データサイエンス、800万以下の転職求人

318 件

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？

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）

【職務概要】
●現在のソリューションの推進業務
・お客さまへのソリューション提案活動
・データ分析方針の策定、データ分析の実施、結果まとめ、報告
最初はデータ加工作業を中心に担当していただきながら、業務知識や技術知識を身につけていただき、
その後、上流の提案〜要件定義を主導していただく想定です。

●新たなAI創薬ソリューションの開発
・事業構想策定
・サービス設計・実装

【職務詳細】
・顧客との課題整理・ヒアリング
・RWDやゲノムデータ等の前処理・統計解析・機械学習モデル構築
・分析結果の可視化・報告資料作成
・社内外ステークホルダーとの連携（研究所、営業、顧客）
・新規サービスの企画・PoC設計・実装支援
・論文調査や技術検証を通じた知識習得と応用

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
顧客課題整理〜データ加工〜分析までを一気通貫で経験することが可能なポジションです。お客さまは、創薬・治療開発のR&D業務担当者や医療機関・アカデミアの先生方であるため、必然的に医療分野の最先端に触れる機会が多く、刺激的でやりがいのある仕事です。


※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。

・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進
・データ分析プラットフォームを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発
・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント

業務概要
本ポジションは、独自のアルゴリズムによる高精度なマッチングをさらに強化するため、全社的なデータ基盤の構築をリードいただきます。
外部データ調達におけるビジネス判断、契約折衝、品質保証プロセス設計を一手に引き受け、当社の核となるデータ資産の品質とコンプライアンスを確保しつつ、事業収益に直結するデータベースの実現に貢献することが、このポジションのミッションです。

具体的な業務内容
1.事業横断で必要なデータを特定し、基盤の全体像を設計する
　ーデータに対する各事業やAIエンジニアのニーズの把握
　ー各事業の戦略を踏まえた、優先順位付け　など
2.必要なデータを確保し、利用可能なデータベースを構築・整備する
　ーデータの外部購入または、内製化の判断
　ーデータベース構築に必要なタスクの分解・進行リード
　ー外部データ取り込み時の受入確認とフィードバック　など
3.データの信頼性と適法性を確保し、リスクを管理する
　ーデータ品質の担保・改善プロセスの設計
　ー各種法規制、ライセンスや利用規約の確認と調整　など
4.外部のデータベンダーとの折衝・契約交渉・リレーションシップマネジメント
5.組織拡大に伴うメンバーマネジメント

※本業務で扱う主なデータは、法人に関連する情報です。
具体的には、下記が含まれます。
・製品・サービス・設備などの事業情報
・資本金や売上高などの財務情報
・特許・論文などの技術情報
・当社の各サービスから得られるマッチング関連情報


ポジションの魅力
1）事業成長の根幹を担う「意思決定」への参画
データを「どう集めるか」「どのように活用するか」という、会社の成長に直結する根幹の意思決定に深く関与し、その基盤づくりをリードできます。
単なる実行者ではなく、データ戦略の最高責任者の一人として大きな裁量を持つことができます。

2）高度なビジネス・法務スキル習得の機会
データの外部調達・活用において、外部ベンダーとの高度な折衝や契約交渉を通じて、ビジネススキルを磨けます。
さらに、データ品質の担保・改善プロセスの設計に加え、各種法規制、ライセンス、利用規約の確認と調整という、データ活用の根幹を支える専門的な知識と経験を深めることができます。

仕事内容
（仕事内容）
お客さま属性および行動ログデータ等を活用したデータ分析業務。
データ分析の要件定義、データ前処理・分析・機械学習モデル構築等の分析作業まで一連のプロセスを担当いただきます。
事業部門と密に連携しながら、事業課題のコンサルや施策提言も適宜、実施いただきます。
また、事業課題解決の手段として積極的に生成AIの活用も検討いただきます。
※変更の範囲：会社の定める業務
（募集背景）
全社でデータ・AI活用の推進に向け、スキル・体制の強化に取り組んでいるなか、推進組織としてコア人財の強化を図る必要があるため。
（部署構成）
部長1名、管理職12名、スタッフ18名（データビジネス企画部）。
（残業時間）
20時間／月程度（担当いただく業務により、各月の残業時間にバラつきあり）。

この仕事の魅力
当社ではお客さまに設置したSTB（Set Top Box）を経由して、承諾を頂いたお客さまからテレビの視聴データの取得を行っているほか、
多角的に展開するその他サービスのご利用データやデジタルチャネル・コールセンター等のお客さま応対のデータ等を保有しております。
これらの1st party データを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業等、既に様々な用途で分析・活用をしているところですが、
今後も重要な経営資源と位置付けられております。
分析できるデータが多いこと、データ活用の機会が多いこと、社内からの期待が高いこと等、
データ分析者が活躍できる条件が整っている点が当社の魅力です。

キャリアパス
当社では社員の成長を全力でサポートしています。
全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。
データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて当社事業に関わる広範な知識・経験を積んでいただく中で、
ご本人のご指向、適性により管理職や上級管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

・BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理
・統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築
・クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援
・分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施

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

下記業務のうち、いずれかをご担当いただく予定です。
●データドリブン経営を実現するための企画・推進
・データ利活用のための環境構築（システム企画・要件定義）
・AI Readyなデータ環境整備

●AI/データ活用による業務変革を推進・実装
・データ可視化・ダッシュボード構築の推進
・データパイプラインの設計・運用、分析基盤の高度化

- RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築 改善 運用
- 財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出
- ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発
- MLflowを活用した実験管理 モデルライフサイクル管理
- モデルの実験 評価 改善を行い、技術 ビジネス両面でレポート作成
- エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング
- 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ

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

当社が展開するデータ分析サービスにおいて、当社保有の各種決済データと外部データ(各種オープンデータ、購入データ、クライアント企業のデータ)を活用した分析業務とクライアント企業へのレポーティング業務に従事いただきます。
クライアント企業のビジネス課題に応じた分析の提案、分析の設計および実行、分析レポートやダッシュボード等アウトプットの作成・提供を行い、クライアント企業の課題解決を支援します。

●魅力●
【全社データ利活用の中核部門】
データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE（Center of Excellence）部門です。
また、データビジネス事業も推進しており、自社のビジネスに留まらずクライアント企業のビジネス課題解決もデータ分析を通じて支援しております。

【DMSチームについて】（DMS＝データマイニングサービス）
●2022年に本格的に立ち上げたデータビジネス事業の推進に特化したチームであり、
　チームの個々人が事業の成長のために主体的にチャレンジし、事業を作り上げていくことが可能です

●当社加盟店(商業施設、自動車販売業、リフォーム業など)を中心とした様々な業種・規模のクライアント企業が抱えるビジネス課題に対し、
　当社データ資産(※)を活用して解決を支援することが可能です

　(※)以下のような決済データを中心に多様性に富んだ大規模データを保有しており、実際に取り扱うことができます
　　　オートローン利用件数：140万件
　　　クレジットカード会員数：1,087万人(月間1億件を超えるトランザクション)
　　　売掛金決済保証利用社数：26万社　　など

●豊富なデータ資産と充実した分析環境(※)を背景に、顧客特性分析・予測モデル構築・ダッシュボード作成・新規出店にかかる売上予測など、実施可能な分析は多岐に渡ります
　(※)Tableau等のBIツール、SAS、GISツール、AutoMLツールなど

●クライアント企業の課題解決に加えて、データを起点とした新たなビジネスモデルの企画・立案にも取り組むことが可能です。
　当社データの強みを活かしたマネタイズ戦略の立案・実行を通じて、事業成長に貢献することができます。

・顧客属性／購買履歴／Web行動ログなどのデータを統合・分析し、インサイトを抽出
・マーケティング施策（キャンペーン・プロモーション）の効果検証やユーザーセグメント別の行動特性分析
・Tableau／DOMO などのBIツールを用いたダッシュボードの設計・構築・自動化、およびKPIモニタリング基盤の整備
・アドホックなデータ抽出や仮説検証の支援
・分析結果をストーリーとして構造的に整理し、資料・プレゼンテーションを通じた提案・レポーティングの実施
・その他、他部署へのデータコンサルティング業務を担当いただく場合もあります

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。

金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。
プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。

データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。
メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。
リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。
環境整備: チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。

顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。
案件化: ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。
実行管理: 顧客向けの分析または開発の実行・管理。
ステークホルダー調整: 顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。

AI/機械学習(数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等)
データ可視化/BI/統計的分析
データ収集・活用基盤構築(データレイク、DWH等)
組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。

業務内容
1）デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築
2）リスク計測モデルの構築・システム開発
3）与信審査モデルの構築
4）不正検知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築
5）1〜4の開発・構築に係る基盤・システムの構築および管理

お任せしたい職務内容
データ分析基盤、クラウド基盤の構築及び管理
リスク計測システムのシステム開発及び保守業務
各基盤、システムを活用したクオンツ・データサイエンス業務
当社におけるクオンツ業務やデータサイエンス業務をOJTなどを通して習得していただきながら、データ分析基盤の構築・管理やリスク計測システムの開発・保守の業務を遂行いただきます。
最適なデータベース管理や計測・分析の高速化、品質・セキュリティの維持などを考慮した基盤・システムの構築及び管理業務に取り組んでいただきます。
定期的に部内勉強会などを行っており、知識をキャッチアップする機会があります。
必要に応じて外部講師を招いたり、外部の勉強会・セミナーに参加頂き、スキルアップを目指すことも可能です。
勉強会やセミナー参加後は課題に取組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。
ゆくゆくは基盤・システムの主管理者として、管理や高度化もお任せし、組織の中核的存在を目指していただきます。
日々蓄積されるデータをもとに、年数回は新たなデータを取り入れる仕組みを作る必要があります。
そのため保守運用も担当しながら、新たにデータを取り入れる際の改善を実施したり、新規データベースの検討をしたりなど、ご自身の意見を発信して取り組んでいただくことも可能です。
基本的にはシステム担当としての業務を想定していますが、希望や適性によりグループ業務である各種モデリングに関するプログラミングや、リスク計測やプライシングに関するプログラミングにも携わっていただくことも可能です。

当部で働く魅力
社内外に自身の担当するデータベースやシステムのユーザーがいるためユーザー数が多く、ユーザーの声を拾いやすい環境です。
例えばグループ内で担当する住宅ローン審査モデルの構築においては、エンドユーザーはもちろん、所管部社員やリスク統括部の所属グループもユーザーです。
この各所の声をもとにモデリング精度を上げることができるため影響範囲が広いことから、自身の業務が経営に直結するやりがいがあります。
数十億に及ぶ大量のデータを用いるため、データサイエンティストやエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。
目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、某グループや銀行としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。

下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます
・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装
　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます
・MLモデル開発の為のデータ分析：
　 LLMを用いた先端技術開発
　 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築
　 AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：
　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築
・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：
　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート
・社内外の技術トレンド探索・知見共有：
　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等

仕事内容
お客様のビジネス課題に対し、データを起点に「なぜ」「どうすべきか」を導くアナリスト業務を担当します。
各種データ（売上・顧客・Web・CRMなど）の抽出・整形（SQL）
BIツール（Tableau／Power BI／Lookerなど）を用いた可視化・ダッシュボード構築
KPI設計・レポート設計・改善提案
クライアントとの課題整理・仮説立案・レポーティング
業務を通じて、「データを読む力」だけでなく、“問いを立てる力”“伝える力”、“提案する力”を磨けます。

将来的なキャリアパス
初めはデータの処理・集計・分析などの業務を担当していただきます。
経験を積んだ後は、プロジェクト全体をリードし、クライアントに対する「分析企画・設計・要件定義〜実施〜提案」までの一連の流れをお任せします。

この仕事の魅力は
データの先に“人”がいる
数字の奥にある想いや背景を読み解き、クライアントの「納得感ある意思決定」を支援できる。
“考える力”を磨く環境
単なる作業者ではなく、課題を発見し、解決策を構築する「思考型アナリスト」へ成長できる。
学び合う文化
おもてなし分析を支える「観察・思いやり・誠実」の文化が根付き、チーム全体で知識と洞察を高め合える。
キャリアの幅広さ
BI／統計／AI／コンサルなど、キャリアの広がりが大きく、“自分らしい専門性”を確立できる。
データを扱うだけでなく、「人に届く分析」をしたい。
そんな想いを持つあなたに最適なフィールドです。

主な業務内容
BI(Business Intelligence)ツールを活用した各ダッシュボードの実装
ビジネス上の課題を把握し、次の打ち手を検討するための基礎分析・集計
事業現場における意思決定を推進するデータマートの設計/実装
ダッシュボード用のデータマート定期更新の仕組化
社内の様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、要件の取りまとめ

仕事のやりがい・得られる経験
事業現場へインパクトをもたらすデータ活用に必要なデータ整備開発のプロジェクトに参画頂きます。本ポジションでは、特に、事業のオペレーション領域に関して、様々なデータ開発・運用を行って頂きます。
既存のデータマート資産を活かしつつ、新規のデータマートの構築に関わることができます。また、データマートを開発して完了ではなく、利用状況や利用ユーザからのフィードバックを元に継続的な改善に関わることができます。
構築し運用するデータマートを活用し、実際にビジネス上の課題に対する可視化や基礎分析を行い、データに基づいた課題解決を社内のステークホルダー(事業戦略・事業企画)と推進できます。

期待する役割
ビジネス課題に対してデータを活用して可視化し傾向を把握する
社内の様々なステークホルダーとのコミュニケーション・要件整理
データマートの設計・開発・運用の実行

期待するマインド
これまでの社内のデータ活用の経緯を理解しつつ、現状維持ではなく、課題を見つけ適宜改善していくマインド
HOW(手段)ばかりではなく、WHAT(目的)を深く考え、物事に取り組めること

・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。

個人の働き方に合わせたキャリアパス
キャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

中途入社者の前職・入社後のキャリアの例
＜2019年入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成

＜2019年入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

＜2019年入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修

仕事内容
・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

自動車データアナリストおよびAIモデル開発エンジニアは、クライアント向けのADAS/ADアプリケーションで使用するAIモデルの開発を担当し、ADAS/ADドメインの自動車データ分析および処理に関連するすべての活動をリードします。
あなたは当社のグローバルな専門知識と資産を活用して、日本における自動車関連能力の加速に貢献し、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる当社の戦略の重要な担い手となります。
クライアントおよび他の開発チームとのコミュニケーションがこのポジションでは重要であり、日本語/英語（少なくともビジネスレベル）の言語能力が必要です。

ミッション
自動車データアナリストおよびAIモデル開発エンジニアとして、あなたは最先端の自動運転技術の核心部分を担います。クライアント向けのADAS（先進運転支援システム）/AD（自動運転）アプリケーションで使用される革新的なAIモデルの開発をリードし、自動車データ分析および処理に関連するすべての活動を主導します。
具体的には、知覚モデル、センサーフュージョンモデル、追跡・予測、意思決定・計画、ドライバーモニタリングなどの重要なAIモデルの設計と実装を担当します。これらのモデルは、将来の自動車技術の基盤となり、より安全で効率的な交通システムの実現に貢献します。
また、当社の日本における自動車関連能力の加速に貢献し、グローバルな専門知識と資産を活用しながら、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる戦略の重要な担い手となります。

職務詳細
クライアント向けADAS機能および安全性重視機能のシステムアーキテクチャと設計
MATLAB/Simulinkを用いた機能モデリングと開発
グローバルな専門知識と資産を活用した日本の自動車関連能力の強化への貢献
クライアントおよび他の開発チームとの効果的なコミュニケーション
日本における強力な自動車プラクティス成長戦略の推進

●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

【ミッション】
出向先は、自動運転バス・サービスを実装してきたリーディングカンパニーです。
今後の自動運転の量産・普及に向け、これまでに培ったノウハウを集約・分析・改善し、安全で安心な自動運転
バス運行体制のスタンダードを構築・推進していただきます。

【主な業務】
・自動運転バスの走行・運行データの収集および分析
・データに基づく運行課題の抽出と改善提案の作成
・全国の自治体からの実証実験実施の希望に対応し、スケジュール・条件調整を実施
・社内外ステークホルダーとの調整・交渉
・自動運転車量産化に向けた管理体制の検討、策定
・各種研修マニュアルの策定、研修内容の検討

【具体的な業務】
・自動運転バスの走行・運行データの収集および分析
・データに基づく運行課題の抽出と改善提案の作成
・全国の自治体からの実証実験実施の希望に対応し、スケジュール・条件調整を実施
・社内外ステークホルダーとの調整・交渉
・自動運転車量産化に向けた管理体制の検討、策定

仕事の魅力
・自動運転バスは高齢化社会の移動課題解決や地域交通の維持に直結する、社会的意義の高い取り組みです。
安全で安心できる自動運転運行体制を構築することで、未来の公共交通のスタンダードを自らの手で創り上げる経験ができます。
・データ分析による課題発見から、ソリューション企画、自治体や交通事業者への提案、導入支援や実証実験まで、一連のプロセスに携われます。
技術的な知識とビジネス推進力を同時に伸ばせる、成長機会の多いポジションです。
・今後急速に拡大が見込まれる自動運転市場において、先行的にノウハウを蓄積し、標準化をリードしていくチャンスがあります。
次世代の交通インフラを担う最先端領域で、自らのキャリア価値を高められるポジションです。

【事業・組織構成の概要】
・バイオメトリクス研究所では、バイオメトリクスの知見を活かした生体認証やメディカル・ヘルスケアの研究開発を通じて、安全・安心な社会の実現に貢献することを目指し活動しています。
・研究グループでは、ウェアラブルデバイスや診療データ、オミクスデータなど多様な医療・ヘルスケアデータを統合し、AI技術を活用する領域での技術開発を行っています。


【職務内容】
医療・ヘルスケアデータを扱うAI技術の研究領域において、幅広い活用を推進します。具体的には、以下の業務を担当いただきます。
・多様な医療・ヘルスケアデータを活用した、独自性のある機械学習・AIアルゴリズムの研究・開発・社内外のステークホルダーと連携しながら、顧客課題の探索と技術による解決策の提案を行う
・機械学習・AIアルゴリズムを現場ニーズに即したソリューションとして設計し、実装・評価までを主体的に推進
・研究成果に基づく知的財産創出、および、国内外学会発表などを通した対外的なアピール・情報発信

【ポジションのアピールポイント】
・N社会課題に直結するテーマに技術で挑戦できる面白さがあります。
・多様なデータと高度なAI技術を活用し、研究から事業化まで一貫して関われるのが特徴です。
・社内外のステークホルダーと連携しながら、実装・展開まで主導できます。
・海外研究所・現地法人との関わりによって、グローバルに活躍できる環境があります。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能

・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界のお客様の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとしてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。
・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定させて頂きます。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・様々な大手製薬企業のお客様との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手製薬企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。
・AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・医療/製薬業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。このような取り組みにより、IT技術力のスキルアップ、幅広い事例を修得により専門性の深化を図ることができます。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。
・当社の企業理念のもと、医療の高度化や課題解決に貢献したいという思いを持ち、本プロジェクトの目指す未来に共感したメンバーがたくさんおります。当社としては“ビジネスを超えて”社会貢献の取り組みとして参画しております。是非、一緒に日本の医療の発展、高度化を目指していきましょう。

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

・全社データドリブン経営に必要となる「社内データのガバナンス／マネジメント業務」をリード頂きます。
・全社のデータガバナンスルール制定に責任を持ち、データの標準化やコードの標準化、マスタ管理やデータ品質管理、利活用促進の仕組みづくりを行い、関係部門と連携して課題解決に取り組み、データドリブン経営を推進します。

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

法人決済は、今、金融業界で最も注目されている""市場""です。従来の金融機関やFinTech企業が次々と新たなサービスを展開し、活気に満ちた競争環境が広がっています。
本ポジションでは、このダイナミックな市場で、中小企業・個人事業主向け事業のグロースを、データ分析の側面から強力に推進し戦略をともに描いていただきます。
市場競争を勝ち抜くための、あらゆる意思決定の根幹を担う重要なポジションをご担当いただきます。

1.マーケティング課題の発見・定義：
・競合サービスや市場データを活用し、事業課題をデータ分析の視点から明確化・構造化します。
2.仮説構築と検証：
・顧客データや行動データを分析し、事業成長の鍵となるインサイトを抽出。
仮説を構築し、それを検証するための分析設計と実行をリードします。
3.施策効果の可視化と改善提案：
・実施された施策の効果を多角的に分析し、次のアクションに繋がる具体的な改善提案を行います。
4.データ分析基盤への貢献：
・高度な分析を可能にするための環境整備や指標設計に携わり、データ活用の幅を広げる基盤を構築します。

◆本ポジションの魅力
・金融の未来を切り拓く情報戦の最前線：
あなたの分析が、競争が激化する市場における当社グループの戦略を形作ります。金融業界の未来をデータで動かす、スケールの大きな挑戦が待っています。
・事業と一体となる“参謀”としての役割：
マーケターと密接に連携し、事業の意思決定に深く関与するビジネスパートナーとして活躍できます。分析結果が事業の成長に直結する実感を得られる、やりがいのあるポジションです。
・国内金融機関トップクラスのデータ環境：
国内金融機関有数の規模と質を誇る決済データを扱える環境で、アナリストとしてのスキルを磨き、市場価値を大きく向上させることができます。

▼具体的な業務内容　
　証券データでの分析・価値創出に加え、当グループのデータとの組み合わせによる独自の分析アプローチを実装していただきます。
データ分析・モデル開発業務：

既存ユーザーの投資行動分析・セグメンテーション
取引パターン・市場動向分析による最適化施策の検証
当サービスの決済データを活用した収入・支出パターン分析
顧客離脱予測・エンゲージメント向上施策の効果測定
機械学習・システム実装業務：

1to1レコメンドモデルの開発・実装
生成AIを活用した個人ポートフォリオ損益分析・エージェント機能の開発
当サービス決済データと投資データを融合した投資シグナルの構築
　決まった分析手法を実行するのではなく、「どのデータを組み合わせれば新しい価値を創出できるか？」を探索し、PoC→MVP→プロダクト実装の段階的アプローチで実装まで一貫して取り組んでいただきます。

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

・各種モーター事業部の売上・利益、市場動向、競合情報などを多角的に分析し、課題を特定。
・データの集計および、資料やグラフへの落とし込み、関係者への共有。
・各事業部責任者に対する、中長期目標に基づく事業戦略の提案、意思決定の後押しおよび支援。

グループのデジタル技術基盤を活かしつつ、お客様にAIの価値を提供できるよう、データ分析やBI案件をご担当いただきます。
データ・アナリティクス・BIに関するスキルを持って、TableauやPower BIなどのBI、またはデータ分析案件に従事していただきます。
データ分析のご経験がない方は、スキルのキャッチアップからしていただきます（Python経験者前提）。

【詳細業務】
データ分析やBIダッシュボートの設計・開発（Tableau、Power BI、など）
当社のエキスパートと連携したデリバリー
当社のグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援
社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積
最新技術のリサーチやソリューション検討（ハンズオン含む）

【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

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。

業務内容の変更範囲
会社が指定する業務全般

仕事概要
当社のモビリティサービスを通じた交通情報ビッグデータの活用により、交通の進化を促進します。
データ分析を通じ、利用者と運び手の理解を深め、施策の評価を行い、事業の未来を予測する役割を担います。
交通の進化に挑戦する方を歓迎します。

業務内容
- データドリブンなアプローチでビジネス課題を解決します。
- 事業部門と共同で仮説を立て、分析方向を決定します。
- モデリング、分析、実験、シミュレーションなどを行います。
- 分析内容を事業部門に共有し、事業決断をサポートします。

本ポジションの魅力
ビジネス意思決定者と直接コミュニケーションを取りながら、分析結果を用い、会社の意思決定や製品の変化に関与することが可能です。

●雇入れ直後
・中央監視システムのデータファイル作成に関するエンジアリング全般
・中央監視システムのグラフィック画面作成・検査

主に、統計学を用いたデータ分析を担当頂きます。 金融事業会社・他業態金融参入事業会社向けのプロジェクトを中心に、メンバーと連携し、データ分析により、幅広くプロジェクトに貢献いただきます。

●こんな方におすすめ：
実務未経験の方も歓迎しております。統計分析を学んだことのある方、またはPython、R等での統計分析は知識を活かしてご活躍いただけます。

●業務内容：
・データ分析
・顧客課題を踏まえた分析アプローチ・手法の検討・提言
・データ検証における仮説立案
・分析結果の解釈や業務への活用に関する顧客との折衝

●業務のポイント：
・実務経験のない方はまず中期的な分析スキルの習得計画を立て、プロジェクトマネージャーのサポート業務（分析結果のとりまとめ等）から業務に入っていただこうと考えています。

●入社後：
OJTに加え、親会社の研修制度やE-learningがあり、必要に応じて個別の習得支援を行います。

主に、統計学を用いたデータ分析を担当頂きます。 金融事業会社・他業態金融参入事業会社向けのプロジェクトを中心に、メンバーと連携し、データ分析により、幅広貢献いただきます。

●業務詳細：
プログラム言語や統計的データ分析に関する知見を活かせます。
・データ分析
・顧客課題を踏まえた分析アプローチ・手法の検討・提言
・データ検証における仮説立案
・分析結果の解釈や業務への活用に関する顧客との折衝

●入社後：
OJTに加え、親会社の研修制度やE-learningがあり、必要に応じて個別の習得支援を行います。

●組織構成：
社員全体で20名程おり、その中でデータ分析に携わっているのは4名程です。いずれも30代〜40代を中心に構成されております。

●評価制度：
年功序列ではなく成果により給与が上がる仕組みです。入社時期に関わらず成果を出せば評価される環境です。事業開発（AI、ビジネスマッチングなど）や信用リスクのOJTに参画いただく為、これまでのご経験を活かしてスキルアップしていきたい方にもおすすめです！

職務内容
当社が掲げる「生命保険をわかりやすく、安くて、便利に」というマニフェストの実現にむけて、直販チャネルでの業績を中心に、自社、競合、顧客の分析から課題や機会の抽出を担っていただき、顧客基盤の拡大を推進していただきます。
・業績モニタリングと分析
・市場調査設計（Webアンケートによる需要調査など）
・競合の情報収集と分析
・予算策定や収益管理、計画実行のための企画および部門間調整
　（全社横断プロジェクトのプロジェクトマネジメント業務含む）
・生命保険商品・サービスの企画立案と実行補助

ポジションの魅力
・上場企業の未来を構想するスケールの大きな仕事ができます。
・未経験からでも、他社でいう経営企画のような仕事を経験できます。
・予算投下が多く、行える業務範囲は「インターネット直販の企画立案といったイメージで、経営層直下でのお仕事が未経験からできます。
・役員からも直接の依頼があり、他部門ともコミュニケーションが多く必要なやりがいのある仕事です。

仕事内容
クライアント企業のデータ活用を支援するプロジェクトに参画し、データ分析や可視化を担当していただきます。
案件は新規プロジェクトだけでなく、既存のシステムやダッシュボードの改善、運用支援など幅広く、さまざまな業務に携われるのが特徴です。
主にBIツールやSQLを活用して、必要なデータを抽出・加工し、分かりやすく可視化することで、クライアントの意思決定をサポートします。
また、経験を積むことで、徐々に分析結果をもとにした提案や改善策の提示にもチャレンジできる環境です。

具体的な業務内容
BIツールを活用したダッシュボード構築
データ抽出・加工（SQL使用）
レポート作成およびKPI設計
クライアントとのヒアリング・要件整理
可視化を通じた課題発見・改善提案
BIダッシュボードの定期メンテナンスと運用支援

この仕事の魅力
多様な業界で最新技術に触れながら成長できる環境。
金融、エンタメ、通信など、さまざまな業界のデータを扱います。
業界知識を広く身につけることができ、最新BIツールを活用しながら、実務の中で段階的にスキルアップが可能です。

データ分析を通じた社会貢献の実感。
企業が抱える課題をデータで可視化・分析し、意思決定やサービス改善につなげる役割を担います。
分析結果が実際のアクションや成果に結びついたとき、大きなやりがいを感じられる仕事です。

クライアントと直接対話しながら進める案件が中心。
案件の約7割はクライアントとの「直案件」。
要件を渡されるだけで終わるのではなく、クライアントと直接対話しながら、背景を深く理解し、共に課題を解決していくことができます。
その分、自分の提案や分析がダイレクトに評価される場面も多く、“介入価値”の高さを実感しやすいポジションです。

ゆくゆくは分析の全工程に関われるチャンスも。
はじめは一部業務からのスタートですが、スキルの習得とともに、要件定義・分析設計・実装・レポート作成・改善提案といった一連の工程に少しずつ関われるようになります。
「分析を通じてビジネスを動かせる人材」へのステップアップを、しっかりサポートします。

「おもてなし分析」で人間力も磨ける。
大切にしているのは、数値や論理だけではなく「相手の本当のニーズをくみ取る力」。
それを“おもてなし分析”と呼び、クライアントの言葉になっていない課題や背景に寄り添う文化を育んでいます。
この姿勢を実務で積み重ねることで、AIには代替されない「人間力のある分析力」が自然と身につきます。

意見を出しやすく、対話を大切にする風土。
ボトムアップの文化を大切にしており、年次や役職を問わず意見が出しやすい環境です。
1on1やチームミーティングなど、対話の機会も豊富に設けられており、「自分の考えをきちんと受け取ってくれる職場で働きたい」方にとって心地よい職場です。

仕事内容
・業務所管部署と連携した分析課題の検討、分析結果の解釈・説明
・データ可視化ツールを活用した経営情報、営業情報等のダッシュボード作成
・プログラミング言語を活用した顧客のニーズ予測等のモデル構築
・全社的なデータサイエンスのリテラシー向上に向けた人材育成の企画・推進