データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人
54件
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う職種です。 高度なデータ分析をする必要があるため、統計解析能力やITスキル、課題解決能力が求められます。 また、プロジェクトの一員として課題を解決に導くため、コミュニケーション能力なども必要になります。 主な業務内容としては、データの収集や分析、統計情報の整理や課題解決のための提案作業など多岐に渡ります。検索条件を再設定

データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人一覧
新着 大手保険会社でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
想定年収 740万円〜1,500万円 経験・スキルを考慮の上、決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
保険領域データに対するデータ分析およびAIモデリングにより、業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングさらには保険ビジネスモデル変革などの課題に取り組み、グループ全体のデジタル変革全体を推進する役割を担っていただきます。
・当社の顧客企業の課題解決のためのリスク領域のデータ分析・分析内容提案業務。
・顧客企業が保有するデータ、保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行い、リスクを定量化するモデルの作成。
・ドライブレコーダーのデータ分析(映像データを含む)による事故リスク低減サービスの開発。
・AIを活用した各種業務の効率化。例えば、写真による自動車の車体の損害額の見積もり機能の開発等。
・お客様のニーズに合わせた商品のレコメンド機能、 デジタル媒体を通じたお客様へのアプローチ高度化などのデジタルマーケティング手法の開発。
・当社の顧客企業の課題解決のためのリスク領域のデータ分析・分析内容提案業務。
・顧客企業が保有するデータ、保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行い、リスクを定量化するモデルの作成。
・ドライブレコーダーのデータ分析(映像データを含む)による事故リスク低減サービスの開発。
・AIを活用した各種業務の効率化。例えば、写真による自動車の車体の損害額の見積もり機能の開発等。
・お客様のニーズに合わせた商品のレコメンド機能、 デジタル媒体を通じたお客様へのアプローチ高度化などのデジタルマーケティング手法の開発。
大手銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円程度(経験・能力を考慮の上で決定します)
ポジション
担当者〜
仕事内容
1.銀行データ、外部データの分析
2.銀行データ、外部データを活用した事業アイディア出し、実行
【得られるスキル・経験】
広告、デジタルマーケティング、データ販売、データ分析コンサルティング等データビジネス全般の多様な業務に関わることができます。
21世紀がBigDataの世紀と呼ばれてすでに20年、当行のコアコンピタンスはその保有する金融データといっても過言ではありません。これに加え、行動データなど多くのデータから真の法人・個人・パートナー企業に有用なデータを読み解き、そのソリューションにつなげる最前線業務がこのデータサイエンティスト業務になります。自社マーケティングに加え、データビジネス、コンサル活用、広告連携とその可能性はその能力に比例して無限の可能性を秘めています。組織横断的に、分析、構築、開発まで視野に入れながらビジネスの理解の上でデータを扱える人材を求めています。
2.銀行データ、外部データを活用した事業アイディア出し、実行
【得られるスキル・経験】
広告、デジタルマーケティング、データ販売、データ分析コンサルティング等データビジネス全般の多様な業務に関わることができます。
21世紀がBigDataの世紀と呼ばれてすでに20年、当行のコアコンピタンスはその保有する金融データといっても過言ではありません。これに加え、行動データなど多くのデータから真の法人・個人・パートナー企業に有用なデータを読み解き、そのソリューションにつなげる最前線業務がこのデータサイエンティスト業務になります。自社マーケティングに加え、データビジネス、コンサル活用、広告連携とその可能性はその能力に比例して無限の可能性を秘めています。組織横断的に、分析、構築、開発まで視野に入れながらビジネスの理解の上でデータを扱える人材を求めています。
大手銀行での金融データを活用した広告・マーケティング事業推進のためのデータ分析業務(若手)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
●データ分析担当者、データサイエンティスト
・当行グループでは、様々な非金融領域のビジネスにもチャレンジしており、グループの金融ビッグデータを活用した広告・マーケティング事業を推進する子会社の事業拡大にかかる業務に従事いただきます。
本件では、デジタル戦略部門が所管するデジタルマーケティング子会社におけるデータ分析業務を率先して推進いただける方を募集いたします。
具体的には、以下の広告・マーケティング領域における分析業務を、マーケティングコンサルタントと連携しながら、データサイエンティストとして、或いは分析業務を取りまとめるリーダーとして推進頂きます。
-広告配信に伴う顧客データ分析、広告配信結果の分析、顧客宛分析レポートの作成等のデータ分析業務
-新規の広告配信セグメント開発やAI活用の推進等、新たなマーケティング分析手法の開発
-データを活用したビジネス・サービスの企画・開発業務(システム導入含む)
・また、上記分析業務を主軸としつつ、会社運営に関わる業務等、分析以外の業務も一部従事していただく可能性があります。
・当行グループでは、様々な非金融領域のビジネスにもチャレンジしており、グループの金融ビッグデータを活用した広告・マーケティング事業を推進する子会社の事業拡大にかかる業務に従事いただきます。
本件では、デジタル戦略部門が所管するデジタルマーケティング子会社におけるデータ分析業務を率先して推進いただける方を募集いたします。
具体的には、以下の広告・マーケティング領域における分析業務を、マーケティングコンサルタントと連携しながら、データサイエンティストとして、或いは分析業務を取りまとめるリーダーとして推進頂きます。
-広告配信に伴う顧客データ分析、広告配信結果の分析、顧客宛分析レポートの作成等のデータ分析業務
-新規の広告配信セグメント開発やAI活用の推進等、新たなマーケティング分析手法の開発
-データを活用したビジネス・サービスの企画・開発業務(システム導入含む)
・また、上記分析業務を主軸としつつ、会社運営に関わる業務等、分析以外の業務も一部従事していただく可能性があります。
大手地銀系ネット銀行でのデータサイエンティスト【東京・福岡】
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〜マネージャークラス
仕事内容
<概要>
●社内外のビッグ・データからお客さまのインサイトを発見し、既存ビジネスの強化や、新ビジネスの創出に繋げることができる人財を募集しております。
●社内の関連部署と協力して、社内の様々なデータの可視化、分析に加え、機械学習などを活用した予測、推論などのモデル開発を支援頂きます。また、社外のデータも活用し、さらに高度な分析や、新商品・サービスを生み出して頂きます。
<業務内容>
●データエンジニアリングチーム連携した行内外のデータ収集、基盤環境構築
●ビッグデータの前処理及び分析・レポーティング用各種データマートの設計
●BIツールを用いた各種ダッシュボード開発
●データサイエンススキルを用いたビジネスにおける課題の発見と解決
●統計的手法をベースとした仮説設計と検証による意思決定支援
●データのエビデンスに基づくPDCAサイクルの実施と改善
●機械学習などを活用した与信モデル、ターゲティングモデルの開発、評価及びビジネスへの実装
●お客さま一人ひとりに最適な情報やサービスを提供するためのハイパーパーソナライズへの取組
●ネットワーク分析手法に基づくコミュニティ向けサービス展開を志向した「つながり」の可視化
●先進的なデータサイエンス手法の調査と研究開発
【利用している技術/ツール】
Google Cloudのツールを中心に利用しています。
・BigQuery
・Vertex AI Workbench(Python)
・Tableau Desktop/Prep
・Microsoft Excel
●社内外のビッグ・データからお客さまのインサイトを発見し、既存ビジネスの強化や、新ビジネスの創出に繋げることができる人財を募集しております。
●社内の関連部署と協力して、社内の様々なデータの可視化、分析に加え、機械学習などを活用した予測、推論などのモデル開発を支援頂きます。また、社外のデータも活用し、さらに高度な分析や、新商品・サービスを生み出して頂きます。
<業務内容>
●データエンジニアリングチーム連携した行内外のデータ収集、基盤環境構築
●ビッグデータの前処理及び分析・レポーティング用各種データマートの設計
●BIツールを用いた各種ダッシュボード開発
●データサイエンススキルを用いたビジネスにおける課題の発見と解決
●統計的手法をベースとした仮説設計と検証による意思決定支援
●データのエビデンスに基づくPDCAサイクルの実施と改善
●機械学習などを活用した与信モデル、ターゲティングモデルの開発、評価及びビジネスへの実装
●お客さま一人ひとりに最適な情報やサービスを提供するためのハイパーパーソナライズへの取組
●ネットワーク分析手法に基づくコミュニティ向けサービス展開を志向した「つながり」の可視化
●先進的なデータサイエンス手法の調査と研究開発
【利用している技術/ツール】
Google Cloudのツールを中心に利用しています。
・BigQuery
・Vertex AI Workbench(Python)
・Tableau Desktop/Prep
・Microsoft Excel
【千葉】大手地方銀行での住宅ローンデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1,100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・行内の顧客データ、審査データ等の抽出整備
・データを基にした推進戦略等の策定
・デジタルベースでの商品施策や金利施策等の策定
・審査モデルの研究改善
【配属予定部署】
ローン営業部 推進支援グループ
【組織のミッション】
住宅ローン残高の増強、個人取引顧客の拡大
住宅ローンにおける非対面チャネルの拡充
住宅ローン審査モデルの高度化
【キャリアパス】
・住宅ローンにおけるデータ戦略、デジタル戦略の中核人材。
・住宅ローンに限らず、個人取引全体の活性化や審査モデル改善等、多様なデータを扱うプロフェッショナル人材。
【このポジションの魅力】
●仕事の魅力
個人取引の一丁目一番地である「住宅ローン」の取り込み強化を、データの切り口から企画する業務です。他行を出し抜いて大ヒット施策を展開できた時の達成感はひとしおです。
エンドユーザーとの直接対話はなく、現場担当者からの声を基に行内の大量データを研究分析し、解を導き出す仕事で、集中して業務にあたれます。
●職場環境の魅力
十数名の小ぢんまりとしたグループで、それぞれの専門領域の情報交換をしながら施策商品を作り上げています。既成概念を壊すことを厭わない、前向きな職場気風です。
・データを基にした推進戦略等の策定
・デジタルベースでの商品施策や金利施策等の策定
・審査モデルの研究改善
【配属予定部署】
ローン営業部 推進支援グループ
【組織のミッション】
住宅ローン残高の増強、個人取引顧客の拡大
住宅ローンにおける非対面チャネルの拡充
住宅ローン審査モデルの高度化
【キャリアパス】
・住宅ローンにおけるデータ戦略、デジタル戦略の中核人材。
・住宅ローンに限らず、個人取引全体の活性化や審査モデル改善等、多様なデータを扱うプロフェッショナル人材。
【このポジションの魅力】
●仕事の魅力
個人取引の一丁目一番地である「住宅ローン」の取り込み強化を、データの切り口から企画する業務です。他行を出し抜いて大ヒット施策を展開できた時の達成感はひとしおです。
エンドユーザーとの直接対話はなく、現場担当者からの声を基に行内の大量データを研究分析し、解を導き出す仕事で、集中して業務にあたれます。
●職場環境の魅力
十数名の小ぢんまりとしたグループで、それぞれの専門領域の情報交換をしながら施策商品を作り上げています。既成概念を壊すことを厭わない、前向きな職場気風です。
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。
大手銀行 市場部門でのデータサイエンティスト/エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
市場部門での下記業務
●データ分析による投資アイデアの企画、立案
●データ分析による社内ビジネス課題対応
●データの収集、加工、分析、視覚化など
(具体例)
・銀行内外のデータを用いた経済指標予測モデルの作成
・銀行内外のデータを用いたALM分析 等
●データ分析による投資アイデアの企画、立案
●データ分析による社内ビジネス課題対応
●データの収集、加工、分析、視覚化など
(具体例)
・銀行内外のデータを用いた経済指標予測モデルの作成
・銀行内外のデータを用いたALM分析 等
グローバルバンクにおけるウェルスマネジメント領域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
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,200万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
本邦最大の顧客基盤を有する金融グループにおける顧客データ分析、データを活用した対顧客・対営業担当者向けの一人別対応施策の立案、及びシステム開発プロジェクトの企画・開発を担当いただきます。
(1) ウェルスマネジメント領域におけるデータマーケティング
(2) 営業店ユーザーへの利用促進
(3) プロジェクトマネジメント(業務要件定義、システム部や関係ベンダー等との調整)
※スマートワーク、在宅勤務、育児との両立ができる職場です。
(1) ウェルスマネジメント領域におけるデータマーケティング
(2) 営業店ユーザーへの利用促進
(3) プロジェクトマネジメント(業務要件定義、システム部や関係ベンダー等との調整)
※スマートワーク、在宅勤務、育児との両立ができる職場です。
グローバルバンクでのデータサイエンティスト(マーケティング)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ〜1,500万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
個人のお客さま(約3,400万人)の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。
【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。
【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3,400万人)へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい
【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。
【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。
【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3,400万人)へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい
【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。
大手銀行でのデータマネジメント部門におけるデータ分析・利活用の企画・推進・支援(データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
銀行グループにおける「データ分析・利活用」と「データガバナンス」を主なミッションとする組織で、データサイエンティストとして、銀行本体に加え、グループ各社の「データ分析・利活用」を広く推進するポジションです。
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。
●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等
【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。
●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等
【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度
大手銀行でのデータサイエンティスト専門人財
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティストとして、当行の口座保有者(個人・法人)の金融行動に由来するデータや市場データ等の行内外のビッグデータを収集・分析し、マーケティング戦略の高度化につながる施策の立案や支援をしていただきます。近年の類例は以下の通り。
・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。
・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。
日系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:〜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
IT部門で、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進する。
具体的には、CoE(Center of Excellence)として各社・各部のデータ活用をリードする役割を担う。
なお、各部・グループ各社に常駐することもある。
具体的には、CoE(Center of Excellence)として各社・各部のデータ活用をリードする役割を担う。
なお、各部・グループ各社に常駐することもある。
大手証券会社債券市場フロント部門におけるデータアナリスト/データサイエンティスト業務
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,200万円(年齢・経験に応じ、社内規定により決定)
ポジション
アソシエイト、VP
仕事内容
債券市場フロント部門におけるデータ分析およびレポーティング
データベース/レイクの管理、データのクリーニングおよび抽出
セールス部署への顧客動向、ビジネス動向分析
部門戦略に基づいたリサーチと意思決定のサポート
LLMを活用した業務高度化
レコメンデーション提供や機械学習を用いた予測分析に携わって頂くことも展望
データベース/レイクの管理、データのクリーニングおよび抽出
セールス部署への顧客動向、ビジネス動向分析
部門戦略に基づいたリサーチと意思決定のサポート
LLMを活用した業務高度化
レコメンデーション提供や機械学習を用いた予測分析に携わって頂くことも展望
大手日系信託銀行でのデジタルマーケティング企画、AIデータ活用企画
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,300万円)
ポジション
担当者、調査役補、調査役等(経験等に応じて検討)
仕事内容
【業務内容】(以下の(1)もしくは(2)、または両方)
(1)デジタルマーケティング企画
(2)顧客データの分析とそれに基づくAIモデルの企画・開発
※調査役:チームリーダーとして企画 プロジェクト主導の役割を担っていただきます。
担当者:チームリーダーと共に主体的に業務を遂行する役割を担っていただきます。
【詳細】
(1)デジタルでの取引完結に向けた企画立案、デジタルマーケツール(HP、LINE、KARTE、動画等)の導入・機能追加企画、活用促進・浸透、CV向上。
(2)データ基盤の構築し、分析ツール等を活用して、様々な商品経由で収集した顧客のビッグデータを定量的に分析。結果を踏まえ活用方法を企画し、モデルを構築
【魅力】
信託銀行だからこそ多くの商品ラインナップがあり、それに伴い膨大なデータが蓄積。幅広く顧客ニーズに合わせた様々な商品・サービスの提供、開発に関与することが可能
(1)デジタルマーケティング企画
(2)顧客データの分析とそれに基づくAIモデルの企画・開発
※調査役:チームリーダーとして企画 プロジェクト主導の役割を担っていただきます。
担当者:チームリーダーと共に主体的に業務を遂行する役割を担っていただきます。
【詳細】
(1)デジタルでの取引完結に向けた企画立案、デジタルマーケツール(HP、LINE、KARTE、動画等)の導入・機能追加企画、活用促進・浸透、CV向上。
(2)データ基盤の構築し、分析ツール等を活用して、様々な商品経由で収集した顧客のビッグデータを定量的に分析。結果を踏まえ活用方法を企画し、モデルを構築
【魅力】
信託銀行だからこそ多くの商品ラインナップがあり、それに伴い膨大なデータが蓄積。幅広く顧客ニーズに合わせた様々な商品・サービスの提供、開発に関与することが可能
オンライン証券でのネット事業マーケティング推進 データ分析/事業企画担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1300万円
ポジション
メンバー〜マネージャー
仕事内容
当社において、新規顧客の獲得、既存顧客の稼働率アップや顧客あたり収益単価の最大化にむけたデータ解析担当業務全般をご担当いただきます。金融業務経験の有無は問いません。
具体的には、(1)顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2)マーケティング戦略と戦術の提案、(3)事業計画の立案・モニタリング業務の実施と関連する業務の効率化を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。
前項の(1)(2)については、登録会員数1億を超える本体の会員からの行動データやヒアリング情報の解析と結果に基づき、STP分析のお手伝いをいただきます。
【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義
具体的には、(1)顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2)マーケティング戦略と戦術の提案、(3)事業計画の立案・モニタリング業務の実施と関連する業務の効率化を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。
前項の(1)(2)については、登録会員数1億を超える本体の会員からの行動データやヒアリング情報の解析と結果に基づき、STP分析のお手伝いをいただきます。
【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義
大手ネット証券でのデータ解析業務担当(FX・CFD事業)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜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
当社において、FX取引(外国為替証拠金取引)および株価指数・商品CFDにおける新規顧客の獲得、既存顧客の稼働率アップやディーリング収益最大化にむけたデータ解析担当業務全般をご担当いただきます。金融業務経験の有無は問いません。
具体的には、(1) 顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2) 為替・商品・株価指数先物市場の価格・注文情報の相関性の定量的な分析を実施していただき、業務の効率化、トレード収益の改善、リスクの最適化の施策の提案と推進を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。
前項の(1)登録会員数1億を超える本体グループのポイント会員からの口座獲得・生涯収益の最大化といったマーケティング課題への取り組み、(2)は日3百万件を超える市場の価格情報の解析や、週数百万件を超える顧客の注文情報をデータ分析や統計を生かし、プライシングアルゴリズムやリスク管理モデルの開発を実施していただきます。
【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・FX・CFD価格・取引情報の解析トレーディングおよびリスク管理システムのアルゴリズムの高度化の企画立案と推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義
具体的には、(1) 顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2) 為替・商品・株価指数先物市場の価格・注文情報の相関性の定量的な分析を実施していただき、業務の効率化、トレード収益の改善、リスクの最適化の施策の提案と推進を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。
前項の(1)登録会員数1億を超える本体グループのポイント会員からの口座獲得・生涯収益の最大化といったマーケティング課題への取り組み、(2)は日3百万件を超える市場の価格情報の解析や、週数百万件を超える顧客の注文情報をデータ分析や統計を生かし、プライシングアルゴリズムやリスク管理モデルの開発を実施していただきます。
【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・FX・CFD価格・取引情報の解析トレーディングおよびリスク管理システムのアルゴリズムの高度化の企画立案と推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義
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〜2,500万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者
仕事内容
与信各商品の審査モデル開発他、不正検知、自然言語処理、マーケティングなどAIを活用した高度化をご担当いただきます
ネット銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円(給与・賞与制度) ※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
CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。またリーダーポジションにてメンバーの教育や、
ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法を育成頂けることも期待しています。
・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル(与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等)の開発、評価
・開発したモデルのビジネスへの実装支援
・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成
このポジションの魅力:
通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
・新規立上のチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
・ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。
ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法を育成頂けることも期待しています。
・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル(与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等)の開発、評価
・開発したモデルのビジネスへの実装支援
・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成
このポジションの魅力:
通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
・新規立上のチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
・ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。
大手銀行でのグループデジタル戦略室 アナリティクス担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
当グループのビジネスをアナリティクスで成長・推進するためのポジションです。
【グループ企業データ活用による分析企画と施策実行支援】
ビジョン:データを紡いで、気が利いた金融を体現する
当グループ各社の約1000万人の顧客DBを活用した、データ戦略の立案、グループ各社や外部パートナーとのプロジェクト推進、新サービス立ち上げ企画支援を担います。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータを活用した案件推進や戦略実行支援
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・データサイエンススキルを活かしたビジネスの問題解決と事業貢献
【グループ企業データ活用による分析企画と施策実行支援】
ビジョン:データを紡いで、気が利いた金融を体現する
当グループ各社の約1000万人の顧客DBを活用した、データ戦略の立案、グループ各社や外部パートナーとのプロジェクト推進、新サービス立ち上げ企画支援を担います。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータを活用した案件推進や戦略実行支援
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・データサイエンススキルを活かしたビジネスの問題解決と事業貢献
大手銀行でのグループデジタル戦略室 企画開発担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
当グループのデジタル戦略・データ戦略を牽引推進するための企画ポジションです。
【業務概要】
グループの価値共創に必要となるデータの調査、収集・利用に係る内外コミュニケーション、蓄積・分析・活用に必要となるITインフラの整備、ビジネス課題解決に向けたPoC(Proof of Concept)の実施やテストマーケティング等の企画、データ分析や機械学習モデル開発による実行支援等、データをビジネスに活用するために必要な業務を推進します。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータ・デジタルを活用した成長戦略の企画・提案
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・法令・社内規程・知財・情報セキュリティ等のデータ利活用に係る問題解決推進
・データ・デジタル利活用にかかる外部情報の収集と還元
上記職務は状況に応じて、当部のデータ分析担当や別部署のビジネス担当と2〜3名程度のチームで推進します。
【業務概要】
グループの価値共創に必要となるデータの調査、収集・利用に係る内外コミュニケーション、蓄積・分析・活用に必要となるITインフラの整備、ビジネス課題解決に向けたPoC(Proof of Concept)の実施やテストマーケティング等の企画、データ分析や機械学習モデル開発による実行支援等、データをビジネスに活用するために必要な業務を推進します。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータ・デジタルを活用した成長戦略の企画・提案
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・法令・社内規程・知財・情報セキュリティ等のデータ利活用に係る問題解決推進
・データ・デジタル利活用にかかる外部情報の収集と還元
上記職務は状況に応じて、当部のデータ分析担当や別部署のビジネス担当と2〜3名程度のチームで推進します。
大手銀行での信用リスク分析の高度化及びバーゼル規制対応担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
<業務内容>
主として以下をご担当いただきます。
●金融規制/バーゼル規制対応
信用リスク管理態勢の高度化、バーゼル規制対応、バーゼル対応に係る各種数値検証、グループ会社支援など
●経営計画/年度予算の策定支援
予算計画の妥当性検証、シナリオ分析、シナリオ下における各種指標を試算するためのモデル構築
●TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)担当
シナリオ分析、シナリオ下における各種指標(与信関係費用等)の試算、各種開示内容の検討及び実施
・当行は、基礎的内部格付手法(FIRB)適用行ですので、高度なリスク管理のスキルを身に付けることができます。
・グループ全体の信用リスク管理の統括部署ですので、経営企画部署との連携も多く、会社全体の動きに触れる機会を持つことができます。
<部店概要>
銀行グループの信用リスクを統括する部署で、内部格付制度、自己査定制度、与信手続等の設計・管理の他、与信状況のモニタリング、また決算業務として償却・引当の算定を行っています。中途入社のメンバーも多いですが、通常の異動以外での入れ替わりは少なく、各自がそれぞれベテランとして担当業務に従事しています。
働き方としては部員の大半が在宅勤務も活用しております。またフレックスタイム制適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です。
主として以下をご担当いただきます。
●金融規制/バーゼル規制対応
信用リスク管理態勢の高度化、バーゼル規制対応、バーゼル対応に係る各種数値検証、グループ会社支援など
●経営計画/年度予算の策定支援
予算計画の妥当性検証、シナリオ分析、シナリオ下における各種指標を試算するためのモデル構築
●TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)担当
シナリオ分析、シナリオ下における各種指標(与信関係費用等)の試算、各種開示内容の検討及び実施
・当行は、基礎的内部格付手法(FIRB)適用行ですので、高度なリスク管理のスキルを身に付けることができます。
・グループ全体の信用リスク管理の統括部署ですので、経営企画部署との連携も多く、会社全体の動きに触れる機会を持つことができます。
<部店概要>
銀行グループの信用リスクを統括する部署で、内部格付制度、自己査定制度、与信手続等の設計・管理の他、与信状況のモニタリング、また決算業務として償却・引当の算定を行っています。中途入社のメンバーも多いですが、通常の異動以外での入れ替わりは少なく、各自がそれぞれベテランとして担当業務に従事しています。
働き方としては部員の大半が在宅勤務も活用しております。またフレックスタイム制適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です。
大手証券会社でのデータサイエンティスト業務
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
総合職:部長代理 or 専門職:VP
仕事内容
市場業務におけるAIや機械学習等、データサイエンス力を活用したフロント業務支援、ソリューション提供業務
大手銀行でのデータサイエンティスト(産業・企業の調査・評価に関するデータ分析・利活用の企画・推進)(若手)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
・当部は、当行における産業・企業の調査・評価機能を担っています。
・こうした企業調査部が担う機能の高度化や効率化に向けた「データ分析・利活用」の企画・推進に従事頂くデータサイエンティストを募集します。
(主な業務内容)
●AI/機械学習等を活用した産業(市場)動向の分析手法の高度化・効率化
●非財務情報(定性情報等)等を活用した企業分析手法の開発
●データ分析・利活用に関する最新動向の調査、上記業務への活用余地の検証 等
(取組例)
・ビッグデータやテキスト分析を活用した企業の劣化予測モデルの構築
・ESG(環境・社会・ガバナンス)要素と企業信用力の関係性分析
・銀行内外のデータ用いた産業・市場動向の予測 等
・こうした企業調査部が担う機能の高度化や効率化に向けた「データ分析・利活用」の企画・推進に従事頂くデータサイエンティストを募集します。
(主な業務内容)
●AI/機械学習等を活用した産業(市場)動向の分析手法の高度化・効率化
●非財務情報(定性情報等)等を活用した企業分析手法の開発
●データ分析・利活用に関する最新動向の調査、上記業務への活用余地の検証 等
(取組例)
・ビッグデータやテキスト分析を活用した企業の劣化予測モデルの構築
・ESG(環境・社会・ガバナンス)要素と企業信用力の関係性分析
・銀行内外のデータ用いた産業・市場動向の予測 等
大手銀行でのデータサイエンティスト(ビッグデータ活用によるコンプライアンス領域の業務高度化)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万〜1,400万円程度
ポジション
担当者
仕事内容
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策に関するデータを活用した高度化・効率化に関する業務
〇機械学習を用いたモデル開発やシナリオ構築等を通じた不正検知の高度化、リスク低減策の構築等を担当
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です
【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるAI等の新技術活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります
〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可(業務に応じ異なります)
〇機械学習を用いたモデル開発やシナリオ構築等を通じた不正検知の高度化、リスク低減策の構築等を担当
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です
【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるAI等の新技術活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります
〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可(業務に応じ異なります)
グローバルバンクでのデジタルマーケティング(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
イメージ600万円〜1,100万円(経験・スキルを考慮の上決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
●当行の個人のお客さまに対して、顧客基盤・顧客データを活用したデジタルマーケティングの高度化を担う。
データサイエンティスト:当行の保有するビッグデータの分析(使用言語:Python、SAS、SQL)、データ管理・分析基盤構築等
など、マーケティング企画から運用まで多岐に亘る業務の中から担当業務を決定し、当行ビジネスのDXをリードして頂く。
データサイエンティスト:当行の保有するビッグデータの分析(使用言語:Python、SAS、SQL)、データ管理・分析基盤構築等
など、マーケティング企画から運用まで多岐に亘る業務の中から担当業務を決定し、当行ビジネスのDXをリードして頂く。
グローバルバンクでのインテリジェンス・アナリティクス業務
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
調査役〜
仕事内容
・金融犯罪リスクの検知・特定・評価に向けた取引データ分析。
・マネーロンダリング事案深堀調査。
・AML取引モニタリングの効率化・高度化に向けたAnalyticsの活用。
・マネーロンダリング事案深堀調査。
・AML取引モニタリングの効率化・高度化に向けたAnalyticsの活用。
グローバルバンクでのデータマネジメント態勢における企画推進(経営基盤改革室)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
【業務内容】
国内・海外のビジネスで蓄積されたデータを、最適に活用するためのデータ基盤(DWH・DataLake・DataHub)の構築・整備。
これまでの経験に応じて、下記いずれかの職務を主軸として担う。
・データ標準化やデータモデル設計、マスターデータ整備および名寄せ機能設計
・データ統制態勢の企画、品質管理・モニタリング態勢構築
【募集背景】
経営企画部 経営基盤改革室では、当行のDXによる企業変革を支えるため、大規模データ基盤の構築と、データ利活用を推進しています。これは当行のビジネスおよびデータドリブン経営を進化させるために必要不可欠なものです。
データ基盤の企画・立案から構築までの一連のプロセスにおいて、ぜひご自身の専門スキルを活かし、当行のDXを牽引する役割を担っていただきたいと思います。国内・海外のさまざまな部署やグループ会社との協働により、専門性をさらに磨く機会になると同時に、メガバンクの変革をリードするというダイナミズムを感じていただけるポジションです。
【職場環境】
・職場はフリーアドレス。その日の予定や気分で座る席を自由に選択できます。
・在宅勤務やフレックスタイム等、柔軟な働き方も可能です。
国内・海外のビジネスで蓄積されたデータを、最適に活用するためのデータ基盤(DWH・DataLake・DataHub)の構築・整備。
これまでの経験に応じて、下記いずれかの職務を主軸として担う。
・データ標準化やデータモデル設計、マスターデータ整備および名寄せ機能設計
・データ統制態勢の企画、品質管理・モニタリング態勢構築
【募集背景】
経営企画部 経営基盤改革室では、当行のDXによる企業変革を支えるため、大規模データ基盤の構築と、データ利活用を推進しています。これは当行のビジネスおよびデータドリブン経営を進化させるために必要不可欠なものです。
データ基盤の企画・立案から構築までの一連のプロセスにおいて、ぜひご自身の専門スキルを活かし、当行のDXを牽引する役割を担っていただきたいと思います。国内・海外のさまざまな部署やグループ会社との協働により、専門性をさらに磨く機会になると同時に、メガバンクの変革をリードするというダイナミズムを感じていただけるポジションです。
【職場環境】
・職場はフリーアドレス。その日の予定や気分で座る席を自由に選択できます。
・在宅勤務やフレックスタイム等、柔軟な働き方も可能です。
メガバンクにおける市場系データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜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
【業務内容】
・市場業務から発生する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識、画像認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化
- EFX(為替電子取引)高度化
【組織のミッション】
データサイエンスやデータエンジニアリングを通して、市場系ビジネスの効率性及び収益性の向上を推進し、当社のビジネス創成と拡大に役立つソリューション提供を行う。
・市場業務から発生する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識、画像認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化
- EFX(為替電子取引)高度化
【組織のミッション】
データサイエンスやデータエンジニアリングを通して、市場系ビジネスの効率性及び収益性の向上を推進し、当社のビジネス創成と拡大に役立つソリューション提供を行う。
グローバルバンクでのAI・データ分析等を活用した人材育成施策の企画・推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
デジタルやICT領域の高い専門性とスキルを持ち、法人・リテール部門の人材育成に対して、データ利活用や非対面手法の効果的な取り込みを通じて、新しい育成メソッドの構築や現場本部一体の人材育成施策の浸透を行い、当行の人材育成の高度化に繋げる。
【業務内容】
・人材育成プラットフォームの機能拡充と行動変容に繋がる仕組み作り、及び人材育成関連システムの高度化に向けた企画開発
・デジタル活用による一人別最適育成コンテンツ(OJTサポートツール)の導入検討や企画開発
・デジタル技術、データ分析や利活用を通じた人材育成業務の高度化および業務効率化
【業務内容】
・人材育成プラットフォームの機能拡充と行動変容に繋がる仕組み作り、及び人材育成関連システムの高度化に向けた企画開発
・デジタル活用による一人別最適育成コンテンツ(OJTサポートツール)の導入検討や企画開発
・デジタル技術、データ分析や利活用を通じた人材育成業務の高度化および業務効率化
グローバルバンクでのデータ利活用施策の企画・推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
【業務内容】
大規模データ基盤に蓄積されたデータを活用したデータドリブン経営の浸透に向けた企画・立案。
(例)
・本部計数業務の効率化・分析高度化
・営業支援ダッシュボードの企画・開発
・データ活用人材の育成
【募集背景】
経営企画部 経営基盤改革室では、当行のDXによる企業変革を支えるため、大規模データ基盤の構築と、データ利活用を推進しています。これは当行のビジネスおよびデータドリブン経営を進化させるために必要不可欠なものです。
私たちがめざすのは、全行員がBIツール(Tableau)を活用してデータを分析し、データドリブンな意思決定をするカルチャーの浸透です。特に経営層、営業現場への活用を加速させていきます。幅広いビジネス部門と協働し、データ利活用のカルチャーを醸成・創造していくミッションを通じて、メガバンクの変革をリードするというダイナミズムを感じていただけるポジションです。
【職場環境】
・職場はフリーアドレス。その日の予定や気分で座る席を自由に選択できます。
大規模データ基盤に蓄積されたデータを活用したデータドリブン経営の浸透に向けた企画・立案。
(例)
・本部計数業務の効率化・分析高度化
・営業支援ダッシュボードの企画・開発
・データ活用人材の育成
【募集背景】
経営企画部 経営基盤改革室では、当行のDXによる企業変革を支えるため、大規模データ基盤の構築と、データ利活用を推進しています。これは当行のビジネスおよびデータドリブン経営を進化させるために必要不可欠なものです。
私たちがめざすのは、全行員がBIツール(Tableau)を活用してデータを分析し、データドリブンな意思決定をするカルチャーの浸透です。特に経営層、営業現場への活用を加速させていきます。幅広いビジネス部門と協働し、データ利活用のカルチャーを醸成・創造していくミッションを通じて、メガバンクの変革をリードするというダイナミズムを感じていただけるポジションです。
【職場環境】
・職場はフリーアドレス。その日の予定や気分で座る席を自由に選択できます。
グローバルバンク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〜1300万円
ポジション
担当者
仕事内容
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画
・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化
・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
【役割】
主たる推進者としてステークホルダーと協働して、上記業務内容を行って頂きます。加えて、当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝播を担って頂きます
【想定担当案件(例)】
銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行って頂きますが、以下のようなプロジェクトに携わって頂きます
・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化
【主な関係者】
ユーザー部署、企画部署、システム開発子会社、ビジネスパートナー各社
【成長機会】
日本最大のメガバンクであり、世界各地に張り巡らされたグローバルネットワークを有する当行のデータ分析の中核的な役割を担っていただきます。個人の裁量が大きく、データサイエンティストとしてPoCからモデル実装、運用までAI機械学習プロジェクトの様々な場面でご活躍頂けます
【想定キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてご活躍いただくことを想定しています。事業部門や開発子会社への異動・出向の可能性もございます。キャリアを重ねていくことで、将来的には次長やチームヘッド等のマネジメントとして当行のDX戦略をリードしていただくポジションへの登用も期待しています
・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化
・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
【役割】
主たる推進者としてステークホルダーと協働して、上記業務内容を行って頂きます。加えて、当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝播を担って頂きます
【想定担当案件(例)】
銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行って頂きますが、以下のようなプロジェクトに携わって頂きます
・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化
【主な関係者】
ユーザー部署、企画部署、システム開発子会社、ビジネスパートナー各社
【成長機会】
日本最大のメガバンクであり、世界各地に張り巡らされたグローバルネットワークを有する当行のデータ分析の中核的な役割を担っていただきます。個人の裁量が大きく、データサイエンティストとしてPoCからモデル実装、運用までAI機械学習プロジェクトの様々な場面でご活躍頂けます
【想定キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてご活躍いただくことを想定しています。事業部門や開発子会社への異動・出向の可能性もございます。キャリアを重ねていくことで、将来的には次長やチームヘッド等のマネジメントとして当行のDX戦略をリードしていただくポジションへの登用も期待しています
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
能力・経験に応じて面談の上、決定いたします
ポジション
担当者〜
仕事内容
デジタル・カンパニーは、2022年4月に設立した部門横断の社内カンパニーです。
当グループに口座を保有いただいている富裕層を中心とした530万口座の方々と潜在的な顧客に対して、プライベート(個別の顧客)にカスタマイズされたサービス/ソリューションを提供していくことがミッションであり、具体的には以下3つの役割を担っています。
・当グループの主にデジタル活用や新しい事業領域の企画立案・ビジネス開発
・当グループ以外との提携・出資を含む戦略策定・調査
・グループ内で上記実行にあたって必要となるリソースマネジメント
今後、取り組みを更に加速させるため、上記役割を主体的にリードしていただくことを期待します。
直接部長・役員とコミュニケーションできる風通しのよさ、ボトムアップのカルチャーがある組織、関わることが出来る事業領域の幅の広さ、任される仕事の裁量を持って取り組んでいただくことが出来ます。
ミッション遂行に当たって最適となる働き方をご自身で考えてご提案いただける、非常に柔軟性の高い職場です。
Responsibilities:
当社が有する量・質ともに国内でも有数のリテール分野のデータを扱い、データサイエンスを活用した顧客理解、マーケティング(事業)課題の原因抽出、課題の解決支援等のミッション主担当者として、経営と近い距離で顧客体験のDX、マーケティングの深化を推進いただけることを期待しております。
※当社では各部署に分析機能があり、将来的なキャリアパスとしてリテール分野にとどまらないデータを取り扱うことも可能な環境です。
具体的な仕事
・統計学・機械学習を用いたデータ分析全般(設計、構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評等)
・事業グロースに向けた施策の検討、提案
・ビジネス課題解決に役立つ外部データの調査及び活用検討
当グループに口座を保有いただいている富裕層を中心とした530万口座の方々と潜在的な顧客に対して、プライベート(個別の顧客)にカスタマイズされたサービス/ソリューションを提供していくことがミッションであり、具体的には以下3つの役割を担っています。
・当グループの主にデジタル活用や新しい事業領域の企画立案・ビジネス開発
・当グループ以外との提携・出資を含む戦略策定・調査
・グループ内で上記実行にあたって必要となるリソースマネジメント
今後、取り組みを更に加速させるため、上記役割を主体的にリードしていただくことを期待します。
直接部長・役員とコミュニケーションできる風通しのよさ、ボトムアップのカルチャーがある組織、関わることが出来る事業領域の幅の広さ、任される仕事の裁量を持って取り組んでいただくことが出来ます。
ミッション遂行に当たって最適となる働き方をご自身で考えてご提案いただける、非常に柔軟性の高い職場です。
Responsibilities:
当社が有する量・質ともに国内でも有数のリテール分野のデータを扱い、データサイエンスを活用した顧客理解、マーケティング(事業)課題の原因抽出、課題の解決支援等のミッション主担当者として、経営と近い距離で顧客体験のDX、マーケティングの深化を推進いただけることを期待しております。
※当社では各部署に分析機能があり、将来的なキャリアパスとしてリテール分野にとどまらないデータを取り扱うことも可能な環境です。
具体的な仕事
・統計学・機械学習を用いたデータ分析全般(設計、構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評等)
・事業グロースに向けた施策の検討、提案
・ビジネス課題解決に役立つ外部データの調査及び活用検討
大手銀行 市場部門でのデータ・サイエンティスト/分析コンサル
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
●データサイエンスを活用した、顧客向け市場性取引のコンサルティング及び社内課題の解決支援
(具体例)
・市場性取引分野における法人顧客データ分析プロジェクトの企画立案
・法人顧客の各種データを用いた分析、ソリューション提案
・ビジネス課題解決に役立つ分析技術の調査及び研究
(具体例)
・市場性取引分野における法人顧客データ分析プロジェクトの企画立案
・法人顧客の各種データを用いた分析、ソリューション提案
・ビジネス課題解決に役立つ分析技術の調査及び研究
【勤務地 福岡】大手地銀でのリード データサイエンティスト(ディレクターレベル)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
イメージ 年俸制700万円〜900万円程度
ポジション
マネージャークラス
仕事内容
●金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、各プロジェクトにおけるデータ活用の企画立案や計画策定
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等の計画立案とディレクション
●若手のデータサイエンティスト・エンジニアを指揮しながら、データ分析に関わるプロジェクトマネジメント
●データ分析に関する知識・経験をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施や、プロジェクト計画や進捗等に関わるレポーティング
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等の計画立案とディレクション
●若手のデータサイエンティスト・エンジニアを指揮しながら、データ分析に関わるプロジェクトマネジメント
●データ分析に関する知識・経験をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施や、プロジェクト計画や進捗等に関わるレポーティング
大手信託銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
マネージャー候補、マネージャー
仕事内容
グループ内の多彩な事業部門が保有する豊富なデータを活用して、経営課題、業務課題を解決するためのデータサイエンス領域の一連の業務を担当するポジションです。
<具体的な仕事内容>
・事業部門におけるデータ利活用に係る課題抽出・設定
・事業部門が保有するデータ(数値データ・テキストデータ等)を活用した課題解決方法の考案
・ビジネスプロセスにおけるデータ整備 (データの収集・蓄積・前処理)の支援
・データ分析実施(データマイニング、数理モデリングによる統計分析・最適化・予測等)
・データ分析結果のレポーティング
・データ活用に関するコンサルティング提供・施策(マーケティング、業務効率化等)への落し込み
・定常的なレポート作成も含めた、データ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用(BIツール活用)支援
・データ利活用に関するビジネスニーズを分析基盤で解決するための基盤設計
<具体的な仕事内容>
・事業部門におけるデータ利活用に係る課題抽出・設定
・事業部門が保有するデータ(数値データ・テキストデータ等)を活用した課題解決方法の考案
・ビジネスプロセスにおけるデータ整備 (データの収集・蓄積・前処理)の支援
・データ分析実施(データマイニング、数理モデリングによる統計分析・最適化・予測等)
・データ分析結果のレポーティング
・データ活用に関するコンサルティング提供・施策(マーケティング、業務効率化等)への落し込み
・定常的なレポート作成も含めた、データ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用(BIツール活用)支援
・データ利活用に関するビジネスニーズを分析基盤で解決するための基盤設計
大手信託銀行でのデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
グループにおけるDX、データ利活用を支えるデータ分析基盤の設計・構築・運用全般を担当するポジションです。工程によって、MLOpsチームと適宜連携を図って業務に取り組んで頂くことになります。
・データアーキテクチャ、クラウド、分散処理基盤等、データエンジニアリングの技術を駆使して、利用者の用途や活用目的、セキュリティ要件に応じた環境の構築
・データパイプラインの維持
・データアーキテクチャ、クラウド、分散処理基盤等、データエンジニアリングの技術を駆使して、利用者の用途や活用目的、セキュリティ要件に応じた環境の構築
・データパイプラインの維持
国内生命保険会社で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
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
データサイエンス推進室は、 「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しています。また、積極的に投下しているプロモーション費用の効果分析やポートフォリオの最適化にチャレンジしています。
AI/機械学習を用いて問題を解くだけでなく、事業会社においてビジネス上のの課題を発見し紐解き現場が満足する解決に導くことをお願いしたいです。
・ビジネス課題の解決に寄与するKPIの設計
・分析PDCA計画の立案
・KPI改善を目的とした探索的データ分析
・分析結果から得たインサイトをもとにした改善提案
【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。
・新しい組織で拡大フェーズにあるので、これまでのご経験を充分に活かせます。また、全社横断組織なので、高い視点・広い視野でデータ分析が可能です。
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しています。また、積極的に投下しているプロモーション費用の効果分析やポートフォリオの最適化にチャレンジしています。
AI/機械学習を用いて問題を解くだけでなく、事業会社においてビジネス上のの課題を発見し紐解き現場が満足する解決に導くことをお願いしたいです。
・ビジネス課題の解決に寄与するKPIの設計
・分析PDCA計画の立案
・KPI改善を目的とした探索的データ分析
・分析結果から得たインサイトをもとにした改善提案
【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。
・新しい組織で拡大フェーズにあるので、これまでのご経験を充分に活かせます。また、全社横断組織なので、高い視点・広い視野でデータ分析が可能です。
グローバルバンクでのデータサイエンス、クオンツ業務
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
応相談 (担当者〜調査役まで経験に応じて)
仕事内容
・クレジットリスクに関わるAI・数理モデル構築、気候変動シナリオ分析
・多種多様なデータと、機械学習モデル等を組み合わせ、幅広い業務に活用していくプロジェクトへの取り組み。
・カウンターパティクレジットリスク管理全般、PFE計測など、デリバティブのリスク評価。
・多種多様なデータと、機械学習モデル等を組み合わせ、幅広い業務に活用していくプロジェクトへの取り組み。
・カウンターパティクレジットリスク管理全般、PFE計測など、デリバティブのリスク評価。
グローバルバンクでのデジタルを活用した与信モデルの評価・構築(チームリーダー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
イメージ:〜2,000万円 ※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
上席調査役、次長まで
仕事内容
・当行グループのDX施策の中核となる施策の一つである「データドリブンな金融サービス開発」において、国内外のパートナー企業と協働した事業開発を行う各種プロジェクトへの参画。
・与信モデル開発に関わる専門知識を持つ人材として、PJチーム内のビジネス側の要件を的確に理解し、パートナー企業が持つ機械学習を活用した与信モデルの技術評価や、先方データサイエンティストとの専門的な会話を主導。併せて、専門的な議論を咀嚼し、ビジネス側からのフィードバックを得ることが主たるミッション。また、技術面における行内や経営への報告を実施。
・機械学習のデータ分析/与信モデルプラットフォームの特性を理解し、当行グループ内の関係部(審査、リスク管理、AML、コンプライアンス等)と行内ルールを踏まえた利活用データの種類やモデル詳細を協議、調整を行い、顧客特性に応じたプラットフォームの要件定義、設計、開発を推進。
・プロジェクト内では、テックチームのリーダー又はサブリーダーとして参画。
・与信モデル開発に関わる専門知識を持つ人材として、PJチーム内のビジネス側の要件を的確に理解し、パートナー企業が持つ機械学習を活用した与信モデルの技術評価や、先方データサイエンティストとの専門的な会話を主導。併せて、専門的な議論を咀嚼し、ビジネス側からのフィードバックを得ることが主たるミッション。また、技術面における行内や経営への報告を実施。
・機械学習のデータ分析/与信モデルプラットフォームの特性を理解し、当行グループ内の関係部(審査、リスク管理、AML、コンプライアンス等)と行内ルールを踏まえた利活用データの種類やモデル詳細を協議、調整を行い、顧客特性に応じたプラットフォームの要件定義、設計、開発を推進。
・プロジェクト内では、テックチームのリーダー又はサブリーダーとして参画。
【勤務地 福岡】大手地銀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
イメージ 賞与込400万円〜1000万円+残業代
ポジション
担当者
仕事内容
・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携
大手銀行でのデータ分析・マーケティング企画
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 ※経験、スキルを考慮の上、当社規定により優遇します
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジネスカードに代表される中小企業(SME)向けキャッシュレスプロダクトにおける以下の業務を担当いただきます。
(1) 法人顧客やそのトランザクションデータの管理やそれを使ったプロモーションリスト等の抽出(SAS言語使用)
(2) 上記(1)を通じた中小企業向けのデータベースマーケティング企画
【部署の特徴】
・決済ビジネス推進部は、クレジットカード・デビットカード、各種アプリといった決済プロダクツや、ATM・やインターネットバンキング等のチャネルに関する企画・開発・利用促進を担う部署で、キャリア採用職員・受入出向者等、キャリアが多彩な多様性ある職場です。
・その中でも、特に取扱高が増加傾向にあるBtoB領域のキャッシュレス商品(主にビジネスカード)に関して、SAS言語による顧客・トランザクションデータの管理やそのプロモーションのためのデータ抽出業務を担っていただきます。
・当行の多様の法人顧客をデータ面から把握・分析することで、データハンドリングスキルのみならず、BtoB領域でのマーケティング企画やその実行力も向上いただくことができます。
(1) 法人顧客やそのトランザクションデータの管理やそれを使ったプロモーションリスト等の抽出(SAS言語使用)
(2) 上記(1)を通じた中小企業向けのデータベースマーケティング企画
【部署の特徴】
・決済ビジネス推進部は、クレジットカード・デビットカード、各種アプリといった決済プロダクツや、ATM・やインターネットバンキング等のチャネルに関する企画・開発・利用促進を担う部署で、キャリア採用職員・受入出向者等、キャリアが多彩な多様性ある職場です。
・その中でも、特に取扱高が増加傾向にあるBtoB領域のキャッシュレス商品(主にビジネスカード)に関して、SAS言語による顧客・トランザクションデータの管理やそのプロモーションのためのデータ抽出業務を担っていただきます。
・当行の多様の法人顧客をデータ面から把握・分析することで、データハンドリングスキルのみならず、BtoB領域でのマーケティング企画やその実行力も向上いただくことができます。
大手日系信託銀行でのデータサイエンティスト(若手)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,300万円)
ポジション
調査役、上席調査役等(経験等に応じて検討)
仕事内容
顧客データの分析とそれに基づくAIモデルの企画・開発もしくはマーケティング企画を担当。
【詳細】
データ基盤の構築し、分析ツール等を活用して、様々な商品経由で収集した顧客のビッグデータを定量的に分析。分析結果を踏まえ、活用方法を企画し、モデル構築まで実施。
【魅力】
信託銀行だからこそ多くの商品ラインナップがあり、それに伴い膨大なデータが蓄積。幅広く顧客ニーズに合わせた様々な商品の提供、開発に関与することが可能。
【詳細】
データ基盤の構築し、分析ツール等を活用して、様々な商品経由で収集した顧客のビッグデータを定量的に分析。分析結果を踏まえ、活用方法を企画し、モデル構築まで実施。
【魅力】
信託銀行だからこそ多くの商品ラインナップがあり、それに伴い膨大なデータが蓄積。幅広く顧客ニーズに合わせた様々な商品の提供、開発に関与することが可能。
大手証券会社でのData Governance Framework Lead
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Vice President / Executive Director
仕事内容
グループ・データ戦略部は会社のデータ戦略を横断的に支える主要部署の1つです。トランスフォーメーション、規制対応やデータに基づく意思決定文化の醸成に対応するために必要なデータ要素、ガバナンスを通じて、会社のデジタル化を推進しています。データに関連するツール構築やデータオペレーションモデルを策定し、部門横断で様々なビジネス部署を支えています。
●Responsibilities
この役割は、企業全体の利害関係者と協力して、企業がデータを資産として管理できるようにするためのデータガバナンスフレームワークを開発、維持、継続的に改善する。データ管理の原則、方針、手順、指標、ツール、責任を定義し、伝達し、実装する。
・データおよびメタデータの管理、アクセス、使用、セキュリティ、品質、およびその他のデータ管理領域に関連するグループ全体のポリシーと標準を定義します。
・エンタープライズデータプラットフォームを使用した持続可能なデータ管理を可能にするための原則、ガイドライン、運用モデル、ベストプラクティスを定義する。
・データガバナンスフォーラムに参加し、データガバナンスフレームワークへのコンプライアンスを監視および指導する。
・データガバナンスのコンプライアンスと成熟度の指標を定義し、追跡し、伝達する。
・データガバナンスの運用体制とベストプラクティスについて、企業全体のデータプラクティショナーをトレーニングする。
・データ管理能力の状態と各事業部の成熟度の即応性評価を行う。
・法務部、コンプライアンス、およびその他の部門と連携してデータ管理について新たな規制および法的要件の分析と対策提案。
・規制および法的要件に対するデータガバナンスフレームワークのギャップ分析と成熟度評価を実施する。
・データガバナンスフレームワークに関連する変更管理と課題管理。
・リーンおよびアジャイルを適用して、データガバナンスフレームワークの作業を実行する。
・独立して作業するか、チームを率いてビジネス価値を提供します。
●Responsibilities
この役割は、企業全体の利害関係者と協力して、企業がデータを資産として管理できるようにするためのデータガバナンスフレームワークを開発、維持、継続的に改善する。データ管理の原則、方針、手順、指標、ツール、責任を定義し、伝達し、実装する。
・データおよびメタデータの管理、アクセス、使用、セキュリティ、品質、およびその他のデータ管理領域に関連するグループ全体のポリシーと標準を定義します。
・エンタープライズデータプラットフォームを使用した持続可能なデータ管理を可能にするための原則、ガイドライン、運用モデル、ベストプラクティスを定義する。
・データガバナンスフォーラムに参加し、データガバナンスフレームワークへのコンプライアンスを監視および指導する。
・データガバナンスのコンプライアンスと成熟度の指標を定義し、追跡し、伝達する。
・データガバナンスの運用体制とベストプラクティスについて、企業全体のデータプラクティショナーをトレーニングする。
・データ管理能力の状態と各事業部の成熟度の即応性評価を行う。
・法務部、コンプライアンス、およびその他の部門と連携してデータ管理について新たな規制および法的要件の分析と対策提案。
・規制および法的要件に対するデータガバナンスフレームワークのギャップ分析と成熟度評価を実施する。
・データガバナンスフレームワークに関連する変更管理と課題管理。
・リーンおよびアジャイルを適用して、データガバナンスフレームワークの作業を実行する。
・独立して作業するか、チームを率いてビジネス価値を提供します。
大手日系信託銀行でのデジタル企画部/データサイエンス統括(チームリーダー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,300万円)
ポジション
チームリーダー
仕事内容
顧客データの分析とそれに基づくAIモデルの企画・開発もしくはマーケティング企画を担当。また、管理職としてチームマネジメントも実施。
【詳細】
データ基盤の構築し、分析ツール等を活用して、様々な商品経由で収集した顧客のビッグデータを定量的に分析。分析結果を踏まえ、活用方法を企画し、モデル構築まで実施。
【魅力】
信託銀行だからこそ多くの商品ラインナップがあり、それに伴い膨大なデータが蓄積。幅広く顧客ニーズに合わせた様々な商品の提供、開発に関与することが可能。
【詳細】
データ基盤の構築し、分析ツール等を活用して、様々な商品経由で収集した顧客のビッグデータを定量的に分析。分析結果を踏まえ、活用方法を企画し、モデル構築まで実施。
【魅力】
信託銀行だからこそ多くの商品ラインナップがあり、それに伴い膨大なデータが蓄積。幅広く顧客ニーズに合わせた様々な商品の提供、開発に関与することが可能。
大手銀行でのデータガバナンスの企画・推進・支援
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・当社グループでは、”データ”を競争力の源泉となる企業資産の一つとしてとらえ、有用なデータの収集や品質の管理、また、データを分析・活用しビジネス展開する取り組みを進めています。
・データマネジメント部は、このようなデータの「分析・利活用」や「ガバナンス」を強化・推進することを主なミッションとするデータの専門部署です。
・今回は、データマネジメント部の一員として、データ品質の維持・改善や各種報告/サービス精度を改善させる「データガバナンス」の体制や運用企画、実務運営を行うメンバーを募集致します。
【主な業務内容】
●データガバナンスの体制・運用企画
・当社グループ(グループ各社、海外拠点等)ベースでの枠組みの構築、体制・規程の整備
・データガバナンスの最新動向の調査・研究
●データガバナンスの実務運営
・ グループ各社・関係各部で行うデータガバナンス運営状況のモニタリング
・データリネージュ、データカタログの整備、個々のデータ品質の定期点検等
・国内外の外部機関や関係部署等との折衝
【職場環境】
働き方改革に積極的に取り組んでいます
・在宅勤務やサテライトオフィス、フリーアドレスの導入等、働く場所は柔軟に選択可能です
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度を取り入れています
・データマネジメント部は、このようなデータの「分析・利活用」や「ガバナンス」を強化・推進することを主なミッションとするデータの専門部署です。
・今回は、データマネジメント部の一員として、データ品質の維持・改善や各種報告/サービス精度を改善させる「データガバナンス」の体制や運用企画、実務運営を行うメンバーを募集致します。
【主な業務内容】
●データガバナンスの体制・運用企画
・当社グループ(グループ各社、海外拠点等)ベースでの枠組みの構築、体制・規程の整備
・データガバナンスの最新動向の調査・研究
●データガバナンスの実務運営
・ グループ各社・関係各部で行うデータガバナンス運営状況のモニタリング
・データリネージュ、データカタログの整備、個々のデータ品質の定期点検等
・国内外の外部機関や関係部署等との折衝
【職場環境】
働き方改革に積極的に取り組んでいます
・在宅勤務やサテライトオフィス、フリーアドレスの導入等、働く場所は柔軟に選択可能です
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度を取り入れています
大手保険会社での新規ヘルスケアビジネスにおけるデータマネジメント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜MGクラス
仕事内容
ヘルスケア領域における新規事業の企画推進および事業を支えるPHRシステムの企画・開発および蓄積されたヘルスケアデータ分析業務等をご担当いただきます。
大手銀行での監査関連のデータ分析業務
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
●監査業務に関連したデータ分析ならびにデータ分析・利活用にかかる企画立案
●機械学習等の先端技術を活用したリスクアセスメントにかかる企画立案
具体的には、
銀行内の様々なシステムからのデータ取得・集計・分析の枠組を構築したり、それぞれの工程の業務に実際に従事。監査は原則ありとあらゆるデータにアクセスできることから非常に幅広い経験を積むことが可能である上、本分野における科学的アプローチは未だ黎明期にあることから、各人のアイディアを活かす余地が大きい。
加えて、分析結果は経営陣に対する各種提言・報告に直結。
機械学習等の先端技術についてもその活用は緒に就いたばかりであり、銀行内外のデータを用いたリスクアセスメントを高度化するにあたり、今後より一層活用範囲を拡大していく予定。
●機械学習等の先端技術を活用したリスクアセスメントにかかる企画立案
具体的には、
銀行内の様々なシステムからのデータ取得・集計・分析の枠組を構築したり、それぞれの工程の業務に実際に従事。監査は原則ありとあらゆるデータにアクセスできることから非常に幅広い経験を積むことが可能である上、本分野における科学的アプローチは未だ黎明期にあることから、各人のアイディアを活かす余地が大きい。
加えて、分析結果は経営陣に対する各種提言・報告に直結。
機械学習等の先端技術についてもその活用は緒に就いたばかりであり、銀行内外のデータを用いたリスクアセスメントを高度化するにあたり、今後より一層活用範囲を拡大していく予定。
大手信託銀行でのリスクデータマネジメント業務
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1200万円 ※経験に応じて幅広く検討します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
リスクデータマネジメント業務に従事いただきます。
・リスクデータを対象としたデータマネジメント業務の統括・企画・推進・管理
・データカタログ・リネージ情報整備(システム導入等)
・バーゼル規制「実効的なリスクデータ集計とリスク報告に関する諸原則」の遵守体制下における実運営、実務対応
・部内EUC管理の統括・統制
◆当ポジションの魅力
・弊社では、リスクデータを対象としたデータマネジメント業務を新たな注力分野として、本格的な対応を開始しています。
・信用リスク、市場リスク、流動性リスクを始めとする各種リスク報告の正確性は、適切な経営判断や投資判断のベースとなるものですが、そのためには、正しいデータを整備し、適切に利用できる環境整備が必要です。
・データに関する意味・定義等の情報の整備(データカタログ)、上流システムから下流システムに至るデータ連携の経路情報の整備(データリネージ)することを企図し、大型プロジェクトを組成、データマネジメントシステムの導入を進めています。
・当社経営管理や各種リスク管理に係る中核部署との連携や、当社データベースを整備・運用するIT部門と連携しながら制度設計を行っていく業務であり、創意工夫ができることや社内人脈の構築が可能で、データマネジメントを通じて幅広いリスク管理の業務にも触れることができます。
・また、データベース・インターフェース等に係る最新のテクノロジーなど、IT関連の実務を含めた知識・経験の幅を広げることもできます。
・リスクデータを対象としたデータマネジメント業務の統括・企画・推進・管理
・データカタログ・リネージ情報整備(システム導入等)
・バーゼル規制「実効的なリスクデータ集計とリスク報告に関する諸原則」の遵守体制下における実運営、実務対応
・部内EUC管理の統括・統制
◆当ポジションの魅力
・弊社では、リスクデータを対象としたデータマネジメント業務を新たな注力分野として、本格的な対応を開始しています。
・信用リスク、市場リスク、流動性リスクを始めとする各種リスク報告の正確性は、適切な経営判断や投資判断のベースとなるものですが、そのためには、正しいデータを整備し、適切に利用できる環境整備が必要です。
・データに関する意味・定義等の情報の整備(データカタログ)、上流システムから下流システムに至るデータ連携の経路情報の整備(データリネージ)することを企図し、大型プロジェクトを組成、データマネジメントシステムの導入を進めています。
・当社経営管理や各種リスク管理に係る中核部署との連携や、当社データベースを整備・運用するIT部門と連携しながら制度設計を行っていく業務であり、創意工夫ができることや社内人脈の構築が可能で、データマネジメントを通じて幅広いリスク管理の業務にも触れることができます。
・また、データベース・インターフェース等に係る最新のテクノロジーなど、IT関連の実務を含めた知識・経験の幅を広げることもできます。
【東京/大阪】生命保険会社でのデータ・ガバナンス&ストラテジー・ヘッド
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,200万円〜1,500万円 ※変動報酬含、経験に応じて決定
ポジション
ヘッドクラス
仕事内容
当職務はデータ・ガバナンス&ストラテジーのポジションとして、データ戦略、ガバナンス整備、データ施策のプランニングと実行における卓越したスキル・知識・ノウハウ・経験を有し、当社のビジョンに合った思考および資質を有する事が要求される。
下記職責をメイン業務とし、リーダーシップおよびオーナーシップを持ってデータ関連業務を牽引し、会社の発展・成長に貢献する。
・Work on the organization-wide initiative to design and develop data governance policies, procedures and data management practices
・Independently work with country for implementation and execution on data governance with framework (Data Quality, Catalogue, Lineage and Metadata Management, etc.), procedures, data quality, data rules and policies, data standards and data governance detail plans;
【業務内容】
当社、及び、当社グループに存在する顧客データや契約情報、各種ログ(コンタクトログ、WEBログ、広告ログ、サービス利用ログ等)様々なビッグデータを利用し、機械学習・AIを活用し、金融サービスの高度化を実現する
1) 経営課題の把握と分析提案(何を・なぜ・どのように分析すべきかを整理し提案)
・ユーザーと協業したビジネス上の課題の洗い出しと優先順位付け
・データ戦略において解決すべき課題と達成目標の明確化と仮説の立案
2) データガバナンス関連の業務(データ品質・管理、データガバナンスポリシーなど、本社ガイドラインに準拠し当社におけるデータガバナンスを整備・管理する)
3) ドキュメンテーション(提案書・報告書の作成)
4) プレゼンテーション(提案・報告の実施)
5) その他(データ戦略、データガバナンスなど周辺のデータ関連業務への支援)
6) その他(組織力向上のために、データサイエンスの知識や経験の共有)
下記職責をメイン業務とし、リーダーシップおよびオーナーシップを持ってデータ関連業務を牽引し、会社の発展・成長に貢献する。
・Work on the organization-wide initiative to design and develop data governance policies, procedures and data management practices
・Independently work with country for implementation and execution on data governance with framework (Data Quality, Catalogue, Lineage and Metadata Management, etc.), procedures, data quality, data rules and policies, data standards and data governance detail plans;
【業務内容】
当社、及び、当社グループに存在する顧客データや契約情報、各種ログ(コンタクトログ、WEBログ、広告ログ、サービス利用ログ等)様々なビッグデータを利用し、機械学習・AIを活用し、金融サービスの高度化を実現する
1) 経営課題の把握と分析提案(何を・なぜ・どのように分析すべきかを整理し提案)
・ユーザーと協業したビジネス上の課題の洗い出しと優先順位付け
・データ戦略において解決すべき課題と達成目標の明確化と仮説の立案
2) データガバナンス関連の業務(データ品質・管理、データガバナンスポリシーなど、本社ガイドラインに準拠し当社におけるデータガバナンスを整備・管理する)
3) ドキュメンテーション(提案書・報告書の作成)
4) プレゼンテーション(提案・報告の実施)
5) その他(データ戦略、データガバナンスなど周辺のデータ関連業務への支援)
6) その他(組織力向上のために、データサイエンスの知識や経験の共有)
生命保険会社でのFinance Actuary(スタッフ、アシスタントマネージャー、マネージャー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
(スタッフ)650万円〜850万円 (アシスタントマネージャー)650万円〜850万円 (マネージャー)〜1350万円
ポジション
スタッフ〜アシスタントマネージャー〜マネージャー
仕事内容
グループ長または部長の指示の下、財務部門のアクチュアリーとして、以下の#1と#2、または#3に関する業務をご担当いただきます。
(スキル、経験、希望を勘案の上アサインします)
1.アサンプション管理
・経験率分析
・アサンプション(計算前提)の設定 (最良推定(ベスト・エスティメイト)のアサンプション、IFRSリザーブのアサンプション(PADを含む))
・IFRS、EV (エンベディッド・バリュー)、VNB (Value of New Business, 新契約価値)、資本に与えるインパクトの計算・分析
・アサンプションのアップデートに関して、チームメンバー、当社チーフアクチュアリー、グループ・オフィスのアクチュアリーへの説明・議論を行う。
2.再保険
・既存の再保険協約の見直し・レビュー(Note: 新商品に対する再保険は、商品開発部門において検討される)
・既存の再保険協約における必要な見直しについて、チームメンバー、当社チーフアクチュアリー、グループ・オフィスのアクチュアリーと議論する。
・再保険協約の内容(再保険料率など)について、再保険会社と議論または交渉する。
3.レポーティング業務
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)やエクセルを用いて、IFRS第4号に基づくIFRSリザーブ・DACの計算や、IFRS P/Lの利源分析を行う。
・IFRS第4号とIFRS第17号の差異分析等の議論に関わる。
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)やエクセルを用いて、EV (エンベディッド・バリュー)、VNB (Value of New Business, 新契約価値)の計算・分析を行う。
・保険リスクの分析・報告
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)を用いて、保険計理人の意見書のための将来収支分析の作成・分析を行う。
・様々な保険数理関連の計算を行うための数理モデルの開発・管理
・マネジメント・レポートを用意し、保険数理関連事項についてマネジメントに説明する。
(スキル、経験、希望を勘案の上アサインします)
1.アサンプション管理
・経験率分析
・アサンプション(計算前提)の設定 (最良推定(ベスト・エスティメイト)のアサンプション、IFRSリザーブのアサンプション(PADを含む))
・IFRS、EV (エンベディッド・バリュー)、VNB (Value of New Business, 新契約価値)、資本に与えるインパクトの計算・分析
・アサンプションのアップデートに関して、チームメンバー、当社チーフアクチュアリー、グループ・オフィスのアクチュアリーへの説明・議論を行う。
2.再保険
・既存の再保険協約の見直し・レビュー(Note: 新商品に対する再保険は、商品開発部門において検討される)
・既存の再保険協約における必要な見直しについて、チームメンバー、当社チーフアクチュアリー、グループ・オフィスのアクチュアリーと議論する。
・再保険協約の内容(再保険料率など)について、再保険会社と議論または交渉する。
3.レポーティング業務
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)やエクセルを用いて、IFRS第4号に基づくIFRSリザーブ・DACの計算や、IFRS P/Lの利源分析を行う。
・IFRS第4号とIFRS第17号の差異分析等の議論に関わる。
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)やエクセルを用いて、EV (エンベディッド・バリュー)、VNB (Value of New Business, 新契約価値)の計算・分析を行う。
・保険リスクの分析・報告
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)を用いて、保険計理人の意見書のための将来収支分析の作成・分析を行う。
・様々な保険数理関連の計算を行うための数理モデルの開発・管理
・マネジメント・レポートを用意し、保険数理関連事項についてマネジメントに説明する。