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データサイエンス、800万以下の転職求人

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データサイエンス、800万以下の転職求人一覧

データサイエンティスト(ミドルクラス)PM・PL候補/独立系データ分析/システム開発会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
データサイエンティスト(ミドルクラス)PM ・PL候補
仕事内容
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...

データサイエンティスト(ミドル層)/独立系データ分析/システム開発会社

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

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

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

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

案件例:
* 小売業:顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案
* 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...

データサイエンティスト/総合インターネットサービス企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
リーダー
仕事内容
当グループの豊富なデータ資産を活かし、AI・データサイエンスの力で新たな事業価値を創出する。研究だけでなく実装までを担い、リアルビジネスに直接インパクトを与える──そんな“AI・データ活用で事業を成長させる”挑戦を、一緒に進めていきませんか?

【ミッション1:AI・データソリューションの開発】
・自社サービス、店舗データなど多様なデータを活用した分析・モデル開発
・機械学習・統計的手法による予測モデル・スコアリングロジックの設計
・データパイプライン構築やETL設計など、分析基盤の整備

【ミッション2:データドリブンな意思決定支援】
・経営・事業部・パートナー企業への分析結果報告と示唆提供
・新たなデータ利活用テーマの探索とPoC設計・検証
・プロダクトマネージャーやエンジニアと協働した実装・改善

【得られる経験・キャリア機会】
・自社サービス事業等のデータを横断活用し、実ビジネスにAIを適用する実践経験
・ビジネスと連携し、分析を“事業成果”に変える実践的スキルの獲得
・生成AI・信用モデル・グラフ解析など最新技術の研究・適用
・当グループ横断プロジェクトを通じた高い裁量とキャリアの拡張

企業向け従業員のヘルスケア事業 データサイエンティスト/大手グローバル企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆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

データサイエンティスト(ジュニアアナリスト)/アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
420万円〜460万円
ポジション
ジュニアアナリスト
仕事内容
●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。

データサイエンティスト マネージャー/データマイニングサービスのリーディングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
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

シニア データサイエンティスト/データマイニングサービスのリーディングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
シニア
仕事内容
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

イノベーション推進部スペシャリスト(データ戦略担当)/【大阪】銀行系コンシューマーファイナンス会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
660万円〜810万円
ポジション
シニアスペシャリスト
仕事内容
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。

データ分析コンサルタント(案件推進メンバー)/東証プライム上場 大手プライムSIer

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
サブリーダー
仕事内容
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。

マーケティングデータ戦略/上場Fintechクラウド型ERPソフト開発・サービス提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜750万円
ポジション
メンバー
仕事内容
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

上場Fintech企業でのクオンツアナリスト<DX支援事業>

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
業務の概要
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、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

テックリード(データ活用・基盤構築プロジェクト)/テクノロジー・コンサルティング企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円 実務経験・能力などを考慮の上、当社規定に基づき決定いたします
ポジション
担当者
仕事内容
・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。

ビジネスアナリスト(経理AXサービス)/クラウドDXサービス運営企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
760万円〜1010万円 経験、能力等に応じて個別に決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

データアナリスト×戦略マーケター(LTV最大化・CRM戦略推進)/医療・介護業界向けITビジネス等を展開する東証プライム市場上場企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
620万円〜1100万円 ※経験・能力・前給を考慮の上、規定により決定いたします
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆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/金融機関のDX改革推進企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
−−−
仕事内容
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。

ビッグデータ分析担当(グループ会社)/リテール(小売・外食・商業施設など)分野に特化した総合商社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

AI・データユニット メンバー/上場会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
メンバー
仕事内容
コンビニジム『自社サービス』について
『自社サービス』は、従来の当社低価格で利用出来るコンビニジム(小売りのコンビニエンスストアと同様、簡単、便利を売りにした完全無人のジムのこと)です。誰でも、いつでも、どこでも、気軽に、安全に、リーズナブルに、利用できることをコンセプトにしており、次世代型のスポーツジムとして、人々の生活様式を変えるインパクトを秘めています。
当社が従来ターゲットとしていた運動上級者から、国内総人口に該当する女性やシニアに至る運動初心者を対象にすることで、より多くのユーザーを獲得できるポテンシャルを秘めており、会員数の獲得及びLTVの向上に向け、更なるサービス及びアプリの改修を行っております。
『自社サービスアプリ』は、会員の運動・健康状態の可視化から管理が可能で、ヘルスケアアプリ決定版として、多様な機能を搭載しています。
(例:体組成計と連動したヘルスケアデータ管理/トレーニング内容の管理/健康プログラムの閲覧/EC/クーポン/コミュニティ/動画によるトレーニング 等)
今後は、『自社サービスアプリ』を基盤に、世界随一のヘルスケアデータプラットフォーム(ライフログ)を構築し、ビッグデータを活かした様々なソリューションを展開していきたいと考えおります。
国内有数の巨大な経済圏を確立し、「健康」「予防医療」を入り口として、業界の常識や固定観念・既成観念を変え、人々の「心」と「体」の健康に向け、toC×toB(法人・自治体・業務提携)問わず、全く新しいソリューションを提供していていきます。

具体的な業務内容
当グループの多角的な事業(自社サービス、ボディメイク事業、リテール事業等)から得られる膨大なデータを活用し、ビジネスインパクトを最大化するためのデータ基盤構築およびAIソリューションの開発を担っていただきます。
1. データパイプラインの構築・運用
社内外の多様なツール・システムからBigQueryへのデータ連携・集約。
分析用データマートの設計およびETL処理の実装。
2. データの可視化と意思決定支援
Looker Studio等を用いたダッシュボード構築による、経営・現場の意思決定支援。
3. AI・LLMを活用したソリューション開発
生成AI(LLM)等を用いた社内業務効率化や顧客体験向上を目的としたエンジニアリング(チャットボット基盤の構築など)。
4. 高度なAIモデルの研究開発・実装
最新のアルゴリズムを用いた、需要予測、画像解析、数理最適化などのモデル開発とプロダクトへの実装。

データサイエンス部門 数理最適化エンジニア/大手総合商社グループIT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

アナリスト職(データサイエンティスト)/大手広告代理店系マーケティングデータソリューション企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
募集部署(専門分析部門)について
当部門(専門分析部門)は、当企業グループの中でも新規事業として立ち上がった、先進的な組織です。従来当企業グループが主戦場としてきたマーケティング領域に留まらず、事業活動の中枢、すなわち経営の意思決定そのものの質を高めることを目的に生まれました。VUCAと言われて久しい現代における企業課題は、複雑化・相互依存化を前提とした構造的な問題が中心となっており、個別施策や単発分析、標準化された要件ありきの代行型コンサルティングでは解けません。当部門では、システムシンキング/システムダイナミクスという最先端の方法論を用い、事業成果を左右する因果構造(=見えない""つながり"")を捉え、検証可能なモデルとして可視化し、成果最大化のための組織行動を現場に実装するところまで一気通貫で伴走します。経営パートナーとして、事業のメカニズムそのものを解き明かし、企業の意思決定の質を高め続ける。そのための、共創型・構造起点のコンサルティング組織です。

職種定義
当部門におけるデータサイエンティスト職は、成果を左右する事業のメカニズムを解き明かし、経営の意思決定と実行を前に進める役割を担います。コンサルタントや企画職から頼まれたモデル作成やデータ分析を進めるだけの存在ではありません。コンサルタントと対等な立場で顧客の事業課題に向き合いながら必要な問いを立て、課題設定→構造把握→モデル化→検証・示唆抽出→意思決定→実行の一連のプロセスをリードしていただきます。

業務内容
・問いの設計への関与  事業課題に対する問いや仮説設計を、コンサルタントと共に行う。
・構造仮説のモデル化  事業の因果構造をストック&フロー等で表現し、検証可能なモデルに変換する。
・データによる検証・シミュレーション  モデルを用いて、施策や意思決定がもたらす影響を定量的に検証する。
・意思決定に向けた示唆構築  分析結果ではなく、意思決定に必要な論点・選択肢・根拠を構造から提示する。
・実行フェーズへの伴走  モデルと現実のズレを捉えながら、意思決定と行動が前に進むよう支援する。

業務から得られる経験/魅力
1. 経営の意思決定そのものを、構造から変える
主要企業の経営ボードに近い距離で、事業全体の方向性を左右する意思決定に向き合い、実際に変えていく経験が得られます。
2. データ担当に留まらず、意思決定プロセスの中枢に立つ
要件を渡されて分析モデルを設計/実行する立場ではなく、コンサルや経営層と対等な立場で議論し、判断の前提を一緒につくる経験が得られます。
3. システムダイナミクスという“因果を扱う技術”を実務で使える
相関分析や予測では扱いきれない従来の認知の外側にある因果関係を、システムダイナミクスでモデル化し、実際の意思決定を変える経験が得られます。

【東京都】自社D2Cブランド データサイエンティスト/メンバー/オリジナル寝具ブランドを展開する企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
720万円〜840万円
ポジション
メンバー
仕事内容
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

【東京/大阪】イノベーション推進部(データ戦略担当)/【大阪】銀行系コンシューマーファイナンス会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
660万円〜810万円
ポジション
シニアスペシャリスト
仕事内容
データ戦略を基盤に、自社のイノベーションとDXを加速させる。全社横断で業務改善とデータ活用体制を構築し、プロジェクトを円滑に推進します。

●主な役割と職責
・全社的なデータ戦略の推進、データ分析基盤の高度化に向けた企画・実行
・データ管理・ガバナンス体制の立ち上げ
・生成AIや汎用的なビジネスツールを活用した業務改善支援
・データオーナー部署やユーザー部署との調整・プロジェクト管理

◆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。

【福岡】データサイエンティスト/金融機関のDX改革推進企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
540万円〜810万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社は、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)

クオンツ データサイエンティスト/エンジニア/大手外国為替証拠金取引業者

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
メンバー
仕事内容
金融市場の流動性を提供する企業は、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。

データサイエンティスト/金融機関のDX改革推進企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
<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

LLMサイエンティスト/金融機関のDX改革推進企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
<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 )

AI・データアナリスト育成ポジション(新規事業 / Snowflake × 生成AI活用)/経営管理クラウドソリューションを提供する企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
410万円〜780万円
ポジション
CxO候補
仕事内容
新規事業立ち上げの創業メンバーとして、データ分析・AI活用の実務を、先輩エンジニアのサポートを受けながら習得し、事業成長に貢献します。

具体的には、
・データ抽出/分析: SnowflakeからSQLでデータを抽出し、Python(pandas、NumPy)で加工・集計。ユーザー行動分析、売上分析、需要予測などの実務案件に携わる。
・ダッシュボード構築: Tableau、Power BIを使い、クライアントのKPIを可視化。経営層が「一目で状況を把握できる」ダッシュボードを設計・実装。
・機械学習モデル開発: 予測モデル(売上予測、離脱予測、需要予測等)、レコメンデーションシステム、自然言語処理などの開発サポート、実装。
・A/Bテスト設計: 施策の効果を定量的に測定し、「何が効いたのか」「次にどうすべきか」をデータで提言。
・生成AI活用: ChatGPT / Claude API等を使った業務自動化(SQLクエリ自動生成、レポート自動作成、データ分析の精度向上)を提案、実装。
・クライアント提案: 分析結果を経営層に報告し、「だから何をすべきか」まで踏み込んだ戦略提案を実施(入社半年後 )

【当ポジションの魅力】
【新規事業の「ど真ん中」で働ける】
・挑戦を奨励し、試行錯誤を歓迎する文化があります。失敗を恐れず、積極的に行動することを重視しています。
・早期から裁量を持てる: 少人数のチーム体制により、若手でも分析手法の選定、ダッシュボード設計、提案内容の議論まで担当できる
・スピード感: 迅速な意思決定と実行が可能です。

【市場価値の高いエンジニアへ】
・Snowflake経験: 急成長中のデータウェアハウス、習得者はまだ少なく市場価値が高い
・AI・機械学習: 需要急増中の領域で、予測モデル開発、生成AI活用などの最先端スキルを習得
・事業開発スキル: エンジニアリングだけでなく、ビジネス・経営の視点も獲得

【データアナリストという枠組みではなく、CxOに】
新規事業の立ち上げメンバーとして参画するあなたには、将来の経営幹部候補(CxO) として成長していただくことを期待しています。
技術力に加えて「事業を創る力」「組織を率いる力」「経営判断する力」を磨いていただきます。

※早期にプロジェクトリーダーへの昇格実績があります。 年齢・社歴に関係なく、実力次第でキャリアアップ可能です。

【使用する言語やフレームワークなどの例】Python、Ruby、Javascript、vue.js、Node.js、Django、FastAPI、Ruby on Rails、Scapy、Selenium、Jupyter notebook、MySQL、BigQuery、Redshift、snowflake、dbt、Elasticsearch、Redis、nginx、Linux、AWS、GCP、Azure、Git、Tableau、Looker Studio、Power BI、Power Apps、etc.

【仕事についての詳細】
新規事業の創出を加速し、革新的な価値を生み出すことを目指しています。
実践的な経験を重視し、社員一人ひとりが事業立ち上げを通じて成長できる環境です。困難な課題や重要な意思決定に直面しながらも、仲間と共に乗り越え、事業を成長させることで、個人の強みを伸ばし、強いチームを築くことに取り組んでいます。

【入社後の成長ステップイメージ】
社員の多くは新規事業立ち上げ未経験者ですが、採用面接から成長支援を行っており、下記ステップを着実に進めることで成長する一歩を踏み出しています。
1)採用面接:面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ
2)新人研修:成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート
3)強み磨き:クライアントの事業立ち上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立ち上げに役立つ強みを磨く
4)クライアントの期待値越え:クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立ち上げに向けたチーム作りを開始。

大手金融機関系リスクマネジメント会社でのデータサイエンティスト(ミドル〜ハイレイヤー)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
・BIツールを用いた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

DX戦略支援 データアナリスト(第2新卒 ・未経験者向け)/日系ITコンサルティング企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜500万円
ポジション
メンバー
仕事内容
事業概要:
当社のデジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

業務内容:
* 顧客保有データの分析実施
* データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
* データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

当社の強み・魅力:
* 高い技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
* 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
* 働きやすい環境: ほとんどの社員がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
* 技術者ファーストな企業風土: フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1 人のエンジニアとして自由な働き方ができます。1コンサルタント、2エキスパート、3マネージメントの 3 つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
* 技術者としての圧倒的な成長スピード: 技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土:
事業部メンバー構成としては、若手メンバーが多く活気のある事業部となっています。多様な人材で構成されています。

【リモート可】DX戦略支援 データアナリスト/日系ITコンサルティング企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
メンバー
仕事内容
事業概要: 当社のデジタル戦略支援部門は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を創造することを行います。当事業部は、独自の強みであるサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクノロジーを社会に還元する取り組みを実施しています。当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

業務内容:
* 顧客保有データの分析実施
* データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
* データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

当社の強み・魅力:
* 高い技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
* お客様の自社開発力向上を支援することを最終目標とし、質の高いコンサルティングと教育サービスを提供しています。
* 働きやすい環境: リモートワークを積極的に導入しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は少なく、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
* 技術者ファーストな企業風土: フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1 人のエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントの 3 つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
* 技術者としての圧倒的な成長スピード: 技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土: 若手メンバーが中心となり活気のある事業部です。多様なバックグラウンドを持つ人材で構成されています。

DX戦略支援 データサイエンススペシャリスト/日系ITコンサルティング企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
事業概要: 当社のデジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を創造することを行います。サイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクノロジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

業務内容:
1. データ利活用施策や新規サービス企画の提案
2. 顧客保有データの分析実施
3. データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
4. 研究開発: 弊社保有技術の先鋭化・差別化、対外発表

当社の強み・魅力:
●高い技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客の内製化支援を最終ゴールとし、質の高いコンサルティングと教育サービスを提供しています。
●働きやすい環境: 社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土: フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード: 技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土: 事業部メンバー構成としては、活気のある事業部となっています。また多様な人材で構成されています。

Fintech Startup企業でのデータアナリスト(データサイエンティスト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者
仕事内容
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

データサイエンス部門 データアナリスト/大手総合商社グループIT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【概要】
エンタープライズ顧客に対し、定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。

【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
 -クライアント企業の課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築

・データ分析 :
 -必要なデータの収集・前処理(クレンジング等)を行い、各種手法でデータを分析し、顧客の戦略・施策に対するインサイトを抽出します

 -分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します

 -可視化・レポーティング :
  -分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします

  -顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

・生成AIを用いた技術検証:
-ChatGPT・Geminiなどを用いて生成AIの業務適応が可能かの技術的検証を担当します

データサイエンス部門 データアナリスト(ピープルアナリティクス)/大手総合商社グループIT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜950万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【概要】
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。
適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。

【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
 -クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築

・HRデータ分析 :
 -必要な人事関連データの収集・前処理(クレンジング等)を行い、各種手法でデータを分析し、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します

・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

データサイエンス部門 データサイエンティスト(ジェネラリスト)/大手総合商社グループIT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
親会社が扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト(ジェネラリスト)募集中!
【概要】
顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

【主な業務内容】
・顧客課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの策定と提案
・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化

【事例】
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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

親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。

PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。

【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

データサイエンス部門 データサイエンティスト(スペシャリスト)/大手総合商社グループIT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
親会社が扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト(スペシャリスト)募集中!
【概要】
このポジションでは、顧客の課題解決のために、機械学習や統計モデルを活用し、顧客の情報から価値あるインサイトを抽出することが求められます。特に、高度なモデル開発、特徴量エンジニアリング、最適化手法に精通した技術者を歓迎します。Kaggleコンペティションでの実績や、研究レベルの機械学習アルゴリズム開発経験をお持ちの方に最適な環境を提供します。

【主な業務内容】
・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善
・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング
・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング
・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成
・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備

【事例】
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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

親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。

PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。

【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

データサイエンス部門 オープンポジション/大手総合商社グループIT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
配属先は2019年9月に親会社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。親会社のグループ会社へのサービス提供に加え、グループ外の企業にも展開していけるような新規サービス・プロダクトの開発にも取り組んでいます。

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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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


親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。


【募集ポジション】
データサイエンス部門では、以下の3つのポジションを募集しています。
これまでのご経験やバックグラウンドに合わせ、選考を通じてご経験を活かせそうなポジションを提案させていただきます。
[データサイエンティスト]
・機械学習/数理最適化モデルの構築・データ分析等
[データコンサルタント]
・顧客課題に対するデータサイエンス観点での企業の情報を活用したコンサルティング業務
[数理最適化エンジニア]
・配送計画最適化・発注量最適化などの数理最適化モデルの構築やアルゴリズムの改善、解の可視化ツールなどの開発など


ぜひ一緒に、あらゆる産業のデジタルトランスフォーメーションを通してビジネスを創っていきませんか?

Data Quality Management Specialist/欧州最大のコンサルティングファーム

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Specialist
仕事内容
Choosing our means choosing a company where you will be empowered to shape your career in the way you’d like, where you’ll be supported and inspired by a collaborative community of colleagues around the world, and where you’ll be able to reimagine what’s possible. Join us and help the world’s leading organizations unlock the value of technology and build a more sustainable, more inclusive world.

Job Description
Responsibilities:

Collaborate effectively with cross-functional teams including IT, business, and external partners.
Analyze end-to-end data quality operation model.
Develop and implement data quality standards and best practices
Work with the Application Development team to implement data strategies, build data flows
Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
Discover metadata of the source database, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, and functional dependencies
Design logical and physical data models
Create design documents including FRD
Generate data quality reports and present findings to stakeholders

Safety Intelligence/電動マイクロモビリティのシェアリングサービス企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
Safety Intelligence
仕事内容
本ポジションは、データ分析を起点として自社サービスの安全性をさらに向上させる「Safety Intelligence」の役割を担います。COO室直下で、データドリブンな安全施策の立案と実行をリードし、プロダクト、オペレーション、渉外など、社内のあらゆるチームと連携しながら、安全性を定量的に可視化し、向上させる役割を担います。

【具体的な業務】
・安全関連データの統合・整備:事故データ、走行データ、ユーザーの利用データなどを収集・整理し、分析可能なデータ基盤を構築・運用する
・ダッシュボードの構築と運用:経営陣や各チームが、安全に関するKPIをリアルタイムで把握できるダッシュボードをBIツールで構築し、継続的に改善する
・データ分析とインサイトの提供:事故の傾向を分析し、原因究明やリスク予測を行う。安全対策の効果を定量的に測定し、改善提案に繋げる
・レポーティングと提言:分析結果をもとに、経営陣や関連部署へのレポーティングを行い、データに基づいた安全戦略やプロダクト改善を提言する

【ポジションの魅力】
・社会的インパクトの大きさ:交通安全という人々の安心に直結する領域で、施策が利用者の行動変容に結びつく実感を持ちながら取り組めます。
・データドリブンな意思決定:全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、アウトプットが戦略に直接反映される機会が豊富です。
・経営陣との直接連携:COOを中心とする経営陣と密に連携し、スピーディーな意思決定に関与できます。
・自社ならではの多様なデータ:アプリログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTを活用した位置情報など、ソフトウェアとハードウェアを自社で保有し、オペレーションも内製しているからこそ触れられる多様なデータがあります。
・前例のない課題解決:マイクロモビリティ市場における交通安全は世界的に見ても正解のない問いであり、試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出すやりがいがあります。

【東京】データサイエンティスト・AIエンジニア(AIエンジニア/AIアーキテクト)/大手シンクタンク

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2000万円
ポジション
担当者
仕事内容
【求人の概要】
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。自社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、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・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/機械学習モデルを用いて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、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。
- 研究開発は、自社グループ各社や外部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迅速に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協議しつつソリューションを作り上げる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テクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発
- 顧客折衝、企画、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)
- 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、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。

【業務の魅力】
- アサインプロジェクトは、個々のキャリア志向や希望に寄り添いながら決定します。「伸ばしたいスキルを伸ばす」チャンスがあります。
- 共同で研究開発を行うクライアントは、自社グループ各社や自社のシステムインテグレーションビジネスの多種多様な顧客企業であり、大企業中心です。プロジェクト規模やビジネスインパクトに意義を実感しながら仕事ができます。
- AIやクラウドをはじめとするさまざまな技術領域にチャレンジできます。
- 多様なバックグラウンドを持つ社員が所属しており、受け入れ体制が整っています。

【具体的な担当案件の例】
- 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開
- 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開
- 自社グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築
- 自社グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発
- 金融業界向けAIプロダクト
- 通信業界向けAIプロダクト
- ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション
- 自律的生成AIソリューションの研究開発
- 研究開発成果の社外発信(講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など)
- 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成

【福岡/広島】データサイエンティスト(会計監査領域)/大手監査法人

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●会計監査領域
・会計監査のためのデータ分析コンサルティング業務
会計監査は資本市場を守る社会的意義の強い業務であり、その業務の一端をデータ分析を通じて担う仕事です。データ分析のスペシャリストとして、各企業の会計監査の現場で抱える課題・要望に対し、公認会計士と協業して対応いただきます。役割は、分析手法の立案支援から分析の実施、分析結果の解釈とインサイトの提供まで一貫したものとなります。

主な業務内容:
監査チーム(公認会計士)と協議し、会社から入手した膨大なデータ分析を通じて不正、異常点の発見を行います。
仕訳テスト:
仕訳データから異常な仕訳がないかテストします。仕訳データの加工、DBへの取込み、公認会計士が定める条件に合致する仕訳データをSQLやTableauなどを用いて抽出及び分析します。
売上分析:
売上データを対象に公認会計士と協業しあらゆる角度から分析します。事前に協議し決定した分析をTableauでダッシュボードに実装します。作成したダッシュボードは、分析結果を元に他の分析の観点やデータを追加したりなどブラッシュアップして活用します。

・システム監査業務
会計監査の一部として実施するシステム監査を行う仕事です。監査計画の立案、監査手続の作成、監査の実施など、IT周りを中心にした監査業務においてスタッフとして参画いただきます。現状の業務プロセスを検証し、内部統制(問題の起こらない為のチェック機能を持たせるためのプロセス設計)の検討も行います。

対象は西日本をリードする大企業からベンチャー企業まで幅広く、様々なビジネスモデルの企業のデータ、システムを扱う貴重な経験を積むことができます。さらに部内の専門性の高い職員が蓄積したノウハウや、アナリティクスのリーディングカンパニーである自社グループがグローバルで培った知見が活用できる環境にあります。「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方であればコンサルティング業務未経験でも大歓迎です。

【職位ごとの業務イメージ】
パートナーやマネージャーのリードのもとに2 5名程度でチームを組み、監査業務を行います。
* アナリスト:コンサルタント指導のもと、依頼書や監査調書、SQLやダッシュボードの作成など、与えられた作業を正確に遂行する。
* コンサルタント:業務内容を理解し、自律的に監査調書を作成するとともに、クライアントと折衝する。また、公認会計士の要件をヒヤリングし、ダッシュボードとして実現する。

【福岡/広島】 データサイエンティスト(コンサルタント)※MGR, MGR候補/大手監査法人

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
マネージャー、マネージャー候補
仕事内容
経営管理高度化により企業の持続的成長をサポートする仕事です。企業をとりまく環境の変化は日々激しさを増しており、経営者の意思決定を支える仕組みとして、リスクや課題の把握・管理のための有効な経営管理基盤が強く求められるようになっています。会計監査のためのコンサルティング業務の知見とのシナジーを活かし、財務、経理、事業リスク他、データ分析コンサルタントとしての活躍が期待されます。
「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方、大歓迎です。

主な業務内容:
* クライアントのデータアナリティクス部門の教育
* BIを用いた経営ダッシュボードの作成及び導入
* AIモデル構築(需要予測、故障予測、SNS分析等)

職位ごとの業務イメージ:
2 5名程度でチームを組み、顧客の課題解決を行います。
* シニアコンサルタント(マネジャー候補):一定領域の作業責任者としてスタッフを管理しながら成果物を作成する
* マネジャー:アナリティクス案件を獲得する、また、プロジェクト全体のマネージメント、予算管理やクライアントとの折衝をする

データアナリスト/データベース管理システムの開発・運営会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
AIエージェント時代に求められる、新しいアナリスト像を身につけたい方を募集します。分析に加えて、顧客の意思決定プロセスにも向き合う役割に挑戦できます。

本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。

* 事業KPI(LTV・稼働率・獲得率など)の把握と課題整理
* SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
* ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
* PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
* データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。

● 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

● 具体的な案件・取り組み事例
* 【某リゾート様】不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* 【某ラジオ局様】分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。

● 本ポジションで得られる経験・スキル
* AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
* 事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
* PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
* SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
* プロジェクトで得た知見を、プロダクト(自社サービス)に還元する経験(クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能)

● 組織の魅力
* 自社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
* 自社サービスとクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
* エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
* 勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
* 資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい

Data Scientist(Creative Vision)/日本語特化型AI開発企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティストとして、データ処理、キュレーション、キャプションを含むデータ関連の業務に従事します。研究者やエンジニアと協力し、大規模な基盤モデルの学習を支える効率的なデータ基盤およびコードベースの開発を推進していただきます。

【ポジションの魅力】
- 大規模マルチモーダル生成モデルの学習と開発プロジェクトに携わることができます。
- 研究成果を実世界のアプリケーションに適用し、ビジネスに測定可能なインパクトをもたらすことができます。
- 拠点の多様かつ国際色豊かなチームで連携して研究開発ができます。
- 国内最大の計算リソースを使った研究開発ができます。

データセット&パートナーシップマネージャー/日本語特化型AI開発企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
- 大規模データ取得計画の立案・実行
- 外部コンテンツホルダー、学術団体等とのデータライセンス/共同研究交渉・契約締結
- 個人情報・著作権チェックを含む前処理パイプラインのガバナンス
- 学習データのトレーサビリティを確保するデータリネージの整備と履歴可視化の推進
- プロダクト開発/R&D/法務&AIガバナンスチームと連携し、獲得データセットの学習効果を最適化

ミッション:
外部コンテンツホルダーらと協働し、高品質かつ権利クリアな学習用データセットを継続的に獲得・管理し、自社大規模言語モデルの性能向上と高いデータガバナンスを両立させる。

仕事の魅力:
- 海外発の生成AIが最適化している英語と同等のサービスレベルまで、日本語の応答品質を引き上げる社会的インパクトの大きい役割
- 個人情報保護、データトレーサビリティ、コンテンツホルダーとの持続可能なパートナーシップ構築など、生成AI業界が直面する課題解決の最前線に挑戦
- 金融・ヘルスケア・ハイテク産業など、注目度の高い市場向けプロジェクトでAI の社会実装をリードできる機会

【大阪】データアナリティクスコンサルタント/総合デジタルマーケティングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ご志向性や適性に応じ、データアナリティクスコンサルタントとして下記の業務をお任せします。業務上の必要またはご本人の希望がある場合、職種変更の可能性もあります。

<オウンドメディア領域>
お客様のオウンドメディアにおける幅広い課題に対し、データを用いたシナリオ設計から施策実行までを通して、事業成長のシナリオを実現していただきます。
Webサイトのアクセスログ、顧客属性データ、アンケート回答データなどの回収データに基づき、分析から改善施策の立案までを担っていただきます。オウンドメディアを起点としながらも、領域をまたいだ幅広いソリューションを提供することも可能です。

具体的には:
- KPI設計や改善シミュレーション、ダッシュボード構築など、お客様の目標達成に向けたPDCAコンサルの推進および実行。
- アクセス解析ツールを用いた分析やレポーティング業務。それに対応する計測設計やタグ実装、イベント設定の実施。
- オウンドメディアのCVR(コンバージョン率)改善に向けてWEB接客ツールやA/Bテストツールを用いた改善施策の立案および実行。
- MAツールによる、行動ログと属性ログを掛け合わせたコミュニケーションシナリオの立案。
- 定量調査やデプスインタビュー調査による情報をもとにしたターゲットペルソナやCJM開発。

上記のような業務領域において、KPI設計、ターゲット設定の戦略工程から、施策実行に至る下流工程までの一連の業務を担当いただく予定です。

<広告領域>
広告領域におけるデータ分析業務、AIやテクノロジーを活用したソリューション開発を行う部門でのデータアナリスト業務です。
主にマーケティング領域において、お客様企業のビジネスゴールを理解し、適切なデータ選定、KPI策定、分析設計など「見るべき指標」「業務への活用方法」を提示した上で、BIツール選定と導入支援を行います。また導入支援時には、その前提となるデータの準備作業(各種データの整備や、データマートの作成、基盤の構築など)もトータルで支援します。

具体的には:
- 企業内外にあるデータや広告データなどを活用したマーケティング戦略立案
- データ収集のためのデータフロー構築
- 分析や意思決定のためのデータ加工から可視化(レポート/ダッシュボード化)
- お客様企業へのデータ基盤活用支援
- データを用いた業務効率化のためのツール開発

【ポジション・部門の魅力】
- お客様一人ひとりに価値ある体験を実現するため、オンライン・オフライン様々なチャネルとデータがシームレスに連動するCXプラットフォームを提供します。
- システム知見を武器に自身の活躍フィールドを広げたい方におすすめです。
- 様々な分野や考え方を持つ人々と関わりたい方、最先端のグローバルMarketing Technologyに触れたい方にとって魅力的な環境です。
- 構築したものがお客様にどういった形で貢献しているのか気になる方にも、成果を実感しやすい環境です。

データサイエンティスト/総合デジタルマーケティングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
広告領域を主としたクライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を行うデータサイエンティストの募集です。
クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を行います。

具体的には、クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を実施します。

具体的なソリューションとして、各種データ管理および分析ツールに関連したソリューションを取り扱います。

【本ポジションの魅力】
- 機械学習や統計のスキルを活かしてクライアントの事業成果に貢献できます。
- グローバルプラットフォーマーと協業しながら世界で初となる広告ソリューションを開発できます。

データストラテジスト / データサイエンティスト/総合デジタルマーケティングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
クライアントが抱えるマーケティングや営業に関する課題に対し、データを活用したソリューションを提案し、実行します。単なる分析作業にとどまらず、コンサルタントとしてクライアントの課題をヒアリングし、現状を深く理解したうえで、データや統計的分析、さらには機械学習の技術を駆使して、課題解決につながる具体的な提案を行い、実行に移します。また、社内メンバーやクライアントと日々コミュニケーションを取りながら、プロジェクトを着実に前進させます。

【業務概要】
- 統計分析やAI・機械学習を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計
- Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの統計的分析や機械学習モデルの構築
- データから見られる課題整理とアクションの提示
- データ分析案件のプロジェクトマネジメント

コンサルタントとしての役割の比重が比較的高く、特にデータ利活用構想などのデータストラテジー領域に関わる案件もあるため、戦略的な視点での業務が求められます。分析や開発といった実務的な作業も行いますが、それにとどまらず、得られた知見をもとにクライアントへマーケティング施策を提案し、他部署と連携しながら実装まで進めていくような案件も比較的多い印象です。

【案件例】
- 事例1: 大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援(規模:5〜6名、期間:4年〜)ホットリードの発見と営業スタッフへの情報提供、活動推進を支援
- 事例2: ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援(規模:5〜6名、期間:2年)データから隠れた顧客インサイトを発見し、刺さるコミュニケーション施策を立案
- 事例3: 大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援(規模:3名、期間:3ヶ月)

【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループの強みであるマーケティングや広告・クリエイティブの分野で、データサイエンスの力を活かし、戦略策定・施策立案から効果検証まで一気通貫に支援できる

業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性もあります。

データ活用基盤コンサルタント(CDP/DWH/AI)/総合デジタルマーケティングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
420万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
クライアントが目指すマーケティングDXの実現やビジネスゴールを基にITグランドデザインを描き、事業変革に向けたテクノロジー活用の構想から構築、活用のための伴走支援まで幅広い業務を実践・経験できる業務です。
【業務概要】
マーケティングDX(セールスやマーケティング変革およびAIも含めたデータ活用)を実現・実行するためのマーケティング基盤や新規事業・既存サービス変革を担うプラットフォームを開発する上でのITコンサルタントを募集しております。上流フェーズから顧客に伴走しながらIT戦略構想やロードマップ、全体アーキテクチャ設計をしていくポジションです。


【具体的業務内容】
- クライアントの事業戦略・業務課題を踏まえたデータ活用構想の策定
- 当該製品/サービス等を用いたマーケティングデータ基盤構築・活用支援
- 要件整理、設計、当該データ基盤連携、分析設計、AI活用支援
- プロジェクトマネジメント(進行管理、課題解決、ステークホルダー調整など)
【ポジションの魅力】
- デジタルマーケティング領域における戦略策定 施策実施・PDCA領域を一気通貫で経験出来る
- デジタルマーケティングにおけるクラウドソリューションの知見を習得出来る
- CRM領域における伴走支援により、クライアントのビジネスの成長を支援出来る

大手クレジットカード会社における法人与信モデルのデータ分析・構築担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

●本ポジションの魅力
・社外、社内ともに発展途上段階にある法人プロダクト領域において、当該ポジションに従事されている方は非常に少ないため、重大な裁量権をもって働くことができます。
・データ分析やモデル策定においては、各プロダクトの取引情報の他、外部情報など含めると膨大なデータを保有しているため、非常にやりがいの大きい仕事です。

大手総合電機会社での企業の研究開発・製造立上げをデジタルで進化させるデータエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1030万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践

【お任せしたい業務】
・お客さまのビジネス課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの立案と提案
・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング

実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動
・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆
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
・ビジネスインサイトの導出
3.データ分析・評価
・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析
・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング
・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.サービス移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携)
・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。
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