データサイエンティストの転職求人
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データサイエンティストの特徴
データサイエンティストとは、ビジネスにおける様々な意思決定の際に、合理的な決定を下せるようにデーターを分析しアドバイスや意思決定の補佐を行...もっと見る
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データサイエンティストの転職求人一覧
新着 業界トップTierのプラントエンジニアリング企業でのデータサイエンティスト(デジタルイノベーション室)
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
国内の石油系プラントオーナーを顧客にした統計や機械学習・深層学習などの技術を使ったシステムの開発とサービスの提供や同業界への新たなソリューションの提案および導入を行います。
<仕事のやりがい・魅力>
プラント建設などの既存の業務があり、顧客と地に足が付いた関係性を持っています。これを活かして、既存の顧客にIT系の新たな切り口でのサービス提供を行います。そのため、意気込み次第で新しい業界の知見を得ることができます。
また、ITやAIは比較的新規の領域であるため、技術面やビジネスにおいての裁量の幅は比較的広く、自らが開拓するチャンスを活かすことができます。
<国内駐在の有無・頻度>
無し
<国内出張の有無・頻度>
国内の顧客への打合せ(おおむねオンライン)、システム導入時に出張があります。
<仕事のやりがい・魅力>
プラント建設などの既存の業務があり、顧客と地に足が付いた関係性を持っています。これを活かして、既存の顧客にIT系の新たな切り口でのサービス提供を行います。そのため、意気込み次第で新しい業界の知見を得ることができます。
また、ITやAIは比較的新規の領域であるため、技術面やビジネスにおいての裁量の幅は比較的広く、自らが開拓するチャンスを活かすことができます。
<国内駐在の有無・頻度>
無し
<国内出張の有無・頻度>
国内の顧客への打合せ(おおむねオンライン)、システム導入時に出張があります。
新着 Fintechベンチャー企業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
700万円〜
ポジション
担当者
仕事内容
社内外からのデータを元に構築したデータ基盤を元に、数理モデルの構築やMLOpsのモデリング部分を担当するポジションです。
様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング
・データパイプラインの運用・管理
・ビジネスダッシュボードの構築
・Pythonを用いた機械学習実装
・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み
【使う技術・ツール】
●分析環境構築
AWS
AWS Glue
Amazon Athena
Amazon S3
Python
jupyter lab
●開発管理・コミュニケーション
Github
notion
JIRA
Slack
様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング
・データパイプラインの運用・管理
・ビジネスダッシュボードの構築
・Pythonを用いた機械学習実装
・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み
【使う技術・ツール】
●分析環境構築
AWS
AWS Glue
Amazon Athena
Amazon S3
Python
jupyter lab
●開発管理・コミュニケーション
Github
notion
JIRA
Slack
新着 大手総合インターネット企業のデータアナリスト(品質改善)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者
仕事内容
●ポジション概要
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索サービスのアクセスログや検索結果自体のチェックを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの分析を行います。定量的な評価を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・検索サービスの各種施策の影響をアクセスログを用いて分析
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索サービスのアクセスログや検索結果自体のチェックを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの分析を行います。定量的な評価を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・検索サービスの各種施策の影響をアクセスログを用いて分析
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
新着 大手総合インターネット企業のリサーチャー(品質改善)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者
仕事内容
●ポジション概要
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索結果自体のチェックやユーザーへのアンケート調査、インタビューなどを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの状態調査を行います。調査を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・各種施策による検索結果の変化や影響を、検索結果のチェックやユーザーへの調査で評価しレポーティング
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索結果自体のチェックやユーザーへのアンケート調査、インタビューなどを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの状態調査を行います。調査を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・各種施策による検索結果の変化や影響を、検索結果のチェックやユーザーへの調査で評価しレポーティング
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
外資系生命保険会社でのData Scientist
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
Mission
・データ分析、アナリティクスに関する高度な専門スキル・知識を活用し、当社のビジネスパフォーマンスを向上させる
・成果にこだわり、ビジネス部門と協働しながら当社内の様々なデータを活用しビジネス課題を特定し解決に導く
Scope of responsibilities(責任範囲)
・データサイエンスの知識を活用し、様々な側面で当社のビジネス価値向上に貢献する
・当社内におけるデータアナリティクスに関するプロジェクトを幅広く実施する
・データの観点から当社の解決すべき課題をCDOやビジネス部門など関連するステークに提言し、新たな価値創出機会を提供する
・データアナリティクスのエバンジェリストとしてデータサイエンスのケイパビリティについての社内認知やプレゼンスを向上させる
・トレーニングや勉強会などを開くことによって社内のケイパビリティを底上げする
・最新のアナリティクスの動向を把握し、当社への適用機会を検討し新たな価値創出に貢献する
<変更の範囲>
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります
・データ分析、アナリティクスに関する高度な専門スキル・知識を活用し、当社のビジネスパフォーマンスを向上させる
・成果にこだわり、ビジネス部門と協働しながら当社内の様々なデータを活用しビジネス課題を特定し解決に導く
Scope of responsibilities(責任範囲)
・データサイエンスの知識を活用し、様々な側面で当社のビジネス価値向上に貢献する
・当社内におけるデータアナリティクスに関するプロジェクトを幅広く実施する
・データの観点から当社の解決すべき課題をCDOやビジネス部門など関連するステークに提言し、新たな価値創出機会を提供する
・データアナリティクスのエバンジェリストとしてデータサイエンスのケイパビリティについての社内認知やプレゼンスを向上させる
・トレーニングや勉強会などを開くことによって社内のケイパビリティを底上げする
・最新のアナリティクスの動向を把握し、当社への適用機会を検討し新たな価値創出に貢献する
<変更の範囲>
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります
外資系生命保険会社でのデータスチュワード
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
530万円〜1020万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
Mission
・データガバナンスの実施と維持
・データ品質の監視と改善
・データの整合性とセキュリティの確保
・データ管理ポリシーと手順の策定と実行
・データのメタデータ管理
・データのライフサイクル管理
・データ利用者へのサポートとトレーニング
・データ関連の問題解決とトラブルシューティング
Scope of responsibilities(責任範囲)
・データマネジメントにおける企画、実行、推進、管理を行う
・データ分析基盤(DWH/Data Lake/ETL/BIツール等)、AI基盤(MLOps/生成AI/AIHUB等)における分析データ等の企画、実行、推進、管理を行う
・データ利活用を促進させることで、デジタルイノベーションや各種プロジェクトの推進・実践に貢献する。
・最新の技術動向を調査しながら、各種ステークホルダーのニーズをくみ取り、新たなデータアーキテクチャ・データマネジメント・データ分析・AI等をステークホルダーに提供することで、新たな価値創出に貢献する
<変更の範囲>
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります
・データガバナンスの実施と維持
・データ品質の監視と改善
・データの整合性とセキュリティの確保
・データ管理ポリシーと手順の策定と実行
・データのメタデータ管理
・データのライフサイクル管理
・データ利用者へのサポートとトレーニング
・データ関連の問題解決とトラブルシューティング
Scope of responsibilities(責任範囲)
・データマネジメントにおける企画、実行、推進、管理を行う
・データ分析基盤(DWH/Data Lake/ETL/BIツール等)、AI基盤(MLOps/生成AI/AIHUB等)における分析データ等の企画、実行、推進、管理を行う
・データ利活用を促進させることで、デジタルイノベーションや各種プロジェクトの推進・実践に貢献する。
・最新の技術動向を調査しながら、各種ステークホルダーのニーズをくみ取り、新たなデータアーキテクチャ・データマネジメント・データ分析・AI等をステークホルダーに提供することで、新たな価値創出に貢献する
<変更の範囲>
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります
データ分析会社のデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
380万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【データでビジネスを変革するアナリストを募集します!】
私たちは、お客様のデータを活用して、ビジネス課題の解決をサポートするスペシャリスト集団です。今、私たちと一緒にデータの力で企業の未来を切り拓くメンバーを探しています。様々な業界の課題に挑み、あなたの分析力で新しい価値を提供してみませんか?
【対象とする業種】
DX、IT、経営企画、営業、マーケティング、製造など、幅広い業種をサポート。あなたのスキルが活躍できるフィールドは無限大です。データを活用して、どの業種でもビジネスを変革させるマインドをお持ちの方、ご応募をお待ちしています。
【業務内容】
お客様の課題をデータで解決: 現状の分析から課題の発見、解決策の提案まで、BIツールやデータ分析を駆使してお客様をサポートします。
データ活用の定着支援: お客様がデータを継続的に活用できる環境を整え、分析の定常化を支援します。わかりやすい説明も重要なミッションのひとつです!
成長の機会が豊富: 様々な業界・業種で経験を積むことが可能です。クライアントの課題に対応することで、分析スキルはもちろん、プレゼンスキルやコミュニケーション力も磨かれていきます。
【具体的な業務例】
経営企画サポート: 収益構造を可視化し、受注金額やリピート率などをデータで徹底分析。経営判断に役立つインサイトを提供します。
製造業支援: 保守メンテナンスの受注頻度を分析し、効率的なメンテナンス計画の策定をサポートします。
マーケティング支援: 顧客データを活用して、年齢や性別、利用頻度を分析。顧客満足度向上のためのアンケート結果を分析し、改善策を提案します。
私たちは、お客様のデータを活用して、ビジネス課題の解決をサポートするスペシャリスト集団です。今、私たちと一緒にデータの力で企業の未来を切り拓くメンバーを探しています。様々な業界の課題に挑み、あなたの分析力で新しい価値を提供してみませんか?
【対象とする業種】
DX、IT、経営企画、営業、マーケティング、製造など、幅広い業種をサポート。あなたのスキルが活躍できるフィールドは無限大です。データを活用して、どの業種でもビジネスを変革させるマインドをお持ちの方、ご応募をお待ちしています。
【業務内容】
お客様の課題をデータで解決: 現状の分析から課題の発見、解決策の提案まで、BIツールやデータ分析を駆使してお客様をサポートします。
データ活用の定着支援: お客様がデータを継続的に活用できる環境を整え、分析の定常化を支援します。わかりやすい説明も重要なミッションのひとつです!
成長の機会が豊富: 様々な業界・業種で経験を積むことが可能です。クライアントの課題に対応することで、分析スキルはもちろん、プレゼンスキルやコミュニケーション力も磨かれていきます。
【具体的な業務例】
経営企画サポート: 収益構造を可視化し、受注金額やリピート率などをデータで徹底分析。経営判断に役立つインサイトを提供します。
製造業支援: 保守メンテナンスの受注頻度を分析し、効率的なメンテナンス計画の策定をサポートします。
マーケティング支援: 顧客データを活用して、年齢や性別、利用頻度を分析。顧客満足度向上のためのアンケート結果を分析し、改善策を提案します。
大手SIerでのDX/デジタルサクセスを推進する金融機関向けデータサイエンティスト/データ活用コンサルタント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。
【アピールポイント(職務の魅力)】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析の設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。
【アピールポイント(職務の魅力)】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析の設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。
大手Webプラットフォーム企業でのデータアナリスト(企画開発部)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円 ※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
主に自社で展開している動画事業やライブチャット事業に関して、データ分析からサービス課題の発見、施策立案、リリース後の効果検証までの一連の業務をお願いします。
●具体的な業務イメージ
・データ抽出、分析を通じた課題発見
・UI/UX改善や新規獲得のための施策立案
・リリース後の効果検証
・事業KPIのダッシュボード作成 など
●ポジションの魅力
・ビジネスサイドとの密な連携を通じて業務を進めていくため、単に作業を請け負うだけでなく、能動的に事業課題を分析し、提案することができます。
・膨大なデータ量を有しており、そのデータを活用して分析スキルを向上させることができます。数値ベースでの提案からリリースに繋げることができるため、手触り感を持ちながらサービス改善に取り組めます。
●具体的な業務イメージ
・データ抽出、分析を通じた課題発見
・UI/UX改善や新規獲得のための施策立案
・リリース後の効果検証
・事業KPIのダッシュボード作成 など
●ポジションの魅力
・ビジネスサイドとの密な連携を通じて業務を進めていくため、単に作業を請け負うだけでなく、能動的に事業課題を分析し、提案することができます。
・膨大なデータ量を有しており、そのデータを活用して分析スキルを向上させることができます。数値ベースでの提案からリリースに繋げることができるため、手触り感を持ちながらサービス改善に取り組めます。
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
570万円〜950万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社ビジネスモデル・各部業務を理解・可視化したうえで、AI・データで解決すべき課題設定(新サービス検討も含む)、AI・データ活用の企画フェーズから担当していただきます。単にデータ分析・AI構築するだけではなく、超上流の課題設定から最下流の実証実験・本番実装までの全てのフェーズを担当していただきますので、裁量は大きく、成長機会もたくさんあります。
3ヶ月程度は既存メンバーと一緒に行動してもらい、業務内容を理解しながら社内の雰囲気に慣れていただきます。また、その期間中にデータ分析・AI構築に関する所定の学習教材で独学してもらいつつ、社外研修も受けていただきます。独り立ちの目安は3ヶ月です。
<使用ツール>
Office製品、Teams、データ抽出・加工ツール(SQL、Python/R)、BIツール(PowerBI)、AI関連ツール(DataRobot、dotData、Python/R、Databricks、Robust Intelligence)、ChatGPT(Azure OpenAI)
3ヶ月程度は既存メンバーと一緒に行動してもらい、業務内容を理解しながら社内の雰囲気に慣れていただきます。また、その期間中にデータ分析・AI構築に関する所定の学習教材で独学してもらいつつ、社外研修も受けていただきます。独り立ちの目安は3ヶ月です。
<使用ツール>
Office製品、Teams、データ抽出・加工ツール(SQL、Python/R)、BIツール(PowerBI)、AI関連ツール(DataRobot、dotData、Python/R、Databricks、Robust Intelligence)、ChatGPT(Azure OpenAI)
外資系大手生命保険のIntelligence Team Lead Data Scientist
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
職務内容:
ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。
データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。
データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。 ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。
CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。
SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。
特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。
分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。
分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。
倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。
他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。
新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。
データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。
データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。 ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。
CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。
SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。
特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。
分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。
分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。
倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。
他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。
新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
銀行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。
大手人材育成コンサル会社でのデータストラテジスト・データサイエンスチームリーダー候補(テクノロジー職)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1600万円 経験・能力を考慮し、規定に従い相談の上決定します。
ポジション
リーダー候補
仕事内容
当社ではデータサイエンスチームの成長とデータ活用の最大化を目指し、データストラテジスト・データサイエンスチームリーダー候補を募集しています。このポジションでは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアなど、多様なスキルを持つチームのリーダーとして、中長期的なデータ活用戦略の策定と実行や、チームマネジメントを担っていただきます。
●業務内容
主に、ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービにおけるデータ活用戦略をリードしていただきます。
また、今後、部門内の他のデジタルプロダクトも含めて関わる可能性もあります。
●業務詳細
1. データ活用戦略の策定
ビジネスゴールと整合性のある中長期的なデータ活用戦略を設計・遂行。
機械学習を活用したプロジェクトの考案。
データ分析プロジェクトの優先順位付け。
2. データサイエンスチームのリード
下記ロールのメンバーと協力し、データの収集・分析・モデル化・運用を効率的に進めるための指示やサポートを行う。
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データエンジニア
3. ステークホルダとの連携
ビジネス部門やテクノロジー部門の各チームと密接に連携し、データ活用のための要件定義や意思決定を行う。
●業務内容
主に、ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービにおけるデータ活用戦略をリードしていただきます。
また、今後、部門内の他のデジタルプロダクトも含めて関わる可能性もあります。
●業務詳細
1. データ活用戦略の策定
ビジネスゴールと整合性のある中長期的なデータ活用戦略を設計・遂行。
機械学習を活用したプロジェクトの考案。
データ分析プロジェクトの優先順位付け。
2. データサイエンスチームのリード
下記ロールのメンバーと協力し、データの収集・分析・モデル化・運用を効率的に進めるための指示やサポートを行う。
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データエンジニア
3. ステークホルダとの連携
ビジネス部門やテクノロジー部門の各チームと密接に連携し、データ活用のための要件定義や意思決定を行う。
DX支援企業でのDBエンジニア・DS(senior)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜1000万円
ポジション
senior
仕事内容
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向に合わせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記に合わせて、PMO / PM / PLとしてのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援をいただきます。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・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のダッシュボードの運用と構築
・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
・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
・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
<データの種類>
大手通信キャリアのビッグデータ
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広告データ
など
<開発環境>
・言語:SQL、Python、R
・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure
・データプラットフォーム例:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BIツール例:Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO
・ETLツール例:Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
・その他ツール例:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS
この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向に合わせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記に合わせて、PMO / PM / PLとしてのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援をいただきます。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・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のダッシュボードの運用と構築
・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
・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
・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
<データの種類>
大手通信キャリアのビッグデータ
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広告データ
など
<開発環境>
・言語:SQL、Python、R
・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure
・データプラットフォーム例:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BIツール例:Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO
・ETLツール例:Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
・その他ツール例:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS
この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
430万円〜600万円
ポジション
アソシエイト〜シニアアソシエイト
仕事内容
●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BIツールの企画、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。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、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。
FinTech企業でのデータ戦略企画推進マネージャー(チーム責任者候補)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜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
チーム責任者候補
仕事内容
データマネジメント戦略検討・方針策定・計画策定
データ利活用に関わる全社プロジェクトの管理・推進
データ分析基盤の企画・要件定義
データ分析を通じたプロダクトや各種施策の企画・改善の支援
データアナリストの採用・育成・評価等の組織マネジメント
データ利活用のリスク・コンプライアンス評価等のデータガバナンス業務
●期待する役割
データマネジメントにおける戦略検討・方針策定および実行計画策定と、実行体制の構築・運営をお任せいたします。データアナリストのマネジメントやハンズオンでのデータ分析を通じたプロダクト企画・改善およびマーケティング等各種施策強化の意思決定支援、新たなデータ基盤の企画などのデータ利活用に関わる全社プロジェクト推進等にリーダーシップを発揮いただくことを期待しています。
また、データマネジメントのルール整備や継続的な実行活動の振り返りを通じたデータガバナンスにも携わっていただきます。
●使用ツール
分析ツール:BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール:Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
プロジェクトマネジメント:trello, JIRA, Backlog
ドキュメンテーション:Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール:Slack
データ利活用に関わる全社プロジェクトの管理・推進
データ分析基盤の企画・要件定義
データ分析を通じたプロダクトや各種施策の企画・改善の支援
データアナリストの採用・育成・評価等の組織マネジメント
データ利活用のリスク・コンプライアンス評価等のデータガバナンス業務
●期待する役割
データマネジメントにおける戦略検討・方針策定および実行計画策定と、実行体制の構築・運営をお任せいたします。データアナリストのマネジメントやハンズオンでのデータ分析を通じたプロダクト企画・改善およびマーケティング等各種施策強化の意思決定支援、新たなデータ基盤の企画などのデータ利活用に関わる全社プロジェクト推進等にリーダーシップを発揮いただくことを期待しています。
また、データマネジメントのルール整備や継続的な実行活動の振り返りを通じたデータガバナンスにも携わっていただきます。
●使用ツール
分析ツール:BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール:Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
プロジェクトマネジメント:trello, JIRA, Backlog
ドキュメンテーション:Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール:Slack
上場大手ネット広告祖業の総合IT企業でのデータサイエンティスト/機械学習エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円 ※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
生成AIを活用した業務改善ソリューションの提供において、以下の役割を担っていただきます。
・企業の業務プロセスにおける生成AIの適用に関する全体的な監修
・生成AI導入の技術的実現可能性を分析し、提案を行う
・生成AIのモデルチューニング、プロンプト最適化、業務フローの評価と改善
・ソフトウェアエンジニアとの連携を含めたソリューション開発
・生成AIソリューションの導入と運用支援、精度・コストの最適化
【面白み】
・生成AIを活用した業務プロセス改革の最前線で活躍できるポジションです
・多様な業界の企業と関わりながら、技術的・ビジネス的両面での成長が期待できます
・最新のAI技術に触れ、実業務に導入することで、企業の変革を支援するやりがいがあります
【キャリアパス】
ご志向に合わせてマネージャーやエグゼクティブプレイヤー、事業責任者などの多数のキャリア選択が可能です。
また、グループ内の異動制度もございます。
・企業の業務プロセスにおける生成AIの適用に関する全体的な監修
・生成AI導入の技術的実現可能性を分析し、提案を行う
・生成AIのモデルチューニング、プロンプト最適化、業務フローの評価と改善
・ソフトウェアエンジニアとの連携を含めたソリューション開発
・生成AIソリューションの導入と運用支援、精度・コストの最適化
【面白み】
・生成AIを活用した業務プロセス改革の最前線で活躍できるポジションです
・多様な業界の企業と関わりながら、技術的・ビジネス的両面での成長が期待できます
・最新のAI技術に触れ、実業務に導入することで、企業の変革を支援するやりがいがあります
【キャリアパス】
ご志向に合わせてマネージャーやエグゼクティブプレイヤー、事業責任者などの多数のキャリア選択が可能です。
また、グループ内の異動制度もございます。
【埼玉】総合素材メーカーでのデータサイエンティストスタッフ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
スタッフ
仕事内容
課題解決および人材育成活動であるゼミ等で、
拠点の課題解決のためデータの分析、見える化のソリューション開発や伴走活動をサポート頂きます。
●将来的にお任せしたい業務
担当拠点の課題把握、抽出とテーマアップ、および拠点課題のテーマ活動やものづくり革新ゼミ等の伴走活動を推進します。
●出張
2回/月程度の頻度で拠点への出張があります。
●仕事上のやりがい・厳しさ
拠点の抱える様々な課題解決活動に携わることで事業への貢献と共に、自己のスキルアップも図れます。
ただし拠点から期待される解決課題の難易度は、スピード感の要求含めて難易度は高いです。
●アピールポイント
・ 多種多様な事業や分野の課題解決に携わることができます。
・ データ分析技術などスキルアップの意欲を積極的に支援する職場です。
・ 経験者採用を通じての入社者も多く、非常に馴染みやすい環境です。
【可能性のあるキャリアステップ】
企画部門、拠点における改善実施部門への異動も可能性あります。
また、将来的に全国転勤の可能性もあります。
拠点の課題解決のためデータの分析、見える化のソリューション開発や伴走活動をサポート頂きます。
●将来的にお任せしたい業務
担当拠点の課題把握、抽出とテーマアップ、および拠点課題のテーマ活動やものづくり革新ゼミ等の伴走活動を推進します。
●出張
2回/月程度の頻度で拠点への出張があります。
●仕事上のやりがい・厳しさ
拠点の抱える様々な課題解決活動に携わることで事業への貢献と共に、自己のスキルアップも図れます。
ただし拠点から期待される解決課題の難易度は、スピード感の要求含めて難易度は高いです。
●アピールポイント
・ 多種多様な事業や分野の課題解決に携わることができます。
・ データ分析技術などスキルアップの意欲を積極的に支援する職場です。
・ 経験者採用を通じての入社者も多く、非常に馴染みやすい環境です。
【可能性のあるキャリアステップ】
企画部門、拠点における改善実施部門への異動も可能性あります。
また、将来的に全国転勤の可能性もあります。
グローバルでサービスを展開する大手外資系ITサービス企業でのData Scientist
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
【Responsibilities】
・Play an important role in capturing/understanding existing business process and implement successful AI Solutions that make an impact on the process
・Responsible for bridging the gap between IT and the business, developing the business case, capturing requirements, and delivering data informed recommendations to project managers, executives, and stakeholders
・Articulate business needs of AI solutions, while working with the solutions team to balance what’s technologically feasible and financially and functionally reasonable
・Play a crucial connector between the business and technical domains, ensuring that AI solutions not only are technically sound but also deliver tangible business value
・Has a holistic understanding of the business landscape, combined with a grasp of AI capabilities, allowing them to guide AI projects towards success
・To work in team collaboration with cross-functional teams, including technical architects, data engineers, and domain experts, to understand business requirements and develop effective AI solutions
・To be diligent in learning / scaling up in the areas of Data Science-AI with self-initiative Towards career excellence
・Play an important role in capturing/understanding existing business process and implement successful AI Solutions that make an impact on the process
・Responsible for bridging the gap between IT and the business, developing the business case, capturing requirements, and delivering data informed recommendations to project managers, executives, and stakeholders
・Articulate business needs of AI solutions, while working with the solutions team to balance what’s technologically feasible and financially and functionally reasonable
・Play a crucial connector between the business and technical domains, ensuring that AI solutions not only are technically sound but also deliver tangible business value
・Has a holistic understanding of the business landscape, combined with a grasp of AI capabilities, allowing them to guide AI projects towards success
・To work in team collaboration with cross-functional teams, including technical architects, data engineers, and domain experts, to understand business requirements and develop effective AI solutions
・To be diligent in learning / scaling up in the areas of Data Science-AI with self-initiative Towards career excellence
【大阪】大手インターネットグループでのデータサイエンティスト(バイオインフォマティクス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1,100万円 ※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
配属先部門は、当社グループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
・バイオインフォマティクス(ドライ解析)でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
・最新の生成AIの基盤モデル(Foundation Model)や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究
また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。
●フィンテック(Fintech)のプロジェクト
当社グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。
●アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。
●アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。
●その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。
【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。
【ポジションの魅力】
・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
・重要な3つのスキル(課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
・当社グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです
【利用技術】
●解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
◇機械学習:
Transformer系(大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル)
◇統計分析:
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など)
●開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
R、Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark)
クラウド/オンプレ(ミドルウェア)
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど)
AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど)
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa(GPUサーバー)
大規模言語モデル(LLM)関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
・バイオインフォマティクス(ドライ解析)でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
・最新の生成AIの基盤モデル(Foundation Model)や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究
また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。
●フィンテック(Fintech)のプロジェクト
当社グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。
●アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。
●アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。
●その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。
【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。
【ポジションの魅力】
・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
・重要な3つのスキル(課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
・当社グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです
【利用技術】
●解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
◇機械学習:
Transformer系(大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル)
◇統計分析:
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など)
●開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
R、Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark)
クラウド/オンプレ(ミドルウェア)
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど)
AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど)
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa(GPUサーバー)
大規模言語モデル(LLM)関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace
急成長AIベンチャー企業でのアルゴリズムエンジニア(機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI SaaS】
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 600万円〜1,400万円)
ポジション
スタッフ
仕事内容
このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。
大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。
大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出
大手通信会社ユーザー系SIer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
640万円〜880万円程度
ポジション
担当者〜
仕事内容
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発
大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータマネジメント領域のPM・開発・コンサル(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
600万円〜880万円程度 ※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
データマネジメント基盤構築案件のプロジェクトマネージャ、またはプロジェクトリーダとして、基盤技術等を活用した要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください!
【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください!
【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す
上場大手ネット広告祖業の総合IT企業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
当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、
ネット投票サービスアプリのビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。
本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。
●ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案
●ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築
●既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証
●スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。
ネット投票サービスアプリのビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。
本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。
●ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案
●ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築
●既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証
●スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。
急成長している上場Fintech企業でのクオンツアナリスト(データ事業)【遠隔地からのフルリモート勤務可能】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円(ご経験、スキルによっては上振れすることもございます。)
ポジション
担当者
仕事内容
●業務の概要
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、ナウキャストが扱う多様なオルタナティブデータを活用し、クオンツ運用におけるパフォーマンスの検証・投資戦略の開発から、オルタナティブデータの集計・加工手法の改善を担っていただきます。
【具体的な業務内容】
・POSデータやクレジットカードを用いた運用モデルの作成およびパフォーマンスの測定を行う
・証券会社を持つ当社グループのアセットを活用した、運用商品の開発
・パフォーマンスの測定結果からデータの改善点を提案し、エンジニアと協働してデータを改善する
・データ・運用モデルに関連するドキュメントを作成する
●ポジションの魅力
・グローバルのクオンツファンドに利用されている幅広いオルタナティブデータを活用してクオンツ分析を行うことが出来る
・最先端のデータの利活用環境で分析を行うことが出来る
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、ナウキャストが扱う多様なオルタナティブデータを活用し、クオンツ運用におけるパフォーマンスの検証・投資戦略の開発から、オルタナティブデータの集計・加工手法の改善を担っていただきます。
【具体的な業務内容】
・POSデータやクレジットカードを用いた運用モデルの作成およびパフォーマンスの測定を行う
・証券会社を持つ当社グループのアセットを活用した、運用商品の開発
・パフォーマンスの測定結果からデータの改善点を提案し、エンジニアと協働してデータを改善する
・データ・運用モデルに関連するドキュメントを作成する
●ポジションの魅力
・グローバルのクオンツファンドに利用されている幅広いオルタナティブデータを活用してクオンツ分析を行うことが出来る
・最先端のデータの利活用環境で分析を行うことが出来る
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
オフィス機器メーカーでのビジネスアナリスト/データ分析
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 ※当社規定により、経験、スキル等を考慮し決定させていただきます
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジネスインテリジェンス導入や経営のDX化を推進する本社部門のメンバーとして、経営情報の一元化・可視化・分析とその情報発信を担う。
具体的には、
(1)各部門と協業し組織横断的な重要課題に係るデータの調査・発掘
(2)EPRシステム導入に伴う新たな管理会計業務の適用・実践
(3)BIツールによる上記データの可視化・一元化、
(4)可視化したデータの定期的な分析・発信、経営トップへの説明等
※販売や製造・経営に関わる部門等、複数の部門や業務のデータに関わる為、ご経験に即して業務を配置することを想定しています。
【キャリアステップ】
・BIを活用した経営データ分析を社内浸透させる中で、各事業部のKPI可視化や全社的な業務プロセス変革の経験を得る事が出来、将来的に企画部門や事業本部の業績管理等、様々なポストにチャレンジすることが可能です。
具体的には、
(1)各部門と協業し組織横断的な重要課題に係るデータの調査・発掘
(2)EPRシステム導入に伴う新たな管理会計業務の適用・実践
(3)BIツールによる上記データの可視化・一元化、
(4)可視化したデータの定期的な分析・発信、経営トップへの説明等
※販売や製造・経営に関わる部門等、複数の部門や業務のデータに関わる為、ご経験に即して業務を配置することを想定しています。
【キャリアステップ】
・BIを活用した経営データ分析を社内浸透させる中で、各事業部のKPI可視化や全社的な業務プロセス変革の経験を得る事が出来、将来的に企画部門や事業本部の業績管理等、様々なポストにチャレンジすることが可能です。
大手通信事業会社での生成AIなどの先端技術の探索・内製化とビジネス実装【データ分析/生成AI】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ活用推進(データサイエンティスト)、AIエンジニア
・CDAIO(Chief Digital AI Officer)、CTO(Chief Technology Officer)のもとでデータサイエンス領域を中心とした先端技術の技術戦略の立案およびソリューション開発の実行部隊として、社内外のデータ活用、AI活用施策の推進やAI(生成AI含む)人材の育成およびビジネス創出など、以下1.〜2.の取り組みを通じて全社のAIファーストな事業運営への変革を推進する。
※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか(1つまたは複数)のプロジェクトへ参画頂く予定
1.先端技術を用いた技術開発とビジネスへの実装・提供
・先端技術の深堀領域の技術蓄積・技術開発
・業界ビジネス・社内への実装・提供、プラットフォーム化の推進(現在は生成AIに注力中)
・AI・生成AIの社内技術者の育成
2.AI・生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
・当社が保有するデータを活用した業務効率化 (コールセンタの音声データなど)
・自治体等のお客様へ提供する生成AIソリューションの検討・仕組みづくり・案件支援等
・当グループの生成AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討
・CDAIO(Chief Digital AI Officer)、CTO(Chief Technology Officer)のもとでデータサイエンス領域を中心とした先端技術の技術戦略の立案およびソリューション開発の実行部隊として、社内外のデータ活用、AI活用施策の推進やAI(生成AI含む)人材の育成およびビジネス創出など、以下1.〜2.の取り組みを通じて全社のAIファーストな事業運営への変革を推進する。
※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか(1つまたは複数)のプロジェクトへ参画頂く予定
1.先端技術を用いた技術開発とビジネスへの実装・提供
・先端技術の深堀領域の技術蓄積・技術開発
・業界ビジネス・社内への実装・提供、プラットフォーム化の推進(現在は生成AIに注力中)
・AI・生成AIの社内技術者の育成
2.AI・生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
・当社が保有するデータを活用した業務効率化 (コールセンタの音声データなど)
・自治体等のお客様へ提供する生成AIソリューションの検討・仕組みづくり・案件支援等
・当グループの生成AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討
日系大手電機・通信機器メーカーにおけるバイオインフォマティクスエンジニア(AI創薬領域)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万円〜990万円 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
主任
仕事内容
がんおよび感染症領域におけるゲノムデータの解析および解釈
臨床試験向けデータ解析システムの開発と改善、メンテナンス
海外関連会社メンバーとのコラボレーションによるデータ解析
Analysis and interpretation of genomic data in the fields of cancer and infectious diseases
Development, improvement, and maintenance of data analysis systems for clinical trials
Collaboration with members of overseas affiliated companies for data analysis
変更の範囲:会社の定める職務
【ポジションのアピールポイント】
当社での新規事業であるAI創薬事業の最先端の技術を扱いながら中心メンバーとして活躍できます。
AI創薬事業は、世界に秀でたAI研究者やバイオインフォマティシャンを含む多種多様なバックグランドを持つメンバーで構成されており、大変刺激に満ちた環境で沢山の学びや気付きを得ながら仕事をしていただくことができます。
You will have the opportunity to work as a core member while dealing with cutting-edge technology in the company’s new AI drug development business. The AI drug development business is composed of members with diverse backgrounds, including world-class AI researchers and bioinformaticians, providing a highly stimulating environment where you can gain a lot of knowledge and insights while working.
臨床試験向けデータ解析システムの開発と改善、メンテナンス
海外関連会社メンバーとのコラボレーションによるデータ解析
Analysis and interpretation of genomic data in the fields of cancer and infectious diseases
Development, improvement, and maintenance of data analysis systems for clinical trials
Collaboration with members of overseas affiliated companies for data analysis
変更の範囲:会社の定める職務
【ポジションのアピールポイント】
当社での新規事業であるAI創薬事業の最先端の技術を扱いながら中心メンバーとして活躍できます。
AI創薬事業は、世界に秀でたAI研究者やバイオインフォマティシャンを含む多種多様なバックグランドを持つメンバーで構成されており、大変刺激に満ちた環境で沢山の学びや気付きを得ながら仕事をしていただくことができます。
You will have the opportunity to work as a core member while dealing with cutting-edge technology in the company’s new AI drug development business. The AI drug development business is composed of members with diverse backgrounds, including world-class AI researchers and bioinformaticians, providing a highly stimulating environment where you can gain a lot of knowledge and insights while working.
大手外資系コンサルティングファームでのData and AI コンサルタント(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
マネジャー未満:595万円〜、マネジャー以上:1040万円〜
ポジション
SC、M、SM
仕事内容
最先端テクノロジーや各種方法論を駆使し、各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントを解消し、自立的・持続的なデータ/AI活用によるビジネス成果創出を実現します。
【具体的な案件内容】
●データ/AI活用CoE支援
全社でのデータ/AI活用促進には、 社内のデータ/AI活用を強 に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DTM」を駆使して、クライアントのデータ/AI活用を強 かつ最適に推進するためのクライアント内のデータ/AI活用CoEの設計/推進と、推進の過程で抽出した課題を解消するための様々な施策立案/推進を 援します。
●データマネジメント支援
IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組(=データマネジメント)の重要性が高まっています。
企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保、データ活用促進などの取組を継続的に支援します。
●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化/強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。
●データ利活用基盤構想/導入
データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。
単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。
●役割及び責任
<コンサルタント>
上記のプロジェクトに参画し、データ/AIの戦略策定やCoE組織支援を担う「データ/AIストラテジスト」、データ分析/モデル構築を担う「データサイエンティスト」、データマネジメント推進を担う「データマネージャー」、データ利活用基盤の構想/導入を担う「データ/AIアーキテクト」として様々なタスクを遂行していただきます。
海外チームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂 する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。
【具体的な案件内容】
●データ/AI活用CoE支援
全社でのデータ/AI活用促進には、 社内のデータ/AI活用を強 に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DTM」を駆使して、クライアントのデータ/AI活用を強 かつ最適に推進するためのクライアント内のデータ/AI活用CoEの設計/推進と、推進の過程で抽出した課題を解消するための様々な施策立案/推進を 援します。
●データマネジメント支援
IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組(=データマネジメント)の重要性が高まっています。
企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保、データ活用促進などの取組を継続的に支援します。
●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化/強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。
●データ利活用基盤構想/導入
データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。
単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。
●役割及び責任
<コンサルタント>
上記のプロジェクトに参画し、データ/AIの戦略策定やCoE組織支援を担う「データ/AIストラテジスト」、データ分析/モデル構築を担う「データサイエンティスト」、データマネジメント推進を担う「データマネージャー」、データ利活用基盤の構想/導入を担う「データ/AIアーキテクト」として様々なタスクを遂行していただきます。
海外チームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂 する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。
大手電機メーカーグループでのロボットサービス・遠隔ソリューション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
672万円〜1128万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
エリア搬送RaaSのソリューション開発について、社内メンバーと共に、以下業務をリーダとして推進する。
・フィールド実証におけるデータ収集・分析基盤の設計および開発
・サービスシミュレーションモデルの構築、シミュレーションを通じたお客様のバリューを最大化する納得性の高いサービス設計
・お客様要件を抽出し、データ分析・シミュレーションを通じた納得性の高いサービス設計および提案
・構築した業務プロセス改善仮説のフィールド検証の実施および継続的な改善提案
●具体的な仕事内容
・エリア搬送RaaSにおける搬送業務などの効率化を行うための、以下の技術開発を行う。
1.データ収集・分析基盤の設計および開発推進
2.サービスシミュレーションモデル・シミュレータの開発推進
・お客様との対話を通じた業務改善要件の明確化
・フィールド実証データの可視化・分析およびシミュレーションを通じた業務改善プロセスの構築、お客様への提案、改善サイクルを回す
・業務分析サービスのビジネスモデルの検討
●この仕事を通じて得られること
・労働力不足・労働環境改善という社会課題を解決する新規ソリューション事業の立ち上げを行える
・自動搬送車や搬送ロボット、遠隔監視・操作などの先端技術を活用したRaaSビジネスという新しい事業を開発を行える
・国内で唯一公道をロボット単独で4台同時運用している、X-Areaロボット配送サービスに関連した事業開発に携われる
・グローバルにパートナーや顧客とかかわる事業開発ができる
●職場の雰囲気
・クラウドエッジソリューション部は約30名、部内でプロジェクトを構成し業務推進。社内事業会社・社外パートナーと連携も活発。
・ロボティクス・低遅延映像伝送・AI・データ分析などのコア技術を活用したソリューション創出の活動に軸足を置くメンバー構成
・テクノロジー本部デジタルAI技術センター内でAIなど最先端の様々な技術交流あり
・リアルフィールドでの業務に重きをおくものの、テレワークも活用したハイブリッドでの効率の良い業務を推進
●キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただいて、本人の意思と努力次第で総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・フィールド実証におけるデータ収集・分析基盤の設計および開発
・サービスシミュレーションモデルの構築、シミュレーションを通じたお客様のバリューを最大化する納得性の高いサービス設計
・お客様要件を抽出し、データ分析・シミュレーションを通じた納得性の高いサービス設計および提案
・構築した業務プロセス改善仮説のフィールド検証の実施および継続的な改善提案
●具体的な仕事内容
・エリア搬送RaaSにおける搬送業務などの効率化を行うための、以下の技術開発を行う。
1.データ収集・分析基盤の設計および開発推進
2.サービスシミュレーションモデル・シミュレータの開発推進
・お客様との対話を通じた業務改善要件の明確化
・フィールド実証データの可視化・分析およびシミュレーションを通じた業務改善プロセスの構築、お客様への提案、改善サイクルを回す
・業務分析サービスのビジネスモデルの検討
●この仕事を通じて得られること
・労働力不足・労働環境改善という社会課題を解決する新規ソリューション事業の立ち上げを行える
・自動搬送車や搬送ロボット、遠隔監視・操作などの先端技術を活用したRaaSビジネスという新しい事業を開発を行える
・国内で唯一公道をロボット単独で4台同時運用している、X-Areaロボット配送サービスに関連した事業開発に携われる
・グローバルにパートナーや顧客とかかわる事業開発ができる
●職場の雰囲気
・クラウドエッジソリューション部は約30名、部内でプロジェクトを構成し業務推進。社内事業会社・社外パートナーと連携も活発。
・ロボティクス・低遅延映像伝送・AI・データ分析などのコア技術を活用したソリューション創出の活動に軸足を置くメンバー構成
・テクノロジー本部デジタルAI技術センター内でAIなど最先端の様々な技術交流あり
・リアルフィールドでの業務に重きをおくものの、テレワークも活用したハイブリッドでの効率の良い業務を推進
●キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただいて、本人の意思と努力次第で総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
【神奈川 (藤沢)】大手産業機械メーカーでの半導体製造装置のデータサイエンス業務
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,320万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンスを利用した半導体製造装置の機能開発をはじめ、インフラ・データベース開発、Webアプリケーション開発などに参画していただき、主にデータサイエンス業務を担っていただく予定です。
製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術 開発・ビジネス創造 に係るテーマについて部門を横断して実施するプロジェクトに加わり、 「 DX 、 IoT 、 AI」 を推進する業務に携わっていただきます。
具体的なデータサイエンス業務は下記を想定しております。
・半導体製造装置の運転データ活用:異常箇所特定のための装置運転データ比較/解析/可視化システム開発、その活用による現場課題解決提案
利用技術:Python、C#、AI、統計品質管理
・品質管理/評価システム:品質管理/評価のための出荷検査データ活用技術の選定、そのシステム構築の推進
利用技術:Python、C#、統計品質管理 、データベース、BIツール
・LLM等を用いた専門ナレッジシステム開発:ベクトル/キーワードを利用した検索やRAGのPoCや開発
利用技術:LLM、プロンプトエンジニアリング、 Azure/GCP、Python/JavaScript、 Docker
【キャリアステップイメージ】
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行っていただき、リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。
サプライヤ対応にも携わってもらい、折衝能力を高めた上で、拠点やお客様との打合の場に出ていただき、頼られる人材へなってもらう支援をおこないます。
社内外で活躍する人材へステップアップして頂くことを期待しています。
【当部門の役割・業務概要・魅力】
当社では半導体デバイスメーカーに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売しています。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。
高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速さえる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。
※変更の範囲:会社の定める業務
製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術 開発・ビジネス創造 に係るテーマについて部門を横断して実施するプロジェクトに加わり、 「 DX 、 IoT 、 AI」 を推進する業務に携わっていただきます。
具体的なデータサイエンス業務は下記を想定しております。
・半導体製造装置の運転データ活用:異常箇所特定のための装置運転データ比較/解析/可視化システム開発、その活用による現場課題解決提案
利用技術:Python、C#、AI、統計品質管理
・品質管理/評価システム:品質管理/評価のための出荷検査データ活用技術の選定、そのシステム構築の推進
利用技術:Python、C#、統計品質管理 、データベース、BIツール
・LLM等を用いた専門ナレッジシステム開発:ベクトル/キーワードを利用した検索やRAGのPoCや開発
利用技術:LLM、プロンプトエンジニアリング、 Azure/GCP、Python/JavaScript、 Docker
【キャリアステップイメージ】
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行っていただき、リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。
サプライヤ対応にも携わってもらい、折衝能力を高めた上で、拠点やお客様との打合の場に出ていただき、頼られる人材へなってもらう支援をおこないます。
社内外で活躍する人材へステップアップして頂くことを期待しています。
【当部門の役割・業務概要・魅力】
当社では半導体デバイスメーカーに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売しています。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。
高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速さえる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。
※変更の範囲:会社の定める業務
欧州最大のコンサルティングファームでのData Scientist (Gen AI)
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
●Client Work
・Work closely with clients to understand their requirements and deliver customized AI solutions.
・Collect requirements from internal or external departments and provide the analysis.
・Participate in the High-level design and data collection and cleaning. The data can be structured, unstructured.
・Knowledge of and experience with NoSQL DBs like MongoDB and data platforms like databricks and / or with industry standard ETL techniques will be a big plus.
・Knowledege of and experience with transformer based models and generative AI models, including pre-trained large foundation models, fine-tuning of models using techniques like LoRA etc. is a plus.
・Design and implement the API for AI model and applications integration and of Web applications / interfaces that utilize the AI models will also be a plus.
●Data science
・Data Management: Collect, preprocess, and analyze large datasets to train and evaluate models.
・Performance Optimization: Continuously monitor and improve the performance of AI models.
・Documentation and Reporting: Maintain comprehensive documentation of models, processes, and project progress. Prepare and present reports to stakeholders.
・Work closely with clients to understand their requirements and deliver customized AI solutions.
・Collect requirements from internal or external departments and provide the analysis.
・Participate in the High-level design and data collection and cleaning. The data can be structured, unstructured.
・Knowledge of and experience with NoSQL DBs like MongoDB and data platforms like databricks and / or with industry standard ETL techniques will be a big plus.
・Knowledege of and experience with transformer based models and generative AI models, including pre-trained large foundation models, fine-tuning of models using techniques like LoRA etc. is a plus.
・Design and implement the API for AI model and applications integration and of Web applications / interfaces that utilize the AI models will also be a plus.
●Data science
・Data Management: Collect, preprocess, and analyze large datasets to train and evaluate models.
・Performance Optimization: Continuously monitor and improve the performance of AI models.
・Documentation and Reporting: Maintain comprehensive documentation of models, processes, and project progress. Prepare and present reports to stakeholders.
欧州最大のコンサルティングファームでのPM/BSA
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
●Duties and responsibilities:
BSA/PM drive the data science initiatives.
- Discuss with business and other stakeholders to unravel business use cases.
- Drive the solutioning for the specific problem statements. Provide advise on the models to be built to the tech team.
- Bring all the stakeholders involved in the project and ensure smooth execution.
- Involve in analysis/design/implementation. Expected to be python hands-on and also perform data analysis.
- Detail oriented and flexible with requirements. Aware of agile project execution.
BSA/PM drive the data science initiatives.
- Discuss with business and other stakeholders to unravel business use cases.
- Drive the solutioning for the specific problem statements. Provide advise on the models to be built to the tech team.
- Bring all the stakeholders involved in the project and ensure smooth execution.
- Involve in analysis/design/implementation. Expected to be python hands-on and also perform data analysis.
- Detail oriented and flexible with requirements. Aware of agile project execution.
欧州最大のコンサルティングファームでのSAP Data Governance Lead
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
Lead and drive implementation team and facilitate them on integration and solution definition for the SAP MDG
Provide architecture recommendations, options and pros/cons on potential changes to SAP MDG initiatives and functional solutions
Responsible for process design, configuration, assistance with testing, requirements gathering and ultimately setup a fully functional environment to deliver MDG
Pulling and connecting master data from Non-SAP systems/legacy systems into SAP S/4
Deeply familiar with MDG, Data Services, Information Steward as well as SAP’s Data Migration Cockpit. Also, good knowledge of LSMW / LTMC
Gather requirements and ultimately lead and assure the functional and technical development and testing through the different landscapes to deliver MDG
Assist with data mappings, data modeling, data profiling, query design, data flow design, data strategy and data governance between multiple databases across multiple platforms
Analyze main master data creation and change processes and requirements and translate into IT solutions
Deep experience with data management workflows (BRF+) and the involved roles and authorizations.
Provide SAP MDG training to new and existing staff
Analyze data quality
Overall project support
Provide architecture recommendations, options and pros/cons on potential changes to SAP MDG initiatives and functional solutions
Responsible for process design, configuration, assistance with testing, requirements gathering and ultimately setup a fully functional environment to deliver MDG
Pulling and connecting master data from Non-SAP systems/legacy systems into SAP S/4
Deeply familiar with MDG, Data Services, Information Steward as well as SAP’s Data Migration Cockpit. Also, good knowledge of LSMW / LTMC
Gather requirements and ultimately lead and assure the functional and technical development and testing through the different landscapes to deliver MDG
Assist with data mappings, data modeling, data profiling, query design, data flow design, data strategy and data governance between multiple databases across multiple platforms
Analyze main master data creation and change processes and requirements and translate into IT solutions
Deep experience with data management workflows (BRF+) and the involved roles and authorizations.
Provide SAP MDG training to new and existing staff
Analyze data quality
Overall project support
BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア(マネージャー候補)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜900万円
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
【要約】
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。
【詳細】
●要件定義などの上流工程かから下流工程まで一気通貫でお任せします。
●プロジェクトにおける企画・提案・折衝やチームマネジメント
・チームビルディング(5名程度のマネジメントを想定しています)
・顧客への提案活動(営業同行、工数見積/提案活動)
・プロジェクトマネジメント(プロジェクトタスク/課題管理、進捗報告)
・BI、DWH導入、構築作業(ウイングアーク1st、SAP、Tableau、Power BI等のBIツール及びETL・DWH製品)
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。
【詳細】
●要件定義などの上流工程かから下流工程まで一気通貫でお任せします。
●プロジェクトにおける企画・提案・折衝やチームマネジメント
・チームビルディング(5名程度のマネジメントを想定しています)
・顧客への提案活動(営業同行、工数見積/提案活動)
・プロジェクトマネジメント(プロジェクトタスク/課題管理、進捗報告)
・BI、DWH導入、構築作業(ウイングアーク1st、SAP、Tableau、Power BI等のBIツール及びETL・DWH製品)
大手証券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
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
現在、データサイエンティストとして、当社のDXをAI・データアナリティクス面から、お客さまや各部門の課題・ニーズに答えられるような施策推進をしていただける職務を募集しています。
加えて、AI・データアナリティクスについては、社員の関心も高く、データサイエンティスト入門者が増えてきており、社内講師、サポート役としてご活躍いただける方も募集しています。
当社のDX加速を肌で感じでいただけるポジションです。
<過去の案件例>
・リテール領域における横断的なVoC可視化、解析モデルの構築
(コンタクトセンター入電意図解析、NPS・CX調査のテキスト解析など)
・お客さまと営業員の最適マッチングモデル
・株価チャート分析、債権需要予測
・M&A候補先抽出モデル
・営業員取引モニタリングモデル など
<主な業務内容>
・当社DX加速に向けた施策の企画立案、推進
・データを活用した仮説の構築
・AIを活用した各種モデルの構築
・社内データサイエンティスト入門者による分析のサポート
加えて、AI・データアナリティクスについては、社員の関心も高く、データサイエンティスト入門者が増えてきており、社内講師、サポート役としてご活躍いただける方も募集しています。
当社のDX加速を肌で感じでいただけるポジションです。
<過去の案件例>
・リテール領域における横断的なVoC可視化、解析モデルの構築
(コンタクトセンター入電意図解析、NPS・CX調査のテキスト解析など)
・お客さまと営業員の最適マッチングモデル
・株価チャート分析、債権需要予測
・M&A候補先抽出モデル
・営業員取引モニタリングモデル など
<主な業務内容>
・当社DX加速に向けた施策の企画立案、推進
・データを活用した仮説の構築
・AIを活用した各種モデルの構築
・社内データサイエンティスト入門者による分析のサポート
大手証券会社でのデータサイエンティスト<データマネジメント部>
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜
ポジション
担当者
仕事内容
データ分析機械学習精度モニタリング、開発するデータサイエンティスト
<業務概要>
・業務部門との要件定義、システム開発者へのシステム要件説明を実施
・タスク管理及び課題管理をもとに納期を守るプロジェクト推進
・データ分析基盤を利用したデータ分析案件をリード
・プロジェクトマネージャとともにデータ分析の推進
・データガバナンス観点でのMLopsの推進機械学習モデルのモニタリング、評価、改善
その後の変更の範囲:会社の定める業務
<業務概要>
・業務部門との要件定義、システム開発者へのシステム要件説明を実施
・タスク管理及び課題管理をもとに納期を守るプロジェクト推進
・データ分析基盤を利用したデータ分析案件をリード
・プロジェクトマネージャとともにデータ分析の推進
・データガバナンス観点でのMLopsの推進機械学習モデルのモニタリング、評価、改善
その後の変更の範囲:会社の定める業務
大手通信事業会社での【データサイエンススペシャリスト】ユーザー志向のサービス開発を支援するデータドリブンな環境整備の推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
860万円〜
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
●自社サービスのデータライフサイクル設計、システム開発の支援、運用
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ、アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ、アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータサイエンティスト(ビッグデータ活用)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
640万円〜880万円
ポジション
担当者〜リーダクラス
仕事内容
・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】
下記の業務に携わっていただきます。
●親会社の各ビジネス組織又はデータマネジメントCoE組織に対する
データ活用支援
・親会社のビッグデータを活用したデータ加工、データ分析支援業務
−BIツール(Tableau等)によるデータ抽出・加工・分析
−データ収集・加工のためのプログラミング(Python等)およびSQL等DBによるデータ抽出・加工
−機械学習ツールによる分析
・幅広い事業(携帯電話事業、メディアビジネス、サブスク、EC等)のマーケティング施策をデータ加工やデータ分析でサポートする業務
−デジタルマーケティング業務(WEB広告運用、Web解析、MAツール活用等)
・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】
下記の業務に携わっていただきます。
●親会社の各ビジネス組織又はデータマネジメントCoE組織に対する
データ活用支援
・親会社のビッグデータを活用したデータ加工、データ分析支援業務
−BIツール(Tableau等)によるデータ抽出・加工・分析
−データ収集・加工のためのプログラミング(Python等)およびSQL等DBによるデータ抽出・加工
−機械学習ツールによる分析
・幅広い事業(携帯電話事業、メディアビジネス、サブスク、EC等)のマーケティング施策をデータ加工やデータ分析でサポートする業務
−デジタルマーケティング業務(WEB広告運用、Web解析、MAツール活用等)
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〜1,100万円
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)
【東京/茨城】大手工具メーカーでの社内SE データアナリティクス(主任クラス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
●データ分析基盤の統合と整備、経営分析および競争力強化の支援。
●経営戦略に沿ったデータウェアハウスおよびBI環境の設計構築グローバル各拠点からのデータ収集や分析を行う環境整備。
●製品情報を一元管理するPIM(Product Information Management)システム構築及び運用。グローバルにおける事業展開の支援。
※今までのご経験や志向に応じ、業務内容を決定いたします。
●AIやデータマイニングツール等の最新技術の利活用をするため、業務を通して高度なスキルアップが可能です。
●グローバルで著名な複数ブランド展開する日本発の電動・空気工具のグローバル企業として70以上の海外拠点を展開しており、海外メンバーとの連携や海外での活躍の機会が多くあります。
●将来的なキャリアパスとしては、ご本人のパフォーマンスとご希望により、管理職あるいは専門職の選択が可能です。
●経営戦略に沿ったデータウェアハウスおよびBI環境の設計構築グローバル各拠点からのデータ収集や分析を行う環境整備。
●製品情報を一元管理するPIM(Product Information Management)システム構築及び運用。グローバルにおける事業展開の支援。
※今までのご経験や志向に応じ、業務内容を決定いたします。
●AIやデータマイニングツール等の最新技術の利活用をするため、業務を通して高度なスキルアップが可能です。
●グローバルで著名な複数ブランド展開する日本発の電動・空気工具のグローバル企業として70以上の海外拠点を展開しており、海外メンバーとの連携や海外での活躍の機会が多くあります。
●将来的なキャリアパスとしては、ご本人のパフォーマンスとご希望により、管理職あるいは専門職の選択が可能です。
アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業でのテクノロジーエンジニア(マネジャー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
850万円〜
ポジション
マネージャー
仕事内容
◯データから、新たな価値を。
私たちは、AIベンダーやアナリストに留まらない、新たな価値創造や課題解決に重きをおいたアナリティクス・カンパニー。
未来を見通し、未来を共創するプロフェッショナルです。データサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、お客さまのデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。
さらには、データの力を社会変革にもつなげます。
トップクラスのマネジメントが率いるチームの一員となり、最新のアナリティクス(AI)とテクノロジーを磨き上げ、クライアントの企業価値だけでなく、自分自身の価値も最大化したいメンバーを求めています。
●担当業務
・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用およびプロジェクト管理
・データレイク(DWH)、データ分析基盤を含むDX推進プロジェクトの管理
・コンサルティングを含む顧客折衝
・ベンダー、協力会社のリード
●ミッション
主にAWSでのAIプロダクト開発やAIシステム構築プロジェクトに携わっていただきます。
弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。
AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。
●技術環境
開発環境
- ノートPC、モニタ1〜2台(リモートでもモニタ会社支給)
- Windows
- AWS
言語
- Python / JavaScript / TypeScript / SQL
私たちは、AIベンダーやアナリストに留まらない、新たな価値創造や課題解決に重きをおいたアナリティクス・カンパニー。
未来を見通し、未来を共創するプロフェッショナルです。データサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、お客さまのデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。
さらには、データの力を社会変革にもつなげます。
トップクラスのマネジメントが率いるチームの一員となり、最新のアナリティクス(AI)とテクノロジーを磨き上げ、クライアントの企業価値だけでなく、自分自身の価値も最大化したいメンバーを求めています。
●担当業務
・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用およびプロジェクト管理
・データレイク(DWH)、データ分析基盤を含むDX推進プロジェクトの管理
・コンサルティングを含む顧客折衝
・ベンダー、協力会社のリード
●ミッション
主にAWSでのAIプロダクト開発やAIシステム構築プロジェクトに携わっていただきます。
弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。
AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。
●技術環境
開発環境
- ノートPC、モニタ1〜2台(リモートでもモニタ会社支給)
- Windows
- AWS
言語
- Python / JavaScript / TypeScript / SQL
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。
クリエイターサポート企業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
600万円〜1,000万円 ※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
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。
●業務詳細
(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
●対象領域
・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)
●実績
【自動車メーカー様】 サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
【B2B企業様】 サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
【国家プロジェクト】個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
【鉄道広告代理店様】 通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【B2Bメーカー様】 IBMキャンペーンの有効活用のための顧客セグメント設計、RPA開発含む運用設計、実行 など
●業務変更の可能性:なし
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。
●業務詳細
(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
●対象領域
・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)
●実績
【自動車メーカー様】 サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
【B2B企業様】 サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
【国家プロジェクト】個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
【鉄道広告代理店様】 通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【B2Bメーカー様】 IBMキャンペーンの有効活用のための顧客セグメント設計、RPA開発含む運用設計、実行 など
●業務変更の可能性:なし
大手総合インターネット企業のデータアナリスト(不正探知システム)
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
SNS Platformにおいての不正探知システムのデータアナリストを担当
●業務詳細
SNS Platformにおいて、不正探知システムのデータアナリストとして不正に繋がる利用ケースを探し出して分析する事で、当社のお客様のために不正探知システムの精度向上を目指して頂きます。
一方で探知システム領域だけでなく、開発チームと協業することで、当社Platformの改善方向の提案まで踏み込んでいただくことも大歓迎です。
●ミッション・展望
データドリブンな意思決定を支える重要な役割を担い、不正探知システムの効果を最大化することがミッションです。
データ分析の経験を活かし、当社Platformの不正探知の戦略に深くコミットいただくことが可能です。社会インフラとなっている当社Platformを安心・安定して使えるサービスにすること使命と考えており、不正探知システムを通じて目指して頂きます。
SNS Platformを安心・安定して使えるサービスにする
不正対策の意思決定をデータで支える
不正探知システムの効果を最大化する
データ分析の経験を活用
SNS Platformの不正探知戦略に参加
●主な業務内容
データ分析を通じてLINEメッセージングサービスに対するスパム・不正利用事例を発掘
SNSメッセージングサービスのデータをスパム・不正利用の観点から分析
正常使用者の行動と異なる特性分析
不正対策の観点からLINEメッセージングサービスの改善方向の提案
SNSメッセージングサービスに対するスパム・不正利用把握のためのダッシュボードとレポート生成および管理
※年に数回程度海外出張が発生する場合があります。
※変更の範囲:会社の定める業務
●業務詳細
SNS Platformにおいて、不正探知システムのデータアナリストとして不正に繋がる利用ケースを探し出して分析する事で、当社のお客様のために不正探知システムの精度向上を目指して頂きます。
一方で探知システム領域だけでなく、開発チームと協業することで、当社Platformの改善方向の提案まで踏み込んでいただくことも大歓迎です。
●ミッション・展望
データドリブンな意思決定を支える重要な役割を担い、不正探知システムの効果を最大化することがミッションです。
データ分析の経験を活かし、当社Platformの不正探知の戦略に深くコミットいただくことが可能です。社会インフラとなっている当社Platformを安心・安定して使えるサービスにすること使命と考えており、不正探知システムを通じて目指して頂きます。
SNS Platformを安心・安定して使えるサービスにする
不正対策の意思決定をデータで支える
不正探知システムの効果を最大化する
データ分析の経験を活用
SNS Platformの不正探知戦略に参加
●主な業務内容
データ分析を通じてLINEメッセージングサービスに対するスパム・不正利用事例を発掘
SNSメッセージングサービスのデータをスパム・不正利用の観点から分析
正常使用者の行動と異なる特性分析
不正対策の観点からLINEメッセージングサービスの改善方向の提案
SNSメッセージングサービスに対するスパム・不正利用把握のためのダッシュボードとレポート生成および管理
※年に数回程度海外出張が発生する場合があります。
※変更の範囲:会社の定める業務
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
500万円〜1,500万円 ※給与額はスキルと経験を考慮し決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
適性や過去の経験に合わせ、主担当として、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理といったそれぞれの分野におけるAI構築や、データ分析等の実務を担っていただきます。
●このポジションの魅力
社内の意思決定が早く、検討開始となってから取り組む案件に関連する商品・サービスが提供されるまでの時間は他金融機関比で相当程度スピーディーであると自負しております。
また、デジタル領域でサービスを展開、ビジネスを拡大してきたことを背景とし、量・バリエーションともに豊富なデータを有しております。
構築したAIモデルを実務に如何に活用するかという設計部分も基本的に当部(データサイエンス部)に任されており大きな裁量をもって業務に取り組んでいただけるだけでなく、ご本人の能力・興味関心次第では取り組む領域が1分野に限定されることなく複数分野にトライできる点も、業務が細分化された大規模な組織にはない魅力です。
●このポジションの魅力
社内の意思決定が早く、検討開始となってから取り組む案件に関連する商品・サービスが提供されるまでの時間は他金融機関比で相当程度スピーディーであると自負しております。
また、デジタル領域でサービスを展開、ビジネスを拡大してきたことを背景とし、量・バリエーションともに豊富なデータを有しております。
構築したAIモデルを実務に如何に活用するかという設計部分も基本的に当部(データサイエンス部)に任されており大きな裁量をもって業務に取り組んでいただけるだけでなく、ご本人の能力・興味関心次第では取り組む領域が1分野に限定されることなく複数分野にトライできる点も、業務が細分化された大規模な組織にはない魅力です。
デジタル化サービス事業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
・データ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務およびプリセールス活動。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
・担当グループメンバーの中長期キャリアを見据えた1on1、評価関連業務、任意のグループ活動。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
・担当グループメンバーの中長期キャリアを見据えた1on1、評価関連業務、任意のグループ活動。
大手通信事業会社でのデータサイエンティスト<ユーザー志向のサービス開発を支援するデータドリブンな環境整備の推進>
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者〜リーダークラス
仕事内容
●自社サービスのデータライフサイクル設計、システム開発の支援、運用
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ,アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ,アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
デジタル×社会課題解決のプライム上場・事業会社でのデータサイエンティスト(メンバー)※連結子会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円(スキル・ご経験により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データサイエンス・AI開発の受託案件が年間2〜3件、伴走案件が年間5件程度あり、DX/デジタル活用に向けた組織改革/人材育成事業を手掛けるチームにて、コンテンツ作成とともにコンサルティングをしていただきます。
★特徴★
・ご自身が裁量を持って仕事を進めることができます。手を挙げればやりたい仕事が提案できるなど、ご自身の意思でチャレンジをすることが可能です。
★特徴★
・ご自身が裁量を持って仕事を進めることができます。手を挙げればやりたい仕事が提案できるなど、ご自身の意思でチャレンジをすることが可能です。
大手通信会社と大手コンサルファームを基盤とするアナリティクスサービス提供企業でのデータサイエンティスト(リーダー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
890万円〜990万円 ※残業代含まず。残業代は実績に応じて別途支給
ポジション
リーダー
仕事内容
国内最大級約4000万のユーザーに紐づくデータを活用し、企業のデータドリブン経営を支援いただきます。
・グループ大手電気通信事業会社のデータへのアクセス権を有するコンサル組織として、クライアントに深く入り込んだビジネス革新やプロセス改革の提案
・デモグラ/位置情報/興味関心/ヘルスケア/センサー/画像などの5G/IoT等から取得できるデータを活用した高度分析
●業務詳細
サービス責任者クラス(課長レイヤ)のクライアントと伴走しながら、課題解決の推進・データに基づいたコンサル業務をお任せします。
チームは2〜4個の案件で構成され、規模感は10〜15名の規模が目安となります。
・クライアントのニーズに最もマッチするソリューションの企画・設計、プロジェクトマネジメント、提案、レポーティング
(戦略の策定⇒高度化⇒内製化支援と、上流から下流まで一気通貫した支援を行えます)
・組織活動(採用、育成、業務改善の組織課題解決に繋がる取り組み)
※入社後は他リーダークラスの社員の元でキャッチアップいただいた後、チームリードを担っていただく予定です。
●具体的なプロジェクト例
担当プロジェクトはご経験や志向性に基づき、上長と相談しながら検討いただきます。
・データに基づいたグループ大手電気通信事業会社の顧客の理解、ニーズ把握に基づく顧客体験のハイパー・パーソナライゼーション支援
・位置情報データに基づく人流分析や商圏分析を活用したエンタープライズ向けの新しいソリューションの提供
・組織のデータドリブン化に必要な戦略検討〜実行支援を行うDX変革支援
・生成AIを活用した業務変革支援(戦略検討、課題設定、解決策の提示、実行、運用支援など)
※事業領域としては、通信/IoT/金融/ドローン/ヘルスケア/小売り/モビリティ等、幅広い領域のプロジェクトを有しています。
●組織特徴
昇格に向けた積極的な機会提供を行う組織風土があり、成長に向けたチャレンジを楽しむ社員が多いです。
・会社としてもマネジメント層の育成に注力しているため、組織から積極的にチャレンジの機会が与えられます。
・ミドルマネジメント向けの研修や、経営と直接コミュニケーションを取れる機会も多く、業務以外の場面でも多様な成長支援があります。
・DS内でのキャリアトラック制度/スキル・志向性を加味したプロジェクトアサイン等、分析専門組織ならではの環境で柔軟に専門性を磨くことができます。
・グループ大手電気通信事業会社のデータへのアクセス権を有するコンサル組織として、クライアントに深く入り込んだビジネス革新やプロセス改革の提案
・デモグラ/位置情報/興味関心/ヘルスケア/センサー/画像などの5G/IoT等から取得できるデータを活用した高度分析
●業務詳細
サービス責任者クラス(課長レイヤ)のクライアントと伴走しながら、課題解決の推進・データに基づいたコンサル業務をお任せします。
チームは2〜4個の案件で構成され、規模感は10〜15名の規模が目安となります。
・クライアントのニーズに最もマッチするソリューションの企画・設計、プロジェクトマネジメント、提案、レポーティング
(戦略の策定⇒高度化⇒内製化支援と、上流から下流まで一気通貫した支援を行えます)
・組織活動(採用、育成、業務改善の組織課題解決に繋がる取り組み)
※入社後は他リーダークラスの社員の元でキャッチアップいただいた後、チームリードを担っていただく予定です。
●具体的なプロジェクト例
担当プロジェクトはご経験や志向性に基づき、上長と相談しながら検討いただきます。
・データに基づいたグループ大手電気通信事業会社の顧客の理解、ニーズ把握に基づく顧客体験のハイパー・パーソナライゼーション支援
・位置情報データに基づく人流分析や商圏分析を活用したエンタープライズ向けの新しいソリューションの提供
・組織のデータドリブン化に必要な戦略検討〜実行支援を行うDX変革支援
・生成AIを活用した業務変革支援(戦略検討、課題設定、解決策の提示、実行、運用支援など)
※事業領域としては、通信/IoT/金融/ドローン/ヘルスケア/小売り/モビリティ等、幅広い領域のプロジェクトを有しています。
●組織特徴
昇格に向けた積極的な機会提供を行う組織風土があり、成長に向けたチャレンジを楽しむ社員が多いです。
・会社としてもマネジメント層の育成に注力しているため、組織から積極的にチャレンジの機会が与えられます。
・ミドルマネジメント向けの研修や、経営と直接コミュニケーションを取れる機会も多く、業務以外の場面でも多様な成長支援があります。
・DS内でのキャリアトラック制度/スキル・志向性を加味したプロジェクトアサイン等、分析専門組織ならではの環境で柔軟に専門性を磨くことができます。