データサイエンス、800〜1000万の転職求人

275 件

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

当社はデータドリブン経営（データを用いた意思決定）を推進しており、これまで、データハブの構築、データ集約、エクセル作成帳票のダッシュボード化などに着手しています。より高度なデータドリブン経営を進めるため、データ分析やシステム構築といったエンジニアリング領域と経営戦略・事業判断の間に立ち、経営視点でのデータ活用を企画・設計し、組織全体で実務レベルに定着させる専門の担当者を募集いたします。

仕事内容:
経営の意思決定を支えるためのデータ活用の企画・設計・推進をミッションとし、以下のような業務を担当いただきます。
1. 経営指標・KPI設計: 中期経営計画・年度計画に紐づく重要KPIの整理・再設計
2. 経営ダッシュボード・レポーティングの企画: 経営層・事業責任者が意思決定に使うダッシュボードの要件定義。データエンジニアと連携したダッシュボードの構築。
3. データドリブン経営の推進・定着: 経営管理指標の運用ルール策定（見る頻度・判断観点等）。データに基づく意思決定が会議・業務プロセスに定着するための推進
4. 関係部門との連携・調整: 経営層の課題意識をデータ活用テーマへ落とし込み。事業部門・IT部門・管理部門との要件整理・合意形成

身につくスキル・経験:
・データドリブン経営の実装、運用フェーズから関わることができます。
・経営層とのコミュニケーションも多く発生し、経営の意思決定に関わることが可能です。

キャリアパス:
経営企画部内におけるリーダー、マネージャー（課長、部長）への昇格を目指していただけます。または、コーポレート本部内で人事、財務経理、法務リスク管理等、他部署への異動をし、コーポレート人材として全般的な経験を身に着けることも可能です。
当社では毎年、上司とのキャリア面談を行う制度があり、ご自身が希望するキャリアや業務内容に手を挙げていただくことが可能です。

組織構成:
経営企画部
┣事業推進課←今回の募集組織
┣総合企画課
中途入社が半数以上と、中途の方も数多く活躍されています。課員は落ち着いた雰囲気のチームです。

ポジションの魅力:
経営の意思決定に必要なKPI設計・ダッシュボード要件定義・運用ルール策定までを主導します。
経営層・事業責任者への意思決定サポートに加え、現場のプロセス改善まで接続します。
全社的な可視化テーマ（売上・販管費・工数など）に触れられるため、横断的な視座が身につきます。

選考フロー:
▽書類選考
▽1次面接 @Zoom：配属想定部署の部長・課長・人事
▽WEB適性検査
▽役員面接 @東京本社：役員・本部長・人事マネージャー
※上記は変更となる可能性もございます。

◆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

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

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

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

【募集背景】事業拡大に伴い、製造業をはじめとする日本経済の要の1つである、東海エリアでのサービス拡充が急務となっています。そこで、名古屋オフィスの「顔」となる立ち上げメンバーを募集します。
【仕事内容/要約】1. 単なるシステム開発に留まらず、BI（可視化）からAI、生成AIを駆使した高度なアナリティクス領域までを担当頂きます。2. 最先端のデータ基盤を構築する技術力をベースに、東海エリアのマーケット拡大を一緒に作り上げて頂きます。
【仕事内容/詳細】1. クライアントの経営判断を支える「データ分析基盤」の構想から運用までを一気通貫で手がけます。2. ご本人のスキル、経験に応じ、以下の3ポジションでの募集となります。1. プロジェクトマネージャー：プロジェクトのQCD管理、顧客折衝のリード、チームマネジメント2. データエンジニア：クラウドネイティブなデータ分析基盤の設計・構築3. データサイエンティスト：生成AI等を用いたPoC、高度なデータ解析と価値創出3. 具体的な業務内容（ミッション）1. データ活用プラットフォーム構築・AWS / Azure / Google Cloud などのクラウドサービスを用いた基盤構築・大量データの蓄積・加工・分析フローのデザイン2. AI・最先端ソリューションの推進・生成AIを含むAIシステムのPoC（概念実証）および実装・BI（可視化）領域を超えた、AIアナリティクスによる高度な意思決定支援の実現3. プロジェクトライフサイクルの完遂・上流の構想フェーズから、構築、その後の運用保守まで、一貫して顧客に寄り添った形で伴走
生成AIを用いたサービス導入を検討されているクライアントは、先進的な志向をお持ちであったり、成長力の高い企業が多く、最先端技術を用いながら、ビジネスへの革新的な貢献が実感できるポジションです。
【当該ポジションの魅力】1. 「立ち上げ」という稀有な経験・組織が作られるプロセスに直接関与でき、拠点文化の醸成に携わることができます2. エンドツーエンドの支援・「作って終わり」ではなく、経営層の意思決定を支えるパートナーとして、ビジネスの核心に触れることができます3. 先端技術を用いた開発経験・生成AIやSnowflake、Databricksなど、市場価値の高い技術を経験することができます

自社データプラットフォームチームのテクニカルリーダーとして、当社のデジタルバンクにおける主要システムを接続するコアデータハブの設計と実装をリードしていただきます。
複数のシステムからデータを取り込み、複雑なビジネスロジックを適用し、経営管理、規制報告、リスク管理などの下流ユースケースにデータを提供する、最新のクラウドベースのデータプラットフォームのアーキテクチャ設計と開発を推進します。
高度に規制された銀行環境において、データ品質、システム間照合（Reconciliation）、時間的制約のある処理、規制遵守、完全なデータトレーサビリティなど、複雑なデータエンジニアリングの課題を通じてチームを導きます。
本ポジションは、プラットフォームアーキテクチャの定義、重要な技術選定、各レベルのエンジニアへのメンタリング、そしてプラットフォームの長期的進化を形作るベストプラクティスの確立を行う技術リーダー職です。

主な業務内容:
* 自社データプラットフォームアーキテクチャの設計および実装をリードし、複雑なビジネス要件下でもシンプルで安全かつ保守性の高いデータハブを構築するための重要な技術選定を行う
* 預金、融資、決済、AML取引モニタリング、規制報告、日本の決済システムなど、当社のデータフローに関する深いドメイン知識を習得する
* Bronze/Silver/Goldレイヤーのデータアーキテクチャパターンを定義・実装し、規制遵守のためのデータ品質、リネージ追跡、監査可能性を確保する
* テクニカルアーキテクトとしてチームをリードし、技術活用や最適なアーキテクチャアプローチについてメンバーへのメンタリングを行う
* FISC安全対策基準に準拠したデータガバナンスフレームワーク（アクセス制御、個人情報保護、監査ログ、保存ポリシー）の設計および実装
* 日次データ収集およびバッチ処理ワークフローのための取り込み・ETLパターンの確立
* 下流のコンシューマーに提供するためのデータモデルおよびAPIの設計
* コスト最適化、スケーラビリティ、パフォーマンス要件、クラウド移行の柔軟性を考慮した技術選定ロードマップの推進
* 技術レビューの実施およびデータパイプライン開発におけるエンジニアリングベストプラクティスの確立
* データプラットフォームのコスト、セキュリティ、パフォーマンス指標のセットアップおよび監視
* プロダクトオーナーおよびプロジェクトマネージャーと連携し、ビジネス要件を技術ソリューションへ変換する
* バックエンドエンジニアリングチームと連携し、勘定系、顧客管理、融資実行システムからのデータ取り込みに関するAPIコントラクトを定義する
* 複数ソースシステム間でのデータ品質照合（Reconciliation）の実装
* データパイプライン障害時のインシデント対応をリードし、データ可用性のSLAを確立する
* 規制された銀行環境におけるデータセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスのベストプラクティスを推進する

開発体制:
銀行業界のパートナーと緊密に連携しながら、少人数のアジャイルなチームで運営しています。自社データエンジニア体制を強化しています。

データ戦略を基盤に、当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M365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。

私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で、金融業界を本気で変革しようとしております。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。コミュニティー運営を基盤とする我々だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。
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。

【職務概要】
本ポジションでは、当社が開発する金融機関向けの自社プロダクトを開発するテックリードとして参画いただくロールとなっております。スタートアップであるため、フラットな環境下で意見を出し合いながら全体で方針を決め、試行錯誤をしながらPDCAを高速に回していく環境となっており、テックリードはそういったメンバーの声やプロジェクトの状況を勘案しながらプロダクトを推進していく主要メンバーとしてお迎えしたいと考えております。また、スクラムチームの運営など、開発プロセスの改善にも携わっていただきます。
中長期でプロダクトを開発していくフローはありながらも、短期的にも世の中に成果を出していき、それらをプロダクトとしてまとめ上げていくという営みが求められる環境にあります。このような環境を楽しんで業界に変革をもたらすプロダクトを提供していくことに興味がある方を募集しております。

【開発規模】

【具体的な業務内容】
・金融向け自社プロダクトのアプリケーション開発・技術リード
・チームメンバーの技術支援・方針決定・技術的意思決定
・スクラムベースでの開発プロセス改善
・プロダクト化前のPoC段階から短サイクルでの実装・検証
・自社製品などのプロダクト開発・改良

【自社プロダクト開発例】
・自社製品（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）
・自社製品（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール）

【魅力ポイント】
プロジェクトの魅力
・大手金融機関への導入実績があり、社会的影響力のあるプロダクトに携われる
・生成AIやRAGなどの先端技術を活用し、業務変革を支える新規ソリューションを創出
・自社資本による独立性の高いプロダクト開発体制
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

働きやすさと安定性
・プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

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

＜AI・データ事業＞
私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で、金融業界を本気で変革しようとしております。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む関連コミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社製品やコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。コミュニティー運営を基盤とする我々だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。
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）と自社製品の開発・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、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤となり、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を活用した製品が評価されました。

仕事内容
〈ポジション概要〉
ポジション概要：データサイエンティスト
当社で働くデータサイエンティストは、「金融業界に特化したデータ活用のプロフェッショナル」です。
お客様と密に連携し、課題をデータ分析やAI技術で解決します。
具体的には以下のような業務を担当します。
【データ戦略策定】
・企業の目指す未来を実現するためのAI・データ活用戦略の提案
・データの価値を最大限に引き出すための戦略策定
【データサイエンス】
・データ解析を通じて新たなインサイトの抽出
・具体的なビジネス課題の解決のための機械学習モデルや予測モデルの開発、評価、改善
【システム開発・運用保守】
・AI・データを核とした製品の開発と導入
・実運用の設計
構築したモデルをビジネス現場で活用できる形に仕上げる
・継続的な運用と改善のためのサポート
【AI民主化、人材育成】
・データ活用のプロフェッショナルの立場から市民データサイエンティスト育成の企画立案、育成計画、伴走を一貫して実施。
【データ基盤構築】
・効率的で拡張性のあるデータ基盤の構築
・製品開発に適したデータの準備と整理
【自社開発製品】
金融業界共通の課題を解決するための自社製品の開発・改良

＜魅力ポイント＞
プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める
組織とカルチャー
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・英語を使用する社内会議の実施
成長環境
・大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員に生成AIツールアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社製品開発にも関与可能
働きやすさ
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、転居(入社に伴う遠隔地からの転居時に適用)・育児サポートも充実

会社概要
当社は、金融特化・少数精鋭のスタートアップであり、中核となるメンバーを募集しています。AI・データとコンサルティングのシナジーで金融レガシーを変革し、先端技術とレガシーの双方を強みにするコンサルティングファームです。
あなたの経験・スキルで、当社をリードしていただきたいと考えています。

事業内容
AI・データ活用とITコンサルティングで金融機関のDXに伴走するプロフェッショナル集団です。
AI・データ事業では金融 ×データ活用のプロフェッショナルとして、データ戦略から基盤構築、分析支援、組織構築、人材教育、運用までを一気通貫で支援しています。また金融特化型である強みを生かして、金融特有の課題を解決するパッケージ提供、製品開発にも取り組んでおります。
ITコンサル事業では金融業界のデジタルトランスフォーメーションを支えるITコンサルタントとして、業界の課題を深く理解し、それを解決するための先進的な製品の開発を目指しています。お客様のビジネスに最適なソリューションを共に考え、実現します。

【事業説明】
当グループは、西日本を中心に様々な事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。

【募集概要】
・経営視点で当グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます。
・当グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます。
・当グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・当グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます。
・当グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます。

【具体的な業務内容】
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行

▼作業環境（例）
分析用言語：Python/R/Julia
BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI
分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL
プログラム管理：Github/Gitlab

【ポジションの魅力】
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、当グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点

・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。

製薬企業向けサービスを提供するため、データ分析を通してフロントチームを支援いただきます。

主に、保有する診療データを用いた医薬品市場分析や医薬品の処方実態の分析、患者や医療従事者の行動変容について分析し、そこから得られる示唆を提案書や報告書にまとめていただきます。

具体的な業務
ビジネスアナリストとして以下の業務をお任せします。

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

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

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

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

当社は、当グループのメンバーファームと連携し、クライアント企業のデジタルトランスフォーメーションを支援するための共通プラットフォームとソリューションを開発しています。当社は、クラウド、AI、ブロックチェーン、IoTなどの先進技術の専門家だけでなく、データサイエンス、データビジュアライゼーション、クラウドアーキテクチャ、システムセキュリティなど、さまざまなデジタル分野の専門家が日本中・世界中から集まる当グループの「技術」ハブです。当グループの監査、税務、アドバイザリーなどのサービス業務と共有できるデジタルプラットフォーム技術を開発し、当グループおよびクライアント企業のデジタルトランスフォーメーションを支援しています。

【チーム】
このチームは、監査におけるデジタルトランスフォーメーションを推進する最前線にいます。当グループの監査法人の監査業務を合理化し、強化する革新的なソリューションと製品を設計、開発、実装し、監査をよりスマートに、より迅速に、より効果的にします。

【ミッション】
当社のデータサイエンティストは、データと人工知能を活用してイノベーションを推進し、意思決定を最適化し、ビジネス目標をサポートするインテリジェントなソリューションを作成する責任を負います。この役割には、データパイプラインの設計と実装、予測モデルの構築、スケーラブルで倫理的で影響力のあるAIシステムの展開が含まれます。チーム間で協力することで、データ駆動型の洞察とAIテクノロジーが製品やサービスに効果的に統合されることを保証します。

【職務詳細】
- 構造化データおよび非構造化データのためのデータパイプラインの設計と構築
- エンジニアリングチームおよびビジネスチームと協力してユースケースを特定
- システム全体でデータの品質、整合性、ガバナンスを確保
- モデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて精度を向上させるために再トレーニング
- 探索的データ分析を実施し、実用的な洞察を生成
- クラウドプラットフォームとビッグデータツールを使用してスケーラブルなソリューションを実装
- 方法論、ワークフロー、およびモデルの決定を文書化
- 倫理的なAIプラクティスを推進し、規制への準拠を確保
- 監査をサポートし、データセキュリティおよびプライバシーイニシアチブに貢献

◆ミッション
キャリア(人材紹介/求人広告)の会員資産（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。

◆具体的業務内容
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。
・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
・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）
・データ活用環境の整備ディレクション

◆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。

当グループの豊富なデータ資産を活かし、当グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出す。技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、当グループ全体の成長に貢献する挑戦を、一緒に進めていきませんか？

【ミッション：プロダクト主導により、ユーザーを拡大すること】
1. 当グループ横断データ分析基盤（自社サービス）にあるデータを分析
2. 分析結果から得られたインサイトにより、データドリブン文化の醸成に貢献
3. 分析作業プロセスにおける課題から、プロダクト（自社サービス）の改善を提案

【得られる経験・キャリア機会】
* 決済、広告、メディア事業等のデータを横断活用し、データドリブンの仮説検証を繰り返す経験
* プロダクトの活用と啓蒙活動による、データ活用ユーザー拡大のための業務経験
* 生成AI・大規模データ基盤など最新技術を活用したプロダクト活用経験

当社のデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。自組織内に閉じず、決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。

【雇入れ直後】
具体的に、下記の業務をお任せします。 ／多様なデータを活用し、経営課題解決や新たな価値創出につながる施策を企画・立案（近年の新サービス導入例 ：ぐんぎんアプリ、法人ビジネスポータル、各種契約電子化 等)）／銀行内部のデジタル化（効率化）推進 （近年の導入例：Teamsや店頭タブレット、各種ペーパレス化、定型業務の自動化、業務用スマホ 等）、プロジェクトマネジメントの統括

【期待する役割】
データアナリストは、データ分析を通じたサービス改善やプロダクト開発の意思決定を支援し、施策の実行まで伴走します。
当社のデータアナリティクスチームは事業部門に属し、各チームと距離が近いことが特徴です。たとえばCRMチームとは定例ミーティングを設け、施策の効果検証結果を共有しながら、改善案やネクストアクションを一緒に議論しています。経営陣への報告や提案の機会も多く、分析が事業判断に直結する手応えを感じられる環境です。

【業務内容】
・データ分析・インサイト抽出
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施
・分析用データマートの構築（データエンジニアチームと連携）
・顧客セグメンテーションや行動パターンの分析
・相場変動等の外部環境変化による影響測定
・施策支援・効果検証
・キャンペーンやCRM施策の効果検証・改善提案
・A/Bテストの設計・分析
・KPIの設計・モニタリング体制の構築

【データアナリストの担当領域（一部）】
・マーケティング（TVCM・デジタル広告戦略等）
・CRM（運用継続施策、NISA利用促進等）
・プロダクト開発（新機能の検証、UIUX改善等）
・事業戦略
・カスタマーサービス
・金融機関提携
・分析基盤のデータ利活用
・新規事業（KPI設計・調査・データマート構築等）
・データ関連業務の業務効率化

【分析環境】
・分析基盤：BigQuery
・使用言語：SQL, Python, Google App Script 等
・マーケティングツール：Marketo, KARTE 等
・その他：Tableau, Googleアナリティクス等

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。

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。

当社が保有するキャッシュレスデータ・ポイントデータを活用し、小売企業・メーカー・パートナー企業のマーケティング高度化やデータアライアンスを推進するポジションです。当社の強みである日本最大級の「会員属性データ×実購買データ」をつなぎ、企業のマーケティング課題をデータで解決し、新たな価値創出をリードいただきます。
【職務詳細】
●小売企業向けアライアンス提案
・加盟店データやポイントデータを用いた顧客・商圏・購買分析の企画・提案
・小売企業の課題（集客・会員育成・販促最適化など）に応じたデータ活用施策の立案〜効果検証
・当社アセットを活かした新規アライアンスメニューの企画・提案
・小売企業のリテールメディアとのデータ連携、協働施策の企画・推進
●メーカー・外部企業向けデータマネタイズ企画
・小売企業から取得するデータと当社データを活用したメーカー向け販促支援サービスの企画・提案
・キャッシュレスデータ×POSデータを活用した新規収益モデルの企画・設計
●データアライアンス戦略の企画・推進
・社内外パートナーとのアライアンス企画、共創プロジェクト推進・リード
●データを活用した新規事業アイディアの企画
・当社データを活かした新規価値創出、事業機会の企画・検討
【プロジェクト事例について】
・大手小売企業とのポイントを活用したID連携・送客ソリューションの構築
・キャッシュレスデータ×POSデータを活用したインサイト提供
・メーカー企業に対するデータを活用したマネタイズ企画・施策立案
【本ポジションの魅力】
・国内最大級の加盟店基盤を活かし、様々な業界の大手企業とのデータアライアンス提案・推進に従事可能
・実購買のデータを活用し、顧客行動を解き明かすことが可能
・企画・分析・事業開発の全工程に携わり、ビジネスインパクトを可視化できる
・小売企業のリテールメディアとの協業を通じて、次世代の販促モデルづくりに挑戦可能
・新しい取り組みに積極的な組織で、裁量大きくチャレンジできる
・当グループのデータ戦略の中核を担うことが可能

自社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。自社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。
【職務詳細】
1. 予測系AI等を用いた社内各部署のビジネス課題解決
・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討
・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成
・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
2. 生成AIの活用推進に向けた各種整備
・生成AIの活用推進に向けた戦略策定
・グループ各社および外部パートナー含む社内外のステークホルダーとの各種調整
・プロンプトエンジニアリングを用いた業務改善
＜関連ニュースリリース＞
・革新的なAIプラットフォームの独占的利用契約を締結
【本ポジションの魅力】
・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を分析対象にできる
・立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境

ビジネス上の意思決定を支援するために、データ分析を通じてインサイトを導き出す役割です。統計解析・可視化・機械学習の技術を活用し、社内外のデータを読み解きながら、仮説検証や改善提案を行います。生成AIの活用にも柔軟に対応し、分析業務の高度化や自動化も担います。

【職務詳細】
・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
・機械学習による予測モデル構築と評価
・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
・LLMを活用した要約・レポート生成などの分析支援ツール開発
※業務用端末（Windows）とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

【本ポジションの魅力】
・豊富な決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。

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

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

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

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

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

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。

事業部門におけるデータ利活用推進を担っていただきます。具体的には、事業部門と連携し、データ分析に基づいた課題抽出・設定、解決策の提案、実行までの一連のプロセスを担当します。既存事業の効率化や新規事業創出のためのデータ分析基盤構築に携わり、データに基づいた意思決定を促進することで、事業の成長に貢献することが期待されます。関係部署との密なコミュニケーションを取りながら、データ分析結果をわかりやすく伝え、ビジネス課題の解決に導く役割を担います。将来的には、データサイエンスチームの中核メンバーとして、データ利活用戦略の策定や推進にも関わっていただくことを期待しています。

具体的な仕事内容
事業部門の課題をヒアリングし、データ分析ニーズを明確化
データ分析計画の立案・実行、分析結果に基づいた施策提案
データ可視化ツールを用いた効果的な情報伝達
機械学習モデルの構築・評価、予測モデルの開発・運用
データ分析基盤の構築・運用、データ品質の維持・向上
関係部署との連携、データ利活用推進のための提案

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）

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、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、金融業界の多様な顧客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。
ジュニア ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、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。

【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・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・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・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・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

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。

当社は、急速な組織拡大とともにデータ管理の強化を図っています。当社の目標は、最先端の技術を駆使して顧客に最適なデータソリューションを提供することです。現在、事業部ではクラウドサービスの需要が急増しており、専門的なデータベース運用の強化が必要となっています。このポジションでは、オンプレミスとクラウドの両方でのデータベース運用を担い、安定したサービス提供と信頼性の確保に貢献していただきます。理想的な候補者には、チームをリードし、運用プロセスの最適化を推進する能力が期待されています。増員により、より多様なプロジェクトに対応し、組織全体の成長を支える体制を強化します。引き続き、高い技術力とチームワークを持つ人材を求めています。
データベース基盤の管理を担当していただきます。オンプレミスおよびクラウドにおけるデータベース基盤の設計、構築、運用保守、監視業務を担当します。
●業務詳細
- データベース基盤の設計と構築
- 運用保守およびパフォーマンス監視
- 24時間365日の運用サポート
- 障害対応および予防保全
- セキュリティ管理
●今後のキャリアパス
データベース基盤の管理者としてのキャリアを通じて、専門性を深めながらリーダーシップを発揮できるポジションへと成長することが可能です。
キャリアパス事例
- 入社直後：データベース基盤の運用・保守を担当し、システムの安定稼働に貢献します。業務を通じて最新技術の習得と実践的なスキルの向上を目指します。
- 入社数年後：チームリーダーとして、チームの管理とプロジェクトの推進を担当します。メンバーの育成や業務プロセスの改善に取り組み、部署全体の効率化と技術力向上を図ります。
- 中長期的なキャリアパスとして：テックリードとしてDBAの技術戦略を指導し、データベース管理部門のリーダーシップを発揮します。また各部門との連携を行い、技術革新の推進や新規プロジェクトの立ち上げに携わり、企業の成長を支える重要な役割を担います。昇進には実績と評価が反映され、責任範囲の拡大とともに多様な業務に取り組む機会が提供されます。
●当部門ならではの魅力
高信頼性の金融システムを支えるエキスパート集団として、最先端の技術を駆使したシステム運用に携わることができます。24時間稼働するシステムの安定運用を通じて、社会に大きな影響を与える仕事に関与できます。また、チーム内では自主性が尊重され、様々なプロジェクトへのチャレンジが可能です。

＜職務概要＞
本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。
主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。
プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。

＜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＞
・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進
・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード
・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）を活用したDWH・Datalake設計および導入支援
・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援
・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進
・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進
・自社プロダクトとの連携を見据えたAIモダナイゼーション推進

＜職務概要＞
本ポジションでは、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、金融業界の多様な顧客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。
ジュニア ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、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。

＜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・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・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・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積

＜職務概要＞
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

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

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

＜職務概要＞
本ポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのLLMサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。
金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

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

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

＜職務概要＞
本ポジションでは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、当社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクト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、LLMOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援、パッケージ・プロダクト開発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、パラメータ設計、API連携方針の策定および業務アプリ実装の推進
・生成AI／RAG／エージェント実装を中心とした技術リードおよびデリバリー統括
・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、要件定義〜設計・実装を推進
・自社プロダクトへのLLM適用拡張および顧客導入をリード
・メンバーの技術レビュー・育成を通じ、プロジェクト全体の品質を管理

＜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 ）

・事業およびマーケティング課題の把握とデータ活用の全体設計
顧客の事業状況や現場課題を踏まえ、その都度必要な問いを立てながらデータ活用の全体像を描く。

・データ分析によるインサイト抽出
顧客データに保有する独自のデータアセットを掛け合わせ、意思決定につながる示唆を導く。

・分析結果に基づく施策設計・提案、および実行・効果検証の伴走
“分析して終わり”ではなく、顧客の現場のPDCAに入り込み成果創出まで支援する。

・プロジェクト全体の設計、推進
プロジェクトを統括し、品質・スケジュール管理を担う。

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

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。

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

【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

【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

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

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

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？

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。

入社後は自社グループのデータ利活用を推進するデータガバナンス組織として、ルールの浸透や活用基盤の整備に関連する業務を担当頂きます。
・データ利活用戦略の策定業務
・自社グループのデータガバナンス、データマネジメントに関するルール策定・ガバナンスの遂行
・データ活用基盤の開発・運用・保守
・事業会社や各開発案件におけるデータ活用に関する支援

【担当する工程】
案件とご経験に応じて、上流から下流まで幅広く対応いただけます。企画構想、PoC支援、要件定義、設計、開発、テスト、運用、保守

【働き方について】
ハイブリット勤務(出社/在宅)です。毎週木曜日が出社日となり、それ以外は対面打ち合わせなど必要に応じて出社します。固定出社日以外はリモート可能で、家庭の事情等柔軟に在宅、出社を選択可能です。シェアオフィスを会社の制度として利用可能です。
※入社初期はチームビルドやOJTを含め出社頻度が高くなる想定です。また、ご担当する案件で必要とされるコミュニケーションにより出社頻度や曜日が変わる可能性があります。

【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