データサイエンスの転職求人

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＜ミッション＞
顧客のDX推進を「人材」と「実務」の両面から支援し、内製化（自走）を実現することがミッションです。当社は、これまで経済産業省の「マナビDXクエスト」で培ってきたPBL（課題解決型学習）教材開発の知見や、国内最大規模のデータ分析コンペティション運営から得られたゲーミフィケーションのノウハウを強みとしています。これらを武器に、より実践的かつ現場で活躍できる人材育成を目指しています。そのためには、教える側自身にも実際のプロジェクト推進経験が必要不可欠です。教材開発・講師のみならず、顧客のDX推進プロジェクト（実務）にも参画し、現場で得た課題解決のナレッジを教育へ還元していただきます。

＜職務詳細＞
1. PBLやゲーミフィケーションを用いた、実践的な人材育成・教材開発
　● 企業の実際の課題や、現場を模した架空課題に基づく、より実践的なPBL教材の開発
　● 企業のDX内製化を目的に、AI・データ分析の研修から生成AIのビジネス活用ワークショップまで、顧客ニーズに合わせた企画・開発
　● 多くのDX支援実績を持つプロフェッショナルとして研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成

2. AI開発/生成AIプロジェクトのコンサルティングおよびプロジェクトマネジメント
　● 顧客の経営課題に対し、AI・生成AIを活用したソリューションを提案し、企業の業務変革を推進
　● 要件定義から戦略策定、AI開発、システム実装、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理

＜将来的なキャリアパス＞
ご本人の適性や志向に合わせ、将来的には以下のような業務にも挑戦いただけます。
・国内最大のAI開発コンペティションの企画・設計・運営（クライアントの課題に対し、最高精度のAIモデルを調達する仕組みづくり）
・コンペティションの仕組みを活用した採用・組織開発支援

＜この仕事の魅力＞
・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる
・経営陣/役員直下で、スピード感をもって事業を推進できる
・「実務家 x 教育者」のデュアルキャリアで、市場価値の高い人材になれる
・DX推進という社会的にも意義がある業務に携わることができる
・組織変革にダイレクトに貢献できる手ごたえを感じることができる

＜開発環境/ツール＞
・開発言語：Python
・IDE：Jupyter Notebook
・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence

＜ミッション＞
顧客の課題解決をリードする「技術的司令塔」として、プロジェクトを成功に導くことがミッションです。
AI・データサイエンスの深い知見を武器に、コンサルタントと共にお客様の課題解決に向けたプロジェクトを推進します。
当社独自のAI人材基盤やコンペティションといったアセットを最大限に活用し、最高精度のAIモデルを追求するだけでなく、自ら講師として実践型研修やワークショップに登壇し、顧客のDX人材育成にも深く関わることで、課題発見からソリューション導入、そして内製化支援まで、一気通貫で企業の変革を力強く支援します。

＜職務詳細＞
1.当社コンペティションのリード
　● 国内最大のAI開発コンペティションを企画・設計・運営し、クライアントの課題に対するソリューションを調達
　● コンペティションの仕組みを人材育成や採用にも活用し、企業の組織開発を支援

2. AI開発プロジェクトの技術リードおよびプロジェクトマネジメント
　● 顧客の業務課題に対し、AI・データサイエンスを活用したソリューションを提案し、業務変革に向けた開発プロジェクトを推進
　● 要件定義、戦略策定から、データ分析、AI開発、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理し、開発・デリバリーの責任を担う

3. AI研修/生成AIビジネス活用ワークショップの研修講師など人材育成
　● 企業のDX内製化を支援するため、生成AI活用やデータ分析などをテーマとした実践型ハンズオン研修を企画・開発
　● 多くの企業のDX支援実績を持つプロフェッショナルとして、研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成

＜この仕事の魅力＞
・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる
・経営陣/役員直下で、スピード感をもって事業を推進できる
・最新の生成AIモデルを日常的に活用し、開発に組み込める環境がある
・オンライン実践型学習サービスを利用し、効率的に学習できる
・コンペのノウハウ（トップ層の知見など）が集積しており、技術を深掘りできる

＜開発環境/ツール＞
・開発言語：Python
・IDE：Jupyter Notebook
・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence

### 職務内容
具体的にはクライアントの事業課題・経営課題を深く理解し、それを起点としたデータ基盤の設計・構築を推進していただきます。
主なミッションは、顧客事業の成長を支える「データの棚卸し」から「アーキテクチャ設計」、そして「実装のディレクション」までを完遂することです。当社だからこそ提供できる、自社サービスやAIソリューションを軸とした高度なデータ活用案件をリードしていただきます。

### 業務内容
- データ活用グランドデザインの策定
- 顧客が保有するデータの棚卸し、データアーキテクチャ、データパイプライン、データマートの設計
- プロジェクト推進・実装支援
- 自社サービスやデータウェアハウス製品を用いたデータ基盤の全体設計、および構築のディレクション
- クライアント事業成長のためのデータマネジメント・コンサルティング
- ステークホルダーとの合意形成
- クライアントのビジネスサイド・エンジニアサイド双方と連携し、目的達成のための柔軟な要件定義・調整

### ポジションの魅力
- プロフェッショナルサービス事業領域における新規立ち上げサービスであり、案件の推進だけでなくコアメンバーとして組織立ち上げフェーズならではの業務に携わることができます。
- 大手企業との多様なプロジェクトを通じて、業界の最先端で働く経験を積むことができ、キャリアを大きく向上させることができます。幅広い業種の顧客のご支援をしているため、多くの企業のマーケティング活動・データ基盤構築に携わることができます。
- コンサルティングサービスのみを提供する企業とは違い、自社サービスプロダクト群や当グループ企業のプロダクト提供も含む総合的な収益の向上を目指します。そのため、必ずしも人的リソースの提供を前提にした提案ではなく、お客様の自走やマーケティング活動のROIの最大化に向けた本質的なプロジェクトの提案と実施が可能となります。
- 消費者向けのビジネスを展開されている大手の企業様も多く、構築したデータ基盤をもとにしたマーケティング施策はビジネスインパクトやリーチするユーザー数が非常に多いです。そのため、業務を通じて社会に対してもたらす影響も大きく、業務の意義を感じやすい役割です。

業務概要:
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。当社が目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable（実行可能）」なデータエコシステムの構築です。
自社サービスを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。

具体的な業務:
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。
1. 施策PDCA・統計的効果検証
- マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
- BIツール（Looker Studio, Tableau, Codatum等）を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備
2. 多様な手法を用いたモデリング・実装
- Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
- 機械学習モデル（予測、クラスタリング、レコメンデーション等）の構築と、自社サービスへの推論結果の実装
- 生成AI（LLM）を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入
3. データパイプライン設計・基盤構築支援
- クライアントのDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）と自社サービスの連携設計・実装
- SQLを用いた高度なデータ加工（ETL/ELT）、分析用データマートの構築
- データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化

ポジション・部門の魅力:
Actionable AIの実践
- 自分の作った予測モデルが、自社サービスを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。
Modern Data Stackへの深い関与
- Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。
多様な業界のドメイン知識とデータ
- EC、金融、人材、メディアなど、様々な企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。
「自走支援」という視座
- 単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。

業務概要:機械学習・統計解析を用いたデータ分析／モデル構築に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
具体的な業務:お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、データ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
ポジション・部門の魅力:
・ビジネス課題に基づくデータ分析/モデル構築は重要な注力分野の一つと位置付けており、自身の成長とともに事業拡大を実感しながら業務に取り組むことができます。
・お客様の課題整理から施策提案まで深く関わることで、ビジネス成果に直結する価値提供を実感できます。
・データの収集・蓄積から分析、システム化まで、データ活用に関する幅広い領域をカバーする組織のため、各分野のエキスパートと連携しながらプロジェクトを推進することが可能です。
・システム開発のPMや開発者など、異なるバックグラウンドからキャリアチェンジしたメンバーも在籍しており、現時点で不足している知識や経験については、組織としてフォロー・支援する体制があります。

クライアントのマーケティング施策・投資をデータで可視化し、事業成長につながる意思決定を支援する。それが私たちのミッションです。
マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）や消費者インサイトの分析等を駆使し、広告効果の検証から戦略提言までを担います。
単なる分析に留まらず、データを「経営の言葉」に翻訳してビジネスを動かす、真にインパクトのある仕事です。

業務内容
担当プロジェクトの分析オーナーとして、計画から実行、報告までを自律的に完遂し、データからビジネス価値を生み出していただきます。
将来的には、より大規模なプロジェクトの分析リーダーとしての役割を期待しています。

分析業務
マーケティング投資効果の最適化（MMM）
マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）などを用い、マーケティング投資の効果を統合的に分析。クライアントの予算配分の最適化と事業成長に貢献します。
消費者インサイトの解明（消費者調査分析）
消費者調査データなどの分析を通じてインサイトを定量的に解明し、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を支援します。
事業課題の特定と解決（アドホック分析）
上記の枠に収まらないクライアント固有の事業課題に対し、仮説構築から分析アプローチの設計、実行までを担い、オーダーメイドの解決策を提示します。
データに基づくコンサルティング
分析結果を分かりやすく説明し、データに基づいた戦略やアクションプランを提言します。

部門横断での協業
コンサルタントやデータサイエンティストと連携し、チーム全体の成果を最大化します。

チーム体制
コンサルタント：ビジネス課題をリード
データサイエンティスト：高度な分析モデルを開発
データアナリスト：分析実行と示唆出しを担う
多様な専門性を持つメンバーと協働してプロジェクトを推進します。
ポジションの魅力
経営の意思決定を動かすインパクト
あなたの分析は、クライアントの経営層や意思決定者との直接対話を通じて、彼らのマーケティング戦略を動かします。事業成長の最前線に立ち、データでビジネスが動くダイナミズムを当事者として体感できます。

市場価値の高い専門性を磨ける経験
国内でも先進的なMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や消費者インサイト分析の経験を積むことで、アナリストとしての専門性を高め、市場価値を向上させることができます。

柔軟で最先端な分析環境
分析の土台となるのが、MMMの知見が凝縮された自社開発の分析フレームワークやソリューションです。それに加え、分析環境は常にアップデートされており、Python, Rはもちろん、Juliaといった多様な言語や最新の生成AI技術も積極的に活用しています。アナリストは常に最適な手法を探求・選択できる環境で、自身のスキルを磨き続けることができます。

明確なキャリアラダーと多様な成長機会
アナリストとしての専門性を深め、分析リーダーであるシニアアナリストを目指す明確なキャリアパスがあります。さらにその先のディレクター（マネジメント）やプリンシパル（エキスパート）へと続く道も用意されています。また、データ分析の経験を活かし、データに強みを持つコンサルタントや、自社ソリューション開発を担うプロダクトマネージャー（PM）など、多様なキャリアを築くことも可能です。

データ分析でビジネスの核心を捉え、事業成長をドライブする

クライアントのマーケティング課題に対し、データの力を用いてビジネスの構造を紐解き、意思決定の根拠を作り出す役割です。シニアアナリストと共にプロジェクトを推進しながら、確実な分析技術とビジネス視点を武器に、データから価値を生み出すプロフェッショナルとして活躍していただくことを期待しています。

業務内容
入社直後は、シニアアナリストやコンサルタントの設計に基づき、分析実務（データ抽出・加工、モデル実行、集計）を正確に遂行することからスタートします。経験を積みながら徐々に担当領域を広げ、顧客への報告や示唆出しなど、プロジェクトのメイン担当としての役割を担っていただきます。

分析業務
分析設計に基づいたデータ構築
ビジネス課題を解決するための分析アプローチを理解し、必要なデータの定義・抽出・加工を自律的に行う（Excel, SQL, Python/R等を使用）。
仮説検証型モデリング
単にツールを操作するだけでなく、仮説に基づいたMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）等の分析モデルを構築・実行し、試行錯誤を通じて精度の高いモデルを作り上げる。
分析品質への責任（Quality & Logic Assurance）
数値的なミスがないことはもちろん、分析結果がビジネスの現実に即しているか、論理的な整合性が取れているかまでを含めた品質に責任を持つ。
ビジネスインサイトの導出と提言
**ストーリーテリングと資料作成 **
分析結果を単なる「数値の報告」で終わらせず、クライアントの意思決定を促すための「ストーリー」として構成し、分かりやすい提案資料（PowerPoint等）を作成する。

インサイトの創出
データから「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」「次はどうすべきか」という深い示唆を導き出し、クライアントのネクストアクションを具体化する。

クライアントコミュニケーション
プロジェクトの報告会において、自身の分析パートに関する報告や質疑応答を主体的に行う。将来的には、分析結果に基づく施策提言のメインスピーカーを担う。

チーム体制
1つのプロジェクトに対し、ビジネス課題を整理するコンサルタント、高度な技術支援を行うデータサイエンティストなど、そして分析の実働を担うアナリスト（シニアおよびメンバー）でチームを組みます。オンボーディング期間はシニアアナリストの指導（レビュー）を受けながら業務を進めるため、分析手法に不安があるフェーズでも安心してスキルアップできる環境です。

ポジションの魅力
データサイエンスとビジネスのハイブリッド
コンサルタントとデータサイエンティストの両方と協業するため、ビジネス感覚と技術的知見の両方をバランスよく吸収でき、将来的にどちらのパス（エキスパート/マネジメント）へ進むかの選択肢が広がります。

経営の意思決定を動かすインパクト
あなたの分析は、クライアントの経営層や意思決定者との直接対話を通じて、彼らのマーケティング戦略を動かします。事業成長の最前線に立ち、データでビジネスが動くダイナミズムを当事者として体感できます。

市場価値の高い専門性を磨ける経験
国内でも先進的なMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や消費者インサイト分析の経験を積むことで、アナリストとしての専門性を高め、市場価値を向上させることができます。

柔軟で最先端な分析環境
分析の土台となるのが、MMMの知見が凝縮された自社開発の分析フレームワークやソリューションです。それに加え、分析環境は常にアップデートされており、Python, Rはもちろん、Juliaといった多様な言語や最新の生成AI技術も積極的に活用しています。アナリストは常に最適な手法を探求・選択できる環境で、自身のスキルを磨き続けることができます。

明確なキャリアラダーと多様な成長機会
アナリストとしての専門性を深め、分析リーダーであるシニアアナリストを目指す明確なキャリアパスがあります。さらにその先のディレクター（マネジメント）やプリンシパル（エキスパート）へと続く道も用意されています。また、データ分析の経験を活かし、データに強みを持つコンサルタントや、自社ソリューション開発を担うプロダクトマネージャー（PM）など、多様なキャリアを築くことも可能です。

データ分析を行った経験をベースに持ちつつ、データ基盤構築、管理、運営を行っていた方がベストとなります。データ基盤系のキーワードは「データベース」「SQL」「DWH（データウェアハウス）」「データ基盤構築」「AWS」「Snowflake」などです。

当社の方針として、データ分析に基づく意思決定を進めて行きたいと考えています。そのために、当社顧客の属性・志向・取引などの多様なデータを効率的に収集・管理・処理し、マーケティング施策、社内業務の効率化に資するデータ分析を実施、関連データの提供を行います。また、社内のデータ利活用推進を目的とした仕組みや教育体制の構築も行っています。今後は当グループの関連会社とも顧客データを共有することで、当グループ独自の分析連携なども行い顧客への新たな価値提供を行っていきます。このために必要な安定的なデータ供給を実現するクラウドDWH(Data Ware House)の構築、およびDWHの管理、データパイプラインの開発・運用、データマネジメントなどの体制構築も進めています。

具体的な業務:
1. 【社内における戦略的課題解決のためのビジネス分析支援】
マーケティング・営業・社内業務の効率化に関連するビジネス分析の支援。キャンペーン分析、顧客セグメンテーション、タッチポイント最適化、ウェブサイト内解析、業務効率化分析、クロスセル・アップセル分析、メディア効率性分析、LTV分析、マーケティングミックスモデル構築など。
2. 【ビジネス分析の高度化支援】
AI等最新技術の調査、ノウハウ社内共有、予測技術等を用いたビジネス分析の高度化支援。AI活用ルールの構築など。
3. 【分析システムの構築・管理】
ビジネス分析を実現するための分析システムの検証、構築、管理。データ収集、ETLプロセスの設計・実装、バッチデータ処理のためのパイプライン設計・実装、データフローの最適化と自動化。データ品質管理等のデータマネジメント・データガバナンスの実施など。
4. 【データ民主化の促進】
BIツール（Google Analytics, Business Object, Tableau, Domo, etc.）を活用した企業および顧客活動の見える化。PDCAサイクルの強化、BIツールの管理。社員へのデータ分析支援、人材育成。
5. 【当グループ連携】
当グループの関連会社とのデータ共同利用等を実現するデータ分析基盤の構築、分析結果に基づいた当グループ連携施策の検討、企画、実施など。

ポジション・部門の魅力:
・自身が行った分析結果がトップマネジメントに伝わり、その結果が会社の方針にそのまま繋がります。
・当グループの関連会社と顧客データを連携するため、より大きなデータの分析ができます。
・当グループ、他社との協業もあり、自身の分析スキルを高めていただける環境です。
・データ提供だけではなく、新規プロジェクトにメンバーとして参加することも可能です。

1.データサイエンスGr：データ分析の実働部隊（モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発やBIツールを活用したデータのビジュアル化等）
データ分析の実働部隊として、銀行のビッグデータを用いたビジネスモデルの高度化や多様なビジネスに資する分析モデルやアプリケーションの開発、多角的なダッシュボード構築を行います。

2.データガバナンスGr：分析基盤の強化・統制

データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。

現在、AI・データ分析が試行から本格導入の段階にビジネスが変革しています。当社では、企画・構想から実装・定着まで、一気通貫でお客様をご支援しています。データ分析の結果が、実際にビジネスを変革する実感を積み重ねながら、AI・データ利活用・活用やデータ分析等の市場で希少なスキルを早期に習得できる環境です。この変革の最前線で一緒に挑戦いただける方を、ぜひお待ちしています。

担当業務
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進
【プロジェクト例】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）

ポジション・部門の魅力
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2.大学、公官庁での共同研究を通じ共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができるサービスを保持しています。

キャリアパス
・生成AI関連、データ分析（POC含む）、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト／エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件（AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連）におけるプロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格

●以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます
・金融機関におけるデータ・AI活用による業務高度化支援
・ビジネス課題に基づく分析テーマ設計、PoCの企画・実行
・機械学習・生成AI等を用いたモデル構築、評価、業務適用支援
・マーケティング、営業高度化、リスク管理等のユースケース推進
・業務部門・IT部門・コンサルタントと連携したプロジェクト推進

【業務概要】データ分析チームとして、自社サービスへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応を自社サービス企画開発チームと協働しながら実施する
【具体的な業務】社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成する自社サービス企画開発チームで、販売チャネル営業と自社サービス適用に関する検討を顧客と実施する。その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。具体的には、1. 課題解決に有効なデータ分析に関する提案 2. 環境構築 3. 受領すべきデータの要件の提示 4. 分析に必要なツールの選定 5. 受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証 6. 検証結果によるアセスメントと再検証の実施 7. 検証結果の顧客説明 8. 商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施 などを実施する。※扱う自社サービスについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内の自社サービスについてを中心に検討しています。

業務概要
・データ分析による顧客のニーズ発掘やマーケティング施策の企画、課題解決
・Eメールやアプリによるデジタルマーケティングの企画立案、遂行
・当社のデータ利活用高度化に向けた支援、基盤整備

ポジション・部門の魅力
1. 注目度や今後の発展性が高い分野の仕事に携わることができる
2. 自ら企画、実行する中でビジネス成果や新たな知見を獲得する喜びを得られることができる
3. やりたいことがあれば積極的にチャレンジできる環境があること

【業務概要】金利のある世界が到来しお客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える人財が必要な状況です。経験者以外に、クオンツ・データサイエンスの実務経験がない方も歓迎します。ベテラン社員への相談はもちろん、当グループ内には若手社員が多く在籍していることから、一緒に勉強会をして知識習得・技術向上を目指していただくことも可能です。今後のキャリアとしてクオンツ・データサイエンスを希望し、専門性を高めていきたい方はぜひご応募ください。
【具体的な業務】1)デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築 2)リスク計測モデルの構築・システム開発 3)与信審査モデルの構築 4)不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築。取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、また当グループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。
お任せしたい職務内容：・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証 ・リスク計測システムの開発及び検証 ・生成AI等のモデル検証業務。
入社後の働き方：ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。
【ポジション・部門の魅力】リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる、やりがいがあります。大量のデータを用いるため、データサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、当社としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。キャリア希望として、マネジメント希望・プロ人財希望どちらの方も歓迎いたします。マネジメント希望であればプレイングマネージャーとしてご自身の業務を担当いただきつつ、経営層とのコミュニケーションから担当者のフォロー等に携わっていただきます。全社の経営視点を持ちたい方にはマネジメント・管理側業務にやりがいを感じていただけるでしょう。プロ人財希望であれば、知見を最大限に活かしていただきながら裁量を持ち案件内容・技術面において組織を牽引していただけるような動きを期待します。専門家として自身で企画提案して案件を進めることができるやりがいを感じられると考えます。

ご自身の経験、技術、ノウハウを活かしていただき、ヘルスケアに関する社会課題を解決するという高い意欲をお持ちの方とともに成長していきたいと考えております。

業務概要:
担当業務
1. リアルワールドデータ（リアルワールドエビデンス）を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定などを支援する業務。
2. 生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなく IT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3. 電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析
経験に応じて適切な業務を担当頂く。

キャリアパス:
1年後：統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後：統計解析部門のマネジメント（利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など）

ポジション・部門の魅力:
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります

当社について
当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。
私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことに取り組んでいます。
この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における重要企画を担当いただき、戦略立案、企画、実務設計、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. 法人部門横断KPI設計・運営
・収益、LTV、与信リスク、獲得効率等の統合指標設計
・データ基盤と連動したモニタリング体制構築
2. 部門統括機能の高度化
・営業・与信・プロダクト横断での戦略整合
・数値に基づく意思決定プロセスの標準化
3. 与信企画・ポートフォリオ戦略設計
・法人セグメント別リスク／リターン設計
・データ活用による審査高度化・回転率向上
4. 新規施策の企画・推進
・プロダクト連動型法人戦略立案
・アライアンスを活用した非連続成長施策の設計
5. 経営レポーティング・戦略資料作成
・事業インパクトを可視化するストーリー設計
・意思決定を加速させる論点整理

本ポジションの魅力
・従来型銀行との違い
・属人的営業管理ではなく、リアルタイムデータに基づくバンキング
・プロダクト・テクノロジー部門と一体で法人戦略を設計
・意思決定のスピードが早く、施策実装までの距離が短い
・裁量・スピード
・部門横断KPIの設計権限を持つ中核ポジション
・経営直結テーマを主導
・企画に留まらず実行・高度化まで担う
・データ×フィンテック環境での挑戦
・大量のトランザクションデータを活用した法人金融高度化
・従来の銀行モデルを再構築する変革フェーズ
・事業成長の加速に直接貢献可能

データ分析によるサービス企画・提案：当社内のデータ、当社グループの保有するデータ、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。

データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。

<ステークホルダー>

営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。また、グループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。

No.1モバイルカンパニーへの進化を目指す当社にて、重要なサービスとして位置づけられる家庭内インフラサービスの利用拡大を牽引する人材を募集します。

・家庭内インフラサービス内のサービス、また当社の様々なサービスとのシナジー発揮に関してのデータアナリティクス
・事業データから収益拡大の示唆を導き出す顧客データ分析
・様々なデータを利用しての新規施策の立案、検証

【業務内容】
1) データ基盤（AWS / Databricks）の設計・実装リード
AWS（S3/Glue/Athena/Redshift/Lake Formation）＋Databricksで、データレイク〜DWH〜Lakehouseを設計。IAM/KMS等を踏まえたセキュリティ・監査・可観測性、取り込み 提供（SLA/責任分界、データプロダクト化）まで統合して推進。

2) 顧客接点データ統合（Salesforce連携）
Salesforce（Data Cloud等）／周辺SaaSとの連携方式を設計し、ID統合・同意/権限・準リアルタイム・品質担保を実現。顧客接点DX（CC、Web/アプリ、会員・購買）のユースケース設計も支援。

3) データマネジメント（ガバナンス・品質・プライバシー）
モデリング、メタデータ/カタログ、品質管理の運用設計と、分類・権限・監査・規程を含むガバナンスを策定。個人情報・機微情報を前提に匿名化/仮名化・最小化・同意管理まで設計。

4) “AI Ready” 設計（SageMaker／GenAI・ML）
SageMakerで学習・評価・デプロイ・推論を含むML基盤とMLOps（実験管理、再学習、監査）を設計し、ファインチューニングやRAG前提のデータ整備（評価、ガードレール、コスト管理）を本番導入・定着までリード。

【このポジションの魅力】
AWS×Databricks×Salesforceを“顧客接点価値”から逆算して統合設計できる
　単なる基盤構築ではなく、データの流れ・ガバナンス・運用まで含めた“使われる仕組み”を設計し、成果につなげられる

SageMakerで学習・ファインチューニングまで踏み込み、ML/GenAIを本番運用できる
　モデルを作るだけでなく、データ品質とガバナンスを前提に、継続運用（評価・再学習・監査）まで設計するため、市場価値の高い経験となる

公共／金融の厳格な要件（説明責任・監査・セキュリティ）への対応力
　“難しい現場で成立させる”アーキテクトとしての実力が最速で鍛えらられる

領域リードとしての裁量
　プロジェクト単位ではなく、データマネジメント領域の標準化・資産化・チーム牽引に踏み込める

【業務概要】
日本が直面する医療・健康・介護領域の社会課題に対し、デジタル技術を核に新たな社会基盤を創出することが私たちのミッションです。医療ビッグデータ、AI、クラウド技術を駆使し、国民一人ひとりの健康で豊かな未来を支える“社会インフラ”を形にしていきます。
医療情報を対象としたデータ分析、分析結果の検証・考察、研究成果の創出を担います。さらに、AI技術を活用したサービスの調査・技術検証・提案を通じ、顧客業務の高度化を実現します。
1. 医療情報基盤に関する業務：国の医療情報の収集・蓄積・分析を担う基盤の受注に向け、事前PoCの実施や提案書作成を推進します。データサイエンティストとして、多様な医療情報を扱った分析やAIサービス検討にも取り組みます。
2. レセプト等を用いた分析業務：レセプトをはじめとする医療情報を用いたデータ分析・検証・考察を実施します。さらに、AI技術を活用したユースケースの企画・提案や技術検証を行い、実業務への適用を目指します。

【具体的な業務】
ヘルスケア事業部のデータサイエンティストは、国の政策立案支援から企業の新薬開発支援まで、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる点が特徴です。
1. データ基盤構築・提案リード：AWS／Databricks／Snowflake を活用したデータ基盤アーキテクチャの検討、PoC による実現性検証・評価、成果を踏まえた提案書作成と案件獲得活動。単なる分析者ではなく、技術×ビジネスの双方を動かす“提案リード人材”として活躍できます。
2. データ分析・AI活用の推進：分析・技術調査に基づく顧客課題の可視化、データ分析やAI適用領域の特定、課題設定 実現性検証 提案までの一連の推進。顧客の事業変革に直結する、ビジネスドリブンなデータ活用プロジェクトを担います。
ご経験・志向をお伺いした上で、最適なプロジェクトへアサインします。国家的プロジェクトから企業の新規事業まで、あなたの専門性が最大限活かせるフィールドをご用意します。

【ポジション・部門の魅力】
《伸ばすことができるスキル》
・医療ビッグデータ分析スキル：全国民レベルのレセプトなど、国内最大規模・世界的にも希少な医療データを扱うことで、他では得られない高度な分析スキルを獲得できます。
・AI／Gen-AIの社会実装力：最先端技術のPoCから制度設計・実装まで、技術検証とビジネス適用の全プロセスをリードできる実践力を身につけられます。
・事業・政策へのインパクト創出力：分析にとどまらず、国の施策や顧客企業の事業に直接影響するインサイトを生み出す力が養われます。“机上の分析”ではなく、社会を動かす分析者として成長できる環境です。

【チームの魅力】
私たちのチームは、知的好奇心と挑戦を心から歓迎する組織です。国内最大級の医療データを前に「もっと深く分析できる」「新しい手法を試したい」という探究心こそが、次の価値創出に繋がります。論文を読み、最先端の知を吸収する、新しい分析手法やAI技術を試す、得られた成果を実際の業務や社会へ実装する、これらすべてが“推奨されるカルチャー”として根づいています。専門性を磨きながら、新たな挑戦にどんどん手を挙げられる成長環境がここにあります。

【やりがい・働きがい】
・我が国の社会保障の根幹を担う基幹業務システム、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。

【プロフェッショナルとしての成長】
・トップレベルのデジタル企業の中で、様々な専門性を持つプロフェッショナルとともに切磋琢磨・研鑽を通じ、マネージャ・技術者としての市場価値を高めることができます。

【組織を超えたチームワーク】
・様々な技術専門性、多様な事業領域を持つ当社だからこそ、組織間での協業を通じ、助け合い・支え合いながら職務に取り組むことができます。

【柔軟なキャリアパス】
・当ポジション以外にも、当社の専門性評価・育成制度の中で、異なるスペシャリティへの転身、上位マネージャへのキャリアアップ、等柔軟なキャリアプランを実現できます。

募集概要
当社では、大規模データの分析、自社プロダクトおよびプログラムのパフォーマンス評価、そして組織全体のデータドリブンな意思決定を支援する データサイエンティスト を募集しています。
本ポジションでは、自社プロダクト、エンジニアリング、ビジネス各チームと密に連携し、洞察に基づいた提案を行うとともに、信頼性の高い内部データ基盤の構築にも貢献していただきます。

業務内容
プロダクト・ユーザー分析
1. ユーザー行動やエンゲージメントのトレンドを探索・分析
2. 機能の効果測定のための指標や分析フレームワークを構築
3. ユーザーのセグメント化による行動比較と意思決定の支援
4. ダッシュボード、レポート、簡潔なプレゼンテーション資料の作成・提供

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
1. 予測やセグメンテーションを目的としたモデルの開発・デプロイ
2. 特徴量パイプラインの構築およびモデルモニタリング（性能、ドリフト、データ整合性）の実装
3. LLMの実ワークフローへの適用（プロンプト設計、ツール利用、オーケストレーション）
4. LLM の適応（ファインチューニング／RAG／命令調整）および評価（精度、堅牢性、バイアス／安全性）の推進
5. 前提条件、制約、結果をステークホルダーへの明確な説明

データ統合・アナリティクス
1. 複数ソースから統合された分析用データセットの構築とドキュメンテーション
2. 一貫した指標定義およびレポーティングの整備（ドキュメントやデータカタログ構築に重点）
3. データエンジニアとの連携（データ構造、トラッキング、標準化）
4. データガバナンスおよび再現性の高い分析におけるベストプラクティスの推進

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習を中心としたデータサイエンスの力で解決するために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。

・データ分析、モデル作成
　-データ要件の整理、技術スタック選定
　-データの前処理、EDA、可視化
　-最適な手法の調査、選定
　-モデルの作成、精度性能評価
　　ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
・プリセールス活動、提案内容レビュー
　-受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
　-整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・技術の横展開・技術ブランディング
　-実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
　-技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査、選定
・モデルの作成、精度性能評価
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ)
　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング
　- 数理最適化などの数理モデリング
●エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
●提案活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）

【ミッション】
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、当社が描く未来を共に創っていただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査・選定
・モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
●エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
●提案活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
●チームリーディング、メンバーメンタリング
・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）

業務概要
顧客企業のデータ活用ニーズは、単発分析から意思決定に組み込む運用へと進化しています。とくにプライム案件では、要件化〜PoC〜本番化〜運用定着までの一気通貫支援が必須です。現在、当社にはデータサイエンスの専門職が少なく、顧客要望に応える品質・スピード・再現性を高めるべく、データサイエンティストをコア人材として採用し、価値創出の標準プロセスを確立していただく人材を募集します。

具体的な業務
事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着（監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備）まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。
併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力
【プライム案件】
顧客ターゲットはプライムが基本で、最上流からプロジェクトに関与します。顧客の課題を可視化・明確化し、要件化するところから着手し、必要に応じてPoC（概念実証）を実施して効果を検証しながら進めます。また、多様な業界の顧客や社内の専門家と協働する機会が豊富で、専門性の幅を広げられる環境が整っています。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。
【案件のバリエーションが豊富】
Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。また、案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術・工程共に幅広く経験できる機会があります。
【裁量の大きさ】
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、「経験がないのでできない」ではなく、「経験がないからこそ挑戦しよう」という風土があります。PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。経験がないことから不安に感じることもあると思いますが、失敗を恐れず、ぜひ挑戦してください。

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
＜業務内容＞
ご経験・キャリア志向にあわせて、1または2、1・2の両方をお任せします。また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1. データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア: 各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解、要件定義、データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計／構築、機械学習などのモデル構築、BIツールにおけるダッシュボード設計／構築、効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務、生成AI活用におけるデータ整備、データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務、組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメントなど。
2. データサイエンティスト: データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析、製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)、BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案、データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・機械学習などのモデル構築、データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案、クライアントコミュニケーション、データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務、組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメントなど。
＜本ポジションの魅力＞
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
＜この仕事で得られるもの＞
◎技術的スキルやデータの洞察力: データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当。データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び: 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる喜びが味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力: お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が身に付けられます。
＜ステップアップ＞
当社では管理職へのステップアップを積極的におこなっています。そのため、マネジメントへチャレンジしたい方も歓迎します。
＜充実した資格取得制度＞
データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります！当社では多数の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です！

当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことによって金融をより身近なものにし、お金の流れや意味、人々の意識や生活をより良いものに変えていきます。この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における審査企画を担当いただき、フィンテックに相応しい審査の再定義、体制、企画、実務設計、育成、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. データドリブン審査モデルの設計・実装
・財務データ、行動データ、外部データを統合し、新たな法人審査手法を構築
・ルールベースから高度化モデルへの進化を推進
2. 審査体制の高度化・仕組み化
・属人的判断から再現性ある審査プロセスへ移行
・スコアリング設計、モニタリング指標策定、PDCAの構築
3. 審査役育成・評価体系の再設計
・データリテラシーを前提とした審査人材の育成プログラム設計
・次世代型審査組織の構築
4. 与信コミッティーの設計・運営高度化
・経営判断に資するデータパッケージの整備
・ポートフォリオ視点での意思決定支援
5. 法人部門戦略との接続
・営業戦略・プロダクト戦略と連動し、成長領域に資本を最適配分する審査戦略を設計

本ポジションの魅力
・従来の銀行との違い
紙・対面・年次決算中心の審査ではなく、リアルタイムデータとテクノロジーを前提とした審査設計が可能。制度維持ではなく「仕組みを創る側」に立てます。
・裁量・スピード
企画から実装までの意思決定が速く、半年単位で審査モデルを進化させる環境。
審査基準そのものを設計する裁量有り。
・データ×フィンテック環境での挑戦
プロダクト、データサイエンス、エンジニアと協働し、金融機関でありながらテクノロジー企業のように審査を進化させられます。
・経営インパクト
審査モデルの進化は、承認率・貸出残高・リスクコストに直結。法人部門の成長曲線を左右する重要なポジションです。

AIと経済学の技術を組み合わせて、商品価格
・顧客値引価格を最適化する「自社サービス」を提供しています】

昨今、原材料費や人件費の高騰により、多くの企業が商品の価格改定を迫られています】

また商品バリエーションや顧客ニーズが多様化している現在、従来の経験や感覚だけに頼った価格設定は難しくなっています】

実際に値上げ、値下げすべき商品の選定が難しいという問題や、顧客属性や購買履歴を考慮せずに一律で値引きを行った結果、予算効率が著しく低下するという問題が顕在化しています】

上記問題を解決するために「自社サービス」を立ち上げました】

当社が持つAI技術と経済学分析手法の知見、それらをビジネスに応用してきた実績を活かし、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチを実現し、企業が抱える価格問題を解決します】

商品ごとの価格最適化では、経済学のモデル分析と因果推論の手法を用いて、価格変化の効果分析を行い、値上げ、値下げすべき商品を特定し、その分析をクライアントに提供しています】

因果推論
・機械学習
・経済学モデルを統合し、企業の価格戦略を高度化するための技術開発を行っています】

顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化では、クーポン配信施策における「効いていない配信」の無駄を因果推論の手法で可視化し、効果的な配信戦略を構築し、クライアントに提供します】

全ユーザへの配信が主流のなか、アップセル
・クロスセルに寄与するターゲットを抽出する仕組みづくりを行います】

クライアントの持つ購買データに対して因果推論
・機械学習を応用し、マーケティング施策の費用対効果を直接高めています】

すでに本サービスは、大手アパレルチェーン
・ドラッグストア
・ファストフード
・ECブランドなど、さまざまな業界で導入が進んでいます】

案件の中には、A/Bテストで既存のクーポン配布方法と比較した際に、売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減できているものもあります】

本ポジションの役割:
・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証】

本ポジションの魅力:AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です】

よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります】

そのためにAI
・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです】

単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト（売上改善
・コスト削減）にまでつなげる意識を持っていることが重要になります】

そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです】

※入社時に因果推論の実務経験
・知見は必要ございません】

（入社後にキャッチアップいただける環境があります】

）

【事業概要】
AIと経済学を組み合わせ、企業の価格・クーポン配信を最適化する自社サービスを開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。

【ミッション】
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。

【本ポジションの役割】
自社サービスのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。

PHASE 2｜モデル開発（主担当）
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める

PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す

PHASE 1・4｜要件定義・プロダクト化（協働）
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

プロジェクトの進め方：
データサイエンティストがアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。

【本ポジションの魅力】
1. 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。

2. トップクラスの研究者との協業
複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。

3. 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（大幅な削減）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。

AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化する自社製品を開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。
ミッション: 現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
本ポジションの役割: 自社製品のコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1｜要件定義・課題設計: クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する。使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する。提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席することもある。
PHASE 2｜モデル開発: 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装。顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング。既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める。
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証: 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算。本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証。検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す。
PHASE 4｜プロダクト化・横展開: プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する。新たな差別化要素の研究開発。知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与。
プロジェクトの進め方: ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティストがアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
本ポジションの魅力:
世界的にも新しい「AI × 経済学」領域: 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
トップクラスの研究者との協業: 複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
経営インパクトに直結: 分析やモデルの成果が、クーポン原資の大幅な削減や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
プロダクト化を通じた技術的成長: 目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。

1.顧客データを活用した傘下事業会社（生命保険・損害保険・銀行）における営業推進の企画、支援
2.顧客データの分析にもとづくグループ施策の検討
3.上記1.、2.の実現に向けた社内外の調整、経営陣へのレポート

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、モゲチェック事業およびINVASE事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。

●具体的な業務内容
　住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
　　- RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
　　- プロンプトチューニング
　　- モデルのフィッティングの調整
　不動産の価格モデルの作成及び運用
　　- 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
　　- データのクレンジング
　　- AIツールへ投入し、相関モデルを導出
　　- モデルのフィッティングの調整
　　- 実装しモニタリング及び改善 ・価格分析に基づくレポート作成
　最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
　短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
　上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

●想定キャリア
・リサーチ&アナリティクス部におけるリーダー
・サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。
・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。
・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。

当社は、テクノロジーと分析の力でユーザーに価値を提供しています。現在、オンライン住宅ローン比較診断サービスとオンライン不動産投資プラットフォームを自社プロダクトとして運営しています。
「自社サービス」は、サービス提供開始から、テクノロジーとデータ分析を活かして「住宅ローン借入可能額の判定」「金融機関ごとの融資承認確立の推定」「ユーザーにとってベストな条件の住宅ローン商品の提案」などを行ない、累計の利用者数は多数となりました。それに伴い自社データの蓄積が進んでおり、今後のユーザー数の拡大に伴いデータの種類や量が増加することを受け、またより精度の高いサービスを目指して、データの効率的な蓄積、分析、プロダクトへの活用を想定しています。
「自社サービス」は、投資物件購入アプリを通じて、物件探しから購入までオンラインで不動産投資ができるサービスです。同アプリではこれまで分かりにくかった不動産のリスクとリターンの見える化を行い、金融商品と同じ感覚でスマートに不動産投資ができる環境を提供しています。さらに今後資産評価機能を加えて、購入した物件の時価が常に分かり、売りたい人と買いたい人がいつでも適正な価格で売買できる取引プラットフォームになることを目指しています。それにともない、不動産物件に紐づく大量な外部データに加えて、当社の保有する顧客情報を紐づけ、分析することで、さらに有用なサービスに進化していくことを企図しています。
本ポジションでは、機械学習や生成AI等を活用して、両プロダクトにおける分析モデルの高度化や精緻化を進めていただける新たなメンバーを募集します。

業務内容:
CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、自社サービス事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。

具体的な業務内容:
* 住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用
* RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
* プロンプトチューニング
* モデルのフィッティングの調整
* 不動産の価格モデルの作成及び運用
* 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
* データのクレンジング
* AIツールへ投入し、相関モデルを導出
* モデルのフィッティングの調整
* 実装しモニタリング及び改善
* 価格分析に基づくレポート作成
* 最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
* 短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
* 上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

チーム体制:
リサーチ&アナリティクス部：部長、メンバー（業務委託含む）
（共同で実務を行うことを想定）プロダクト開発部：部長、エンジニア、PM/PdM、UI/UXデザイナー、リサーチャー（業務委託、インターン含む）
※本ポジションはリサーチ＆アナリティクス部配属になります

想定キャリア:
* リサーチ&アナリティクス部におけるリーダー
* サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

本ポジションの上席者:
* CEO（大手企業での経験を経て、当社を創業しCEOに就任。）
* リサーチ&アナリティクス部長（大手企業での数理部門、金融機関、データ関連企業でのAI構築およびデータ分析の経験者。）

【部署概要】グループデジタル戦略部では、当グループ全体のAI・デジタル戦略を推進しています。データサイエンティストのほか、エンジニア・コンサルタントが所属しており、多様な金融サービスを提供するグループ内の様々なビジネスユニットとともにAI活用を進め、業務効率化やビジネスのグロースに取り組んでいます。AI・アナリティクスプロジェクトは、生成AIを組み込んだ業務数です。
【ポジション概要】本ポジションでは、高い専門性を持つデータサイエンティストとして、当グループ各社のデータ戦略をリードしていただきます。データ戦略の立案から、外部パートナーとのプロジェクト推進、新サービス立ち上げにおける企画支援まで、幅広い役割を担います。マーケティング支援、与信戦略、不正検知、業務改善などグループ各社が抱える多様な課題に対し、データサイエンスを活用した課題設定から解決策の提案・実行を推進します。データサイエンティストが在籍するチームの一員として、互いに知見を共有しながら成長できる環境です。また、グループ内データを統合したAI開発プラットフォームを整備しており、分析着手までのリードタイムが非常に短く、分析・施策検討に集中できる点も本ポジションの大きな魅力です。
【業務内容】
・グループ全体のデジタル化・データ利活用に関する戦略の企画および推進
・機械学習等の先端技術を活用したデータ分析によるビジネス課題解決支援
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計、ファシリテーションを通じた案件リード
・グループにおけるデジタル化・データ利活用に関する戦略の企画及び推進
・データサイエンティストをはじめとするデジタル人材の育成に関する企画および推進
働き方：出社主体ですが、在宅勤務制度も利用が可能です。フレックスタイム制の適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です（入社後、業務習得までの一定期間は出社勤務となります）。服装自由・副業可。

【業務内容】
当社は、共同出資会社であり、主に製薬企業向けに医療ビッグデータ解析、論文執筆、コンサルティングなどの業務を行っています。
現状主に製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、医療経済分析、医薬品マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビックデータ(RWD)解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています。
今回募集する方には、データサイエンティスト・マーケティングコンサルタントとしてクライアントワーク、プロジェクトリード、コンサルティング業務および解析実務や論文執筆実務を担って頂きたいと考えております。
業務内容が幅広いため、全てのご経験がなくとも構いませんが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験を必須とさせていただいたうえで、ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大して頂きたいと考えています。

【ポジションの魅力・キャリアパス】
まずはデータサイエンティストとして、学術論文の整理、研究計画書の策定、医療ビッグデータの解析、学術論文の執筆に取り組んで頂きたいと考えています。
また、コンサルタントとして自ら顧客を開拓して頂くことも出来ますし、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆頂くことも可能です。ビジネス側のキャリアとしてシニアコンサルタントなどのキャリアを目指して頂くことも可能です。

当社では、主に製薬企業クライアント向けに、医療経済分析、マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビッグデータ（RWD）解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています】

シニアデータサイエンティスト
・シニアコンサルタントとして、クライアントワーク、プロジェクトマネジメント、コンサルティング業務、解析実務、論文執筆実務を担っていただきます】

業務内容は多岐にわたりますが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験は必須です】

ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大していただきます】

また、労働集約的なコンサルティングだけでなく、プロダクト開発にも取り組んでおり、ご希望に応じてプロジェクトへの参画も可能です】

今後のキャリアパスとして、学会報告や学術論文を発信し、自ら顧客を開拓することも可能です】

よりアカデミア寄りに学者を目指し、研究論文を執筆することもできます】

また、当社でのプロダクト開発プロジェクトに参画し、ビジネス側のキャリアとしてプロダクトマネージャーやシニアコンサルタント、事業部長などのポジションを目指すことも可能です】

◇◆2カ月の研修でデータサイエンティストを目指せる◎／毎年200％増収を達成する20代中心の成長企業／グローバルな事業展開も計画中◆◇

東京大学・京都大学をはじめとする有名大学出身のアナリストも多数在籍。
論理的思考力の高いメンバーと日常的にディスカッションを重ねながら、未経験からでも圧倒的なスピードで成長できる環境です！

●業務内容：
〜企業のデータを集計・分析して、業績向上・企業成長の支援◎〜
当社のクライアントは、金融・製薬業界、外資系企業など、大手・グローバル企業が中心。企業が保有するビッグデータをもとに、集計・分析を実施。売上アップや市場ニーズの把握といった企業課題改善に向けた企画・提案を行います。

●データアナリストとは：
企業は購買データやホームページへのアクセスデータなど、膨大なデータを保有しています。でも、持っているだけでは活用できません。そこで各データを売上向上などの施策につながるように、集計・分析が必要となります。この分野を受け持つスペシャリストが「データアナリスト」で、ビッグデータやDX時代の到来とともにニーズが急速に高まっている専門職です。

●業務内容の一例：
◇クライアント先におけるデータ分析業務
◇分析用データの整備、データベースの構築
◇統計モデル、機械学習モデルの設計・構築
◇人工知能AIの開発による解析支援（例：プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装）
◇データ分析によるビジネスサイドへの施策提案　など

●研修について：
〜取締役自ら2カ月の研修を担当〜
入社後は研修からスタート。業界トップ級ランナーの取締役から直接指導を受けた社員たちが講師として、データ分析・集計の基礎、データの活用方法、プレゼン方法といったビジネススキルも丁寧に教えます。ご経歴や文系・理系などは一切関係なく、一から学べる環境です。

＜研修カリキュラム例＞
◇データ分析業務の概要
◇統計学の基礎
◇SQLの基本操作
◇Pythonを使ったデータ処理　など

＜当社のAI・データ事業部詳細＞
私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界を本気で変革しようとしております。
AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。
コミュニティー運営を基盤とする我々だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。

当社の中核事業であるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っております。
社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。
なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価されました。

【職務概要】
本ポジションでは、当社が開発・提供する金融機関向け自社プロダクトにおいて、レガシーコードのモダナイゼーションを実現するための多言語解析基盤を設計・実装していただくLanguage Engineerとして参画いただきます。
金融機関の基幹システムは、COBOL、PL/I、Java、C/C++、SQL、Shellなど複数世代・複数言語が混在する構成となっており、特定言語に依存しない解析・変換基盤の構築が重要なテーマとなっています。自社プロダクトを「個別言語対応ツール」から「言語非依存のモダナイゼーション基盤」へ進化させるためには、構文解析・中間表現設計・静的解析といったプログラミング言語処理技術の高度化が不可欠です。
本ポジションでは、多言語対応Parserの設計、AST／CFG／IR等の中間表現設計、静的解析基盤の構築、AIによるコード理解・変換を可能にする構文基盤の整備などを通じて、「金融レガシーコードの高精度な解析」と「スケーラブルなモダナイゼーション」の両立を実現する中核的な役割を担っていただきます。
エンジニア、PdM、コンサルタントと密に連携しながら、プロダクトの根幹となるLanguage Engineering領域をリードしていただくことを期待しています。

【具体的な業務内容】
多言語解析基盤の設計・実装
・各種プログラミング言語向けParserの設計・実装
・AST／CFG／中間表現（IR）の設計
・言語非依存の解析基盤の構築
静的解析・構造解析の高度化
・呼び出し関係／依存関係解析の設計・実装
・レガシーコードの構造抽象化および可視化基盤の構築
・変換前後の整合性検証ロジックの設計
モダナイゼーション変換基盤の構築
・言語横断的なコード変換エンジンの設計
・自動リファクタリング／変換ロジックの実装
AI統合基盤の整備
・LLM等を活用したコード理解・生成を可能にする構文基盤の設計
・AI連携を前提としたアーキテクチャ設計

【自社プロダクト開発例】
・自社プロダクト（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）

＜魅力ポイント＞
プロジェクトの魅力
・金融機関の大規模レガシーコードに真正面から向き合えるポジション
・COBOL／Java／C++など複数世代・複数言語に横断的に関われる
・Parser／AST／IR設計など、言語処理系の中核技術をプロダクトとして実装できる
・特定言語対応ツールではなく、「言語非依存のモダナイゼーション基盤」を設計できる

技術的な挑戦
・多言語対応の構文解析基盤をゼロベースで設計できる
・静的解析／依存関係解析をスケーラブルに実装できる
・レガシーコード変換という難度の高いテーマに取り組める
・LLM等と連携したコード理解・変換基盤の設計に関われる

成長環境
・コンパイラ／Program Analysis領域の専門性を深められる
・AI×言語解析という最先端領域に関われる
・プロダクトへの直接的な影響を実感できる
・金融という高難度ドメインで技術力を磨ける

Mission
・データ分析に関する高度な専門スキル・知識を活用し、Aflacのビジネスパフォーマンスを向上させる
・成果にこだわり、ビジネス部門と協働しながらAflac内の様々なデータを活用しビジネス課題を特定し解決に導く

Scope of responsibilities（責任範囲）
・データサイエンスの知識を活用し、様々な側面でAflacのビジネス価値向上に貢献する
・社内におけるデータ分析・AIに関するプロジェクトを幅広く実施する
・データの観点からAflacの解決すべき課題をCDOやビジネス部門など関連するステークホルダーに提言し、新たな価値創出機会を提供する
・データ分析のエバンジェリストとしてデータサイエンスのケイパビリティについての社内認知やプレゼンスを向上させる
・トレーニングや勉強会などを開くことによって社内のケイパビリティを底上げする
・最新のデータ分析・AIの動向を把握し、当社への適用機会を検討し新たな価値創出に貢献する

●業務詳細
当社グループにおけるデータ及び生成AIの利活用を、データサイエンティストとしてリードする役割を担っていただきます。
採用部署は、デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーで構成されており、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。

本ポジションでは、事業課題に対する最適な解決策やAIの活用について、企画段階から関わります。
さらに、グループ全体に対する横断施策の戦略立案から実装までを一貫して担当し、技術的な観点からプロジェクトやチームをリードしていただきます。

●具体的な担当業務
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
・分析結果をもとに企画立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証する
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

当社グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、ホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

●魅力/やりがい
・当社グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・売上約1兆円規模のグループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。（リモートワーク率85％)

業務内容
・データ駆動型でパーソナライズされたCRM戦略を構築するための、インパクトの大きい機会を特定し、革新的なソリューションを提唱して、ビジョンを現実のものにするためのクロスファンクショナルな機運を高める。
・高度な統計モデル、機械学習モデル、堅牢な評価フレームワーク、および包括的なモニタリングを備えた推論パイプライン（バッチ/ストリーム）の設計、開発、デプロイを行う。
・複雑なビジネスのボトルネックを解消し、プラットフォームのパフォーマンスを最適化するために、エンドツーエンドのデータ探索とモデリングを実行する。
・複雑な技術的知見を実行可能なインサイトに変換し、ステークホルダーと密接に協力して、開発ライフサイクルのあらゆる段階でモデルを洗練させる。
・リーダーシップ層と連携し、当社のデータサイエンスおよびエンジニアリング能力を最大限に引き出す戦略的な提案を行う。
・分析、モデリング、コードの品質管理におけるベストプラクティスの適用を推進する。


組織・チームのミッション
・データサイエンスチームのミッションは、ユーザーエンゲージメントと長期的価値（LTV）を最大化することです 。私たちは、パーソナライズされたCRM（顧客関係管理）のための洗練されたモデルやシステムを設計・開発し、最終的に当社のユーザー体験全体を向上させることを目指しています。
・これを実現するために、以下の2つの戦略的柱を軸に活動しています：
プロダクトおよびエンジニアリングチームとの横断的な連携による、マーケットプレイスのあらゆる側面へのデータ駆動型インテリジェンスの統合
チームが直接主導する、独立したインパクトの大きいイニシアチブの推進
・シニアデータサイエンティストとして、バックエンドチーム、インフラ専門家、デザイナー、マーケター、プロダクトマネージャーと密接に連携しながら、複雑なプロダクトおよび技術的なイニシアチブをリードしていただきます 。アーキテクチャ設計を推進し、プラットフォーム全体の技術的卓越性を確保し、チーム横断的な意思決定に影響を与えることで、当社の次世代AI駆動型プロダクト体験を形作っていただきます。

● 業務内容
マーケッツ推進部セクターデスク内にて以下の業務を行います。
1. 監査法人向けデータ分析・情報発信・渉外業務
・データ分析作成（売上分析、データベースログ分析等）
・社内向け情報収集及び発信（企業情報、信用調査等）
・外部データベース利活用推進及び渉外
・AIツール利活用企画推進
2. プロジェクト支援
・外部セミナー
・内部研修
3. 部門運営業務
・経理業務
・総務業務

● 求人部門の魅力
セクターデスクは複数名構成です。部内の雰囲気は明るく、メンバー同士のコミュニケーションが活発で、互いに相談しながら一緒に問題を解決していく風土が根付いています。中途入社のメンバーも多く、オープンで働きやすい環境です。

入社日同日付けで当社に出向となります。

当社は金融業界に特化したDXコンサルティング企業です。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加し、汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発。それらのノウハウをコミュニティーに還元することで、金融業界の変革を図っています。
AI・データ事業では、金融機関向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っています。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げたメンバーや、高度なデータ分析技術を持つメンバーが多数在籍し、金融業界の変革を目指しています。

本ポジションは、大阪エリアの金融機関向けITコンサルティングおよびAI活用支援強化のため、新たに開設された大阪オフィスの立ち上げメンバーとして、拠点づくりと事業成長をリードしていただきます。
職務概要としては、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当。AI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します。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。プロジェクトは数名程度のチームで行われます。

具体的な業務内容は以下の通りです。
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

プロジェクト事例としては、銀行における市場分析モデルの開発・運用支援、AutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証、金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）、金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援、データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討、金融グループ横断でのモデリング実証（PoC）などがあります。

このポジションの魅力は、大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われること、プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で事業価値に直結する成果を出せること、金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組めることです。
組織とカルチャーとしては、CTOが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴。全社定例や部門横断の情報共有・交流会によりオープンな連携環境があり、社内イベントも活発です。多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍し、活発なコミュニケーションが行われています。
成長環境として、外部機関との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催。書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度があり、固定学習プラットフォームに縛られず柔軟な学びが可能です。生成AI活用を推進。最新技術への取り組みや自社プロダクト開発にも関与できます。
働きやすさも重視されており、ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は充実した水準。スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援。各種社会保険完備、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助。通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実しています。

＜AI・データ事業部詳細＞
私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で、金融業界の変革に取り組んでおります。AI・データ業界横断の課題解決に取り組むコミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社サービスやコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。
当社の中核事業であるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社サービスの開発・提供を行っております。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用した自社サービスが評価され、選定されました。

＜仕事内容＞
当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。
本ポジションでは、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、金融業界の多様な顧客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。ジュニア ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、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サービス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。

【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・自社サービスの企画・設計・蓄積

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社サービスを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜魅力ポイント＞
プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める

組織とカルチャー
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・英語を使用する社内会議を実施しています。

成長環境
・大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員に生成AIアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社サービス開発にも関与可能

働きやすさ
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、社会保険加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実

【職務内容】
データ分析・活用に関するAI/BI/IoT/クラウド等の先進テクノロジーの深い知見と技術力および各業界・業務におけるデータ活用の知見・分析力をベースとしたコンサルティングプロジェクトに参画し、顧客企業のデジタル変革を推進します。技術ベンチャーや海外グループ会社なども組み合わせ、構想から実行・運用まで一貫した価値提供をリードします。
対象とするデータ活用領域として、(1)データ活用戦略・構想、(2)データサイエンス/データ分析およびデータビジュアライゼーションによる業務改革、(4)データエンジニアリング・分析基盤、(5)組織変革（チェンジマネジメント）・人材育成の推進等があり、志向・経験により1つまたは複数の領域を得意領域として、コンサルティングに従事します。（すべてをカバーしている必要はなく、いずれか1つまたは複数の領域に強みを持つことを期待します。）
業務領域としては、目下SCM/CRM/HRに注力しており、これら業務知見を活かして、技術知見が習得途上でも成長・活躍が可能です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
●魅力
データ分析・データサイエンスのスキルを習得・活用し、Tableau、Alteryx、Dataiku、Snowflakeなどのテクノロジーも活用しながら、データ分析・活用の構想策定やAI・IoTを活用した業務改革のコンサルティングプロジェクトにメンバーまたはリーダーとして従事できます。
海外グループ会社（欧米亜含む）のアナリティクス部隊と連携したナレッジ共有や共同アセット構築等の活動に従事する機会もあります。
●事例
・大手製薬業様、営業・マーケティング業務改革、販売需要予測、データ活用基盤構想策定
・大手自動車業様、デジタルマーケティング データ分析・業務改革
・大手製造業様、グローバルSCM /在庫最適化、画像AIによる製造品質管理
・大手重工業様、プロジェクト採算悪化兆候予測検知・大手流通小売業様、Webログ・購買データからのキャンペーン効果分析＆改善
・大手航空業様、　データ分析・活用組織改革　等多数

データサイエンティストとして、ビッグデータ／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用したお客様の事業課題解決を支援します。

<チームの職務内容>
・お客様の課題の把握
・適切な評価指標の設定／分析計画策定
・適切な分析手法や技術の評価・選定
・分析結果の見える化によるお客様の納得感醸成

<マネージャーポジションの職務内容>
・組織方針／計画を基とした具体的な業務計画立案
・ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション、パートナーとの協業推進
・適切に情報収集、分析を行いながら課題、テーマを解決
・チーム内の適切な目標設定を行い、進捗を確認しながらチームを牽引、成果創出
・所属メンバーの適性、意向を踏まえた業務アサイン、中長期的なキャリア形成支援

【アピールポイント（職務の魅力）】
●職務の魅力
組織内に在籍している多様な人財・スペシャリストやグループ研究所やグローバルスタートアップとの連携を通して、最先端の技術や知見を学ぶことができます。また、単にITやアナリティクス技術の導入だけでなく、それらをどうやってビジネス成果・価値に繋げられるかといった経験・対応力を身に付けることが可能です。当社は各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点が多く、様々な業界、規模のデータ分析案件を経験することができます。

●組織の魅力
本ポジションが所属するデザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部は、デザイン思考とテクノロジーを掛け合わせ、徹底したユーザ視点に基づいて、ビジネス構想から実装、実行まで、あらゆる業界のお客様を支援している最先端の組織です。事業本部内にサービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど各種スペシャリストが在籍しており、お客様に対して事業変革・構想の検討からビジネス成果を創出するまでワンストップ支援を行っています。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。

・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界のお客様の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとしてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。
・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定させて頂きます。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・様々な大手製薬企業のお客様との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手製薬企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。
・AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・医療/製薬業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。このような取り組みにより、IT技術力のスキルアップ、幅広い事例を修得により専門性の深化を図ることができます。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。
・当社の企業理念のもと、医療の高度化や課題解決に貢献したいという思いを持ち、本プロジェクトの目指す未来に共感したメンバーがたくさんおります。当社としては“ビジネスを超えて”社会貢献の取り組みとして参画しております。是非、一緒に日本の医療の発展、高度化を目指していきましょう。

ビッグデータを活用し金融機関のマーケティング戦略を支援するための情報系基盤の次世代の検討から開発までを行います。データ解析や統計分析、解析結果の可視化などを行うことができるパッケージソフトを効果的に活用するための各種開発や、クラウド基盤の導入効果検証や開発、それらのマネジメント等を行います。ニューノーマル時代に対応しており、拠点とリモートを併用してのの業務推進が可能です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・当該領域は金融機関のユーザ部門に最先端の技術活用を強みに入り込み、顧客業務の現状を把握し、改善提案から実施効果の把握までを一貫して経験できるところが魅力です。お客様のデータドリブン経営に向けたビッグデータ基盤の整備、データ利活用といった業務変革に直結する開発は貢献度が高い職務です。
・営業開発一体体制でプロジェクトに取り組める点が魅力です。