データサイエンス、800万以下の転職求人

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現在、AI・データ分析が試行から本格導入の段階にビジネスが変革しています。当社では、企画・構想から実装・定着まで、一気通貫でお客様をご支援しています。データ分析の結果が、実際にビジネスを変革する実感を積み重ねながら、AI・データ利活用・活用やデータ分析等の市場で希少なスキルを早期に習得できる環境です。この変革の最前線で一緒に挑戦いただける方を、ぜひお待ちしています。

担当業務
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進
【プロジェクト例】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）

ポジション・部門の魅力
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2.大学、公官庁での共同研究を通じ共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができるサービスを保持しています。

キャリアパス
・生成AI関連、データ分析（POC含む）、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト／エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件（AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連）におけるプロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格

●以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます
・金融機関におけるデータ・AI活用による業務高度化支援
・ビジネス課題に基づく分析テーマ設計、PoCの企画・実行
・機械学習・生成AI等を用いたモデル構築、評価、業務適用支援
・マーケティング、営業高度化、リスク管理等のユースケース推進
・業務部門・IT部門・コンサルタントと連携したプロジェクト推進

【業務概要】データ分析チームとして、自社サービスへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応を自社サービス企画開発チームと協働しながら実施する
【具体的な業務】社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成する自社サービス企画開発チームで、販売チャネル営業と自社サービス適用に関する検討を顧客と実施する。その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。具体的には、1. 課題解決に有効なデータ分析に関する提案 2. 環境構築 3. 受領すべきデータの要件の提示 4. 分析に必要なツールの選定 5. 受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証 6. 検証結果によるアセスメントと再検証の実施 7. 検証結果の顧客説明 8. 商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施 などを実施する。※扱う自社サービスについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内の自社サービスについてを中心に検討しています。

【業務概要】
金利のある世界が到来しお客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える人財が必要な状況です。経験者以外に、クオンツ・データサイエンスの実務経験がない方も歓迎します。ベテラン社員への相談はもちろん、当グループ内には若手社員が多く在籍していることから、一緒に勉強会をして知識習得・技術向上を目指していただくことも可能です。今後のキャリアとしてクオンツ・データサイエンスを希望し、専門性を高めていきたい方はぜひご応募ください。

【具体的な業務】
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)不正感知、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。
取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、また当グループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。

お任せしたい職務内容：
・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証
・リスク計測システムの開発及び検証
・生成AI等のモデル検証業務。

入社後の働き方：
ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、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。ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。

【ポジション・部門の魅力】
リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる、やりがいがあります。大量のデータを用いるため、データサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。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、当社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。キャリア希望として、マネジメント希望・プロ人財希望どちらの方も歓迎いたします。マネジメント希望であればプレイングマネージャーとしてご自身の業務を担当いただきつつ、経営層とのコミュニケーションから担当者のフォロー等に携わっていただきます。全社の経営視点を持ちたい方にはマネジメント・管理側業務にやりがいを感じていただけるでしょう。プロ人財希望であれば、知見を最大限に活かしていただきながら裁量を持ち案件内容・技術面において組織を牽引していただけるような動きを期待します。専門家として自身で企画提案して案件を進めることができるやりがいを感じられると考えます。

ご自身の経験、技術、ノウハウを活かしていただき、ヘルスケアに関する社会課題を解決するという高い意欲をお持ちの方とともに成長していきたいと考えております。

業務概要:
担当業務
1. リアルワールドデータ（リアルワールドエビデンス）を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定などを支援する業務。
2. 生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなく IT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3. 電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析
経験に応じて適切な業務を担当頂く。

キャリアパス:
1年後：統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後：統計解析部門のマネジメント（利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など）

ポジション・部門の魅力:
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります

●組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。

オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。


●募集の背景・お任せするミッション
当社では、グループ経済圏を活かしながら、法人・個人事業主のお客さまに向けた新しい価値提供の拡充を進めています。
今後さらに法人事業を成長させていくため、既存サービスの成長に加え、新たな顧客価値の創出や事業機会の探索にもこれまで以上に取り組んでいきます。
こうした事業拡大に伴い、法人事業の企画機能・推進体制を強化するための増員募集を行います。
本ポジションでは、市場・顧客・事業データから課題や機会を捉え、事業戦略やKPI、成長施策を企画するだけでなく、必要に応じてサービス・商品企画にも入り込みます。
既に決められた施策を実行するだけではなく、自ら課題を設定し、仮説を立て、関係部署を巻き込みながら事業成果につなげていくことを期待しています。


●具体的な業務内容
法人事業全体の成長に向けた重要企画を中心に、戦略策定からKPI設計、各種施策の企画・実行までを一気通貫で担っていただきます。

法人部門横断KPI設計・運営
収益、LTV、与信リスク、顧客獲得効率など、事業全体の状況を捉えるKPIの設計
データ基盤と連携し、各KPIを継続的に把握・分析できるモニタリング体制の構築
部門統括機能の高度化
営業・与信・プロダクトなど、各部門の戦略や施策を法人事業全体の方針と整合させるための企画・推進
データや数値をもとに課題を捉え、意思決定につなげるプロセスの設計・標準化
与信企画・ポートフォリオ戦略設計
法人セグメント別リスク/リターン設計
データを活用した審査プロセスの高度化や、よりスムーズな融資・審査の実現に向けた企画
新規施策の企画・推進
プロダクト・サービスと連動した法人事業の成長戦略や新規施策の企画
アライアンスを活用した、新たな成長機会を生み出す施策の企画・推進
経営レポーティング・戦略資料作成
事業の状況や施策によるインパクトを分かりやすく可視化し、経営・マネジメントに伝えるためのストーリー設計
意思決定を加速させる論点整理


●本ポジションの魅力
従来型の銀行とは異なる、データドリブンな事業づくり
営業担当者の経験や感覚だけに頼るのではなく、顧客の利用状況や各種データをもとに事業戦略や施策を考えます。
事業部門だけで完結せず、プロダクト・テクノロジー部門と連携しながら、サービスや事業のあり方から一緒に設計します。
意思決定から施策の実行までの距離が近く、スピード感を持って企画を形にできます。
大きな裁量を持ち、事業の重要テーマを動かせる
法人事業全体のKPI設計や事業運営の仕組みづくりなど、事業成長に直結する重要な企画を担います。
経営直結テーマに、企画の中心メンバーとして携わることができます。
戦略や企画を考えて終わりではなく、関係部署を巻き込みながら実行し、その後の改善まで一気通貫で担います。
豊富なデータ × FinTechで、新しい法人金融をつくる
当社が持つ金融取引データや、当グループの経済圏における豊富なデータ・顧客接点を活かし、法人金融サービスの進化に取り組めます。
既存の銀行のやり方を前提とするのではなく、ユーザーファースト・データドリブンな考え方で、新しい法人金融のあり方をつくっていくフェーズです。
既に完成した事業を運営するだけではなく、自ら考えた施策を実行し、法人事業の成長に直接インパクトを与えることができます。

データ分析によるサービス企画・提案：当社内のデータ、当社グループの保有するデータ、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。

データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。

<ステークホルダー>

営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。また、グループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。

No.1モバイルカンパニーへの進化を目指す当社にて、重要なサービスとして位置づけられる家庭内インフラサービスの利用拡大を牽引する人材を募集します。

・家庭内インフラサービス内のサービス、また当社の様々なサービスとのシナジー発揮に関してのデータアナリティクス
・事業データから収益拡大の示唆を導き出す顧客データ分析
・様々なデータを利用しての新規施策の立案、検証

【業務概要】
日本が直面する医療・健康・介護領域の社会課題に対し、デジタル技術を核に新たな社会基盤を創出することが私たちのミッションです。医療ビッグデータ、AI、クラウド技術を駆使し、国民一人ひとりの健康で豊かな未来を支える“社会インフラ”を形にしていきます。
医療情報を対象としたデータ分析、分析結果の検証・考察、研究成果の創出を担います。さらに、AI技術を活用したサービスの調査・技術検証・提案を通じ、顧客業務の高度化を実現します。
1. 医療情報基盤に関する業務：国の医療情報の収集・蓄積・分析を担う基盤の受注に向け、事前PoCの実施や提案書作成を推進します。データサイエンティストとして、多様な医療情報を扱った分析やAIサービス検討にも取り組みます。
2. レセプト等を用いた分析業務：レセプトをはじめとする医療情報を用いたデータ分析・検証・考察を実施します。さらに、AI技術を活用したユースケースの企画・提案や技術検証を行い、実業務への適用を目指します。

【具体的な業務】
ヘルスケア事業部のデータサイエンティストは、国の政策立案支援から企業の新薬開発支援まで、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる点が特徴です。
1. データ基盤構築・提案リード：AWS／Databricks／Snowflake を活用したデータ基盤アーキテクチャの検討、PoC による実現性検証・評価、成果を踏まえた提案書作成と案件獲得活動。単なる分析者ではなく、技術×ビジネスの双方を動かす“提案リード人材”として活躍できます。
2. データ分析・AI活用の推進：分析・技術調査に基づく顧客課題の可視化、データ分析やAI適用領域の特定、課題設定 実現性検証 提案までの一連の推進。顧客の事業変革に直結する、ビジネスドリブンなデータ活用プロジェクトを担います。
ご経験・志向をお伺いした上で、最適なプロジェクトへアサインします。国家的プロジェクトから企業の新規事業まで、あなたの専門性が最大限活かせるフィールドをご用意します。

【ポジション・部門の魅力】
《伸ばすことができるスキル》
・医療ビッグデータ分析スキル：全国民レベルのレセプトなど、国内最大規模・世界的にも希少な医療データを扱うことで、他では得られない高度な分析スキルを獲得できます。
・AI／Gen-AIの社会実装力：最先端技術のPoCから制度設計・実装まで、技術検証とビジネス適用の全プロセスをリードできる実践力を身につけられます。
・事業・政策へのインパクト創出力：分析にとどまらず、国の施策や顧客企業の事業に直接影響するインサイトを生み出す力が養われます。“机上の分析”ではなく、社会を動かす分析者として成長できる環境です。

【チームの魅力】
私たちのチームは、知的好奇心と挑戦を心から歓迎する組織です。国内最大級の医療データを前に「もっと深く分析できる」「新しい手法を試したい」という探究心こそが、次の価値創出に繋がります。論文を読み、最先端の知を吸収する、新しい分析手法やAI技術を試す、得られた成果を実際の業務や社会へ実装する、これらすべてが“推奨されるカルチャー”として根づいています。専門性を磨きながら、新たな挑戦にどんどん手を挙げられる成長環境がここにあります。

【やりがい・働きがい】
・我が国の社会保障の根幹を担う基幹業務システム、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。

【プロフェッショナルとしての成長】
・トップレベルのデジタル企業の中で、様々な専門性を持つプロフェッショナルとともに切磋琢磨・研鑽を通じ、マネージャ・技術者としての市場価値を高めることができます。

【組織を超えたチームワーク】
・様々な技術専門性、多様な事業領域を持つ当社だからこそ、組織間での協業を通じ、助け合い・支え合いながら職務に取り組むことができます。

【柔軟なキャリアパス】
・当ポジション以外にも、当社の専門性評価・育成制度の中で、異なるスペシャリティへの転身、上位マネージャへのキャリアアップ、等柔軟なキャリアプランを実現できます。

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習を中心としたデータサイエンスの力で解決するために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。

・データ分析、モデル作成
　-データ要件の整理、技術スタック選定
　-データの前処理、EDA、可視化
　-最適な手法の調査、選定
　-モデルの作成、精度性能評価
　　ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
・プリセールス活動、提案内容レビュー
　-受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
　-整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・技術の横展開・技術ブランディング
　-実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
　-技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

業務概要
顧客企業のデータ活用ニーズは、単発分析から意思決定に組み込む運用へと進化しています。とくにプライム案件では、要件化〜PoC〜本番化〜運用定着までの一気通貫支援が必須です。現在、当社にはデータサイエンスの専門職が少なく、顧客要望に応える品質・スピード・再現性を高めるべく、データサイエンティストをコア人材として採用し、価値創出の標準プロセスを確立していただく人材を募集します。

具体的な業務
事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着（監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備）まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。
併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力
【プライム案件】
当社はプライムとして顧客課題に直接向き合い、課題の定義・要件化 PoC（概念実証）での価値検証 本番化・運用定着まで一気通貫でご担当いただきます。
統計的妥当性・再現性・説明可能性・プライバシー／ガバナンスを起点に、実験設計と評価指標（KPI：重要業績評価指標）の設計、モデル運用（監視・ドリフト検知・再学習）を含むMLOps（Machine Learning Operations）まで主導いただきます。
手法・ツール選定や施策には大きな裁量があり、部門横断の専門家と連携して分析標準やベストプラクティスの策定・展開をリードいただけます。多様な業界のステークホルダーと協働し、検証に基づく意思決定を促しながら、成果を組織知（標準化・ナレッジ・育成）へ還元していただくポジションです。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。
【案件のバリエーションが豊富】
Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。また、案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術・工程共に幅広く経験できる機会があります。
【裁量の大きさ】
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、「経験がないのでできない」ではなく、「経験がないからこそ挑戦しよう」という風土があります。PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。経験がないことから不安に感じることもあると思いますが、失敗を恐れず、ぜひ挑戦してください。

●あなたが決めること

ご経験・キャリア志向に合わせて、以下を単独または組み合わせでお任せします。あわせてPMO／PM／PLとしてのプロジェクトマネジメントも担っていただきます。

・ 評価の設計｜ LLM・AIシステムのコスト・品質を定量評価する指標の設計、効果測定、精度検証、ベースライン比較、LLM-as-a-Judgeの設計要件の定義｜顧客のビジネス課題を、システム要件の前提となる論理的で明確なルールとして定義する。KGI／KPIの設計
・価値の定義｜ そもそもこれをAIで作ることでビジネスにどうインパクトを与えるかを見極め、投資判断に踏み込む
・データ基盤・分析基盤の要件定義とリード｜ データパイプライン・DWH・データマート・CDPの設計、生成AI活用に向けたデータ整備
・育成・マネジメント｜ 若手データサイエンティスト／データエンジニアの育成・マネジメント



役割とプロジェクト推進体制
●アサインはこう決まります

入社後にどの案件から入るのかは、多くの方が気にされる点です。仕組みをそのまま書きます。

・キャリア希望を、上長が定期的に吸い上げます。「次はこの領域に行きたい」という意思を出す場があります。
・それに対して上長が「そのために何が必要か」を提示します。（必要な資格、身につけるべき技術、経験しておくべき工程）
・準備が整った段階で、営業が戦略的に次の案件を取りに行きます。本人の希望に合う案件を、こちらから顧客に提案する動き方をしています。

年功序列はありません。次の案件は勤続年数ではなく、本人の伸び方で決まります。単価は同一案件の中ではほぼ上がらず、案件が変わるタイミングで上がる構造です。だからローテーションを意図的に設計しています。

●一人にはしません

エンタープライズ企業の現場に入りますが、1人で放り出されることはありません。当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内には約200名の組織があり、修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。案件で詰まったときに社内で聞ける相手がいること -常駐型で働くうえで、ここは決定的に重要だと考えています。事業部としてのバックアップ体制と働く環境



事業部としてのバックアップ体制と働く環境
●評価と昇給

年功序列はありません。20代・30代前半で部長になったメンバーが複数います。管理職へのステップアップも、専門性を深めるキャリアも選択できます。

●勤務スタイルについて

在宅勤務を組み合わせたプロジェクトが中心ですが、参画先によっては現場への常駐が基本となるプロジェクトも存在します。形式的な在宅比率に拘泥するのではなく、プロジェクトの価値創出のために最適な場所でパフォーマンスを発揮する姿勢を重視しています。

●育成環境

資格取得支援：270種以上が対象、前期221名が利用（年600件・3年で5,000万円の支給実績）／AMBL PANEL（約460コンテンツの自己学習システム）／社外研修費 会社負担／修士・博士を含む専門家100名以上。機会は最大限・平等に用意します。掴むかはご本人次第です。

当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことによって金融をより身近なものにし、お金の流れや意味、人々の意識や生活をより良いものに変えていきます。この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における審査企画を担当いただき、フィンテックに相応しい審査の再定義、体制、企画、実務設計、育成、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. データドリブン審査モデルの設計・実装
・財務データ、行動データ、外部データを統合し、新たな法人審査手法を構築
・ルールベースから高度化モデルへの進化を推進
2. 審査体制の高度化・仕組み化
・属人的判断から再現性ある審査プロセスへ移行
・スコアリング設計、モニタリング指標策定、PDCAの構築
3. 審査役育成・評価体系の再設計
・データリテラシーを前提とした審査人材の育成プログラム設計
・次世代型審査組織の構築
4. 与信コミッティーの設計・運営高度化
・経営判断に資するデータパッケージの整備
・ポートフォリオ視点での意思決定支援
5. 法人部門戦略との接続
・営業戦略・プロダクト戦略と連動し、成長領域に資本を最適配分する審査戦略を設計

本ポジションの魅力
・従来の銀行との違い
紙・対面・年次決算中心の審査ではなく、リアルタイムデータとテクノロジーを前提とした審査設計が可能。制度維持ではなく「仕組みを創る側」に立てます。
・裁量・スピード
企画から実装までの意思決定が速く、半年単位で審査モデルを進化させる環境。
審査基準そのものを設計する裁量有り。
・データ×フィンテック環境での挑戦
プロダクト、データサイエンス、エンジニアと協働し、金融機関でありながらテクノロジー企業のように審査を進化させられます。
・経営インパクト
審査モデルの進化は、承認率・貸出残高・リスクコストに直結。法人部門の成長曲線を左右する重要なポジションです。

AIと経済学の技術を組み合わせて、商品価格
・顧客値引価格を最適化する「自社サービス」を提供しています】

昨今、原材料費や人件費の高騰により、多くの企業が商品の価格改定を迫られています】

また商品バリエーションや顧客ニーズが多様化している現在、従来の経験や感覚だけに頼った価格設定は難しくなっています】

実際に値上げ、値下げすべき商品の選定が難しいという問題や、顧客属性や購買履歴を考慮せずに一律で値引きを行った結果、予算効率が著しく低下するという問題が顕在化しています】

上記問題を解決するために「自社サービス」を立ち上げました】

当社が持つAI技術と経済学分析手法の知見、それらをビジネスに応用してきた実績を活かし、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチを実現し、企業が抱える価格問題を解決します】

商品ごとの価格最適化では、経済学のモデル分析と因果推論の手法を用いて、価格変化の効果分析を行い、値上げ、値下げすべき商品を特定し、その分析をクライアントに提供しています】

因果推論
・機械学習
・経済学モデルを統合し、企業の価格戦略を高度化するための技術開発を行っています】

顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化では、クーポン配信施策における「効いていない配信」の無駄を因果推論の手法で可視化し、効果的な配信戦略を構築し、クライアントに提供します】

全ユーザへの配信が主流のなか、アップセル
・クロスセルに寄与するターゲットを抽出する仕組みづくりを行います】

クライアントの持つ購買データに対して因果推論
・機械学習を応用し、マーケティング施策の費用対効果を直接高めています】

すでに本サービスは、大手アパレルチェーン
・ドラッグストア
・ファストフード
・ECブランドなど、さまざまな業界で導入が進んでいます】

案件の中には、A/Bテストで既存のクーポン配布方法と比較した際に、売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減できているものもあります】

本ポジションの役割:
・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証】

本ポジションの魅力:AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です】

よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります】

そのためにAI
・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです】

単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト（売上改善
・コスト削減）にまでつなげる意識を持っていることが重要になります】

そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです】

※入社時に因果推論の実務経験
・知見は必要ございません】

（入社後にキャッチアップいただける環境があります】

）

【事業概要】
AIと経済学を組み合わせ、企業の価格・クーポン配信を最適化する自社サービスを開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。

【ミッション】
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。

【本ポジションの役割】
自社サービスのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。

PHASE 2｜モデル開発（主担当）
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める

PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す

PHASE 1・4｜要件定義・プロダクト化（協働）
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

プロジェクトの進め方：
データサイエンティストがアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。

【本ポジションの魅力】
1. 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。

2. トップクラスの研究者との協業
複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。

3. 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（大幅な削減）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。

AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化する自社製品を開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。
ミッション: 現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
本ポジションの役割: 自社製品のコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1｜要件定義・課題設計: クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する。使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する。提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席することもある。
PHASE 2｜モデル開発: 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装。顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング。既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める。
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証: 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算。本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証。検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す。
PHASE 4｜プロダクト化・横展開: プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する。新たな差別化要素の研究開発。知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与。
プロジェクトの進め方: ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティストがアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
本ポジションの魅力:
世界的にも新しい「AI × 経済学」領域: 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
トップクラスの研究者との協業: 複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
経営インパクトに直結: 分析やモデルの成果が、クーポン原資の大幅な削減や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
プロダクト化を通じた技術的成長: 目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。

・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。
・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。
・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。

【業務内容】
当社は、共同出資会社であり、主に製薬企業向けに医療ビッグデータ解析、論文執筆、コンサルティングなどの業務を行っています。
現状主に製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、医療経済分析、医薬品マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビックデータ(RWD)解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています。
今回募集する方には、データサイエンティスト・マーケティングコンサルタントとしてクライアントワーク、プロジェクトリード、コンサルティング業務および解析実務や論文執筆実務を担って頂きたいと考えております。
業務内容が幅広いため、全てのご経験がなくとも構いませんが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験を必須とさせていただいたうえで、ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大して頂きたいと考えています。

【ポジションの魅力・キャリアパス】
まずはデータサイエンティストとして、学術論文の整理、研究計画書の策定、医療ビッグデータの解析、学術論文の執筆に取り組んで頂きたいと考えています。
また、コンサルタントとして自ら顧客を開拓して頂くことも出来ますし、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆頂くことも可能です。ビジネス側のキャリアとしてシニアコンサルタントなどのキャリアを目指して頂くことも可能です。

データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するデータ分析業務を担当していただきます。

当社のクライアントは、金融・製薬・外資系企業などの大手・グローバル企業が中心。
実務を通じて、ビジネスインパクトの大きいデータ活用に携わりながら、分析スキルと課題解決力の双方を高めていける環境です。

●業務内容の一例
・顧客企業の保有データを用いた分析業務（売上分析、顧客分析、業務改善分析など）
・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築
・統計手法や機械学習モデルの設計・構築
・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案
・AI技術を活用した解析支援（例：論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装）

ご入社後は2か月間の技術研修からスタートします
業界トップランナーである取締役の知見をもとに設計された独自カリキュラムにより、
データ分析の基礎から実務での活用方法まで体系的に習得可能です。

また、演習形式でのアウトプット機会も多く、
分析結果のプレゼンテーションなど、実務に直結するスキルも身につけられます。
文系・理系や経験を問わず、未経験からデータサイエンティストとしてのキャリアを築ける環境です。

●研修カリキュラム例
・データ分析業務の基礎理解
・統計学の基礎
・機械学習の基礎
・SQLの基本操作
・Pythonを用いたデータ処理
・分析実践演習 など

Mission
・データ分析に関する高度な専門スキル・知識を活用し、Aflac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Aflac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Aflacのビジネス価値向上に貢献する
・社内におけるデータ分析・AI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Aflac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ホルダーに提言し、新たな価値創出機会を提供する
・データ分析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
・最新のデータ分析・AI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

業務内容
・データ駆動型でパーソナライズされたCRM戦略を構築するための、インパクトの大きい機会を特定し、革新的なソリューションを提唱して、ビジョンを現実のものにするためのクロスファンクショナルな機運を高める。
・高度な統計モデル、機械学習モデル、堅牢な評価フレームワーク、および包括的なモニタリングを備えた推論パイプライン（バッチ/ストリーム）の設計、開発、デプロイを行う。
・複雑なビジネスのボトルネックを解消し、プラットフォームのパフォーマンスを最適化するために、エンドツーエンドのデータ探索とモデリングを実行する。
・複雑な技術的知見を実行可能なインサイトに変換し、ステークホルダーと密接に協力して、開発ライフサイクルのあらゆる段階でモデルを洗練させる。
・リーダーシップ層と連携し、当社のデータサイエンスおよびエンジニアリング能力を最大限に引き出す戦略的な提案を行う。
・分析、モデリング、コードの品質管理におけるベストプラクティスの適用を推進する。


組織・チームのミッション
・データサイエンスチームのミッションは、ユーザーエンゲージメントと長期的価値（LTV）を最大化することです 。私たちは、パーソナライズされたCRM（顧客関係管理）のための洗練されたモデルやシステムを設計・開発し、最終的に当社のユーザー体験全体を向上させることを目指しています。
・これを実現するために、以下の2つの戦略的柱を軸に活動しています：
プロダクトおよびエンジニアリングチームとの横断的な連携による、マーケットプレイスのあらゆる側面へのデータ駆動型インテリジェンスの統合
チームが直接主導する、独立したインパクトの大きいイニシアチブの推進
・シニアデータサイエンティストとして、バックエンドチーム、インフラ専門家、デザイナー、マーケター、プロダクトマネージャーと密接に連携しながら、複雑なプロダクトおよび技術的なイニシアチブをリードしていただきます 。アーキテクチャ設計を推進し、プラットフォーム全体の技術的卓越性を確保し、チーム横断的な意思決定に影響を与えることで、当社の次世代AI駆動型プロダクト体験を形作っていただきます。

当社は金融業界に特化したDXコンサルティング企業です。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加し、汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発。それらのノウハウをコミュニティーに還元することで、金融業界の変革を図っています。
AI・データ事業では、金融機関向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っています。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げたメンバーや、高度なデータ分析技術を持つメンバーが多数在籍し、金融業界の変革を目指しています。

本ポジションは、大阪エリアの金融機関向けITコンサルティングおよびAI活用支援強化のため、新たに開設された大阪オフィスの立ち上げメンバーとして、拠点づくりと事業成長をリードしていただきます。
職務概要としては、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当。AI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します。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。プロジェクトは数名程度のチームで行われます。

具体的な業務内容は以下の通りです。
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

プロジェクト事例としては、銀行における市場分析モデルの開発・運用支援、AutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証、金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）、金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援、データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討、金融グループ横断でのモデリング実証（PoC）などがあります。

このポジションの魅力は、大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われること、プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で事業価値に直結する成果を出せること、金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組めることです。
組織とカルチャーとしては、CTOが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴。全社定例や部門横断の情報共有・交流会によりオープンな連携環境があり、社内イベントも活発です。多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍し、活発なコミュニケーションが行われています。
成長環境として、外部機関との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催。書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度があり、固定学習プラットフォームに縛られず柔軟な学びが可能です。生成AI活用を推進。最新技術への取り組みや自社プロダクト開発にも関与できます。
働きやすさも重視されており、ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は充実した水準。スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援。各種社会保険完備、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助。通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実しています。

データサイエンティストとして、ビッグデータ／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用したお客様の事業課題解決を支援します。

<チームの職務内容>
・お客様の課題の把握
・適切な評価指標の設定／分析計画策定
・適切な分析手法や技術の評価・選定
・分析結果の見える化によるお客様の納得感醸成

<マネージャーポジションの職務内容>
・組織方針／計画を基とした具体的な業務計画立案
・ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション、パートナーとの協業推進
・適切に情報収集、分析を行いながら課題、テーマを解決
・チーム内の適切な目標設定を行い、進捗を確認しながらチームを牽引、成果創出
・所属メンバーの適性、意向を踏まえた業務アサイン、中長期的なキャリア形成支援

【アピールポイント（職務の魅力）】
●職務の魅力
組織内に在籍している多様な人財・スペシャリストやグループ研究所やグローバルスタートアップとの連携を通して、最先端の技術や知見を学ぶことができます。また、単にITやアナリティクス技術の導入だけでなく、それらをどうやってビジネス成果・価値に繋げられるかといった経験・対応力を身に付けることが可能です。当社は各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点が多く、様々な業界、規模のデータ分析案件を経験することができます。

●組織の魅力
本ポジションが所属するデザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部は、デザイン思考とテクノロジーを掛け合わせ、徹底したユーザ視点に基づいて、ビジネス構想から実装、実行まで、あらゆる業界のお客様を支援している最先端の組織です。事業本部内にサービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど各種スペシャリストが在籍しており、お客様に対して事業変革・構想の検討からビジネス成果を創出するまでワンストップ支援を行っています。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。

・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。

ビッグデータを活用し金融機関のマーケティング戦略を支援するための情報系基盤の次世代の検討から開発までを行います。データ解析や統計分析、解析結果の可視化などを行うことができるパッケージソフトを効果的に活用するための各種開発や、クラウド基盤の導入効果検証や開発、それらのマネジメント等を行います。ニューノーマル時代に対応しており、拠点とリモートを併用してのの業務推進が可能です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・当該領域は金融機関のユーザ部門に最先端の技術活用を強みに入り込み、顧客業務の現状を把握し、改善提案から実施効果の把握までを一貫して経験できるところが魅力です。お客様のデータドリブン経営に向けたビッグデータ基盤の整備、データ利活用といった業務変革に直結する開発は貢献度が高い職務です。
・営業開発一体体制でプロジェクトに取り組める点が魅力です。

当組織はメガバンク、大手証券会社、大手信託会社など金融業界のTier1のお客様を持っています。
これらお客様の共通ニーズとし、データドリブン経営・データドリブン営業の実現があり、この高度な課題を解決する手段を提供しお客様ビジネスの拡大に貢献することが、私たち組織のミッションです。
また、Tier1顧客とのビジネスを通じてメソドロジとデータサイエンティストリソースをアセット（金融版デジタルサクセス）として整備し、金融分野全体への提供を目指します。
顧客のデータドリブン経営の実現、社内/顧客含めた人材育成、社内のデータ活用ビジネス拡大を一緒に推進してくれる仲間を募集します。

【具体的実施業務】
・データ分析に関する経験、知見を駆使し、当事業部におけるデータ分析ビジネスの戦略、方針に対し専門家としての提言を行い、意思決定に関与する
・コンサルティング・データ分析案件での実務的な案件推進を担い、プロジェクト全体の推進と、データ活用領域のタスクをexpertとして対応
・自身の持つ高度な知識の資料化と公開、講演を通じて、当社アセットとしての整備、及びそのアセットを活用した新規案件のプリセールスを実施。
・各組織のステークホルダー（チームメンバー）に対してデータ分析、コンサルティングの考え方や実運営に関するノウハウを伝承し、後進育成を行う

【事例紹介】
　大手銀行向けのデータプラットフォーム基盤構築後の活用推進（人財育成含む）の実施

【アピールポイント（職務の魅力）】
当担当顧客である、金融業界のリーディングカンパニーのデータドリブン経営にご自身の高度な知識を活用することができます。
また、ノウハウをアセット化し分野を超えて社内に展開することで、インダストリーにとらわれない、データ分析ビジネスに携わることができます。
自ら顧客のニーズ・課題・ロードマップを考え、時にはお客様と共創し創り上げていくチャレンジングな案件に取り組むことで達成感や自己実現を得ることができます。

AIイノベーション推進部にて、お客様の課題や背景をヒアリングし、最適なAIソリューションの提案から実装、運用までを一気通貫で担当します。具体的には、業務分析、PoC実施、モデルの既存業務への適用やシステム実装を行います。当グループ内の様々なAI活用・開発プロジェクトに携わり、銀行業界特有の課題解決に取り組みます。週1〜2回程度、当社（千葉みなと駅）での勤務を想定しています。
【主なプロジェクト例】
金融商品販売モニタリング、不正口座検知、粉飾検知、離職リスク関連、デフォルト検知、審査モデル、RPAの効率化、ニーズランクモデルなど。
【具体的な業務内容】
AI導入/分析提案、要件定義、動作/分析基盤構築、データ集計、データ前処理、データ可視化、特徴量エンジニアリング、AI/分析モデル構築、モデル評価、報告書作成、システム連携、クライアントとの調整。特に、プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成、クライアントワークが主な担当業務です。
【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベースを活用し、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織であり、事業の拡大を体感しながらキャリアを積むことができます。

採用部署は、グローバル経営基盤強化のための最適なオペレーション実現に向けた、当社および当社グループにおける、SCMの企画・運営を担っています。
具体的な業務としては、全社的なグローバルSCM強化を実現すべく、国内外の製造拠点のPSI立案、グループ全体のSCM関連業務全般の改革、業務改善・改革に伴う情報インフラの整備を推進しております。SCM改革を実現する為の情報インフラの整備及びデータ分析をポジティブに進めることのできるメンバーを募集しています。

【職務詳細】
1）PSI計画立案をサポートする為の情報インフラの整備
　BIツール（ビジネスインテリジェンス用ソフトウェア）を活用し、PSI計画立案に必要な情報をリアルタイムで参照できる環境を構築
2）SCMに関連する各種データを分析し、SCMの最適化に向けた施策の企画立案
　全世界に広がる販売網を起点に工場での生産・部材発注までのグローバルなSCM全体についてのあらゆるデータを分析し、最適解を見つける
3）その他、SCMの運営に付随する業務
※具体的な担当領域やポジションは、応募者のスキルやご経験、今後のキャリアプラン等を考慮の上、検討させていただきます

【期待する目標と、本募集における責任・権限の範囲】
・グローバルなSCM全体を最適化するための基盤となる情報インフラを整備し、必要なデータがタイムリーに入手できる環境を構築する
・その情報インフラをベースにデータの分析を行い、全体最適の視点で、とるべき対応を明確化し、実現に向けた取り組みを遂行する

当社は当グループの商流によりクライアントからの分析案件が急増しており、コンサルティング業務を含む分析案件が増加しています。これに伴い、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募集しています。当社の案件では、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。
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。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も可能です。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。
社員の積極的な意見や提案を大切にしており、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

【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。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。

1. 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）

2. 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、顧客へ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

【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
・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＞
当グループの商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

【使用ツール・開発環境】
・クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・分析ツール ： 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

【入社後の流れ】
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、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も対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
1. データ分析環境の理解: データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。（使用環境・ツール: SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database、習得スキル: データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル）
2. コーディングによるデータ加工: 必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。（使用環境・ツール: SQL / Python / SAS / R、習得スキル: データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎）
3. データの可視化・分析: データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。（使用環境・ツール: Google Analytics / Tableau / PowerBI、習得スキル: データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用）
4. レポーティング・報告提案: 分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供しま...

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
* 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化
* 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発
* 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
* 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装

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。

スキルアップへのサポートも充実:
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

個人の働き方に合わせたキャリアパス:
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。
▼将コース（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。
▼剣コース（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。
▼武士コース
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...

◆担っていただきたい具体的な仕事内容
1.新サービス改善に向けたプロダクトに蓄積されるデータ分析
・新規プロダクトに蓄積される企業がもつ従業員の健康データとサービス利用履歴の分析と、プロダクトの改善提案・反映の推進
・新サービスの進化に向けた新たなデータ活用の検討・データサイエンティストの観点からの新サービス開発への提案
2.プロダクトに実装するモデルの設計・構築
・新規プロダクトに搭載する機械学習モデルを、ビジネス要件を踏まえながら構築（必要データの整形〜評価/デプロイ）
・既存モデルのブラッシュアップ（データ拡張/再学習、特徴量エンジニアリング など）
3.ビジネス要件の実現性に関する検討・実証
・ビジネス側で構想した分析ロジック/フローについて、数理的アプローチから見ても問題ないかの点検
・検証経験について、ビジネス側へのフィードバック/議論

●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。

●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。

●業務詳細
モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件（高額受注）が中心です。

●案件事例
金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。

●当社の成長性
設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、東証グロース市場での上場を達成。また、設立時から現在まで黒字経営を継続し、過去最高売上を記録、安定的な高成長を続けています。

●データから、新たな価値を。
データがあっても、活用の仕方がわからない。DXやPoCに取り組んでも、成果があがらない。そんな悩みや不満を抱える企業が増えています。
大事なのは、データをどう活用し、どう価値を創出するか。
私たちは、AIを始めとするデータサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、新たな価値創造や課題解決に導く「ビジネス価値創造企業」です。
企業が抱えるデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。さらには、データの力を社会変革に繋げます。データから価値創造へのプロセスを、ともに進めていく仲間を歓迎します。

募集概要 - 具体的な業務内容:
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
データ活用プロジェクト(※)：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

ポジションの魅力:
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
基本的にプロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

募集概要
当社はデータ活用を軸に事業を展開しています。DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
具体的な業務内容
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

社内のイノベーション推進（DX含む）を加速させるため、データ戦略を基盤とした業務改善・データ活用体制を構築し、全社横断プロジェクトを円滑に進める。

●主な役割と職責
・部署横断でのデータ戦略策定と推進
・データマネジメント体制の構築・運用
・DX関連プロジェクト（生成AI、MS365ツール、RPA等）のデータ活用支援
・部署間調整によるプロジェクト進捗管理
・将来的にはデータガバナンス体制の立ち上げやデータ分析基盤の高度化をリード

◆変更の範囲: 会社の定める業務。出向を命じられた際は、出向先が定める業務。

現在、AI・データ分析が試行から本格導入の段階にビジネスが変革しています。当社は、企画・構想から実装・定着まで、一気通貫でお客様をご支援しています。データ分析の結果が、実際にビジネスを変革する実感を積み重ねながら、AI・データ利活用・活用やデータ分析等の市場で希少なスキルを早期に習得できる環境です。この変革の最前線で一緒に挑戦いただける方を、ぜひお待ちしています。

担当業務:
当グループの当社に出向（本籍は当社）し、以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進

プロジェクト例:
生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、自社サービスにおけるレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）

キャリアパス:
・生成AI関連、データ分析（POC含む）、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト／エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件（AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連）におけるプロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格

担当業務の特徴、魅力、市場における強み:
1. 当社は、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2. 専門的な知見を持つメンバーが、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出すサービスを提供しています。

ミッション
データの利活用を通じて、意思決定支援と事業成長に貢献する
1. ERPマーケティング本部の成果最大化とコスト最適化への貢献
2. PDCAサイクルを回して数値を改善するためのインフラ構築
3. 自社サービス・顧客解像度が高く、データドリブンな組織・文化を醸成する

業務内容
データを起点に各部門と連携、PDCAサイクルを高速で回することで事業成長に貢献いただきます。

データ分析と戦略立案
- データの収集・分析・可視化による意思決定支援
- KPIやマーケティング施策における重要指標のモニタリングと改善提案
- 広告宣伝費の効果測定と最適な予算配分の提案
- 競合分析やマーケット動向の調査・分析

データ基盤の構築・運用
- マーケティング施策関連のデータの収集・統合・管理のためのシステム設計とオペレーション改善
- データの品質管理と分析環境の整備
- BI/分析ツールを活用したダッシュボード構築と運用
- MAツールの活用と運用保守
- AIを活用したツール開発、業務効率化、運用

このポジションの魅力
- 社会的意義のあるサービスの成長に貢献できる
- データを起点に、インサイドセールスやフィールドセールス、事業企画など他部門との連携して事業成長への貢献を実感できる
- 「事業成長には何が必要か？」を主体的・能動的に動ける環境で、指示されたデータ集計や分析をするだけではないので、自分で仕事を作る楽しさがある
- 自ら提供したデータ・インサイトが社内で活用され成果を実感できる
- メガトレンドであるAIは当社経営陣も注目・注力しており業務内で活用する機会が多くAIケイパビリティを磨くことができる
- 常識にとらわれずに新しい施策にチャレンジできる文化
- 前向きで成長志向の高いメンバー働ける環境
- 社内キャリアチャレンジ、当グループ内キャリアチャレンジの制度で、転職せずとも多くの経験を積めるので、長く腰を据えて働くことができる

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、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

・データ基盤構築／データ活用PJにおけるテックリード（アーキテクチャ設計、実装支援）
・BIソリューションを活用したデータビジュアライゼーションの設計／導入支援
・技術要件の定義およびソリューション提案
・最新のデータ技術（Snowflake、Databricks、Informatica、AWS、GCP、Azureなど）を活用したデータプラットフォームの構築
・技術面でのプロジェクトリードおよび技術的な課題解決の推進
・データエンジニアリング／データパイプライン構築（ETL/ELTの設計、実装）
・クラウドプラットフォームを活用したデータインフラの最適化

【案件例】
＜クラウドBI活用におけるデータガバナンスの設計・導入＞
大手飲料水メーカーでは、クラウド型のBIシステムをユーザー部門で導入し、全社展開していく上で、ガバナンス定義や担当者の教育が課題となっていました。
そこで、当社でも実績のあるTableau Serverの導入経験によるベストプラクティスやノウハウを活かし、既存の社内ルールを加味した上で、ガバナンスを定義し、スムーズな環境構築を実現しました。
また、サーバー有資格を持つコンサルタントが、Tableauだけではなく、他システムの構築経験をベースにして、部門の変更管理・リリース管理をガバナンスモデルに統合し、大変ご好評いただきました。
導入して完了ではなく、お客様が利活用できるように、ガバナンス設計をユーザー部門各担当者に説明するための社内ワークショップなどを実施し、複数部門向けの導入を可能にするコンサルティングも行ったことで、お客様からは絶大な信頼を得ています。

【1日の業務スケジュール例】
09:00~ その日の業務確認
09:30~ 技術調査・検証
（やりたいことを基に調査して検証する）
11:00~ ドキュメント作成
12:00~ お昼休憩
13:00~ 社内MTG
14:00~ 環境構築・パフォーマンス検証
16:00~ ソースコードレビュー
17:00~ クライアントMTG・合意形成
18:00　 退勤

●ポジションの魅力・やりがい
・最新のデータ技術だけでなく、社内にあるナレッジを吸収し、スキルアップできる環境です！
・マネジメント業務よりも、技術的な課題解決や最適なアーキテクチャ設計を担うため、技術を極めたい方にピッタリのポジションです◎
・プロジェクトの初期段階から携わるため、実行フェーズだけでなく、構想・計画段階から技術面での提案を行い、自身の考えが形になっていく過程を楽しめます

●身につくスキル、経験
・最新のデータベースに関する知識、知見
（使用したことがない技術にもどんどん挑戦していただけます）
・クラウド環境、サービスの新たな知識
・ビッグデータ処理に関する知見
・多種多様な業界に関する知見

キャリアパス
早い方は数年で技術マネージャーに昇進できます。

具体的な業務
ビジネスアナリストとして以下の業務をお任せします。

【組織の業務】
当事業における経営・事業判断のためのデータ基盤構築
事業部の経営レイヤー、マネジメントレイヤーへの各種事業状況のレポーティング
各重点指標ごとのモニタリング体制構築および予実管理
事業状況を利益の観点からセグメント設計し分析

【お任せしたい業務】
担当領域のデータ構造やアウトプットの設計
各種アウトプットの分析を通じて、事業状況を利益・成長の観点でセグメント・示唆抽出
経営層・事業部マネジャーに向けたレポーティング、意思決定支援

本ポジションの魅力
●事業の“中枢”にデータで関われる
B-AIは、当事業の経営・マネジメントレイヤーと近い距離で、事業判断に直結するデータを扱う組織です。
単に数値を報告するのではなく、事業状況を構造的に捉え、次に取るべき戦略や打ち手を示します。
自ら設計したデータやアウトプットを通して、事業の意思決定を後押ししている実感を得られます。

●「事業インフラ」をつくる経験
本ポジションは、単発の分析やレポーティングではなく、当事業の意思決定を支えるデータインフラそのものを構築する役割です。
SaaS事業として追うべき指標やデータ構造を定義し、誰が見ても理解でき、継続的に運用できる状態をつくります。
分析・事業理解・仕組み化を横断しながら、事業を前に進める基盤づくりに関われる点が特徴です。

◆ミッション
キャリア事業において、膨大な属性・行動データに加え、音声情報やテキストログなどの非構造化データまでを範囲とした、会員資産（データベース）を最大限に活用し、求職者のライフサイクルにおける最適な接点を特定、データとAIを活用したパーソナライズ・コミュニケーションの実装を通じて、ユーザーへの提供価値を最大化するための戦略立案から実行までをお任せします。

◆業務内容
以下のような業務を、ご経験やご志向に合わせてお任せします。
なお、決まったオペレーションを回すのではなく、ユーザー価値最大化・事業グロースに向けて、課題発見・企画段階からお任せする予定です。
・非構造化データの活用ディレクション：会員の属性/行動データだけでなく、LLM（大規模言語モデル）等を用いて、面談音声やテキストデータからユーザーのインテント（意図）を抽出し、CRM施策へ反映する仕組みの構築
・上記に必要なマーケティング基盤の構築（CRMツール・MAツールの導入選定やエンジニア連携も含む）
・CDP基盤（Treasure Data）の構築・活用、業務基盤（Salesforce）の刷新
・顧客接点に基づいたコミュニケーション戦略の立案・実行：転職意欲が顕在化する前の潜在層も含めた、行動ログに基づく最適なタイミングでのアプローチ設計
・マルチチャネルでのシナリオ設計と運用：メール、LINE、アプリプッシュ通知等を組み合わせ、ユーザーの状態に応じた一貫性のあるメッセージ配信
・データ活用環境の整備ディレクション

◆利用ツール・データについて
社内の基盤(GCS)に格納されている大規模なデータをBigQueryを通じて分析/活用しています。
分析には「Tableau」や「QuickSuite」を利用しており、CDPとしては「Treasure Data」、MAとしては「b→dash」「Braze」といったツールを駆使し、事業ごとに最適な構造の模索をしているフェーズです。
また、行動データ取得のためにGA4やGTMの設定にも携わることがあります。

◆仕事のやりがい・働く魅力
1.日本最大級の資産を動かすダイナミズム
数百万規模のデータを保有するビジネスだからこそ、一つの施策が大きなインパクトを生み出します。
小規模なリストへのアプローチとは異なる、大規模データベースならではのマーケティング経験が積めます。

2.「マーケター × エンジニア」の協働環境
現在、システム部門の強化を行っています。ユーザーにとって最適なコミュニケーションを具現化するというミッションを、社内のエンジニアと共に形にできる環境です。

3.フェーズの転換期をリードする経験
事業のさらなる成長に向けた変革期です。
従来手法での分析や活用を行ってきていますが、AI活用が進む中で非構造化データの分析なども可能になり、できることが広がってきています。
定型業務を回すのではなく、新しい勝ちパターンをご自身の手で作り上げていく面白さがあります。

オープンポジションとは
AIデータ事業部 AICoEコンサルティング本部では、さまざまなポジションで募集をしております。どこのポジションに推薦したらいいのかわからないときは、オープンポジションにてご推薦ください。HRにてポジションの差配をいたします。
【AIデータ事業部_AICoEコンサルティング本部】
金融系の企業を中心にコンサルティング支援をする組織です。データ分析基盤構築支援、データ分析支援、AI人材育成支援、戦略策定など多岐にわたるプロジェクトがあります。
該当ポジションは、下記です。
・データサイエンティスト
・AIコンサルタント
・LLMサイエンティスト
・データアーキテクト
・データエンジニア
当社のAI・データ事業部詳細
当社は、金融業界に特化したDXコンサルティング企業です。当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っております。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。
なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価されました。

仕事の内容
グループのコンサルティング会社のマーケティングチームでは、業務用食品メーカー様を中心としたクライアントに対し、「データ × 市場知見 × 戦略思考」によるコンサルティングサービスを提供しています。
クライアントの課題に対し、自社が保有する購買ビッグデータや市場調査レポートを活用し、マーケティング戦略を設計・提案・実行までをご担当いただきます。

具体的な業務内容
・事業課題の整理および分析テーマの企画立案
　- 各事業部門の課題を把握し、解決に向けた分析テーマの設計をご担当いただきます。

・KPI設計および業績指標の可視化
　- 経営層・事業責任者の意思決定を支えるため、主要指標の設計およびダッシュボードの整備をご担当いただきます。

・データ収集およびデータ基盤活用の推進
　- 必要データの抽出・収集、ならびに既存データ基盤の活用推進を行っていただきます。

・データ前処理（クリーニング／加工／集計）
　- 分析目的に適したデータへと整形し、品質を担保したデータセットの作成をご担当いただきます。

・分析業務（統計解析・傾向分析・要因分析）
　- 業績向上や施策改善に資する示唆を得るため、統計解析や要因分析等の各種分析を実施いただきます。

・分析結果の解釈および改善施策の提言
　- 分析から得られた示唆を事業文脈に照らして解釈し、改善施策の立案・提言を行っていただきます。

・レポーティングおよび意思決定支援
　- 分析成果を資料として取りまとめ、関係者への報告および意思決定の支援をご担当いただきます。

幅広い産業のデータに興味ある数理最適化エンジニア募集中！

2019年9月にグループからの出資のもと設立されたテクノロジーカンパニーです。
新規事業企画、新規サービスプロダクト開発を行います。

2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。
・需要予測
　‐食品流通における需要予測モデル構築
　‐自動車産業における部品需要予測モデル構築
　‐再生可能エネルギー産業における発電量予測
　‐金融産業におけるコモディティ価格予測
・数理最適化
　‐食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化モデル構築
　‐自動車産業における倉庫在庫の数理最適化モデル構築
　‐鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化
　‐配送産業における配送効率化のための組合せ最適化モデル構築
　‐鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
・パーソナライゼーション
　‐電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
　‐自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
　‐銀行・金融産業におけるデフォルト予測

幅広い産業(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)を扱う為、グローバルな幅広い分野に関わることができます。また、開発のみでなく、新規事業担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。

数理最適化エンジニアは、各種産業の現場が抱える課題を配送経路最適化やジョブスケジュールの最適化などの最適化問題として表現し、課題を効果的に解決するアルゴリズムを構築・実装します。
業務では主に最適化問題の定式化やアルゴリズムの検討・実装を行うほか、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニアとしてのスキルを積みながら仕事をすることもできます。

【業務内容】
・顧客の業務課題を現実的に実装できる最適化問題としてモデル化する方法・方針の提案
・ヒューリスティックな手法や数理計画ソルバーを活用した最適化アルゴリズムの考案
・C++ や Python による最適化アルゴリズムの実装
・顧客の実データを使用した最適化アルゴリズムの適用可能性評価・改善
・データや実装したプログラムの動作結果を可視化するツールの開発
・開発したソリューションを運用するための WebAPI およびデータ基盤の設計・開発

【利用するフレームワーク・ツール等】
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR-Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, GitHub, Confluence 等

【社員について】
社員は70人程度ですが、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際科学オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なデータサイエンスチームのメンバーと最適なソリューションを議論していける環境が揃っています。

自社D2C睡眠ブランドおよび休息ブランドの成長を目的に、マーケティング領域を中心としたデータ分析・仮説構築を担うデータサイエンティスト（メンバー）を募集します。本ポジションでは、各種マーケティングデータの取得・蓄積・分析を通じて顧客理解を深め、マーケティング戦略や施策改善に活かせる示唆を導き出す役割を担っていただきます。
高度な研究志向のデータサイエンスではなく、事業・マーケティングと近い距離で、実際の意思決定や成果創出につながる分析を行うポジションです。

【具体的な仕事内容】
1. マーケティング・ブランド戦略を支えるデータ分析業務をお任せします。
2. 各種ツールや消費者調査を用いたデータの収集、分析、加工
3. マーケティングデータを活用した消費者インサイトの抽出および仮説構築
4. 既存ブランド／新規ブランドに関するマーケティング施策の効果分析・改善示唆の提供
5. 継続的なROI改善を目的とした効果測定の設計・運用および改善仮説の立案
6. マーケティング部門や関係部署と連携した分析結果の共有・活用支援
※戦略の最終意思決定やマネジメント責任は持たず、分析・示唆出し・改善提案を通じて事業を支える役割です。

【本ポジションの魅力】
・事業・マーケティングに直結するデータ分析に携われる：研究や分析のための分析ではなく、マーケティング施策やブランド戦略の意思決定に活かされるデータ分析を担えます。
・複数ブランドを横断した分析経験が積める：自社D2Cブランドなど複数のD2Cブランドに関わり、異なるフェーズ・特性のデータを扱うことで、分析スキルの幅を広げられます。
・分析 示唆出しまで一貫して関われる：データの集計や可視化に留まらず、仮説構築・示唆出し・改善提案まで関われるため、分析の価値を実感しやすい環境です。
・事業部側として主体的に動ける環境：マーケティングチームや関係部署と密に連携し、現場の課題感を理解した上で分析を行えるため、実務に活きるアウトプットが求められます。

【選考フロー】
1. 書類選考
2. 1次面接
3. 適性検査
4. 2次面接
5. 最終面接
6. オファー面談

【当社の魅力】
事業拡大フェーズのど真ん中
自社D2Cブランドの拡大・海外事業推進・新規ブランド立ち上げなど、経営インパクトのある大きなチャレンジがたくさん転がっています。
様々な業界から集まったプロ人材が集まる組織
多種多様な業界で活躍してきたプロ人材が集まるため、高いレベルの中で自分の実力を試したり、さらなる自己成長をしていくための環境が備わっています。
少数組織だからこそ自らカルチャーを作れる

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。

【職務概要】
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・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。
AI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

【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援制ラウンジでシアター投影等）

●職務概要
当社は、外国為替を取引するマーケット参加者の証券会社や銀行、FX取引業者等に、リクイディティ（流動性）が担保されたFX取引環境を提供するマーケットプロバイダーです。
急成長を続ける当社で、データ分析と技術開発を通じて金融市場に貢献するクオンツ・データサイエンティストおよびエンジニアを募集いたします。

●職務詳細
クオンツ分析部は価格や取引のデータなどを分析し、検証結果をもとに運用モデルの構築やアプリケーション開発など中心的な役割を担います。
・運用モデル開発：収益拡大、リスク管理、価格生成のための先進的なモデルを構築。
・アプリケーション開発：ミリ秒単位の高頻度リアルタイム環境でのシステム開発。
・データ分析：価格や取引データを活用し、ビジネスを最適化する検証と提案。

●業務・会社の魅力
▼専門性の向上
・最先端技術を活用し、データサイエンスやシステム開発のスキルを深化。
▼影響力のある業務
・開発したモデルやシステムが金融市場に直接貢献。
▼成長環境
・少人数チーム（部長以下3名）での密な連携により、アイデアを迅速に実現可能。
▼サポート体制
・未経験の領域でも、丁寧な指導を通じて成長を支援。

当社トは、日本でも数社しか存在していないサービスで急成長しています。
サービスの拡大に伴いシステム開発・運用チーム強化のため増員募集を行います。
新しい時代のマーケットを共にデザインしたいと考える方の挑戦を私たちは心から歓迎します。

※職種／業務の変更範囲
当社業務全般

＜職務概要＞
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・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。
AI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。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

＜プロジェクト事例＞
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜職務概要＞
本ポジションは、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LLM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。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・LLMのプロンプト設計、パラメータ調整、API連携方針に基づく業務アプリ開発を実行
・生成AI／RAG／エージェント開発を通じた業務効率化・PoC支援
・AIコンサルタント（データ戦略担当）やデータエンジニアと連携し、設計方針に基づく実装・検証を担当
・自社プロダクトへのLLM適用および機能改善を推進
・上位職（シニア／マネージャー）のもとで、成果物の品質向上や技術検証を主体的に遂行

＜プロジェクト事例＞
・銀行様におけるローカルLLMを活用した業務効率化支援
・銀行様におけるAIガードレールに関する技術検証支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）