データサイエンス、1800〜2000万の転職求人

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

コンサルティングは、価値ある知や知恵を、社会や産業の成長エンジンとして活かすサービスです。
これまでのコンサルティングサービスは知や知恵は「人＝コンサルタント」を通じてのみ提供出来るサービスでしたが、我々はこのJVを通じて、 デジタル×AIが、人＝コンサルタントを代替し、同等以上の価値提供を行うモデルをも追求して参ります。
本命はクライアント企業へのAIサービスの提供 となります。
労働人口の減少や圧倒的な人材不足が叫ばれるなか、貴重な経営資源であるホワイトカラーが膨大なExcelのバケツリレーを介して現場から経営情報を集め、人手による情報とスピードの劣化を起こしながら、またそれらにも起因して先進国で最低レベルの生産性であると揶揄されるつつもどうにか戦い抜いてきた日系企業各社ですが、欧米の列強がデータとAIを武器に差を広げているのも事実です。
こうした「待ったなし」のグローバル競争最前線で、 この先10年を勝ち抜くためにも、我々はAI-Xサービスを通じて「AI×データ駆動型経営基盤」の社会実装を進めて行ければ 、と考えております。
単なるAI活用ではなく、それは AIと人との関係性を再定義する、というチャレンジ です。

・社会実装するための「5つの成功要因」
AIに人格を与えるため、人とAIの関係性を再定義する（≒経営ガバナンスモデルの再構築）
AIを前提とした業務フローや意思決定フローに徹底してリエンジニアリングを行う
敢えて、コア業務にAIを組み込む決意
PoCを目的・ゴールとしない（ビジネス実装までやりきる）
CXOの“経営”レベル判断は人の専任事項（それ以外はAI化を目指す）

製造業のエンタープライズ企業に新しいソリューションを企画・提案・開発・デリバリするポジションです。エンタープライズ企業の経営課題や事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど様々な手法を用いて解決する役割をお任せします。ターゲットは、製造業の経営層・営業・技術/設計・調達・製造・サービス部門など全社に渡ります。CxOや部門責任者などのカウンターパートに対し、テクノロジーパートナーの立ち位置で事業を推進していただくことを期待しています。
・顧客の経営課題、事業課題のヒアリング
・課題を解決するソリューションの提案
・ソリューションの開発とデリバリ
・ソリューションのオファリング化と横展開
・ソリューションをフックにした勝ち筋整理と戦略への適用


●業務イメージ
製造業領域において「サプライチェーン × 非構造データ × AI」の切り口で顧客の経営課題・事業課題を解決する様々なソリューションを提供しており、顧客になる部門は、経営、開発/設計、調達、生産、販売、品質などの全社に渡ります。対象とするデータは、図面/仕様書/価格情報/不良情報/サプライヤとのコミュニケーション情報など多岐に渡り、これらを活用可能なデータとして抽出・分析します。
例えば、ある顧客ではサプライチェーン上の非構造データの解析を組み込む形で、設計部門や調達部門のワークフローを再設計しており、開発リードタイム短縮や品質不良低減といった効果を生んでいます。また、他の顧客ではグローバル拠点の連携強化や高度な経営判断支援にサプライチェーン上の非構造データの解析を活用しており、環境規制への迅速/網羅的な対応、各国拠点の立上・運用コストの削減といった効果を生んでいます。


●入社後のイメージ
まずは当社会社全体、Drawer事業本部、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月 半年での受注を想定しています。


●仕事のやりがい・魅力
・Global SaaSトップクラスの成長スピード
日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。Drawer事業本部は創業経営者の加藤が直接率いており、CEO直轄事業に関われるまたとない機会です。
・一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる
クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に止まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。
・チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える
カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、当社の持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
・製造業における最大規模のデータ量を扱える
CADDi Drawerは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。

業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。
本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。

以下のような業務に携わっていただきます。
●顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
・クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
・機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等）
・国際会議、論文などによる技術調査
・アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価
・AWS、GCP、当社Platform等への商用実装

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

●前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成

【仕事内容】
・データ分析を活用した新規ソリューション開発（M&A等における対象会社の財務・事業に関する広範なデータを迅速に収集・加工・分析し、視覚化されたアウトプットで示唆を導く）
・クライアントへのソリューション提供
・新規ソリューションをスケールしていくためのプロセス/オペレーション構築

●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。

●業務内容
1.自社組織の運営
　自社の組織運営、社員の教育、自社事業企画、等を実施します。
2.アナリティクス・AI案件の推進
　金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを実施します。ハイクラス案件(高額受注)が中心です。

＜具体的には＞
PM・分析・コンサルティングの3つに主に従事
PMとしてクライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件に対応し、データを活用した新規事業企画、事業推進も担当

●お客様の自走的なデータ活用に向けた伴走型のご支援
・中長期的なデータ活用戦略の立案
・課題設計、課題抽出
・データサイエンスに関する教育支援
・施策の実施と振り返り、全体レビュー
・データに基づく意思決定の支援
・データ活用の組織づくりや文化の醸成

●社内プロジェクトの立案
・プロダクトの新たな用途開発
・業界別活用事例の企画と共有
・セミナーの企画から実施
・お客様へ提供しているEラーニングコンテンツの拡充
・導入企業様を募ったユーザー会の開催

※入社いただく方のご経験等により、担当業務を柔軟に調整することを想定しております。

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。
- 大和総研は、企業健康保険組合システムのシステム開発業務を多く受託しており、シェアは日本トップクラスで、新しいヘルスケア関連ソリューションおよびビジネスを研究開発するために、専門のチームを組成しています。
- 該当チームでは、以下のようなヘルスケア/医療系AIソリューションの研究開発およびビジネス化に取り組んでいます。
- 健康増進や疾病予防に貢献するAIソリューション
- 上記を応用した、人的資本企業経営の最適化AIソリューション
- 上記を応用した、企業健康経営の高度化支援AIソリューション
- 新しい価値を含んだリアルワールドデータ（新しいデータプロダクトの開発とビジネス化）
- 新しいリアルワールドデータを分析し、今までにない知見や価値を企業やアカデミア向けに提示するサービス

【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テクノロジーとヘルスケアデータの活用を前提とした、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
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。

【具体的な担当案件の例】
- 健康増進や疾病予防に貢献するAIソリューションの調査/企画/研究/開発/評価/ビジネス適用
- 上記を応用した、人的資本企業経営の最適化AIソリューションの調査/企画/研究/開発/評価/ビジネス適用
- 上記を応用した、企業健康経営の高度化支援AIソリューションの調査/企画/研究/開発/評価/ビジネス適用
- 新しい価値を含んだリアルワールドデータプロダクトの調査/企画/研究/開発/評価/ビジネス適用
- 新しいリアルワールドデータを分析し、今までにない知見や価値を企業やアカデミア向けに提示するサービス
- 自律的生成AIソリューションの研究開発
- ヘルスケア関連/医療関連/機械学習関連論文の調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開
- 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
- 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

選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

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