データサイエンティスト、事業会社の転職求人

219 件

データ分析基盤開発
グループ内のデータ資産を統合し、データの活用を促進するための基盤を構築・運用します
データ加工・分析業務
データ資産を活用し、業務の効率化やコストダウン、ビジネスの意思決定を支援します
社内Webアプリケーション開発
業務プロセスを改善し、生産性の向上を図るアプリケーションを開発します

ポジションの特徴
・データ資産を統合し、必要な情報をワンストップで提供します。
・DWHを利用し、膨大なデータを効率的に分析・活用します。
・社内システム部門なので、裁量権が大きく、自ら考え、行動を起こすことのできる環境です。
・アイデアから実現まで、一貫して責任を持って取り組むことのできる環境です。

サービスや周辺環境に関する事象をデータとして表現し、分析や機械学習などで活用できる状態にするための業務に取り組みます。

サービスや業務プロセスを正しく理解しそれをデータ化するためのソフトウェア開発の上流工程や、実際にデータを取り扱うための分散処理やデータベース・データウェアハウスに関するスキルが求められます。 分析や推薦・検索システムとの連携も必要となるため、統計学や機械学習などの知識も活かすことができます。

またデータマネージメント業務 - ドメインモデリングとデータ設計 - バッチ処理、ストリーム処理によるデータフローの設計、実装 - BIシステムの開発・運用、およびそのためのデータ整備 - 外部システムやオープンデータ活用のための開発、運用も行なっています。

主な利用技術
yaml / ytt / git-secret / docker / bash / Python / Java / json / javascript / jsx / html / css / Ruby / go / Fargate / Lambda / Aurora Serverless / SQS

開発環境・ツール
GitHub / GitHub Actions / Slack / Intellij IDEA / Ansible / Terraform / Mackerel / Grafana / Prometheus / vim / vscode / babel / npm / maven / sketch / zeplin / notion / jenkins / mysql / antlr /CircleCI / iterm2 / i2cssh / Joplin / v

◆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。

金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを実施します。ハイクラス案件(高額受注)が中心です。

【業務詳細】
モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かし、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援

【プロジェクト詳細】
一人当たり2〜3件ほどのプロジェクトに参加して頂きます。期間は3〜6ヶ月単位のものが基本となります。プレスリリースからの問い合わせや、当社役員の繋がりからリード獲得をしています。

自動車シートメーカーである当社にて、センシング技術により取得したドライバーの生体情報をを収集、分析、そこから新しい商品やニーズを見つけ出し、ご提案いただくデータサイエンティストの業務をお任せします。



【自動車シートの今】

センサーでドライバーの呼吸変動を検出して振動で眠気を低減したり、シートに座るとシートに搭載されたセンサー情報を基に体格・姿勢を自動で認識し理想の「座る」を提案したり等、“座る”テクノロジーは進化し続けています。【期待役割】ただデータを分析するだけでなく、当社の商品開発部門の一員として、分析結果から新商品やアイデアを提案、発信いただく事を期待しています。



【携わる可能性のある業務範囲】

・全ての業務への配置転換あり

●顧客保有データの分析実施
●データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
●データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

・クライアント企業へのデータ解析プロジェクトの提案
・クライアント（業務部門）との折衝、調整
・解析プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
・要員調達経験
・その他、付随業務

金融系領域における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いたします。

●主な業務内容：
・不正検知／解約防止等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデル構築、与信管理、リスク計量化

＜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。

＜主要取引先＞※大手メガバンク、生命保険／損害保険会社、大手不動産など

医療・ヘルスケア領域における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：
・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ル構築
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援

＜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。

以下の業務を行っていただきます。
・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

《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！

主に以下の業務を行っていただきます。
・部門責任者候補としての部門内メンバー管理、部門損益管理、部門組織管理
・担当部門の売上ミッションの達成およびビジネス拡大推進
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案、営業、解析業務マネジメント
・社内組織運営および若手メンバーの指導育成施策への参画

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
※業務経験、スキルを高めていただくことで、マーケティング系/金融系/医療・ヘルスケア系データサイエンティストへの昇格が可能です。

●大規模なデータの分析に最適なプラットフォームの構想・設計（構築・運用）と実装計画の立案
●SQLなどのデータ操作言語を用いたデータ抽出・加工、データベースの管理やテーブル設計
●データマートの作成
●データ関連組織のプロジェクトマネジメント
●セキュリティ監視のアーキテクチャ設計、運用設計
●インシデント発生時のトリアージや初動対応

配属予定部署：情報システム事業部

【職務概要】
お客様企業に対する物流、又は工場・生産管理システム導入の提案、上流コンサル、システム設計・構築、プロジェクトマネジメント。
当該領域とデジタルトランスフォーメーションを融合したソリューション立ち上げ。（例：工場IoT、数理技術を活用した作業効率化ソリューション等）

【職務詳細】
・業種担当SE
　引合・提案〜システム設計・導入〜保守運用
（お客様の現場とコミュニケーションをとりながら、各種データを基に潜在的な課題やニーズにも対応していくことが求められます。）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
日本を代表する製造業（食品・飲料・化粧品）のトップ企業のシステム開発に関与できる。
今後のデジタルソリューション開発においても最先端のデジタル技術を活用し、ソリューションの開発を担当できる。
これらの経験をもって、産業分野の多岐にわたる顧客への展開も担当できる可能性がある。

【働く環境】
1.配属組織/チーム
組織は30名程度で、年齢層は20代〜50代。
各メンバの強みを活かし、弱みについてはお互いカバーして高めあう良好な関係です。
アカウントのお客様とは長年のお付き合いになるケースも多く、お客様との信頼関係を重視しており、その一環として積極的な情報発信を心がけています。
2.働き方
最近では在宅勤務を主体にしているメンバが多いですが、状況に合わせてフレキシブルにお選びいただけます。
プロジェクトによってはお客様先のプロジェクトルームに勤務となる場合もあります。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【事業内容】
お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

【業務内容】
データ利活用施策や新規サービス企画の提案
顧客保有データの分析実施
データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
研究開発: 弊社保有技術の先鋭化・差別化、対外発表

【事業内容】
お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

【業務内容】
顧客保有データの分析実施
データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

●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中核事業でデータ提供基盤、およびその前提となる全社データ分析基盤の企画・開発・運営を推進し、データを軸に医療現場を変革する

●担当事業、サービス
・医師〜製薬企業のコミュニケーションサービス
　⇒医師が製薬企業の担当者をフォローすることにより、メッセージなどによるコミュニケーションを行うことができるプラットフォーム
・Web講演会（リアルタイム動画配信）
　⇒製薬企業が開催する講演会をリアルタイムで配信。医療情報でありながら、1万人を超える医師が同時視聴する主力コンテンツ
・および関連サービス

●担当業務
クライアント企業および社内でのデータ活用促進を目的とし、データ分析基盤・データ提供基盤の企画・構築・運営をご担当いただきます。モダンなアーキテクチャでセキュリティレベルやスケーラビリティを担保しつつ、ハイレベルなデータ活用を実現いただきます。 なお、AIを担当するチームとの連携も必要となります。
机上設計や提言のみでなく、自ら手を動かしてコードを書くことが前提となります。
※ 医療知識は不要です。

●技術スタック
開発言語：Python / Bash
DB・データウェアハウス：Oracle / PostgreSQL / BigQuery
インフラ環境：オンプレミス / AWS

●得られる経験・スキル
・日本の医師28万人以上(医師の8割以上)の会員と製薬企業のコミュニケーションビジネス(300 億円規模)へ貢献した技術的な実績
・データ基盤を企画・構築・運営し、数億円規模のマネタイズを実現した経験と実績
・要件のヒアリングや、適切なアーキテクチャ選定、その後の改善までといった幅広い業務経験

＜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。