データサイエンティストの転職求人

343 件

Job Description
Business System Analyst (BSA) is the role that collect, document and manage business requirements. BSAs act as a primary liaison between business users and AD project team, manage user expectations, changes to requirements and project scope.

Responsibilities:
- Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
- Participate in the design of data architecture, data structure, data modeling, data transformation, storage, security model of data platform (both Hadoop and Azure Data platform)
- Create conceptual data model, logical data model, physical data models. Perform data profiling and system analysis to validate the data models.
- Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
- Discover metadata of the source database and analyze existing business systems, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, data flows, and functional dependencies
- Interfaces with internal/external teams and functions to provide business solutions to meet business requirements
- Manager user expectations and requirements scope
- Lead requirements elicitation and definition
- Provide estimates for work efforts on projects and ongoing forecasting
- Manage working relationships with business and IT to ensure that the solutions are developed, managed and completed on schedule.
- Contribute to user guides, reference manuals, training materials, and code release artifacts as appropriate
- Perform validation and verification of data model.
- Maintain Data Quality and Integrity.
- Performs other duties as assigned or required

BSA Lead is a role that leads a team of BSAs and other relevant resources, and manage the deliverables, resources, quality, methodology, standards, tools, etc. of the BSA team. BSA (Business System Analyst) team elicit, document and manage business requirements. BSAs act as a primary liaison between business users and AD project team, manage user expectations, changes to requirements and project scope.



Responsibilities:

Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Participate in the design of data architecture, data structure, data modeling, data transformation, storage, security model of data platform (both Hadoop and Azure Data platform)
Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
Discover metadata of the source database and analyze existing business systems, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, data flows, and functional dependencies
Interfaces with internal/external teams and functions to provide business solutions to meet business requirements
Manage and control quality of BSA deliverables
Define the methodology, project plan, resource demands, budget estimation for data solutions.
Manages working relationships with business and IT to ensure that the solutions are developed, managed and completed on schedule.
Coordinates technical studies and evaluation of business needs and technological alternatives with both IT and business managers
Provides oversight of audits and other compliance requests
Directs, motivates and develops project staff.
Identifies and addresses training and development needs of BSA teams
Performs other duties as assigned or required

当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータの抽出・加工（SQL, Python）
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・開発
● AWS環境（Athena, S3, SageMaker等）を活用したデータ基盤の構築・運用
● QuickSightなどを用いたダッシュボード作成・可視化
● 営業・コンサル部門が顧客に提示するための分析レポート・成果物作成
● 将来的に画像データ（CT/MRI等）を活用したAI解析にも挑戦可能

疾病予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新たに立ち上げています。
私たちが目指すのは、医療データを“分析資産”ではなく“社会インフラ”として活かすこと。
健診や診療の記録を、未来の健康や社会保障を支える「意思決定の土台」へと進化させること
です。
今回募集するのは、その仕組みを現場で支えるデータサイエンティスト。
SQLやPythonを駆使してデータを整え、モデリングし、見える化する。
あなたのアウトプットが、医療現場や企業の次の一手を決める力になります。
分析の手を動かしながら、事業を動かす。
社会を支えるデータ基盤を、一緒に創っていきませんか？

僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献

当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす

私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう？
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか？
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか？
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか？
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか？
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか？

当社は健診データ・レセプトデータ・画像検査データなど多様な医療データを活用し、疾病
予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新
規立ち上げます。
その第一人者として、データ基盤構築からモデル開発・分析、社内外との協業を通じて事業を牽
引する シニアデータサイエンティスト を募集します。
将来的に Chief Data Officer (CDO) としてデータ戦略全体をリードすることを期待される、経営
幹部候補のポジションです。
1本のモデル設計、1つのアーキテクチャ判断が、「この国の医療費をどう未来に接続するか」に
直結します。
データで意思決定の根拠を刷新し、日本の医療費7兆円削減という壮大な目標に挑む。
その最前線を牽引してください。


僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献

当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす

私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう？
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか？
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか？
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか？
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか？
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか？

● 医療データを「事業価値」に変換するには、どの構造から再設計すべきか？
● 健診・レセプト・画像など異種データを、どう統合・標準化すればスケール可能になるか？
● 統計／機械学習／生成AIのそれぞれのモデル選定が、事業戦略・収益構造にどんな影
響を与えるか？
● 医療データ利活用のスピードと、倫理・プライバシー・ガバナンスの両立をどう実現する
か？
● 分析結果を“報告書”で終わらせず、どう経営・現場の意思決定構造を変えるか？
● データを「プロジェクト単位」ではなく「医療インフラ」として持続可能に運用できる設計とは
何か？

業務は日々変わります。なので「事例」で伝えます
当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータを中心とした大規模医療データの分析・活用
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・構築
● AWS環境を用いたデータ基盤・MLOpsの設計・運用
● 営業・コンサル部門と連携した顧客提案の支援（製薬企業、保険会社、公的保険者、健
康食品会社、アカデミアなど）
● データ利活用に基づく新規事業戦略立案
● 将来的にデータ組織の立ち上げ・マネジメント・人材育成を担う

ポジションのミッション・魅力
【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
当社のコミュニケーションプラットフォームは、導入社数93.6万社以上、775.2万アカウントという巨大なプラットフォームです。
多様なデータを保有しており、ビッグデータ技術やAIなどの先端技術を学び、実践する機会が整っています。

業務内容
当社では、多数のデータを中心に、様々な事業を展開しています。
データスペシャリストは、これらのデータを駆使し、グループ全体でのデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進します。
データアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。
主な業務は、データの分析、ダッシュボードの構築、機械学習モデルの設計などです。

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）

【職務概要】
●現在のソリューションの推進業務
・お客さまへのソリューション提案活動
・データ分析方針の策定、データ分析の実施、結果まとめ、報告
最初はデータ加工作業を中心に担当していただきながら、業務知識や技術知識を身につけていただき、
その後、上流の提案〜要件定義を主導していただく想定です。

●新たなAI創薬ソリューションの開発
・事業構想策定
・サービス設計・実装

【職務詳細】
・顧客との課題整理・ヒアリング
・RWDやゲノムデータ等の前処理・統計解析・機械学習モデル構築
・分析結果の可視化・報告資料作成
・社内外ステークホルダーとの連携（研究所、営業、顧客）
・新規サービスの企画・PoC設計・実装支援
・論文調査や技術検証を通じた知識習得と応用

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
顧客課題整理〜データ加工〜分析までを一気通貫で経験することが可能なポジションです。お客さまは、創薬・治療開発のR&D業務担当者や医療機関・アカデミアの先生方であるため、必然的に医療分野の最先端に触れる機会が多く、刺激的でやりがいのある仕事です。


※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【職務概要】
・PJやチームのサブリーダーとしてデータを分析、AI適用により、社会課題・業務課題を解決するためのインサイトや結論を導き出す。
・業務課題をヒアリングし、最適なソリューションや分析手法の選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。
　その後の一連のAI適用プロセス（データ準備、モデル構築、評価、報告）のプロセスをチームをリードして推進する。
・構築済モデルを業務システムへ実装・運用するための一連の開発プロセスの中で、AI適用プロセスにおいて獲得した業務、データ、モデルに関する知見を基にAIシステム開発チームをサポートする。
・運用プロセスの中で、モデルの保守運用（精度評価、再構築）に関わるプロセスをチームをリードして推進する。
・また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。

【職務詳細】
データ分析（機械学習を中心としたAIの顧客業務適用）案件の推進
・AI適用方針の検討（業務分析、AI適用コンサル、As Is/To Beの分析）
・高度な予測分析（データサイエンス、モデル構築、評価、報告）
・データエンジニアリング（顧客データの基礎分析、データ探索、変数設計）
・プロジェクトマネジメント（データ分析案件の管理、遂行）
・最新動向の把握（社内外の分析技術の動向調査）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●魅力・やりがい（得られるスキル等）
・顧客業務に関する知見の獲得、顧客の課題解決による貢献
・データサイエンスに関する知識・業務適用経験
・顧客業務システムへのAIモデル適用、運用ノウハウ
・他事業部やグループ会社との連携による幅広い業界での仕事も可能
●キャリアパス
・AI、データ分析に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能
・データ分析を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能



※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進
・データ分析プラットフォームを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発
・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント

業務概要
本ポジションは、独自のアルゴリズムによる高精度なマッチングをさらに強化するため、全社的なデータ基盤の構築をリードいただきます。
外部データ調達におけるビジネス判断、契約折衝、品質保証プロセス設計を一手に引き受け、当社の核となるデータ資産の品質とコンプライアンスを確保しつつ、事業収益に直結するデータベースの実現に貢献することが、このポジションのミッションです。

具体的な業務内容
1. 事業横断で必要なデータを特定し、基盤の全体像を設計する
- データに対する各事業やAIエンジニアのニーズの把握
- 各事業の戦略を踏まえた、優先順位付け　など
2. 必要なデータを確保し、利用可能なデータベースを構築・整備する
- データの外部購入または、内製化の判断
- データベース構築に必要なタスクの分解・進行リード
- 外部データ取り込み時の受入確認とフィードバック　など
3. データの信頼性と適法性を確保し、リスクを管理する
- データ品質の担保・改善プロセスの設計
- 各種法規制、ライセンスや利用規約の確認と調整　など
4. 外部のデータベンダーとの折衝・契約交渉・リレーションシップマネジメント
5. 組織拡大に伴うメンバーマネジメント

ポジションの魅力
1）事業成長の根幹を担う「意思決定」への参画
データを「どう集めるか」「どのように活用するか」という、会社の成長に直結する根幹の意思決定に深く関与し、その基盤づくりをリードできます。
単なる実行者ではなく、データ戦略の最高責任者の一人として大きな裁量を持つことができます。

2）高度なビジネス・法務スキル習得の機会
データの外部調達・活用において、外部ベンダーとの高度な折衝や契約交渉を通じて、ビジネススキルを磨けます。
さらに、データ品質の担保・改善プロセスの設計に加え、各種法規制、ライセンス、利用規約の確認と調整という、データ活用の根幹を支える専門的な知識と経験を深めることができます。

多様なプロジェクトでデータ分析・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。
I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。

マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。
さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

DXソリューション開発において、AI/DSの専門性を発揮し設計・開発・分析業務を推進していただきます。

【具体的な職務内容】
・基盤モデルを活用した画像解析AIモデル・予測AIモデル・生成AIモデル等の開発と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発
・DX推進を目的としたデータエンジニアリング、およびデータ分析業務と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発
・顧客のDXへの挑戦を実現する為の、AI/データサイエンティストの立場からのDXソリューション・システム開発提案

下記業務のうち、いずれかをご担当いただく予定です。
●データドリブン経営を実現するための企画・推進
・データ利活用のための環境構築（システム企画・要件定義）
・AI Readyなデータ環境整備

●AI/データ活用による業務変革を推進・実装
・データ可視化・ダッシュボード構築の推進
・データパイプラインの設計・運用、分析基盤の高度化

仕事内容
・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案
まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。
変更の範囲：会社が指定した業務
<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

仕事の魅力
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
　業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

- RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築 改善 運用
- 財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出
- ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発
- MLflowを活用した実験管理 モデルライフサイクル管理
- モデルの実験 評価 改善を行い、技術 ビジネス両面でレポート作成
- エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング
- 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。
データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。
業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。

●エンジニア領域
データを活用した課題解決に携わります。
実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。

主な業務内容
・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など）
・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など）
・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など）
・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

●ビジネス領域
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。
プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。

主な業務内容
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など）
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート

当社で働く魅力
・「データとビジネスの橋渡し」として成果に直結する分析ができる
・エンジニアとビジネスの両視点を持つ人材へと成長できる
・業界横断で多様なデータ分析に携われる
・代表・役員との距離が近く、提案が通りやすいフラットな環境
・研修・勉強会・ナレッジ共有が活発で、成長を後押し

●業務内容：
データに基づくモデル開発（統計・AIを含む）によって、社内外のビジネス課題の解決をするために、AI、統計の手法を用いて、チームリーダーとして課題設定からソリューション開発、業務への落とし込みまで幅広く従事していただきます。
・最新技術動向調査
・調査結果を受けたプロトタイプの作成
・全社に向けた技術支援

データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。
なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。
1，データ分析と企画立案
・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る
・分析結果を基に企画案を立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証
2，AIモデルの構築およびサービス化
・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築
・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用

金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。
プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。

データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。
メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。
リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。
環境整備: チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。

顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。
案件化: ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。
実行管理: 顧客向けの分析または開発の実行・管理。
ステークホルダー調整: 顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。

AI/機械学習(数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等)
データ可視化/BI/統計的分析
データ収集・活用基盤構築(データレイク、DWH等)
組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。

業務内容
1）デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築
2）リスク計測モデルの構築・システム開発
3）与信審査モデルの構築
4）不正検知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築
5）1〜4の開発・構築に係る基盤・システムの構築および管理

お任せしたい職務内容
データ分析基盤、クラウド基盤の構築及び管理
リスク計測システムのシステム開発及び保守業務
各基盤、システムを活用したクオンツ・データサイエンス業務
当社におけるクオンツ業務やデータサイエンス業務をOJTなどを通して習得していただきながら、データ分析基盤の構築・管理やリスク計測システムの開発・保守の業務を遂行いただきます。
最適なデータベース管理や計測・分析の高速化、品質・セキュリティの維持などを考慮した基盤・システムの構築及び管理業務に取り組んでいただきます。
定期的に部内勉強会などを行っており、知識をキャッチアップする機会があります。
必要に応じて外部講師を招いたり、外部の勉強会・セミナーに参加頂き、スキルアップを目指すことも可能です。
勉強会やセミナー参加後は課題に取組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。
ゆくゆくは基盤・システムの主管理者として、管理や高度化もお任せし、組織の中核的存在を目指していただきます。
日々蓄積されるデータをもとに、年数回は新たなデータを取り入れる仕組みを作る必要があります。
そのため保守運用も担当しながら、新たにデータを取り入れる際の改善を実施したり、新規データベースの検討をしたりなど、ご自身の意見を発信して取り組んでいただくことも可能です。
基本的にはシステム担当としての業務を想定していますが、希望や適性によりグループ業務である各種モデリングに関するプログラミングや、リスク計測やプライシングに関するプログラミングにも携わっていただくことも可能です。

当部で働く魅力
社内外に自身の担当するデータベースやシステムのユーザーがいるためユーザー数が多く、ユーザーの声を拾いやすい環境です。
例えばグループ内で担当する住宅ローン審査モデルの構築においては、エンドユーザーはもちろん、所管部社員やリスク統括部の所属グループもユーザーです。
この各所の声をもとにモデリング精度を上げることができるため影響範囲が広いことから、自身の業務が経営に直結するやりがいがあります。
数十億に及ぶ大量のデータを用いるため、データサイエンティストやエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。
目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、某グループや銀行としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。

下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます
・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装
　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます
・MLモデル開発の為のデータ分析：
　 LLMを用いた先端技術開発
　 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築
　 AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：
　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築
・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：
　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート
・社内外の技術トレンド探索・知見共有：
　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等

主な業務内容
BI(Business Intelligence)ツールを活用した各ダッシュボードの実装
ビジネス上の課題を把握し、次の打ち手を検討するための基礎分析・集計
事業現場における意思決定を推進するデータマートの設計/実装
ダッシュボード用のデータマート定期更新の仕組化
社内の様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、要件の取りまとめ

仕事のやりがい・得られる経験
事業現場へインパクトをもたらすデータ活用に必要なデータ整備開発のプロジェクトに参画頂きます。本ポジションでは、特に、事業のオペレーション領域に関して、様々なデータ開発・運用を行って頂きます。
既存のデータマート資産を活かしつつ、新規のデータマートの構築に関わることができます。また、データマートを開発して完了ではなく、利用状況や利用ユーザからのフィードバックを元に継続的な改善に関わることができます。
構築し運用するデータマートを活用し、実際にビジネス上の課題に対する可視化や基礎分析を行い、データに基づいた課題解決を社内のステークホルダー(事業戦略・事業企画)と推進できます。

期待する役割
ビジネス課題に対してデータを活用して可視化し傾向を把握する
社内の様々なステークホルダーとのコミュニケーション・要件整理
データマートの設計・開発・運用の実行

期待するマインド
これまでの社内のデータ活用の経緯を理解しつつ、現状維持ではなく、課題を見つけ適宜改善していくマインド
HOW(手段)ばかりではなく、WHAT(目的)を深く考え、物事に取り組めること

・大手通信会社の通信分野を中心とした設備系業務に関わる様々な社内データ（ネットワーク装置・電柱等の構造物・コールセンタ関連情報等）や社外データについて、数値予測AIや生成AIおよび関連するデジタル技術（BIツール、様々なデータ基盤等）を活用し、より効率的・高品質な業務への変革と現場課題の解消を実現。

- ニーズ分析（市場調査）・シーズ検討（技術調査）を元にデータ分析戦略の策定と試作品開発による技術確立。
- 確立した技術を様々なデータ基盤上で活用するための実装および他機能との連携機能開発（MCP/A2A 等）。
- 業務課題に対するコンサルティング・要件定義・システム設計・PoC＆商用システムの開発・検証、導入支援。
- 組織内のAI技術者の育成サポート、社外最新技術や事例調査および導入提案、担当全体の技術力向上。

個人の働き方に合わせたキャリアパス
キャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

中途入社者の前職・入社後のキャリアの例
＜2019年入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成

＜2019年入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

＜2019年入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修

仕事内容
・クライアントの課題ヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案
まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。
変更の範囲：会社が指定した業務
<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

仕事の魅力
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能
・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

●Data Science Team
データやシミュレーションを活用した意思決定の高度化と課題解決を目的として、アカデミックの知見に基づいたプロフェッショナルサービスを官民に提供しているチームです。

-統計・機械学習、計算機科学、経営工学、計量経済学などデータに基づいた意志決定を扱う領域における研究経験(データサイエンス領域)のあるメンバーで構成され、理論に基づいた高度な分析から業務への示唆・提言
-理論に基づいた高度な分析を活用してビジネスの意志決定の高度化を支援するチーム
-専門性を極めて重視したチーム
データをもとに科学的アプローチによって問題解決
意志決定の高度化のためのデータ活用支援

・データ基盤の設計・開発・運用（DWH、ETLパイプラインなど）
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化

【事業・組織構成の概要】
・バイオメトリクス研究所では、バイオメトリクスの知見を活かした生体認証やメディカル・ヘルスケアの研究開発を通じて、安全・安心な社会の実現に貢献することを目指し活動しています。
・研究グループでは、ウェアラブルデバイスや診療データ、オミクスデータなど多様な医療・ヘルスケアデータを統合し、AI技術を活用する領域での技術開発を行っています。


【職務内容】
医療・ヘルスケアデータを扱うAI技術の研究領域において、幅広い活用を推進します。具体的には、以下の業務を担当いただきます。
・多様な医療・ヘルスケアデータを活用した、独自性のある機械学習・AIアルゴリズムの研究・開発・社内外のステークホルダーと連携しながら、顧客課題の探索と技術による解決策の提案を行う
・機械学習・AIアルゴリズムを現場ニーズに即したソリューションとして設計し、実装・評価までを主体的に推進
・研究成果に基づく知的財産創出、および、国内外学会発表などを通した対外的なアピール・情報発信

【ポジションのアピールポイント】
・N社会課題に直結するテーマに技術で挑戦できる面白さがあります。
・多様なデータと高度なAI技術を活用し、研究から事業化まで一貫して関われるのが特徴です。
・社内外のステークホルダーと連携しながら、実装・展開まで主導できます。
・海外研究所・現地法人との関わりによって、グローバルに活躍できる環境があります。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能

・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界のお客様の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとしてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。
・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定させて頂きます。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・様々な大手製薬企業のお客様との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手製薬企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。
・AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・医療/製薬業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。このような取り組みにより、IT技術力のスキルアップ、幅広い事例を修得により専門性の深化を図ることができます。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。
・当社の企業理念のもと、医療の高度化や課題解決に貢献したいという思いを持ち、本プロジェクトの目指す未来に共感したメンバーがたくさんおります。当社としては“ビジネスを超えて”社会貢献の取り組みとして参画しております。是非、一緒に日本の医療の発展、高度化を目指していきましょう。

当社のデータサイエンティストには、プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。

【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート

●ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。

●キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。

【業務変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】
基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。）

Serve as a subject matter expert (SME) on Japan’s pharmaceutical and healthcare data landscape, supporting clients in navigating complex data ecosystems for commercial and sales reporting.
Engage directly with life sciences clients, both domestic and multinational, to understand business needs and translate them into actionable data science solutions.
Analyze and interpret data from sources such as IQVIA, Veeva, Snowflake and local vendors (e.g.,JDNet, JMDC, Medical Data Vision, Nihon Ultmarc), ensuring insights are aligned with Japan’s unique hierarchical data models.
Collaborate with offshore delivery teams to ensure seamless execution of analytics projects, acting as a bilingual bridge between client stakeholders and technical teams.
Contribute to the development of analytics strategies, data pipelines, and machine learning models tailored to commercial effectiveness, patient journey analysis, and real-world evidence (RWE).
Mentor junior team members and contribute to internal capability building within the Insights & Data team.

●社会課題に挑む先端AIソリューションの事業化推進
　流通・小売業界における店舗運営の高度化を目指し、画像解析技術を活用した棚割最適化や店内課題の自動検知ソリューションを開発しています。
現在、全国1,000店舗規模のアパレル・物販系チェーンにてPoCが進行中です。
今後は導入先の拡大とともに、プロダクトの収益化を目指します。
さらに、将来的な人手不足を見据え、AIカメラ・自走ロボット・遠隔コミュニケーションシステムなどを活用したリアルタイム店舗データの取得にも挑戦。
POSや業務データでは捉えきれない「現場の空気感」や「非構造データ」の活用により、次世代の店舗運営支援を実現します。

【業務内容イメージ】
・店舗画像・映像データを用いた物体検出モデル（YOLO等）の構築・精度改善
・マルチモーダルLLMを活用した店舗課題の自動検知アルゴリズムの設計
・店舗内センサーデータ・映像データの統合による行動解析モデルの開発
・PoC結果の分析とモデル改善、導入効果の定量評価
・店舗運営現場との連携による要件定義・フィードバックループの設計

●社内業務課題を解決するデータソリューションの企画・開発
　企業のコンタクトセンター向けに、FAQサジェストツールを開発・導入。
自然言語処理技術を活用し、オペレーターの対応品質と業務効率を両立させる支援を行っています。
今後はサポートデスクやカスタマーエンジニア業務への展開を予定しており、FAQ機能の拡張と外販向けプロダクト化も視野に入れています。
また、保守部品の在庫最適化を目的とした新規ソリューションの企画も進行中。
事業部と連携し、現場の課題を深く理解した上で、AI・データ技術を活用した実効性の高いプロダクトを構想・実装していきます。

【業務内容イメージ】
・問い合わせ履歴データを用いたFAQ推薦モデルの構築
・類似質問検索・回答精度向上のための自然言語処理アルゴリズムの改善
・在庫・出荷データを用いた需要予測モデルの設計・評価
・社内外ステークホルダーとの協働によるプロダクト要件定義・改善提案

●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

・全社のAIトランスフォーメーションの推進（生産性最大化、コスト削減）
・当社AI CHAT製品・ChatGPTエンタープライズ等、社内AIツールの推進
・社内教育プラットフォームの推進
・その他、AIを社内へ浸透させるための施策検討〜実施全般

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

業務内容
主にデータ利活用に関するお客様課題の解決を行います。

【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評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から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。

キャリアアップへの支援
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。
・研修ドキュメントの提供
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。
メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。

業務内容
ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務をお任せします。
・データ分析基盤の設計・構築・運用
・データ利活用における検討・POC検証等
・データ活用したリアルタイム処理のシステム設計、構築、運用
・データパイプライン（データ取り込み〜データ整形）の設計及び実装案件
・BIツール等を使ったデータの可視化とダッシュボードの生成

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。

●使用技術
クラウド：AWS、Azure、Oracle Cloud
コンテナ：Docker、Kubernetes
構成管理：Terraform、Ansible
CI / CD　: GitLab、GitHub、Jenkins
スクリプト：Python,Shell、PowerShell、Ruby、Node.js
監視ツール：Datadog、Zabbix、Cloudwatch

【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

金融業界向けの経営管理、財務・会計、リスク管理、コンプライアンス対応等の領域におけるDigital Innovationアドバイザリー。以下の5領域において、銀行・証券・保険・資金移動業者等の金融機関、規制当局、Tech企業等のクライアントを支援。

1.RegTech、SupTechの活用・高度化に係る企画、設計、検証等の支援
2.ビッグデータ処理や機械学習等のデータサイエンティスト業務（PythonやSAS、BIツール、Django等を活用）
3.経理・財務領域の自動化、決算早期化や経営報告の高度化等の支援（BIツールやデータ処理ツール等を活用）
4.データ利活用の推進やデータガバナンスの整備・高度化の支援
5.Digital Innovationに係るプロジェクトマネジメント支援

▼具体的な業務内容　
　証券データでの分析・価値創出に加え、当グループのデータとの組み合わせによる独自の分析アプローチを実装していただきます。
データ分析・モデル開発業務：

既存ユーザーの投資行動分析・セグメンテーション
取引パターン・市場動向分析による最適化施策の検証
当サービスの決済データを活用した収入・支出パターン分析
顧客離脱予測・エンゲージメント向上施策の効果測定
機械学習・システム実装業務：

1to1レコメンドモデルの開発・実装
生成AIを活用した個人ポートフォリオ損益分析・エージェント機能の開発
当サービス決済データと投資データを融合した投資シグナルの構築
　決まった分析手法を実行するのではなく、「どのデータを組み合わせれば新しい価値を創出できるか？」を探索し、PoC→MVP→プロダクト実装の段階的アプローチで実装まで一貫して取り組んでいただきます。

デジタルマーケティング、インサイドセールス領域でデータ分析、AI活用に関する業務

業務内容の変更範囲
会社が指定する業務全般

仕事概要
配車アプリを支えるデータサイエンティストとして、顧客満足度の向上とドライバーの収益最大化などの課題にアルゴリズム開発や改善、各種施策の効果検証を行います。データ分析を通じてビジネス課題を発見し、機械学習や数理モデルを活用したシステムの設計・開発から実装、評価までを担当することで、事業成長に直接的に貢献します。

業務内容
データ分析に基づく施策立案と意思決定支援: データ分析を通じてビジネス上の課題を発見し、機能改善や新規機能開発などの施策を立案することで、事業の意思決定を支援します。
コアアルゴリズムの設計・開発・運用: 配車ロジック、移動時間予測、料金設定など事業の根幹となるシステムのアルゴリズムを設計・開発し、継続的な改善と運用を担います。
施策の効果検証とモニタリング: ABテストの実験デザインから実装、評価までを行い、開発した機能やアルゴリズム変更の効果を科学的に検証します。また、KPIを設計・分析し、事業の状況を可視化・評価します。

本ポジションの魅力
このポジションの魅力は、自身の開発したアルゴリズムが多くのユーザーとドライバーの体験に直接的なインパクトを与え、日本の移動インフラを変革していく手応えを感じられる点です。データがサービスの品質に直結する環境で、最先端の技術で社会課題の解決に貢献できます。科学的なアプローチで事業価値の最大化を追求するカルチャーの中で、スキルを存分に発揮し成長できる環境です。

仕事内容
・業務所管部署と連携した分析課題の検討、分析結果の解釈・説明
・データ可視化ツールを活用した経営情報、営業情報等のダッシュボード作成
・プログラミング言語を活用した顧客のニーズ予測等のモデル構築
・全社的なデータサイエンスのリテラシー向上に向けた人材育成の企画・推進

「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、当社グループにおける本社および事業の各業務プロセス変革や価値創出に向けた生成AI技術の企画・検討、またはパイロット職場における適用計画の立案から、ツール導入後の活用促進と振り返りまでの業務を、ご経験に合わせてお任せいたします。会社としての重点施策に対する全体最適と、コングロマリット企業特有の課題に対する個別最適と、それぞれのプロジェクトにおいて、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、変革のためのAI戦略に携わります。

《業務詳細》
1. 本社機能や各事業について、横ぐし活動や個別対応を通じて、業務プロセスとそのニーズ/課題を理解する

2. 生成AI技術を用いて、業務プロセスをどのように変革するか目指す姿を描き、その実現に向けた計画を企画・立案する

3. 業務プロセスに対して、実際に生成AI技術を構築・適用し、想定した通りに生成AIによって業務プロセスが変革できているかを検証する（パイロット職場との協業などで進める）

4. 検証結果をもとに、当社グループ内に横展開できるもの・展開方法を企画する

5. 情報収集やベンチマークなどの情報整備と、当社の現在地を踏まえたAI戦略の立案 実際の導入・構築は当社の情報子会社やベンダーと進めて行きます。運用成果をもとに新たな仮説を構築し、戦略へ落とし込むサイクルを続けながら、生成AIの活用方針に向けたロードマップの策定や非構造化データの整理に向けたAIエージェントの適用など、未来に向けた様々な企画業務にも携わっていただくことを期待します。


【アピールポイント】
歴史の長いコングロマリット企業（業種が異なる事業を多角的に展開する事業会社）特有の課題が多々あります。事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革をご担当いただくことができるポジションです。社会貢献につながる事業が多く、自身の変革を通じて社会課題の解決に取り組んでいる実感も得られます。

下記いずれかの業務を行っていただきます。
●AI・データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発
●インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討
入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。
半年〜1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。
また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。
・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定
・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践
・社内ユースケースにAI/ML等の先端技術を用いたデータ分析業務環境構築・PoCの実施
・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発

職務内容
当社ではBigQueryやBIツールを全部門/全業務で積極的に活用し、データ分析を行っています。
ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを業務で活用していますが、部門間での指標の定義のばらつきや効率的なナレッジ共有体制がないなど課題も多くあります。
今後のさらなる成長を見据え、これら課題を解決し一層高度なデータを活用するための仕組みを整備する必要があります。

本ポジションでは、データマネージャとして、データ基盤の開発と運用及びデータや情報の管理および管理体制の構築を行っていただきます。
全社最適なデータマネジメントの仕組みづくりは企業にとって大きなインパクトがあり、重要なポジションとなっています。

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

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

職務内容
当社のデータサイエンス部門では、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」があります。
【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
- 検索や推薦分野、データ分析等の実務に特定のAIを活用している
- 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

【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
チームのアウトプットの最大化

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

職務内容
当社は「資材調達ネットワークを変革する」ことをミッションに、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。
自社でディストリビューションセンターを有し、仕入れから物流までを一貫し自社で行うことで、商品点数2000万点のうち45万点が翌日出荷が可能という高度な物流サービスを実現しています。
取扱商品数の拡大・出荷量の増加に対応するため、今後毎年ベースでディストリビューションセンターを新設予定です。

本ポジションでは、データを活用して、サプライチェーンおよび物流に関する業務改善の企画・実行、および未来への価値創造を担っていただきます。
サプライチェーンや物流にデータを活用する取り組み自体、まだ比較的新しい分野ということもあり、希少な経験を積むことができます。

まずは、依頼を受けたデータ抽出の仕事を通じて当社のデータに習熟しつつ、下記のような案件を通じてキャリアを伸ばす予定です。
自らデータ分析を行うだけにとどまらず、社内のエンジニア・データサイエンティストと連携して戦略実施に必要なシステム改修を行ったり、海外の親会社と連携して英語でディスカッションを行うなど、多様なチャレンジの場があります。

主な業務内容
経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析基盤のデータマートの設計/改修や定期データ更新への安定運用への寄与。
分析推進部の各ロール（DS/DA）や各事業本部のステークホルダーと協働し、データ活用プロジェクトがスムーズに進むように、ソースデータの調査やデータマートの設計・実装やそのための各種支援。
利用ユーザにとって使いやすく、拡張や保守をしやすいデータモデリング検討や設計・実装への参画。
既存のデータプロダクトの開発プロジェクトや定常運用の総合的なリード、プロジェクトマネジメントの実行。
社内の様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、要件の取りまとめ。
データの品質を担保した状態で全社に浸透させるための運用やデータマネジメントの実践・仕組化。
※これまでのご自身のご経験や意向、プロジェクトの状況を踏まえ、関わって頂く業務をアサインさせて頂きます。

仕事のやりがい・得られる経験
経営・事業へインパクトをもたらし得るデータ活用に必要なデータ整備開発のプロジェクトに参画頂きます。
特に、社内の生産性可視化に必要なデータ整備が重要テーマになっており、各種領域における重要指標の可視化に必要なデータの設計と実装、運用に関わることができます。
既存のデータマート資産を活かしつつ、新規のデータマートの構築に関わることができます。
また、データマートを開発して完了ではなく、利用状況や利用ユーザからのフィードバックを元に継続的な改善に関わることができます。

期待する役割
データ整備開発プロジェクトの推進。
DWH・データマートの設計・開発・運用の実行。
社内の様々なステークホルダーとのコミュニケーション・要件整理。

期待するマインド
これまでの開発・運用の経緯を理解しつつ、現状維持ではなく、課題を見つけ適宜改善していくマインド。
HOW（手段）ばかりではなく、WHAT（目的）を深く考え、物事に取り組めること。