データサイエンティストの転職求人

医用・バイオ事業に関わるデジタルソリューションビジネスを構築する業務です。
当社の主力製品となる血液自動分析装置の稼働情報や利用履歴などのデータを解析し、患者、臨床検査技師、サービス作業者、装置提供者等が抱える課題を抽出し、解決するための結論を導き出します。その解析結果に基づき、デジタルソリューションビジネスを企画・立案・試作し課題解決を目指します。
ビジネス構築に向けて事業化に向けた提案から検証まで一連の業務をお任せいたします。

●変更の範囲
会社の定める業務
　
【具体的には】
・デジタルソリューションや分析装置から取得されるデータの解析と課題の抽出
・抽出した課題に対する解決方法の提案
・解決方法に基づくソフトウェアの開発およびビジネス化推進

病院・臨床検査センターなど、お客様先に納入した当社分析装置の稼働状況と利用履歴を分析することで、遠隔地から分析装置の状態を把握することが可能です。例えば、当社サービスエンジニアがお客様先を訪問する前に、あらかじめ分析装置の状態を把握し、修理の方法を事前に把握、必要な部品を準備したうえで訪問し、短時間で修理対応できると考えています。こうした業務をサポートするデジタルソリューションソフトウェア開発と、ビジネス化を推進します。
※上記は入社後お任せする業務例であり、ご経験に応じてその他のソリューションビジネス構築もお任せいたします。

【仕事の魅力】
●自分の発想・アイデアが形になる
・お客様の困りごとやサービスエンジニアの要望に対処するデジタルソリューション開発とビジネス化がお任せしたい業務です。取得されたデータから問題解決のための仕組みづくりを考え、形にすることで、技術的なスキルだけでなく、創造性や問題解決力も磨くことができます。また、お客様の課題を踏まえたシステムの機能拡充やデータ活用等が進むことで、お客様やサービスエンジニアの作業効率が向上し、最終的に関係者の満足度向上・課題解決に携わることができます。
・世界トップクラスシェアの製品を複数保有し、更なる技術革新を追求するチャレンジングな組織風土です。また、ベテラン社員も多く在籍しており、入社後に必要な技術や知識の習得には積極的にサポートします。
・人口高齢化、予防医学の重要性増大等に伴い、検体検査数は年々増加傾向にあり、限られた時間内でより多くの検体を処理する必要性が高まっています。検査装置の迅速化だけでなく、複数の装置を一つのシステムで繋ぐことによる検査の効率化、オペレーターの業務負担低下や、微量な検体量で検査を可能とすることによる患者さんの負担軽減等を実現しています。「より高速に、高感度に、便利に」といった顧客ニーズに対して、更に技術力を磨くことで顧客の期待・信頼に応え続けたいと考えています。
・当社はコア技術である「見る・測る・分析する」を基にあらゆるムダを減らし、生産性を最大化することで、最先端分野でお客様の飛躍と成長をお手伝いすることをミッションとしています。当社装置の技術向上は、お客様がコア業務に集中できる環境を作り、世界中の医療技術の進歩・向上に繋がると考えています。
このような想いに共感し、業界のリーディングカンパニーとして更なる技術革新を追求していただける技術者を募集します。

【組織構成・働き方について】
現在メンバーは5名程で、中途入社の社員も活躍しています。
働き方は出社、在宅とご希望に応じて選択可能です。
残業時間は20〜40時間程/月です。
今後も在宅勤務制度、産休/育休制度や各種オンラインツールを活用し、ワークライフバランスを考慮しながら、柔軟な働き方を実現していきます。

【部署の魅力】
・一人でも多くの方の命を救いたいという思いで部署のメンバーは日々業務を行っています。
・万が一品質が基準に満たない場合は納期を延長してでも徹底改善するなど、装置の品質・信頼性を最重要視しており、顧客からは装置の信頼性を高く評価されています。技術・品質に拘りを持って開発することができます。
・医用機器の装置性能は人の命に繋がるため、求められる品質レベルは極めて高いですが、新しい価値を提供することで世界中の人々の健康に貢献できる社会貢献性の高い仕事です。
・メディカル市場は堅調に成長し続けており（年平均成長率：2〜4%）今後新興国市場の成長も含めて、更なる市場成長が見込まれます。

データアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。
本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。

・事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析
・分析を通した将来傾向の予測
・アンケートデータ、定性データの分析
・A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務
・因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定

●お客様のビジネス・組織の問題解決を目的とし、

データ利活用のための分析基盤構築からデータ分析業務、分析結果を用いたコンサルティングまで、

幅広い業種において一貫した分析サービスに携わっていただきます。



データ利活用領域における前職でのご経験を元に、

エンジニアとしての専門性を磨きながら、コンサルタントとしても一気通貫で関わっていただき、

数名程度のチームのリーダとして案件を主導して頂きます。



任せる業務内容

●通信、公共、金融、広告、小売業等の幅広い分野のお客様を対象に、

　エンジニア・コンサルタントのいずれかとしての関わり方としてではなく、

　お客様のビジネスフェーズに合わせどちらにも対応できる""両利き""のエンジニアとしての

　技術力・技術理解・SI経験を持つコンサルタントとしての姿を目指していただきます。



・ビッグデータを利活用する分析基盤の構築・運用（ SI& オペレーション）

・ビッグデータをビジネス利用可能な形へ加工・蓄積・抽出・可視化

（データエンジニアリング）

・統計学・機械学習等を活用し、ビッグデータからビジネス価値を導出

（データサイエンス）

・ビジネス上の課題を整理・特定し、データドリブンで課題解決と実行支援

（ビジネスコンサルティング）

データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の銀行、保険、カード会社等の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析、AIモデル構築まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析・AIモデルの設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二 ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。

様々な領域やミッションを持つ各事業部や経営層に向けて、意思決定のスピードと精度を上げられる分析とそれに基づく事業支援を行なっていただきます。

分析の実行のみならず、当社における分析推進組織のあるべき姿を自ら考え、周りを巻き込みながら実行していくことを期待しています。具体的には、以下の動きを想定しています。

・統計解析にもとづく事業部の様々な施策の効果検証
・各チームのミッションに則したKPIの設計支援、可視化、見立てと振り返り
・上記データ利活用案件の実行体制構築、プロジェクトのディレクション・マネジメント
・分析ナレッジの蓄積と汎用化を通じた、分析の品質担保と全社への流通

【ポジションの魅力】
●経営判断に大きく貢献する業務
経営意思決定のためのデータ作成・分析などに取り組んでいただきます。ただデータを集計・分析するのではなく、経営陣や事業部のメンバーと密に連携をとりながら、何を出すべきか戦略からお考えいただく、事業戦略に影響の大きい業務となっています。

●多事業・多プロダクトに広がる当社のSaaSビジネスにおけるデータ分析というチャレンジ
多事業・多プロダクトを展開する当社において、サブスクリプション型のビジネスモデルを最適化するためのデータ分析は世の中的にも前例がなくチャレンジングな取り組みが求められます。SaaSビジネスの先行企業として、世の中的にも新しいデータ利活用事例に向き合うことができます。

●データ量や幅の広さ
当社ではtoC、toB、BtoBtoCと40以上ものプロダクトやサービスを展開しており、ユーザー数も年々増えています。企業経営から個人の資産管理まで幅広い膨大なデータが蓄積され続けています。

●「今までのやり方」にとらわれない柔軟な環境
中途入社2年未満の方も多く、既存のやり方に捉われず、より良い方法を取り入れていける環境です。

・データドリブンな総合不動産事業の実現に向け、データ分析基盤の拡張と運用を実施し、各事業部門でのデータ活用を推進します
・データの活用による弊社グループ8事業のイノベーションを目指します。

【期待役割】
・BI等を用いたデータの可視化、運用
・各事業部に寄り添ったデータ活用のアドバイス提供
・データ整備、データカタログ構築・運用
・データガバナンス関連の業務（データガバナンスポリシーの整備、データ品質、セキュリティの確保など）
・ベンダーへの作業指示、監督、問い合わせ（必要に応じて自らも作業の可能性あり）
・（将来的なビジョン）ビジネスにおける課題仮説抽出とデータ分析による検証と解決策の立案、実行支援

【変更の範囲】
会社の定める業務全て（出向の場合は出向先の定める業務全て）

概要
●全社のデータ利活用施策を推進すべく、データ管理や利用に関する規定・プロセス類を整備し、データマネジメント活動の推進の役割を担います。
●古い手法や固定観念にとらわれず、新しい手法や技術に積極的に挑戦していける人、アプリ開発者、データサイエンティストなどのステークホルダーと円滑にコミュニケーションできる人を歓迎します。

業務内容
●データ利活用を推進するためのデータ品質担保やメタデータ管理のシステム検討
●データ利活用ガイドライン策定などデータ利用時に必要なルールやプロセスの整備
●全社データ利活用に向けた体制の検討・教育

●業務内容
クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。

・データ抽出要件の整備：クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。
・データ基盤の構築：顧客データ（広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ）を活用して、データ基盤（CDP・DMPやDWH）を構築します。
・中間テーブルの設計・プログラミング：データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。

●開発環境例（担当案件によって異なります）
開発言語：Python, SQL, JavaScript
開発環境：Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
データベース：Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
リポジトリ管理：Git
※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。

●案件例
1. 大手通信会社の基盤構築PJT
データ基盤の運用保守、新規構築。ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。
活かせるスキル：ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル

2. 大手通信会社のデータ活用・分析PJT
ペイメント事業のデータ活用。データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。
活かせるスキル：クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル

3. 大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT
Salesforceの運用保守。保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。
活かせるスキル：Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力

●ポジションの魅力・やりがい
1. ビジネス視点のキャリアアップ：ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。

2. プライム案件の担当：クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。

3. 裁量権がある環境：技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。

4. AIサービスの導入：顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。

5. 柔軟なキャリアパス：志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。

営業部門の社員および代理店の行動変革に資する分析、営業成績関連、代理店手数料等各種指標の分析を担っていただきます。

小売事業では、グループの経営ビジョン＆戦略ストーリー2031の実現に向けて、好きを応援するテナントを基軸とした店作りやビジネスプロセスのDXを推進しています。また、新たな顧客接点の創出として、高い集客力や会員募集力、客単価や荒利益率の向上が期待できるイベントやグッズを扱う自主運営ユニットを、全国主要都市へ展開するなど、これまでにない新サービス・新規事業を積極的に企画しています。

今後は新サービスや新規事業に加えて、既存の事業領域も含めて横断的にデータ分析環境を整備していく計画です。そのためには、社員が安全かつ柔軟にデータを活用できる環境の整備と、データ活用文化の醸成が欠かせません。このような多岐にわたるチャレンジングな取り組みを推進してくださる立ち上げメンバーを募集しています。


＜お任せしたい業務例＞
多様なミッションや役割を持つ各部署のメンバーに対し、迅速かつ精度の高い意思決定を可能にするデータ分析環境を整備・提供します。また、単なる分析業務に留まらず、組織全体の分析力向上のために、自ら課題を発見し周囲を巻き込んで推進していただくことを期待しています。

具体的には、以下のような取り組みを想定しています。

・各チームが目標達成のために必要なKPIの設計を支援し、ダッシュボード構築やデータ集計プロセスの効率化・可視化を推進する
・部門や業務領域を超えて管理会計上の数値を一元的にマネジメントし、コミュニケーションの促進を図る
・経営層から現場レベルまでの意思決定支援を目的としたデータ統合基盤の企画・設計・構築
・分析ノウハウを体系化・汎用化し、品質を維持した形で社内へ広く展開・共有する

・アルゴリズム/モデル設計/開発自社開発プロダクトのアルゴリズム開発
（大手フランチャイズの売上予測の開発運用が主）
・データ基盤構築
・データパイプライン構築
・モデル実装におけるアプリケーション開発
・プロジェクトマネジメント
・工程工数原価管理
・顧客折衝
※エンジニアに対するPMあるいはリードエンジニアの役割も担っていただきます。

◆業務内容
解析業務
・データ処理プログラミング、集計、解析業務
・統計解析、多変量解析、モデリング
・解析結果のレポーティングや報告など
※統計解析やデータサイエンス用のソフトウェア、言語を使用しますが、経験は不要です。
　充実した研修制度をご用意してバックアップします。

＜プロジェクト例＞
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速　など

業務内容
グローバルプロジェクトであるSAP社のS/4 HANAを軸とした、単なる置き換えではない基幹システム刷新プロジェクトにおいて、各サブチームに参加し、ステークホルダとともに課題、解決手段の整理を進めます。直近については、FY2024上半期は構想策定フェーズに、下半期からは要件定義フェーズに参加いただきます。事業部の変革のための課題整理を支援し、データアーキテクトの経験を活かしデータガバナンスチーム牽引者としてエンタプライズアーキテクチャに沿ったS/4 HANAへの刷新につなげる役割を担って頂きます。
いままでのご経験を活かしながら、さらなる大規模プロジェクトに携わりたい方には最適な機会です。また、S/4 HANAのご経験がない方には、知識習得にも力を入れていますので、この機会に経験を積むことが可能です。
・データガバナンスの整備（重要コード選定、データ定義、マスタ管理、論理DB構築、活用ルール等）。 特に攻めのデータガバナンスとして、コード整理、データの意味定義の明確化・疎結合アーキテクチャへの転換・アクセス権管理など。
・S/4 HANA全般(FI/CO/SD/MM/PP/PS/Service）、IBP、BTP、DWC/SAC
・S/4 HANA周辺プラットフォーム(BTP)

ポジションのやりがい
・国内外の連結会社を含めたグローバルな視点で、経営の最重要インフラとなる次期基幹システム構築にデータガバナンスの観点から推進する役割を担って頂きます。
・ビジネスにより近いところで事業貢献ができることが事業会社で働く醍醐味です。
・各事業部門のDX化に貢献し、その成果を自ら感じることができます。
・様々な事業部門との接点により、IT分野に限らない、広い知見を得ることができます。

キャリアパス
・当社の海外を含めた複数事業のデータ整理を行うことを通して、さらなるDXスペシャリストを目指せます。
・複数のDX活動があるため、一つのDX活動が完了したあとも、別の分野のDX業務を経験できます。
・初期配属の職場に留まらず、事業部門に軸足を移し、継続した事業変革に向けて、事業部内部からのITソリューション推進で活躍頂くキャリアパスもあります。

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
生産現場とそこに関わる生産・製造技術に関わることで、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、その将来計画を考え提案することができます。

キャリアパス
当社が作るプロダクトの製造工程（素材、レンズ部品、レンズユニット・各種製品組立、etc）に関わる、長期戦略の策定、技術開発テーマの検討、生産現場の改善、etc、と広くいろいろなところへつながるデータ、情報の分析に携わっていただきます。その中で、当社のものづくりにおけるデータ分析のスペシャリストを目指せます。

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
光学製品の生産職場の工程改善を通じて、幅広い製品群および複数の生産拠点での業務に携わることができます。そのなかでは、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、技術戦略立案により、現場の生産性向上はもとより、会社の持続的な成長に寄与することができます。

キャリアパス
生産工程情報の収集・分析業務は、現場の工程管理者や作業者とコミュニケーションを取りながら業務を進めるため、社内の人脈が広がり、早期に打ち解けることが可能です。また、これまでの経験を活かし、データ分析手法を社内に広く周知する教育者的役割としてのキャリアを広げられる機会もあります。

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。
※実務内容は以下に記載あり

実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります

未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。


＜入社後の流れ＞
ご入社
　↓
1日目｜人事オリエンテーション・配属先上長とのウェルカムランチ
　↓
2日目｜データサイエンス事業部配属オリエンテーション・研修キックオフ
　↓
3日目｜座学研修 (約1-2ヵ月)
　↓
PJ・業務アサイン


＜研修内容＞
約1-2ヵ月の研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。

● Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
● Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
● Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
● 統計研修
- 基本的な統計知識の理解
● データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析

※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります


＜実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載＞
・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

・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

Key Responsibilities:
Responsible for requirements gathering, process design, configuration, assistance with testing, validating and delivering the fully functional reports to client and get the sign off
Lead and coordinate with offshore team for the day-to-day activities, tasks and deliverables required from the project team.
Managing the project in an onsite and offshore delivery model
Architecting the data model and data preparation needed for Power BI Reports and Dashboards and 3+ years’ experience in design / architecture of Visualization solutions using any Visualization / Reporting tools
Design, Development / enhancement, Integration and Deployment of Reports / Dashboards with best-in-class visualizations using Power BI and 6+ years’ experience of design / development of Reports / Dashboards on any Reporting / Visualization tool
Interacting with senior client BI and Analytics stakeholders (Directors, Enterprise Architects and Business users) to collate requirements and finalize architecture / design / data model.
Understanding of relational databases, structures, dimensional data modeling, SQL, Data Warehouse and dashboard techniques for the business requirements
Connecting dashboards/reporting solutions using Cloud technologies

ミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、当社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

1.課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、当社全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
2.LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
3.事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
4.PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
5.社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、当社全体の生成AI活用レベルを引き上げる

▼やりがい
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、当社全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

●開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learn など)
必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet

弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

＜具体的な仕事内容＞
●金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行
●データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
●機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
●顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
●社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

（サービスの一例）
・オンライン融資サービス
・Webで口座情報の見える化
・WEB口座振替受付サービス

当社に蓄積されている全社データの活用方法や事業への適用について取り組むプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発とその改善や最適化をご担当いただきます。
また、上記の機械学習モデルのアウトプットを社内に提供するためのシステムの開発や運用もお任せします。
社内のさまざまな領域で利用される機械学習モデル構築やその改善に関われるポジションです。

【主な業務内容】
・ユーザデータを活用したユーザモデリングのための機械学習モデルの研究、開発
・ユーザデータを活用したユーザモデリングのための機械学習モデルの構築システムの運用、開発
※変更の範囲：会社の定める業務

【開発環境】
開発言語：Python
OS：Linux
MLライブラリ：TensorFlow
分散処理環境：Apache Hadoop、Apache Spark、Trino
Workflow管理：Apache Airflow、Argo Workflows
コンテナ: Docker、Kubernetes
その他：GitHub Enterprise、Confluence、Jira、Slack、Miro

急成長中のFinTechスタートアップで、データ分析を通じて、資産運用サービスを改善する課題やインサイトの抽出・発見・提案、および各種施策や機能改善・開発の効果の最大化を推進していただきます。サービスのエンハンスや改善、CRM施策を推進していくための、既存のお客様のデータを収集、分析、施策検討に繋げる部分まで一貫して携わっていただきます。

●業務内容
プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進のため、データ分析から現状を分析し、サービス改善に関わる一連の業務をお任せします。
詳細の業務は以下の通りです。
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施
・分析用データマートの構築
・データに基づく顧客理解
・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援
・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案
・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析

●この仕事で得られること
・成長著しい事業を抱える当社の中で膨大な量のデータを活用し、今後の各種施策やプロダクトの機能改善・開発、企画等に落とし込むことができます。
・今後の総合アドバイザリープラットフォームの実現に向けて、利用いただいているニーズを感じ、社会貢献性の高いプロダクトへの進化を推進いただくことができます。
・今まで積み上げてきた弊社のデータをフルに活用が可能です。およそ40万人の方のデータを用いた今後の施策検討、プロダクト改善に寄与することが可能です。

●使用ツール
分析ツール：BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール：Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
ドキュメンテーション：Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール：Slack
仕様策定：Figmaプロジェクトマネジメント：trello, JIRA, Backlog

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）不正感知、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
⇒取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発　等多数
・業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めていただきます。データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、やりがいを感じていただける環境です。

【お任せしたい職務内容】
・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証
・リスク計測システムの開発及び検証
・メンバーの数式展開やプログラミングの1次チェックやサポートなどのマネジメント業務全般

【入社後の働き方】
入社後はご経験に合わせて案件をお任せし、主担当として進捗管理や判断をリードしながら組織の中核的存在となっていただくことを想定しています。
加えて当部は若手社員（20〜30代）が多く在籍しているため、これまでの経験を活かしてメンバーの指導や成果物の確認などの管理業務も担っていただくことを期待しております。
また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、自身の知識のキャッチアップ機会が多くあります。

【テレワーク】
・テレワーク：週1~2回

変更の範囲：会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）

〇金融犯罪、AML対策に関するシステム・データ・AIを活用した高度化・効率化に関する業務企画・推進業務
〇システム開発、データ分析、モデル開発やシナリオ構築等を通じた金融犯罪・AML不正検知の高度化、リスク低減策の業務企画・推進等を担当
〇AMLシステムに関する有効性検証・データガバナンスの態勢整備・推進・管理
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です

【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるシステム・AI等の新技術並びにデータ活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります
〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可（業務に応じ異なります）

【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多様なデータを活用する組織の設計・運営と、データ分析基盤の機能追加ロードマップ作成等の企画業務を担当いただきます。

【業務内容・役割】
具体的には下記のような業務を想定しています。
●50名以上のデータ分析組織の設計・運営、および人材育成施策の企画・推進
●データ分析の効果最大化に向けたプロセス設計
●データ分析基盤・ツール導入等のロードマップ策定、および新機能検討
●銀行のシステム開発手続きとデータ分析プロセスの統合

【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略の高度化は当社グループの最重要経営課題の一つです。膨大なデータを抱える日本最大・世界有数の金融機関の中で、ハイパフォーマンスを発揮するデータ分析組織・業務の在り方を検討し、その実現を推進する過程は、非常に挑戦的かつデータ人材としての成長に大きく寄与します。

【想定キャリアパス】
データ分析・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活用・ビジネス企画推進担当としてのキャリアや、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。

【業務内容】
・市場業務から発生する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
　《プロジェクト例》
　- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
　- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
　- 自然言語処理、音声認識、画像認識を活用した市場事務高度化
　- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
　- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究

【組織のミッション】
データサイエンスやデータエンジニアリングを通して、市場系ビジネスの効率性及び収益性の向上を推進し、当社のビジネス創成と拡大に役立つソリューション提供を行う。

【使命とミッション】
コンビニ・スーパーの購買データ・ポイントデータ、旅行・家電量販ECサイトの閲覧ログ、物流の集配送データ・車載データ…etc.

当社の産業セグメントでは、BtoB/BtoCを問わず、あらゆる業界のあらゆるデータに触れる機会があります。私たちがシステムを提供する業界大手のクライアントには、多種多様なビッグデータが日々、蓄積されています。その情報を用いて顧客企業それぞれの経営課題の解決を目指す。それが私たちデータサイエンティストの使命です。

「単に数値を分析するのではなく、その情報から何を読み解き、どんな策を導き出すのか」- エンジニアリングだけではなく、コンサルティングの視点も併せ持つ当社だからこそ、データに秘められた人の意思を読み解き、顧客課題の解決する“本質的なソリューション”まで落とし込むことが可能です。何十億円、時には何百億円を投じた「ビジネス改革」に関われるのは、他の企業ではなかなか味わえない醍醐味でしょう。

【チームで実現する協働力】
とてつもなく大きな案件に関わるからこそ、大切にしているのは協創力です。私たちの仕事は、チーム・部署・企業の垣根を越えて、アイディアを出し合う必要があります。さまざまな専門性を持つスペシャリストが、お互いをリスペクトし、混ざり合って問題の解決に挑む。個々人の知見や多様な視点・考えに触れられるのも、このチームで働く面白さのひとつです。

【チャレンジングな環境】
デジタルに特化したこのチームはまさに今、組織として急成長を遂げており、スピード感を持って業務を遂行しています。非常にチャレンジングな環境が整っているからこそ、責任が伴うポジションなので、覚悟も必要になります。その分、社会に変革をもたらす、やりがいあふれる仕事です。

【具体的な業務内容】
日本を代表する企業のビッグデータを分析し、ビジネスプロセスの無人化やコスト削減、リードタイムの短縮など経営課題を解決するためのアルゴリズムを開発します。

また、物流経路の最適化モデル、ダイナミックプライシングの価格決定モデル、自然言語解析を取り入れたリコメンデーションモデル、AI自動発注モデルの改善などの開発を実施します。

エンジニアの生産性やスキルに関するデータ管理・分析を担当

●業務詳細
全社横断組織でエンジニアの生産性やスキルに関連するプロジェクトを運営しています。エンジニアが多数在籍する企業ならではのデータ管理と分析業務を担当していただきます。本ポジションでは、データ分析に携わっていただき、分析結果をデータドリブンな意思決定支援に活用します。

この役割では、組織全体の生産性向上に寄与するためのデータインサイトを提供します。プロジェクトの特性上、データ分析の精度とスピードが求められるため、迅速かつ正確な分析ができる方を歓迎します。

●主な業務内容
・エンジニアに関するデータの管理
・生産性およびスキルに関連する分析
・広報施策の効果測定分析
・教育施策の効果測定分析
・分析結果を使用したレポート作成およびプレゼンテーション

全社BIツール（Tableau）の運用・管理を担当いただきます。

当社の社員約10,000名が利用するBIツール（Tableau）の管理者を担当いただきます。
日々のTableau Serverの運用・保守業務に加え、Tableauの各種APIを活用したエコシステムを開発することで、全社員が素早く・適切に意思決定が行えるBI基盤を提供します。

【業務詳細】
・Tableau Server（オンプレミス）の運用・保守
・Tableauの各種APIを活用したエコシステムの企画・開発
・社内のTableauユーザーからの問い合わせ対応
※変更の範囲：会社の定める業務

【概要】
データによるユーザーや市場の理解に基づき、当社のオペレーション戦略を構築する『オペレーションストラテジスト』を募集しています。

当社のサービスは、主に市場を巡回してバッテリー交換や車両の再配置をするFieldオペレーション、車両の定期メンテナンスや故障車の修理をするリペアオペレーション、お客様対応をするカスタマーサービスなど、複雑なオペレーションによって運営されています。お客様に最高のサービス利用体験を提供することに加えて、持続可能なサービス提供のために効率的で拡張性のあるオペレーションを実現することが重要です。

当社の幅広いオペレーションの現場から課題を抽出して、お客様の声やデータ分析から課題を定性・定量的に理解して、最適なオペレーション戦略を構築することが『オペレーションストラテジスト』の役割です。

【仕事内容】
・各オペレーションチームと連携してオペレーションを構造的・定量的に理解して改善すべき課題を抽出すること
・各種オペレーションの指標の設計やダッシュボードの作成とモニタリング
・各種データ分析や戦略検討後の、オペレーション現場の実務への導入支援（ダッシュボード作成や対応方針作成など）

以下は、仕事内容の一例です。
・Fieldオペレーション）ライドデータやオペレーションデータ分析に基づく、オペレーション課題の抽出と最適なオペレーションの構築（例：バッテリー交換や車両の再配置業務の効率化など）
・リペアオペレーション）ライドデータや車両の故障データ分析に基づく、定期メンテナンス基準の設計
・カスタマーサービス）ユーザーアプリ内のお客様からのフィードバックに対する最適な対応方針の検討

【仕事の魅力】
・リアルサービスを支える根幹のサービス構築に携わることができること
・多様な部署と協力しながら複雑な課題解決に取り組めること
・社会的に影響力のある電動マイクロモビリティのシェアリングという新規ビジネスのグロース時期に関わることができること
・IPOを目指しているベンチャー企業の事業創りに関われること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

分析・マーケティング基盤の運用及び活用
　
●具体的な業務内容
データウェアハウスの設計・構築・運用
ETL/ELTパイプラインの設計・実装・保守
データ品質管理の仕組み構築
マーケティング用データマートの設計・構築
分析・マーケティング基盤とデジタルマーケティング領域の各種ソリューションとのシステム連携支援

●このポジションの魅力／得られる経験やスキル
銀行全体のデータ利活用基盤を構築する重要なポジションとして、One to One マーケティングの高度化に向けた技術的な推進役を担っていただきます。データドリブンな意志決定を全社的に加速させる、やりがいのある役割です。
技術面では、最新のクラウド技術やデータ基盤を採用しており、セキュリティと利便性を両立する技術的なチャレンジに取り組んでいただけます。また銀行ならではの金融データに係る専門性を獲得できます。
※リモートワークあり（週1〜2日程度）。
※残業月20時間〜30時間程度。

●キャリアパス
入行後は分析・マーケティング基盤運用チームのコアメンバーとして運用・活用を担当していただきます。各部門のデータ利活用ニーズに応える中で実践的なスキルを習得できる環境が整っています。将来的にはご自身の志向や適性に応じてデータアーキテクトやテクニカルリードとしてより専門性の高い業務に携わるスペシャリスト、または、組織やプロジェクトのマネージャーとなるマネジメントのキャリアパスをお選びいただけます。

マーケティング部は1〜9グループまでの各ブランドグループがありますが、それとは別にグループ横断の業務を行っている企画課というグループがあり、今回は企画課にてデータ分析の即戦力として活躍いただける方を募集いたします。

【主な業務内容】
・データアナリティクス業務
　パネルデータ（SRI・QPR）、消費者調査データ、統計データなどを、戦略テーマに応じ求められる成果物を出力すること
　　
・マーケティング戦略立案業務
　戦略プランの立案およびサポート業務
　戦略仮説の検証と戦略確度の精緻化

【期待役割】
・日常のオペレーション業務に必要な折衝を行い、相手を説得したり、要求を受け入れさせることで、円滑に業務を遂行する
・自ら複数プロジェクトの管理を行う
・既存のプロセス・システムの一部を更改または変更することで、自事業の課題を修正・解決する
・中長期/短期の業務運営計画において、上位者の方針のもと策定し、上位組織及び関連部門全体の業績向上に貢献をする

与信管理、リスク計量化、不正検知等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデリング業務を行っていただきます。

《主な業務》
●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
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

●募集概要
・経営視点でグループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます
・グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます
・グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます
・グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます

●具体的な業務内容
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行

▼作業環境（例）
分析用言語：Python/R/Julia
BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI
分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL
プログラム管理：Github/Gitlab

●ポジションの魅力
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点

金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集 業界トップクラスのAIエキスパートと共にキャリアを築きませんか？

この「データサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのデータサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。

＜働くメンバー＞
・AI・データ分析組織を0→1で立ち上げたメンバーや、データ活用推進を加速させるために育成や分析、基盤構築などに関わってきたメンバーが多く在籍
・大企業や先端のテック企業で分析のプロジェクトリーダー等を行ってきた高レベルな人材が中心
・外国人採用も開始。グローバルな働き方、成長できる環境を目指します
・幅広い年代のデータサイエンティストが在籍
・別事業部のITコンサルタントと一緒に仕事をする機会も有り

金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集 ともにデータの力で金融業界を変えていくプロフェッショナル人材を求めています

この「シニアデータサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、当社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクトを作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援、パッケージ・プロダクト開発に携わっていただくことができます。

　具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析の経験をすることができます：

企業のお客様のデータ活用・データ分析に関する課題に対し、データサイエンススキルを活用した可視化・分析により解決と、その仕組み化・定着化を行うプロジェクトの提案・実行をリードし、お客様のビジネスの改善に貢献することを通じて、弊社のデータサイエンスビジネスのさらなる成長をけん引するポジションです。

●具体的な仕事内容（詳細）
・データ活用に関するお客様の課題理解とデータ可視化・分析によるソリューションの提案・実行をリード
・当社の扱うデータサイエンス分野の製品の機能・実装・活用方法に精通し、プロダクト担当・デリバリー担当他と協力し、その活用によって分析ソリューションのお客様における仕組み化・定着化・活用拡大を実現
・若手データサイエンティストの育成支援

●ポジションの魅力
・弊社顧客は著名大手企業が多く、大手企業のデータ活用課題の解決への取り組みができ、現場のビジネス課題解決を通じたデータサイエンススキルの向上ができます
・ワンショットのデータ分析に留まらず、その仕組み化・定着化を米国の先進的ソフトウェアを用いて実現でき、継続的な企業の課題解決に貢献できます
・米国の先進的プロダクトの国内ビジネス成長、弊社のデータサイエンスビジネスの成長に向けたアクション策定・実行に共に参画し、リードいただけます

マーケティング領域の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します。

●業務内容：
・クライアント企業のビジネスで発生する各種データを活用し、モデリング、示唆出し
・ビッグデータを解析し、クライアント企業のマーケティング活動を支援
・CRM、DMP等を中心としたビッグデータを解析して、マーケティングを加速させるソリューションの企画及び開発

＜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

・戦略仮説を裏付ける市場・顧客データ解析・分析業務
・新規顧客獲得のための戦略策定

●デジタル戦略部 インテリジェンス室 配属予定
・データサイエンス及びデータマネジメントに関する知識を理解し、ゼロベースからの組織習熟度向上施策を企画・実行し、理系人材の教育課程を企画・実行(場合によっては自ら教授)し、組織運営に携わり、全ての領域を管理すること。
・必須職務経験はないが、高水準の知識/実務面を含めた総合的能力/人格を求める職務である

本ポジションではトップシェアを目指す自社広告プラットフォームのデータサイエンティストとして、以下の業務を担当していただきます。

＝＝
・アドテクノロジーの予測回りの改修、機能アップデート
・SSPの販売単価向上ロジック開発
・商品レコメンドエンジンの開発（どの商品をレコメンドすべきか、ダイナミッククリエイティブのイメージ）
・データサイエンティスト目線での将来像を描く
・配下のデータサイエンティストのマネジメント
・Scienceグループの戦略の社内ビジネス側への共有
＝＝

上記簡単に記載しましたが、ご存知の通り、アドテクにおけるデータサイエンスは奥が深く、どこまでも探求しつづけることが求められます。
過去にアドテクのデータサイエンスや機械学習をやったことがあるかたで、この世界のさらなる深淵を目指したい方、募集しております。

●開発環境
(1)このチームが使う主要な言語・フレームワーク
・主要開発言語： Python
・フレームワーク：なし
・DB：Clickhouse、MySQL、BQ
・クラウド：GCP

(2)コミュニケーションツール、開発ツール
・GitLab、Slack、Redmine、Confluence
・各種エンジニア向けAIツール（Claude、cursor、v0.dev等）

(3)作業環境
・Mac

●この仕事で得られる経験、魅力
・DSPグローバル大手アドテク企業のようなロジックを一緒に作る
・AIのサポートなどのエンジニアの環境
・管掌範囲の広さ、裁量

●働き方
＜エンジニア＞
・基本的に出社勤務となりますが、週2日在宅勤務が可能です（今後、状況に応じて変更になる可能性はございます）。

ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

●業務概要
データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

●業務詳細
　* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
　* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
　* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
　* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
　* A/Bテストの設計と効果検証分析
　* リコメンデーションエンジンの開発と最適化
　* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
　* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
　* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
　* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

●開発環境／使用ツール
クラウド： AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、
データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など

●案件例
　* 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月）
　* 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月）
　* 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年）
　* 医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）
　* 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月）

●本ポジションの魅力
1. 多様なデータへのアクセス
様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。

2. ビジネスインパクトの実感
分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。

3. 最新の分析技術の適用
常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。

4. エンドツーエンドのプロジェクト経験
データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。

5. クロスファンクショナルな協業
ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。

6. 継続的な学習環境
社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。

7. 社会課題解決への貢献
データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。

8. キャリアパスの多様性
プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。

9. 最新のデータ分析環境
高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。

●想定されるキャリアパス
当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。

1. スペシャリスト キャリアパス：
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・シニアデータサイエンティスト
　　↓
・プリンシパルデータサイエンティスト

高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。

2. マネジメント キャリアパス：
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・データサイエンスチームリーダー
　　↓
・データアナリティクス部門マネージャー

チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。

これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

新卒採用ではATS（AOL）を使い採用業務を行っています。
適切なデータ分析を行うために、ATSの設計や運用管理から一緒に考えていただきます。
日々、複数の採用施策やイベントが動いているため、新卒採用の全体像を捉えながら業務を進めていただきます。

・ATS（AOL）や各種適性検査サイトの設計・運用管理
・週次、月次での採用データの分析（プロセス・属性毎など）
・各種採用イベント、採用メディアの効果測定
・総括データ分析（属性、媒体、時期など様々な切り口で実施）
・入社後の活躍分析（研修や検定関連のデータなど）
・経営陣や新卒チームへのレポーティング　など

※不要なデータクレンジング業務などをなるべく発生させないような最適なATSを設計し、アシスタントチームの業務効率向上に貢献してください

※目的とゴール達成のために適時オペレーションを組み替えているため柔軟性が求められますが、大規模オペレーションをハンドリングするやりがいを感じられる環境です

※データ分析や業務効率化以外にもご希望があれば、採用イベントへの登壇や面談、面接に関わることや、ご経験や適性に応じてマネジメント業務をお任せすることも可能です

●目指せるキャリア
新卒採用以外にも、当社及びグループ全体で採用は積極的に実施しています。
採用リクルーターや採用企画のスペシャリストを目指すことも、教育研修やエンプロイーサクセス、HRBPなどへの異動もご意向や適性に応じて柔軟に検討します。（新卒チームから人事本部内の各組織へ異動実績あり）

【当初配属予定部署】
法人企画部（データサイエンティスト、システムエンジニア）

【業務内容】
当社のインベストメントバンキング業務分野におけるシステム構築、データ駆動型ビジネスへの変革を推進する。
具体的には、各部のデータ活用をリードする役割を担う

【本ポジションで積める経験】
・DXによる変革の著しい金融業界で、最先端の技術を用いたビジネスイノベーションの経験
・大企業での中で、チャレンジングな案件に関わる経験

将来的にプロジェクトマネージャー（PM）やプロジェクトリーダー（PL）を目指す意欲のある方を新たに募集しています。私たちの案件では、分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境が整っています。

当社のプロジェクトは、比較的小規模（10人未満）で、システムエンジニア（SE）やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。

また、当社は成長機会を大切にしており、頑張り次第では1年を待たずに役職者へとステップアップすることが可能です。試用期間の短縮や早期のキャリアアップを実現する社風の中で、実力に応じたチャンスが与えられます。ただし、急成長中のベンチャー企業のような不安定な環境ではなく、安定した基盤の上で安心してスキルを伸ばすことができるのが特徴です。

当社は、社員の積極的な意見や提案を大切にしています。代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く、勉強会やイベントなど、様々な企画がございます。

この求人にマッチする方
・受動的なデータ分析（他部門からの依頼調査）ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方

上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。

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。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・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）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・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）

　　変更の範囲：会社が指定した業務

ビジネス領域
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲：会社が指定した業務

使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

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。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

＜エンジニア領域＞
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・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）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・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）

　　変更の範囲：会社が指定した業務

＜ビジネス領域＞
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲：会社が指定した業務

●案件事例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案
・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）

＜上記以外の主要取引＞
　大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、
　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を
　多数いただいております。

●使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

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。将来的にPLやTL業務でのご活躍も期待しています。

＜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

変更の範囲：会社が指定した業務

●業務例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案
・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）

●ポジションと期待
　当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。
　顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進（PM/PL）を行っていただけることを期待しております。

●仕事の魅力
・データサイエンティストは市場価値が高い
　データ分析に携わる事で、データに関する知識をもって、的確に理解・解釈したうえで分析し活用する能力が身に付きます。
　そして、業務を通してデータの重要性を理解することで、蓄積されたデータからは何が読み取れ、今後どのような行動が取れるかを意識できるようになり、課題解決に向けて意思決定を支援することができます。
　ITスキル、数学や統計の知識、ビジネススキルなどデータサイエンティストに求められるスキルは多岐にわたりますが、これらの思考的スキル・技術的スキルを身に付けることで市場価値が高まります。

・社会に変革をもたらす
　データ分析により、数値にもとづく合理的な意思決定が可能となるだけでなく、今まで気付けなかった課題やチャンスに気付きやすくなるといったメリットがあります。
　例えば、週間視聴者数が3000万人を超えるWeb系メディアの企業では、視聴データを基に新たな番組制作の企画を行ったり、行政が関わってくれば何千万人の暮らしに影響を与えたりと、社会に大きな影響を与えることができます。
　単体では意味をなさないデータでも、データを組み合わせることで価値を創造する事が出来るのはデータサイエンティストならではのやりがいです。

●キャリアパス
◆短期（メンバー）
　これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。
　研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。

◆中期（PL/TL）
　データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。
　また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。
　チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。

◆長期（PM/PL）
　PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。
　また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

素材産業に対する材料開発ソリューションの分析支援サービスを担当いただきます。
分析支援サービスを通じて、お客さまR&D部門の課題解決、材料研究開発における生産性向上実現のためのMIを用いたデータ分析支援、分析支援から得られた結果を用いたデータ駆動型材料研究開発におけるコンサルティングまで幅広く担当いただきます。
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。

【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MIのドメインナレッジを活かしたお客さまR＆D部門への提案活動
・学会、研究会への参加、論文の執筆
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
3.データ分析・評価
・機械学習、AI、計算科学を活用したお客さま材料データの分析
・分析結果の報告と材料開発指針の提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.システム移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装
・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。

＜役割＞
アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する

＜具体的な業務＞
・デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
・データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく