データサイエンティスト、事業会社の転職求人

データ分析に基づいたマーケティング施策の提案を行います。
※同じ部署内のデータサイエンティストやグループ会社のエンジニア、営業担当、クリエイティブ担当などと連携しながらプロジェクトを進めます。
※案件によっては自分たちで課題抽出し、解決施策の提案を行うこともあります。

＜主な業務＞
(1)データ分析PJT（案件対応）のプロジェクトマネジメント
(2)データ戦略立案
(3)メンバーのデータ分析業務におけるフォロー、サポート

＜具体的な業務内容＞
(1)データ分析PJTのプロジェクトマネジメントでの担当業務
　・分析企画
　・依頼元部署の要望把握（どんなデータが必要なのか、何を提案したいのかを把握）
　・分析目的の言語化
　・要件定義 (ETL、社内システム仕様など)
　・プロジェクトマネジメント
　・分析PJT計画の作成
　・分析用のデータ調達
　・依頼元部署との調整業務
　・データサイエンティストの成果物(統計モデル、機械学習モデル、分析レポート)の内容把握

(2)データ戦略立案での担当業務
　・事業の概要(ビジネスモデル、マネタイズポイント)やサービス特性(ユースケース、主要機能)などを理解し、事業の利益向上や新しい価値創造に繋がるデータ活用案を検討する
　・検討したデータ活用案を実現するための道筋を考える
　・ステークホルダーと合意形成を行い、データ戦略の推進を行う　　

＜データ種別（扱うデータ）＞
【1】構造化データ
・顧客サイトのアクセス解析データ（サイト内のユーザー行動データ　※WEB/アプリ）
・クライアント保有の顧客の属性データ、顧客の時系列情報データ
・外部からの購入データ（顧客の属性データ、顧客の時系列情報など）
・WEB広告の配信成果データ
・PRの成果データ（自社でキャンペーンを打った場合のデータなど）

【2】非構造化データ
・クリエイティブデータ（画像、動画、音声など）
・オフライン広告の配信成果データ（TVCMやOOHデータなど）

＜開発環境＞
【言語】SQL、Python、R
【データ基盤】CDP各種（AWS RedShift、BigQuery、Snowflake、TresureDATAなど）　※クライアント環境による
【アクセス解析ツール】GoogleAnalytics、Adobe Analytics、Windows Clarityなど
【データ可視化ツール】Looker、LookerStudio、Tableau、DOMOなど
【OS環境】Windows　※場合により調整可能

＜キャリアパス＞
マネジメントとしてチームを統括していくことや、スペシャリストとしてスキルを磨いていくことを選べます。
組織・チームの構築を担って頂きたいと考えております。

上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など

＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など

＜PJT例＞
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など


＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS


この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。

◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。

◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。

【仕事概要】
新規プロダクト（2023年秋リリース）である経営データ管理システムにおける
データ集計や分析業務の効率化検討を行っていただきます。

【仕事内容】
弊社プロダクトを契約頂いているクライアント様から受領したPLや事業KPI、組織KPI等の様々なデータを、AccessやPython, Google App Script等を活用し、
データ受領〜集計までを効率的に、かつミスなく実施できる環境を設計・構築頂く業務です。

【1日の大まかな流れ】
・09:00-10:00　朝会 / 当日の業務をTeamですり合わせ
・10:00-19:00　データ設計や構築
　　　　　　　　（現状を理解するためにクライアントMTGに同席頂くこともあります）
・19:00-20:00　夕会（当日業務の完了状況報告）

仕事内容
グループでは、損害保険・生命保険・介護など多方面で事業を拡大しており、保険業界の中でも積極的にデジタル変革に力を入れています。

当部門はグループならではの多岐にわたるビッグデータやAI・IoTを活用して、デジタル変革を推進することをミッションとしています。

本ポジションでは、ホールディングスのデジタル戦略部や親会社の商品開発部署などグループ各社と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトにデータサイエンティストとして携わっていただきます。

＜プロジェクト例＞
　・保険引受/保険金支払データ等を活用した、アンダーライティングの自動化
　・自然言語処理・テキストマイニング技術を活用した、オペレーションの変革
　・自動車走行データを活用した安全運転診断スコアの開発
　・自然災害の被害推定モデル開発
　・顧客ターゲティングなど社内外データのマーケティング活用
　・財務データを活用した企業の各種リスクスコア開発
　・ヘルスケア・介護データの分析

※変更の範囲：本人の適性により全ての配属先への配置転換およびグループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり。

当社のライフサイエンスAI事業においては、「AIで全ての人に等しい医療を」を目指し、独自に開発をした人工知能（AI）を用いて、創薬支援・転倒転落予測・認知症診断支援など、社会的な医療関連課題の解決に取り組んでおります。
今回、ライフサイエンス領域における専門性を活かし、人工知能系システムの研究解析を行っていただく方を募集いたします。

●顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、人工知能エンジン解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
●人工知能を活用したライフサイエンス領域の研究・データ解析を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
●医学・薬学・データサイエンスの知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。
●医学・薬学、IT・ソフトウェアの業界双方の言語・思想・スキル・課題を認識し、両業界の橋渡し（コミュニケーションコーディネーター）の役割を担います。

【ポジションの魅力】
●医療×AIの中でもテキスト解析において世界で先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でoutputを提案できます。
●民間企業において社会実装を見据えた研究・データ解析活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
●人工知能を活用した医療研究分野で活躍することができます。

各種データを利活用し、オウンドメディアの改善や新たな施策提案を通してユーザー獲得と製品・サービスの利用拡大を目指していただきます。

・各種データ解析及び調査などを通じた企画立案・仮説検証
・各種プロモーション実施後の効果測定と改善施策立案
・GA・Tableau・Salesforceを活用した分析、施策立案
※業務内容の変更範囲：当社業務全般

●ポジションの魅力
・様々なプロジェクトに参画する機会があるため、多くの経験値を得られる環境です。
・ビジネスとデータと理論を結びつけることにより、事業インパクトを創出 できます。
・周囲との協働により、本質的な分析業務に集中できる環境です。
・社員のWell-beingの実現に向け、働きやすい環境を整えています。フルフレックスタイム制や在宅勤務制度、独自の休暇制度であるウェルビーイング休暇など多様な働き方を支援しています。

【職務概要】
金融システム開発の効率化と金融機関のお客さま向けの独自LLM開発を推進いただきます。
具体的には、データサイエンティストのスキルを駆使して、金融システムの改善に向けた革新的なアルゴリズムやモデルを開発いただきます。
また、お客さまのニーズを把握し、カスタマイズされたソリューションを提供するため、要件定義やプロジェクト管理も担当します。さらに、組織内外のステークホルダーとの協力を通じて、金融業界のイノベーションを促進し、競争力を高めるための戦略的な企画もお任せします。

【職務詳細】
2つのサービス事業を推進しており、いずれかの業務を担当頂きます。
1.LLM開発の推進
　→データサイエンティストのスキルを活かし、金融システム開発の効率化を目指すためのLLMモデルの開発を担当します。
2.アルゴリズム・モデル開発。
　→データ分析や予測モデリングを通じて、金融システムのパフォーマンス向上に貢献するためのアルゴリズムやモデルを開発します。
3.ステークホルダーとの協力
　→内外の関係者と協力し、金融業界のイノベーションを促進するための戦略的な企画を立案します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融事業部でのLLM開発には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。データサイエンスのスキルを生かしながら、金融システムの効率化や顧客向けの独自ソリューション開発に取り組むことで、業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

自然言語処理に特化した当社独自AIを駆使し、クライアントよりお預かりしたデータの解析を行い、AIモデル作成、チューニングを担当いただきます。
上記に加え、プレ解析などを含めた提案支援やユーザー（専門家）からの各種問い合わせ及び導入支援を担っていただくポジションです。

【具体的な業務内容】
入社後は自社AIを使用し、モデル作成、精度向上手法等について理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参画いただき、解析実務（Modeling／Tuning）に従事いただきます。

●解析実務（入社後の主業務）
顧客の実データを用いて、弊社独自AIアルゴリズム（KIBIT）及び独自の解析ツールを使用し、担当案件について対応頂きます。
具体的には、教師データ探索支援、データアセスメント、学習モデル作成、精度検証、レポーティングまでを責任もって対応頂き、PoC成功および本導入の鍵を握る重要な役割を担います。

【ポジションの魅力】
●AIを活用できる人材に
社会実装実績多数の自社AIを活 し社会課題解決へ携わることを通して、 知能と 間との協業経験を積み、 知能を活 できる 材へ成 することができます。
これまでの解析・分析経験を生かした解析方針の決定〜モデル作成／チューニングを実施頂き、顧客ビジネスの成功に貢献が可能な業務です。

●将来的にプロダクト開発にも携われる
自社研究室・開発部門エンジニアと協業し、新しいアルゴリズムのアイデア出しやビジネス開発、及びプロダクトの開発にも関わることが可能です。

・機械学習・データサイエンス技術を活用した生産技術開発
・生産プロセスの数理モデル化、およびモデルに基づく不良要因解析、プロセス状態の予測・制御方式の提案・開発・実装・検証など
上記業務を軸としてデータ取得から量産導入までやり切れることを期待します。

●部課のやりがい
当社のビジョン2030に対応して、生産技術や設備の側面から革新的な開発を行い、各事業部門の利益拡大に貢献していく部門です。各事業部門で抱える課題を共有し、IoT、AIを活用した自働化やプロセス改革、属人化した技能を技術化して、安全、品質、コストの要求に対して、データサイエンス技術、ロボット技術を駆使して開発、解決していきます。

●働くイメージ
時間外労働：月10 20時間程度
繁忙期の有無・時期：無
テレワークの頻度：週2回
出張の頻度：1 2か月に1回
主な出張先・エリア：千葉、日光、平塚
※現地で実験解析、導入確認時に出張が発生。業務内容によっては3 4日の泊りの可能性も含みます。

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission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・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社サービスのデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

【具体的には】
・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission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・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社のデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

自社サービスの利用データ、広告データ、SFA・CRMの利用データ、自社アンケート結果など幅広いデータを用いて、社内の意思決定を支援しているBIチームの中で、プレイングマネージャーとして自ら手を動かしながらも、メンバーマネジメントや中長期の計画の立案などを実施していただきます。

・ユーザーのログデータを分析し、利用動向の分析、レポーティング
・事業KPIの考案・可視化
・キャンペーン等の施策効果の検証
・BIツール（Looker）の構築、利用促進
・サービスのもつデータ価値の向上
・メンバーマネジメント

◆扱っているデータ
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

◆データアナリティクス部の特徴
・データアナリティクス部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

◆当社のデータアナリストとして働く魅力
会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。
社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことが出来ます。
分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。
課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

従業員数1000名を超える同社においてHRデータ等の統合や活用を行い、全社経営の高度化や各事業部門における人事課題特定・ソリューション提供や採用領域におけるファネル分析等をご担当いただきます。
その他HR部門においてのDX化（各種システム連携の最適化や生成AIの利活用、業務自動化等）にも取り組んでいただけます。

・人事データベースの統合や活用や改善提案
・人的資本情報や財務データ等を掛け合わせた可視化・分析
・個別の事業部門との連携による事業課題の特定、仮説検証、ソリューション提供
・採用領域におけるファネル分析
・データ統括部門やHR部門内メンバーとの協働によるデータクレンジング
・HRが抱える業務の効率化（自動化やAIツールの導入）

◆ポジションの魅力
・毎月30名程度の社員が入社しており従業員は1000名を超えています。
HRが保有するデータは日々増えていきます。HRのビッグデータを活用し、経営課題に対しての直接的な分析提案を行えます
・時には自社のエンジニアと協働しながらご自身のエンジニアリング力も高めることができます
・組織はまだまだ発展途上であり、未解決な分析テーマが多く、既存の手法にとらわれない新しいチャレンジができる環境です

『事業の改善と意思決定のためのデータ分析』

弊社は、お金の悩みを抱えているユーザーがFPやIFAといった「お金の専門家」と出会い相談できるプラットフォームサービスを開発・運営しています。

プロダクトの成長と組織規模の拡大に伴い、施策・機能改善と意思決定にスピードが求められるようになってきています。そのような状況下では、各部署・プロジェクトチームが自律的に改善のサイクルを回す必要があり、結果としてデータ分析・計測に基づいたデータドリブンな意思決定のニーズが高まっています。

一方で、在籍しているアナリストがニーズに対して不足しており、十分な支援ができていないのが現状です。

データ分析の専門知識・経験を活かして事業の改善をリードできるデータアナリストを求めています。


データチームの一員として他のアナリストメンバーと協力しながら、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。

具体的な業務内容
・仮説の設定とそれに基づいた分析設計を行う
・分析結果をもとに施策の立案と意思決定の支援を行う
・定常的な指標計測のためのダッシュボードの整備

産地には、選果データ、肥料データ、気象データ、土壌データ等、有効活用しきれていないビッグデータが膨大に存在します。
当社の強みであるバイオスティミュラントの栽培検証を進めながら、これらビックデータの取得から解析までを統括的な全体リードするために以下の役割を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・プロジェクト全体の進行管理、社内外調整交渉マネジメント
・データ分析/可視化および機械学習等のモデル開発プロセスのリード
・事業戦略部門などの連携によるプロジェクトの最適化
・チームメンバーのリーダーシップと育成、指導

PC・アプリゲームのデータ分析業務全般をお任せします。
データ分析のアウトプットは、さまざまなマーケティング施策やゲーム施策、経営層レイヤーの意思決定等、多方面で活用されます。
主に以下のような業務を行います。

<具体例>
・プロモーション施策の効果検証と改善提案
・ゲームタイトルのKPI分析及び課題抽出、仮説立案
・ゲームタイトル間のKPI分析比較からタイトル毎の課題抽出
・分析結果を踏まえた施策提案
・ゲームタイトル、またはブランディング戦略立案の為の分析

●プロダクトマーケティングミッション
パブリッシングタイトルのプロモーション活動を担う。
● 自社開発ゲームタイトルの集客戦略立案、及び集客プロモーションを行う
● 自社開発ゲームタイトルイベントに対するプロモーションを行い、売上の最大化を行う

（業務内容の変更の範囲：製造技能職業務を除く当社業務全般）
会社の経営環境・方針、組織改編等により変更となる場合がございます。

●仕事内容
建設機械（コンパクトトラックローダー・スキッドステアローダー、ホイールローダー等)の製品開発部門に所属するデータ活用の担当者として業務をお任せいたします。

【具体的には】
(1)市場での製品稼働機のデータ等の分析
(2)将来の製品開発やソリューションビジネスを見据えたデータ活用のロードマップ策定
(3)データ関連部門との連携によるデータ活用の推進
(4)部内のデータ活用に向けた情報発信と支援
(5)製品開発におけるデータ活用状況の振り返り・次機種へのロードマップ修正

【仕事の進め方】
担当する製品開発に関わるリーダー層とコミュニケーションを取りながら、市場での製品稼働機のデータ分析業務を行い、データドリブン視点の課題を整理すると共に、課題解決のための計画・提案を行っていただく予定です。また課題や計画を基に部内外の関係者と各種調整・連携を行います。

【関わる部門】
部内はもちろん、DX推進部門やDX支援部門と多く関わる機会があり、その中で各種調整や推進を行っていただきます。

【体制】
まずはマネージャー1名とデータ主担当1名と担当者1〜2名の体制を想定しています。

【働くスタイル】
上記に示す通り、データ活用技術の知見を活かした発言や行動が求められますが、それ以上に専門部署と円滑にコミュニケーションできる能力が必要になると想定しています。部内外の関係者と主体的、積極的にコミュニケーションをとりながら、活動をリードしていくような業務スタイルが求められます。

【使用ツール例】
MATLAB/Simulink、Python等

【想定されるキャリアパス（入社5年目以降のイメージ）】
ケース1）リーダー層（30代後半）で入社された方の5年後のイメージ

データ活用推進組織における課長級以上の管理職
データ活用を部門間横通しでマネジメント
ケース2）担当者層（30代前半）で入社された方の5年後のイメージ

データ活用マネージャークラス（複数の解析担当を管理する立場）
データ推進組織における課長級以上の管理職

【ポジションのやりがいや魅力】
データ活用を加速する部署において、データ活用を主導する立場・第一人者として部内外の様々な方と連携しながらチャレンジできるため、課題を解決した時の達成感ややりがいが大きいと考えています。また、部内外の様々な関係者とコミュニケーションを取ることで製品開発・データ活用技術に関する幅広い知識と経験を得ることができます。配属先は製品開発部門となるため市場のお客様の声に近い立場で働くことが出来、製品開発への貢献がお客様のメリット・付加価値に直結することを実感しやすい環境にあります。

主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

・分析基盤の構築（AWS、Azure、Databricks環境等）
・既存分析基盤から新環境へのマイグレーション（OracleからLakehouseプラットフォーム等）

＜業務の進め方の例＞
●案件開始〜2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS）
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換

●1か月〜2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等）
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備

●2か月〜3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明

＜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。

・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。
・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しています。
・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。

＜開発環境＞
言語：Python,SQL,Q言語
インフラ：Microsoft Azure,AWS
データプラットフォーム：Databricks
可視化ツール：Tableau,PowerBI
ソースコード管理:GitHub

当社の広告における、社内データやAI・機械学習技術を活用した配信最適化の改善プロジェクトのデータ分析や機械学習モデル構築を担当いただきます。

●業務詳細
当社の広告における、社内データやAI・機械学習技術を活用した配信最適化の改善プロジェクトにおいて、データの分析や機械学習モデルの構築を行うメンバーを募集します。
プロジェクトの成功にコミットする技術的なコアメンバーとしての役割を担っていただきます。

●主な業務内容
・ユーザーデータを活用したユーザーの興味関心推定アルゴリズムの研究、開発
・ユーザーデータを活用したユーザーの行動確率予測モデルの研究、開発
・コンテンツ・サービスデータの広告配信最適化への活用研究、開発

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクスチーム」に所属し、INVASE事業における不動産評価モデルの開発を担当頂ける方を募集します。

●具体的な業務内容
・不動産の価格モデルの作成及び運用
- 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
- データのクレンジング
- AIツールへ投入し、相関モデルを導出
- モデルのフィッティングの調整
- 実装しモニタリング及び改善
・価格分析に基づくレポート作成

●想定キャリア
・リサーチ&アナリティクスチームにおける不動産部門リーダー
・サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

（雇入れ直後）

データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画
データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）
データ環境構築、データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
（変更の範囲）
会社の定める業務

＜役割・責任＞
・グループ事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定
・データの前処理、モデル構築、モデル評価
・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する
・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。
・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング。

＜主な関係者＞
各業務を所管するグループ事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

＜想定担当案件（例）＞
AI-OCR開発業務、自然言語処理を用いた分類モデル構築、グラフ分析を活用したサプライチェーン分析
−当社においてビジネスニーズがあるが、技術が成熟しておらずベンダー、ベンチャー企業等でまだ実現できていない領域に対して内製での開発を行っています。
　過去には代表的なものとしてAI-OCR、金融電文の振分けモデルを完全内製するなど、金融業務のノウハウを活用したデータ分析モデルの開発を行ってきています。
　内製範囲はデータ分析モデル開発だけでなく、データフロー、データ事前処理まで含めたシステムアーキテクチャ全体にわたるため、幅広い技術が要求されます。
　現在はおもに金融ネットワークをグラフ化して分析を実施するなど、世の中の動向を見ながら、銀行業務に適用できる技術の検証、適用を推進しております。

＜成長機会＞
企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能。海外カンファレンスに参画した情報収集が可能。

＜キャリアパス＞
入社後はおもに、各種AI関連の推進や新規提案を行っていただきながら、当グループのDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただきます。実績次第で、AIやDXを中心に扱う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性があります。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性があります。
また、ご希望に応じて、他部署や海外拠点への異動のチャンスもございます。

本ポジションでは民放公式テレビポータルやテレビから大量に集まる視聴データを用いて、広告配信プロダクトのデータサイエンティストとして課題解決の推進をしていただきます。

＜ミッション＞
・自社が保有するデータの品質標準化・向上
・顧客マーケティングのための予兆モデルの構築
・デジタル広告の配信セグメント作成のための機械学習モデルの開発

これらのプロジェクトを推進するにあたり、プロジェクトをリードする立場としてご参画いただきます。
クライアントや営業担当と連携しながら、要件定義を行いエンジニアのメンバーとともに実際にモデルを作成しながらプロジェクトを推進いただくことを想定しています。

●開発環境
・開発言語：GCP BigQuery / Python / R / Google Apps Script
・ETLツール：BigQuery Scheduled Query / GCP Cloud Function
・BIツール：Looker / Google Dataportal

・取引先に対するデータ分析サービスの提案、分析結果に基づくコンサルティング
・SAS、DataRobot、Python、Tableau等を活用したデータ分析、レポート作成
・アンケート調査の設計、分析、示唆の導出
・スコアリングモデル構築を通じたマーケティング施策等の高度化
・データビジネスの企画

配属予定組織では、法人事業のデータ分析とデータに基づく戦略立案を行っていただきます。
ご担当いただく業務は、社内外のデータを対象にしたデータ分析や、機械学習における価値創出、ビジネス機会の創出に関わる企画と実行となります。

●具体的には
当社の持つ、国内外の法人のお客様の契約情報や、通信のトラフィックデータ・営業データ等を活用し、事業管理部門や営業部門、パートナー企業と連携しながら、分析要件の企画、データ分析の実行、分析結果をもとにした事業戦略の立案をリーダー的な立場で推進いただく予定です。

●採用メッセージ
当社の保有する大量のデータから、通信やDX、IoTなどの既存事業に更なる価値を見出す予測や、新規事業の創出にもつながるデータ分析に取り組み、将来的にデータ分析の第一人者としてさまざまな事業領域で活躍することができます。
当社の法人事業における、データサイエンスやデータビジネスの立ち上げ、拡大に一緒に取り組みましょう！

企業・自治体の非財務情報の見える化(データセットの提供)やESG/SDGsデータバンクの深化を担うデータサイエンティストの役割をお任せします。
各分野のデータアナリストやデータサイエンティスト、有識者や専門家と協力しながら、オープンデータの収集、オルタナティブデータの抽出、パートナー企業から連携されるクローズドデータの加工等を行い、データサイエンス(主に、統計学や機械学習)を用いたデータ分析や、それに基づく数理モデリングの設計やその実装です。
現在は、主にデータ収集及びその自動化が得意な方を募集中です。


●仕事のやりがい・魅力
・SDGs×データサイエンスというブルーオーシャン領域において、リードするポジショニングのため今後の事業成長が高く見込めます
・日々進化するデータサイエンスの最前線で、より良い未来を創りたい方におすすめです
・スタートアップ企業で経営者と共に幅広い経験を積んでいきたい方、0→1のサービス開発が大好きな方におすすめです
・コンサル、金融機関、アカデミア、公共機関、スタートアップなど様々なバックグラウンドを持つメンバーが集まっておりますが、グローバルな視点で社会を良くしながら仕事をしたいという志のあるメンバーが集まっています

※大変ありがたいことに、我々のミッションに共感いただきご協力も増えてきております
・日本最大のVCであるジャフコ グループ社を含む複数VCより資金調達済み
・有名大学との共同研究を推進中
・多数のアワード受賞
・日経新聞・朝日新聞等、複数のメディア掲載歴あり

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

●プリセールス活動、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

●チームリーディング、メンバーメンタリング
・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う
・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う

●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（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

＜ポジションの魅力＞
・プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。
・多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
・Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っています。
・勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
・外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。

＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞
・当社にて以下のようなロールで事業を牽引
　- データサイエンスのスペシャリスト
　- データサイエンス組織の責任者
　- 技術に強いプロジェクトマネージャー
・事業会社のデータサイエンス部門の責任者
・大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。
本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。

以下のような業務に携わっていただきます。
●顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
・クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
・機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等）
・国際会議、論文などによる技術調査
・アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価
・AWS、GCP、当社Platform等への商用実装

●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新規プロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

●前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成

マーケティング部門のデータ分析担当（スペシャリスト）としてCDP/MAを活用した顧客データの分析〜具体的なマーケティング施策の立案までお任せいたします。専任ポジションとしては新設となりこれまでの常識に捉われないアイディアで、公営競技市場の更なる成 を実現していただくことを期待しております。

具体的な仕事内容
競 ・競輪・オートレースの投票券が つのサイトで購 可能な公営競技総合サイトのデータ分析担当として業務をお任せいたします。
※本ポジションはプロフェッショナル（スペシャリスト）領域の職域での採用を想定しております

CDP/MAを活用したデータ分析（必要データの抽出〜分析）
分析結果をもとにした具体的なマーケティング施策の企画立案
実行した施策の効果検証
施策とその検証結果のレポーティング
ポジションの魅力
CDP/MAの導入に伴い、新たに新設するポジションとなります。必要データの抽出・分析〜マーケティング施策の企画だけではなく、同社内の「データマーケティング」をより高度化するためのそもそもの運用設計も含めて業務をお任せしたいと考えております。マス領域担当・デジタル領域・CRM領域とマーケティング領域が幅広く予算や規模感ともにダイナミックな施策の立案が可能です。

仕事内容
日本の流通市場を牽引するグループのビッグデータを活用したアナリティクスプロジェクトの推進をお任せします。初期的には、BI構築プロジェクトに参画いただき、ゆくゆくはデータサイエンティストとしてご活躍いただくことも可能です。

【業務概要】
・BI開発業務
・レポーティング（ダッシュボード開発）
・BIツールの改良や作成、データ利活用推進
・分析要件定義・分析設計の策定と実施
・KPI設計とモニタリング
・データ加工のロジック、データモデリングのドキュメント化
・ETLツールを用いたデータ連携
・機械学習やAIの学習データの作成　等

【当ポジションの魅力】
・日本最大の小売〜流通企業のビッグデータを活用したビジネス経験を得ることが可能です
・「お客さま第一」を実践するため、グループ方針、及び事業各社からの要望に対する要件整理と企画提案、事業各社への改善提案の策定を行っており、グループ各社を通じて、お客さま、地域へ貢献しています。
・初期的にはBI構築をお任せしながら、中期的にはデータサイエンティストとしてご活躍いただけます

●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。

【勤務地について】
以下事業所の何れかでご希望に応じて決定します。
本社・大阪・仙台・北九州
※勤務地が本社以外の場合※
入社直後は本社にて数週〜数ヶ月程度のOJTを想定しています。案件の状況に応じて本社へ出張の可能性があります。

【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

【勤務地について】
以下事業所の何れかでご希望に応じて決定します。
本社・大阪・仙台・北九州
※勤務地が本社以外の場合※
入社直後は本社にて数週〜数ヶ月程度のOJTを想定しています。案件の状況に応じて本社へ出張の可能性があります。

【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

●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。

【勤務地について】
以下事業所の何れかでご希望に応じて決定します。
本社・大阪・仙台・北九州
※勤務地が本社以外の場合※
入社直後は本社にて数週〜数ヶ月程度のOJTを想定しています。案件の状況に応じて本社へ出張の可能性があります。

【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

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。
スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもdata / AI 領域のプロジェクトにおけるデータモデリングを中心とした業務を担っていただきます。

【業務詳細】
data / AI 領域のプロジェクトにおける提案支援・データモデリングを担当いただきます。
・data / AI 領域の提案活動におけるプリセールス
・Azure OpenAI Serviceを中心としたエンジニアリング
・数理統計や機械学習を活用したモデリングおよび分析等

【仕事の魅力】
・当社ベトナム拠点にはハノイ工科大学の卒業生を中心とした1000名以上の優秀なエンジニアが在籍しており、日本国内ではCTO経験者を10名程度擁しています。
エンジニアリング・リソースの豊富さと、優秀なエンジニアに選ばれる環境であることが当社の魅力です。
・サービスを作りあげるためにはビジネス・テック・クリエイティブといったそれぞれの視点のどれもが強すぎることなく適切に融合される必要があると私たちは考えています。
トップダウンではなく各分野のプロフェッショナルなメンバーこそがサービスをデザインし、かたちづくると考えるチームが当社にはあります。
・今、様々なタイプの新しいサービス・価値を届けたいという気持ちをもったクライアントが集まっています。
サービス立ち上げの最初から関わるため、その技術選定・設計・開発を行うため、制約なく本質的に必要なことを選択できる環境です。
・国籍ひとつをとっても日本・ベトナム・ペルー・オランダ・タイ出身などのメンバーからなる多様性のある組織のなかで、さまざまな視点、知見、文化をもったメンバーとのチーム開発が可能です。

【風土・働き方】
当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。

データ分析による意思決定支援と機械学習システムの改善支援に取り組んでいます。
データ分析は、要件整理、データ収集、データ分析、施策実施、効果検証、といったプロセスをビジネスメンバーや機械学習エンジニアと一緒に取り組み、問題の発見から解決まで一貫した支援を行います。
当社が複数のメディアを持っている強みを活かすためにサービス間で連携を行い、効率化と品質向上を目的としたデータ分析タスクの標準化にも取り組み、持続可能なサービス貢献ができることを目指しています。


このプロジェクトで経験できること
KPI設計や現状把握するためのダッシュボード作成
事業の抱える問題を発見し解決策の提案
ユーザーやコンテンツの価値・品質の定量化や属性推定
過去データを活用したKPI予測
レコメンドなどのMLシステムのアルゴリズムのPoCや開発支援
アプリ内のランキング改善
ABテストの効果測定と要因の探索

【利用技術】
Python / R / Tableau / SQL / GCP / Bigquery / VertexAI

当社グループでは多くの事業開発を進めてきた中で、多くのデータが蓄積されてきました。
キャリア領域では、求職者と求人のマッチングに関するデータが蓄積されています。
介護領域では、介護レセプト、アセスメント、ケアプランや介護記録をはじめとした他社が保有していない、独自のデータを保有しています。
海外領域では、海外の医薬品や飲み合わせに関するデータを保有しています。
ヘルスケア領域では、特定健診の遠隔指導等に関する、独自データを保有しています。
共通して、Webログ、SalesForceをはじめとしたツール操作、営業活動に関するデータ、 数百人規模のコールセンター業務での、音声データや対応記録等を保有しています。
これらのデータを活用し、単に分析作業を行うだけでなく、データの発生源から、施策接続する出口までを含む、全工程を担当し、数理統計技術だけではなく、デバイス、IT、研究段階の学術的なテーマも取り扱い、イノベーションへとつなげるため、本組織を発足することになりました。
2018/4にAnalytics＆Innovation推進部が組織され、人員が急拡大しているものの、マネジメント業務を視野に入れた開発者を募集しております。

【ポジション概要】
当社では、データに関する職種をBusinessTranslatorと呼び7つの役割を定義しています
(AnalyticsTranslator、DataScientist、DataArchitect、Analytst、MachineLearingEngineer,BI/Data Engineer、DomainSpecialist)

Analytics Translatorはビジネス課題とデータ活用を接続する、案件策定と成果接続を主とする役割と位置付けており、
状況に応じて、DataScientist、Analystの役割を果たしながら業務遂行いただきます
DataScientistは手法問わず、データから知見を得るための分析やアルゴリズム構築を行う役割と位置付けており、
主に、機械学習を得意とするMachineLearningEnigneer。数理統計手法を得意とするAnalystの双方の上位役割と位置付けています。

【この仕事のやりがい／キャリアアップ】
介護、医療領域は、成長マーケットであるものの、当社のような企業は少なく、当該事業領域での業務経験はニーズが高いことが期待されます
社会貢献性が高い反面、この領域でのデータ活用はまだ進んでおらず、まだまだイノベーションの種が多く眠っている領域であり、データを使った新たなアプリケーション開発の可能性があります。

当社では、DataScientistを手法問わず、データから知見を得るための分析やアルゴリズム構築を行う役割と位置付けており、
主に、機械学習を得意とするMachineLearningEnigneer。数理統計手法を得意とするAnalystの双方の上位役割と位置付けています。
Analytics Translatorはビジネス課題とデータ活用を接続する、案件策定と成果接続を主とする役割と位置付けており、
状況に応じて、DataScientist、Analystの役割を果たしながら業務遂行いただきます

農業領域における産地の課題を科学的知見を用いて解決していく、フィールドサイエンティストのアシスタントとしての業務を担当いただきます。

産地には、選果データ、肥料データ、気象データ、土壌データ等、有効活用しきれていないビッグデータが膨大に存在します。
これらを用いた解析を手掛けることで、農産物の品質・収量向上や施肥体系の最適化等を支援し、以って、産地全体の活性化に貢献します。

産地における課題は様々ある中で、科学的知見を用いて解決できるものは多くあります。
科学的には解決できることがわかっていても、産地で使われない知見のまま放置するのではなく、
産地で使われる知見にしてくため、生産者の方達とのコミュニケーションから始まり、提案、導入のサポート、プロジェクトの管理など、実際に産地に訪問しながらフィールドサイエンティストが進めていきますので、そのアシスタント業務をお任せします。

▼具体的な業務内容
＜フィールドサイエンス アシスタント業務＞
・協議会　事務局運営（スキル：Googleツール、クライアント対応）
・申請書作成、申請から採択までの農水省との交渉と修正
・会計処理
・案件管理（バイオスティミラント案件のステータス管理）
・バイオスティミラント売買契約書の作成〜締結（法務経験歓迎）
・バイオスティミラント検証解析（スキル：R、Python歓迎）

当社はAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。

このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。

・大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
・運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
・ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
・アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出

●ポジションの魅力
・自身が生み出したアルゴリズムがプロダクトの価値の源泉となり、多くの方々に使われ続ける
・近年、急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した実用的なSaaS開発に取り組める
・ユーザーからのフィードバックと最新の技術知見を重ね合わせた継続的なプロダクト改善により、自身が生み出したアルゴリズムが提供する価値をアップデートし続けることができる
・多様な機械学習技術を利用してプロダクトを進化させていく過程で、アルゴリズムが中心となったSaaSを開発・運用していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・アルゴリズム・ソフトウェア開発で卓越した技術を持つエンジニアメンバーはもちろん、ビジネス課題やUI/UXに精通したプロダクトマネージャーとも一緒にワンチームで働くことができる
・業務に関する日々のコミュニケーションだけでなく、""雑談""を気軽にできる透明性の高い関係性を築いており、オープンマインドな方が歓迎される職場

・事業成長のための最も重要な課題の発見、整理、解決
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど各チームの課題解決のための分析設計、データ分析、データ可視化、ダッシュボード設計
・モニタリング基盤の構築、メトリクスの設計
・プロジェクトの実証設計、仮説検証、機械学習プロジェクト等の設計・実行

【魅力】
・社会的意義のあるサービスの、事業成長のために最も重要な課題解決に取り組めること
・COOを中心とした経営陣と密に会話をしながら、迅速な意思決定でデータ分析を施策実施に繋げられること
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど、幅広い課題解決に携われること

テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。

・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
※過去事例：クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション（チャット・音声・テキスト）等多岐に渡る

●ポジションの魅力
・自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける（大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など）
・多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける（Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど）
・近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める

当社やグループ会社が展開している各種事業におけるマーケティング活動を、データ分析を行う事でより高度化していくことが主たる業務です。
マーケティング活動上の課題に対する仮説立案を行い、データ抽出から集計、分析、報告業務をご担当いただきます。

●具体的には
各種事業における経営判断や施策実施判断、施策効果検証が必要な際に、正しく判断ができるようその背景を把握した上でデータ分析〜分析結果報告を行います。
分析手法は相関分析や重回帰分析、機械学習を用いた分析など、求められているアウトプットに応じて選択します。
また、データ分析に必要となるデータを取得する対象システム、およびデータ定義もあわせて確認します。

●採用メッセージ
当社は従来の通信事業だけではなく、金融やエネルギー、教育やヘルスケアなど事業領域を拡大しています。
各事業領域においてデータドリブンマーケティングの実践は重要性を増しており、データ分析を通じて経営判断からマーケティング活動まで、さまざまな意思決定に関与することができます。
また、データ分析だけではなくダッシュボード作成等の業務も行っている為、DX人材としてのスキルアップにも期待できます。

●データ分析基盤の統合と整備、経営分析および競争力強化の支援。

●経営戦略に沿ったデータウェアハウスおよびBI環境の設計構築グローバル各拠点からのデータ収集や分析を行う環境整備。

●製品情報を一元管理するPIM(Product Information Management)システム構築及び運用。グローバルにおける事業展開の支援。

※今までのご経験や志向に応じ、業務内容を決定いたします。

●AIやデータマイニングツール等の最新技術の利活用をするため、業務を通して高度なスキルアップが可能です。

●グローバルで著名な複数ブランド展開する日本発の電動・空気工具のグローバル企業として70以上の海外拠点を展開しており、海外メンバーとの連携や海外での活躍の機会が多くあります。

●将来的なキャリアパスとしては、ご本人のパフォーマンスとご希望により、管理職あるいは専門職の選択が可能です。

クライアントのビジネス課題を解決するために、1st Party Dataを中心に各種データ（2nd/3rd含む）の活用を推進する仕事です。
データ取得・統合から、集計・分析、考察・仮説立案、企画・提案まで、データマーケティングに関するプロジェクトの進行・サポートをして頂きます。

（具体的には）
・データ集計・分析・可視化
・GA4、MA、CDP、BI等のマーケティングソリューションの利用
・資料作成（分析レポート、企画・提案資料等）

●仕事の魅力
・各種データ（特に1st Party Data）を軸に、広告領域に留まらないクライアントの事業課題に向き合い、課題解決手法を提案・実施することができます
・データの取得、分析、施策提案、実行まで一連の業務を経験することで、データ分析のスキルが向上します
・グローバル企業を含む大企業との仕事を経験することができます

●得られる専門性
・データ分析に関わる一連のソリューションを扱うスキル（GA4、SQL、Tableau、Looker Studio、Google BigQuery、Treasure Data、MA等）
・マーケティング（特にデジタル、データ活用）に関する専門的な知識、経験
・プレゼンテーション能力
・プロジェクト推進力

＜仕事内容＞
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。ご経験やご志向に合わせて、PM業務もお任せします。

＜業務内容＞
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理
・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定
・データ分析設計、分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）
・データを用いた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）
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）　※尚可

＜ポジションと期待＞
データサイエンティストとしてデータ利活用の課題を抱える顧客のパートナーとなり、最適なデータ利活用サイクル（データ収集〜管理〜利活用）の形を提案し、実装管理を行う役割を担っていただきます。
顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やデータ管理のあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進させます。

このポジションでは、全社のデータ利活用の「守り」に関わる戦略、方針、推進に携わっていただきます。

●業務詳細
・本ポジションでは、全社のデータ利活用に関わる""攻め""・""守り""いずれも横断しての戦略策定・プロジェクト推進を担っていただきます。
・データサイエンス部門やデータエンジニアリング部門はもちろん、経営層やビジネス部門、IT部門、法務、政策渉外部門、グループ企業のCDOなど、幅広いステークホルダーとの折衝・調整を進めながら、データ活用による事業インパクト創出に向けたプロジェクトをリードいただきます。
・ユーザーの暮らしや社会をより便利にするための""データ利活用""については、その期待と比例しデータガバナンスに対する要求水準も日々高まっています。
・個人情報保護法をはじめ各種データ活用に関連する法令遵守や、データプライバシーへの対応・適切なデータ活用を行うなかで、本ポジションは全社の関係者を対象としたルールの策定・ルール遵守の環境やプロセス構築、ユーザーへのデータプライバシー機能提供、データ利活用による事業インパクト創出に向けた企画などを担います。
・検索やメディア、コマースなど100を超えるサービスを通じて、日々蓄積される日本最大級のビッグデータを事業インパクトに繋げるための戦略立案や推進に寄与できる点が魅力です。
・経営層やビジネス部門、IT部門、法務、政策渉外部門、グループ企業のCDOなど、幅広いステークホルダーとの折衝・調整を進めながら、当社でのデータ活用による事業インパクト創出に向けたプロジェクトをリード頂きます。
・検索やメディア、コマースなど100を超えるサービスを通じて、日々蓄積される日本最大級のビッグデータを事業インパクトに繋げるための戦略立案や推進の一翼を担えます。

●主な業務内容
・ビジネス部門の課題分析を通じたデータ活用戦略の立案と実行推進
・データガバナンスに関するルール策定・運用企画
・ステークホルダー（経営層、各CxO、事業のビジネス責任者やデータ責任者、グループ企業のデータ責任者など）との折衝や調整

故障診断ツールとテレマティクスの開発・運営とそれらの仕組みから得られるデータと社内外で保有しているデータを結び付けて業務改善や新たなサービス施策の立案、推進です。
　
【具体的な仕事内容】　
キャリア採用者の方には上記の稼働情報データ分析に関わる内容で、特にデータ分析の手段／技術（AIや機械学習モデル）の開発とデータ分析から仮説を立てデータから合理的な判断に基づく仮説立証を進め、業務改善や新たなサービス企画立案につなげる業務を担っていただきます。
　
●主に農業機械のライフタイムの稼働(稼働データ、故障修理／整備データ等)と顧客セグメント(プロ／ホビーユーザー、酪農／畑作／果樹等、地域／気候等)に基づくデータ分析や分析技術開発の業務
・採用時の想定ポジション：メンバークラス
・入社直後に任せる業務：共同推進者と共にデータ分析やデータ分析技術開発を推進いただきます。その中で農業や農機の知見を積み上げていただきます。
・半年〜1年後の業務イメージ：データ分析や分析技術開発の中で課題を見つけ、解決／改善のための起案とアクションを進めつつ、データ分析結果から生まれる新たなサービス施策の企画推進いただきます。
　
【仕事の進め方】
・個人とチームプレイの両方で進めていきます。キャリア採用者の方にはチームメンバーの技術的サポートも期待しています。
・業務推進方法に関する裁量は大きくあります。
・レポートライン：本人→SL（Senior Leader）→課長
・具体的なイメージ：
　- 課長よりデータ分析結果の期待イメージ像と期日を共有
　- チーム内で期待イメージ像を分解して必要な業務を洗い出して各個人に割り当て
　- 個人にて割り当て業務の課題の洗い出しとロードマップ作成し、チームで共有/見直し
　- 週次 or 隔週会議にて進捗か課題報告、必要に応じて課題、推進内容、手段の見直し協議
　- 必要に応じて利用者へのヒアリングや協議の打ち合わせ、出張を適時実施　
・関わる部門：農機海外サービス部内の製品ライン課　他
　
【入社後のキャリアパス】
・実務者として農業、農機を理解した上で、専門性を生かしてSL（Senior Leader）もしくは課長としてチームをサポートして率いていただきます。
・農業、農機の知識や農機サービス現場の知見を増やしデータ分析の観点からサービス施策の立案、推進と業務領域を広げていきます。
・専門業務を深く追求する業務であるため、異動の可能性は低いとは考えています。
　(総合職としてご入社いただきますので、必ずしも転勤や異動がないことをお約束するものではありません）
　
【現在の課題と目指す姿】
システム開発／ソリューション開発やデータ分析と個別業務に留まらず、必要なデータ得るためのシステム開発やデータ分析結果を市場に反映／活用するサービスソリューション開発といった広範な業務に結び付け、相乗効果を得る業務と体制を目指しています。
　
【ポジションのやりがいや魅力】
・今まで見えていなかった／立証できていなかったことを実際に市場で稼働している生きたデータを用いて可視化／立証し、その成果物をソリューションに導入して販売会社、ディーラー、顧客に利用いただける点が一番のやりがいだと考えます。
・また、利用者から良い内容も悪い内容もフィードバックが返ってくる点や、課題や要望のヒアリング等で販売会社とコミュニケーションを取り、一緒に推進していく点も一体感があり魅力の1つだと考えます。
・世界的な人口増加や食糧不足、日本国内では就農者の減少等様々な課題がある中で、当社の一員として事業や業務を通じて、課題解決に寄与することができます。

AI技術に係わる以下の業務

＜新規ソリューション開発＞
　・当社AI技術をベースとしたファインチューニング等による新規ソリューションの創出、評価検証
　・生成AIを起点とする業種別ビジネスモデルの創出・プロモーション、AIに関する社内外の人材育成等に関する業務　

＜案件支援＞
　・企業・自治体等のお客様に対する課題ヒアリング、AI技術を活用した伴走型課題解決コンサルティング、システム実装
　・新規AIソリューションの販売戦略検討、フロント営業向け勉強会の開催・提案支援

当社サービスの運営によって蓄積してきた圧倒的なデータ基盤、製薬企業へのマーケティング／セールス領域への豊富なソリューション提供実績を持つ当社は、独自保有データやマーケティング知見、製薬メーカーが保有するデータを融合させ、新たなデータビジネスという価値を創り出すことができるポジションにあります。
上記のような環境において、当社の有する圧倒的なリソースをフル活用し、クライアントニーズを顕在化させ、最適なマーケティングデータサービス事業の企画から提案・実行までをお任せします。

【具体的には・・・】
　・ クライアント課題の分析(リサーチ含む)
　・大量に蓄積した自社企画のデータ(アンケート・行動ログ など)の分析を通した購買行動モデルなどの構築による新たな価値創造
　・ヘルスケア産業における新たなデータ活用フレームワークを生み出し、業界標準を創造する活動
　　　
当社は具体的な施策・行動に直結する""使える""データを蓄積しています。クライアント企業のマーケティング戦略立案に留まらず、事業そのものにインパクトを与えるソリューションの提供までを担うことができます。

●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

●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
担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。
当社グループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。
ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。
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。
DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。

●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