データサイエンティストの転職求人

342 件

【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践

【お任せしたい業務】
・お客さまのビジネス課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの立案と提案
・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング

実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動
・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆
2.プロジェクトの立ち上げ
・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案
・課題解決方針の設計・提案
・ビジネスインサイトの導出
3.データ分析・評価
・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析
・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング
・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.サービス移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携)
・材料データ分析基盤の活用コンサルティング

※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。
特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。
さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。
また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。

【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進
・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進
・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進
・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの)
・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進
・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進

【職務詳細】
(1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進
(2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード
　 協創プロジェクト：MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践
(3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード
　 当社独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート
　 代表的なWebアプリケーション
　 ・材料データ分析環境
材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境
　 ・実験/製造自動化プラットフォーム
計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム
　 ・再生材マーケットプレイス
　　 再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス
(4) AI戦略を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進
(5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等を活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、業界・企業の生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対して業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新のMI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、当社のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。

【業務概要】
テクノロジーを活用した事業企画、業務改革構想、BPR推進、プロトタイピング、実践まで、応募の皆さまの志望領域に応じ、一貫しての推進もしくはビジネス寄り/実装寄りのフェーズを担当いただきます。
＜主なテーマ＞
・AI(生成AI/AIエージェント/Physical AI/AI半導体/チャットボットなど)
・データ分析(Python/R/Tableau/SQL/SASなど)
・機械学習(予兆検知、画像処理、自然言語処理、など)
・生体認証(静脈認証、顔認証など)
・XR(AR/VR/3DCG)、メタバース、シミュレーション
・IoT、ロボティクス
・量子コンピューティング
・データセンタ
・スマートシティ/デジタルシティ
・PHR(医療、介護、バイタル、ライフログなどのデータ)
・イノベーションの仕組み化(CVC、コンソーシアム/ラウンドテーブル、協創方法論の開発・推進)

【当職種で働く魅力】
・複雑化を増す社会課題やビジネス課題に対して、先端テクノロジーを活用した価値創出アイデアを企画・構想〜プロトタイピング・実装〜事業拡大まで、一気通貫で取り組めます
・各々のアイデアや意見を積極的に取り入れ失敗を恐れず挑戦し、デジタルスキルを通じ社会や企業にポジティブな影響を与えるとともに、自己の専門性を高め成長することができます
・当グループの各事業部門、研究開発部門、コーポレートベンチャリング組織、テクノロジースタートアップと連携し、新たなビジネスをリードできます
・当グループやクライアントを巻き込んだビジネスプロデュース活動を経験できます
※テクノロジーの本番実装は当グループのSIerなどで実施

具体的には以下のような業務を担当していただきます。
・オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
・機関投資家とのMTG
・機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
・セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

ビジネス課題に対するデータドリブンなソリューション提案していただき、大規模かつ複雑なデータセットの分析・解釈を通じて、パターンや傾向を抽出する職務です。機械学習モデルや予測アルゴリズムの設計・実装し、データの品質評価、クレンジング、前処理の実施いただきます。

ミッション
技術と業務の橋渡しが可能
新しい技術に対する好奇心と学習意欲が高い人物像が求められます
部門間の調整・合意形成を前向きに進行可能

職務詳細
ビジネス課題に対するデータドリブンなソリューション提案。
大規模かつ複雑なデータセットの分析・解釈を通じて、パターンや傾向を抽出。
機械学習モデルや予測アルゴリズムの設計・実装。
データの品質評価、クレンジング、前処理の実施

【開催スケジュール】
・11月29日(土) 9:00-19:00
・12月14日(日) 9:00-19:00
※本社（東京）での開催です。
※遠方からご参加の場合は交通費補助がございます（規定あり）。

▼当日の流れ
9:00　オープニング
9:10　企業・事業説明&質疑応答
10:00　一次面接／人事面談
12:00　休憩+WS面接準備
14:00　ワークサンプル面接
17:00　プロダクトデモ／ソリューション紹介
17:30　懇親会
19:00　終了

▼選考の流れ
当日は一次面接・人事面談・ワークサンプル面接を実施。
ワークサンプル面接は、弊社の代表録画にて確認、最終面接官・採用チームでの協議後、合否を判断しております。
よって選考会当日は合否のお伝えができないこと、予めご了承ください。

【ご参加のメリット】
・職種説明会、現場社員や人事との会話を通じて当社の理解度が上がった上で面接に臨めることで、過去選考会の内定率が通常選考よりも高い。
・当社プロダクトデモやソリューション紹介を通して職種の解像度が上がる。
・懇親会でラフに一緒に働く現場社員と関わることができ、入社後の解像度が上がる。

【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。

【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、実装、ビジネス現場への展開支援
●データ収集およびデータ分析実務（解析・可視化・評価）等を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
＜案件例＞
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知


【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化は当行グループの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。

【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。

与信領域の部門において、統計的手法や機械学習的手法を使った高度な分析を行い、分析した結果を業務適応していただきます
※グループ企業のメンバーや社内の現場メンバーと協業し、与信領域に特化した案件を複数ご担当いただきます

【ミッション】
法人向けデジタルマーケティングから、法人事務・チャネルまで含めた統合的なデジタルシフトにより、 法人領域におけるデータと顧客体験の循環・営業モデル変革に貢献する

【具体的な仕事内容】
・グループの法人顧客データの分析を通じて、課題発見と課題解決方法を考案。また、分析フローを設計
・分析対象となるデータの整理・拡充

【魅力】
当グループでは対人での法人向けビジネスと併せて、デジタルマーケティングを駆使したデータと顧客体験の循環、法人領域全体の営業モデル変革にチャレンジ中です。
新卒入行、中途入行が半分ずつの多様なチームに所属し、メガバンクを動かしていく仲間を募集しております。

法人向けビジネスにおけるデータ分析、および、分析設計
法人向けデジタルマーケティングから、法人事務・チャネルまで含めた統合的なデジタルシフトにより、法人領域におけるデータと顧客体験の循環・営業モデル変革に貢献する
法人顧客データの分析を通じて、課題発見と課題解決方法を考案。また、分析フローを設計
分析対象となるデータの整理・拡充

2025年5月に新設されたグローバル与信戦略室における海外向け与信判断の意思決定・経営判断における情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進を担っていただきます。

【想定キャリアパス】
● 当室での経験をベースに、ご本人の希望や適切を踏まえながら、デジタル戦略を統括する部署や、システム関連部署といった、異なる部門・部署でのご活躍も展望可能です。

【魅力・やりがい】
● 世界有数の金融機関において意思決定・経営判断に資する情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進や、MISの中長期戦略策定・データ基盤システムの開発プロジェクトの上流工程の経験を積むことができます。
● 特に「与信戦略×経営情報×海外」という3つの軸で企画・立案・推進できる部署は他の金融機関を含めてあまりなく、個人のキャリア形成上、非常に競争力ある業務経験を積むことが可能です。
●また、自律的なキャリア形成を支えるスキルアップやキャリアアップのための研修プログラムや福利厚生制度も多数用意されていることも魅力の一つです。

期待する役割
PLG & Growthチームの中核メンバーとして、データ分析を通じて事業成長を牽引する役割を担っていただきます。
具体的には以下の役割を期待しています：
- プロダクトの成長を加速させるためのデータ戦略の立案と実行
- データに基づく意思決定文化の醸成と全社への浸透
- ビジネス課題を分析課題に落とし込み、実行可能なアクションに変換
- 経営層・事業部門へのデータインサイトの提供と戦略提案
- データ基盤の改善を通じた組織全体の分析力向上への貢献

この仕事で得られる経験、魅力
- 最先端のAI技術に触れる機会
- 生成AI・LLMを活用したプロダクト群のデータ分析を通じて、急成長中の分野における実践的な経験を積むことができます。
- これにより、技術的なスキルを大幅に向上させることが可能です。
- 多様なデータと幅広い分析領域
- プロダクト全体のデータを扱い、ユーザー行動分析、グロース施策、予測モデル構築など、幅広い分析業務に携わることができます。
- ビジネスインパクトの大きい仕事
- データ分析の結果が直接プロダクトの成長戦略に反映され、会社全体の意思決定に影響を与えます。
- 自分の分析が事業成長に貢献する実感を得られます。
- 社会貢献性の高いプロダクト開発
- AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
- 多国籍で多様なチーム
- 国際色豊かなエンジニアチームと共に働くことで、異文化理解を深め、グローバルな視点を養うことができます。
- 自己成長と組織成長の両立
- 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。

業務内容
【主な業務】
以下の業務を中心に担当していただきます：
- プロダクトの利用データ分析によるユーザー行動の可視化と課題発見
- データに基づくプロダクト改善提案と新機能の企画支援
- グロース施策 (オンボーディング改善、リテンション向上、コンバージョン最適化等) の効果測定と分析
- KPI設計とダッシュボード構築による意思決定支援
- ビジネスメンバーやステークホルダーへの分析結果の報告とアクションプラン提示

【その他の業務】
必要に応じて以下の業務にも携わっていただきます：
- ユーザーセグメンテーション分析とターゲティング戦略の立案
- 機械学習モデルの構築と運用 (チャーン予測、LTV予測、レコメンデーション等)
- A/Bテストの設計・実施・統計的分析による施策の最適化
- SQL、Python等を用いたデータ抽出・加工・分析
- データパイプラインの改善提案とデータ品質の向上

仕事内容
グループ各社のデータ分析部門にて、数理統計に関する専門知識やAI・機械学習、データサイエンスの技術を駆使してデータ分析を行います。
マネージャーやエンジニアと協働しながら、データパイプラインや分析モデルを実装し、ビジネス施策の効果検証や示唆の提供を行います。
主な業務内容は以下の通りです。
・ビジネス部門とのコミュニケーションを通した課題の分析とデータサイエンス問題への落とし込み
・Python、SQL、AWS各種サービスを用いた分析実務
・分析結果を活用したビジネス示唆の導出
・仕事内容変更の範囲：会社の定める職務（2024年4月の職安法施行規則改正に伴う追記）

Positionの魅力 得られる経験等
・データ基盤からモデル学習まで一気通貫で関われる環境です。
・単なる数値分析ではなく、経営・ビジネス課題に直結する分析思考を磨けます。
・手を動かしながらプロセス全体を理解し、将来のマネージャー候補を目指せます。

●業務内容
・機械学習モデル開発
‐ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価
‐予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装
‐時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用
‐モデルのパフォーマンス改善・チューニング

・AIエージェント開発
‐LLM（Large Language Model）を活用したAIエージェントの設計・開発
‐マルチエージェントシステムの設計・実装
‐RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築
‐プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング

・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画（PoC 本番運用まで）
‐ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案
‐データ分析・インサイト抽出・可視化
‐AI導入効果の測定・ROI評価支援

・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformの機能開発・拡張
‐新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発
‐技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証

・技術調査・研究開発
‐最新AI技術・論文調査・技術検証
‐社内ナレッジ共有（勉強会、ホワイトペーパー執筆等）

全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクトのAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします

※ビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。

【詳細】
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援

投資先は、年商500億円・総ユーザー数2,400万人超を誇る国内最大級の電子コミック配信サービスを運営しています。2024年より世界的な投資会社グループに加わり、経営層と事業部が一体となってAI・データ活用を全社的に推進。データサイエンティストが事業の根幹に関わる大胆な挑戦をしやすい環境です。
競争が激化する電子コミック市場において、AIが事業成長の鍵を握ると考えています。ユーザー体験の向上、LTVや広告効果の最大化、生成AIによる制作支援など、当社の豊富なデータ資産を活用し、事業をドライブさせる挑戦的な課題が数多く存在します。
そこで、今回は業界トップクラスの電子コミック配信サービスで、AI活用をリードしていただくデータサイエンティストを募集します。

業務内容
電子コミック配信サービスが保有する多様かつ膨大なデータを活用し、ユーザーの満足度と事業成長を最大化することがミッションです。具体的には、以下のテーマに取り組んでいただきます。
●作品の推薦アルゴリズムの高度化:
○閲覧・購買履歴などの行動データ、作品やレビューといったメタデータを活用した新しい推薦ロジックの開発、実装、A/Bテスト
○新規ユーザーや多様な嗜好を持つセグメントへの対応、コールドスタート問題の解決。作品毎に付与するのメタ情報の精緻化
●マーケティングの効率化 (ex. 広告宣伝、販促活動):
○短期だけでなく中期目線も踏まえた広告ROIの最大化、広告出稿作品の自動選定、広告クリエイティブの改善やキーインフルエンサーの特定
○各販促キャンペーン施策の効果検証/改善活動、LTV最大化を行う為のユーザー毎の販促施策ミックスの最適化
●生成AIを活用したコミック製作の支援:
○AIエージェント等を活用した原作小説の選定、小説原作のコミック向けストーリー変換、編集の壁打ち機能
○作画支援AIツールの導入、改善

当行経営企画部に所属し、以下のような業務に従事いただきます。

【詳細】※お任せする業務領域はご経験を勘案し、決定します。
　・銀行内のデータベース（データウェアハウス/データレイク等）のシステム管理・レベルアップ開発等の検討
　　※使用データベース：Teradata Vantage
　・行内のデータ利活用推進に必要なデータテーブル・データマートの拡充や他DBとの連携の立案と実践
　・ビジネス部門（マーケティング、営業等）や管理部門（リスク管理・監査等）と連携し、事業KPIに基づく分析課題の設定とデータに基づく施策の主体的な立案・効果検証
　・需要予測、顧客セグメンテーション、与信モデル、不正検知等の機械学習モデル構築・実装 ・ MLOps環境下での継続的なモデル運用・改善
　　※使用ツール：OVHcloud Data Platform
　・BIツール（Tableau）やAutoMLツール、生成AI等とのシステム連携・運用改善によるデータ民主化の推進
　・AIを活用したデータ分析の高度化・効率化の推進、最新の技術動向をキャッチアップし、データ分析の高度化・効率化の企画（R&D)

ポジション概要：
リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。

職務内容：
ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。
データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。
データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。
ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。
CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。
SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。
特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。
分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。
分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。
倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。
他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。
新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。

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。

・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。

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

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