データサイエンスの転職求人

390 件

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Job Description
Responsibilities:

Collaborate effectively with cross-functional teams including IT, business, and external partners.
Analyze end-to-end data quality operation model.
Develop and implement data quality standards and best practices
Work with the Application Development team to implement data strategies, build data flows
Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
Discover metadata of the source database, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, and functional dependencies
Design logical and physical data models
Create design documents including FRD
Generate data quality reports and present findings to stakeholders

【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

クオンツ・データサイエンティストとして、金融市場部のセールス＆トレーディングビジネスに提供する。ニーズの汲み取り、分析手法モデルの立案、開発（ベンダーとも協働）・リリース、運用までの一連の活動に入り、案件によっては自らが成果物の最初のユーザーとなるなど、現場と一体となってビジネスに貢献する。

【業務内容】
・電子取引を含むセールス・トレーディングの出来高・収益・顧客満足度向上のため、顧客動向や市況のデータ分析・モデル開発とそれに基づくビジネスの推進
・自動取引戦略の構築・リスク管理・パフォーマンス分析と改善活動
・市場データ分析環境の立案・構築

【人員構成】
東京、ロンドンに総勢10名程度のクオンツ・データサイエンティスト。

●会計監査領域
・会計監査のためのデータ分析コンサルティング業務
会計監査は資本市場を守る社会的意義の強い業務であり、その業務の一端をデータ分析を通じて担う仕事です。データ分析のスペシャリストとして、各企業の会計監査の現場で抱える課題・要望に対し、公認会計士と協業して対応いただきます。役割は、分析手法の立案支援から分析の実施、分析結果の解釈とインサイトの提供まで一貫したものとなります。

主な業務内容:
監査チーム（公認会計士）と協議し、会社から入手した膨大なデータ分析を通じて不正、異常点の発見を行います。
仕訳テスト:
仕訳データから異常な仕訳がないかテストします。仕訳データの加工、DBへの取込み、公認会計士が定める条件に合致する仕訳データをSQLやTableauなどを用いて抽出及び分析します。
売上分析:
売上データを対象に公認会計士と協業しあらゆる角度から分析します。事前に協議し決定した分析をTableauでダッシュボードに実装します。作成したダッシュボードは、分析結果を元に他の分析の観点やデータを追加したりなどブラッシュアップして活用します。

・システム監査業務
会計監査の一部として実施するシステム監査を行う仕事です。監査計画の立案、監査手続の作成、監査の実施など、IT周りを中心にした監査業務においてスタッフとして参画いただきます。現状の業務プロセスを検証し、内部統制（問題の起こらない為のチェック機能を持たせるためのプロセス設計）の検討も行います。

対象は西日本をリードする大企業からベンチャー企業まで幅広く、様々なビジネスモデルの企業のデータ、システムを扱う貴重な経験を積むことができます。さらに部内の専門性の高い職員が蓄積したノウハウや、アナリティクスのリーディングカンパニーである自社グループがグローバルで培った知見が活用できる環境にあります。「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方であればコンサルティング業務未経験でも大歓迎です。

【職位ごとの業務イメージ】
パートナーやマネージャーのリードのもとに2 5名程度でチームを組み、監査業務を行います。
* アナリスト：コンサルタント指導のもと、依頼書や監査調書、SQLやダッシュボードの作成など、与えられた作業を正確に遂行する。
* コンサルタント：業務内容を理解し、自律的に監査調書を作成するとともに、クライアントと折衝する。また、公認会計士の要件をヒヤリングし、ダッシュボードとして実現する。

経営管理高度化により企業の持続的成長をサポートする仕事です。企業をとりまく環境の変化は日々激しさを増しており、経営者の意思決定を支える仕組みとして、リスクや課題の把握・管理のための有効な経営管理基盤が強く求められるようになっています。会計監査のためのコンサルティング業務の知見とのシナジーを活かし、財務、経理、事業リスク他、データ分析コンサルタントとしての活躍が期待されます。
「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方、大歓迎です。

主な業務内容:
* クライアントのデータアナリティクス部門の教育
* BIを用いた経営ダッシュボードの作成及び導入
* AIモデル構築（需要予測、故障予測、SNS分析等）

職位ごとの業務イメージ:
2 5名程度でチームを組み、顧客の課題解決を行います。
* シニアコンサルタント（マネジャー候補）：一定領域の作業責任者としてスタッフを管理しながら成果物を作成する
* マネジャー：アナリティクス案件を獲得する、また、プロジェクト全体のマネージメント、予算管理やクライアントとの折衝をする

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

AIエージェント時代に求められる、新しいアナリスト像を身につけたい方を募集します。分析に加えて、顧客の意思決定プロセスにも向き合う役割に挑戦できます。

本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。

* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の把握と課題整理
* SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
* ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
* PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
* データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。

● 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

● 具体的な案件・取り組み事例
* 【某リゾート様】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。
* 【某ラジオ局様】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エージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
* 事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
* PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
* SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
* プロジェクトで得た知見を、プロダクト（自社サービス）に還元する経験（クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能）

● 組織の魅力
* 自社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
* 自社サービスとクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
* エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
* 勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
* 資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい

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

本ポジションでは、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。単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」から「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きます。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・分析プロジェクトの推進を担っていただきます。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・推進を行います。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

プロジェクト事例:
- 食品メーカーのLINE活用戦略策定（購買データとLINEアクションデータを活用）
- レジャー施設予約サービスのクーポン配布効率化（アップリフトモデルの構築）
- 消費者セグメントの開発及び施策シナリオの策定
- 通販化粧品メーカーの消費者セグメント開発・ゴールデンルート策定
- 飲料メーカー向け分析ダッシュボード開発における分析のPoC及び要件定義
- MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）内製支援のアドバイザリー
- トランザクションレンディングの信用スコアモデル精度検証

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」といった提案を自社グループのリサーチ基盤を活用して行うケースもあります。

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。

【業務概要】
テクノロジーを活用した事業企画、業務改革構想、BPR推進、プロトタイピング、実践まで、応募の皆さまの志望領域に応じ、一貫しての推進もしくはビジネス寄り/実装寄りのフェーズを担当いただきます。
＜主なテーマ＞
・AI(生成AI/AIエージェント/Physical AI/AI半導体/チャットボットなど)
・データ分析(Python/R/Tableau/SQL/SASなど)
・機械学習(予兆検知、画像処理、自然言語処理、など)
・生体認証(静脈認証、顔認証など)
・XR(AR/VR/3DCG)、メタバース、シミュレーション
・IoT、ロボティクス
・量子コンピューティング
・データセンタ
・スマートシティ/デジタルシティ
・PHR(医療、介護、バイタル、ライフログなどのデータ)
・イノベーションの仕組み化(CVC、コンソーシアム/ラウンドテーブル、協創方法論の開発・推進)

【当職種で働く魅力】
・複雑化を増す社会課題やビジネス課題に対して、先端テクノロジーを活用した価値創出アイデアを企画・構想〜プロトタイピング・実装〜事業拡大まで、一気通貫で取り組めます
・各々のアイデアや意見を積極的に取り入れ失敗を恐れず挑戦し、デジタルスキルを通じ社会や企業にポジティブな影響を与えるとともに、自己の専門性を高め成長することができます
・当グループの各事業部門、研究開発部門、コーポレートベンチャリング組織、テクノロジースタートアップと連携し、新たなビジネスをリードできます
・当グループやクライアントを巻き込んだビジネスプロデュース活動を経験できます
※テクノロジーの本番実装は当グループのSIerなどで実施

【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。

ビジネス課題に対するデータドリブンなソリューション提案していただき、大規模かつ複雑なデータセットの分析・解釈を通じて、パターンや傾向を抽出する職務です。機械学習モデルや予測アルゴリズムの設計・実装し、データの品質評価、クレンジング、前処理の実施いただきます。

ミッション
技術と業務の橋渡しが可能
新しい技術に対する好奇心と学習意欲が高い人物像が求められます
部門間の調整・合意形成を前向きに進行可能

職務詳細
ビジネス課題に対するデータドリブンなソリューション提案。
大規模かつ複雑なデータセットの分析・解釈を通じて、パターンや傾向を抽出。
機械学習モデルや予測アルゴリズムの設計・実装。
データの品質評価、クレンジング、前処理の実施

与信・審査領域におけるデータ活用プロジェクトの企画・推進から、分析結果を活用した施策立案・意思決定支援まで、一貫して担当いただきます。
社内各部門（事業・リスク管理等）、データサイエンティストと連携しながら、複数のプロジェクトをリードしていただきます。

主な業務

課題抽出・プロジェクト企画／推進
審査領域における事業課題の抽出
データ活用テーマの企画・立案
プロジェクト全体の推進および関係者との調整
データ分析を活用した施策立案・業務適用
データサイエンティストと連携した分析・モデル開発要件の整理
モデルの業務適用（運用設計）および効果検証
審査スコアや顧客ポートフォリオを活用した施策企画・改善提案
プレゼンテーション・意思決定支援
分析結果や機械学習モデルの成果をもとに、経営層・事業部門向けの提案資料を作成
データをビジネス上の意思決定につながる形で整理・可視化し、プレゼンテーションを通じて施策実行を推進
技術環境

DWH：GCP（BigQuery等）
機械学習ツール：DataRobot 等
ドキュメンテーション：Googleスライド / PowerPoint 等
※自動化や精度向上に向けた最新技術も積極的に活用しています。

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

ポジション概要：
リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。

職務内容：
ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。
データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。
データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。
ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。
CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。
SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。
特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。
分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。
分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。
倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。
他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。
新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。

Job Description
Business System Analyst (BSA) is the role that collect, document and manage business requirements. BSAs act as a primary liaison between business users and AD project team, manage user expectations, changes to requirements and project scope.

Responsibilities:
- Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
- Participate in the design of data architecture, data structure, data modeling, data transformation, storage, security model of data platform (both Hadoop and Azure Data platform)
- Create conceptual data model, logical data model, physical data models. Perform data profiling and system analysis to validate the data models.
- Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
- Discover metadata of the source database and analyze existing business systems, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, data flows, and functional dependencies
- Interfaces with internal/external teams and functions to provide business solutions to meet business requirements
- Manager user expectations and requirements scope
- Lead requirements elicitation and definition
- Provide estimates for work efforts on projects and ongoing forecasting
- Manage working relationships with business and IT to ensure that the solutions are developed, managed and completed on schedule.
- Contribute to user guides, reference manuals, training materials, and code release artifacts as appropriate
- Perform validation and verification of data model.
- Maintain Data Quality and Integrity.
- Performs other duties as assigned or required

BSA Lead is a role that leads a team of BSAs and other relevant resources, and manage the deliverables, resources, quality, methodology, standards, tools, etc. of the BSA team. BSA (Business System Analyst) team elicit, document and manage business requirements. BSAs act as a primary liaison between business users and AD project team, manage user expectations, changes to requirements and project scope.



Responsibilities:

Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Participate in the design of data architecture, data structure, data modeling, data transformation, storage, security model of data platform (both Hadoop and Azure Data platform)
Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
Discover metadata of the source database and analyze existing business systems, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, data flows, and functional dependencies
Interfaces with internal/external teams and functions to provide business solutions to meet business requirements
Manage and control quality of BSA deliverables
Define the methodology, project plan, resource demands, budget estimation for data solutions.
Manages working relationships with business and IT to ensure that the solutions are developed, managed and completed on schedule.
Coordinates technical studies and evaluation of business needs and technological alternatives with both IT and business managers
Provides oversight of audits and other compliance requests
Directs, motivates and develops project staff.
Identifies and addresses training and development needs of BSA teams
Performs other duties as assigned or required

弊社の主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。

具体的には

国内最大級DMPや豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装
Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発
次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発
新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進

チームの特徴
部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。

キャリアパス
データサイエンティスト → マネージャー（組織とプロジェクトを牽引）
データサイエンティスト → リード（CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード）

・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

●具体的なプロジェクト例
・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定
・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発
・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築
・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化
・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等

●業界例
金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等
メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等
小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等
BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等
上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。

●本ポジションの魅力
・幅広い業界・テーマの案件に携わり、多様な分析スキルを習得できる
・経営層や意思決定者に直接インパクトを与える経験を積める
・各プロジェクトにはレビュー体制があり、属人的でなく体系的にスキルを伸ばせる
・1人1プロジェクト担当が基本のため、裁量を持ちながら成果にコミットできる

●中長期のキャリア
AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。

・AI/データ活用コンサルティング領域
ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア

・データサイエンス領域
高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア

・データエンジニアリング領域
データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア

●サポート体制
当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。

●各種研修制度
ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング)
データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり)
Dataikuをベースとした学習支援
クラウド技術資格取得手当あり

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。

●具体的なプロジェクト例
・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定
・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発
・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築
・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化
・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等

●業界例
金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等
メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等
小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等
BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等
上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。

●本ポジションの魅力
・多様な業界・テーマに関わることで、幅広い分析経験を積むことができます。
・DX推進やデータ活用を本格的に進めたい大手企業の意思決定層と直接関わり、成果を事業インパクトにつなげるプロジェクトをリードできます。
・プロジェクトには必ずレビュー担当者がつくため、属人的な進め方に偏らず、日々の業務の中でフィードバックを受けやすい環境です。
・原則として1人1プロジェクトにアサインされるため、自身の担当領域に集中してコミットできる体制が整っています。

●中長期のキャリア
AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。

・AI/データ活用コンサルティング領域
ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア

・データサイエンス領域
高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア

・データエンジニアリング領域
データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア

●サポート体制
当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。

●各種研修制度
ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング)
データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり)
Dataikuをベースとした学習支援
クラウド技術資格取得手当あり

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の分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。
データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。
業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。

●エンジニア領域
データを活用した課題解決に携わります。
実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。

主な業務内容
・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など）
・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など）
・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など）
・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

●ビジネス領域
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。
プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。

主な業務内容
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など）
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート

当社で働く魅力
・「データとビジネスの橋渡し」として成果に直結する分析ができる
・エンジニアとビジネスの両視点を持つ人材へと成長できる
・業界横断で多様なデータ分析に携われる
・代表・役員との距離が近く、提案が通りやすいフラットな環境
・研修・勉強会・ナレッジ共有が活発で、成長を後押し

・顧客属性／購買履歴／Web行動ログなどのデータを統合・分析し、インサイトを抽出
・マーケティング施策（キャンペーン・プロモーション）の効果検証やユーザーセグメント別の行動特性分析
・Tableau／DOMO などのBIツールを用いたダッシュボードの設計・構築・自動化、およびKPIモニタリング基盤の整備
・アドホックなデータ抽出や仮説検証の支援
・分析結果をストーリーとして構造的に整理し、資料・プレゼンテーションを通じた提案・レポーティングの実施
・その他、他部署へのデータコンサルティング業務を担当いただく場合もあります

ビッグデータやAIを活用した業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングなどの課題に取組み、当社のデジタル変革を推進する役割を担っていただきます。

【職務内容】 　※以下は例です。

●商品部門（アクチュアリー）との協働
保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行ない、リスクを定量化する
予測モデルの作成。ドライブレコーダーのデータ分析（映像データを含む）による事故発生予防サービスの開発。

●保険金部門との協働
AI 技術を活用した各種業務の効率化。

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

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。

・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

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

●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

●具体的なプロジェクト例
・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定
・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発
・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築
・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化
・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等

●業界例
金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等
メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等
小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等
BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等
上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。

●本ポジションの魅力
・大規模データを扱う環境で、クラウドや最新のデータ基盤技術を活用できる
・アナリストやAIエンジニアと連携しながら、上流から下流まで幅広く携われる
・多様な業界・プロジェクトで経験を積み、技術力とビジネス理解を同時に磨ける
・レビューやナレッジ共有が活発で、属人的にならず成長を実感しやすい
・技術選定の自由度が高く、自らの知見を活かした環境構築が可能

●中長期のキャリア
AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。

・AI/データ活用コンサルティング領域
ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア

・データサイエンス領域
高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア

・データエンジニアリング領域
データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア

●サポート体制
当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。

●各種研修制度
ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング)
データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり)
Dataikuをベースとした学習支援
クラウド技術資格取得手当あり

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.

●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

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
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

【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

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

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！

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

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

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