データサイエンティスト、事業会社の転職求人
223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...もっと見る
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データサイエンティスト、事業会社の転職求人一覧
新着 業界トップTierのプラントエンジニアリング企業でのデータサイエンティスト(デジタルイノベーション室)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
国内の石油系プラントオーナーを顧客にした統計や機械学習・深層学習などの技術を使ったシステムの開発とサービスの提供や同業界への新たなソリューションの提案および導入を行います。
<仕事のやりがい・魅力>
プラント建設などの既存の業務があり、顧客と地に足が付いた関係性を持っています。これを活かして、既存の顧客にIT系の新たな切り口でのサービス提供を行います。そのため、意気込み次第で新しい業界の知見を得ることができます。
また、ITやAIは比較的新規の領域であるため、技術面やビジネスにおいての裁量の幅は比較的広く、自らが開拓するチャンスを活かすことができます。
<国内駐在の有無・頻度>
無し
<国内出張の有無・頻度>
国内の顧客への打合せ(おおむねオンライン)、システム導入時に出張があります。
<仕事のやりがい・魅力>
プラント建設などの既存の業務があり、顧客と地に足が付いた関係性を持っています。これを活かして、既存の顧客にIT系の新たな切り口でのサービス提供を行います。そのため、意気込み次第で新しい業界の知見を得ることができます。
また、ITやAIは比較的新規の領域であるため、技術面やビジネスにおいての裁量の幅は比較的広く、自らが開拓するチャンスを活かすことができます。
<国内駐在の有無・頻度>
無し
<国内出張の有無・頻度>
国内の顧客への打合せ(おおむねオンライン)、システム導入時に出張があります。
新着 Fintechベンチャー企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜
ポジション
担当者
仕事内容
社内外からのデータを元に構築したデータ基盤を元に、数理モデルの構築やMLOpsのモデリング部分を担当するポジションです。
様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング
・データパイプラインの運用・管理
・ビジネスダッシュボードの構築
・Pythonを用いた機械学習実装
・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み
【使う技術・ツール】
●分析環境構築
AWS
AWS Glue
Amazon Athena
Amazon S3
Python
jupyter lab
●開発管理・コミュニケーション
Github
notion
JIRA
Slack
様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング
・データパイプラインの運用・管理
・ビジネスダッシュボードの構築
・Pythonを用いた機械学習実装
・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み
【使う技術・ツール】
●分析環境構築
AWS
AWS Glue
Amazon Athena
Amazon S3
Python
jupyter lab
●開発管理・コミュニケーション
Github
notion
JIRA
Slack
新着 大手総合インターネット企業のデータアナリスト(品質改善)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者
仕事内容
●ポジション概要
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索サービスのアクセスログや検索結果自体のチェックを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの分析を行います。定量的な評価を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・検索サービスの各種施策の影響をアクセスログを用いて分析
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索サービスのアクセスログや検索結果自体のチェックを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの分析を行います。定量的な評価を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・検索サービスの各種施策の影響をアクセスログを用いて分析
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
新着 大手総合インターネット企業のリサーチャー(品質改善)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者
仕事内容
●ポジション概要
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索結果自体のチェックやユーザーへのアンケート調査、インタビューなどを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの状態調査を行います。調査を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・各種施策による検索結果の変化や影響を、検索結果のチェックやユーザーへの調査で評価しレポーティング
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
検索サービスの品質評価を担当
●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。
本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。
具体的には、検索結果自体のチェックやユーザーへのアンケート調査、インタビューなどを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの状態調査を行います。調査を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。
多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。
●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する
●主な業務内容
・各種施策による検索結果の変化や影響を、検索結果のチェックやユーザーへの調査で評価しレポーティング
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート
●開発環境
使用ツール:SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack
データ分析会社のデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
380万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【データでビジネスを変革するアナリストを募集します!】
私たちは、お客様のデータを活用して、ビジネス課題の解決をサポートするスペシャリスト集団です。今、私たちと一緒にデータの力で企業の未来を切り拓くメンバーを探しています。様々な業界の課題に挑み、あなたの分析力で新しい価値を提供してみませんか?
【対象とする業種】
DX、IT、経営企画、営業、マーケティング、製造など、幅広い業種をサポート。あなたのスキルが活躍できるフィールドは無限大です。データを活用して、どの業種でもビジネスを変革させるマインドをお持ちの方、ご応募をお待ちしています。
【業務内容】
お客様の課題をデータで解決: 現状の分析から課題の発見、解決策の提案まで、BIツールやデータ分析を駆使してお客様をサポートします。
データ活用の定着支援: お客様がデータを継続的に活用できる環境を整え、分析の定常化を支援します。わかりやすい説明も重要なミッションのひとつです!
成長の機会が豊富: 様々な業界・業種で経験を積むことが可能です。クライアントの課題に対応することで、分析スキルはもちろん、プレゼンスキルやコミュニケーション力も磨かれていきます。
【具体的な業務例】
経営企画サポート: 収益構造を可視化し、受注金額やリピート率などをデータで徹底分析。経営判断に役立つインサイトを提供します。
製造業支援: 保守メンテナンスの受注頻度を分析し、効率的なメンテナンス計画の策定をサポートします。
マーケティング支援: 顧客データを活用して、年齢や性別、利用頻度を分析。顧客満足度向上のためのアンケート結果を分析し、改善策を提案します。
私たちは、お客様のデータを活用して、ビジネス課題の解決をサポートするスペシャリスト集団です。今、私たちと一緒にデータの力で企業の未来を切り拓くメンバーを探しています。様々な業界の課題に挑み、あなたの分析力で新しい価値を提供してみませんか?
【対象とする業種】
DX、IT、経営企画、営業、マーケティング、製造など、幅広い業種をサポート。あなたのスキルが活躍できるフィールドは無限大です。データを活用して、どの業種でもビジネスを変革させるマインドをお持ちの方、ご応募をお待ちしています。
【業務内容】
お客様の課題をデータで解決: 現状の分析から課題の発見、解決策の提案まで、BIツールやデータ分析を駆使してお客様をサポートします。
データ活用の定着支援: お客様がデータを継続的に活用できる環境を整え、分析の定常化を支援します。わかりやすい説明も重要なミッションのひとつです!
成長の機会が豊富: 様々な業界・業種で経験を積むことが可能です。クライアントの課題に対応することで、分析スキルはもちろん、プレゼンスキルやコミュニケーション力も磨かれていきます。
【具体的な業務例】
経営企画サポート: 収益構造を可視化し、受注金額やリピート率などをデータで徹底分析。経営判断に役立つインサイトを提供します。
製造業支援: 保守メンテナンスの受注頻度を分析し、効率的なメンテナンス計画の策定をサポートします。
マーケティング支援: 顧客データを活用して、年齢や性別、利用頻度を分析。顧客満足度向上のためのアンケート結果を分析し、改善策を提案します。
大手SIerでのDX/デジタルサクセスを推進する金融機関向けデータサイエンティスト/データ活用コンサルタント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。
【アピールポイント(職務の魅力)】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析の設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。
【アピールポイント(職務の魅力)】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析の設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。
大手Webプラットフォーム企業でのデータアナリスト(企画開発部)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
主に自社で展開している動画事業やライブチャット事業に関して、データ分析からサービス課題の発見、施策立案、リリース後の効果検証までの一連の業務をお願いします。
●具体的な業務イメージ
・データ抽出、分析を通じた課題発見
・UI/UX改善や新規獲得のための施策立案
・リリース後の効果検証
・事業KPIのダッシュボード作成 など
●ポジションの魅力
・ビジネスサイドとの密な連携を通じて業務を進めていくため、単に作業を請け負うだけでなく、能動的に事業課題を分析し、提案することができます。
・膨大なデータ量を有しており、そのデータを活用して分析スキルを向上させることができます。数値ベースでの提案からリリースに繋げることができるため、手触り感を持ちながらサービス改善に取り組めます。
●具体的な業務イメージ
・データ抽出、分析を通じた課題発見
・UI/UX改善や新規獲得のための施策立案
・リリース後の効果検証
・事業KPIのダッシュボード作成 など
●ポジションの魅力
・ビジネスサイドとの密な連携を通じて業務を進めていくため、単に作業を請け負うだけでなく、能動的に事業課題を分析し、提案することができます。
・膨大なデータ量を有しており、そのデータを活用して分析スキルを向上させることができます。数値ベースでの提案からリリースに繋げることができるため、手触り感を持ちながらサービス改善に取り組めます。
DX支援企業でのDBエンジニア・DS(senior)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜1000万円
ポジション
senior
仕事内容
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向に合わせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記に合わせて、PMO / PM / PLとしてのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援をいただきます。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
<データの種類>
大手通信キャリアのビッグデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
Web広告データ
など
<開発環境>
・言語:SQL、Python、R
・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure
・データプラットフォーム例:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BIツール例:Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO
・ETLツール例:Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
・その他ツール例:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS
この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向に合わせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記に合わせて、PMO / PM / PLとしてのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援をいただきます。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
<データの種類>
大手通信キャリアのビッグデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
Web広告データ
など
<開発環境>
・言語:SQL、Python、R
・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure
・データプラットフォーム例:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BIツール例:Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO
・ETLツール例:Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
・その他ツール例:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS
この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
430万円〜600万円
ポジション
アソシエイト〜シニアアソシエイト
仕事内容
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
FinTech企業でのデータ戦略企画推進マネージャー(チーム責任者候補)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1,500万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
チーム責任者候補
仕事内容
データマネジメント戦略検討・方針策定・計画策定
データ利活用に関わる全社プロジェクトの管理・推進
データ分析基盤の企画・要件定義
データ分析を通じたプロダクトや各種施策の企画・改善の支援
データアナリストの採用・育成・評価等の組織マネジメント
データ利活用のリスク・コンプライアンス評価等のデータガバナンス業務
●期待する役割
データマネジメントにおける戦略検討・方針策定および実行計画策定と、実行体制の構築・運営をお任せいたします。データアナリストのマネジメントやハンズオンでのデータ分析を通じたプロダクト企画・改善およびマーケティング等各種施策強化の意思決定支援、新たなデータ基盤の企画などのデータ利活用に関わる全社プロジェクト推進等にリーダーシップを発揮いただくことを期待しています。
また、データマネジメントのルール整備や継続的な実行活動の振り返りを通じたデータガバナンスにも携わっていただきます。
●使用ツール
分析ツール:BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール:Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
プロジェクトマネジメント:trello, JIRA, Backlog
ドキュメンテーション:Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール:Slack
データ利活用に関わる全社プロジェクトの管理・推進
データ分析基盤の企画・要件定義
データ分析を通じたプロダクトや各種施策の企画・改善の支援
データアナリストの採用・育成・評価等の組織マネジメント
データ利活用のリスク・コンプライアンス評価等のデータガバナンス業務
●期待する役割
データマネジメントにおける戦略検討・方針策定および実行計画策定と、実行体制の構築・運営をお任せいたします。データアナリストのマネジメントやハンズオンでのデータ分析を通じたプロダクト企画・改善およびマーケティング等各種施策強化の意思決定支援、新たなデータ基盤の企画などのデータ利活用に関わる全社プロジェクト推進等にリーダーシップを発揮いただくことを期待しています。
また、データマネジメントのルール整備や継続的な実行活動の振り返りを通じたデータガバナンスにも携わっていただきます。
●使用ツール
分析ツール:BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール:Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
プロジェクトマネジメント:trello, JIRA, Backlog
ドキュメンテーション:Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール:Slack
上場大手ネット広告祖業の総合IT企業でのデータサイエンティスト/機械学習エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
生成AIを活用した業務改善ソリューションの提供において、以下の役割を担っていただきます。
・企業の業務プロセスにおける生成AIの適用に関する全体的な監修
・生成AI導入の技術的実現可能性を分析し、提案を行う
・生成AIのモデルチューニング、プロンプト最適化、業務フローの評価と改善
・ソフトウェアエンジニアとの連携を含めたソリューション開発
・生成AIソリューションの導入と運用支援、精度・コストの最適化
【面白み】
・生成AIを活用した業務プロセス改革の最前線で活躍できるポジションです
・多様な業界の企業と関わりながら、技術的・ビジネス的両面での成長が期待できます
・最新のAI技術に触れ、実業務に導入することで、企業の変革を支援するやりがいがあります
【キャリアパス】
ご志向に合わせてマネージャーやエグゼクティブプレイヤー、事業責任者などの多数のキャリア選択が可能です。
また、グループ内の異動制度もございます。
・企業の業務プロセスにおける生成AIの適用に関する全体的な監修
・生成AI導入の技術的実現可能性を分析し、提案を行う
・生成AIのモデルチューニング、プロンプト最適化、業務フローの評価と改善
・ソフトウェアエンジニアとの連携を含めたソリューション開発
・生成AIソリューションの導入と運用支援、精度・コストの最適化
【面白み】
・生成AIを活用した業務プロセス改革の最前線で活躍できるポジションです
・多様な業界の企業と関わりながら、技術的・ビジネス的両面での成長が期待できます
・最新のAI技術に触れ、実業務に導入することで、企業の変革を支援するやりがいがあります
【キャリアパス】
ご志向に合わせてマネージャーやエグゼクティブプレイヤー、事業責任者などの多数のキャリア選択が可能です。
また、グループ内の異動制度もございます。
【埼玉】総合素材メーカーでのデータサイエンティストスタッフ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
スタッフ
仕事内容
課題解決および人材育成活動であるゼミ等で、
拠点の課題解決のためデータの分析、見える化のソリューション開発や伴走活動をサポート頂きます。
●将来的にお任せしたい業務
担当拠点の課題把握、抽出とテーマアップ、および拠点課題のテーマ活動やものづくり革新ゼミ等の伴走活動を推進します。
●出張
2回/月程度の頻度で拠点への出張があります。
●仕事上のやりがい・厳しさ
拠点の抱える様々な課題解決活動に携わることで事業への貢献と共に、自己のスキルアップも図れます。
ただし拠点から期待される解決課題の難易度は、スピード感の要求含めて難易度は高いです。
●アピールポイント
・ 多種多様な事業や分野の課題解決に携わることができます。
・ データ分析技術などスキルアップの意欲を積極的に支援する職場です。
・ 経験者採用を通じての入社者も多く、非常に馴染みやすい環境です。
【可能性のあるキャリアステップ】
企画部門、拠点における改善実施部門への異動も可能性あります。
また、将来的に全国転勤の可能性もあります。
拠点の課題解決のためデータの分析、見える化のソリューション開発や伴走活動をサポート頂きます。
●将来的にお任せしたい業務
担当拠点の課題把握、抽出とテーマアップ、および拠点課題のテーマ活動やものづくり革新ゼミ等の伴走活動を推進します。
●出張
2回/月程度の頻度で拠点への出張があります。
●仕事上のやりがい・厳しさ
拠点の抱える様々な課題解決活動に携わることで事業への貢献と共に、自己のスキルアップも図れます。
ただし拠点から期待される解決課題の難易度は、スピード感の要求含めて難易度は高いです。
●アピールポイント
・ 多種多様な事業や分野の課題解決に携わることができます。
・ データ分析技術などスキルアップの意欲を積極的に支援する職場です。
・ 経験者採用を通じての入社者も多く、非常に馴染みやすい環境です。
【可能性のあるキャリアステップ】
企画部門、拠点における改善実施部門への異動も可能性あります。
また、将来的に全国転勤の可能性もあります。
グローバルでサービスを展開する大手外資系ITサービス企業でのData Scientist
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
【Responsibilities】
・Play an important role in capturing/understanding existing business process and implement successful AI Solutions that make an impact on the process
・Responsible for bridging the gap between IT and the business, developing the business case, capturing requirements, and delivering data informed recommendations to project managers, executives, and stakeholders
・Articulate business needs of AI solutions, while working with the solutions team to balance what’s technologically feasible and financially and functionally reasonable
・Play a crucial connector between the business and technical domains, ensuring that AI solutions not only are technically sound but also deliver tangible business value
・Has a holistic understanding of the business landscape, combined with a grasp of AI capabilities, allowing them to guide AI projects towards success
・To work in team collaboration with cross-functional teams, including technical architects, data engineers, and domain experts, to understand business requirements and develop effective AI solutions
・To be diligent in learning / scaling up in the areas of Data Science-AI with self-initiative Towards career excellence
・Play an important role in capturing/understanding existing business process and implement successful AI Solutions that make an impact on the process
・Responsible for bridging the gap between IT and the business, developing the business case, capturing requirements, and delivering data informed recommendations to project managers, executives, and stakeholders
・Articulate business needs of AI solutions, while working with the solutions team to balance what’s technologically feasible and financially and functionally reasonable
・Play a crucial connector between the business and technical domains, ensuring that AI solutions not only are technically sound but also deliver tangible business value
・Has a holistic understanding of the business landscape, combined with a grasp of AI capabilities, allowing them to guide AI projects towards success
・To work in team collaboration with cross-functional teams, including technical architects, data engineers, and domain experts, to understand business requirements and develop effective AI solutions
・To be diligent in learning / scaling up in the areas of Data Science-AI with self-initiative Towards career excellence
【大阪】大手インターネットグループでのデータサイエンティスト(バイオインフォマティクス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1,100万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
配属先部門は、当社グループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
・バイオインフォマティクス(ドライ解析)でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
・最新の生成AIの基盤モデル(Foundation Model)や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究
また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。
●フィンテック(Fintech)のプロジェクト
当社グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。
●アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。
●アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。
●その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。
【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。
【ポジションの魅力】
・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
・重要な3つのスキル(課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
・当社グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです
【利用技術】
●解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
◇機械学習:
Transformer系(大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル)
◇統計分析:
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など)
●開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
R、Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark)
クラウド/オンプレ(ミドルウェア)
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど)
AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど)
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa(GPUサーバー)
大規模言語モデル(LLM)関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
・バイオインフォマティクス(ドライ解析)でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
・最新の生成AIの基盤モデル(Foundation Model)や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究
また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。
●フィンテック(Fintech)のプロジェクト
当社グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。
●アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。
●アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。
●その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。
【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。
【ポジションの魅力】
・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
・重要な3つのスキル(課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
・当社グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです
【利用技術】
●解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
◇機械学習:
Transformer系(大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル)
◇統計分析:
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など)
●開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
R、Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark)
クラウド/オンプレ(ミドルウェア)
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど)
AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど)
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa(GPUサーバー)
大規模言語モデル(LLM)関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace
急成長AIベンチャー企業でのアルゴリズムエンジニア(機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI SaaS】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 600万円〜1,400万円)
ポジション
スタッフ
仕事内容
このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。
大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。
大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出
大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
640万円〜880万円程度
ポジション
担当者〜
仕事内容
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発
大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータマネジメント領域のPM・開発・コンサル(データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜880万円程度 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
データマネジメント基盤構築案件のプロジェクトマネージャ、またはプロジェクトリーダとして、基盤技術等を活用した要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください!
【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください!
【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す
上場大手ネット広告祖業の総合IT企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、
ネット投票サービスアプリのビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。
本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。
●ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案
●ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築
●既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証
●スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。
ネット投票サービスアプリのビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。
本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。
●ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案
●ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築
●既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証
●スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用
チームの文化や体制、働く環境について
チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。
急成長している上場Fintech企業でのクオンツアナリスト(データ事業)【遠隔地からのフルリモート勤務可能】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円(ご経験、スキルによっては上振れすることもございます。)
ポジション
担当者
仕事内容
●業務の概要
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、ナウキャストが扱う多様なオルタナティブデータを活用し、クオンツ運用におけるパフォーマンスの検証・投資戦略の開発から、オルタナティブデータの集計・加工手法の改善を担っていただきます。
【具体的な業務内容】
・POSデータやクレジットカードを用いた運用モデルの作成およびパフォーマンスの測定を行う
・証券会社を持つ当社グループのアセットを活用した、運用商品の開発
・パフォーマンスの測定結果からデータの改善点を提案し、エンジニアと協働してデータを改善する
・データ・運用モデルに関連するドキュメントを作成する
●ポジションの魅力
・グローバルのクオンツファンドに利用されている幅広いオルタナティブデータを活用してクオンツ分析を行うことが出来る
・最先端のデータの利活用環境で分析を行うことが出来る
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、ナウキャストが扱う多様なオルタナティブデータを活用し、クオンツ運用におけるパフォーマンスの検証・投資戦略の開発から、オルタナティブデータの集計・加工手法の改善を担っていただきます。
【具体的な業務内容】
・POSデータやクレジットカードを用いた運用モデルの作成およびパフォーマンスの測定を行う
・証券会社を持つ当社グループのアセットを活用した、運用商品の開発
・パフォーマンスの測定結果からデータの改善点を提案し、エンジニアと協働してデータを改善する
・データ・運用モデルに関連するドキュメントを作成する
●ポジションの魅力
・グローバルのクオンツファンドに利用されている幅広いオルタナティブデータを活用してクオンツ分析を行うことが出来る
・最先端のデータの利活用環境で分析を行うことが出来る
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
オフィス機器メーカーでのビジネスアナリスト/データ分析
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜1,100万円 ※当社規定により、経験、スキル等を考慮し決定させていただきます
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジネスインテリジェンス導入や経営のDX化を推進する本社部門のメンバーとして、経営情報の一元化・可視化・分析とその情報発信を担う。
具体的には、
(1)各部門と協業し組織横断的な重要課題に係るデータの調査・発掘
(2)EPRシステム導入に伴う新たな管理会計業務の適用・実践
(3)BIツールによる上記データの可視化・一元化、
(4)可視化したデータの定期的な分析・発信、経営トップへの説明等
※販売や製造・経営に関わる部門等、複数の部門や業務のデータに関わる為、ご経験に即して業務を配置することを想定しています。
【キャリアステップ】
・BIを活用した経営データ分析を社内浸透させる中で、各事業部のKPI可視化や全社的な業務プロセス変革の経験を得る事が出来、将来的に企画部門や事業本部の業績管理等、様々なポストにチャレンジすることが可能です。
具体的には、
(1)各部門と協業し組織横断的な重要課題に係るデータの調査・発掘
(2)EPRシステム導入に伴う新たな管理会計業務の適用・実践
(3)BIツールによる上記データの可視化・一元化、
(4)可視化したデータの定期的な分析・発信、経営トップへの説明等
※販売や製造・経営に関わる部門等、複数の部門や業務のデータに関わる為、ご経験に即して業務を配置することを想定しています。
【キャリアステップ】
・BIを活用した経営データ分析を社内浸透させる中で、各事業部のKPI可視化や全社的な業務プロセス変革の経験を得る事が出来、将来的に企画部門や事業本部の業績管理等、様々なポストにチャレンジすることが可能です。
大手通信事業会社での生成AIなどの先端技術の探索・内製化とビジネス実装【データ分析/生成AI】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ活用推進(データサイエンティスト)、AIエンジニア
・CDAIO(Chief Digital AI Officer)、CTO(Chief Technology Officer)のもとでデータサイエンス領域を中心とした先端技術の技術戦略の立案およびソリューション開発の実行部隊として、社内外のデータ活用、AI活用施策の推進やAI(生成AI含む)人材の育成およびビジネス創出など、以下1.〜2.の取り組みを通じて全社のAIファーストな事業運営への変革を推進する。
※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか(1つまたは複数)のプロジェクトへ参画頂く予定
1.先端技術を用いた技術開発とビジネスへの実装・提供
・先端技術の深堀領域の技術蓄積・技術開発
・業界ビジネス・社内への実装・提供、プラットフォーム化の推進(現在は生成AIに注力中)
・AI・生成AIの社内技術者の育成
2.AI・生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
・当社が保有するデータを活用した業務効率化 (コールセンタの音声データなど)
・自治体等のお客様へ提供する生成AIソリューションの検討・仕組みづくり・案件支援等
・当グループの生成AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討
・CDAIO(Chief Digital AI Officer)、CTO(Chief Technology Officer)のもとでデータサイエンス領域を中心とした先端技術の技術戦略の立案およびソリューション開発の実行部隊として、社内外のデータ活用、AI活用施策の推進やAI(生成AI含む)人材の育成およびビジネス創出など、以下1.〜2.の取り組みを通じて全社のAIファーストな事業運営への変革を推進する。
※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか(1つまたは複数)のプロジェクトへ参画頂く予定
1.先端技術を用いた技術開発とビジネスへの実装・提供
・先端技術の深堀領域の技術蓄積・技術開発
・業界ビジネス・社内への実装・提供、プラットフォーム化の推進(現在は生成AIに注力中)
・AI・生成AIの社内技術者の育成
2.AI・生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
・当社が保有するデータを活用した業務効率化 (コールセンタの音声データなど)
・自治体等のお客様へ提供する生成AIソリューションの検討・仕組みづくり・案件支援等
・当グループの生成AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討
日系大手電機・通信機器メーカーにおけるバイオインフォマティクスエンジニア(AI創薬領域)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万円〜990万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
主任
仕事内容
がんおよび感染症領域におけるゲノムデータの解析および解釈
臨床試験向けデータ解析システムの開発と改善、メンテナンス
海外関連会社メンバーとのコラボレーションによるデータ解析
Analysis and interpretation of genomic data in the fields of cancer and infectious diseases
Development, improvement, and maintenance of data analysis systems for clinical trials
Collaboration with members of overseas affiliated companies for data analysis
変更の範囲:会社の定める職務
【ポジションのアピールポイント】
当社での新規事業であるAI創薬事業の最先端の技術を扱いながら中心メンバーとして活躍できます。
AI創薬事業は、世界に秀でたAI研究者やバイオインフォマティシャンを含む多種多様なバックグランドを持つメンバーで構成されており、大変刺激に満ちた環境で沢山の学びや気付きを得ながら仕事をしていただくことができます。
You will have the opportunity to work as a core member while dealing with cutting-edge technology in the company’s new AI drug development business. The AI drug development business is composed of members with diverse backgrounds, including world-class AI researchers and bioinformaticians, providing a highly stimulating environment where you can gain a lot of knowledge and insights while working.
臨床試験向けデータ解析システムの開発と改善、メンテナンス
海外関連会社メンバーとのコラボレーションによるデータ解析
Analysis and interpretation of genomic data in the fields of cancer and infectious diseases
Development, improvement, and maintenance of data analysis systems for clinical trials
Collaboration with members of overseas affiliated companies for data analysis
変更の範囲:会社の定める職務
【ポジションのアピールポイント】
当社での新規事業であるAI創薬事業の最先端の技術を扱いながら中心メンバーとして活躍できます。
AI創薬事業は、世界に秀でたAI研究者やバイオインフォマティシャンを含む多種多様なバックグランドを持つメンバーで構成されており、大変刺激に満ちた環境で沢山の学びや気付きを得ながら仕事をしていただくことができます。
You will have the opportunity to work as a core member while dealing with cutting-edge technology in the company’s new AI drug development business. The AI drug development business is composed of members with diverse backgrounds, including world-class AI researchers and bioinformaticians, providing a highly stimulating environment where you can gain a lot of knowledge and insights while working.
大手電機メーカーグループでのロボットサービス・遠隔ソリューションにおけるデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
672万円〜1128万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
エリア搬送RaaSのソリューション開発について、社内メンバーと共に、以下業務をリーダとして推進する。
・フィールド実証におけるデータ収集・分析基盤の設計および開発
・サービスシミュレーションモデルの構築、シミュレーションを通じたお客様のバリューを最大化する納得性の高いサービス設計
・お客様要件を抽出し、データ分析・シミュレーションを通じた納得性の高いサービス設計および提案
・構築した業務プロセス改善仮説のフィールド検証の実施および継続的な改善提案
●具体的な仕事内容
・エリア搬送RaaSにおける搬送業務などの効率化を行うための、以下の技術開発を行う。
1.データ収集・分析基盤の設計および開発推進
2.サービスシミュレーションモデル・シミュレータの開発推進
・お客様との対話を通じた業務改善要件の明確化
・フィールド実証データの可視化・分析およびシミュレーションを通じた業務改善プロセスの構築、お客様への提案、改善サイクルを回す
・業務分析サービスのビジネスモデルの検討
●この仕事を通じて得られること
・労働力不足・労働環境改善という社会課題を解決する新規ソリューション事業の立ち上げを行える
・自動搬送車や搬送ロボット、遠隔監視・操作などの先端技術を活用したRaaSビジネスという新しい事業を開発を行える
・国内で唯一公道をロボット単独で4台同時運用している、X-Areaロボット配送サービスに関連した事業開発に携われる
・グローバルにパートナーや顧客とかかわる事業開発ができる
●職場の雰囲気
・クラウドエッジソリューション部は約30名、部内でプロジェクトを構成し業務推進。社内事業会社・社外パートナーと連携も活発。
・ロボティクス・低遅延映像伝送・AI・データ分析などのコア技術を活用したソリューション創出の活動に軸足を置くメンバー構成
・テクノロジー本部デジタルAI技術センター内でAIなど最先端の様々な技術交流あり
・リアルフィールドでの業務に重きをおくものの、テレワークも活用したハイブリッドでの効率の良い業務を推進
●キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただいて、本人の意思と努力次第で総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・フィールド実証におけるデータ収集・分析基盤の設計および開発
・サービスシミュレーションモデルの構築、シミュレーションを通じたお客様のバリューを最大化する納得性の高いサービス設計
・お客様要件を抽出し、データ分析・シミュレーションを通じた納得性の高いサービス設計および提案
・構築した業務プロセス改善仮説のフィールド検証の実施および継続的な改善提案
●具体的な仕事内容
・エリア搬送RaaSにおける搬送業務などの効率化を行うための、以下の技術開発を行う。
1.データ収集・分析基盤の設計および開発推進
2.サービスシミュレーションモデル・シミュレータの開発推進
・お客様との対話を通じた業務改善要件の明確化
・フィールド実証データの可視化・分析およびシミュレーションを通じた業務改善プロセスの構築、お客様への提案、改善サイクルを回す
・業務分析サービスのビジネスモデルの検討
●この仕事を通じて得られること
・労働力不足・労働環境改善という社会課題を解決する新規ソリューション事業の立ち上げを行える
・自動搬送車や搬送ロボット、遠隔監視・操作などの先端技術を活用したRaaSビジネスという新しい事業を開発を行える
・国内で唯一公道をロボット単独で4台同時運用している、X-Areaロボット配送サービスに関連した事業開発に携われる
・グローバルにパートナーや顧客とかかわる事業開発ができる
●職場の雰囲気
・クラウドエッジソリューション部は約30名、部内でプロジェクトを構成し業務推進。社内事業会社・社外パートナーと連携も活発。
・ロボティクス・低遅延映像伝送・AI・データ分析などのコア技術を活用したソリューション創出の活動に軸足を置くメンバー構成
・テクノロジー本部デジタルAI技術センター内でAIなど最先端の様々な技術交流あり
・リアルフィールドでの業務に重きをおくものの、テレワークも活用したハイブリッドでの効率の良い業務を推進
●キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただいて、本人の意思と努力次第で総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
【神奈川 (藤沢)】大手産業機械メーカーでの半導体製造装置のデータサイエンス業務
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,320万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンスを利用した半導体製造装置の機能開発をはじめ、インフラ・データベース開発、Webアプリケーション開発などに参画していただき、主にデータサイエンス業務を担っていただく予定です。
製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術 開発・ビジネス創造 に係るテーマについて部門を横断して実施するプロジェクトに加わり、 「 DX 、 IoT 、 AI」 を推進する業務に携わっていただきます。
具体的なデータサイエンス業務は下記を想定しております。
・半導体製造装置の運転データ活用:異常箇所特定のための装置運転データ比較/解析/可視化システム開発、その活用による現場課題解決提案
利用技術:Python、C#、AI、統計品質管理
・品質管理/評価システム:品質管理/評価のための出荷検査データ活用技術の選定、そのシステム構築の推進
利用技術:Python、C#、統計品質管理 、データベース、BIツール
・LLM等を用いた専門ナレッジシステム開発:ベクトル/キーワードを利用した検索やRAGのPoCや開発
利用技術:LLM、プロンプトエンジニアリング、 Azure/GCP、Python/JavaScript、 Docker
【キャリアステップイメージ】
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行っていただき、リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。
サプライヤ対応にも携わってもらい、折衝能力を高めた上で、拠点やお客様との打合の場に出ていただき、頼られる人材へなってもらう支援をおこないます。
社内外で活躍する人材へステップアップして頂くことを期待しています。
【当部門の役割・業務概要・魅力】
当社では半導体デバイスメーカーに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売しています。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。
高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速さえる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。
※変更の範囲:会社の定める業務
製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術 開発・ビジネス創造 に係るテーマについて部門を横断して実施するプロジェクトに加わり、 「 DX 、 IoT 、 AI」 を推進する業務に携わっていただきます。
具体的なデータサイエンス業務は下記を想定しております。
・半導体製造装置の運転データ活用:異常箇所特定のための装置運転データ比較/解析/可視化システム開発、その活用による現場課題解決提案
利用技術:Python、C#、AI、統計品質管理
・品質管理/評価システム:品質管理/評価のための出荷検査データ活用技術の選定、そのシステム構築の推進
利用技術:Python、C#、統計品質管理 、データベース、BIツール
・LLM等を用いた専門ナレッジシステム開発:ベクトル/キーワードを利用した検索やRAGのPoCや開発
利用技術:LLM、プロンプトエンジニアリング、 Azure/GCP、Python/JavaScript、 Docker
【キャリアステップイメージ】
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行っていただき、リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。
サプライヤ対応にも携わってもらい、折衝能力を高めた上で、拠点やお客様との打合の場に出ていただき、頼られる人材へなってもらう支援をおこないます。
社内外で活躍する人材へステップアップして頂くことを期待しています。
【当部門の役割・業務概要・魅力】
当社では半導体デバイスメーカーに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売しています。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。
高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速さえる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。
※変更の範囲:会社の定める業務
BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア(マネージャー候補)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜900万円
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
【要約】
クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
【詳細】
●要件定義などの上流工程かから下流工程まで一気通貫でお任せします。
●プロジェクトにおける企画・提案・折衝やチームマネジメント
・チームビルディング(5名程度のマネジメントを想定しています)
・顧客への提案活動(営業同行、工数見積/提案活動)
・プロジェクトマネジメント(プロジェクトタスク/課題管理、進捗報告)
・BI、DWH導入、構築作業(ウイングアーク1st、SAP、Tableau、Power BI等のBIツール及びETL・DWH製品)
クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
【詳細】
●要件定義などの上流工程かから下流工程まで一気通貫でお任せします。
●プロジェクトにおける企画・提案・折衝やチームマネジメント
・チームビルディング(5名程度のマネジメントを想定しています)
・顧客への提案活動(営業同行、工数見積/提案活動)
・プロジェクトマネジメント(プロジェクトタスク/課題管理、進捗報告)
・BI、DWH導入、構築作業(ウイングアーク1st、SAP、Tableau、Power BI等のBIツール及びETL・DWH製品)
大手証券会社でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
現在、データサイエンティストとして、当社のDXをAI・データアナリティクス面から、お客さまや各部門の課題・ニーズに答えられるような施策推進をしていただける職務を募集しています。
加えて、AI・データアナリティクスについては、社員の関心も高く、データサイエンティスト入門者が増えてきており、社内講師、サポート役としてご活躍いただける方も募集しています。
当社のDX加速を肌で感じでいただけるポジションです。
<過去の案件例>
・リテール領域における横断的なVoC可視化、解析モデルの構築
(コンタクトセンター入電意図解析、NPS・CX調査のテキスト解析など)
・お客さまと営業員の最適マッチングモデル
・株価チャート分析、債権需要予測
・M&A候補先抽出モデル
・営業員取引モニタリングモデル など
<主な業務内容>
・当社DX加速に向けた施策の企画立案、推進
・データを活用した仮説の構築
・AIを活用した各種モデルの構築
・社内データサイエンティスト入門者による分析のサポート
加えて、AI・データアナリティクスについては、社員の関心も高く、データサイエンティスト入門者が増えてきており、社内講師、サポート役としてご活躍いただける方も募集しています。
当社のDX加速を肌で感じでいただけるポジションです。
<過去の案件例>
・リテール領域における横断的なVoC可視化、解析モデルの構築
(コンタクトセンター入電意図解析、NPS・CX調査のテキスト解析など)
・お客さまと営業員の最適マッチングモデル
・株価チャート分析、債権需要予測
・M&A候補先抽出モデル
・営業員取引モニタリングモデル など
<主な業務内容>
・当社DX加速に向けた施策の企画立案、推進
・データを活用した仮説の構築
・AIを活用した各種モデルの構築
・社内データサイエンティスト入門者による分析のサポート
大手証券会社でのデータサイエンティスト<データマネジメント部>
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜
ポジション
担当者
仕事内容
データ分析機械学習精度モニタリング、開発するデータサイエンティスト
<業務概要>
・業務部門との要件定義、システム開発者へのシステム要件説明を実施
・タスク管理及び課題管理をもとに納期を守るプロジェクト推進
・データ分析基盤を利用したデータ分析案件をリード
・プロジェクトマネージャとともにデータ分析の推進
・データガバナンス観点でのMLopsの推進機械学習モデルのモニタリング、評価、改善
その後の変更の範囲:会社の定める業務
<業務概要>
・業務部門との要件定義、システム開発者へのシステム要件説明を実施
・タスク管理及び課題管理をもとに納期を守るプロジェクト推進
・データ分析基盤を利用したデータ分析案件をリード
・プロジェクトマネージャとともにデータ分析の推進
・データガバナンス観点でのMLopsの推進機械学習モデルのモニタリング、評価、改善
その後の変更の範囲:会社の定める業務
大手通信事業会社での【データサイエンススペシャリスト】ユーザー志向のサービス開発を支援するデータドリブンな環境整備の推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
860万円〜
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
●自社サービスのデータライフサイクル設計、システム開発の支援、運用
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ、アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ、アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータサイエンティスト(ビッグデータ活用)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
640万円〜880万円
ポジション
担当者〜リーダクラス
仕事内容
・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援(データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など)を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。
【詳細】
下記の業務に携わっていただきます。
●親会社の各ビジネス組織又はデータマネジメントCoE組織に対する
データ活用支援
・親会社のビッグデータを活用したデータ加工、データ分析支援業務
−BIツール(Tableau等)によるデータ抽出・加工・分析
−データ収集・加工のためのプログラミング(Python等)およびSQL等DBによるデータ抽出・加工
−機械学習ツールによる分析
・幅広い事業(携帯電話事業、メディアビジネス、サブスク、EC等)のマーケティング施策をデータ加工やデータ分析でサポートする業務
−デジタルマーケティング業務(WEB広告運用、Web解析、MAツール活用等)
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。
【詳細】
下記の業務に携わっていただきます。
●親会社の各ビジネス組織又はデータマネジメントCoE組織に対する
データ活用支援
・親会社のビッグデータを活用したデータ加工、データ分析支援業務
−BIツール(Tableau等)によるデータ抽出・加工・分析
−データ収集・加工のためのプログラミング(Python等)およびSQL等DBによるデータ抽出・加工
−機械学習ツールによる分析
・幅広い事業(携帯電話事業、メディアビジネス、サブスク、EC等)のマーケティング施策をデータ加工やデータ分析でサポートする業務
−デジタルマーケティング業務(WEB広告運用、Web解析、MAツール活用等)
【東京/茨城】大手工具メーカーでの社内SE データアナリティクス(主任クラス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
●データ分析基盤の統合と整備、経営分析および競争力強化の支援。
●経営戦略に沿ったデータウェアハウスおよびBI環境の設計構築グローバル各拠点からのデータ収集や分析を行う環境整備。
●製品情報を一元管理するPIM(Product Information Management)システム構築及び運用。グローバルにおける事業展開の支援。
※今までのご経験や志向に応じ、業務内容を決定いたします。
●AIやデータマイニングツール等の最新技術の利活用をするため、業務を通して高度なスキルアップが可能です。
●グローバルで著名な複数ブランド展開する日本発の電動・空気工具のグローバル企業として70以上の海外拠点を展開しており、海外メンバーとの連携や海外での活躍の機会が多くあります。
●将来的なキャリアパスとしては、ご本人のパフォーマンスとご希望により、管理職あるいは専門職の選択が可能です。
●経営戦略に沿ったデータウェアハウスおよびBI環境の設計構築グローバル各拠点からのデータ収集や分析を行う環境整備。
●製品情報を一元管理するPIM(Product Information Management)システム構築及び運用。グローバルにおける事業展開の支援。
※今までのご経験や志向に応じ、業務内容を決定いたします。
●AIやデータマイニングツール等の最新技術の利活用をするため、業務を通して高度なスキルアップが可能です。
●グローバルで著名な複数ブランド展開する日本発の電動・空気工具のグローバル企業として70以上の海外拠点を展開しており、海外メンバーとの連携や海外での活躍の機会が多くあります。
●将来的なキャリアパスとしては、ご本人のパフォーマンスとご希望により、管理職あるいは専門職の選択が可能です。
アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業でのテクノロジーエンジニア(マネジャー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
850万円〜
ポジション
マネージャー
仕事内容
◯データから、新たな価値を。
私たちは、AIベンダーやアナリストに留まらない、新たな価値創造や課題解決に重きをおいたアナリティクス・カンパニー。
未来を見通し、未来を共創するプロフェッショナルです。データサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、お客さまのデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。
さらには、データの力を社会変革にもつなげます。
トップクラスのマネジメントが率いるチームの一員となり、最新のアナリティクス(AI)とテクノロジーを磨き上げ、クライアントの企業価値だけでなく、自分自身の価値も最大化したいメンバーを求めています。
●担当業務
・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用およびプロジェクト管理
・データレイク(DWH)、データ分析基盤を含むDX推進プロジェクトの管理
・コンサルティングを含む顧客折衝
・ベンダー、協力会社のリード
●ミッション
主にAWSでのAIプロダクト開発やAIシステム構築プロジェクトに携わっていただきます。
弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。
AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。
●技術環境
開発環境
- ノートPC、モニタ1〜2台(リモートでもモニタ会社支給)
- Windows
- AWS
言語
- Python / JavaScript / TypeScript / SQL
私たちは、AIベンダーやアナリストに留まらない、新たな価値創造や課題解決に重きをおいたアナリティクス・カンパニー。
未来を見通し、未来を共創するプロフェッショナルです。データサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、お客さまのデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。
さらには、データの力を社会変革にもつなげます。
トップクラスのマネジメントが率いるチームの一員となり、最新のアナリティクス(AI)とテクノロジーを磨き上げ、クライアントの企業価値だけでなく、自分自身の価値も最大化したいメンバーを求めています。
●担当業務
・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用およびプロジェクト管理
・データレイク(DWH)、データ分析基盤を含むDX推進プロジェクトの管理
・コンサルティングを含む顧客折衝
・ベンダー、協力会社のリード
●ミッション
主にAWSでのAIプロダクト開発やAIシステム構築プロジェクトに携わっていただきます。
弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。
AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。
●技術環境
開発環境
- ノートPC、モニタ1〜2台(リモートでもモニタ会社支給)
- Windows
- AWS
言語
- Python / JavaScript / TypeScript / SQL
クリエイターサポート企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,000万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール(SalesforceMarketingCloudやSnowflake等)導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。
●業務詳細
(1) マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
(2) プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成 等
(3) マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
●対象領域
・ウェブ解析(Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析)
・BIダッシュボード開発(Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発)
・統計分析(R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング)
●実績
【自動車メーカー様】 サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
【B2B企業様】 サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
【国家プロジェクト】個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
【鉄道広告代理店様】 通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【B2Bメーカー様】 IBMキャンペーンの有効活用のための顧客セグメント設計、RPA開発含む運用設計、実行 など
●業務変更の可能性:なし
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。
●業務詳細
(1) マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
(2) プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成 等
(3) マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
●対象領域
・ウェブ解析(Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析)
・BIダッシュボード開発(Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発)
・統計分析(R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング)
●実績
【自動車メーカー様】 サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
【B2B企業様】 サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
【国家プロジェクト】個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
【鉄道広告代理店様】 通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【B2Bメーカー様】 IBMキャンペーンの有効活用のための顧客セグメント設計、RPA開発含む運用設計、実行 など
●業務変更の可能性:なし
大手総合インターネット企業のデータアナリスト(不正探知システム)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
SNS Platformにおいての不正探知システムのデータアナリストを担当
●業務詳細
SNS Platformにおいて、不正探知システムのデータアナリストとして不正に繋がる利用ケースを探し出して分析する事で、当社のお客様のために不正探知システムの精度向上を目指して頂きます。
一方で探知システム領域だけでなく、開発チームと協業することで、当社Platformの改善方向の提案まで踏み込んでいただくことも大歓迎です。
●ミッション・展望
データドリブンな意思決定を支える重要な役割を担い、不正探知システムの効果を最大化することがミッションです。
データ分析の経験を活かし、当社Platformの不正探知の戦略に深くコミットいただくことが可能です。社会インフラとなっている当社Platformを安心・安定して使えるサービスにすること使命と考えており、不正探知システムを通じて目指して頂きます。
SNS Platformを安心・安定して使えるサービスにする
不正対策の意思決定をデータで支える
不正探知システムの効果を最大化する
データ分析の経験を活用
SNS Platformの不正探知戦略に参加
●主な業務内容
データ分析を通じてLINEメッセージングサービスに対するスパム・不正利用事例を発掘
SNSメッセージングサービスのデータをスパム・不正利用の観点から分析
正常使用者の行動と異なる特性分析
不正対策の観点からLINEメッセージングサービスの改善方向の提案
SNSメッセージングサービスに対するスパム・不正利用把握のためのダッシュボードとレポート生成および管理
※年に数回程度海外出張が発生する場合があります。
※変更の範囲:会社の定める業務
●業務詳細
SNS Platformにおいて、不正探知システムのデータアナリストとして不正に繋がる利用ケースを探し出して分析する事で、当社のお客様のために不正探知システムの精度向上を目指して頂きます。
一方で探知システム領域だけでなく、開発チームと協業することで、当社Platformの改善方向の提案まで踏み込んでいただくことも大歓迎です。
●ミッション・展望
データドリブンな意思決定を支える重要な役割を担い、不正探知システムの効果を最大化することがミッションです。
データ分析の経験を活かし、当社Platformの不正探知の戦略に深くコミットいただくことが可能です。社会インフラとなっている当社Platformを安心・安定して使えるサービスにすること使命と考えており、不正探知システムを通じて目指して頂きます。
SNS Platformを安心・安定して使えるサービスにする
不正対策の意思決定をデータで支える
不正探知システムの効果を最大化する
データ分析の経験を活用
SNS Platformの不正探知戦略に参加
●主な業務内容
データ分析を通じてLINEメッセージングサービスに対するスパム・不正利用事例を発掘
SNSメッセージングサービスのデータをスパム・不正利用の観点から分析
正常使用者の行動と異なる特性分析
不正対策の観点からLINEメッセージングサービスの改善方向の提案
SNSメッセージングサービスに対するスパム・不正利用把握のためのダッシュボードとレポート生成および管理
※年に数回程度海外出張が発生する場合があります。
※変更の範囲:会社の定める業務
デジタル化サービス事業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
・データ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務およびプリセールス活動。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
・担当グループメンバーの中長期キャリアを見据えた1on1、評価関連業務、任意のグループ活動。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
・担当グループメンバーの中長期キャリアを見据えた1on1、評価関連業務、任意のグループ活動。
大手通信事業会社でのデータサイエンティスト<ユーザー志向のサービス開発を支援するデータドリブンな環境整備の推進>
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者〜リーダークラス
仕事内容
●自社サービスのデータライフサイクル設計、システム開発の支援、運用
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ,アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ(マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ,アクセスログ 等)について統合したデータライフサイクルの構築・設計
※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
・収集したデータを解析し(利用ツール:GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等)、社内の関連部署(各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等)へフィードバックの上、データ利活用を推進。
・社内のデータを保有する部署(サービス開発部門、情報システム部門 等)と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。
デジタル×社会課題解決のプライム上場・事業会社でのデータサイエンティスト(メンバー)※連結子会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円(スキル・ご経験により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データサイエンス・AI開発の受託案件が年間2〜3件、伴走案件が年間5件程度あり、DX/デジタル活用に向けた組織改革/人材育成事業を手掛けるチームにて、コンテンツ作成とともにコンサルティングをしていただきます。
★特徴★
・ご自身が裁量を持って仕事を進めることができます。手を挙げればやりたい仕事が提案できるなど、ご自身の意思でチャレンジをすることが可能です。
★特徴★
・ご自身が裁量を持って仕事を進めることができます。手を挙げればやりたい仕事が提案できるなど、ご自身の意思でチャレンジをすることが可能です。
【東京・大阪】東証プライム上場 大手プライムSIerでのヘルスケア業界向け データサイエンティスト(臨床統計解析:リーダー候補)
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
臨床統計解析:リーダー候補
仕事内容
「健康増進や人々の生活の質向上」をテーマに社会の願いをかなえる事を方針としています。
ご自身の経験、技術、ノウハウを活かし,ていただき、ヘルスケアに関する社会課題を解決するという高い意欲をお持ちの方とともに成長していきたいと考えております。
【業務内容】
1.リアルワールドデータ(リアルワールドエビデンス)を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定 などを支援する業務。
2.生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなく IT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3.電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析
経験に応じて適切な業務を担当頂く。
【キャリアパス】
1年後:統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後:統計解析部門のマネジメント(利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など)
【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります
ご自身の経験、技術、ノウハウを活かし,ていただき、ヘルスケアに関する社会課題を解決するという高い意欲をお持ちの方とともに成長していきたいと考えております。
【業務内容】
1.リアルワールドデータ(リアルワールドエビデンス)を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定 などを支援する業務。
2.生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなく IT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3.電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析
経験に応じて適切な業務を担当頂く。
【キャリアパス】
1年後:統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後:統計解析部門のマネジメント(利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など)
【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります
DX支援企業でのデータアナリスト(メンバー)/DSC
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
380万円〜500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工/集計/抽出
・データ分析設計/実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計/構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用/整備
など
<データの種類>
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など
<PJT例>
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
<詳細PJT 一部>
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
1.基礎分析(データを可視化)
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール:BigQuery、Looker Studio
2.予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール:Python(scikit-learnなど)
3.レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール:Python(scikit-learn、Scratchなど)
●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1.カスタマーデータ統合
Google Analytics:Web行動データ
Adjust:アプリ行動データ
EC Orange:ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
2.BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
3.CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援(物流業)
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状:配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後:数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
<開発環境>
・言語:SQL、Python、R
・データPF:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BI:Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工/集計/抽出
・データ分析設計/実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計/構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用/整備
など
<データの種類>
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など
<PJT例>
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
<詳細PJT 一部>
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
1.基礎分析(データを可視化)
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール:BigQuery、Looker Studio
2.予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール:Python(scikit-learnなど)
3.レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール:Python(scikit-learn、Scratchなど)
●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1.カスタマーデータ統合
Google Analytics:Web行動データ
Adjust:アプリ行動データ
EC Orange:ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
2.BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
3.CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援(物流業)
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状:配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後:数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
<開発環境>
・言語:SQL、Python、R
・データPF:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BI:Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS
【大阪】大手電機メーカーグループでのデータサイエンティスト(メディアエンターテイメント事業の新サービス実現に向けたデータ分析)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
●具体的な仕事内容
・プロジェクターの状態監視とデータ分析によるお客様のWorkflow改善サービスの提供に向けた要件定義 設計、検証。
・稼働時間、温度、ファン、入力信号などのリアルタイムデータからWorkflow改善に必要なデータの特定と活用に向けたアルゴリズム開発を担当。
・プログラミングは外部ベンダー委託。検証も一部外部委託ですが、CI/CDにも取り組んで効率化を推進。
・開発人数:9名 (検証、プログラミング委託は別) 開発期間:3か月毎のリリース 開発言語:Java Script、C#、Python 開発環境:Visual Studio
●職場の雰囲気
・課の40%がキャリア入社/他事業部転入で、40歳以下が70%です。
・年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行う活発な組織です。
・出社/リモートワークのハイブリットワークが基本です。基本的には出社してメンバと協調して業務推進しますが、必要に応じてリモートワークも適時可能です。
・お客様ヒアリング、POC、展示会など、お客様接点活動、及び、自身のキャリアアップ目標に向けたスキルアップ向上を積極的に推進しています。
●キャリアパス
23年度4月よりメンバーシップ型からジョブ型雇用に移行し、ご自身のキャリアをより主体的に選択できるようになりました。社内公募制度、社員が自律的に学習可能な「Udemy Business」の導入、MBA派遣プログラム、語学力向上プログラムなど、社員一人一人の成長を後押しする制度を充実させております。
・プロジェクターの状態監視とデータ分析によるお客様のWorkflow改善サービスの提供に向けた要件定義 設計、検証。
・稼働時間、温度、ファン、入力信号などのリアルタイムデータからWorkflow改善に必要なデータの特定と活用に向けたアルゴリズム開発を担当。
・プログラミングは外部ベンダー委託。検証も一部外部委託ですが、CI/CDにも取り組んで効率化を推進。
・開発人数:9名 (検証、プログラミング委託は別) 開発期間:3か月毎のリリース 開発言語:Java Script、C#、Python 開発環境:Visual Studio
●職場の雰囲気
・課の40%がキャリア入社/他事業部転入で、40歳以下が70%です。
・年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談を行う活発な組織です。
・出社/リモートワークのハイブリットワークが基本です。基本的には出社してメンバと協調して業務推進しますが、必要に応じてリモートワークも適時可能です。
・お客様ヒアリング、POC、展示会など、お客様接点活動、及び、自身のキャリアアップ目標に向けたスキルアップ向上を積極的に推進しています。
●キャリアパス
23年度4月よりメンバーシップ型からジョブ型雇用に移行し、ご自身のキャリアをより主体的に選択できるようになりました。社内公募制度、社員が自律的に学習可能な「Udemy Business」の導入、MBA派遣プログラム、語学力向上プログラムなど、社員一人一人の成長を後押しする制度を充実させております。
大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータ分析を活用した新規プロダクト企画検討
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
640万円〜880万円程度
ポジション
担当者
仕事内容
データ分析チームとして、プロダクトへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応をプロダクト企画チームと協働しながら実施する
【詳細】
・社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成するサービス商品であるプロダクトの企画チームで、販売チャネル営業とプロダクト適用に関する検討を顧客と実施する。
・その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。
・検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。
具体的には、
・課題解決に有効なデータ分析に関する提案
・環境構築
・受領すべきデータの要件の提示
・分析に必要なツールの選定
・受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証
・検証結果によるアセスメントと再検証の実施
・検証結果の顧客説明
・商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施
などを実施する。
※扱うプロダクトについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内のプロダクトについてを中心に検討を実施する予定です。
【詳細】
・社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成するサービス商品であるプロダクトの企画チームで、販売チャネル営業とプロダクト適用に関する検討を顧客と実施する。
・その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。
・検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。
具体的には、
・課題解決に有効なデータ分析に関する提案
・環境構築
・受領すべきデータの要件の提示
・分析に必要なツールの選定
・受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証
・検証結果によるアセスメントと再検証の実施
・検証結果の顧客説明
・商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施
などを実施する。
※扱うプロダクトについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内のプロダクトについてを中心に検討を実施する予定です。
日系大手電機・通信機器メーカー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930万円〜1100万円程度 ※前職年収を考慮、当社規定による
ポジション
主任〜課長
仕事内容
金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)の企画・検証・構築・運用を示す。(クラウド、オンプレの別は問わない。どちらも対象)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化・ダッシュボード
・機械学習を用いたデータ分析システム
・上記を含む業務システム
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当するが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行する。
企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案する
検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を行う (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む)
構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を行う
開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともある
運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を行う
【ポジションのアピールポイント】
1.アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。
2.分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。
3.AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。AIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。
キャリアパスとしては、上流工程を担当するコンサルタントタイプのデータサイエンティストや、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。
技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化・ダッシュボード
・機械学習を用いたデータ分析システム
・上記を含む業務システム
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当するが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行する。
企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案する
検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を行う (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む)
構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を行う
開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともある
運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を行う
【ポジションのアピールポイント】
1.アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。
2.分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。
3.AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。AIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。
キャリアパスとしては、上流工程を担当するコンサルタントタイプのデータサイエンティストや、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。
技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。
日系大手電機・通信機器メーカーにおけるシニアデータアナリスト・シニア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〜1700万円経験・能力を考慮の上、当社規定により決定
ポジション
シニアエキスパート(部長相当)〜エグゼクティブエキスパート(事業部長代理相当)を想定
仕事内容
【職務内容】
データ分析プロジェクトを遂行する。金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。PJにおいて、データ収集・可視化・モデル作成・評価・システム設計・システム実装・運用の一連をチームで実施。当該職務においては、前記に加え、顧客との大型・包括的なデータ活用プロジェクト運営や、顧客のデータ活用・データガバナンス・AI活用ロードマップの策定を行うことを含む。
【ポジションのアピールポイント・想定キャリアパス等】
1.アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与する醍醐味を実感しながら、更なるスキルアップ・キャリアアップを実現することができます。また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、メンバーを巻き込みながら、データ活用PJをリーダーとして率いることをお任せいたします。
2.分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。
キャリアパスとしては、機械学習などのAI技術に精通したアナリストの上級クラスとなり高難度PJを遂行していくデータサイエンスエキスパートタイプと、データ活用に関する知見をもとに企業内のデータ活用方法をコンサルティングし運用までを取り仕切るデータ活用コンサルタント・データ活用プロジェクトマネージャータイプなどを想定します。
技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データアナリストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか?応募をよろしくお願いします。
データ分析プロジェクトを遂行する。金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。PJにおいて、データ収集・可視化・モデル作成・評価・システム設計・システム実装・運用の一連をチームで実施。当該職務においては、前記に加え、顧客との大型・包括的なデータ活用プロジェクト運営や、顧客のデータ活用・データガバナンス・AI活用ロードマップの策定を行うことを含む。
【ポジションのアピールポイント・想定キャリアパス等】
1.アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与する醍醐味を実感しながら、更なるスキルアップ・キャリアアップを実現することができます。また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、メンバーを巻き込みながら、データ活用PJをリーダーとして率いることをお任せいたします。
2.分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。
キャリアパスとしては、機械学習などのAI技術に精通したアナリストの上級クラスとなり高難度PJを遂行していくデータサイエンスエキスパートタイプと、データ活用に関する知見をもとに企業内のデータ活用方法をコンサルティングし運用までを取り仕切るデータ活用コンサルタント・データ活用プロジェクトマネージャータイプなどを想定します。
技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データアナリストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか?応募をよろしくお願いします。
日系大手電機・通信機器メーカーにおけるデータサイエンティスト(デジタルプラットフォーム/コンサルティングサービス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
担当:年収450万円〜650万円程度程度、主任:年収680万円〜990万円程度
ポジション
主任・担当
仕事内容
金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化/BI
・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI)
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。
企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します
検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む)
構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います
開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります
運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います
変更の範囲:会社の定める職務
【ポジションのアピールポイント】
・アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。
・分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。
当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。
・AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。当社はAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。
キャリアパスとしては、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。
技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化/BI
・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI)
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。
企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します
検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む)
構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います
開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります
運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います
変更の範囲:会社の定める職務
【ポジションのアピールポイント】
・アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。
・分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。
当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。
・AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。当社はAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。
キャリアパスとしては、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。
技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。
Fintech Startup企業でのシニアデータサイエンティスト(アナリティクスエンジニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
シニア
仕事内容
・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト
Fintech Startup企業でのジュニアデータサイエンティスト(アナリティクスエンジニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
ジュニア
仕事内容
・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境
【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト
大手総合インターネット企業のデータサイエンティスト/データグループ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
広告における、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
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
FinTechスタートアップ大手仮想通貨取引所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
600万円〜900万円
ポジション
担当者
仕事内容
・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
・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
金属加工品の受発注プラットフォーム企業でのEnterprise Solution
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1400万円〜2000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
「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。
・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。
大手銀行系システム開発会社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
780万円〜1,735万円 ※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
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。
【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。
大手銀行系システム開発会社でのデータサイエンティスト・エンジニア(ポテンシャル)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜963万円 ※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
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。
【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。