データサイエンティスト、事業会社の転職求人

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●ミッション
医療×ITの分野で日本トップシェアを誇る当社のデータ基盤の設計・開発および、データを活用した施策の推進を通し、データを軸に医療現場を変革する


●担当業務
BigQueryを中心に構築しているデータ基盤の設計・開発・運用をご担当いただきます。データの収集・集計加工・可視化までを一気通貫で担い、クライアント企業へのデータ関連サービスの提供、および社内でのデータドリブンな意思決定の支援をすることが業務の中軸です。具体的には、以下のようなチャレンジがあります。

・各種データマート及びデータパイプラインの設計・開発
・データ品質担保のための戦略検討やツール導入
・AI・機械学習チームなど他組織と協調しての新規プロダクトの開発

データを用いたビジネス価値の創出に向け、自ら手を動かしてデータパイプラインや各種アプリケーションを開発していきます。

●技術スタック
開発言語：LookML / Python / SQL / Bash
データパイプライン：Digdag / Embulk / Fluentd / Dataflow
DB・データウェアハウス： BigQuery / PostgreSQL / MySQL / Oracle
インフラ・IaC：AWS / GCP / Terraform / オンプレミス
BIツール：Looker / Redash / Tableau
その他： Slack / Figma / GitLab / GitHub / Confluence / Jira

●チーム体制
社員同士をお互いにプロとして尊重する文化。チーム内のシステム設計のプロとして、方針策定の議論から参加し、実際の開発、リリース、運用フェーズまで担当。

●働き方
エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。

●得られる経験・スキル
・ビジネスチームの要件ヒアリングを踏まえたデータモデリングの経験
・データ基盤のスケーラビリティを意識した技術選定およびアーキテクチャ策定の経験
・データ基盤の運用を通じたデータマネジメント、および継続改善の経験
・データ基盤を企画・開発・運営し、数億円規模のマネタイズを実現した経験と実績

＜事業内容＞
これまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。

＜業務内容＞
1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発
2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。
スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。
分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。
機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。

※業務内容：（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング （変更の範囲）会社の定める業務

＜案件例＞
市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。
自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。
テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。
開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。
開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。

・MIセンターに所属し、情報科学（機械学習、統計学、データ分析など）、情報システム（ソフトウェア技術、システム開発、情報セキュリティなど）、および計算科学（量子化学計算、第一原理計算、分子動力学計算など）の知見を活用し、当社の各分野（有機、無機、高分子、バイオ等）の材料開発を促進するための情報プラットフォームの企画・設計・開発・運用、および研究開発におけるデータ活用・連携業務、MI理論構築、アルゴリズム開発を担当いただく予定です。

・MIセンターに所属し、当社の高分子材料開発を支援・促進するため計算科学1)または、計算科学1)と情報科学2)を組み合わせた技術による支援、理論構築、アルゴリズム開発、プログラム開発を担当いただく予定です。 1)計算科学のうち分子動力学計算、CAE計算は必須スキル、この2つの他、量子化学計算、第一原理計算などの技術を保有しているとなおよい。 2)機械学習や統計学など

大型物流センター「RDC」の機械化・無人化に向けてゼロベースで思考し、それを形にすることが求められます。入社後は既存のテーマに同僚社員とともに取り組んでもらいますが、将来的には自ら新しいテーマに取り組んで頂くことを期待しています。 サプライチェーン全体の効率化や高精度な物流の仕組み作りを目指して、RDCの設計や各種物流機器・設備の開発（特許申請を含む）、需要予測のアルゴリズム構築等を行います。 また、既存の物流機器の改良も行います。 例： 大きさも重さも形状も異なる何万種もの商品を自動で識別し、ピックする（掴む）ロボットアームの設計・開発 例： 人が歩いて運ばなくても、庫内の適切な保管場所へ自動で商品を投入してくれる輸送ロボットの設計・開発

当社には、ゲームやeコマース、会員サービス等から日々大量のデータが蓄積されていくデータ基盤があります。 世界中のお客さまにより楽しく遊んでいただくために、社内外のステークホルダーと連携し、これらデータを活用する仕組みを構築・運用する業務を担っていただきます。 具体的には以下のような業務です。 マーケティング基盤の構築と運用、業務の高度化と効率化 アンケート調査基盤の構築と運用 リバースETLに関するデータエンジニアリング 新たなデータ活用にむけた業務要件整理と技術選定、PoC