「お気に入り」に追加しました。

ボタンを押して「お気に入り一覧」を見ることができます。

データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人

51

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。
並び順:
全51件 1-50件目を表示中

1

 | 2  次へ>

データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人一覧

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。

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

大手銀行でのデジタルマーケティングにおけるデータ分析(リテール分野)

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
●金融リテール・マーケティングの実行に資する分析モデル構築、データ整備・利活用の企画・立案・実行
●各種デジタルプロモーション等実行におけるデータ活用・コントロールルールの企画・立案・実行
●データ分析、利活用に関する最新動向調査、データ利活用の新たなフレームワークの検討

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
●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
●データのエビデンスに基づくPDCAサイクルの実施と改善
●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
●先進的なデータサイエンス手法の調査と研究開発
●データエンジニアリンググループと連携した行内外のデータ収集、基盤環境構築

大手銀行でのデータマネジメント部門におけるデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜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

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

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。

インターネット銀行でのデータサイエンティスト(マーケティング部データチーム)

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
顧客データ(属性情報、取引明細やWeb行動履歴)をSQLプログラミングによる統計解析や、予測モデル構築を担っていただきます。
その他、データ分析環境の高度化に向けた各種運用・改善業務も担っていただきます。
(複数のプロジェクトを同時進行で担当)

【お任せすること】
主に使用する分析ツールは、SAS Enterprise Guideですが、用途に応じて他のツールも活用します。業務内容は、サイエンティスト寄りです。

【働き方について】
・フレックス勤務可能:(コアタイムは午前10時〜午後3時)
 1日平均7.5時間となるよう1ヶ月間の中で勤務時間は各自調整。
・リモートワーク可能:部署として、指定・制限は一切なし(現メンバーは平均週2日程度リモート勤務中。週4リモートも数名。お子さんの送り迎え等で時差出勤メンバーも数名)
・モチベーション高く働ける環境づくりのため、ワークライフバランスにも取り組んでいます。
 - ノー残業デーの実施(週1回程度)
 - 有給休暇取得を奨励
 - スイッチワーク(中抜け)可能( 役所や病院、お子様の送り迎え等、都合に合わせて調整)
 - 育児・介護との両立支援(各種休業・休暇制度あり)

【入社後の受け入れ体制】
入社して約1ヶ月〜3ヶ月は、現在の担当者とOJT形式で、既存業務の習得を想定しています。
具体的には、SAS EG、Python、AI分析ツールなどを用いて、案件担当者と打合せを行いながら、業務を一通りご経験いただき、当行のデータ環境やデータ構造、またプログラミングのスキルを身に付けていただく予定です。
その後、業務の習得状況などをみながら、スコアリングモデルの作成など新規案件の推進をお任せする予定です。

【当行マーケティング部の魅力】
グループ各社と密に連携しながら、当社経済圏の多彩なサービスを組み合わせた施策を立案し、新しいサービスを世の中に提供できます。
また、当行およびグループ各社が保有するデータを活用し、新しい金融体験の創造ができる良い意味で銀行らしくない、スピード感とチャレンジ精神のある社風で、データサイエンティストとして自己成長できる環境があります!

【当社の成長支援】
ひとりひとりのスキルアップを支援する制度があります。
・OJT/OFF-JT
・1on1制度(目標達成、キャリア・スキルアップ、状況改善などの相談機会)
・社内表彰制度(月間表彰・年間表彰)
・自己啓発支援(eラーニング、資格取得支援制度)

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。

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

グローバルバンクでのウェルスマネジメントビジネスに関するデータ分析業務

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
ウェルスマネジメントビジネスの企画立案・実行に係わるデータ収集・分析業務、ならびに企画全般のサポート業務を担当いただきます。

ネット銀行でのカスタマーインサイトスタッフ

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜800万円(給与・賞与制度/前職での経験を鑑み決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●業務内容
・顧客情報(定量・定性)を活用した各種分析およびその結果に基づく施策立案
・顧客情報の分析高度化に向けたツールの選定および利活用の主導
・業界分析に基づく注力業種の特定などの産業分析
・アンケート調査などの顧客情報取得に向けた全社横断的なとりまとめ
・その他、上記の各職務に関連する付随業務
●期待する役割
・上記業務内容における主導的な役割に加えて、能動的に課題を抽出・改善に向けたアクションをとることを期待しています。
●このポジションでキャリアを積む魅力
・単なるデータ分析にとどまらず、その結果を実際の施策に活かすことができます。
・ネット銀行におけるデータ・ドリブン・マーケティングを主導することができます。

グローバルバンクでのデータドリブン経営の実現(データカタログ)

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
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
・全行的なデータドリブン経営の進化を実現するために、必要なデータカタログの定義とユーザーに活用してもらうための枠組み構築・運用

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

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。

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

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。

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。

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
・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。
・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
・カウンターパティクレジットリスク管理

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マーケティング企画、AIモデルの企画・開発を担当。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。

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マーケティング企画、AIの企画・開発を担当。

【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。

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。

グローバルバンクでのデジタルを活用した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:〜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
調査役以上、上席調査役まで
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。

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〜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
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

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。

グローバルバンクでのIT戦略の企画・推進(データアーキテクト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
想定年収:600万円〜1300万円 ※経験・スキルを考慮の上決定
ポジション
調査役
仕事内容
<ポジション概要>
当行のDX戦略において、データの利活用は非常に重要な要素です。IT戦略推進部では、データ利活用やデータドリブン経営に求められる情報系システムの在り方を、ビジネス視点、エンタープライズなデータアーキテクチャー視点、システム技術視点から最適なシステム構成とデータモデルをデザインする戦略を立案し、ビジネス部門や企画部署、開発部署等の各種ステークホルダーとコミュニケーションして推進できるデータアーキテクトを募集しております。

<業務内容>
・ビジネスアナリシスに基づく情報系システム再構築の将来像・全体像デザイン
・データモデリングに基づくエンタープライズデータアーキテクチャー策定
・ビジネス部門、企画部署、開発部署、ビジネスパートナー等のステークホルダーとのコミュニケーション、調整

<想定キャリアパス>
IT戦略・企画推進のプロフェッショナルとしてのご活躍やユーザー部等ビジネス部門でのIT関連業務を幅広く担当していただくことを想定しています。また、海外駐在を前提とした海外システム室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リーダー等のマネジメントとして当行のIT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。

<役割・責任>
上記業務内容を主たる推進者としてステークホルダーと協働して検討をリードいただきます

【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)

グローバルバンクでのクオンツ・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:〜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
上席調査役、調査役、担当者
仕事内容
・電子為替取引(EFX)の領域において、課題を特定し、大規模で複雑なデータセットを高度な手法で分析し、課題を解決する。
・グローバルチームと連携し、為替取引におけるアルゴリズムおよびトレーディングモデルを開発、実装する。
・エンジニアと書面及び口頭で緊密にコミュニケーションを取り、最適なプラットフォームを構築する。

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)

【東京/大阪】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
1000万円〜1800万円 ※変動報酬含む、経験に応じて決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
当職務はデータ・サイエンティストのポジションとして、データ戦略、データガバナンス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。

【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
 ・解決すべき課題と達成目標の明確化と仮説の立案
2) データ整備業務(データ取得・収集環境を整備し、データ分析ができる状態にする)
3) データ分析業務(仮説検証・提言、統計解析・機械学習・データマイニングなど)
4) ドキュメンテーション(提案書・報告書の作成)
5) プレゼンテーション(提案・報告の実施)
6) 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)
7) 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。

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
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
今回は、業務内容1〜3での採用を想定しております。

1. データマネジメントGr:データガバナンス強化に向けた整備(分析基盤の強化・統制、CIMやR-DMP等の運用効率化の検討)
これまでは、部内の分析者のみが分析する環境を開発し、この環境の中にデータを蓄積する基盤を構築していましたが、ビジネス部門からも分析したいとの声が集まってきており、ユーザーの増員やデータの拡大等、分析者が分析しやすい環境にするための分析環境増強をアジャイル的に進める必要があります。システムをアウトソーサーに管理を委託するのでなく自前で管理しているため、スピード感をもって、分析者が求める機能を追加することが可能であり、システムやデータベース起点でデータの中身について分析者に提言することも可能です。また、こうした環境を全社的に展開できるようにするため、データの蓄積基盤や分析環境を刷新する計画も進めており、クラウドに関する知見やデータのコーディングスキルを習得することが可能です。

2. データアナリティクスGr:データサイエンスの実働部隊(機械学習、行動予測に基づくデータサイエンス、金融基礎研究等)
具体的には、銀行のビッグデータを用いた既存ビジネスモデルの高度化や既存ビジネスに資するマーケットリサーチを行っています。また、
Gr全社的なデータドリブン文化醸成を目的としたビッグデータをリアルタイムで可視化できる仕組みつくりも手掛けています例えば、スマホアプリやホームページの閲覧履歴などを通して、お客さまの特徴を把握し、クレジットカードやデビッドカード、カードローンを適切なチャネルでタイミングよく訴求する、といった取り組みをしています。単にデータを分析して満足するのではなく、そこからビジネスの成果に結びつけるというところに、こだわりを持って仕事を行うことが可能です。自社のデータを用いてビジネスを活性化させ、即座にその分析による成果を実際のビジネス効果で確認できる点はやりがいを感じると思います。中長期的には、現在行っている技術を更に組織として向上させ、社内に眠っている音声データや画像データのビジネス活用を画策しており、当該分析ノウハウを組織と共に身に着けることが可能です。

3. デジタルコミュニケーションGr:データマーケティングの実働部隊(当社グループアプリのアドバイス配信、チャネル連携コミュニケーション企画  
顧客エンゲージメントの向上や各種銀行機能の利用促進を目的に、バンキングアプリの通知機能で配信するコンテンツの企画業務を行っていただきます。この通知機能がお客さまにとって最適な提案として最適なタイミングで届くことを目指し、現在はエンゲージメント系アドバイス(商品推進の通知でなくアプリ満足度増加・利用増加につながるもの)やパーソナライズされたアドバイスを通じ閲覧率の増加に取り組んでいます。また、やりがいとしては、様々なチャネルとの連携も多くHP、EDM、SNSに関する知見を深めることができ、自らの・自らの企画でお客さまの行動に影響を与えることができます。裁量はコンテンツ企画者に与えられるため、銀行の持つ豊富な情報(1600万人の顧客基盤)を活用した前例のない企画をゼロから立ち上げ可能で。一般的なリスティング広告やターゲティング広告とは異なり、非対面チャネルでありながら対面であるようなきめ細かいマーケティングが行えます。

【魅力/特徴】
当社グループは中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのグループアプリは500万ダウンロードと、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。
有人店舗や渉外担当者の営業情報やお客さまのアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報などお客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習等の高度分析手法も活用しながらターゲティングが可能。スピーディかつデータドリブンな意思決定を行えることが魅力です。

【平均残業時間/テレワーク】
・残業:業務の繁閑により異なりますが、平均2時間くらいです。
・平均週2回のテレワークを実施しております。(柔軟に対応可能)

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 900万円〜1300万円
ポジション
マネージャー候補、マネージャー
仕事内容
グループ内の経営課題、業務課題を解決するためのデータ分析設計、実施、結果報告までの一連の業務を担当するポジションです。
(具体的には以下の通り)

・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
・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

銀行でのデータ活用推進メンバー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
475万円〜850万円
ポジション
担当者
仕事内容
関係各部の業務を理解し、データで解決すべき課題設定、データ活用計画を策定し、分析作業・AI構築作業を経て、業務実装を行っていただきます。また、この活動を通じて担当部のデータ活用者の育成にもご尽力いただきます。

3ヶ月程度は、既存メンバーと一緒に行動してもらいながら、業務内容・社内雰囲気を理解してもらいます。また、その期間中に所定の学習材料(ドキュメント)を読んでもらいながら、AI構築の外部研修(所定)を受けてもらいます。独り立ちの目安は3ヶ月です。

<使用ツール>Office製品、Teams、データ加工ツール(Paxata、Python/R)、BIツール(PowerBI)、AI構築ツール(DataRobot、dotData、DAVinCI Labs、Python/R)

<業務上期待すること>データ活用による業務改革 or サービス企画、担当部でデータ活用者が誕生

大手保険会社でのデータサイエンティスト統括

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
ポジション
リーダー
仕事内容
業務効率化や生産性向上、マーケティングに加えて、保険会社グループにおける新たな事業等のビジネスモデル変革に関して、高度なデータサイエンスの専門性をベースにした事業の推進を担っていただきます。
また、データサイエンティストチームを牽引いただくリーダーとして、社内ビジネス部門やグループ各社等のビジネスサイドとデータサイエンティストサイドを融合させた企画立案・プロジェクト推進・ビジネスサイドとの折衝を担っていただきます。
そのほか、今までのご経験次第で、知財戦略の策定やアルゴリズム開発およびライセンス事業の事業拡大も担っていただきます。

<具体的な業務>
1.高度なデータサイエンスの専門性をベースとした事業の推進
2.社内ビジネス部門・グループ各社等のビジネスサイドとデータサイエンスサイドの知見を融合した企画立案・プロジェクト推進・ビジネスサイドとの折衝
3.保険会社におけるデータサイエンス活用領域拡大の推進
4.データサイエンティストチームの統括
5.プロジェクト全体のステータス管理

*以下の業務は今までの経験次第で担っていただく業務(今までの経験によっては上記1.〜5.となる可能性もある)
6.知財戦略の策定
7.アルゴリズム開発およびライセンス事業の事業拡大

<求める行動特性/コンピテンシー>
●チームメンバーとの信頼感醸成に資する協調性を持っている方
●最新の技術・専門性を探求・会得し続けられる方
●失敗することを恐れず、発言できる・挑戦できる方
●指示されたものを着実にこなすのではなく、自ら課題意識、使命感を持ち、成果をあげてきた方
●物事を論理的に組み立て、全体のシナリオを設計して対話・企画できる方
●自身に加えて、チームメンバーを巻き込んでアウトプットできる方
●経営視点と実務視点の視座の切り替えを柔軟に行い、合意形成しながら仕事を進められる方
●チームメンバーを牽引できる方
●プレイングマネージャ―もしくはマネージャーの特性のある方

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。

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。

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。

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

【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

【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

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:〜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
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。

・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

日系大手運用会社での資産運用・商品開発等フロント業務(ファンドマネージャー・クオンツ・データサイエンティスト・プログラマー)

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
ファンドマネージャー・クオンツ・データサイエンティスト・プログラマー
仕事内容
以下のいずれか

1、数理ファイナンス理論・コンピューターサイエンス・データ解析の知識・スキルをベースとした、ファンド(アクティブ・絶対収益)の運用・開発・メンテナンスと、それに必要な業務インフラ構築(業務フロー見直し・システムデザイン・プログラミング・外部パッケージ導入プロジェクトへの参画など)

2、上記業務を担う中堅ファンドマネージャーを統括する立場での上記業務の管理・推進や人材育成、並びに最終的な投資判断への寄与。

入社後数年は金利・クレジット・為替系プロダクト運用部署に所属予定。ファンドマネージャーとしてポートフォリオマネジメント、発注、顧客向け運用報告資料作成業務等にも従事。

大手証券会社でのストレステスト・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
Analyst / Associate / Senior Associate
仕事内容
・ストレス・テストのライフサイクルにおいては、シナリオ関連データ(例:社内外のグローバル経済予測・定量分析モデルのアウトプットやマーケットデータ等)、ビジネス関連データ(例:収益、資本、各種エクスポージャーの時系列データや将来推計)、各種条件下での評価モデル/リスクモデルのアウトプット等、多種多様なデータを取り扱います。
・こうした情報を最大限に活用できるよう、各分野の専門家のニーズを把握しながら、データの加工、集計、可視化、レポーティング・プロセスの効率化を行って頂きます。
・社内システムや既存ツール、ビジネスニーズへの理解が深まるにつれ、IT開発者とのコミュニケーションや各種改善活動、大量のデータを活用した新規モニタリング指標の提案・開発等が期待されます。

【成功のカギ】
・当社グループを取り巻く環境(規制等)、社内ルール(ポリシー、メソドロジー)、既存システムの理解
・部署内外のグローバルな担当者とのネットワーク構築
・ストレス・テスト課のグローバルなチーム横断的にフレキシブルに働けること
・自発的に課題を見つけ解決するなど、前向きで積極的であること
・金融資本市場・ビジネス・商品に関する興味・関心

大手ネット系証券会社でのソリューション企画部 データ分析担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜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
スタッフ〜リーダー
仕事内容
ソリューション企画本部にて、当社が提供しているサービスの顧客データや、当社グループが保有するビッグデータの分析業務〜施策や戦略の企画を担当いただきます。

【主な業務内容】
下記のいずれかもしくは両方を担当いただきます。

<データアナリスト業務>
・口座会員、および新規ユーザの動向、利用状況、売上推移などの各種データをデイリーで集計・分析・加工
・当社が保有する顧客データおよび当社グループが保有するビッグデータを使った分析
(例)当社グループポイントプログラムから流入した顧客データの行動パターンを分析し、個々人に対して長期的に魅力的なサービスを提供できるような施策を考えていただきます。

<データエンジニア業務>
・マーケティング担当者等が利用するための分析用データベースの開発

損害保険会社でのデータサイエンティスト(上級担当者以上)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円前後(年俸制)※経験・スキル・マネジメント経験等で個別に決定
ポジション
ヘッド候補(上級担当者以上))
仕事内容
●顧客に提供する各種情報の土台となるビッグデータの解析業務
●あらたな解析手法の構築
●データ分析体制の整備・構築
※組織マネジメントをお願いすることも視野に入れております。

損害保険会社でのデータサイエンティスト(担当者)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜1200万円程度(年俸制)※経験・スキル・マネジメント経験等で個別に決定
ポジション
担当者
仕事内容
・機械学習を用いた、当社が保有するビッグデータの分析・加工
・上記による次世代の保険開発、グループ全体の業務効率化、サービス向上
・グループ会社を含めた経営幹部陣への経営改善提案
※総合職採用の為、将来的なジョブローテーションもございます。

大手信託銀行でのデータ活用エンジニア

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 900万円〜1300万円
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

大手銀行でのデータサイエンティスト《プロフェッショナル契約社員》

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1,300万円程度 ※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
コンシューマー向けデジタルサービス領域におけるデータを使ったマーケティング業務
・組織横断型のデジタルサービスの顧客データ分析・構築・開発
・既存の金融系データとの連携をベースにした顧客基盤の拡大
・マーケティング施策における定量分析をもとにした施策の課題抽出

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そういうリーダーシップを持った有望人材を求めています。
全51件 1-50件目を表示中

1

 | 2  次へ>

データサイエンティスト、日系金融機関の求人を年収から探す