データサイエンスの転職求人

具体的な業務内容
当社のサービスに対して、データ分析や分析のための機械学習モデル開発しながら、主体的に各サービスの課題を抽出し課題解決手段の提案、示唆だしまでを行っていただきます。
課題解決のためのビッグデータ分析（bigqueryなど）により利益拡大やコストカットを目的とする、機械学習などを用いた予測、推定（Python、R、Spark）やモデルの組み込み、ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など）など。

仕事内容
仕事内容
事業開発/技術開発部において、データ分析や自然言語処理を活用したサービス開発などに従事しながら顧客課題解決に従事いただきます。
メンバーとして、データサイエンスと自然言語処理を駆使したナレッジ活用の高度化により、製造業界のDX推進における新しい業務変革の流れを一緒につくれます。
変更の範囲：会社の定める業務

やりがい
やりがい
構築段階の新規事業開発に携われます。
柔軟にニーズに応える実験的な技術提案ができる環境です。
PoC案件も複数あります。
自動車や重工など製造業界を中心とした複数のクライアントの要望に応えることで、顧客の業務課題を根本的に解決することができます。

データキャプチャ業務では、主に以下のような監査に用いるクライアントの財務諸表のデータ処理を担当していただきます。

・監査チームと連携し、データ処理要件のヒアリング
・所定のルール及び要件に基づくデータ処理、データ抽出
・加工要件に合わせて処理を設計、作成（Excel、Access、Alteryx）
・データ処理メモの作成

スキルや希望に応じて、データ処理やデータ分析に関連する以下のようなプロジェクトへの関与
・会計監査データ処理に関する、データ処理の標準化、自動化（Alteryx、VBA、SQLなど）、データの可視化（BIツール）
・監査ツールの調査、対応したデータ処理方針、マニュアルの改修
・データ処理スキル向上のための勉強会
・当社グローバルツールや新規開発ツールの導入検討
・監査チームでのデータ分析支援のためのコンサルテーション等

仕事内容
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。

効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。
- 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。
- 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。
- 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。

【業務の詳細】
- AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。
- 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。
- 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。

- 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。
- 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発
- リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション
- 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行
- AI/データサイエンス関連のシステム構築（主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心）
- 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証
- プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築
- 調査や研究開発成果の社内外への情報発信
AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。

日本のキャッシュレス化推進をけん引する当社では、直近法人向け総合金融サービスをリリースし、さらに法人顧客に対するセールスを強化し、より効果的な与信設計・管理を行っております。
本ポジションでは、与信審査といった守りの領域のみならず、売上および収益観点の攻めの領域も意識して、与信業務に従事いただきます。
【職務詳細】
・予測系AI等を用いた法人与信基準の企画・立案
・モデル作成(Python)および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

・既存のビジネスプロセスを理解し、プロセスに影響を与えるAIソリューションを成功裏に導入する上で重要な役割を担う
・ITとビジネスの橋渡しを行い、ビジネスケースを開発し、要件を把握し、プロジェクトマネージャー、経営陣、利害関係者にデータに基づいた提案をする
・AIソリューションのビジネスニーズを明確にしつつ、ソリューションチームと協力して、技術的に可能であり、かつ財務的・機能的に妥当なバランスを取る
・ビジネスと技術的なドメインの間で重要なコネクターとして機能し、AIソリューションが技術的に優れているだけでなく、具体的なビジネス価値を提供することを保証する
・ビジネス環境を全体的に理解し、AIの能力を把握することで、AIプロジェクトを成功に導く
・技術アーキテクト、データエンジニア、ドメイン専門家など、クロスファンクショナルなチームと協力してビジネス要件を理解し、効果的なAIソリューションを開発する
・データサイエンス-AIの分野で自己主導的に学習・スキルアップを図り、キャリアの向上を目指す

・当社グループ全体の収益拡大、AI/データ活用を起点とした地域課題解決・価値提案に資するビジネスデザイン〜PoB/事業化推進業務を業務として行っていただきます。
自社内のみならずグループの連携先と共創関係を持ちながらデータを活用したビジネス創出での一連の業務を主導いただき、戦略策定にも一緒に取組んでいただきます。
●分野別データ分析ビジネス創出業務
・当社の他室部、並びにグループと連携したデータ分析ビジネスの企画・開発・プロジェクトマネジメント
　まちづくり（防災等）／一次産業（水産・畜産等）／OMOビジネス（商品コンサル等）
●データ分析基盤開発・分析業務
・社内外のデータ(契約情報、営業情報、サービス利用ログ等)を活用して効率的な提案やサポート高度化の実現を目指したデータ分析・UI基盤の開発・プロジェクトマネジメント

※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、当社のインターネット投票サービスのビジネス課題解決に向けてコミットします。
主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。
また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

具体的な業務例1
新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進。
当社のインターネット投票サービスは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。
ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。
また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。
これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。

具体的な業務例2
チェックイン施策のレバー決定支援。
2024年にチェックイン機能がリリースされました。
チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。

チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。
また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

具体的な業務例3
競輪選手の体力計算ロジックの構築。
2024年にリリースされたサービスは、当社のインターネット投票サービスが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。
主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。

この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。
このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。

仕事内容
データに基づくビジネスの重要性が叫ばれる中、親会社の銀行グループにおいてもデータ分析に関するニーズが高まっております。
親会社の銀行グループのビジネス部署と連携して、以下の業務を担当頂きます。

●データ分析に関わるビジネス企画〜PoC〜本番実装〜保守
●機械学習モデルの開発、システムへの実装、運用保守

＜案件例＞
以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をお任せいたします。
・リテール：マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発
・ホールセール：企業間の資金商流図の構築・分析
・その他：各種サービスの需要予測 等

求める人物像/やりがい/当社の魅力
【求める人物像】
・データ分析スキル（特にデータサイエンス力、データエンジニアリング力）を活かし、自らの成長とビジネスへの貢献を両立したいと考えている方
・新たなスキルや知識を積極的に身に付けたいと考えている方
・組織マネジメントや若手育成に興味のある方、大歓迎です

【当本部の魅力】
・データ分析を行う組織は平均年齢が30歳弱、また人数が10名程度の組織であるため、自由闊達な雰囲気であり、新しいことにもチャレンジできます。
・新設部署である為、組織の立上げから成長まで一緒に歩んでいくことが出来ます。
・世界トップクラスの規模であるグループの各種データを分析し、様々なビジネス分野へ貢献することができます。
・業務時間の一定割合を、自分の知識・スキル向上に充てることが出来ます。

データ企画戦略、データアーキテクチャ、データマネジメント（含、ガバナンス)のスペシャリストとして、当行の市場部門のデータドリブン経営をリードする役割を担っていただきます。
・データ企画戦略の策定、運用
・データアーキテクチャ戦略の策定、運用
・データマネジメント態勢の構築・運用（含、方針・ルール策定）
・データ関連プロジェクト推進

アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する


●具体的な業務
デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく

ヘルスケア領域におけるビッグデータ／リアルワールドデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析、データ解析に基づく疾病予測や疾病予防のためのモデリング等を行っていただきます。

《主な業務》
・臨床試験、臨床研究における統計解析業務
・遺伝子解析（Dry解析）
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出
・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理）


【職務詳細】
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUと連携して対応します。
　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出
・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理）


【職務詳細】
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUと連携して対応します。
　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

1.顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
2.事業価値を生み出す高度データ分析・解析
3.AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
4.PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理）

【職務詳細】
[職務概要1.]
・お客様のビジネス課題のヒアリング、数理最適化を中心とした解決アプローチ検討と顧客提案(上流フェーズ)
・プロジェクト技術報告資料作成とお客様への説明
[職務概要2.]
・データ入手とクレンジング、最適化アーキテクチャ設計と問題定式化、PJ評価指標定義(分析設計フェーズ)
・最適化手法(ソルバー)の選定とモデル実装（プロトタイピングフェーズ）
・プロトタイプ評価と改善提案（検証フェーズ）
[職務概要3.]
・プロジェクト知見の蓄積(ドキュメント化など)と適用展開に向けたワーキング活動への参画
[職務概要4.]
・プロジェクト管理やパートナー会社との共同作業のリード
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUや外部のパートナー会社様と連携して対応します。フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。
※データサイエンスのスキルに応じて数理最適化以外も活かした形でプロジェクトに携わることも可能です（機械学習、テキスト・画像解析、生成AIなど）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
　LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
　入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
　当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

1.顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
2.事業価値を生み出す高度データ分析・解析
3.AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
4.PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理）

【職務詳細】
[職務概要1.]
・お客様のビジネス課題のヒアリング、数理最適化を中心とした解決アプローチ検討と顧客提案(上流フェーズ)
・プロジェクト技術報告資料作成とお客様への説明
[職務概要2.]
・データ入手とクレンジング、最適化アーキテクチャ設計と問題定式化、PJ評価指標定義(分析設計フェーズ)
・最適化手法(ソルバー)の選定とモデル実装（プロトタイピングフェーズ）
・プロトタイプ評価と改善提案（検証フェーズ）
[職務概要3.]
・プロジェクト知見の蓄積(ドキュメント化など)と適用展開に向けたワーキング活動への参画
[職務概要4.]
・プロジェクト管理やパートナー会社との共同作業のリード
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUや外部のパートナー会社様と連携して対応します。フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。
※データサイエンスのスキルに応じて数理最適化以外も活かした形でプロジェクトに携わることも可能です（機械学習、テキスト・画像解析、生成AIなど）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
　LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
　入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
　当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

統計知識やプログラミングスキルを活用して、データ分析を行い、日々変化する電力等の市場に対峙していただく、データサイエンス業務を担当いただきます。

【モデル構築/開発】
　燃料（原油・LNG・石炭）、為替（ドル円）、電力の長期見通し価格モデル開発とそのデータベースの構築を行います。
　└1件/年（1件あたり1人で対応）

【電力調達ポートフォリオの最適化モデル検討】
　燃料（原油・LNG・石炭）、為替（ドル円）、電力の見通しや各種市場との相関関係、流動性、規制等を踏まえ、ヘッジ取引を含めた電力調達ポートフォリオの最適化モデル検討を行います。

　└1件/年（1件あたり1人で対応）
【市場価格変動予測モデル開発の検討】
　各種市場の短期的な価格変動予測モデル開発の検討を行います。

　└1件/年（1件あたり1人で対応）

基本的に、1つのモデルを作成する期間として、データベース構築も含め、6か月〜1年程度を想定しております。
また、開発・構築後は、担当したモデルの定期的なアップデート（PDCA）もご担当いただきます。

職責
以下の役割を担っていただきます。
・プロジェクトの全体進捗管理
・数理分析およびモデル構築(1モデル開発/年)
・後進の育成

魅力・やりがい
・業界トップ規模の調達ポートフォリオと成長を続けている卸電力市場や電力デリバティブ市場の変革期のなかで、
　新たな調達コストの低減手法の開発に取り組むことができます。
・データサイエンス業務を通じて電力をはじめとした各種市場の知識・経験の習得ができ、より専門性を高めることができます。
以下のようなキャリアパスを想定しています。

短期（1〜3年）：データサイエンス業務でモデル開発をお任せいたします。また、後進の育成もお任せいたします。

中期（3〜5年）：リーダーとしてプロジェクトの推進やチーム等のマネジメントをお任せいたします。

長期（5年以上）：マネジメント経験を積み、プロジェクトの運営やグループ等のマネジメントを期待しています。

業務内容
クライアント企業の課題に対して、AI・機械学習技術を活用した課題解決のための企画・提案・PoC（概念実証）を行います。
具体的には以下の業務を担当していただきます。
・クライアントやコンサルタントからのヒアリングを通じた課題整理と要件定義
・AI/ML技術の調査・選定
・社会実装に向けた技術的な実現可能性の検証とPoC開発
・PoCの結果を踏まえた提案資料作成、プレゼンテーション
・必要に応じた一部デリバリー（プロトタイプや小規模システムの構築）
・学会等での社外発表

以下の業務のサポートを担当頂きます。
その他、能力に応じて複数のプロジェクトに幅広く関与いただくことを検討します。

・統計分析・ビジュアル化を活用した分析サポート
・データキャプチャ担当者が実施するデータ処理や、作成した監査調書のレビュー
・当チームのチームマネジメント（複数チーム制）
・最先端ツール(グローバルツール等)の調査や導入支援
・その他のプロジェクト推進

・新たな分析ツール展開のためのプロジェクト企画・推進
・当チームにおける品質管理、マニュアル等の策定
・データ処理スキル向上のための人材育成・研修実施
・グローバルチームとの連携

データに特化したチームのため、データ処理やデータ分析に関連する業務及びマネジメント業務がメインとなります。

具体的な業務内容
グループのサービスに対して、データ分析や分析のための機械学習モデル開発をしながら、主体的に各サービスの課題を抽出し、課題解決手段の提案、示唆出しまでを行っていただきます。
課題解決のためのビッグデータ分析（bigqueryなど）により利益拡大やコストカットを目的とする、機械学習などを用いた予測、推定（Python、R、Spark）やモデルの組み込み、ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など）など。

クライアントの課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上で最適なソリューションを検証・実装してクライアント業務の高度化に貢献します。

以下内容をチームメンバーと協力しながら進めます。
　・AI導入/分析提案
　・要件定義
　・動作/分析基盤構築
　・データ集計
　・データ前処理
　・データ可視化
　・特徴量エンジニアリング
　・AI/分析モデル構築
　・モデル評価
　・報告書作成
　・システム連携
　・クライアントとの調整

●主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。

【変更の範囲】会社内での全ての業務

●このポジションの魅力
・フリーランス人材データベース活用により体制を構築するため、様々な専門性を持ったメンバーとプロジェクトを推進することが可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。

【職務概要】
・データサイエンティストとして、顧客ニーズのヒアリング、データ利活用基盤を活用したビジネススキーム企画立案／システム化検討／実装／適用業務を行います。

【職務詳細】
・データ利活用による顧客のDX実現に向けて、超上流を担うエンジニアとして多様なステークホルダーとビジネスを創出する要件の企画・立案を行います。
・自身が立案した要件の上流工程をエンジニアとして担い、サービス拡充計画の策定、基本設計を行います。
また、必要に応じて、基本設計以降〜サービスリリースまでのマネジメントを行います。
・各ステークホルダー（顧客、チームメンバ）と良好なコミュニケーションを図り、プロジェクトを円滑に推進し、プロジェクトの成功に貢献します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・顧客事業戦略に直結したサービス運営に携わることができるため、顧客業務やビジネスへの価値提供を実感しやすく、達成感を得ることができます。
・データ分析、AI、クラウド等の先端技術の顧客提案、ビジネススキーム／システム化検討経験を得る事が出来ます。
・データ利活用は金融機関のビジネスの核となるものであり、今後高い成長が見込まれます。当該分野のスペシャリストとして活躍できます。

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。

業務内容は大きく エンジニア領域 とビジネス領域に分かれ、ご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。

エンジニア領域
データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて、分析スキルを磨きながら、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。

主な業務内容
・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など）
・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など）
・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など）
・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

　変更の範囲：会社が指定した業務

ビジネス領域
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。

主な業務内容
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など）
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート

　変更の範囲：会社が指定した業務

案件事例
以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につける ことができます。

鉄道会社のインバウンド対策
　・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理
　・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング

教育業界向け学習アプリの利用者増加施策
　・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定
　・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証

消費財メーカーの新商品開発支援
　・BIツール（Tableau、Power BI など）を用いた分析環境構築
　・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）

ソーシャルゲームの離脱率改善
　・ログデータの加工・集計・分析（Python、SQL などを活用）
　・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案

データマネジメント業務
　・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理
　・データガバナンスの設計・運用支援

このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。
・データ分析技術 （Python, SQL, BIツール, 統計解析 など）
・ビジネス課題解決力 （データに基づいた施策立案・提案力）
・データ基盤構築・マネジメント （データ設計、品質管理）

＜上記以外の主要取引＞
　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、
　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を
　多数いただいております。

使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： BIツール（Tableau、Power BI等）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

入社後の流れ
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。

研修後は実際の案件に参画し、顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただきます。
OJTを通じてスキルを実務レベルに引き上げながら、分析設計・データ活用の経験を積んでいただきます。

その後、ご自身のキャリア志向やスキルに応じて、以下のようなステップを目指していただけます。

・データサイエンティストとして専門スキルを高める道
　・高度なデータ分析（統計解析、機械学習モデル構築 など）に携わる
　・データ基盤構築やデータエンジニアリングのスキルを習得する

・プロジェクトリーダーとしてマネジメントに挑戦する道
　・小規模案件のリーダーを経験し、プロジェクトの進行管理を学ぶ
　・顧客折衝や提案活動を通じて、ビジネス側のスキルを磨く

・プロジェクトマネージャー（PM）を目指す道
　・プロジェクト全体の進行管理、リソース調整、ビジネス戦略策定を担う

「分析スキルを極めたい方」「ビジネス経験を積みたい方」どちらにも適した環境が整っています。あなたのご経験や志向に合わせて、最適なキャリアを築いていただけます。

入社時研修について
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

主に以下の何れかの役割を担っていただきます。
(1)データマネジメント
・データ利活用を支えるプロセス効率化及びルールの策定
・データカタログの整備及びデータ照会対応
・データ利活用プロセスから全体最適化できるサービスの発掘及びそのプロジェクト推進、開発(支援)　など

(2)データガバナンス
・データガバナンス態勢の構築・維持に係る方針・ルールの策定
・経営情報基盤に係る知見の文書化、データ資産のメタデータ管理
・経営/マネジメント宛て報告・監査対応　など

【成長機会】
・世界有数のグローバル金融グループで、多様かつ膨大なデータの活用と管理に超上流工程から挑むことができます。
・グローバル金融グループで、国内外の関係部署の活動状況を把握し、あるべきデータ管理の視座を養えます。

【キャリアパス】
データ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケース、業務部門での経験を積み新規サービスや商品企画等のキャリアを歩むケース、2線・3線のガバナンス関連部門での経験を積み経営管理のキャリアを歩むケース等があります。

・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

【データアナリストとともに挑戦したい事業課題】
・当社のサービス成長を支えるための、最高効率のオペレーション業務（バッテリー交換、車両の再配置など）を実現すること
・ユーザーが乗りたい場所と降りたい場所を定量・定性的に理解して、その需要を満たすためのポートの供給を実現すること
・当社アプリの課題を定量的に理解して改善し続けるための仕組みを設計すること
・幅広いユーザーのニーズに応えるプライシングを設計・提供すること
・当社製品が社会に広く受け入れられるためのマーケティング上の課題をデータから明らかにすること
・車両の故障ログやエラーコードを活用して、当社製品の車両安全を担保する仕組みを作ること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

●募集概要
・経営視点でグループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます
・グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます
・グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます
・グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます

●具体的な業務内容
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化

【分析業務例】
・BIツールや統計・機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成。それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援
・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討・開発の実施
・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用・改善
・データ分析関連の文献調査・アルゴリズム実装

▼作業環境（例）
分析用言語：Python/R/Julia
BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI
分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL
プログラム管理：Github/Gitlab

●ポジションの魅力
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点

本ポジションでは、今後ビジネスを更に加速させるため、ナウキャストのデータサービスを支える多種多様なマスターデータを整備するデータオペレーション業務を担当していただきます。
オペレーションの実務（マスターデータの要件定義、業務構築・改善・運用・メンテナンス）のほか、オペレーションチームの立ち上げにも携わっていただきます。
・トランザクションデータの分類方法の定義とそれに基づくマスターの作成
・スクレイピングした情報・生成AIが作成した情報の目視確認、リサーチ、修正
・既存マスターデータの更新、改善
・上記を推進するための業務指示書の作成
・外部パートナー企業様の選定、品質管理、契約管理
・ナウキャストがパートナー企業様から収集するデータや、外部API・スクレイピング等での取得データ、生成AIでの作成データについて、データの分類の検討、正確性担保、他データとの紐づけ作業などを行う業務を担っていただきます。
・本業務は現在ナウキャストが進める新規事業開発において価値の源泉となる非常に重要な役割を果たす業務であり、高い品質とスピード感を持った業務推進を両立していただくことになります。
・社内のメンバーと外部委託先で構成されるチームの立ち上げにも携わっていただきます。
・品質管理、業務マニュアルの作成等を実施いただきます。

クライアント企業に提供するデータとデジタルテクノロジーを活用した下記の業務を担当して頂きます。

・AI等最先端のテクノロジーを活用したサービス研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務の提供
・データドリブンな意思決定サポート
・データ分析の基礎となるデータマネジメントの構築
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略を立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し、大量のデータからインサイトの導出
・データ分析の結果を組織内外のステークホルダーに分かりやすく伝え、データから導かれた洞察をストーリーテリングの形で提示

企業間決済サービスの実現のために、企業の支払い能力を審査(以下与信)する必要があります。
売り手企業は適切な与信管理によって未入金発生を抑制でき、安定して取引を行うことができます。
現在はルールベースと機械学習の組み合わせによる与信モデルを構築しており、2020年には約9割の審査の自動化を達成しました。
今後与信モデルをさらに高度で精緻なものにしていくため以下の点が必要であると考えています。
与信モデルのモニタリング体制を強化し、日々与信モデルのアップデート。
現在審査に使用しているデータの範囲をもっと広げていき、より視野の広い審査の実現。
弊社社内に蓄積している各企業の入出金データ、公開されている企業の基本情報、独自に収集したデータなどを用いて与信モデルを構築。
上場企業や公開情報の多い中堅企業と比較して、中小企業と呼ばれる数多くの企業は外部から得られる情報は限られており、中小企業の与信判断は多くの事業者にとっての課題です。
私たちはユーザーへ価値提供を最大化するために、すべての企業に対して適切に与信判断をすることを目指して、過去蓄積されてきた取引実績データと、統計・機械学習技術を組み合わせた与信モデルの開発しています。
データリソースの拡充と急速な技術進歩により、まだまだアップデートの余地があると考えており、これまでにない精緻な与信モデルの実現を中心に、データ活用による事業貢献に取り組んでいただきます。

本ポジションのミッション
データを活用して、事業拡大や課題解決に導く。
社内に蓄積された審査履歴、債権回収/未回収データを用いた審査モデルの構築、継続的な改善。
督促業務効率化のための予測モデル構築、改善。
ダッシュボード等での可視化。

ポジションの魅力
事業としてデータ整備（データパイプライン・ETLの活用）に力を入れているため、分析に集中できる環境があります。
請求代行事業では取引データ、信用情報、財務データなど多様なデータを扱いますが、金融業界の中でも前例がない分野であるため、既存のデータ分析の手法を新たな分野に活かすチャレンジができます。
少数精鋭の組織であるため、裁量権が大きくスピーディーな意思決定が可能です。

大規模言語モデル（LLM）をはじめとした生成AI等の先端技術による金融ビジネスのマーケティング・事業支援・生産性の向上、または機械学習を活用したクオンツ投資戦略および執行戦略の新規開発を含む金融市場分析を行っていただきます。部門横断的なプロジェクトにも積極的にアサインされ、データ分析やツール・モデル実装を通じた新規ビジネス開発を経験できます。自分のアイデアと実行力で新しい挑戦を行うこともできるので、先端技術で金融ビジネスを変えていくという積極的な姿勢が望まれます。様々な技術に関する知見の活用を通して当社の金融ビジネスのイノベーションや新たな付加価値の創出に貢献したい意欲を持つ方のご応募をお待ちしております。

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、データサイエンティス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、産地全体の活性化に貢献します。
業務は、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て、進めていきます。

▼具体的な業務内容
＜データサイエンティスト業務＞
1.Pythonを用いたデータ解析（データの見える化・グラフ化。Google Colaboratoryを使用）
・データ前処理（カラムのグループ分け処理・時系列データ処理）
・グラフ化（散布図、折線図、棒グラフ、2軸グラフ、近似線・平均線・コメントの挿入など）
2.解析結果のレポート作成
・解析方法、解析ロジックなどの説明資料の作成
・解析データの整理
3.クライアントとの定例会議
・クライアントの要件整理
・会議Agendaの作成および進捗報告

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、当社の住宅ローン比較サイト事業および不動産投資サイト事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。


　住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
　　- RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
　　- プロンプトチューニング
　　- モデルのフィッティングの調整
　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
　最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
　短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
　上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクスチーム」に所属し、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。
・住宅ローンのチャット機能や予測モデルの作成および運用
　- 生成AI（LLM）を用いたチャット機能の開発
　- プロンプトチューニング
　- 予測モデルのフィッティングの調整
・住宅ローンに関わるデータの分析および可視化
・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
・上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務
・短期、長期プロジェクト双方に関わりあり

デジタルマーケティングに関する基本的なデータ収集・統計処理
Web上の顧客行動履歴の解析
資料請求者等の成約率の解析
デジタルデータ（顧客反応データ等）を基にした、成約率に関するスコアリング、レコメンデーションの開発等

事業全体の企画、コンサルティングを通じて獲得したデータの利活用、そこからのサービス開発を担当いただきます。
データサイエンスを活用したヘルスケアサービスのR&D（ヘルスケア・ビックデータ解析、各種予測モデル開発等）を担当いただきます。
具体的な事例としては、健康診断結果、レセプトデータを用いて、脂質異常症、血圧などのリスク予測モデルの作成などがあります。

業務割合のイメージ
・データ分析案件のプロジェクトマネジメント（40％）
・データ戦略等の企画業務（30％）
・分析チームメンバーの人材育成（30％）

当社が有する量・質ともに国内でも有数のデータを扱い、データサイエンスを活用した顧客理解、マーケティング（事業）課題の原因抽出、課題の解決支援等のミッション主担当者として、経営と近い距離で顧客体験のDX、マーケティングの深化を推進いただけることを期待しております。
※当社では各部署に分析機能があり、将来的なキャリアパスとしてリテール分野にとどまらないデータを取り扱うことも可能な環境です。

＜具体的な仕事＞
・ビジネス目標を達成するために必要なデータの収集、整理、抽出
・統計学・機械学習を用いたデータ分析全般（設計、構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）
・ビジネスリーダーや他の部門と協力して、データに基づいた戦略策定をリード
・データ分析を通じた顧客行動の把握、新しい顧客体験を提供するための意思決定のサポート
・事業グロースに向けた施策の検討、提案

クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、オルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。

【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進

●ポジションの魅力
・クレジットカードデータやPOSデータなどのオルタナティブデータを活用し、企業や自治体の意思決定を支援
　実データに基づく分析を通じて、社会課題の解決に直接貢献できる
・金融、行政、不動産、観光・消費分析など、幅広い業界のデータ活用に関与可能
　特に、官公庁や地方自治体向けの経済分析を通じ、政策決定や地域活性化に貢献できる
・課題設定から分析、施策提案まで一貫して携われるため、データ活用の上流から下流までを経験できる
　単なるデータ分析にとどまらず、ビジネスの意思決定に直結する役割を担える
・急成長フェーズのスタートアップで、自らのアイデアを反映しやすく、大きな裁量を持てる環境

●データアナリスト
ソリューションサービスの一環として、顧客のデータ分析基盤導入を支援いただきます。

＜仕事内容＞
・顧客がデータ分析基盤を導入する際のKPI設計からダッシュボード構築までを実施
・自社プロダクトであるサービスを用いた基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装
・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施
・BIツールを用いたデータ可視化
・外部サービスとのデータ連携および活用の支援
・運用が回り始めた基盤に対してのデータ分析・機械学習の導入検討やPoCの実施

＜魅力＞
・データ分析基盤構築プロジェクトに従事し、お客様と適切なKPIの設計や分析について0から進めることが可能です。
・サービスは約100種のコネクタをもっております。
さまざまな業界やデータ種を持つお客様を対象に基盤構築を行い、業界・サービスにとらわれない多角的な視点を身に着けることが可能です。
・アナリストとしての経験を積んでいただいた先に、以下のようなキャリアにステップアップしていただくことも可能です。
――エンジニアリングに特化　→　「データエンジニア」
――サイエンス・スペシャリストに特化　→　「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」
――アーキテクトに特化　→　「ソリューションアーキテクト」
――マネジメントやビジネスに特化　→　「PM」「データビジネスコンサルタント」

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス

その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。

【具体的な業務内容】
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的に合わせた業務分析・ヒアリング〜課題抽出、戦略策定、技術選定、PoCの実施
・自社サービスも含めたデータ分析基盤に関する提案・案件立案

(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
・データ活用の自走支援
・データの可視化、分析支援
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善
（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決(DataOps)
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築(MLOps)

(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
・ワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材のデータ活用教育

また、上記に加えて自社サービスの機能改善・新規機能の企画立案への提言やプロダクトを発展させて新しいソリューションに繋げたい方など、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。
今回募集のポジションでは、プロジェクトの中でソリューションアーキテクトやデータストラテジストの指示の元でプロジェクトを推進していくメンバークラスの方を募集しています。

【具体的な業務内容】
(1)のソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的のテーマ探索・業務分析・ヒアリング〜課題抽出、構想策定、技術選定、PoC等の実施
・データ分析基盤開発やデータ活用システム・運用に関する提案・案件立案

(2)のソリューションサービス
・データ活用の自走化支援
・データの可視化、分析支援（ビジネスデータアナリティクス、機械学習など）
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決（DataOps）
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築（MLOps）

(3)のソリューションサービス
・データ活用/データエンジニアリングワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材に向けたデータ活用教育

上記(1)(2)(3)を組合せた総合支援

また、上記領域のテーマに対してアカウント営業と共に提案などのプリセールス活動にも従事いただきます。
クライアントとの課題の発見・解決を通じて上流工程のキャリアを経験したい方、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

特にスマートインフラ製品（測量精密機器）に係わる品質データの集計と分析、データからの苦情予測と再発監視

●具体的な業務内容

1）苦情情報の集計・調査・分析

2）分析結果による苦情予測・未然防止の提案

3）不具合の再発監視と異常時のアラート発信

4）過去の品質データの整理(ドキュメント、システム)

当社のAI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当いただきます。
データサイエンスグループでは、「データから価値を生む」ことを意識しています。
そのための指標設計や、各種モデル構築を通じて、プロダクトと顧客の成果に貢献していきます。

▽データサイエンスで重要視している活動
1. 課題から発想する
- 目の前の課題に向き合い、必要なデータを見極める
- データは手段であり、目的は課題解決にある
- 分析のための分析に陥らず、価値ある示唆を導き出す

2. 価値創造の架け橋となる
- 部門間の対話を生み出し、新たな価値の種を見出す
- 繋ぐことが目的化せず、より良い意思決定のために協働する
- データを介して、組織の知恵と経験を結びつける

3. 示唆を実践へと結びつける
- 単なる分析で終わらせず、具体的なアクションを導く
- 事実と論理に基づく、実行可能な提案を行う
- 分析結果を、組織の力とするために昇華させる

4.具体的な成果にこだわる
- 明確に測定可能な形で価値を定義する
- 一時的な解決でなく、再現可能な形での実現を目指す
- 小さくても確実な価値から、着実に積み重ねる

【使用技術】
・開発言語： Python
・DB：Redshift, Athena
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECR, S3, SageMaker, Bedrock
・ツール： GitHub、Slack、Notion

当フィナンシャルグループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジションです。
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応いただきます。
・生成AIの利活用を想定したデータの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
・生成AIのモデル開発に必要なデータの特定、データベース設計
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
・プライベートLLMの分析、技術的評価

＜ご参考＞
具体的に現在企業内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下の通りです。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
・初期的な技術検証（AIモデルやプラグインの活用）
・生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
・ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・企業独自モデルの構築及び評価実証
・AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討

【このポジションの魅力】
・数万人の社員が在籍するグループ横断で、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
・特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いて技術課題の解決を行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
・業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
・裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
・Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。

【働き方】
・業務用端末に加え開発用端末を支給します。またiPadや業務用スマホを支給します。在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・オフィスはフリーアドレスで、活発なコミュニケーションが生まれています。日によって席を変えて気分転換をすることも可能です。
・積極的な休暇取得を推奨しており、メンバー間で協力して計画的に休暇を取得しています。

広告主への価値提供を最大化するため、データ分析とコンサルティングのスキルを持つ人材を募集。

・Webログデータを活用した広告配信の高度化
・データ統合からPDCAサイクルの確立
・一貫したデータ活用の体制構築

【具体的には】
・広告配信のためのWebログデータ活用戦略の立案と実行支援
・データ統合・データマート構築に関するコンサルティング
・広告効果測定のためのKPI設計とダッシュボード構築支援
・セグメント作成・拡張のための分析と提案
・広告主へのデータドリブンなコンサルティング提案

本ポジションのMissionは、当社のデータやリソースを適切かつ有効に活用・確保し、当社ならではの研究・分析・発信で、当社の目指す世界の実現に貢献することです。

ユーザーデータを活用した分析結果に限らず、例えばアンケート結果や独自の調査等に基づく発信、政府のマクロ経済政策や日銀の金融政策の解説、専門書や論文の紹介など、得意領域や経験を活かした発信を期待しています。

具体的な業務は以下の通りです。

・データ活用戦略の立案・推進：当社のデータを駆使し、ユーザーや政府に価値を提供するための戦略を策定
・データ分析とインサイトの抽出：ユーザーの経営課題や市場動向を分析し、有益なインサイトを提供
・政策提言の支援： 政府や関連機関との連携を通じて、データに基づく政策形成を支援
・レポート作成・発信： 分析結果をわかりやすくまとめ、社内外への発信を行う
・チームマネジメント： プロジェクトチームの編成・育成・マネジメント

データサイエンティストとして、各種分析及びレポーティング業務に即戦力として従事しつつ、メンバー業務の品質管理やプリセールス業務も担当して頂きます。

●業務内容詳細
・顧客ログデータを用いた顧客ポートフォリオ診断やKPI設定
・KPI改善のための深堀分析〜施策立案
・ABテストを始めとする施策効果検証
・リサーチデータや公的統計データを用いたマーケットサイズ推定、需要予測
・広告はじめマーケティング投資履歴データと実績商況データを用いた投資配分最適化

●仕事のやりがい
・多様な業界や部門におけるデータ活用課題の解決に携われること
・様々なデータを扱い、幅広い分析、課題解決手段を実施できること
・少人数かつ若いメンバー構成の事業本部において、事業拡大フェーズの業務に大きな裁量を以て従事できること

●配属部署について
・データサイエンスユニットへの配属となります。現在会社人数は80人程度、管理層を中心に育児中のメンバーも多く、ワークライフバランス感度の高い組織となっています。

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

まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。

変更の範囲：会社が指定した業務

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

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

〜〜〜案件事例〜〜〜
1.ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2.機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python

3.ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ


≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど

Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

[職務概要]
ビジネスコンサルティング チームでは金融機関が顧客への融資を行う際の与信戦略や、マーケティング戦略における投資対効果を最大化するための予測モデル構築、専門家によるコンサルティングなど幅広いデータドリブンによるサービスを提供します。
具体的には、貸付債権の延滞・債務不履行(デフォルト)など信用リスクの将来への推移や変化を予測します。長期的な成長と収益が見込めるポートフォリオの構築を支援し、収益の最適化を実現します。
また、初期与信や途上与信における詐欺や不正取引の検知・捕捉を実施し、取引ライフサイクル全般にわたる被害を未然に防止します。中小企業・未上場企業向け法人融資においても、同様に与信判断・意思決定を支援し、収益の最適化を実現します。
金融機関向けの業務に関わらず、データドリブンによる分析コンサルティングやソリューションも提供しています。

[主な業務内容］
・データ利活用の基盤構築支援、ビジネスインテリジェンス提供、
　データ分析、AI利活用等の管理・運営に携わり、チームビルドの実施。
・クライアント/当社チームと連携し、ビジネス課題の明確化、
　課題解決に向けたプロジェクトの立案・推進の実施。
・金融機関/ノンバンク向けの与信戦略の策定支援や与信業務に関わるコンサルティング。
・提案書作成などの技術的な観点からの営業支援。

[ポジションの魅力]
・クライアントへデータに基づいた戦略提案が可能です。
・顧客の与信管理に対する実体のあるアウトプットが評価され、パートナーコンサルタントとしても位置づけられています。

[キャリアパス]
●コンサルティング マネージャー
データ分析プロジェクトの計画・実施・実装サポートまでを管理してもらい、データドリブンもよる意思決定を行うために必要なステークホルダーとのコミュニケーションを実施。
将来的には次フェーズ提案などの提案活動も期待されます。

●エンジニア マネージャー
社内外への知識共有を期待され、シニア エンジニアマネージャーを目指すことができます。