データサイエンス、800万以下の転職求人

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全ての物流オペレーションを横断し、品質とコストを定量的に評価・監視する仕組みづくりに貢献いただきます。

AIを積極的に活用しながら、各種データを集約、異常検知や生産性評価が可能なダッシュボード（Metrics Deck）を構築する。
データ分析から得られたインサイトを基に、各オペレーション担当者へ具体的な改善活動を提案・推進する中心的な役割を果たす。

【ポジションのミッション】
当社ビジネスを最速でドライブするためのデータ分析。
各施策でのデータ面の支援、事業に深く踏み込んだ分析、pythonなどを用いた分析による意思決定支援など。

【業務内容】
・各種BIツールでの集計及び可視化。
・クライアント向けダッシュボードの構築/運用。
・各部署の実施する施策におけるABテスト設計などのデータ面での支援。
・継続的なデータモデリング。効率的なデータ分析を実施する目的で常に改善していきます。
※業務内容変更範囲：会社の定める業務。

当社ビジネスの連続成長を推進するためのデータ分析/AI開発。
各施策でのデータ面の支援、pythonなどを用いた分析による意思決定支援。

【業務内容】
・マッチングアルゴリズムの開発、運用。
・各部署の実施する施策におけるABテスト設計などのデータ面での支援。
※業務内容変更範囲：会社の定める業務。

◆プロダクト本部の特徴
当社には優秀なメンバーが揃っており、お互いに成長しあえる環境です。
・CTO経験者が5名以上も在籍。加えて、ヤフー、グリー、SmartNews、DMM、楽天、Dely、freee出身の優秀なエンジニアが集結。
・アメリカ、カナダ、中国、韓国、イギリス、フランス、ドイツ、ベルギー、ポーランド、リトアニア、ブラジル、シンガポール、フィリピンなど12カ国以上のエンジニアが在籍し、多角的な視点から組織が運営されています。
・また、当社の全てのエンジニアはGH Copilotの利用が可能です。

車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。

【業務詳細】
・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。
自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。

当社全体のデータを活用した戦略的な意思決定を支援するため、データの収集・クレンジング・分析から施策提案までを一貫して推進していただきます。また、業務効率化や新規サービス創出を目的に生成AIの活用推進にも取り組み、適切な技術選定や導入方針の検討、導入の推進を担います。さらに、金融業界特有の法規制や高いセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントやガバナンス体制の整備を行うほか、社内教育やガイドライン整備を通じて、全社的なデータリテラシーとAIリテラシーの向上を図り、企業としての競争力強化に寄与します。

＜データ活用PJ担当＞
・各部署や外部ソースから取得したデータを整合性・正確性の観点から検証し、分析に適した形へ加工・統合
・統計学や機械学習を活用して業務上の課題を洗い出し、改善策や新規施策を提案

＜生成AIプロジェクト担当＞
・各部門のAI活用ニーズをヒアリングし、課題・要望を整理してビジネスインパクトを見極め、優先度を検討
・投資コストやROIを算出してメリットを定量的に示し、ベンダー比較と経営層へのレポート
・システム部門やベンダー、システム導入部署と協力して開発やSaaS導入を推進
・当社のセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントの実施
・最新の生成AI技術や規制動向を調査し、研修の実施やマニュアルの作成

【働く環境】
【リテール部門】
＜概要＞
リテール部門は個人向けネット証券事業全体の強化・拡大を包括的に推進しています。
具体的にはブランディングや認知拡大、口座獲得の推進強化や、既存顧客に対するクロスセルの推進による収益拡大、UI/UXやサービス品質の改善、アライアンスによる非連続的な拡大等、あらゆる手段で幅広くネット証券事業を支えています。

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（Tableau / Power BI / Lookerなど）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

【開発環境／使用ツール】
BIツール：Tableau / Power BI / Looker / Domo / Qlik Sense
データベース：SQL（PostgreSQL, MySQL など）
その他：Python（データ加工や自動化用途で使用する場合あり）

医用・バイオ事業に関わるデジタルソリューションビジネスを構築する業務です。
当社の主力製品となる血液自動分析装置の稼働情報や利用履歴などのデータを解析し、患者、臨床検査技師、サービス作業者、装置提供者等が抱える課題を抽出し、解決するための結論を導き出します。
その解析結果に基づき、デジタルソリューションビジネスを企画・立案・試作し課題解決を目指します。
ビジネス構築に向けて事業化に向けた提案から検証まで一連の業務をお任せいたします。


＜具体的には＞
・デジタルソリューションや分析装置から取得されるデータの解析と課題の抽出
・抽出した課題に対する解決方法の提案
・解決方法に基づくソフトウェアの開発およびビジネス化推進
病院・臨床検査センターなど、お客様先に納入した当社分析装置の稼働状況と利用履歴を分析することで、遠隔地から分析装置の状態を把握することが可能です。
例えば、当社サービスエンジニアがお客様先を訪問する前に、あらかじめ分析装置の状態を把握し、修理の方法を事前に把握、必要な部品を準備したうえで訪問し、短時間で修理対応できると考えています。
こうした業務をサポートするデジタルソリューションソフトウェア開発と、ビジネス化を推進します。
※上記は入社後お任せする業務例であり、ご経験に応じてその他のソリューションビジネス構築もお任せいたします。

【職務概要】
・PJやチームの一員としてデータを分析し、社会課題・業務課題を解決するためのインサイトや結論を導き出す。
・業務課題の理解、統計的観点を用いたデータの把握、加工及び外れ値の除外、機械学習/人工知能を活用したモデルの作成・評価、業務への適用まで一連の分析プロセスを実施する。
・統計解析や機械学習、人工知能の必要なツールや手法の知識が必要。

【職務詳細】
データ分析（機械学習を中心としたAIの顧客業務適用）案件における分析プロセスの実施。
・AI適用方針の検討支援・検討結果の理解（業務分析、AI適用コンサル、As Is/To Beの分析）
・高度な予測分析（データサイエンス、モデル構築、評価、報告）
・データエンジニアリング（顧客データの基礎分析、データ探索、変数設計）
・最新動向の把握（社内外の分析技術の動向調査）
・プロジェクト推進（分析プロセスの中で発生する各種課題解決等）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●魅力・やりがい（得られるスキル等）
・顧客業務に関する知見の獲得、顧客の課題解決による貢献
・データサイエンスに関する知識・業務適用経験
・データ分析システムへのモデル適用、運用ノウハウ
・他事業部やグループ会社との連携による幅広い業界での仕事も可能
●キャリアパス
・データ分析に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能
・データ分析を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能

●社会課題に挑む先端AIソリューションの事業化推進
　流通・小売業界における店舗運営の高度化を目指し、画像解析技術を活用した棚割最適化や店内課題の自動検知ソリューションを開発しています。現在、全国1,000店舗規模のアパレル・物販系チェーンにてPoCが進行中です。今後は導入先の拡大とともに、プロダクトの収益化を目指します。さらに、将来的な人手不足を見据え、AIカメラ・自走ロボット・遠隔コミュニケーションシステムなどを活用したリアルタイム店舗データの取得にも挑戦。POSや業務データでは捉えきれない「現場の空気感」や「非構造データ」の活用により、次世代の店舗運営支援を実現します。

【業務内容イメージ】
・店舗画像・映像データを用いた物体検出モデル（YOLO等）の構築・精度改善
・マルチモーダルLLMを活用した店舗課題の自動検知アルゴリズムの設計
・店舗内センサーデータ・映像データの統合による行動解析モデルの開発
・PoC結果の分析とモデル改善、導入効果の定量評価
・店舗運営現場との連携による要件定義・フィードバックループの設計

●社内業務課題を解決するデータソリューションの企画・開発
　当社のコンタクトセンター向けに、FAQサジェストツールを開発・導入。自然言語処理技術を活用し、オペレーターの対応品質と業務効率を両立させる支援を行っています。今後はサポートデスクやカスタマーエンジニア業務への展開を予定しており、FAQ機能の拡張と外販向けプロダクト化も視野に入れています。また、保守部品の在庫最適化を目的とした新規ソリューションの企画も進行中。事業部と連携し、現場の課題を深く理解した上で、AI・データ技術を活用した実効性の高いプロダクトを構想・実装していきます。

【業務内容イメージ】
・問い合わせ履歴データを用いたFAQ推薦モデルの構築
・類似質問検索・回答精度向上のための自然言語処理アルゴリズムの改善
・在庫・出荷データを用いた需要予測モデルの設計・評価
・社内外ステークホルダーとの協働によるプロダクト要件定義・改善提案

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。

【職務概要】
・PJやチームのサブリーダーとしてデータを分析し、社会課題・業務課題を解決するためのインサイトや結論を導き出す。
・業務課題をヒアリングし、最適なソリューションや分析手法の選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。
　その後の一連の分析プロセス（データ準備、モデル構築、評価、報告）のプロセスをチームをリードして推進する。
・構築済モデルを業務システムへ実装・運用するための一連の開発プロセスの中で、分析プロセスにおいて獲得した業務、データ、モデルに関する知見を基にAIシステム開発チームをサポートする。
・運用プロセスの中で、モデルの保守運用（精度評価、再構築）に関わるプロセスをチームをリードして推進する。
・また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。

【職務詳細】
データ分析（機械学習を中心としたAIの顧客業務適用）案件の推進
・AI適用方針の検討（業務分析、AI適用コンサル、As Is/To Beの分析）
・高度な予測分析（データサイエンス、モデル構築、評価、報告）
・データエンジニアリング（顧客データの基礎分析、データ探索、変数設計）
・プロジェクトマネジメント（データ分析案件の管理、遂行）
・最新動向の把握（社内外の分析技術の動向調査）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●魅力・やりがい（得られるスキル等）
・顧客業務に関する知見の獲得、顧客の課題解決による貢献
・データサイエンスに関する知識・業務適用経験
・データ分析システムへのモデル適用、運用ノウハウ
・他事業部やグループ会社との連携による幅広い業界での仕事も可能
●キャリアパス
・データ分析に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能
・データ分析を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。
例えば、 ・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築 ・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証 ・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析 ・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装 ・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。
業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

当社はデータドリブンな意思決定を重視しており、リスク管理の精度向上を図るためにデータ分析能力の高いデータアナリスト（リスク分析及び与信スコアリングモデル構築）人財を募集しています。
・リスク分析業務におけるデータ収集・分析
・法人与信スコアリングモデルの設計・構築
・分析結果に基づくリスク評価及び報告書の作成
当部門では、法人顧客に利便性の高い決済および保証機能を提供することで、安心かつ安全な企業間取引の実現を目指しています。
また、最適なソリューションを通じて顧客の経営課題を解決し、法人顧客の経済活動の幅を広げる支援を行っております。
さらに、弊社のリスク管理部門と連携し、法人与信モデルの高度化を進め、企業の信用力を向上させることで、中小企業の持続的成長に貢献しています。

当チームのミッション/サービスについて

当グループは、商品部門のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫に、データドリブンな意思決定を推進しています。

●業務内容
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供　　
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品開発、企画
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの開発
・意思決定支援ツール開発
・データ関連人材の育成及びその支援
・データを用いたビジネス課題の解決支援

データサイエンティストとして、深層学習技術をベースとした独自開発の生成AIサービスのサービス開発及びデリバリを行います。
生成AIのビジネス適用において、業界をリードすべく取り組んでおり、私たちのチームは、この革新的技術を活用し、Pocから業務適用、定着まで広く顧客を支援し、生成AI分野での実績を素早く確立することをミッションとしています。

＜具体的な職務内容＞
・生成AI（文書だけでなく画像等も含む）に関するサービス開発（技術調査、AIモデル構築、検証、改善）
・サービスデリバリ（引き合い対応、技術的実現性検討、分析設計、分析実施・評価、報告）

【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・スペシャリストと連携して、最先端の技術や知見をどうやってお客様のビジネス成果・価値に繋げられるかといった思考、経験を磨くことができます。
・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、幅広い業界・トップクラスの企業に向けたデータドリブンDX支援を経験することができます。

●組織の魅力
本ポジションは、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に所属しています。同じ組織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。また、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。

・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。

【詳細】
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施して頂きます。
担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
　・A-PJでメンバーとして親会社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとして
　　メンバー3人管理にステップアップ
　・C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用出来るため担務変更　等
いづれのPJにおいても業務内容は親会社データ活用に関わる業務となります。

機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。
また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、
意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など
担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施頂きます。

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません
　（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、
　　プロジェクトによってはフル出社もあります）

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。

例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用

など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。

業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

企業の課題・事業課題・社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を
担っていただきます。
コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決・未来への価値創りに繋げる仕事です。

例えば、
　・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築
　・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証
　・重回帰、k−means、決定木などの手法を用いた高度分析
　・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装
　・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用

など、コンサルタントやデザイナー、エンジニアなど、様々な人とコラボレーションし、多くの業界、テーマにチャレンジ。
解決すべき課題にフォーカスし、それらをデータを活用することで解決していだだきます。

業界に関わらず大手企業からスタートアップ企業まで多種多様なクライアントを支援することが特徴です。

・当社グループ全体のデータ利活用によるビジネス高度化を担うデータサイエンス部にて、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理等の分野でAI構築や、データ分析等の実務をお任せします。
・当部では、与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。
※適性やご経験に応じて具体的にお任せする業務は決定させていただきます。

【プロジェクト事例】不正検知モデルの構築/生成AIを用いたお客さま体験向上など

【魅力】
・デジタル領域で事業を拡大しているため、量・バリエーションともに豊富なデータを有しており、設計部分も基本的にデータサイエンス部に任されているため、大きな裁量をもって業務に取り組めます。
・能力・興味関心次第では担当領域が1つに限定されることなく複数分野にトライできる点も、当社ならではの魅力です。
・社内の意思決定が早く、スピード感をもって成長したい方にぴったりな環境です。
最新技術や業界動向をキャッチアップするために、技術論文の輪読会や勉強会を開催しています。
・メンバー同士が知見を共有し合い、新しい知識を積極的に取り入れ、実務に活かしていく姿勢を大切にしており、技術への高いモチベーションを持った仲間とともに成長できる環境です。

組織の業務概要
・金融・決済領域の中長期戦略、マーケティング戦略の策定
・金融・決済データの活用検討、データコンサルティング業務
・環境整備による、データ分析業務の高度化・効率化の推進

担当いただく業務概要
以下業務を担当いただきます。
・事業戦略・マーケティング戦略の立案
・仮説に基づくデータ検証、ユーザーインサイトに基づく課題提起
・金融・決済データを活用した、マーケティング業務の高度化
・マーケティング戦略の実行に向けた取り組み・伴走支援、データコンサルティング業務
・金融・決済データの活用ルール・データ環境の整備
・協力社員への業務指示、マネジメント
・上記業務に関わる社内システムでの申請・契約・管理業務等

業務の魅力
・国内屈指の会員規模を有するため、幅広い領域で、スケールの大きなビジネスを展開することができます。
・高度なデータ分析に挑戦しながら、新たな知識を学ぶことで、自分の可能性や幅を広げていくことが可能です。
・中長期戦略・マーケティング戦略立案に留まらず、実行に向けた取り組み・伴走支援、データコンサルティング業務まで、ダイナミックに金融・決済事業に携わることができます。

業務内容
◎詳細
当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。

データサイエンス部門の特徴
単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

このポジションにおけるミッション
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

多様なミッションや役割を持つ各部署のメンバーに対し、迅速かつ精度の高い意思決定を可能にするデータ分析環境を整備・提供します。
また、単なる分析業務に留まらず、組織全体の分析力向上のために、自ら課題を発見し周囲を巻き込んで推進していただくことを期待しています。
具体的には、以下のような取り組みを想定しています。
各チームが目標達成のために必要なKPIの設計を支援し、ダッシュボード構築やデータ集計プロセスの効率化・可視化を推進する。
部門や業務領域を超えて管理会計上の数値を一元的にマネジメントし、コミュニケーションの促進を図る。
経営層から現場レベルまでの意思決定支援を目的としたデータ統合基盤の企画・設計・構築。
分析ノウハウを体系化・汎用化し、品質を維持した形で社内へ広く展開・共有する。

1.顧客データを活用した傘下事業会社（生命保険・損害保険・銀行）における営業推進の企画、支援
2.顧客データの分析にもとづくグループ施策の検討
3.上記1.、2.の実現に向けた社内外の調整、経営陣へのレポート

クライアントが持つ多様なデータを、「意思決定に使える資産」に変える。私たちはその基盤をゼロから構築し、データ活用を根付かせることをミッションとするチームです。今回募集するのは、アナリティクスエンジニアとして、データの収集や基盤の設計・構築及び運用や、提供後のツールやデータの活用促進までも伴走するポジションになります。

さらに、当社では「技術力」だけでなく、課題を整理し、誰に何をどう伝えるかを考え抜いて、アウトプットに落とし込む力を重視しています。一人ひとりが自ら設計し、自ら価値を届ける、そんな現場力を大事にする方をお迎えしたいと考えています。

＜詳細＞
クライアント企業のデータ活用を支援するため、以下のような業務に携わっていただきます。プロジェクトの初期フェーズから参画し、「どう活用されるか」まで見据えた構築・設計・提案を担当いただきます。

●課題設定・要件整理
クライアントの業務内容や課題をヒアリングし、「誰が・どんな判断をするために・何を見るべきか」を明らかにします。
目的に合わせたデータ構造・加工ロジック・アーキテクチャやダッシュボード設計の全体方針をプロジェクトメンバーと策定。

●データ基盤構築・運用
AWS／GCPなどクラウド環境でのDWH構築（Redshift／BigQuery等）
SQLやPythonを用いたデータ整形・データマート構築
メンテナンス性や拡張性を見据えた構成・運用ルールの設計

●フロー・活用設計
アーキテクチャやBIツールなどより効果的な技術の提案・実装
チーム内・顧客向けに、構造的なドキュメント／報告資料の作成
技術的な設計・構築だけはなく「なぜそのデータが必要か」「どう見せると伝わるか」を意識したアウトプット

●チーム連携・改善提案
役割にとらわれずに課題設定・分析設計に関与
案件に併せて、PoC的な検証やR&D活動にもチャレンジ可能（新技術・新サービス創出）

グループにおける事業の各現場に内在する業務課題をともに探り、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのAI・データ分析によるソリューションの検討、および実装に向けたプロジェクトリードをお任せいたします。 1〜2案件のプロジェクトのPLとして以下の様な業務に携わっていただきます。

◆各現場の業務課題を洗い出し、関連する既存データを活用ながら業務改善・DXにつなげるPoC、検証を実施

◆部門や機械学習エンジニアなど他職種とのプロジェクトをリードし、実装に向けた検証を進める（要件定義/設計/実装）

◆RAGの開発・運用を始めとした生成AIを活用した業務改善の適応検討（※経験に応じて）

当社は安全保障上の観点から高いセキュリティレベルを求められる事業が多く、オンプレミスやクラウドの環境が混在しながらの運用を行っています。そういった環境からデータ活用で価値を提供するために、高い課題設定力や、事業部門・機械学習エンジニア等、様々な職種との協働を可能とするコミュニケーション力が求められるポジションです。

【アピールポイント】

事業会社のデータサイエンティストとして、事業や本社機能の現場の課題を理解するところから、業績向上やお客さま価値の向上に取り組み実現するところまでの一連の変革を担当することができます。当社は社会の様々なインフラに関わる事業も多く、自身の業務が社会課題の解決につながっている実感を得ることができます。当部門は育成の観点も重視しており、ビジネス向け研修や海外のAIに関わる学会に積極的に参加するなど、ビジネス力・データサイエンス力・エンジニアリング力を伸ばす支援をしています。

私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール (SalesforceMarketingCloudやSnowflake等）導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。
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●業務詳細
━━━━━━━━━━━━━━
1.マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2.プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務　
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成　等
3.マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
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●対象領域
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・ウェブ解析（Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析）
・BIダッシュボード開発（Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発）
・統計分析（R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング）

データキャプチャ業務では、主に以下のような監査に用いるクライアントの財務諸表のデータ処理を担当していただきます。

・監査チームと連携し、データ処理要件のヒアリング
・所定のルール及び要件に基づくデータ処理、データ抽出
・加工要件に合わせて処理を設計、作成（Excel、Access、Alteryx）
・データ処理メモの作成

スキルや希望に応じて、データ処理やデータ分析に関連する以下のようなプロジェクトへの関与
・会計監査データ処理に関する、データ処理の標準化、自動化（Alteryx、VBA、SQLなど）、データの可視化（BIツール）
・監査ツールの調査、対応したデータ処理方針、マニュアルの改修
・データ処理スキル向上のための勉強会
・当社グローバルツールや新規開発ツールの導入検討
・監査チームでのデータ分析支援のためのコンサルテーション等

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

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

担当業務の特徴、魅力、市場における強み
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により、今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります。

効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。
- 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。
- 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。
- 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。

【業務の詳細】
- AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。
- 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。
- 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。

- 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。
- 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発
- リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション
- 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行
- AI/データサイエンス関連のシステム構築（主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心）
- 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証
- プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築
- 調査や研究開発成果の社内外への情報発信
AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。

日本のキャッシュレス化推進をけん引する当社では、直近法人向け総合金融サービスをリリースし、さらに法人顧客に対するセールスを強化し、より効果的な与信設計・管理を行っております。
本ポジションでは、与信審査といった守りの領域のみならず、売上および収益観点の攻めの領域も意識して、与信業務に従事いただきます。
【職務詳細】
・予測系AI等を用いた法人与信基準の企画・立案
・モデル作成(Python)および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

・当社グループ全体の収益拡大、AI/データ活用を起点とした地域課題解決・価値提案に資するビジネスデザイン〜PoB/事業化推進業務を業務として行っていただきます。
自社内のみならずグループの連携先と共創関係を持ちながらデータを活用したビジネス創出での一連の業務を主導いただき、戦略策定にも一緒に取組んでいただきます。
●分野別データ分析ビジネス創出業務
・当社の他室部、並びにグループと連携したデータ分析ビジネスの企画・開発・プロジェクトマネジメント
　まちづくり（防災等）／一次産業（水産・畜産等）／OMOビジネス（商品コンサル等）
●データ分析基盤開発・分析業務
・社内外のデータ(契約情報、営業情報、サービス利用ログ等)を活用して効率的な提案やサポート高度化の実現を目指したデータ分析・UI基盤の開発・プロジェクトマネジメント

※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、当社のインターネット投票サービスのビジネス課題解決に向けてコミットします。
主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。
また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

具体的な業務例1
新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進。
当社のインターネット投票サービスは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。
ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。
また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。
これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。

具体的な業務例2
チェックイン施策のレバー決定支援。
2024年にチェックイン機能がリリースされました。
チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。

チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。
また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

具体的な業務例3
競輪選手の体力計算ロジックの構築。
2024年にリリースされたサービスは、当社のインターネット投票サービスが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。
主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。

この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。
このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。

・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出
・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理）


【職務詳細】
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUと連携して対応します。
　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出
・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理）


【職務詳細】
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUと連携して対応します。
　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

1.顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
2.事業価値を生み出す高度データ分析・解析
3.AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
4.PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理）

【職務詳細】
[職務概要1.]
・お客様のビジネス課題のヒアリング、数理最適化を中心とした解決アプローチ検討と顧客提案(上流フェーズ)
・プロジェクト技術報告資料作成とお客様への説明
[職務概要2.]
・データ入手とクレンジング、最適化アーキテクチャ設計と問題定式化、PJ評価指標定義(分析設計フェーズ)
・最適化手法(ソルバー)の選定とモデル実装（プロトタイピングフェーズ）
・プロトタイプ評価と改善提案（検証フェーズ）
[職務概要3.]
・プロジェクト知見の蓄積(ドキュメント化など)と適用展開に向けたワーキング活動への参画
[職務概要4.]
・プロジェクト管理やパートナー会社との共同作業のリード
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUや外部のパートナー会社様と連携して対応します。フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。
※データサイエンスのスキルに応じて数理最適化以外も活かした形でプロジェクトに携わることも可能です（機械学習、テキスト・画像解析、生成AIなど）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
　LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
　入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
　当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

1.顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
2.事業価値を生み出す高度データ分析・解析
3.AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
4.PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理）

【職務詳細】
[職務概要1.]
・お客様のビジネス課題のヒアリング、数理最適化を中心とした解決アプローチ検討と顧客提案(上流フェーズ)
・プロジェクト技術報告資料作成とお客様への説明
[職務概要2.]
・データ入手とクレンジング、最適化アーキテクチャ設計と問題定式化、PJ評価指標定義(分析設計フェーズ)
・最適化手法(ソルバー)の選定とモデル実装（プロトタイピングフェーズ）
・プロトタイプ評価と改善提案（検証フェーズ）
[職務概要3.]
・プロジェクト知見の蓄積(ドキュメント化など)と適用展開に向けたワーキング活動への参画
[職務概要4.]
・プロジェクト管理やパートナー会社との共同作業のリード
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUや外部のパートナー会社様と連携して対応します。フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。
※データサイエンスのスキルに応じて数理最適化以外も活かした形でプロジェクトに携わることも可能です（機械学習、テキスト・画像解析、生成AIなど）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
　LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
　入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
　当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

業務内容
クライアント企業の課題に対して、AI・機械学習技術を活用した課題解決のための企画・提案・PoC（概念実証）を行います。
具体的には以下の業務を担当していただきます。
・クライアントやコンサルタントからのヒアリングを通じた課題整理と要件定義
・AI/ML技術の調査・選定
・社会実装に向けた技術的な実現可能性の検証とPoC開発
・PoCの結果を踏まえた提案資料作成、プレゼンテーション
・必要に応じた一部デリバリー（プロトタイプや小規模システムの構築）
・学会等での社外発表

以下の業務のサポートを担当頂きます。
その他、能力に応じて複数のプロジェクトに幅広く関与いただくことを検討します。

・統計分析・ビジュアル化を活用した分析サポート
・データキャプチャ担当者が実施するデータ処理や、作成した監査調書のレビュー
・当チームのチームマネジメント（複数チーム制）
・最先端ツール(グローバルツール等)の調査や導入支援
・その他のプロジェクト推進

・新たな分析ツール展開のためのプロジェクト企画・推進
・当チームにおける品質管理、マニュアル等の策定
・データ処理スキル向上のための人材育成・研修実施
・グローバルチームとの連携

データに特化したチームのため、データ処理やデータ分析に関連する業務及びマネジメント業務がメインとなります。

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。

業務内容は大きく エンジニア領域 とビジネス領域に分かれ、ご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。

エンジニア領域
データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて、分析スキルを磨きながら、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。

主な業務内容
・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など）
・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など）
・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など）
・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

　変更の範囲：会社が指定した業務

ビジネス領域
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。

主な業務内容
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など）
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート

　変更の範囲：会社が指定した業務

案件事例
以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につける ことができます。

鉄道会社のインバウンド対策
　・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理
　・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング

教育業界向け学習アプリの利用者増加施策
　・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定
　・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証

消費財メーカーの新商品開発支援
　・BIツール（Tableau、Power BI など）を用いた分析環境構築
　・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）

ソーシャルゲームの離脱率改善
　・ログデータの加工・集計・分析（Python、SQL などを活用）
　・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案

データマネジメント業務
　・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理
　・データガバナンスの設計・運用支援

このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。
・データ分析技術 （Python, SQL, BIツール, 統計解析 など）
・ビジネス課題解決力 （データに基づいた施策立案・提案力）
・データ基盤構築・マネジメント （データ設計、品質管理）

＜上記以外の主要取引＞
　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、
　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を
　多数いただいております。

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

入社後の流れ
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。

研修後は実際の案件に参画し、顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただきます。
OJTを通じてスキルを実務レベルに引き上げながら、分析設計・データ活用の経験を積んでいただきます。

その後、ご自身のキャリア志向やスキルに応じて、以下のようなステップを目指していただけます。

・データサイエンティストとして専門スキルを高める道
　・高度なデータ分析（統計解析、機械学習モデル構築 など）に携わる
　・データ基盤構築やデータエンジニアリングのスキルを習得する

・プロジェクトリーダーとしてマネジメントに挑戦する道
　・小規模案件のリーダーを経験し、プロジェクトの進行管理を学ぶ
　・顧客折衝や提案活動を通じて、ビジネス側のスキルを磨く

・プロジェクトマネージャー（PM）を目指す道
　・プロジェクト全体の進行管理、リソース調整、ビジネス戦略策定を担う

「分析スキルを極めたい方」「ビジネス経験を積みたい方」どちらにも適した環境が整っています。あなたのご経験や志向に合わせて、最適なキャリアを築いていただけます。

入社時研修について
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

主に以下の何れかの役割を担っていただきます。
(1)データマネジメント
・データ利活用を支えるプロセス効率化及びルールの策定
・データカタログの整備及びデータ照会対応
・データ利活用プロセスから全体最適化できるサービスの発掘及びそのプロジェクト推進、開発(支援)　など

(2)データガバナンス
・データガバナンス態勢の構築・維持に係る方針・ルールの策定
・経営情報基盤に係る知見の文書化、データ資産のメタデータ管理
・経営/マネジメント宛て報告・監査対応　など

【成長機会】
・世界有数のグローバル金融グループで、多様かつ膨大なデータの活用と管理に超上流工程から挑むことができます。
・グローバル金融グループで、国内外の関係部署の活動状況を把握し、あるべきデータ管理の視座を養えます。

【キャリアパス】
データ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケース、業務部門での経験を積み新規サービスや商品企画等のキャリアを歩むケース、2線・3線のガバナンス関連部門での経験を積み経営管理のキャリアを歩むケース等があります。

・事業成長のための最も重要な課題の発見、整理、解決
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど各チームの課題解決のための分析設計、データ分析、データ可視化、ダッシュボード設計
・モニタリング基盤の構築、メトリクスの設計
・プロジェクトの実証設計、仮説検証、機械学習プロジェクト等の設計・実行

【魅力】
・社会的意義のあるサービスの、事業成長のために最も重要な課題解決に取り組めること
・COOを中心とした経営陣と密に会話をしながら、迅速な意思決定でデータ分析を施策実施に繋げられること
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど、幅広い課題解決に携われること

【データアナリストとともに挑戦したい事業課題】
・当社のサービス成長を支えるための、最高効率のオペレーション業務（バッテリー交換、車両の再配置など）を実現すること
・ユーザーが乗りたい場所と降りたい場所を定量・定性的に理解して、その需要を満たすためのポートの供給を実現すること
・当社アプリの課題を定量的に理解して改善し続けるための仕組みを設計すること
・幅広いユーザーのニーズに応えるプライシングを設計・提供すること
・当社製品が社会に広く受け入れられるためのマーケティング上の課題をデータから明らかにすること
・車両の故障ログやエラーコードを活用して、当社製品の車両安全を担保する仕組みを作ること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

ポジションについて
自然言語処理に特化した独自AIを駆使し、クライアントよりお預かりしたデータの解析を行い、AIモデル作成、チューニングを担当いただきます。
上記に加え、プレ解析などを含めた提案支援やユーザー（専門家）からの各種問い合わせ及び導入支援を担っていただくポジションです。

具体的な業務内容（例）
入社後は自社AIを使用し、モデル作成、精度向上手法等について理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参画いただき、解析実務（Modeling／Tuning）に従事いただきます。
解析実務（入社後の主業務）として、顧客の実データを用いて、独自AIアルゴリズム及び独自の解析ツールを使用し、担当案件について対応頂きます。
具体的には、教師データ探索支援、データアセスメント、学習モデル作成、精度検証、レポーティングまでを責任もって対応頂き、PoC成功および本導入の鍵を握る重要な役割を担います。

ポジションの魅力
AIを活用できる人材に成長できるポジションです。
社会課題解決へ携わることを通して、人工知能と人間との協業経験を積むことができます。
解析方針の決定〜モデル作成／チューニングを実施し、顧客ビジネスの成功に貢献が可能な業務です。
将来的にプロダクト開発にも携わることができるポジションです。
研究室・開発部門エンジニアと協業し、新しいアルゴリズムのアイデア出しやビジネス開発、及びプロダクトの開発にも関わることが可能です。

農業領域における産地の課題を科学的知見を用いて解決していく、データサイエンティストとしての業務を担当いただきます。
産地には、選果データ、肥料データ、気象データ、土壌データ等、有効活用しきれていないビッグデータが膨大に存在します。
これらを用いた解析を手掛けることで、農産物の品質・収量向上や施肥体系の最適化等を支援し、産地全体の活性化に貢献します。
業務は、生産者の方達とのコミュニケーションから始まり、提案、導入のサポート、プロジェクトの管理など、実際に産地に訪問して、進めていきます。

▼具体的な業務内容
＜データサイエンティスト業務＞
1.Pythonを用いたデータ解析（データの見える化・グラフ化。Google Colaboratoryを使用）
・データ前処理（カラムのグループ分け処理・時系列データ処理）
・グラフ化（散布図、折線図、棒グラフ、2軸グラフ、近似線・平均線・コメントの挿入など）
2.解析結果のレポート作成
・解析方法、解析ロジックなどの説明資料の作成
・解析データの整理
3.クライアントとの定例会議
・クライアントの要件整理
・会議Agendaの作成および進捗報告

デジタルマーケティングに関する基本的なデータ収集・統計処理
Web上の顧客行動履歴の解析
資料請求者等の成約率の解析
デジタルデータ（顧客反応データ等）を基にした、成約率に関するスコアリング、レコメンデーションの開発等

クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、オルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。

【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進

●ポジションの魅力
・クレジットカードデータやPOSデータなどのオルタナティブデータを活用し、企業や自治体の意思決定を支援
　実データに基づく分析を通じて、社会課題の解決に直接貢献できる
・金融、行政、不動産、観光・消費分析など、幅広い業界のデータ活用に関与可能
　特に、官公庁や地方自治体向けの経済分析を通じ、政策決定や地域活性化に貢献できる
・課題設定から分析、施策提案まで一貫して携われるため、データ活用の上流から下流までを経験できる
　単なるデータ分析にとどまらず、ビジネスの意思決定に直結する役割を担える
・急成長フェーズのスタートアップで、自らのアイデアを反映しやすく、大きな裁量を持てる環境

●データアナリスト
ソリューションサービスの一環として、顧客のデータ分析基盤導入を支援いただきます。

＜仕事内容＞
・顧客がデータ分析基盤を導入する際のKPI設計からダッシュボード構築までを実施
・自社プロダクトであるサービスを用いた基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装
・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施
・BIツールを用いたデータ可視化
・外部サービスとのデータ連携および活用の支援
・運用が回り始めた基盤に対してのデータ分析・機械学習の導入検討やPoCの実施

＜魅力＞
・データ分析基盤構築プロジェクトに従事し、お客様と適切なKPIの設計や分析について0から進めることが可能です。
・サービスは約100種のコネクタをもっております。
さまざまな業界やデータ種を持つお客様を対象に基盤構築を行い、業界・サービスにとらわれない多角的な視点を身に着けることが可能です。
・アナリストとしての経験を積んでいただいた先に、以下のようなキャリアにステップアップしていただくことも可能です。
――エンジニアリングに特化　→　「データエンジニア」
――サイエンス・スペシャリストに特化　→　「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」
――アーキテクトに特化　→　「ソリューションアーキテクト」
――マネジメントやビジネスに特化　→　「PM」「データビジネスコンサルタント」

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。
今回募集のポジションでは、プロジェクトの中でソリューションアーキテクトやデータストラテジストの指示の元でプロジェクトを推進していくメンバークラスの方を募集しています。

【具体的な業務内容】
(1)のソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的のテーマ探索・業務分析・ヒアリング〜課題抽出、構想策定、技術選定、PoC等の実施
・データ分析基盤開発やデータ活用システム・運用に関する提案・案件立案

(2)のソリューションサービス
・データ活用の自走化支援
・データの可視化、分析支援（ビジネスデータアナリティクス、機械学習など）
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決（DataOps）
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築（MLOps）

(3)のソリューションサービス
・データ活用/データエンジニアリングワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材に向けたデータ活用教育

上記(1)(2)(3)を組合せた総合支援

また、上記領域のテーマに対してアカウント営業と共に提案などのプリセールス活動にも従事いただきます。
クライアントとの課題の発見・解決を通じて上流工程のキャリアを経験したい方、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務