データサイエンティスト、事業会社の転職求人

219 件

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。

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、当社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。

【具体的な業務内容】
・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

【業務内容詳細】
・当社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。
・本業務は現在当社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。

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

具体的な業務内容（例）
入社後は自社AIを使用し、モデル作成、精度向上手法等について理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参画いただき、解析実務（Modeling／Tuning）に従事いただきます。
解析実務（入社後の主業務）として、顧客の実データを用いて、独自AIアルゴリズム及び独自の解析ツールを使用し、担当案件について対応頂きます。
具体的には、教師データ探索支援、データアセスメント、学習モデル作成、精度検証、レポーティングまでを責任もって対応頂き、PoC成功および本導入の鍵を握る重要な役割を担います。

ポジションの魅力
AIを活用できる人材に成長できるポジションです。
社会課題解決へ携わることを通して、人工知能と人間との協業経験を積むことができます。
解析方針の決定〜モデル作成／チューニングを実施し、顧客ビジネスの成功に貢献が可能な業務です。
将来的にプロダクト開発にも携わることができるポジションです。
研究室・開発部門エンジニアと協業し、新しいアルゴリズムのアイデア出しやビジネス開発、及びプロダクトの開発にも関わることが可能です。

農業領域における産地の課題を科学的知見を用いて解決していく、データサイエンティストとしての業務を担当いただきます。
産地には、選果データ、肥料データ、気象データ、土壌データ等、有効活用しきれていないビッグデータが膨大に存在します。
これらを用いた解析を手掛けることで、農産物の品質・収量向上や施肥体系の最適化等を支援し、産地全体の活性化に貢献します。
業務は、生産者の方達とのコミュニケーションから始まり、提案、導入のサポート、プロジェクトの管理など、実際に産地に訪問して、進めていきます。

▼具体的な業務内容
＜データサイエンティスト業務＞
1.Pythonを用いたデータ解析（データの見える化・グラフ化。Google Colaboratoryを使用）
・データ前処理（カラムのグループ分け処理・時系列データ処理）
・グラフ化（散布図、折線図、棒グラフ、2軸グラフ、近似線・平均線・コメントの挿入など）
2.解析結果のレポート作成
・解析方法、解析ロジックなどの説明資料の作成
・解析データの整理
3.クライアントとの定例会議
・クライアントの要件整理
・会議Agendaの作成および進捗報告

クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、オルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。

【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進

●ポジションの魅力
・クレジットカードデータやPOSデータなどのオルタナティブデータを活用し、企業や自治体の意思決定を支援
　実データに基づく分析を通じて、社会課題の解決に直接貢献できる
・金融、行政、不動産、観光・消費分析など、幅広い業界のデータ活用に関与可能
　特に、官公庁や地方自治体向けの経済分析を通じ、政策決定や地域活性化に貢献できる
・課題設定から分析、施策提案まで一貫して携われるため、データ活用の上流から下流までを経験できる
　単なるデータ分析にとどまらず、ビジネスの意思決定に直結する役割を担える
・急成長フェーズのスタートアップで、自らのアイデアを反映しやすく、大きな裁量を持てる環境

●データアナリスト
ソリューションサービスの一環として、顧客のデータ分析基盤導入を支援いただきます。

＜仕事内容＞
・顧客がデータ分析基盤を導入する際のKPI設計からダッシュボード構築までを実施
・自社プロダクトであるサービスを用いた基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装
・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施
・BIツールを用いたデータ可視化
・外部サービスとのデータ連携および活用の支援
・運用が回り始めた基盤に対してのデータ分析・機械学習の導入検討やPoCの実施

＜魅力＞
・データ分析基盤構築プロジェクトに従事し、お客様と適切なKPIの設計や分析について0から進めることが可能です。
・サービスは約100種のコネクタをもっております。
さまざまな業界やデータ種を持つお客様を対象に基盤構築を行い、業界・サービスにとらわれない多角的な視点を身に着けることが可能です。
・アナリストとしての経験を積んでいただいた先に、以下のようなキャリアにステップアップしていただくことも可能です。
――エンジニアリングに特化　→　「データエンジニア」
――サイエンス・スペシャリストに特化　→　「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」
――アーキテクトに特化　→　「ソリューションアーキテクト」
――マネジメントやビジネスに特化　→　「PM」「データビジネスコンサルタント」

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス

その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。

【具体的な業務内容】
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的に合わせた業務分析・ヒアリング〜課題抽出、戦略策定、技術選定、PoCの実施
・自社サービスも含めたデータ分析基盤に関する提案・案件立案

(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
・データ活用の自走支援
・データの可視化、分析支援
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善
（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決(DataOps)
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築(MLOps)

(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
・ワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材のデータ活用教育

また、上記に加えて自社サービスの機能改善・新規機能の企画立案への提言やプロダクトを発展させて新しいソリューションに繋げたい方など、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。
今回募集のポジションでは、プロジェクトの中でソリューションアーキテクトやデータストラテジストの指示の元でプロジェクトを推進していくメンバークラスの方を募集しています。

【具体的な業務内容】
(1)のソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的のテーマ探索・業務分析・ヒアリング〜課題抽出、構想策定、技術選定、PoC等の実施
・データ分析基盤開発やデータ活用システム・運用に関する提案・案件立案

(2)のソリューションサービス
・データ活用の自走化支援
・データの可視化、分析支援（ビジネスデータアナリティクス、機械学習など）
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決（DataOps）
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築（MLOps）

(3)のソリューションサービス
・データ活用/データエンジニアリングワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材に向けたデータ活用教育

上記(1)(2)(3)を組合せた総合支援

また、上記領域のテーマに対してアカウント営業と共に提案などのプリセールス活動にも従事いただきます。
クライアントとの課題の発見・解決を通じて上流工程のキャリアを経験したい方、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

特にスマートインフラ製品（測量精密機器）に係わる品質データの集計と分析、データからの苦情予測と再発監視

●具体的な業務内容

1）苦情情報の集計・調査・分析

2）分析結果による苦情予測・未然防止の提案

3）不具合の再発監視と異常時のアラート発信

4）過去の品質データの整理(ドキュメント、システム)

当社のAI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当いただきます。
データサイエンスグループでは、「データから価値を生む」ことを意識しています。
そのための指標設計や、各種モデル構築を通じて、プロダクトと顧客の成果に貢献していきます。

▽データサイエンスで重要視している活動
1. 課題から発想する
- 目の前の課題に向き合い、必要なデータを見極める
- データは手段であり、目的は課題解決にある
- 分析のための分析に陥らず、価値ある示唆を導き出す

2. 価値創造の架け橋となる
- 部門間の対話を生み出し、新たな価値の種を見出す
- 繋ぐことが目的化せず、より良い意思決定のために協働する
- データを介して、組織の知恵と経験を結びつける

3. 示唆を実践へと結びつける
- 単なる分析で終わらせず、具体的なアクションを導く
- 事実と論理に基づく、実行可能な提案を行う
- 分析結果を、組織の力とするために昇華させる

4.具体的な成果にこだわる
- 明確に測定可能な形で価値を定義する
- 一時的な解決でなく、再現可能な形での実現を目指す
- 小さくても確実な価値から、着実に積み重ねる

【使用技術】
・開発言語： Python
・DB：Redshift, Athena
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECR, S3, SageMaker, Bedrock
・ツール： GitHub、Slack、Notion

本ポジションのMissionは、当社のデータやリソースを適切かつ有効に活用・確保し、当社ならではの研究・分析・発信で、当社の目指す世界の実現に貢献することです。

ユーザーデータを活用した分析結果に限らず、例えばアンケート結果や独自の調査等に基づく発信、政府のマクロ経済政策や日銀の金融政策の解説、専門書や論文の紹介など、得意領域や経験を活かした発信を期待しています。

具体的な業務は以下の通りです。

・データ活用戦略の立案・推進：当社のデータを駆使し、ユーザーや政府に価値を提供するための戦略を策定
・データ分析とインサイトの抽出：ユーザーの経営課題や市場動向を分析し、有益なインサイトを提供
・政策提言の支援： 政府や関連機関との連携を通じて、データに基づく政策形成を支援
・レポート作成・発信： 分析結果をわかりやすくまとめ、社内外への発信を行う
・チームマネジメント： プロジェクトチームの編成・育成・マネジメント

データサイエンティストとして、各種分析及びレポーティング業務に即戦力として従事しつつ、メンバー業務の品質管理やプリセールス業務も担当して頂きます。

●業務内容詳細
・顧客ログデータを用いた顧客ポートフォリオ診断やKPI設定
・KPI改善のための深堀分析〜施策立案
・ABテストを始めとする施策効果検証
・リサーチデータや公的統計データを用いたマーケットサイズ推定、需要予測
・広告はじめマーケティング投資履歴データと実績商況データを用いた投資配分最適化

●仕事のやりがい
・多様な業界や部門におけるデータ活用課題の解決に携われること
・様々なデータを扱い、幅広い分析、課題解決手段を実施できること
・少人数かつ若いメンバー構成の事業本部において、事業拡大フェーズの業務に大きな裁量を以て従事できること

●配属部署について
・データサイエンスユニットへの配属となります。現在会社人数は80人程度、管理層を中心に育児中のメンバーも多く、ワークライフバランス感度の高い組織となっています。

・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案

まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。

変更の範囲：会社が指定した業務

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
　業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

〜〜〜案件事例〜〜〜
1.ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2.機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python

3.ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ


≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど

Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

[職務概要]
ビジネスコンサルティング チームでは金融機関が顧客への融資を行う際の与信戦略や、マーケティング戦略における投資対効果を最大化するための予測モデル構築、専門家によるコンサルティングなど幅広いデータドリブンによるサービスを提供します。
具体的には、貸付債権の延滞・債務不履行(デフォルト)など信用リスクの将来への推移や変化を予測します。長期的な成長と収益が見込めるポートフォリオの構築を支援し、収益の最適化を実現します。
また、初期与信や途上与信における詐欺や不正取引の検知・捕捉を実施し、取引ライフサイクル全般にわたる被害を未然に防止します。中小企業・未上場企業向け法人融資においても、同様に与信判断・意思決定を支援し、収益の最適化を実現します。
金融機関向けの業務に関わらず、データドリブンによる分析コンサルティングやソリューションも提供しています。

[主な業務内容］
・データ利活用の基盤構築支援、ビジネスインテリジェンス提供、
　データ分析、AI利活用等の管理・運営に携わり、チームビルドの実施。
・クライアント/当社チームと連携し、ビジネス課題の明確化、
　課題解決に向けたプロジェクトの立案・推進の実施。
・金融機関/ノンバンク向けの与信戦略の策定支援や与信業務に関わるコンサルティング。
・提案書作成などの技術的な観点からの営業支援。

[ポジションの魅力]
・クライアントへデータに基づいた戦略提案が可能です。
・顧客の与信管理に対する実体のあるアウトプットが評価され、パートナーコンサルタントとしても位置づけられています。

[キャリアパス]
●コンサルティング マネージャー
データ分析プロジェクトの計画・実施・実装サポートまでを管理してもらい、データドリブンもよる意思決定を行うために必要なステークホルダーとのコミュニケーションを実施。
将来的には次フェーズ提案などの提案活動も期待されます。

●エンジニア マネージャー
社内外への知識共有を期待され、シニア エンジニアマネージャーを目指すことができます。

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。

●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

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。

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

◆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。

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

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

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

【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

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

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。