データサイエンティストの転職求人

337 件

【業務内容】
当社のお客さま（自動車、医療機器、半導体装置、産業機器、防衛・航空機器）の開発現場でデータサイエンティストとして開発業務に従事していただきます。

【想定業務】
仕様書や半導体デバイスエンジニアの指示に従い、下記のプログラム作成、デバッグを行う
・半導体テストプログラム (パラメトリックテスト)
・テスト結果を仕様に従い出力するプログラム
・テスト結果を仕様に従い計算、分析、グラフ表示を行うプログラム
・テスト結果を仕様に従い演算などを行い、ネットワークへ送信するプログラム
・プログラミング(Python, MATLAB, SQL)作業
・統計ソフト(JMP, Spotfire)を用いた作業

【具体的には】
取引先は全国の大手企業など800社以上ございます。自社とプライム契約を結んでいる、大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発（AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウド、WEB、組込）業務をご担当いただきます。AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務をご担当いただきます。※経験や希望に応じて案件を決定いたします。

ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。自社のエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。

【業務内容事例】
・交通インフラ向け運行管理システム
・公共機関向けWEBシステム
・製造業向け管理システムの開発

【自社でのやりがい】
1. 話題性の高いモノづくりに携わることができます。
2. PJによっては、白紙の段階から構想をもとに要件設定ができます。
3. 様々な技術を試せる環境で働くことができます。
4. 各々の技術力の成長ができる環境です。
5. ライフワークバランスが取りやすいです。

【働く環境】
リーディングカンパニーとして業界価値を高めるために、そして、エンジニアの選択肢が多い働きやすい職場環境をつくるために、様々な取り組みを行っています。例えば、技術コンサルティング業務のさらなる強化。これにより抜本的な収益構造改善による給与水準の向上や、エンジニアが安定的に強みを磨き続ける環境づくりができるのです。現在53歳の現役エンジニアとしてプロジェクトを統括する社員などからも「人生を通して徹底的に技術を磨くことができる環境」との声が上がっています。また、社員の夢を実現まで応援する「自己実現委員会」などの独自の研修制度や、そもそもの生き方から共に考え、悩み、最適なキャリアを描く風土があり、人がいます。技術を育てる技術が、自社には溢れています。

【豊富な研修制度】
自社研修以外にもUdemyやAidemyなどの外部e-Learningのコンテンツも会社負担でご利用いただけます。
技術研修数：1,092研修
ヒューマン&ビジネス系研修：155研修
《これまでに研修を受講したエンジニアは97,492名》
階層別、職能別、目的・課題別の研修プログラムを200種以上用意しており、いつでも学ぶことができます。さらに、技術研修事業を手がける自社グループ会社が運営する、全国60校以上の外部スクールも活用OK！多様なニーズに対応しています。その他にもさまざまなプログラムを用意しております。

・セールス、トレーディングの出来高・収益・顧客満足度向上のため、顧客動向や市況のデータ分析・モデル開発とそれに基づくビジネスの推進
・自動取引戦略の構築・リスク管理・パフォーマンス分析と改善活動
・市場データ分析環境の立案・構築

具体的な業務内容は下記です。

・当社の与信事業の定量分析に基づく課題の特定、サービス・与信の改善策・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
・生成AI（LLM等）の最新動向を踏まえた分析プロセスの設計・導入

●会計監査領域
・会計監査のためのデータ分析コンサルティング業務
会計監査は資本市場を守る社会的意義の強い業務であり、その業務の一端をデータ分析を通じて担う仕事です。データ分析のスペシャリストとして、各企業の会計監査の現場で抱える課題・要望に対し、公認会計士と協業して対応いただきます。役割は、分析手法の立案支援から分析の実施、分析結果の解釈とインサイトの提供まで一貫したものとなります。

主な業務内容:
監査チーム（公認会計士）と協議し、会社から入手した膨大なデータ分析を通じて不正、異常点の発見を行います。
仕訳テスト:
仕訳データから異常な仕訳がないかテストします。仕訳データの加工、DBへの取込み、公認会計士が定める条件に合致する仕訳データをSQLやTableauなどを用いて抽出及び分析します。
売上分析:
売上データを対象に公認会計士と協業しあらゆる角度から分析します。事前に協議し決定した分析をTableauでダッシュボードに実装します。作成したダッシュボードは、分析結果を元に他の分析の観点やデータを追加したりなどブラッシュアップして活用します。

・システム監査業務
会計監査の一部として実施するシステム監査を行う仕事です。監査計画の立案、監査手続の作成、監査の実施など、IT周りを中心にした監査業務においてスタッフとして参画いただきます。現状の業務プロセスを検証し、内部統制（問題の起こらない為のチェック機能を持たせるためのプロセス設計）の検討も行います。

対象は西日本をリードする大企業からベンチャー企業まで幅広く、様々なビジネスモデルの企業のデータ、システムを扱う貴重な経験を積むことができます。さらに部内の専門性の高い職員が蓄積したノウハウや、アナリティクスのリーディングカンパニーである自社グループがグローバルで培った知見が活用できる環境にあります。「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方であればコンサルティング業務未経験でも大歓迎です。

【職位ごとの業務イメージ】
パートナーやマネージャーのリードのもとに2 5名程度でチームを組み、監査業務を行います。
* アナリスト：コンサルタント指導のもと、依頼書や監査調書、SQLやダッシュボードの作成など、与えられた作業を正確に遂行する。
* コンサルタント：業務内容を理解し、自律的に監査調書を作成するとともに、クライアントと折衝する。また、公認会計士の要件をヒヤリングし、ダッシュボードとして実現する。

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

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

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

AIエージェント時代を切り開くため、顧客の「意思決定プロセス」をデザインするアナリストを募集します。

本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。自社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の論点整理をリード
* 分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
* 現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
* AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
* データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。

具体的な案件・取り組み事例:
* クライアントX様: 不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* クライアントY様: 分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。

本ポジションで得られる経験・スキル:
* AIエージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
* 経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
* エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
* プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験

組織の魅力:
* 組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
* クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
* シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
* 高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる

利用技術例:
* DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
* BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
* AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
* その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

AIエージェント時代に求められる、新しいアナリスト像を身につけたい方を募集します。分析に加えて、顧客の意思決定プロセスにも向き合う役割に挑戦できます。

本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。

* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の把握と課題整理
* SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
* ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
* PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
* データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。

● 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

● 具体的な案件・取り組み事例
* 【某リゾート様】不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* 【某ラジオ局様】分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。

● 本ポジションで得られる経験・スキル
* AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
* 事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
* PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
* SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
* プロジェクトで得た知見を、プロダクト（自社サービス）に還元する経験（クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能）

● 組織の魅力
* 自社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
* 自社サービスとクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
* エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
* 勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
* 資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい

データサイエンティストとして、データ処理、キュレーション、キャプションを含むデータ関連の業務に従事します。研究者やエンジニアと協力し、大規模な基盤モデルの学習を支える効率的なデータ基盤およびコードベースの開発を推進していただきます。

【ポジションの魅力】
- 大規模マルチモーダル生成モデルの学習と開発プロジェクトに携わることができます。
- 研究成果を実世界のアプリケーションに適用し、ビジネスに測定可能なインパクトをもたらすことができます。
- 拠点の多様かつ国際色豊かなチームで連携して研究開発ができます。
- 国内最大の計算リソースを使った研究開発ができます。

本ポジションでは、マーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」から「分析設計」、「技術的実行（モデリング・コーディング）」、「レポーティング・示唆提言」といった一連のプロセスをビジネス起点でリードいただきます。入社後はプロジェクトマネージャー（PM）として、データ活用・分析プロジェクトの推進を担っていただきます。分析実務は社内データサイエンティストや外部パートナーと連携しながら、案件全体の設計・推進を行います。業務内容詳細:
- プロジェクトマネジメント
- 複数のプロジェクトのPMとして、進行管理、チームマネジメント、クライアント折衝を担う
- 分析課題の整理、仮説構築、分析設計、KPI設計
- 分析業務
- 課題に応じた各種リサーチ（アンケート、インタビュー、ビジネスリサーチ）の設計・ハンドリング
- SQL、Python、Rなどを用いたデータ抽出・加工・分析（実務は社内データサイエンティスト／外注パートナーと連携）
- 分析自体は手を動かすこともあれば、社内データサイエンティストや外部パートナーとの連携により実行
- クライアントのビジネス課題に応じたデータ活用の企画・提案

プロジェクト事例:
- 食品メーカーのLINE活用戦略策定（購買データとLINEアクションデータを活用）
- レジャー施設予約サービスのクーポン配布効率化（アップリフトモデルの構築）
- 消費者セグメントの開発及び施策シナリオの策定
- 通販化粧品メーカーの消費者セグメント開発・ゴールデンルート策定
- 飲料メーカー向け分析ダッシュボード開発における分析のPoC及び要件定義
- MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）内製支援のアドバイザリー
- トランザクションレンディングの信用スコアモデル精度検証

このポジションの魅力:
- データが実際にマーケティングに活用される過程すべてに関与できます。設計・実行・振り返りまで、クライアントと並走する支援スタイルです。
- 技術実装やデータ加工は外注含めた分業体制のため、PMとして設計・設問設計・提言に集中できる環境が整っています。
- 例えば「分析チームとしてこういう示唆出せそうですね」といった提案を自社グループのリサーチ基盤を活用して行うケースもあります。

広告領域を主としたクライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を行うデータサイエンティストの募集です。
クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を行います。

具体的には、クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を実施します。

具体的なソリューションとして、各種データ管理および分析ツールに関連したソリューションを取り扱います。

【本ポジションの魅力】
- 機械学習や統計のスキルを活かしてクライアントの事業成果に貢献できます。
- グローバルプラットフォーマーと協業しながら世界で初となる広告ソリューションを開発できます。

クライアントが抱えるマーケティングや営業に関する課題に対し、データを活用したソリューションを提案し、実行します。単なる分析作業にとどまらず、コンサルタントとしてクライアントの課題をヒアリングし、現状を深く理解したうえで、データや統計的分析、さらには機械学習の技術を駆使して、課題解決につながる具体的な提案を行い、実行に移します。また、社内メンバーやクライアントと日々コミュニケーションを取りながら、プロジェクトを着実に前進させます。

【業務概要】
- 統計分析やAI・機械学習を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計
- Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの統計的分析や機械学習モデルの構築
- データから見られる課題整理とアクションの提示
- データ分析案件のプロジェクトマネジメント

コンサルタントとしての役割の比重が比較的高く、特にデータ利活用構想などのデータストラテジー領域に関わる案件もあるため、戦略的な視点での業務が求められます。分析や開発といった実務的な作業も行いますが、それにとどまらず、得られた知見をもとにクライアントへマーケティング施策を提案し、他部署と連携しながら実装まで進めていくような案件も比較的多い印象です。

【案件例】
- 事例1: 大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援（規模：5〜6名、期間：4年〜）ホットリードの発見と営業スタッフへの情報提供、活動推進を支援
- 事例2: ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援（規模：5〜6名、期間：2年）データから隠れた顧客インサイトを発見し、刺さるコミュニケーション施策を立案
- 事例3: 大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援（規模：3名、期間：3ヶ月）

【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループの強みであるマーケティングや広告・クリエイティブの分野で、データサイエンスの力を活かし、戦略策定・施策立案から効果検証まで一気通貫に支援できる

業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性もあります。

クライアントが目指すマーケティングDXの実現やビジネスゴールを基にITグランドデザインを描き、事業変革に向けたテクノロジー活用の構想から構築、活用のための伴走支援まで幅広い業務を実践・経験できる業務です。
【業務概要】
マーケティングDX(セールスやマーケティング変革およびAIも含めたデータ活用)を実現・実行するためのマーケティング基盤や新規事業・既存サービス変革を担うプラットフォームを開発する上でのITコンサルタントを募集しております。上流フェーズから顧客に伴走しながらIT戦略構想やロードマップ、全体アーキテクチャ設計をしていくポジションです。


【具体的業務内容】
- クライアントの事業戦略・業務課題を踏まえたデータ活用構想の策定
- 当該製品/サービス等を用いたマーケティングデータ基盤構築・活用支援
- 要件整理、設計、当該データ基盤連携、分析設計、AI活用支援
- プロジェクトマネジメント（進行管理、課題解決、ステークホルダー調整など）
【ポジションの魅力】
- デジタルマーケティング領域における戦略策定 施策実施・PDCA領域を一気通貫で経験出来る
- デジタルマーケティングにおけるクラウドソリューションの知見を習得出来る
- CRM領域における伴走支援により、クライアントのビジネスの成長を支援出来る

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

●本ポジションの魅力
・社外、社内ともに発展途上段階にある法人プロダクト領域において、当該ポジションに従事されている方は非常に少ないため、重大な裁量権をもって働くことができます。
・データ分析やモデル策定においては、各プロダクトの取引情報の他、外部情報など含めると膨大なデータを保有しているため、非常にやりがいの大きい仕事です。

【職務概要】
【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、当社の機械学習、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。

【職務概要】
【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】
・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進
・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進
・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進
・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの)
・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進
・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進

【職務詳細】
(1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進
(2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード
　 協創プロジェクト：MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践
(3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード
　 当社独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート
　 代表的なWebアプリケーション
　 ・材料データ分析環境
材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境
　 ・実験/製造自動化プラットフォーム
計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム
　 ・再生材マーケットプレイス
　　 再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス
(4) AI戦略を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進
(5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等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、業界・企業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業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進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MI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、当社のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。

【業務概要】
テクノロジーを活用した事業企画、業務改革構想、BPR推進、プロトタイピング、実践まで、応募の皆さまの志望領域に応じ、一貫しての推進もしくはビジネス寄り/実装寄りのフェーズを担当いただきます。
＜主なテーマ＞
・AI(生成AI/AIエージェント/Physical AI/AI半導体/チャットボットなど)
・データ分析(Python/R/Tableau/SQL/SASなど)
・機械学習(予兆検知、画像処理、自然言語処理、など)
・生体認証(静脈認証、顔認証など)
・XR(AR/VR/3DCG)、メタバース、シミュレーション
・IoT、ロボティクス
・量子コンピューティング
・データセンタ
・スマートシティ/デジタルシティ
・PHR(医療、介護、バイタル、ライフログなどのデータ)
・イノベーションの仕組み化(CVC、コンソーシアム/ラウンドテーブル、協創方法論の開発・推進)

【当職種で働く魅力】
・複雑化を増す社会課題やビジネス課題に対して、先端テクノロジーを活用した価値創出アイデアを企画・構想〜プロトタイピング・実装〜事業拡大まで、一気通貫で取り組めます
・各々のアイデアや意見を積極的に取り入れ失敗を恐れず挑戦し、デジタルスキルを通じ社会や企業にポジティブな影響を与えるとともに、自己の専門性を高め成長することができます
・当グループの各事業部門、研究開発部門、コーポレートベンチャリング組織、テクノロジースタートアップと連携し、新たなビジネスをリードできます
・当グループやクライアントを巻き込んだビジネスプロデュース活動を経験できます
※テクノロジーの本番実装は当グループのSIerなどで実施

ビジネス課題に対するデータドリブンなソリューション提案していただき、大規模かつ複雑なデータセットの分析・解釈を通じて、パターンや傾向を抽出する職務です。機械学習モデルや予測アルゴリズムの設計・実装し、データの品質評価、クレンジング、前処理の実施いただきます。

ミッション
技術と業務の橋渡しが可能
新しい技術に対する好奇心と学習意欲が高い人物像が求められます
部門間の調整・合意形成を前向きに進行可能

職務詳細
ビジネス課題に対するデータドリブンなソリューション提案。
大規模かつ複雑なデータセットの分析・解釈を通じて、パターンや傾向を抽出。
機械学習モデルや予測アルゴリズムの設計・実装。
データの品質評価、クレンジング、前処理の実施

【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。

【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、実装、ビジネス現場への展開支援
●データ収集およびデータ分析実務（解析・可視化・評価）等を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
＜案件例＞
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知


【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化は当行グループの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。

【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。

与信領域の部門において、統計的手法や機械学習的手法を使った高度な分析を行い、分析した結果を業務適応していただきます
※グループ企業のメンバーや社内の現場メンバーと協業し、与信領域に特化した案件を複数ご担当いただきます

法人向けビジネスにおけるデータ分析、および、分析設計
法人向けデジタルマーケティングから、法人事務・チャネルまで含めた統合的なデジタルシフトにより、法人領域におけるデータと顧客体験の循環・営業モデル変革に貢献する
法人顧客データの分析を通じて、課題発見と課題解決方法を考案。また、分析フローを設計
分析対象となるデータの整理・拡充

2025年5月に新設されたグローバル与信戦略室における海外向け与信判断の意思決定・経営判断における情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進を担っていただきます。

【想定キャリアパス】
● 当室での経験をベースに、ご本人の希望や適切を踏まえながら、デジタル戦略を統括する部署や、システム関連部署といった、異なる部門・部署でのご活躍も展望可能です。

【魅力・やりがい】
● 世界有数の金融機関において意思決定・経営判断に資する情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進や、MISの中長期戦略策定・データ基盤システムの開発プロジェクトの上流工程の経験を積むことができます。
● 特に「与信戦略×経営情報×海外」という3つの軸で企画・立案・推進できる部署は他の金融機関を含めてあまりなく、個人のキャリア形成上、非常に競争力ある業務経験を積むことが可能です。
●また、自律的なキャリア形成を支えるスキルアップやキャリアアップのための研修プログラムや福利厚生制度も多数用意されていることも魅力の一つです。

仕事内容
グループ各社のデータ分析部門にて、数理統計に関する専門知識やAI・機械学習、データサイエンスの技術を駆使してデータ分析を行います。
マネージャーやエンジニアと協働しながら、データパイプラインや分析モデルを実装し、ビジネス施策の効果検証や示唆の提供を行います。
主な業務内容は以下の通りです。
・ビジネス部門とのコミュニケーションを通した課題の分析とデータサイエンス問題への落とし込み
・Python、SQL、AWS各種サービスを用いた分析実務
・分析結果を活用したビジネス示唆の導出
・仕事内容変更の範囲：会社の定める職務（2024年4月の職安法施行規則改正に伴う追記）

Positionの魅力 得られる経験等
・データ基盤からモデル学習まで一気通貫で関われる環境です。
・単なる数値分析ではなく、経営・ビジネス課題に直結する分析思考を磨けます。
・手を動かしながらプロセス全体を理解し、将来のマネージャー候補を目指せます。

●業務内容
・機械学習モデル開発
‐ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価
‐予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装
‐時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用
‐モデルのパフォーマンス改善・チューニング

・AIエージェント開発
‐LLM（Large Language Model）を活用したAIエージェントの設計・開発
‐マルチエージェントシステムの設計・実装
‐RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築
‐プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング

・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画（PoC 本番運用まで）
‐ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案
‐データ分析・インサイト抽出・可視化
‐AI導入効果の測定・ROI評価支援

・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformの機能開発・拡張
‐新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発
‐技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証

・技術調査・研究開発
‐最新AI技術・論文調査・技術検証
‐社内ナレッジ共有（勉強会、ホワイトペーパー執筆等）

全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクトのAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします

※ビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。

【詳細】
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援

投資先は、年商500億円・総ユーザー数2,400万人超を誇る国内最大級の電子コミック配信サービスを運営しています。2024年より世界的な投資会社グループに加わり、経営層と事業部が一体となってAI・データ活用を全社的に推進。データサイエンティストが事業の根幹に関わる大胆な挑戦をしやすい環境です。
競争が激化する電子コミック市場において、AIが事業成長の鍵を握ると考えています。ユーザー体験の向上、LTVや広告効果の最大化、生成AIによる制作支援など、当社の豊富なデータ資産を活用し、事業をドライブさせる挑戦的な課題が数多く存在します。
そこで、今回は業界トップクラスの電子コミック配信サービスで、AI活用をリードしていただくデータサイエンティストを募集します。

業務内容
電子コミック配信サービスが保有する多様かつ膨大なデータを活用し、ユーザーの満足度と事業成長を最大化することがミッションです。具体的には、以下のテーマに取り組んでいただきます。
●作品の推薦アルゴリズムの高度化:
○閲覧・購買履歴などの行動データ、作品やレビューといったメタデータを活用した新しい推薦ロジックの開発、実装、A/Bテスト
○新規ユーザーや多様な嗜好を持つセグメントへの対応、コールドスタート問題の解決。作品毎に付与するのメタ情報の精緻化
●マーケティングの効率化 (ex. 広告宣伝、販促活動):
○短期だけでなく中期目線も踏まえた広告ROIの最大化、広告出稿作品の自動選定、広告クリエイティブの改善やキーインフルエンサーの特定
○各販促キャンペーン施策の効果検証/改善活動、LTV最大化を行う為のユーザー毎の販促施策ミックスの最適化
●生成AIを活用したコミック製作の支援:
○AIエージェント等を活用した原作小説の選定、小説原作のコミック向けストーリー変換、編集の壁打ち機能
○作画支援AIツールの導入、改善

当行経営企画部に所属し、以下のような業務に従事いただきます。

【詳細】※お任せする業務領域はご経験を勘案し、決定します。
　・銀行内のデータベース（データウェアハウス/データレイク等）のシステム管理・レベルアップ開発等の検討
　　※使用データベース：Teradata Vantage
　・行内のデータ利活用推進に必要なデータテーブル・データマートの拡充や他DBとの連携の立案と実践
　・ビジネス部門（マーケティング、営業等）や管理部門（リスク管理・監査等）と連携し、事業KPIに基づく分析課題の設定とデータに基づく施策の主体的な立案・効果検証
　・需要予測、顧客セグメンテーション、与信モデル、不正検知等の機械学習モデル構築・実装 ・ MLOps環境下での継続的なモデル運用・改善
　　※使用ツール：OVHcloud Data Platform
　・BIツール（Tableau）やAutoMLツール、生成AI等とのシステム連携・運用改善によるデータ民主化の推進
　・AIを活用したデータ分析の高度化・効率化の推進、最新の技術動向をキャッチアップし、データ分析の高度化・効率化の企画（R&D)

ポジション概要：
リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。

職務内容：
ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。
データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。
データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。
ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。
CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。
SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。
特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。
分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。
分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。
倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。
他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。
新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。

Job Description
Business System Analyst (BSA) is the role that collect, document and manage business requirements. BSAs act as a primary liaison between business users and AD project team, manage user expectations, changes to requirements and project scope.

Responsibilities:
- Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
- Participate in the design of data architecture, data structure, data modeling, data transformation, storage, security model of data platform (both Hadoop and Azure Data platform)
- Create conceptual data model, logical data model, physical data models. Perform data profiling and system analysis to validate the data models.
- Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
- Discover metadata of the source database and analyze existing business systems, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, data flows, and functional dependencies
- Interfaces with internal/external teams and functions to provide business solutions to meet business requirements
- Manager user expectations and requirements scope
- Lead requirements elicitation and definition
- Provide estimates for work efforts on projects and ongoing forecasting
- Manage working relationships with business and IT to ensure that the solutions are developed, managed and completed on schedule.
- Contribute to user guides, reference manuals, training materials, and code release artifacts as appropriate
- Perform validation and verification of data model.
- Maintain Data Quality and Integrity.
- Performs other duties as assigned or required

BSA Lead is a role that leads a team of BSAs and other relevant resources, and manage the deliverables, resources, quality, methodology, standards, tools, etc. of the BSA team. BSA (Business System Analyst) team elicit, document and manage business requirements. BSAs act as a primary liaison between business users and AD project team, manage user expectations, changes to requirements and project scope.



Responsibilities:

Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Participate in the design of data architecture, data structure, data modeling, data transformation, storage, security model of data platform (both Hadoop and Azure Data platform)
Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
Discover metadata of the source database and analyze existing business systems, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, data flows, and functional dependencies
Interfaces with internal/external teams and functions to provide business solutions to meet business requirements
Manage and control quality of BSA deliverables
Define the methodology, project plan, resource demands, budget estimation for data solutions.
Manages working relationships with business and IT to ensure that the solutions are developed, managed and completed on schedule.
Coordinates technical studies and evaluation of business needs and technological alternatives with both IT and business managers
Provides oversight of audits and other compliance requests
Directs, motivates and develops project staff.
Identifies and addresses training and development needs of BSA teams
Performs other duties as assigned or required

当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータの抽出・加工（SQL, Python）
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・開発
● AWS環境（Athena, S3, SageMaker等）を活用したデータ基盤の構築・運用
● QuickSightなどを用いたダッシュボード作成・可視化
● 営業・コンサル部門が顧客に提示するための分析レポート・成果物作成
● 将来的に画像データ（CT/MRI等）を活用したAI解析にも挑戦可能

疾病予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新たに立ち上げています。
私たちが目指すのは、医療データを“分析資産”ではなく“社会インフラ”として活かすこと。
健診や診療の記録を、未来の健康や社会保障を支える「意思決定の土台」へと進化させること
です。
今回募集するのは、その仕組みを現場で支えるデータサイエンティスト。
SQLやPythonを駆使してデータを整え、モデリングし、見える化する。
あなたのアウトプットが、医療現場や企業の次の一手を決める力になります。
分析の手を動かしながら、事業を動かす。
社会を支えるデータ基盤を、一緒に創っていきませんか？

僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献

当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす

私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう？
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか？
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか？
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか？
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか？
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか？

当社は健診データ・レセプトデータ・画像検査データなど多様な医療データを活用し、疾病
予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新
規立ち上げます。
その第一人者として、データ基盤構築からモデル開発・分析、社内外との協業を通じて事業を牽
引する シニアデータサイエンティスト を募集します。
将来的に Chief Data Officer (CDO) としてデータ戦略全体をリードすることを期待される、経営
幹部候補のポジションです。
1本のモデル設計、1つのアーキテクチャ判断が、「この国の医療費をどう未来に接続するか」に
直結します。
データで意思決定の根拠を刷新し、日本の医療費7兆円削減という壮大な目標に挑む。
その最前線を牽引してください。


僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献

当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす

私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう？
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか？
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか？
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか？
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか？
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか？

● 医療データを「事業価値」に変換するには、どの構造から再設計すべきか？
● 健診・レセプト・画像など異種データを、どう統合・標準化すればスケール可能になるか？
● 統計／機械学習／生成AIのそれぞれのモデル選定が、事業戦略・収益構造にどんな影
響を与えるか？
● 医療データ利活用のスピードと、倫理・プライバシー・ガバナンスの両立をどう実現する
か？
● 分析結果を“報告書”で終わらせず、どう経営・現場の意思決定構造を変えるか？
● データを「プロジェクト単位」ではなく「医療インフラ」として持続可能に運用できる設計とは
何か？

業務は日々変わります。なので「事例」で伝えます
当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータを中心とした大規模医療データの分析・活用
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・構築
● AWS環境を用いたデータ基盤・MLOpsの設計・運用
● 営業・コンサル部門と連携した顧客提案の支援（製薬企業、保険会社、公的保険者、健
康食品会社、アカデミアなど）
● データ利活用に基づく新規事業戦略立案
● 将来的にデータ組織の立ち上げ・マネジメント・人材育成を担う

弊社の主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。

具体的には

国内最大級DMPや豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装
Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発
次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発
新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進

チームの特徴
部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。

キャリアパス
データサイエンティスト → マネージャー（組織とプロジェクトを牽引）
データサイエンティスト → リード（CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード）

多様なプロジェクトでデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
Iコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。
実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。
さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

DXソリューション開発において、AI/DS(データサイエンス)の専門性を発揮し設計・開発・分析業務を推進していただきます。

【具体的な職務内容】
・LLMを活用した画像解析AIモデル・予測AIモデル・生成AIモデル等の開発と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発
・DX推進を目的としたデータエンジニアリング、およびデータ分析業務と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発
・顧客のDXへの挑戦を実現する為の、AI/データサイエンティストの立場からのDXソリューション・システム開発提案

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つつ、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）

●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

当社で働く魅力
・「データとビジネスの橋渡し」として成果に直結する分析ができる
・エンジニアとビジネスの両視点を持つ人材へと成長できる
・業界横断で多様なデータ分析に携われる
・代表・役員との距離が近く、提案が通りやすいフラットな環境
・研修・勉強会・ナレッジ共有が活発で、成長を後押し

ビッグデータやAIを活用した業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングなどの課題に取組み、当社のデジタル変革を推進する役割を担っていただきます。

【職務内容】 　※以下は例です。

●商品部門（アクチュアリー）との協働
保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行ない、リスクを定量化する
予測モデルの作成。ドライブレコーダーのデータ分析（映像データを含む）による事故発生予防サービスの開発。

●保険金部門との協働
AI 技術を活用した各種業務の効率化。

データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。
なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。
1，データ分析と企画立案
・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る
・分析結果を基に企画案を立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証
2，AIモデルの構築およびサービス化
・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築
・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用

・大手通信会社の通信分野を中心とした設備系業務に関わる様々な社内データ（ネットワーク装置・電柱等の構造物・コールセンタ関連情報等）や社外データについて、数値予測AIや生成AIおよび関連するデジタル技術（BIツール、様々なデータ基盤等）を活用し、より効率的・高品質な業務への変革と現場課題の解消を実現。

- ニーズ分析（市場調査）・シーズ検討（技術調査）を元にデータ分析戦略の策定と試作品開発による技術確立。
- 確立した技術を様々なデータ基盤上で活用するための実装および他機能との連携機能開発（MCP/A2A 等）。
- 業務課題に対するコンサルティング・要件定義・システム設計・PoC＆商用システムの開発・検証、導入支援。
- 組織内のAI技術者の育成サポート、社外最新技術や事例調査および導入提案、担当全体の技術力向上。

・クライアントの課題ヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案

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

変更の範囲：会社が指定した業務

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

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能

・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

●入社者の声●
・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）
・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）
・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）
・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）
「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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


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

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

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

・データ基盤の設計・開発・運用（DWH、ETLパイプラインなど）
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化

Serve as a subject matter expert (SME) on Japan’s pharmaceutical and healthcare data landscape, supporting clients in navigating complex data ecosystems for commercial and sales reporting.
Engage directly with life sciences clients, both domestic and multinational, to understand business needs and translate them into actionable data science solutions.
Analyze and interpret data from sources such as IQVIA, Veeva, Snowflake and local vendors (e.g.,JDNet, JMDC, Medical Data Vision, Nihon Ultmarc), ensuring insights are aligned with Japan’s unique hierarchical data models.
Collaborate with offshore delivery teams to ensure seamless execution of analytics projects, acting as a bilingual bridge between client stakeholders and technical teams.
Contribute to the development of analytics strategies, data pipelines, and machine learning models tailored to commercial effectiveness, patient journey analysis, and real-world evidence (RWE).
Mentor junior team members and contribute to internal capability building within the Insights & Data team.

●職務内容：
金融系領域におけるデータサイエンティスト（PL候補）として下記業務をお任せいたします。

●主な業務内容：
・不正検知／解約防止等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデル構築、与信管理、リスク計量化

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・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
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です。

＜主要取引先＞※大手メガバンク、生命保険／損害保険会社、大手不動産など

業務内容
主にデータプラットフォームを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上におけるデータプラットフォームの評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から特定プラットフォームへのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々

業務内容
ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務をお任せします。
・データ分析基盤の設計・構築・運用
・データ利活用における検討・POC検証等
・データ活用したリアルタイム処理のシステム設計、構築、運用
・データパイプライン（データ取り込み〜データ整形）の設計及び実装案件
・BIツール等を使ったデータの可視化とダッシュボードの生成

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

●使用技術
クラウド：AWS、Azure、Oracle Cloud
コンテナ：Docker、Kubernetes
構成管理：Terraform、Ansible
CI / CD　: GitLab、GitHub、Jenkins
スクリプト：Python,Shell、PowerShell、Ruby、Node.js
監視ツール：Datadog、Zabbix、Cloudwatch

【具体的な業務内容】
・顧客の行動データ（GoogleAnalytics中心）、決済及び属性データ（BigQuery中心）を主に活用
・データ基盤整備業務としては、新たなデータ取得や整備によるマーケティング活動の高度化に活用
・分析業務としては、分析設計、データ抽出、加工および成形、企画につながる示唆出しまでを一貫して実施
・BIツール（LookerStudio）を利用したレポート作成・保守・運用業務
・後進育成および手順書やルール等の運用整備・推進

金融業界向けの経営管理、財務・会計、リスク管理、コンプライアンス対応等の領域におけるDigital Innovationアドバイザリー。以下の5領域において、銀行・証券・保険・資金移動業者等の金融機関、規制当局、Tech企業等のクライアントを支援。

1.RegTech、SupTechの活用・高度化に係る企画、設計、検証等の支援
2.ビッグデータ処理や機械学習等のデータサイエンティスト業務（PythonやSAS、BIツール、Django等を活用）
3.経理・財務領域の自動化、決算早期化や経営報告の高度化等の支援（BIツールやデータ処理ツール等を活用）
4.データ利活用の推進やデータガバナンスの整備・高度化の支援
5.Digital Innovationに係るプロジェクトマネジメント支援

デジタルマーケティング、インサイドセールス領域でデータ分析、AI活用に関する業務

業務内容の変更範囲
会社が指定する業務全般

仕事概要
配車アプリを支えるデータサイエンティストとして、顧客満足度の向上とドライバーの収益最大化などの課題にアルゴリズム開発や改善、各種施策の効果検証を行います。データ分析を通じてビジネス課題を発見し、機械学習や数理モデルを活用したシステムの設計・開発から実装、評価までを担当することで、事業成長に直接的に貢献します。

業務内容
データ分析に基づく施策立案と意思決定支援: データ分析を通じてビジネス上の課題を発見し、機能改善や新規機能開発などの施策を立案することで、事業の意思決定を支援します。
コアアルゴリズムの設計・開発・運用: 配車ロジック、移動時間予測、料金設定など事業の根幹となるシステムのアルゴリズムを設計・開発し、継続的な改善と運用を担います。
施策の効果検証とモニタリング: ABテストの実験デザインから実装、評価までを行い、開発した機能やアルゴリズム変更の効果を科学的に検証します。また、KPIを設計・分析し、事業の状況を可視化・評価します。

本ポジションの魅力
このポジションの魅力は、自身の開発したアルゴリズムが多くのユーザーとドライバーの体験に直接的なインパクトを与え、日本の移動インフラを変革していく手応えを感じられる点です。データがサービスの品質に直結する環境で、最先端の技術で社会課題の解決に貢献できます。科学的なアプローチで事業価値の最大化を追求するカルチャーの中で、スキルを存分に発揮し成長できる環境です。