データサイエンス、1200〜1400万の転職求人

104 件

【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、顧客対面業務を行っていただきます。また、顧客への提案活動も担当いただく想定です。

エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを少人数チームで出していく重要な職務です。

5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待します。また、志向・適正に合わせて、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部（分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…）なども担当いただきます。

【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まで、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

-顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

・提案活動 :
-新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します

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

クライアントの課題（業務効率化など）を、機械学習や数理最適化を通して解決します。
・機械学習モデルの構築 (需要・供給予測、金利予測等)
・数理最適化モデルの構築 (配送最適化、発注量最適化等)
・機械学習パイプラインの構築等によるPoC (Proof of Concept）の効率化
・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供
・生成AIを高度に活用したアプリケーション構築・データ分析による顧客業務の高度化・効率化

PoC (Proof of Concept）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、システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

また、顧客への提案・折衝などを含むデータコンサルタント業務をおこなう機会もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティングやマネジメント等の志向のあるバランスの良いも、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 : Kubeflow Pipelines（Vertex AI Pipelines）
・数理最適化 : OR Tools, Gurobi, 等
・生成AIモデル/API : OpenAI, Google, Anthropic, Stable Diffusion, 等
・クラウド:Google Cloud / Azure
・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？

【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

AIエージェント時代を切り開くため、顧客の「意思決定プロセス」をデザインするアナリストを募集します。

本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。自社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の論点整理をリード
* 分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
* 現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
* AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
* データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。

具体的な案件・取り組み事例:
* クライアントX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。
* クライアントY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エージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
* 経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
* エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
* プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験

組織の魅力:
* 組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
* クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
* シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
* 高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる

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

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。

- 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

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。

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。

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。

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

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。

【ミッション】
顧客データの“入口”を統合的に整備し、“出口”となるデータ利活用＆AI技術で価値へと変換する
導入後の利活用をリードしていく役割となります。

【主な業務】
(1)顧客案件のテクニカルディレクション、テック中心タスクフォースのリーダー、案件対応の型化
（databricksをメインとしたデータ基盤、CDP、LINE OA／API、CRM／MAなどの各種ツール対応、他本部・パートナー連携含む）
(2)データソリューションに関する顧客提案および受注後の推進と管理
(3)重要顧客の提案または導入のプロジェクト化案件のPMO対応、受注案件の伴走支援
(4)データ分析を含めたデータ利活用の顧客提案および受注後の推進と管理
(5)AI／ツールを活用した案件対応、施策活用の提案

【具体的な業務】
●プリセールス支援
- 技術要件ヒアリング・整理
- 既存システム調査（アーキテクチャ／データフロー）
- ソリューション選定（DataLake、DWH、CDP、MA、LINE API など）
- データ分析を含めたデータ利活用整理
- 概算コスト・ロードマップ提示
‐ 提案資料作成（技術系）
●プロジェクト支援
‐ プロジェクトマネジメント（他本部と連携）
‐ PMO
‐ データマネジメント策定
● 受注案件の伴走支援
‐ 技術観点でのカスタマーサクセス支援／伴走支援

仕事の魅力
・当社のデータ基盤の強み（大規模データ処理能力や高度なセキュリティなど）を学びながら、顧客への最適なデータソリューション提案ができます。
・当社グループとして最先端の技術を積極的に取り入れております。本ポジションでも新しい技術に触れる機会が多い環境で業務を遂行いただけます。
例）企業用最先端AI「クリスタル・インテリジェンス」の開発・販売で提携を発表

【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】
・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進
・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進
・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進
・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの)
・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進
・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進

【職務詳細】
(1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進
(2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード
　 協創プロジェクト：MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践
(3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード
　 当社独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート
　 代表的なWebアプリケーション
　 ・材料データ分析環境
材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境
　 ・実験/製造自動化プラットフォーム
計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム
　 ・再生材マーケットプレイス
　　 再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス
(4) AI戦略を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進
(5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等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、業界・企業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業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進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MI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、当社のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。

【期待する役割】
2026年度後半に開業を予定する新デジタルバンクにおける、データ分析および利活用を主導いただきます。
開業後は、プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進を目的とした、データ分析からサービス改善に関わる一連の業務をお任せすることを想定しています。
将来的な金融グループの持つ巨大な顧客データの活用もスコープに、データガバナンスの構築に関与いただきたいです。

【業務内容】
・各種データの分析業務（KPIトレース、経営報告、外部報告）。
・分析用データマート、ビューの構築。
・データ活用教育の企画・実施。
・運用方針・運用ルールの策定、ユーザ管理・権限設定、メタデータ管理。

＜開業後以下を含む＞
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施。
・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援。
・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案。
・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析。

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

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）

全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクトのAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします

※ビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。

【詳細】
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援

投資先は、年商500億円・総ユーザー数2,400万人超を誇る国内最大級の電子コミック配信サービスを運営しています。2024年より世界的な投資会社グループに加わり、経営層と事業部が一体となってAI・データ活用を全社的に推進。データサイエンティストが事業の根幹に関わる大胆な挑戦をしやすい環境です。
競争が激化する電子コミック市場において、AIが事業成長の鍵を握ると考えています。ユーザー体験の向上、LTVや広告効果の最大化、生成AIによる制作支援など、当社の豊富なデータ資産を活用し、事業をドライブさせる挑戦的な課題が数多く存在します。
そこで、今回は業界トップクラスの電子コミック配信サービスで、AI活用をリードしていただくデータサイエンティストを募集します。

業務内容
電子コミック配信サービスが保有する多様かつ膨大なデータを活用し、ユーザーの満足度と事業成長を最大化することがミッションです。具体的には、以下のテーマに取り組んでいただきます。
●作品の推薦アルゴリズムの高度化:
○閲覧・購買履歴などの行動データ、作品やレビューといったメタデータを活用した新しい推薦ロジックの開発、実装、A/Bテスト
○新規ユーザーや多様な嗜好を持つセグメントへの対応、コールドスタート問題の解決。作品毎に付与するのメタ情報の精緻化
●マーケティングの効率化 (ex. 広告宣伝、販促活動):
○短期だけでなく中期目線も踏まえた広告ROIの最大化、広告出稿作品の自動選定、広告クリエイティブの改善やキーインフルエンサーの特定
○各販促キャンペーン施策の効果検証/改善活動、LTV最大化を行う為のユーザー毎の販促施策ミックスの最適化
●生成AIを活用したコミック製作の支援:
○AIエージェント等を活用した原作小説の選定、小説原作のコミック向けストーリー変換、編集の壁打ち機能
○作画支援AIツールの導入、改善

当社は健診データ・レセプトデータ・画像検査データなど多様な医療データを活用し、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
規立ち上げます。
その第一人者として、データ基盤構築からモデル開発・分析、社内外との協業を通じて事業を牽
引する シニアデータサイエンティスト を募集します。
将来的に Chief Data Officer (CDO) としてデータ戦略全体をリードすることを期待される、経営
幹部候補のポジションです。
1本のモデル設計、1つのアーキテクチャ判断が、「この国の医療費をどう未来に接続するか」に
直結します。
データで意思決定の根拠を刷新し、日本の医療費7兆円削減という壮大な目標に挑む。
その最前線を牽引してください。


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？

● 医療データを「事業価値」に変換するには、どの構造から再設計すべきか？
● 健診・レセプト・画像など異種データを、どう統合・標準化すればスケール可能になるか？
● 統計／機械学習／生成AIのそれぞれのモデル選定が、事業戦略・収益構造にどんな影
響を与えるか？
● 医療データ利活用のスピードと、倫理・プライバシー・ガバナンスの両立をどう実現する
か？
● 分析結果を“報告書”で終わらせず、どう経営・現場の意思決定構造を変えるか？
● データを「プロジェクト単位」ではなく「医療インフラ」として持続可能に運用できる設計とは
何か？

業務は日々変わります。なので「事例」で伝えます
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・レセプトデータを中心とした大規模医療データの分析・活用
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・構築
● AWS環境を用いたデータ基盤・MLOpsの設計・運用
● 営業・コンサル部門と連携した顧客提案の支援（製薬企業、保険会社、公的保険者、健
康食品会社、アカデミアなど）
● データ利活用に基づく新規事業戦略立案
● 将来的にデータ組織の立ち上げ・マネジメント・人材育成を担う

・BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理
・統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築
・クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援
・分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施

多様なプロジェクトでデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
Iコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。
実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。
さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

DXソリューション開発において、AI/DS(データサイエンス)の専門性を発揮し設計・開発・分析業務を推進していただきます。

【具体的な職務内容】
・LLMを活用した画像解析AIモデル・予測AIモデル・生成AIモデル等の開発と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発
・DX推進を目的としたデータエンジニアリング、およびデータ分析業務と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発
・顧客のDXへの挑戦を実現する為の、AI/データサイエンティストの立場からのDXソリューション・システム開発提案

データサイエンティストとして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

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

●Data Science Team
データやシミュレーションを活用した意思決定の高度化と課題解決を目的として、アカデミックの知見に基づいたプロフェッショナルサービスを官民に提供しているチームです。

-統計・機械学習、計算機科学、経営工学、計量経済学などデータに基づいた意志決定を扱う領域における研究経験(データサイエンス領域)のあるメンバーで構成され、理論に基づいた高度な分析から業務への示唆・提言
-理論に基づいた高度な分析を活用してビジネスの意志決定の高度化を支援するチーム
-専門性を極めて重視したチーム

●What we do
データをもとに科学的アプローチによって問題解決
意志決定の高度化のためのデータ活用支援

●How we think
Data Scienceは、「問題解決のための道具」
必要に応じて研究レベルで実施


【Senior Data Scientist (+5 years experience)】
Senior Manager

Role Description
- Manages large and complex analytical projects from data exploration, model building, performance evaluation and testing
- Works with clients / stakeholders to design, deliver insights and develop solutions using multiple sources of structured, semi-structured and unstructured data
- Acts as an intermediary between the business / client community and the technical community
- Presents complex solutions and options in a simplified manner for clients / business

Responsibilities
- Leads the delivery of large projects and data science insights using a range of tools and methods and serves as a best practice resource for team members
- Builds internal relationships with key stakeholders across the business as well as externally with the client and technical community
- Ensures robust governance around data ethics and use of data within data science models, setting policies and procedures
- Develops new data sources internally and externally and identifies large projects and opportunities through close collaboration with the business, client and technical community


【Data Scientist (+3 years experience)】
Senior Consultant/ Manager

Role Description
- Develops and reviews complex data analytics models, algorithms, systems and solutions, using advanced and specialist data science, programming and analytical techniques
- Delivers complex predictive models and identifies new projects, opportunities and data sources which can be used to drive measurable client and commercial benefit
- Provides insights and recommendations from different data sources to senior team members to help make decisions that drive better business outcomes for clients

Responsibilities
- Works closely with senior team members to scope, identify and establish appropriate data analysis methodologies for projects
- Seeks new data sources internally and externally that enable leading edge data science solutions
- Develops complex statistical modelling tools that drive business outcomes for clients, involving complex algorithms, artificial intelligence methods, machine learning, deep learning and advanced statistics
- Confidently uses visual tools to communicate data insights and links data to business outcomes.

・データ基盤の設計・開発・運用（DWH、ETLパイプラインなど）
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化

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。

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

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！

「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、当社グループにおける本社および事業の各業務プロセス変革や価値創出に向けた生成AI技術の企画・検討、またはパイロット職場における適用計画の立案から、ツール導入後の活用促進と振り返りまでの業務を、ご経験に合わせてお任せいたします。会社としての重点施策に対する全体最適と、コングロマリット企業特有の課題に対する個別最適と、それぞれのプロジェクトにおいて、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、変革のためのAI戦略に携わります。

《業務詳細》
1. 本社機能や各事業について、横ぐし活動や個別対応を通じて、業務プロセスとそのニーズ/課題を理解する

2. 生成AI技術を用いて、業務プロセスをどのように変革するか目指す姿を描き、その実現に向けた計画を企画・立案する

3. 業務プロセスに対して、実際に生成AI技術を構築・適用し、想定した通りに生成AIによって業務プロセスが変革できているかを検証する（パイロット職場との協業などで進める）

4. 検証結果をもとに、当社グループ内に横展開できるもの・展開方法を企画する

5. 情報収集やベンチマークなどの情報整備と、当社の現在地を踏まえたAI戦略の立案 実際の導入・構築は当社の情報子会社やベンダーと進めて行きます。運用成果をもとに新たな仮説を構築し、戦略へ落とし込むサイクルを続けながら、生成AIの活用方針に向けたロードマップの策定や非構造化データの整理に向けたAIエージェントの適用など、未来に向けた様々な企画業務にも携わっていただくことを期待します。


【アピールポイント】
歴史の長いコングロマリット企業（業種が異なる事業を多角的に展開する事業会社）特有の課題が多々あります。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ご担当いただくことができるポジションです。社会貢献につながる事業が多く、自身の変革を通じて社会課題の解決に取り組んでいる実感も得られます。

職務内容
当社のデータサイエンス部門では、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」があります。
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- 検索や推薦分野、データ分析等の実務に特定のAIを活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

このポジションにおけるミッション
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームのアウトプットの最大化

チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

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

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

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

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

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

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

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

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

当社では、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。

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
・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

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。

・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。

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。

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

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

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