データサイエンスの転職求人

398 件

・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。）

Serve as a subject matter expert (SME) on Japan’s pharmaceutical and healthcare data landscape, supporting clients in navigating complex data ecosystems for commercial and sales reporting.
Engage directly with life sciences clients, both domestic and multinational, to understand business needs and translate them into actionable data science solutions.
Analyze and interpret data from sources such as IQVIA, Veeva, Snowflake and local vendors (e.g.,JDNet, JMDC, Medical Data Vision, Nihon Ultmarc), ensuring insights are aligned with Japan’s unique hierarchical data models.
Collaborate with offshore delivery teams to ensure seamless execution of analytics projects, acting as a bilingual bridge between client stakeholders and technical teams.
Contribute to the development of analytics strategies, data pipelines, and machine learning models tailored to commercial effectiveness, patient journey analysis, and real-world evidence (RWE).
Mentor junior team members and contribute to internal capability building within the Insights & Data team.

●社会課題に挑む先端AIソリューションの事業化推進
　流通・小売業界における店舗運営の高度化を目指し、画像解析技術を活用した棚割最適化や店内課題の自動検知ソリューションを開発しています。
現在、全国1,000店舗規模のアパレル・物販系チェーンにてPoCが進行中です。
今後は導入先の拡大とともに、プロダクトの収益化を目指します。
さらに、将来的な人手不足を見据え、AIカメラ・自走ロボット・遠隔コミュニケーションシステムなどを活用したリアルタイム店舗データの取得にも挑戦。
POSや業務データでは捉えきれない「現場の空気感」や「非構造データ」の活用により、次世代の店舗運営支援を実現します。

【業務内容イメージ】
・店舗画像・映像データを用いた物体検出モデル（YOLO等）の構築・精度改善
・マルチモーダルLLMを活用した店舗課題の自動検知アルゴリズムの設計
・店舗内センサーデータ・映像データの統合による行動解析モデルの開発
・PoC結果の分析とモデル改善、導入効果の定量評価
・店舗運営現場との連携による要件定義・フィードバックループの設計

●社内業務課題を解決するデータソリューションの企画・開発
　企業のコンタクトセンター向けに、FAQサジェストツールを開発・導入。
自然言語処理技術を活用し、オペレーターの対応品質と業務効率を両立させる支援を行っています。
今後はサポートデスクやカスタマーエンジニア業務への展開を予定しており、FAQ機能の拡張と外販向けプロダクト化も視野に入れています。
また、保守部品の在庫最適化を目的とした新規ソリューションの企画も進行中。
事業部と連携し、現場の課題を深く理解した上で、AI・データ技術を活用した実効性の高いプロダクトを構想・実装していきます。

【業務内容イメージ】
・問い合わせ履歴データを用いたFAQ推薦モデルの構築
・類似質問検索・回答精度向上のための自然言語処理アルゴリズムの改善
・在庫・出荷データを用いた需要予測モデルの設計・評価
・社内外ステークホルダーとの協働によるプロダクト要件定義・改善提案

●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

業務内容
主にデータ利活用に関するお客様課題の解決を行います。

【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評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から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。

キャリアアップへの支援
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。
・研修ドキュメントの提供
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。
メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。

業務内容
ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務をお任せします。
・データ分析基盤の設計・構築・運用
・データ利活用における検討・POC検証等
・データ活用したリアルタイム処理のシステム設計、構築、運用
・データパイプライン（データ取り込み〜データ整形）の設計及び実装案件
・BIツール等を使ったデータの可視化とダッシュボードの生成

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。

●使用技術
クラウド：AWS、Azure、Oracle Cloud
コンテナ：Docker、Kubernetes
構成管理：Terraform、Ansible
CI / CD　: GitLab、GitHub、Jenkins
スクリプト：Python,Shell、PowerShell、Ruby、Node.js
監視ツール：Datadog、Zabbix、Cloudwatch

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

・各種モーター事業部の売上・利益、市場動向、競合情報などを多角的に分析し、課題を特定。
・データの集計および、資料やグラフへの落とし込み、関係者への共有。
・各事業部責任者に対する、中長期目標に基づく事業戦略の提案、意思決定の後押しおよび支援。

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。

●雇入れ直後
・中央監視システムのデータファイル作成に関するエンジアリング全般
・中央監視システムのグラフィック画面作成・検査

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、幅広くプロジェクトに貢献いただきます。

●こんな方におすすめ：
実務未経験の方も歓迎しております。統計分析を学んだことのある方、またはPython、R等での統計分析は知識を活かしてご活躍いただけます。

●業務内容：
・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

●業務のポイント：
・実務経験のない方はまず中期的な分析スキルの習得計画を立て、プロジェクトマネージャーのサポート業務（分析結果のとりまとめ等）から業務に入っていただこうと考えています。

●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。

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！

職務内容
当社が掲げる「生命保険をわかりやすく、安くて、便利に」というマニフェストの実現にむけて、直販チャネルでの業績を中心に、自社、競合、顧客の分析から課題や機会の抽出を担っていただき、顧客基盤の拡大を推進していただきます。
・業績モニタリングと分析
・市場調査設計（Webアンケートによる需要調査など）
・競合の情報収集と分析
・予算策定や収益管理、計画実行のための企画および部門間調整
　（全社横断プロジェクトのプロジェクトマネジメント業務含む）
・生命保険商品・サービスの企画立案と実行補助

ポジションの魅力
・上場企業の未来を構想するスケールの大きな仕事ができます。
・未経験からでも、他社でいう経営企画のような仕事を経験できます。
・予算投下が多く、行える業務範囲は「インターネット直販の企画立案といったイメージで、経営層直下でのお仕事が未経験からできます。
・役員からも直接の依頼があり、他部門ともコミュニケーションが多く必要なやりがいのある仕事です。

仕事内容
クライアント企業のデータ活用を支援するプロジェクトに参画し、データ分析や可視化を担当していただきます。
案件は新規プロジェクトだけでなく、既存のシステムやダッシュボードの改善、運用支援など幅広く、さまざまな業務に携われるのが特徴です。
主にBIツールやSQLを活用して、必要なデータを抽出・加工し、分かりやすく可視化することで、クライアントの意思決定をサポートします。
また、経験を積むことで、徐々に分析結果をもとにした提案や改善策の提示にもチャレンジできる環境です。

具体的な業務内容
BIツールを活用したダッシュボード構築
データ抽出・加工（SQL使用）
レポート作成およびKPI設計
クライアントとのヒアリング・要件整理
可視化を通じた課題発見・改善提案
BIダッシュボードの定期メンテナンスと運用支援

この仕事の魅力
多様な業界で最新技術に触れながら成長できる環境。
金融、エンタメ、通信など、さまざまな業界のデータを扱います。
業界知識を広く身につけることができ、最新BIツールを活用しながら、実務の中で段階的にスキルアップが可能です。

データ分析を通じた社会貢献の実感。
企業が抱える課題をデータで可視化・分析し、意思決定やサービス改善につなげる役割を担います。
分析結果が実際のアクションや成果に結びついたとき、大きなやりがいを感じられる仕事です。

クライアントと直接対話しながら進める案件が中心。
案件の約7割はクライアントとの「直案件」。
要件を渡されるだけで終わるのではなく、クライアントと直接対話しながら、背景を深く理解し、共に課題を解決していくことができます。
その分、自分の提案や分析がダイレクトに評価される場面も多く、“介入価値”の高さを実感しやすいポジションです。

ゆくゆくは分析の全工程に関われるチャンスも。
はじめは一部業務からのスタートですが、スキルの習得とともに、要件定義・分析設計・実装・レポート作成・改善提案といった一連の工程に少しずつ関われるようになります。
「分析を通じてビジネスを動かせる人材」へのステップアップを、しっかりサポートします。

「おもてなし分析」で人間力も磨ける。
大切にしているのは、数値や論理だけではなく「相手の本当のニーズをくみ取る力」。
それを“おもてなし分析”と呼び、クライアントの言葉になっていない課題や背景に寄り添う文化を育んでいます。
この姿勢を実務で積み重ねることで、AIには代替されない「人間力のある分析力」が自然と身につきます。

意見を出しやすく、対話を大切にする風土。
ボトムアップの文化を大切にしており、年次や役職を問わず意見が出しやすい環境です。
1on1やチームミーティングなど、対話の機会も豊富に設けられており、「自分の考えをきちんと受け取ってくれる職場で働きたい」方にとって心地よい職場です。

仕事内容
・業務所管部署と連携した分析課題の検討、分析結果の解釈・説明
・データ可視化ツールを活用した経営情報、営業情報等のダッシュボード作成
・プログラミング言語を活用した顧客のニーズ予測等のモデル構築
・全社的なデータサイエンスのリテラシー向上に向けた人材育成の企画・推進

【プロジェクト概要】
グローバル保険会社向けの大規模プロジェクト。

【役割と責任】
1. 顧客、オンサイト、オフショアチームとの良好な連携とコミュニケーションを確立するために、日本語と英語の両方で読み書きと会話が流暢であること
2. アプリケーション設計、開発、テスト、保守プロジェクトのアプリケーション移行および安定化フェーズのサポートを拡張するために、必要に応じて日本標準時の午前中に勤務する準備ができていること
3.
顧客、ポリシー、クレーム、および保険数理データ用に、Databricks、SQL、クラウドシステム（MySQL、Postgres）を使用して堅牢なETL / ELTパイプラインを設計する。
コア保険システム（Guidewire、Salesforce、COTS）と分析/レポートプラットフォーム間のデータ統合。
データの整合性、セキュリティ、一貫性、および日本の規制要件への準拠を確保する。
Control-M、JP1、または同等のジョブスケジューリングツールを活用して、バッチおよびリアルタイムのデータ取り込みプロセスを開発および最適化する。
データアーキテクト、ビジネスアナリスト、コンプライアンスチームと連携し、保険ビジネスのニーズを解釈します。
拠点をまたいだチーム向けに技術文書とデータフロー図を作成します。
データ品質を監視・維持し、チェックと検証ルールを実装します。
クリーンで構造化されたデータセットと効率的なデータアクセスパターンでML/AIエンジニアをサポートします。4
. プロジェクト目標達成のため、様々な変革イニシアチブ（プロセス成熟度、DevOps自動化、セキュリティ脆弱性修正など）に積極的に貢献します
。5. スケジュール、品質、コストの遅延なく完了できるよう、タスクの割り当てと追跡を行いながら、ジュニアチームメンバーを指導・指導します。

【役割と責任】
Databricks、Power BI、MySQL、Postgres、および関連する保険COTSシステムを活用した、安全でスケーラブルなデータソリューションを設計します。
ポリシー、クレーム、アクチュアリー、および運用データのデータ管理標準（モデリング、ETL、データ品質、セキュリティ）を定義および実装します。
リアルタイムおよびバッチデータ処理のための保険データパイプライン、統合、およびAPIの設計を監督します。
ビジネスおよびITと連携し、バイリンガル（日本語/英語）のデータ解釈、リネージ、およびレポートを可能にします。
設計レビュー、アーキテクチャボード、およびデータガバナンス委員会で協力します。
生命保険向けの保険分析、ダッシュボード、およびセルフサービスBIの設計と最適化をサポートします。
最新のデータおよび分析テクノロジーのベストプラクティスについて、開発者とデータエンジニアを指導します。

「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。

具体的には以下の業務を想定しています。

社内外のデータ活用によるビジネス貢献の推進
データ整備などのマネジメントを促進し、効率的な利活用を実現
データプライバシーや契約観点での問題判断とアドバイス
プライバシー影響評価におけるData Directorとしての見解提示
個人データ利用における各種申請の承認とサポート
データ活用ルールの整備とデータガバナンスの強化
データ活用ルールの整備・組織における最適化
組織内のデータリテラシー向上のための施策や教育の実施

※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

下記いずれかの業務を行っていただきます。
●AI・データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発
●インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討
入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。
半年〜1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。
また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。
・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定
・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践
・社内ユースケースにAI/ML等の先端技術を用いたデータ分析業務環境構築・PoCの実施
・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発

職務内容
当社ではBigQueryやBIツールを全部門/全業務で積極的に活用し、データ分析を行っています。
ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを業務で活用していますが、部門間での指標の定義のばらつきや効率的なナレッジ共有体制がないなど課題も多くあります。
今後のさらなる成長を見据え、これら課題を解決し一層高度なデータを活用するための仕組みを整備する必要があります。

本ポジションでは、データマネージャとして、データ基盤の開発と運用及びデータや情報の管理および管理体制の構築を行っていただきます。
全社最適なデータマネジメントの仕組みづくりは企業にとって大きなインパクトがあり、重要なポジションとなっています。

職務内容
当社は、2014年から2023年の10年間で売上規模が5倍近く成長しているEC事業を展開しています。
新規顧客獲得施策としてインターネット広告を年間数十億の予算規模で運用しており、近年ではプログラマティックかつデータドリブンに運用を高度化しています。
このポジションは、
●インターネット広告運用
●インターネット広告運用・インターネット広告関連システムとの連携・分析など各種ユースケースに対応するためのデータ基盤整備
●インターネット広告データや自社データを用いた分析
●分析やインターネット広告プラットフォーム新機能を用いた改善案の企画からテスト設計、効果検証
まで行う役割を担います。
インターネット広告運用を行うチームに所属して運用業務を行いながら、データの活用を推進するポジションなので、データを基に大きなビジネスインパクトをもたらすことができます。

職務内容
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
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 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

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

職務内容
当社は「資材調達ネットワークを変革する」ことをミッションに、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。
自社でディストリビューションセンターを有し、仕入れから物流までを一貫し自社で行うことで、商品点数2000万点のうち45万点が翌日出荷が可能という高度な物流サービスを実現しています。
取扱商品数の拡大・出荷量の増加に対応するため、今後毎年ベースでディストリビューションセンターを新設予定です。

本ポジションでは、データを活用して、サプライチェーンおよび物流に関する業務改善の企画・実行、および未来への価値創造を担っていただきます。
サプライチェーンや物流にデータを活用する取り組み自体、まだ比較的新しい分野ということもあり、希少な経験を積むことができます。

まずは、依頼を受けたデータ抽出の仕事を通じて当社のデータに習熟しつつ、下記のような案件を通じてキャリアを伸ばす予定です。
自らデータ分析を行うだけにとどまらず、社内のエンジニア・データサイエンティストと連携して戦略実施に必要なシステム改修を行ったり、海外の親会社と連携して英語でディスカッションを行うなど、多様なチャレンジの場があります。

主な業務内容
経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析基盤のデータマートの設計/改修や定期データ更新への安定運用への寄与。
分析推進部の各ロール（DS/DA）や各事業本部のステークホルダーと協働し、データ活用プロジェクトがスムーズに進むように、ソースデータの調査やデータマートの設計・実装やそのための各種支援。
利用ユーザにとって使いやすく、拡張や保守をしやすいデータモデリング検討や設計・実装への参画。
既存のデータプロダクトの開発プロジェクトや定常運用の総合的なリード、プロジェクトマネジメントの実行。
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。
データの品質を担保した状態で全社に浸透させるための運用やデータマネジメントの実践・仕組化。
※これまでのご自身のご経験や意向、プロジェクトの状況を踏まえ、関わって頂く業務をアサインさせて頂きます。

仕事のやりがい・得られる経験
経営・事業へインパクトをもたらし得る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。
特に、社内の生産性可視化に必要なデータ整備が重要テーマになっており、各種領域における重要指標の可視化に必要なデータの設計と実装、運用に関わることができます。
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。

期待する役割
データ整備開発プロジェクトの推進。
DWH・データマートの設計・開発・運用の実行。
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。

期待するマインド
これまでの開発・運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。

【具体的な業務内容】
開発組織やプロセス全体に関する生産性・健全性メトリクスの設計、データ収集、計測、およびレポーティング
収集したデータや事実に基づくボトルネックの分析と、具体的な改善策の提案
エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャー、QAで構成されるスクラムチームと協働し、改善策の導入と効果測定

【開発環境/ Tech Stack】

分析ツール: ChatGPT, NotebookLM. Geminiなど
コミュニケーション: Slack, GoogleMeet
その他: Miro, Confluence, Jira など

▼本ポジションの魅力
私たちは、常に現状に満足せず、より効率的で高品質なソリューションを提供することに注力しています。本ポジションでは、自身の強み・弱みを客観的に把握し、以下のような環境でスペシャリストとして成長することができます。
・品質や生産性に関わる最新の技術トレンドや他社事例を積極的に学び、自ら手を動かして検証し、組織へ展開する経験ができます。
・自身の分析や提案が、組織全体の開発体験や事業のスピードに直接的に貢献する手応えを感じることができます
・失敗を恐れずに新しい手法に挑戦し、そこから得た学びを次のアクションに活かす文化が根付いています。

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

当社が運営するホテルの稼働率と収益性を最大化させるためのデータ戦略を統括するポジションです。
データ分析を起点に、価格戦略・需要予測・新規開業案件の収益シミュレーションまで幅広くリードし、経営判断に資するインサイトを提供していただきます。

【業務内容】
・各施設の主要指標（ADR／OCC／RevPAR等）の主要指標分析、競合比較
・価格戦略、配分最適化の提案（Revenue Management）
・レポーティング体制構築（PowerBI／Tableauなど）
・新規開業案件のシミュレーションモデル作成（収益・ROI分析）
・チームメンバーへの分析指導およびプロジェクト推進

以下のような全社横断・経営直結のプロジェクトに、構想 実行まで一貫して関わっていただきます。

AIの進化を前提とした産業構造の構想や当社の10ヵ年計画の設計
10ヵ年計画実現に向けた経営課題の設定と実行のリード
各部署の難易度の高い未解決課題へのタスクフォース的アプローチ
CEO・CFO・CPOはじめ、各部門責任者との密な連携
経営や現場の意思決定の精度と速度を飛躍的に引き上げる仕組みの設計
全社データ基盤構築とデータドリブンな組織変革の実行（BigQuery／Salesforce／財務／CSなどの全社データ統合）

ポジションの魅力
社会・産業の未来像や当社のあるべき姿を描き、中長期でのインパクトある変革をリードできる
グローバルへの拡張性を踏まえた戦略立案ができる
全社の非連続的な成長に直接的に影響を与える難題に取り組むことができる
事業・組織を構造から変えうるレベルの生産性向上を牽引できる
経営を担うチームの一員として、圧倒的なスピード感で意思決定と実行を行うことができる
社長室立ち上げフェーズのため、ゼロから構想し仕組みを作る経験が得られる

”データアナリスト”として、クライアント企業の事業成長を支援するために、Webサイトやマーケティング施策のデータ分析を通じた課題発見および改善提案を行っていただきます。
アクセス解析だけでなく、KPI設計やデータ統合分析、レポート作成、施策の立案・運用支援まで一貫して携わり、クライアントのデジタル領域における意思決定を後押しするポジションです。
※変更範囲：全ての業務への配置転換あり

・Google Analytics（GA4）などを用いたアクセス解析・ユーザー行動分析
・クライアントへのレポーティングと改善提案の実施（定例会・ワークショップ参加含む）
・KPI設計やモニタリングダッシュボード構築の支援
・Webサイトやアプリの課題抽出と改善施策の企画立案
・広告、CRM、MAツール、外部データなどとの連携を踏まえた統合的なデータ分析
・分析結果を活かした施策の効果検証や改善案の提案
・データ活用推進に向けたクライアント教育・啓蒙活動

弊社ソリューションの機能改善を予算策定から施策企画、効果検証まで一貫して担っていただきたいと考えています。プロダクトチーム、エンジニアと協力しながら具体的には以下のような仕事をお願いします。
お任せする業務のミッションはユーザーのLTV最大化のための課題特定〜解決策立案・提言・実行・効果検証です。

(雇入れ時)
・KPIの設計、モニタリング、変動要因の分析
・課題の特定から解決策の提案
・インパクトの試算を行い、ステークホルダーを巻き込んで実行プランを示し、解決策の詳細を詰めて実行。その効果検証とさらなる改善の提案まで。
・予算精緻化
・その他当社指定業務

※使用言語
SQL
Redash
PostgreSQL
BigQuery
Python/R
Googleスプレッドシート

●仕事の魅力
●事業成長に直結するやりがいあるポジション●
私たちのビジネスモデルではデータ分析の結果が事業上重要なKPIに直接結びついており、大きな影響を与える環境で働くことができます。ただ数値を改善するだけではなく、課題の特定から解決施策の立案、そしてその効果検証まで幅広く関与し、事業の未来を形作る手応えを実感できます。また、元データエンジニアであった代表を筆頭に経営陣もデータ分析への理解が深く、データドリブンな意思決定がなされている環境です。

●挑戦と成長を後押しする文化●
新しい挑戦を歓迎し、失敗を恐れず前進できるカルチャーが根付いています。データ分析を通じて事業成長に貢献するだけでなく、施策立案や検証など幅広い経験を積むことで、自身のスキルやキャリアを着実に成長させることができます。さらに、チーム内でのサポート体制が整っており、協力しながらスキルアップを目指せる環境があります。

【業務内容】
・個人向け与信におけるリスク管理のための各種データ分析。
・上記をもとにしたビジネスフロントとの協議、ポートフォリオモニタリングやリスク分析資料の作成。

【部署概要】
・当行グループ内の個人向け与信ビジネス全般に関するクレジットリスクを管理する部署です。銀行本体における住宅ローンや、子会社・関連会社における個人向け無担保ローンビジネスや個品割賦・クレジットカードビジネスについて、その与信戦略全般を管理・指導する役割を担っています。

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

不動産業界、金融業界、物流業界を始めとした様々な業界向けのAIコンサルティングサービスの展開や自社AIクラウドサービスへの技術適用、成長に向けて、機械学習・深層学習・画像認識・自然言語処理、レコメンドシステム等のAIアルゴリズム・ソフトウェア開発を担っていただきます。

・PoCプロジェクト、プロダクト開発でのデータ分析・AIアルゴリズム開発
・AIアルゴリズムを組み込んだシステム・プロダクトの設計・実装・開発

●技術領域
・統計解析技術（時系列分析、検定、ベイズ推定、因果推論など）
・機械学習技術（深層学習、勾配ブースティング、クラスタリングなど）
・画像認識技術（物体認識、異常検知、GAN、3次元認識等）
・自然言語処理技術（チャットボット、BERT、LLM等）
・上記先端技術を用いたWebアプリケーション、レコメンドシステム開発
※上記技術領域を一つまたは複数をご担当いただきます。

●ポジションの魅力
・各プロダクト開発、コンサルティングサービスにおいて技術者が自ら実装することが求められるため、各プロジェクトを通して周りの技術者とともに機械学習、画像認識、自然言語処理等の技術力を磨くことが可能です。
・不動産業界、金融業界、物流業界等の注力業界を始めとした様々な業界の問題解決に取り組んでいるため、幅広い業界や技術領域のテーマに携われる機会があります。
・クラウド開発環境（Github、AWS等）, 学習データ作成/学習管理ツール（MLFlow, SageMaker, 各種アノテーションツール等）, MLOps, CI/CDなどのサービス開発・運用に不可欠なスキルについてもプロジェクトを通して伸ばすことができます。
・お客様やSaaSのプロダクトマネージャー、セールス等のビジネスサイドのメンバーとコミュニケーションを取る機会もあり、AIの社会実装に必要な企画・提案・顧客コミュニケーションなどのビジネススキルも身に付けることが可能です。

不動産業界、金融業界、物流業界を始めとした様々な業界向けのAIコンサルティングサービスの展開や自社AIクラウドサービスへの技術適用、成長に向けて、機械学習・深層学習・画像認識・自然言語処理、レコメンドシステム等の技術を用いたPoC・開発プロジェクトをリードしていただきます。

●主な仕事内容
・PoC・開発プロジェクトのマネジメント・リーディング（スケジュール管理、仕事のアサイン等）
・PoC・開発プロジェクトでのデータ分析、AIアルゴリズム・ソフトウェア開発
・PoC・開発プロジェクトでの顧客折衝・報告（業務範囲・顧客期待値調整、プロジェクト推進のためのコミュニケーション等）
・セールス活動でのPoC・開発プロジェクトの提案具体化

●技術領域
・統計解析技術（時系列分析、検定、ベイズ推定、因果推論など）
・機械学習技術（深層学習、勾配ブースティング、クラスタリングなど）
・画像認識技術（物体認識、異常検知、GAN、3次元認識等）
・自然言語処理技術（チャットボット、BERT、LLM等）
・上記先端技術を用いたWebアプリケーション、レコメンドシステム開発
※上記技術領域を一つまたは複数をご担当いただきます。

●ポジションの魅力
・各プロダクト開発、コンサルティングサービスにおいて技術者が自ら実装することが求められるため、各プロジェクトを通して周りの技術者とともに機械学習、画像認識、自然言語処理等の技術力を磨くことが可能です。
・技術者がコンサルタントとともに直接顧客と会話し提案内容を具体的に詰めていくため、技術力に加えてコンサルティング・企画・提案・顧客コミュニケーションなどのビジネススキルを身に付けることが可能です。
・不動産業界、金融業界、物流業界等を始めとした様々な業界の問題解決に取り組んでいるため、幅広い業界や技術領域のテーマに携われる機会があります。
・クラウド開発環境（Github、AWS等）, 学習データ作成/学習管理ツール（MLFlow, SageMaker, 各種アノテーションツール等）, MLOps, CI/CDなどのサービス開発・運用に不可欠なスキルについてもプロジェクトを通して伸ばすことができます。

具体的な業務内容
・データを用いたヘルスケアサービスの新規開発・改善　等