データサイエンス、800〜1000万の転職求人

268 件

ポジション概要
当社が提供する音楽ストリーミングサービスはいくつかの音楽会社とのジョイントベンチャーとしてサービス運営を行っています。
サービス開始から今年2025年に10年目を迎え、会員の獲得ミッションに加え新たな事業フェーズとして新規機能の追加やサービスモデルの検討をしています。
そのため、今回事業開発メンバーと伴走するアナリストを募集を開始いたします。

今後、さらなるサービスアップデートを目指す音楽ストリーミングサービスを一緒に導いてくれる方をお待ちしております。
音楽ストリーミングサービスの各種分析業務をご担当いただくだけでなく、新規の機能開発やモデル刷新に向け、社内外のデータやステークスホルダーと接続し、よりビジネスやサービスの現場に近いアナリスト業務を担当いただきます。

※本ポジションは、グループ会社に出向となります。出向後の条件につきましては、本求人の記載内容から変更はございません。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
キャンペーンや新機能・企画の分析業務
社内データだけでなく、外部データを組み合わせた複合的な分析や方向性の指南・企画提案

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

【ミッション】
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

【具体的な仕事内容】
・グループの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

【魅力】
当グループでは対人での法人向けビジネスと併せて、デジタルマーケティングを駆使したデータと顧客体験の循環、法人領域全体の営業モデル変革にチャレンジ中です。
新卒入行、中途入行が半分ずつの多様なチームに所属し、メガバンクを動かしていく仲間を募集しております。

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

2025年5月に新設されたグローバル与信戦略室における海外向け与信判断の意思決定・経営判断における情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進を担っていただきます。

【想定キャリアパス】
● 当室での経験をベースに、ご本人の希望や適切を踏まえながら、デジタル戦略を統括する部署や、システム関連部署といった、異なる部門・部署でのご活躍も展望可能です。

【魅力・やりがい】
● 世界有数の金融機関において意思決定・経営判断に資する情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進や、MISの中長期戦略策定・データ基盤システムの開発プロジェクトの上流工程の経験を積むことができます。
● 特に「与信戦略×経営情報×海外」という3つの軸で企画・立案・推進できる部署は他の金融機関を含めてあまりなく、個人のキャリア形成上、非常に競争力ある業務経験を積むことが可能です。
●また、自律的なキャリア形成を支えるスキルアップやキャリアアップのための研修プログラムや福利厚生制度も多数用意されていることも魅力の一つです。

期待する役割
PLG & Growthチームの中核メンバーとして、データ分析を通じて事業成長を牽引する役割を担っていただきます。
具体的には以下の役割を期待しています：
- プロダクトの成長を加速させるためのデータ戦略の立案と実行
- データに基づく意思決定文化の醸成と全社への浸透
- ビジネス課題を分析課題に落とし込み、実行可能なアクションに変換
- 経営層・事業部門へのデータインサイトの提供と戦略提案
- データ基盤の改善を通じた組織全体の分析力向上への貢献

この仕事で得られる経験、魅力
- 最先端のAI技術に触れる機会
- 生成AI・LLMを活用したプロダクト群のデータ分析を通じて、急成長中の分野における実践的な経験を積むことができます。
- これにより、技術的なスキルを大幅に向上させることが可能です。
- 多様なデータと幅広い分析領域
- プロダクト全体のデータを扱い、ユーザー行動分析、グロース施策、予測モデル構築など、幅広い分析業務に携わることができます。
- ビジネスインパクトの大きい仕事
- データ分析の結果が直接プロダクトの成長戦略に反映され、会社全体の意思決定に影響を与えます。
- 自分の分析が事業成長に貢献する実感を得られます。
- 社会貢献性の高いプロダクト開発
- AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
- 多国籍で多様なチーム
- 国際色豊かなエンジニアチームと共に働くことで、異文化理解を深め、グローバルな視点を養うことができます。
- 自己成長と組織成長の両立
- 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。

業務内容
【主な業務】
以下の業務を中心に担当していただきます：
- プロダクトの利用データ分析によるユーザー行動の可視化と課題発見
- データに基づくプロダクト改善提案と新機能の企画支援
- グロース施策 (オンボーディング改善、リテンション向上、コンバージョン最適化等) の効果測定と分析
- KPI設計とダッシュボード構築による意思決定支援
- ビジネスメンバーやステークホルダーへの分析結果の報告とアクションプラン提示

【その他の業務】
必要に応じて以下の業務にも携わっていただきます：
- ユーザーセグメンテーション分析とターゲティング戦略の立案
- 機械学習モデルの構築と運用 (チャーン予測、LTV予測、レコメンデーション等)
- A/Bテストの設計・実施・統計的分析による施策の最適化
- SQL、Python等を用いたデータ抽出・加工・分析
- データパイプラインの改善提案とデータ品質の向上

●業務内容
・機械学習モデル開発
‐ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価
‐予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装
‐時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用
‐モデルのパフォーマンス改善・チューニング

・AIエージェント開発
‐LLM（Large Language Model）を活用したAIエージェントの設計・開発
‐マルチエージェントシステムの設計・実装
‐RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築
‐プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング

・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画（PoC 本番運用まで）
‐ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案
‐データ分析・インサイト抽出・可視化
‐AI導入効果の測定・ROI評価支援

・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformの機能開発・拡張
‐新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発
‐技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証

・技術調査・研究開発
‐最新AI技術・論文調査・技術検証
‐社内ナレッジ共有（勉強会、ホワイトペーパー執筆等）

エンタープライズ市場における当社のパイオニアとしてAI技術に係わる以下の業務を実施。
＜新規ソリューション・ビジネス開発＞
・自治体・省庁・教育・医療・金融・民需等のお客様への新たな価値提供、地域活性化や地域課題の解決に向けたニーズヒアリングやコンサル。
・最新AI技術の積極活用・チャレンジ・目利き。
システムアーキテクチャの検討とニーズを掛け合せ、新規ビジネスを検討、創出。
・当社グループの研究所とも連携し、大規模言語モデルの研究開発。
新技術活用によるソリューションの創出・社会変革。
・これまでにない新規のSIチャレンジと、チャレンジ結果を通じ各分野に横通しで提供可能なソリューションパッケージ群の建付け。
・社内業務変革にも積極チャレンジ。
社内を新技術の実験場、業務効果の確認場として活用。
実践成果やノウハウを社外にも展開。
＜案件支援＞
・お客様業務・環境・体制の現状把握、課題抽出、AI技術を活用した伴走型課題解決コンサルティング、システム設計・構築〜保守まで一気通貫で携わりビジネスモデルの社会実装を高速で実現。
・創出ビジネスモデル全国展開のための販売戦略検討、フロント営業向け勉強会/顧客向けウェビナーの開催・提案支援。

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。

業務内容
当社が提供する様々なプロダクトのプロダクトマネージャーと連携し、事業課題の発見、可視化、改善提案を行って頂きます。
「何を目標数値と置くか」「目標数値は達成可能なのか」といった事業企画に必要な定量数値の設計や、「施策開発後、目標数値に対してどの位置にいるか」といった事業運営に必要な定量数値運用（モニタリング）が主たる業務となります。

＜業務内容＞
- 分析目的に応じたデータの収集・整形・加工
- 課題や要因を特定するためのデータ分析（時系列・セグメント・A/Bテスト等）
- データの可視化・レポーティング
- 分析結果に基づいた施策立案、効果検証

※分析に必要なデータの収集においては、データ基盤の設計・構築を専門で行うエンジニアチームと連携して頂きますのでエンジニアとしてのスキルは必須ではございません。

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）

【職務概要】
●現在のソリューションの推進業務
・お客さまへのソリューション提案活動
・データ分析方針の策定、データ分析の実施、結果まとめ、報告
最初はデータ加工作業を中心に担当していただきながら、業務知識や技術知識を身につけていただき、
その後、上流の提案〜要件定義を主導していただく想定です。

●新たなAI創薬ソリューションの開発
・事業構想策定
・サービス設計・実装

【職務詳細】
・顧客との課題整理・ヒアリング
・RWDやゲノムデータ等の前処理・統計解析・機械学習モデル構築
・分析結果の可視化・報告資料作成
・社内外ステークホルダーとの連携（研究所、営業、顧客）
・新規サービスの企画・PoC設計・実装支援
・論文調査や技術検証を通じた知識習得と応用

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
顧客課題整理〜データ加工〜分析までを一気通貫で経験することが可能なポジションです。お客さまは、創薬・治療開発のR&D業務担当者や医療機関・アカデミアの先生方であるため、必然的に医療分野の最先端に触れる機会が多く、刺激的でやりがいのある仕事です。


※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

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

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

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



※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進
・データ分析プラットフォームを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発
・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント

業務概要
本ポジションは、独自のアルゴリズムによる高精度なマッチングをさらに強化するため、全社的なデータ基盤の構築をリードいただきます。
外部データ調達におけるビジネス判断、契約折衝、品質保証プロセス設計を一手に引き受け、当社の核となるデータ資産の品質とコンプライアンスを確保しつつ、事業収益に直結するデータベースの実現に貢献することが、このポジションのミッションです。

具体的な業務内容
1. 事業横断で必要なデータを特定し、基盤の全体像を設計する
- データに対する各事業やAIエンジニアのニーズの把握
- 各事業の戦略を踏まえた、優先順位付け　など
2. 必要なデータを確保し、利用可能なデータベースを構築・整備する
- データの外部購入または、内製化の判断
- データベース構築に必要なタスクの分解・進行リード
- 外部データ取り込み時の受入確認とフィードバック　など
3. データの信頼性と適法性を確保し、リスクを管理する
- データ品質の担保・改善プロセスの設計
- 各種法規制、ライセンスや利用規約の確認と調整　など
4. 外部のデータベンダーとの折衝・契約交渉・リレーションシップマネジメント
5. 組織拡大に伴うメンバーマネジメント

ポジションの魅力
1）事業成長の根幹を担う「意思決定」への参画
データを「どう集めるか」「どのように活用するか」という、会社の成長に直結する根幹の意思決定に深く関与し、その基盤づくりをリードできます。
単なる実行者ではなく、データ戦略の最高責任者の一人として大きな裁量を持つことができます。

2）高度なビジネス・法務スキル習得の機会
データの外部調達・活用において、外部ベンダーとの高度な折衝や契約交渉を通じて、ビジネススキルを磨けます。
さらに、データ品質の担保・改善プロセスの設計に加え、各種法規制、ライセンス、利用規約の確認と調整という、データ活用の根幹を支える専門的な知識と経験を深めることができます。

仕事内容
（仕事内容）
お客さま属性および行動ログデータ等を活用したデータ分析業務。
データ分析の要件定義、データ前処理・分析・機械学習モデル構築等の分析作業まで一連のプロセスを担当いただきます。
事業部門と密に連携しながら、事業課題のコンサルや施策提言も適宜、実施いただきます。
また、事業課題解決の手段として積極的に生成AIの活用も検討いただきます。
※変更の範囲：会社の定める業務
（募集背景）
全社でデータ・AI活用の推進に向け、スキル・体制の強化に取り組んでいるなか、推進組織としてコア人財の強化を図る必要があるため。
（部署構成）
部長1名、管理職12名、スタッフ18名（データビジネス企画部）。
（残業時間）
20時間／月程度（担当いただく業務により、各月の残業時間にバラつきあり）。

この仕事の魅力
当社ではお客さまに設置したSTB（Set Top Box）を経由して、承諾を頂いたお客さまからテレビの視聴データの取得を行っているほか、
多角的に展開するその他サービスのご利用データやデジタルチャネル・コールセンター等のお客さま応対のデータ等を保有しております。
これらの1st party データを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業等、既に様々な用途で分析・活用をしているところですが、
今後も重要な経営資源と位置付けられております。
分析できるデータが多いこと、データ活用の機会が多いこと、社内からの期待が高いこと等、
データ分析者が活躍できる条件が整っている点が当社の魅力です。

キャリアパス
当社では社員の成長を全力でサポートしています。
全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。
データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて当社事業に関わる広範な知識・経験を積んでいただく中で、
ご本人のご指向、適性により管理職や上級管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

・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】
・基盤モデル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

- RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築 改善 運用
- 財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出
- ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発
- MLflowを活用した実験管理 モデルライフサイクル管理
- モデルの実験 評価 改善を行い、技術 ビジネス両面でレポート作成
- エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング
- 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ

当社が展開するデータ分析サービスにおいて、当社保有の各種決済データと外部データ(各種オープンデータ、購入データ、クライアント企業のデータ)を活用した分析業務とクライアント企業へのレポーティング業務に従事いただきます。
クライアント企業のビジネス課題に応じた分析の提案、分析の設計および実行、分析レポートやダッシュボード等アウトプットの作成・提供を行い、クライアント企業の課題解決を支援します。

●魅力●
【全社データ利活用の中核部門】
データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE（Center of Excellence）部門です。
また、データビジネス事業も推進しており、自社のビジネスに留まらずクライアント企業のビジネス課題解決もデータ分析を通じて支援しております。

【DMSチームについて】（DMS＝データマイニングサービス）
●2022年に本格的に立ち上げたデータビジネス事業の推進に特化したチームであり、
　チームの個々人が事業の成長のために主体的にチャレンジし、事業を作り上げていくことが可能です

●当社加盟店(商業施設、自動車販売業、リフォーム業など)を中心とした様々な業種・規模のクライアント企業が抱えるビジネス課題に対し、
　当社データ資産(※)を活用して解決を支援することが可能です

　(※)以下のような決済データを中心に多様性に富んだ大規模データを保有しており、実際に取り扱うことができます
　　　オートローン利用件数：140万件
　　　クレジットカード会員数：1,087万人(月間1億件を超えるトランザクション)
　　　売掛金決済保証利用社数：26万社　　など

●豊富なデータ資産と充実した分析環境(※)を背景に、顧客特性分析・予測モデル構築・ダッシュボード作成・新規出店にかかる売上予測など、実施可能な分析は多岐に渡ります
　(※)Tableau等のBIツール、SAS、GISツール、AutoMLツールなど

●クライアント企業の課題解決に加えて、データを起点とした新たなビジネスモデルの企画・立案にも取り組むことが可能です。
　当社データの強みを活かしたマネタイズ戦略の立案・実行を通じて、事業成長に貢献することができます。

・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

データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。
なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。
1，データ分析と企画立案
・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る
・分析結果を基に企画案を立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証
2，AIモデルの構築およびサービス化
・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築
・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用

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。

下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます
・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装
　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます
・MLモデル開発の為のデータ分析：
　 LLMを用いた先端技術開発
　 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築
　 AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：
　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築
・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：
　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート
・社内外の技術トレンド探索・知見共有：
　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等

主な業務内容
BI(Business Intelligence)ツールを活用した各ダッシュボードの実装
ビジネス上の課題を把握し、次の打ち手を検討するための基礎分析・集計
事業現場における意思決定を推進するデータマートの設計/実装
ダッシュボード用のデータマート定期更新の仕組化
社内の様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、要件の取りまとめ

仕事のやりがい・得られる経験
事業現場へインパクトをもたらすデータ活用に必要なデータ整備開発のプロジェクトに参画頂きます。本ポジションでは、特に、事業のオペレーション領域に関して、様々なデータ開発・運用を行って頂きます。
既存のデータマート資産を活かしつつ、新規のデータマートの構築に関わることができます。また、データマートを開発して完了ではなく、利用状況や利用ユーザからのフィードバックを元に継続的な改善に関わることができます。
構築し運用するデータマートを活用し、実際にビジネス上の課題に対する可視化や基礎分析を行い、データに基づいた課題解決を社内のステークホルダー(事業戦略・事業企画)と推進できます。

期待する役割
ビジネス課題に対してデータを活用して可視化し傾向を把握する
社内の様々なステークホルダーとのコミュニケーション・要件整理
データマートの設計・開発・運用の実行

期待するマインド
これまでの社内のデータ活用の経緯を理解しつつ、現状維持ではなく、課題を見つけ適宜改善していくマインド
HOW(手段)ばかりではなく、WHAT(目的)を深く考え、物事に取り組めること

・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。

●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
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

・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

【ミッション】
出向先は、自動運転バス・サービスを実装してきたリーディングカンパニーです。
今後の自動運転の量産・普及に向け、これまでに培ったノウハウを集約・分析・改善し、安全で安心な自動運転
バス運行体制のスタンダードを構築・推進していただきます。

【主な業務】
・自動運転バスの走行・運行データの収集および分析
・データに基づく運行課題の抽出と改善提案の作成
・全国の自治体からの実証実験実施の希望に対応し、スケジュール・条件調整を実施
・社内外ステークホルダーとの調整・交渉
・自動運転車量産化に向けた管理体制の検討、策定
・各種研修マニュアルの策定、研修内容の検討

【具体的な業務】
・自動運転バスの走行・運行データの収集および分析
・データに基づく運行課題の抽出と改善提案の作成
・全国の自治体からの実証実験実施の希望に対応し、スケジュール・条件調整を実施
・社内外ステークホルダーとの調整・交渉
・自動運転車量産化に向けた管理体制の検討、策定

仕事の魅力
・自動運転バスは高齢化社会の移動課題解決や地域交通の維持に直結する、社会的意義の高い取り組みです。
安全で安心できる自動運転運行体制を構築することで、未来の公共交通のスタンダードを自らの手で創り上げる経験ができます。
・データ分析による課題発見から、ソリューション企画、自治体や交通事業者への提案、導入支援や実証実験まで、一連のプロセスに携われます。
技術的な知識とビジネス推進力を同時に伸ばせる、成長機会の多いポジションです。
・今後急速に拡大が見込まれる自動運転市場において、先行的にノウハウを蓄積し、標準化をリードしていくチャンスがあります。
次世代の交通インフラを担う最先端領域で、自らのキャリア価値を高められるポジションです。

【事業・組織構成の概要】
・バイオメトリクス研究所では、バイオメトリクスの知見を活かした生体認証やメディカル・ヘルスケアの研究開発を通じて、安全・安心な社会の実現に貢献することを目指し活動しています。
・研究グループでは、ウェアラブルデバイスや診療データ、オミクスデータなど多様な医療・ヘルスケアデータを統合し、AI技術を活用する領域での技術開発を行っています。


【職務内容】
医療・ヘルスケアデータを扱うAI技術の研究領域において、幅広い活用を推進します。具体的には、以下の業務を担当いただきます。
・多様な医療・ヘルスケアデータを活用した、独自性のある機械学習・AIアルゴリズムの研究・開発・社内外のステークホルダーと連携しながら、顧客課題の探索と技術による解決策の提案を行う
・機械学習・AIアルゴリズムを現場ニーズに即したソリューションとして設計し、実装・評価までを主体的に推進
・研究成果に基づく知的財産創出、および、国内外学会発表などを通した対外的なアピール・情報発信

【ポジションのアピールポイント】
・N社会課題に直結するテーマに技術で挑戦できる面白さがあります。
・多様なデータと高度なAI技術を活用し、研究から事業化まで一貫して関われるのが特徴です。
・社内外のステークホルダーと連携しながら、実装・展開まで主導できます。
・海外研究所・現地法人との関わりによって、グローバルに活躍できる環境があります。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能

・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界のお客様の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとしてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。
・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定させて頂きます。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・様々な大手製薬企業のお客様との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手製薬企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。
・AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・医療/製薬業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。このような取り組みにより、IT技術力のスキルアップ、幅広い事例を修得により専門性の深化を図ることができます。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。
・当社の企業理念のもと、医療の高度化や課題解決に貢献したいという思いを持ち、本プロジェクトの目指す未来に共感したメンバーがたくさんおります。当社としては“ビジネスを超えて”社会貢献の取り組みとして参画しております。是非、一緒に日本の医療の発展、高度化を目指していきましょう。

当社のデータサイエンティストには、プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。

【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート

●ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。

●キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。

【業務変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】
基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。）

●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

当社の急成長する人材プラットフォームにおいて、データアナリストとして以下の業務をお任せします。

業務内容
経営 / ビジネス / プロダクトと連携して、重要な意思決定をする際のデータ視点からのサポート。
事業のアクセスログやアクションログを利用したサービスのユーザーの利用状況の把握、プロダクトのコンディションチェックのための調査・分析。
市況の変化におけるサービスやプロダクトへの影響の調査や予測のための分析。
プロダクト改善やビジネス施策に対する効果検証・評価。
不正検知など、サービスの安心安全のために調査を実施し、未然に防ぐための仕組みを考える。
データエンジニアと連携し最適なデータレイヤーの設計・構築。

働く魅力
医療ヘルスケア分野の人材関連サービスとして高い成長率を続けており、今後も高い目標を持ち続けて事業・組織ともに成長させていくフェーズです。
プロダクトをより良くするための施策であれば様々な裁量が認められています。
企画立案・設計・開発・運用までチームを組んで一貫して行い、上流工程からアウトプットまで携わることができます。
自分の得意な領域以外への挑戦を歓迎する環境です。
自身の強みを周囲に還元しつつ、キャッチアップ中の技術領域については得意なメンバーから還元してもらいながら開発を進めていただきます。
セールスやカスタマーサポートなど顧客接点を含めて全てを広義のプロダクトとして捉えており、事業に関わるあらゆるメンバーらと尊重し合いながらミッションの実現に取り組むことが可能です。
複数のプロダクトを扱うため、複雑で難易度が高いデータ分析基盤の構築を主導することができます。

・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

統合後のさらなる事業拡大を目指していく中で、経営管理の現場では、旧会社ごとに異なるKPIやシステム、データが混在しています。これを一から現状分析し、あるべき経営指標とデータフローを設計、SQLやPythonを用いて自らダッシュボードを構築し、現場部門への定着まで一貫して携わりながら、経営企画室として全社の意思決定をデータドリブンに進化させていただきます。

【具体的な業務】
・統合に伴い分散・混在したKPIやデータ基盤・経営プロセスの現状分析
・事業実態ヒアリングを通じた経営課題抽出およびKPIツリー再設計
・データフロー設計、集計プロセス・業務フロー改善の推進
・SQL/Pythonを用いたデータ抽出・加工・集計
・BIツール（Looker/Tableau等）を用いたダッシュボード構築・運用を自ら担当
・dbtを活用したデータパイプラインの設計・構築
・Cloud Run Functions等のサーバーレスアーキテクチャを用いたデータ連携処理の実装
・新たな管理指標やダッシュボードの社内定着・PDCAサイクルの主導
・PDCA/課題改善につながる運用・フォローアップ

※今後のキャリアステップ
KPI・データ経営領域の全社推進担当として、構想 実装・運用・現場定着すべてを主導いただきます。その経験を活かし、中長期的には経営企画室のリーダーや全社横断プロジェクトの責任者等へキャリアアップを目指せます。

【業務の魅力】
・統合直後の成長企業で、「ゼロベース」で指標・仕組みを設計・構築できます
・ダッシュボード開発 全社定着活動まで自分主導で裁量大きく関われます
・経営陣や現場部門とのコミュニケーションが多くダイナミックな変革・成長を実感できます
・新しい経営管理の在り方を、全社規模で形にできるやりがいがあります

【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

データガバナンスおよびAIガバナンスの責任者（またはその候補）として、以下の業務を牽引していただきます。

データガバナンスおよびAIガバナンスに関する全社戦略の策定
上記戦略に基づく規程・プロセスの整備、組織体制の構築と運営
AI利活用（例：与信モデル等）におけるリスク評価、管理、統制策の立案・導入
データ利活用（第三者提供、目的外利用等）に関する倫理的・法的課題の検討と判断基準の策定
データガバナンスやAI倫理に関する委員会の運営
グループCCO/CTO/CISO/CDAOや、データ戦略室、AI推進室、法務コンプライアンス本部など、社内の多様なステークホルダーとの連携・調整

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。

▼具体的な業務内容　
　証券データでの分析・価値創出に加え、当グループのデータとの組み合わせによる独自の分析アプローチを実装していただきます。
データ分析・モデル開発業務：

既存ユーザーの投資行動分析・セグメンテーション
取引パターン・市場動向分析による最適化施策の検証
当サービスの決済データを活用した収入・支出パターン分析
顧客離脱予測・エンゲージメント向上施策の効果測定
機械学習・システム実装業務：

1to1レコメンドモデルの開発・実装
生成AIを活用した個人ポートフォリオ損益分析・エージェント機能の開発
当サービス決済データと投資データを融合した投資シグナルの構築
　決まった分析手法を実行するのではなく、「どのデータを組み合わせれば新しい価値を創出できるか？」を探索し、PoC→MVP→プロダクト実装の段階的アプローチで実装まで一貫して取り組んでいただきます。

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！