データサイエンティストの転職求人

338 件

●具体的な業務内容
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
(※)データ活用プロジェクト： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

キャリレベルによって下記含みます

・リード：プロジェクトのマネジメントも含む
・シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

●ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

●具体的な業務内容
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
(※)データ活用プロジェクト；典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

キャリレベルによって下記含みます

・リード：プロジェクトのマネジメントも含む
・シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

●ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

募集概要
当社は創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。

具体的な業務内容
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
データ活用プロジェクト(※)：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。
データサイエンティストが当社には多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している。
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である。
基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。

業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成〜評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・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・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
　《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
　- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働

【当部署のミッション】
・「事業基盤の変革」と「収益基盤の変革」という当社変革における最重要課題において、データドリブンな意思決定を全社横断的に支援。具体的には、データ分析による定量的な意思決定支援と継続的にデータドリブンな意思決定を行うために仕組みの構築。
・全社レベルのデータドリブンな経営・業務推進のため、データの利活用をデータマネジメントの観点から推進。
・全社的なデータ利用のガバナンスの整備、全社的なデータ基盤の要件整理・アーキテクチャー設計支援。

【当ポジションにおける想定業務】
・データ分析：施策効果検証、収益性分析、行動変容に向けた仮説検証など、ビジネスプロセスにおいてデータドリブンな意思決定をするためのデータ分析。
・既存のデータから意思決定に必要なインサイトの導出。
・リードデータエンジニアとともにデータチームジュニアメンバーのスキル向上に向けた支援とサポート。
・データ分析プロジェクトの技術リード

【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策（下記は一例）。
・収益性分析と収益向上に向けたアクションプラン策定。
・自社プラットフォーム開発
・自社プラットフォーム開発

業務概要:
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
ここ数年DX推進に向けた各種デジタル化や大規模データの活用など、ビジネスに直結するデータ活用が一気に進んでいます。実際に、データ基盤導入・マーケティングテクノロジーツール導入・データ分析人材育成などが進められており、それらを用いた具体的な施策立案や成果創出が求められてきています。
そこで、このようなデータを活用したマーケティング施策の立案を支援するデータ活用プランニングの事業を拡大し、サービスのスケールアップを一緒に担当いただける新しいメンバーを募集しています。

具体的な業務:
クライアントのマーケティング戦略や課題を把握し、目標達成に向けた顧客起点での具体的なアクションプランを提案していただきます。また、プロジェクトの設計から管理までをリードし、施策効果検証による顧客理解と、それに基づく施策立案および実行を推進いただきます。
1. クライアントとのコミュニケーションや折衝
2. プロジェクトスコープの設計とリソース配分
3. プロジェクトマネジメント（タスク管理、スケジュール管理、進捗モニタリング）
4. 効果検証結果や様々なデータからの顧客理解やインサイトの発掘
5. マーケティング施策の企画、実行、およびその効果検証
6. 施策の実行結果や検証結果に基づくレポート作成および提案
7. チームメンバーの育成、サポート

●具体的な案件イメージ
【CRM領域】
データに基づいた仮説立てや顧客理解、顧客コミュニケーション設計を行い、MAやサイトパーソナライズなどでの施策実行・効果検証も含めたマーケティングPDCAをデータドリブンに実行できるようにする支援。
【マス領域】
SNSデータや検索データを活用して顧客行動や顧客インサイトを明らかにし、それをプロモーションに活用するための支援。
【顧客体験設計・データアセスメント】
クライアントのマーケティング戦略に基づいて、データを有機的に活用したコミュニティやアプリサービスなどの企画設計。それに必要なデータ定義や取得方法の企画検討。

ポジション・部門の魅力:
・マーケティングやデータ活用の知見が豊富なメンバーと協力・議論しながら仕事を進めることで、自己の能力を高めることができる
・上流から下流までの多様なクライアント課題に向き合うことで、ビジネスを俯瞰して考える経験がつめる
・クライアントとパートナーになり、同じ目標に向かってビジネス改善を推進できる
・当社で行っている最新のデータ分析・活用事例の共有やアセットの活用ができる
・データ分析に強みを持つ会社として、データサイエンティストと協業しながら分析後の施策の立案・実行まで携わることができる
・クライアントが保有するデータはもちろん、調査データ、SNSデータ、検索データなど、幅広いデータを活用したプランニングができる

【業務概要】
当社は、企業のデータ活用支援をしています。多様なプロフェッショナル人材が在籍し、大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。データ活用に関する知見は、外部からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。

配属部門：トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
プロジェクト事例：大手メーカーへの支援例

【具体的な業務】
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。

●主な業務内容
1. データ基盤やCDP（TreasureData）などへデータを収集する機能の構築
2. アドホックでのデータ集計、分析支援業務
3. 分析用データマートの作成、BI（Tableau、PowerBI、Looker等）ツールを用いたデータの可視化
4. マーケティング施策の実現性確認、施策の実行（ターゲットリストの作成、MAツール（Salesforce Marketing Cloud）の設定）
5. マーケティング施策の効果検証支援
6. 自社プロダクトの導入、活用支援

●入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
1. データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
2. BIツールでのダッシュボード作成
3. 依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
4. MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用

●将来的にお任せしたいこと
1. クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
2. レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
3. 上記業務の標準化、（希望するお客さまに対しては）内製化の支援
4. マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO

【ポジション・部門の魅力】
●業務価値の実感
マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
●人間関係の拡大
マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
●キャリア面での優位性
エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。

【業務概要}
配属部門：トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。

主なサービス内容:
1. 企業研修：企業からの要望に応じた研修プログラムの企画・制作から講師業務
2. 公開講座：年間で4回開催される社会人向けのデータサイエンティスト入門講座の企画・運営ならびに講師業務
多くの提供実績があります。

【具体的な業務}
当社が運営する人材育成サービスの研修講師・コンテンツ企画・カリキュラム開発など業務全般を担当いただきます。
主な担当業務の流れ:
1. 顧客対応（課題ヒアリング、問合せ対応）
2. 研修講師／研修後のフォロー
3. コンテンツ企画（研修コンテンツの企画設計 など）
4. カリキュラム開発（カリキュラムテキスト作成、動画コンテンツ作成 など）
※入社後はまず研修のTA/講師対応でご経験を積んでいただき、後にコンテンツ企画・カリキュラム企画や顧客対応をご担当いただきます。

【ポジション・部門の魅力}
得られる経験と能力:
・多くの業種・業態の大手企業から社員教育や人材育成の相談をいただいており、自社サービスを通じて受講いただく方々に知識や技術を教えていく研修業務は、自身の知識・専門性を通じて「人材育成」という公共性の高い社会課題に関われるだけでなく、対人コミュニケーションスキルを高めることができます。
・AI/DX推進に向けたデータ利活用の現場で働きますので、同領域の最新技術や最新トレンドにも触れることができます。
・仕事を通じて、ビジネス現場で活躍する当社のデータサイエンティストと協働したプロジェクトに関わっていただく機会もあります。
・各業界に特化した研修プログラムなど、先端的の技術を題材とする教材開発に関わっていただくチャンスもあります。

働いているメンバーの声:
・国内大手企業のAI/DX戦略の推進やAI/DX人材の育成支援を通じて、自分自身のスキルを活かして社会に貢献できていると実感すると共に、お客様にどのように価値を提供すべきかと責任を感じるシーンもあり、日々やりがいを感じています。（前職・データサイエンティスト）
・自身で手を動かして分析することももちろん面白いのですが、受講者の方にスキルトランスファーしてその方が自社ビジネスへ業務適用されるプロセスに関われるのは、また違った魅力があります。受託分析サービスプロジェクトに比べ、より多くのクライアント企業・より多くの方（受講者）と接する機会があり、人材育成サービスを通じてクライアント企業の組織成長に大きく貢献している実感を持てるのが魅力です。（前職・データサイエンティスト）
・以前はITエンジニアでしたが、受講者にはIT専門職だけではなく、営業職をはじめ製造・間接部門など方もいるので、はじめの頃はわかりやすく伝えるのに苦労しましたが、今では伝えたい内容がちゃんと伝わるようになりました。難しい概念を創意工夫して伝えた結果、「とてもわかりやすかった」と言っていただけたときに、この上のない喜びを感じています。（前職・ITエンジニア）

過去の代表的な提供事例:
・大手金融機関様：全行員向け「データ分析民主化」に向けた人材育成支援（多くの名規模）
・大手金融機関様：マネジメント層向け「AI・データ利活用実践研修」支援（多くの名規模）
・大手製造業様：全社員向けのDX推進・データリテラシ向上に向けた人材育成支援（多くの名規模）
・大手食品・飲料グループ様：当グループ全体でDXを推進するビジネス・アナリストの育成支援（多くの名規模）
・大手保険グループ様：当グループ企業内のDX人材育成の構築支援（多くの名規模）
・大手自動車メーカー様：研究会開発エンジニア向け「データ処理・高度統計技術プログラム」育成支援（多くの名規模）
・大手食品メーカー企業様：DX推進に向けたデータサイエンス基礎講座支援（多くの名規模）
・大手保険企業様：ビジネスとアナリティクスを繋ぐブリッジ人材育成支援（多くの名規模）
・官公庁様：官公庁職員への「EBPM研修」プログラム提供（多くの名規模）
・官公庁様：DX推進に向けた省内職員への実践的なデータ活用人材育成支援
・官公庁様：「社会人のためのデータサイエンス演習」コンテンツ企画・制作支援（多くの名が受講）

【業務概要】
データサイエンス技術をもとに、データマネジメント領域のプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダーとして、コンサルティング、要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダーとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決
・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント領域構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！【具体的な業務】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
1. お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施2. 課題解決へ向け、データサイエンス技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得3. データサイエンス技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引4. 開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用5. ITスペシャリスト人材やデータマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、リーダーとして組織のスペシャリスト人材の拡大に寄与する

【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、日立の機械学習、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。

【業務概要】リテール事業部門において、データサイエンティストとしてリスク管理に関する分析・モデル設計を担い、各部と連携しながら分析結果を実際の業務・意思決定へ落とし込む役割を期待しています。単なる制度設計にとどまらず、分析・モデル設計から業務適用・定着まで一貫して関与できるポジションです。

【具体的な業務】具体的には以下の業務を想定しています。
・顧客取引データ・販売プロセスデータなどの分析を通じたリスクモニタリング手法の設計・高度化
・不適切販売抑止やリスク兆候の早期検知に向けた特徴量設計、統計モデル、AIモデルの構築
・投資信託、ファンドラップ等のリスク性商品販売におけるリスク管理体制の企画・高度化
・データ分析結果を活用した業務プロセス・商品販売体制の改善施策の企画・推進
・現場業務へのフィードバック、KPI設計、可視化（ダッシュボード等）
※大規模かつ実データを用い、分析結果が実際の業務・意思決定に直結する環境です。
※金融・リスク管理分野の知識は、業務を通じて段階的にキャッチアップ可能です。

【ポジション・部門の魅力】
●実ビジネスに直結するデータを用い、分析結果が制度・業務・意思決定に反映される環境
●PoCに終わらず、分析・AI活用を現場業務に実装・定着させるところまで関与可能
●当社というスケールが大きく、社会的影響力のある領域でデータサイエンスを活かせる
●リスク管理と業務推進の両面から商品・サービス提供を支えることが可能
●週1回の早帰りや在宅勤務の活用など、柔軟な働き方を意識した就業環境

業務概要:金融機関向けに培ってきた知見（広義のファイナンス知見として、データアナリティクス、ファイナンス、マーケティング、金融工学等）を他のインダストリーや金融の応用的な分野に拡大していくことを狙ったチームです。
社会的に影響の大きな事業活動や公益活動に携わる、金融機関や行政
・地方公共団体、その他事業会社に向けて、統計やデータアナリティクス、マーケティングの知見を活用し、その事業の経済的
・社会的価値（インパクト）を評価し、事業の高度化にむけた提案等を行うアドバイザリーサービスを提供します。
具体的な業務:事業のリターンである経済的価値や社会的価値はクライアントやステークホルダーにとって様々であり、その相違を意識しながら、領域横断的に統計やマーケティング知見を活用し、インパクトを評価する応用力が求められます。
また、インパクトをどのように定義し訴求するかについては、クライアントの事業理念が強く反映されるため、それらの考えを丁寧に理解し、ロジックモデル等として可視化するコミュニケーション力も必要となります。
さらに、インパクトの評価で終わらず、それを高度化や新しい施策の実施に向けた提言まで検討することが求められ、ロジカルな思考力と発想力が問われます。
インパクト評価を行う事業の例としては、半導体まちづくりの経済波及効果や技術人材育成事業の社会的インパクト、税制の事業効果、保育施策の経済波及効果等、実績として多岐にわたりますが、今後はもっと多くの分野でサービスを展開していきたいと考えています。
いずれにおいても、1)受益者やステークホルダーに対するデプスインタビュー等の定性調査を行い、納得感あるロジックモデルを構築したうえで、2)ミクロデータをアンケートその他で収集し、3)データに対して統計的な分析等を行うというフローに沿って進めており、定量
・定性いずれの分析スキルも重要となります。
具体的な働き方としては、常時1 数個のプロジェクトにアサインされ、そのプロジェクト内で適宜役割
・タスクを実行します。
典型的なタスクとしては以下が挙げられます。
なお、チームメンバーによって定性
・定量スキルに差異があり、得意な領域
・タスクを割り振るようにしており、すべてのタスクをひとりで実施する能力を求めるものではありません。
1. クライアント事業の現状や想定されるインパクトについての調査と資料化2. ステークホルダーや顧客、その他受益者へのインタビュー、その内容を踏まえたインサイトの抽出3. ワークショップ等を通じたインパクト評価に係るロジックモデルの検討
・構築4. Webアンケートの調査設計、ミクロデータの収集5. データの統計的解析（因果推論、例えば傾向スコアマッチ等）、経済効果のモデリング6. 調査結果からのインサイトの抽出と施策の検討、それらのクライアントにおけるマネジメント層へのプレゼンテーションの実施

【業務概要】
当社の格付制度・格付モデルの企画、管理、運用（主にシステム開発、データ分析業務）を担っていただきます。当社の信用リスク管理の根幹をなす格付制度・格付モデルについて、制度要件を踏まえたシステム企画・開発推進、データ分析・検証業務を中心に担当していただきます。

【具体的な業務】
1. 格付制度／格付モデルに関するシステム企画、要件定義、開発案件の推進（海外向けシステムを含む）
2. 格付関連データ（財務データ、実績データ等）を用いた分析・検証業務
3. IT/システム部門、グループ会社（システム子会社等）との調整・システム関連プロジェクトの対応
4. 制度運営に係る各種データのモニタリング対応、BPRの企画立案

【ポジション・部門の魅力】
1. 当グループで信用リスク管理を担う部署に身を置き、信用リスク管理の基礎をなす格付制度をシステム・データの側面から企画運営する業務にチャレンジできます。
2. グローバルな金融機関ならではの、大規模システム開発や多くの海外拠点を含むグローバルなシステム開発を要件定義からリリースまで一貫して主導いただきます。
3. 統計モデルやデータマネジメント、システム開発等の領域におけるスキル・専門性を、グローバルな金融機関のリスク管理の第一線で高めることができます。
4. 在宅勤務や時差勤務、育児・介護の支援制度等、多様な働き方を実現できる職場環境で働くことができます。

どのポジションに応募すべきか判断に悩まれる方は、こちらのポジションからご応募ください。
エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）

【職務内容例】
●ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
●機械学習による予測モデル構築と評価
●KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
●LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
●LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など

【ポジション例】
●AIエンジニア
●データサイエンティスト

（本ポジションの魅力）
・国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

役割
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。

主たる業務
　 データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
　 LLM/RAG/生成AIの実装・最適化
　 データ基盤の要件定義・設計支援
　 PoC 本番運用までの一連のプロセス推進
　 クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
　 AI/データ活用に関する技術リード

この仕事の魅力
　 生成AI・LLM領域の最前線でプロジェクトをリードできる
　 技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる
　 コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい

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。

法人決済は、今、金融業界で最も注目されている""市場""です。従来の金融機関やFinTech企業が次々と新たなサービスを展開し、活気に満ちた競争環境が広がっています。
本ポジションでは、このダイナミックな市場で、中小企業・個人事業主向け事業のグロースを、データ分析の側面から強力に推進し戦略をともに描いていただきます。市場競争を勝ち抜くための、あらゆる意思決定の根幹を担う重要なポジションをご担当いただきます。

【職務詳細】
1. マーケティング課題の発見・定義:
・競合サービスや市場データを活用し、事業課題をデータ分析の視点から明確化・構造化します。
2. 仮説構築と検証:
・顧客データや行動データを分析し、事業成長の鍵となるインサイトを抽出。仮説を構築し、それを検証するための分析設計と実行をリードします。
3. 施策効果の可視化と改善提案:
・実施された施策の効果を多角的に分析し、次のアクションに繋がる具体的な改善提案を行います。
4. データ分析基盤への貢献:
・高度な分析を可能にするための環境整備や指標設計に携わり、データ活用の幅を広げる基盤を構築します。

【本ポジションの魅力】
・金融の未来を切り拓く情報戦の最前線:
あなたの分析が、競争が激化する市場における当グループの戦略を形作ります。金融業界の未来をデータで動かす、スケールの大きな挑戦が待っています。
・事業と一体となる“参謀”としての役割:
マーケターと密接に連携し、事業の意思決定に深く関与するビジネスパートナーとして活躍できます。分析結果が事業の成長に直結する実感を得られる、やりがいのあるポジションです。
・国内金融機関トップクラスのデータ環境:
国内金融機関有数の規模と質を誇る決済データを扱える環境で、アナリストとしてのスキルを磨き、市場価値を大きく向上させることができます。

業務概要
データ戦略による「事業成長の最大化」と「意思決定プロセスの変革」をミッションとします。単なる手法としてのデータ分析に留まらず、マーケティングを起点に営業・プロダクト・経営をデータで繋ぎ、事業全体の最適化をリードしていただきます。オンライン・オフラインの全タッチポイントを統合的に可視化し、科学的な根拠に基づく戦略立案 実行を通じて、再現性のある成長モデルを構築することがミッションです。

具体的な業務
・マーケティング戦略および事業グロース戦略（データマーケティング）（変更の範囲：開発業務を除く当社業務全般）
・全社横断のデータパイプライン構築：GA4、Salesforce、MA、基幹システムのデータを統合し、LTVやROIを最大化するためのデータ基盤・分析モデルの設計。
・フルチャネルの施策最適化：広告・イベント・コンテンツ等のオフライン・オンライン施策を包括的に分析し、投資対効果の最大化に向けた予算配分・戦略の再構築。
・経営・事業戦略へのフィードバック：BIツール（Looker Studio等）を用いた経営ダッシュボードの構築と、データに基づく中長期的なマーケティング戦略の推進。
・組織全体のデータリテラシー底上げ：各部門（営業・カスタマーサクセス・プロダクト）との連携による、データに基づいたオペレーション改善とPDCAの仕組み化・定着。

ポジション・部門の魅力
1. 「事業の羅針盤」として、経営の意思決定にダイレクトに関与できる
マーケティングの枠を超え、データを通じて経営・営業・プロダクトの橋渡しを行い、会社全体の進むべき方向を指し示します。
2. 0→1、1→10のデータ基盤構築と、組織文化の変革をリードできる
既存の枠組みを疑い、最先端のテクノロジー（AI・BI）を取り入れながら、当社にふさわしい「勝てる組織」のインフラを構築できます。
3. マルチプロダクト戦略における複雑でダイナミックなデータに挑める
当社の多角的な自社サービス群と、膨大な顧客接点データを横断的に扱うことで、高度なデータマーケティングのキャリアを積むことが可能です。

【業務概要】
当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点からご活躍いただきます。当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AI/データ分析を活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

【具体的な業務】
1. 予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決
・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整
・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成（SQL/SAS）
・モデル構築（Dataiku/Python等）および効果検証の設計・実行
・モデルデプロイ・運用支援・実績検証
2. 生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験
・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討
・簡易的なプロトタイプ開発
・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み
3. 自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育
・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動
・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ

【ポジション・部門の魅力】
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。

【業務概要】
当グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。



【具体的な業務内容】
● 分析戦略の策定
クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトととして組成

● プロジェクトリード
メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保

● チームビルディング
組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与



【ポジション・部門の魅力】
● WEB・アプリの世界を超え、リアルな社会インフラを動かすデータ分析：
扱うのは画面の中だけのログではなく「人の移動」「街の消費」という、日本屈指のスケールを持つリアルな行動ビッグデータを網羅的に扱える、アナリストとして最もエキサイティングな環境です。

●「分析して終わり」ではない。意思決定に直結するカルチャー：
膨大なアセットを持つ事業部や開発ベンダーを巻き込み、抽象的な経営課題から案件を組成します。あなたの分析結果が、数万人・数百万人の行動を変える事業の意思決定にダイレクトに反映されます。

業務概要:
当グループが展開する自社決済サービス（自社製品、自社サービス等）のデータ分析を担う「データサイエンティスト（メンバークラス）」を募集します。大規模なトランザクションデータを活用し、マーケティング施策の最適化から不正検知・ガバナンス強化まで、決済事業の成長と信頼性を支える一翼を担っていただきます。

具体的な業務:
各プロダクトライン（自社決済サービス等）の主担当として、以下の業務を遂行いただきます。
1. プロダクトグロース支援: SQL/Pythonを用いた大規模データの集計・分析、PoCから運用への自動化・最適化
2. 施策効果検証: 施策の設計から、因果推論等を用いた効果検証の実行
3. ダッシュボード構築: Tableau等を用いた、ビジネスサイドが意思決定を行うための可視化基盤の整備・運用
4. ガバナンス・不正検知: 不正対策等の分析支援、不正アクセス対策等のデータ抽出・分析支援
5. ビジネスサイドとの連携: ビジネスコンサルタントや事業部門と連携し、分析結果から具体的なネクストアクションを提案

ポジション・部門の魅力:
1. 社会インフラ級のビッグデータ: 大規模な移動・購買が紐付く圧倒的な情報量のトランザクションデータを扱うことで、エンジニアリング力が鍛えられます
2. 「決済×生活」の最前線: 決済単体ではなく、鉄道や商業施設と連動した「移動と生活」を支えるフィンテックの進化に直接関与できます
3. 意思決定に近い環境: 分析して終わりではなく、当社の事業チームへの報告・提案を通じて、事業を動かす手応えを感じることができます

【業務概要】
当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
当グループの自社共通ID・ポイントを軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。顧客データをもとに、マーケティング戦略の立案 実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。

【具体的な業務内容】
担当ライン（自社サービス経済圏拡大に関わる各種チーム）のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。
・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案
・経営・事業部への示唆出し／意思決定支援
・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成
・分析モデル構築
・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進

【ポジションの魅力】
1. 圧倒的な社会的影響力
ユーザー行動を変容させ、広域エリア全体の経済活性化に直結するプロジェクトに携われます。
2. 当グループが保有する膨大な1st Party Dataを活用したデータマーケティング：
鉄道・商業・EC・決済・ホテルが紐付くマルチドメインなデータを活用した、高度なデータマーケティングを推進できます。

【選考フロー】
書類選考の後、2回の面接を予定しております。
通常、ご応募いただいてから内定まで約1ヶ月前後を想定しております。
記入事項と一般に公開されている情報をもって採用活動を行います。
※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。
※面接はオンライン実施を想定しています。

業務概要: 当社のCDPは会員を中心に、分析とアプローチの機能を提供しています。CDPは4つの機能（ダッシュボード、タグ、ターゲットグループ、マーケティング）を用いて、顧客分析、ターゲットセグメントの選定、マーケティングキャンペーン実施、施策結果の参照を行うことができます。
事業フェーズとして、CDPの活用は売り上げベースで拡大しました。導入済みの事業会社への運用／活用サポートをしつつ、未導入の事業会社への活用提案を行い、更なる拡大を目指しています。
具体的な業務: 当グループへのCDPの導入および活用全般をデータ活用のコンサルタントとして推進していくポジションです。当グループの各事業会社の業務ニーズや課題を発掘し、解決を推進する伴走型サポート役として、データを軸にした解決策の立案と伝達力が求められます。当グループのデータドリブン経営の活性化に向けて活用事例を積み上げていくことを期待しています。
業務例:
1. ID-POSデータの分析および活用
2. 顧客分析、RFM、セグメントの定義、KPI設計、効果測定
3. 商品や販促施策に関するデータ分析を基にした仮説立て
4. マーケティングデータを活用した施策立案および効果検証
5. お客さまの購買行動や志向パターンの分析
6. データを活用したOne to Oneマーケティングの立案
ポジション・部門の魅力:
1. 最大級のデータ量と種類のデータプラットフォームを活用し、データ分析の視点で経営や事業の活性化に関われる。
2. 成長フェーズであり、自身の成長と成果が事業に反映されやすい。

事業概要:当グループは、様々な事業を運営している企業グループです。
時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
募集概要:当社の観光ナビ「自社サービス」をはじめとする、モビリティ
・観光プロダクトの成長を支える「シニア
・データサイエンティスト（マネージャー）」を募集します。
分析設計から施策提言までを主導し、プロダクト戦略に直接寄与する役割です。
具体的な業務内容:1. 分析戦略の策定: プロダクトのKPI/KGI設計、および仮説検証
・因果関係まで考慮した効果検証。
2. 横断的な調整業務: 当社各部、外部パートナー、開発ベンダー等との複雑な利害調整および推進。
3. チームビルディング: メンバーの分析品質向上、知見の共有、組織開発への積極的な関与。
4. Webマーケティング支援: 広告効果分析やユーザー行動分析に基づくグロース施策の提案。
ポジションの魅力:
・当グループにおいて戦略的に重要なデジタルツーリズム事業推進の中核として、数百万ユーザー規模のプロダクト成長に直結する実感を得られます。

・複雑なステークホルダー構造の中での「立ち回り」や、組織を動かすリーダーシップが磨かれます。

＜ミッション＞
顧客のDX推進を「人材」と「実務」の両面から支援し、内製化（自走）を実現することがミッションです。当社は、これまで経済産業省の「マナビDXクエスト」で培ってきたPBL（課題解決型学習）教材開発の知見や、国内最大規模のデータ分析コンペティション運営から得られたゲーミフィケーションのノウハウを強みとしています。これらを武器に、より実践的かつ現場で活躍できる人材育成を目指しています。そのためには、教える側自身にも実際のプロジェクト推進経験が必要不可欠です。教材開発・講師のみならず、顧客のDX推進プロジェクト（実務）にも参画し、現場で得た課題解決のナレッジを教育へ還元していただきます。

＜職務詳細＞
1. PBLやゲーミフィケーションを用いた、実践的な人材育成・教材開発
　● 企業の実際の課題や、現場を模した架空課題に基づく、より実践的なPBL教材の開発
　● 企業のDX内製化を目的に、AI・データ分析の研修から生成AIのビジネス活用ワークショップまで、顧客ニーズに合わせた企画・開発
　● 多くのDX支援実績を持つプロフェッショナルとして研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成

2. AI開発/生成AIプロジェクトのコンサルティングおよびプロジェクトマネジメント
　● 顧客の経営課題に対し、AI・生成AIを活用したソリューションを提案し、企業の業務変革を推進
　● 要件定義から戦略策定、AI開発、システム実装、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理

＜将来的なキャリアパス＞
ご本人の適性や志向に合わせ、将来的には以下のような業務にも挑戦いただけます。
・国内最大のAI開発コンペティションの企画・設計・運営（クライアントの課題に対し、最高精度のAIモデルを調達する仕組みづくり）
・コンペティションの仕組みを活用した採用・組織開発支援

＜この仕事の魅力＞
・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる
・経営陣/役員直下で、スピード感をもって事業を推進できる
・「実務家 x 教育者」のデュアルキャリアで、市場価値の高い人材になれる
・DX推進という社会的にも意義がある業務に携わることができる
・組織変革にダイレクトに貢献できる手ごたえを感じることができる

＜開発環境/ツール＞
・開発言語：Python
・IDE：Jupyter Notebook
・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence

＜ミッション＞
顧客の課題解決をリードする「技術的司令塔」として、プロジェクトを成功に導くことがミッションです。
AI・データサイエンスの深い知見を武器に、コンサルタントと共にお客様の課題解決に向けたプロジェクトを推進します。
当社独自のAI人材基盤やコンペティションといったアセットを最大限に活用し、最高精度のAIモデルを追求するだけでなく、自ら講師として実践型研修やワークショップに登壇し、顧客のDX人材育成にも深く関わることで、課題発見からソリューション導入、そして内製化支援まで、一気通貫で企業の変革を力強く支援します。

＜職務詳細＞
1.当社コンペティションのリード
　● 国内最大のAI開発コンペティションを企画・設計・運営し、クライアントの課題に対するソリューションを調達
　● コンペティションの仕組みを人材育成や採用にも活用し、企業の組織開発を支援

2. AI開発プロジェクトの技術リードおよびプロジェクトマネジメント
　● 顧客の業務課題に対し、AI・データサイエンスを活用したソリューションを提案し、業務変革に向けた開発プロジェクトを推進
　● 要件定義、戦略策定から、データ分析、AI開発、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理し、開発・デリバリーの責任を担う

3. AI研修/生成AIビジネス活用ワークショップの研修講師など人材育成
　● 企業のDX内製化を支援するため、生成AI活用やデータ分析などをテーマとした実践型ハンズオン研修を企画・開発
　● 多くの企業のDX支援実績を持つプロフェッショナルとして、研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成

＜この仕事の魅力＞
・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる
・経営陣/役員直下で、スピード感をもって事業を推進できる
・最新の生成AIモデルを日常的に活用し、開発に組み込める環境がある
・オンライン実践型学習サービスを利用し、効率的に学習できる
・コンペのノウハウ（トップ層の知見など）が集積しており、技術を深掘りできる

＜開発環境/ツール＞
・開発言語：Python
・IDE：Jupyter Notebook
・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence

業務概要:機械学習・統計解析を用いたデータ分析／モデル構築に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
具体的な業務:お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、データ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
ポジション・部門の魅力:
・ビジネス課題に基づくデータ分析/モデル構築は重要な注力分野の一つと位置付けており、自身の成長とともに事業拡大を実感しながら業務に取り組むことができます。
・お客様の課題整理から施策提案まで深く関わることで、ビジネス成果に直結する価値提供を実感できます。
・データの収集・蓄積から分析、システム化まで、データ活用に関する幅広い領域をカバーする組織のため、各分野のエキスパートと連携しながらプロジェクトを推進することが可能です。
・システム開発のPMや開発者など、異なるバックグラウンドからキャリアチェンジしたメンバーも在籍しており、現時点で不足している知識や経験については、組織としてフォロー・支援する体制があります。

1.データサイエンスGr：データ分析の実働部隊（モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発やBIツールを活用したデータのビジュアル化等）
データ分析の実働部隊として、銀行のビッグデータを用いたビジネスモデルの高度化や多様なビジネスに資する分析モデルやアプリケーションの開発、多角的なダッシュボード構築を行います。

2.データガバナンスGr：分析基盤の強化・統制

データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。

現在、AI・データ分析が試行から本格導入の段階にビジネスが変革しています。当社では、企画・構想から実装・定着まで、一気通貫でお客様をご支援しています。データ分析の結果が、実際にビジネスを変革する実感を積み重ねながら、AI・データ利活用・活用やデータ分析等の市場で希少なスキルを早期に習得できる環境です。この変革の最前線で一緒に挑戦いただける方を、ぜひお待ちしています。

担当業務
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進
【プロジェクト例】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）

ポジション・部門の魅力
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2.大学、公官庁での共同研究を通じ共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができるサービスを保持しています。

キャリアパス
・生成AI関連、データ分析（POC含む）、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト／エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件（AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連）におけるプロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格

●以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます
・金融機関におけるデータ・AI活用による業務高度化支援
・ビジネス課題に基づく分析テーマ設計、PoCの企画・実行
・機械学習・生成AI等を用いたモデル構築、評価、業務適用支援
・マーケティング、営業高度化、リスク管理等のユースケース推進
・業務部門・IT部門・コンサルタントと連携したプロジェクト推進

【業務概要】データ分析チームとして、自社サービスへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応を自社サービス企画開発チームと協働しながら実施する
【具体的な業務】社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成する自社サービス企画開発チームで、販売チャネル営業と自社サービス適用に関する検討を顧客と実施する。その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。具体的には、1. 課題解決に有効なデータ分析に関する提案 2. 環境構築 3. 受領すべきデータの要件の提示 4. 分析に必要なツールの選定 5. 受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証 6. 検証結果によるアセスメントと再検証の実施 7. 検証結果の顧客説明 8. 商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施 などを実施する。※扱う自社サービスについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内の自社サービスについてを中心に検討しています。

【業務概要】
金利のある世界が到来しお客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える人財が必要な状況です。経験者以外に、クオンツ・データサイエンスの実務経験がない方も歓迎します。ベテラン社員への相談はもちろん、当グループ内には若手社員が多く在籍していることから、一緒に勉強会をして知識習得・技術向上を目指していただくことも可能です。今後のキャリアとしてクオンツ・データサイエンスを希望し、専門性を高めていきたい方はぜひご応募ください。

【具体的な業務】
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るため、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、また当グループ内の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、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。

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
・生成AI等のモデル検証業務。

入社後の働き方：
ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、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。ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。

【ポジション・部門の魅力】
リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる、やりがいがあります。大量のデータを用いるため、データサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。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、当社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。キャリア希望として、マネジメント希望・プロ人財希望どちらの方も歓迎いたします。マネジメント希望であればプレイングマネージャーとしてご自身の業務を担当いただきつつ、経営層とのコミュニケーションから担当者のフォロー等に携わっていただきます。全社の経営視点を持ちたい方にはマネジメント・管理側業務にやりがいを感じていただけるでしょう。プロ人財希望であれば、知見を最大限に活かしていただきながら裁量を持ち案件内容・技術面において組織を牽引していただけるような動きを期待します。専門家として自身で企画提案して案件を進めることができるやりがいを感じられると考えます。

ご自身の経験、技術、ノウハウを活かしていただき、ヘルスケアに関する社会課題を解決するという高い意欲をお持ちの方とともに成長していきたいと考えております。

業務概要:
担当業務
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）

ポジション・部門の魅力:
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

当社について
当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。
私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことに取り組んでいます。
この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における重要企画を担当いただき、戦略立案、企画、実務設計、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. 法人部門横断KPI設計・運営
・収益、LTV、与信リスク、獲得効率等の統合指標設計
・データ基盤と連動したモニタリング体制構築
2. 部門統括機能の高度化
・営業・与信・プロダクト横断での戦略整合
・数値に基づく意思決定プロセスの標準化
3. 与信企画・ポートフォリオ戦略設計
・法人セグメント別リスク／リターン設計
・データ活用による審査高度化・回転率向上
4. 新規施策の企画・推進
・プロダクト連動型法人戦略立案
・アライアンスを活用した非連続成長施策の設計
5. 経営レポーティング・戦略資料作成
・事業インパクトを可視化するストーリー設計
・意思決定を加速させる論点整理

本ポジションの魅力
・従来型銀行との違い
・属人的営業管理ではなく、リアルタイムデータに基づくバンキング
・プロダクト・テクノロジー部門と一体で法人戦略を設計
・意思決定のスピードが早く、施策実装までの距離が短い
・裁量・スピード
・部門横断KPIの設計権限を持つ中核ポジション
・経営直結テーマを主導
・企画に留まらず実行・高度化まで担う
・データ×フィンテック環境での挑戦
・大量のトランザクションデータを活用した法人金融高度化
・従来の銀行モデルを再構築する変革フェーズ
・事業成長の加速に直接貢献可能

データ分析によるサービス企画・提案：当社内のデータ、当社グループの保有するデータ、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。

データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。

<ステークホルダー>

営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。また、グループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。

●概要
国内外機関投資家（投資銀行やヘッジファンド）向け投融資支援サービスの根幹であるクオンツモデルファクターの運用業務および研究開発をご担当いただきます。

●具体的な業務
担当プロダクトの運用メンテナンスおよび顧客対応
担当プロダクトで利用するデータベースの維持管理
クオンツモデルファクターのパフォーマンス分析、新規開発および商品化
クオンツモデルファクターおよび投融資ポートフォリオ戦略に関する研究分析・成果の公表発表等

●業務イメージ
弊社研究員は必ずしもお客様と同じバックグラウンドがあるわけではありません。そのため、弊社はサービス提供方法や研究開発のベースとしてお客様のご意見を非常に重視しています。お客様の業務をお客様から直接学び、その学びから自らの分析スキルを活かしたサービスの提供や研究開発を実践しています。

運用メンテナンス
サービスとして提供しているデータの運用や配信はシステム担当エンジニアによって自動化しています。データが安定して運用・配信されているかをシステム担当エンジニアとともにチェックし、改善していただきます。

顧客対応
日々の評価結果に対するお問い合わせに対応していただきます。営業での顧客ディスカッションに技術者サイドとして参加していただくことがあります。展示会出展や顧客訪問のためにクオンツモデルファクターのパフォーマンス分析資料を作成していただきます。

研究開発
資産運用分野の注目トピックおよびお客様の要望などを踏まえ自ら企画していただきます。企画が承認されると、統計プログラムソフトを使ってクオンツモデルファクターを自らコーディングし、ファクターのアウトプットをシステム担当エンジニアに連携します。エンジニアによるデータ配信環境の開発が終了後、エラーチェックを実施してリリースします。

●その他付随業務
弊社の会社規模はそれほど大きくないため、各研究員は内に閉じこもることなく、研究開発以外の業務も幅広く行っています。当然ながら、各研究員には業務の向き不向きがありますので個性に応じて業務をアサインします。

【業務概要】
日本が直面する医療・健康・介護領域の社会課題に対し、デジタル技術を核に新たな社会基盤を創出することが私たちのミッションです。医療ビッグデータ、AI、クラウド技術を駆使し、国民一人ひとりの健康で豊かな未来を支える“社会インフラ”を形にしていきます。
医療情報を対象としたデータ分析、分析結果の検証・考察、研究成果の創出を担います。さらに、AI技術を活用したサービスの調査・技術検証・提案を通じ、顧客業務の高度化を実現します。
1. 医療情報基盤に関する業務：国の医療情報の収集・蓄積・分析を担う基盤の受注に向け、事前PoCの実施や提案書作成を推進します。データサイエンティストとして、多様な医療情報を扱った分析やAIサービス検討にも取り組みます。
2. レセプト等を用いた分析業務：レセプトをはじめとする医療情報を用いたデータ分析・検証・考察を実施します。さらに、AI技術を活用したユースケースの企画・提案や技術検証を行い、実業務への適用を目指します。

【具体的な業務】
ヘルスケア事業部のデータサイエンティストは、国の政策立案支援から企業の新薬開発支援まで、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる点が特徴です。
1. データ基盤構築・提案リード：AWS／Databricks／Snowflake を活用したデータ基盤アーキテクチャの検討、PoC による実現性検証・評価、成果を踏まえた提案書作成と案件獲得活動。単なる分析者ではなく、技術×ビジネスの双方を動かす“提案リード人材”として活躍できます。
2. データ分析・AI活用の推進：分析・技術調査に基づく顧客課題の可視化、データ分析やAI適用領域の特定、課題設定 実現性検証 提案までの一連の推進。顧客の事業変革に直結する、ビジネスドリブンなデータ活用プロジェクトを担います。
ご経験・志向をお伺いした上で、最適なプロジェクトへアサインします。国家的プロジェクトから企業の新規事業まで、あなたの専門性が最大限活かせるフィールドをご用意します。

【ポジション・部門の魅力】
《伸ばすことができるスキル》
・医療ビッグデータ分析スキル：全国民レベルのレセプトなど、国内最大規模・世界的にも希少な医療データを扱うことで、他では得られない高度な分析スキルを獲得できます。
・AI／Gen-AIの社会実装力：最先端技術のPoCから制度設計・実装まで、技術検証とビジネス適用の全プロセスをリードできる実践力を身につけられます。
・事業・政策へのインパクト創出力：分析にとどまらず、国の施策や顧客企業の事業に直接影響するインサイトを生み出す力が養われます。“机上の分析”ではなく、社会を動かす分析者として成長できる環境です。

【チームの魅力】
私たちのチームは、知的好奇心と挑戦を心から歓迎する組織です。国内最大級の医療データを前に「もっと深く分析できる」「新しい手法を試したい」という探究心こそが、次の価値創出に繋がります。論文を読み、最先端の知を吸収する、新しい分析手法やAI技術を試す、得られた成果を実際の業務や社会へ実装する、これらすべてが“推奨されるカルチャー”として根づいています。専門性を磨きながら、新たな挑戦にどんどん手を挙げられる成長環境がここにあります。

【やりがい・働きがい】
・我が国の社会保障の根幹を担う基幹業務システム、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。

【プロフェッショナルとしての成長】
・トップレベルのデジタル企業の中で、様々な専門性を持つプロフェッショナルとともに切磋琢磨・研鑽を通じ、マネージャ・技術者としての市場価値を高めることができます。

【組織を超えたチームワーク】
・様々な技術専門性、多様な事業領域を持つ当社だからこそ、組織間での協業を通じ、助け合い・支え合いながら職務に取り組むことができます。

【柔軟なキャリアパス】
・当ポジション以外にも、当社の専門性評価・育成制度の中で、異なるスペシャリティへの転身、上位マネージャへのキャリアアップ、等柔軟なキャリアプランを実現できます。

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習を中心としたデータサイエンスの力で解決するために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。

・データ分析、モデル作成
　-データ要件の整理、技術スタック選定
　-データの前処理、EDA、可視化
　-最適な手法の調査、選定
　-モデルの作成、精度性能評価
　　ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
・プリセールス活動、提案内容レビュー
　-受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
　-整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・技術の横展開・技術ブランディング
　-実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
　-技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査、選定
・モデルの作成、精度性能評価
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ)
　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング
　- 数理最適化などの数理モデリング
●エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
●提案活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）

【ミッション】
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、当社が描く未来を共に創っていただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査・選定
・モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
●エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
●提案活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
●チームリーディング、メンバーメンタリング
・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）

業務概要
顧客企業のデータ活用ニーズは、単発分析から意思決定に組み込む運用へと進化しています。とくにプライム案件では、要件化〜PoC〜本番化〜運用定着までの一気通貫支援が必須です。現在、当社にはデータサイエンスの専門職が少なく、顧客要望に応える品質・スピード・再現性を高めるべく、データサイエンティストをコア人材として採用し、価値創出の標準プロセスを確立していただく人材を募集します。

具体的な業務
事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着（監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備）まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。
併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力
【プライム案件】
顧客ターゲットはプライムが基本で、最上流からプロジェクトに関与します。顧客の課題を可視化・明確化し、要件化するところから着手し、必要に応じてPoC（概念実証）を実施して効果を検証しながら進めます。また、多様な業界の顧客や社内の専門家と協働する機会が豊富で、専門性の幅を広げられる環境が整っています。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。
【案件のバリエーションが豊富】
Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。また、案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術・工程共に幅広く経験できる機会があります。
【裁量の大きさ】
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、「経験がないのでできない」ではなく、「経験がないからこそ挑戦しよう」という風土があります。PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。経験がないことから不安に感じることもあると思いますが、失敗を恐れず、ぜひ挑戦してください。

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: 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
・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
＜この仕事で得られるもの＞
◎技術的スキルやデータの洞察力: データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当。データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び: 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる喜びが味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力: お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が身に付けられます。
＜ステップアップ＞
当社では管理職へのステップアップを積極的におこなっています。そのため、マネジメントへチャレンジしたい方も歓迎します。
＜充実した資格取得制度＞
データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります！当社では多数の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です！

当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことによって金融をより身近なものにし、お金の流れや意味、人々の意識や生活をより良いものに変えていきます。この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における審査企画を担当いただき、フィンテックに相応しい審査の再定義、体制、企画、実務設計、育成、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. データドリブン審査モデルの設計・実装
・財務データ、行動データ、外部データを統合し、新たな法人審査手法を構築
・ルールベースから高度化モデルへの進化を推進
2. 審査体制の高度化・仕組み化
・属人的判断から再現性ある審査プロセスへ移行
・スコアリング設計、モニタリング指標策定、PDCAの構築
3. 審査役育成・評価体系の再設計
・データリテラシーを前提とした審査人材の育成プログラム設計
・次世代型審査組織の構築
4. 与信コミッティーの設計・運営高度化
・経営判断に資するデータパッケージの整備
・ポートフォリオ視点での意思決定支援
5. 法人部門戦略との接続
・営業戦略・プロダクト戦略と連動し、成長領域に資本を最適配分する審査戦略を設計

本ポジションの魅力
・従来の銀行との違い
紙・対面・年次決算中心の審査ではなく、リアルタイムデータとテクノロジーを前提とした審査設計が可能。制度維持ではなく「仕組みを創る側」に立てます。
・裁量・スピード
企画から実装までの意思決定が速く、半年単位で審査モデルを進化させる環境。
審査基準そのものを設計する裁量有り。
・データ×フィンテック環境での挑戦
プロダクト、データサイエンス、エンジニアと協働し、金融機関でありながらテクノロジー企業のように審査を進化させられます。
・経営インパクト
審査モデルの進化は、承認率・貸出残高・リスクコストに直結。法人部門の成長曲線を左右する重要なポジションです。

AIと経済学の技術を組み合わせて、商品価格
・顧客値引価格を最適化する「自社サービス」を提供しています】

昨今、原材料費や人件費の高騰により、多くの企業が商品の価格改定を迫られています】

また商品バリエーションや顧客ニーズが多様化している現在、従来の経験や感覚だけに頼った価格設定は難しくなっています】

実際に値上げ、値下げすべき商品の選定が難しいという問題や、顧客属性や購買履歴を考慮せずに一律で値引きを行った結果、予算効率が著しく低下するという問題が顕在化しています】

上記問題を解決するために「自社サービス」を立ち上げました】

当社が持つAI技術と経済学分析手法の知見、それらをビジネスに応用してきた実績を活かし、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチを実現し、企業が抱える価格問題を解決します】

商品ごとの価格最適化では、経済学のモデル分析と因果推論の手法を用いて、価格変化の効果分析を行い、値上げ、値下げすべき商品を特定し、その分析をクライアントに提供しています】

因果推論
・機械学習
・経済学モデルを統合し、企業の価格戦略を高度化するための技術開発を行っています】

顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化では、クーポン配信施策における「効いていない配信」の無駄を因果推論の手法で可視化し、効果的な配信戦略を構築し、クライアントに提供します】

全ユーザへの配信が主流のなか、アップセル
・クロスセルに寄与するターゲットを抽出する仕組みづくりを行います】

クライアントの持つ購買データに対して因果推論
・機械学習を応用し、マーケティング施策の費用対効果を直接高めています】

すでに本サービスは、大手アパレルチェーン
・ドラッグストア
・ファストフード
・ECブランドなど、さまざまな業界で導入が進んでいます】

案件の中には、A/Bテストで既存のクーポン配布方法と比較した際に、売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減できているものもあります】

本ポジションの役割:
・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証】

本ポジションの魅力:AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です】

よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります】

そのためにAI
・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです】

単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト（売上改善
・コスト削減）にまでつなげる意識を持っていることが重要になります】

そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです】

※入社時に因果推論の実務経験
・知見は必要ございません】

（入社後にキャッチアップいただける環境があります】

）

【事業概要】
AIと経済学を組み合わせ、企業の価格・クーポン配信を最適化する自社サービスを開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。

【ミッション】
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。

【本ポジションの役割】
自社サービスのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。

PHASE 2｜モデル開発（主担当）
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める

PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す

PHASE 1・4｜要件定義・プロダクト化（協働）
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

プロジェクトの進め方：
データサイエンティストがアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。

【本ポジションの魅力】
1. 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。

2. トップクラスの研究者との協業
複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。

3. 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（大幅な削減）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。

AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化する自社製品を開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。
ミッション: 現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
本ポジションの役割: 自社製品のコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1｜要件定義・課題設計: クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する。使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する。提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席することもある。
PHASE 2｜モデル開発: 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装。顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング。既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める。
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証: 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算。本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証。検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す。
PHASE 4｜プロダクト化・横展開: プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する。新たな差別化要素の研究開発。知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与。
プロジェクトの進め方: ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティストがアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
本ポジションの魅力:
世界的にも新しい「AI × 経済学」領域: 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
トップクラスの研究者との協業: 複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
経営インパクトに直結: 分析やモデルの成果が、クーポン原資の大幅な削減や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
プロダクト化を通じた技術的成長: 目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、モゲチェック事業およびINVASE事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。

●具体的な業務内容
　住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
　　- RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
　　- プロンプトチューニング
　　- モデルのフィッティングの調整
　不動産の価格モデルの作成及び運用
　　- 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
　　- データのクレンジング
　　- AIツールへ投入し、相関モデルを導出
　　- モデルのフィッティングの調整
　　- 実装しモニタリング及び改善 ・価格分析に基づくレポート作成
　最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
　短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
　上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

●想定キャリア
・リサーチ&アナリティクス部におけるリーダー
・サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。
・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。
・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。

当社は、テクノロジーと分析の力でユーザーに価値を提供しています。現在、オンライン住宅ローン比較診断サービスとオンライン不動産投資プラットフォームを自社プロダクトとして運営しています。
「自社サービス」は、サービス提供開始から、テクノロジーとデータ分析を活かして「住宅ローン借入可能額の判定」「金融機関ごとの融資承認確立の推定」「ユーザーにとってベストな条件の住宅ローン商品の提案」などを行ない、累計の利用者数は多数となりました。それに伴い自社データの蓄積が進んでおり、今後のユーザー数の拡大に伴いデータの種類や量が増加することを受け、またより精度の高いサービスを目指して、データの効率的な蓄積、分析、プロダクトへの活用を想定しています。
「自社サービス」は、投資物件購入アプリを通じて、物件探しから購入までオンラインで不動産投資ができるサービスです。同アプリではこれまで分かりにくかった不動産のリスクとリターンの見える化を行い、金融商品と同じ感覚でスマートに不動産投資ができる環境を提供しています。さらに今後資産評価機能を加えて、購入した物件の時価が常に分かり、売りたい人と買いたい人がいつでも適正な価格で売買できる取引プラットフォームになることを目指しています。それにともない、不動産物件に紐づく大量な外部データに加えて、当社の保有する顧客情報を紐づけ、分析することで、さらに有用なサービスに進化していくことを企図しています。
本ポジションでは、機械学習や生成AI等を活用して、両プロダクトにおける分析モデルの高度化や精緻化を進めていただける新たなメンバーを募集します。

業務内容:
CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、自社サービス事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。

具体的な業務内容:
* 住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
* RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
* プロンプトチューニング
* モデルのフィッティングの調整
* 不動産の価格モデルの作成及び運用
* 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
* データのクレンジング
* AIツールへ投入し、相関モデルを導出
* モデルのフィッティングの調整
* 実装しモニタリング及び改善
* 価格分析に基づくレポート作成
* 最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
* 短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
* 上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

チーム体制:
リサーチ&アナリティクス部：部長、メンバー（業務委託含む）
（共同で実務を行うことを想定）プロダクト開発部：部長、エンジニア、PM/PdM、UI/UXデザイナー、リサーチャー（業務委託、インターン含む）
※本ポジションはリサーチ＆アナリティクス部配属になります

想定キャリア:
* リサーチ&アナリティクス部におけるリーダー
* サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

本ポジションの上席者:
* CEO（大手企業での経験を経て、当社を創業しCEOに就任。）
* リサーチ&アナリティクス部長（大手企業での数理部門、金融機関、データ関連企業でのAI構築およびデータ分析の経験者。）