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データサイエンスの転職求人
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新着 外資系コンサルティングファームでのAIコンサルタント（AI・アナリティクス領域）【東京/大阪】
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
【当職種について】
AI・アナリティクスコンサルタントは、生成AIを含むAIや機械学習などの先進データアナリティクステクノロジーを活用し、企業における業務変革を戦略策定から実行まで、幅広い領域でご支援を実施しています。
・企業における中長期のAI/データアナリティクス活用戦略策定を支援します。
・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータアナリティクス技術を紐づけ、ユースケースの企画と優先度評価を支援します。
・ユースケースごとに技術的なアプローチ設計及びプロトタイピング、業務トライアル等による、本番導入に向けた支援を行います。
・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進や新規ビジネス創出まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。
・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・データ利活用のための人材育成の支援を行います。
・「技術」、「各種法令・法規制」、「倫理」などを考慮し、AI・生成AIを安全安心に業務活用するためのガバナンス体制や仕組みの構築を支援します。
【当職種で働く魅力】
●AI/生成AIに関わる幅広いプロジェクトへの参画
AI/生成AI活用に関する戦略策定などの上流案件もあれば、より具体的なシステム実装に関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。
●多様な専門家とのコラボレーション
今やAI/生成AIはいかなる業界・業務でも重要アジェンダとして扱われるため、様々なクライアントに対してPwC内部の多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。
●グローバルネットワークを生かした成長機会
・PwCにおけるAI/生成AIに関する様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。
・PwCのグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修や情報共有を通じて、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。
・PwCのグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。
●フラットな組織運営
新卒採用・中途採用入社者ともに比較的若いメンバーが多く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。
【キャリアパス・成長の機会】
・多様な業界・業務領域におけるAI/生成AI活用プロジェクトへの参画
・PwC内部の多様な専門家や海外オフィスメンバーと協働し、グローバルな経験を積む機会
・AI/生成AIなどの最先端技術に触れながら、具体的にビジネス課題解決のための業務トライアル・実装を行い、効果を実感するまでの伴走
・既存の業務改善にとどまらず、新しい企業運営や業務の在り方を描き、ドラスティックな企業の成長と変革を支援、新たな価値を創造するための挑戦
【職務内容】
当職種では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援
・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援
・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援
・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・PwC内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案
・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計
など
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援（社内外向けソリューション、ユースケース策定など）及びAIプロダクト開発支援（戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など）
- エネルギー業：社内AI活用推進組織（CoE）組成及び運用支援
- 製造業：製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業：優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業：需要予測、在庫分析
- 金融業：AIを活用した与信判断の効率化・高度化
- 人材サービス業：採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業：データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業：AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 製薬業：社内AI活用におけるガイドライン・ポリシー策定支援
- 自治体：特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
AI・アナリティクスコンサルタントは、生成AIを含むAIや機械学習などの先進データアナリティクステクノロジーを活用し、企業における業務変革を戦略策定から実行まで、幅広い領域でご支援を実施しています。
・企業における中長期のAI/データアナリティクス活用戦略策定を支援します。
・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータアナリティクス技術を紐づけ、ユースケースの企画と優先度評価を支援します。
・ユースケースごとに技術的なアプローチ設計及びプロトタイピング、業務トライアル等による、本番導入に向けた支援を行います。
・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進や新規ビジネス創出まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。
・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・データ利活用のための人材育成の支援を行います。
・「技術」、「各種法令・法規制」、「倫理」などを考慮し、AI・生成AIを安全安心に業務活用するためのガバナンス体制や仕組みの構築を支援します。
【当職種で働く魅力】
●AI/生成AIに関わる幅広いプロジェクトへの参画
AI/生成AI活用に関する戦略策定などの上流案件もあれば、より具体的なシステム実装に関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。
●多様な専門家とのコラボレーション
今やAI/生成AIはいかなる業界・業務でも重要アジェンダとして扱われるため、様々なクライアントに対してPwC内部の多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。
●グローバルネットワークを生かした成長機会
・PwCにおけるAI/生成AIに関する様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。
・PwCのグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修や情報共有を通じて、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。
・PwCのグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。
●フラットな組織運営
新卒採用・中途採用入社者ともに比較的若いメンバーが多く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。
【キャリアパス・成長の機会】
・多様な業界・業務領域におけるAI/生成AI活用プロジェクトへの参画
・PwC内部の多様な専門家や海外オフィスメンバーと協働し、グローバルな経験を積む機会
・AI/生成AIなどの最先端技術に触れながら、具体的にビジネス課題解決のための業務トライアル・実装を行い、効果を実感するまでの伴走
・既存の業務改善にとどまらず、新しい企業運営や業務の在り方を描き、ドラスティックな企業の成長と変革を支援、新たな価値を創造するための挑戦
【職務内容】
当職種では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援
・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援
・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援
・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・PwC内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案
・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計
など
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援（社内外向けソリューション、ユースケース策定など）及びAIプロダクト開発支援（戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など）
- エネルギー業：社内AI活用推進組織（CoE）組成及び運用支援
- 製造業：製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業：優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業：需要予測、在庫分析
- 金融業：AIを活用した与信判断の効率化・高度化
- 人材サービス業：採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業：データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業：AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 製薬業：社内AI活用におけるガイドライン・ポリシー策定支援
- 自治体：特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
新着 【神奈川県】半導体製造装置のデータエンジニア・アプリケーションエンジニア/大手産業機械メーカー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1570万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】
データベース開発、Webアプリケーション開発などに参画いただきます。製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術開発・ビジネス創造に係るテーマに、同社の開発に携わっていただきます。
※変更の範囲：会社の定める業務
【具体的な業務】
装置のChamber間・装置間の装置データを比較することで装置の健康状態を可視化し、健全性指標や故障予知機能を開発します。その過程で、データ解析プラットフォームの機能強化と構築をタイムリーに行います。
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行います。リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。サプライヤ対応にも携わり、折衝能力を高めた上で、拠点や顧客との打合せの場に出ていただき、頼られる人材へステップアップしていただくことを期待しています。
【ポジション・部門の魅力】
半導体デバイスメーカーに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売している企業でのポジションです。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速させる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体製造装置メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。
データベース開発、Webアプリケーション開発などに参画いただきます。製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術開発・ビジネス創造に係るテーマに、同社の開発に携わっていただきます。
※変更の範囲：会社の定める業務
【具体的な業務】
装置のChamber間・装置間の装置データを比較することで装置の健康状態を可視化し、健全性指標や故障予知機能を開発します。その過程で、データ解析プラットフォームの機能強化と構築をタイムリーに行います。
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行います。リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。サプライヤ対応にも携わり、折衝能力を高めた上で、拠点や顧客との打合せの場に出ていただき、頼られる人材へステップアップしていただくことを期待しています。
【ポジション・部門の魅力】
半導体デバイスメーカーに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売している企業でのポジションです。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速させる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体製造装置メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。
新着 【東京都/神奈川県】データアナリスト（ジュニア）/独立系データ分析・システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜600万円
ポジション
データアナリスト（ジュニア）
仕事内容
同社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。
データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走を担当します。
【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築
【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。
2. 一気通貫で全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。
3. 顧客のリアクションを身近に感じる
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。
データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走を担当します。
【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築
【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。
2. 一気通貫で全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。
3. 顧客のリアクションを身近に感じる
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。
新着 データ化プロセス設計・BPR リーダー候補/クラウドDXサービス運営企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
740万円〜920万円
ポジション
リーダー候補
仕事内容
複数の事業ニーズに横断的に適応しながら、データ化におけるオペレーション構築や改善、システム改善をリードします。
●具体業務内容
・大規模オペレーションの管理とデリバリー維持
年間3億件規模のデータ化を処理する大規模かつ複雑なオペレーションを管理します。複雑な計数管理、需要予測に基づき、理想的なリソースアサインで安定的なサービスデリバリーを維持します。
・QCD改善とリソース最適化の推進
人的リソース、オペレーション、システムを複合的に捉え、QCD改善に取り組みます。サービス横断でのリソースアサインメントを最適化し、より高い生産性を実現します。
・システム改善による品質・コストの最適化
品質向上やコストカットを実現するため、名刺入力などデータ化システムのUI／UX改善やデータ化プロセスを改善します。
・事業価値向上のための施策実行
事業部と協業し、データ化起点でサービスの提供価値を高める施策を実行します。
●具体的な業務改善例
需要予測に基づく動的な人員配置（マルチスキル化）
特定プロダクトの月初の繁忙期と、他プロダクトの閑散期を分析します。特定の業務に特化していたメンバーを「マルチスキル化」し、全社のデータ化納期を守りつつ、変動人件費を年間数千万円規模で最適化する体制を構築します。
●本ポジションのキャリアパス
オペレーションマネジメントから始まり、新たな付加価値創出を生み出す事業企画・BizDevの領域にも役割を広げることができます。
●本ポジションの魅力
・大規模な数値管理に基づくプロセス改善
年間3億件のデータ化を実現するオペレーション運営、年間数十億円規模の予算を動かしながら、秒単位の工程分析を行い、組織全体の生産性に直結する改善をリードできます。
・システム開発へのダイレクトな関与
部門内にエンジニア組織を保有しているため、現場の課題を即座にアプリケーションの機能改修や自動化ロジックへ反映できます。
・非エンジニアでも最先端技術の利用、AIスキルの獲得ができる環境
部内エンジニア支援のもとcursorやClaude CodeなどのAgentic AI活用にも検証的に積極的に取り組んでおり、AI時代を生き抜くスキルを身に付ける機会が多くあります。
●開発環境、使用するツールなど
Notion, Slack, Redash, Looker Studio, Devin AI，cursor，Claude Codeなど
●具体業務内容
・大規模オペレーションの管理とデリバリー維持
年間3億件規模のデータ化を処理する大規模かつ複雑なオペレーションを管理します。複雑な計数管理、需要予測に基づき、理想的なリソースアサインで安定的なサービスデリバリーを維持します。
・QCD改善とリソース最適化の推進
人的リソース、オペレーション、システムを複合的に捉え、QCD改善に取り組みます。サービス横断でのリソースアサインメントを最適化し、より高い生産性を実現します。
・システム改善による品質・コストの最適化
品質向上やコストカットを実現するため、名刺入力などデータ化システムのUI／UX改善やデータ化プロセスを改善します。
・事業価値向上のための施策実行
事業部と協業し、データ化起点でサービスの提供価値を高める施策を実行します。
●具体的な業務改善例
需要予測に基づく動的な人員配置（マルチスキル化）
特定プロダクトの月初の繁忙期と、他プロダクトの閑散期を分析します。特定の業務に特化していたメンバーを「マルチスキル化」し、全社のデータ化納期を守りつつ、変動人件費を年間数千万円規模で最適化する体制を構築します。
●本ポジションのキャリアパス
オペレーションマネジメントから始まり、新たな付加価値創出を生み出す事業企画・BizDevの領域にも役割を広げることができます。
●本ポジションの魅力
・大規模な数値管理に基づくプロセス改善
年間3億件のデータ化を実現するオペレーション運営、年間数十億円規模の予算を動かしながら、秒単位の工程分析を行い、組織全体の生産性に直結する改善をリードできます。
・システム開発へのダイレクトな関与
部門内にエンジニア組織を保有しているため、現場の課題を即座にアプリケーションの機能改修や自動化ロジックへ反映できます。
・非エンジニアでも最先端技術の利用、AIスキルの獲得ができる環境
部内エンジニア支援のもとcursorやClaude CodeなどのAgentic AI活用にも検証的に積極的に取り組んでおり、AI時代を生き抜くスキルを身に付ける機会が多くあります。
●開発環境、使用するツールなど
Notion, Slack, Redash, Looker Studio, Devin AI，cursor，Claude Codeなど
新着 【関西】データサイエンティスト/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
新着 AIプロダクト開発と連携するデータサイエンティスト/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
▼業務内容
・データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発を行うエンジニアと連携して実施
・データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営
・開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーション
▼使用技術
・開発言語：Python, R, SQL等
・データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等
・クラウド環境： GCP, AWS等
・開発ツール：GitHub / Slack / JIRA / Confluence等
・データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発を行うエンジニアと連携して実施
・データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営
・開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーション
▼使用技術
・開発言語：Python, R, SQL等
・データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等
・クラウド環境： GCP, AWS等
・開発ツール：GitHub / Slack / JIRA / Confluence等
新着 データサイエンティスト/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1400万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは日本の産業をアップグレードすること会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。
▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは日本の産業をアップグレードすること会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。
▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
新着 事業開発志向のデータサイエンティスト/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは日本の産業をアップグレードすること
個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。
▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。
当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは日本の産業をアップグレードすること
個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。
▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動
▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
新着 法人向けデータサイエンス研修講師/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。
昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。
▼主な業務内容
・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施
・受講生の学習進捗管理、サポート
・受講生による応用プロジェクトの伴走支援
スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。
▼主な業務内容
・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施
・受講生の学習進捗管理、サポート
・受講生による応用プロジェクトの伴走支援
スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence
▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心
▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます
新着 Senior Data Analyst/フリマアプリ運営企業
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
Senior Data Analyst
仕事内容
具体的な業務内容は下記です。
当社定量分析に基づく課題の特定、サービス改善策・マーケティング施策等の提案
分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
本ポジションでは、当社のコア事業であるマーケットプレイス事業の意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、お使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。
プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。
当社定量分析に基づく課題の特定、サービス改善策・マーケティング施策等の提案
分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
本ポジションでは、当社のコア事業であるマーケットプレイス事業の意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、お使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。
プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。
新着 FP&A（経営企画）/HRテック事業・DX事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
720万円〜1200万円
ポジション
担当者
仕事内容
業務概要
同社は現在、AIを活用した業務変革（Corporate AX）を推進しており、コーポレート部門の抜本的な変革と採用を本格化させています。本ポジションは、その中核を担う最重要職種の一つです。事業の多角化や事業部制の導入に伴い、各部門に散在する財務・非財務データを集約し、経営陣が「次のリーダーシップアクション」を迅速に起こせる状態を作ることが急務となっています。単なる過去実績の集計にとどまらず、自ら泥臭くデータを整理・構造化し、データドリブンな意思決定基盤の構築を主導していただく「FP&A」の中核メンバーを募集いたします。
具体的な業務
AIを活用した業務変革の基盤となる全社データの集約・標準化を主導し、経営陣および各事業部の迅速な意思決定を支える「データドリブンなFP&A体制」の構築をお任せします。初期フェーズは【データ基盤の整備・構造化】に最優先で注力いただきます。
1. データ基盤の整備（初期フェーズ最優先）
AIを活用した業務変革推進に向けた、各事業部・部門に散在する財務・管理会計データの整理・統合
大量かつ複雑なデータ（Excel、スプレッドシート、各部門のSaaSデータ等）の構造化と、ビジネスに即時活用できる状態への整備
2. 経営シミュレーション・分析
経営層および事業部長向けの財務シミュレーションの作成
予実分析、および次期経営計画・管理会計モデルの構築
経営判断に直結する財務ダッシュボードの要件定義とデータマネジメント
3. 経営支援
予算策定プロセスの効率化
データに基づく経営インサイト（課題と打ち手）の抽出および提案
ポジション・部門の魅力
初期フェーズで全社のデータ基盤（AIを活用した業務変革）の構築とFP&A体制の立ち上げを牽引いただいた後は、ご志向と実績に応じて以下のような多様なキャリアパスが広がっています。
1. 経営中枢へのステップアップ：FP&Aチームのマネジメントを経て、経営企画部長や将来のCFO（最高財務責任者）、経営ボードへの参画
2. 事業サイドへの展開：データドリブンな経営管理の知見を活かし、各事業部の事業責任者（COO候補）として事業成長を直接牽引
3. 全社DX/AXの牽引：市場価値の高い「テクノロジー×FP&A」のスキルを活かし、全社の業務変革プロジェクトを統括する専門リーダーとしての活躍
同社は現在、AIを活用した業務変革（Corporate AX）を推進しており、コーポレート部門の抜本的な変革と採用を本格化させています。本ポジションは、その中核を担う最重要職種の一つです。事業の多角化や事業部制の導入に伴い、各部門に散在する財務・非財務データを集約し、経営陣が「次のリーダーシップアクション」を迅速に起こせる状態を作ることが急務となっています。単なる過去実績の集計にとどまらず、自ら泥臭くデータを整理・構造化し、データドリブンな意思決定基盤の構築を主導していただく「FP&A」の中核メンバーを募集いたします。
具体的な業務
AIを活用した業務変革の基盤となる全社データの集約・標準化を主導し、経営陣および各事業部の迅速な意思決定を支える「データドリブンなFP&A体制」の構築をお任せします。初期フェーズは【データ基盤の整備・構造化】に最優先で注力いただきます。
1. データ基盤の整備（初期フェーズ最優先）
AIを活用した業務変革推進に向けた、各事業部・部門に散在する財務・管理会計データの整理・統合
大量かつ複雑なデータ（Excel、スプレッドシート、各部門のSaaSデータ等）の構造化と、ビジネスに即時活用できる状態への整備
2. 経営シミュレーション・分析
経営層および事業部長向けの財務シミュレーションの作成
予実分析、および次期経営計画・管理会計モデルの構築
経営判断に直結する財務ダッシュボードの要件定義とデータマネジメント
3. 経営支援
予算策定プロセスの効率化
データに基づく経営インサイト（課題と打ち手）の抽出および提案
ポジション・部門の魅力
初期フェーズで全社のデータ基盤（AIを活用した業務変革）の構築とFP&A体制の立ち上げを牽引いただいた後は、ご志向と実績に応じて以下のような多様なキャリアパスが広がっています。
1. 経営中枢へのステップアップ：FP&Aチームのマネジメントを経て、経営企画部長や将来のCFO（最高財務責任者）、経営ボードへの参画
2. 事業サイドへの展開：データドリブンな経営管理の知見を活かし、各事業部の事業責任者（COO候補）として事業成長を直接牽引
3. 全社DX/AXの牽引：市場価値の高い「テクノロジー×FP&A」のスキルを活かし、全社の業務変革プロジェクトを統括する専門リーダーとしての活躍
新着 DX企画推進リーダー (全社データ活用)/グローバル空調・化学メーカー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
DX企画推進リーダー
仕事内容
【業務概要】
全社のAI・データ活用推進部門において、各事業部門と連携し、業務課題の把握・整理から、データ活用テーマの企画構想、ユースケース具体化、プロジェクト化、実行推進、定着化までを一気通貫で担当します。また、個別テーマの推進にとどまらず、各ユースケースを通じて蓄積・整備したデータを、継続的に活用できる共通データとして整理し、部門横断で活用できる形で共有・展開していくことも推進します。
【具体的な業務】
DX企画推進リーダー (全社データ活用) として、事業部門に伴走しながらデータ活用ユースケースを実現します。
・事業部門の事業課題や中期で目指す姿に基づいたデータ活用テーマ(ユースケース)の具体化と展開
・社内外のデータを活用したユースケースの企画・プロジェクト推進
・業務現場へのデータ活用施策の適用推進・定着化
・共通データ整備と部門横断での活用促進・横展開
使用ツール: Databricks等
【ポジション・部門の魅力】
データ活用推進は全社戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担うことができます。入社後は社内におけるデータ活用の第一人者として戦略立案・推進をリードする醍醐味があります。海外売上高比率が80%を超える企業の本社組織として、グローバルで活躍する機会が多くあります。
この職種における強み:
・最上流の企画構想立案から、PoC、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
・海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断でデータ活用施策を推進できます。
・上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行が可能です。
・空調業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。
キャリアパス:
・企業全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。
・特定領域（データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど）を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です。（グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要です）
・全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。
全社のAI・データ活用推進部門において、各事業部門と連携し、業務課題の把握・整理から、データ活用テーマの企画構想、ユースケース具体化、プロジェクト化、実行推進、定着化までを一気通貫で担当します。また、個別テーマの推進にとどまらず、各ユースケースを通じて蓄積・整備したデータを、継続的に活用できる共通データとして整理し、部門横断で活用できる形で共有・展開していくことも推進します。
【具体的な業務】
DX企画推進リーダー (全社データ活用) として、事業部門に伴走しながらデータ活用ユースケースを実現します。
・事業部門の事業課題や中期で目指す姿に基づいたデータ活用テーマ(ユースケース)の具体化と展開
・社内外のデータを活用したユースケースの企画・プロジェクト推進
・業務現場へのデータ活用施策の適用推進・定着化
・共通データ整備と部門横断での活用促進・横展開
使用ツール: Databricks等
【ポジション・部門の魅力】
データ活用推進は全社戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担うことができます。入社後は社内におけるデータ活用の第一人者として戦略立案・推進をリードする醍醐味があります。海外売上高比率が80%を超える企業の本社組織として、グローバルで活躍する機会が多くあります。
この職種における強み:
・最上流の企画構想立案から、PoC、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
・海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断でデータ活用施策を推進できます。
・上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行が可能です。
・空調業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。
キャリアパス:
・企業全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。
・特定領域（データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど）を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です。（グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要です）
・全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。
新着 データアナリスト/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
▼概要
当社はデジタル関連のメガトレンドを捉え、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 エネルギー・製造業・物流・ヘルスケアという大きな産業単位での変革を目指しています。
本ポジションでは、産業の全体最適を達成するため、専門的なIT知識と業務経験をもとに解決策を提示し、顧客企業に対するコンサルティングサービス（問題分析、ソリューション提供、業務定着、システム導入支援）を提供していただきます。データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、単なるシステム開発におけるプロジェクト管理ではなく、各クライアント・産業へ価値を広めていく社会性と、企業として勝ち続けていく経済性とを両立させる、思考力と行動力のある方を募集いたします。
顧客を変革し、顧客と一緒に社会を変革し、その中で自身も変革する。そこに挑んでいただける方のご応募をお待ちしています。
▼チーム編成
2-3名程度のチームに所属いただき、チームとして相手の環境に飛び込み、顧客のプロジェクトを推進します。
▼業務内容
・顧客の課題整理やデータを用いた現状分析
・サンプルデータ等を活用した実現性の高い解決策の提案
・データサイエンティストやエンジニアと協業し、プロジェクトの推進・マネジメント
・各種レポーティング
当社はデジタル関連のメガトレンドを捉え、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 エネルギー・製造業・物流・ヘルスケアという大きな産業単位での変革を目指しています。
本ポジションでは、産業の全体最適を達成するため、専門的なIT知識と業務経験をもとに解決策を提示し、顧客企業に対するコンサルティングサービス（問題分析、ソリューション提供、業務定着、システム導入支援）を提供していただきます。データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、単なるシステム開発におけるプロジェクト管理ではなく、各クライアント・産業へ価値を広めていく社会性と、企業として勝ち続けていく経済性とを両立させる、思考力と行動力のある方を募集いたします。
顧客を変革し、顧客と一緒に社会を変革し、その中で自身も変革する。そこに挑んでいただける方のご応募をお待ちしています。
▼チーム編成
2-3名程度のチームに所属いただき、チームとして相手の環境に飛び込み、顧客のプロジェクトを推進します。
▼業務内容
・顧客の課題整理やデータを用いた現状分析
・サンプルデータ等を活用した実現性の高い解決策の提案
・データサイエンティストやエンジニアと協業し、プロジェクトの推進・マネジメント
・各種レポーティング
新着 ビッグデータを用いた分析・予測手法の研究開発を行うデータサイエンティスト/データエンジニア※メンバークラス※/大手電力会社グループ
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：〜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
メンバークラス
仕事内容
業務内容
電力需給の安定運用や新たな価値創出に向け、気象データや電力使用量・発電量などのビッグデータを活用した研究開発を担当いただきます。
分析からモデル化、実業務への応用まで一連のプロセスに関わります。
・気象・電力関連の大規模データの分析および需給予測の実施
・回帰分析や機械学習アルゴリズムを用いた統計解析とモデル開発（R／Python）
・予測モデルの高度化手法の検討および新規モデルの構築
・自社データの新たな利活用方法の検討（新規事業への応用含む）
・研究開発プロジェクトの進行管理および関係部署との連携
研究業務が中心となりつつ、実務への適用を見据えた開発に取り組んでいただきます。
職責
入社後は、既存の解析業務に携わりながら、徐々に分析手法の選定やプロジェクト推進にも関わっていただく想定です。
実務に近い領域で研究成果を活かす役割を担います。
ビッグデータの分析および予測モデルの精度検証・改善
統計解析や機械学習を用いたモデルの設計・実装
分析結果の傾向把握と業務適用に向けた示唆出し
データ利活用の新たな可能性の検討および提案
関係部署と連携した予測手法の導入時期や活用方法の調整
初期は検証・実装から関わり、経験に応じて手法選定やプロジェクト全体の進行にも関与いただきます。
魅力・やりがい
本ポジションでは、研究開発した手法が実際の電力需給運用に活用されるため、自身の仕事の影響を実感しやすい環境です。
技術と事業の両面に貢献できます。
開発した予測モデルが大規模な電力運用の意思決定に反映
分析精度の向上が事業全体の収益や安定供給に寄与
新規事業創出につながるデータ活用の検討に関与可能
大規模データ基盤や計算環境を活用した高度な分析経験
手法検討から実装まで一貫して担う裁量のある環境
電力インフラを支える重要な技術領域に関わりながら、専門性を深められる点が特徴です。
5キャリアパス
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）：
様々な部門の課題解決に向けた統計解析を用いた研究開発を経験いただき、データサイエンス領域の専門性を高めていただきます。
中期（3 5年）：
プロジェクトの工程管理や将来ニーズを見据えた将来技術開発、ロードマップの策定などにも関わっていただき、中長期目線で研究開発に取り組んでいただきます。
長期（5年以上）：
ご本人の希望と適性に応じて、研究所内の各組織や研究を受託する事業会社の部門でさらに視野を広げていただくほか、マネジメントとしてのスキルを磨いていただくことや、スペシャリストとして専門的なキャリアを構築いただくことも可能です。
電力需給の安定運用や新たな価値創出に向け、気象データや電力使用量・発電量などのビッグデータを活用した研究開発を担当いただきます。
分析からモデル化、実業務への応用まで一連のプロセスに関わります。
・気象・電力関連の大規模データの分析および需給予測の実施
・回帰分析や機械学習アルゴリズムを用いた統計解析とモデル開発（R／Python）
・予測モデルの高度化手法の検討および新規モデルの構築
・自社データの新たな利活用方法の検討（新規事業への応用含む）
・研究開発プロジェクトの進行管理および関係部署との連携
研究業務が中心となりつつ、実務への適用を見据えた開発に取り組んでいただきます。
職責
入社後は、既存の解析業務に携わりながら、徐々に分析手法の選定やプロジェクト推進にも関わっていただく想定です。
実務に近い領域で研究成果を活かす役割を担います。
ビッグデータの分析および予測モデルの精度検証・改善
統計解析や機械学習を用いたモデルの設計・実装
分析結果の傾向把握と業務適用に向けた示唆出し
データ利活用の新たな可能性の検討および提案
関係部署と連携した予測手法の導入時期や活用方法の調整
初期は検証・実装から関わり、経験に応じて手法選定やプロジェクト全体の進行にも関与いただきます。
魅力・やりがい
本ポジションでは、研究開発した手法が実際の電力需給運用に活用されるため、自身の仕事の影響を実感しやすい環境です。
技術と事業の両面に貢献できます。
開発した予測モデルが大規模な電力運用の意思決定に反映
分析精度の向上が事業全体の収益や安定供給に寄与
新規事業創出につながるデータ活用の検討に関与可能
大規模データ基盤や計算環境を活用した高度な分析経験
手法検討から実装まで一貫して担う裁量のある環境
電力インフラを支える重要な技術領域に関わりながら、専門性を深められる点が特徴です。
5キャリアパス
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）：
様々な部門の課題解決に向けた統計解析を用いた研究開発を経験いただき、データサイエンス領域の専門性を高めていただきます。
中期（3 5年）：
プロジェクトの工程管理や将来ニーズを見据えた将来技術開発、ロードマップの策定などにも関わっていただき、中長期目線で研究開発に取り組んでいただきます。
長期（5年以上）：
ご本人の希望と適性に応じて、研究所内の各組織や研究を受託する事業会社の部門でさらに視野を広げていただくほか、マネジメントとしてのスキルを磨いていただくことや、スペシャリストとして専門的なキャリアを構築いただくことも可能です。
ビッグデータ×AI 新規事業開発担当（データ活用サービス/プラットフォーム）/大手電気通信事業会社
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
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要】社内外のあらゆる事業データからAIによる価値導出を実現するため、当社のデータプラットフォーム上に保有する位置情報ビッグデータや決済データをはじめとした1stパーティデータなど、さまざまなデータを統合的にAI Ready化し、新たな価値を創造するサービスの企画立案および開発プロジェクトの推進を担当していただきます。AIとデータを掛け合わせたサービスやソリューションの企画・実現を通じて、当社の次世代事業の創出に貢献していただくポジションです。
【具体的な業務】配属予定組織にて、お客さまへの提供価値を明確にしたサービス企画をはじめ、多様なデータの統合、モデル開発、AIサービスやアプリケーションの開発に取り組んでいただきます。具体的には、以下の業務を担っていただきます。
1. 市場動向・競合分析、顧客ニーズ調査に基づく新規サービスの企画立案
2. 当社が保有するデータや社外データなどを活用したAIサービスの企画立案、サービス要件定義、ビジネスモデルの設計
3. 新規サービスおよびAIアプリケーションの企画・設計・開発（ユーザー体験（PoC等）やビジネスモデル設計を含む）
4. データプラットフォーム改修に向けた企画・設計・開発
5. 開発部門、営業部門、当グループ会社、パートナー企業など、社内外関係者との仕様調整・折衝
6. サービスリリース後の効果検証および改善提案
【ポジション・部門の魅力】当社は通信事業を核としながら、決済、位置情報、アプリケーションなど多岐にわたるサービスを展開しています。これにより、決済データ、位置情報データ、アプリ利用ログなど、ユニークかつ大規模なデータを保有しており、これらを横断的に活用できる点が大きな特徴です。多種多様なデータを掛け合わせることで、これまでにない新しい価値を創造し、社会に大きなインパクトを与えるサービスの企画・開発に挑戦することができます。本ポジションは、単に既存のサービスの改善にとどまるものではありません。まだ世の中に存在しない、当社ならではの新しいサービスを企画し、事業化していくプロセスにゼロから携わることができます。企画立案から、AIモデルやデータモデル化の開発、技術選定、そしてサービスインに至るまでを一気通貫で担当することで、新規事業を創り上げる醍醐味を味わうことが可能です。また、AIやデータを活用したビジネス企画の施策実行を主体的に推進することができるため、実務を通してプロジェクトマネジメントスキルを磨くことができます。さらに、実際のお客さまからの声を通じて、顧客体験の改善なども行うため、業務を通じて実践的なAIスキルを学ぶことができます。
【具体的な業務】配属予定組織にて、お客さまへの提供価値を明確にしたサービス企画をはじめ、多様なデータの統合、モデル開発、AIサービスやアプリケーションの開発に取り組んでいただきます。具体的には、以下の業務を担っていただきます。
1. 市場動向・競合分析、顧客ニーズ調査に基づく新規サービスの企画立案
2. 当社が保有するデータや社外データなどを活用したAIサービスの企画立案、サービス要件定義、ビジネスモデルの設計
3. 新規サービスおよびAIアプリケーションの企画・設計・開発（ユーザー体験（PoC等）やビジネスモデル設計を含む）
4. データプラットフォーム改修に向けた企画・設計・開発
5. 開発部門、営業部門、当グループ会社、パートナー企業など、社内外関係者との仕様調整・折衝
6. サービスリリース後の効果検証および改善提案
【ポジション・部門の魅力】当社は通信事業を核としながら、決済、位置情報、アプリケーションなど多岐にわたるサービスを展開しています。これにより、決済データ、位置情報データ、アプリ利用ログなど、ユニークかつ大規模なデータを保有しており、これらを横断的に活用できる点が大きな特徴です。多種多様なデータを掛け合わせることで、これまでにない新しい価値を創造し、社会に大きなインパクトを与えるサービスの企画・開発に挑戦することができます。本ポジションは、単に既存のサービスの改善にとどまるものではありません。まだ世の中に存在しない、当社ならではの新しいサービスを企画し、事業化していくプロセスにゼロから携わることができます。企画立案から、AIモデルやデータモデル化の開発、技術選定、そしてサービスインに至るまでを一気通貫で担当することで、新規事業を創り上げる醍醐味を味わうことが可能です。また、AIやデータを活用したビジネス企画の施策実行を主体的に推進することができるため、実務を通してプロジェクトマネジメントスキルを磨くことができます。さらに、実際のお客さまからの声を通じて、顧客体験の改善なども行うため、業務を通じて実践的なAIスキルを学ぶことができます。
ビジネスアナリスト（事業推進・KPIマネジメント担当）/大手Webプラットフォーム企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】当社当本部は、急成長を遂げる中でデータ基盤の構築に注力してきました。現在は、整備された膨大なデータを事業成長の羅針盤とし、意思決定の質を高める第2フェーズにあります。経営企画・管理部の一員として現場へ深く入り込み、KPIの妥当性から経営判断のサポートまで、データに基づいた事業推進をリードしていただきます。当社の次なる柱となる事業で、自らの分析を武器に、業界の変革に挑みたい方を募集しています。
【具体的な業務】
・SQLやPython、BIツールを活用した定量分析、課題抽出、レポート作成
・事業／経営視点に基づいたKPIの設計・モニタリング体制の整備・蓄積データをもとにした、仮説検証や事業改善の支援
・各部門と連携したデータ利活用の促進（CRM・マーケ・経営企画等）
・現場マネジメント層や経営層との対話を通じた、意思決定のサポート
【ポジション・部門の魅力】
事業の未来を左右する経営課題に取り組むやりがい、経営層と仕事をすることで得られる成長機会、他部署を巻き込んでいく面白さがあります。当グループのバックアップ体制が整備されており、経験の薄い領域でもサポートを受けながら経験を積むことができます。
現在は「第二創業期」とも呼べるフェーズにあり、0→1の立ち上げと1→100のスケーリング、両方のフェーズを経験できます。社会性と市場性の両立が求められるチャレンジングな環境で、自ら事業成長を牽引できるポジションです。
スタートアップのようなスピードと裁量を持ちながら、当社ならではの豊富な資金力やブランドを背景にした大胆な意思決定が可能です。現場に決裁権があるため、自らの提案を即座にアクションへ移せる「手触り感」は、このポジションならではの醍醐味です。他部署や医療機関との密な連携を通じ、社会課題の解決にチーム一丸となって向き合う面白さも実感できます。
分析結果が即座に施策や経営判断へ反映される圧倒的なスピード感、データ組織の価値やミッションを自ら定義しデザインする経験、現場のマネジメントや経営層と対等に議論し、意思決定をリードする力が得られます。急成長するヘルスケアビジネスの裏側をデータから深く理解し、膨大なデータを武器にトップシェア獲得への最短距離を自ら描き、事業を牽引する手応えを感じられます。
当社の中でも注力事業の中枢で成長の舵取りを担い、「データ基盤はあるが活用はこれから」という最も裁量の大きいフェーズです。分析結果が経営・事業レベルの意思決定に直結する影響力があり、「強いデータ組織」を自らデザインし立ち上げる経験、分析スキルに加え事業・プロダクト視点を極めた市場価値の高いアナリストへの成長が期待できます。
【具体的な業務】
・SQLやPython、BIツールを活用した定量分析、課題抽出、レポート作成
・事業／経営視点に基づいたKPIの設計・モニタリング体制の整備・蓄積データをもとにした、仮説検証や事業改善の支援
・各部門と連携したデータ利活用の促進（CRM・マーケ・経営企画等）
・現場マネジメント層や経営層との対話を通じた、意思決定のサポート
【ポジション・部門の魅力】
事業の未来を左右する経営課題に取り組むやりがい、経営層と仕事をすることで得られる成長機会、他部署を巻き込んでいく面白さがあります。当グループのバックアップ体制が整備されており、経験の薄い領域でもサポートを受けながら経験を積むことができます。
現在は「第二創業期」とも呼べるフェーズにあり、0→1の立ち上げと1→100のスケーリング、両方のフェーズを経験できます。社会性と市場性の両立が求められるチャレンジングな環境で、自ら事業成長を牽引できるポジションです。
スタートアップのようなスピードと裁量を持ちながら、当社ならではの豊富な資金力やブランドを背景にした大胆な意思決定が可能です。現場に決裁権があるため、自らの提案を即座にアクションへ移せる「手触り感」は、このポジションならではの醍醐味です。他部署や医療機関との密な連携を通じ、社会課題の解決にチーム一丸となって向き合う面白さも実感できます。
分析結果が即座に施策や経営判断へ反映される圧倒的なスピード感、データ組織の価値やミッションを自ら定義しデザインする経験、現場のマネジメントや経営層と対等に議論し、意思決定をリードする力が得られます。急成長するヘルスケアビジネスの裏側をデータから深く理解し、膨大なデータを武器にトップシェア獲得への最短距離を自ら描き、事業を牽引する手応えを感じられます。
当社の中でも注力事業の中枢で成長の舵取りを担い、「データ基盤はあるが活用はこれから」という最も裁量の大きいフェーズです。分析結果が経営・事業レベルの意思決定に直結する影響力があり、「強いデータ組織」を自らデザインし立ち上げる経験、分析スキルに加え事業・プロダクト視点を極めた市場価値の高いアナリストへの成長が期待できます。
プロダクト開発本部 カスタマーサービス開発部：データサイエンティスト/大手ネット系金融サービス企業
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
データサイエンティスト
仕事内容
FinTech系サービスにおけるAIの活用範囲は、行動予測、スコアリング、不正検知など多岐にわたります。データサイエンティストは、その様々な状況においてAutoMLなどのツールを活用しながら、最適なソリューションを提供しビジネス貢献する役割を担っています。
成長著しい当社のFinTechサービスにおいて、AIを活用した付加価値の創出やインパクトの大きさを実感することが可能です。
働く環境
プロジェクトマネージャーやデータ処理関連のシステム開発を主に担当するメンバー達と協業しながらプロジェクトを推進しています。
プロジェクト数
・2〜3件
成長著しい当社のFinTechサービスにおいて、AIを活用した付加価値の創出やインパクトの大きさを実感することが可能です。
働く環境
プロジェクトマネージャーやデータ処理関連のシステム開発を主に担当するメンバー達と協業しながらプロジェクトを推進しています。
プロジェクト数
・2〜3件
データマネジメント領域のPM・開発・コンサル/大手通信会社ユーザー系SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
プロジェクトマネージャ/プロジェクトリーダー
仕事内容
【概要】
データサイエンス技術をもとに、データマネジメント領域のプロジェクトマネージャ、プロジェクトリーダとして、コンサル、要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント領域構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！
【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、データサイエンス技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・データサイエンス技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・ITスペシャリスト人材やデータマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、リーダとして組織のスペシャリスト人材の拡大に寄与する
データサイエンス技術をもとに、データマネジメント領域のプロジェクトマネージャ、プロジェクトリーダとして、コンサル、要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント領域構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！
【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、データサイエンス技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・データサイエンス技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・ITスペシャリスト人材やデータマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、リーダとして組織のスペシャリスト人材の拡大に寄与する
データサイエンティスト/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
担当者
仕事内容
当社は創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。DX時代において顧客からの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。データ活用プロジェクト：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。キャリアレベルによって下記を含みます。リード：プロジェクトのマネジメントも含む。シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む。
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。DX/データ活用を推進したい顧客企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨できる面や様々なロールモデルが在籍している。プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもフィードバックを得られやすい環境である。基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。
小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。データ活用プロジェクト：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。キャリアレベルによって下記を含みます。リード：プロジェクトのマネジメントも含む。シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む。
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。DX/データ活用を推進したい顧客企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨できる面や様々なロールモデルが在籍している。プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもフィードバックを得られやすい環境である。基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。
リードデータサイエンティスト/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
リード
仕事内容
業務概要当社はデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
具体的な業務
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。キャリレベルによって下記含みます。リード：プロジェクトのマネジメントも含む。シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む。
ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している。プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である。基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。
具体的な業務
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。キャリレベルによって下記含みます。リード：プロジェクトのマネジメントも含む。シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む。
ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している。プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である。基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。
第二新卒 データサイエンティスト（統計・数理系出身歓迎）/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜600万円
ポジション
担当者
仕事内容
募集概要
当社は創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
具体的な業務内容
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
データ活用プロジェクト(※)：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。
データサイエンティストが当社には多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している。
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である。
基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。
当社は創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
具体的な業務内容
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
データ活用プロジェクト(※)：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。
データサイエンティストが当社には多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している。
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である。
基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。
市場系AIエンジニア(データサイエンティスト, 機械学習エンジニア)/メガバンク
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〜1800万円（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〜マネージャークラス
仕事内容
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成〜評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働
リードデータサイエンティスト/日系大手損害保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
データ分析プロジェクトリーダー
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。
・自社プラットフォーム開発
・自社プラットフォーム開発
・「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。
・自社プラットフォーム開発
・自社プラットフォーム開発
シニアデータマーケティングプランナー/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
シニアデータマーケティングプランナー
仕事内容
業務概要:
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
ここ数年DX推進に向けた各種デジタル化や大規模データの活用など、ビジネスに直結するデータ活用が一気に進んでいます。実際に、データ基盤導入・マーケティングテクノロジーツール導入・データ分析人材育成などが進められており、それらを用いた具体的な施策立案や成果創出が求められてきています。
そこで、このようなデータを活用したマーケティング施策の立案を支援するデータ活用プランニングの事業を拡大し、サービスのスケールアップを一緒に担当いただける新しいメンバーを募集しています。
具体的な業務:
クライアントのマーケティング戦略や課題を把握し、目標達成に向けた顧客起点での具体的なアクションプランを提案していただきます。また、プロジェクトの設計から管理までをリードし、施策効果検証による顧客理解と、それに基づく施策立案および実行を推進いただきます。
1. クライアントとのコミュニケーションや折衝
2. プロジェクトスコープの設計とリソース配分
3. プロジェクトマネジメント（タスク管理、スケジュール管理、進捗モニタリング）
4. 効果検証結果や様々なデータからの顧客理解やインサイトの発掘
5. マーケティング施策の企画、実行、およびその効果検証
6. 施策の実行結果や検証結果に基づくレポート作成および提案
7. チームメンバーの育成、サポート
●具体的な案件イメージ
【CRM領域】
データに基づいた仮説立てや顧客理解、顧客コミュニケーション設計を行い、MAやサイトパーソナライズなどでの施策実行・効果検証も含めたマーケティングPDCAをデータドリブンに実行できるようにする支援。
【マス領域】
SNSデータや検索データを活用して顧客行動や顧客インサイトを明らかにし、それをプロモーションに活用するための支援。
【顧客体験設計・データアセスメント】
クライアントのマーケティング戦略に基づいて、データを有機的に活用したコミュニティやアプリサービスなどの企画設計。それに必要なデータ定義や取得方法の企画検討。
ポジション・部門の魅力:
・マーケティングやデータ活用の知見が豊富なメンバーと協力・議論しながら仕事を進めることで、自己の能力を高めることができる
・上流から下流までの多様なクライアント課題に向き合うことで、ビジネスを俯瞰して考える経験がつめる
・クライアントとパートナーになり、同じ目標に向かってビジネス改善を推進できる
・当社で行っている最新のデータ分析・活用事例の共有やアセットの活用ができる
・データ分析に強みを持つ会社として、データサイエンティストと協業しながら分析後の施策の立案・実行まで携わることができる
・クライアントが保有するデータはもちろん、調査データ、SNSデータ、検索データなど、幅広いデータを活用したプランニングができる
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
ここ数年DX推進に向けた各種デジタル化や大規模データの活用など、ビジネスに直結するデータ活用が一気に進んでいます。実際に、データ基盤導入・マーケティングテクノロジーツール導入・データ分析人材育成などが進められており、それらを用いた具体的な施策立案や成果創出が求められてきています。
そこで、このようなデータを活用したマーケティング施策の立案を支援するデータ活用プランニングの事業を拡大し、サービスのスケールアップを一緒に担当いただける新しいメンバーを募集しています。
具体的な業務:
クライアントのマーケティング戦略や課題を把握し、目標達成に向けた顧客起点での具体的なアクションプランを提案していただきます。また、プロジェクトの設計から管理までをリードし、施策効果検証による顧客理解と、それに基づく施策立案および実行を推進いただきます。
1. クライアントとのコミュニケーションや折衝
2. プロジェクトスコープの設計とリソース配分
3. プロジェクトマネジメント（タスク管理、スケジュール管理、進捗モニタリング）
4. 効果検証結果や様々なデータからの顧客理解やインサイトの発掘
5. マーケティング施策の企画、実行、およびその効果検証
6. 施策の実行結果や検証結果に基づくレポート作成および提案
7. チームメンバーの育成、サポート
●具体的な案件イメージ
【CRM領域】
データに基づいた仮説立てや顧客理解、顧客コミュニケーション設計を行い、MAやサイトパーソナライズなどでの施策実行・効果検証も含めたマーケティングPDCAをデータドリブンに実行できるようにする支援。
【マス領域】
SNSデータや検索データを活用して顧客行動や顧客インサイトを明らかにし、それをプロモーションに活用するための支援。
【顧客体験設計・データアセスメント】
クライアントのマーケティング戦略に基づいて、データを有機的に活用したコミュニティやアプリサービスなどの企画設計。それに必要なデータ定義や取得方法の企画検討。
ポジション・部門の魅力:
・マーケティングやデータ活用の知見が豊富なメンバーと協力・議論しながら仕事を進めることで、自己の能力を高めることができる
・上流から下流までの多様なクライアント課題に向き合うことで、ビジネスを俯瞰して考える経験がつめる
・クライアントとパートナーになり、同じ目標に向かってビジネス改善を推進できる
・当社で行っている最新のデータ分析・活用事例の共有やアセットの活用ができる
・データ分析に強みを持つ会社として、データサイエンティストと協業しながら分析後の施策の立案・実行まで携わることができる
・クライアントが保有するデータはもちろん、調査データ、SNSデータ、検索データなど、幅広いデータを活用したプランニングができる
マーケティングテクノロジスト/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1100万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【業務概要】
当社は、企業のデータ活用支援をしています。多様なプロフェッショナル人材が在籍し、大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。データ活用に関する知見は、外部からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
配属部門：トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
プロジェクト事例：大手メーカーへの支援例
【具体的な業務】
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
●主な業務内容
1. データ基盤やCDP（TreasureData）などへデータを収集する機能の構築
2. アドホックでのデータ集計、分析支援業務
3. 分析用データマートの作成、BI（Tableau、PowerBI、Looker等）ツールを用いたデータの可視化
4. マーケティング施策の実現性確認、施策の実行（ターゲットリストの作成、MAツール（Salesforce Marketing Cloud）の設定）
5. マーケティング施策の効果検証支援
6. 自社プロダクトの導入、活用支援
●入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
1. データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
2. BIツールでのダッシュボード作成
3. 依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
4. MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
●将来的にお任せしたいこと
1. クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
2. レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
3. 上記業務の標準化、（希望するお客さまに対しては）内製化の支援
4. マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
【ポジション・部門の魅力】
●業務価値の実感
マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
●人間関係の拡大
マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
●キャリア面での優位性
エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
当社は、企業のデータ活用支援をしています。多様なプロフェッショナル人材が在籍し、大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。データ活用に関する知見は、外部からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
配属部門：トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
プロジェクト事例：大手メーカーへの支援例
【具体的な業務】
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
●主な業務内容
1. データ基盤やCDP（TreasureData）などへデータを収集する機能の構築
2. アドホックでのデータ集計、分析支援業務
3. 分析用データマートの作成、BI（Tableau、PowerBI、Looker等）ツールを用いたデータの可視化
4. マーケティング施策の実現性確認、施策の実行（ターゲットリストの作成、MAツール（Salesforce Marketing Cloud）の設定）
5. マーケティング施策の効果検証支援
6. 自社プロダクトの導入、活用支援
●入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
1. データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
2. BIツールでのダッシュボード作成
3. 依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
4. MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
●将来的にお任せしたいこと
1. クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
2. レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
3. 上記業務の標準化、（希望するお客さまに対しては）内製化の支援
4. マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
【ポジション・部門の魅力】
●業務価値の実感
マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
●人間関係の拡大
マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
●キャリア面での優位性
エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
DX・AIデータ利活用人材育成コンサルタント（講師）/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1100万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
【業務概要}
配属部門：トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
主なサービス内容:
1. 企業研修：企業からの要望に応じた研修プログラムの企画・制作から講師業務
2. 公開講座：年間で4回開催される社会人向けのデータサイエンティスト入門講座の企画・運営ならびに講師業務
多くの提供実績があります。
【具体的な業務}
当社が運営する人材育成サービスの研修講師・コンテンツ企画・カリキュラム開発など業務全般を担当いただきます。
主な担当業務の流れ:
1. 顧客対応（課題ヒアリング、問合せ対応）
2. 研修講師／研修後のフォロー
3. コンテンツ企画（研修コンテンツの企画設計 など）
4. カリキュラム開発（カリキュラムテキスト作成、動画コンテンツ作成 など）
※入社後はまず研修のTA/講師対応でご経験を積んでいただき、後にコンテンツ企画・カリキュラム企画や顧客対応をご担当いただきます。
【ポジション・部門の魅力}
得られる経験と能力:
・多くの業種・業態の大手企業から社員教育や人材育成の相談をいただいており、自社サービスを通じて受講いただく方々に知識や技術を教えていく研修業務は、自身の知識・専門性を通じて「人材育成」という公共性の高い社会課題に関われるだけでなく、対人コミュニケーションスキルを高めることができます。
・AI/DX推進に向けたデータ利活用の現場で働きますので、同領域の最新技術や最新トレンドにも触れることができます。
・仕事を通じて、ビジネス現場で活躍する当社のデータサイエンティストと協働したプロジェクトに関わっていただく機会もあります。
・各業界に特化した研修プログラムなど、先端的の技術を題材とする教材開発に関わっていただくチャンスもあります。
働いているメンバーの声:
・国内大手企業のAI/DX戦略の推進やAI/DX人材の育成支援を通じて、自分自身のスキルを活かして社会に貢献できていると実感すると共に、お客様にどのように価値を提供すべきかと責任を感じるシーンもあり、日々やりがいを感じています。（前職・データサイエンティスト）
・自身で手を動かして分析することももちろん面白いのですが、受講者の方にスキルトランスファーしてその方が自社ビジネスへ業務適用されるプロセスに関われるのは、また違った魅力があります。受託分析サービスプロジェクトに比べ、より多くのクライアント企業・より多くの方（受講者）と接する機会があり、人材育成サービスを通じてクライアント企業の組織成長に大きく貢献している実感を持てるのが魅力です。（前職・データサイエンティスト）
・以前はITエンジニアでしたが、受講者にはIT専門職だけではなく、営業職をはじめ製造・間接部門など方もいるので、はじめの頃はわかりやすく伝えるのに苦労しましたが、今では伝えたい内容がちゃんと伝わるようになりました。難しい概念を創意工夫して伝えた結果、「とてもわかりやすかった」と言っていただけたときに、この上のない喜びを感じています。（前職・ITエンジニア）
過去の代表的な提供事例:
・大手金融機関様：全行員向け「データ分析民主化」に向けた人材育成支援（多くの名規模）
・大手金融機関様：マネジメント層向け「AI・データ利活用実践研修」支援（多くの名規模）
・大手製造業様：全社員向けのDX推進・データリテラシ向上に向けた人材育成支援（多くの名規模）
・大手食品・飲料グループ様：当グループ全体でDXを推進するビジネス・アナリストの育成支援（多くの名規模）
・大手保険グループ様：当グループ企業内のDX人材育成の構築支援（多くの名規模）
・大手自動車メーカー様：研究会開発エンジニア向け「データ処理・高度統計技術プログラム」育成支援（多くの名規模）
・大手食品メーカー企業様：DX推進に向けたデータサイエンス基礎講座支援（多くの名規模）
・大手保険企業様：ビジネスとアナリティクスを繋ぐブリッジ人材育成支援（多くの名規模）
・官公庁様：官公庁職員への「EBPM研修」プログラム提供（多くの名規模）
・官公庁様：DX推進に向けた省内職員への実践的なデータ活用人材育成支援
・官公庁様：「社会人のためのデータサイエンス演習」コンテンツ企画・制作支援（多くの名が受講）
配属部門：トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
主なサービス内容:
1. 企業研修：企業からの要望に応じた研修プログラムの企画・制作から講師業務
2. 公開講座：年間で4回開催される社会人向けのデータサイエンティスト入門講座の企画・運営ならびに講師業務
多くの提供実績があります。
【具体的な業務}
当社が運営する人材育成サービスの研修講師・コンテンツ企画・カリキュラム開発など業務全般を担当いただきます。
主な担当業務の流れ:
1. 顧客対応（課題ヒアリング、問合せ対応）
2. 研修講師／研修後のフォロー
3. コンテンツ企画（研修コンテンツの企画設計 など）
4. カリキュラム開発（カリキュラムテキスト作成、動画コンテンツ作成 など）
※入社後はまず研修のTA/講師対応でご経験を積んでいただき、後にコンテンツ企画・カリキュラム企画や顧客対応をご担当いただきます。
【ポジション・部門の魅力}
得られる経験と能力:
・多くの業種・業態の大手企業から社員教育や人材育成の相談をいただいており、自社サービスを通じて受講いただく方々に知識や技術を教えていく研修業務は、自身の知識・専門性を通じて「人材育成」という公共性の高い社会課題に関われるだけでなく、対人コミュニケーションスキルを高めることができます。
・AI/DX推進に向けたデータ利活用の現場で働きますので、同領域の最新技術や最新トレンドにも触れることができます。
・仕事を通じて、ビジネス現場で活躍する当社のデータサイエンティストと協働したプロジェクトに関わっていただく機会もあります。
・各業界に特化した研修プログラムなど、先端的の技術を題材とする教材開発に関わっていただくチャンスもあります。
働いているメンバーの声:
・国内大手企業のAI/DX戦略の推進やAI/DX人材の育成支援を通じて、自分自身のスキルを活かして社会に貢献できていると実感すると共に、お客様にどのように価値を提供すべきかと責任を感じるシーンもあり、日々やりがいを感じています。（前職・データサイエンティスト）
・自身で手を動かして分析することももちろん面白いのですが、受講者の方にスキルトランスファーしてその方が自社ビジネスへ業務適用されるプロセスに関われるのは、また違った魅力があります。受託分析サービスプロジェクトに比べ、より多くのクライアント企業・より多くの方（受講者）と接する機会があり、人材育成サービスを通じてクライアント企業の組織成長に大きく貢献している実感を持てるのが魅力です。（前職・データサイエンティスト）
・以前はITエンジニアでしたが、受講者にはIT専門職だけではなく、営業職をはじめ製造・間接部門など方もいるので、はじめの頃はわかりやすく伝えるのに苦労しましたが、今では伝えたい内容がちゃんと伝わるようになりました。難しい概念を創意工夫して伝えた結果、「とてもわかりやすかった」と言っていただけたときに、この上のない喜びを感じています。（前職・ITエンジニア）
過去の代表的な提供事例:
・大手金融機関様：全行員向け「データ分析民主化」に向けた人材育成支援（多くの名規模）
・大手金融機関様：マネジメント層向け「AI・データ利活用実践研修」支援（多くの名規模）
・大手製造業様：全社員向けのDX推進・データリテラシ向上に向けた人材育成支援（多くの名規模）
・大手食品・飲料グループ様：当グループ全体でDXを推進するビジネス・アナリストの育成支援（多くの名規模）
・大手保険グループ様：当グループ企業内のDX人材育成の構築支援（多くの名規模）
・大手自動車メーカー様：研究会開発エンジニア向け「データ処理・高度統計技術プログラム」育成支援（多くの名規模）
・大手食品メーカー企業様：DX推進に向けたデータサイエンス基礎講座支援（多くの名規模）
・大手保険企業様：ビジネスとアナリティクスを繋ぐブリッジ人材育成支援（多くの名規模）
・官公庁様：官公庁職員への「EBPM研修」プログラム提供（多くの名規模）
・官公庁様：DX推進に向けた省内職員への実践的なデータ活用人材育成支援
・官公庁様：「社会人のためのデータサイエンス演習」コンテンツ企画・制作支援（多くの名が受講）
プロジェクトマネージャ/プロジェクトリーダ/大手通信会社ユーザー系SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
プロジェクトマネージャ/プロジェクトリーダ
仕事内容
【業務概要】
データサイエンス技術をもとに、データマネジメント領域のプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダーとして、コンサルティング、要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダーとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決
・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント領域構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！【具体的な業務】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
1. お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施2. 課題解決へ向け、データサイエンス技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得3. データサイエンス技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引4. 開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用5. ITスペシャリスト人材やデータマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、リーダーとして組織のスペシャリスト人材の拡大に寄与する
データサイエンス技術をもとに、データマネジメント領域のプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダーとして、コンサルティング、要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダーとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決
・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント領域構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！【具体的な業務】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
1. お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施2. 課題解決へ向け、データサイエンス技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得3. データサイエンス技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引4. 開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用5. ITスペシャリスト人材やデータマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、リーダーとして組織のスペシャリスト人材の拡大に寄与する
企業の研究開発・製造立上げをデジタルで進化させるデータサイエンティスト（主任）/大手総合電機会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1030万円
ポジション
主任
仕事内容
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・お客さまのビジネス課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの立案と提案
・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動
・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆
2.プロジェクトの立ち上げ
・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案
・課題解決方針の設計・提案
・ビジネスインサイトの導出
3.データ分析・評価
・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析
・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング
・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.サービス移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携)
・材料データ分析基盤の活用コンサルティング
※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。
特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。
さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。
また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・お客さまのビジネス課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの立案と提案
・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動
・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆
2.プロジェクトの立ち上げ
・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案
・課題解決方針の設計・提案
・ビジネスインサイトの導出
3.データ分析・評価
・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析
・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング
・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.サービス移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携)
・材料データ分析基盤の活用コンサルティング
※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。
特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。
さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。
また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
データマーケティングプランナー/大手広告代理店
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
570万円〜790万円
ポジション
メンバー
仕事内容
業務概要:広告主やビジネスパートナーのビジネス課題に対し、各種データ（1st/2nd/3rd）を用いた分析サービスを提供し、その結果に基づき解決のアプローチや具体策までを企画
・提案していただきます。
具体的な業務:●データ集計
・分析
・可視化からの戦略示唆
・提言●GA4、MA、CDP、BI等のマーケティングソリューションの利用●各種資料作成（分析レポート、企画
・提案資料等）ポジション
・部門の魅力:部門ミッション:データドリブンな意思決定支援やデータの価値最大化、イノベーションの推進、データリテラシーの向上、持続可能なデータガバナンスを実現することで、クライアントの課題発掘からソリューション開発
・提供を通じてクライアント企業/ブランドの持続的成長と革新を支援します。
仕事の魅力:データに基づく戦略提案やソリューション開発を通じて、多様な業界知識
・データ分析スキルの習得、最新技術の活用、社内外チームとの協働により、クライアントのデータドリブンな意思決定を支援し、ビジネス成長への貢献を実感していただけます。
得られる専門性:
・機械学習/AI等を活用したデータ分析や可視化
・マーケティング分析/広告効果測定
・データエンジニアリング
・上記に基づく戦略提案やソリューション開発キャリアパス:当社の中でも先進的な取り組みを行っている組織であり、データマーケティング領域において、クライアント課題に応じた柔軟なサービス提供、ソリューション開発を行っております。
スキルセット拡充の幅も大きく、その後のキャリアパスとしても自由度が高いです。
・提案していただきます。
具体的な業務:●データ集計
・分析
・可視化からの戦略示唆
・提言●GA4、MA、CDP、BI等のマーケティングソリューションの利用●各種資料作成（分析レポート、企画
・提案資料等）ポジション
・部門の魅力:部門ミッション:データドリブンな意思決定支援やデータの価値最大化、イノベーションの推進、データリテラシーの向上、持続可能なデータガバナンスを実現することで、クライアントの課題発掘からソリューション開発
・提供を通じてクライアント企業/ブランドの持続的成長と革新を支援します。
仕事の魅力:データに基づく戦略提案やソリューション開発を通じて、多様な業界知識
・データ分析スキルの習得、最新技術の活用、社内外チームとの協働により、クライアントのデータドリブンな意思決定を支援し、ビジネス成長への貢献を実感していただけます。
得られる専門性:
・機械学習/AI等を活用したデータ分析や可視化
・マーケティング分析/広告効果測定
・データエンジニアリング
・上記に基づく戦略提案やソリューション開発キャリアパス:当社の中でも先進的な取り組みを行っている組織であり、データマーケティング領域において、クライアント課題に応じた柔軟なサービス提供、ソリューション開発を行っております。
スキルセット拡充の幅も大きく、その後のキャリアパスとしても自由度が高いです。
データアナリスト/大手総合インターネット企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ポジション概要
当社ショッピングサイトのデータ分析を通じて、サービス改善および事業成長に貢献していただきます。事業・マーケティング・企画の意思決定層と密接に連携し、課題設定から分析設計、示唆抽出までを担い、意思決定に資するインサイトの提供および提案を行います。
分析結果をもとに、ユーザー体験の改善や売上向上に向けた具体的なアクションにつなげていく役割を担っていただきます。多様なステークホルダーと協働しながら、データを起点に事業課題の解決に向き合うことで、分析スキルに加え、課題設定力や提案力を実務を通じて高めていくことができます。
また、大規模ECサービスのデータを扱いながら、ユーザー行動や施策の影響をダイレクトに捉え、事業へのインパクトを実感できる環境です。
組織のミッション・展望
データ分析を起点に事業課題の解像度を高め、意思決定の質を向上させることで、サービスの進化と事業成長を継続的に生み出すことをミッションとしています。
主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
事業KPIのモニタリングおよびデータ分析を通じた、事業課題の把握およびレポーティング
事業・マーケティング・企画部門と連携し、戦略策定や意思決定に資するインサイト提供およびサポート業務
サービス全体のデータ分析を通じた、ユーザー体験の改善および売上向上に向けた施策の提案
A/Bテストの設計・実施による施策の効果検証
BIツールを用いたKPI可視化およびダッシュボード構築・運用
適性やご経験に応じて、以下の業務にも関与いただきます。
データエンジニアリング部門と連携したデータ基盤整備およびデータ品質向上の推進
組織内におけるデータ利活用の推進
データ分析に基づく商品選定やレコメンドロジックの改善・設計支援
当社ショッピングサイトのデータ分析を通じて、サービス改善および事業成長に貢献していただきます。事業・マーケティング・企画の意思決定層と密接に連携し、課題設定から分析設計、示唆抽出までを担い、意思決定に資するインサイトの提供および提案を行います。
分析結果をもとに、ユーザー体験の改善や売上向上に向けた具体的なアクションにつなげていく役割を担っていただきます。多様なステークホルダーと協働しながら、データを起点に事業課題の解決に向き合うことで、分析スキルに加え、課題設定力や提案力を実務を通じて高めていくことができます。
また、大規模ECサービスのデータを扱いながら、ユーザー行動や施策の影響をダイレクトに捉え、事業へのインパクトを実感できる環境です。
組織のミッション・展望
データ分析を起点に事業課題の解像度を高め、意思決定の質を向上させることで、サービスの進化と事業成長を継続的に生み出すことをミッションとしています。
主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
事業KPIのモニタリングおよびデータ分析を通じた、事業課題の把握およびレポーティング
事業・マーケティング・企画部門と連携し、戦略策定や意思決定に資するインサイト提供およびサポート業務
サービス全体のデータ分析を通じた、ユーザー体験の改善および売上向上に向けた施策の提案
A/Bテストの設計・実施による施策の効果検証
BIツールを用いたKPI可視化およびダッシュボード構築・運用
適性やご経験に応じて、以下の業務にも関与いただきます。
データエンジニアリング部門と連携したデータ基盤整備およびデータ品質向上の推進
組織内におけるデータ利活用の推進
データ分析に基づく商品選定やレコメンドロジックの改善・設計支援
データ・AIを活用したリテールリスク管理の企画・実装推進スペシャリスト/大手銀行
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
【業務概要】リテール事業部門において、データサイエンティストとしてリスク管理に関する分析・モデル設計を担い、各部と連携しながら分析結果を実際の業務・意思決定へ落とし込む役割を期待しています。単なる制度設計にとどまらず、分析・モデル設計から業務適用・定着まで一貫して関与できるポジションです。
【具体的な業務】具体的には以下の業務を想定しています。
・顧客取引データ・販売プロセスデータなどの分析を通じたリスクモニタリング手法の設計・高度化
・不適切販売抑止やリスク兆候の早期検知に向けた特徴量設計、統計モデル、AIモデルの構築
・投資信託、ファンドラップ等のリスク性商品販売におけるリスク管理体制の企画・高度化
・データ分析結果を活用した業務プロセス・商品販売体制の改善施策の企画・推進
・現場業務へのフィードバック、KPI設計、可視化（ダッシュボード等）
※大規模かつ実データを用い、分析結果が実際の業務・意思決定に直結する環境です。
※金融・リスク管理分野の知識は、業務を通じて段階的にキャッチアップ可能です。
【ポジション・部門の魅力】
●実ビジネスに直結するデータを用い、分析結果が制度・業務・意思決定に反映される環境
●PoCに終わらず、分析・AI活用を現場業務に実装・定着させるところまで関与可能
●当社というスケールが大きく、社会的影響力のある領域でデータサイエンスを活かせる
●リスク管理と業務推進の両面から商品・サービス提供を支えることが可能
●週1回の早帰りや在宅勤務の活用など、柔軟な働き方を意識した就業環境
【具体的な業務】具体的には以下の業務を想定しています。
・顧客取引データ・販売プロセスデータなどの分析を通じたリスクモニタリング手法の設計・高度化
・不適切販売抑止やリスク兆候の早期検知に向けた特徴量設計、統計モデル、AIモデルの構築
・投資信託、ファンドラップ等のリスク性商品販売におけるリスク管理体制の企画・高度化
・データ分析結果を活用した業務プロセス・商品販売体制の改善施策の企画・推進
・現場業務へのフィードバック、KPI設計、可視化（ダッシュボード等）
※大規模かつ実データを用い、分析結果が実際の業務・意思決定に直結する環境です。
※金融・リスク管理分野の知識は、業務を通じて段階的にキャッチアップ可能です。
【ポジション・部門の魅力】
●実ビジネスに直結するデータを用い、分析結果が制度・業務・意思決定に反映される環境
●PoCに終わらず、分析・AI活用を現場業務に実装・定着させるところまで関与可能
●当社というスケールが大きく、社会的影響力のある領域でデータサイエンスを活かせる
●リスク管理と業務推進の両面から商品・サービス提供を支えることが可能
●週1回の早帰りや在宅勤務の活用など、柔軟な働き方を意識した就業環境
データガバナンス推進（リーダー候補）/有名モバイルペイメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円程度 経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定
ポジション
リーダー候補
仕事内容
▼採用部署とRoleのミッション
急速なサービス成長や、それに伴う組織拡大には、業務フロー・システムのスピーディーなアップデートが必要不可欠です。また業界トップシェアのサービスを支える膨大なユーザデータにおける、セキュリティや品質の担保も必要です。そのためのデータガバナンスを強化することで守りを固めるだけでなく、データの利活用を促進することでビジネスの攻めの施策を次々と打ち出せる環境を整備していきます。
【具体的な業務内容】
グループ横断のデータガバナンス戦略およびロードマップの検討・推進
金融機関レベルのデータプロテクション（プライバシー、セキュリティ、リスク管理）の実現
データ利活用を前提としたガバナンスモデル（ポリシー・プロセス・標準）の設計
個人情報・パーソナルデータの適切な管理およびPIAの推進
AI活用に伴うデータ/AIガバナンスの設計・導入
経営層、法務、セキュリティ、プロダクト、データ組織との横断連携
国内外の規制・業界動向を踏まえたガバナンス高度化
※本ポジションは、プレイングマネジャーとしてチームをリード・マネジメントしながらも、自ら手を動かし各業務・プロジェクトを推進することが求められます。
【過去の主なプロジェクト】
CBPR認証取得プロジェクト
お客様の信頼と透明性を高める目的での第三者評価結果の公表プロジェクト
新サービス評価プロジェクト（PIA(Privacy Impact Assessment、プライバシー影響評価)の導入）
クラウドサービス評価プロジェクト
改正個人情報保護法対応プロジェクト
グループデータ基盤構築プロジェクト
▼本ポジションの魅力
グループ横断でのデータガバナンスを設計できる稀有なポジション
金融機関としての厳格な要件と、プロダクト成長のスピードを両立するチャレンジ
「守り」に閉じない、事業成長をドライブするガバナンス設計に関与できる
AI・プライバシー・データ利活用が交差する最前線での意思決定に関われる
急成長フェーズにおいて、ルール・仕組み・組織を自ら形作ることができる
急速なサービス成長や、それに伴う組織拡大には、業務フロー・システムのスピーディーなアップデートが必要不可欠です。また業界トップシェアのサービスを支える膨大なユーザデータにおける、セキュリティや品質の担保も必要です。そのためのデータガバナンスを強化することで守りを固めるだけでなく、データの利活用を促進することでビジネスの攻めの施策を次々と打ち出せる環境を整備していきます。
【具体的な業務内容】
グループ横断のデータガバナンス戦略およびロードマップの検討・推進
金融機関レベルのデータプロテクション（プライバシー、セキュリティ、リスク管理）の実現
データ利活用を前提としたガバナンスモデル（ポリシー・プロセス・標準）の設計
個人情報・パーソナルデータの適切な管理およびPIAの推進
AI活用に伴うデータ/AIガバナンスの設計・導入
経営層、法務、セキュリティ、プロダクト、データ組織との横断連携
国内外の規制・業界動向を踏まえたガバナンス高度化
※本ポジションは、プレイングマネジャーとしてチームをリード・マネジメントしながらも、自ら手を動かし各業務・プロジェクトを推進することが求められます。
【過去の主なプロジェクト】
CBPR認証取得プロジェクト
お客様の信頼と透明性を高める目的での第三者評価結果の公表プロジェクト
新サービス評価プロジェクト（PIA(Privacy Impact Assessment、プライバシー影響評価)の導入）
クラウドサービス評価プロジェクト
改正個人情報保護法対応プロジェクト
グループデータ基盤構築プロジェクト
▼本ポジションの魅力
グループ横断でのデータガバナンスを設計できる稀有なポジション
金融機関としての厳格な要件と、プロダクト成長のスピードを両立するチャレンジ
「守り」に閉じない、事業成長をドライブするガバナンス設計に関与できる
AI・プライバシー・データ利活用が交差する最前線での意思決定に関われる
急成長フェーズにおいて、ルール・仕組み・組織を自ら形作ることができる
Finance Optimization（インパクト評価）/監査法人系リスクコンサルティング会社
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
メンバー
仕事内容
業務概要:金融機関向けに培ってきた知見（広義のファイナンス知見として、データアナリティクス、ファイナンス、マーケティング、金融工学等）を他のインダストリーや金融の応用的な分野に拡大していくことを狙ったチームです。
社会的に影響の大きな事業活動や公益活動に携わる、金融機関や行政
・地方公共団体、その他事業会社に向けて、統計やデータアナリティクス、マーケティングの知見を活用し、その事業の経済的
・社会的価値（インパクト）を評価し、事業の高度化にむけた提案等を行うアドバイザリーサービスを提供します。
具体的な業務:事業のリターンである経済的価値や社会的価値はクライアントやステークホルダーにとって様々であり、その相違を意識しながら、領域横断的に統計やマーケティング知見を活用し、インパクトを評価する応用力が求められます。
また、インパクトをどのように定義し訴求するかについては、クライアントの事業理念が強く反映されるため、それらの考えを丁寧に理解し、ロジックモデル等として可視化するコミュニケーション力も必要となります。
さらに、インパクトの評価で終わらず、それを高度化や新しい施策の実施に向けた提言まで検討することが求められ、ロジカルな思考力と発想力が問われます。
インパクト評価を行う事業の例としては、半導体まちづくりの経済波及効果や技術人材育成事業の社会的インパクト、税制の事業効果、保育施策の経済波及効果等、実績として多岐にわたりますが、今後はもっと多くの分野でサービスを展開していきたいと考えています。
いずれにおいても、1)受益者やステークホルダーに対するデプスインタビュー等の定性調査を行い、納得感あるロジックモデルを構築したうえで、2)ミクロデータをアンケートその他で収集し、3)データに対して統計的な分析等を行うというフローに沿って進めており、定量
・定性いずれの分析スキルも重要となります。
具体的な働き方としては、常時1 数個のプロジェクトにアサインされ、そのプロジェクト内で適宜役割
・タスクを実行します。
典型的なタスクとしては以下が挙げられます。
なお、チームメンバーによって定性
・定量スキルに差異があり、得意な領域
・タスクを割り振るようにしており、すべてのタスクをひとりで実施する能力を求めるものではありません。
1. クライアント事業の現状や想定されるインパクトについての調査と資料化2. ステークホルダーや顧客、その他受益者へのインタビュー、その内容を踏まえたインサイトの抽出3. ワークショップ等を通じたインパクト評価に係るロジックモデルの検討
・構築4. Webアンケートの調査設計、ミクロデータの収集5. データの統計的解析（因果推論、例えば傾向スコアマッチ等）、経済効果のモデリング6. 調査結果からのインサイトの抽出と施策の検討、それらのクライアントにおけるマネジメント層へのプレゼンテーションの実施
社会的に影響の大きな事業活動や公益活動に携わる、金融機関や行政
・地方公共団体、その他事業会社に向けて、統計やデータアナリティクス、マーケティングの知見を活用し、その事業の経済的
・社会的価値（インパクト）を評価し、事業の高度化にむけた提案等を行うアドバイザリーサービスを提供します。
具体的な業務:事業のリターンである経済的価値や社会的価値はクライアントやステークホルダーにとって様々であり、その相違を意識しながら、領域横断的に統計やマーケティング知見を活用し、インパクトを評価する応用力が求められます。
また、インパクトをどのように定義し訴求するかについては、クライアントの事業理念が強く反映されるため、それらの考えを丁寧に理解し、ロジックモデル等として可視化するコミュニケーション力も必要となります。
さらに、インパクトの評価で終わらず、それを高度化や新しい施策の実施に向けた提言まで検討することが求められ、ロジカルな思考力と発想力が問われます。
インパクト評価を行う事業の例としては、半導体まちづくりの経済波及効果や技術人材育成事業の社会的インパクト、税制の事業効果、保育施策の経済波及効果等、実績として多岐にわたりますが、今後はもっと多くの分野でサービスを展開していきたいと考えています。
いずれにおいても、1)受益者やステークホルダーに対するデプスインタビュー等の定性調査を行い、納得感あるロジックモデルを構築したうえで、2)ミクロデータをアンケートその他で収集し、3)データに対して統計的な分析等を行うというフローに沿って進めており、定量
・定性いずれの分析スキルも重要となります。
具体的な働き方としては、常時1 数個のプロジェクトにアサインされ、そのプロジェクト内で適宜役割
・タスクを実行します。
典型的なタスクとしては以下が挙げられます。
なお、チームメンバーによって定性
・定量スキルに差異があり、得意な領域
・タスクを割り振るようにしており、すべてのタスクをひとりで実施する能力を求めるものではありません。
1. クライアント事業の現状や想定されるインパクトについての調査と資料化2. ステークホルダーや顧客、その他受益者へのインタビュー、その内容を踏まえたインサイトの抽出3. ワークショップ等を通じたインパクト評価に係るロジックモデルの検討
・構築4. Webアンケートの調査設計、ミクロデータの収集5. データの統計的解析（因果推論、例えば傾向スコアマッチ等）、経済効果のモデリング6. 調査結果からのインサイトの抽出と施策の検討、それらのクライアントにおけるマネジメント層へのプレゼンテーションの実施
データサイエンティスト（プロジェクトリーダー）/大手通信会社ユーザー系SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要}
・当社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・当社全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはない大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。
【具体的な業務}
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施していただきます。担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
1. A-PJでメンバーとして当社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとしてメンバー3人管理にステップアップ
2. C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用できるため担務変更
いずれのPJにおいても業務内容は当社データ活用に関わる業務となります。機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施いただきます。
PJ例
・関係法人企業様にマーケティング高度化提案のためデータ分析
- 自社サービス加盟店様への提案用データ分析
・当社のサービス利用向上のためのデータ分析
- 自社サービス利用向上のための提案用分析
・依頼にもとづいた各種データ抽出作業
- 個別キャンペーンのターゲティングリスト作成やポイント付与リスト作成
・分析や可視化の基盤開発
- Snowflake上でのデータマート整備やTableauによる可視化の開発運用等
※本募集について原則フルリモートでの業務はありません（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、プロジェクトによってはフル出社もあります）
・当社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・当社全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはない大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。
【具体的な業務}
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施していただきます。担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
1. A-PJでメンバーとして当社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとしてメンバー3人管理にステップアップ
2. C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用できるため担務変更
いずれのPJにおいても業務内容は当社データ活用に関わる業務となります。機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施いただきます。
PJ例
・関係法人企業様にマーケティング高度化提案のためデータ分析
- 自社サービス加盟店様への提案用データ分析
・当社のサービス利用向上のためのデータ分析
- 自社サービス利用向上のための提案用分析
・依頼にもとづいた各種データ抽出作業
- 個別キャンペーンのターゲティングリスト作成やポイント付与リスト作成
・分析や可視化の基盤開発
- Snowflake上でのデータマート整備やTableauによる可視化の開発運用等
※本募集について原則フルリモートでの業務はありません（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、プロジェクトによってはフル出社もあります）
格付制度の企画運営（主にシステム開発、データ分析業務）/メガバンク
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
調査役
仕事内容
【業務概要】
当社の格付制度・格付モデルの企画、管理、運用（主にシステム開発、データ分析業務）を担っていただきます。当社の信用リスク管理の根幹をなす格付制度・格付モデルについて、制度要件を踏まえたシステム企画・開発推進、データ分析・検証業務を中心に担当していただきます。
【具体的な業務】
1. 格付制度／格付モデルに関するシステム企画、要件定義、開発案件の推進（海外向けシステムを含む）
2. 格付関連データ（財務データ、実績データ等）を用いた分析・検証業務
3. IT/システム部門、グループ会社（システム子会社等）との調整・システム関連プロジェクトの対応
4. 制度運営に係る各種データのモニタリング対応、BPRの企画立案
【ポジション・部門の魅力】
1. 当グループで信用リスク管理を担う部署に身を置き、信用リスク管理の基礎をなす格付制度をシステム・データの側面から企画運営する業務にチャレンジできます。
2. グローバルな金融機関ならではの、大規模システム開発や多くの海外拠点を含むグローバルなシステム開発を要件定義からリリースまで一貫して主導いただきます。
3. 統計モデルやデータマネジメント、システム開発等の領域におけるスキル・専門性を、グローバルな金融機関のリスク管理の第一線で高めることができます。
4. 在宅勤務や時差勤務、育児・介護の支援制度等、多様な働き方を実現できる職場環境で働くことができます。
当社の格付制度・格付モデルの企画、管理、運用（主にシステム開発、データ分析業務）を担っていただきます。当社の信用リスク管理の根幹をなす格付制度・格付モデルについて、制度要件を踏まえたシステム企画・開発推進、データ分析・検証業務を中心に担当していただきます。
【具体的な業務】
1. 格付制度／格付モデルに関するシステム企画、要件定義、開発案件の推進（海外向けシステムを含む）
2. 格付関連データ（財務データ、実績データ等）を用いた分析・検証業務
3. IT/システム部門、グループ会社（システム子会社等）との調整・システム関連プロジェクトの対応
4. 制度運営に係る各種データのモニタリング対応、BPRの企画立案
【ポジション・部門の魅力】
1. 当グループで信用リスク管理を担う部署に身を置き、信用リスク管理の基礎をなす格付制度をシステム・データの側面から企画運営する業務にチャレンジできます。
2. グローバルな金融機関ならではの、大規模システム開発や多くの海外拠点を含むグローバルなシステム開発を要件定義からリリースまで一貫して主導いただきます。
3. 統計モデルやデータマネジメント、システム開発等の領域におけるスキル・専門性を、グローバルな金融機関のリスク管理の第一線で高めることができます。
4. 在宅勤務や時差勤務、育児・介護の支援制度等、多様な働き方を実現できる職場環境で働くことができます。
クレジットカード会社でのAI/データサイエンス（オープンポジション）
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者
仕事内容
どのポジションに応募すべきか判断に悩まれる方は、こちらのポジションからご応募ください。
エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）
【職務内容例】
●ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
●機械学習による予測モデル構築と評価
●KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
●LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
●LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築 など
【ポジション例】
●AIエンジニア
●データサイエンティスト
（本ポジションの魅力）
・国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。
エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）
【職務内容例】
●ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
●機械学習による予測モデル構築と評価
●KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
●LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
●LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築 など
【ポジション例】
●AIエンジニア
●データサイエンティスト
（本ポジションの魅力）
・国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。
データサイエンティスト(メンバー採用)/コンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
420万円 〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
役割
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。
主たる業務
データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
LLM/RAG/生成AIの実装・最適化
データ基盤の要件定義・設計支援
PoC 本番運用までの一連のプロセス推進
クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
AI/データ活用に関する技術リード
この仕事の魅力
生成AI・LLM領域の最前線でプロジェクトをリードできる
技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる
コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。
主たる業務
データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
LLM/RAG/生成AIの実装・最適化
データ基盤の要件定義・設計支援
PoC 本番運用までの一連のプロセス推進
クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
AI/データ活用に関する技術リード
この仕事の魅力
生成AI・LLM領域の最前線でプロジェクトをリードできる
技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる
コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい
Data Governance /日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データガバナンスの推進・データポリシーの策定支援
モデル学習に利用するデータの取り扱いに関するポリシーやガイドラインの策定支援。
各データの権利関係（著作権、個人情報の有無、二次利用の可否等）を整理・可視化し、開発現場が正しく、安全にデータを利用できる状態を構築・維持する。
法務・セキュリティ部門と密に連携してコンプライアンスリスクを抽出し、「どうすれば安全にデータを利用できるか」の解決策を開発現場に提示する。
ガバナンス体制の社内浸透とプロセス化
策定した複雑なルールを、開発現場が日常業務の中で守れるよう、チェックリストや標準ワークフローに落とし込み、社内に定着させる。
適切にデータが運用されているかのモニタリングや監査体制を構築する。
データ調達事務局との連携
外部ベンダーとの契約雛形の整備や、ガバナンス要件を満たした上でのスピーディなデータ購入スキーム実行を支援する。
モデル学習に利用するデータの取り扱いに関するポリシーやガイドラインの策定支援。
各データの権利関係（著作権、個人情報の有無、二次利用の可否等）を整理・可視化し、開発現場が正しく、安全にデータを利用できる状態を構築・維持する。
法務・セキュリティ部門と密に連携してコンプライアンスリスクを抽出し、「どうすれば安全にデータを利用できるか」の解決策を開発現場に提示する。
ガバナンス体制の社内浸透とプロセス化
策定した複雑なルールを、開発現場が日常業務の中で守れるよう、チェックリストや標準ワークフローに落とし込み、社内に定着させる。
適切にデータが運用されているかのモニタリングや監査体制を構築する。
データ調達事務局との連携
外部ベンダーとの契約雛形の整備や、ガバナンス要件を満たした上でのスピーディなデータ購入スキーム実行を支援する。
【データサイエンティスト】電力データ分析による送配電事業の高度化 ※メンバークラス※/大手電力会社グループ
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：〜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
メンバークラス
仕事内容
1．業務内容
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。【業務詳細】
・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化
・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装
・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援
・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート
・モデル改善や再分析による継続的な精度向上
データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
2．職責
まずは既存の分析テーマやデータを理解し、進行中プロジェクトの中で分析・改善を担っていただきます。経験や状況に応じて、徐々に分析設計や仮説立案の比重を高めていきます。【詳細】
・既存データ・分析テーマの把握および再現分析
・進行中プロジェクトにおけるデータ分析・モデル改善
・分析結果の可視化および関係部署への説明
・業務主管部門と分析目的や活用方法のすり合わせ
・分析手法や仮説設定、示唆の整理に関する判断
分析の専門性を活かしつつ、関係部署と合意形成を行い、業務に役立つ形で成果を届けることが期待されるポジションです。
3．採用背景
これまで取り組んできたAI・データ活用施策は、実証段階を越え、事業や業務そのものを変えていくフェーズに移行しています。個別テーマ単位の分析から、再現性を持って複数部門へ展開できる体制づくりが求められています。一方で、全社からのデータ活用ニーズは急速に増加しており、需要予測や設備管理など複数テーマが同時並行で進む状況です。スピードと品質を両立させながら対応するため、データ分析を中核的に担う人材の増員が必要となり、今回の採用に至りました。
4．魅力・やりがい
電力という社会インフラ領域において、データ活用を通じて持続可能な社会の実現に貢献できる点が、この仕事の大きな魅力です。扱うテーマやデータのスケールも大きく、影響範囲の広さを実感できます。【詳細】
・再生可能エネルギー活用やレジリエンス強化に関わる分析テーマ
・需要予測や設備劣化予測など、多様な業務課題への挑戦
・スマートメーター等、大規模データを扱う経験
・分析結果が現場や業務判断に反映されやすい環境
・研修やOJTを通じた継続的なスキル向上の機会
5．キャリアパス
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）：データ分析を経験頂きます。
中期（3 5年）：データ分析をリーダー的な立場で運営頂きます。
長期（5年以上）：リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。【業務詳細】
・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化
・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装
・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援
・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート
・モデル改善や再分析による継続的な精度向上
データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
2．職責
まずは既存の分析テーマやデータを理解し、進行中プロジェクトの中で分析・改善を担っていただきます。経験や状況に応じて、徐々に分析設計や仮説立案の比重を高めていきます。【詳細】
・既存データ・分析テーマの把握および再現分析
・進行中プロジェクトにおけるデータ分析・モデル改善
・分析結果の可視化および関係部署への説明
・業務主管部門と分析目的や活用方法のすり合わせ
・分析手法や仮説設定、示唆の整理に関する判断
分析の専門性を活かしつつ、関係部署と合意形成を行い、業務に役立つ形で成果を届けることが期待されるポジションです。
3．採用背景
これまで取り組んできたAI・データ活用施策は、実証段階を越え、事業や業務そのものを変えていくフェーズに移行しています。個別テーマ単位の分析から、再現性を持って複数部門へ展開できる体制づくりが求められています。一方で、全社からのデータ活用ニーズは急速に増加しており、需要予測や設備管理など複数テーマが同時並行で進む状況です。スピードと品質を両立させながら対応するため、データ分析を中核的に担う人材の増員が必要となり、今回の採用に至りました。
4．魅力・やりがい
電力という社会インフラ領域において、データ活用を通じて持続可能な社会の実現に貢献できる点が、この仕事の大きな魅力です。扱うテーマやデータのスケールも大きく、影響範囲の広さを実感できます。【詳細】
・再生可能エネルギー活用やレジリエンス強化に関わる分析テーマ
・需要予測や設備劣化予測など、多様な業務課題への挑戦
・スマートメーター等、大規模データを扱う経験
・分析結果が現場や業務判断に反映されやすい環境
・研修やOJTを通じた継続的なスキル向上の機会
5．キャリアパス
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）：データ分析を経験頂きます。
中期（3 5年）：データ分析をリーダー的な立場で運営頂きます。
長期（5年以上）：リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。
データインテリジェンス・エンジニア/KYC/AMLに関するレグテック企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●ミッション：
＜「データ」を武器に、企業のコンプライアンスを未然に防ぐ＞
Web上の膨大な情報から「レピュテーション」や「反社情報」を自動抽出し、高精度のリスク検知基盤を構築・運用する。
※「取って終わり」ではなく、情報の正確性にこだわり、法的リスクや風評
被害を防ぐ社会的意義の高い仕事です。
●業務内容：
1）データ収集基盤の構築・運用 ・自社ツール「RiskAnalyze」のデータ取得および、ニュース・SNS等からのクローリングツールの開発
・アンチスクレイピング対策（IP分散、ヘッドレスブラウザ最適化等）
2）データクレンジング・解析 ・収集した非構造化データのノイズ除去、名寄せ、構造化
・LLMを用いた重要度判定、リスク要約等のプロンプトチューニング
3）情報ソースの新規開拓 ・新たなリスク情報のソース選定、技術的なアクセス手法の検討
※単なる開発に留まらず、「どのサイトにどんな情報があるか」を探り当て
るリサーチ能力も発揮できます。
●技術スタック：
言語：Python
＜「データ」を武器に、企業のコンプライアンスを未然に防ぐ＞
Web上の膨大な情報から「レピュテーション」や「反社情報」を自動抽出し、高精度のリスク検知基盤を構築・運用する。
※「取って終わり」ではなく、情報の正確性にこだわり、法的リスクや風評
被害を防ぐ社会的意義の高い仕事です。
●業務内容：
1）データ収集基盤の構築・運用 ・自社ツール「RiskAnalyze」のデータ取得および、ニュース・SNS等からのクローリングツールの開発
・アンチスクレイピング対策（IP分散、ヘッドレスブラウザ最適化等）
2）データクレンジング・解析 ・収集した非構造化データのノイズ除去、名寄せ、構造化
・LLMを用いた重要度判定、リスク要約等のプロンプトチューニング
3）情報ソースの新規開拓 ・新たなリスク情報のソース選定、技術的なアクセス手法の検討
※単なる開発に留まらず、「どのサイトにどんな情報があるか」を探り当て
るリサーチ能力も発揮できます。
●技術スタック：
言語：Python
企画メンバー（データ収集・分析業務）/メガバンク
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円（評価によって、上振れの可能性もございます。）
ポジション
ご経験に応じて検討致します。
仕事内容
ウェルスマネジメント領域に関わるデータ収集・分析、企画全般のサポート業務
【募集背景】
事業拡大・DX推進に伴う増員です。
計数業務・データ分析業務に強みを持たれる方を募集しています。金融機関で計数・データ分析業務に従事した経験のある人材が理想ですが、金融機関以外でも、同様の業務経験がある方・スキルを保有されている方のご応募を歓迎いたします。
【魅力】
・当行の注力領域であるウェルスマネジメントビジネスの本部業務に携わることで、ダイナミックな事業成長を日々実感しながら、スキル・専門性を高めることができます。
・従来のofficeのスキルに加え、tableauやAIなど、最新のDXツールについてのスキルを高めることができます。
・ウェルスマネジメント領域の専門スキル・知見を高めることができます。
【働き方】
出社とリモートのハイブリッド型となります。
【募集背景】
事業拡大・DX推進に伴う増員です。
計数業務・データ分析業務に強みを持たれる方を募集しています。金融機関で計数・データ分析業務に従事した経験のある人材が理想ですが、金融機関以外でも、同様の業務経験がある方・スキルを保有されている方のご応募を歓迎いたします。
【魅力】
・当行の注力領域であるウェルスマネジメントビジネスの本部業務に携わることで、ダイナミックな事業成長を日々実感しながら、スキル・専門性を高めることができます。
・従来のofficeのスキルに加え、tableauやAIなど、最新のDXツールについてのスキルを高めることができます。
・ウェルスマネジメント領域の専門スキル・知見を高めることができます。
【働き方】
出社とリモートのハイブリッド型となります。
AIリスクアセスメント・データガバナンス（グループ会社出向）/大手通信サービス会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万円〜1260万円
ポジション
担当者
仕事内容
・AI案件向けリスク評価（簡易ゲート／詳細審査／運用点検）の標準化と運用
・個別案件の論点整理、リスク低減策の提案、関係者調整、報告・根拠整理
・データガバナンス整備（分類／台帳／例外管理）とISMS／AIMS認証取得の推進
【具体的な業務】
・AI案件の意思決定を支える「共通ルール／審査基準」を整備し、審査品質の平準化と審査スピードの両立を実現（観点・判定基準・チェックリスト・台帳／証跡の継続改善）
・個別案件のリスクを早期に特定し、事業成長を止めない形での低減策を設計・提案（社内説明資料・報告書の作成を含む）
・データ分類／取扱ルールと、台帳・例外管理を整備し、監査・対外説明に耐える運用を全社に定着（教育・周知、現場の運用支援）
・法務／情報セキュリティ／開発／営業等と連携し、審査・統制の運営を最適化（論点整理、合意形成、運用への落とし込み）
・ISMS／AIMSの認証取得を推進し、取得後も改善サイクルが回る状態を構築（文書体系整備、内部点検・内部監査支援、審査対応、是正・改善）
仕事の魅力
・最先端のAI導入を「事業として成立させるガバナンス」を立ち上げから担える
・正解が定まっていない領域で、案件の現場に入り込みながら試行錯誤し、審査基準・運用・証跡の標準を自ら作れる（＝仕組みを作った実績が自分の価値になる）
・AIのリスク、データガバナンス、プライバシー、情報セキュリティ、規格（ISMS／AIMS）を横断し、経営・事業の意思決定に直結する経験が積める
・単なる“チェック担当”ではなく、事業スピードと統制の両立を実現する役割として、関係者（営業／企画／法務／開発）を巻き込みながら前に進められる
・認証取得や監査対応まで見据えた運用を構築することで、市場でも通用する「AIガバナンス人材」として希少性の高い専門性を獲得できる
・個別案件の論点整理、リスク低減策の提案、関係者調整、報告・根拠整理
・データガバナンス整備（分類／台帳／例外管理）とISMS／AIMS認証取得の推進
【具体的な業務】
・AI案件の意思決定を支える「共通ルール／審査基準」を整備し、審査品質の平準化と審査スピードの両立を実現（観点・判定基準・チェックリスト・台帳／証跡の継続改善）
・個別案件のリスクを早期に特定し、事業成長を止めない形での低減策を設計・提案（社内説明資料・報告書の作成を含む）
・データ分類／取扱ルールと、台帳・例外管理を整備し、監査・対外説明に耐える運用を全社に定着（教育・周知、現場の運用支援）
・法務／情報セキュリティ／開発／営業等と連携し、審査・統制の運営を最適化（論点整理、合意形成、運用への落とし込み）
・ISMS／AIMSの認証取得を推進し、取得後も改善サイクルが回る状態を構築（文書体系整備、内部点検・内部監査支援、審査対応、是正・改善）
仕事の魅力
・最先端のAI導入を「事業として成立させるガバナンス」を立ち上げから担える
・正解が定まっていない領域で、案件の現場に入り込みながら試行錯誤し、審査基準・運用・証跡の標準を自ら作れる（＝仕組みを作った実績が自分の価値になる）
・AIのリスク、データガバナンス、プライバシー、情報セキュリティ、規格（ISMS／AIMS）を横断し、経営・事業の意思決定に直結する経験が積める
・単なる“チェック担当”ではなく、事業スピードと統制の両立を実現する役割として、関係者（営業／企画／法務／開発）を巻き込みながら前に進められる
・認証取得や監査対応まで見据えた運用を構築することで、市場でも通用する「AIガバナンス人材」として希少性の高い専門性を獲得できる
【東京/栃木】大手セキュリティベンダーでのオートモーティブ・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
車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。
【業務詳細】
・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。
自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。
【業務詳細】
・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。
自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
法人決済ビジネスにおけるグロースデータアナリスト/クレジットカード会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1300万円
ポジション
担当者
仕事内容
法人決済は、今、金融業界で最も注目されている""市場""です。従来の金融機関やFinTech企業が次々と新たなサービスを展開し、活気に満ちた競争環境が広がっています。
本ポジションでは、このダイナミックな市場で、中小企業・個人事業主向け事業のグロースを、データ分析の側面から強力に推進し戦略をともに描いていただきます。市場競争を勝ち抜くための、あらゆる意思決定の根幹を担う重要なポジションをご担当いただきます。
【職務詳細】
1. マーケティング課題の発見・定義:
・競合サービスや市場データを活用し、事業課題をデータ分析の視点から明確化・構造化します。
2. 仮説構築と検証:
・顧客データや行動データを分析し、事業成長の鍵となるインサイトを抽出。仮説を構築し、それを検証するための分析設計と実行をリードします。
3. 施策効果の可視化と改善提案:
・実施された施策の効果を多角的に分析し、次のアクションに繋がる具体的な改善提案を行います。
4. データ分析基盤への貢献:
・高度な分析を可能にするための環境整備や指標設計に携わり、データ活用の幅を広げる基盤を構築します。
【本ポジションの魅力】
・金融の未来を切り拓く情報戦の最前線:
あなたの分析が、競争が激化する市場における当グループの戦略を形作ります。金融業界の未来をデータで動かす、スケールの大きな挑戦が待っています。
・事業と一体となる“参謀”としての役割:
マーケターと密接に連携し、事業の意思決定に深く関与するビジネスパートナーとして活躍できます。分析結果が事業の成長に直結する実感を得られる、やりがいのあるポジションです。
・国内金融機関トップクラスのデータ環境:
国内金融機関有数の規模と質を誇る決済データを扱える環境で、アナリストとしてのスキルを磨き、市場価値を大きく向上させることができます。
本ポジションでは、このダイナミックな市場で、中小企業・個人事業主向け事業のグロースを、データ分析の側面から強力に推進し戦略をともに描いていただきます。市場競争を勝ち抜くための、あらゆる意思決定の根幹を担う重要なポジションをご担当いただきます。
【職務詳細】
1. マーケティング課題の発見・定義:
・競合サービスや市場データを活用し、事業課題をデータ分析の視点から明確化・構造化します。
2. 仮説構築と検証:
・顧客データや行動データを分析し、事業成長の鍵となるインサイトを抽出。仮説を構築し、それを検証するための分析設計と実行をリードします。
3. 施策効果の可視化と改善提案:
・実施された施策の効果を多角的に分析し、次のアクションに繋がる具体的な改善提案を行います。
4. データ分析基盤への貢献:
・高度な分析を可能にするための環境整備や指標設計に携わり、データ活用の幅を広げる基盤を構築します。
【本ポジションの魅力】
・金融の未来を切り拓く情報戦の最前線:
あなたの分析が、競争が激化する市場における当グループの戦略を形作ります。金融業界の未来をデータで動かす、スケールの大きな挑戦が待っています。
・事業と一体となる“参謀”としての役割:
マーケターと密接に連携し、事業の意思決定に深く関与するビジネスパートナーとして活躍できます。分析結果が事業の成長に直結する実感を得られる、やりがいのあるポジションです。
・国内金融機関トップクラスのデータ環境:
国内金融機関有数の規模と質を誇る決済データを扱える環境で、アナリストとしてのスキルを磨き、市場価値を大きく向上させることができます。
マーケティング戦略マネージャー候補/最先端HR×SaaSサービス提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1000万円
ポジション
マネージャー（候補）
仕事内容
業務概要
データ戦略による「事業成長の最大化」と「意思決定プロセスの変革」をミッションとします。単なる手法としてのデータ分析に留まらず、マーケティングを起点に営業・プロダクト・経営をデータで繋ぎ、事業全体の最適化をリードしていただきます。オンライン・オフラインの全タッチポイントを統合的に可視化し、科学的な根拠に基づく戦略立案 実行を通じて、再現性のある成長モデルを構築することがミッションです。
具体的な業務
・マーケティング戦略および事業グロース戦略（データマーケティング）（変更の範囲：開発業務を除く当社業務全般）
・全社横断のデータパイプライン構築：GA4、Salesforce、MA、基幹システムのデータを統合し、LTVやROIを最大化するためのデータ基盤・分析モデルの設計。
・フルチャネルの施策最適化：広告・イベント・コンテンツ等のオフライン・オンライン施策を包括的に分析し、投資対効果の最大化に向けた予算配分・戦略の再構築。
・経営・事業戦略へのフィードバック：BIツール（Looker Studio等）を用いた経営ダッシュボードの構築と、データに基づく中長期的なマーケティング戦略の推進。
・組織全体のデータリテラシー底上げ：各部門（営業・カスタマーサクセス・プロダクト）との連携による、データに基づいたオペレーション改善とPDCAの仕組み化・定着。
ポジション・部門の魅力
1. 「事業の羅針盤」として、経営の意思決定にダイレクトに関与できる
マーケティングの枠を超え、データを通じて経営・営業・プロダクトの橋渡しを行い、会社全体の進むべき方向を指し示します。
2. 0→1、1→10のデータ基盤構築と、組織文化の変革をリードできる
既存の枠組みを疑い、最先端のテクノロジー（AI・BI）を取り入れながら、当社にふさわしい「勝てる組織」のインフラを構築できます。
3. マルチプロダクト戦略における複雑でダイナミックなデータに挑める
当社の多角的な自社サービス群と、膨大な顧客接点データを横断的に扱うことで、高度なデータマーケティングのキャリアを積むことが可能です。
データ戦略による「事業成長の最大化」と「意思決定プロセスの変革」をミッションとします。単なる手法としてのデータ分析に留まらず、マーケティングを起点に営業・プロダクト・経営をデータで繋ぎ、事業全体の最適化をリードしていただきます。オンライン・オフラインの全タッチポイントを統合的に可視化し、科学的な根拠に基づく戦略立案 実行を通じて、再現性のある成長モデルを構築することがミッションです。
具体的な業務
・マーケティング戦略および事業グロース戦略（データマーケティング）（変更の範囲：開発業務を除く当社業務全般）
・全社横断のデータパイプライン構築：GA4、Salesforce、MA、基幹システムのデータを統合し、LTVやROIを最大化するためのデータ基盤・分析モデルの設計。
・フルチャネルの施策最適化：広告・イベント・コンテンツ等のオフライン・オンライン施策を包括的に分析し、投資対効果の最大化に向けた予算配分・戦略の再構築。
・経営・事業戦略へのフィードバック：BIツール（Looker Studio等）を用いた経営ダッシュボードの構築と、データに基づく中長期的なマーケティング戦略の推進。
・組織全体のデータリテラシー底上げ：各部門（営業・カスタマーサクセス・プロダクト）との連携による、データに基づいたオペレーション改善とPDCAの仕組み化・定着。
ポジション・部門の魅力
1. 「事業の羅針盤」として、経営の意思決定にダイレクトに関与できる
マーケティングの枠を超え、データを通じて経営・営業・プロダクトの橋渡しを行い、会社全体の進むべき方向を指し示します。
2. 0→1、1→10のデータ基盤構築と、組織文化の変革をリードできる
既存の枠組みを疑い、最先端のテクノロジー（AI・BI）を取り入れながら、当社にふさわしい「勝てる組織」のインフラを構築できます。
3. マルチプロダクト戦略における複雑でダイナミックなデータに挑める
当社の多角的な自社サービス群と、膨大な顧客接点データを横断的に扱うことで、高度なデータマーケティングのキャリアを積むことが可能です。
データサイエンティスト/クレジットカード会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】
当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測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ご活躍いただきます。当社のビジネスにおける不正検知・与信審査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/データ分析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。
【具体的な業務】
1. 予測AI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・設計、ステークホルダーとの各種調整
・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成（SQL/SAS）
・モデル構築（Dataiku/Python等）および効果検証の設計・実行
・モデルデプロイ・運用支援・実績検証
2. 生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験
・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討
・簡易的なプロトタイプ開発
・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み
3. 自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育
・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動
・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ
【ポジション・部門の魅力】
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。
当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測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ご活躍いただきます。当社のビジネスにおける不正検知・与信審査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/データ分析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。
【具体的な業務】
1. 予測AI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・設計、ステークホルダーとの各種調整
・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成（SQL/SAS）
・モデル構築（Dataiku/Python等）および効果検証の設計・実行
・モデルデプロイ・運用支援・実績検証
2. 生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験
・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討
・簡易的なプロトタイプ開発
・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み
3. 自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育
・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動
・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ
【ポジション・部門の魅力】
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。
【大阪府】データ活用推進マネージャー/鉄道会社系デジタルコンサルティング企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1740万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
【業務概要】
当グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。
【具体的な業務内容】
1. 分析戦略の策定: クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトとして組成
2. プロジェクトリード: メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保
3. チームビルディング: 組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与
【ポジション・部門の魅力】
1. 当グループの観光・交通・モビリティといった社会インフラ領域のデータを扱うことができます。
2. 分析が事業貢献に直結する実感が得られる環境です。
3. 事業部・開発ベンダー等の多様なステークホルダーと連携し、課題解決をリードできます。
当グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。
【具体的な業務内容】
1. 分析戦略の策定: クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトとして組成
2. プロジェクトリード: メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保
3. チームビルディング: 組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与
【ポジション・部門の魅力】
1. 当グループの観光・交通・モビリティといった社会インフラ領域のデータを扱うことができます。
2. 分析が事業貢献に直結する実感が得られる環境です。
3. 事業部・開発ベンダー等の多様なステークホルダーと連携し、課題解決をリードできます。
データ活用推進メンバー（決済領域）/鉄道会社系デジタルコンサルティング企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
540万円〜870万円
ポジション
メンバー
仕事内容
業務概要:
当グループが展開する自社決済サービス（自社製品、自社サービス等）のデータ分析を担う「データサイエンティスト（メンバークラス）」を募集します。大規模なトランザクションデータを活用し、マーケティング施策の最適化から不正検知・ガバナンス強化まで、決済事業の成長と信頼性を支える一翼を担っていただきます。
具体的な業務:
各プロダクトライン（自社決済サービス等）の主担当として、以下の業務を遂行いただきます。
1. プロダクトグロース支援: SQL/Pythonを用いた大規模データの集計・分析、PoCから運用への自動化・最適化
2. 施策効果検証: 施策の設計から、因果推論等を用いた効果検証の実行
3. ダッシュボード構築: Tableau等を用いた、ビジネスサイドが意思決定を行うための可視化基盤の整備・運用
4. ガバナンス・不正検知: 不正対策等の分析支援、不正アクセス対策等のデータ抽出・分析支援
5. ビジネスサイドとの連携: ビジネスコンサルタントや事業部門と連携し、分析結果から具体的なネクストアクションを提案
ポジション・部門の魅力:
1. 社会インフラ級のビッグデータ: 大規模な移動・購買が紐付く圧倒的な情報量のトランザクションデータを扱うことで、エンジニアリング力が鍛えられます
2. 「決済×生活」の最前線: 決済単体ではなく、鉄道や商業施設と連動した「移動と生活」を支えるフィンテックの進化に直接関与できます
3. 意思決定に近い環境: 分析して終わりではなく、当社の事業チームへの報告・提案を通じて、事業を動かす手応えを感じることができます
当グループが展開する自社決済サービス（自社製品、自社サービス等）のデータ分析を担う「データサイエンティスト（メンバークラス）」を募集します。大規模なトランザクションデータを活用し、マーケティング施策の最適化から不正検知・ガバナンス強化まで、決済事業の成長と信頼性を支える一翼を担っていただきます。
具体的な業務:
各プロダクトライン（自社決済サービス等）の主担当として、以下の業務を遂行いただきます。
1. プロダクトグロース支援: SQL/Pythonを用いた大規模データの集計・分析、PoCから運用への自動化・最適化
2. 施策効果検証: 施策の設計から、因果推論等を用いた効果検証の実行
3. ダッシュボード構築: Tableau等を用いた、ビジネスサイドが意思決定を行うための可視化基盤の整備・運用
4. ガバナンス・不正検知: 不正対策等の分析支援、不正アクセス対策等のデータ抽出・分析支援
5. ビジネスサイドとの連携: ビジネスコンサルタントや事業部門と連携し、分析結果から具体的なネクストアクションを提案
ポジション・部門の魅力:
1. 社会インフラ級のビッグデータ: 大規模な移動・購買が紐付く圧倒的な情報量のトランザクションデータを扱うことで、エンジニアリング力が鍛えられます
2. 「決済×生活」の最前線: 決済単体ではなく、鉄道や商業施設と連動した「移動と生活」を支えるフィンテックの進化に直接関与できます
3. 意思決定に近い環境: 分析して終わりではなく、当社の事業チームへの報告・提案を通じて、事業を動かす手応えを感じることができます
【西日本】データ活用推進メンバー（自社サービス経済圏領域）/鉄道会社系デジタルコンサルティング企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
540万円〜870万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【業務概要】
当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
当グループの自社共通ID・ポイントを軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。顧客データをもとに、マーケティング戦略の立案 実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。
【具体的な業務内容】
担当ライン（自社サービス経済圏拡大に関わる各種チーム）のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。
・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案
・経営・事業部への示唆出し／意思決定支援
・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成
・分析モデル構築
・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進
【ポジションの魅力】
1. 圧倒的な社会的影響力
ユーザー行動を変容させ、広域エリア全体の経済活性化に直結するプロジェクトに携われます。
2. 当グループが保有する膨大な1st Party Dataを活用したデータマーケティング：
鉄道・商業・EC・決済・ホテルが紐付くマルチドメインなデータを活用した、高度なデータマーケティングを推進できます。
【選考フロー】
書類選考の後、2回の面接を予定しております。
通常、ご応募いただいてから内定まで約1ヶ月前後を想定しております。
記入事項と一般に公開されている情報をもって採用活動を行います。
※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。
※面接はオンライン実施を想定しています。
当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
当グループの自社共通ID・ポイントを軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。顧客データをもとに、マーケティング戦略の立案 実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。
【具体的な業務内容】
担当ライン（自社サービス経済圏拡大に関わる各種チーム）のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。
・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案
・経営・事業部への示唆出し／意思決定支援
・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成
・分析モデル構築
・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進
【ポジションの魅力】
1. 圧倒的な社会的影響力
ユーザー行動を変容させ、広域エリア全体の経済活性化に直結するプロジェクトに携われます。
2. 当グループが保有する膨大な1st Party Dataを活用したデータマーケティング：
鉄道・商業・EC・決済・ホテルが紐付くマルチドメインなデータを活用した、高度なデータマーケティングを推進できます。
【選考フロー】
書類選考の後、2回の面接を予定しております。
通常、ご応募いただいてから内定まで約1ヶ月前後を想定しております。
記入事項と一般に公開されている情報をもって採用活動を行います。
※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。
※面接はオンライン実施を想定しています。
データアナリスト/大手流通企業グループのデジタル部門を担う企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜800万円
ポジション
担当者
仕事内容
業務概要: データ分析基盤のデータ活用全般をデータアナリストの立場から提案するポジションです。
具体的な業務: 自社サービス会員（自社サービスポイント会員、非会員を含んだ全体の売上情報）を中心に、分析を行います。構築したデータ基盤をこれから展開していくフェーズにおいて、活用の提案をするだけではなく、導入した事業会社側が自らデータ基盤を活用できるように従業員教育プログラムを設計、実施します。また、各種問い合わせに対しても、必要に応じて機能追加などの対応をします。
業務例:
・データ分析結果を元にした活用提案を行い、ビジネスの意思決定をサポート
・新規サービス・データ活用の導入検証
・社内を含む当グループ各社のサポートや教育
・分析基盤の構築のためのデータの加工や整理、統合
・CDP・BIなどのデータ基盤上でのプロダクトの展開、機能追加、サポート
ポジション・部門の魅力: データアナリストチームは構成されています。当グループのデータドリブンな事業推進のため、データ分析領域を強化しています。
具体的な業務: 自社サービス会員（自社サービスポイント会員、非会員を含んだ全体の売上情報）を中心に、分析を行います。構築したデータ基盤をこれから展開していくフェーズにおいて、活用の提案をするだけではなく、導入した事業会社側が自らデータ基盤を活用できるように従業員教育プログラムを設計、実施します。また、各種問い合わせに対しても、必要に応じて機能追加などの対応をします。
業務例:
・データ分析結果を元にした活用提案を行い、ビジネスの意思決定をサポート
・新規サービス・データ活用の導入検証
・社内を含む当グループ各社のサポートや教育
・分析基盤の構築のためのデータの加工や整理、統合
・CDP・BIなどのデータ基盤上でのプロダクトの展開、機能追加、サポート
ポジション・部門の魅力: データアナリストチームは構成されています。当グループのデータドリブンな事業推進のため、データ分析領域を強化しています。