データサイエンティスト、事業会社の転職求人

【業務内容】
・既存のビジネスプロセスを理解し、プロセスに影響を与えるAIソリューションを成功裏に導入する上で重要な役割を担う
・ITとビジネスの橋渡しを行い、ビジネスケースを開発し、要件を把握し、プロジェクトマネージャー、経営陣、利害関係者にデータに基づいた提案をする
・AIソリューションのビジネスニーズを明確にしつつ、ソリューションチームと協力して、技術的に可能であり、かつ財務的・機能的に妥当なバランスを取る
・ビジネスと技術的なドメインの間で重要なコネクターとして機能し、AIソリューションが技術的に優れているだけでなく、具体的なビジネス価値を提供することを保証する
・ビジネス環境を全体的に理解し、AIの能力を把握することで、AIプロジェクトを成功に導く
・技術アーキテクト、データエンジニア、ドメイン専門家など、クロスファンクショナルなチームと協力してビジネス要件を理解し、効果的なAIソリューションを開発する
・データサイエンス-AIの分野で自己主導的に学習・スキルアップを図り、キャリアの向上を目指す

【業務内容】
当社ナノテクノロジーソリューション事業統括部 デジタルサービス本部 サービス推進部にてDDM（Data Driven Management）の業務を担当して頂きます。
ナノテクノロジーソリューション事業統括本部は主に半導体製造プロセスにおける加工・計測・検査工程を担う装置を製造・販売している事業部であり、当社を牽引する事業部のひとつとなります。
本事業統括部におけるデジタルサービスソリューションの創成と開発強化及び、デジタルソリューションを中心としたサービス事業拡大に向けた企画・立案を進めるべく、ナノテクノロジーソリューション事業の各種業績データを BI（Business Intelligence）ツールを用いてダッシュボード化（可視化）し、マネジメントに活用する業務です。
業績向上や顧客に対する新たな価値提供のためにDX推進やデジタルソリューション開発を行っており、勘や経験ではなく、データに基づいたマネジメントにより、課題抽出 ⇒ 施策立案、精度の向上といった業務に活用し、リカーリングビジネスの拡大を目指すことが目的となります。

【具体的な業務内容】
●社内データ基盤の活用
・会計システムや営業管理ツールなど、社内の各種データベースから必要なデータを抽出・統合
・データの自動取得・更新プロセスの設計と運用（社内IT部門との連携含む）
●BIツールを用いた可視化・分析
・Power BI、Tableau 等のBIツールを用いたダッシュボードの設計・開発
・ユーザー部門との対話を通じた、業務に即した指標設計と可視化
●経営判断・施策立案への貢献
・経営層や事業部門の意思決定を支援するKPIの立案とモニタリング
・ダッシュボードの活用促進と、実際の業務適用事例の創出・展開
●データ粒度の最適化と入力設計
・「顧客の向け先」「設備カテゴリ」など、業績管理に必要なデータ粒度の定義と入力設計
・営業管理ツールの入力項目改善に向けた企画・推進
●データ活用文化の醸成
・ユーザー教育、活用事例の共有、改善提案の収集などを通じたデータドリブン文化の推進
社内の様々な関係部門、海外現地法人、外部取引先と密なコミュニケーションを取りながら仕事を進めております。
ご入社後は先輩社員の元、当社の製品や各部署について学んで頂きつつ、適正やご希望に応じて業務をお任せする予定です。

仕事内容
現在、当社グループの加入者データを活用し、ビジネスの成長を加速させるデータ分析を担当していただきます。
売上向上、業務効率化、顧客満足度の向上を目指し、事業部門のデータドリブンな意思決定をサポートします。
主に、新規事業の加入者分析やグループ各社とのデータ連携・活用を担当していただきます。
※変更の範囲：会社の定める業務
現在、データ分析の専門知識を持つ人材が不足しており、新規事業の拡大・グループ各社のデータ活用が急務となっています。
データ可視化・統計分析・機械学習に関する高度な知識とスキルを持つデータサイエンティストを求めています。
部署構成は、部長1名、管理職3名、スタッフ15名です。
残業時間は20時間／月程度で、担当いただく業務により各月の残業時間にバラつきがあります。

この仕事の魅力
当社提供サービスの柱となることを目指す、各種新規事業の商品開発や事業拡大にデータ分析を通じて貢献することができます。
また、グループ会社間のデータ活用を推進することで、これまでにない新たな価値創造に寄与することができます。
550万世帯を超える当社サービスの加入者に関連するデータが主に扱うデータとなります。
様々なサービスの利用ログやコールセンターへの問合せ履歴など、他社にはない、バラエティ・ボリュームが揃ったビッグデータを扱うことができます。

キャリアパス
当社では、社員の成長を全力でサポートしています。
定期的な研修プログラムやキャリアコーチングにより、専門スキルを高め、キャリアパスを明確に描ける環境が整っています。
将来的にはご本人のご指向、適性により管理職（上級管理職）へのキャリアアップも可能です。
また自己研鑽のための多種多様な動画コンテンツが社員向けに公開されており、資格取得支援制度なども充実しています。

ポジション概要
CDOと連携して、「マップサービス」「路線情報サービス」など、当社が担当する事業に関してのデータガバナンスとデータ利活用を推進する組織のマネジメントをご担当いただきます。
データ利活用案件の相談対応、事業部案件のアドバイス、リスク評価、データガバナンスに基づく承認、全社データポリシー議論、調査・ヒアリング、データリテラシー向上施策、企画推進などをお任せします。
組織内のデータ利用とガバナンス支援を担っていただきます。
※入社時の役職に関しては部長または本部長を想定しておりますが、選考の過程にてご志向性や適性・経験を鑑みて決定いたします。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
データ活用推進組織の目標設定、Data Directorの人員確保や育成、管理
事業部内のサービス企画担当者からのデータ利活用案件の相談対応
データ利活用案件のPIA（プライバシー影響評価）などにおけるデータガバナンス関連でのデータ利用承認
事業部におけるデータリテラシー向上施策推進
事業部ボードメンバー定例会議でのデータガバナンス観点のサポート、アドバイス実施
事業部のデータ活用推進の戦略・企画のリード
全社データ利活用に関するルール、ポリシーに関する議論参加、課題解決の推進
CDOが対応する課題の一部を推進
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

PJやチームのサブリーダーとしてデータ分析技術を活用した製品/サービス/プロセスのニーズを抽出し、ビジネスターゲット特定と実行計画の立案を支援する。
開発・サービス提供対象の概略仕様やスコープを定め、活用する最適な分析手法、プラットフォーム、ツールの選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。
その後リーダーの指示のもと、チームをリードして一連の開発・サービス提供プロセスを遂行する（要件定義、データ加工、データ分析モデルの構築、分析評価・報告、ソフトウェア実装、提供手順やマニュアルの整備など）また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。

【職務詳細】
・【高度な予測分析】予測分析のソフトウェアツールと機能を使用して、高度な予測分析を実行し、モデルの評価、検証、および強化を行う。
・【「As Is/To Be」の分析】「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述する。
・【データアーキテクチャー】品質と正確性を確保するために社内外の利害関係者と連携し、データ収集のメカニズムとデータアーキテクチャーとの整合性を確認する。
・【最新動向の把握】社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献する。
・【プロジェクト管理】確立されたプログラム管理計画内で小規模または中規模のプロジェクトを遂行する。
・【品質保証】管理者を補佐し、品質保証基準の更新を推進する。継続的な業務改善を行う。
・【企業インフラ開発】関連システムのアーキテクチャーブループリントの開発に参加する。
・【情報セキュリティ】ファイアウォールやメッセージの暗号化など、必要なセキュリティ対策を実施してその設計に関する情報を提供し、パフォーマンスを監視して、問題が発生したらセキュリティの専門家に通知する。
・【データ探索】主要なデータソースおよびビジネスインテリジェンスツールを使用して、主要なテーマおよび傾向を分析できるようにするために、調査を実施し、適切な情報を選択する。
・【ビジネス要件の識別】面談、文書分析、ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・損保業界、IT業界の最新に常にふれることができ、ご自身の市場価値を高めることが可能です。
データサイエンティストとしてさらに極める道を、当社の中に見出してみませんか。あなたの経験が十二分に発揮できる環境をご用意してお待ちしています。
・当社では、職位やテーマ別の研修を実施し、社員一人ひとりが自分で選択し、希望するスキルや知識を磨くことができる環境が整っています。
・スペシャリストとしての道と、マネージャーとしての道があり、自身のキャリアパスを選択できます。
・当社は金融機関と協力し、デジタル金融イノベーションを推進しています。
自社のアイデアと顧客のアイデアを結びつけ、新しい金融サービスを創出することで、やりがいを感じることができます。
・金融業界は急速に変化しており、デジタルトランスフォーメーション（DX）が進行中です。
データサイエンティストは、データ分析を通じてビジネスの成長に寄与することができます。高度な分析技術を駆使し、チームをリードしながら、組織の目標達成に貢献することができます。

当社ビジネスの連続成長を推進するためのデータ分析/AI開発。
各施策でのデータ面の支援、pythonなどを用いた分析による意思決定支援。

【業務内容】
・マッチングアルゴリズムの開発、運用。
・各部署の実施する施策におけるABテスト設計などのデータ面での支援。
※業務内容変更範囲：会社の定める業務。

◆プロダクト本部の特徴
当社には優秀なメンバーが揃っており、お互いに成長しあえる環境です。
・CTO経験者が5名以上も在籍。加えて、ヤフー、グリー、SmartNews、DMM、楽天、Dely、freee出身の優秀なエンジニアが集結。
・アメリカ、カナダ、中国、韓国、イギリス、フランス、ドイツ、ベルギー、ポーランド、リトアニア、ブラジル、シンガポール、フィリピンなど12カ国以上のエンジニアが在籍し、多角的な視点から組織が運営されています。
・また、当社の全てのエンジニアはGH Copilotの利用が可能です。

日々の業務
・クライアント企業におけるデータ活用戦略の立案
（例：マーケティング高度化、業務効率化、意思決定支援等）
・顧客課題のヒアリングと、活用可能なデータの棚卸・可視化支援
・データ収集・整備・統合に向けた要件整理、およびシステム部門との連携
・分析要件の定義・設計、およびBIツールや統計ツールを用いた分析・示唆出し
・分析結果に基づいた施策提案、KPI設計、効果検証の支援
・顧客のデータリテラシー向上を目的としたワークショップやトレーニングの企画・実施
・CDP、DWH、BI基盤等の導入・活用コンサルティング
課長採用の場合は上記に加えてプロジェクトマネジメントを担う
・プロジェクトマネジメント（進捗管理、品質担保、利害関係者との調整）

車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。

【業務詳細】
・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。
自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。

・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、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。
・データサイエンティストの活動を通じて、将来はDX 推進コンサル、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、業務コンサル（CRM、SCM、R&Dなど）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。
・業界・業種に強みのあるデータサイエンティスト経験者、また、特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を広く募集しております。
・様々な顧客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・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。
・社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けており、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。
・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。
データ＆アナリティクスユニット　84名　20代 30代の社員も多く、若手、経験者採用(ベンチャー、メーカー、SIer等出身者)ならびにひとりひとりの社員の方々が活躍中。
【プロジェクト事例】主な事例は以下の通り。
小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援
自動車メーカとの協業により様々なデータを使いAIを利用したデータ解析を行い、危険回避、混雑解消などを実現
エネルギー企業様の長期ビジョンに向け、事業構造の変革による価値創造を支える「データ分析プラットフォーム」を提供
AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定するプロジェクトを開始し、養豚場の働き方を改善し、人手不足の社会課題の対応に貢献

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。


＜業務内容＞
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。

1．データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。

・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計／構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など

2．データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。

・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など


＜本ポジションの魅力＞
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある


＜データの種類＞
大手通信キャリアのビッグデータ
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広告データ
など


＜PJT例＞
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・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のダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・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
・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure
・データプラットフォーム例：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BIツール例：Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO
・ETLツール例：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
・その他ツール例：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS

＜本ポジションの魅力＞
● 小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
● 大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。

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。


＜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。

【職務概要】
・PJやチームの一員としてデータを分析し、社会課題・業務課題を解決するためのインサイトや結論を導き出す。
・業務課題の理解、統計的観点を用いたデータの把握、加工及び外れ値の除外、機械学習/人工知能を活用したモデルの作成・評価、業務への適用まで一連の分析プロセスを実施する。
・統計解析や機械学習、人工知能の必要なツールや手法の知識が必要。

【職務詳細】
データ分析（機械学習を中心としたAIの顧客業務適用）案件における分析プロセスの実施。
・AI適用方針の検討支援・検討結果の理解（業務分析、AI適用コンサル、As Is/To Beの分析）
・高度な予測分析（データサイエンス、モデル構築、評価、報告）
・データエンジニアリング（顧客データの基礎分析、データ探索、変数設計）
・最新動向の把握（社内外の分析技術の動向調査）
・プロジェクト推進（分析プロセスの中で発生する各種課題解決等）

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

●データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築

●統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG（検索拡張生成）による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール（PowerBIなど）による分析

●業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化

●MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視

●データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策（採用、育成、配置、定着など）の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成

◆このポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる

◆キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニアとして、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在へとステップアップいただきます。
当社の成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、「人と組織を科学するプロフェッショナル」として、経営・事業の意思決定をリードするキャリアを築いていただけます。

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。

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

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

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

業務内容
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
・プラットフォーム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
・サイエンス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。

この仕事で得られる経験、魅力
・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

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

・顧客データを取り込むためのデータ連携（抽出/変換/書き出し）プロセスの設計・開発
・弊社分析データを顧客システムで活用するためのプロフェッショナルサービスの要件定義から開発
・相互データ連携の価値を最大化するためのコンサルティングおよび提案
・チームが最大限の価値を提供できるようにマネジメント業務
・データ連携基盤の保守・運用

▽データソリューションスペシャリストの仕事の魅力
データ連携は弊社サービスを利用して頂くための入り口と出口となります。データを活用することで顧客自身のビジネス価値が増大していくための架け橋となります。

以下の点が魅力です
・顧客のデータ構造を理解し、弊社サービスに繋いでいく複雑で大規模なクエリーの設計
・プロフェッショナルサービスによって顧客のビジネスの成長や効率化に直接貢献

▽使用技術
・開発言語： Python、SQL
・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift、Athena
・ライブラリ・フレームワーク：Embulk、Pandas
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： Fargate、Step Functions、Lambda、SageMaker、QuickSight
・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、Sentry、Notion、Terraform

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、 ・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築 ・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証 ・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析 ・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装 ・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

当社はデータドリブンな意思決定を重視しており、リスク管理の精度向上を図るためにデータ分析能力の高いデータアナリスト（リスク分析及び与信スコアリングモデル構築）人財を募集しています。
・リスク分析業務におけるデータ収集・分析
・法人与信スコアリングモデルの設計・構築
・分析結果に基づくリスク評価及び報告書の作成
当部門では、法人顧客に利便性の高い決済および保証機能を提供することで、安心かつ安全な企業間取引の実現を目指しています。
また、最適なソリューションを通じて顧客の経営課題を解決し、法人顧客の経済活動の幅を広げる支援を行っております。
さらに、弊社のリスク管理部門と連携し、法人与信モデルの高度化を進め、企業の信用力を向上させることで、中小企業の持続的成長に貢献しています。

データサイエンティストとして、深層学習技術をベースとした独自開発の生成AIサービスのサービス開発及びデリバリを行います。
生成AIのビジネス適用において、業界をリードすべく取り組んでおり、私たちのチームは、この革新的技術を活用し、Pocから業務適用、定着まで広く顧客を支援し、生成AI分野での実績を素早く確立することをミッションとしています。

＜具体的な職務内容＞
・生成AI（文書だけでなく画像等も含む）に関するサービス開発（技術調査、AIモデル構築、検証、改善）
・サービスデリバリ（引き合い対応、技術的実現性検討、分析設計、分析実施・評価、報告）

【アピールポイント（職務の魅力）】
●職務の魅力
・組織内に在籍している多様な人財・スペシャリストと連携して、最先端の技術や知見をどうやってお客様のビジネス成果・価値に繋げられるかといった思考、経験を磨くことができます。
・当社は各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点が多く、幅広い業界・トップクラスの企業に向けたデータドリブンDX支援を経験することができます。

●組織の魅力
本ポジションは、デザイン思考とテクノロジーを掛け合わせ、徹底したユーザ視点に基づいて、ビジネス構想から実装、実行まで、あらゆる業界のお客様を支援している最先端の組織に所属しています。同じ組織内にサービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど各種スペシャリストが在籍しており、お客様に対して事業変革・構想の検討からビジネス成果を創出するまでワンストップ支援を行っています。また、勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。

・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。

【詳細】
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施して頂きます。
担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
　・A-PJでメンバーとして親会社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとして
　　メンバー3人管理にステップアップ
　・C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用出来るため担務変更　等
いづれのPJにおいても業務内容は親会社データ活用に関わる業務となります。

機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。
また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、
意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など
担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施頂きます。

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません
　（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、
　　プロジェクトによってはフル出社もあります）

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。

例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用

など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。

業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。

例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用

など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。

業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

業務内容
◎詳細
当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。

・データ利活用サービスの新規受注に向けたサービス紹介
・データ利活用の適用チームをリードして開発・サービス提供プロセスを遂行（要件定義/設計/開発/テスト推進）

【職務詳細】
・金融業界/顧客が抱える課題に関連付けて、サービス内容の紹介及び課題解決策の提案を行う。
・顧客ニーズの引き出し、具体化を行い、要件の文書化を支援する、あるいは文書化を行う。
・データ収集の仕組みを考え、業務要件を満たすデータマートの設計、あるいは設計方針の立案を行う。
・要件をチーム内に伝達し、設計/開発/テストを推進（計画立案/進捗把握/成果物レビューなど）。
・設計/開発/テスト中に発生する課題を管理し、問題解決に向けて行動する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・ローンチ間もないサービスであるため、挑戦機会が多くあり、また事業成長を実感できることで大きな達成感が得られます。
・当社は様々な地域、業態に向けて幅広い営業拠点を持っており、国内大規模/グローバルなど様々な案件に参画できる可能性があります。
・今後は生成AIをはじめとした先端技術の活用計画もあるため、業務を通じて、新たな技術、知識に触れられる機会が多くあります。

データサイエンス部門の特徴
単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

このポジションにおけるミッション
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

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。

・750万人を有するカード会員の利活用データ分析
・デジタル領域とビジネスを繋げた適切な効果指標の設定
・分析を元にした施策立案や新サービス、新規事業の企画、および経営層への提案（プロダクトや金融サービスを中心にデータを活用した応用・提案）

具体的な業務内容
・経営と現場における意思決定を推進するためのデータ統合基盤の設計・実装
・開発・販売・導入などの部門を横断したデータのマネジメントと、統計解析に基づく事業部の施策の効果検証
・顧客に向けた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やマネジメント

ポジションの面白さ
・業界全体で50兆円、当社プロダクト領域だけでも3000億円を超える巨大市場で、膨大なデータを使った効率化・価値創出に取り組める
・DX化の余地が大きく現場の業務負荷や非効率といった構造課題が根深い医療業界において、データ分析と基盤整備を通じて社会的にも高い意義を持つ変革に貢献できる
・取り扱うのは診療データや業務ログ、患者行動など多種多様で高密度なデータであり、また個人情報や医療倫理など複雑な規制や制約が多いデータを扱うことで、スキルの幅を広げながら専門性の高い経験を積むことができる
・病院向けSaaSとして継続的にデータが蓄積されていくため、単発の分析にとどまらず、長期的な分析やモデル構築など、持続的な価値提供が可能

事業の魅力
病院向け電子カルテ・会計システムは、実は20年以上新規プレイヤーが参入してきてないレガシー業界です。一方で、日本はこれから超高齢社会を迎え、サステナブルな病院の運営が国の施策レベルで求められます。政府も「医療DX推進本部」を作るなど、国も本気で注力し始めています。

日本全体で診療・会計データを一気通貫として集め、地域全体での無駄のない医療の提供や国全体の医療費削減のための分析・施策実行を推し進めるために、今こそクラウド型のシステムが必要です。

提供しているサービスは、医療機関向け業務ERPです。社内のオペレーションエクセレントをお客様への運用提案に転用することも可能です。業務ERPの会社として社内のOpsも最高のものを実現できればと思っています。

クライアントが持つ多様なデータを、「意思決定に使える資産」に変える。私たちはその基盤をゼロから構築し、データ活用を根付かせることをミッションとするチームです。今回募集するのは、アナリティクスエンジニアとして、データの収集や基盤の設計・構築及び運用や、提供後のツールやデータの活用促進までも伴走するポジションになります。

さらに、当社では「技術力」だけでなく、課題を整理し、誰に何をどう伝えるかを考え抜いて、アウトプットに落とし込む力を重視しています。一人ひとりが自ら設計し、自ら価値を届ける、そんな現場力を大事にする方をお迎えしたいと考えています。

＜詳細＞
クライアント企業のデータ活用を支援するため、以下のような業務に携わっていただきます。プロジェクトの初期フェーズから参画し、「どう活用されるか」まで見据えた構築・設計・提案を担当いただきます。

●課題設定・要件整理
クライアントの業務内容や課題をヒアリングし、「誰が・どんな判断をするために・何を見るべきか」を明らかにします。
目的に合わせたデータ構造・加工ロジック・アーキテクチャやダッシュボード設計の全体方針をプロジェクトメンバーと策定。

●データ基盤構築・運用
AWS／GCPなどクラウド環境でのDWH構築（Redshift／BigQuery等）
SQLやPythonを用いたデータ整形・データマート構築
メンテナンス性や拡張性を見据えた構成・運用ルールの設計

●フロー・活用設計
アーキテクチャやBIツールなどより効果的な技術の提案・実装
チーム内・顧客向けに、構造的なドキュメント／報告資料の作成
技術的な設計・構築だけはなく「なぜそのデータが必要か」「どう見せると伝わるか」を意識したアウトプット

●チーム連携・改善提案
役割にとらわれずに課題設定・分析設計に関与
案件に併せて、PoC的な検証やR&D活動にもチャレンジ可能（新技術・新サービス創出）

グループにおける事業の各現場に内在する業務課題をともに探り、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのAI・データ分析によるソリューションの検討、および実装に向けたプロジェクトリードをお任せいたします。 1〜2案件のプロジェクトのPLとして以下の様な業務に携わっていただきます。

◆各現場の業務課題を洗い出し、関連する既存データを活用ながら業務改善・DXにつなげるPoC、検証を実施

◆部門や機械学習エンジニアなど他職種とのプロジェクトをリードし、実装に向けた検証を進める（要件定義/設計/実装）

◆RAGの開発・運用を始めとした生成AIを活用した業務改善の適応検討（※経験に応じて）

当社は安全保障上の観点から高いセキュリティレベルを求められる事業が多く、オンプレミスやクラウドの環境が混在しながらの運用を行っています。そういった環境からデータ活用で価値を提供するために、高い課題設定力や、事業部門・機械学習エンジニア等、様々な職種との協働を可能とするコミュニケーション力が求められるポジションです。

【アピールポイント】

事業会社のデータサイエンティストとして、事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革を担当することができます。当社は社会の様々なインフラに関わる事業も多く、自身の業務が社会課題の解決につながっている実感を得ることができます。当部門は育成の観点も重視しており、ビジネス向け研修や海外のAIに関わる学会に積極的に参加するなど、ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を伸ばす支援をしています。

私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール (SalesforceMarketingCloudやSnowflake等）導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。
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●業務詳細
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1.マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2.プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務　
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成　等
3.マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
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●対象領域
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・ウェブ解析（Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析）
・BIダッシュボード開発（Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発）
・統計分析（R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング）

具体的な業務内容
当社のサービスに対して、データ分析や分析のための機械学習モデル開発しながら、主体的に各サービスの課題を抽出し課題解決手段の提案、示唆だしまでを行っていただきます。
課題解決のためのビッグデータ分析（bigqueryなど）により利益拡大やコストカットを目的とする、機械学習などを用いた予測、推定（Python、R、Spark）やモデルの組み込み、ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など）など。

仕事内容
1.リアルワールドデータ（リアルワールドエビデンス）を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定などを支援する業務。
2.生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなくIT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3.電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析。
経験に応じて適切な業務を担当頂く。

キャリアパス
1年後：統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後：統計解析部門のマネジメント（利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など）

担当業務の特徴、魅力、市場における強み
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により、今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります。

日本のキャッシュレス化推進をけん引する当社では、直近法人向け総合金融サービスをリリースし、さらに法人顧客に対するセールスを強化し、より効果的な与信設計・管理を行っております。
本ポジションでは、与信審査といった守りの領域のみならず、売上および収益観点の攻めの領域も意識して、与信業務に従事いただきます。
【職務詳細】
・予測系AI等を用いた法人与信基準の企画・立案
・モデル作成(Python)および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

・当社グループ全体の収益拡大、AI/データ活用を起点とした地域課題解決・価値提案に資するビジネスデザイン〜PoB/事業化推進業務を業務として行っていただきます。
自社内のみならずグループの連携先と共創関係を持ちながらデータを活用したビジネス創出での一連の業務を主導いただき、戦略策定にも一緒に取組んでいただきます。
●分野別データ分析ビジネス創出業務
・当社の他室部、並びにグループと連携したデータ分析ビジネスの企画・開発・プロジェクトマネジメント
　まちづくり（防災等）／一次産業（水産・畜産等）／OMOビジネス（商品コンサル等）
●データ分析基盤開発・分析業務
・社内外のデータ(契約情報、営業情報、サービス利用ログ等)を活用して効率的な提案やサポート高度化の実現を目指したデータ分析・UI基盤の開発・プロジェクトマネジメント

※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、当社のインターネット投票サービスのビジネス課題解決に向けてコミットします。
主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。
また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

具体的な業務例1
新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進。
当社のインターネット投票サービスは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。
ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。
また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。
これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。

具体的な業務例2
チェックイン施策のレバー決定支援。
2024年にチェックイン機能がリリースされました。
チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。

チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。
また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

具体的な業務例3
競輪選手の体力計算ロジックの構築。
2024年にリリースされたサービスは、当社のインターネット投票サービスが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。
主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。

この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。
このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。

ヘルスケア領域におけるビッグデータ／リアルワールドデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析、データ解析に基づく疾病予測や疾病予防のためのモデリング等を行っていただきます。

《主な業務》
・臨床試験、臨床研究における統計解析業務
・遺伝子解析（Dry解析）
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援
・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！

・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出
・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理）


【職務詳細】
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUと連携して対応します。
　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出
・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理）


【職務詳細】
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUと連携して対応します。
　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

1.顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
2.事業価値を生み出す高度データ分析・解析
3.AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
4.PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理）

【職務詳細】
[職務概要1.]
・お客様のビジネス課題のヒアリング、数理最適化を中心とした解決アプローチ検討と顧客提案(上流フェーズ)
・プロジェクト技術報告資料作成とお客様への説明
[職務概要2.]
・データ入手とクレンジング、最適化アーキテクチャ設計と問題定式化、PJ評価指標定義(分析設計フェーズ)
・最適化手法(ソルバー)の選定とモデル実装（プロトタイピングフェーズ）
・プロトタイプ評価と改善提案（検証フェーズ）
[職務概要3.]
・プロジェクト知見の蓄積(ドキュメント化など)と適用展開に向けたワーキング活動への参画
[職務概要4.]
・プロジェクト管理やパートナー会社との共同作業のリード
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUや外部のパートナー会社様と連携して対応します。フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。
※データサイエンスのスキルに応じて数理最適化以外も活かした形でプロジェクトに携わることも可能です（機械学習、テキスト・画像解析、生成AIなど）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
　LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
　入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
　当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

1.顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
2.事業価値を生み出す高度データ分析・解析
3.AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
4.PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理）

【職務詳細】
[職務概要1.]
・お客様のビジネス課題のヒアリング、数理最適化を中心とした解決アプローチ検討と顧客提案(上流フェーズ)
・プロジェクト技術報告資料作成とお客様への説明
[職務概要2.]
・データ入手とクレンジング、最適化アーキテクチャ設計と問題定式化、PJ評価指標定義(分析設計フェーズ)
・最適化手法(ソルバー)の選定とモデル実装（プロトタイピングフェーズ）
・プロトタイプ評価と改善提案（検証フェーズ）
[職務概要3.]
・プロジェクト知見の蓄積(ドキュメント化など)と適用展開に向けたワーキング活動への参画
[職務概要4.]
・プロジェクト管理やパートナー会社との共同作業のリード
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUや外部のパートナー会社様と連携して対応します。フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。
※データサイエンスのスキルに応じて数理最適化以外も活かした形でプロジェクトに携わることも可能です（機械学習、テキスト・画像解析、生成AIなど）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
　LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
　入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
　当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

具体的な業務内容
グループのサービスに対して、データ分析や分析のための機械学習モデル開発をしながら、主体的に各サービスの課題を抽出し、課題解決手段の提案、示唆出しまでを行っていただきます。
課題解決のためのビッグデータ分析（bigqueryなど）により利益拡大やコストカットを目的とする、機械学習などを用いた予測、推定（Python、R、Spark）やモデルの組み込み、ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など）など。

【職務概要】
・データサイエンティストとして、顧客ニーズのヒアリング、データ利活用基盤を活用したビジネススキーム企画立案／システム化検討／実装／適用業務を行います。

【職務詳細】
・データ利活用による顧客のDX実現に向けて、超上流を担うエンジニアとして多様なステークホルダーとビジネスを創出する要件の企画・立案を行います。
・自身が立案した要件の上流工程をエンジニアとして担い、サービス拡充計画の策定、基本設計を行います。
また、必要に応じて、基本設計以降〜サービスリリースまでのマネジメントを行います。
・各ステークホルダー（顧客、チームメンバ）と良好なコミュニケーションを図り、プロジェクトを円滑に推進し、プロジェクトの成功に貢献します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・顧客事業戦略に直結したサービス運営に携わることができるため、顧客業務やビジネスへの価値提供を実感しやすく、達成感を得ることができます。
・データ分析、AI、クラウド等の先端技術の顧客提案、ビジネススキーム／システム化検討経験を得る事が出来ます。
・データ利活用は金融機関のビジネスの核となるものであり、今後高い成長が見込まれます。当該分野のスペシャリストとして活躍できます。

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、分析スキルを磨きながら、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）

　変更の範囲：会社が指定した業務

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

　変更の範囲：会社が指定した業務

案件事例
以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につける ことができます。

鉄道会社のインバウンド対策
　・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理
　・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング

教育業界向け学習アプリの利用者増加施策
　・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定
　・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証

消費財メーカーの新商品開発支援
　・BIツール（Tableau、Power BI など）を用いた分析環境構築
　・パネルデータを活用し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
　・ログデータの加工・集計・分析（Python、SQL などを活用）
　・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案

データマネジメント業務
　・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理
　・データガバナンスの設計・運用支援

このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。
・データ分析技術 （Python, SQL, BIツール, 統計解析 など）
・ビジネス課題解決力 （データに基づいた施策立案・提案力）
・データ基盤構築・マネジメント （データ設計、品質管理）

＜上記以外の主要取引＞
　SHIFT商流で、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 ： BIツール（Tableau、Power BI等）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

入社後の流れ
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。

研修後は実際の案件に参画し、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）を担当していただきます。
OJTを通じてスキルを実務レベルに引き上げながら、分析設計・データ活用の経験を積んでいただきます。

その後、ご自身のキャリア志向やスキルに応じて、以下のようなステップを目指していただけます。

・データサイエンティストとして専門スキルを高める道
　・高度なデータ分析（統計解析、機械学習モデル構築 など）に携わる
　・データ基盤構築やデータエンジニアリングのスキルを習得する

・プロジェクトリーダーとしてマネジメントに挑戦する道
　・小規模案件のリーダーを経験し、プロジェクトの進行管理を学ぶ
　・顧客折衝や提案活動を通じて、ビジネス側のスキルを磨く

・プロジェクトマネージャー（PM）を目指す道
　・プロジェクト全体の進行管理、リソース調整、ビジネス戦略策定を担う

「分析スキルを極めたい方」「ビジネス経験を積みたい方」どちらにも適した環境が整っています。あなたのご経験や志向に合わせて、最適なキャリアを築いていただけます。

入社時研修について
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

・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

【データアナリストとともに挑戦したい事業課題】
・当社のサービス成長を支えるための、最高効率のオペレーション業務（バッテリー交換、車両の再配置など）を実現すること
・ユーザーが乗りたい場所と降りたい場所を定量・定性的に理解して、その需要を満たすためのポートの供給を実現すること
・当社アプリの課題を定量的に理解して改善し続けるための仕組みを設計すること
・幅広いユーザーのニーズに応えるプライシングを設計・提供すること
・当社製品が社会に広く受け入れられるためのマーケティング上の課題をデータから明らかにすること
・車両の故障ログやエラーコードを活用して、当社製品の車両安全を担保する仕組みを作ること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

●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

【分析業務例】
・BIツールや統計・機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成。それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援
・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討・開発の実施
・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用・改善
・データ分析関連の文献調査・アルゴリズム実装

▼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

本ポジションでは、今後ビジネスを更に加速させるため、ナウキャストのデータサービスを支える多種多様なマスターデータを整備するデータオペレーション業務を担当していただきます。
オペレーションの実務（マスターデータの要件定義、業務構築・改善・運用・メンテナンス）のほか、オペレーションチームの立ち上げにも携わっていただきます。
・トランザクションデータの分類方法の定義とそれに基づくマスターの作成
・スクレイピングした情報・生成AIが作成した情報の目視確認、リサーチ、修正
・既存マスターデータの更新、改善
・上記を推進するための業務指示書の作成
・外部パートナー企業様の選定、品質管理、契約管理
・ナウキャストがパートナー企業様から収集するデータや、外部API・スクレイピング等での取得データ、生成AIでの作成データについて、データの分類の検討、正確性担保、他データとの紐づけ作業などを行う業務を担っていただきます。
・本業務は現在ナウキャストが進める新規事業開発において価値の源泉となる非常に重要な役割を果たす業務であり、高い品質とスピード感を持った業務推進を両立していただくことになります。
・社内のメンバーと外部委託先で構成されるチームの立ち上げにも携わっていただきます。
・品質管理、業務マニュアルの作成等を実施いただきます。