データサイエンティスト、事業会社の転職求人

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

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

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

「経験・データを資産化して企業変革を支えるプラットフォーム」を用いて、製造業のエンタープライズ企業に新しいソリューションを企画・提案・開発・デリバリするポジションです。エンタープライズ企業の経営課題や事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど様々な手法を用いて解決する役割をお任せします。ターゲットは、製造業の経営層・営業・技術/設計・調達・製造・サービス部門など全社に渡ります。CxOや部門責任者などのカウンターパートに対し、テクノロジーパートナーの立ち位置で事業を推進していただくことを期待しています。
・顧客の経営課題、事業課題のヒアリング
・課題を解決するソリューションの提案
・ソリューションの開発とデリバリ
・ソリューションのオファリング化と横展開
・ソリューションをフックにした勝ち筋整理と戦略への適用

●業務イメージ
製造業領域において「サプライチェーン × 非構造データ × AI」の切り口で顧客の経営課題・事業課題を解決する様々なソリューションを提供しており、顧客になる部門は、経営、開発/設計、調達、生産、販売、品質などの全社に渡ります。対象とするデータは、図面/仕様書/価格情報/不良情報/サプライヤとのコミュニケーション情報など多岐に渡り、これらを活用可能なデータとして抽出・分析します。
例えば、ある顧客ではサプライチェーン上の非構造データの解析を組み込む形で、設計部門や調達部門のワークフローを再設計しており、開発リードタイム短縮や品質不良低減といった効果を生んでいます。また、他の顧客ではグローバル拠点の連携強化や高度な経営判断支援にサプライチェーン上の非構造データの解析を活用しており、環境規制への迅速/網羅的な対応、各国拠点の立上・運用コストの削減といった効果を生んでいます。
当社はまだまだ成長・発展途上であり、事業を作っているフェーズです。プロダクト×データ×ビジネスに携わりながら、新たなビジネスチャンスの創出、自社プロダクトへのFBをリードしていただだくポジションでもあり、短期的なコンサルティングの枠を超えた課題解決、サービス開発への貢献を期待しています。

●入社後のイメージ
まずは当社全体、Drawer事業本部、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月 半年での受注を想定しています。

●仕事のやりがい・魅力
・Global SaaSトップクラスの成長スピード
日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。Drawer事業本部は創業経営者の加藤が直接率いており、CEO直轄事業に関われるまたとない機会です。
・一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる
クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に止まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。
・チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える
カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、当社の持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
・製造業における最大規模のデータ量を扱える
「経験・データを資産化して企業変革を支えるプラットフォーム」は製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。

世界有数の金融グループである当フィナンシャルグループは、膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、グループのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。

【業務内容】
（雇入れ直後）
・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・推進
・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
・生成系AIの活用推進・分析への活用

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
・グループの事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定
・データの前処理、モデル構築、モデル評価
・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する
・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・伝搬を担う
・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング

【おもな関係者】
各業務を所管する事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

【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いただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。
・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
・生成系AI活用案件
・金融サービスに係わる不正検知

【成長機会】
・企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能
・海外カンファレンスに参画した情報収集が可能

【想定キャリアパス】
各種AI関連の推進や新規提案を行いながら、銀行・グループ各社のDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただく。その実績次第で、AIやDXを中心に行う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性あり（契約社員の場合、無期雇用転換が前提）。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性あり。

世界有数の金融グループである当フィナンシャルグループは、膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、グループのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。

【業務内容】
（雇入れ直後）
・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・推進
・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
・生成系AIの活用推進・分析への活用

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
・データ分析案件の担当者として、グループの事業部門と協働しビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準策定を支援
・データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用
・エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング

【おもな関係者】
各業務を所管する事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

【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いただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。
・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
・生成系AI活用案件
・金融サービスに係わる不正検知

【成長機会】
・企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能
・海外カンファレンスに参画した情報収集が可能

【想定キャリアパス】
各種AI関連の推進や新規提案を行いながら、銀行・グループ各社のDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただく。その実績次第で、AIやDXを中心に行う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性あり（契約社員の場合、無期雇用転換が前提）。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性あり。

製造現場での製造品の良否判定・製造ラインの故障予知などのデータ判定モデルの開発に必要な一連の業務をご担当いただきます。
具体的には・・・
・機械学習に必要なデータ定義
・収集したデータのクレンジング
・データ理解（データの特性や発生条件を定義できること）
・データ判定モデルの開発〜性能検証

<仕事の特徴・やりがい>
・今までのご経験を活かし、当社グローバル環境において
　ML/DL技術で製造現場を革新する第一人者として活躍することが出来ます。

<職務内容>
製造現場での製造品の良否判定・製造ラインの故障予知などのデータ判定モデルの開発に必要な一連の業務をご担当いただきます。
具体的には・・・
・機械学習に必要なデータ定義
・収集したデータのクレンジング
・データ理解（データの特性や発生条件を定義できること）
・データ判定モデルの開発〜性能検証

<仕事の特徴・やりがい>
・今までのご経験を活かし、当社グローバル環境において
　ML/DL技術で製造現場を革新する第一人者として活躍することが出来ます。

ビジネス要件のヒアリングからデータ利活用の企画、分析モデルの設計・実装、データ分析、データのビジネス応用まで幅広くお任せします。
以下業務をご自身の経験や希望に応じてお任せする予定です。

・業務内容とデータ現状を把握しながらあるべき姿のデータ戦略とデータ利活用プランの策定
・データ分析モデルの設計・実装
・データ分析結果に対するコンサルティング
・データ分析に必要なデータセット整備
・BIツール或いはPythonを用いてデータ可視化
・複数DXプロジェクトにおいてデータ利活用の企画推進

※変更の範囲：会社の定める業務

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

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

【ミッション】
・AIおよびデータサイエンスの活用や社会実装を通じた、当社の通信事業や社外企業向けビジネスへの貢献

【主な業務】
・当社内および社外企業向けのデータ分析企画立案、データ分析（予測モデル作成、精度向上など）、レポート作成／報告
・顧客データやトランザクションデータなどの構造化データを処理するシステムの企画／設計／開発／導入
・処理自動化／効率化のためのシステム企画／設計／開発／検証／運用

【具体的な業務】
ご経験に応じて、以下のうち一部を担当します。
・PoC／技術検証：PMと協力し、課題解決やプロダクト機能充実に向けたデータサイエンス要件の整理、PoC、技術検証、必要なデータ整備などを推進します。
・モデル開発：構造化データを中心とした、機械学習予測モデルや数理最適化モデルの開発を行います。
・システム開発／運用：機械学習予測モデルや数理最適化モデルの処理自動化／効率化に向けたシステム企画／設計／開発／運用を担当します。
・その他、社内外のお客さま／仕事相手にデータサイエンティストとして提案、導入ソリューションの説明や、レポート作成なども行います。

広告配信プラットフォームにおける、社内データやAI・機械学習技術を活用した配信最適化の改善プロジェクトにおいて、データの分析や機械学習モデルの構築を行うメンバーを募集します。
プロジェクトの成功にコミットする技術的なコアメンバーとしての役割を担っていただきます。

【主な業務内容】
・ユーザーデータを活用したユーザーの興味関心推定アルゴリズムの研究、開発
・ユーザーデータを活用したユーザーの行動確率予測モデルの研究、開発
・コンテンツ・サービスデータの広告配信最適化への活用研究、開発

【開発環境（任意）】
・Hive/Spark/Trino
・k8s
・python
・Linux
・docker
・tensorflow
・github

・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案

経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。
将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。

変更の範囲：会社が指定した業務

＜マーケティング領域例＞
・デジタルマーケティング
・地方自治体向け支援・調査・分析
・リサーチ
・POSデータ分析

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
　業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクスチーム」に所属し、当社事業における不動産評価モデルの開発を担当頂ける方を募集します。

●具体的な業務内容
・不動産の価格モデルの作成及び運用
- 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
- データのクレンジング
- AIツールへ投入し、相関モデルを導出
- モデルのフィッティングの調整
- 実装しモニタリング及び改善
・価格分析に基づくレポート作成

●想定キャリア
・リサーチ&アナリティクスチームにおける不動産部門リーダー
・サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

新卒採用ではATS（AOL）を使い採用業務を行っています。
適切なデータ分析を行うために、ATSの設計や運用管理から一緒に考えていただきます。
日々、複数の採用施策やイベントが動いているため、新卒採用の全体像を捉えながら業務を進めていただきます。

・ATS（AOL）や各種適性検査サイトの設計・運用管理
・週次、月次での採用データの分析（プロセス・属性毎など）
・各種採用イベント、採用メディアの効果測定
・総括データ分析（属性、媒体、時期など様々な切り口で実施）
・入社後の活躍分析（研修や検定関連のデータなど）
・経営陣や新卒チームへのレポーティング　など

※不要なデータクレンジング業務などをなるべく発生させないような最適なATSを設計し、アシスタントチームの業務効率向上に貢献してください

※目的とゴール達成のために適時オペレーションを組み替えているため柔軟性が求められますが、大規模オペレーションをハンドリングするやりがいを感じられる環境です

※データ分析や業務効率化以外にもご希望があれば、採用イベントへの登壇や面談、面接に関わることや、ご経験や適性に応じてマネジメント業務をお任せすることも可能です

●目指せるキャリア
新卒採用以外にも、当社及びグループ全体で採用は積極的に実施しています。
採用リクルーターや採用企画のスペシャリストを目指すことも、教育研修やエンプロイーサクセス、HRBPなどへの異動もご意向や適性に応じて柔軟に検討します。（新卒チームから人事本部内の各組織へ異動実績あり）

ポンプを始めとした回転機器等のセンサーデータやIoTデータの利活用に関して、企画から開発・検証までを推進していただきます。

1）センサー等から得られる時系列データの分析およびソリューションの開発・検証
2）顧客視点に基づき、データを活用したビジネスの企画および展開に向けた戦略策定・推進
3）データ活用の 、業務課題の解決支援、人材育成、情報共有
※上記業務を中心に専念いただきますが、ご自身の興味に合わせてCoE (Centere of Excellence) としてプロジェクトを推進いただけます。
※変更の範囲：会社の定める業務

【キャリアステップイメージ】
入社後は上記業務に取り組んでいただきつつ、全社的なデータドリブン経営の戦略を推進できる人材やデータサイエンス領域のスペシャリスト等、ご自身の適性に応じたキャリアパスを形成できます。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
・CIO直轄のもとで裁量を持って各案件を推進していただけます。
・社長を始めとした経営層への成果報告を実施する機会があります。
・配属部門は多様なバックグラウンドを持った人材が活躍する組織です。製造業という枠組みに捉われずご自身の経験や知見を発揮いただけます。
・新しいことにどんどんチャレンジする風土の組織です。自らのアイディアに基づいて様々なことに挑戦いただけます。

・CDO（Chief Digital Officer）のもとでデータドリブン経営、データドリブン戦略の立案・実行部隊として、社内外のデータ活用施策の推進やデータ活用環境整備、データドリブン人材育成に加えて生成AIなどの有用技術を活用したビジネス創出など、以下1.〜3.の取り組みを通じて全社にデータドリブン文化を定着させ、デジタル型の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.データドリブンな事業運営の実現
　・データ活用事業・施策の推進
　　例）経営ダッシュボード・ポータル構築、セルフサービスBI普及、デジタルマーケティング、お客様の声(VoC)の分析による改善 等　
　・全社的なデータ蓄積・データ活用推進に向けた施策推進・CoE設置検討（全社でデータ活用が進むように働きかける）
2.データドリブンビジネスの拡大
　・データコンサルのビジネス推進（自治体EBPM、スマートシティ化に向けたデータ活用・コンサル）
　・社内データ活用施策の社外ビジネス展開（CO2排出量可視化・分析、食品廃棄ロス削減　等）
　・先端技術の探索/蓄積とビジネス活用
3.生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
　・自治体等へ提供する生成ＡＩを活用したビジネスの検討・仕組みづくり・案件支援等
　・当社AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討

配属先は、2022年8月に新設された当社IT戦略グループ会社を予定しております。

●ミッション
当社グループ（約30社中心）を横断的にデータアナリティクスを推進するデータマネジメント部にて、データアナリストを求めております。
グループ企業並びに事業・サービスに関わるビッグデータに対して、横断的にデータ分析基盤を構築し、新しい提供価値を創造していくポジションです。
当社のVision実現に向けて、潤沢な予算（DX全体で100億円）と大きな裁量権を持つポジションを活かしながら、ダイナミックな意思決定、先端技術等関われる環境です。

●データマネジメント部の使命（ミッション）
当社グループの戦略・戦術において
・判断の確実性を高め（=不確実性を下げる）、判断の速度を上げる
・納得感・共感を高める
地図と羅針盤をデータに基づいて作成・提供し事業の連続的・非連続的成長を担う。

●具体的な業務内容
・データを用いたヘルスケアサービスの新規開発・改善　等

当社における全社データの横断利活用プロジェクトでの機械学習モデル構築や最適化を担当いただきます。

【業務詳細】
当社に蓄積されている全社データの活用方法や事業への適用について取り組むプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発とその改善や最適化をご担当いただきます。
また、上記の機械学習モデルのアウトプットを社内に提供するためのシステムの開発や運用もお任せします。
社内のさまざまな領域で利用される機械学習モデル構築やその改善に関われるポジションです。

【主な業務内容】
・ユーザデータを活用したユーザモデリングのための機械学習モデルの研究、開発
・ユーザデータを活用したユーザモデリングのための機械学習モデルの構築システムの運用、開発
※変更の範囲：会社の定める業務

【開発環境】
開発言語：Python
OS：Linux
MLライブラリ：TensorFlow
分散処理環境：Apache Hadoop、Apache Spark、Trino
Workflow管理：Apache Airflow、Argo Workflows
コンテナ: Docker、Kubernetes
その他：GitHub Enterprise、Confluence、Jira、Slack、Miro

当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

【職務詳細】
＜予測系AI等を用いた社内各部署のビジネス課題解決＞
・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討
・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成
・モデル作成(DataRobot、Python、SAS、SPSS)および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

＜生成AIの導入・活用推進に向けた各種整備＞
・生成AIの活用推進に向けた戦略策定
・当社グループ各社および外部パートナー含む社内外のステークホルダーとの各種調整
・プロンプトエンジニアリングを用いた業務改善

●当社データ分析支援サービスについて(Custella)
当社が保有するキャッシュレスデータ(会員属性データ・加盟店売上データ)を活用し、顧客ニーズに合わせてマーケティングの上流〜下流までフルレンジでサポートできるサービスを保有。
1. 完全オーダーメイドで分析内容を設計し分析・考察・打ち手の提案まで行うレポーティングサービス
2. 高精度ターゲティングのDM配信・販促支援サービス
3. 商圏分析に特化したダッシュボード型サービス
4. 当社会員へのフルカスタマイズ型のアンケート分析サービス
5. 自社の売上推移や自社顧客属性の特徴を把握できるBIツール
6. 当社会員の購買傾向をもとにした最新消費トレンドのレポートサービス

●本ポジションの魅力
・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を分析対象にできる
・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境

当社のデータ資産である膨大なキャッシュレスデータをハンドリングし、データ利活用を推進する環境づくりに貢献いただきます。
同部内のデータビジネスプランナー・データアナリスト・データサイエンティスト等と協業しながら、お客様のマーケティング課題の解決に向けて、分析用データのデータ抽出・加工といったデータエンジニアリング領域から活躍いただきます。

【職務詳細】
・膨大なキャッシュレスデータを活用したデータ支援サービスの利用推進
・データ分析基盤、データマートの構築
・各種データの収集・抽出
・社内のデータ活用支援
・データリテラシー向上を目的とした育成に関連する業務

●当社データ分析支援サービスについて(Custella)
当社が保有するキャッシュレスデータ(会員属性データ・加盟店売上データ)を活用し、顧客ニーズに合わせてマーケティングの上流〜下流までフルレンジでサポートできるサービスを保有。
1. 完全オーダーメイドで分析内容を設計し分析・考察・打ち手の提案まで行うレポーティングサービス
2. 高精度ターゲティングのDM配信・販促支援サービス
3. 商圏分析に特化したダッシュボード型サービス
4. 当社会員へのフルカスタマイズ型のアンケート分析サービス
5. 自社の売上推移や自社顧客属性の特徴を把握できるBIツール
6. 当社会員の購買傾向をもとにした最新消費トレンドのレポートサービス

●プロジェクト事例について
1-2ヶ月程度の小規模なプロジェクトから、12-24ヶ月程度の大規模なプロジェクト(数億-10億超規模)まで、様々なプロジェクトのデリバリー実績あり。
・キャッシュレスデータから自社サービスに合うライフスタイルの富裕層を特定し、プロモーションをすることによって高い売上効果を実現(小売)
・会員居住地から商圏範囲ごとの利用者を特定し、商圏ごとの利用者数シェアや単価・ペルソナ像を比較分析し、優先ターゲットの単価向上させる施策検討に活用(テーマパーク)
・キャッシュレスデータからファンクラブ会員の日常の消費行動を分析し、スタジアムへの来場を促すイベント内容やターゲット選定等に活用(プロスポーツ)

●本ポジションの魅力
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を通じて、データエンジニアリングに取り組むことができる
・国内最大級の加盟店基盤を活かし、大手企業を含む様々な業界のビジネス課題に向き合うことができる
・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境

当社が保有するキャッシュレスデータを活用したサービスにおける分析業務およびお客様へのレポーティングに従事いただきます。
クライアントからのマーケティング課題に対し、データビジネスプランナーやエンジニア・サイエンティストと協業しながら、分析設計の提案やレポーティングを行い、課題の解決に資する情報の提供を行います。

【職務詳細】
・顧客の背景・課題に基づく分析要件の設計
・データ集計・可視化（Tableau、SQL、Alteryx、Excel）
・集計・可視化したデータの解釈・考察・打ち手の提言
・分析結果レポート・ダッシュボード作成（PowerPoint、Tableau）
・顧客への分析結果報告

●プロジェクト事例について
1-2ヶ月程度の小規模なプロジェクトから、12-24ヶ月程度の大規模なプロジェクトまで、様々なプロジェクトのデリバリー実績あり。
・キャッシュレスデータから自社サービスに合うライフスタイルの富裕層を特定し、プロモーションをすることによって高い売上効果を実現（小売）
・会員居住地から商圏範囲ごとの利用者を特定し、商圏ごとの利用者数シェアや単価・ペルソナ像を比較分析し、優先ターゲットの単価を向上させる施策検討に活用（テーマパーク）
・キャッシュレスデータからファンクラブ会員の日常の消費行動を分析し、スタジアムへの来場を促すイベント内容やターゲット選定等に活用（プロスポーツ）

決済を起点とした様々な付加価値を事業者の方に提供している当社にて、新収益創出に向けた新設組織である戦略事業開発本部に所属し、BtoB向けファイナンスサービスにおけるデータ分析担当として従事いただきます。
AI審査モデルを構築し売上予測・リスク予測をして終わりではなく、その先のビジネスへの提案や示唆を通じて、加盟店向けファイナンス事業のサービスレベルアップや新たなファイナンスサービスの企画・開発に携わっていただくことを期待しています。
イチ分析担当者ではなく、サービス拡大にも自ら積極的に携わりたいという思考をお持ちの方を歓迎いたします。

【職務詳細】
・新規事業の探索（計数分析）
・稼働後のサービスの計数分析
・機械学習モデルのリモデル
・ファイナンス債権のリスクポートフォリオ分析　など

データサイエンティスト

当社のサービス向けの画像解析AIの研究開発および導入の開発リードを担当いただきます。

【業務詳細】
広告、eコマース、スタンプなど、当社のサービスで扱う様々な画像データを活用した技術の研究開発、およびサービスへの導入を進めるプロジェクトの開発リードをします。

【主な業務内容】
・当社のサービスの画像に関する課題を解決するための画像解析AIの開発・検証、および導入に向けてのシステム開発
・最新の画像解析AI技術を使ったモデル開発、性能改善
・Web APIなどの推論システムの開発、運用保守
・プロジェクトの推進、リード

【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

当社全体のビジネス成長をデータ分析によって支えるポジションです。
当社の主力サービスやチーム横断のプロジェクトにおいて、重要な意思決定の支援、課題の解決策の提案と実行、施策の検証と改善を一気通貫で実施することで、より良いサービスづくりに貢献します。
また、良い分析技術や事例を横展開・汎用化することで、当社全体のデータ活用レベルの向上にも携わっていただきます。

●ミッション・展望
・データ分析の専門性を通じたサービスの競争力向上
・データ分析技術およびプロセスの汎用化による全社のデータ活用レベル向上

●主な業務内容
・分析技術選定、分析プロジェクトメンバーのリード、分析プロジェクトの進行管理
・当社のユーザー理解および事業拡大を目的とした、事業の方向性およびKPIの整理と可視化および予測分析、注力ポイントの探索、施策立案のための仮説検証、A/Bテストの設計および検証
・事業横断的なデータ利活用プロジェクトの推進やリード
・大規模データ分析に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データおよび分析プロセスの共通化や標準化とその活用
・長期的な事業貢献を目的とした分析技術開発とその活用、データ組織内へのナレッジの横展開

データ部の一員として、社内データベースの流路設計、データマート構築を中心としたBPRの再設計と再構築をメインに担当いただき、オペレーション改善へのコミットを想定しております。

まずは、各部署に蓄積されたデータを抜き出して整理整頓を行い、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。

ゆくゆくは社内BPR業務のみならず、エンタープライズ顧客へのBPRコンサルティングや全社業務設計統括など、社内外問わず事業拡大に必要な戦略策定・実行へコミット頂くことを想定しております。

これまで当社に蓄積されたデータを活用し、金融業界の営業フローを「AI×リアル」でDX化できる事業戦略による非連続な成長の実現に、業務設計の観点より尽力頂けますと幸いです。


【具体的な業務内容】
・社内データベース再設計　※以下ソースよりBigqueryに貯留しております
・ CRMDATA
・WebアクセスアナリティクスDATA
・自社プロダクトLogDATA
・業務改善ロードマップの作成
・オペレーション改善の企画・実行支援
・データクレンジング手法の検討や検証
・データマート定義構築
・ダッシュボード作成定義構築
・業務マニュアルの作成


【はたらき方】
・完全土日祝休み
・フルリモート可


【この仕事で得られるもの】
・全社統括案件となるBPRPJの統括経験
・日本を代表するエンタープライズ顧客に対する自社プロダクトのBPRコンサル経験
・成長角度高い当社において、多種多様なBPR案件へのコミットが可能
・BPR担当として社内外ステークホルダーと対峙し、濃密な経験を積むことが可能
・BPR×新規事業開発領域の強みを持つことが可能

・小売業及び卸売業のお客様　システム部門を主として、マーチャンダイジング業務部門、物流業務部門への提案活動
・業務改革ビジョニング・構想策定（EXアプローチの実施計画・推進、業務改革構想策定・ソリューション導入計画）
・デジタルソリューションの導入（POCデータ分析・検証、POVシステム導入・検証、本番システム導入）
・デジタルソリューションの保守・運用（サービス後のアフターフォロー、継続施策提案の実施）

【職務詳細】
DX加速の背景から、DX案件における最上流工程からコンサルテーションおよびプロジェクト進行を実践していくこととなります
なお、小売業務経験は問わない。顧客の課題・期待を聞き取り、自身で知識を吸収し、解決策をフロント現場で提供する熱意があれば問題なし。時代の変革が進む業界で在り、そこで当社ソリューションの稼働実績を強みにし、データサイエンティストとして案件経験を活かし、DXプロジェクトをリーディングする役割を全ういただくこと期待します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
小売・流通業は2035年までに新世代流通構造に変革すると言われており、EC販売が当たり前、無人化する店舗、製造小売業（SPA）の急速な伸長に加え、Iot×AI技術もサービス型プラットフォームビジネスが主流となってきます。そのような業界並びに社会の変化をリアルに経験通し実践していけることが魅力です。また、自身が遂げた案件がニュースなどにも取り上げられ、自身の貢献を直に感じることが、やりがい　となります。

データ分析に基づいたマーケティング施策の提案を行います。
※同じ部署内のデータサイエンティストやグループ会社のエンジニア、営業担当、クリエイティブ担当などと連携しながらプロジェクトを進めます。
※案件によっては自分たちで課題抽出し、解決施策の提案を行うこともあります。

＜主な業務＞
(1)データ分析PJT（案件対応）のプロジェクトマネジメント
(2)データ戦略立案
(3)メンバーのデータ分析業務におけるフォロー、サポート

＜具体的な業務内容＞
(1)データ分析PJTのプロジェクトマネジメントでの担当業務
　・分析企画
　・依頼元部署の要望把握（どんなデータが必要なのか、何を提案したいのかを把握）
　・分析目的の言語化
　・要件定義 (ETL、社内システム仕様など)
　・プロジェクトマネジメント
　・分析PJT計画の作成
　・分析用のデータ調達
　・依頼元部署との調整業務
　・データサイエンティストの成果物(統計モデル、機械学習モデル、分析レポート)の内容把握

(2)データ戦略立案での担当業務
　・事業の概要(ビジネスモデル、マネタイズポイント)やサービス特性(ユースケース、主要機能)などを理解し、事業の利益向上や新しい価値創造に繋がるデータ活用案を検討する
　・検討したデータ活用案を実現するための道筋を考える
　・ステークホルダーと合意形成を行い、データ戦略の推進を行う　　

＜データ種別（扱うデータ）＞
【1】構造化データ
・顧客サイトのアクセス解析データ（サイト内のユーザー行動データ　※WEB/アプリ）
・クライアント保有の顧客の属性データ、顧客の時系列情報データ
・外部からの購入データ（顧客の属性データ、顧客の時系列情報など）
・WEB広告の配信成果データ
・PRの成果データ（自社でキャンペーンを打った場合のデータなど）

【2】非構造化データ
・クリエイティブデータ（画像、動画、音声など）
・オフライン広告の配信成果データ（TVCMやOOHデータなど）

＜開発環境＞
【言語】SQL、Python、R
【データ基盤】CDP各種（AWS RedShift、BigQuery、Snowflake、TresureDATAなど）　※クライアント環境による
【アクセス解析ツール】GoogleAnalytics、Adobe Analytics、Windows Clarityなど
【データ可視化ツール】Looker、LookerStudio、Tableau、DOMOなど
【OS環境】Windows　※場合により調整可能

＜キャリアパス＞
マネジメントとしてチームを統括していくことや、スペシャリストとしてスキルを磨いていくことを選べます。
組織・チームの構築を担って頂きたいと考えております。

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

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

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


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


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。

【仕事概要】
新規プロダクト（2023年秋リリース）である経営データ管理システムにおける
データ集計や分析業務の効率化検討を行っていただきます。

【仕事内容】
弊社プロダクトを契約頂いているクライアント様から受領したPLや事業KPI、組織KPI等の様々なデータを、AccessやPython, Google App Script等を活用し、
データ受領〜集計までを効率的に、かつミスなく実施できる環境を設計・構築頂く業務です。

【1日の大まかな流れ】
・09:00-10:00　朝会 / 当日の業務をTeamですり合わせ
・10:00-19:00　データ設計や構築
　　　　　　　　（現状を理解するためにクライアントMTGに同席頂くこともあります）
・19:00-20:00　夕会（当日業務の完了状況報告）

当社のライフサイエンスAI事業においては、「AIで全ての人に等しい医療を」を目指し、独自に開発をした人工知能（AI）を用いて、創薬支援・転倒転落予測・認知症診断支援など、社会的な医療関連課題の解決に取り組んでおります。
今回、ライフサイエンス領域における専門性を活かし、人工知能系システムの研究解析を行っていただく方を募集いたします。

●顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、人工知能エンジン解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
●人工知能を活用したライフサイエンス領域の研究・データ解析を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
●医学・薬学・データサイエンスの知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。
●医学・薬学、IT・ソフトウェアの業界双方の言語・思想・スキル・課題を認識し、両業界の橋渡し（コミュニケーションコーディネーター）の役割を担います。

【ポジションの魅力】
●医療×AIの中でもテキスト解析において世界で先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でoutputを提案できます。
●民間企業において社会実装を見据えた研究・データ解析活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
●人工知能を活用した医療研究分野で活躍することができます。

各種データを利活用し、オウンドメディアの改善や新たな施策提案を通してユーザー獲得と製品・サービスの利用拡大を目指していただきます。

・各種データ解析及び調査などを通じた企画立案・仮説検証
・各種プロモーション実施後の効果測定と改善施策立案
・GA・Tableau・Salesforceを活用した分析、施策立案
※業務内容の変更範囲：当社業務全般

●ポジションの魅力
・様々なプロジェクトに参画する機会があるため、多くの経験値を得られる環境です。
・ビジネスとデータと理論を結びつけることにより、事業インパクトを創出 できます。
・周囲との協働により、本質的な分析業務に集中できる環境です。
・社員のWell-beingの実現に向け、働きやすい環境を整えています。フルフレックスタイム制や在宅勤務制度、独自の休暇制度であるウェルビーイング休暇など多様な働き方を支援しています。

【職務概要】
金融システム開発の効率化と金融機関のお客さま向けの独自LLM開発を推進いただきます。
具体的には、データサイエンティストのスキルを駆使して、金融システムの改善に向けた革新的なアルゴリズムやモデルを開発いただきます。
また、お客さまのニーズを把握し、カスタマイズされたソリューションを提供するため、要件定義やプロジェクト管理も担当します。さらに、組織内外のステークホルダーとの協力を通じて、金融業界のイノベーションを促進し、競争力を高めるための戦略的な企画もお任せします。

【職務詳細】
2つのサービス事業を推進しており、いずれかの業務を担当頂きます。
1.LLM開発の推進
　→データサイエンティストのスキルを活かし、金融システム開発の効率化を目指すためのLLMモデルの開発を担当します。
2.アルゴリズム・モデル開発。
　→データ分析や予測モデリングを通じて、金融システムのパフォーマンス向上に貢献するためのアルゴリズムやモデルを開発します。
3.ステークホルダーとの協力
　→内外の関係者と協力し、金融業界のイノベーションを促進するための戦略的な企画を立案します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融事業部でのLLM開発には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。データサイエンスのスキルを生かしながら、金融システムの効率化や顧客向けの独自ソリューション開発に取り組むことで、業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

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

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社サービスのデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

【具体的には】
・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

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

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社のデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

自社サービスの利用データ、広告データ、SFA・CRMの利用データ、自社アンケート結果など幅広いデータを用いて、社内の意思決定を支援しているBIチームの中で、プレイングマネージャーとして自ら手を動かしながらも、メンバーマネジメントや中長期の計画の立案などを実施していただきます。

・ユーザーのログデータを分析し、利用動向の分析、レポーティング
・事業KPIの考案・可視化
・キャンペーン等の施策効果の検証
・BIツール（Looker）の構築、利用促進
・サービスのもつデータ価値の向上
・メンバーマネジメント

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

◆データアナリティクス部の特徴
・データアナリティクス部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

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

従業員数1000名を超える同社においてHRデータ等の統合や活用を行い、全社経営の高度化や各事業部門における人事課題特定・ソリューション提供や採用領域におけるファネル分析等をご担当いただきます。
その他HR部門においてのDX化（各種システム連携の最適化や生成AIの利活用、業務自動化等）にも取り組んでいただけます。

・人事データベースの統合や活用や改善提案
・人的資本情報や財務データ等を掛け合わせた可視化・分析
・個別の事業部門との連携による事業課題の特定、仮説検証、ソリューション提供
・採用領域におけるファネル分析
・データ統括部門やHR部門内メンバーとの協働によるデータクレンジング
・HRが抱える業務の効率化（自動化やAIツールの導入）

◆ポジションの魅力
・毎月30名程度の社員が入社しており従業員は1000名を超えています。
HRが保有するデータは日々増えていきます。HRのビッグデータを活用し、経営課題に対しての直接的な分析提案を行えます
・時には自社のエンジニアと協働しながらご自身のエンジニアリング力も高めることができます
・組織はまだまだ発展途上であり、未解決な分析テーマが多く、既存の手法にとらわれない新しいチャレンジができる環境です

『事業の改善と意思決定のためのデータ分析』

弊社は、お金の悩みを抱えているユーザーがFPやIFAといった「お金の専門家」と出会い相談できるプラットフォームサービスを開発・運営しています。

プロダクトの成長と組織規模の拡大に伴い、施策・機能改善と意思決定にスピードが求められるようになってきています。そのような状況下では、各部署・プロジェクトチームが自律的に改善のサイクルを回す必要があり、結果としてデータ分析・計測に基づいたデータドリブンな意思決定のニーズが高まっています。

一方で、在籍しているアナリストがニーズに対して不足しており、十分な支援ができていないのが現状です。

データ分析の専門知識・経験を活かして事業の改善をリードできるデータアナリストを求めています。


データチームの一員として他のアナリストメンバーと協力しながら、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。

具体的な業務内容
・仮説の設定とそれに基づいた分析設計を行う
・分析結果をもとに施策の立案と意思決定の支援を行う
・定常的な指標計測のためのダッシュボードの整備

産地には、選果データ、肥料データ、気象データ、土壌データ等、有効活用しきれていないビッグデータが膨大に存在します。
当社の強みであるバイオスティミュラントの栽培検証を進めながら、これらビックデータの取得から解析までを統括的な全体リードするために以下の役割を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・プロジェクト全体の進行管理、社内外調整交渉マネジメント
・データ分析/可視化および機械学習等のモデル開発プロセスのリード
・事業戦略部門などの連携によるプロジェクトの最適化
・チームメンバーのリーダーシップと育成、指導

PC・アプリゲームのデータ分析業務全般をお任せします。
データ分析のアウトプットは、さまざまなマーケティング施策やゲーム施策、経営層レイヤーの意思決定等、多方面で活用されます。
主に以下のような業務を行います。

<具体例>
・プロモーション施策の効果検証と改善提案
・ゲームタイトルのKPI分析及び課題抽出、仮説立案
・ゲームタイトル間のKPI分析比較からタイトル毎の課題抽出
・分析結果を踏まえた施策提案
・ゲームタイトル、またはブランディング戦略立案の為の分析

●プロダクトマーケティングミッション
パブリッシングタイトルのプロモーション活動を担う。
● 自社開発ゲームタイトルの集客戦略立案、及び集客プロモーションを行う
● 自社開発ゲームタイトルイベントに対するプロモーションを行い、売上の最大化を行う

（業務内容の変更の範囲：製造技能職業務を除く当社業務全般）
会社の経営環境・方針、組織改編等により変更となる場合がございます。

●仕事内容
建設機械（コンパクトトラックローダー・スキッドステアローダー、ホイールローダー等)の製品開発部門に所属するデータ活用の担当者として業務をお任せいたします。

【具体的には】
(1)市場での製品稼働機のデータ等の分析
(2)将来の製品開発やソリューションビジネスを見据えたデータ活用のロードマップ策定
(3)データ関連部門との連携によるデータ活用の推進
(4)部内のデータ活用に向けた情報発信と支援
(5)製品開発におけるデータ活用状況の振り返り・次機種へのロードマップ修正

【仕事の進め方】
担当する製品開発に関わるリーダー層とコミュニケーションを取りながら、市場での製品稼働機のデータ分析業務を行い、データドリブン視点の課題を整理すると共に、課題解決のための計画・提案を行っていただく予定です。また課題や計画を基に部内外の関係者と各種調整・連携を行います。

【関わる部門】
部内はもちろん、DX推進部門やDX支援部門と多く関わる機会があり、その中で各種調整や推進を行っていただきます。

【体制】
まずはマネージャー1名とデータ主担当1名と担当者1〜2名の体制を想定しています。

【働くスタイル】
上記に示す通り、データ活用技術の知見を活かした発言や行動が求められますが、それ以上に専門部署と円滑にコミュニケーションできる能力が必要になると想定しています。部内外の関係者と主体的、積極的にコミュニケーションをとりながら、活動をリードしていくような業務スタイルが求められます。

【使用ツール例】
MATLAB/Simulink、Python等

【想定されるキャリアパス（入社5年目以降のイメージ）】
ケース1）リーダー層（30代後半）で入社された方の5年後のイメージ

データ活用推進組織における課長級以上の管理職
データ活用を部門間横通しでマネジメント
ケース2）担当者層（30代前半）で入社された方の5年後のイメージ

データ活用マネージャークラス（複数の解析担当を管理する立場）
データ推進組織における課長級以上の管理職

【ポジションのやりがいや魅力】
データ活用を加速する部署において、データ活用を主導する立場・第一人者として部内外の様々な方と連携しながらチャレンジできるため、課題を解決した時の達成感ややりがいが大きいと考えています。また、部内外の様々な関係者とコミュニケーションを取ることで製品開発・データ活用技術に関する幅広い知識と経験を得ることができます。配属先は製品開発部門となるため市場のお客様の声に近い立場で働くことが出来、製品開発への貢献がお客様のメリット・付加価値に直結することを実感しやすい環境にあります。

主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

・分析基盤の構築（AWS、Azure、Databricks環境等）
・既存分析基盤から新環境へのマイグレーション（OracleからLakehouseプラットフォーム等）

＜業務の進め方の例＞
●案件開始〜2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS）
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換

●1か月〜2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等）
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備

●2か月〜3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明

＜キャリアアップへの支援＞
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。

・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。

＜開発環境＞
言語：Python,SQL,Q言語
インフラ：Microsoft Azure,AWS
データプラットフォーム：Databricks
可視化ツール：Tableau,PowerBI
ソースコード管理:GitHub

（雇入れ直後）

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）
データ環境構築、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
（変更の範囲）
会社の定める業務

＜役割・責任＞
・グループ事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定
・データの前処理、モデル構築、モデル評価
・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する
・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・伝搬を担う。
・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング。

＜主な関係者＞
各業務を所管するグループ事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

＜想定担当案件（例）＞
AI-OCR開発業務、自然言語処理を用いた分類モデル構築、グラフ分析を活用したサプライチェーン分析
−当社においてビジネスニーズがあるが、技術が成熟しておらずベンダー、ベンチャー企業等でまだ実現できていない領域に対して内製での開発を行っています。
　過去には代表的なものとしてAI-OCR、金融電文の振分けモデルを完全内製するなど、金融業務のノウハウを活用したデータ分析モデルの開発を行ってきています。
　内製範囲はデータ分析モデル開発だけでなく、データフロー、データ事前処理まで含めたシステムアーキテクチャ全体にわたるため、幅広い技術が要求されます。
　現在はおもに金融ネットワークをグラフ化して分析を実施するなど、世の中の動向を見ながら、銀行業務に適用できる技術の検証、適用を推進しております。

＜成長機会＞
企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能。海外カンファレンスに参画した情報収集が可能。

＜キャリアパス＞
入社後はおもに、各種AI関連の推進や新規提案を行っていただきながら、当グループのDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただきます。実績次第で、AIやDXを中心に扱う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性があります。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性があります。
また、ご希望に応じて、他部署や海外拠点への異動のチャンスもございます。

・取引先に対するデータ分析サービスの提案、分析結果に基づくコンサルティング
・SAS、DataRobot、Python、Tableau等を活用したデータ分析、レポート作成
・アンケート調査の設計、分析、示唆の導出
・スコアリングモデル構築を通じたマーケティング施策等の高度化
・データビジネスの企画

企業・自治体の非財務情報の見える化(データセットの提供)やESG/SDGsデータバンクの深化を担うデータサイエンティストの役割をお任せします。
各分野のデータアナリストやデータサイエンティスト、有識者や専門家と協力しながら、オープンデータの収集、オルタナティブデータの抽出、パートナー企業から連携されるクローズドデータの加工等を行い、データサイエンス(主に、統計学や機械学習)を用いたデータ分析や、それに基づく数理モデリングの設計やその実装です。
現在は、主にデータ収集及びその自動化が得意な方を募集中です。


●仕事のやりがい・魅力
・SDGs×データサイエンスというブルーオーシャン領域において、リードするポジショニングのため今後の事業成長が高く見込めます
・日々進化するデータサイエンスの最前線で、より良い未来を創りたい方におすすめです
・スタートアップ企業で経営者と共に幅広い経験を積んでいきたい方、0→1のサービス開発が大好きな方におすすめです
・コンサル、金融機関、アカデミア、公共機関、スタートアップなど様々なバックグラウンドを持つメンバーが集まっておりますが、グローバルな視点で社会を良くしながら仕事をしたいという志のあるメンバーが集まっています

※大変ありがたいことに、我々のミッションに共感いただきご協力も増えてきております
・日本最大のVCであるジャフコ グループ社を含む複数VCより資金調達済み
・有名大学との共同研究を推進中
・多数のアワード受賞
・日経新聞・朝日新聞等、複数のメディア掲載歴あり

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査、選定
・モデルの作成、精度性能評価
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ)
　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング
　- 数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上

●プリセールス活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断

●チームリーディング、メンバーメンタリング
・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う
・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

＜ポジションの魅力＞
・プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。
・多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
・Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っています。
・勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
・外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。

＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞
・当社にて以下のようなロールで事業を牽引
　- データサイエンスのスペシャリスト
　- データサイエンス組織の責任者
　- 技術に強いプロジェクトマネージャー
・事業会社のデータサイエンス部門の責任者
・大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。
本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。

以下のような業務に携わっていただきます。
●顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
・クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
・機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等）
・国際会議、論文などによる技術調査
・アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価
・AWS、GCP、当社Platform等への商用実装

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

●前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成

マーケティング部門のデータ分析担当（スペシャリスト）としてCDP/MAを活用した顧客データの分析〜具体的なマーケティング施策の立案までお任せいたします。専任ポジションとしては新設となりこれまでの常識に捉われないアイディアで、公営競技市場の更なる成 を実現していただくことを期待しております。

具体的な仕事内容
競 ・競輪・オートレースの投票券が つのサイトで購 可能な公営競技総合サイトのデータ分析担当として業務をお任せいたします。
※本ポジションはプロフェッショナル（スペシャリスト）領域の職域での採用を想定しております

CDP/MAを活用したデータ分析（必要データの抽出〜分析）
分析結果をもとにした具体的なマーケティング施策の企画立案
実行した施策の効果検証
施策とその検証結果のレポーティング
ポジションの魅力
CDP/MAの導入に伴い、新たに新設するポジションとなります。必要データの抽出・分析〜マーケティング施策の企画だけではなく、同社内の「データマーケティング」をより高度化するためのそもそもの運用設計も含めて業務をお任せしたいと考えております。マス領域担当・デジタル領域・CRM領域とマーケティング領域が幅広く予算や規模感ともにダイナミックな施策の立案が可能です。

仕事内容
日本の流通市場を牽引する大手グループのビッグデータを活用し、
ユーザーとベンダーの間に入り要件整理を行いながら、アナリティクスプロジェクトの推進をお任せします。

【業務概要】
・ユーザー折衝、ベンダーコントロール
・レポーティング（ダッシュボード開発）
・BIツールの改良や作成、データ利活用推進
・分析要件定義・分析設計の策定と実施
・KPI設計とモニタリング
・データ加工のロジック、データモデリングのドキュメント化
・ETLツールを用いたデータ連携
・機械学習やAIの学習データの作成 等

【当ポジションの魅力】
・日本最大の小売〜流通企業のビッグデータを活用したビジネス経験を得ることが可能です
・「お客さま第一」を実践するため、グループ方針、及び事業各社からの要望に対する要件整理と企画提案、事業各社への改善提案の策定を行っており、グループ各社を通じて、お客さま、地域へ貢献しています。

●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。

【開発環境】
●データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。
　既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。

【担当業務の強み】
●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
●研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。

【キャリアパス】
●分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1〜3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。

【入社後の教育体制】
●入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。

【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
●現業務において、データ分析を実施されている。
●開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
●顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。

【テレワーク可否・率・頻度】
テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。
●傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。
●案件によりましては、週5出社の案件もございます。

【勤務地について】
以下事業所の何れかでご希望に応じて決定します。
本社・大阪・仙台・北九州
※勤務地が本社以外の場合※
入社直後は本社にて数週〜数ヶ月程度のOJTを想定しています。案件の状況に応じて本社へ出張の可能性があります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務