データサイエンス、800万以下の転職求人

316 件

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

当行経営企画部に所属し、以下のような業務に従事いただきます。

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

仕事内容
新規モバイル/PCクロスプラットフォームゲームプロジェクトにおける事業データ分析を担当いただきます。
日本市場でのサービス運営に必要なKPI（DAU、リテンション、課金率、ARPPUなど）のモニタリングや、インゲームデータを活用したユーザー行動・課金動向分析が主な業務です。
分析結果をもとに、事業戦略や運営施策の改善提案を行い、海外開発チームとの連携も含めてサービスの成長に貢献するポジションです。

具体的には下記の業務です。
・ゲームKPIのモニタリングおよびレポート作成
・インゲームデータを用いたユーザー行動分析（リテンション、課金動向など）
・事業課題の抽出と改善提案
・データ収集、加工、分析およびBIツールによる可視化
・海外開発チームとのデータ連携および分析要件調整
ゲームデータを使って非常にたくさんの分析をします。
ビッグデータ分析のある方に期待いたします。

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

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

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

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

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



Responsibilities:

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

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

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

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

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

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

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）

・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

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

・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。

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。

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

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

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

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

変更の範囲：会社が指定した業務

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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。

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

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。

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

職務内容
当社ではBigQueryやBIツールを全部門/全業務で積極的に活用し、データ分析を行っています。
ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを業務で活用していますが、部門間での指標の定義のばらつきや効率的なナレッジ共有体制がないなど課題も多くあります。
今後のさらなる成長を見据え、これら課題を解決し一層高度なデータを活用するための仕組みを整備する必要があります。

本ポジションでは、データマネージャとして、データ基盤の開発と運用及びデータや情報の管理および管理体制の構築を行っていただきます。
全社最適なデータマネジメントの仕組みづくりは企業にとって大きなインパクトがあり、重要なポジションとなっています。

職務内容
【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

※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

【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

職務内容
当社は「資材調達ネットワークを変革する」ことをミッションに、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。
自社でディストリビューションセンターを有し、仕入れから物流までを一貫し自社で行うことで、商品点数2000万点のうち45万点が翌日出荷が可能という高度な物流サービスを実現しています。
取扱商品数の拡大・出荷量の増加に対応するため、今後毎年ベースでディストリビューションセンターを新設予定です。

本ポジションでは、データを活用して、サプライチェーンおよび物流に関する業務改善の企画・実行、および未来への価値創造を担っていただきます。
サプライチェーンや物流にデータを活用する取り組み自体、まだ比較的新しい分野ということもあり、希少な経験を積むことができます。

まずは、依頼を受けたデータ抽出の仕事を通じて当社のデータに習熟しつつ、下記のような案件を通じてキャリアを伸ばす予定です。
自らデータ分析を行うだけにとどまらず、社内のエンジニア・データサイエンティストと連携して戦略実施に必要なシステム改修を行ったり、海外の親会社と連携して英語でディスカッションを行うなど、多様なチャレンジの場があります。

開発組織やプロセス全体に関する生産性・健全性メトリクスの設計、データ収集、計測、およびレポーティング
収集したデータや事実に基づくボトルネックの分析と、具体的な改善策の提案
エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャー、QAで構成されるスクラムチームと協働し、改善策の導入と効果測定

【開発環境/ Tech Stack】
分析ツール: ChatGPT, NotebookLM. Geminiなど
コミュニケーション: Slack, GoogleMeet
その他: Miro, Confluence, Jira など

▼本ポジションの魅力
私たちは、常に現状に満足せず、より効率的で高品質なソリューションを提供することに注力しています。本ポジションでは、自身の強み・弱みを客観的に把握し、以下のような環境でスペシャリストとして成長することができます。
・品質や生産性に関わる最新の技術トレンドや他社事例を積極的に学び、自ら手を動かして検証し、組織へ展開する経験ができます。
・自身の分析や提案が、組織全体の開発体験や事業のスピードに直接的に貢献する手応えを感じることができます
・失敗を恐れずに新しい手法に挑戦し、そこから得た学びを次のアクションに活かす文化が根付いています。

AIや機械学習などの先進データアナリティクスを活用することで、企業の
データドリブン変革を戦略策定から実行まで強力に推進するプロフェッショナル集団です。

データドリブンな経営・意思決定
・AI・データ活用アセスメント
・AI・データ活用戦略・ロードマップ策定
・データドリブン経営実現に向けたKPI策定、意思決定サイクル構築支援
・ビックデータ・高度なアナリティクスによる業務高度化/効率化

データドリブンマネジメント
・DWH・データ統合基盤の構想策定・要件定義
・データドリブンな業務設計・プロセス標準化
・データガバナンスに係るデータ管理プロセス・ルール策定・定着化支援

データドリブン組織・人材
・データドリブン・CoE組織の組成、文化醸成支援
・データドリブン人材の育成・内製化支援

当社が運営するホテルの稼働率と収益性を最大化させるためのデータ戦略を統括するポジションです。
データ分析を起点に、価格戦略・需要予測・新規開業案件の収益シミュレーションまで幅広くリードし、経営判断に資するインサイトを提供していただきます。

【業務内容】
・各施設の主要指標（ADR／OCC／RevPAR等）の主要指標分析、競合比較
・価格戦略、配分最適化の提案（Revenue Management）
・レポーティング体制構築（PowerBI／Tableauなど）
・新規開業案件のシミュレーションモデル作成（収益・ROI分析）
・チームメンバーへの分析指導およびプロジェクト推進