を扱える
* 業界をリードするテクノロジーベンダーと直接連携
* AI・機械学習、リアルタイムデータ処理など次世代技術の最前線に立てる
* 戦略的な影響力
* 成長戦略に直結する重要ポジション
* 新規事業創造に主体的に関われる
* パートナーシップが成功した際の大きなインパクトと達成感
* 多様なネットワーク
* グローバル企業との太いパイプライン構築
* 業界トップクラスのエンジニア・技術者との交流
* 海外のテクノロジーリーダーとの直接的な関係構築機会
* 成長環境
* 急成長市場での挑戦的な業務
* 個人の成長と組織の成長が直結
* データドリブン時代の最前線でキャリアを積める
* このポジション特有の魅力
* 従来の営業とは一線を画す、技術理解に基づく戦略的な関係構築
* 単なる売上追求ではなく、真の価値創造を通じたWin-Win-Win関係構築

ビジネスセンスで、TOPベンダーとの関係・データ活用の新たな可能性を切り拓くことが期待されます。

業務概要:
Finance Data & Digital Office (FDDO)は、同社ファイナンス領域におけるデータガバナンス、品質・管理フレームワーク、デジタルトランスフォーメーションを改善するためのイニシアティブ/プロジェクトを推進しています。FDDO組織の下、ジャパンBDC (Business Data Coordinator)は、BCBS 239原則に基づく同社ホールディングスのデータ管理フレームワーク（データガバナンス、品質、インフラ、レポーティングに関する基準）への同社ファイナンスの整合性をサポートするグローバルなクロスファンクショナルな役割です。FDDO全体として、社内の関連部門や、規制当局、監査機関と密接に連携します。

具体的な業務:
1. BCBS 239原則に基づく同社ホールディングスのデータ管理フレームワーク（データガバナンス、品質、インフラ、レポーティングに関する基準）への同社ファイナンスの整合性を主導します。
2. 様々なリーダーシップ/会計エグゼクティブフォーラムでファイナンス部門を代表し、関連部門のリーダー/シニアとの重要な隔月/月次ワーキンググループを主宰します。
3. データガバナンスおよびデータ品質に関する外部/規制監査（87の質問票、外部ファイアードリルなど）について規制当局と連携します。
4. ライン部門（財務、財務管理、規制報告など）によって提起されたデータ品質問題の解決において、グローバル/Powai BDC機能を主導します。
5. KSMM (Key Senior Management Matrices)オーナーと連携し、EDM (Enterprise Data Model)プロジェクトの一部であるCDA (Critical Data Attribute)駆動型KDE (Key Data Element)フレームワークを確立します。
6. 日本のファイナンスSME (Subject Matter Experts)およびPowai/グローバルBDC (Business Data Coordinators)と協力し、同社DSLA (Data Service Level Agreement)などのデータ成果物文書化をサポートします。
7. コンプライアンスを実証し、特定された場合はギャップを指摘するために、必要なポリシー、手順、文書をキュレート、レビュー、更新します。
8. 定期的な内部または外部監査の解決に関する議論において、ファイナンスBDO (Business Data Officer)を日本語でサポートします。
9. データに関する課題を理解し、戦略的なソリューションを提案/実装することで、ファイナンス管理データのためのデータスチュワードシップモデルを強化します。
10. 人工知能 (Gen AI/Agentic AI)を含むFDDO/COOプロジェクトにおいて、SMEおよび/またはプロジェクトマネジメントのサポートを提供します。

業務概要
支援の幅を既存顧客のエンゲージメント向上だけでなく、新規顧客の獲得や販路拡大といった、より広範なマーケティング課題の解決へと広げています。
それに伴い、同社のプロダクトから得られるデータに留まらず、顧客が保有するWeb上の行動履歴、購買履歴、各種マーケティングツールなどの様々なデータを統合・可視化し、本質的な課題提起を行うニーズが高まっています。
このような顧客のニーズにさらに深く寄り添い、横断的なデータ環境の構築と活用を推進していくため、新たにマーケティングのためのデータ環境整備をリードするデータストラテジストを募集します。

業務内容
マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定や、開発部門との連携／ディレクションをメインにお任せします。
1. 顧客の課題解決に向けた、データ統合および可視化の構想策定
2. 同社および顧客側の開発部門に対するデータ取得の連携および調整
例：「ユーザーがアクションを起こした時に、特定のイベントデータを取得してほしい」などの具体的な依頼や伝達
3. 分析結果の資料作成、および顧客への提案や説明
※プログラミング言語を用いた実装は開発部門が行う予定です。ビジネスサイドと開発サイドの橋渡し役を中心とした立ち回りをお願いしたいと考えております。

この仕事の魅力
1. 誰もが知る大手企業のデータ活用に、構想段階から携われる
大手小売・流通・鉄道など、数千万規模のユーザーを抱えるサービスのデータに触れられます。
同社のプロダクトのデータだけでなく、Web上の行動履歴や購買データなど、横断的なデータ環境の構築に初期フェーズから関わることができます。
2. 単なる作業者ではなく、ビジネスを動かす実感を得られる
顧客のマーケティング課題を解決するために、「どのデータを取得して活用すべきか」を自ら構想します。
ビジネスサイドと開発部門の中心に立ち、頼られる橋渡し役として大きな手応えを得られます。
3. 新設ポジションにおける裁量と成長環境
事業のシフトに伴い新設されたポジションです。
決まった枠組みやマニュアルの中で動くのではなく、データを活用したビジネスの土台づくりに直接貢献できる面白さがあります。

得られる経験／キャリアイメージ
入社後は、今までの経験を活かしながら、まずは先輩社員のもとでデータ集計や取りまとめの方法から学んでいただきます。経験の浅い若手の方も、安心してスタートできる環境です。
入社時点で経験が部分的であっても、実務を通じて「マーケティング×データ」領域のプロフェッショナルへとスキルを拡張していくことが可能です。
将来的には、データストラテジストとしての専門性を極めるエキスパート路線はもちろん、データ起点の新規事業企画や、事業全体を牽引するポジションへのステップアップなど、ご自身の志向性に合わせた柔軟なキャリアを描くことができます。

クライアントのデータ分析結果に基づいたマーケティング施策の「企画・推進・実行」をフォロー。 膨大なデータを活用したマーケティング変革を牽引していただきます。データ解析の専門家ならではの観点で立案し、実効性の高い変革を形にする役割を期待しています。

【具体的な業務内容】
1. 課題抽出と戦略的グランドデザイン
　└クライアントのビジネス課題を特定し、データ活用の全体像（アーキテクチャ）を描画します。
　　　課題ヒアリング、テクニカル・プリセールス

2. マーケティング施策立案
　└分析結果を「打ち手」に変えるための具体的な施策立案をします。
　　施策プランニング、活用シナリオ作成

3. プロジェクトの推進・実行管理
　└描いた戦略を形にするため、社内外の専門家を巻き込みプロジェクトを牽引します。
　　　マルチステークホルダー管理、ディレクション、品質工程管理

4. 効果検証と継続的改善
　└実施した施策の結果をデータで評価し、次なる変革へと繋げます。
　　　PDCAサイクルの回走、次フェーズへの改善提案

◆本ポジションの魅力
・お客様のビジネス変革を主導し、その成果を直接体感でき達成感がある
・社内のデータサイエンティストと連携し、技術的裏付けのある「実現可能なシナリオ」を構築できる
・企画立案から定着まで一気通貫で伴走し、自らの設計が成果に繋がる過程を見届けられる
・大手インフラ企業等の大規模な実データを扱い、社会生活に直結する仕組みの再設計に携わることができる

従事すべき業務の変更の範囲
将来的に会社の定める業務へ変更となる場合があります。

【業務概要】
データ活用推進組織において、データ戦略責任者の方針や問題意識を全社横断の施策へと具体化し、データとAIの融合による事業変革を推進するポジションです。組織・ガバナンス・人材・技術の4つの領域を俯瞰しながら、重要テーマの推進、組織運営の高度化、意思決定支援、関係者との合意形成をリードし、データ活用とリスク管理の両立を実現します。

【ミッション・展望】
セキュリティ関連プロジェクトを横断的に推進し、組織全体のリスク低減とセキュリティレベル向上を実現します。

【主な業務内容】
1. データ戦略責任者の方針や課題認識に基づく重要テーマを特定し、構想策定から実行・定着までをリードします。
2. データ活用推進組織における組織運営を高度化し、経営・組織の意思決定を支える仕組みやプロセスの設計・改善を推進します。
3. AIエージェントの活用を前提とした業務プロセスの再設計を推進し、生産性向上と新たな価値創出の実現を担います。
4. データガバナンスとAIガバナンスを統合した「統合データ・AIガバナンス」の企画・構築を行います。
5. プライバシー保護強化技術（Privacy Enhancing Technologies）を活用したプライバシー保護とデータ連携の仕組みづくりを推進します。
6. データディレクター、法務、政策渉外、セキュリティ、内部監査、DPO、グループ会社など多様なステークホルダーと連携し、複雑な論点に対する合意形成と意思決定を推進します。
7. 全社横断のデータ・AI活用推進に向けたガバナンス体制および運営プロセスの設計・改善し、持続的に機能する組織基盤の構築を担います。
8. データ活用促進とリスク管理を両立する仕組みづくりを推進し、事業成長と社会的信頼の双方に貢献します。

【ポジションの魅力】
・数千万規模のデータを武器に、大規模ビジネスを動かすことができます。顧客が保有する国内最大級のデータを活用し、各種サービスの意思決定にダイレクトに関与できます。単なるデータ抽出にとどまらず、大規模事業の方向性を左右するダイナミックな手応えがあります。
・提案特化から一気通貫の分析まで、スキルに応じた働き方が可能です。専門のバックエンドチームがいるため、役割を分担して顧客の課題整理や提案に集中できます。一方で、ご自身のスキルに応じて、自らSQLを駆使して分析から提案まで一気通貫で主導する働き方も大歓迎です。
・最先端のテクノロジーが、提案の説得力を裏付けます。業務では最先端のデータ環境・AIツールに深く触れることができます。「確かなデータ」が後ろ盾となるため、顧客に対して説得力を持った提案が可能です。

【業務概要】
顧客の各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。

【具体的な業務】
・顧客の課題整理・要求定義: 顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリングし、データで解決可能な形（分析要件）へと翻訳・定義します。（例：特定料金プランのユーザー動向調査など）
・分析設計・データ抽出（SQL）: 課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。
・チーム連携・ディレクション: 高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。
・資料作成・提案: 分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

【想定されるキャリアパス】
・1年後: フロント担当として顧客折衝や要件定義をこなし、バックエンドチームと連携しながら安定してプロジェクトを推進・納品できる状態を目指します。
・3年後: 重要プロジェクトの進行や品質管理を統括し、他のアナリストやメンバーをリードするフロントチームのコアメンバーとしての活躍を期待します。

【組織構成・ワークスタイル】
・配属先: ビジネス局 データコンサルティング部 ※今回は「フロントチーム」への配属を想定しています。
・チーム体制と役割分担: フロントチーム（配属予定）： 顧客折衝、要求定義、全体ディレクション。バックエンドチーム： データ処理、高度な分析（機械学習/統計など）。シングルミッションチーム： 特定プロジェクト専属での一気通貫対応。
・組織環境: 20代 30代（最若手は新卒3年目）が中心のフラットな組織です。IT業界に限らず、事業会社（アパレル等）からの転職者など、多様な中途メンバーが活躍しています。
・ワークスタイル: ハイブリッドワーク（週3日出社・週2日リモート）

【業務概要】
大規模金融グループのシステム部門でのポジションです。中途採用者が多く活躍しています。
グループ会社の膨大な情報資産をAI・BI活用につなげ、大規模データ基盤の刷新とビジネス変革をリードする役割を担います。
同社およびグループ会社のデータ利活用・AI活用を支えるデータ基盤領域において、企画・要件定義から開発、データマネジメント、基盤更改プロジェクトの推進まで一連の工程を担当します。

【具体的な業務】
・グループ各社の膨大なデータを集約・加工し、AI・BI活用に向けたデータパイプラインの企画・開発。
・DWH、データレイク、マーケットプレイス等のデータプラットフォーム企画・推進。
・データガバナンス、データアーキテクチャ設計、生成AI活用検討。
・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント。

【ポジション・部門の魅力】
同社およびグループ会社のデータ利活用・AI活用を支える情報系システム領域を担う組織です。膨大なデータをビジネス価値につなげるため、データ基盤やDWH/データレイクの企画・開発・保守、AI・BI活用に向けた基盤高度化、大規模更改やモダナイズを推進します。業務・企画部門や外部パートナーとも連携し、要件整理やアーキテクチャ検討など上流工程から関与しながら、技術と業務の両面から同社の変革を支えています。
大規模金融グループが保有する膨大なデータを活用し、AI・BIの高度化や大規模データ基盤更改に上流から関われます。データ品質が事業競争力を左右する環境で、アーキテクチャ検討から実装・改善、海外製品や先進技術の導入検討まで幅広く担当し、同社のビジネス変革に直結する貴重な経験を得られます。

【想定キャリアパス】
入行後数年はシステム開発現場で活躍いただきます。プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー等、役割・担当プロジェクト数を拡大しつつ開発現場で活躍を続けることも可能ですし、銀行に帰任し銀行・グループ会社全体のアーキテクチャ戦略の企画・推進などに従事することも可能です。

データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発を行うエンジニアと連携して実施します。
データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営を担当します。
開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーションを行います。

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当するポジションです。小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待されています。
個社最適化にとどまらず、産業全体最適化まで視野に入れて解決を目指す組織です。ミッションは「UPGRADE JAPAN」。個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦しています。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な、腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験できます。

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当します。小規模から中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待されています。

同社は「個社最適化」にとどまらず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦しています。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
個別の最適化にとどめず、産業全体の最適化まで視野に入れて解決を目指す組織です。個別のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦する企業でのポジションです。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業との連携により、腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験できます。

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます。
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます。
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます。

業務概要
当グループの非鉄道事業（ホテル・不動産・物販飲食等）におけるデータ活用を牽引する「データアナリスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。
具体的な業務
1. 案件組成・上流コンサルティング: 当グループ各社（ホテル・不動産・物販飲食等）へのヒアリングを通じた課題発見・分析PJの要件定義
2. プロジェクトマネジメント: 分析実務のリード、および経営層（社長・役員）への分析報告・戦略的議論への参加
3. アセット化の推進: 領域横断で共通利用できる分析テンプレートや需要予測モデル等の「共通武器」の企画・検証
4. 組織マネジメント: メンバーの育成・レビュー、およびナレッジシェア文化の醸成
ポジション・部門の魅力
1. 多角的な事業ドメイン: 鉄道以外の多様なBtoC事業に深く関わり、実社会に変化を与える手応えを感じることができます。
2. 経営層への直接提言: クライアント企業の社長・役員クラスと直接対話し、経営判断に直結する分析に携われます。

## なぜ今、同社のデータサイエンティストなのか
精緻な分析レポートを納品したのに、結局ビジネスでは使われずに終わった経験はありませんか。

可視化・集計で終わりません。その先にある現場への実装、予測・最適化・異常検知、さらにはLLMを活用した意思決定支援まで、データをビジネス成果へとつなげることにこだわっています。

製造・小売・流通・金融をはじめ、高度な分析やAI活用はほとんど手つかずの企業が多く、価値の源泉となるテーマが数多く眠っています。

同社の自社プロダクトがデータ整備の負荷を軽減するからこそ、与えられたテーマをこなすのではなく、自ら課題を定義し、最も価値ある問いから解き始めることができます。

求めているのは、データの力で顧客の意思決定を変え、その知見をAIソリューションやプロダクトへと還元できる人材です。そんなエコシステムを、ともにつくっていける仲間を歓迎します。

## お任せしたいミッション
顧客のデータ資産からビジネス成果を最大限に引き出し、その知見をAIソリューションやプロダクトへと昇華させることがミッションです。
コンサルタントやエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携しながら、課題定義から実装、成果創出まで一気通貫で責任を持っていただきます。

1. 顧客現場でのデータ活用とビジネス成果の創出
顧客の業務や意思決定プロセスを深く理解し、データとAIを活用してビジネス成果につながる課題解決をリードします。
- 本質的な課題の特定から、ML・LLMを活用したソリューション設計・本番導入まで一気通貫
- 「この課題は他の300社でも起きている」というマクロ視点での知見の構造化

2. 現場知見を元にした、新AIソリューション・新プロダクトに繋げる
顧客現場で得た発見をもとに、再現可能なAIソリューションやプロダクトの企画・開発に携わります。
- 複数顧客の課題を横断的に捉え、共通パターンをソリューションへ昇華
- RAG・エージェント設計など次世代AIの研究開発から、PoC・事業化まで

3. データサイエンス組織・文化の立ち上げ
データサイエンス領域を牽引する初の専任メンバーとして、技術標準・組織文化・将来像を自らの手で設計します。

## 本ポジションの魅力

1. あなたの仕事が、多くの企業に届く
顧客現場で得た知見や成功パターンは、同社プロダクトやAIソリューションへと昇華され、多くの企業へ価値として届けられる可能性があります。一社の課題解決で終わらず、業界全体へのインパクトを生み出せる環境です。

2. 「データがない」「品質が悪い」に悩まされない
同社のデータ基盤製品で培った知見とアセットがあるからこそ、データ収集・品質改善に時間を奪われることなく、価値ある問いとビジネス成果の創出に集中できます。

3. AIコモディティ化の時代に、本質的な競争優位の場所で戦える
生成AIの進化により、モデルやアルゴリズム自体の差別化は急速に難しくなっています。
競争優位の源泉となるのは、「何を解くか」という課題設定と「データの質」ーーその両方が同社にはあります。技術の希少性が下がる今、本当に価値ある領域を見極める力を、実践のなかで身につけられる環境です。

4. 事業の「次の柱」を創る、データサイエンス組織の立ち上げを担える
FDEやテクノロジーアーキテクトと並ぶ精鋭ポジションとして、評価基準・技術標準・チームの文化など、データサイエンス組織の土台づくりに深く関わることができます。拡大フェーズだからこそ、自らの意思や専門性が組織と事業の未来を形づくる。今このタイミングでしか得られない経験です。

【当職種について】
AI・アナリティクスコンサルタントは、生成AIを含むAIや機械学習などの先進データアナリティクステクノロジーを活用し、企業における業務変革を戦略策定から実行まで、幅広い領域でご支援を実施しています。
・企業における中長期のAI/データアナリティクス活用戦略策定を支援します。
・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータアナリティクス技術を紐づけ、ユースケースの企画と優先度評価を支援します。
・ユースケースごとに技術的なアプローチ設計及びプロトタイピング、業務トライアル等による、本番導入に向けた支援を行います。
・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進や新規ビジネス創出まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。
・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・データ利活用のための人材育成の支援を行います。
・「技術」、「各種法令・法規制」、「倫理」などを考慮し、AI・生成AIを安全安心に業務活用するためのガバナンス体制や仕組みの構築を支援します。

【当職種で働く魅力】
●AI/生成AIに関わる幅広いプロジェクトへの参画
AI/生成AI活用に関する戦略策定などの上流案件もあれば、より具体的なシステム実装に関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。

●多様な専門家とのコラボレーション
今やAI/生成AIはいかなる業界・業務でも重要アジェンダとして扱われるため、様々なクライアントに対してPwC内部の多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。

●グローバルネットワークを生かした成長機会
・PwCにおけるAI/生成AIに関する様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。
・PwCのグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修や情報共有を通じて、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。
・PwCのグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。

●フラットな組織運営
新卒採用・中途採用入社者ともに比較的若いメンバーが多く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。

【キャリアパス・成長の機会】
・多様な業界・業務領域におけるAI/生成AI活用プロジェクトへの参画
・PwC内部の多様な専門家や海外オフィスメンバーと協働し、グローバルな経験を積む機会
・AI/生成AIなどの最先端技術に触れながら、具体的にビジネス課題解決のための業務トライアル・実装を行い、効果を実感するまでの伴走
・既存の業務改善にとどまらず、新しい企業運営や業務の在り方を描き、ドラスティックな企業の成長と変革を支援、新たな価値を創造するための挑戦

【職務内容】
当職種では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。

・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援
・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援
・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援
・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・PwC内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案
・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計
など

【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援（社内外向けソリューション、ユースケース策定など）及びAIプロダクト開発支援（戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など）
　- エネルギー業：社内AI活用推進組織（CoE）組成及び運用支援
　- 製造業：製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
　- 小売業：優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
　- 流通業：需要予測、在庫分析
　- 金融業：AIを活用した与信判断の効率化・高度化
　- 人材サービス業：採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
　- 消費財業：データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
　- 情報通信業：AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
　- 製薬業：社内AI活用におけるガイドライン・ポリシー策定支援
　- 自治体：特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析

●業務内容
データベース開発、Webアプリケーション開発などに参画していただきます。
製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術 開発・ビジネス創造に係るテーマの開発に携わっていただきます。

※変更の範囲：会社の定める業務

●キャリアステップイメージ
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行っていただき、リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。
サプライヤ対応にも携わってもらい、折衝能力を高めた上で、拠点やお客様との打合の場に出ていただき、頼られる人材へなってもらう支援をおこないます。
社内外で活躍する人材へステップアップして頂くことを期待しています。

●当部門の役割・業務概要・魅力
当社では半導体デバイスメーカに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売しています。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。
高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速さえる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体製造装置メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。

同社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走を担当します。

【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。
2. 一気通貫で全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。
3. 顧客のリアクションを身近に感じる
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

▼業務内容
・データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発を行うエンジニアと連携して実施
・データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営
・開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーション

▼使用技術
・開発言語：Python, R, SQL等
・データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等
・クラウド環境： GCP, AWS等
・開発ツール：GitHub / Slack / JIRA / Confluence等

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。


当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは日本の産業をアップグレードすること会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。


▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。

当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは日本の産業をアップグレードすること
個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。


▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。

昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。

▼主な業務内容
・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施
・受講生の学習進捗管理、サポート
・受講生による応用プロジェクトの伴走支援

スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

業務概要
同社は現在、AIを活用した業務変革（Corporate AX）を推進しており、コーポレート部門の抜本的な変革と採用を本格化させています。本ポジションは、その中核を担う最重要職種の一つです。事業の多角化や事業部制の導入に伴い、各部門に散在する財務・非財務データを集約し、経営陣が「次のリーダーシップアクション」を迅速に起こせる状態を作ることが急務となっています。単なる過去実績の集計にとどまらず、自ら泥臭くデータを整理・構造化し、データドリブンな意思決定基盤の構築を主導していただく「FP&A」の中核メンバーを募集いたします。

具体的な業務
AIを活用した業務変革の基盤となる全社データの集約・標準化を主導し、経営陣および各事業部の迅速な意思決定を支える「データドリブンなFP&A体制」の構築をお任せします。初期フェーズは【データ基盤の整備・構造化】に最優先で注力いただきます。
1. データ基盤の整備（初期フェーズ最優先）
AIを活用した業務変革推進に向けた、各事業部・部門に散在する財務・管理会計データの整理・統合
大量かつ複雑なデータ（Excel、スプレッドシート、各部門のSaaSデータ等）の構造化と、ビジネスに即時活用できる状態への整備
2. 経営シミュレーション・分析
経営層および事業部長向けの財務シミュレーションの作成
予実分析、および次期経営計画・管理会計モデルの構築
経営判断に直結する財務ダッシュボードの要件定義とデータマネジメント
3. 経営支援
予算策定プロセスの効率化
データに基づく経営インサイト（課題と打ち手）の抽出および提案

ポジション・部門の魅力
初期フェーズで全社のデータ基盤（AIを活用した業務変革）の構築とFP&A体制の立ち上げを牽引いただいた後は、ご志向と実績に応じて以下のような多様なキャリアパスが広がっています。
1. 経営中枢へのステップアップ：FP&Aチームのマネジメントを経て、経営企画部長や将来のCFO（最高財務責任者）、経営ボードへの参画
2. 事業サイドへの展開：データドリブンな経営管理の知見を活かし、各事業部の事業責任者（COO候補）として事業成長を直接牽引
3. 全社DX/AXの牽引：市場価値の高い「テクノロジー×FP&A」のスキルを活かし、全社の業務変革プロジェクトを統括する専門リーダーとしての活躍

【業務概要】
全社のAI・データ活用推進部門において、各事業部門と連携し、業務課題の把握・整理から、データ活用テーマの企画構想、ユースケース具体化、プロジェクト化、実行推進、定着化までを一気通貫で担当します。また、個別テーマの推進にとどまらず、各ユースケースを通じて蓄積・整備したデータを、継続的に活用できる共通データとして整理し、部門横断で活用できる形で共有・展開していくことも推進します。

【具体的な業務】
DX企画推進リーダー (全社データ活用) として、事業部門に伴走しながらデータ活用ユースケースを実現します。
・事業部門の事業課題や中期で目指す姿に基づいたデータ活用テーマ(ユースケース)の具体化と展開
・社内外のデータを活用したユースケースの企画・プロジェクト推進
・業務現場へのデータ活用施策の適用推進・定着化
・共通データ整備と部門横断での活用促進・横展開
使用ツール: Databricks等

【ポジション・部門の魅力】
データ活用推進は全社戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担うことができます。入社後は社内におけるデータ活用の第一人者として戦略立案・推進をリードする醍醐味があります。海外売上高比率が80%を超える企業の本社組織として、グローバルで活躍する機会が多くあります。

この職種における強み:
・最上流の企画構想立案から、PoC、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
・海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断でデータ活用施策を推進できます。
・上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行が可能です。
・空調業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。

キャリアパス:
・企業全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。
・特定領域（データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど）を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です。（グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要です）
・全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。

業務内容
電力需給の安定運用や新たな価値創出に向け、気象データや電力使用量・発電量などのビッグデータを活用した研究開発を担当いただきます。
分析からモデル化、実業務への応用まで一連のプロセスに関わります。

・気象・電力関連の大規模データの分析および需給予測の実施
・回帰分析や機械学習アルゴリズムを用いた統計解析とモデル開発（R／Python）
・予測モデルの高度化手法の検討および新規モデルの構築
・自社データの新たな利活用方法の検討（新規事業への応用含む）
・研究開発プロジェクトの進行管理および関係部署との連携

研究業務が中心となりつつ、実務への適用を見据えた開発に取り組んでいただきます。

職責
入社後は、既存の解析業務に携わりながら、徐々に分析手法の選定やプロジェクト推進にも関わっていただく想定です。
実務に近い領域で研究成果を活かす役割を担います。

ビッグデータの分析および予測モデルの精度検証・改善
統計解析や機械学習を用いたモデルの設計・実装
分析結果の傾向把握と業務適用に向けた示唆出し
データ利活用の新たな可能性の検討および提案
関係部署と連携した予測手法の導入時期や活用方法の調整

初期は検証・実装から関わり、経験に応じて手法選定やプロジェクト全体の進行にも関与いただきます。

魅力・やりがい
本ポジションでは、研究開発した手法が実際の電力需給運用に活用されるため、自身の仕事の影響を実感しやすい環境です。
技術と事業の両面に貢献できます。

開発した予測モデルが大規模な電力運用の意思決定に反映
分析精度の向上が事業全体の収益や安定供給に寄与
新規事業創出につながるデータ活用の検討に関与可能
大規模データ基盤や計算環境を活用した高度な分析経験
手法検討から実装まで一貫して担う裁量のある環境

電力インフラを支える重要な技術領域に関わりながら、専門性を深められる点が特徴です。

5キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1 3年）：
様々な部門の課題解決に向けた統計解析を用いた研究開発を経験いただき、データサイエンス領域の専門性を高めていただきます。
中期（3 5年）：
プロジェクトの工程管理や将来ニーズを見据えた将来技術開発、ロードマップの策定などにも関わっていただき、中長期目線で研究開発に取り組んでいただきます。
長期（5年以上）：
ご本人の希望と適性に応じて、研究所内の各組織や研究を受託する事業会社の部門でさらに視野を広げていただくほか、マネジメントとしてのスキルを磨いていただくことや、スペシャリストとして専門的なキャリアを構築いただくことも可能です。

【業務概要】当社当本部は、急成長を遂げる中でデータ基盤の構築に注力してきました。現在は、整備された膨大なデータを事業成長の羅針盤とし、意思決定の質を高める第2フェーズにあります。経営企画・管理部の一員として現場へ深く入り込み、KPIの妥当性から経営判断のサポートまで、データに基づいた事業推進をリードしていただきます。当社の次なる柱となる事業で、自らの分析を武器に、業界の変革に挑みたい方を募集しています。
【具体的な業務】
・SQLやPython、BIツールを活用した定量分析、課題抽出、レポート作成
・事業／経営視点に基づいたKPIの設計・モニタリング体制の整備・蓄積データをもとにした、仮説検証や事業改善の支援
・各部門と連携したデータ利活用の促進（CRM・マーケ・経営企画等）
・現場マネジメント層や経営層との対話を通じた、意思決定のサポート
【ポジション・部門の魅力】
事業の未来を左右する経営課題に取り組むやりがい、経営層と仕事をすることで得られる成長機会、他部署を巻き込んでいく面白さがあります。当グループのバックアップ体制が整備されており、経験の薄い領域でもサポートを受けながら経験を積むことができます。
現在は「第二創業期」とも呼べるフェーズにあり、0→1の立ち上げと1→100のスケーリング、両方のフェーズを経験できます。社会性と市場性の両立が求められるチャレンジングな環境で、自ら事業成長を牽引できるポジションです。
スタートアップのようなスピードと裁量を持ちながら、当社ならではの豊富な資金力やブランドを背景にした大胆な意思決定が可能です。現場に決裁権があるため、自らの提案を即座にアクションへ移せる「手触り感」は、このポジションならではの醍醐味です。他部署や医療機関との密な連携を通じ、社会課題の解決にチーム一丸となって向き合う面白さも実感できます。
分析結果が即座に施策や経営判断へ反映される圧倒的なスピード感、データ組織の価値やミッションを自ら定義しデザインする経験、現場のマネジメントや経営層と対等に議論し、意思決定をリードする力が得られます。急成長するヘルスケアビジネスの裏側をデータから深く理解し、膨大なデータを武器にトップシェア獲得への最短距離を自ら描き、事業を牽引する手応えを感じられます。
当社の中でも注力事業の中枢で成長の舵取りを担い、「データ基盤はあるが活用はこれから」という最も裁量の大きいフェーズです。分析結果が経営・事業レベルの意思決定に直結する影響力があり、「強いデータ組織」を自らデザインし立ち上げる経験、分析スキルに加え事業・プロダクト視点を極めた市場価値の高いアナリストへの成長が期待できます。

FinTech系サービスにおけるAIの活用範囲は、行動予測、スコアリング、不正検知など多岐にわたります。データサイエンティストは、その様々な状況においてAutoMLなどのツールを活用しながら、最適なソリューションを提供しビジネス貢献する役割を担っています。

成長著しい当社のFinTechサービスにおいて、AIを活用した付加価値の創出やインパクトの大きさを実感することが可能です。


働く環境
プロジェクトマネージャーやデータ処理関連のシステム開発を主に担当するメンバー達と協業しながらプロジェクトを推進しています。

プロジェクト数
・2〜3件