データサイエンス、1000〜1200万の転職求人

当社では、データはビジネスを推進するエンジンであり、信頼性の高いデータは全社の戦略を遂行するための重要な資源と位置付けております。その活動の一環としてData CoE (Center of Excellence)を運営し、組織を横断した取り組みを推進しています。データ戦略部（CDO）はData CoEにおけるデータ分析・利活用促進において重要な役割を果たしており、この取り組みに貢献出来る経験豊富な人材を探しています。入社後は社内の業務部門を横断するプロジェクトに従事する事になります。

我々が提供する機会：
部門横断型の様々なデータ分析プロジェクトに携わり、チームを作り上げて行く過程に貢献する機会。
経営層に近い立ち位置からプロジェクトを遂行し、関連会社等も含む当社グループ全体へのダイナミックなインパクトを創出するプロセスに参画・貢献出来る機会。
データサイエンスにより金融業界を推進・革新する過程に参画出来る機会。
技術面・金融ドメイン知識双方に知見のある様々なバックグラウンドの多様なチームメンバーと、協力的な環境にて相互に学習しながら成長出来る機会。
国際的にビジネスを展開している企業のグローバル本社にて、グループデータ戦略部の海外のチームメンバーとも協業しながら国際的な環境にて業務を推進する経験。

職務内容：
データガバナンス体制の構築・運営、データマネジメント、ビジネスインテリジェンス提供、データ分析等の各種プロジェクトにおいて進捗管理、関連部署との調整、ステークホルダーコミュニケーションを主導します。
グループ関連会社のビッグデータを、SQLやPython等を用いて分析し、ビジネス上の意味のある洞察を提供します。
PowerBI等を用いて、経営陣、財務、人事、リスク、およびその他の部門のKPIを把握するダッシュボードを作成および維持し、各種KPIデータをビジネス上の意味のある形で提供します。
社内の業務プロセスを分析し、改善余地を模索し、業務プロセスを改善すると共に自動化推進を主導します。
ドキュメント、ツールキット、FAQガイド等を作成・提供します。
データ活用を向上させるための研修等を企画・実施し、内部/外部の利害関係者にデータの重要性を啓蒙します。

ポジション概要
CDOと連携して、「マップサービス」「路線情報サービス」など、当社が担当する事業に関してのデータガバナンスとデータ利活用を推進する組織のマネジメントをご担当いただきます。
データ利活用案件の相談対応、事業部案件のアドバイス、リスク評価、データガバナンスに基づく承認、全社データポリシー議論、調査・ヒアリング、データリテラシー向上施策、企画推進などをお任せします。
組織内のデータ利用とガバナンス支援を担っていただきます。
※入社時の役職に関しては部長または本部長を想定しておりますが、選考の過程にてご志向性や適性・経験を鑑みて決定いたします。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
データ活用推進組織の目標設定、Data Directorの人員確保や育成、管理
事業部内のサービス企画担当者からのデータ利活用案件の相談対応
データ利活用案件のPIA（プライバシー影響評価）などにおけるデータガバナンス関連でのデータ利用承認
事業部におけるデータリテラシー向上施策推進
事業部ボードメンバー定例会議でのデータガバナンス観点のサポート、アドバイス実施
事業部のデータ活用推進の戦略・企画のリード
全社データ利活用に関するルール、ポリシーに関する議論参加、課題解決の推進
CDOが対応する課題の一部を推進
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。
小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。

●データエンジニア
小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。
クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。
・クラウド環境（AWS, GCP）でのデータパイプライン設計・構築・運用
・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装
・各種API連携、データ統合処理の開発
・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション（日本語・英語）

●データサイエンティスト
航空系クライアント向けにデータ分析を行うデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。
業界特有のデータ特性を理解し、分析結果をビジネス価値へと転換します。
・航空関連データの分析・可視化・インサイト抽出
・予測モデル、最適化アルゴリズムの設計・実装
・クライアントへのレポーティング・提案活動
・日本語・英語でのステークホルダーとのコミュニケーション

ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。

●データエンジニア

小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。
・クラウド環境（AWS, GCP）でのデータパイプライン設計・構築・運用
・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装
・各種API連携、データ統合処理の開発
・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション（日本語・英語）

●データサイエンティスト
航空系クライアント向けにデータ分析を行うデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。業界特有のデータ特性を理解し、分析結果をビジネス価値へと転換します。
・航空関連データの分析・可視化・インサイト抽出
・予測モデル、最適化アルゴリズムの設計・実装
・クライアントへのレポーティング・提案活動
・日本語・英語でのステークホルダーとのコミュニケーション

ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。

PJやチームのサブリーダーとしてデータ分析技術を活用した製品/サービス/プロセスのニーズを抽出し、ビジネスターゲット特定と実行計画の立案を支援する。
開発・サービス提供対象の概略仕様やスコープを定め、活用する最適な分析手法、プラットフォーム、ツールの選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。
その後リーダーの指示のもと、チームをリードして一連の開発・サービス提供プロセスを遂行する（要件定義、データ加工、データ分析モデルの構築、分析評価・報告、ソフトウェア実装、提供手順やマニュアルの整備など）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】
・【高度な予測分析】予測分析のソフトウェアツールと機能を使用して、高度な予測分析を実行し、モデルの評価、検証、および強化を行う。
・【「As Is/To Be」の分析】「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述する。
・【データアーキテクチャー】品質と正確性を確保するために社内外の利害関係者と連携し、データ収集のメカニズムとデータアーキテクチャーとの整合性を確認する。
・【最新動向の把握】社外の動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性の評価に貢献する。
・【プロジェクト管理】確立されたプログラム管理計画内で小規模または中規模のプロジェクトを遂行する。
・【品質保証】管理者を補佐し、品質保証基準の更新を推進する。継続的な業務改善を行う。
・【企業インフラ開発】関連システムのアーキテクチャーブループリントの開発に参加する。
・【情報セキュリティ】ファイアウォールやメッセージの暗号化など、必要なセキュリティ対策を実施してその設計に関する情報を提供し、パフォーマンスを監視して、問題が発生したらセキュリティの専門家に通知する。
・【データ探索】主要なデータソースおよびビジネスインテリジェンスツールを使用して、主要なテーマおよび傾向を分析できるようにするために、調査を実施し、適切な情報を選択する。
・【ビジネス要件の識別】面談、文書分析、ワークショップ、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と目標の観点から要件を表現する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・損保業界、IT業界の最新に常にふれることができ、ご自身の市場価値を高めることが可能です。
データサイエンティストとしてさらに極める道を、当社の中に見出してみませんか。あなたの経験が十二分に発揮できる環境をご用意してお待ちしています。
・当社では、職位やテーマ別の研修を実施し、社員一人ひとりが自分で選択し、希望するスキルや知識を磨くことができる環境が整っています。
・スペシャリストとしての道と、マネージャーとしての道があり、自身のキャリアパスを選択できます。
・当社は金融機関と協力し、デジタル金融イノベーションを推進しています。
自社のアイデアと顧客のアイデアを結びつけ、新しい金融サービスを創出することで、やりがいを感じることができます。
・金融業界は急速に変化しており、デジタルトランスフォーメーション（DX）が進行中です。
データサイエンティストは、データ分析を通じてビジネスの成長に寄与することができます。高度な分析技術を駆使し、チームをリードしながら、組織の目標達成に貢献することができます。

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

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

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

日々の業務
・クライアント企業におけるデータ活用戦略の立案
（例：マーケティング高度化、業務効率化、意思決定支援等）
・顧客課題のヒアリングと、活用可能なデータの棚卸・可視化支援
・データ収集・整備・統合に向けた要件整理、およびシステム部門との連携
・分析要件の定義・設計、およびBIツールや統計ツールを用いた分析・示唆出し
・分析結果に基づいた施策提案、KPI設計、効果検証の支援
・顧客のデータリテラシー向上を目的としたワークショップやトレーニングの企画・実施
・CDP、DWH、BI基盤等の導入・活用コンサルティング
課長採用の場合は上記に加えてプロジェクトマネジメントを担う
・プロジェクトマネジメント（進捗管理、品質担保、利害関係者との調整）

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

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

●データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築

●統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG（検索拡張生成）による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール（PowerBIなど）による分析

●業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化

●MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視

●データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策（採用、育成、配置、定着など）の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成

◆このポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる

◆キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニアとして、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在へとステップアップいただきます。
当社の成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、「人と組織を科学するプロフェッショナル」として、経営・事業の意思決定をリードするキャリアを築いていただけます。

・検証中のデータソリューションのPMF（プロダクト・マーケット・フィット）推進
　例）検証計画の立案・推進、PoC等のプロジェクトマネジメントなど
・事業部との新たなデータソリューションの企画・構想
　例）デジタル技術（AI、機械学習、ビックデータ活用など）を活用した業務プロセス改革の検討、データを活用した新たな付加価値サービスの企画・構想、事業部とのワーキングチームの組成および活動の推進など

◆使用する開発言語・ソフト・装置/機器等
パワーポイント、エクセル、ワード

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

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

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

業務内容
本ポジションではトップシェアを目指す自社広告プラットフォームのデータサイエンティストとして、以下の業務を担当していただきます。
＝＝
・アドテクノロジーの予測回りの改修、機能アップデート
・プラットフォームの販売単価向上ロジック開発
・商品レコメンドエンジンの開発（どの商品をレコメンドすべきか、ダイナミッククリエイティブのイメージ）
・データサイエンティスト目線での将来像を描く
・配下のデータサイエンティストのマネジメント
・サイエンスグループの戦略の社内ビジネス側への共有
＝＝
上記簡単に記載しましたが、ご存知の通り、アドテクにおけるデータサイエンスは奥が深く、どこまでも探求しつづけることが求められます。
過去にアドテクのデータサイエンスや機械学習をやったことがあるかたで、この世界のさらなる深淵を目指したい方、募集しております。

この仕事で得られる経験、魅力
・グローバル大手アドテク企業のようなロジックを一緒に作る
・AIのサポートなどのエンジニアの環境
・管掌範囲の広さ、裁量

仕事内容
当チームのミッション/サービスについて

得られる経験・スキル
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。

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

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

【アピールポイント（職務の魅力）】
●職務の魅力
・組織内に在籍している多様な人財・スペシャリストと連携して、最先端の技術や知見をどうやってお客様のビジネス成果・価値に繋げられるかといった思考、経験を磨くことができます。
・当社は各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点が多く、幅広い業界・トップクラスの企業に向けたデータドリブンDX支援を経験することができます。

●組織の魅力
本ポジションは、デザイン思考とテクノロジーを掛け合わせ、徹底したユーザ視点に基づいて、ビジネス構想から実装、実行まで、あらゆる業界のお客様を支援している最先端の組織に所属しています。同じ組織内にサービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど各種スペシャリストが在籍しており、お客様に対して事業変革・構想の検討からビジネス成果を創出するまでワンストップ支援を行っています。また、勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【アピールポイント】

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

具体的な業務内容
当社のサービスに対して、データ分析や分析のための機械学習モデル開発しながら、主体的に各サービスの課題を抽出し課題解決手段の提案、示唆だしまでを行っていただきます。
課題解決のためのビッグデータ分析（bigqueryなど）により利益拡大やコストカットを目的とする、機械学習などを用いた予測、推定（Python、R、Spark）やモデルの組み込み、ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など）など。

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

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

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

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

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

※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する


●具体的な業務
デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく

ヘルスケア領域におけるビッグデータ／リアルワールドデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析、データ解析に基づく疾病予測や疾病予防のためのモデリング等を行っていただきます。

《主な業務》
・臨床試験、臨床研究における統計解析業務
・遺伝子解析（Dry解析）
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援
・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
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

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

具体的な業務内容
グループのサービスに対して、データ分析や分析のための機械学習モデル開発をしながら、主体的に各サービスの課題を抽出し、課題解決手段の提案、示唆出しまでを行っていただきます。
課題解決のためのビッグデータ分析（bigqueryなど）により利益拡大やコストカットを目的とする、機械学習などを用いた予測、推定（Python、R、Spark）やモデルの組み込み、ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など）など。

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

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

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

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

●募集概要
・経営視点で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
・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
・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。
・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
・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

【分析業務例】
・BIツールや統計・機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成。それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援
・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討・開発の実施
・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用・改善
・データ分析関連の文献調査・アルゴリズム実装

▼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、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

クライアント企業に提供するデータとデジタルテクノロジーを活用した下記の業務を担当して頂きます。

・AI等最先端のテクノロジーを活用したサービス研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務の提供
・データドリブンな意思決定サポート
・データ分析の基礎となるデータマネジメントの構築
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略を立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し、大量のデータからインサイトの導出
・データ分析の結果を組織内外のステークホルダーに分かりやすく伝え、データから導かれた洞察をストーリーテリングの形で提示

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、当社の住宅ローン比較サイト事業および不動産投資サイト事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。


　住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
　　- RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
　　- プロンプトチューニング
　　- モデルのフィッティングの調整
　不動産の価格モデルの作成及び運用
　　- 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
　　- データのクレンジング
　　- AIツールへ投入し、相関モデルを導出
　　- モデルのフィッティングの調整
　　- 実装しモニタリング及び改善
価格分析に基づくレポート作成
　最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
　短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
　上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

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

当社が有する量・質ともに国内でも有数のデータを扱い、データサイエンスを活用した顧客理解、マーケティング（事業）課題の原因抽出、課題の解決支援等のミッション主担当者として、経営と近い距離で顧客体験のDX、マーケティングの深化を推進いただけることを期待しております。
※当社では各部署に分析機能があり、将来的なキャリアパスとしてリテール分野にとどまらないデータを取り扱うことも可能な環境です。

＜具体的な仕事＞
・ビジネス目標を達成するために必要なデータの収集、整理、抽出
・統計学・機械学習を用いたデータ分析全般（設計、構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）
・ビジネスリーダーや他の部門と協力して、データに基づいた戦略策定をリード
・データ分析を通じた顧客行動の把握、新しい顧客体験を提供するための意思決定のサポート
・事業グロースに向けた施策の検討、提案

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

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス

その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。

【具体的な業務内容】
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的に合わせた業務分析・ヒアリング〜課題抽出、戦略策定、技術選定、PoCの実施
・自社サービスも含めたデータ分析基盤に関する提案・案件立案

(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
・データ活用の自走支援
・データの可視化、分析支援
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善
（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決(DataOps)
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築(MLOps)

(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
・ワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材のデータ活用教育

また、上記に加えて自社サービスの機能改善・新規機能の企画立案への提言やプロダクトを発展させて新しいソリューションに繋げたい方など、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

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

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

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

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

上記(1)(2)(3)を組合せた総合支援

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

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

当フィナンシャルグループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジションです。
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応いただきます。
・生成AIの利活用を想定したデータの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
・生成AIのモデル開発に必要なデータの特定、データベース設計
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
・プライベートLLMの分析、技術的評価

＜ご参考＞
具体的に現在企業内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下の通りです。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
・初期的な技術検証（AIモデルやプラグインの活用）
・生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
・ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・企業独自モデルの構築及び評価実証
・AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討

【このポジションの魅力】
・数万人の社員が在籍するグループ横断で、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
・特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いて技術課題の解決を行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
・業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
・裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
・Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。

【働き方】
・業務用端末に加え開発用端末を支給します。またiPadや業務用スマホを支給します。在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・オフィスはフリーアドレスで、活発なコミュニケーションが生まれています。日によって席を変えて気分転換をすることも可能です。
・積極的な休暇取得を推奨しており、メンバー間で協力して計画的に休暇を取得しています。

本ポジションのMissionは、当社のデータやリソースを適切かつ有効に活用・確保し、当社ならではの研究・分析・発信で、当社の目指す世界の実現に貢献することです。

ユーザーデータを活用した分析結果に限らず、例えばアンケート結果や独自の調査等に基づく発信、政府のマクロ経済政策や日銀の金融政策の解説、専門書や論文の紹介など、得意領域や経験を活かした発信を期待しています。

具体的な業務は以下の通りです。

・データ活用戦略の立案・推進：当社のデータを駆使し、ユーザーや政府に価値を提供するための戦略を策定
・データ分析とインサイトの抽出：ユーザーの経営課題や市場動向を分析し、有益なインサイトを提供
・政策提言の支援： 政府や関連機関との連携を通じて、データに基づく政策形成を支援
・レポート作成・発信： 分析結果をわかりやすくまとめ、社内外への発信を行う
・チームマネジメント： プロジェクトチームの編成・育成・マネジメント

データサイエンティストとして、各種分析及びレポーティング業務に即戦力として従事しつつ、メンバー業務の品質管理やプリセールス業務も担当して頂きます。

●業務内容詳細
・顧客ログデータを用いた顧客ポートフォリオ診断やKPI設定
・KPI改善のための深堀分析〜施策立案
・ABテストを始めとする施策効果検証
・リサーチデータや公的統計データを用いたマーケットサイズ推定、需要予測
・広告はじめマーケティング投資履歴データと実績商況データを用いた投資配分最適化

●仕事のやりがい
・多様な業界や部門におけるデータ活用課題の解決に携われること
・様々なデータを扱い、幅広い分析、課題解決手段を実施できること
・少人数かつ若いメンバー構成の事業本部において、事業拡大フェーズの業務に大きな裁量を以て従事できること

●配属部署について
・データサイエンスユニットへの配属となります。現在会社人数は80人程度、管理層を中心に育児中のメンバーも多く、ワークライフバランス感度の高い組織となっています。

[職務概要]
ビジネスコンサルティング チームでは金融機関が顧客への融資を行う際の与信戦略や、マーケティング戦略における投資対効果を最大化するための予測モデル構築、専門家によるコンサルティングなど幅広いデータドリブンによるサービスを提供します。
具体的には、貸付債権の延滞・債務不履行(デフォルト)など信用リスクの将来への推移や変化を予測します。長期的な成長と収益が見込めるポートフォリオの構築を支援し、収益の最適化を実現します。
また、初期与信や途上与信における詐欺や不正取引の検知・捕捉を実施し、取引ライフサイクル全般にわたる被害を未然に防止します。中小企業・未上場企業向け法人融資においても、同様に与信判断・意思決定を支援し、収益の最適化を実現します。
金融機関向けの業務に関わらず、データドリブンによる分析コンサルティングやソリューションも提供しています。

[主な業務内容］
・データ利活用の基盤構築支援、ビジネスインテリジェンス提供、
　データ分析、AI利活用等の管理・運営に携わり、チームビルドの実施。
・クライアント/当社チームと連携し、ビジネス課題の明確化、
　課題解決に向けたプロジェクトの立案・推進の実施。
・金融機関/ノンバンク向けの与信戦略の策定支援や与信業務に関わるコンサルティング。
・提案書作成などの技術的な観点からの営業支援。

[ポジションの魅力]
・クライアントへデータに基づいた戦略提案が可能です。
・顧客の与信管理に対する実体のあるアウトプットが評価され、パートナーコンサルタントとしても位置づけられています。

[キャリアパス]
●コンサルティング マネージャー
データ分析プロジェクトの計画・実施・実装サポートまでを管理してもらい、データドリブンもよる意思決定を行うために必要なステークホルダーとのコミュニケーションを実施。
将来的には次フェーズ提案などの提案活動も期待されます。

●エンジニア マネージャー
社内外への知識共有を期待され、シニア エンジニアマネージャーを目指すことができます。

データアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。
本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。

・事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析
・分析を通した将来傾向の予測
・アンケートデータ、定性データの分析
・A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務
・因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定

様々な領域やミッションを持つ各事業部や経営層に向けて、意思決定のスピードと精度を上げられる分析とそれに基づく事業支援を行なっていただきます。

分析の実行のみならず、当社における分析推進組織のあるべき姿を自ら考え、周りを巻き込みながら実行していくことを期待しています。具体的には、以下の動きを想定しています。

・統計解析にもとづく事業部の様々な施策の効果検証
・各チームのミッションに則したKPIの設計支援、可視化、見立てと振り返り
・上記データ利活用案件の実行体制構築、プロジェクトのディレクション・マネジメント
・分析ナレッジの蓄積と汎用化を通じた、分析の品質担保と全社への流通

【ポジションの魅力】
●経営判断に大きく貢献する業務
経営意思決定のためのデータ作成・分析などに取り組んでいただきます。ただデータを集計・分析するのではなく、経営陣や事業部のメンバーと密に連携をとりながら、何を出すべきか戦略からお考えいただく、事業戦略に影響の大きい業務となっています。

●多事業・多プロダクトに広がる当社のSaaSビジネスにおけるデータ分析というチャレンジ
多事業・多プロダクトを展開する当社において、サブスクリプション型のビジネスモデルを最適化するためのデータ分析は世の中的にも前例がなくチャレンジングな取り組みが求められます。SaaSビジネスの先行企業として、世の中的にも新しいデータ利活用事例に向き合うことができます。

●データ量や幅の広さ
当社ではtoC、toB、BtoBtoCと40以上ものプロダクトやサービスを展開しており、ユーザー数も年々増えています。企業経営から個人の資産管理まで幅広い膨大なデータが蓄積され続けています。

●「今までのやり方」にとらわれない柔軟な環境
中途入社2年未満の方も多く、既存のやり方に捉われず、より良い方法を取り入れていける環境です。

営業部門の社員および代理店の行動変革に資する分析、営業成績関連、代理店手数料等各種指標の分析を担っていただきます。

小売事業では、グループの経営ビジョン＆戦略ストーリー2031の実現に向けて、好きを応援するテナントを基軸とした店作りやビジネスプロセスのDXを推進しています。また、新たな顧客接点の創出として、高い集客力や会員募集力、客単価や荒利益率の向上が期待できるイベントやグッズを扱う自主運営ユニットを、全国主要都市へ展開するなど、これまでにない新サービス・新規事業を積極的に企画しています。

今後は新サービスや新規事業に加えて、既存の事業領域も含めて横断的にデータ分析環境を整備していく計画です。そのためには、社員が安全かつ柔軟にデータを活用できる環境の整備と、データ活用文化の醸成が欠かせません。このような多岐にわたるチャレンジングな取り組みを推進してくださる立ち上げメンバーを募集しています。


＜お任せしたい業務例＞
多様なミッションや役割を持つ各部署のメンバーに対し、迅速かつ精度の高い意思決定を可能にするデータ分析環境を整備・提供します。また、単なる分析業務に留まらず、組織全体の分析力向上のために、自ら課題を発見し周囲を巻き込んで推進していただくことを期待しています。

具体的には、以下のような取り組みを想定しています。

・各チームが目標達成のために必要なKPIの設計を支援し、ダッシュボード構築やデータ集計プロセスの効率化・可視化を推進する
・部門や業務領域を超えて管理会計上の数値を一元的にマネジメントし、コミュニケーションの促進を図る
・経営層から現場レベルまでの意思決定支援を目的としたデータ統合基盤の企画・設計・構築
・分析ノウハウを体系化・汎用化し、品質を維持した形で社内へ広く展開・共有する

・アルゴリズム/モデル設計/開発自社開発プロダクトのアルゴリズム開発
（大手フランチャイズの売上予測の開発運用が主）
・データ基盤構築
・データパイプライン構築
・モデル実装におけるアプリケーション開発
・プロジェクトマネジメント
・工程工数原価管理
・顧客折衝
※エンジニアに対するPMあるいはリードエンジニアの役割も担っていただきます。

業務内容
グローバルプロジェクトであるSAP社のS/4 HANAを軸とした、単なる置き換えではない基幹システム刷新プロジェクトにおいて、各サブチームに参加し、ステークホルダとともに課題、解決手段の整理を進めます。直近については、FY2024上半期は構想策定フェーズに、下半期からは要件定義フェーズに参加いただきます。事業部の変革のための課題整理を支援し、データアーキテクトの経験を活かしデータガバナンスチーム牽引者としてエンタプライズアーキテクチャに沿ったS/4 HANAへの刷新につなげる役割を担って頂きます。
いままでのご経験を活かしながら、さらなる大規模プロジェクトに携わりたい方には最適な機会です。また、S/4 HANAのご経験がない方には、知識習得にも力を入れていますので、この機会に経験を積むことが可能です。
・データガバナンスの整備（重要コード選定、データ定義、マスタ管理、論理DB構築、活用ルール等）。 特に攻めのデータガバナンスとして、コード整理、データの意味定義の明確化・疎結合アーキテクチャへの転換・アクセス権管理など。
・S/4 HANA全般(FI/CO/SD/MM/PP/PS/Service）、IBP、BTP、DWC/SAC
・S/4 HANA周辺プラットフォーム(BTP)

ポジションのやりがい
・国内外の連結会社を含めたグローバルな視点で、経営の最重要インフラとなる次期基幹システム構築にデータガバナンスの観点から推進する役割を担って頂きます。
・ビジネスにより近いところで事業貢献ができることが事業会社で働く醍醐味です。
・各事業部門のDX化に貢献し、その成果を自ら感じることができます。
・様々な事業部門との接点により、IT分野に限らない、広い知見を得ることができます。

キャリアパス
・当社の海外を含めた複数事業のデータ整理を行うことを通して、さらなるDXスペシャリストを目指せます。
・複数のDX活動があるため、一つのDX活動が完了したあとも、別の分野のDX業務を経験できます。
・初期配属の職場に留まらず、事業部門に軸足を移し、継続した事業変革に向けて、事業部内部からのITソリューション推進で活躍頂くキャリアパスもあります。

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
生産現場とそこに関わる生産・製造技術に関わることで、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、その将来計画を考え提案することができます。

キャリアパス
当社が作るプロダクトの製造工程（素材、レンズ部品、レンズユニット・各種製品組立、etc）に関わる、長期戦略の策定、技術開発テーマの検討、生産現場の改善、etc、と広くいろいろなところへつながるデータ、情報の分析に携わっていただきます。その中で、当社のものづくりにおけるデータ分析のスペシャリストを目指せます。

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
光学製品の生産職場の工程改善を通じて、幅広い製品群および複数の生産拠点での業務に携わることができます。そのなかでは、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、技術戦略立案により、現場の生産性向上はもとより、会社の持続的な成長に寄与することができます。

キャリアパス
生産工程情報の収集・分析業務は、現場の工程管理者や作業者とコミュニケーションを取りながら業務を進めるため、社内の人脈が広がり、早期に打ち解けることが可能です。また、これまでの経験を活かし、データ分析手法を社内に広く周知する教育者的役割としてのキャリアを広げられる機会もあります。

ミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、当社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

1.課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、当社全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
2.LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
3.事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
4.PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
5.社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、当社全体の生成AI活用レベルを引き上げる

▼やりがい
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、当社全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

●開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learn など)
必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet