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データサイエンティストの転職求人

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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の転職求人一覧

新着 上場会社でのデータアナリスト(グループ会社配属)

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

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

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

●具体的な業務内容
・データを用いたヘルスケアサービスの新規開発・改善 等

新着 【フルリモート可】大手総合インターネット企業でのデータサイエンティスト(横断データ)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,210万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社における全社データの横断利活用プロジェクトでの機械学習モデル構築や最適化を担当いただきます。

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

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

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

新着 スマホゲーム最大級企業でのデータアナリスト責任者候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,000万円
ポジション
責任者候補
仕事内容
・データ分析組織のリード
・経営レベルの課題に対して、データ分析による貢献
・当社を成長させるためのデータ分析・KPI設計・戦略作り
・アバター・ライブゲーム・ランキング・ユーザーアクティビティを横断した分析
・メンバーが行う分析に対するフィードバック
・定量分析・定性分析に基づく企画立案や改善点の抽出

※責任者候補ポジションでの採用となるので、将来的にはアナリストチームの育成や統括もお任せしたいと考えております。

●社内環境
分析基盤:BigQuery
言語:SQL、Python、R
BIツール:Looker Studio、Looker、Redash
コミュニケーションツール:Slack、Notion

●当社で働く魅力/得られる経験
・データドリブンな企業文化
各プロジェクトに専属のアナリストをつけており、行動指針である「事実に学ぶ」に従ったデータドリブンな企業文化です。メンバーから役員までデータ分析好きの方々が揃っています。実際にデータ分析を元に意思決定がされており、スピーディーに施策に落とし込めるのも当社ならではです。定期的にユーザーインタビューを実施しており、そのフィードバックも分析へ活用しています。そのため、定量だけではなく定性的な分析もできます。
・日本一のゲーム配信コミュニティのデータを扱える
常時接続時代の市場爆発に立ち会うことができる刺激的なポジションで、累計配信者数500万人超えの日本一のゲーム配信コミュニティのデータを扱うことができる、大いにやりがいを感じられる仕事です。
・リモート&フレックス を導入
柔軟な働き方が可能かつ、希望に沿ったPCや周辺機器を支給します。パフォーマンスを最大化するための環境を整えています。
・配信、クリエイターエコノミー、メタバースといった 次世代の拡大市場に身を置ける
経営チームの近くで、次世代の拡大市場である大規模配信プラットフォームのグロースを支えるポジションです。データの集計や事業的解釈だけではなく、より高い視座から示唆を出す経験をすることができます。
・アナリストグループの立上げ
現在はアナリストメンバーが各事業に散らばっており、今後一つのグループへ集約しようと考えています。そのキーマンとして、アナリストグループのカルチャーを作るチャレンジができます。

大手銀行でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
今回は、業務内容1〜3での採用を想定しております。

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

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

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

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

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

業務の変更範囲
◆原則変更なし。ただし、本人の同意ある場合を除く

大手クレジットカード会社でのデータサイエンティスト(リーダー)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円 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
リーダー
仕事内容
当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

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

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

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

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

大手クレジットカード会社でのデータエンジニア(リーダー)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円 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
リーダー
仕事内容
当社のデータ資産である膨大なキャッシュレスデータをハンドリングし、データ利活用を推進する環境づくりに貢献いただきます。
同部内のデータビジネスプランナー・データアナリスト・データサイエンティスト等と協業しながら、お客様のマーケティング課題の解決に向けて、分析用データのデータ抽出・加工といったデータエンジニアリング領域から活躍いただきます。

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

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

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

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

大手クレジットカード会社でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円 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
リーダー・メンバー
仕事内容
当社が保有するキャッシュレスデータを活用したサービスにおける分析業務およびお客様へのレポーティングに従事いただきます。
クライアントからのマーケティング課題に対し、データビジネスプランナーやエンジニア・サイエンティストと協業しながら、分析設計の提案やレポーティングを行い、課題の解決に資する情報の提供を行います。

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

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

大手クレジットカード会社でのBtoB向けファイナンスサービスにおけるデータ分析担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円 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
決済を起点とした様々な付加価値を事業者の方に提供している当社にて、新収益創出に向けた新設組織である戦略事業開発本部に所属し、BtoB向けファイナンスサービスにおけるデータ分析担当として従事いただきます。
AI審査モデルを構築し売上予測・リスク予測をして終わりではなく、その先のビジネスへの提案や示唆を通じて、加盟店向けファイナンス事業のサービスレベルアップや新たなファイナンスサービスの企画・開発に携わっていただくことを期待しています。
イチ分析担当者ではなく、サービス拡大にも自ら積極的に携わりたいという思考をお持ちの方を歓迎いたします。

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

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 (横断データ) / 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
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティスト

【フルリモート可】大手総合インターネット企業でのBI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
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
全社BIツール(Tableau)の運用・管理を担当いただきます。

当社の社員約10,000名が利用するBIツール(Tableau)の管理者を担当いただきます。
日々のTableau Serverの運用・保守業務に加え、Tableauの各種APIを活用したエコシステムを開発することで、全社員が素早く・適切に意思決定が行えるBI基盤を提供します。

【業務詳細】
・Tableau Server(オンプレミス)の運用・保守
・Tableauの各種APIを活用したエコシステムの企画・開発
・社内のTableauユーザーからの問い合わせ対応
※変更の範囲:会社の定める業務

【フルリモート可】大手総合インターネット企業でのコンピュータビジョンエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,260万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社のサービス向けの画像解析AIの研究開発および導入の開発リードを担当いただきます。

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

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

グローバルバンクでのデジタルを活用した与信モデルの評価・構築(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
総合職
仕事内容
・当社のDX施策の中核となる施策の一つである「データドリブンな金融サービス開発」において、AIを活用したデジタルレンディングを行う国内外のパートナー企業と協働した事業開発を行うプロジェクトへの参画。
・与信モデル開発に関わる専門知識を持つ人材として、ビジネス側の要件を的確に理解し、パートナー企業が持つ機械学習を活用した与信モデルの技術評価や、先方データサイエンティストとの専門的な会話を主導。
 併せて、専門的な議論を咀嚼し、ビジネス側からのフィードバックを得ることが主たるミッション。また、技術面における行内や経営への報告を実施。
・機械学習のデータ分析/与信モデルプラットフォームの特性を理解し、社内の関係部(ビジネス、審査、リスク管理、AML、コンプライアンス等)と行内ルールを踏まえた利活用データの種類やモデル詳細を協議、調整を行い、当社の顧客特性に応じたプラットフォームの要件定義、設計、開発を推進。

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

グローバルバンクでのグローバル事業本部・財務企画(データ処理・分析、及びデータ利活用推進)

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
書記〜調査役まで
仕事内容
・海外非日系大企業ビジネスの戦略企画全般を担う部署において、財務企画業務(グローバルCIB事業本部の管理会計)を担当。
・財務企画の主な業務範囲は、財務計画の策定、財務資源配分、及び業績管理であり、その中で具体的には、適切な業績管理とビジネス判断に必須なマネジメント・インフォーメーション・システムに於けるデータ処理・分析を担って頂く。

【業務の魅力】
・グローバルに強みを持つメガバンクにて、海外非日系大企業ビジネスの戦略企画・立案のダイナミズムを経験しながら、データ処理・分析とそれに基づくビジネス判断に関与できる。同時に財務・管理会計の知識・経験を身に付けられる。

情報セキュリティのプロフェッショナルファームでのセキュリティコンサルタント/データサイエンティスト(AIセキュリティ領域)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
AIセキュリティ領域での専門能力を有するコンサルタント/データサイエンティストとして、お客様のセキュリティ領域における課題解決をリードいただきます。
AIセキュリティに関するコンサルティング、データ分析、顧客対応、事業企画、プロジェクトマネジメントなど、ご自身の志向や強みに応じて核となる技術を身に付けつつプロフェッショナルを目指したい、という思いを持つ方の活躍を期待しています。

【具体的な職務内容】
注力領域としてAIセキュリティサービスの提供体制を強化しています。
本ポジションでは、お客様が直面するセキュリティ課題に対して、AI・機械学習・データ分析等の技術の活用による解決策の立案や実践を行います。

具体的な職務内容は以下の通りです。これらの業務を、経験や能力に応じて一部、もしくは全般を担当いただきます。

【職務内容】
対象領域はサイバー攻撃対策、サービス不正利用対策、内部不正対策、AI利用に関するガバナンス検討、等

●コンサルティング
・組織のガバナンスやセキュリティ高度化に関わる施策の立案、実行、プロジェクトマネジメント
・AIを含むセキュリティアーキテクチャの検討
・脅威検知モデルの検討

●データ分析
・データ分析技術を活用したセキュリティソリューションの実装
・AI・機械学習技術の適用による不正アクセス等の検知精度の向上検討
・未知のサイバー攻撃検知の実現化技術の調査・技術検証

●業務運用高度化
・自社サービス対するAI技術の組み込みによる高度化
・生成系AI等の活用による自社サービスの業務効率化・生産性向上

●自社サービス事業創発
 動向調査、戦略企画、R&D/PoC
 サプライヤー企業、テックベンダーとの協業関係構築

●営業・提案
 顧客開拓、提案書作成、提案・契約

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
Security for AI(AIそのものの安全な利活用)と、AI for Security(AI活用による既存セキュリティの高度化)のいずれか、もしくは両方に関する顧客支援、および自社事業の開発に取り組んでいただきます。

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
セキュリティの基礎知識を身につけるだけでなく、AI・機械学習など、先端的で高度な技術習得や、研究開発に携われます。

近年、セキュリティ不正被害は増加傾向であり、またその手口は複雑化しています。事後の不正検知のみならず、
予防対策や予兆検知のニーズが強まっている中で、AI技術を用いた検知精度の高度化に取り組みます。
また、生成AIなどの新しい技術の既存のセキュリティ対策業務への適用により、業務効率化や、新たな価値創造に取り組むことができます。

これらを通じて、先端のセキュリティ経験とAI知識を身につけるとともに、顧客対応力、提案力、事業企画力、プロジェクトマネジメント力などの幅広い業務を経験することができます。

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 (横断データ分析)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円 〜1800万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社全体のビジネス成長をデータ分析によって支えるポジションです。
当社の主力サービスやチーム横断のプロジェクトにおいて、重要な意思決定の支援、課題の解決策の提案と実行、施策の検証と改善を一気通貫で実施することで、より良いサービスづくりに貢献します。
また、良い分析技術や事例を横展開・汎用化することで、当社全体のデータ活用レベルの向上にも携わっていただきます。

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

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

金融サービスプラットフォームの運営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〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ部の一員として、社内データベースの流路設計、データマート構築を中心としたBPRの再設計と再構築をメインに担当いただき、オペレーション改善へのコミットを想定しております。

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

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

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


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


【はたらき方】
・完全土日祝休み
・フルリモート可


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

大手総合電機会社でのリテール・サプライチェーンソリューションに関する業務コンサル・データサイエンス・プロジェクトリード

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜950万円 ※経験・スキルを考慮の上決定
ポジション
主任クラス
仕事内容
・小売業及び卸売業のお客様 システム部門を主として、マーチャンダイジング業務部門、物流業務部門への提案活動
・業務改革ビジョニング・構想策定(EXアプローチの実施計画・推進、業務改革構想策定・ソリューション導入計画)
・デジタルソリューションの導入(POCデータ分析・検証、POVシステム導入・検証、本番システム導入)
・デジタルソリューションの保守・運用(サービス後のアフターフォロー、継続施策提案の実施)

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

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

大手監査法人におけるデータアナリスト・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
シニア〜マネジャー
仕事内容
各企業の財務諸表監査におけるデータ分析スペシャリストとして、以下のような内容を実施して頂きます。
(1)監査におけるデータ分析シナリオの構築支援
(2)監査におけるデータ分析の要件定義
(3)各監査クライアントからのデータ取得、データ確認支援
(4)監査対象データの内容に関連するクライアントへの問合せ支援
(5)データ分析の実施
(6)分析結果の解釈と洞察の提供
(7)データ分析のためのプログラム開発
(8)先進的な次世代監査手法の研究開発

大手広告会社を基盤としたデジタルマーケティング会社でのデータサイエンティスト(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
600万円〜900万円 ※経験・能力・前給等を最大限考慮の上、当社規定により決定いたします
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
データ分析に基づいたマーケティング施策の提案を行います。
※同じ部署内のデータサイエンティストやグループ会社のエンジニア、営業担当、クリエイティブ担当などと連携しながらプロジェクトを進めます。
※案件によっては自分たちで課題抽出し、解決施策の提案を行うこともあります。

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

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

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

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

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

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

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

DX支援企業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
500万円〜800万円 ※経験・能力・前職を考慮の上、決定
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


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


この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。

◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。

◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。

大手証券会社でのData Scientist

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Senior Associate
仕事内容
Responsibilities:
・Design and develop AI solutions for business units across the company
・Perform R&D, ideation, and rapid POC development
・Work directly with end users across departments for project requirement gathering and design

大手損保会社でのリード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
750万円〜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
担当者〜
仕事内容
【当部署のミッション】
・「事業基盤の変革」と「収益基盤の変革」という当社変革における最重要課題において、データドリブンな意思決定を全社横断的に支援。具体的には、データ分析による定量的な意思決定支援と継続的にデータドリブンな意思決定を行うために仕組みの構築。
・全社レベルのデータドリブンな経営・業務推進のため、データの利活用をデータマネジメントの観点から推進。
・全社的なデータ利用のガバナンスの整備、全社的なデータ基盤の要件整理・アーキテクチャー設計支援。

【当ポジションにおける想定業務】
・データ分析:施策効果検証、収益性分析、行動変容に向けた仮説検証など、ビジネスプロセスにおいてデータドリブンな意思決定をするためのデータ分析。
・既存のデータから意思決定に必要なインサイトの導出。
・リードデータエンジニアとともにデータチームジュニアメンバーのスキル向上に向けた支援とサポート。
・ データ分析プロジェクトの技術リード


【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策
(下記は一例)。
・収益性分析と収益向上に向けたアクションプラン策定。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発

次世代マーケティングプラットフォーム開発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
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
【仕事概要】
新規プロダクト(2023年秋リリース)である経営データ管理システムにおける
データ集計や分析業務の効率化検討を行っていただきます。

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

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

大手証券でのグローバルマーケッツ領域・社内におけるデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
社内ユーザーと協力し合いながら業務理解と問題の明確化を行い、ビジネス課題の解決を目指す。
データサイエンス実務利用の観点からデータ分析・予測モデリング・機械学習モデル・ビジネスインテリジェンスツール・生成AIが活用できるビジネスデータサイエンティスト・AIデータサイエンティストのスキルを持つ人材を募集。

各プロジェクトでは個々の専門知識や経験を活かしチームとして推進。各人の専門性やキャリア志向に応じた業務分担をしており、個人の能力を最大限に発揮できる役割を通じてプロジェクトを担当。

ベンダコントロール案件のみならず、社員による内製開発、DX案件、データ分析、機械学習モデル開発、生成AIの活用を積極的に推進しグローバルマーケッツ部門のDXを促進。   

その後の変更の範囲:会社の定める業務

新進気鋭DXコンサルティング会社での製造・物流AIエンジニア / 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
800万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
本ポジションでは以下の業務をご担当頂きます。

・基本設計・詳細設計
・AIモデル開発
・データ分析

人工知能エンジンのビジネス活用のリーディングカンパニーでの研究・データ解析職(医療×AI/人工知能システムの研究解析)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,300万円
ポジション
担当者
仕事内容
当社のライフサイエンスAI事業においては、「AIで全ての人に等しい医療を」を目指し、独自に開発をした人工知能(AI)を用いて、創薬支援・転倒転落予測・認知症診断支援など、社会的な医療関連課題の解決に取り組んでおります。
今回、ライフサイエンス領域における専門性を活かし、人工知能系システムの研究解析を行っていただく方を募集いたします。

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

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

グローバルヘルスケア企業の子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
750万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
各種データを利活用し、オウンドメディアの改善や新たな施策提案を通してユーザー獲得と製品・サービスの利用拡大を目指していただきます。

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

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

大手総合電機会社での金融業界向け独自LLMの研究開発を担うデータサイエンティスト【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〜950万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
【職務概要】
金融システム開発の効率化と金融機関のお客さま向けの独自LLM開発を推進いただきます。
具体的には、データサイエンティストのスキルを駆使して、金融システムの改善に向けた革新的なアルゴリズムやモデルを開発いただきます。
また、お客さまのニーズを把握し、カスタマイズされたソリューションを提供するため、要件定義やプロジェクト管理も担当します。さらに、組織内外のステークホルダーとの協力を通じて、金融業界のイノベーションを促進し、競争力を高めるための戦略的な企画もお任せします。

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

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

大手地銀系ネット銀行でのデータマネジメント

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
概要
●全社のデータ利活用施策を推進すべく、データ管理や利用に関する規定・プロセス類を整備し、データマネジメント活動の推進の役割を担います。

業務内容
●データ利活用を推進するためのデータ品質担保やメタデータ管理のシステム検討
●データ利活用ガイドライン策定などデータ利用時に必要なルールやプロセスの整備
●全社データ利活用に向けた体制の検討・教育

人工知能エンジンのビジネス活用のリーディングカンパニーでのデータサイエンティスト(独自開発AIを使用したビッグデータ解析)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,000万円 ※経験、スキルを考慮の上、当社規定により優遇します
ポジション
担当者〜
仕事内容
自然言語処理に特化した当社独自AIを駆使し、クライアントよりお預かりしたデータの解析を行い、AIモデル作成、チューニングを担当いただきます。
上記に加え、プレ解析などを含めた提案支援やユーザー(専門家)からの各種問い合わせ及び導入支援を担っていただくポジションです。

【具体的な業務内容】
入社後は自社AIを使用し、モデル作成、精度向上手法等について理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参画いただき、解析実務(Modeling/Tuning)に従事いただきます。

●解析実務(入社後の主業務)
顧客の実データを用いて、弊社独自AIアルゴリズム(KIBIT)及び独自の解析ツールを使用し、担当案件について対応頂きます。
具体的には、教師データ探索支援、データアセスメント、学習モデル作成、精度検証、レポーティングまでを責任もって対応頂き、PoC成功および本導入の鍵を握る重要な役割を担います。

【ポジションの魅力】
●AIを活用できる人材に
社会実装実績多数の自社AIを活 し社会課題解決へ携わることを通して、 知能と 間との協業経験を積み、 知能を活 できる 材へ成 することができます。
これまでの解析・分析経験を生かした解析方針の決定〜モデル作成/チューニングを実施頂き、顧客ビジネスの成功に貢献が可能な業務です。

●将来的にプロダクト開発にも携われる
自社研究室・開発部門エンジニアと協業し、新しいアルゴリズムのアイデア出しやビジネス開発、及びプロダクトの開発にも関わることが可能です。

大手コンサルティングファームでのData & Analytics (DnA) 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
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Senior Consultant/ Manager/Senior Manager
仕事内容
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.

アプリケーションの企画・開発・運営企業での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
1,000万円〜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
担当者〜
仕事内容
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。

アプリケーションの企画・開発・運営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〜1,000万円 ※経験、スキルを考慮の上、当社規定により優遇します
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

アプリケーションの企画・開発・運営企業でのデータアナリスト/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
1,000万円〜1,500万円
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
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。

アプリケーションの企画・開発・運営企業でのHRデータ活用担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜1,000万円
ポジション
担当者
仕事内容
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

欧州最大のコンサルティングファームでのData Scientist

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Data Scientist
仕事内容
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.

金融サービスプラットフォームの運営企業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
500万円〜800万円
ポジション
担当者
仕事内容
『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

農業DXプラットフォームの提供会社でのバイオサイエンス研究部長候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1200万円
ポジション
部長候補
仕事内容
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

大手Webプラットフォーム企業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
400万円〜800万円
ポジション
担当者
仕事内容
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

【大阪】国内有数の農業機械メーカーでのデータ分析 (データ活用によるDX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〜1,050万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
(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。

次世代インフラ技術にも積極的なIT企業でのデータエンジニア・データサイエンティスト【ポテンシャル採用】

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 ※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

大手日系金融機関グループ会社での数理コンサルティング・データアナリティクスグループ(データアナリティクス分野)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

【フルリモート可】大手総合インターネット企業でのデータサイエンティスト(配信最適化の改善プロジェクト)

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

データサイエンティストの育成事業を行うスタートアップ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〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

大手銀行系システム開発会社での人工知能/機械学習エンジニア(AI関連技術推進)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
860万円〜1700万円程度
ポジション
応相談
仕事内容
(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
データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)
データ環境構築、データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
(変更の範囲)
会社の定める業務

<役割・責任>
・グループ事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定
・データの前処理、モデル構築、モデル評価
・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する
・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。
・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。

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

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

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

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

無料動画配信サービス提供企業でのデータサイエンティスト(広告事業)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜850万円 ご経験・能力・スキル等により、当社基準にて優遇・相談のうえ決定いたします。
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

大手信販会社でのデータサイエンティスト・コンサルティング補助

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年俸制:700万円〜1,000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・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

外資系生命保険会社でのSenior 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
●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

欧州最大のコンサルティングファームでのBusiness/ Data Analyst

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
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.
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