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
新着 シニアデータアナリスト(決済・与信サービス事業)/フリマアプリ運営企業
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
具体的な業務内容は下記です。
・当社の与信事業の定量分析に基づく課題の特定、サービス・与信の改善策・マーケティング施策等の提案
・分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
・生成AI(LLM等)の最新動向を踏まえた分析プロセスの設計・導入
・当社の与信事業の定量分析に基づく課題の特定、サービス・与信の改善策・マーケティング施策等の提案
・分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
・生成AI(LLM等)の最新動向を踏まえた分析プロセスの設計・導入
【福岡/広島】データサイエンティスト(会計監査領域)/大手監査法人
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
●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。
・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。
【福岡/広島】 データサイエンティスト(コンサルタント)※MGR, MGR候補/大手監査法人
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
マネージャー、マネージャー候補
仕事内容
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
「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
データ基盤アーキテクチャ設計・データガバナンス責任者/ネット銀行
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
自社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。このプロジェクトにおけるデータは、単なる記録ではなく「AIの判断材料」となる極めてクリティカルな資産です。行内外の膨大なデータを、AIがリアルタイムかつ安全に利用できる状態にするため、データ基盤全体のアーキテクチャ設計、データガバナンスの策定、およびデータエンジニアチームの指揮を執るリーダーを募集します。
主な業務内容:
1. データプラットフォームのグランドデザイン:
* 主要クラウドサービス(自社製品名)の各種サービスを活用した、拡張性と耐障害性に優れたデータ基盤の全体設計。
* バッチ処理とストリーミング処理を統合したモダンなパイプラインの設計。
2. データガバナンスとセキュリティ設計:
* 主要クラウドサービス(自社製品名)のセキュリティサービスを活用した、金融レベルのセキュリティ設計。
* 個人情報保護法や金融規制に対応したデータカタログの整備、アクセス制御ポリシーの策定。
3. データマネジメントの推進:
* データ品質(Data Quality)の監視・維持プロセスの確立。
* 関連部署(既存システム部門、ビジネス部門)とのデータ連携に関する折衝・調整。
このポジションの魅力:
* 大規模かつ社会的意義: 日本の金融インフラの一翼を担う大規模データを、最新のクラウド技術でモダナイズする挑戦的なプロジェクトです。
* 攻めと守りの設計: AI活用のための「攻めのデータ整備」と、銀行としての「鉄壁の守り(セキュリティ)」の両立という、エンジニアとして非常に高いレベルの設計力が磨かれます。
* 経営へのインパクト: データ戦略は経営戦略そのものです。CDO(Chief Data Officer)やCAIO(Chief AI Officer)と共に、データドリブンな組織変革をリードできます。
キャリアパス:
私たちは「AI ×銀行」という新しい銀行の形を作っています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
* スペシャリストの道: 技術を極め、主要クラウドサービスやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
* マネジメント・経営の道: 組織を拡大し、経営に参画する道。
* ビジネスの道: テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。
スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。
●「基盤の設計者」から、「データ戦略の責任者」へ
【3年後】
成功モデルを既存銀行全体に展開し、レガシーシステムを含めた全社的なデータモダナイゼーションを指揮する責任者となります。「攻め(活用)」と「守り(ガバナンス)」の両立を実現する稀有な人材として評価されます。
【5年後】
銀行全体のデータ資産を管掌し、データによる収益化(データマネタイズ)を実現するキャリアパスが開かれています。また、金融業界におけるデータ活用の第一人者として、業界全体の標準化に関わるなど、社外への影響力も持つ存在となります。
主な業務内容:
1. データプラットフォームのグランドデザイン:
* 主要クラウドサービス(自社製品名)の各種サービスを活用した、拡張性と耐障害性に優れたデータ基盤の全体設計。
* バッチ処理とストリーミング処理を統合したモダンなパイプラインの設計。
2. データガバナンスとセキュリティ設計:
* 主要クラウドサービス(自社製品名)のセキュリティサービスを活用した、金融レベルのセキュリティ設計。
* 個人情報保護法や金融規制に対応したデータカタログの整備、アクセス制御ポリシーの策定。
3. データマネジメントの推進:
* データ品質(Data Quality)の監視・維持プロセスの確立。
* 関連部署(既存システム部門、ビジネス部門)とのデータ連携に関する折衝・調整。
このポジションの魅力:
* 大規模かつ社会的意義: 日本の金融インフラの一翼を担う大規模データを、最新のクラウド技術でモダナイズする挑戦的なプロジェクトです。
* 攻めと守りの設計: AI活用のための「攻めのデータ整備」と、銀行としての「鉄壁の守り(セキュリティ)」の両立という、エンジニアとして非常に高いレベルの設計力が磨かれます。
* 経営へのインパクト: データ戦略は経営戦略そのものです。CDO(Chief Data Officer)やCAIO(Chief AI Officer)と共に、データドリブンな組織変革をリードできます。
キャリアパス:
私たちは「AI ×銀行」という新しい銀行の形を作っています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
* スペシャリストの道: 技術を極め、主要クラウドサービスやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
* マネジメント・経営の道: 組織を拡大し、経営に参画する道。
* ビジネスの道: テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。
スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。
●「基盤の設計者」から、「データ戦略の責任者」へ
【3年後】
成功モデルを既存銀行全体に展開し、レガシーシステムを含めた全社的なデータモダナイゼーションを指揮する責任者となります。「攻め(活用)」と「守り(ガバナンス)」の両立を実現する稀有な人材として評価されます。
【5年後】
銀行全体のデータ資産を管掌し、データによる収益化(データマネタイズ)を実現するキャリアパスが開かれています。また、金融業界におけるデータ活用の第一人者として、業界全体の標準化に関わるなど、社外への影響力も持つ存在となります。
データアナリスト(シニア)/データベース管理システムの開発・運営会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。自社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
* 事業KPI(LTV・稼働率・獲得率など)の論点整理をリード
* 分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
* 現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
* AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
* データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード
プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。
具体的な案件・取り組み事例:
* クライアントX様: 不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* クライアントY様: 分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
本ポジションで得られる経験・スキル:
* AIエージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
* 経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
* エンジニア(技術)とコンサル(ビジネス)双方の専門家と協働し、価値を出す経験
* プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験
組織の魅力:
* 組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
* クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
* シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
* 高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる
利用技術例:
* DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
* BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
* AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
* その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
データアナリスト/データベース管理システムの開発・運営会社
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
担当者〜
仕事内容
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
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
Data Scientist(Creative Vision)/日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
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、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。
【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。
データセット&パートナーシップマネージャー/日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
- 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
- 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
データサイエンス&プランニングマネージャー/マーケティングコンサルティング会社
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
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。
- 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。
経営企画 データストラテジスト_シニアメンバー/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1000万円
ポジション
シニアメンバー
仕事内容
◆ミッション
高い成長率を持続する自社グループにおいて、コーポレート企画部は事業・財務・各種経営戦略の立案等を担っています。私たちデータプランニンググループは、経営判断に直結するデータを扱いながら、時には前例のない新しいアイデアにも果敢に挑戦するチームです。
シニアメンバーに求めるのは、0→1を生み出す力、または1→100に広げていく力です。データ基盤の構築・運用という技術業務だけでなく、データをどう経営や現場に展開し、実際に使われる仕組みにしていくかその設計と実行を担っていただきます。
例えば、
- データ活用の文化を社内に浸透させ、全社的なムーブメントを作る
- 課題を発見し、解決策を形にする
- 経営層/事業部の意思決定を支援する新しい指標やモデルを提案し定着させる
こうしたデータ基盤の枠を超えた取り組みを、あなた自身が起点となって推進していただきます。 「このデータをどう使ってもらうか」「どう価値に変えるか」を考え抜き、実行に移すことが求められます。データに詳しくないビジネスサイドの方々を巻き込み、対話を通じてデータ活用を促進していく、そんな発信力・展開力を持つ人材を求めています。重要なのは、あなたが「これを実現したい!」と思い、周囲を巻き込んで形にできるかどうか。
データエンジニアリングの知識をベースに、経営企画のさまざまな業務(事業分析、予算策定支援、経営会議資料作成など)に深く関与していただきます。
◆業務内容
- データの展開・浸透(メイン業務)
- データ活用文化の浸透
- 経営層や事業部門に対して、データの価値を伝え、実際に使ってもらう仕組みづくり
- 関係者を巻き込み、対話を通じてデータ活用を促進
- 「このデータは何を意味するのか」「どう使えばいいのか」を現場に寄り添って展開
- KPI策定・指標設計
- 経営層の意思決定を支援する新しい指標やモデルの提案・実装
- 事業部ごとの重要指標の設計と、現場への落とし込み
- データを使った経営判断の支援
- ステークホルダーマネジメント
- 経営層、事業部門、システム部門など、多様な関係者との調整・推進
- データプロジェクトの企画から実行までをリード
- 社内外のセミナーやワークショップでのファシリテーション
- 新規チャレンジ・課題解決
- PJを創造し、あなた自身が起点となって推進していただきます。
- データ基盤の構築・運用(サブ業務)
- データ基盤構築・運用
- ドキュメンテーション・メタデータ整備
- レポート作成・可視化
◆ポジションの魅力
- 経営に直結するデータに携わることが可能
- 年間高い売上高成長率を継続している自社にて、経営判断に直結するデータ基盤の構築に携わることができます。経営層に近いポジションで、会社全体を俯瞰しながらデータ活用を推進できます。
- 幅広いデータ領域でスキルを磨ける
- 売上、原価、工数、人材、財務など、自社グループ全体の多様なデータに触れることができます。BigQuery、Tableau、VBA、さらにはAI連携や機械学習まで、幅広い技術スタックに挑戦できる環境です。
- キャリアの選択肢が豊富
- データエンジニアとして技術を深めるだけでなく、経営企画としてビジネス側に軸足を移すことも可能です。
- 自分のアイデアや提案が形になりやすく、成長を実感しやすい環境
- データプランニンググループは少数組織で、一人ひとりの裁量が大きい環境です。経営層や事業部門との距離が近く、スピード感を持って意思決定・実行できます。
◆さいごに
私たちが求めているのは、「技術力に加えて、データを実際に使われる仕組みに変えられる人」です。技術的に飛び抜けている必要はありません。技術知識をベースに持ちながら、発信力・展開力で周囲を巻き込み、実際に使われる仕組みを作れる人。そんな人を求めています。
技術的には「難しくない」かもしれません。でも、「生きた仕組み」を作り、経営や事業に実際のインパクトを与えることに価値があると考えています。データを作るだけでなく、「どう使ってもらうか」まで考える、経営層や現場の人々を巻き込み実際に動かす、正解のない課題に、周囲を盛り上げながら挑戦する、そんな働き方に魅力を感じる方のご応募をお待ちしております。あなたの発信力と技術が、自社の経営を変える力になります。
高い成長率を持続する自社グループにおいて、コーポレート企画部は事業・財務・各種経営戦略の立案等を担っています。私たちデータプランニンググループは、経営判断に直結するデータを扱いながら、時には前例のない新しいアイデアにも果敢に挑戦するチームです。
シニアメンバーに求めるのは、0→1を生み出す力、または1→100に広げていく力です。データ基盤の構築・運用という技術業務だけでなく、データをどう経営や現場に展開し、実際に使われる仕組みにしていくかその設計と実行を担っていただきます。
例えば、
- データ活用の文化を社内に浸透させ、全社的なムーブメントを作る
- 課題を発見し、解決策を形にする
- 経営層/事業部の意思決定を支援する新しい指標やモデルを提案し定着させる
こうしたデータ基盤の枠を超えた取り組みを、あなた自身が起点となって推進していただきます。 「このデータをどう使ってもらうか」「どう価値に変えるか」を考え抜き、実行に移すことが求められます。データに詳しくないビジネスサイドの方々を巻き込み、対話を通じてデータ活用を促進していく、そんな発信力・展開力を持つ人材を求めています。重要なのは、あなたが「これを実現したい!」と思い、周囲を巻き込んで形にできるかどうか。
データエンジニアリングの知識をベースに、経営企画のさまざまな業務(事業分析、予算策定支援、経営会議資料作成など)に深く関与していただきます。
◆業務内容
- データの展開・浸透(メイン業務)
- データ活用文化の浸透
- 経営層や事業部門に対して、データの価値を伝え、実際に使ってもらう仕組みづくり
- 関係者を巻き込み、対話を通じてデータ活用を促進
- 「このデータは何を意味するのか」「どう使えばいいのか」を現場に寄り添って展開
- KPI策定・指標設計
- 経営層の意思決定を支援する新しい指標やモデルの提案・実装
- 事業部ごとの重要指標の設計と、現場への落とし込み
- データを使った経営判断の支援
- ステークホルダーマネジメント
- 経営層、事業部門、システム部門など、多様な関係者との調整・推進
- データプロジェクトの企画から実行までをリード
- 社内外のセミナーやワークショップでのファシリテーション
- 新規チャレンジ・課題解決
- PJを創造し、あなた自身が起点となって推進していただきます。
- データ基盤の構築・運用(サブ業務)
- データ基盤構築・運用
- ドキュメンテーション・メタデータ整備
- レポート作成・可視化
◆ポジションの魅力
- 経営に直結するデータに携わることが可能
- 年間高い売上高成長率を継続している自社にて、経営判断に直結するデータ基盤の構築に携わることができます。経営層に近いポジションで、会社全体を俯瞰しながらデータ活用を推進できます。
- 幅広いデータ領域でスキルを磨ける
- 売上、原価、工数、人材、財務など、自社グループ全体の多様なデータに触れることができます。BigQuery、Tableau、VBA、さらにはAI連携や機械学習まで、幅広い技術スタックに挑戦できる環境です。
- キャリアの選択肢が豊富
- データエンジニアとして技術を深めるだけでなく、経営企画としてビジネス側に軸足を移すことも可能です。
- 自分のアイデアや提案が形になりやすく、成長を実感しやすい環境
- データプランニンググループは少数組織で、一人ひとりの裁量が大きい環境です。経営層や事業部門との距離が近く、スピード感を持って意思決定・実行できます。
◆さいごに
私たちが求めているのは、「技術力に加えて、データを実際に使われる仕組みに変えられる人」です。技術的に飛び抜けている必要はありません。技術知識をベースに持ちながら、発信力・展開力で周囲を巻き込み、実際に使われる仕組みを作れる人。そんな人を求めています。
技術的には「難しくない」かもしれません。でも、「生きた仕組み」を作り、経営や事業に実際のインパクトを与えることに価値があると考えています。データを作るだけでなく、「どう使ってもらうか」まで考える、経営層や現場の人々を巻き込み実際に動かす、正解のない課題に、周囲を盛り上げながら挑戦する、そんな働き方に魅力を感じる方のご応募をお待ちしております。あなたの発信力と技術が、自社の経営を変える力になります。
【経営企画】データストラテジスト_メンバー/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
- ミッション
高い成長率を持続する自社グループにおいて、コーポレート企画部は事業・財務・各種経営戦略の立案等を担っています。私たちデータプランニンググループは、経営判断に直結するデータを扱いながら、時には前例のない新しいアイデアにも果敢に挑戦するチームです。
自社グループ全体の多様なデータを統合し、経営判断や事業戦略に直結する分析基盤を日々進化させています。データは作って終わりではありません。データに詳しくないビジネスサイドの方々にも理解してもらえるよう、テーブル・カラムのドキュメント整備に力を入れるとともに、実際に使っていただけるように現場に寄り添い、活用提案もしていきます。
またデータ基盤を超えた取り組みも行っており、以下のようなプロジェクトに関わることが可能です。
- 経営者の思考をデータ化するモデルの開発
- 企業格付けをデータで予測する仕組みの構築
- VBAや生成AIを活用した業務自動化
- 業務フロー自体の見直しによる課題解決(BPR)
- 業務内容
- データエンジニアとしての基盤業務
- データ基盤構築・運用
- BigQueryでのデータパイプライン開発・運用
- データ品質管理 / 異常検知の仕組み構築 / エラー対応
- テーブル・カラムの作成
- データ仕様書の整備
- データ活用ガイドの作成
- Tableauダッシュボードの開発・運用
- 各種KPIの算出・可視化
- R&D・新規チャレンジ (あなたのアイデアを形にする時間です。)
- VBAや生成AIを活用したBPR(業務プロセス改革)・業務自動化
- 経営層の意思決定を支援する予測モデルの開発
- 誰も考えたことのないデータ活用の仕組みづくり
- AI・機械学習を活用した新しいデータ分析手法の開発
- ポジションの魅力
- 時間をR&Dにも使える
多くの会社ではルーティンワークになりがちなデータエンジニアリングの業務ですが、私たちはR&Dも含めて時間を使うことができます。
- 経営に直結するデータに携わる
年間高い売上高成長率を継続している自社にて、経営判断に直結するデータ基盤の構築に携わることができます。
経営層に近いポジションで、会社全体を俯瞰しながらデータ活用を推進していくことが可能です。
- 幅広いデータ領域でスキルを磨ける
売上、原価、工数、人材、財務など、自社グループ全体の多様なデータに触れることができます。BigQuery、Tableau、VBA、さらにはAI連携や機械学習まで、幅広い技術スタックに挑戦できる環境です。
- キャリアの選択肢が豊富
データエンジニアとして技術を深めるだけでなく、経営企画としてビジネス側に軸足を移すことも可能です。
- さいごに
私たちは、「データエンジニア」という枠を超えて、面白いことに挑戦したい人を探しています。
基本的な技術力はもちろん大切ですがそれ以上に大事にしていることは、「これ面白そう!」と思える感性、楽しめる心、経営に近い場所で、影響力のある仕事をしたいという意欲です。
もし、70%の安定業務をこなしながら、30%の時間で「何か面白いことをやりたい」というお気持ちがありましたら、満足のいく環境をご提供できると考えております。
高い成長率を持続する自社グループにおいて、コーポレート企画部は事業・財務・各種経営戦略の立案等を担っています。私たちデータプランニンググループは、経営判断に直結するデータを扱いながら、時には前例のない新しいアイデアにも果敢に挑戦するチームです。
自社グループ全体の多様なデータを統合し、経営判断や事業戦略に直結する分析基盤を日々進化させています。データは作って終わりではありません。データに詳しくないビジネスサイドの方々にも理解してもらえるよう、テーブル・カラムのドキュメント整備に力を入れるとともに、実際に使っていただけるように現場に寄り添い、活用提案もしていきます。
またデータ基盤を超えた取り組みも行っており、以下のようなプロジェクトに関わることが可能です。
- 経営者の思考をデータ化するモデルの開発
- 企業格付けをデータで予測する仕組みの構築
- VBAや生成AIを活用した業務自動化
- 業務フロー自体の見直しによる課題解決(BPR)
- 業務内容
- データエンジニアとしての基盤業務
- データ基盤構築・運用
- BigQueryでのデータパイプライン開発・運用
- データ品質管理 / 異常検知の仕組み構築 / エラー対応
- テーブル・カラムの作成
- データ仕様書の整備
- データ活用ガイドの作成
- Tableauダッシュボードの開発・運用
- 各種KPIの算出・可視化
- R&D・新規チャレンジ (あなたのアイデアを形にする時間です。)
- VBAや生成AIを活用したBPR(業務プロセス改革)・業務自動化
- 経営層の意思決定を支援する予測モデルの開発
- 誰も考えたことのないデータ活用の仕組みづくり
- AI・機械学習を活用した新しいデータ分析手法の開発
- ポジションの魅力
- 時間をR&Dにも使える
多くの会社ではルーティンワークになりがちなデータエンジニアリングの業務ですが、私たちはR&Dも含めて時間を使うことができます。
- 経営に直結するデータに携わる
年間高い売上高成長率を継続している自社にて、経営判断に直結するデータ基盤の構築に携わることができます。
経営層に近いポジションで、会社全体を俯瞰しながらデータ活用を推進していくことが可能です。
- 幅広いデータ領域でスキルを磨ける
売上、原価、工数、人材、財務など、自社グループ全体の多様なデータに触れることができます。BigQuery、Tableau、VBA、さらにはAI連携や機械学習まで、幅広い技術スタックに挑戦できる環境です。
- キャリアの選択肢が豊富
データエンジニアとして技術を深めるだけでなく、経営企画としてビジネス側に軸足を移すことも可能です。
- さいごに
私たちは、「データエンジニア」という枠を超えて、面白いことに挑戦したい人を探しています。
基本的な技術力はもちろん大切ですがそれ以上に大事にしていることは、「これ面白そう!」と思える感性、楽しめる心、経営に近い場所で、影響力のある仕事をしたいという意欲です。
もし、70%の安定業務をこなしながら、30%の時間で「何か面白いことをやりたい」というお気持ちがありましたら、満足のいく環境をご提供できると考えております。
【大阪】データアナリティクスコンサルタント/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
<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。
データサイエンティスト/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
データストラテジスト / データサイエンティスト/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
クライアントが抱えるマーケティングや営業に関する課題に対し、データを活用したソリューションを提案し、実行します。単なる分析作業にとどまらず、コンサルタントとしてクライアントの課題をヒアリングし、現状を深く理解したうえで、データや統計的分析、さらには機械学習の技術を駆使して、課題解決につながる具体的な提案を行い、実行に移します。また、社内メンバーやクライアントと日々コミュニケーションを取りながら、プロジェクトを着実に前進させます。
【業務概要】
- 統計分析やAI・機械学習を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計
- Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの統計的分析や機械学習モデルの構築
- データから見られる課題整理とアクションの提示
- データ分析案件のプロジェクトマネジメント
コンサルタントとしての役割の比重が比較的高く、特にデータ利活用構想などのデータストラテジー領域に関わる案件もあるため、戦略的な視点での業務が求められます。分析や開発といった実務的な作業も行いますが、それにとどまらず、得られた知見をもとにクライアントへマーケティング施策を提案し、他部署と連携しながら実装まで進めていくような案件も比較的多い印象です。
【案件例】
- 事例1: 大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援(規模:5〜6名、期間:4年〜)ホットリードの発見と営業スタッフへの情報提供、活動推進を支援
- 事例2: ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援(規模:5〜6名、期間:2年)データから隠れた顧客インサイトを発見し、刺さるコミュニケーション施策を立案
- 事例3: 大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援(規模:3名、期間:3ヶ月)
【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループの強みであるマーケティングや広告・クリエイティブの分野で、データサイエンスの力を活かし、戦略策定・施策立案から効果検証まで一気通貫に支援できる
業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性もあります。
【業務概要】
- 統計分析やAI・機械学習を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計
- Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの統計的分析や機械学習モデルの構築
- データから見られる課題整理とアクションの提示
- データ分析案件のプロジェクトマネジメント
コンサルタントとしての役割の比重が比較的高く、特にデータ利活用構想などのデータストラテジー領域に関わる案件もあるため、戦略的な視点での業務が求められます。分析や開発といった実務的な作業も行いますが、それにとどまらず、得られた知見をもとにクライアントへマーケティング施策を提案し、他部署と連携しながら実装まで進めていくような案件も比較的多い印象です。
【案件例】
- 事例1: 大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援(規模:5〜6名、期間:4年〜)ホットリードの発見と営業スタッフへの情報提供、活動推進を支援
- 事例2: ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援(規模:5〜6名、期間:2年)データから隠れた顧客インサイトを発見し、刺さるコミュニケーション施策を立案
- 事例3: 大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援(規模:3名、期間:3ヶ月)
【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループの強みであるマーケティングや広告・クリエイティブの分野で、データサイエンスの力を活かし、戦略策定・施策立案から効果検証まで一気通貫に支援できる
業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性もあります。
データアナリティクスコンサルタント/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ活用コンサルタントとして、Webサイトのアクセスログや顧客の属性データ、アンケート回答データなどを用いた分析業務・施策立案業務を担っていただきます。
<具体的には>
- KPI設計や改善シミューレーション、ダッシュボード構築等、クライアントの目標達成に向けたPDCAコンサルの推進及び実行。
- 当該アナリティクス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)改善に向けて当該WEB接客ツールや当該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×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考えております。
<案件例>
- 大手金融機関:オウンドメディア新規立ち上げから携わり、記事サイト、商品のナーチャリングサイトの立ち上げ・運用を実施。戦略〜実装までのPDCA支援、当該WEB接客ツールを用いた施策立案・実行、PJ支援
- 大手通信事業者:サイト分析全般を実施。ターゲット顧客へのアプローチ施策の立案〜実行(パーソナライズ、訴求メッセージングの分析等)、CVR改善の提案
- 大手保険会社:顧客育成基盤、当該CDPの構築、当該CRMツール、当該WEB接客ツールの運用、商品を用いたデータの取得から全体設計までを伴走
<ポジションの魅力>
- オウンドメディア周りの課題に対して、上流の課題把握段階から、その後の施策実行まで一気通貫で携わることができる
- 大手クライアントを担当し、案件課題に対する提案力、解決力、分析力を身に着けられる
- データの分析やリサーチ業務に閉じず、データを基にした改善提案、実行を一気通貫して行うことができる。
<キャリアパスについて>
- 入社〜半年:先輩社員と案件伴走
- 将来的に:他部門との連携、コンペ、全体リードを行う実案件のリーダー
<具体的には>
- KPI設計や改善シミューレーション、ダッシュボード構築等、クライアントの目標達成に向けたPDCAコンサルの推進及び実行。
- 当該アナリティクス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)改善に向けて当該WEB接客ツールや当該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×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考えております。
<案件例>
- 大手金融機関:オウンドメディア新規立ち上げから携わり、記事サイト、商品のナーチャリングサイトの立ち上げ・運用を実施。戦略〜実装までのPDCA支援、当該WEB接客ツールを用いた施策立案・実行、PJ支援
- 大手通信事業者:サイト分析全般を実施。ターゲット顧客へのアプローチ施策の立案〜実行(パーソナライズ、訴求メッセージングの分析等)、CVR改善の提案
- 大手保険会社:顧客育成基盤、当該CDPの構築、当該CRMツール、当該WEB接客ツールの運用、商品を用いたデータの取得から全体設計までを伴走
<ポジションの魅力>
- オウンドメディア周りの課題に対して、上流の課題把握段階から、その後の施策実行まで一気通貫で携わることができる
- 大手クライアントを担当し、案件課題に対する提案力、解決力、分析力を身に着けられる
- データの分析やリサーチ業務に閉じず、データを基にした改善提案、実行を一気通貫して行うことができる。
<キャリアパスについて>
- 入社〜半年:先輩社員と案件伴走
- 将来的に:他部門との連携、コンペ、全体リードを行う実案件のリーダー
データ活用基盤コンサルタント(CDP/DWH/AI)/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
420万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
【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
AIアルゴリズム事業会社でのデータサイエンティスト/AIエンジニア(リード)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社AIイノベーション推進部にて、お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案・実装します。業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行います。プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。当該グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。
【会社、事業の強み】
金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。
また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。
【仕事内容】
主に当該グループ会社の各担当者と当該グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1〜2回程度、当該グループ会社本店(特定駅)で勤務頂く想定となります。
【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル
【具体的には】
・AI導入/分析提案
・要件定義
・動作/分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI/分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整
主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。
【そのほか、可能性のある業務】
・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
・当社のAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
・様々なスキームの構築、検討
【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長:1名
副部長:1名
チーフデータサイエンティスト:1名
AIコンサルタント:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニア:4名
データサイエンティスト:2名
※2025年11月時点の情報です
【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。
【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。
【会社、事業の強み】
金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。
また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。
【仕事内容】
主に当該グループ会社の各担当者と当該グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1〜2回程度、当該グループ会社本店(特定駅)で勤務頂く想定となります。
【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル
【具体的には】
・AI導入/分析提案
・要件定義
・動作/分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI/分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整
主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。
【そのほか、可能性のある業務】
・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
・当社のAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
・様々なスキームの構築、検討
【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長:1名
副部長:1名
チーフデータサイエンティスト:1名
AIコンサルタント:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニア:4名
データサイエンティスト:2名
※2025年11月時点の情報です
【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。
【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。
AIアルゴリズム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
700万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
AIイノベーション推進部はお客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案し実装しています。業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。当グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。
主に当グループの各担当者と当グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1〜2回程度、当グループの主要拠点(千葉みなと駅)で勤務頂く想定となります。
【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル
【具体的には】
・AI導入/分析提案
・要件定義
・動作/分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI/分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整
主に担当いただく業務は、プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。
【そのほか、可能性のある業務】
他メンバーの技術的なサポート、アドバイス、当社のAI活用促進、他部署の業務効率化の検討、様々なスキームの構築、検討。
【配属先情報】
当社のAIイノベーション推進部。部長:1名、副部長:1名、チーフデータサイエンティスト:1名、AIコンサルタント:1名、プロジェクトマネージャー:2名、エンジニア:4名、データサイエンティスト:2名(2025年11月時点の情報です)。
【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。
【このポジションの魅力】
フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。
主に当グループの各担当者と当グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1〜2回程度、当グループの主要拠点(千葉みなと駅)で勤務頂く想定となります。
【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル
【具体的には】
・AI導入/分析提案
・要件定義
・動作/分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI/分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整
主に担当いただく業務は、プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。
【そのほか、可能性のある業務】
他メンバーの技術的なサポート、アドバイス、当社のAI活用促進、他部署の業務効率化の検討、様々なスキームの構築、検討。
【配属先情報】
当社のAIイノベーション推進部。部長:1名、副部長:1名、チーフデータサイエンティスト:1名、AIコンサルタント:1名、プロジェクトマネージャー:2名、エンジニア:4名、データサイエンティスト:2名(2025年11月時点の情報です)。
【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。
【このポジションの魅力】
フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。
大手通信サービス会社でのモバイル事業企画・オウンドメディア分析
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1030万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【ミッション】
データ分析を通じてオウンドメディアの利益創出と戦略的成長をリードする。
【主な業務】
・サイトのアクセスログや契約情報などを活用した統合的なデータ分析
・競合・市場動向の把握を目的としたユーザー調査の企画・推進
・ログ計測設定やデータマート構築など、分析基盤の整備・運用
【具体的な業務】
・必要な与件を整理し、目的や目標に基づいた分析設計を行う
・設計内容に沿って、各データソースから正確にデータを抽出する
・データを集計・加工・可視化し、価値あるインサイトを導出する
・分析結果から得られた示唆を資料化し、関係者へ共有・提案してアクションにつなげる
仕事の魅力
数千万人規模のユーザーが利用する巨大なオウンドメディアを分析対象とし、
圧倒的なスケールでデータ分析・施策立案に携われるのが最大の魅力です。
さらに、当グループが保有する多種多様なデータを横断的に扱うことで、事業横断の視点から新たな価値を創出できる環境があります。
また分析にとどまらず、プロジェクトの企画・推進にも深く関わることができ、裁量を持って自らの提案を実際のアクションへと結びつける手応えを感じられます。
また近年では、生成AIを活用したデータ分析・業務効率化の取り組みも積極的に進行しております。
最先端のテクノロジーと豊富なデータを掛け合わせながら、当社のデジタルビジネスを支える中心的な役割を担うことができます。
データ分析を通じてオウンドメディアの利益創出と戦略的成長をリードする。
【主な業務】
・サイトのアクセスログや契約情報などを活用した統合的なデータ分析
・競合・市場動向の把握を目的としたユーザー調査の企画・推進
・ログ計測設定やデータマート構築など、分析基盤の整備・運用
【具体的な業務】
・必要な与件を整理し、目的や目標に基づいた分析設計を行う
・設計内容に沿って、各データソースから正確にデータを抽出する
・データを集計・加工・可視化し、価値あるインサイトを導出する
・分析結果から得られた示唆を資料化し、関係者へ共有・提案してアクションにつなげる
仕事の魅力
数千万人規模のユーザーが利用する巨大なオウンドメディアを分析対象とし、
圧倒的なスケールでデータ分析・施策立案に携われるのが最大の魅力です。
さらに、当グループが保有する多種多様なデータを横断的に扱うことで、事業横断の視点から新たな価値を創出できる環境があります。
また分析にとどまらず、プロジェクトの企画・推進にも深く関わることができ、裁量を持って自らの提案を実際のアクションへと結びつける手応えを感じられます。
また近年では、生成AIを活用したデータ分析・業務効率化の取り組みも積極的に進行しております。
最先端のテクノロジーと豊富なデータを掛け合わせながら、当社のデジタルビジネスを支える中心的な役割を担うことができます。
大手クレジットカード会社における法人与信モデルのデータ分析・構築担当
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
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。
【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。
大手通信サービス会社でのデータサイエンティスト(法人事業)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1570万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【ミッション】
顧客データの“入口”を統合的に整備し、“出口”となるデータ利活用&AI技術で価値へと変換する
導入後の利活用をリードしていく役割となります。
【主な業務】
(1)顧客案件のテクニカルディレクション、テック中心タスクフォースのリーダー、案件対応の型化
(databricksをメインとしたデータ基盤、CDP、LINE OA/API、CRM/MAなどの各種ツール対応、他本部・パートナー連携含む)
(2)データソリューションに関する顧客提案および受注後の推進と管理
(3)重要顧客の提案または導入のプロジェクト化案件のPMO対応、受注案件の伴走支援
(4)データ分析を含めたデータ利活用の顧客提案および受注後の推進と管理
(5)AI/ツールを活用した案件対応、施策活用の提案
【具体的な業務】
●プリセールス支援
- 技術要件ヒアリング・整理
- 既存システム調査(アーキテクチャ/データフロー)
- ソリューション選定(DataLake、DWH、CDP、MA、LINE API など)
- データ分析を含めたデータ利活用整理
- 概算コスト・ロードマップ提示
‐ 提案資料作成(技術系)
●プロジェクト支援
‐ プロジェクトマネジメント(他本部と連携)
‐ PMO
‐ データマネジメント策定
● 受注案件の伴走支援
‐ 技術観点でのカスタマーサクセス支援/伴走支援
仕事の魅力
・当社のデータ基盤の強み(大規模データ処理能力や高度なセキュリティなど)を学びながら、顧客への最適なデータソリューション提案ができます。
・当社グループとして最先端の技術を積極的に取り入れております。本ポジションでも新しい技術に触れる機会が多い環境で業務を遂行いただけます。
例)企業用最先端AI「クリスタル・インテリジェンス」の開発・販売で提携を発表
顧客データの“入口”を統合的に整備し、“出口”となるデータ利活用&AI技術で価値へと変換する
導入後の利活用をリードしていく役割となります。
【主な業務】
(1)顧客案件のテクニカルディレクション、テック中心タスクフォースのリーダー、案件対応の型化
(databricksをメインとしたデータ基盤、CDP、LINE OA/API、CRM/MAなどの各種ツール対応、他本部・パートナー連携含む)
(2)データソリューションに関する顧客提案および受注後の推進と管理
(3)重要顧客の提案または導入のプロジェクト化案件のPMO対応、受注案件の伴走支援
(4)データ分析を含めたデータ利活用の顧客提案および受注後の推進と管理
(5)AI/ツールを活用した案件対応、施策活用の提案
【具体的な業務】
●プリセールス支援
- 技術要件ヒアリング・整理
- 既存システム調査(アーキテクチャ/データフロー)
- ソリューション選定(DataLake、DWH、CDP、MA、LINE API など)
- データ分析を含めたデータ利活用整理
- 概算コスト・ロードマップ提示
‐ 提案資料作成(技術系)
●プロジェクト支援
‐ プロジェクトマネジメント(他本部と連携)
‐ PMO
‐ データマネジメント策定
● 受注案件の伴走支援
‐ 技術観点でのカスタマーサクセス支援/伴走支援
仕事の魅力
・当社のデータ基盤の強み(大規模データ処理能力や高度なセキュリティなど)を学びながら、顧客への最適なデータソリューション提案ができます。
・当社グループとして最先端の技術を積極的に取り入れております。本ポジションでも新しい技術に触れる機会が多い環境で業務を遂行いただけます。
例)企業用最先端AI「クリスタル・インテリジェンス」の開発・販売で提携を発表
大手総合電機会社での企業の研究開発・製造立上げをデジタルで進化させるデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1030万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・お客さまのビジネス課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの立案と提案
・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動
・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆
2.プロジェクトの立ち上げ
・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案
・課題解決方針の設計・提案
・ビジネスインサイトの導出
3.データ分析・評価
・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析
・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング
・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.サービス移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携)
・材料データ分析基盤の活用コンサルティング
※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。
特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。
さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。
また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・お客さまのビジネス課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの立案と提案
・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動
・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆
2.プロジェクトの立ち上げ
・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案
・課題解決方針の設計・提案
・ビジネスインサイトの導出
3.データ分析・評価
・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析
・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング
・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.サービス移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携)
・材料データ分析基盤の活用コンサルティング
※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。
特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。
さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。
また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
大手総合電機会社での企業R&D部門のDX推進に資するチーフ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
1280万円〜1490万円
ポジション
部長クラス
仕事内容
【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進
・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進
・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進
・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの)
・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進
・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進
【職務詳細】
(1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進
(2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード
協創プロジェクト:MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践
(3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード
当社独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート
代表的なWebアプリケーション
・材料データ分析環境
材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境
・実験/製造自動化プラットフォーム
計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム
・再生材マーケットプレイス
再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス
(4) AI戦略を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進
(5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等を活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、業界・企業の生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対して業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新のMI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、当社のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進
・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進
・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進
・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの)
・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進
・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進
【職務詳細】
(1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進
(2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード
協創プロジェクト:MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践
(3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード
当社独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート
代表的なWebアプリケーション
・材料データ分析環境
材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境
・実験/製造自動化プラットフォーム
計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム
・再生材マーケットプレイス
再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス
(4) AI戦略を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進
(5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等を活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、業界・企業の生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対して業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新のMI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、当社のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。
日系有名コンサルティング会社での先端テクノロジー/データサイエンス
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
460万円〜1700万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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
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
大手銀行のグループ子会社でのデータアナリスト (リードメンバー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1250万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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。
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。
エンタメ×テクノロジーのスタートアップ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
420万円〜720万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者
仕事内容
▼分析対象のサービス
自社サービスのデータ分析とサービスグロース
出版社・ウェブトゥーンスタジオ向け自社サービスのデータ分析とサービスグロース
▼利用ツール
GoogleAnalytics / Google Search Consoleを使ったアクセス解析
hotjarなどを使ったヒートマップ分析
SimilarWeb / SEMRush / ahrefsを使った競合分析
なづきのおと、TwitterBinderなどを使ったSNS分析
【この仕事で得られるもの】
・マンガDXの最前線を創る
Slack / figma / github / Docker / AWSなど新しいツールを積極導入しています。実際に、大手マンガWebサイトでは1年間で200万MAUへの急成長をサポートし、高い評価を受けています。
・データ分析x技術が強み
代表を始め、当社はテクノロジーファーストの会社です。技術フェローはApacheなどOSSコミッターです。技術は、Spring boot / AWS Fargate / AWS Amplify / Reactなどの最新技術を採用し、ヘッドレスCMSを構築しています。分析ツールとしては、SimilarWeb / SEMrush / ahrefsなど様々な有償ツールを使って分析します。そうしたツールを活かし、ベストカーWebが4年半で50万PV→1億PVに成長するサポートをしています。
自社サービスのデータ分析とサービスグロース
出版社・ウェブトゥーンスタジオ向け自社サービスのデータ分析とサービスグロース
▼利用ツール
GoogleAnalytics / Google Search Consoleを使ったアクセス解析
hotjarなどを使ったヒートマップ分析
SimilarWeb / SEMRush / ahrefsを使った競合分析
なづきのおと、TwitterBinderなどを使ったSNS分析
【この仕事で得られるもの】
・マンガDXの最前線を創る
Slack / figma / github / Docker / AWSなど新しいツールを積極導入しています。実際に、大手マンガWebサイトでは1年間で200万MAUへの急成長をサポートし、高い評価を受けています。
・データ分析x技術が強み
代表を始め、当社はテクノロジーファーストの会社です。技術フェローはApacheなどOSSコミッターです。技術は、Spring boot / AWS Fargate / AWS Amplify / Reactなどの最新技術を採用し、ヘッドレスCMSを構築しています。分析ツールとしては、SimilarWeb / SEMrush / ahrefsなど様々な有償ツールを使って分析します。そうしたツールを活かし、ベストカーWebが4年半で50万PV→1億PVに成長するサポートをしています。
急成長している上場Fintech企業でのアナリスト【フルフレックス・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
アナリスト
仕事内容
具体的には以下のような業務を担当していただきます。
・オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
・機関投資家とのMTG
・機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
・セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇
★どのような人と働くか
日銀、総合商社、Big Tech企業からご入社される方もおります。
・オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
・機関投資家とのMTG
・機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
・セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇
★どのような人と働くか
日銀、総合商社、Big Tech企業からご入社される方もおります。
欧州最大のコンサルティングファーム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
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
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
グローバルバンクでのデータサイエンティスト【業界不問・ポテンシャル重視】
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
【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。
【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、実装、ビジネス現場への展開支援
●データ収集およびデータ分析実務(解析・可視化・評価)等を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
<案件例>
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化は当行グループの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。
【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。
【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、実装、ビジネス現場への展開支援
●データ収集およびデータ分析実務(解析・可視化・評価)等を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
<案件例>
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知
【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化は当行グループの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。
【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。
大手総合インターネット企業のデータアナリスト(事業戦略)
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
当社が提供する音楽ストリーミングサービスはいくつかの音楽会社とのジョイントベンチャーとしてサービス運営を行っています。
サービス開始から今年2025年に10年目を迎え、会員の獲得ミッションに加え新たな事業フェーズとして新規機能の追加やサービスモデルの検討をしています。
そのため、今回事業開発メンバーと伴走するアナリストを募集を開始いたします。
今後、さらなるサービスアップデートを目指す音楽ストリーミングサービスを一緒に導いてくれる方をお待ちしております。
音楽ストリーミングサービスの各種分析業務をご担当いただくだけでなく、新規の機能開発やモデル刷新に向け、社内外のデータやステークスホルダーと接続し、よりビジネスやサービスの現場に近いアナリスト業務を担当いただきます。
※本ポジションは、グループ会社に出向となります。出向後の条件につきましては、本求人の記載内容から変更はございません。
主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
キャンペーンや新機能・企画の分析業務
社内データだけでなく、外部データを組み合わせた複合的な分析や方向性の指南・企画提案
当社が提供する音楽ストリーミングサービスはいくつかの音楽会社とのジョイントベンチャーとしてサービス運営を行っています。
サービス開始から今年2025年に10年目を迎え、会員の獲得ミッションに加え新たな事業フェーズとして新規機能の追加やサービスモデルの検討をしています。
そのため、今回事業開発メンバーと伴走するアナリストを募集を開始いたします。
今後、さらなるサービスアップデートを目指す音楽ストリーミングサービスを一緒に導いてくれる方をお待ちしております。
音楽ストリーミングサービスの各種分析業務をご担当いただくだけでなく、新規の機能開発やモデル刷新に向け、社内外のデータやステークスホルダーと接続し、よりビジネスやサービスの現場に近いアナリスト業務を担当いただきます。
※本ポジションは、グループ会社に出向となります。出向後の条件につきましては、本求人の記載内容から変更はございません。
主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
キャンペーンや新機能・企画の分析業務
社内データだけでなく、外部データを組み合わせた複合的な分析や方向性の指南・企画提案
大手IT企業グループのデータサイエンティスト (与信領域)
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
与信領域の部門において、統計的手法や機械学習的手法を使った高度な分析を行い、分析した結果を業務適応していただきます
※グループ企業のメンバーや社内の現場メンバーと協業し、与信領域に特化した案件を複数ご担当いただきます
※グループ企業のメンバーや社内の現場メンバーと協業し、与信領域に特化した案件を複数ご担当いただきます
グローバルバンクでの法人向けデータ分析、および、分析設計
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
調査役
仕事内容
【ミッション】
法人向けデジタルマーケティングから、法人事務・チャネルまで含めた統合的なデジタルシフトにより、 法人領域におけるデータと顧客体験の循環・営業モデル変革に貢献する
【具体的な仕事内容】
・グループの法人顧客データの分析を通じて、課題発見と課題解決方法を考案。また、分析フローを設計
・分析対象となるデータの整理・拡充
【魅力】
当グループでは対人での法人向けビジネスと併せて、デジタルマーケティングを駆使したデータと顧客体験の循環、法人領域全体の営業モデル変革にチャレンジ中です。
新卒入行、中途入行が半分ずつの多様なチームに所属し、メガバンクを動かしていく仲間を募集しております。
法人向けデジタルマーケティングから、法人事務・チャネルまで含めた統合的なデジタルシフトにより、 法人領域におけるデータと顧客体験の循環・営業モデル変革に貢献する
【具体的な仕事内容】
・グループの法人顧客データの分析を通じて、課題発見と課題解決方法を考案。また、分析フローを設計
・分析対象となるデータの整理・拡充
【魅力】
当グループでは対人での法人向けビジネスと併せて、デジタルマーケティングを駆使したデータと顧客体験の循環、法人領域全体の営業モデル変革にチャレンジ中です。
新卒入行、中途入行が半分ずつの多様なチームに所属し、メガバンクを動かしていく仲間を募集しております。
グローバルバンクでの法人向けデータ分析、および、分析設計
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
担当者〜
仕事内容
法人向けビジネスにおけるデータ分析、および、分析設計
法人向けデジタルマーケティングから、法人事務・チャネルまで含めた統合的なデジタルシフトにより、法人領域におけるデータと顧客体験の循環・営業モデル変革に貢献する
法人顧客データの分析を通じて、課題発見と課題解決方法を考案。また、分析フローを設計
分析対象となるデータの整理・拡充
法人向けデジタルマーケティングから、法人事務・チャネルまで含めた統合的なデジタルシフトにより、法人領域におけるデータと顧客体験の循環・営業モデル変革に貢献する
法人顧客データの分析を通じて、課題発見と課題解決方法を考案。また、分析フローを設計
分析対象となるデータの整理・拡充
グローバルバンクでの情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進
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:800万円〜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
2025年5月に新設されたグローバル与信戦略室における海外向け与信判断の意思決定・経営判断における情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進を担っていただきます。
【想定キャリアパス】
● 当室での経験をベースに、ご本人の希望や適切を踏まえながら、デジタル戦略を統括する部署や、システム関連部署といった、異なる部門・部署でのご活躍も展望可能です。
【魅力・やりがい】
● 世界有数の金融機関において意思決定・経営判断に資する情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進や、MISの中長期戦略策定・データ基盤システムの開発プロジェクトの上流工程の経験を積むことができます。
● 特に「与信戦略×経営情報×海外」という3つの軸で企画・立案・推進できる部署は他の金融機関を含めてあまりなく、個人のキャリア形成上、非常に競争力ある業務経験を積むことが可能です。
●また、自律的なキャリア形成を支えるスキルアップやキャリアアップのための研修プログラムや福利厚生制度も多数用意されていることも魅力の一つです。
【想定キャリアパス】
● 当室での経験をベースに、ご本人の希望や適切を踏まえながら、デジタル戦略を統括する部署や、システム関連部署といった、異なる部門・部署でのご活躍も展望可能です。
【魅力・やりがい】
● 世界有数の金融機関において意思決定・経営判断に資する情報戦略の企画・立案およびデータ利活用の推進や、MISの中長期戦略策定・データ基盤システムの開発プロジェクトの上流工程の経験を積むことができます。
● 特に「与信戦略×経営情報×海外」という3つの軸で企画・立案・推進できる部署は他の金融機関を含めてあまりなく、個人のキャリア形成上、非常に競争力ある業務経験を積むことが可能です。
●また、自律的なキャリア形成を支えるスキルアップやキャリアアップのための研修プログラムや福利厚生制度も多数用意されていることも魅力の一つです。
上場マーケティング支援企業のAI子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
700万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
期待する役割
PLG & Growthチームの中核メンバーとして、データ分析を通じて事業成長を牽引する役割を担っていただきます。
具体的には以下の役割を期待しています:
- プロダクトの成長を加速させるためのデータ戦略の立案と実行
- データに基づく意思決定文化の醸成と全社への浸透
- ビジネス課題を分析課題に落とし込み、実行可能なアクションに変換
- 経営層・事業部門へのデータインサイトの提供と戦略提案
- データ基盤の改善を通じた組織全体の分析力向上への貢献
この仕事で得られる経験、魅力
- 最先端のAI技術に触れる機会
- 生成AI・LLMを活用したプロダクト群のデータ分析を通じて、急成長中の分野における実践的な経験を積むことができます。
- これにより、技術的なスキルを大幅に向上させることが可能です。
- 多様なデータと幅広い分析領域
- プロダクト全体のデータを扱い、ユーザー行動分析、グロース施策、予測モデル構築など、幅広い分析業務に携わることができます。
- ビジネスインパクトの大きい仕事
- データ分析の結果が直接プロダクトの成長戦略に反映され、会社全体の意思決定に影響を与えます。
- 自分の分析が事業成長に貢献する実感を得られます。
- 社会貢献性の高いプロダクト開発
- AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
- 多国籍で多様なチーム
- 国際色豊かなエンジニアチームと共に働くことで、異文化理解を深め、グローバルな視点を養うことができます。
- 自己成長と組織成長の両立
- 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。
業務内容
【主な業務】
以下の業務を中心に担当していただきます:
- プロダクトの利用データ分析によるユーザー行動の可視化と課題発見
- データに基づくプロダクト改善提案と新機能の企画支援
- グロース施策 (オンボーディング改善、リテンション向上、コンバージョン最適化等) の効果測定と分析
- KPI設計とダッシュボード構築による意思決定支援
- ビジネスメンバーやステークホルダーへの分析結果の報告とアクションプラン提示
【その他の業務】
必要に応じて以下の業務にも携わっていただきます:
- ユーザーセグメンテーション分析とターゲティング戦略の立案
- 機械学習モデルの構築と運用 (チャーン予測、LTV予測、レコメンデーション等)
- A/Bテストの設計・実施・統計的分析による施策の最適化
- SQL、Python等を用いたデータ抽出・加工・分析
- データパイプラインの改善提案とデータ品質の向上
PLG & Growthチームの中核メンバーとして、データ分析を通じて事業成長を牽引する役割を担っていただきます。
具体的には以下の役割を期待しています:
- プロダクトの成長を加速させるためのデータ戦略の立案と実行
- データに基づく意思決定文化の醸成と全社への浸透
- ビジネス課題を分析課題に落とし込み、実行可能なアクションに変換
- 経営層・事業部門へのデータインサイトの提供と戦略提案
- データ基盤の改善を通じた組織全体の分析力向上への貢献
この仕事で得られる経験、魅力
- 最先端のAI技術に触れる機会
- 生成AI・LLMを活用したプロダクト群のデータ分析を通じて、急成長中の分野における実践的な経験を積むことができます。
- これにより、技術的なスキルを大幅に向上させることが可能です。
- 多様なデータと幅広い分析領域
- プロダクト全体のデータを扱い、ユーザー行動分析、グロース施策、予測モデル構築など、幅広い分析業務に携わることができます。
- ビジネスインパクトの大きい仕事
- データ分析の結果が直接プロダクトの成長戦略に反映され、会社全体の意思決定に影響を与えます。
- 自分の分析が事業成長に貢献する実感を得られます。
- 社会貢献性の高いプロダクト開発
- AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
- 多国籍で多様なチーム
- 国際色豊かなエンジニアチームと共に働くことで、異文化理解を深め、グローバルな視点を養うことができます。
- 自己成長と組織成長の両立
- 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。
業務内容
【主な業務】
以下の業務を中心に担当していただきます:
- プロダクトの利用データ分析によるユーザー行動の可視化と課題発見
- データに基づくプロダクト改善提案と新機能の企画支援
- グロース施策 (オンボーディング改善、リテンション向上、コンバージョン最適化等) の効果測定と分析
- KPI設計とダッシュボード構築による意思決定支援
- ビジネスメンバーやステークホルダーへの分析結果の報告とアクションプラン提示
【その他の業務】
必要に応じて以下の業務にも携わっていただきます:
- ユーザーセグメンテーション分析とターゲティング戦略の立案
- 機械学習モデルの構築と運用 (チャーン予測、LTV予測、レコメンデーション等)
- A/Bテストの設計・実施・統計的分析による施策の最適化
- SQL、Python等を用いたデータ抽出・加工・分析
- データパイプラインの改善提案とデータ品質の向上
外資系生命保険会社グループのデータサイエンティスト_アソシエイト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
540万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
仕事内容
グループ各社のデータ分析部門にて、数理統計に関する専門知識やAI・機械学習、データサイエンスの技術を駆使してデータ分析を行います。
マネージャーやエンジニアと協働しながら、データパイプラインや分析モデルを実装し、ビジネス施策の効果検証や示唆の提供を行います。
主な業務内容は以下の通りです。
・ビジネス部門とのコミュニケーションを通した課題の分析とデータサイエンス問題への落とし込み
・Python、SQL、AWS各種サービスを用いた分析実務
・分析結果を活用したビジネス示唆の導出
・仕事内容変更の範囲:会社の定める職務(2024年4月の職安法施行規則改正に伴う追記)
Positionの魅力 得られる経験等
・データ基盤からモデル学習まで一気通貫で関われる環境です。
・単なる数値分析ではなく、経営・ビジネス課題に直結する分析思考を磨けます。
・手を動かしながらプロセス全体を理解し、将来のマネージャー候補を目指せます。
グループ各社のデータ分析部門にて、数理統計に関する専門知識やAI・機械学習、データサイエンスの技術を駆使してデータ分析を行います。
マネージャーやエンジニアと協働しながら、データパイプラインや分析モデルを実装し、ビジネス施策の効果検証や示唆の提供を行います。
主な業務内容は以下の通りです。
・ビジネス部門とのコミュニケーションを通した課題の分析とデータサイエンス問題への落とし込み
・Python、SQL、AWS各種サービスを用いた分析実務
・分析結果を活用したビジネス示唆の導出
・仕事内容変更の範囲:会社の定める職務(2024年4月の職安法施行規則改正に伴う追記)
Positionの魅力 得られる経験等
・データ基盤からモデル学習まで一気通貫で関われる環境です。
・単なる数値分析ではなく、経営・ビジネス課題に直結する分析思考を磨けます。
・手を動かしながらプロセス全体を理解し、将来のマネージャー候補を目指せます。
リアルビジネスも手掛けるコンサルティングファームでのData Scientist / AI Engineer
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
担当者〜
仕事内容
●業務内容
・機械学習モデル開発
‐ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価
‐予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装
‐時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用
‐モデルのパフォーマンス改善・チューニング
・AIエージェント開発
‐LLM(Large Language Model)を活用したAIエージェントの設計・開発
‐マルチエージェントシステムの設計・実装
‐RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの構築
‐プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング
・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画(PoC 本番運用まで)
‐ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案
‐データ分析・インサイト抽出・可視化
‐AI導入効果の測定・ROI評価支援
・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformの機能開発・拡張
‐新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発
‐技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証
・技術調査・研究開発
‐最新AI技術・論文調査・技術検証
‐社内ナレッジ共有(勉強会、ホワイトペーパー執筆等)
・機械学習モデル開発
‐ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価
‐予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装
‐時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用
‐モデルのパフォーマンス改善・チューニング
・AIエージェント開発
‐LLM(Large Language Model)を活用したAIエージェントの設計・開発
‐マルチエージェントシステムの設計・実装
‐RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの構築
‐プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング
・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画(PoC 本番運用まで)
‐ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案
‐データ分析・インサイト抽出・可視化
‐AI導入効果の測定・ROI評価支援
・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformの機能開発・拡張
‐新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発
‐技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証
・技術調査・研究開発
‐最新AI技術・論文調査・技術検証
‐社内ナレッジ共有(勉強会、ホワイトペーパー執筆等)
医療機関専門コンサルティング会社でのデータサイエンティストPM(自社開発SaaSプロダクト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,200万円〜1,500万円
ポジション
PM
仕事内容
全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクトのAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします
※ビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
【詳細】
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
※ビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
【詳細】
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
世界最大級のオルタナティブ資産運用ファンドにおける投資先データサイエンティスト(コンテンツビジネス)
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
マネージャー〜ディレクター
仕事内容
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
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
【茨城】大手地方銀行でのデータサイエンティスト・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
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
当行経営企画部に所属し、以下のような業務に従事いただきます。
【詳細】※お任せする業務領域はご経験を勘案し、決定します。
・銀行内のデータベース(データウェアハウス/データレイク等)のシステム管理・レベルアップ開発等の検討
※使用データベース:Teradata Vantage
・行内のデータ利活用推進に必要なデータテーブル・データマートの拡充や他DBとの連携の立案と実践
・ビジネス部門(マーケティング、営業等)や管理部門(リスク管理・監査等)と連携し、事業KPIに基づく分析課題の設定とデータに基づく施策の主体的な立案・効果検証
・需要予測、顧客セグメンテーション、与信モデル、不正検知等の機械学習モデル構築・実装 ・ MLOps環境下での継続的なモデル運用・改善
※使用ツール:OVHcloud Data Platform
・BIツール(Tableau)やAutoMLツール、生成AI等とのシステム連携・運用改善によるデータ民主化の推進
・AIを活用したデータ分析の高度化・効率化の推進、最新の技術動向をキャッチアップし、データ分析の高度化・効率化の企画(R&D)
【詳細】※お任せする業務領域はご経験を勘案し、決定します。
・銀行内のデータベース(データウェアハウス/データレイク等)のシステム管理・レベルアップ開発等の検討
※使用データベース:Teradata Vantage
・行内のデータ利活用推進に必要なデータテーブル・データマートの拡充や他DBとの連携の立案と実践
・ビジネス部門(マーケティング、営業等)や管理部門(リスク管理・監査等)と連携し、事業KPIに基づく分析課題の設定とデータに基づく施策の主体的な立案・効果検証
・需要予測、顧客セグメンテーション、与信モデル、不正検知等の機械学習モデル構築・実装 ・ MLOps環境下での継続的なモデル運用・改善
※使用ツール:OVHcloud Data Platform
・BIツール(Tableau)やAutoMLツール、生成AI等とのシステム連携・運用改善によるデータ民主化の推進
・AIを活用したデータ分析の高度化・効率化の推進、最新の技術動向をキャッチアップし、データ分析の高度化・効率化の企画(R&D)
有名ゲーム会社でのデータアナリスト(新規タイトル)
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
仕事内容
新規モバイル/PCクロスプラットフォームゲームプロジェクトにおける事業データ分析を担当いただきます。
日本市場でのサービス運営に必要なKPI(DAU、リテンション、課金率、ARPPUなど)のモニタリングや、インゲームデータを活用したユーザー行動・課金動向分析が主な業務です。
分析結果をもとに、事業戦略や運営施策の改善提案を行い、海外開発チームとの連携も含めてサービスの成長に貢献するポジションです。
具体的には下記の業務です。
・ゲームKPIのモニタリングおよびレポート作成
・インゲームデータを用いたユーザー行動分析(リテンション、課金動向など)
・事業課題の抽出と改善提案
・データ収集、加工、分析およびBIツールによる可視化
・海外開発チームとのデータ連携および分析要件調整
ゲームデータを使って非常にたくさんの分析をします。
ビッグデータ分析のある方に期待いたします。
新規モバイル/PCクロスプラットフォームゲームプロジェクトにおける事業データ分析を担当いただきます。
日本市場でのサービス運営に必要なKPI(DAU、リテンション、課金率、ARPPUなど)のモニタリングや、インゲームデータを活用したユーザー行動・課金動向分析が主な業務です。
分析結果をもとに、事業戦略や運営施策の改善提案を行い、海外開発チームとの連携も含めてサービスの成長に貢献するポジションです。
具体的には下記の業務です。
・ゲームKPIのモニタリングおよびレポート作成
・インゲームデータを用いたユーザー行動分析(リテンション、課金動向など)
・事業課題の抽出と改善提案
・データ収集、加工、分析およびBIツールによる可視化
・海外開発チームとのデータ連携および分析要件調整
ゲームデータを使って非常にたくさんの分析をします。
ビッグデータ分析のある方に期待いたします。
<急募★11/1〜2/1入社限定>DX支援企業でのデータアナリスト・データ基盤構築エンジニア(研修有り)
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 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
※実務内容は以下に記載あり
実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります
微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。
<入社後の流れ>
ご入社
↓
1日目|人事オリエンテーション
↓
2日目|データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月)
↓
PJ・業務アサイン
<研修内容>
座学研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。
● Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
● Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
● Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
● 統計研修
- 基本的な統計知識の理解
● データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析
※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります
※実務内容は以下に記載あり
実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります
微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。
<入社後の流れ>
ご入社
↓
1日目|人事オリエンテーション
↓
2日目|データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月)
↓
PJ・業務アサイン
<研修内容>
座学研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。
● Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
● Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
● Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
● 統計研修
- 基本的な統計知識の理解
● データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析
※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります
FinTechスタートアップ大手仮想通貨取引所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
業務内容
当社が提供する様々なプロダクトのプロダクトマネージャーと連携し、事業課題の発見、可視化、改善提案を行って頂きます。
「何を目標数値と置くか」「目標数値は達成可能なのか」といった事業企画に必要な定量数値の設計や、「施策開発後、目標数値に対してどの位置にいるか」といった事業運営に必要な定量数値運用(モニタリング)が主たる業務となります。
<業務内容>
- 分析目的に応じたデータの収集・整形・加工
- 課題や要因を特定するためのデータ分析(時系列・セグメント・A/Bテスト等)
- データの可視化・レポーティング
- 分析結果に基づいた施策立案、効果検証
※分析に必要なデータの収集においては、データ基盤の設計・構築を専門で行うエンジニアチームと連携して頂きますのでエンジニアとしてのスキルは必須ではございません。
当社が提供する様々なプロダクトのプロダクトマネージャーと連携し、事業課題の発見、可視化、改善提案を行って頂きます。
「何を目標数値と置くか」「目標数値は達成可能なのか」といった事業企画に必要な定量数値の設計や、「施策開発後、目標数値に対してどの位置にいるか」といった事業運営に必要な定量数値運用(モニタリング)が主たる業務となります。
<業務内容>
- 分析目的に応じたデータの収集・整形・加工
- 課題や要因を特定するためのデータ分析(時系列・セグメント・A/Bテスト等)
- データの可視化・レポーティング
- 分析結果に基づいた施策立案、効果検証
※分析に必要なデータの収集においては、データ基盤の設計・構築を専門で行うエンジニアチームと連携して頂きますのでエンジニアとしてのスキルは必須ではございません。
外資系大手生命保険でのLead Data Science Engineer
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
staff
仕事内容
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。
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。
外資系大手生命保険でのリードビジネスシステムアナリスト_データマネジメント(Manager)
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
Manager
仕事内容
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
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
外資系大手生命保険でのビジネスシステムアナリスト_データマネジメント(ダイレクター)
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
ダイレクター
仕事内容
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
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
【※フルリモート※大阪】ヘルスケアプラットフォーム事業会社でのテ ータサイエンティスト(シ ュニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1000万円
ポジション
ジュニア
仕事内容
当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータの抽出・加工(SQL, Python)
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・開発
● AWS環境(Athena, S3, SageMaker等)を活用したデータ基盤の構築・運用
● QuickSightなどを用いたダッシュボード作成・可視化
● 営業・コンサル部門が顧客に提示するための分析レポート・成果物作成
● 将来的に画像データ(CT/MRI等)を活用したAI解析にも挑戦可能
疾病予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新たに立ち上げています。
私たちが目指すのは、医療データを“分析資産”ではなく“社会インフラ”として活かすこと。
健診や診療の記録を、未来の健康や社会保障を支える「意思決定の土台」へと進化させること
です。
今回募集するのは、その仕組みを現場で支えるデータサイエンティスト。
SQLやPythonを駆使してデータを整え、モデリングし、見える化する。
あなたのアウトプットが、医療現場や企業の次の一手を決める力になります。
分析の手を動かしながら、事業を動かす。
社会を支えるデータ基盤を、一緒に創っていきませんか?
僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献
当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす
私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう?
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか?
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか?
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか?
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか?
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか?
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータの抽出・加工(SQL, Python)
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・開発
● AWS環境(Athena, S3, SageMaker等)を活用したデータ基盤の構築・運用
● QuickSightなどを用いたダッシュボード作成・可視化
● 営業・コンサル部門が顧客に提示するための分析レポート・成果物作成
● 将来的に画像データ(CT/MRI等)を活用したAI解析にも挑戦可能
疾病予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新たに立ち上げています。
私たちが目指すのは、医療データを“分析資産”ではなく“社会インフラ”として活かすこと。
健診や診療の記録を、未来の健康や社会保障を支える「意思決定の土台」へと進化させること
です。
今回募集するのは、その仕組みを現場で支えるデータサイエンティスト。
SQLやPythonを駆使してデータを整え、モデリングし、見える化する。
あなたのアウトプットが、医療現場や企業の次の一手を決める力になります。
分析の手を動かしながら、事業を動かす。
社会を支えるデータ基盤を、一緒に創っていきませんか?
僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献
当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす
私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう?
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか?
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか?
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか?
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか?
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか?
【※フルリモート※大阪】ヘルスケアプラットフォーム事業会社でのデータサイエンティスト(シニア/リード候補)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜
ポジション
シニア/リート 候補
仕事内容
当社は健診データ・レセプトデータ・画像検査データなど多様な医療データを活用し、疾病
予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新
規立ち上げます。
その第一人者として、データ基盤構築からモデル開発・分析、社内外との協業を通じて事業を牽
引する シニアデータサイエンティスト を募集します。
将来的に Chief Data Officer (CDO) としてデータ戦略全体をリードすることを期待される、経営
幹部候補のポジションです。
1本のモデル設計、1つのアーキテクチャ判断が、「この国の医療費をどう未来に接続するか」に
直結します。
データで意思決定の根拠を刷新し、日本の医療費7兆円削減という壮大な目標に挑む。
その最前線を牽引してください。
僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献
当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす
私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう?
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか?
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか?
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか?
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか?
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか?
● 医療データを「事業価値」に変換するには、どの構造から再設計すべきか?
● 健診・レセプト・画像など異種データを、どう統合・標準化すればスケール可能になるか?
● 統計/機械学習/生成AIのそれぞれのモデル選定が、事業戦略・収益構造にどんな影
響を与えるか?
● 医療データ利活用のスピードと、倫理・プライバシー・ガバナンスの両立をどう実現する
か?
● 分析結果を“報告書”で終わらせず、どう経営・現場の意思決定構造を変えるか?
● データを「プロジェクト単位」ではなく「医療インフラ」として持続可能に運用できる設計とは
何か?
業務は日々変わります。なので「事例」で伝えます
当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータを中心とした大規模医療データの分析・活用
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・構築
● AWS環境を用いたデータ基盤・MLOpsの設計・運用
● 営業・コンサル部門と連携した顧客提案の支援(製薬企業、保険会社、公的保険者、健
康食品会社、アカデミアなど)
● データ利活用に基づく新規事業戦略立案
● 将来的にデータ組織の立ち上げ・マネジメント・人材育成を担う
予防や医療費適正化、製薬・保険領域での新サービス開発を推進するサービスを新
規立ち上げます。
その第一人者として、データ基盤構築からモデル開発・分析、社内外との協業を通じて事業を牽
引する シニアデータサイエンティスト を募集します。
将来的に Chief Data Officer (CDO) としてデータ戦略全体をリードすることを期待される、経営
幹部候補のポジションです。
1本のモデル設計、1つのアーキテクチャ判断が、「この国の医療費をどう未来に接続するか」に
直結します。
データで意思決定の根拠を刷新し、日本の医療費7兆円削減という壮大な目標に挑む。
その最前線を牽引してください。
僕らのハイパフォーマー定義
一般的なハイパフォーマー
求められた業務を正確にこなす
運用ルールに従う
“部門の一員”として貢献
当社のハイパフォーマー
問題の構造を捉え、自ら問いを立てる
必要であればルール自体をつくる
会社全体の仕組みを設計し、動かす
私たちが大切にしている問い・論点
● このデータは、誰の行動や意思決定を変えるためのものだろう?
● 分析結果を“わかりやすく伝える”だけでなく、どう活かしてもらうかまで設計できているか?
● 精度・再現性・スピードのバランスを、現実的な制約の中で最適化できているか?
● 医療データというセンシティブな情報を、安全かつ倫理的に扱う仕組みを理解しているか?
● 一度つくった分析基盤を、他の人が使いやすい形で残せているか?
● 自分のコードや分析が、医療現場や保険制度の未来にどうつながるのかを意識できているか?
● 医療データを「事業価値」に変換するには、どの構造から再設計すべきか?
● 健診・レセプト・画像など異種データを、どう統合・標準化すればスケール可能になるか?
● 統計/機械学習/生成AIのそれぞれのモデル選定が、事業戦略・収益構造にどんな影
響を与えるか?
● 医療データ利活用のスピードと、倫理・プライバシー・ガバナンスの両立をどう実現する
か?
● 分析結果を“報告書”で終わらせず、どう経営・現場の意思決定構造を変えるか?
● データを「プロジェクト単位」ではなく「医療インフラ」として持続可能に運用できる設計とは
何か?
業務は日々変わります。なので「事例」で伝えます
当社のデータサイエンティストは、研究者でも単なる実務者でもありません。
基盤設計者であり、技術推進者であり、社会変革の起点です。
担当業務の一例
● 健診・レセプトデータを中心とした大規模医療データの分析・活用
● 疾病リスク予測や医療費予測モデルの設計・構築
● AWS環境を用いたデータ基盤・MLOpsの設計・運用
● 営業・コンサル部門と連携した顧客提案の支援(製薬企業、保険会社、公的保険者、健
康食品会社、アカデミアなど)
● データ利活用に基づく新規事業戦略立案
● 将来的にデータ組織の立ち上げ・マネジメント・人材育成を担う
ビジネスチャット事業会社でのデータサイエンティスト/データアナリスト_シニアメンバー
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:800万円〜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
ポジションのミッション・魅力
【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
当社のコミュニケーションプラットフォームは、導入社数93.6万社以上、775.2万アカウントという巨大なプラットフォームです。
多様なデータを保有しており、ビッグデータ技術やAIなどの先端技術を学び、実践する機会が整っています。
業務内容
当社では、多数のデータを中心に、様々な事業を展開しています。
データスペシャリストは、これらのデータを駆使し、グループ全体でのデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進します。
データアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。
主な業務は、データの分析、ダッシュボードの構築、機械学習モデルの設計などです。
【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
当社のコミュニケーションプラットフォームは、導入社数93.6万社以上、775.2万アカウントという巨大なプラットフォームです。
多様なデータを保有しており、ビッグデータ技術やAIなどの先端技術を学び、実践する機会が整っています。
業務内容
当社では、多数のデータを中心に、様々な事業を展開しています。
データスペシャリストは、これらのデータを駆使し、グループ全体でのデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進します。
データアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。
主な業務は、データの分析、ダッシュボードの構築、機械学習モデルの設計などです。
大手広告会社を基盤としたデジタルマーケティング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
550万円〜1000万円
ポジション
担当者
仕事内容
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)
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)