データサイエンティストの転職求人
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データサイエンティストの転職求人一覧
新着 大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータサイエンティスト(ビッグデータ活用)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
565万円〜870万円
ポジション
担当者〜リーダクラス
仕事内容
・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援(データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など)を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。
【詳細】
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頂きます。
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。
・A-PJでメンバーとして親会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
・C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用出来るため担務変更 等
いづれのPJにおいても業務内容は親会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頂きます。
※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)
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。
【詳細】
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頂きます。
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。
・A-PJでメンバーとして親会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
・C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用出来るため担務変更 等
いづれのPJにおいても業務内容は親会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頂きます。
※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)
新着 大手組織人事コンサルティング会社での企業人事向けデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜785万円(カフェテリアプラン含む)
ポジション
スタッフ
仕事内容
「勘と経験」と言われてきた人事業務ですが、人的資本経営・開示のトレンド等もあり可視化やデータ活用に向けた機運が急速に高まっています。弊社でも主力の人事アセスメント事業の知見を活かし、新しいソリューションの開発や提供を加速させています。本ポジションは、主に顧客の人事データ解析プロジェクト参画(コンサルティング)と、弊社が持つアセスメント・サーベイデータを活用した新しいソリューション開発の2つに関わっていただきます。
まずは顧客のデータ分析案件(コンサルティング)をサブ担当として担っていただき、人事データの取り扱い・分析技術・RMSサービスの知識をつけていただきます。その後、案件のメイン担当を担えるまでのスキルを踏まえたうえで、新しいソリューションの型を創出し顧客と協働事例をつくり産業界に発信したり、その過程で得た可視化技術や分析アルゴリズムを論文化し学術界に発表するなどの広がりがあります。
まずは顧客のデータ分析案件(コンサルティング)をサブ担当として担っていただき、人事データの取り扱い・分析技術・RMSサービスの知識をつけていただきます。その後、案件のメイン担当を担えるまでのスキルを踏まえたうえで、新しいソリューションの型を創出し顧客と協働事例をつくり産業界に発信したり、その過程で得た可視化技術や分析アルゴリズムを論文化し学術界に発表するなどの広がりがあります。
新着 データ活用支援会社でのデータサイエンティスト(経験者)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,200万円 ※経験・能力を考慮し決定します。
ポジション
経験者
仕事内容
企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、
・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、
・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。
新着 データ活用支援会社でのデータサイエンティスト(未経験者/ポテンシャル)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円 ※経験・能力を考慮し決定します。
ポジション
経験者
仕事内容
企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、
・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、
・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。
新着 ネット銀行でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・当社グループ全体のデータ利活用によるビジネス高度化を担うデータサイエンス部にて、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理等の分野でAI構築や、データ分析等の実務をお任せします。
・当部では、与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。
※適性やご経験に応じて具体的にお任せする業務は決定させていただきます。
【プロジェクト事例】不正検知モデルの構築/生成AIを用いたお客さま体験向上など
【魅力】
・デジタル領域で事業を拡大しているため、量・バリエーションともに豊富なデータを有しており、設計部分も基本的にデータサイエンス部に任されているため、大きな裁量をもって業務に取り組めます。
・能力・興味関心次第では担当領域が1つに限定されることなく複数分野にトライできる点も、当社ならではの魅力です。
・社内の意思決定が早く、スピード感をもって成長したい方にぴったりな環境です。
最新技術や業界動向をキャッチアップするために、技術論文の輪読会や勉強会を開催しています。
・メンバー同士が知見を共有し合い、新しい知識を積極的に取り入れ、実務に活かしていく姿勢を大切にしており、技術への高いモチベーションを持った仲間とともに成長できる環境です。
・当部では、与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。
※適性やご経験に応じて具体的にお任せする業務は決定させていただきます。
【プロジェクト事例】不正検知モデルの構築/生成AIを用いたお客さま体験向上など
【魅力】
・デジタル領域で事業を拡大しているため、量・バリエーションともに豊富なデータを有しており、設計部分も基本的にデータサイエンス部に任されているため、大きな裁量をもって業務に取り組めます。
・能力・興味関心次第では担当領域が1つに限定されることなく複数分野にトライできる点も、当社ならではの魅力です。
・社内の意思決定が早く、スピード感をもって成長したい方にぴったりな環境です。
最新技術や業界動向をキャッチアップするために、技術論文の輪読会や勉強会を開催しています。
・メンバー同士が知見を共有し合い、新しい知識を積極的に取り入れ、実務に活かしていく姿勢を大切にしており、技術への高いモチベーションを持った仲間とともに成長できる環境です。
新着 【大阪】ネットメディアと人材ビジネスを手掛ける企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
業務内容
◎詳細
当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。
キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。
◎詳細
当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。
キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。
大手総合電機会社での金融機関向けデータ利活用サービスの開発・提供をリードするデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
730万円〜970万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
・データ利活用サービスの新規受注に向けたサービス紹介
・データ利活用の適用チームをリードして開発・サービス提供プロセスを遂行(要件定義/設計/開発/テスト推進)
【職務詳細】
・金融業界/顧客が抱える課題に関連付けて、サービス内容の紹介及び課題解決策の提案を行う。
・顧客ニーズの引き出し、具体化を行い、要件の文書化を支援する、あるいは文書化を行う。
・データ収集の仕組みを考え、業務要件を満たすデータマートの設計、あるいは設計方針の立案を行う。
・要件をチーム内に伝達し、設計/開発/テストを推進(計画立案/進捗把握/成果物レビューなど)。
・設計/開発/テスト中に発生する課題を管理し、問題解決に向けて行動する。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・ローンチ間もないサービスであるため、挑戦機会が多くあり、また事業成長を実感できることで大きな達成感が得られます。
・当社は様々な地域、業態に向けて幅広い営業拠点を持っており、国内大規模/グローバルなど様々な案件に参画できる可能性があります。
・今後は生成AIをはじめとした先端技術の活用計画もあるため、業務を通じて、新たな技術、知識に触れられる機会が多くあります。
・データ利活用の適用チームをリードして開発・サービス提供プロセスを遂行(要件定義/設計/開発/テスト推進)
【職務詳細】
・金融業界/顧客が抱える課題に関連付けて、サービス内容の紹介及び課題解決策の提案を行う。
・顧客ニーズの引き出し、具体化を行い、要件の文書化を支援する、あるいは文書化を行う。
・データ収集の仕組みを考え、業務要件を満たすデータマートの設計、あるいは設計方針の立案を行う。
・要件をチーム内に伝達し、設計/開発/テストを推進(計画立案/進捗把握/成果物レビューなど)。
・設計/開発/テスト中に発生する課題を管理し、問題解決に向けて行動する。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・ローンチ間もないサービスであるため、挑戦機会が多くあり、また事業成長を実感できることで大きな達成感が得られます。
・当社は様々な地域、業態に向けて幅広い営業拠点を持っており、国内大規模/グローバルなど様々な案件に参画できる可能性があります。
・今後は生成AIをはじめとした先端技術の活用計画もあるため、業務を通じて、新たな技術、知識に触れられる機会が多くあります。
大手BtoBオンラインストア運営企業のデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円 (ご経験・現年収に準ずる)
ポジション
担当者〜管理職
仕事内容
データサイエンス部門の特徴
単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流(在庫管理や配送)やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる
【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える
【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる
【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある
このポジションにおけるミッション
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流(在庫管理や配送)やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる
【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える
【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる
【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある
このポジションにおけるミッション
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
【東京/神奈川】大手総合電機会社でのデータ分析及び最適化、各種販売データ分析、ビジネスマッチング等のデータ分析業務 いずれかの業務に対するデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1,030万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
PJやチームのサブリーダーとしてデータ分析技術を活用した製品/サービス/プロセスのニーズを抽出し、ビジネスターゲット特定と実行計画の立案を支援する。
開発・サービス提供対象の概略仕様やスコープを定め、活用する最適な分析手法、プラットフォーム、ツールの選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。その後リーダーの指示のもと、チームをリードして一連の開発・サービス提供プロセスを遂行する(要件定義、データ加工、データ分析モデルの構築、分析評価・報告、ソフトウェア実装、提供手順やマニュアルの整備など)
また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。
【職務詳細】
高度な予測分析
統計的観点を用いたデータの把握、加工及び外れ値の除外、機械学習/人工知能を活用したモデルの作成・評価、業務への適用まで一連の分析プロセスを実施する。
最新動向の把握
社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献する。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
担当分野により多少異なりますが下記の通りです。
魅力・やりがい:新しいことへのチャレンジに直結
・量子コンピュータ等、研究開発グループが手掛ける最新技術に携わる事が可能。
・従来のシステム開発とは異なる新規事業の立ち上げ、推進に携わる事が可能。
・顧客は日本、金融業界に閉じず グローバル、様々な業種がターゲットとなる
キャリアパス:スペシャリスト・事業創生
新しい分野であり、決まりきったキャリアパスがあるというわけではありませんが、データ分析を進める過程で、ドメイン知識や高度な専門知識を獲得し、顧客の上流から下流、システム稼働後も寄り添う専門家をめざしていただきます。その先は事業創生などにも手を広げることができる環境です。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
開発・サービス提供対象の概略仕様やスコープを定め、活用する最適な分析手法、プラットフォーム、ツールの選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。その後リーダーの指示のもと、チームをリードして一連の開発・サービス提供プロセスを遂行する(要件定義、データ加工、データ分析モデルの構築、分析評価・報告、ソフトウェア実装、提供手順やマニュアルの整備など)
また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。
【職務詳細】
高度な予測分析
統計的観点を用いたデータの把握、加工及び外れ値の除外、機械学習/人工知能を活用したモデルの作成・評価、業務への適用まで一連の分析プロセスを実施する。
最新動向の把握
社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献する。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
担当分野により多少異なりますが下記の通りです。
魅力・やりがい:新しいことへのチャレンジに直結
・量子コンピュータ等、研究開発グループが手掛ける最新技術に携わる事が可能。
・従来のシステム開発とは異なる新規事業の立ち上げ、推進に携わる事が可能。
・顧客は日本、金融業界に閉じず グローバル、様々な業種がターゲットとなる
キャリアパス:スペシャリスト・事業創生
新しい分野であり、決まりきったキャリアパスがあるというわけではありませんが、データ分析を進める過程で、ドメイン知識や高度な専門知識を獲得し、顧客の上流から下流、システム稼働後も寄り添う専門家をめざしていただきます。その先は事業創生などにも手を広げることができる環境です。
※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業での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
480万円〜720万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
仕事内容
●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、""アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業""です。
私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。
単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。
●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。
●業務詳細
モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件(高額受注)が中心です。
●案件事例
金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。
●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、""アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業""です。
私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。
単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。
●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。
●業務詳細
モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件(高額受注)が中心です。
●案件事例
金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。
アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業での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
720万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。
●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築支援を行っていただきます。
●業務詳細
・PM(プロジェクトマネージャー)、分析、コンサルティングの3つの分野に主に従事していただきます。
・PMとしては、クライアントとの対話を通じて、分析やAIモデルの構築から経営課題の解決に至るまで、さまざまな案件に対応していただきます。
・データを活用した新規事業の企画や事業推進も担当していただきます。
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。
●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築支援を行っていただきます。
●業務詳細
・PM(プロジェクトマネージャー)、分析、コンサルティングの3つの分野に主に従事していただきます。
・PMとしては、クライアントとの対話を通じて、分析やAIモデルの構築から経営課題の解決に至るまで、さまざまな案件に対応していただきます。
・データを活用した新規事業の企画や事業推進も担当していただきます。
大手小売事業、フィンテック事業を行うグループ会社でのデータアナリティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1250万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
多様なミッションや役割を持つ各部署のメンバーに対し、迅速かつ精度の高い意思決定を可能にするデータ分析環境を整備・提供します。
また、単なる分析業務に留まらず、組織全体の分析力向上のために、自ら課題を発見し周囲を巻き込んで推進していただくことを期待しています。
具体的には、以下のような取り組みを想定しています。
各チームが目標達成のために必要なKPIの設計を支援し、ダッシュボード構築やデータ集計プロセスの効率化・可視化を推進する。
部門や業務領域を超えて管理会計上の数値を一元的にマネジメントし、コミュニケーションの促進を図る。
経営層から現場レベルまでの意思決定支援を目的としたデータ統合基盤の企画・設計・構築。
分析ノウハウを体系化・汎用化し、品質を維持した形で社内へ広く展開・共有する。
また、単なる分析業務に留まらず、組織全体の分析力向上のために、自ら課題を発見し周囲を巻き込んで推進していただくことを期待しています。
具体的には、以下のような取り組みを想定しています。
各チームが目標達成のために必要なKPIの設計を支援し、ダッシュボード構築やデータ集計プロセスの効率化・可視化を推進する。
部門や業務領域を超えて管理会計上の数値を一元的にマネジメントし、コミュニケーションの促進を図る。
経営層から現場レベルまでの意思決定支援を目的としたデータ統合基盤の企画・設計・構築。
分析ノウハウを体系化・汎用化し、品質を維持した形で社内へ広く展開・共有する。
大手小売事業、フィンテック事業を行うグループ会社でのクレジットカード部門データストラテジスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・750万人を有するカード会員の利活用データ分析
・デジタル領域とビジネスを繋げた適切な効果指標の設定
・分析を元にした施策立案や新サービス、新規事業の企画、および経営層への提案(プロダクトや金融サービスを中心にデータを活用した応用・提案)
・デジタル領域とビジネスを繋げた適切な効果指標の設定
・分析を元にした施策立案や新サービス、新規事業の企画、および経営層への提案(プロダクトや金融サービスを中心にデータを活用した応用・提案)
大手金融ホールディングス会社でのビジネスアーキテクト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円程度
ポジション
スタッフ〜マネジャークラス
仕事内容
1.顧客データを活用した傘下事業会社(生命保険・損害保険・銀行)における営業推進の企画、支援
2.顧客データの分析にもとづくグループ施策の検討
3.上記1.、2.の実現に向けた社内外の調整、経営陣へのレポート
2.顧客データの分析にもとづくグループ施策の検討
3.上記1.、2.の実現に向けた社内外の調整、経営陣へのレポート
医療・介護領域DXの会社でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1000万円 面談を通じてスキル等をもとに決定
ポジション
担当者
仕事内容
具体的な業務内容
・経営と現場における意思決定を推進するためのデータ統合基盤の設計・実装
・開発・販売・導入などの部門を横断したデータのマネジメントと、統計解析に基づく事業部の施策の効果検証
・顧客に向けたデータ利活用案件の実行体制構築、プロジェクトのディレクションやマネジメント
ポジションの面白さ
・業界全体で50兆円、当社プロダクト領域だけでも3000億円を超える巨大市場で、膨大なデータを使った効率化・価値創出に取り組める
・DX化の余地が大きく現場の業務負荷や非効率といった構造課題が根深い医療業界において、データ分析と基盤整備を通じて社会的にも高い意義を持つ変革に貢献できる
・取り扱うのは診療データや業務ログ、患者行動など多種多様で高密度なデータであり、また個人情報や医療倫理など複雑な規制や制約が多いデータを扱うことで、スキルの幅を広げながら専門性の高い経験を積むことができる
・病院向けSaaSとして継続的にデータが蓄積されていくため、単発の分析にとどまらず、長期的な分析やモデル構築など、持続的な価値提供が可能
事業の魅力
病院向け電子カルテ・会計システムは、実は20年以上新規プレイヤーが参入してきてないレガシー業界です。一方で、日本はこれから超高齢社会を迎え、サステナブルな病院の運営が国の施策レベルで求められます。政府も「医療DX推進本部」を作るなど、国も本気で注力し始めています。
日本全体で診療・会計データを一気通貫として集め、地域全体での無駄のない医療の提供や国全体の医療費削減のための分析・施策実行を推し進めるために、今こそクラウド型のシステムが必要です。
提供しているサービスは、医療機関向け業務ERPです。社内のオペレーションエクセレントをお客様への運用提案に転用することも可能です。業務ERPの会社として社内のOpsも最高のものを実現できればと思っています。
・経営と現場における意思決定を推進するためのデータ統合基盤の設計・実装
・開発・販売・導入などの部門を横断したデータのマネジメントと、統計解析に基づく事業部の施策の効果検証
・顧客に向けたデータ利活用案件の実行体制構築、プロジェクトのディレクションやマネジメント
ポジションの面白さ
・業界全体で50兆円、当社プロダクト領域だけでも3000億円を超える巨大市場で、膨大なデータを使った効率化・価値創出に取り組める
・DX化の余地が大きく現場の業務負荷や非効率といった構造課題が根深い医療業界において、データ分析と基盤整備を通じて社会的にも高い意義を持つ変革に貢献できる
・取り扱うのは診療データや業務ログ、患者行動など多種多様で高密度なデータであり、また個人情報や医療倫理など複雑な規制や制約が多いデータを扱うことで、スキルの幅を広げながら専門性の高い経験を積むことができる
・病院向けSaaSとして継続的にデータが蓄積されていくため、単発の分析にとどまらず、長期的な分析やモデル構築など、持続的な価値提供が可能
事業の魅力
病院向け電子カルテ・会計システムは、実は20年以上新規プレイヤーが参入してきてないレガシー業界です。一方で、日本はこれから超高齢社会を迎え、サステナブルな病院の運営が国の施策レベルで求められます。政府も「医療DX推進本部」を作るなど、国も本気で注力し始めています。
日本全体で診療・会計データを一気通貫として集め、地域全体での無駄のない医療の提供や国全体の医療費削減のための分析・施策実行を推し進めるために、今こそクラウド型のシステムが必要です。
提供しているサービスは、医療機関向け業務ERPです。社内のオペレーションエクセレントをお客様への運用提案に転用することも可能です。業務ERPの会社として社内のOpsも最高のものを実現できればと思っています。
マーケティングコンサルティング会社でのアナリティクスエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
クライアントが持つ多様なデータを、「意思決定に使える資産」に変える。私たちはその基盤をゼロから構築し、データ活用を根付かせることをミッションとするチームです。今回募集するのは、アナリティクスエンジニアとして、データの収集や基盤の設計・構築及び運用や、提供後のツールやデータの活用促進までも伴走するポジションになります。
さらに、当社では「技術力」だけでなく、課題を整理し、誰に何をどう伝えるかを考え抜いて、アウトプットに落とし込む力を重視しています。一人ひとりが自ら設計し、自ら価値を届ける、そんな現場力を大事にする方をお迎えしたいと考えています。
<詳細>
クライアント企業のデータ活用を支援するため、以下のような業務に携わっていただきます。プロジェクトの初期フェーズから参画し、「どう活用されるか」まで見据えた構築・設計・提案を担当いただきます。
●課題設定・要件整理
クライアントの業務内容や課題をヒアリングし、「誰が・どんな判断をするために・何を見るべきか」を明らかにします。
目的に合わせたデータ構造・加工ロジック・アーキテクチャやダッシュボード設計の全体方針をプロジェクトメンバーと策定。
●データ基盤構築・運用
AWS/GCPなどクラウド環境でのDWH構築(Redshift/BigQuery等)
SQLやPythonを用いたデータ整形・データマート構築
メンテナンス性や拡張性を見据えた構成・運用ルールの設計
●フロー・活用設計
アーキテクチャやBIツールなどより効果的な技術の提案・実装
チーム内・顧客向けに、構造的なドキュメント/報告資料の作成
技術的な設計・構築だけはなく「なぜそのデータが必要か」「どう見せると伝わるか」を意識したアウトプット
●チーム連携・改善提案
役割にとらわれずに課題設定・分析設計に関与
案件に併せて、PoC的な検証やR&D活動にもチャレンジ可能(新技術・新サービス創出)
さらに、当社では「技術力」だけでなく、課題を整理し、誰に何をどう伝えるかを考え抜いて、アウトプットに落とし込む力を重視しています。一人ひとりが自ら設計し、自ら価値を届ける、そんな現場力を大事にする方をお迎えしたいと考えています。
<詳細>
クライアント企業のデータ活用を支援するため、以下のような業務に携わっていただきます。プロジェクトの初期フェーズから参画し、「どう活用されるか」まで見据えた構築・設計・提案を担当いただきます。
●課題設定・要件整理
クライアントの業務内容や課題をヒアリングし、「誰が・どんな判断をするために・何を見るべきか」を明らかにします。
目的に合わせたデータ構造・加工ロジック・アーキテクチャやダッシュボード設計の全体方針をプロジェクトメンバーと策定。
●データ基盤構築・運用
AWS/GCPなどクラウド環境でのDWH構築(Redshift/BigQuery等)
SQLやPythonを用いたデータ整形・データマート構築
メンテナンス性や拡張性を見据えた構成・運用ルールの設計
●フロー・活用設計
アーキテクチャやBIツールなどより効果的な技術の提案・実装
チーム内・顧客向けに、構造的なドキュメント/報告資料の作成
技術的な設計・構築だけはなく「なぜそのデータが必要か」「どう見せると伝わるか」を意識したアウトプット
●チーム連携・改善提案
役割にとらわれずに課題設定・分析設計に関与
案件に併せて、PoC的な検証やR&D活動にもチャレンジ可能(新技術・新サービス創出)
大手重工業メーカーでのグループの業務改善・DXを促進するデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1300万円
ポジション
データサイエンティスト
仕事内容
グループにおける事業の各現場に内在する業務課題をともに探り、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのAI・データ分析によるソリューションの検討、および実装に向けたプロジェクトリードをお任せいたします。 1〜2案件のプロジェクトのPLとして以下の様な業務に携わっていただきます。
◆各現場の業務課題を洗い出し、関連する既存データを活用ながら業務改善・DXにつなげるPoC、検証を実施
◆部門や機械学習エンジニアなど他職種とのプロジェクトをリードし、実装に向けた検証を進める(要件定義/設計/実装)
◆RAGの開発・運用を始めとした生成AIを活用した業務改善の適応検討(※経験に応じて)
当社は安全保障上の観点から高いセキュリティレベルを求められる事業が多く、オンプレミスやクラウドの環境が混在しながらの運用を行っています。そういった環境からデータ活用で価値を提供するために、高い課題設定力や、事業部門・機械学習エンジニア等、様々な職種との協働を可能とするコミュニケーション力が求められるポジションです。
【アピールポイント】
事業会社のデータサイエンティストとして、事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革を担当することができます。当社は社会の様々なインフラに関わる事業も多く、自身の業務が社会課題の解決につながっている実感を得ることができます。当部門は育成の観点も重視しており、ビジネス向け研修や海外のAIに関わる学会に積極的に参加するなど、ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を伸ばす支援をしています。
◆各現場の業務課題を洗い出し、関連する既存データを活用ながら業務改善・DXにつなげるPoC、検証を実施
◆部門や機械学習エンジニアなど他職種とのプロジェクトをリードし、実装に向けた検証を進める(要件定義/設計/実装)
◆RAGの開発・運用を始めとした生成AIを活用した業務改善の適応検討(※経験に応じて)
当社は安全保障上の観点から高いセキュリティレベルを求められる事業が多く、オンプレミスやクラウドの環境が混在しながらの運用を行っています。そういった環境からデータ活用で価値を提供するために、高い課題設定力や、事業部門・機械学習エンジニア等、様々な職種との協働を可能とするコミュニケーション力が求められるポジションです。
【アピールポイント】
事業会社のデータサイエンティストとして、事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革を担当することができます。当社は社会の様々なインフラに関わる事業も多く、自身の業務が社会課題の解決につながっている実感を得ることができます。当部門は育成の観点も重視しており、ビジネス向け研修や海外のAIに関わる学会に積極的に参加するなど、ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を伸ばす支援をしています。
クリエイターサポート企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール (SalesforceMarketingCloudやSnowflake等)導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。
━━━━━━━━━━━━━━
●業務詳細
━━━━━━━━━━━━━━
1.マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2.プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成 等
3.マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
━━━━━━━━━━━━━━
●対象領域
━━━━━━━━━━━━━━
・ウェブ解析(Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析)
・BIダッシュボード開発(Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発)
・統計分析(R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング)
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。
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●業務詳細
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1.マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2.プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成 等
3.マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
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●対象領域
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・ウェブ解析(Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析)
・BIダッシュボード開発(Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発)
・統計分析(R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング)
【急募】上場会社でのヘルスケア事業 データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
製造業に対する実行支援を得意とするエンジニアリング企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
大手監査法人でのデータキャプチャ担当者
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ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
・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
【東京・大阪】東証プライム上場 大手プライムSIerでのヘルスケア業界向け データサイエンティスト(臨床統計解析:リーダー候補)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
リーダー候補
仕事内容
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。
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。
大手シンクタンク、コンサルティング会社でのデータサイエンティスト(AIソリューション研究開発)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜2000万円
ポジション
担当者
仕事内容
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。
- 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。
大手クレジットカード会社におけるデータサイエンティスト(法人与信モデル構築担当)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
グローバルでサービスを展開する大手外資系ITサービス企業でのData Scientist
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・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
・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
大手通信事業会社でのデータ活用マネージドサービスの戦略立案・開発・プロジェクトマネジメント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
590万円〜1040万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・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
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
上場大手ネット広告祖業の総合IT企業でのデータサイエンティスト スポーツテック領域
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
大手シンクタンクでのデータサイエンティスト(グループデータ利活用分野)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
株式会社三菱UFJ銀行/グローバルバンクでの市場系データ企画戦略立案、推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
・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
外資大手戦略コンサルティングファームでのLead Data Scientist
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜2000万円(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
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
●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
データ分析会社の医療・ヘルスケア系 データサイエンティスト UL候補
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,200万円 ※経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇いたします。
ポジション
UL候補
仕事内容
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!
《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!
株式会社日立製作所/大手総合電機会社でのAI/アナリティクス技術により顧客の課題解決を行うデータサイエンティスト[担当者クラス]
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者クラス
仕事内容
・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。
・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。
株式会社日立製作所/大手総合電機会社でのAI/アナリティクス技術により顧客の課題解決を行うデータサイエンティスト[主任クラス]
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
主任クラス
仕事内容
・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。
・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。
株式会社日立製作所/大手総合電機会社での顧客に寄り添い課題解決を支援するデータサイエンティスト(数理最適化スペシャリスト)[主任クラス]
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
主任クラス
仕事内容
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。
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。
株式会社日立製作所/大手総合電機会社での顧客に寄り添い課題解決を支援するデータサイエンティスト(数理最適化スペシャリスト)[担当者クラス]
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者クラス
仕事内容
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。
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。
ビジネスコンサルティングサービス会社でのAIエンジニア・AIデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜2400万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
EY新日本有限責任監査法人/大手監査法人でのデータアナリティクスサポート リーダー職
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
【急募】上場会社での革新的なヘルスケア事業においてデータを用いてビジネスを革新するデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
AIアルゴリズム事業会社でのAIコンサルタント(データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
株式会社日立製作所/大手総合電機会社でのデータ利活用基盤の拡販・適用を担う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
お問い合わせください
ポジション
主任クラス
仕事内容
【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、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。
独立系データ分析/システム開発会社におけるデータサイエンティスト(ミドルクラス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
ミドルクラス
仕事内容
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。
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。
株式会社三菱UFJ銀行/グローバルバンクでのデータマネジメント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
(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。
電動マイクロモビリティのシェアリングサービス企業でのデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜800万円 ※経験・能力・前職を考慮の上、決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
・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
・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
【フルリモート - 居住地不問】鉄道会社系デジタルコンサルティング企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1220万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
●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
・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
Fintech Startup企業でのオペレーター(マネージャー候補)|データ事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
大手監査法人におけるコンサルティングを重視したデータアナリスト・データサイエンティスト(経理DX・SV・AI活用・将来予測等)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
490万円〜1,380万円
ポジション
アソシエイト〜シニアマネージャー
仕事内容
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
・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
大手証券会社でのリサーチャー・エンジニア(デジタルイノベーション・生成AI・ストラテジー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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DXプラットフォームの提供会社でのデータサイエンティスト(アシスタント)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
300万円〜500万円
ポジション
アシスタント
仕事内容
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
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
オンライン型住宅ローンサービス提供企業でのデータ・サイエンティスト(シニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
560万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
オンライン型住宅ローンサービス提供企業でのデータ・アナリスト(ジュニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
・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