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データサイエンスの転職求人

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データサイエンスの転職求人一覧

人材大手グループ持株会社のシニア データサイエンティスト(グループ会社向けのデータ分析/AI企画/モデル構築)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
820万円〜1600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

日系大手電機・通信機器メーカーにおけるデータサイエンティスト(データ分析・AI活用)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。
プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。

データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。
メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。
リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。
環境整備: チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。

顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。
案件化: ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。
実行管理: 顧客向けの分析または開発の実行・管理。
ステークホルダー調整: 顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。

AI/機械学習(数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等)
データ可視化/BI/統計的分析
データ収集・活用基盤構築(データレイク、DWH等)
組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。

大手銀行での社内SE(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)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

独立系データ分析/システム開発会社におけるデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
仕事内容
お客様のビジネス課題に対し、データを起点に「なぜ」「どうすべきか」を導くアナリスト業務を担当します。
各種データ(売上・顧客・Web・CRMなど)の抽出・整形(SQL)
BIツール(Tableau/Power BI/Lookerなど)を用いた可視化・ダッシュボード構築
KPI設計・レポート設計・改善提案
クライアントとの課題整理・仮説立案・レポーティング
業務を通じて、「データを読む力」だけでなく、“問いを立てる力”“伝える力”、“提案する力”を磨けます。

将来的なキャリアパス
初めはデータの処理・集計・分析などの業務を担当していただきます。
経験を積んだ後は、プロジェクト全体をリードし、クライアントに対する「分析企画・設計・要件定義〜実施〜提案」までの一連の流れをお任せします。

この仕事の魅力は
データの先に“人”がいる
数字の奥にある想いや背景を読み解き、クライアントの「納得感ある意思決定」を支援できる。
“考える力”を磨く環境
単なる作業者ではなく、課題を発見し、解決策を構築する「思考型アナリスト」へ成長できる。
学び合う文化
おもてなし分析を支える「観察・思いやり・誠実」の文化が根付き、チーム全体で知識と洞察を高め合える。
キャリアの幅広さ
BI/統計/AI/コンサルなど、キャリアの広がりが大きく、“自分らしい専門性”を確立できる。
データを扱うだけでなく、「人に届く分析」をしたい。
そんな想いを持つあなたに最適なフィールドです。

大手通信事業会社での大規模企業データを最先端AIでデータ解析し業務を最適化するデータスペシャリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
590万円〜1040万円
ポジション
担当者クラス〜リーダークラス
仕事内容
・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。

独立系データ分析/システム開発会社におけるデータサイエンティスト(ジュニア)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・クライアントの課題ヒアリング&抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案

まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。

変更の範囲:会社が指定した業務

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
 業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門(AI・BI・基盤運用・コンサルティング等)への異動も可能

・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

●入社者の声●
・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」(26歳/元業務系SE)
・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」(24歳/元販売職)
・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」(27歳/元Web系SE)
・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」(26歳/元業務系SE)
「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」(25歳/元営業企画)

〜〜〜案件事例〜〜〜
1.ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど

2.機械学習を用いたモデルの作成
 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
 使用ツール:Python

3.ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ


≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど

Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

欧州最大のコンサルティングファームでの自動車データアナリスト/ AIモデル開発エンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
自動車データアナリストおよびAIモデル開発エンジニアは、クライアント向けのADAS/ADアプリケーションで使用するAIモデルの開発を担当し、ADAS/ADドメインの自動車データ分析および処理に関連するすべての活動をリードします。
あなたは当社のグローバルな専門知識と資産を活用して、日本における自動車関連能力の加速に貢献し、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる当社の戦略の重要な担い手となります。
クライアントおよび他の開発チームとのコミュニケーションがこのポジションでは重要であり、日本語/英語(少なくともビジネスレベル)の言語能力が必要です。

ミッション
自動車データアナリストおよびAIモデル開発エンジニアとして、あなたは最先端の自動運転技術の核心部分を担います。クライアント向けのADAS(先進運転支援システム)/AD(自動運転)アプリケーションで使用される革新的なAIモデルの開発をリードし、自動車データ分析および処理に関連するすべての活動を主導します。
具体的には、知覚モデル、センサーフュージョンモデル、追跡・予測、意思決定・計画、ドライバーモニタリングなどの重要なAIモデルの設計と実装を担当します。これらのモデルは、将来の自動車技術の基盤となり、より安全で効率的な交通システムの実現に貢献します。
また、当社の日本における自動車関連能力の加速に貢献し、グローバルな専門知識と資産を活用しながら、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる戦略の重要な担い手となります。

職務詳細
クライアント向けADAS機能および安全性重視機能のシステムアーキテクチャと設計
MATLAB/Simulinkを用いた機能モデリングと開発
グローバルな専門知識と資産を活用した日本の自動車関連能力の強化への貢献
クライアントおよび他の開発チームとの効果的なコミュニケーション
日本における強力な自動車プラクティス成長戦略の推進

データサイエンスコンサルタント(日本語必須)/大手外資系コンサルティングファーム

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Senior Consultant〜
仕事内容
●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.

フリーランス向けマッチングサービス提供企業でのデータエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・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

欧州最大のコンサルティングファームでのData Scientist-Pharma Analytics

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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.

データ分析会社の金融系 データサイエンティスト PL候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,000万円 ※経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇。
ポジション
プロジェクトリーダー候補
仕事内容
●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

日系大手電機・通信機器メーカーにおける データマネジメントの推進(全社のデータドリブン経営をリード・改革推進)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・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。

次世代インフラ技術にも積極的なIT企業でのデータエンジニア・データサイエンティスト【経験者採用・リモート可】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

次世代インフラ技術にも積極的なIT企業でのデータ分析基盤エンジニア【リモートワークメイン】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

大手IT企業グループのクレジットカード会社でのデータ基盤整備・分析担当(BigQuery、Google Analytics)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜830万円
ポジション
担当者
仕事内容
【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

大手監査法人における金融業界向けDigital Innovationアドバイザリー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
シニア 〜アシスタントマネジャー/マネジャー〜シニアマネジャー
仕事内容
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

大手クレジットカード会社での法人決済ビジネスにおけるグロースデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

大手証券会社でのデータサイエンティスト<デジタル・フィナンシャル・アドバイザリー部>

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600-800〜1400万円
ポジション
担当者
仕事内容
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

ITコンサルティング会社でのデータアナリスト(未経験OK、Python経験者歓迎)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

モビリティ関連事業会社でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

モビリティ関連事業会社でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

金融コンサルティング会社でのデータアナリスト<未経験歓迎>

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜600万円
ポジション
データアナリスト
仕事内容
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。

金融コンサルティング会社でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,500万円
ポジション
データアナリスト
仕事内容
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!

国内生命保険会社でのビジネスアナリスト/データ分析

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

独立系データ分析/システム開発会社におけるBIエンジニア・データアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
360万円〜600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

【静岡】大手地方銀行でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

大手BtoBオンラインストア運営企業のデータマネジメントエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

大手BtoBオンラインストア運営企業のデータサイエンティスト【東京・大阪・名古屋 ※勤務地選択可能】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

【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

大手BtoBオンラインストア運営企業のデータサイエンティスト(マネージャー候補)【東京・大阪・名古屋 ※勤務地選択可能】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
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
- 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

※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

【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

大手BtoBオンラインストア運営企業のデータコンサルタント(サプライチェーン)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

大手IT企業グループのクレジットカード会社でのプロダクティブ・アナリシス・スペシャリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円 ※給与詳細は経験、業績、スキル、貢献に応じ、当社規定により決定いたします。
ポジション
担当者
仕事内容
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。

大手コンサルティング会社でのデータストラテジスト/データサイエンティスト【大阪】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜3000万円
ポジション
ご経験に応じて検討致します。
仕事内容
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

独立系不動産投資・開発会社でのSales & Marketing(Analyticsチーム)(シニア レベニューアナリスト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
シニア レベニューアナリスト
仕事内容
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

金属加工品の受発注プラットフォーム企業でのデータサイエンティスト職【社長室】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円程度
ポジション
担当者〜
仕事内容
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

クリエイティブ制作を手掛ける企業でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
”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

大手銀行での個人審査企画 データアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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。

大手コンサルティング会社でのデータストラテジスト/データサイエンティスト【東京】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜3000万円
ポジション
ご経験に応じて検討致します。
仕事内容
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

大手事業会社グループの不動産ベンチャーでのAIエンジニア/データサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

大手事業会社グループの不動産ベンチャーでのデータサイエンティスト&プロジェクトリーダー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

上場会社でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●ミッション
当社グループ(約30社中心)を横断的にデータアナリティクスを推進するデータマネジメント部にて、データアナリストを求めております。
グループ企業並びに事業・サービスに関わるビッグデータに対して、横断的にデータ分析基盤を構築し、新しい提供価値を創造していくポジションです。
当社のVision実現に向けて、潤沢な予算(DX全体で100億円)と大きな裁量権を持つポジションを活かしながら、ダイナミックな意思決定、先端技術等関われる環境です。

●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

Fintech Startup企業でのシニアデータサイエンティスト(アナリティクスエンジニア)【遠隔地からのフルリモート勤務可能】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
シニア
仕事内容
・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
 弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
 データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
 したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
 弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
 データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
 したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

Fintech Startup企業でのジュニアデータサイエンティスト(アナリティクスエンジニア)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜900万円
ポジション
ジュニア
仕事内容
・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
 弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
 データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
 したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです!】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

マーケティングコンサルティング会社でのデータサイエンス&プランニングマネージャー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ポジション概要
当社はマーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。
本ポジションでは、単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→「技術的実行(モデリング・コーディング)」→「レポーティング・示唆提言」といった一連のプロセスをビジネス起点でリードいただける方を求めています。
入社後はプロジェクトマネージャー(PM)として、データ活用・分析プロジェクトを推進いただくことに重きを置いており、分析実務は社内データサイエンティストや外部パートナーと連携しながら、案件全体の設計・推進を担っていただきます。

業務内容
マーケティングの課題を「顧客視点」で捉え、戦略から実行までを一貫して支援しています。
特徴的なのは、戦略策定だけで終わらせず、分析や施策実行に至るまで伴走する体制。
組織横断でプロジェクトが組成されるため、専門家の力を掛け合わせながら、クライアントにとって本質的な成果創出にコミットしています。

業務内容詳細
・プロジェクトマネジメント。
複数のプロジェクトのPMとして、進行管理、チームマネジメント、クライアント折衝を担う。
分析課題の整理、仮説構築、分析設計、KPI設計。
・分析業務。
課題に応じた各種リサーチ(アンケート、インタビュー、ビジネスリサーチ)の設計・ハンドリング。
SQL、Python、Rなどを用いたデータ抽出・加工・分析(実務は社内データサイエンティスト/外注パートナーと連携)。
分析自体は手を動かすこともあれば、社内データサイエンティストや外部パートナーとの連携により実行。
・クライアントのビジネス課題に応じたデータ活用の企画・提案。

このポジションの魅力
データが実際にマーケティングに活用される過程すべてに関与できます。
設計・実行・振り返りまで、クライアントと並走する支援スタイルです。
技術実装やデータ加工は外注含めた分業体制のため、PMとして設計・設問設計・提言に集中できる環境が整っています。
例えば「分析チームとしてこういう示唆出せそうですね」といった提案を持つことができます。

【東京/横浜】国内大手シンクタンクでのAIセキュリティコンサルタント

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
AIセキュリティ領域での専門能力を有するコンサルタント/データサイエンティストとして、お客様のセキュリティ課題の解決をリードいただきます。
AIセキュリティに関するコンサルティング、データ分析、顧客対応、事業企画、プロジェクトマネジメントなど、ご自身の志向や強みに応じて核となる技術を身に付けつつプロフェッショナルを目指したい、という思いを持つ方の活躍を期待しています。
なお、AIの業務経験が無い場合でも、コンサルテーション、プロジェクトマネジメント、システム開発・運用等の業務経験のある方であればご応募いただけます。

【具体的な職務内容】
AIセキュリティサービスの提供体制を強化していく中、本ポジションでは、お客様が直面するセキュリティ課題に対して、AI・機械学習・データ分析等の技術の活用による解決策の立案や実践を行います。
具体的な職務内容は以下の通りです。これらの業務を、経験や能力に応じて一部、もしくは全般を担当いただきます。

●コンサルティングおよびプロジェクトマネジメント
対象領域はサイバー攻撃対策、サービス不正利用対策、内部不正対策、AI利用に関するガバナンス検討、等
・組織のガバナンスやセキュリティ高度化に関わる施策の立案、実行
・AIを含むセキュリティアーキテクチャの検討
・脅威検知モデルの検討
・これらに係るプロジェクト管理・運用

●データ分析
・データ分析技術を活用したセキュリティソリューションの実装
・AI・機械学習技術の適用による不正アクセス等の検知精度の向上検討
・未知のサイバー攻撃検知の実現化技術の調査・技術検証

●業務運用高度化
・自社サービス対するAI技術の組み込みによる高度化
・生成系AI等の活用による自社サービスの業務効率化・生産性向上

●自社サービス事業創発
動向調査、戦略企画、R&D/PoC
サプライヤー企業、テックベンダーとの協業関係構築

●営業・提案
顧客開拓、提案書作成、提案・契約

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
Security for AI(AIそのものの安全な利活用)と、AI for Security(AI活用による既存セキュリティの高度化)のいずれか、もしくは両方に関する顧客支援、および自社事業の開発に取り組んでいただきます。

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
セキュリティの基礎知識を身につけるだけでなく、AI・機械学習など、先端的で高度な技術習得や、研究開発に携われます。

近年、セキュリティ不正被害は増加傾向であり、またその手口は複雑化しています。事後の不正検知のみならず、
予防対策や予兆検知のニーズが強まっている中で、AI技術を用いた検知精度の高度化に取り組みます。
また、生成AIなどの新しい技術の既存のセキュリティ対策業務への適用により、業務効率化や、新たな価値創造に取り組むことができます。

これらを通じて、先端のセキュリティ経験とAI知識を身につけるとともに、顧客対応力、提案力、事業企画力、プロジェクトマネジメント力などの幅広い業務を経験することができます。

大手金融機関系リスクマネジメント会社での地震災害分野 自然災害リスク評価モデル開発・リスク計測

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
仕事内容
当チームのミッション/サービスについて
本部門は、地震を中心とした自然災害リスクの定量化に関する技術(リスク評価モデル)開発を行うとともに、その技術を用いたリスクファイナンス(保険や地震デリバティブ)商品の開発支援や関連する新たなビジネス・サービス開発を推進する部門で、それらに取組む専門性高いメンバーが所属しています。

具体的な業務内容
地震災害リスクモデルの開発者、データアナリストとして、以下のような業務をご担当いただきます。
(1) 国内外の地震災害シミュレーションモデル開発(地震、津波、地震火災、液状化など気象災害全般)
(2) 建物・設備などの物的損害、事業停止・サプライチェーン停止に関する脆弱性モデルの開発
(3) 地理空間情報やセンシング技術を用いた地震災害リスク定量化手法の開発
(4) 保険商品、地震デリバティブ、その他リスクファイナンス商品の開発設計支援 など

当ポジションの強みや魅力
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを業務の対象とし、リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発、そしてその分析手法を用いたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。
また、モデル開発やリスク分析業務を通じて、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
課題解決のためには地震現象に関する最新の調査研究、地震動に対する構造物等の被害特性やこれを検知するセンシング技術などを積極的に取り入れる必要があり、本部門では大学等の研究機関との共同研究を積極的に実施していきます。
本ポジションでは、大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトも担当して頂き、会社の技術・ノウハウの向上にも関与して頂きます。

得られる経験・スキル
特徴
以下のような経験、スキルを得ることができます。

経験
リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発
リスク計測業務・リスクファイナンスの設計 など

スキル
大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトを通した最新知見・技術

大手証券会社でのAnalytics Delivery Manager / Data Consultant

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:1000万円〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Vice President]
仕事内容
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。

ITコンサルティング会社でのデータエンジニア・サイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。

ITコンサルティング会社でのデータエンジニア・サイエンティスト※ハイレベル

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1200万円
ポジション
ハイレベル
仕事内容
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。

ゲーム関連企業でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社では、データに基づいた意思決定・戦略立案をより加速させるためのデータ民主化に注力しています。
それを支えるデータアナリスト業務を行っていただきます。

●業務内容
ユーザー行動ログ・アクセスログを使用した定量調査やアンケート等を利用した定性調査など。
データに基づく分析プランニング・分析・施策立案や、エンジニアと連携してのデータ分析基盤の開発・構築・社内展開等に携わっていただきます。
以下のような業務をご担当いただく予定です。
・ゲームタイトルチームと連携しての、各種分析・課題抽出・施策立案の一連のプロセスのディレクション/サポート。
・効果的な分析を実施可能にするデータ分析基盤と収集データの要件定義・品質管理、および関連業務の進行管理/ディレクション。
・データ分析に関する社内啓蒙・教育施策等の企画提案・実行ディレクション/サポート。

【東京/栃木】大手セキュリティベンダーでのオートモーティブ・データサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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