データサイエンティストの転職求人

・機械学習・データサイエンス技術を活用した生産技術開発
・生産プロセスの数理モデル化、およびモデルに基づく不良要因解析、プロセス状態の予測・制御方式の提案・開発・実装・検証など
上記業務を軸としてデータ取得から量産導入までやり切れることを期待します。

●部課のやりがい
当社のビジョン2030に対応して、生産技術や設備の側面から革新的な開発を行い、各事業部門の利益拡大に貢献していく部門です。各事業部門で抱える課題を共有し、IoT、AIを活用した自働化やプロセス改革、属人化した技能を技術化して、安全、品質、コストの要求に対して、データサイエンス技術、ロボット技術を駆使して開発、解決していきます。

●働くイメージ
時間外労働：月10 20時間程度
繁忙期の有無・時期：無
テレワークの頻度：週2回
出張の頻度：1 2か月に1回
主な出張先・エリア：千葉、日光、平塚
※現地で実験解析、導入確認時に出張が発生。業務内容によっては3 4日の泊りの可能性も含みます。

データやシミュレーションを活用した意思決定の高度化と課題解決を目的として、アカデミックの知見に基づいたプロフェッショナルサービスを官民に提供しているチームです。

-統計・機械学習、計算機科学、経営工学、計量経済学などデータに基づいた意志決定を扱う領域における研究経験(データサイエンス領域)のあるメンバーで構成され、理論に基づいた高度な分析から業務への示唆・提言
-理論に基づいた高度な分析を活用してビジネスの意志決定の高度化を支援するチーム
-専門性を極めて重視したチーム

What we do
データをもとに科学的アプローチによって問題解決
意志決定の高度化のためのデータ活用支援

How we think
Data Scienceは、「問題解決のための道具」
必要に応じて研究レベルで実施

【Senior Data Scientist (+5 years experience)】
Senior Manager

Role Description
- Manages large and complex analytical projects from data exploration, model building, performance evaluation and testing
- Works with clients / stakeholders to design, deliver insights and develop solutions using multiple sources of structured, semi-structured and unstructured data
- Acts as an intermediary between the business / client community and the technical community
- Presents complex solutions and options in a simplified manner for clients / business

Responsibilities
- Leads the delivery of large projects and data science insights using a range of tools and methods and serves as a best practice resource for team members
- Builds internal relationships with key stakeholders across the business as well as externally with the client and technical community
- Ensures robust governance around data ethics and use of data within data science models, setting policies and procedures
- Develops new data sources internally and externally and identifies large projects and opportunities through close collaboration with the business, client and technical community

【Data Scientist (+3 years experience)】
Senior Consultant/ Manager

Role Description
- Develops and reviews complex data analytics models, algorithms, systems and solutions, using advanced and specialist data science, programming and analytical techniques
- Delivers complex predictive models and identifies new projects, opportunities and data sources which can be used to drive measurable client and commercial benefit
- Provides insights and recommendations from different data sources to senior team members to help make decisions that drive better business outcomes for clients

Responsibilities
- Works closely with senior team members to scope, identify and establish appropriate data analysis methodologies for projects
- Seeks new data sources internally and externally that enable leading edge data science solutions
- Develops complex statistical modelling tools that drive business outcomes for clients, involving complex algorithms, artificial intelligence methods, machine learning, deep learning and advanced statistics
- Confidently uses visual tools to communicate data insights and links data to business outcomes.

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

1. Collect AI related requirements from internal or external departments and provide the analysis.
2. Participate in the High-level design.
3. Data collection and cleaning. The data can be PCAPs, Alarms, KPI, CDR, CHR, Logs etc
4. Pre-train large foundation model with vast amount of collected data.
5. Fine-tune AI model based on the pre-trained foundation model and task-specific data.
6. Design and implement the API for AI model and applications.
7. Design and implement Web application that utilize the AI model.

『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

機械学習等のデータ解析技術を適用した業務高度化、デジタライゼーション、新規ビジネス創出等の研究・開発（及び当該技術の一般事業会社や金融法人・公共法人向けコンサルティング業務への活用）及び関連技術の研究開発

＜業務例＞
・親会社DX戦略の推進
・信用スコアリングモデルの開発
・不正検知ロジックの開発
・デジタルマーケティング高度化
・機械学習・AI・テキスト解析技術等の研究開発

当社の広告における、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のデータ分析や機械学習モデル構築を担当いただきます。

●業務詳細
当社の広告における、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

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクスチーム」に所属し、INVASE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）

企業のデータ活用に関する課題を解決するコンサルティングやデータ分析をお任せします。

1. 顧客企業へのプロジェクトの提案補助
顧客ヒアリングやワークショップなどを通じてクライアント企業の課題を整理し、解決への道筋を提示しながら、提案活動を行います。場合によっては、提案書作成も行います。

＜主に当社に寄せられる課題の例＞
・データドリブンな企業文化への変革プロジェクト
・自社データを活用したマーケティングやオペレーション改善の支援
・AIを活用した新規事業立ち上げ
・データ分析チームの立ち上げ
・AI関連スタートアップのM&Aに関わるデューデリジェンス

2. プロジェクトの進行およびデータ分析
クライアント企業と密接にコミュニケーションを取りながら、データの受け渡しや、データベースの構築、データ分析作業、資料作成等を行います。

3.（ご自身の適性や希望に応じて）コンテンツ企画・開発
コンサル事業で得た知見、ナレッジをメソッドとして昇華させて、スクールや法人研修で使用するコンテンツを作ります。

・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

＜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。

本ポジションでは民放公式テレビポータルやテレビから大量に集まる視聴データを用いて、広告配信プロダクトのデータサイエンティストとして課題解決の推進をしていただきます。

＜ミッション＞
・自社が保有するデータの品質標準化・向上
・顧客マーケティングのための予兆モデルの構築
・デジタル広告の配信セグメント作成のための機械学習モデルの開発

これらのプロジェクトを推進するにあたり、プロジェクトをリードする立場としてご参画いただきます。
クライアントや営業担当と連携しながら、要件定義を行いエンジニアのメンバーとともに実際にモデルを作成しながらプロジェクトを推進いただくことを想定しています。

●開発環境
・開発言語：GCP BigQuery / Python / R / Google Apps Script
・ETLツール：BigQuery Scheduled Query / GCP Cloud Function
・BIツール：Looker / Google Dataportal

・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

●Role Summary:
Work with various business units to identify business challenges
Transform business challenges into analytics use cases
Prepare and engineer data for machine learning
Build, evaluate, interpret, and manage machine learning models
Implement models into business decisions and actions
Measure business value enabled by analytics

●Job Description:
Consulting skills to identify challenges faced by various business units
Analytical skills to transform business challenges into analytics problems
Programming skills to prepare and engineer data for machine learning
Communication skills to report analytics projects to stakeholders
Ability to build, evaluate, interpret, and manage machine learning models
Ability to implement analytics solutions into business decisions and actions
Ability to measure business impact of analytics solutions

Proven experience as a Business Analyst, with a strong focus on data projects within the insurance domain.
Knowledge of data analytics, data modeling, and data governance principles.
Understanding of insurance business processes, products, and data requirements.
Experience with SQL and familiarity with programming languages such as Python for data analysis.
Strong analytical skills coupled with the ability to develop strategies, document critical business processes, and interpret business needs into technical requirements.
Excellent communication skills, with the ability to engage, influence, and inspire partners and stakeholders to drive collaboration and alignment.
High level of competence in Excel, PowerPoint, and business intelligence tools.

1. Data Modeling: Developing conceptual, logical, and physical data models to ensure data assets are organized effectively for storage, retrieval, and analysis.
2. Database Management: Overseeing the design, implementation, and maintenance of databases, ensuring they meet performance, security, and scalability requirements.
3. Data Integration: Integrating data from various sources and formats to ensure consistency, accuracy, and reliability across systems.
4. Data Governance and Security: Establishing policies and procedures for data management, ensuring compliance with regulatory requirements and implementing security measures to protect sensitive data.
5. Data Analysis and Visualization: Collaborating with data analysts and business stakeholders to understand data requirements and develop solutions for data analysis and visualization.
6. Technology Evaluation and Implementation: Staying updated with emerging technologies and evaluating tools and platforms to enhance data management and analytics capabilities.
7. Collaboration and Communication: Working closely with cross-functional teams, including developers, analysts, and business leaders, to understand requirements, align priorities, and communicate solutions effectively.
8. Strategic Planning: Participating in strategic planning activities, defining team objectives, and aligning them with the organization’s overall data strategy and business objectives.

【SR（Shareholder Relations:株主対応）に特化した専門性の高いコンサルティング会社／企業の株主・財務データの収集及び、データを活用した新サービスの開発】

●概要：
企業の財務データ及び、海外並びに国内の機関投資家に関するデータの分析をご担当いただきます。当社は株主対応のコンサルティングを行っており、直近は敵対的買収やアクティビストの介入
といった有事案件の対応に関するご相談が増加しています。複数の情報ベンダーを活用し、データ分析を通じて顧客企業の企業価値向上を支援しています。直近では、生成AIを活用したテキストデータの活用・分析も手掛けており、近年のトレンドを捉えつつ、プログラミングを活用したデータ収集の自動化や、新しいデータ分析手法を通じたサービス開発に取り組んでいただきます。

●具体的には：
・AIやプログラミングを活用したデータ収集・分析手法の開発と実装
・情報ベンダーのデータを活用した企業価値向上のための戦略策定
・データ分析基盤の構築 / データベースの設計

●当社の特徴：
当社は上場企業に対し、具体的な株主の判明調査をし、株主総会成立のサポートなどを行うSR（Shareholder Relations:株主対応）コンサルティングを行っています。近年は合併・経営統合・買収などのM&Aに関するファイナンシャルアドバイザリー業務にも力を入れており、敵対的買収への防衛や買収への専門的なアドバイスで支持されています。これは偏に多くの上場企業に対し株主に左右されない経営の舵取りのアドバイスをしてきた実績によるものです。日本企業がアクティビストの脅威にさらされることも多くなった今、当社は本領域のプロフェッショナルとしてより多くの上場企業に価値提供できることを目指し、挑戦と成長を続けます。

配属予定組織では、法人事業のデータ分析とデータに基づく戦略立案を行っていただきます。
ご担当いただく業務は、社内外のデータを対象にしたデータ分析や、機械学習における価値創出、ビジネス機会の創出に関わる企画と実行となります。

●具体的には
当社の持つ、国内外の法人のお客様の契約情報や、通信のトラフィックデータ・営業データ等を活用し、事業管理部門や営業部門、パートナー企業と連携しながら、分析要件の企画、データ分析の実行、分析結果をもとにした事業戦略の立案をリーダー的な立場で推進いただく予定です。

●採用メッセージ
当社の保有する大量のデータから、通信やDX、IoTなどの既存事業に更なる価値を見出す予測や、新規事業の創出にもつながるデータ分析に取り組み、将来的にデータ分析の第一人者としてさまざまな事業領域で活躍することができます。
当社の法人事業における、データサイエンスやデータビジネスの立ち上げ、拡大に一緒に取り組みましょう！

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

数理解析・データ分析を主体とした金融法人・公共法人向けコンサルティング業務（機械学習等のデータ解析技術を適用した業務高度化（AI)、デジタライゼーション技術の活用（DX)等を含む）及び関連技術の研究開発

・証券投資ポートフォリオの最適化分析
・ポートフォリオ運用戦略の戦略設計・開発・具体的提案、等
・信用リスク管理高度化
・ALM管理高度化
・RAF等の経営管理高度化支援
・予兆管理態勢高度化支援
・データ利活用による業務戦略支援
・サステナビリティ関連等

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

【業務の魅力】
1.我が国トップクラスのリサーチチームにて、データサイエンスを活用した分析及びレポート執筆の経験を積めるだけでなく、専門家としてマスコミや政府等へ自分の意見を発信できます。
2.リサーチ本部の各専門家だけでなく、データサイエンティストが多く在籍する社内の専門部署とも連携できるなど、調査分析を進める上で十分なバックアップ体制を備えています。
3.在宅勤務を組み合わせた業務遂行が可能です。

【業務詳細】
1.データサイエンスを活用したテーマレポート等（調査季報・コラム・外部原稿を含む）の執筆
2.各種レポートに関する社内外からの問い合わせ対応やセミナー・講演依頼、メディア出演
3.リサーチ本部内および他本部等との共同研究
4.作業効率化のプログラム作成

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グループのビッグデータを活用したアナリティクスプロジェクトの推進をお任せします。初期的には、BI構築プロジェクトに参画いただき、ゆくゆくはデータサイエンティストとしてご活躍いただくことも可能です。

【業務概要】
・BI開発業務
・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。
・初期的にはBI構築をお任せしながら、中期的にはデータサイエンティストとしてご活躍いただけます

●The Opportunity
The customer is the focus of everything we do, and millions of end users rely on our products daily. We believe in the value of empowering Senior Data Scientist with the resources to solve critical problems for the future of our business, which is why we need you.

●Role Summary:
Work with various business units to identify business challenges
Transform business challenges into analytics use cases
Prepare and engineer data for machine learning
Build, evaluate, interpret, and manage machine learning models
Implement models into business decisions and actions
Measure business value enabled by analytics

●Job Description:
Consulting skills to identify challenges faced by various business units
Analytical skills to transform business challenges into analytics problems
Programming skills to prepare and engineer data for machine learning
Communication skills to report analytics projects to stakeholders
Ability to build, evaluate, interpret, and manage machine learning models
Ability to implement analytics solutions into business decisions and a

●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。

事業会社・教育関係など幅広い業界・業種のクライアントに対して、顧客のビジネス課題を明確にし、アナリティクスを活用するための分析基盤の提案・設計・開発・運用支援をしていただきます。最新の技術について、高い専門性を持ったメンバと一緒にお客様の課題を解決するための基盤構築するお仕事です。

【具体的には】
●分析基盤システム設計・開発・運用支援：
　データの加工集計、可視化を行うための導入支援と構築支援を担当いただきます
●BIツール導入支援：
　データ利活用に必要なBIに関わる技術支援全般

【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。

●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】
●リーダー・マネージャー職以上希望の方につきましては、ご経験・適正確認後、リーダーとしてご活躍頂けます。

【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。

＜主な業務＞
・プログラミング言語（Python、R等）や統計解析手法を用いたデータ分析
・データ収集・蓄積環境の構築
・データ分析や利活用に適したツール等の活用検討

データドリブン経営の実現・浸透・定着に向け、チームメンバーとともに、社内のさまざまな分野のビジネス課題にこたえるためのきっかけを探求し、当社の業務変革を推進していきます。
このポジションは、データサイエンティストとして、プログラミング言語や統計解析手法等を駆使して社内のさまざまなデータ分析をご担当いただく職務です。
仮説検証を通じて課題解決への示唆を提供することで、ビジネスの成長・発展に貢献するポテンシャルを持った将来のコア人材を求めています。

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。
スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもdata / AI 領域のプロジェクトにおけるデータモデリングを中心とした業務を担っていただきます。

【業務詳細】
data / AI 領域のプロジェクトにおける提案支援・データモデリングを担当いただきます。
・data / AI 領域の提案活動におけるプリセールス
・Azure OpenAI Serviceを中心としたエンジニアリング
・数理統計や機械学習を活用したモデリングおよび分析等

【仕事の魅力】
・当社ベトナム拠点にはハノイ工科大学の卒業生を中心とした1000名以上の優秀なエンジニアが在籍しており、日本国内ではCTO経験者を10名程度擁しています。
エンジニアリング・リソースの豊富さと、優秀なエンジニアに選ばれる環境であることが当社の魅力です。
・サービスを作りあげるためにはビジネス・テック・クリエイティブといったそれぞれの視点のどれもが強すぎることなく適切に融合される必要があると私たちは考えています。
トップダウンではなく各分野のプロフェッショナルなメンバーこそがサービスをデザインし、かたちづくると考えるチームが当社にはあります。
・今、様々なタイプの新しいサービス・価値を届けたいという気持ちをもったクライアントが集まっています。
サービス立ち上げの最初から関わるため、その技術選定・設計・開発を行うため、制約なく本質的に必要なことを選択できる環境です。
・国籍ひとつをとっても日本・ベトナム・ペルー・オランダ・タイ出身などのメンバーからなる多様性のある組織のなかで、さまざまな視点、知見、文化をもったメンバーとのチーム開発が可能です。

【風土・働き方】
当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。

データ分析による意思決定支援と機械学習システムの改善支援に取り組んでいます。
データ分析は、要件整理、データ収集、データ分析、施策実施、効果検証、といったプロセスをビジネスメンバーや機械学習エンジニアと一緒に取り組み、問題の発見から解決まで一貫した支援を行います。
当社が複数のメディアを持っている強みを活かすためにサービス間で連携を行い、効率化と品質向上を目的としたデータ分析タスクの標準化にも取り組み、持続可能なサービス貢献ができることを目指しています。


このプロジェクトで経験できること
KPI設計や現状把握するためのダッシュボード作成
事業の抱える問題を発見し解決策の提案
ユーザーやコンテンツの価値・品質の定量化や属性推定
過去データを活用したKPI予測
レコメンドなどのMLシステムのアルゴリズムのPoCや開発支援
アプリ内のランキング改善
ABテストの効果測定と要因の探索

【利用技術】
Python / R / Tableau / SQL / GCP / Bigquery / VertexAI

当社グループでは多くの事業開発を進めてきた中で、多くのデータが蓄積されてきました。
キャリア領域では、求職者と求人のマッチングに関するデータが蓄積されています。
介護領域では、介護レセプト、アセスメント、ケアプランや介護記録をはじめとした他社が保有していない、独自のデータを保有しています。
海外領域では、海外の医薬品や飲み合わせに関するデータを保有しています。
ヘルスケア領域では、特定健診の遠隔指導等に関する、独自データを保有しています。
共通して、Webログ、SalesForceをはじめとしたツール操作、営業活動に関するデータ、 数百人規模のコールセンター業務での、音声データや対応記録等を保有しています。
これらのデータを活用し、単に分析作業を行うだけでなく、データの発生源から、施策接続する出口までを含む、全工程を担当し、数理統計技術だけではなく、デバイス、IT、研究段階の学術的なテーマも取り扱い、イノベーションへとつなげるため、本組織を発足することになりました。
2018/4にAnalytics＆Innovation推進部が組織され、人員が急拡大しているものの、マネジメント業務を視野に入れた開発者を募集しております。

【ポジション概要】
当社では、データに関する職種をBusinessTranslatorと呼び7つの役割を定義しています
(AnalyticsTranslator、DataScientist、DataArchitect、Analytst、MachineLearingEngineer,BI/Data Engineer、DomainSpecialist)

Analytics Translatorはビジネス課題とデータ活用を接続する、案件策定と成果接続を主とする役割と位置付けており、
状況に応じて、DataScientist、Analystの役割を果たしながら業務遂行いただきます
DataScientistは手法問わず、データから知見を得るための分析やアルゴリズム構築を行う役割と位置付けており、
主に、機械学習を得意とするMachineLearningEnigneer。数理統計手法を得意とするAnalystの双方の上位役割と位置付けています。

【この仕事のやりがい／キャリアアップ】
介護、医療領域は、成長マーケットであるものの、当社のような企業は少なく、当該事業領域での業務経験はニーズが高いことが期待されます
社会貢献性が高い反面、この領域でのデータ活用はまだ進んでおらず、まだまだイノベーションの種が多く眠っている領域であり、データを使った新たなアプリケーション開発の可能性があります。

当社では、DataScientistを手法問わず、データから知見を得るための分析やアルゴリズム構築を行う役割と位置付けており、
主に、機械学習を得意とするMachineLearningEnigneer。数理統計手法を得意とするAnalystの双方の上位役割と位置付けています。
Analytics Translatorはビジネス課題とデータ活用を接続する、案件策定と成果接続を主とする役割と位置付けており、
状況に応じて、DataScientist、Analystの役割を果たしながら業務遂行いただきます

当グループでは、Priority Servicesの1つとしてData & Analytics領域を強化しています。

今回、ディールアドバイザリー部門において、M&A／事業再生・再編／都市インフラの三つの領域におけるクライアント向けの戦略・投資アドバイザリーサービスを、デジタルテクノロジーで革新する中核スタッフを募集します。　

【仕事内容】
・データ分析を活用した新規ソリューション開発（M&A等における対象会社の財務・事業に関する広範なデータを迅速に収集・加工・分析し、視覚化されたアウトプットで示唆を導く）
・クライアントへのソリューション提供
・新規ソリューションをスケールしていくためのプロセス/オペレーション構築

農業領域における産地の課題を科学的知見を用いて解決していく、フィールドサイエンティストのアシスタントとしての業務を担当いただきます。

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。
これらを用いた解析を手掛けることで、農産物の品質・収量向上や施肥体系の最適化等を支援し、以って、産地全体の活性化に貢献します。

産地における課題は様々ある中で、科学的知見を用いて解決できるものは多くあります。
科学的には解決できることがわかっていても、産地で使われない知見のまま放置するのではなく、
産地で使われる知見にしてくため、生産者の方達とのコミュニケーションから始まり、提案、導入のサポート、プロジェクトの管理など、実際に産地に訪問しながらフィールドサイエンティストが進めていきますので、そのアシスタント業務をお任せします。

▼具体的な業務内容
＜フィールドサイエンス アシスタント業務＞
・協議会　事務局運営（スキル：Googleツール、クライアント対応）
・申請書作成、申請から採択までの農水省との交渉と修正
・会計処理
・案件管理（バイオスティミラント案件のステータス管理）
・バイオスティミラント売買契約書の作成〜締結（法務経験歓迎）
・バイオスティミラント検証解析（スキル：R、Python歓迎）

当社はAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。

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

●ポジションの魅力
・自身が生み出したアルゴリズムがプロダクトの価値の源泉となり、多くの方々に使われ続ける
・近年、急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した実用的なSaaS開発に取り組める
・ユーザーからのフィードバックと最新の技術知見を重ね合わせた継続的なプロダクト改善により、自身が生み出したアルゴリズムが提供する価値をアップデートし続けることができる
・多様な機械学習技術を利用してプロダクトを進化させていく過程で、アルゴリズムが中心となったSaaSを開発・運用していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・アルゴリズム・ソフトウェア開発で卓越した技術を持つエンジニアメンバーはもちろん、ビジネス課題やUI/UXに精通したプロダクトマネージャーとも一緒にワンチームで働くことができる
・業務に関する日々のコミュニケーションだけでなく、""雑談""を気軽にできる透明性の高い関係性を築いており、オープンマインドな方が歓迎される職場

保有契約の負債管理・分析、保有契約価値・新契約価値の検証、再保険管理を行い、マネジメントに対し適宜レポートする業務を担当しています。グループ長または部長の指示の下、財務部門のアクチュアリーとして、以下のいずれかの業務をご担当いただきます。どの業務にアサインするかは面談の上総合的に判断して決定いたします。

1.JGAAP決算
・責任準備金やソルベンシーマージン比率などの算出
・ディスクロージャー等資料の作成
・日本法定会計における収益の分析・経営会議等への報告
・数理プロジェクションモデルの開発
・第三分野ストレステスト、1号収支分析といった保険計理人確認業務の補佐
2.Valuation
・Embedded value, Value of NewBusiness, Economic Capitalといった財務情報の作成及び分析・報告
・数理プロジェクションモデルの開発
仕事の魅力
・当社では在宅勤務を推奨しています。
・週1度以上の出社を原則としていますが、それ以外は上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます（子供の保育園の送迎等での1時間程度の離席など）。入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
・在宅勤務が主体であるため、コミュニケーションはMicrosoft Teamsを介しての会話やチャットが主体で、メンバー間での質問や上司への相談などが気軽に行える環境です。
・また、出社時もドレスコードフリーによりカジュアルな服装でラフに就業いただけるような環境整備を進めています。
・残業時間は平均25〜30時間程度に抑えており、繁忙期も労務管理による残業抑制の取り組みがなされています。

・事業成長のための最も重要な課題の発見、整理、解決
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど各チームの課題解決のための分析設計、データ分析、データ可視化、ダッシュボード設計
・モニタリング基盤の構築、メトリクスの設計
・プロジェクトの実証設計、仮説検証、機械学習プロジェクト等の設計・実行

【魅力】
・社会的意義のあるサービスの、事業成長のために最も重要な課題解決に取り組めること
・COOを中心とした経営陣と密に会話をしながら、迅速な意思決定でデータ分析を施策実施に繋げられること
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど、幅広い課題解決に携われること

テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。

・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
※過去事例：クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション（チャット・音声・テキスト）等多岐に渡る

●ポジションの魅力
・自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける（大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など）
・多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける（Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど）
・近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める

＜概要＞
●社内外のビッグ・データからお客さまのインサイトを発見し、既存ビジネスの強化や、新ビジネスの創出に繋げることができる人財を募集しております。
●社内の関連部署と協力して、データマートの構築・前処理・可視化・分析や、機械学習などを活用した予測、推論などのモデル開発に取り組んで頂きます。また、社外のデータも活用し、さらに高度な分析や、新商品・サービスを生み出して頂きます。

＜業務内容＞
●データエンジニアリングチーム連携した行内外のデータ収集、基盤環境構築
●ビッグデータの前処理及び分析・レポーティング用各種データマートの設計
●BIツールを用いた各種ダッシュボード開発
●データサイエンススキルを用いたビジネスにおける課題の発見と解決
●統計的手法をベースとした仮説設計と検証による意思決定支援
●データのエビデンスに基づくPDCAサイクルの実施と改善
●機械学習などを活用した与信モデル、ターゲティングモデルの開発、評価及びビジネスへの実装
●お客さま一人ひとりに最適な情報やサービスを提供するためのハイパーパーソナライズへの取組
●ネットワーク分析手法に基づくコミュニティ向けサービス展開を志向した「つながり」の可視化
●先進的なデータサイエンス手法の調査と研究開発

【利用している技術/ツール】
Google Cloudのツールを中心に利用しています。
・BigQuery
・Vertex AI Workbench（Python）
・Tableau Desktop/Prep
・Microsoft Excel

経営管理高度化により企業の持続的成長をサポートする仕事です。企業をとりまく環境の変化は日々激しさを増しており、経営者の意思決定を支える仕組みとして、リスクや課題の把握・管理のための有効な経営管理基盤が強く求められるようになっています。
会計監査のためのコンサルティング業務の知見とのシナジーを活かし、財務、経理、事業リスク他、データ分析コンサルタントとしての活躍が期待されます。
「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方、大歓迎です。

●クライアントのデータアナリティクス部門の教育
●BIを用いた経営ダッシュボードの作成及び導入
●AIモデル構築（需要予測、故障予測、SNS分析等）

【職位ごとの業務イメージ】
2〜5名程度でチームを組み、顧客の課題解決を行います。
●シニアコンサルタント（マネジャー候補）：一定領域の作業責任者としてスタッフを管理しながら成果物を作成する
●マネジャー：アナリティクス案件を獲得する、また、プロジェクト全体のマネージメント、予算管理やクライアントとの折衝をする

【当ユニットで実現できること】
●地場の企業や地方公共団体に対するコンサルティングにより、地域への貢献ができる
●グループのネットワークを活用し、全国の多様な人材とコミュニケーションをとりながらプロジェクトを進めることができる
●一定程度の裁量をもって仕事を進めることができることから、クライアントの成長を実現しつつ、自身の成長を実現できる
●様々な業種のプロジェクトがあるため、製造業や地方公共団体など、幅広い業務知識を得ることができる

クライアントからの要求/相談を元に、課題設定や技術分解を行い、QCDを考慮しAIプロジェクトを推進します。
AI/データ分析の結果は、実業務に繋げていかなければ本当の価値には繋がりません。クラウド技術なども最大限に活用しながら、「実業務で使われる仕組み」を提供していく必要があります。顧客ビジネスに本当に役立つAIプロジェクトをリードし、要件定義、データ準備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程をマネージメントしていただきます。

【プロジェクト事例】
・ChatGPTを用いた社内データ検索システムの導入
・カメラ映像を用い、人の動きや表情の動きをとらえるAIアプリの開発
・製品の良品、不良部品の判定、異物混入検出システムの開発、要因分析
・図面AI製品や、AI-OCRソリューションを用いたシステム開発
・企業のAI人材育成プロジェクト推進

【当ポジションの魅力】
・日本を代表する様々な業種（製造業、金融業、ライフサイエンス、自治体など）の優良クライアントを担当し、提案(プリセールス)から導入までプロジェクトの全フェーズに関わる経験を積むことができます。
・AI/機械学習やChatGPTなどの生成系AIを駆使し、様々な顧客課題を解決するプロジェクトを多数遂行しており、より幅広い経験を積むことができます。
・AIモデルの構築や精度検証で終わらず、AIシステムの開発・導入も行います。
・コンサルタント/プロジェクトマネージャーとしての能力を深め、やりがいと成長を実感しながらキャリアを築いていくことができます。
・顧客企業のAI人財育成ビジネスを推進したい方も募集しています。

当社やグループ会社が展開している各種事業におけるマーケティング活動を、データ分析を行う事でより高度化していくことが主たる業務です。
マーケティング活動上の課題に対する仮説立案を行い、データ抽出から集計、分析、報告業務をご担当いただきます。

●具体的には
各種事業における経営判断や施策実施判断、施策効果検証が必要な際に、正しく判断ができるようその背景を把握した上でデータ分析〜分析結果報告を行います。
分析手法は相関分析や重回帰分析、機械学習を用いた分析など、求められているアウトプットに応じて選択します。
また、データ分析に必要となるデータを取得する対象システム、およびデータ定義もあわせて確認します。

●採用メッセージ
当社は従来の通信事業だけではなく、金融やエネルギー、教育やヘルスケアなど事業領域を拡大しています。
各事業領域においてデータドリブンマーケティングの実践は重要性を増しており、データ分析を通じて経営判断からマーケティング活動まで、さまざまな意思決定に関与することができます。
また、データ分析だけではなくダッシュボード作成等の業務も行っている為、DX人材としてのスキルアップにも期待できます。