データサイエンティストの転職求人

●データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築

●統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG（検索拡張生成）による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール（PowerBIなど）による分析

●業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化

●MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視

●データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策（採用、育成、配置、定着など）の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成

◆このポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる

◆キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニアとして、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在へとステップアップいただきます。
当社の成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、「人と組織を科学するプロフェッショナル」として、経営・事業の意思決定をリードするキャリアを築いていただけます。

●データサイエンティスト
●統計解析・ＡＩ活用
【詳細】
・データ解析を通じた取引予兆検知モデルの構築・運用
・取引見込先リストを抽出するＡＩ解析モデルの設計・開発
・ＡＩ関連施策の内容検証・運用管理
・経営層からの指示や経営戦略に基づくデータ解析・レポート作成

素材産業に対する材料開発ソリューションの分析支援サービスを担当いただきます。
分析支援サービスを通じて、お客さまR&D部門の課題解決、材料研究開発における生産性向上実現のためのMIを用いたデータ分析支援、分析支援から得られた結果を用いたデータ駆動型材料研究開発におけるコンサルティングまで幅広く担当いただきます。
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。

【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MIのドメインナレッジを活かしたお客さまR＆D部門への提案活動
・学会、研究会への参加、論文の執筆
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
3.データ分析・評価
・機械学習、AI、計算科学を活用したお客さま材料データの分析
・分析結果の報告と材料開発指針の提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.システム移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装
・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、当社の機械学習、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。

【職務概要】
・PJやチームのサブリーダーとしてデータを分析し、社会課題・業務課題を解決するためのインサイトや結論を導き出す。
・業務課題をヒアリングし、最適なソリューションや分析手法の選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。
　その後の一連の分析プロセス（データ準備、モデル構築、評価、報告）のプロセスをチームをリードして推進する。
・構築済モデルを業務システムへ実装・運用するための一連の開発プロセスの中で、分析プロセスにおいて獲得した業務、データ、モデルに関する知見を基にAIシステム開発チームをサポートする。
・運用プロセスの中で、モデルの保守運用（精度評価、再構築）に関わるプロセスをチームをリードして推進する。
・また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。

【職務詳細】
データ分析（機械学習を中心としたAIの顧客業務適用）案件の推進
・AI適用方針の検討（業務分析、AI適用コンサル、As Is/To Beの分析）
・高度な予測分析（データサイエンス、モデル構築、評価、報告）
・データエンジニアリング（顧客データの基礎分析、データ探索、変数設計）
・プロジェクトマネジメント（データ分析案件の管理、遂行）
・最新動向の把握（社内外の分析技術の動向調査）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●魅力・やりがい（得られるスキル等）
・顧客業務に関する知見の獲得、顧客の課題解決による貢献
・データサイエンスに関する知識・業務適用経験
・データ分析システムへのモデル適用、運用ノウハウ
・他事業部やグループ会社との連携による幅広い業界での仕事も可能
●キャリアパス
・データ分析に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能
・データ分析を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能

業務内容
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
・プラットフォーム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
・サイエンス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。

この仕事で得られる経験、魅力
・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

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

・顧客データを取り込むためのデータ連携（抽出/変換/書き出し）プロセスの設計・開発
・弊社分析データを顧客システムで活用するためのプロフェッショナルサービスの要件定義から開発
・相互データ連携の価値を最大化するためのコンサルティングおよび提案
・チームが最大限の価値を提供できるようにマネジメント業務
・データ連携基盤の保守・運用

▽データソリューションスペシャリストの仕事の魅力
データ連携は弊社サービスを利用して頂くための入り口と出口となります。データを活用することで顧客自身のビジネス価値が増大していくための架け橋となります。

以下の点が魅力です
・顧客のデータ構造を理解し、弊社サービスに繋いでいく複雑で大規模なクエリーの設計
・プロフェッショナルサービスによって顧客のビジネスの成長や効率化に直接貢献

▽使用技術
・開発言語： Python、SQL
・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift、Athena
・ライブラリ・フレームワーク：Embulk、Pandas
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： Fargate、Step Functions、Lambda、SageMaker、QuickSight
・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、Sentry、Notion、Terraform

当グループは部門横断組織として、プロフェッショナル業務の高度化をテクノロジーで実現することをミッションとしています。
データサイエンスや生成AIなどの先端技術を取り入れることで、全役職員のポテンシャルを最大限に引き出すことが求められています。
データサイエンティストは主にAI、機械学習、統計学といったデータサイエンス力およびビジネスへの応用力を武器に、適切なアプローチの設計を担います。

【業務例】
・プロフェッショナル業務を理解し、それをデータサイエンスによって高度化するアプローチを企画・検討する。
・Python等で簡易的なアプリケーションを実装し、実現可能性やユーザーニーズの検証を行う。
・PoCの結果や業務適用上の課題を踏まえ、アプローチやアルゴリズムの修正や高度化を行う。
・エンジニアと協力し、企画・検証したアプローチをプロダクトに実装する。
・データサイエンス関連の先端事例やトレンドをいち早く捕捉、試行し、プロフェッショナル業務への応用可能性をチーム内外に発信する。
など

【プロダクト例】
・自然言語処理を活用した買収／売却先候補の抽出ツール。
・高いセキュリティが求められる実務にも利用できる社内チャットボット。
・時系列分析による将来予測モデルを統合した経営管理の高度化ツール。
など
※本チームは「全社の横断組織として、社内のテクノロジー活用の推進・高度化」を担当しており、「データアナリティクスを活用したクライアント向けサービス」の担当は別チームとなります。

◆本ポジションの魅力
・成長業界でありながら、テクノロジー活用が進んでいない分野もまだまだ存在し、近年の生成AIブームと相まって、テクノロジーの領域は非常に大きなポテンシャルを秘めています。
・データサイエンティストは、業務のあり方を大きく変えるようなアプローチを自ら考え、実世界に応用できる稀有なポジションです。
・同グループにはプロダクトマネージャーやデータサイエンティスト、エンジニアが所属しており、ワンチームで企画からプロダクトへの落とし込みまで一気通貫で携わることが可能です。
・ご自身の志向性に応じて、テクノロジー領域の専門性を徹底的に追求するスペシャリスト系のキャリアパスと、組織やプロダクト全体をリードするマネジメント系のキャリアパス、いずれに進むことも可能です。
※上記は雇入れ直後の業務範囲であり、会社の定める業務内容に変更の可能性あり。

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、 ・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築 ・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証 ・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析 ・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装 ・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

将来のリードデータサイエンティストを育成すべく、未経験からデータサイエンティストへのキャリアチェンジを志向されている方も含め、若手の候補者を幅広く募集します。
損害保険会社グループのデータ活用、データによるビジネスプロセスの改善に直接関与できるポジションです。
実際の業務は、データ加工などの入門的なレベルからモデル開発や検証まで、データに関わることがほとんどです。
当チームは、損害保険会社の各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫に、データドリブンな意思決定を推進しています。

【具体的な業務内容】
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品開発、企画
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの開発
・BIツールを用いた意思決定支援ツール開発
・データ関連人材の育成及びその支援
・データを用いたビジネス課題の解決支援

◆得られる経験・スキル
・データサイエンスの幅広い知識
・実際のビジネスにデータを活用し、成果をあげる経験
・損害保険業界やそのデータに関する知識、また保険そのものにも詳しくなります
以下のような制度や機会を設けております。着実にスキルアップできる環境です。
・社内の研修制度
・グループ内の勉強会
・学会等への参加

当社はデータドリブンな意思決定を重視しており、リスク管理の精度向上を図るためにデータ分析能力の高いデータアナリスト（リスク分析及び与信スコアリングモデル構築）人財を募集しています。
・リスク分析業務におけるデータ収集・分析
・法人与信スコアリングモデルの設計・構築
・分析結果に基づくリスク評価及び報告書の作成
当部門では、法人顧客に利便性の高い決済および保証機能を提供することで、安心かつ安全な企業間取引の実現を目指しています。
また、最適なソリューションを通じて顧客の経営課題を解決し、法人顧客の経済活動の幅を広げる支援を行っております。
さらに、弊社のリスク管理部門と連携し、法人与信モデルの高度化を進め、企業の信用力を向上させることで、中小企業の持続的成長に貢献しています。

仕事内容
当チームのミッション/サービスについて

得られる経験・スキル
当グループは、商品部門のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、
データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、
業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫に、データドリブンな意思決定を推進しています。

データサイエンティストとして、深層学習技術をベースとした独自開発の生成AIサービスのサービス開発及びデリバリを行います。
生成AIのビジネス適用において、業界をリードすべく取り組んでおり、私たちのチームは、この革新的技術を活用し、Pocから業務適用、定着まで広く顧客を支援し、生成AI分野での実績を素早く確立することをミッションとしています。

＜具体的な職務内容＞
・生成AI（文書だけでなく画像等も含む）に関するサービス開発（技術調査、AIモデル構築、検証、改善）
・サービスデリバリ（引き合い対応、技術的実現性検討、分析設計、分析実施・評価、報告）

【アピールポイント（職務の魅力）】
●職務の魅力
・組織内に在籍している多様な人財・スペシャリストと連携して、最先端の技術や知見をどうやってお客様のビジネス成果・価値に繋げられるかといった思考、経験を磨くことができます。
・当社は各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点が多く、幅広い業界・トップクラスの企業に向けたデータドリブンDX支援を経験することができます。

●組織の魅力
本ポジションは、デザイン思考とテクノロジーを掛け合わせ、徹底したユーザ視点に基づいて、ビジネス構想から実装、実行まで、あらゆる業界のお客様を支援している最先端の組織に所属しています。同じ組織内にサービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど各種スペシャリストが在籍しており、お客様に対して事業変革・構想の検討からビジネス成果を創出するまでワンストップ支援を行っています。また、勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。

・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。

【詳細】
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施して頂きます。
担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
　・A-PJでメンバーとして親会社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとして
　　メンバー3人管理にステップアップ
　・C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用出来るため担務変更　等
いづれのPJにおいても業務内容は親会社データ活用に関わる業務となります。

機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。
また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、
意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など
担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施頂きます。

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません
　（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、
　　プロジェクトによってはフル出社もあります）

「勘と経験」と言われてきた人事業務ですが、人的資本経営・開示のトレンド等もあり可視化やデータ活用に向けた機運が急速に高まっています。弊社でも主力の人事アセスメント事業の知見を活かし、新しいソリューションの開発や提供を加速させています。本ポジションは、主に顧客の人事データ解析プロジェクト参画（コンサルティング）と、弊社が持つアセスメント・サーベイデータを活用した新しいソリューション開発の2つに関わっていただきます。
まずは顧客のデータ分析案件（コンサルティング）をサブ担当として担っていただき、人事データの取り扱い・分析技術・RMSサービスの知識をつけていただきます。その後、案件のメイン担当を担えるまでのスキルを踏まえたうえで、新しいソリューションの型を創出し顧客と協働事例をつくり産業界に発信したり、その過程で得た可視化技術や分析アルゴリズムを論文化し学術界に発表するなどの広がりがあります。

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。

例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用

など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。

業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。

例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用

など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。

業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

・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。

業務内容
◎詳細
当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。

・データ利活用サービスの新規受注に向けたサービス紹介
・データ利活用の適用チームをリードして開発・サービス提供プロセスを遂行（要件定義/設計/開発/テスト推進）

【職務詳細】
・金融業界/顧客が抱える課題に関連付けて、サービス内容の紹介及び課題解決策の提案を行う。
・顧客ニーズの引き出し、具体化を行い、要件の文書化を支援する、あるいは文書化を行う。
・データ収集の仕組みを考え、業務要件を満たすデータマートの設計、あるいは設計方針の立案を行う。
・要件をチーム内に伝達し、設計/開発/テストを推進（計画立案/進捗把握/成果物レビューなど）。
・設計/開発/テスト中に発生する課題を管理し、問題解決に向けて行動する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・ローンチ間もないサービスであるため、挑戦機会が多くあり、また事業成長を実感できることで大きな達成感が得られます。
・当社は様々な地域、業態に向けて幅広い営業拠点を持っており、国内大規模/グローバルなど様々な案件に参画できる可能性があります。
・今後は生成AIをはじめとした先端技術の活用計画もあるため、業務を通じて、新たな技術、知識に触れられる機会が多くあります。

データサイエンス部門の特徴
単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

このポジションにおけるミッション
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

PJやチームのサブリーダーとしてデータ分析技術を活用した製品/サービス/プロセスのニーズを抽出し、ビジネスターゲット特定と実行計画の立案を支援する。
開発・サービス提供対象の概略仕様やスコープを定め、活用する最適な分析手法、プラットフォーム、ツールの選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。その後リーダーの指示のもと、チームをリードして一連の開発・サービス提供プロセスを遂行する（要件定義、データ加工、データ分析モデルの構築、分析評価・報告、ソフトウェア実装、提供手順やマニュアルの整備など）
また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。

【職務詳細】
高度な予測分析
統計的観点を用いたデータの把握、加工及び外れ値の除外、機械学習/人工知能を活用したモデルの作成・評価、業務への適用まで一連の分析プロセスを実施する。
最新動向の把握
社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
担当分野により多少異なりますが下記の通りです。
魅力・やりがい：新しいことへのチャレンジに直結
・量子コンピュータ等、研究開発グループが手掛ける最新技術に携わる事が可能。
・従来のシステム開発とは異なる新規事業の立ち上げ、推進に携わる事が可能。
・顧客は日本、金融業界に閉じず　グローバル、様々な業種がターゲットとなる

キャリアパス：スペシャリスト・事業創生
新しい分野であり、決まりきったキャリアパスがあるというわけではありませんが、データ分析を進める過程で、ドメイン知識や高度な専門知識を獲得し、顧客の上流から下流、システム稼働後も寄り添う専門家をめざしていただきます。その先は事業創生などにも手を広げることができる環境です。

※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。

仕事内容
●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、""アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業""です。
私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。
単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。

●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。

●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てデータの最適化、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していきます。※ハイクラス案件（高額受注）が中心です。

●案件事例
金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。

●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。

●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築支援を行っていただきます。

●業務詳細
・PM（プロジェクトマネージャー）、分析、コンサルティングの3つの分野に主に従事していただきます。
・PMとしては、クライアントとの対話を通じて、分析やAIモデルの構築から経営課題の解決に至るまで、さまざまな案件に対応していただきます。
・データを活用した新規事業の企画や事業推進も担当していただきます。

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。

・750万人を有するカード会員の利活用データ分析
・デジタル領域とビジネスを繋げた適切な効果指標の設定
・分析を元にした施策立案や新サービス、新規事業の企画、および経営層への提案（プロダクトや金融サービスを中心にデータを活用した応用・提案）

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

具体的な業務内容
・経営と現場における意思決定を推進するためのデータ統合基盤の設計・実装
・開発・販売・導入などの部門を横断したデータのマネジメントと、統計解析に基づく事業部の施策の効果検証
・顧客に向けた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やマネジメント

ポジションの面白さ
・業界全体で50兆円、当社プロダクト領域だけでも3000億円を超える巨大市場で、膨大なデータを使った効率化・価値創出に取り組める
・DX化の余地が大きく現場の業務負荷や非効率といった構造課題が根深い医療業界において、データ分析と基盤整備を通じて社会的にも高い意義を持つ変革に貢献できる
・取り扱うのは診療データや業務ログ、患者行動など多種多様で高密度なデータであり、また個人情報や医療倫理など複雑な規制や制約が多いデータを扱うことで、スキルの幅を広げながら専門性の高い経験を積むことができる
・病院向けSaaSとして継続的にデータが蓄積されていくため、単発の分析にとどまらず、長期的な分析やモデル構築など、持続的な価値提供が可能

事業の魅力
病院向け電子カルテ・会計システムは、実は20年以上新規プレイヤーが参入してきてないレガシー業界です。一方で、日本はこれから超高齢社会を迎え、サステナブルな病院の運営が国の施策レベルで求められます。政府も「医療DX推進本部」を作るなど、国も本気で注力し始めています。

日本全体で診療・会計データを一気通貫として集め、地域全体での無駄のない医療の提供や国全体の医療費削減のための分析・施策実行を推し進めるために、今こそクラウド型のシステムが必要です。

提供しているサービスは、医療機関向け業務ERPです。社内のオペレーションエクセレントをお客様への運用提案に転用することも可能です。業務ERPの会社として社内のOpsも最高のものを実現できればと思っています。

クライアントが持つ多様なデータを、「意思決定に使える資産」に変える。私たちはその基盤をゼロから構築し、データ活用を根付かせることをミッションとするチームです。今回募集するのは、アナリティクスエンジニアとして、データの収集や基盤の設計・構築及び運用や、提供後のツールやデータの活用促進までも伴走するポジションになります。

さらに、当社では「技術力」だけでなく、課題を整理し、誰に何をどう伝えるかを考え抜いて、アウトプットに落とし込む力を重視しています。一人ひとりが自ら設計し、自ら価値を届ける、そんな現場力を大事にする方をお迎えしたいと考えています。

＜詳細＞
クライアント企業のデータ活用を支援するため、以下のような業務に携わっていただきます。プロジェクトの初期フェーズから参画し、「どう活用されるか」まで見据えた構築・設計・提案を担当いただきます。

●課題設定・要件整理
クライアントの業務内容や課題をヒアリングし、「誰が・どんな判断をするために・何を見るべきか」を明らかにします。
目的に合わせたデータ構造・加工ロジック・アーキテクチャやダッシュボード設計の全体方針をプロジェクトメンバーと策定。

●データ基盤構築・運用
AWS／GCPなどクラウド環境でのDWH構築（Redshift／BigQuery等）
SQLやPythonを用いたデータ整形・データマート構築
メンテナンス性や拡張性を見据えた構成・運用ルールの設計

●フロー・活用設計
アーキテクチャやBIツールなどより効果的な技術の提案・実装
チーム内・顧客向けに、構造的なドキュメント／報告資料の作成
技術的な設計・構築だけはなく「なぜそのデータが必要か」「どう見せると伝わるか」を意識したアウトプット

●チーム連携・改善提案
役割にとらわれずに課題設定・分析設計に関与
案件に併せて、PoC的な検証やR&D活動にもチャレンジ可能（新技術・新サービス創出）

グループにおける事業の各現場に内在する業務課題をともに探り、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのAI・データ分析によるソリューションの検討、および実装に向けたプロジェクトリードをお任せいたします。 1〜2案件のプロジェクトのPLとして以下の様な業務に携わっていただきます。

◆各現場の業務課題を洗い出し、関連する既存データを活用ながら業務改善・DXにつなげるPoC、検証を実施

◆部門や機械学習エンジニアなど他職種とのプロジェクトをリードし、実装に向けた検証を進める（要件定義/設計/実装）

◆RAGの開発・運用を始めとした生成AIを活用した業務改善の適応検討（※経験に応じて）

当社は安全保障上の観点から高いセキュリティレベルを求められる事業が多く、オンプレミスやクラウドの環境が混在しながらの運用を行っています。そういった環境からデータ活用で価値を提供するために、高い課題設定力や、事業部門・機械学習エンジニア等、様々な職種との協働を可能とするコミュニケーション力が求められるポジションです。

【アピールポイント】

事業会社のデータサイエンティストとして、事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革を担当することができます。当社は社会の様々なインフラに関わる事業も多く、自身の業務が社会課題の解決につながっている実感を得ることができます。当部門は育成の観点も重視しており、ビジネス向け研修や海外のAIに関わる学会に積極的に参加するなど、ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を伸ばす支援をしています。

私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール (SalesforceMarketingCloudやSnowflake等）導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。
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●業務詳細
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1.マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2.プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務　
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成　等
3.マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
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●対象領域
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・ウェブ解析（Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析）
・BIダッシュボード開発（Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発）
・統計分析（R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング）

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
仕事内容
事業開発/技術開発部において、データ分析や自然言語処理を活用したサービス開発などに従事しながら顧客課題解決に従事いただきます。
メンバーとして、データサイエンスと自然言語処理を駆使したナレッジ活用の高度化により、製造業界のDX推進における新しい業務変革の流れを一緒につくれます。
変更の範囲：会社の定める業務

やりがい
やりがい
構築段階の新規事業開発に携われます。
柔軟にニーズに応える実験的な技術提案ができる環境です。
PoC案件も複数あります。
自動車や重工など製造業界を中心とした複数のクライアントの要望に応えることで、顧客の業務課題を根本的に解決することができます。

データキャプチャ業務では、主に以下のような監査に用いるクライアントの財務諸表のデータ処理を担当していただきます。

・監査チームと連携し、データ処理要件のヒアリング
・所定のルール及び要件に基づくデータ処理、データ抽出
・加工要件に合わせて処理を設計、作成（Excel、Access、Alteryx）
・データ処理メモの作成

スキルや希望に応じて、データ処理やデータ分析に関連する以下のようなプロジェクトへの関与
・会計監査データ処理に関する、データ処理の標準化、自動化（Alteryx、VBA、SQLなど）、データの可視化（BIツール）
・監査ツールの調査、対応したデータ処理方針、マニュアルの改修
・データ処理スキル向上のための勉強会
・当社グローバルツールや新規開発ツールの導入検討
・監査チームでのデータ分析支援のためのコンサルテーション等

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。

効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。
- 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。
- 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。
- 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。

【業務の詳細】
- AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。
- 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。
- 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。

- 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。
- 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発
- リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション
- 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行
- AI/データサイエンス関連のシステム構築（主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心）
- 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証
- プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築
- 調査や研究開発成果の社内外への情報発信
AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。

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

・既存のビジネスプロセスを理解し、プロセスに影響を与えるAIソリューションを成功裏に導入する上で重要な役割を担う
・ITとビジネスの橋渡しを行い、ビジネスケースを開発し、要件を把握し、プロジェクトマネージャー、経営陣、利害関係者にデータに基づいた提案をする
・AIソリューションのビジネスニーズを明確にしつつ、ソリューションチームと協力して、技術的に可能であり、かつ財務的・機能的に妥当なバランスを取る
・ビジネスと技術的なドメインの間で重要なコネクターとして機能し、AIソリューションが技術的に優れているだけでなく、具体的なビジネス価値を提供することを保証する
・ビジネス環境を全体的に理解し、AIの能力を把握することで、AIプロジェクトを成功に導く
・技術アーキテクト、データエンジニア、ドメイン専門家など、クロスファンクショナルなチームと協力してビジネス要件を理解し、効果的なAIソリューションを開発する
・データサイエンス-AIの分野で自己主導的に学習・スキルアップを図り、キャリアの向上を目指す

・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。

データ企画戦略、データアーキテクチャ、データマネジメント（含、ガバナンス)のスペシャリストとして、当行の市場部門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。
・データ企画戦略の策定、運用
・データアーキテクチャ戦略の策定、運用
・データマネジメント態勢の構築・運用（含、方針・ルール策定）
・データ関連プロジェクト推進

アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する


●具体的な業務
デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく

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。

業務内容
クライアント企業の課題に対して、AI・機械学習技術を活用した課題解決のための企画・提案・PoC（概念実証）を行います。
具体的には以下の業務を担当していただきます。
・クライアントやコンサルタントからのヒアリングを通じた課題整理と要件定義
・AI/ML技術の調査・選定
・社会実装に向けた技術的な実現可能性の検証とPoC開発
・PoCの結果を踏まえた提案資料作成、プレゼンテーション
・必要に応じた一部デリバリー（プロトタイプや小規模システムの構築）
・学会等での社外発表

以下の業務のサポートを担当頂きます。
その他、能力に応じて複数のプロジェクトに幅広く関与いただくことを検討します。

・統計分析・ビジュアル化を活用した分析サポート
・データキャプチャ担当者が実施するデータ処理や、作成した監査調書のレビュー
・当チームのチームマネジメント（複数チーム制）
・最先端ツール(グローバルツール等)の調査や導入支援
・その他のプロジェクト推進

・新たな分析ツール展開のためのプロジェクト企画・推進
・当チームにおける品質管理、マニュアル等の策定
・データ処理スキル向上のための人材育成・研修実施
・グローバルチームとの連携

データに特化したチームのため、データ処理やデータ分析に関連する業務及びマネジメント業務がメインとなります。