エンジニア・プログラマの転職求人

デジタルプロダクトの体験価値向上を追求するUIUXデザイナーを募集します。新規事業開発および受託開発プロジェクトにおいて、ユーザー体験の設計から実装までを担当していただきます。データに基づいた意思決定と、クリエイティブな提案力を活かし、プロダクトの成長に貢献できる方を求めています。

●業務概要
** ユーザー調査と体験設計*
　・ユーザーリサーチの実施と分析
　・ペルソナ設計
　・カスタマージャーニーマップの作成
　・情報設計（IA）
　・ワイヤーフレーム作成
** UIデザインと実装*
　・プロトタイプの作成
　・ビジュアルデザイン
　・デザインシステムの構築
　・インタラクションデザイン
　・フロントエンド実装
** データ分析とマーケティング改善*
　・WEB解析（Google Analytics等）
　・ヒートマップ分析
　・A/Bテスト設計・実施
　・UXメトリクスの設定と測定
　・LP制作とCVR改善施策の実施
　・デジタル広告とのクリエイティブ整合性確保
　・SEO/UXバランスを考慮した設計

●業務詳細
　* 大学向け統計解析WEBアプリ（規模：4名、期間：1年）
　* 自社オウンドメディア構築（規模：2名、期間：3ヶ月）
　* 生成AIを用いた新規サービス（規模：2名、期間：8ヶ月）
　* GISを使った商圏分析用WEBアプリ

●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
　* 通信業界：ネットワーク障害予測AIの開発と運用自動化（チーム：6名、期間：11ヶ月）
　* 農業分野：作物生育予測と収穫最適化AIシステムの構築（チーム：4名、期間：9ヶ月）
　* エネルギー産業：再生可能エネルギー出力予測AIの開発（チーム：5名、期間：1年）
　* 教育分野：個別学習最適化AIとLLMを活用した教育支援システムの開発（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）
　* 観光業：多言語対応AI観光ガイドアプリの開発と実証実験（チーム：3名、期間：6ヶ月）

●本ポジションの魅力
　* 幅広いデザインスキルを活かせる環境
　* フロントエンド技術の実践的な活用機会
　* データドリブンな意思決定文化
　* 企画段階からの参画機会
　* 最新のデザインツール・技術への投資
　* 裁量権を持った主体的な業務推進
　* 多様な業界のプロジェクト経験

●想定されるキャリアパス
(1)UIUXデザイナー（入社1-2年目）
　・ユーザー体験設計の基礎習得
　・フロントエンド実装スキルの向上
　・WEB解析ツールの実践的活用
　・基本的なA/Bテストの実施
　・LP制作・改善の実務経験
(2)データインフォームドデザイナー（2-3年目）
　・ユーザー行動分析の深化
　・データに基づいたデザイン改善
　・コンバージョン最適化施策の立案・実行
　・カスタマージャーニー分析
　・マルチバリエーションテストの設計
(3)グロースデザイナー（3-5年目）
　・包括的なグロース戦略の立案
　・ファネル全体の最適化
　・チーム横断的な改善施策の推進
　・デザインシステムの改善提案
　・定量・定性データの統合分析
(4)グロースマネージャー（5年目以降）
　・グロース戦略の統括
　・KPI設計とモニタリング体制の確立
　・クライアントとの戦略的対話
　・チーム育成とナレッジ管理
　・事業成果に直結する施策立案

急速なテクノロジーの進化に伴い、より柔軟で革新的なソリューションが求められる中、新規事業開発および受託開発プロジェクトを担うフルスタックエンジニアを募集します。ビジネスの成長を加速させるための技術基盤の構築と、顧客のビジネス価値向上に貢献していただきます。

●業務概要
フロントエンドからバックエンドまで、幅広い技術スタックを活用して顧客の課題解決に取り組むポジションです。新規事業の立ち上げから既存システムの改善まで、ビジネスインパクトを重視した開発プロジェクトに携わっていただきます。

●業務詳細
　* 新規Webサービス・アプリケーションの設計・開発
　* クライアントのビジネス要件に応じたカスタムソリューションの開発
　* グロースハックのための機能開発・改善
　* ビジネスKPIを意識したシステム設計
　* データ分析基盤の構築とBI連携
　* パフォーマンス最適化とスケーラビリティの設計
　* フロントエンド・バックエンド両方の実装
　* データベース設計とAPI開発
　* システムアーキテクチャの設計
　* 技術選定やインフラ構築
　* アジャイル開発におけるスクラムメンバーとしての参画

●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
　* 大学向け統計解析WEBアプリ（規模：4名、期間：1年）
　　→Kubernetes、Terraform、CI/CD、teraform、tailwind、typescript、Next.js等のサーバ、フロントでモダン技術を使用
　* 自社オウンドメディア構築（規模：2名、期間：3ヶ月）
　　→ワードプレスではなく、スクラッチでの開発
　* 生成AIを用いた新規サービス（規模：2名、期間：8ヶ月）
　　→現在開発中
　* GISを使った商圏分析用WEBアプリ
　　→ビジネスロジック構築設計対応

●本ポジションの魅力
　* 最新のテクノロジースタックを活用した開発機会
　* フロントエンド・バックエンド両方の技術力を伸ばせる環境
　* 企画段階から参画し、技術選定から関われる
　* ビジネス成果にダイレクトに貢献できる
　* 様々な業界の課題に触れることができる
　* データドリブンな意思決定文化

BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。

●業務概要
BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。

●業務詳細
　* BIツール（Tableau、Power BIなど）を使用したデータの可視化と分析
　* 基本的な統計分析や簡単な機械学習モデルの適用
　* データ分析結果に基づく洞察の抽出とレポート作成
　* クライアントへの分析結果のプレゼンテーションと提案
　* 定期的なダッシュボードの作成とメンテナンス
　* マーケティングデータの分析と顧客インサイトの抽出
　* A/Bテストの設計と結果分析
　* データ品質の検証とデータクレンジング
　* 他部門やクライアントとの連携によるデータ要件の定義
　* 簡単なデータパイプラインの構築と管理

●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：顧客セグメンテーション分析とターゲットマーケティング戦略の提案（チーム：3名、期間：3ヶ月）
　* Eコマース：ウェブサイトのユーザー行動分析とコンバージョン率改善（チーム：2名、期間：4ヶ月）
　* 製造業：生産ラインの効率性分析と改善策の提案（チーム：3名、期間：5ヶ月）
　* 金融サービス：顧客の離反予測モデル構築と防止策の立案（チーム：4名、期間：6ヶ月）
　* 医療機関：患者の満足度調査分析と改善施策の提案（チーム：2名、期間：3ヶ月）

●本ポジションの魅力
1. 多様なデータの業務経験
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や業界知識を獲得できます。

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. 技術力の向上
最新のBIツールや分析手法を学び、実際のプロジェクトに適用する機会が豊富にあります。

4. コミュニケーション力の強化
分析結果を非技術者にも分かりやすく説明する機会が多く、プレゼンテーションスキルを磨くことができます。

5. マーケティング知識の習得
顧客行動分析やキャンペーン効果測定など、マーケティングに関連する分析業務を通じて、実践的なマーケティング知識を得られます。

●想定されるキャリアパス
1. アナリスト キャリアパス：
・ジュニアデータアナリスト
　　↓
・データアナリスト（本ポジション）
　　↓
・シニアデータアナリスト
　　↓
・リードデータアナリスト

より高度な分析手法を習得し、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：
・ジュニアデータアナリスト
　　↓
・データアナリスト（本ポジション）
　　↓
・アナリティクスチームリーダー
　　↓
・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。

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）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

●エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いた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）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・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
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲：会社が指定した業務

【案件事例】
・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案
・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案
・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング
・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援
・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案

【使用ツール・開発環境】
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、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、実際の案件で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）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。

2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。

ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

●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。

★Step 1: データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
　　 使用環境・ツール ： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database
　　 習得スキル ： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

★Step 2: コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
　　 使用環境・ツール ： SQL / Python / SAS / R
　　 習得スキル ： データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

★Step 3: データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
　　 使用環境・ツール ： Google Analytics / Tableau / PowerBI
　　 習得スキル ： データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

★Step 4: レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
　　 使用環境・ツール ： ダッシュボード（BIツール内） / PowerPoint / Word
　　 習得スキル ： レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア
チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく〜時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。

＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など

＜プロジェクト例＞
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
など

＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt

======================
▼データアナリスト
＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など

＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など

＜PJT例＞
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など

＜詳細PJT 一部＞
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し

1．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio

2．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）

3．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）

●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与

1．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築

2．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る

3．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減

現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出

＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS

＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など

＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など

＜PJT例＞
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し

1．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio

2．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）

3．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）

●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与

1．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築

2．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る

3．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減

現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出

＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS

AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。我々はAI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！

【担当業務】
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー
・案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）
　※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。

【プロジェクト例】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）

【キャリアパス】
・当該領域おけるスペシャリストポジションの昇格
・プロダクトオーナー

【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
1. 国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2. 大学、公官庁での共同研究を通じ以下の大学との共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができる国内でも唯一のサービスを保持しています。

AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。我々はAI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！

【担当業務】
・AI・データ分析領域における、データ基盤構築（DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー）の専門家・プロジェクトマネージャー
・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築（AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築）の専門家・プロジェクトマネージャー
・上記領域に関するコンサルタント業務
・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）
　※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。

【プロジェクト事例】
・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築（DataRobot＋クラウドベンダー）、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築

【キャリアパス】
・当該領域おけるスペシャリストポジションの昇格
・AI/データ分析を活用した新規事業に関する取り組み

【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
1. 国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2. 大学、公官庁での共同研究を通じ以下の大学との共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができる国内でも唯一のサービスを保持しています。

・Azure OpenAI Serviceを用いたAIアプリケーション構築 　
　（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装）
・Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発
　（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など）
・Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング
　（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など）
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・エンドユーザー様向けの新規サービスメニューの開発、 　
　事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援

[変更の範囲]
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

自社サービスが保有する各種案件に携わっていただきます。
（直請けかつアクティブなデータ案件を常時多数保有）
保有案件はデータサイエンティストやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニアなど幅広い職種のものがあり、近年注目を集めるDX人材としてご活躍いただきます。

◎当ポジションの魅力
・保有案件の中から「担当領域」「単価」「関わりたい技術/プロダクト」を選択することができます。また、年数やスキルに応じて紹介できる案件の幅も広がるのも魅力です。
・当社社員として安定的に働きつつ、常駐先によって案件や待遇が選べるので、自由な働き方ができます。
・エンジニアのキャリア形成を大事にしているため、幅広いキャリアパスがあり、自社エンジニアへの異動実績もあります。柔軟にキャリアを広げていける環境です。
・評価制度も公開されているため、具体的なキャリアイメージや評価基準を持って業務に携われます。
・自己研鑽の機会として、社内の勉強会にも参加可能です。
・社員を称賛する文化があり、常駐先の業務であっても当社の全社総会でのノミネートやMVP受賞実績もあります。社員の成長や頑張りを見ている、知れる環境です。
・エンジニアに対するサポート体制が充実しています。営業担当だけではなく、エンジニアのフォローを専門とするフォロワーチームが存在しています。そのため2名体制で開発案件での悩み等、何でも相談することができます。相談内容を元に参画企業へ解決のための交渉も行います。

<使用ツール> （常駐案件によって異なります）
・データアナリスト：
Salesforce Marketing Cloud、Account Engagement、GoogleAnalytics、SAS
・BIエンジニア：
Tableau、PowerBI、Looker Studio、DOMO
・データサイエンティスト：
Numpy、pandas、matplotlib、TensorFlow、Keras、PyTorch、OpenCV、Pillow、speech recognition、pyaudioLangChain、Mecab、Prophet、NeuralProphet
・データエンジニア：
AmazonRedshift、AmazonAthena、BigQuery、Azure Synapse Analytics、Teradata、Snowflake、DWH、データレイク、データマート、ETL、EAI

・データ分析を通じたアプリのグロース
・BIツールでのダッシュボード開発および運用を通じて、組織でのデータ活用推進
・データ分析基盤の構築およびBIツールの開発・運用
・データ活用の推進により組織のデータリテラシーを高めていく
・定性リサーチによるユーザーインサイトの抽出
・機械学習・生成AIを活用した業務改善の提案

●本ポジションの魅力
・ブロックチェーンを活用した分析を経験可能
・成長期の企業で自社やプロダクトがグロースしていくフェーズを体験できる事
・データを取得する基盤が整っている事
　　BigQueryやログの管理の整備がされている事
・組織の成長と共に新しい役割にチャレンジできる可能性がある事
・暗号市産業界でユーザー数が国内最大級であり、データ量が多い環境で分析可能な事

●データ分析環境
DWH：BigQuery
BI：Looker、LookerStudio（旧 GoogleDataStudio）
サイト分析：Google Analytics, KARTE

ビジネス要件のヒアリングからデータ利活用の企画、データ基盤整備、データマネジメント、データのビジネス応用まで幅広くお任せします。
以下業務をご自身の経験や希望に応じてお任せする予定です。
・業務内容とデータ現状を把握しながらあるべき姿のデータ戦略とデータマネジメントプランの策定
・データポリシー・ガイドラインに基づく業務データの入力ルール整理・整備
・データプラットフォームの企画設計、構築、運用管理
・データ集約、ETL、解析等データマネジメント業務
・BIツールを利活用したデータ可視化
・複数DXプロジェクトでのデータ利活用企画推進

※変更の範囲：会社の定める業務

【キャリアステップイメージ】
入社時、まずはデータエンジニア中心の業務をお任せします。その後、ご自身の希望や適性を踏まえて、クラウドエンジニアや、データサイエンス、AIエンジニア業務、または、ビジネス・IT戦略に関わる上流業務をお任せします。将来のキャリアはご自分のキャリアデザインとご経験・スキルによってテクノロジー中心のテックリードや、マネジメント中心のプロジェクト企画・マネジメントに携われる可能性があります。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
事業部門で先端テクノロジーと知見・スキルを活かして直接に事業利益への貢献に直結します。日々多くの刺激を受けながら、自分自身も成長することができますし、自分自身の取組と努力で事業の変革と成長を目の前で実感することができます。
データエンジニアはデータマネジメントとデータ利活用を中心としたデータドリブン経営推進の中核役割を担わせていただきます。常に業界の先端に立ってリードできるよう、最新情報の収集や外部イベントの参加、イベントの登壇などを支援しています。また、事業部門で直面するさまざまの課題をデータ技術を駆使して解決策を提案したり、自ら手を動かしてPoC実施したり、プロジェクトのテックエンジンになったりすることで自己成長につながります。とても楽しく、やりがいのある仕事です。ぜひ、一緒に切磋琢磨しながらチャレンジしていきたいです。

ユーザーとクライアントのマッチング率の向上のため、データ収集・データ分析→他チームと連携して利用しやすい最適なフォーマットへ変換→他チームのサポート、日々の改善を行っていただきます。

【具体的には】
・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の分析、レポーティング
・各種事業KPIの可視化・レポーティング
・キャンペーン等の施策の企画と効果検証
・BIツール（Looker）のメンテナンス
・サービスのもつデータの価値向上

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【当社のデータアナリストとして働く魅力】
・会社のコアな課題にアクセスすることができるため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
・現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。
・社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことができます。
・分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。
・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

当行ではマーケティング領域を中心として、これまでデータ利活用を進めており、特に個人・法人の営業活動において関連会社であるシンクタンクなどとも連携し、継続的に推進してきました。
さらなるデータ利活用の拡大にむけ、ビジネスを理解しビジネス課題の解決に向けた分析要件を定義、データ分析結果を評価、意思決定等に繋げる取り組みと、その土台となる「インフラ周りの整備」の両輪を進めています。
データをビジネスに活かせる状態に、組織的・継続的に取り組んでいくことに貢献できる人財を募集しています。

【具体的な職務内容】
・データモデルを作成し、データ配置やデータフローの最適化、データ設計/語彙の標準化などの実施
・安定的にデータ活用基盤を利用するためのメンテナンス/改良
・データ活用に関わる各種ルールや規約の制定・順守、定期的なモニタリング
・データに対する品質管理と、データカタログの整備/運用
・行員の分析業務の支援や研修開催。データ活用・データ格納場所の問い合わせ対応

機械学習等のデータ解析技術を適用した業務高度化、デジタライゼーション、新規ビジネス創出等の研究・開発（及び当該技術の一般事業会社や金融法人・公共法人向けコンサルティング業務への活用）及び関連技術の研究開発

＜業務例＞
・親会社DX戦略の推進
・信用スコアリングモデルの開発
・不正検知ロジックの開発
・デジタルマーケティング高度化
・機械学習・AI・テキスト解析技術等の研究開発

・将来構想に基づき計画されたアプリケーションの開発、変更等に関するRFP作成に際して関連会社と協業して作成する
・プロジェクトの企画構想／要件定義工程／設計工程／製造工程において、取り纏め推進
（作成作業は関連会社及び外部ベンダーが行うがその推進業務、品質管理、コスト管理、納期管理、要員管理などを行う）
・プロジェクト課題を能動的にハンドリングし、課題解決に導く
・テスト工程においては関連会社が行うテストを客観的にチェックする
・弊社グループ横断利用に資するサービスのPoC実施、導入展開
・グループの生産性向上を目指し、BPR（Business Process Re-engineering）も行った上でITシステムを導入する

・SORアプリケーションに蓄積されたビジネスデータ、SOEアプリケーションを経由して取得されるログデータ、リアルアセット上でのユーザー行動履歴等を統合した多面的なデータの解析・可視化
・事業計画の予実管理精度向上等に資するダッシュボード開発
・OMOでのリアルタイムマーケティング実現に向けたアルゴリズムの検討・開発　等

新規プラットフォーム導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、新規導入の際の導入支援、機械学習モデル運用における内製化支援を行います。
データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、データ収集やデータ統合、パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。

チーム体制
・PM2名
・データエンジニア3名【募集ポジション】
・インフラエンジニア1名

●業務の例
(1)データマネジメントのコンサルティングやロードマップ策定支援
(2)データマネジメントプラットフォームの導入提案、PoC、PoV実施
(3)データマネジメントプラットフォームの要件定義・設計・構築

主に大手企業のビッグデータを活用し、マーケティング成果の向上やデータ分析精度を高めるための技術活用の推進を期待します。クライアント内外・各種マーケティングプロセスにて利用するツールから得られるデータを元にユーザーやサービスを分析し、各サービスやマーケティング課題の改善・仮説・提案を行って頂きます。
主な業務として、DMP及びCDP導入案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における構築業務を担って頂きます。
その後、要件定義から設計、プロジェクト自体の進捗、品質、メンバーの管理業務を行って頂ければと思います。
クライアントのマーケティングを上流からリード、支援していきますので、将来的には、データから得られる重要な結論、事実を元に、こちらからの提案・示唆によりクライアントに動いてもらう、あるいはパートナーとしておつきあいしていくポジションをお任せしたいです。

●想定業務内容
・DMP、CDP利活用のための運用保守、改善業務
・BIツールを用いた顧客データの可視化やデータの流し込等の構築
・テクノロジー、技術等の担当領域におけるR&D

※扱うデータの例
・購買データや会員属性等のCRMデータ
・サイト・アプリにおけるユーザーの行動データ
・リアルでの入場・来店等のオフラインデータ
・アンケート結果や通話データ等の定性データ

●開発言語・環境・ツール等
※案件により異なる場合もあります。
【開発言語】
Python, SQL, JavaScript
【開発環境】
Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
【データベース】
Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
【リポジトリ管理】
Git
【BIツール】
Tableau, DOMO, GoogleDataPortal
【その他ツール】
GoogleAnalytics, AdobeAnalytics, Marketo, Salesforce
【社内コミュニケーションツール】
slack, Teams　etc...

・データ基盤の構築・運用
・BIツールを用いたダッシュボードの構築・運用
・AWS上でのTerraformを用いたインフラの構築・運用
・プロダクトの要件定義/仕様作成/工数見積

【ポジションの魅力】
・レガシーなインフラが主流の金融領域において、SaaSというアプローチで新しい価値を提供できる
・PMFしたプロダクトのグロースフェーズに関わることができる
・実装のみならず、要件定義、設計、テスト、デプロイ、運用、顧客サポートなど、アプリケーションのライフサイクル全てに関わることができる
・保険ドメインの専門知識を身につけることができる
・国内有数の企業と仕事ができる
・事業の1人目データエンジニアとして裁量を持ってプロジェクトに関わることができる。

クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。ご入社後は、札幌オフィスの拠点立ち上げメンバーとして事業、そして組織拡大に貢献いただきたいと考えております。

【詳細】
●直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

【ポジションの魅力】
●新規事業所の立ち上げにオフィス立ち上げ等の、普段は経験できない業務に関われ経験することが出来ます。
●北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、
東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。

日本企業のデジタルトランスフォーメーションの実現に貢献するため、ビックデータの活用支援を行います。データ蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）やAzure、AWS、GCPなどのクラウド、AI、機械学習などを含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。ご入社後は、新設された札幌オフィスにて事業、そして組織拡大に貢献いただきたいと考えております。

●直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

【ポジションの魅力】
●新規事業所の立ち上げにオフィス立ち上げ等の、普段は経験できない業務に関われ経験することが出来ます。
●北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、
東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。

●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

●担当業務： データ分析エンジニア
ウェルス・マネジメント部門におけるデータ分析プロジェクトに参画し、ビジネス部署やシステムパートナー等と連携の上、データモデリング、エンジニアリング、開発等のデータ分析業務を担当いただきます。

●責務
・データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化
・データ基盤のフレームワーク構築
・当社のツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること
・社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業

●Group Overview：
ウェルス・マネジメントIT部は、ウェルス・マネジメント部門におけるシステム及びビジネスプロセスの企画・開発において、ビジネスとテクノロジーを繋ぐ重要な役割を担っており、ビジネスと一体となって、ウェルス・マネジメント部門のビジネス拡大に貢献しています。

現在、当社のウェルス・マネジメント部門のシステムを取り巻く環境は、大きな変換点を迎えております。
これまで、ビジネス領域ごとに個別最適化されてきたシステムを、今後、グローバル基準に標準化していきます。
また、べンダー・マネジメント・モデルから内製化へ開発モデルをシフトしていきます。
標準化することで、レガシー・固有技術からの脱却によるコスト削減、野村グループにおけるノウハウを活用することで運用効率化を目指します。
更に、内製化を進めることで、品質・コストをコントロール可能とし、ビジネススピードの向上に寄与します。
部内において必要となる人員も多様化することから、このたび人材募集を行っております。

データサイエンス推進室として、社内のデータ統合とデータ活用を牽引することでビジネス成長へ貢献することをミッションに活動していただきます。
直近では、Webサイトの接客ツールのセグメントの最適化や商品のレコメンドなど、オンラインのパーソナライズ化を推進させることで、顧客体験の改善や申込みのCVRを向上させるための支援を実施。中長期的には、よりインパクトある成果をだすために、今年度構築したCDP広告データ等を取り込み、次年度計画の準備も進めています。
その中でも今回は、システムやデータに精通しているデータエンジニアリングを得意な方を求めたく、以下についての業務をお願いしたいです。

・CDPおよびAPI基盤の保守運用・拡張
・データ手配
・分析結果の実装・運用

【ポジションの魅力】
・オンライン生保であるため、申込 契約までの顧客データがすべて保持しています。そのため、ダイレクトビジネス的なやりがい・面白味を感じることができます。
・組織の大きさや立ち上がったばかりであること、全社横断組織で高い視点でデータ分析が可能です。

DX推進部に配属となります。

【想定職務】
データソースの真正性や加工プロセスの体系的管理が不十分である
当金庫の状況を踏まえ，是正施策を企画/実行すること。
データドリブン経営の実現を目指す最初期フェーズにおいて，
データ品質の維持/向上とデータ利活用環境整備を行う為の礎となる
管理/統制能力を備えることを目的とし、募集しております。

主に監査業務のAutomationプロジェクトの一環であるカスタムオートメーションツールの開発業務をお任せします。

カスタムオートメーションツールには様々な種類があり、開発フェーズも企画段階のものからリリース済みものまで異なりますので、ご経験に合わせて最適な案件をお任せいたします。業務を遂行する上で、社内のビジネスアナリストやソリューションアーキテクト、外部委託のエンジニアとコミュニケーションをとり、より優れたツールの開発を目指していただける方を募集しております。

・WEBフレームワークのAPI調査をTemplateソースコードや英語ドキュメントを用いて実施
・提示された要件およびソリューションをもとに、スケジュールや技術的制約を考慮した最適な設計を提案
・自身の設計に基づいた確実な実装およびテストの実施
・上記に関連したドキュメントの作成
・ベンダーが作成した成果物（設計書やソースコード）のレビュー

【開発環境について】
・Windows環境での開発が中心となります (PCは貸与されます)
・各種ソースコードはGitを用いてバージョン管理をしています
・開発環境としてVisual Studio および Visual Studio Code を利用することが可能です

主に大手企業のビッグデータを活用し、マーケティング成果の向上やデータ分析精度を高めるための技術活用の推進を期待します。クライアント内外・各種マーケティングプロセスにて利用するツールから得られるデータを元にユーザーやサービスを分析し、各サービスやマーケティング課題の改善・仮説・提案を行って頂きます。
主な業務として、DMP及びCDP導入案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における要件定義・設計を行って頂き、その後、プロジェクト自体の進捗や品質管理業務を担って頂きます。
クライアントのマーケティングを上流からリード、支援していきますので、データから得られる重要な結論、事実を元に、こちらからの提案・示唆によりクライアントに動いてもらう、あるいはパートナーとしておつきあいしていくポジションです。

●想定業務内容
・DX観点を鑑みた企業の分析環境の構築・改善・導入全般のアドバイザリー、コンサルティング業務
・DMP、CDPの改善最適化の立案、提案及び運用チームの品質定義と担保
・AI・機械学習等の最新テクノロジー、ツールのキャッチアップを行い社内でのR&D活動の実施

※その他
・ご志向性やご経験によって、下記のようなキャリアをつんでいただくことも可能です。
　大手事業会社様のDX推進観点を鑑みた、ビジネスサイド＆テクニカルサイド双方での上流（戦略策定〜提案・折衝）から実行（プロマネ・エンジニアチームと実現の立ち上げ）フェーズまでを担当
・Arm Treasure Dataとの認定パートナー取得、認定資格（エンジニア・PL）制度等あり
・Adobeソリューションの社内教育環境あり

●開発言語・環境・ツール等
※案件により異なる場合もあります。
【開発言語】
Python, SQL, JavaScript
【開発環境】
Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
【データベース】
Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
【リポジトリ管理】
Git
【BIツール】
Tableau, DOMO, GoogleDataPortal
【その他ツール】
GoogleAnalytics, AdobeAnalytics, Marketo, Salesforce
【社内コミュニケーションツール】
slack, Teams　etc...

●役割
ソフトウェアエンジニアとして、当社AI/データアナリティクス部門のアナリティクスプラットフォームとクライアントをサポートするためのソフトウェアソリューションの推進を担当する。ミッションクリティカルな意思決定分析の為に、強力な分析スキルと革新的な問題解決ソリューションを開発する能力が求められる。
その他にも、当社AI/データアナリティクス部門が持つプラットフォームの機能強化や、業界をリードするアナリティクス・ソフトウェア・ソリューションと方法論の開発、当部門を代表して業界をリードするカンファレンスでの講演や論文の提供なども担当する。
当社は、ソフトウェア開発、データサイエンス、大規模なデータ分析に取り組み、組織をアナリティクスドリブンな企業へと変革させることができる優秀な人材を求めている。

●具体的な業務
・ソフトウェア開発のベストプラクティスや標準化された開発プロセスを適用し、ロバストで保守性の高いソフトウェアを開発する
・意思決定を目的とした複雑な問題を解決するための分析モデルを開発する
・ソフトウェア開発のライフサイクルのあらゆる部分で積極的に活動する
・技術者以外のチームやコンサルタントを対象に、大規模なアナリティクス・Infrastructure as Code（IaC）、ロバストなソフトウェア開発のためのベストプラクティスを理解できるようガイドする
・アルゴリズムとソフトウェア設計の計算効率を最適化する
・データ構造と結果の可視化をデザインし、ユーザーに実用的な示唆出しや状況認識を提供する
・将来の製品リリースにおける新機能について、クライアントと議論する
・ソフトウェアの設計とソリューションのアイデアをシェアする