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データサイエンス、800万以下の転職求人

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データサイエンス、800万以下の転職求人一覧

大手損保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
〜1330万円 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
営業部門の社員および代理店の行動変革に資する分析、営業成績関連、代理店手数料等各種指標の分析を担っていただきます。

医療機関専門コンサルティング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
ベースは現年収を考慮して決定します(イメージ:〜1200万円程度 インセンティブあり)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・アルゴリズム/モデル設計/開発自社開発プロダクトのアルゴリズム開発
(大手フランチャイズの売上予測の開発運用が主)
・データ基盤構築
・データパイプライン構築
・モデル実装におけるアプリケーション開発
・プロジェクトマネジメント
・工程工数原価管理
・顧客折衝
※エンジニアに対するPMあるいはリードエンジニアの役割も担っていただきます。

大規模データ解析によるマーケティング支援会社でのデータサイエンティスト候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜530万円 (経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇。) ※試用期間中(4カ月)の給与は本採用時の90%
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆業務内容
解析業務
・データ処理プログラミング、集計、解析業務
・統計解析、多変量解析、モデリング
・解析結果のレポーティングや報告など
※統計解析やデータサイエンス用のソフトウェア、言語を使用しますが、経験は不要です。
 充実した研修制度をご用意してバックアップします。

<プロジェクト例>
・大手飲料メーカー:飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様:時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様:コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様:一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速 など

光学機器メーカーでのデジタルカメラ等の生産技術・製造技術領域における技術戦略策定のための情報収集・データ分析

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
570万円〜1020万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
生産現場とそこに関わる生産・製造技術に関わることで、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、その将来計画を考え提案することができます。

キャリアパス
当社が作るプロダクトの製造工程(素材、レンズ部品、レンズユニット・各種製品組立、etc)に関わる、長期戦略の策定、技術開発テーマの検討、生産現場の改善、etc、と広くいろいろなところへつながるデータ、情報の分析に携わっていただきます。その中で、当社のものづくりにおけるデータ分析のスペシャリストを目指せます。

光学機器メーカーでのデジタルカメラ等の生産技術(工程情報の収集と分析、データエンジニアリング)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
570万円〜1020万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
光学製品の生産職場の工程改善を通じて、幅広い製品群および複数の生産拠点での業務に携わることができます。そのなかでは、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、技術戦略立案により、現場の生産性向上はもとより、会社の持続的な成長に寄与することができます。

キャリアパス
生産工程情報の収集・分析業務は、現場の工程管理者や作業者とコミュニケーションを取りながら業務を進めるため、社内の人脈が広がり、早期に打ち解けることが可能です。また、これまでの経験を活かし、データ分析手法を社内に広く周知する教育者的役割としてのキャリアを広げられる機会もあります。

DX支援企業でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
※実務内容は以下に記載あり

実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります

未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。


<入社後の流れ>
ご入社
 ↓
1日目|人事オリエンテーション・配属先上長とのウェルカムランチ
 ↓
2日目|データサイエンス事業部配属オリエンテーション・研修キックオフ
 ↓
3日目|座学研修 (約1-2ヵ月)
 ↓
PJ・業務アサイン


<研修内容>
約1-2ヵ月の研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。

● Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
● Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
● Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
● 統計研修
- 基本的な統計知識の理解
● データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析

※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります


<実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載>
・データの加工/集計/抽出
・データ分析設計/実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計/構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用/整備
など

・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など

欧州最大のコンサルティングファームでのPower BI Report Analyst

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
Key Responsibilities:
Responsible for requirements gathering, process design, configuration, assistance with testing, validating and delivering the fully functional reports to client and get the sign off
Lead and coordinate with offshore team for the day-to-day activities, tasks and deliverables required from the project team.
Managing the project in an onsite and offshore delivery model
Architecting the data model and data preparation needed for Power BI Reports and Dashboards and 3+ years’ experience in design / architecture of Visualization solutions using any Visualization / Reporting tools
Design, Development / enhancement, Integration and Deployment of Reports / Dashboards with best-in-class visualizations using Power BI and 6+ years’ experience of design / development of Reports / Dashboards on any Reporting / Visualization tool
Interacting with senior client BI and Analytics stakeholders (Directors, Enterprise Architects and Business users) to collate requirements and finalize architecture / design / data model.
Understanding of relational databases, structures, dimensional data modeling, SQL, Data Warehouse and dashboard techniques for the business requirements
Connecting dashboards/reporting solutions using Cloud technologies

【勤務地 福岡】大手地銀でのデータサイエンティスト・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
イメージ 360万円〜600万円+残業代
ポジション
担当者
仕事内容
弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

【福岡】大手地銀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
600万円〜1,500万円
ポジション
マネージャークラス
仕事内容
弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

<具体的な仕事内容>
●金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行
●データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
●機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
●顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
●社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

(サービスの一例)
・オンライン融資サービス
・Webで口座情報の見える化
・WEB口座振替受付サービス

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

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,210万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社に蓄積されている全社データの活用方法や事業への適用について取り組むプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発とその改善や最適化をご担当いただきます。
また、上記の機械学習モデルのアウトプットを社内に提供するためのシステムの開発や運用もお任せします。
社内のさまざまな領域で利用される機械学習モデル構築やその改善に関われるポジションです。

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

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

FinTech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
700万円〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
データアナリスト
仕事内容
急成長中のFinTechスタートアップで、データ分析を通じて、資産運用サービスを改善する課題やインサイトの抽出・発見・提案、および各種施策や機能改善・開発の効果の最大化を推進していただきます。サービスのエンハンスや改善、CRM施策を推進していくための、既存のお客様のデータを収集、分析、施策検討に繋げる部分まで一貫して携わっていただきます。

●業務内容
プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進のため、データ分析から現状を分析し、サービス改善に関わる一連の業務をお任せします。
詳細の業務は以下の通りです。
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施
・分析用データマートの構築
・データに基づく顧客理解
・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援
・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案
・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析

●この仕事で得られること
・成長著しい事業を抱える当社の中で膨大な量のデータを活用し、今後の各種施策やプロダクトの機能改善・開発、企画等に落とし込むことができます。
・今後の総合アドバイザリープラットフォームの実現に向けて、利用いただいているニーズを感じ、社会貢献性の高いプロダクトへの進化を推進いただくことができます。
・今まで積み上げてきた弊社のデータをフルに活用が可能です。およそ40万人の方のデータを用いた今後の施策検討、プロダクト改善に寄与することが可能です。

●使用ツール
分析ツール:BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール:Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
ドキュメンテーション:Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール:Slack
仕様策定:Figmaプロジェクトマネジメント:trello, JIRA, Backlog

大手銀行でのコンプライアンス(AML データサイエンティスト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
〇金融犯罪、AML対策に関するシステム・データ・AIを活用した高度化・効率化に関する業務企画・推進業務
〇システム開発、データ分析、モデル開発やシナリオ構築等を通じた金融犯罪・AML不正検知の高度化、リスク低減策の業務企画・推進等を担当
〇AMLシステムに関する有効性検証・データガバナンスの態勢整備・推進・管理
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です

【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるシステム・AI等の新技術並びにデータ活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります
〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可(業務に応じ異なります)

グローバルバンクでのデータサイエンス企画

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,100万円
ポジション
担当者
仕事内容
【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多様なデータを活用する組織の設計・運営と、データ分析基盤の機能追加ロードマップ作成等の企画業務を担当いただきます。

【業務内容・役割】
具体的には下記のような業務を想定しています。
●50名以上のデータ分析組織の設計・運営、および人材育成施策の企画・推進
●データ分析の効果最大化に向けたプロセス設計
●データ分析基盤・ツール導入等のロードマップ策定、および新機能検討
●銀行のシステム開発手続きとデータ分析プロセスの統合

【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略の高度化は当社グループの最重要経営課題の一つです。膨大なデータを抱える日本最大・世界有数の金融機関の中で、ハイパフォーマンスを発揮するデータ分析組織・業務の在り方を検討し、その実現を推進する過程は、非常に挑戦的かつデータ人材としての成長に大きく寄与します。

【想定キャリアパス】
データ分析・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活用・ビジネス企画推進担当としてのキャリアや、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。

株式会社野村総合研究所(NRI)/【東京/横浜】国内大手シンクタンクでのデータサイエンティスト/産業IT(産業セグメントオープンポジション)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
【使命とミッション】
コンビニ・スーパーの購買データ・ポイントデータ、旅行・家電量販ECサイトの閲覧ログ、物流の集配送データ・車載データ…etc.

当社の産業セグメントでは、BtoB/BtoCを問わず、あらゆる業界のあらゆるデータに触れる機会があります。私たちがシステムを提供する業界大手のクライアントには、多種多様なビッグデータが日々、蓄積されています。その情報を用いて顧客企業それぞれの経営課題の解決を目指す。それが私たちデータサイエンティストの使命です。

「単に数値を分析するのではなく、その情報から何を読み解き、どんな策を導き出すのか」- エンジニアリングだけではなく、コンサルティングの視点も併せ持つ当社だからこそ、データに秘められた人の意思を読み解き、顧客課題の解決する“本質的なソリューション”まで落とし込むことが可能です。何十億円、時には何百億円を投じた「ビジネス改革」に関われるのは、他の企業ではなかなか味わえない醍醐味でしょう。

【チームで実現する協働力】
とてつもなく大きな案件に関わるからこそ、大切にしているのは協創力です。私たちの仕事は、チーム・部署・企業の垣根を越えて、アイディアを出し合う必要があります。さまざまな専門性を持つスペシャリストが、お互いをリスペクトし、混ざり合って問題の解決に挑む。個々人の知見や多様な視点・考えに触れられるのも、このチームで働く面白さのひとつです。

【チャレンジングな環境】
デジタルに特化したこのチームはまさに今、組織として急成長を遂げており、スピード感を持って業務を遂行しています。非常にチャレンジングな環境が整っているからこそ、責任が伴うポジションなので、覚悟も必要になります。その分、社会に変革をもたらす、やりがいあふれる仕事です。

【具体的な業務内容】
日本を代表する企業のビッグデータを分析し、ビジネスプロセスの無人化やコスト削減、リードタイムの短縮など経営課題を解決するためのアルゴリズムを開発します。

また、物流経路の最適化モデル、ダイナミックプライシングの価格決定モデル、自然言語解析を取り入れたリコメンデーションモデル、AI自動発注モデルの改善などの開発を実施します。

大手総合インターネット企業のデータサイエンティスト / 技術支援本部

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,000万円
ポジション
担当者
仕事内容
エンジニアの生産性やスキルに関するデータ管理・分析を担当

●業務詳細
全社横断組織でエンジニアの生産性やスキルに関連するプロジェクトを運営しています。エンジニアが多数在籍する企業ならではのデータ管理と分析業務を担当していただきます。本ポジションでは、データ分析に携わっていただき、分析結果をデータドリブンな意思決定支援に活用します。

この役割では、組織全体の生産性向上に寄与するためのデータインサイトを提供します。プロジェクトの特性上、データ分析の精度とスピードが求められるため、迅速かつ正確な分析ができる方を歓迎します。

●主な業務内容
・エンジニアに関するデータの管理
・生産性およびスキルに関連する分析
・広報施策の効果測定分析
・教育施策の効果測定分析
・分析結果を使用したレポート作成およびプレゼンテーション

大手総合インターネット企業でのBIエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,000万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
全社BIツール(Tableau)の運用・管理を担当いただきます。

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

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

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オペレーションストラテジスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者
仕事内容
【概要】
データによるユーザーや市場の理解に基づき、当社のオペレーション戦略を構築する『オペレーションストラテジスト』を募集しています。

当社のサービスは、主に市場を巡回してバッテリー交換や車両の再配置をするFieldオペレーション、車両の定期メンテナンスや故障車の修理をするリペアオペレーション、お客様対応をするカスタマーサービスなど、複雑なオペレーションによって運営されています。お客様に最高のサービス利用体験を提供することに加えて、持続可能なサービス提供のために効率的で拡張性のあるオペレーションを実現することが重要です。

当社の幅広いオペレーションの現場から課題を抽出して、お客様の声やデータ分析から課題を定性・定量的に理解して、最適なオペレーション戦略を構築することが『オペレーションストラテジスト』の役割です。

【仕事内容】
・各オペレーションチームと連携してオペレーションを構造的・定量的に理解して改善すべき課題を抽出すること
・各種オペレーションの指標の設計やダッシュボードの作成とモニタリング
・各種データ分析や戦略検討後の、オペレーション現場の実務への導入支援(ダッシュボード作成や対応方針作成など)

以下は、仕事内容の一例です。
・Fieldオペレーション)ライドデータやオペレーションデータ分析に基づく、オペレーション課題の抽出と最適なオペレーションの構築(例:バッテリー交換や車両の再配置業務の効率化など)
・リペアオペレーション)ライドデータや車両の故障データ分析に基づく、定期メンテナンス基準の設計
・カスタマーサービス)ユーザーアプリ内のお客様からのフィードバックに対する最適な対応方針の検討

【仕事の魅力】
・リアルサービスを支える根幹のサービス構築に携わることができること
・多様な部署と協力しながら複雑な課題解決に取り組めること
・社会的に影響力のある電動マイクロモビリティのシェアリングという新規ビジネスのグロース時期に関わることができること
・IPOを目指しているベンチャー企業の事業創りに関われること

※業務内容の変更範囲:会社が指示する業務

【千葉】大手地方銀行でのデータエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
分析・マーケティング基盤の運用及び活用
 
●具体的な業務内容
データウェアハウスの設計・構築・運用
ETL/ELTパイプラインの設計・実装・保守
データ品質管理の仕組み構築
マーケティング用データマートの設計・構築
分析・マーケティング基盤とデジタルマーケティング領域の各種ソリューションとのシステム連携支援

●このポジションの魅力/得られる経験やスキル
銀行全体のデータ利活用基盤を構築する重要なポジションとして、One to One マーケティングの高度化に向けた技術的な推進役を担っていただきます。データドリブンな意志決定を全社的に加速させる、やりがいのある役割です。
技術面では、最新のクラウド技術やデータ基盤を採用しており、セキュリティと利便性を両立する技術的なチャレンジに取り組んでいただけます。また銀行ならではの金融データに係る専門性を獲得できます。
※リモートワークあり(週1〜2日程度)。
※残業月20時間〜30時間程度。

●キャリアパス
入行後は分析・マーケティング基盤運用チームのコアメンバーとして運用・活用を担当していただきます。各部門のデータ利活用ニーズに応える中で実践的なスキルを習得できる環境が整っています。将来的にはご自身の志向や適性に応じてデータアーキテクトやテクニカルリードとしてより専門性の高い業務に携わるスペシャリスト、または、組織やプロジェクトのマネージャーとなるマネジメントのキャリアパスをお選びいただけます。

大手食品メーカーでのデータアナリティクス・マーケティング戦略立案担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜800万円(時間外労働30時間/月を含む。年齢、家族状況により変動)
ポジション
担当者
仕事内容
マーケティング部は1〜9グループまでの各ブランドグループがありますが、それとは別にグループ横断の業務を行っている企画課というグループがあり、今回は企画課にてデータ分析の即戦力として活躍いただける方を募集いたします。

【主な業務内容】
・データアナリティクス業務
 パネルデータ(SRI・QPR)、消費者調査データ、統計データなどを、戦略テーマに応じ求められる成果物を出力すること
  
・マーケティング戦略立案業務
 戦略プランの立案およびサポート業務
 戦略仮説の検証と戦略確度の精緻化

【期待役割】
・日常のオペレーション業務に必要な折衝を行い、相手を説得したり、要求を受け入れさせることで、円滑に業務を遂行する
・自ら複数プロジェクトの管理を行う
・既存のプロセス・システムの一部を更改または変更することで、自事業の課題を修正・解決する
・中長期/短期の業務運営計画において、上位者の方針のもと策定し、上位組織及び関連部門全体の業績向上に貢献をする

金融機関のDX改革推進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〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集 業界トップクラスのAIエキスパートと共にキャリアを築きませんか?

この「データサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのデータサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。

<働くメンバー>
・AI・データ分析組織を0→1で立ち上げたメンバーや、データ活用推進を加速させるために育成や分析、基盤構築などに関わってきたメンバーが多く在籍
・大企業や先端のテック企業で分析のプロジェクトリーダー等を行ってきた高レベルな人材が中心
・外国人採用も開始。グローバルな働き方、成長できる環境を目指します
・幅広い年代のデータサイエンティストが在籍
・別事業部のITコンサルタントと一緒に仕事をする機会も有り

大手通信グループデジタルマーケティング支援企業でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
企業のお客様のデータ活用・データ分析に関する課題に対し、データサイエンススキルを活用した可視化・分析により解決と、その仕組み化・定着化を行うプロジェクトの提案・実行をリードし、お客様のビジネスの改善に貢献することを通じて、弊社のデータサイエンスビジネスのさらなる成長をけん引するポジションです。

●具体的な仕事内容(詳細)
・データ活用に関するお客様の課題理解とデータ可視化・分析によるソリューションの提案・実行をリード
・当社の扱うデータサイエンス分野の製品の機能・実装・活用方法に精通し、プロダクト担当・デリバリー担当他と協力し、その活用によって分析ソリューションのお客様における仕組み化・定着化・活用拡大を実現
・若手データサイエンティストの育成支援

●ポジションの魅力
・弊社顧客は著名大手企業が多く、大手企業のデータ活用課題の解決への取り組みができ、現場のビジネス課題解決を通じたデータサイエンススキルの向上ができます
・ワンショットのデータ分析に留まらず、その仕組み化・定着化を米国の先進的ソフトウェアを用いて実現でき、継続的な企業の課題解決に貢献できます
・米国の先進的プロダクトの国内ビジネス成長、弊社のデータサイエンスビジネスの成長に向けたアクション策定・実行に共に参画し、リードいただけます

データ分析会社のマーケティング系 データサイエンティスト_プロジェクトリーダー候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,000万円 ※経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇
ポジション
プロジェクトリーダー候補
仕事内容
マーケティング領域の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します。

●業務内容:
・クライアント企業のビジネスで発生する各種データを活用し、モデリング、示唆出し
・ビッグデータを解析し、クライアント企業のマーケティング活動を支援
・CRM、DMP等を中心としたビッグデータを解析して、マーケティングを加速させるソリューションの企画及び開発

<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

不動産と企業財務のイノベーション企業でのデータアナリスト/データサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
イメージ: 600万円〜(ご相談)
ポジション
担当者
仕事内容
・戦略仮説を裏付ける市場・顧客データ解析・分析業務
・新規顧客獲得のための戦略策定

政府系金融機関でのデータサイエンス・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
700万円〜1,200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●デジタル戦略部 インテリジェンス室 配属予定
・データサイエンス及びデータマネジメントに関する知識を理解し、ゼロベースからの組織習熟度向上施策を企画・実行し、理系人材の教育課程を企画・実行(場合によっては自ら教授)し、組織運営に携わり、全ての領域を管理すること。
・必須職務経験はないが、高水準の知識/実務面を含めた総合的能力/人格を求める職務である

【神奈川】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(ビジネスコンサル)<ジュニア・ミドル>

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜700万円
ポジション
ジュニア・ミドル
仕事内容
ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

●業務概要
データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

●業務詳細
 * ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
 * 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
 * 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
 * データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
 * A/Bテストの設計と効果検証分析
 * リコメンデーションエンジンの開発と最適化
 * 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
 * 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
 * ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
 * データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

●開発環境/使用ツール
クラウド: AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール: Tableau、PowerBI、
データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など

●案件例
 * 小売業:顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案(チーム:5名、期間:8ヶ月)
 * 金融業:リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化(チーム:4名、期間:10ヶ月)
 * 製造業:生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発(チーム:6名、期間:1年)
 * 医療分野:患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築(チーム:7名、期間:1年3ヶ月)
 * 物流業:配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装(チーム:3名、期間:6ヶ月)

●本ポジションの魅力
1. 多様なデータへのアクセス
様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。

2. ビジネスインパクトの実感
分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。

3. 最新の分析技術の適用
常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。

4. エンドツーエンドのプロジェクト経験
データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。

5. クロスファンクショナルな協業
ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。

6. 継続的な学習環境
社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。

7. 社会課題解決への貢献
データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。

8. キャリアパスの多様性
プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。

9. 最新のデータ分析環境
高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。

●想定されるキャリアパス
当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。

1. スペシャリスト キャリアパス:
・ジュニアデータサイエンティスト
  ↓
・データサイエンティスト(本ポジション)
  ↓
・シニアデータサイエンティスト
  ↓
・プリンシパルデータサイエンティスト

高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。

2. マネジメント キャリアパス:
・ジュニアデータサイエンティスト
  ↓
・データサイエンティスト(本ポジション)
  ↓
・データサイエンスチームリーダー
  ↓
・データアナリティクス部門マネージャー

チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。

これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

DXの総合サービスを提供する成長中IT企業でのHRデータアナリスト(新卒採用業務)※人事未経験可

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円程度
ポジション
担当者
仕事内容
新卒採用ではATS(AOL)を使い採用業務を行っています。
適切なデータ分析を行うために、ATSの設計や運用管理から一緒に考えていただきます。
日々、複数の採用施策やイベントが動いているため、新卒採用の全体像を捉えながら業務を進めていただきます。

・ATS(AOL)や各種適性検査サイトの設計・運用管理
・週次、月次での採用データの分析(プロセス・属性毎など)
・各種採用イベント、採用メディアの効果測定
・総括データ分析(属性、媒体、時期など様々な切り口で実施)
・入社後の活躍分析(研修や検定関連のデータなど)
・経営陣や新卒チームへのレポーティング など

※不要なデータクレンジング業務などをなるべく発生させないような最適なATSを設計し、アシスタントチームの業務効率向上に貢献してください

※目的とゴール達成のために適時オペレーションを組み替えているため柔軟性が求められますが、大規模オペレーションをハンドリングするやりがいを感じられる環境です

※データ分析や業務効率化以外にもご希望があれば、採用イベントへの登壇や面談、面接に関わることや、ご経験や適性に応じてマネジメント業務をお任せすることも可能です

●目指せるキャリア
新卒採用以外にも、当社及びグループ全体で採用は積極的に実施しています。
採用リクルーターや採用企画のスペシャリストを目指すことも、教育研修やエンプロイーサクセス、HRBPなどへの異動もご意向や適性に応じて柔軟に検討します。(新卒チームから人事本部内の各組織へ異動実績あり)

日系大手証券会社でのデータサイエンティスト、システムエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
【当初配属予定部署】
法人企画部(データサイエンティスト、システムエンジニア)

【業務内容】
当社のインベストメントバンキング業務分野におけるシステム構築、データ駆動型ビジネスへの変革を推進する。
具体的には、各部のデータ活用をリードする役割を担う

【本ポジションで積める経験】
・DXによる変革の著しい金融業界で、最先端の技術を用いたビジネスイノベーションの経験
・大企業での中で、チャレンジングな案件に関わる経験

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)/PM・PL候補

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/PM・PL候補
仕事内容
将来的にプロジェクトマネージャー(PM)やプロジェクトリーダー(PL)を目指す意欲のある方を新たに募集しています。私たちの案件では、分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境が整っています。

当社のプロジェクトは、比較的小規模(10人未満)で、システムエンジニア(SE)やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。

また、当社は成長機会を大切にしており、頑張り次第では1年を待たずに役職者へとステップアップすることが可能です。試用期間の短縮や早期のキャリアアップを実現する社風の中で、実力に応じたチャンスが与えられます。ただし、急成長中のベンチャー企業のような不安定な環境ではなく、安定した基盤の上で安心してスキルを伸ばすことができるのが特徴です。

当社は、社員の積極的な意見や提案を大切にしています。代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く、勉強会やイベントなど、様々な企画がございます。

この求人にマッチする方
・受動的なデータ分析(他部門からの依頼調査)ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル/エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方

上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。

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)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備(データベース構築など)
・データを用いた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)
・データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など)
・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
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
 -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
 -全体方針の検討/策定
 -タスク・スケジュール管理
 -稼働/コスト管理
 -進捗管理
 -品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング 
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲:会社が指定した業務

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

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)/PM・PL候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜650万円
ポジション
ミドルクラス/PM・PL候補
仕事内容
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)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

<エンジニア領域>
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備(データベース構築など)
・データを用いた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)
・データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など)
・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>
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
 -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
 -全体方針の検討/策定
 -タスク・スケジュール管理
 -稼働/コスト管理
 -進捗管理
 -品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング 
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲:会社が指定した業務

●案件事例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など)

<上記以外の主要取引>
 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 : Tableau(メイン)、SAS、SPSS
・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

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)/PL・TL候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜650万円
ポジション
ミドルクラス/PL・TL候補
仕事内容
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)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。将来的にPLやTL業務でのご活躍も期待しています。

<業務内容>
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理
・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定
・データ分析設計、分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)
・データを用いた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)
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) ※尚可

変更の範囲:会社が指定した業務

●業務例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など)

●ポジションと期待
 当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。
 顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進(PM/PL)を行っていただけることを期待しております。

●仕事の魅力
・データサイエンティストは市場価値が高い
 データ分析に携わる事で、データに関する知識をもって、的確に理解・解釈したうえで分析し活用する能力が身に付きます。
 そして、業務を通してデータの重要性を理解することで、蓄積されたデータからは何が読み取れ、今後どのような行動が取れるかを意識できるようになり、課題解決に向けて意思決定を支援することができます。
 ITスキル、数学や統計の知識、ビジネススキルなどデータサイエンティストに求められるスキルは多岐にわたりますが、これらの思考的スキル・技術的スキルを身に付けることで市場価値が高まります。

・社会に変革をもたらす
 データ分析により、数値にもとづく合理的な意思決定が可能となるだけでなく、今まで気付けなかった課題やチャンスに気付きやすくなるといったメリットがあります。
 例えば、週間視聴者数が3000万人を超えるWeb系メディアの企業では、視聴データを基に新たな番組制作の企画を行ったり、行政が関わってくれば何千万人の暮らしに影響を与えたりと、社会に大きな影響を与えることができます。
 単体では意味をなさないデータでも、データを組み合わせることで価値を創造する事が出来るのはデータサイエンティストならではのやりがいです。

●キャリアパス
◆短期(メンバー)
 これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。
 研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。

◆中期(PL/TL)
 データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。
 また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。
 チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。

◆長期(PM/PL)
 PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。
 また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

大手総合電機会社での民間企業R&D部門のDX推進に資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
素材産業に対する材料開発ソリューションの分析支援サービスを担当いただきます。
分析支援サービスを通じて、お客さまR&D部門の課題解決、材料研究開発における生産性向上実現のためのMIを用いたデータ分析支援、分析支援から得られた結果を用いたデータ駆動型材料研究開発におけるコンサルティングまで幅広く担当いただきます。
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。

【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MIのドメインナレッジを活かしたお客さまR&D部門への提案活動
・学会、研究会への参加、論文の執筆
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
3.データ分析・評価
・機械学習、AI、計算科学を活用したお客さま材料データの分析
・分析結果の報告と材料開発指針の提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.システム移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装
・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。

戦略コンサルティングファーム内のデジタル専門家集団でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Associate、Senior、Lead、Principal
仕事内容
<役割>
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

Fintechベンチャー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〜
ポジション
担当者
仕事内容
社内外からのデータを元に構築したデータ基盤を元に、数理モデルの構築やMLOpsのモデリング部分を担当するポジションです。
様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング
・データパイプラインの運用・管理
・ビジネスダッシュボードの構築
・Pythonを用いた機械学習実装
・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み

【使う技術・ツール】
●分析環境構築
AWS
 AWS Glue
 Amazon Athena
 Amazon S3
Python
jupyter lab

●開発管理・コミュニケーション
Github
notion
JIRA
Slack

アフラック生命保険株式会社/外資系生命保険会社でのData Scientist

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
Mission
・データ分析、アナリティクスに関する高度な専門スキル・知識を活用し、当社のビジネスパフォーマンスを向上させる
・成果にこだわり、ビジネス部門と協働しながら当社内の様々なデータを活用しビジネス課題を特定し解決に導く

Scope of responsibilities(責任範囲)
・データサイエンスの知識を活用し、様々な側面で当社のビジネス価値向上に貢献する
・当社内におけるデータアナリティクスに関するプロジェクトを幅広く実施する
・データの観点から当社の解決すべき課題をCDOやビジネス部門など関連するステークに提言し、新たな価値創出機会を提供する
・データアナリティクスのエバンジェリストとしてデータサイエンスのケイパビリティについての社内認知やプレゼンスを向上させる
・トレーニングや勉強会などを開くことによって社内のケイパビリティを底上げする
・最新のアナリティクスの動向を把握し、当社への適用機会を検討し新たな価値創出に貢献する

<変更の範囲>
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

外資系生命保険会社でのデータスチュワード

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
710万円〜
ポジション
担当者〜
仕事内容
Mission
・データガバナンスの実施と維持
・データ品質の監視と改善
・データの整合性とセキュリティの確保
・データ管理ポリシーと手順の策定と実行
・データのメタデータ管理
・データのライフサイクル管理
・データ利用者へのサポートとトレーニング
・データ関連の問題解決とトラブルシューティング

Scope of responsibilities(責任範囲)
・データマネジメントにおける企画、実行、推進、管理を行う
・データ分析基盤(DWH/Data Lake/ETL/BIツール等)、AI基盤(MLOps/生成AI/AIHUB等)における分析データ等の企画、実行、推進、管理を行う
・データ利活用を促進させることで、デジタルイノベーションや各種プロジェクトの推進・実践に貢献する。
・最新の技術動向を調査しながら、各種ステークホルダーのニーズをくみ取り、新たなデータアーキテクチャ・データマネジメント・データ分析・AI等をステークホルダーに提供することで、新たな価値創出に貢献する

<変更の範囲>
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

データ分析会社のデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【データでビジネスを変革するアナリストを募集します!】
私たちは、お客様のデータを活用して、ビジネス課題の解決をサポートするスペシャリスト集団です。今、私たちと一緒にデータの力で企業の未来を切り拓くメンバーを探しています。様々な業界の課題に挑み、あなたの分析力で新しい価値を提供してみませんか?

【対象とする業種】
DX、IT、経営企画、営業、マーケティング、製造など、幅広い業種をサポート。あなたのスキルが活躍できるフィールドは無限大です。データを活用して、どの業種でもビジネスを変革させるマインドをお持ちの方、ご応募をお待ちしています。

【業務内容】
お客様の課題をデータで解決: 現状の分析から課題の発見、解決策の提案まで、BIツールやデータ分析を駆使してお客様をサポートします。

データ活用の定着支援: お客様がデータを継続的に活用できる環境を整え、分析の定常化を支援します。わかりやすい説明も重要なミッションのひとつです!

成長の機会が豊富: 様々な業界・業種で経験を積むことが可能です。クライアントの課題に対応することで、分析スキルはもちろん、プレゼンスキルやコミュニケーション力も磨かれていきます。

【具体的な業務例】
経営企画サポート: 収益構造を可視化し、受注金額やリピート率などをデータで徹底分析。経営判断に役立つインサイトを提供します。

製造業支援: 保守メンテナンスの受注頻度を分析し、効率的なメンテナンス計画の策定をサポートします。

マーケティング支援: 顧客データを活用して、年齢や性別、利用頻度を分析。顧客満足度向上のためのアンケート結果を分析し、改善策を提案します。

大手SIerでのDX/デジタルサクセスを推進する金融機関向けデータサイエンティスト/データ活用コンサルタント

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。

【アピールポイント(職務の魅力)】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析の設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。

大手Webプラットフォーム企業でのデータアナリスト(企画開発部)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
主に自社で展開している動画事業やライブチャット事業に関して、データ分析からサービス課題の発見、施策立案、リリース後の効果検証までの一連の業務をお願いします。

●具体的な業務イメージ
・データ抽出、分析を通じた課題発見
・UI/UX改善や新規獲得のための施策立案
・リリース後の効果検証
・事業KPIのダッシュボード作成 など

●ポジションの魅力
・ビジネスサイドとの密な連携を通じて業務を進めていくため、単に作業を請け負うだけでなく、能動的に事業課題を分析し、提案することができます。
・膨大なデータ量を有しており、そのデータを活用して分析スキルを向上させることができます。数値ベースでの提案からリリースに繋げることができるため、手触り感を持ちながらサービス改善に取り組めます。

銀行系リース会社でのデータマネジメント部(アナリティクス)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
エキスパート職
仕事内容
全社のデータ活用を推進する部門において、データ分析・可視化、機械学習モデル開発、データベースの開発・整備、データ活用環境の構築、データ活用人材の育成等により、会社の収益性・生産性向上およびデータドリブン経営の実践に貢献いただきます。

●データに基づく営業・マーケティングの支援
 ・様々なサービスや各事業の売上向上に貢献するため、データ分析や機械学習モデルの開発、ビジネスプロセスへの実装およびモニタリングと改善の実行
 ・全社横断的な営業効率向上に向けた取組の推進 等
●与信審査の高度化
 ・自動審査(AI審査)の高度化に向けたデータ分析、機械学習モデル開発と実装
 ・各事業の特性に応じた与信戦略立案によるリスク・リターンの最適化 等
●社外向けのデータ活用案件の実践
 ・データの活用に基づく新規サービスや新規事業の企画・開発
 ・各グループ企業(メガバンクおよび大手商社)におけるデータ活用支援 等
●産学共同研究の推進
 ・データサイエンス・計量経済学等に基づく先進的な学術知見の実務適用
 ・知財の獲得および社外の企業・団体との連携による社会貢献 等

<本ポジションの魅力>
データの活用においてはまだまだ改善の余地が多い金融B to B領域で、データ活用の知識と経験を存分に発揮できる役割です。経営層や営業組織と密接に関わりつつ、20名以上の経験豊富・高い専門性を持つチームメンバーと協力し、国内最大級の金融事業会社におけるデータ活用に関する貴重な業務経験の蓄積や、データ活用に関する自らのアイデアを具現化できる絶好の機会があります。
本ポジションは、一定程度のデータ分析スキル(統計知識・各種プログラミング言語の経験等)を持ち、自社内もしくはコンサルティング等のサービスにおいてデータを活用した課題解決に従事した経験をお持ちの人材を想定しています。入社後はエキスパートとして様々なデータ活用プロジェクトにメンバーとして参加いただくか、または自らがプロジェクトリーダーとなって他のメンバーを牽引するといった役割も期待されています。

BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
430万円〜600万円
ポジション
アソシエイト〜シニアアソシエイト
仕事内容
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

急成長AIベンチャー企業でのアルゴリズムエンジニア(機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI SaaS】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 600万円〜1,400万円)
ポジション
スタッフ
仕事内容
このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。

大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出

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

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
565万円〜870万円程度
ポジション
担当者〜
仕事内容
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。

・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
 ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発

大手通信会社ユーザー系SIerにおけるデータマネジメント領域のPM・開発・コンサル(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
565万円〜870万円程度 ※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
データマネジメント基盤構築案件のプロジェクトマネージャ、またはプロジェクトリーダとして、基盤技術等を活用した要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください!

【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す

急成長している上場Fintech企業でのクオンツアナリスト(データ事業)【遠隔地からのフルリモート勤務可能】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円(ご経験、スキルによっては上振れすることもございます。)
ポジション
担当者
仕事内容
●業務の概要
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、ナウキャストが扱う多様なオルタナティブデータを活用し、クオンツ運用におけるパフォーマンスの検証・投資戦略の開発から、オルタナティブデータの集計・加工手法の改善を担っていただきます。


【具体的な業務内容】
・POSデータやクレジットカードを用いた運用モデルの作成およびパフォーマンスの測定を行う
・証券会社を持つ当社グループのアセットを活用した、運用商品の開発
・パフォーマンスの測定結果からデータの改善点を提案し、エンジニアと協働してデータを改善する
・データ・運用モデルに関連するドキュメントを作成する

●ポジションの魅力
・グローバルのクオンツファンドに利用されている幅広いオルタナティブデータを活用してクオンツ分析を行うことが出来る
・最先端のデータの利活用環境で分析を行うことが出来る
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

オフィス機器メーカーでのビジネスアナリスト/データ分析

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜1,100万円  ※当社規定により、経験、スキル等を考慮し決定させていただきます
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジネスインテリジェンス導入や経営のDX化を推進する本社部門のメンバーとして、経営情報の一元化・可視化・分析とその情報発信を担う。
具体的には、
(1)各部門と協業し組織横断的な重要課題に係るデータの調査・発掘
(2)EPRシステム導入に伴う新たな管理会計業務の適用・実践
(3)BIツールによる上記データの可視化・一元化、
(4)可視化したデータの定期的な分析・発信、経営トップへの説明等
※販売や製造・経営に関わる部門等、複数の部門や業務のデータに関わる為、ご経験に即して業務を配置することを想定しています。

【キャリアステップ】
・BIを活用した経営データ分析を社内浸透させる中で、各事業部のKPI可視化や全社的な業務プロセス変革の経験を得る事が出来、将来的に企画部門や事業本部の業績管理等、様々なポストにチャレンジすることが可能です。

東日本電信電話株式会社(NTT東日本)/大手通信事業会社での生成AIなどの先端技術の探索・内製化とビジネス実装【データ分析/生成AI】

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
データ活用推進(データサイエンティスト)、AIエンジニア

・CDAIO(Chief Digital AI Officer)、CTO(Chief Technology Officer)のもとでデータサイエンス領域を中心とした先端技術の技術戦略の立案およびソリューション開発の実行部隊として、社内外のデータ活用、AI活用施策の推進やAI(生成AI含む)人材の育成およびビジネス創出など、以下1.〜2.の取り組みを通じて全社のAIファーストな事業運営への変革を推進する。
 ※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか(1つまたは複数)のプロジェクトへ参画頂く予定

1.先端技術を用いた技術開発とビジネスへの実装・提供
 ・先端技術の深堀領域の技術蓄積・技術開発
 ・業界ビジネス・社内への実装・提供、プラットフォーム化の推進(現在は生成AIに注力中)
 ・AI・生成AIの社内技術者の育成

2.AI・生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
 ・当社が保有するデータを活用した業務効率化 (コールセンタの音声データなど)
 ・自治体等のお客様へ提供する生成AIソリューションの検討・仕組みづくり・案件支援等
 ・当グループの生成AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討

大手外資系コンサルティングファームでのData and 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
マネジャー未満:595万円〜、マネジャー以上:1040万円〜
ポジション
SC、M、SM
仕事内容
最先端テクノロジーや各種方法論を駆使し、各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントを解消し、自立的・持続的なデータ/AI活用によるビジネス成果創出を実現します。

【具体的な案件内容】
●データ/AI活用CoE支援
全社でのデータ/AI活用促進には、 社内のデータ/AI活用を強 に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DTM」を駆使して、クライアントのデータ/AI活用を強 かつ最適に推進するためのクライアント内のデータ/AI活用CoEの設計/推進と、推進の過程で抽出した課題を解消するための様々な施策立案/推進を 援します。

●データマネジメント支援
IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組(=データマネジメント)の重要性が高まっています。
企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保、データ活用促進などの取組を継続的に支援します。

●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化/強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。

●データ利活用基盤構想/導入
データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。
単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。

●役割及び責任
<コンサルタント>
上記のプロジェクトに参画し、データ/AIの戦略策定やCoE組織支援を担う「データ/AIストラテジスト」、データ分析/モデル構築を担う「データサイエンティスト」、データマネジメント推進を担う「データマネージャー」、データ利活用基盤の構想/導入を担う「データ/AIアーキテクト」として様々なタスクを遂行していただきます。
海外チームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂 する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。

欧州最大のコンサルティングファームでのData Scientist (Gen AI)

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
●Client Work
・Work closely with clients to understand their requirements and deliver customized AI solutions.
・Collect requirements from internal or external departments and provide the analysis.
・Participate in the High-level design and data collection and cleaning. The data can be structured, unstructured.
・Knowledge of and experience with NoSQL DBs like MongoDB and data platforms like databricks and / or with industry standard ETL techniques will be a big plus.
・Knowledege of and experience with transformer based models and generative AI models, including pre-trained large foundation models, fine-tuning of models using techniques like LoRA etc. is a plus.
・Design and implement the API for AI model and applications integration and of Web applications / interfaces that utilize the AI models will also be a plus.

●Data science
・Data Management: Collect, preprocess, and analyze large datasets to train and evaluate models.
・Performance Optimization: Continuously monitor and improve the performance of AI models.
・Documentation and Reporting: Maintain comprehensive documentation of models, processes, and project progress. Prepare and present reports to stakeholders.

欧州最大のコンサルティングファームでのPM/BSA

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
●Duties and responsibilities:

BSA/PM drive the data science initiatives.
- Discuss with business and other stakeholders to unravel business use cases.
- Drive the solutioning for the specific problem statements. Provide advise on the models to be built to the tech team.
- Bring all the stakeholders involved in the project and ensure smooth execution.
- Involve in analysis/design/implementation. Expected to be python hands-on and also perform data analysis.
- Detail oriented and flexible with requirements. Aware of agile project execution.

欧州最大のコンサルティングファームでのSAP Data Governance Lead

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
Lead and drive implementation team and facilitate them on integration and solution definition for the SAP MDG
Provide architecture recommendations, options and pros/cons on potential changes to SAP MDG initiatives and functional solutions
Responsible for process design, configuration, assistance with testing, requirements gathering and ultimately setup a fully functional environment to deliver MDG
Pulling and connecting master data from Non-SAP systems/legacy systems into SAP S/4
Deeply familiar with MDG, Data Services, Information Steward as well as SAP’s Data Migration Cockpit. Also, good knowledge of LSMW / LTMC
Gather requirements and ultimately lead and assure the functional and technical development and testing through the different landscapes to deliver MDG
Assist with data mappings, data modeling, data profiling, query design, data flow design, data strategy and data governance between multiple databases across multiple platforms
Analyze main master data creation and change processes and requirements and translate into IT solutions
Deep experience with data management workflows (BRF+) and the involved roles and authorizations.
Provide SAP MDG training to new and existing staff
Analyze data quality
Overall project support
全287件 51-100件目を表示中
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