データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人
56 件
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データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人一覧
【静岡】大手地方銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
仕事内容
・業務所管部署と連携した分析課題の検討、分析結果の解釈・説明
・データ可視化ツールを活用した経営情報、営業情報等のダッシュボード作成
・プログラミング言語を活用した顧客のニーズ予測等のモデル構築
・全社的なデータサイエンスのリテラシー向上に向けた人材育成の企画・推進
・業務所管部署と連携した分析課題の検討、分析結果の解釈・説明
・データ可視化ツールを活用した経営情報、営業情報等のダッシュボード作成
・プログラミング言語を活用した顧客のニーズ予測等のモデル構築
・全社的なデータサイエンスのリテラシー向上に向けた人材育成の企画・推進
グローバルバンクでのデータサイエンティスト【業界不問・ポテンシャル重視】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,000万円
ポジション
担当者
仕事内容
【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。
【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、実装、ビジネス現場への展開支援
●データ収集およびデータ分析実務(解析・可視化・評価)等を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
<案件例>
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化は当行グループの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。
【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。
【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、実装、ビジネス現場への展開支援
●データ収集およびデータ分析実務(解析・可視化・評価)等を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
<案件例>
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化は当行グループの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。
【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
大手証券会社でのAnalytics Delivery Manager / Data Consultant
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:1000万円〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Vice President]
仕事内容
当社では、データはビジネスを推進するエンジンであり、信頼性の高いデータは全社の戦略を遂行するための重要な資源と位置付けております。その活動の一環としてData CoE (Center of Excellence)を運営し、組織を横断した取り組みを推進しています。データ戦略部(CDO)はData CoEにおけるデータ分析・利活用促進において重要な役割を果たしており、この取り組みに貢献出来る経験豊富な人材を探しています。入社後は社内の業務部門を横断するプロジェクトに従事する事になります。
我々が提供する機会:
部門横断型の様々なデータ分析プロジェクトに携わり、チームを作り上げて行く過程に貢献する機会。
経営層に近い立ち位置からプロジェクトを遂行し、関連会社等も含む当社グループ全体へのダイナミックなインパクトを創出するプロセスに参画・貢献出来る機会。
データサイエンスにより金融業界を推進・革新する過程に参画出来る機会。
技術面・金融ドメイン知識双方に知見のある様々なバックグラウンドの多様なチームメンバーと、協力的な環境にて相互に学習しながら成長出来る機会。
国際的にビジネスを展開している企業のグローバル本社にて、グループデータ戦略部の海外のチームメンバーとも協業しながら国際的な環境にて業務を推進する経験。
職務内容:
データガバナンス体制の構築・運営、データマネジメント、ビジネスインテリジェンス提供、データ分析等の各種プロジェクトにおいて進捗管理、関連部署との調整、ステークホルダーコミュニケーションを主導します。
グループ関連会社のビッグデータを、SQLやPython等を用いて分析し、ビジネス上の意味のある洞察を提供します。
PowerBI等を用いて、経営陣、財務、人事、リスク、およびその他の部門のKPIを把握するダッシュボードを作成および維持し、各種KPIデータをビジネス上の意味のある形で提供します。
社内の業務プロセスを分析し、改善余地を模索し、業務プロセスを改善すると共に自動化推進を主導します。
ドキュメント、ツールキット、FAQガイド等を作成・提供します。
データ活用を向上させるための研修等を企画・実施し、内部/外部の利害関係者にデータの重要性を啓蒙します。
我々が提供する機会:
部門横断型の様々なデータ分析プロジェクトに携わり、チームを作り上げて行く過程に貢献する機会。
経営層に近い立ち位置からプロジェクトを遂行し、関連会社等も含む当社グループ全体へのダイナミックなインパクトを創出するプロセスに参画・貢献出来る機会。
データサイエンスにより金融業界を推進・革新する過程に参画出来る機会。
技術面・金融ドメイン知識双方に知見のある様々なバックグラウンドの多様なチームメンバーと、協力的な環境にて相互に学習しながら成長出来る機会。
国際的にビジネスを展開している企業のグローバル本社にて、グループデータ戦略部の海外のチームメンバーとも協業しながら国際的な環境にて業務を推進する経験。
職務内容:
データガバナンス体制の構築・運営、データマネジメント、ビジネスインテリジェンス提供、データ分析等の各種プロジェクトにおいて進捗管理、関連部署との調整、ステークホルダーコミュニケーションを主導します。
グループ関連会社のビッグデータを、SQLやPython等を用いて分析し、ビジネス上の意味のある洞察を提供します。
PowerBI等を用いて、経営陣、財務、人事、リスク、およびその他の部門のKPIを把握するダッシュボードを作成および維持し、各種KPIデータをビジネス上の意味のある形で提供します。
社内の業務プロセスを分析し、改善余地を模索し、業務プロセスを改善すると共に自動化推進を主導します。
ドキュメント、ツールキット、FAQガイド等を作成・提供します。
データ活用を向上させるための研修等を企画・実施し、内部/外部の利害関係者にデータの重要性を啓蒙します。
大手ネット証券でのリテール部門AI・データ活用戦略推進(第二新卒歓迎)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜650万円 ※前職を考慮します。
ポジション
担当者
仕事内容
当社全体のデータを活用した戦略的な意思決定を支援するため、データの収集・クレンジング・分析から施策提案までを一貫して推進していただきます。また、業務効率化や新規サービス創出を目的に生成AIの活用推進にも取り組み、適切な技術選定や導入方針の検討、導入の推進を担います。さらに、金融業界特有の法規制や高いセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントやガバナンス体制の整備を行うほか、社内教育やガイドライン整備を通じて、全社的なデータリテラシーとAIリテラシーの向上を図り、企業としての競争力強化に寄与します。
<データ活用PJ担当>
・各部署や外部ソースから取得したデータを整合性・正確性の観点から検証し、分析に適した形へ加工・統合
・統計学や機械学習を活用して業務上の課題を洗い出し、改善策や新規施策を提案
<生成AIプロジェクト担当>
・各部門のAI活用ニーズをヒアリングし、課題・要望を整理してビジネスインパクトを見極め、優先度を検討
・投資コストやROIを算出してメリットを定量的に示し、ベンダー比較と経営層へのレポート
・システム部門やベンダー、システム導入部署と協力して開発やSaaS導入を推進
・当社のセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントの実施
・最新の生成AI技術や規制動向を調査し、研修の実施やマニュアルの作成
【働く環境】
【リテール部門】
<概要>
リテール部門は個人向けネット証券事業全体の強化・拡大を包括的に推進しています。
具体的にはブランディングや認知拡大、口座獲得の推進強化や、既存顧客に対するクロスセルの推進による収益拡大、UI/UXやサービス品質の改善、アライアンスによる非連続的な拡大等、あらゆる手段で幅広くネット証券事業を支えています。
<データ活用PJ担当>
・各部署や外部ソースから取得したデータを整合性・正確性の観点から検証し、分析に適した形へ加工・統合
・統計学や機械学習を活用して業務上の課題を洗い出し、改善策や新規施策を提案
<生成AIプロジェクト担当>
・各部門のAI活用ニーズをヒアリングし、課題・要望を整理してビジネスインパクトを見極め、優先度を検討
・投資コストやROIを算出してメリットを定量的に示し、ベンダー比較と経営層へのレポート
・システム部門やベンダー、システム導入部署と協力して開発やSaaS導入を推進
・当社のセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントの実施
・最新の生成AI技術や規制動向を調査し、研修の実施やマニュアルの作成
【働く環境】
【リテール部門】
<概要>
リテール部門は個人向けネット証券事業全体の強化・拡大を包括的に推進しています。
具体的にはブランディングや認知拡大、口座獲得の推進強化や、既存顧客に対するクロスセルの推進による収益拡大、UI/UXやサービス品質の改善、アライアンスによる非連続的な拡大等、あらゆる手段で幅広くネット証券事業を支えています。
ネット銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・当社グループ全体のデータ利活用によるビジネス高度化を担うデータサイエンス部にて、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理等の分野でAI構築や、データ分析等の実務をお任せします。
・当部では、与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。
※適性やご経験に応じて具体的にお任せする業務は決定させていただきます。
【プロジェクト事例】不正検知モデルの構築/生成AIを用いたお客さま体験向上など
【魅力】
・デジタル領域で事業を拡大しているため、量・バリエーションともに豊富なデータを有しており、設計部分も基本的にデータサイエンス部に任されているため、大きな裁量をもって業務に取り組めます。
・能力・興味関心次第では担当領域が1つに限定されることなく複数分野にトライできる点も、当社ならではの魅力です。
・社内の意思決定が早く、スピード感をもって成長したい方にぴったりな環境です。
最新技術や業界動向をキャッチアップするために、技術論文の輪読会や勉強会を開催しています。
・メンバー同士が知見を共有し合い、新しい知識を積極的に取り入れ、実務に活かしていく姿勢を大切にしており、技術への高いモチベーションを持った仲間とともに成長できる環境です。
・当部では、与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。
※適性やご経験に応じて具体的にお任せする業務は決定させていただきます。
【プロジェクト事例】不正検知モデルの構築/生成AIを用いたお客さま体験向上など
【魅力】
・デジタル領域で事業を拡大しているため、量・バリエーションともに豊富なデータを有しており、設計部分も基本的にデータサイエンス部に任されているため、大きな裁量をもって業務に取り組めます。
・能力・興味関心次第では担当領域が1つに限定されることなく複数分野にトライできる点も、当社ならではの魅力です。
・社内の意思決定が早く、スピード感をもって成長したい方にぴったりな環境です。
最新技術や業界動向をキャッチアップするために、技術論文の輪読会や勉強会を開催しています。
・メンバー同士が知見を共有し合い、新しい知識を積極的に取り入れ、実務に活かしていく姿勢を大切にしており、技術への高いモチベーションを持った仲間とともに成長できる環境です。
大手金融ホールディングス会社でのビジネスアーキテクト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円程度
ポジション
スタッフ〜マネジャークラス
仕事内容
1.顧客データを活用した傘下事業会社(生命保険・損害保険・銀行)における営業推進の企画、支援
2.顧客データの分析にもとづくグループ施策の検討
3.上記1.、2.の実現に向けた社内外の調整、経営陣へのレポート
2.顧客データの分析にもとづくグループ施策の検討
3.上記1.、2.の実現に向けた社内外の調整、経営陣へのレポート
株式会社三菱UFJ銀行/グローバルバンクでのデータマネジメント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
主に以下の何れかの役割を担っていただきます。
(1)データマネジメント
・データ利活用を支えるプロセス効率化及びルールの策定
・データカタログの整備及びデータ照会対応
・データ利活用プロセスから全体最適化できるサービスの発掘及びそのプロジェクト推進、開発(支援) など
(2)データガバナンス
・データガバナンス態勢の構築・維持に係る方針・ルールの策定
・経営情報基盤に係る知見の文書化、データ資産のメタデータ管理
・経営/マネジメント宛て報告・監査対応 など
【成長機会】
・世界有数のグローバル金融グループで、多様かつ膨大なデータの活用と管理に超上流工程から挑むことができます。
・グローバル金融グループで、国内外の関係部署の活動状況を把握し、あるべきデータ管理の視座を養えます。
【キャリアパス】
データ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケース、業務部門での経験を積み新規サービスや商品企画等のキャリアを歩むケース、2線・3線のガバナンス関連部門での経験を積み経営管理のキャリアを歩むケース等があります。
(1)データマネジメント
・データ利活用を支えるプロセス効率化及びルールの策定
・データカタログの整備及びデータ照会対応
・データ利活用プロセスから全体最適化できるサービスの発掘及びそのプロジェクト推進、開発(支援) など
(2)データガバナンス
・データガバナンス態勢の構築・維持に係る方針・ルールの策定
・経営情報基盤に係る知見の文書化、データ資産のメタデータ管理
・経営/マネジメント宛て報告・監査対応 など
【成長機会】
・世界有数のグローバル金融グループで、多様かつ膨大なデータの活用と管理に超上流工程から挑むことができます。
・グローバル金融グループで、国内外の関係部署の活動状況を把握し、あるべきデータ管理の視座を養えます。
【キャリアパス】
データ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケース、業務部門での経験を積み新規サービスや商品企画等のキャリアを歩むケース、2線・3線のガバナンス関連部門での経験を積み経営管理のキャリアを歩むケース等があります。
大手証券会社でのデータストラテジスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Senior Associate / Vice President
仕事内容
当社が有する量・質ともに国内でも有数のデータを扱い、データサイエンスを活用した顧客理解、マーケティング(事業)課題の原因抽出、課題の解決支援等のミッション主担当者として、経営と近い距離で顧客体験のDX、マーケティングの深化を推進いただけることを期待しております。
※当社では各部署に分析機能があり、将来的なキャリアパスとしてリテール分野にとどまらないデータを取り扱うことも可能な環境です。
<具体的な仕事>
・ビジネス目標を達成するために必要なデータの収集、整理、抽出
・統計学・機械学習を用いたデータ分析全般(設計、構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)
・ビジネスリーダーや他の部門と協力して、データに基づいた戦略策定をリード
・データ分析を通じた顧客行動の把握、新しい顧客体験を提供するための意思決定のサポート
・事業グロースに向けた施策の検討、提案
※当社では各部署に分析機能があり、将来的なキャリアパスとしてリテール分野にとどまらないデータを取り扱うことも可能な環境です。
<具体的な仕事>
・ビジネス目標を達成するために必要なデータの収集、整理、抽出
・統計学・機械学習を用いたデータ分析全般(設計、構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)
・ビジネスリーダーや他の部門と協力して、データに基づいた戦略策定をリード
・データ分析を通じた顧客行動の把握、新しい顧客体験を提供するための意思決定のサポート
・事業グロースに向けた施策の検討、提案
株式会社みずほフィナンシャルグループ/【急募】大手金融ホールディングカンパニーでのAIデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
当フィナンシャルグループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジションです。
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応いただきます。
・生成AIの利活用を想定したデータの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
・生成AIのモデル開発に必要なデータの特定、データベース設計
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
・プライベートLLMの分析、技術的評価
<ご参考>
具体的に現在企業内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下の通りです。
(実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります)
・初期的な技術検証(AIモデルやプラグインの活用)
・生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC(技術課題の解決)を実施
・ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・企業独自モデルの構築及び評価実証
・AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討
【このポジションの魅力】
・数万人の社員が在籍するグループ横断で、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
・特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いて技術課題の解決を行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
・業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
・裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
・Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。
【働き方】
・業務用端末に加え開発用端末を支給します。またiPadや業務用スマホを支給します。在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・オフィスはフリーアドレスで、活発なコミュニケーションが生まれています。日によって席を変えて気分転換をすることも可能です。
・積極的な休暇取得を推奨しており、メンバー間で協力して計画的に休暇を取得しています。
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応いただきます。
・生成AIの利活用を想定したデータの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
・生成AIのモデル開発に必要なデータの特定、データベース設計
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
・プライベートLLMの分析、技術的評価
<ご参考>
具体的に現在企業内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下の通りです。
(実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります)
・初期的な技術検証(AIモデルやプラグインの活用)
・生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC(技術課題の解決)を実施
・ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・企業独自モデルの構築及び評価実証
・AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討
【このポジションの魅力】
・数万人の社員が在籍するグループ横断で、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
・特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いて技術課題の解決を行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
・業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
・裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
・Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。
【働き方】
・業務用端末に加え開発用端末を支給します。またiPadや業務用スマホを支給します。在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・オフィスはフリーアドレスで、活発なコミュニケーションが生まれています。日によって席を変えて気分転換をすることも可能です。
・積極的な休暇取得を推奨しており、メンバー間で協力して計画的に休暇を取得しています。
大手損保会社でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1330万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
営業部門の社員および代理店の行動変革に資する分析、営業成績関連、代理店手数料等各種指標の分析を担っていただきます。
【勤務地 福岡】大手地銀でのデータサイエンティスト・ジュニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
イメージ 360万円〜600万円+残業代
ポジション
担当者
仕事内容
弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。
・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。
・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携
【福岡】大手地銀でのデータサイエンティスト(シニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,500万円
ポジション
マネージャークラス
仕事内容
弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。
<具体的な仕事内容>
●金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行
●データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
●機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
●顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
●社内への理解浸透やステークホルダーとの連携
(サービスの一例)
・オンライン融資サービス
・Webで口座情報の見える化
・WEB口座振替受付サービス
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。
<具体的な仕事内容>
●金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行
●データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
●機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
●顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
●社内への理解浸透やステークホルダーとの連携
(サービスの一例)
・オンライン融資サービス
・Webで口座情報の見える化
・WEB口座振替受付サービス
大手銀行でのデータサイエンティスト・クオンツ【経験者】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者
仕事内容
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ていただきます。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、やりがいを感じていただける環境です。
【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
・メンバーの数式展開やプログラミングの1次チェックやサポートなどのマネジメント業務全般
【入社後の働き方】
入社後はご経験に合わせて案件をお任せし、主担当として進捗管理や判断をリードしながら組織の中核的存在となっていただくことを想定しています。
加えて当部は若手社員(20〜30代)が多く在籍しているため、これまでの経験を活かしてメンバーの指導や成果物の確認などの管理業務も担っていただくことを期待しております。
また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、自身の知識のキャッチアップ機会が多くあります。
【テレワーク】
・テレワーク:週1~2回
変更の範囲:会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
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ていただきます。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、やりがいを感じていただける環境です。
【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
・メンバーの数式展開やプログラミングの1次チェックやサポートなどのマネジメント業務全般
【入社後の働き方】
入社後はご経験に合わせて案件をお任せし、主担当として進捗管理や判断をリードしながら組織の中核的存在となっていただくことを想定しています。
加えて当部は若手社員(20〜30代)が多く在籍しているため、これまでの経験を活かしてメンバーの指導や成果物の確認などの管理業務も担っていただくことを期待しております。
また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、自身の知識のキャッチアップ機会が多くあります。
【テレワーク】
・テレワーク:週1~2回
変更の範囲:会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
大手銀行でのコンプライアンス(AML データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
〇金融犯罪、AML対策に関するシステム・データ・AIを活用した高度化・効率化に関する業務企画・推進業務
〇システム開発、データ分析、モデル開発やシナリオ構築等を通じた金融犯罪・AML不正検知の高度化、リスク低減策の業務企画・推進等を担当
〇AMLシステムに関する有効性検証・データガバナンスの態勢整備・推進・管理
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です
【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるシステム・AI等の新技術並びにデータ活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります
〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可(業務に応じ異なります)
〇システム開発、データ分析、モデル開発やシナリオ構築等を通じた金融犯罪・AML不正検知の高度化、リスク低減策の業務企画・推進等を担当
〇AMLシステムに関する有効性検証・データガバナンスの態勢整備・推進・管理
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です
【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるシステム・AI等の新技術並びにデータ活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります
〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可(業務に応じ異なります)
グローバルバンクでのデータサイエンス企画
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,100万円
ポジション
担当者
仕事内容
【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多様なデータを活用する組織の設計・運営と、データ分析基盤の機能追加ロードマップ作成等の企画業務を担当いただきます。
【業務内容・役割】
具体的には下記のような業務を想定しています。
●50名以上のデータ分析組織の設計・運営、および人材育成施策の企画・推進
●データ分析の効果最大化に向けたプロセス設計
●データ分析基盤・ツール導入等のロードマップ策定、および新機能検討
●銀行のシステム開発手続きとデータ分析プロセスの統合
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略の高度化は当社グループの最重要経営課題の一つです。膨大なデータを抱える日本最大・世界有数の金融機関の中で、ハイパフォーマンスを発揮するデータ分析組織・業務の在り方を検討し、その実現を推進する過程は、非常に挑戦的かつデータ人材としての成長に大きく寄与します。
【想定キャリアパス】
データ分析・活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ活用・ビジネス企画推進担当としてのキャリアや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
当行およびグループの膨大・多様なデータを活用する組織の設計・運営と、データ分析基盤の機能追加ロードマップ作成等の企画業務を担当いただきます。
【業務内容・役割】
具体的には下記のような業務を想定しています。
●50名以上のデータ分析組織の設計・運営、および人材育成施策の企画・推進
●データ分析の効果最大化に向けたプロセス設計
●データ分析基盤・ツール導入等のロードマップ策定、および新機能検討
●銀行のシステム開発手続きとデータ分析プロセスの統合
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略の高度化は当社グループの最重要経営課題の一つです。膨大なデータを抱える日本最大・世界有数の金融機関の中で、ハイパフォーマンスを発揮するデータ分析組織・業務の在り方を検討し、その実現を推進する過程は、非常に挑戦的かつデータ人材としての成長に大きく寄与します。
【想定キャリアパス】
データ分析・活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ活用・ビジネス企画推進担当としてのキャリアや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
メガバンクにおける市場系データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
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行っています。下記いずれか、もしくは複数の業務をご担当いただきます:
・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・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
・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を中心とした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
【組織のミッション】
データサイエンスやデータエンジニアリングを通して、市場系ビジネスの効率性及び収益性の向上を推進し、当社のビジネス創成と拡大に役立つソリューション提供を行う。
・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・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
・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を中心とした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
【組織のミッション】
データサイエンスやデータエンジニアリングを通して、市場系ビジネスの効率性及び収益性の向上を推進し、当社のビジネス創成と拡大に役立つソリューション提供を行う。
【千葉】大手地方銀行でのデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
分析・マーケティング基盤の運用及び活用
●具体的な業務内容
データウェアハウスの設計・構築・運用
ETL/ELTパイプラインの設計・実装・保守
データ品質管理の仕組み構築
マーケティング用データマートの設計・構築
分析・マーケティング基盤とデジタルマーケティング領域の各種ソリューションとのシステム連携支援
●このポジションの魅力/得られる経験やスキル
銀行全体のデータ利活用基盤を構築する重要なポジションとして、One to One マーケティングの高度化に向けた技術的な推進役を担っていただきます。データドリブンな意志決定を全社的に加速させる、やりがいのある役割です。
技術面では、最新のクラウド技術やデータ基盤を採用しており、セキュリティと利便性を両立する技術的なチャレンジに取り組んでいただけます。また銀行ならではの金融データに係る専門性を獲得できます。
※リモートワークあり(週1〜2日程度)。
※残業月20時間〜30時間程度。
●キャリアパス
入行後は分析・マーケティング基盤運用チームのコアメンバーとして運用・活用を担当していただきます。各部門のデータ利活用ニーズに応える中で実践的なスキルを習得できる環境が整っています。将来的にはご自身の志向や適性に応じてデータアーキテクトやテクニカルリードとしてより専門性の高い業務に携わるスペシャリスト、または、組織やプロジェクトのマネージャーとなるマネジメントのキャリアパスをお選びいただけます。
●具体的な業務内容
データウェアハウスの設計・構築・運用
ETL/ELTパイプラインの設計・実装・保守
データ品質管理の仕組み構築
マーケティング用データマートの設計・構築
分析・マーケティング基盤とデジタルマーケティング領域の各種ソリューションとのシステム連携支援
●このポジションの魅力/得られる経験やスキル
銀行全体のデータ利活用基盤を構築する重要なポジションとして、One to One マーケティングの高度化に向けた技術的な推進役を担っていただきます。データドリブンな意志決定を全社的に加速させる、やりがいのある役割です。
技術面では、最新のクラウド技術やデータ基盤を採用しており、セキュリティと利便性を両立する技術的なチャレンジに取り組んでいただけます。また銀行ならではの金融データに係る専門性を獲得できます。
※リモートワークあり(週1〜2日程度)。
※残業月20時間〜30時間程度。
●キャリアパス
入行後は分析・マーケティング基盤運用チームのコアメンバーとして運用・活用を担当していただきます。各部門のデータ利活用ニーズに応える中で実践的なスキルを習得できる環境が整っています。将来的にはご自身の志向や適性に応じてデータアーキテクトやテクニカルリードとしてより専門性の高い業務に携わるスペシャリスト、または、組織やプロジェクトのマネージャーとなるマネジメントのキャリアパスをお選びいただけます。
政府系金融機関でのデータサイエンス・データマネジメント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●デジタル戦略部 インテリジェンス室 配属予定
・データサイエンス及びデータマネジメントに関する知識を理解し、ゼロベースからの組織習熟度向上施策を企画・実行し、理系人材の教育課程を企画・実行(場合によっては自ら教授)し、組織運営に携わり、全ての領域を管理すること。
・必須職務経験はないが、高水準の知識/実務面を含めた総合的能力/人格を求める職務である
・データサイエンス及びデータマネジメントに関する知識を理解し、ゼロベースからの組織習熟度向上施策を企画・実行し、理系人材の教育課程を企画・実行(場合によっては自ら教授)し、組織運営に携わり、全ての領域を管理すること。
・必須職務経験はないが、高水準の知識/実務面を含めた総合的能力/人格を求める職務である
日系大手証券会社でのデータサイエンティスト、システムエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
(Associate / Vice Presidentクラス
仕事内容
●デジタル活用プロジェクトの企画・運営、 モック作成、 PoC実施
【実施中 ・ 実施予定の具体例】
● 提案資料の自動作成ツール
●社内CRM運営の投資・保守案件の推進
●社内外データを繋いでバンカーへの示唆を行うツール
●AIによるバンカーへの提案内容の提示・壁打ち etc
【仕事の面白さ 】
●バンカーの業務の形式知化により、業務の最適化に大きなインパクトを与えられるとともに、会社のトップライ ン向上にも繋がり、 やりがいのある業務
●金融という専門性の高い領域のデータを活用し、 データをもとにバンカーの行動を変革させるという貴重な経験が得られる
●ビジネス部門内の組織での勤務となり、エンドユーザーの顔が見える距離でのプロジェクト運営であるため、 プロジェクトをテンポよく回していけるとともに、ユーザーへの効果を実感しやすい
【実施中 ・ 実施予定の具体例】
● 提案資料の自動作成ツール
●社内CRM運営の投資・保守案件の推進
●社内外データを繋いでバンカーへの示唆を行うツール
●AIによるバンカーへの提案内容の提示・壁打ち etc
【仕事の面白さ 】
●バンカーの業務の形式知化により、業務の最適化に大きなインパクトを与えられるとともに、会社のトップライ ン向上にも繋がり、 やりがいのある業務
●金融という専門性の高い領域のデータを活用し、 データをもとにバンカーの行動を変革させるという貴重な経験が得られる
●ビジネス部門内の組織での勤務となり、エンドユーザーの顔が見える距離でのプロジェクト運営であるため、 プロジェクトをテンポよく回していけるとともに、ユーザーへの効果を実感しやすい
銀行&商社系リース会社でのデータマネジメント部(アナリティクス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
エキスパート職
仕事内容
全社のデータ活用を推進する部門において、データ分析・可視化、機械学習モデル開発、データベースの開発・整備、データ活用環境の構築、データ活用人材の育成等により、会社の収益性・生産性向上およびデータドリブン経営の実践に貢献いただきます。
●データに基づく営業・マーケティングの支援
・様々なサービスや各事業の売上向上に貢献するため、データ分析や機械学習モデルの開発、ビジネスプロセスへの実装およびモニタリングと改善の実行
・全社横断的な営業効率向上に向けた取組の推進 等
●与信審査の高度化
・自動審査(AI審査)の高度化に向けたデータ分析、機械学習モデル開発と実装
・各事業の特性に応じた与信戦略立案によるリスク・リターンの最適化 等
●社外向けのデータ活用案件の実践
・データの活用に基づく新規サービスや新規事業の企画・開発
・各グループ企業(メガバンクおよび大手商社)におけるデータ活用支援 等
●産学共同研究の推進
・データサイエンス・計量経済学等に基づく先進的な学術知見の実務適用
・知財の獲得および社外の企業・団体との連携による社会貢献 等
<本ポジションの魅力>
データの活用においてはまだまだ改善の余地が多い金融B to B領域で、データ活用の知識と経験を存分に発揮できる役割です。経営層や営業組織と密接に関わりつつ、20名以上の経験豊富・高い専門性を持つチームメンバーと協力し、国内最大級の金融事業会社におけるデータ活用に関する貴重な業務経験の蓄積や、データ活用に関する自らのアイデアを具現化できる絶好の機会があります。
本ポジションは、一定程度のデータ分析スキル(統計知識・各種プログラミング言語の経験等)を持ち、自社内もしくはコンサルティング等のサービスにおいてデータを活用した課題解決に従事した経験をお持ちの人材を想定しています。入社後はエキスパートとして様々なデータ活用プロジェクトにメンバーとして参加いただくか、または自らがプロジェクトリーダーとなって他のメンバーを牽引するといった役割も期待されています。
●データに基づく営業・マーケティングの支援
・様々なサービスや各事業の売上向上に貢献するため、データ分析や機械学習モデルの開発、ビジネスプロセスへの実装およびモニタリングと改善の実行
・全社横断的な営業効率向上に向けた取組の推進 等
●与信審査の高度化
・自動審査(AI審査)の高度化に向けたデータ分析、機械学習モデル開発と実装
・各事業の特性に応じた与信戦略立案によるリスク・リターンの最適化 等
●社外向けのデータ活用案件の実践
・データの活用に基づく新規サービスや新規事業の企画・開発
・各グループ企業(メガバンクおよび大手商社)におけるデータ活用支援 等
●産学共同研究の推進
・データサイエンス・計量経済学等に基づく先進的な学術知見の実務適用
・知財の獲得および社外の企業・団体との連携による社会貢献 等
<本ポジションの魅力>
データの活用においてはまだまだ改善の余地が多い金融B to B領域で、データ活用の知識と経験を存分に発揮できる役割です。経営層や営業組織と密接に関わりつつ、20名以上の経験豊富・高い専門性を持つチームメンバーと協力し、国内最大級の金融事業会社におけるデータ活用に関する貴重な業務経験の蓄積や、データ活用に関する自らのアイデアを具現化できる絶好の機会があります。
本ポジションは、一定程度のデータ分析スキル(統計知識・各種プログラミング言語の経験等)を持ち、自社内もしくはコンサルティング等のサービスにおいてデータを活用した課題解決に従事した経験をお持ちの人材を想定しています。入社後はエキスパートとして様々なデータ活用プロジェクトにメンバーとして参加いただくか、または自らがプロジェクトリーダーとなって他のメンバーを牽引するといった役割も期待されています。
大手生命保険会社でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
720万円〜1,300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計
・データ活用基盤の整備・管理
・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど)
・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など)
・データ活用基盤の整備・管理
・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど)
・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など)
株式会社みずほフィナンシャルグループ/大手金融ホールディングカンパニーでのデータアーキテクト・データマネジメント企画
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
(1)データアーキテクチャの設計(含む、データレイク、データウエアハウスのデータモデリング)およびデータガバナンス体制の確立
(2)データ戦略の策定と実行、グループ・グローバルでのデータ統合と連携の促進
(3)データの収集・保管・活用に関する最新技術の評価・導入
(4)データアーキテクチャに関する基準・ガイドラインの開発・管理
【職務内容の特徴や強み】
デジタル企画部データマネジメント推進チームは「データマネジメント」という時代の最先端をいく業務を、グループ・グローバルベースで統括する部門です。
大きな舞台で、自分のスキルを試してみたい、実戦経験を通じスキルアップを図りたい、社会のために貢献したい等の強い意欲をお持ちの方をお待ちしております。
(2)データ戦略の策定と実行、グループ・グローバルでのデータ統合と連携の促進
(3)データの収集・保管・活用に関する最新技術の評価・導入
(4)データアーキテクチャに関する基準・ガイドラインの開発・管理
【職務内容の特徴や強み】
デジタル企画部データマネジメント推進チームは「データマネジメント」という時代の最先端をいく業務を、グループ・グローバルベースで統括する部門です。
大きな舞台で、自分のスキルを試してみたい、実戦経験を通じスキルアップを図りたい、社会のために貢献したい等の強い意欲をお持ちの方をお待ちしております。
大手銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,250万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
1.データアナリティクスGr:データ分析の実働部隊(金融基礎研究や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マーケットリサーチ、多角的なダッシュボード構築を行います。
2.AIソリューションGr:AIに特化した専門部隊(AI活用したモデルの開発、分析基盤の強化・統制、業務用アプリケーションの開発)
AIに特化した専門部隊として、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、AIを活用した分析モデルやアプリケーションの開発を行います。
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マーケットリサーチ、多角的なダッシュボード構築を行います。
2.AIソリューションGr:AIに特化した専門部隊(AI活用したモデルの開発、分析基盤の強化・統制、業務用アプリケーションの開発)
AIに特化した専門部隊として、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、AIを活用した分析モデルやアプリケーションの開発を行います。
グローバルバンクでのデジタルを活用した与信モデルの評価・構築(データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
調査役まで
仕事内容
・AIを活用した当行のデジタルレンディング関連ビジネスに関する事業課題・技術課題の発見と解決
・機械学習を活用した与信モデルの開発・改善の他、当行のデジタルレンディングビジネス全般におけるデータ/AI活用の高度化推進
・当行出資先及び出資検討先企業が保有するAI与信モデルの分析・技術的評価
・国内外のパートナー企業と協働し、AIを活用したデジタルレンディングに関する事業開発を行うプロジェクトへの参画
・機械学習を活用した与信モデルの開発・改善の他、当行のデジタルレンディングビジネス全般におけるデータ/AI活用の高度化推進
・当行出資先及び出資検討先企業が保有するAI与信モデルの分析・技術的評価
・国内外のパートナー企業と協働し、AIを活用したデジタルレンディングに関する事業開発を行うプロジェクトへの参画
グローバルバンクでの財務企画(含むデータ利活用推進、及びデータ管理等ITインフラ戦略)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
調査役手前の担当者レベル〜調査役
仕事内容
●海外非日系大企業ビジネスの戦略企画全般を担う部署において、財務企画(グローバルCIB部門の管理会計)を担当するグループ
●財務企画の主な業務範囲は、ビジネス戦略に沿った財務計画の策定と業績管理、および財務資源の配分と費消管理など、財務に係る事項すべて関与するため、多岐に亘ります。また、ポートフォリオ管理や顧客採算管理等も含め、財務・管理会計業務はデータ管理システムインフラに大きく依拠します。
●本ポジションは、管理会計・経理管理業務にも携わって頂きながら、その延長としてのデータ利活用の推進、及びデータ管理システムを中心とした部門のIT・システムインフラ戦略・施策の立案や実行にも携わって頂きます。
【業務の魅力】
●グローバルに強みを持つメガバンクにて、海外各地域の財務担当者と日々密に連携をしながら(言語:英語)、非日系大企業ビジネスの戦略企画・立案のダイナミズムを経験できます
●管理会計、経営管理の専門性、及び管理会計に関連したデータ利活用スキルを身に付けられます
●入社後の活躍、及びご本人の意向次第では、財務以外の戦略・企画領域や、海外駐在の機会もあり得ます
●財務企画の主な業務範囲は、ビジネス戦略に沿った財務計画の策定と業績管理、および財務資源の配分と費消管理など、財務に係る事項すべて関与するため、多岐に亘ります。また、ポートフォリオ管理や顧客採算管理等も含め、財務・管理会計業務はデータ管理システムインフラに大きく依拠します。
●本ポジションは、管理会計・経理管理業務にも携わって頂きながら、その延長としてのデータ利活用の推進、及びデータ管理システムを中心とした部門のIT・システムインフラ戦略・施策の立案や実行にも携わって頂きます。
【業務の魅力】
●グローバルに強みを持つメガバンクにて、海外各地域の財務担当者と日々密に連携をしながら(言語:英語)、非日系大企業ビジネスの戦略企画・立案のダイナミズムを経験できます
●管理会計、経営管理の専門性、及び管理会計に関連したデータ利活用スキルを身に付けられます
●入社後の活躍、及びご本人の意向次第では、財務以外の戦略・企画領域や、海外駐在の機会もあり得ます
大手損保会社でのリードデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1,500万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発
・「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。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発
大手証券でのグローバルマーケッツ領域・社内におけるデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
社内ユーザーと協力し合いながら業務理解と問題の明確化を行い、ビジネス課題の解決を目指す。
データサイエンス実務利用の観点からデータ分析・予測モデリング・機械学習モデル・ビジネスインテリジェンスツール・生成AIが活用できるビジネスデータサイエンティスト・AIデータサイエンティストのスキルを持つ人材を募集。
各プロジェクトでは個々の専門知識や経験を活かしチームとして推進。各人の専門性やキャリア志向に応じた業務分担をしており、個人の能力を最大限に発揮できる役割を通じてプロジェクトを担当。
ベンダコントロール案件のみならず、社員による内製開発、DX案件、データ分析、機械学習モデル開発、生成AIの活用を積極的に推進しグローバルマーケッツ部門のDXを促進。
その後の変更の範囲:会社の定める業務
データサイエンス実務利用の観点からデータ分析・予測モデリング・機械学習モデル・ビジネスインテリジェンスツール・生成AIが活用できるビジネスデータサイエンティスト・AIデータサイエンティストのスキルを持つ人材を募集。
各プロジェクトでは個々の専門知識や経験を活かしチームとして推進。各人の専門性やキャリア志向に応じた業務分担をしており、個人の能力を最大限に発揮できる役割を通じてプロジェクトを担当。
ベンダコントロール案件のみならず、社員による内製開発、DX案件、データ分析、機械学習モデル開発、生成AIの活用を積極的に推進しグローバルマーケッツ部門のDXを促進。
その後の変更の範囲:会社の定める業務
生命保険会社でのFinance Actuary/数理部・JGAAP数理グループ [CFO]
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
420万円〜1320万円
ポジション
スタッフ〜
仕事内容
保有契約の負債管理・分析、保有契約価値・新契約価値の検証、再保険管理を行い、マネジメントに対し適宜レポートする業務を担当しています。グループ長または部長の指示の下、財務部門のアクチュアリーとして、以下のいずれかの業務をご担当いただきます。どの業務にアサインするかは面談の上総合的に判断して決定いたします。
1.JGAAP決算
・責任準備金やソルベンシーマージン比率などの算出
・ディスクロージャー等資料の作成
・日本法定会計における収益の分析・経営会議等への報告
・数理プロジェクションモデルの開発
・第三分野ストレステスト、1号収支分析といった保険計理人確認業務の補佐
2.Valuation
・Embedded value, Value of NewBusiness, Economic Capitalといった財務情報の作成及び分析・報告
・数理プロジェクションモデルの開発
仕事の魅力
・当社では在宅勤務を推奨しています。
・週1度以上の出社を原則としていますが、それ以外は上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます(子供の保育園の送迎等での1時間程度の離席など)。入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
・在宅勤務が主体であるため、コミュニケーションはMicrosoft Teamsを介しての会話やチャットが主体で、メンバー間での質問や上司への相談などが気軽に行える環境です。
・また、出社時もドレスコードフリーによりカジュアルな服装でラフに就業いただけるような環境整備を進めています。
・残業時間は平均25〜30時間程度に抑えており、繁忙期も労務管理による残業抑制の取り組みがなされています。
1.JGAAP決算
・責任準備金やソルベンシーマージン比率などの算出
・ディスクロージャー等資料の作成
・日本法定会計における収益の分析・経営会議等への報告
・数理プロジェクションモデルの開発
・第三分野ストレステスト、1号収支分析といった保険計理人確認業務の補佐
2.Valuation
・Embedded value, Value of NewBusiness, Economic Capitalといった財務情報の作成及び分析・報告
・数理プロジェクションモデルの開発
仕事の魅力
・当社では在宅勤務を推奨しています。
・週1度以上の出社を原則としていますが、それ以外は上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます(子供の保育園の送迎等での1時間程度の離席など)。入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
・在宅勤務が主体であるため、コミュニケーションはMicrosoft Teamsを介しての会話やチャットが主体で、メンバー間での質問や上司への相談などが気軽に行える環境です。
・また、出社時もドレスコードフリーによりカジュアルな服装でラフに就業いただけるような環境整備を進めています。
・残業時間は平均25〜30時間程度に抑えており、繁忙期も労務管理による残業抑制の取り組みがなされています。
株式会社みずほ銀行/大手銀行での事務領域におけるデータ高度化企画・推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者
仕事内容
銀行の事務管理で使用する各種データの分析・管理高度化の企画・推進を担当していただきます。
(1) 商業銀行・信託銀行の事務管理で必要となるデータ管理の高度化の企画立案・推進業務
(2) 各種データを活用した業務フローの高度化
(1) 商業銀行・信託銀行の事務管理で必要となるデータ管理の高度化の企画立案・推進業務
(2) 各種データを活用した業務フローの高度化
大手証券会社でのスマホ証券におけるデータサイエンティスト(WEBアクセス分析等)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者
仕事内容
・ スマホ証券のWEBマーケティングに伴うWEBサイトのアクセス分析及び社内の各種データ(属性データ・取引データ等)分析
・ データマネジメントの高度化・データ分析基盤の整備
・ 上記データ分析に基づく課題抽出・改善策の策定(分析に基づくWEBマーケティング全般の企画・ディレクションまで出来るとなお良い)
・ データマネジメントの高度化・データ分析基盤の整備
・ 上記データ分析に基づく課題抽出・改善策の策定(分析に基づくWEBマーケティング全般の企画・ディレクションまで出来るとなお良い)
GMOあおぞらネット銀行株式会社/ネット銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。またリーダーポジションにてメンバーの教育や、
ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法を育成頂けることも期待しています。
・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル(与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等)の開発、評価
・開発したモデルのビジネスへの実装支援
・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成
このポジションの魅力:
通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
・新規立上のチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
・ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。
ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法を育成頂けることも期待しています。
・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル(与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等)の開発、評価
・開発したモデルのビジネスへの実装支援
・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成
このポジションの魅力:
通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
・新規立上のチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
・ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。
大手保険会社でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
想定年収 740万円〜1,500万円 経験・スキルを考慮の上、決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
保険領域データに対するデータ分析およびAIモデリングにより、業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングさらには保険ビジネスモデル変革などの課題に取り組み、グループ全体のデジタル変革全体を推進する役割を担っていただきます。
具体的な業務
※ご経験に応じて異なります
・当社の顧客企業の課題解決のためのリスク領域のデータ分析・分析内容提案業務
・顧客企業が保有するデータ、保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行い、リスクを定量化するモデルの作成
・ドライブレコーダーのデータ分析(映像データを含む)による事故リスク低減サービスの開発
・AIを活用した各種業務の効率化。例えば、写真による自動車の車体の損害額の見積もり機能の開発等
・お客様のニーズに合わせた商品のレコメンド機能、 デジタル媒体を通じたお客様へのアプローチ高度化などのデジタルマーケティング手法の開発
なお、従事すべき業務の内容の変更範囲は、国内・海外営業(損害保険の引受など)、損害サービス(損害の調査・保険金の支払)、商品開発、営業支援、資産運用、情報システム、一般管理、海外事業などとする。
具体的な業務
※ご経験に応じて異なります
・当社の顧客企業の課題解決のためのリスク領域のデータ分析・分析内容提案業務
・顧客企業が保有するデータ、保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行い、リスクを定量化するモデルの作成
・ドライブレコーダーのデータ分析(映像データを含む)による事故リスク低減サービスの開発
・AIを活用した各種業務の効率化。例えば、写真による自動車の車体の損害額の見積もり機能の開発等
・お客様のニーズに合わせた商品のレコメンド機能、 デジタル媒体を通じたお客様へのアプローチ高度化などのデジタルマーケティング手法の開発
なお、従事すべき業務の内容の変更範囲は、国内・海外営業(損害保険の引受など)、損害サービス(損害の調査・保険金の支払)、商品開発、営業支援、資産運用、情報システム、一般管理、海外事業などとする。
大手銀行でのマーケティングデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
金融データ、行動データ等外部データを組み合わせ、社内外に対して、新たな価値を創出する担い手になっていただきます。
1. 主に個人のお客様のマーケティング活動に資するデータ分析の企画・実行・報告(周囲への働きかけ)、PDCAの推進
2. データビジネスにおける、クライアント企業向けのデータ分析(提案も含む)
3. データ分析基盤を活用した、データマートの設計・開発・活用
【得られるスキル・経験】
当社の核ともいえる金融データを自在に扱い、事業会社(デジタルマーケティング)・支援会社(分析コンサルティング、データ販売等)の両側面での分析業務を幅広く経験することができます。
1. 主に個人のお客様のマーケティング活動に資するデータ分析の企画・実行・報告(周囲への働きかけ)、PDCAの推進
2. データビジネスにおける、クライアント企業向けのデータ分析(提案も含む)
3. データ分析基盤を活用した、データマートの設計・開発・活用
【得られるスキル・経験】
当社の核ともいえる金融データを自在に扱い、事業会社(デジタルマーケティング)・支援会社(分析コンサルティング、データ販売等)の両側面での分析業務を幅広く経験することができます。
大手銀行での金融データを活用した広告・マーケティング事業推進のためのデータ分析業務(若手)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
●データ分析担当者、データサイエンティスト
・当行グループでは、様々な非金融領域のビジネスにもチャレンジしており、グループの金融ビッグデータを活用した広告・マーケティング事業を推進する子会社の事業拡大にかかる業務に従事いただきます。
本件では、デジタル戦略部門が所管するデジタルマーケティング子会社におけるデータ分析業務を率先して推進いただける方を募集いたします。
具体的には、以下の広告・マーケティング領域における分析業務を、マーケティングコンサルタントと連携しながら、データサイエンティストとして、或いは分析業務を取りまとめるリーダーとして推進頂きます。
-広告配信に伴う顧客データ分析、広告配信結果の分析、顧客宛分析レポートの作成等のデータ分析業務
-新規の広告配信セグメント開発やAI活用の推進等、新たなマーケティング分析手法の開発
-データを活用したビジネス・サービスの企画・開発業務(システム導入含む)
・また、上記分析業務を主軸としつつ、会社運営に関わる業務等、分析以外の業務も一部従事していただく可能性があります。
・当行グループでは、様々な非金融領域のビジネスにもチャレンジしており、グループの金融ビッグデータを活用した広告・マーケティング事業を推進する子会社の事業拡大にかかる業務に従事いただきます。
本件では、デジタル戦略部門が所管するデジタルマーケティング子会社におけるデータ分析業務を率先して推進いただける方を募集いたします。
具体的には、以下の広告・マーケティング領域における分析業務を、マーケティングコンサルタントと連携しながら、データサイエンティストとして、或いは分析業務を取りまとめるリーダーとして推進頂きます。
-広告配信に伴う顧客データ分析、広告配信結果の分析、顧客宛分析レポートの作成等のデータ分析業務
-新規の広告配信セグメント開発やAI活用の推進等、新たなマーケティング分析手法の開発
-データを活用したビジネス・サービスの企画・開発業務(システム導入含む)
・また、上記分析業務を主軸としつつ、会社運営に関わる業務等、分析以外の業務も一部従事していただく可能性があります。
【千葉】大手地方銀行での住宅ローンデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜1,100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●お任せする業務
・行内の顧客データ、審査データ等の抽出整備
・データを基にした推進戦略等の策定
・デジタルベースでの商品施策や金利施策等の策定
・審査モデルの構築・改善
●このポジションの魅力/得られる経験やスキル
・個人取引の一丁目一番地である「住宅ローン」の施策・商品性向上に取り組んでいいただきます。世の中に出ていない商品や、大ヒット商品を生んだときの達成感はひとしおです。
・現場担当者からの声を基に行内の大量データを研究分析し、解を導き出す仕事で、集中して業務にあたることができます。
●キャリアパス
・住宅ローンにおけるデータ戦略、デジタル戦略の中核人材。
・住宅ローンに限らず、個人取引全体の活性化や審査モデル改善等、多様なデータを扱うプロフェッショナル人材。
・行内の顧客データ、審査データ等の抽出整備
・データを基にした推進戦略等の策定
・デジタルベースでの商品施策や金利施策等の策定
・審査モデルの構築・改善
●このポジションの魅力/得られる経験やスキル
・個人取引の一丁目一番地である「住宅ローン」の施策・商品性向上に取り組んでいいただきます。世の中に出ていない商品や、大ヒット商品を生んだときの達成感はひとしおです。
・現場担当者からの声を基に行内の大量データを研究分析し、解を導き出す仕事で、集中して業務にあたることができます。
●キャリアパス
・住宅ローンにおけるデータ戦略、デジタル戦略の中核人材。
・住宅ローンに限らず、個人取引全体の活性化や審査モデル改善等、多様なデータを扱うプロフェッショナル人材。
大手銀行 市場部門でのデータ・サイエンティスト/エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
市場部門での下記業務
●データ分析による投資アイデアの企画、立案
●データ分析による社内ビジネス課題対応
●データの収集、加工、分析、視覚化など
(具体例)
・銀行内外のデータを用いた経済指標予測モデルの作成
・銀行内外のデータを用いたALM分析 等
●データ分析による投資アイデアの企画、立案
●データ分析による社内ビジネス課題対応
●データの収集、加工、分析、視覚化など
(具体例)
・銀行内外のデータを用いた経済指標予測モデルの作成
・銀行内外のデータを用いたALM分析 等
グローバルバンクでのデータサイエンティスト(マーケティング)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ〜1,500万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
個人のお客さま(約3,400万人)の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。
【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。
【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3,400万人)へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい
【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。
【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。
【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3,400万人)へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい
【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。
大手銀行でのデータマネジメント部門におけるデータ分析・利活用の企画・推進・支援(データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
銀行グループにおける「データ分析・利活用」と「データガバナンス」を主なミッションとする組織で、データサイエンティストとして、銀行本体に加え、グループ各社の「データ分析・利活用」を広く推進するポジションです。
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。
●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等
【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。
●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等
【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度
大手銀行でのデータサイエンティスト専門人財
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティストとして、当行の口座保有者(個人・法人)の金融行動に由来するデータや市場データ等の行内外のビッグデータを収集・分析し、マーケティング戦略の高度化につながる施策の立案や支援をしていただきます。近年の類例は以下の通り。
・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。
・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。
オンライン証券でのネット事業マーケティング推進 データ分析/事業企画担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1300万円
ポジション
メンバー〜マネージャー
仕事内容
当社において、新規顧客の獲得、既存顧客の稼働率アップや顧客あたり収益単価の最大化にむけたデータ解析担当業務全般をご担当いただきます。金融業務経験の有無は問いません。
具体的には、(1)顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2)マーケティング戦略と戦術の提案、(3)事業計画の立案・モニタリング業務の実施と関連する業務の効率化を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。
前項の(1)(2)については、登録会員数1億を超える本体の会員からの行動データやヒアリング情報の解析と結果に基づき、STP分析のお手伝いをいただきます。
【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義
具体的には、(1)顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2)マーケティング戦略と戦術の提案、(3)事業計画の立案・モニタリング業務の実施と関連する業務の効率化を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。
前項の(1)(2)については、登録会員数1億を超える本体の会員からの行動データやヒアリング情報の解析と結果に基づき、STP分析のお手伝いをいただきます。
【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義
大手銀行でのグループデジタル戦略室 アナリティクス担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
当グループのビジネスをアナリティクスで成長・推進するためのポジションです。
【グループ企業データ活用による分析企画と施策実行支援】
ビジョン:データを紡いで、気が利いた金融を体現する
当グループ各社の約1000万人の顧客DBを活用した、データ戦略の立案、グループ各社や外部パートナーとのプロジェクト推進、新サービス立ち上げ企画支援を担います。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータを活用した案件推進や戦略実行支援
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・データサイエンススキルを活かしたビジネスの問題解決と事業貢献
【グループ企業データ活用による分析企画と施策実行支援】
ビジョン:データを紡いで、気が利いた金融を体現する
当グループ各社の約1000万人の顧客DBを活用した、データ戦略の立案、グループ各社や外部パートナーとのプロジェクト推進、新サービス立ち上げ企画支援を担います。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータを活用した案件推進や戦略実行支援
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・データサイエンススキルを活かしたビジネスの問題解決と事業貢献
大手銀行でのグループデジタル戦略室 企画開発担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
当グループのデジタル戦略・データ戦略を牽引推進するための企画ポジションです。
【業務概要】
グループの価値共創に必要となるデータの調査、収集・利用に係る内外コミュニケーション、蓄積・分析・活用に必要となるITインフラの整備、ビジネス課題解決に向けたPoC(Proof of Concept)の実施やテストマーケティング等の企画、データ分析や機械学習モデル開発による実行支援等、データをビジネスに活用するために必要な業務を推進します。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータ・デジタルを活用した成長戦略の企画・提案
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・法令・社内規程・知財・情報セキュリティ等のデータ利活用に係る問題解決推進
・データ・デジタル利活用にかかる外部情報の収集と還元
上記職務は状況に応じて、当部のデータ分析担当や別部署のビジネス担当と2〜3名程度のチームで推進します。
【業務概要】
グループの価値共創に必要となるデータの調査、収集・利用に係る内外コミュニケーション、蓄積・分析・活用に必要となるITインフラの整備、ビジネス課題解決に向けたPoC(Proof of Concept)の実施やテストマーケティング等の企画、データ分析や機械学習モデル開発による実行支援等、データをビジネスに活用するために必要な業務を推進します。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータ・デジタルを活用した成長戦略の企画・提案
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・法令・社内規程・知財・情報セキュリティ等のデータ利活用に係る問題解決推進
・データ・デジタル利活用にかかる外部情報の収集と還元
上記職務は状況に応じて、当部のデータ分析担当や別部署のビジネス担当と2〜3名程度のチームで推進します。
大手銀行での信用リスク分析の高度化及びバーゼル規制対応担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
<業務内容>
主として以下をご担当いただきます。
●金融規制/バーゼル規制対応
信用リスク管理態勢の高度化、バーゼル規制対応、バーゼル対応に係る各種数値検証、グループ会社支援など
●経営計画/年度予算の策定支援
予算計画の妥当性検証、シナリオ分析、シナリオ下における各種指標を試算するための時系列データ分析を含めた統計モデル構築
・当行は、基礎的内部格付手法(FIRB)適用行ですので、高度なリスク管理のスキルを身に付けることができます。
・グループ全体の信用リスク管理の統括部署ですので、経営企画部署との連携も多く、会社全体の動きに触れる機会を持つことができます。
・各種パラメータ推計等から、自己資本比率の計算まで規制資本に関する業務全体を経験することができます。
<部店概要>
銀行グループの信用リスクを統括する部署で、内部格付制度、自己資本比率計算、自己査定制度、与信手続等の設計・管理の他、与信状況のモニタリング、また決算業務として償却・引当の算定を行っています。若手からベテランまで幅広い年齢層で構成されており、それぞれの役割期待に応じて担当業務に従事しています。
働き方としては部員の大半が在宅勤務も活用しております。またフレックスタイム制適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です。
主として以下をご担当いただきます。
●金融規制/バーゼル規制対応
信用リスク管理態勢の高度化、バーゼル規制対応、バーゼル対応に係る各種数値検証、グループ会社支援など
●経営計画/年度予算の策定支援
予算計画の妥当性検証、シナリオ分析、シナリオ下における各種指標を試算するための時系列データ分析を含めた統計モデル構築
・当行は、基礎的内部格付手法(FIRB)適用行ですので、高度なリスク管理のスキルを身に付けることができます。
・グループ全体の信用リスク管理の統括部署ですので、経営企画部署との連携も多く、会社全体の動きに触れる機会を持つことができます。
・各種パラメータ推計等から、自己資本比率の計算まで規制資本に関する業務全体を経験することができます。
<部店概要>
銀行グループの信用リスクを統括する部署で、内部格付制度、自己資本比率計算、自己査定制度、与信手続等の設計・管理の他、与信状況のモニタリング、また決算業務として償却・引当の算定を行っています。若手からベテランまで幅広い年齢層で構成されており、それぞれの役割期待に応じて担当業務に従事しています。
働き方としては部員の大半が在宅勤務も活用しております。またフレックスタイム制適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です。
大手証券会社での市場系データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
総合職:部長代理 or 専門職:VP
仕事内容
市場業務におけるAIや機械学習等、データサイエンス力を活用したフロント業務支援、ソリューション提供業務
大手銀行でのデータサイエンティスト(産業・企業の調査・評価に関するデータ分析・利活用の企画・推進)(若手)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
・当部は、当行における産業・企業の調査・評価機能を担っています。
・こうした企業調査部が担う機能の高度化や効率化に向けた「データ分析・利活用」の企画・推進に従事頂くデータサイエンティストを募集します。
(主な業務内容)
●AI/機械学習等を活用した産業(市場)動向の分析手法の高度化・効率化
●非財務情報(定性情報等)等を活用した企業分析手法の開発
●データ分析・利活用に関する最新動向の調査、上記業務への活用余地の検証 等
(取組例)
・ビッグデータやテキスト分析を活用した企業の劣化予測モデルの構築
・ESG(環境・社会・ガバナンス)要素と企業信用力の関係性分析
・銀行内外のデータ用いた産業・市場動向の予測 等
・こうした企業調査部が担う機能の高度化や効率化に向けた「データ分析・利活用」の企画・推進に従事頂くデータサイエンティストを募集します。
(主な業務内容)
●AI/機械学習等を活用した産業(市場)動向の分析手法の高度化・効率化
●非財務情報(定性情報等)等を活用した企業分析手法の開発
●データ分析・利活用に関する最新動向の調査、上記業務への活用余地の検証 等
(取組例)
・ビッグデータやテキスト分析を活用した企業の劣化予測モデルの構築
・ESG(環境・社会・ガバナンス)要素と企業信用力の関係性分析
・銀行内外のデータ用いた産業・市場動向の予測 等
グローバルバンクでのデータ利活用施策の企画・推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
【業務内容】
BI活用のスペシャリストとして、当行のデータドリブン経営をリードする役割を担っていただきます。
1.データ利活用案件の推進・業務改善(社内向けBIコンサル、ダッシュボードの企画・開発等)
2.データ利活用人材の育成(ダッシュボード作成支援、社内向け研修等)
【成長機会】
世界有数のグローバル金融グループで、経営から現場までさまざまなビジネスの課題解決や業務改善に取り組むことができます。
・ビジネスの企画・推進力の向上
−データを切り口とするDXに、経営・ビジネス部門トップと共に企画構想から携われる
−ビジネスに加え、当行全体の経営管理に関するデータ利活用経験を積める
−多岐に渡る部門との折衝や共創を通じ、全社規模の企画を実現する力が伸びる
・データ人材としての成長
ーさまざまなビジネスの課題解決や業務改善を支援・推進することで、データ活用のノウハウやプロジェクトマネジメントスキルを獲得できる
ー全社員がBIツール(Tableau)を活用したデータ分析と意思決定ができるカルチャーの醸成をリードすることができる
【キャリアパス】
BIツール(Tableau)によるデータ利活用を起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、ビジネス部門でDX推進のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。
【デジタル戦略統括部について】
データに基づいた迅速な意思決定による更なる成長に向け、全社的な業務のデジタル化を推進し、あらゆる活動がデータ化されている状態をめざしています。その実現のため、デジタル戦略統括部では、全社的なデジタル基盤の整備と、コンサルティングやAIソリューション提供などの知見・経験を活用し、ビジネス部門および本部各部のDX推進を支援・牽引しています。
【職場環境】
当部はキャリア採用の社員が多数活躍しています。在宅勤務や時差勤務なども利用可能です。
BI活用のスペシャリストとして、当行のデータドリブン経営をリードする役割を担っていただきます。
1.データ利活用案件の推進・業務改善(社内向けBIコンサル、ダッシュボードの企画・開発等)
2.データ利活用人材の育成(ダッシュボード作成支援、社内向け研修等)
【成長機会】
世界有数のグローバル金融グループで、経営から現場までさまざまなビジネスの課題解決や業務改善に取り組むことができます。
・ビジネスの企画・推進力の向上
−データを切り口とするDXに、経営・ビジネス部門トップと共に企画構想から携われる
−ビジネスに加え、当行全体の経営管理に関するデータ利活用経験を積める
−多岐に渡る部門との折衝や共創を通じ、全社規模の企画を実現する力が伸びる
・データ人材としての成長
ーさまざまなビジネスの課題解決や業務改善を支援・推進することで、データ活用のノウハウやプロジェクトマネジメントスキルを獲得できる
ー全社員がBIツール(Tableau)を活用したデータ分析と意思決定ができるカルチャーの醸成をリードすることができる
【キャリアパス】
BIツール(Tableau)によるデータ利活用を起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、ビジネス部門でDX推進のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。
【デジタル戦略統括部について】
データに基づいた迅速な意思決定による更なる成長に向け、全社的な業務のデジタル化を推進し、あらゆる活動がデータ化されている状態をめざしています。その実現のため、デジタル戦略統括部では、全社的なデジタル基盤の整備と、コンサルティングやAIソリューション提供などの知見・経験を活用し、ビジネス部門および本部各部のDX推進を支援・牽引しています。
【職場環境】
当部はキャリア採用の社員が多数活躍しています。在宅勤務や時差勤務なども利用可能です。
グローバルバンクでのデータサイエンティスト(リーダークラス)【業界不問】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円
ポジション
リーダークラス
仕事内容
【ポジション概要】
当行およびグループのの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。
【業務内容・役割】
●業務部門のマネジメントと協働でのデータサイエンスを活用したビジネス戦略の方針検討
●プレイングマネジャーとしてのデータ収集・分析体制の設計・構築および実務(解析・可視化・評価)を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
<案件例>
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成系AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化はMUFGの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。
【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
当行およびグループのの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。
【業務内容・役割】
●業務部門のマネジメントと協働でのデータサイエンスを活用したビジネス戦略の方針検討
●プレイングマネジャーとしてのデータ収集・分析体制の設計・構築および実務(解析・可視化・評価)を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
<案件例>
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成系AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化はMUFGの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。
【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
大手銀行 市場部門でのデータ・サイエンティスト/分析コンサルタント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
●グローバル大企業を中心に財務・非財務データを活用したコンサルティングにより、顧客の経営課題解決と意思決定支援を行います。
●国内で培ったソリューションを市場ソリューション部・市場テクノロジー部を通じて証券や海外へ展開し、中堅中小企業にはデジタルツールを活用して提供します。
●将来的には、データ分析を超えたデータエンジニアリングやサプライチェーン分析を通じて、さらなる顧客課題解決を目指します。
●個社に寄り添いながら、課題解決や新たな分析手法の研究、デジタルツール化を担えるポジションです。
●国内で培ったソリューションを市場ソリューション部・市場テクノロジー部を通じて証券や海外へ展開し、中堅中小企業にはデジタルツールを活用して提供します。
●将来的には、データ分析を超えたデータエンジニアリングやサプライチェーン分析を通じて、さらなる顧客課題解決を目指します。
●個社に寄り添いながら、課題解決や新たな分析手法の研究、デジタルツール化を担えるポジションです。
大手信託銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
マネージャー候補、マネージャー
仕事内容
グループ内の多彩な事業部門が保有する豊富なデータを活用して、経営課題、業務課題を解決するためのデータサイエンス領域の一連の業務を担当するポジションです。
<具体的な仕事内容>
・事業部門におけるデータ利活用に係る課題抽出・設定
・事業部門が保有するデータ(数値データ・テキストデータ等)を活用した課題解決方法の考案
・ビジネスプロセスにおけるデータ整備 (データの収集・蓄積・前処理)の支援
・データ分析実施(データマイニング、数理モデリングによる統計分析・最適化・予測等)
・データ分析結果のレポーティング
・データ活用に関するコンサルティング提供・施策(マーケティング、業務効率化等)への落し込み
・定常的なレポート作成も含めた、データ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用(BIツール活用)支援
・データ利活用に関するビジネスニーズを分析基盤で解決するための基盤設計
<具体的な仕事内容>
・事業部門におけるデータ利活用に係る課題抽出・設定
・事業部門が保有するデータ(数値データ・テキストデータ等)を活用した課題解決方法の考案
・ビジネスプロセスにおけるデータ整備 (データの収集・蓄積・前処理)の支援
・データ分析実施(データマイニング、数理モデリングによる統計分析・最適化・予測等)
・データ分析結果のレポーティング
・データ活用に関するコンサルティング提供・施策(マーケティング、業務効率化等)への落し込み
・定常的なレポート作成も含めた、データ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用(BIツール活用)支援
・データ利活用に関するビジネスニーズを分析基盤で解決するための基盤設計
大手信託銀行でのデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
グループにおけるDX、データ利活用を支えるデータ分析基盤の設計・構築・運用全般を担当するポジションです。工程によって、MLOpsチームと適宜連携を図って業務に取り組んで頂くことになります。
・データアーキテクチャ、クラウド、分散処理基盤等、データエンジニアリングの技術を駆使して、利用者の用途や活用目的、セキュリティ要件に応じた環境の構築
・データパイプラインの維持
・データアーキテクチャ、クラウド、分散処理基盤等、データエンジニアリングの技術を駆使して、利用者の用途や活用目的、セキュリティ要件に応じた環境の構築
・データパイプラインの維持