データサイエンスの転職求人

390 件

最良の顧客体験をもたらすため、保険金支払業務のプロセス変革、デジタル化、モダナイゼーションの推進に携わっていただきます。

＜具体的な業務＞
◎複数のビジネス部門と協働し、ビジネスプロセスを定義、最適化していく
・ビジネスプロセスやワークフロー、ユースケースについての知識を維持する
・コアとなるケイパビリティや機能、また制限事項について理解する
・ビジネスプロセスの自動化や最適化をサポートする
・新しいニーズを引き出し、ユーザーストーリー作成をおこなう
・新たなテクノロジーや機能を探求し、ビジネス目標やIT戦略にアラインすることを評価し提案する
◎システム開発やメンテナンスの調整を行い、開発チーム内のオペレーションが円滑に行われること確実にする
・プロダクトオーナーや開発チームと連携し、バックログの優先順位付けとプランニングを推進する。
・ビジネス部門と開発チームの架け橋として、実装を成功に導く。
・ビジネス要件が徹底的に検証されるよう取り計らい、サービスの中断を積極的に最小化する。
・システムリリース計画の立案および調整、リリース作業の陣頭指揮を行う。
・バックログ管理、ユーザーストーリー作成、継続的改善のベストプラクティスを組織内で提唱する。

当社のデータチームのデータサイエンティストとして、クレーム部門を真にデータ駆動型の機能へと変革する中心的な役割を担っていただきます。

主な職務内容：
各ビジネスユースケースにおける実践的なAIコード／ソリューションの開発および実装の支援
機械学習モデルの開発、テスト、評価、導入活動の支援
Pythonおよび関連するデータサイエンスライブラリを使用した構造化データおよび非構造化データの分析
ビジネス要件を理解し、それをデータ駆動型のソリューションに変換するためにビジネスステークホルダーと連携
探索的データ分析（EDA）の実施および意思決定を支援するためのインサイトの生成
AIモデルの安全かつ持続可能な導入のためのAIガバナンスの支援
IT、ビジネスチーム、プロジェクトマネージャーを含む部門横断的なチームとの協働（文書作成スキルを活用）
新興のAIおよび生成AI技術や業界動向に関する知識を継続的に習得する

【ポジション魅力ポイント/Position Attractive Points 】

- 最先端のAIソリューションを提供し、市場で認められる専門知識を獲得する
- 持続可能なAIソリューション（スケーラブルかつ、CO2消費量の観点から効率的）に取り組む
- 数百万件の構造化・非構造化データポイントへアクセス可能
- クレーム領域における高い需要の中で、データのエキスパートとして頼られる存在となり、ベストプラクティスの策定に貢献する
- ビジネス、データ、テクノロジーの交差点で業務を行い、戦略的な経験を得る
- ジャパンおよびグループ内の強力な専門家コミュニティへアクセスし、データ＆AIサイエンス分野で継続的な学習・共有・成長の機会を得る

【業務概要】
全社横断のデータ利活用を推進するため、キャッシュレス決済データに代表される社内外の膨大なデータを扱い、SQLを活用したデータ処理・分析業務を実施します。

【具体的な業務】
専門的なSQLスキルを用いて、ビジネス部門や顧客向けのデータ利活用をリードします。
・施策配信・レポート作成・ダッシュボード構築の支援：
データサイエンティストやアナリスト、マーケティング・商品企画担当者、グループ各社と協力しながら以下の業務を実施
1. ダイレクトメールの配信に必要なデータ抽出
2. 分析レポートの作成に向けたデータ提供
3. BIツール活用に向けたデータ整備
・データマートの設計/構築/最適化：ビジネス要件を理解し、SQLを用いて効率的かつスケーラブルなデータマートを構築、パフォーマンスチューニングの実施
・複雑なデータ要件の対応：トリガーやストアドプロシージャを含む高度なデータ処理ロジックの設計・実装

【ポジション・部門の魅力】
・高度なSQL技術やデータ利活用のノウハウを活かし、広範なビジネス課題の解決に貢献できるポジションです。

【業務概要】
同社が提供するスポットワークプラットフォームにおいて、マッチング体験の向上を専門的に担当し、推薦や検索アルゴリズムを活用してユーザーへの価値提供を最大化します。ビジネス課題の特定から、数理最適化・因果推論・基盤モデル等を用いたシステム設計、ビジネスインパクトと連動した評価パイプラインの構築までをフルサイクルで担います。

【具体的な業務】
1. 理想のマッチングと評価指標の設計
・推薦・マッチングアルゴリズムが事業KPI（マッチング率、継続率等）に与える影響を分析し、優先的に改善すべき領域を策定
・理想のマッチングを定義し、それを多角的に評価・計測するための指標や、信頼性の高い評価基盤の設計・構築
・ワーカーの継続的な活躍を支え、サービスを通じた体験がより価値あるものとなるような、データに基づいた価値還元やパーソナライズ体験の構築

2. マッチングのデータサイエンスと最新技術のリサーチ・実装
・推薦システム、検索、グラフニューラルネットワーク、数理最適化、マーケットデザイン等の分野における論文調査およびマッチング課題への適応・実装
・多種多様なニーズを持つワーカーと事業者の需給バランスを考慮した高度なマッチングアルゴリズムの開発と、因果推論等を用いた施策の効果検証

3. 基盤モデルを活用したユーザー理解の深化
・LLM等の基盤モデルを用いて非構造化データからセマンティックな特徴を抽出し、マッチング精度の向上に繋げる
・プロンプトエンジニアリングや効率的な追加学習（PEFT等）を駆使し、特定ドメインにおけるモデルの最適化を推進

4. フルサイクルなモデル開発と推論の最適化
・ユーザーからの反応やフィードバック（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、プロダクトを継続的に進化させる学習ループの構築
・ロードマップ策定からモデリング、A/Bテスト等の検証、本番運用の実施までを一気通貫で担当
・推論時のレイテンシー改善やコスト管理を行い、快適なユーザー体験とビジネス効率の両立を追求

【ポジション・部門の魅力】
・スポットワークという市場の先駆者として、社会インフラづくりに深く関わることができます。
・機械学習モデルの作成だけでなく、運用・継続学習・精度の監視まで一貫して重要視しています。
・施策の設計フェーズから主導して携わることが可能です。
・データ基盤の整備は専門チームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
・データサイエンス力・ビジネス力・データエンジニア力を兼ね備えたメンバーと共に、アジリティ高く施策や検証を推進できます。

【業務概要】
クライアントのマーケティング領域における定量・定性データの分析を行い、マーケティング上の意思決定への支援を行うポジションです。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせたコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を担当します。また、顧客への提案活動も担当する想定です。
小売・消費財・自動車業界をはじめとする大手企業のマーケティング戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを、少人数チームで出していく重要な職務です。
マーケティング領域のドメイン知識・問題解決力・顧客折衝力などのビジネススキルと、データ・AIに関するテクニカルスキルの両者を武器としたキャリアを築いていただけるポジションです。志向・適性に合わせて、案件のプロジェクトリードやチームのマネジメントなども担当します。

【具体的な業務】
・課題ヒアリング・仮説立案：
クライアント企業のマーケティング課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築します。
・マーケティングデータ分析：
購買データ・顧客データ・広告データ等の収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客のマーケティング戦略・施策に対するインサイトを抽出します。
分析テーマの例：顧客・商品セグメンテーション、カスタマージャーニー分析、価格弾力性の推計、品揃え最適化、広告・販促施策のプランニング・効果測定、需要予測、SNS・レビュー等のテキストデータ分析（ソーシャルリスニング）など
分析手法は、統計的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータの処理まで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用します。
・可視化・レポーティング：
分析結果をBIツール・Python・パワーポイントなどで可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします。
・提案活動：
新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します。
※案件の状況に応じて、マーケティング領域以外のデータ分析・生成AI活用案件（LLMを活用した業務支援・テキスト分析等）を担当する可能性があります。

【ポジション・部門の魅力】
在籍するデータサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など、少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なメンバーと切磋琢磨しながら、高度なデータ分析・AI活用スキルを磨くことができる環境です。

【業務内容】

機械学習・データサイエンスの知見を活かし、ユーザー価値の向上と事業成長につながるモデルの開発・運用を担っていただきます。
マーケティング、プロダクト、事業企画など複数部門と連携しながら、課題設定からモデル開発、施策実装、効果検証まで一気通貫で推進いただきます。

ビジネスグロース領域におけるデータ分析・機械学習モデルの企画、開発、運用
ユーザー理解を深めるための顧客分析、行動分析、予測モデルの構築
入会数、GMV、解約数、リボ・分割利益、クロスユースなどの事業KPI改善に向けた分析テーマの企画・設計
マーケティング施策、プロダクト改善、新規事業企画につながる分析・提案
分析結果をもとにした施策実装、効果検証、改善提案
事業部門、マーケティング部門、プロダクト部門などとの連携・プロジェクト推進

▼Analytics & Data Platform

Languages：Python / SQL
Data Warehouse：BigQuery
Cloud：Google Cloud（GCP）
ML Libraries：LightGBM / XGBoost / CatBoost / scikit-learn / Statsmodels / Prophet / Optuna / SHAP / pandas / NumPy
Notebook：Jupyter Notebook / Vertex AI Workbench
BI：Looker Studio
Workflow：Vertex AI Pipelines
AutoML：DataRobot / Vertex AI
▼本ポジションの魅力

データサイエンスを通じて、ユーザー価値の向上と事業成長の両方に貢献できる
数百万〜数千万規模の会員データ、数千万〜数十億件規模のトランザクションデータを活用し、スケールの大きな課題に挑戦できる
分析だけで終わらず、施策実装、効果検証、改善まで一気通貫で携われる
当社および当グループが保有する顧客基盤やデータなどのアセットを活用し、自らの分析やアイデアを多くのお客様への価値提供につなげられる
立ち上げフェーズの組織で、分析テーマの企画・提案から主体的に取り組める
事業部門、マーケティング部門、プロダクト部門など、多様なステークホルダーと連携しながら、データをもとにした意思決定を推進できる

【業務内容】

機械学習・データサイエンスの知見を活かし、ユーザー価値の向上と事業成長につながるモデルの開発・運用を担っていただきます。
マーケティング、プロダクト、事業企画など複数部門と連携しながら、課題設定からモデル開発、施策実装、効果検証まで一気通貫で推進いただきます。
また、リーダー・マネージャー候補として、データサイエンティストメンバーの育成や技術レビュー、品質保証など、チームの中核を担っていただきます。

ビジネスグロース領域におけるデータ分析・機械学習モデルの企画、開発、運用
ユーザー理解を深めるための顧客分析、行動分析、予測モデルの構築
入会数、GMV、解約数、リボ・分割利益、クロスユースなどの事業KPI改善に向けた分析テーマの企画・設計
マーケティング施策、プロダクト改善、新規事業企画につながる分析・提案
分析結果をもとにした施策実装、効果検証、改善提案
事業部門、マーケティング部門、プロダクト部門などとの連携・プロジェクト推進
データサイエンティストメンバーのマネジメント、育成、技術レビュー、品質保証
分析テーマの優先順位判断、案件推進体制の構築、分析品質の標準化

▼Analytics & Data Platform
Languages：Python / SQL
Data Warehouse：BigQuery
Cloud：Google Cloud（GCP）
ML Libraries：LightGBM / XGBoost / CatBoost / scikit-learn / Statsmodels / Prophet / Optuna / SHAP / pandas / NumPy
Notebook：Jupyter Notebook / Vertex AI Workbench
BI：Looker Studio
Workflow：Vertex AI Pipelines
AutoML：DataRobot / Vertex AI

▼本ポジションの魅力
データサイエンスを通じて、ユーザー価値の向上と事業成長の両方に貢献できる
数百万〜数千万規模の会員データ、数千万〜数十億件規模のトランザクションデータを活用し、スケールの大きな課題に挑戦できる
分析だけで終わらず、施策実装、効果検証、改善まで一気通貫で携われる
当社および当グループが保有する顧客基盤やデータなどのアセットを活用し、自らの分析やアイデアを多くのお客様への価値提供につなげられる
立ち上げフェーズの組織で、分析テーマの企画・提案から主体的に取り組める
事業責任者や経営・事業部門と対話しながら、事業KPIに直結するテーマをリードできる
データサイエンス組織の中核人材として、メンバー育成、技術レビュー、分析品質の標準化、案件推進体制の構築など、チームづくりに関われる

業務概要
金融機関に対する、経営管理、財務・会計、リスク管理、法令・コンプライアンス、金融犯罪対策等の領域におけるデータマネジメントやデータガバナンスに係るアドバイザリーサービスを提供するポジションです。

具体的な業務
・金融機関向けのデータマネジメントやデータガバナンスに係るアドバイザリー業務の遂行
・経営管理、財務・会計、リスク管理、法令・コンプライアンス、金融犯罪対策等の領域におけるデータ活用・管理態勢の構築支援

ポジション・部門の魅力
・アソシエイトからシニアマネジャーまで、幅広いクラスでの募集を行っており、自身の経験やスキルに応じたフェーズからキャリアをスタート・発展させることができます。

【業務概要】
各種データを用いて事業の課題・成長機会を可視化する分析活動をリードします。課長として、分析テーマと優先順位の設定、分析品質の確保、事業部門への提言、チーム運営・育成を担います。

【具体的な業務】
1. 事業部門と課題・仮説・評価指標を定義し、分析テーマと優先順位を設定します。
2. 販売・原価・在庫・需要などのデータを収集・統合し、定義や品質を確認します。
3. 統計解析や予測手法を用い、収益改善余地、需要変化、業務上の課題を可視化します。
4. ダッシュボードや分析報告を通じ、結果・前提・限界を説明して施策を提言し、効果を検証します。
5. 分析の再現性と運用を整備し、チームの進捗・品質管理、技術レビュー、育成を行います。

【ポジション・部門の魅力】
ビジネス上の問いを自ら整理し、複数のデータから新たな示唆を導き、施策と成果まで見届けられる仕事です。可視化やモデル構築の先にある「どの判断に役立ったか」を追求できます。
製品・財務・販売・需給を横断して事業への理解を深めながら、分析の専門性とチームを率いる力を磨けます。分析手法の標準化や人財育成を通じて組織のデータ活用を広げ、将来の分析組織のマネジメントやデータを軸とした事業変革につながる経験が得られます。
配属組織は、データストレージ製品の企画・開発・生産・販売を担い、米国のグループ会社との一体経営のもと、グローバルに事業を展開している企業です。グローバルビジネス推進部は、財務、サプライチェーン、製品企画、営業などを横断して情報を結び付け、事業の成長と収益性向上に向けた意思決定・実行を支える組織です。

事業オーナー（PM / グロース / セールス / オペレーション）と一体となって課題を定義し、データ分析とレポーティングで意思決定を加速します。必要に応じて現場スクワッドに埋め込み、0→1 の仮説設計から 1→n の仕組み化までを推進。AI 支援を活用した再現可能な分析プロセス・可視化を構築し、経営との定点接続を通じて継続的に改善します。
日次/週次単位の短サイクルで仮説検証と展開を行い、time-to-insight / time-to-decision を継続的に短縮します。

【業務範囲】
・事業側と一体での課題定義・仮説設計・実験設計
・KPI 設計・可視化と運用（定点観測・レビュー）
・日次/週次の施策モニタリングと迅速な打ち手調整（アラート/運用 SLA 設計）
・指標と意思決定のリードタイム短縮（time-to-insight / time-to-decision 改善）
・BI ダッシュボードの情報設計・構築・運用
・データモデリング（スキーマ設計、命名規約、ドキュメント化）
・分析レポート作成と意思決定のためのインサイト抽出
・施策の効果検証デザイン（A/B 等）と改善サイクル運用
・現場データ収集の仕組み化（トラッキング設計、イベント定義）
・AI 協働による ETL・レポーティング自動化の設計・継続改善
・ステークホルダーとの要件定義・合意形成・ワークショップ設計/実施
・経営向けの定例レポート/事業レビュー資料の作成
・BI/アナリティクス機能の立ち上げ（標準化、カタログ、Runbook 整備）
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・SQL / BigQuery
・Google Workspace（スプレッドシート等）
・Claude / ChatGPT　※今後変更になる可能性がございます
・各種 MCP ツール
・Notion / Slack

【資質（自律性・構造化力・分析志向）】
・論理的思考と構造化力
・定量分析力と仮説検証志向
・課題解決力と実行力（自走できる）
・ステークホルダーマネジメントと合意形成力
・オーナーシップと現場への深いコミットメント

【具体スキル】
・SQL 高度利用（パフォーマンス/品質担保を含む）
・データモデリング（スター/スノーフレーク、命名規約、ドキュメント化）
・BI/ダッシュボードの情報設計・ナビゲーション設計
・実験デザインと効果検証（統計的有意性の理解）
・分析モデル構築と可視化設計

## 募集背景
同社は累計ダウンロード数を突破し、事業転換以降、急成長を達成しています。お客様の多くが「買いたいもの」を決めて来店するのではなく、同社のゲーム機能などを起点として偶然商品に出会い購入に至る、という従来のECとは根本的に異なる行動が生まれており、この独自のデータを活用したレコメンデーションを中心としたデータ施策が事業成長を大きく牽引してきました。
一方で、データ分析から仮説構築・特徴量設計・精度改善・効果検証までを一気通貫でリードできるデータサイエンティストが不足しています。
これまでの主な成果は商品レコメンドですが、直近ではUGCとお客様とのマッチングや商品出品者への改善提案にも取り組み始めています。今後は広告配信の最適化、ダイナミックプライシング、UI自体の出し分けなど、この領域でのやりたいことは大きく広がっています。分析・仮説構築から実装・効果検証まで一気通貫でリードいただけるデータサイエンティストを募集します。

## プロダクトの特徴
発見型ソーシャルECアプリです。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない層に多く利用いただいている点です。
同社の作物育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用しているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

## プロダクトの目指す世界
「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくることを目指しています。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
事業転換以降、急成長を達成しています。
変化を力に変えてきた企業です。人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、生活インフラです。小売の主役となるべき生活圏を切り拓きます。

## 業務概要
データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードします。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わるポジションです。

## 具体的な業務
- ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化
- 課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験（A/Bテスト等）の設計
- 特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング
- オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証
- 分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定

## このポジションで向き合う難題
### ユーザー行動の構造化と施策設計
お客様は「買いたいもの」が決まっていない状態で商品に出会います。閲覧→クリック→購入のファネルをセグメント別に分解し、どこにインパクトの大きい改善余地があるかを特定する 曖昧な課題を自ら構造化する力が問われます。

### レコメンド精度の改善
カテゴリ別購入傾向・行動タイムスタンプ・価格感度などの特徴量設計を通じて、パーソナライズ精度を向上させます。モデルの実装・チューニングからオフライン/オンライン評価の設計まで、一気通貫で担います。

### コールドスタート問題
新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。ゲーム内行動やアプリ内行動など、固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。

### 短期CVR vs 長期LTV
レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどう設計するかという構造的な問いに、データで仮説を作って検証していきます。

### 新たなML活用領域の探索
UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しい組み合わせを事業インパクトの大きい順に検証していきます。

## ポジションの魅力
- 「買いたいものが決まっていない」という、ECにしかない難問に向き合えます。
検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかし、お客様自身も来店時点では何を買うか決まっていません。この独自の行動パターンをデータで解き明かし、レコメンデーションに変えていくという、他のECプラットフォームでは経験できない、発見型ECならではの知的挑戦があります。
- ECとしては異例の高密度データが武器になります。
一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。同社はゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高い特徴量設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
- レコメンデーションにとどまらずデータ活用の今後を自分で描けます。
現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、データ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか」の優先順位からご自身で設計できます。
- 分析して終わりではなく、施策の実行まで責任を持てる環境です。
データサイエンティストが仮説構築からモデル実装・効果検証まで一気通貫で担います。「レポートを作って渡すだけ」ではなく、自分の分析がKPIに直結するフィードバックループの中で、DSとしての腕を磨ける環境です。
- AIフル活用が前提の職場です。
DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。特定のAIツールを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

技術研究開発を牽引する部門のデジタルソリューション部門への配属です。
製造業向けデータソリューション事業における、社内・顧客製造現場のデータ分析やプロトタイピング、およびそれらを通じたAI・データ分析アプリケーションの設計・実装をデータサイエンティストとして担当いただきます。本ポジションでは、新たなデータビジネスの立ち上げフェーズにおいて、AI・データ分析アプリケーションの要件定義から設計・実装、価値検証まで一気通貫で関わることが可能です。

＜主な業務内容＞
以下いずれも含む業務を担当いただきます。
・製造現場データを活用したAI・データ分析アプリケーションの設計・構築（要件定義〜実装まで主体的に推進）
・事業企画部門や顧客との協働による、社内・顧客の製造現場課題に対するAI技術を活用した解決アプローチの設計・提案
・最新AI技術の動向調査・選定および活用

＜主な役割＞
ご経験、ご志向に応じて以下のいずれかの役割を担当いただきます。
・テーマの企画・実行を率いるチームリーダー
・チームリーダーとともに企画・開発を実行する技術者

【技術領域】
データサイエンス(統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI)に関するEDA(探索的データ分析)・システム設計・機能実装

スピーディーな開発体制：データソリューション事業の立上げ・成長におけるスピーディーな事業検証・開発サイクルに携わることができます。
経営に近い技術活用：経営層や顧客に対する直接的な価値伝達を担うため、技術を起点とした意思決定に深く関わることができます。
事業と研究開発の両立：短期の直接的な事業インパクトと、中長期の技術開発の両方に関わることができます。
全社横断での技術貢献：将来的にFAのみならず、ヘルスケアやソーシャルソリューションなど多様な事業に貢献する機会があります。

あらゆるデータを安全に活用し、価値に変えることをミッションに2016年12月に設立された企業です。データを安全に収集し、価値に変えていく事業を展開しています。
同社が提供する、データを暗号化したまま集積・分析・AI処理できる秘密計算プラットフォームは、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用の実現に貢献しています。
設立後、複数の受賞歴やエンタープライズ企業との協業実績があります。
- 都後援のベンチャー企業選手権大会にて優秀賞
- Rising Star Award
- 国際的なイベントでの優勝
- Venture Awardsにて、中小企業庁長官賞
- Innovative Startup
- 世界大会の金融・規制産業部門での優勝
従業員数は増加傾向にあり、今後も拡大を目指しています。

●具体的な業務内容
LLM関連プロダクト/ソリューション開発を担うチームに加わり、以下の業務をお任せできる方を探しています。
- プロダクト/ソリューション立案のための、データ分析を伴うPoCプロジェクトの推進
- 顧客のデータ・LLM活用案件の推進
(例：顧客ニーズに対するデータ分析およびLLMを用いたシステムアーキテクチャ定義、分析要件定義、分析の実行、分析結果に基づく改善策の提案、など)
また、以下のような多様かつ秘匿性の高いデータを対象に、安全性を担保しながら活用するための分析手法の開発にも携わっていただきます。
- 企業の機密情報（例：技術的なノウハウ、 システムアーキテクチャ情報 等）
- 企業内の人事関連データ（例：従業員の勤怠、評価、スキル、キャリア志向、組織の状態 等）
- 人のコミュニケーションに関連するデータ（例：音声、チャット、メール、ドキュメント 等）
- 社外秘・部外秘または機微性の高い個人情報
- 秘匿性の高いデータを守りつつ、機械学習・AIで安全に活用するためのプロダクトコア機能の開発

●このポジションの魅力
- 秘密計算やLLMなど最先端分野のR&Dおよび実サービス開発に携わることができます。
- ユーザーが抱えるペインやフィードバックを重視し、データ分析によって提供すべき価値に拘った検証、プロダクト/ソリューション開発を行います。
- 新しい領域のため、自らマーケットを創っていく経験（0→ 1）を積むことができます。

同社のDX支援事業において、金融業界のシステムアーキテクトとして、MDM構築を前提としたデータモデル設計を中心に、業務・システム・データを横断した全体最適の設計・構築を担当するポジションです。金融領域のDX推進における上流工程全般を担当し、金融MDM構築に向けたデータ構造分析、データ生成・更新プロセスの整理、ToBeデータモデル設計及びシステム設計を行います。DMBOKに基づくデータマネジメント実務を経験できるポジションです。

【具体的な業務】
・MDM構築を前提としたデータモデル設計を中心に、業務・システム・データを横断した全体最適の設計・構築
・金融領域のDX推進における上流工程全般
・金融MDM構築に向けたAsIsデータ構造分析・可視化
・データ生成・更新プロセスの整理及び項目定義
・ToBeデータモデル設計及び実現のためのシステム設計

データ加工・分析・品質管理等のData Management業務を中心に、目的や背景を理解したうえで、自ら進め方を考えながら成果につなげていただきます。案件の特性に応じて、要件整理や関係者との調整、プロジェクト推進など、データ実務にとどまらない幅広い経験を積むことができます。チームメンバーとのレビューや知見共有を通じて、チーム全体の成果向上にも関わっていただきます。

製薬・ヘルスケア領域のデータを対象に、クレンジング・加工・分析・アウトカム分析から、成果物の品質確認、提供・納品までを担います。担当業務については目的・要件を理解し、タスク整理から進捗・課題管理まで自律的に遂行し、案件の特性に応じて関係者との要件整理や進行管理も担います。
チームメンバーとも連携し、相談対応やレビュー、問題整理・アドバイスを通じてチーム全体の案件遂行に協力するとともに、業務プロセスの改善や生成AI等を活用した効率化、ナレッジ共有にも取り組みます。

同事業は、製薬企業を含むヘルスケア領域の様々なステークホルダーの課題解決を軸としながら、医療機関との協業や、将来的にはさらに多様な医療関連プレイヤーを巻き込んだ事業モデルへと広がりを見せています。
案件ごとに異なるデータや関係者に向き合いながら、要件整理からアウトカム分析、成果物提供まで、その都度最適な進め方を自ら組み立てていく経験を積むことができます。医療・ヘルスケア領域のデータに数多く触れる中で、実践的に専門性を深めていけるポジションです。あわせて、チームメンバーとの知見共有やレビューを通じて、自分自身の成長がチーム全体の成果にもつながっていきます。

募集概要
組織全体の意思決定を支援するデータ分析および機械学習を活用したプロジェクトを率いるシニアデータサイエンティストを募集しています。
本ポジションは、プロダクトチーム、エンジニアリングチームおよびビジネスチームと連携し、実行可能なインサイトを提供し、スケーラブルな分析ソリューションの開発を行うほか、分析・機械学習・データ管理におけるベストプラクティスの確立を支援します。

業務内容
分析・意思決定支援
ビジネスや製品に関する意思決定を支援する分析プロジェクトを主導する
施策やパフォーマンスを評価する指標や分析フレームワークを設計する
セグメンテーション、トレンド分析、実験、その他の高度な分析を実施する
ステークホルダー向けのダッシュボード、レポート、プレゼンテーションを作成する
技術者および非技術者双方に向けて分析結果や提言を分かりやすく伝える

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
予測モデルおよびセグメンテーションモデルの開発・展開
モデルのモニタリングプロセス(パフォーマンス、ドリフト、データ品質)を構築し維持する
プロンプト設計、オーケストレーション、評価を通じてLLMをビジネスワークフローに適用する
RAGやファインチューニングなどのLLM適応アプローチへの貢献
モデルの品質、堅牢性およびビジネスインパクトの評価方法を定義する
他のチームメンバーに機械学習のベストプラクティスを指導する

データ統合・分析基盤の整備
複数のデータソースから分析データセットを設計・維持する
指標の定義と報告基準を確立し文書化する
データエンジニアと協力して、データ構造、トラッキング、データ品質を改善する
再現可能な分析、文書化、データガバナンスの実践を促進する
チーム横断的な分析機能・基盤の構築に貢献する

データエンジニアとして、金融・製造業を中心とした大手企業のお客様に対し、データとAIを活用した業務変革を実現するため、システムやサービスの設計・開発をお任せします。
業務領域に精通したデータ・AI活用推進担当や、技術方式を設計するアーキテクトとチームを組み、お客様との対話を重ねながらプロジェクトを進めます。本ポジションでは、データモデル、データパイプライン、ダッシュボード、アプリケーションなど、お客様の業務に直結する部分を受け持ち、データ・AI活用の価値を最大化していただきます。

<具体的には>
・顧客業務システム（SAP、Salesforce等）や外部システムからのデータパイプライン設計・開発
・データ分析ダッシュボード、データ分析アプリケーションの設計・開発
・AIを活用したプロトタイプの作成、お客様への提示、フィードバックを踏まえた改善
・AIが業務データを適切に解釈するためのメタデータ、セマンティック層の設計・整備

<業務の魅力>
1．お客様と直接対話し、構想段階から関われる
プライム案件が90％を超えており、PoCや要件定義などの上流工程からプロジェクトに参画します。決められた仕様を実装するだけではなく、お客様とともに「どの業務課題を解決するのか」「何を作るべきか」を考えるところから関わることができます。

2．AIを活用した新しい開発スタイルを経験できる
データパイプライン、ダッシュボード、アプリケーションなどの開発にAIを積極的に活用しています。開発作業の効率化に加え、お客様との対話や業務要件の整理により多くの時間を使うことで、技術力だけでなく、業務課題を見極める力やプロジェクト推進力を高められます。

3．PoCで終わらず、業務への定着まで見届けられる
PoCから本番稼働・定着化まで一貫してお客様に伴走します。自身が設計・開発した仕組みがお客様の業務でどのように活用され、どのような価値につながったのかを確認し、次の改善につなげる経験を積めます。

4．技術とマネジメントの両面でキャリアの幅を広げられる
設計・開発経験を深めた後は、チームリーダーやプロジェクトマネージャーを目指せます。また、業界・業務知識を深める方向、データ・AI技術を深める方向など、ご志向に応じてキャリアの幅を広げることができます。

【ミッション】
・コンシューマ事業における顧客・サービス利用データを、マーケティング上の意思決定や施策改善につなげる。
・自らデータ分析を実行するとともに、継続的かつ効率的にデータを活用できる分析環境・業務プロセスを整備する。


【主な業務】
・顧客／サービス利用データを用いたマーケティング分析および施策効果の検証
・分析テーマに応じたデータ抽出・加工・集計および分析設計
・Databricksなどを活用した分析用データマート／データパイプラインの設計／構築


【具体的な業務】
・関係部門との課題、KPI、分析方針の整理
・顧客分析、利用実態分析、施策効果の検証
・分析結果の可視化、レポーティング、施策への示唆提案
・SQLなどを用いたデータ抽出・加工・分析
・Databricks上での分析用データマート、データセットの設計・整備


●仕事の魅力
コンシューマ事業で蓄積される多様な顧客・契約・利用データを扱い、課題設定から分析、施策提案、仕組み化まで一連のプロセスに携われます。
分析とデータエンジニアリングの双方を経験し、Databricksや生成AIなどの新しい技術も取り入れながら、組織のデータ活用方法そのものを改善できるポジションです。

経営陣や事業責任者などとビジネス課題の解明からデータ活用戦略の立案、施策の推進までを一貫して担うポジションです。主力サービス事業を基軸に、国内外のグループ会社の事業において、単なる集計や分析にとどまらず、定性・定量の両面から課題を構造化し、データを事業成長や収益改善に結びつける意思決定をリードしていただきます。

具体的な業務内容:
- 経営・事業課題の構造化と戦略提案
- データに基づく事業成長シナリオ・KPI体系の設計および提案
- 高度なデータ分析（顧客行動分析、仮説検証、要因分析など）に基づく意思決定の主導
- 分析結果を現場のアクションに落とし込むためのプロジェクトマネジメント
- ビジネス部門（営業・マーケ・プロダクト等）とデータエンジニア／データサイエンティストの間に立ち、要件定義や優先順位付けを主導
- 全社のデータリテラシー向上およびデータ駆動型カルチャーの醸成

本ポジションの魅力:
- CDO直下組織で意思決定が早く、M&Aや新規事業に伴う多様なチャレンジ機会があり、裁量を持って事業推進することができます。
- 事業の意思決定に直結する分析を担うため、自身のアウトプットが経営方針を左右する手応えを感じていただけます。
- エウレカ,Salesforce,LINEヤフー出身のメンバーなどと分析基盤の整備から複雑な課題解決まで、技術と視座の両方を高められる環境があります。

募集概要
データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくることをパーパスに、多くの企業の「DX・データ活用」を支援しています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
【事業内容】
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業

配属部門：アナリティクスコンサルティングユニット
ご経験やご意向に応じて、流通・小売・製造業・金融等、各事業部に配属いたします。
担当いただくプロジェクトにおいては、事業部関係なく、様々な業界へのアサインが可能です。
構想策定から実装までEnd to Endでお客様のデータ活用を支援するプロフェッショナルサービスの部署です。
ビジネスと技術を融合させるため、コンサルタントとデータサイエンティストが同じ部署に所属し、一体となってプロジェクトを推進しています。
現在は多くのコンサルタントが在籍。
外資コンサル、大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャーなど多様な出身者が活躍しています。

業務内容
データ分析のプロフェッショナルとして、技術とビジネスの架け橋となり分析の設計・実行から現場での活用支援までを担います。

【具体的な支援領域（例）】
a. マーケティング領域（売上・顧客体験の最大化）
購買データ、Web・アプリの利用データ等を分析し、マーケティング戦略策定や施策最適化を支援。
b. オペレーション領域（業務効率化・コスト最適化）
調達、在庫、物流、人・設備の稼働データ等を可視化し、業務プロセス改革や現場の最適化を支援。
c. 全社・その他領域（経営課題の定量化・新規事業など）
上記に限らず、全社戦略の定量化、新規事業の実現可能性調査（Feasibility Study）、組織横断のデータ基盤活用など、幅広いテーマに対応します。

【具体的な業務例】
・課題定義・分析設計：クライアントへのヒアリングやデータ構造調査を通じた、ビジネス課題の特定および分析アプローチ（仮説設定・データ設計）の策定
・分析実行：クライアントデータの抽出・集計・分析（PoC / Feasibility Study含む）の実行と、分析結果に基づくビジネス施策・改善案の導出
・ダッシュボード・KPI構築：意思決定や業務運用のためのKPI定義、およびデータ可視化スキーム（BIダッシュボード等）の設計・構築
・ビジネス実装・現場定着支援：分析結果や施策案をクライアントの意思決定・現場運用に落とし込むための伴走支援（レポーティング、クライアントコミュニケーション）
・データサイエンティスト・エンジニアとの協働推進：高度な解析やシステム化が必要なプロジェクトにおける、データサイエンティスト／エンジニアとの連携

【案件事例】
・大手企業：グループ全体のデータアセスメントおよび各事業会社における経営・事業課題の定量化支援
・大手企業：購買・Web行動データの集計・分析に基づくデジタルマーケティング施策の立案およびPDCA運用体制の構築
・大手企業：調達・配送データの可視化（BIダッシュボード構築）による業務プロセス改革および現場への定着支援

働く魅力
・大手クライアントの変革に直結
各業界を代表する大手企業が中心。幅広い業界・テーマのコンサルティングを通じて、大企業のビジネスモデル変革に直結する手応えを得られます。
・多くのスペシャリストとの協働環境
多様な強みを持つデータサイエンティストやエンジニアが多数在籍。プロジェクトごとに柔軟なチームを組み、技術面も強固に推進できます。
・最上流から実装・定着まで一気通貫で推進
DX戦略・構想策定から、システム実装・現場定着までを一貫してリード。新業務設計や技術選定など、大きな裁量を持ってプロジェクトをデザインできます。
・新規サービス・ソリューションの企画にも挑戦可能
クライアント支援で得た知見を活かし、新規サービスやソリューションの企画・立案にも積極的にチャレンジできる環境です。
・1人1プロジェクト集中＆丁寧なフィードバック体制
メンバー層は基本的に1人1プロジェクト担当とし、深くコミット可能。レビューアー制度により属人化を防ぎ、日常的にフィードバックを得て成長できます。
・最先端技術・ナレッジを学べる豊富な育成環境
社内勉強会や研修が活発で、最先端のAI・データサイエンス技術やコンサルナレッジを継続的にキャッチアップし、互いに高め合える文化です。

★視聴データ・顧客データ・行動ログを活用したデータ分析
#データアナリスト #データ分析 #要件定義 #生成AI
◎リモート/出社併用 ◎標準就業時間：7時間15分 ◎フレックスタイム制
◎厚生労働省 女性活躍推進認定 プラチナくるみん認定/えるぼし認定（3つ星）取得

●仕事内容
・各事業部門および外部クライアントとの対話を通じた課題整理、分析テーマの企画・要件定義
・保有する視聴データ、顧客データ、行動ログ等を活用したデータ抽出・加工・分析
・SQL、Python、BIツール、統計解析・機械学習を活用した分析モデルの構築・評価
・分析結果に基づく施策提言、効果検証および意思決定支援
・生成AIを活用した業務変革・データ活用推進

●この仕事の魅力
お客さまに設置したSTB（Set Top Box）を経由して、承諾をいただいたお客さまからテレビの視聴データの取得を行っているほか、多角的に展開するその他サービスのご利用データやデジタルチャネル・コールセンター等のお客さま応対のデータ等を保有しております。これらの1st partyデータを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業等、既に様々な用途で分析・活用していますが、今後も重要な経営資源と位置付けられております。分析できるデータが多いこと、データ活用の機会が多いこと、社内からの期待が高いこと等、データ分析者が活躍できる条件が整っている点が魅力です。

●キャリアパス
社員の成長を全力でサポートしています。全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて事業に関わる広範な知識・経験を積んでいただく中で、ご本人のご志向や適性により管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

【業務概要】
金融機関に対し、AI・データを活用した業務変革や新たなサービスの創出を支援するポジションです。顧客の経営・業務課題を起点に、金融機関の業務特性や既存システム、セキュリティ・規制上の要件を踏まえ、AI・データ活用の構想策定からユースケース設計、検証、導入・定着までを一貫して推進します。

【具体的な業務】
以下のテーマに携わります。
1. AI・データ活用に関する戦略、構想、ロードマップの策定
2. 業務課題の整理、業務プロセスの見直し、ユースケースの設計・優先順位付け
3. 生成AI、AIエージェント、機械学習などを活用した新たな業務・サービスの企画
4. PoCの企画・推進および、業務効果・実現性・リスクの検証
5. 業務要件・システム要件の整理と、技術・開発チームへの橋渡し
6. AI・データ活用に必要なガバナンス、運用体制、定着施策の設計
7. 複数の金融機関への展開を見据えた共通アセットやサービスの企画・高度化
AIエンジニア、データアーキテクト、データサイエンティスト、金融業務の専門家などとチームを組み、顧客と技術チームをつなぎながら、構想を実際の業務変革やサービスとして実現する役割を担います。

【ポジション・部門の魅力】
AIに携われる仕事が数多くある中で、本ポストの魅力は、同社の金融分野という舞台で、AIによる社会変革に挑戦できることです。金融機関は、融資・投資・決済などを通じて社会のリソースを適正に配分する、いわば社会の血流を担う存在です。他業種と比べてもAIへの投資意欲がとりわけ高く、AIは今、金融機関の業務やサービス、そのあり方そのものを大きく変えようとしています。金融を変えることは、その先にある企業や人々の活動、さらには社会や経済の仕組みを変えることにつながります。
同社は長年にわたり日本の金融インフラを支え、金融機関との信頼関係と深い業務知識を築いてきました。その強みと、システムを実装・運用まで担える総合力を生かし、銀行・保険・カードなど金融分野全体を見渡しながら、AI活用を構想やPoCで終わらせず、実際の業務やサービスとして社会に根付かせるところまで携われます。日本の金融を支えてきた企業だからこそ、これからのAIによる金融変革、ひいては社会変革の中心を担うことができます。
顧客の現場に深く入り込み、ビジネスと技術の双方を理解して解決策を形にする、Forward Deployed Engineer（FDE）に通じる働き方も特徴です。さらに、個別案件で得た知見を共通アセットやサービスへ昇華し、複数の金融機関へ展開することで、一社の課題解決を超え、金融業界全体に大きなインパクトを生み出せます。
同組織は、金融分野におけるAI・データ領域の専門組織です。銀行、保険、カードなどの各事業組織と連携し、顧客への提案やプロジェクト推進を担うとともに、案件を通じて得た知見の集約、共通アセットの整備、新たなサービスの企画にも取り組んでいます。コンサルタント、データサイエンティスト、AIエンジニアをはじめとする多様な人財が在籍し、案件やテーマに応じて社内の専門組織とも連携します。

募集概要
組織全体の意思決定を支援するデータ分析および機械学習を活用したプロジェクトを率いるシニアデータサイエンティストの募集です。プロダクトチーム、エンジニアリングチームおよびビジネスチームと連携し、実行可能なインサイトを提供し、スケーラブルな分析ソリューションの開発を行うほか、分析・機械学習・データ管理におけるベストプラクティスの確立を支援します。

業務内容
分析・意思決定支援
ビジネスや製品に関する意思決定を支援する分析プロジェクトを主導する
施策やパフォーマンスを評価する指標や分析フレームワークを設計する
セグメンテーション、トレンド分析、実験、その他の高度な分析を実施する
ステークホルダー向けのダッシュボード、レポート、プレゼンテーションを作成する
技術者および非技術者双方に向けて分析結果や提言を分かりやすく伝える

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
予測モデルおよびセグメンテーションモデルの開発・展開
モデルのモニタリングプロセス(パフォーマンス、ドリフト、データ品質)を構築し維持する
プロンプト設計、オーケストレーション、評価を通じてLLMをビジネスワークフローに適用する
RAGやファインチューニングなどのLLM適応アプローチへの貢献
モデルの品質、堅牢性およびビジネスインパクトの評価方法を定義する
他のチームメンバーに機械学習のベストプラクティスを指導する

データ統合・分析基盤の整備
複数のデータソースから分析データセットを設計・維持する
指標の定義と報告基準を確立し文書化する
データエンジニアと協力して、データ構造、トラッキング、データ品質を改善する
再現可能な分析、文書化、データガバナンスの実践を促進する
チーム横断的な分析機能・基盤の構築に貢献する

【業務概要】
配属予定組織では、通信ネットワークをはじめとする多様なデータを分析し、サービス品質の向上や業務効率化、事業課題の解決を担うポジションです。
データ分析においては、関係部署と連携し、課題設定から施策提案、効果検証までを一貫して推進します。
あわせて、各部門へのデータ分析活用の伴走支援やデータ活用人財育成、BIツールの活用促進を通じて、各部門が自律的にデータを活用し、意思決定や業務改善につなげられる組織への変革をリードします。

【具体的な業務】
1. データ分析による課題解決
・関係部署へのヒアリングを通じた課題の構造化、分析テーマおよびKPIの設計
・サービス品質向上、業務効率化等に向けたデータ分析
・分析結果に基づく施策の提案、関係部署との合意形成および意思決定支援

2. データドリブン組織への変革
・各部署が自律的にデータを活用するためのプロセス、支援施策の企画
・各部門に対するデータ分析、BIツール活用の伴走支援
・データドリブン組織化に向けたワークショップの企画および開催、教育コンテンツの企画および作成

【ポジション・部門の魅力】
あらかじめ正解や進め方が決められた分析だけでなく、まだ明確になっていない課題を整理し、データによって解決の道筋を描くことが求められます。
通信ネットワークを中心とした多様なデータに、機械学習、統計解析、可視化などの手法を組み合わせ、新たな分析テーマや施策を提案できます。
分析結果を示すだけでなく、関係部署とともに施策の実行から業務への定着まで推進できます。
データ分析の専門性に加え、課題設定、プロジェクト推進、人財育成、組織変革の経験を積みながら、将来的にはデータ活用戦略をリードする存在として成長できる環境です。
技術部門横断でデータ分析とデータ活用を推進する専門組織でのポジションです。通信ネットワークをはじめとする多様なデータを分析し、各部門の意思決定や課題解決を支援するとともに、各部門を自律的にデータ活用できる組織に変革することが、この組織の使命です。

資産運用ビジネス・データマネジメント／AI・金融システム企画担当者。資産運用ビジネスに関する業務知識を基盤として、データマネジメント、AI活用および金融システムの企画・設計を推進するポジション。運用現場とIT・データ領域をつなぎ、業務効率化、意思決定高度化、運用基盤の強化を担う。外部委託運用を含む資産運用ビジネスのデジタル変革をリードする。

ウェルスマネジメント領域に関わるデータ収集・分析、企画全般のサポート業務

【募集背景】
事業拡大・DX推進に伴う増員です。計数業務・データ分析業務に強みを持たれる方を募集しています。金融機関で計数・データ分析業務に従事した経験のある人材が理想ですが、金融機関以外でも、同様の業務経験がある方・スキルを保有されている方のご応募を歓迎いたします。

【魅力】
・当グループの注力領域であるウェルスマネジメントビジネスの本部業務に携わることで、ダイナミックな事業成長を日々実感しながら、スキル・専門性を高めることができます。
・従来のofficeのスキルに加え、tableauやAIなど、最新のDXツールについてのスキルを高めることができます。
・ウェルスマネジメント領域の専門スキル・知見を高めることができます。

チームについて
私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。

具体的な業務
プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。

具体的な業務内容
●データの調査・分析・概念設計
統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く
ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする
プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む

●データプロダクトの企画・開発
調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する
プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する

開発環境、使用するツールなど
開発言語：Python, R, SQL, Go （※プロダクト開発で利用）
データベース・DWH：BigQuery
インフラ：Google Cloud, AWS
構成管理：Terraform
バージョン管理・コラボレーション：GitHub, Slack, Notion

●データサービス部長候補
＜業務内容＞
・自社データベースを活用した新規事業の企画
・自社データベースを活用した新たなプロダクトの企画・設計
・社内エンジニアを活用した開発推進
・提案リード獲得へのB2Bマーケティングの企画・実行
・案件化した顧客への提案・クロージング
・顧客のカスタマーサクセスのプロセス・体制構築

●データサービスリサーチャー
＜業務内容＞
・顧客要望に基づく調査設計
・社内データソース・外部データソースからの情報収集
・分析レポートの作成・説明

●データサイエンティスト
＜業務内容＞
・自社のCRMデータベース上でのビッグデータ解析からの意味合いの抽出
・自社データを活用したAI予測モデルの構築
・自社データと外部データを組み合わせたトレンド分析モデルの構築

●業務内容
当グループ全体のDX推進に向け、データ分析を通じた意思決定支援と業務改善の実現を担っていただきます。

主な業務は以下です。
1.事業・業務課題に基づく分析テーマの設計
2.SQLやPython等を用いたデータ抽出・加工・可視化
3.統計解析や予測モデルの構築・評価
4.分析結果の示唆化と関係部署への提案
5.業務への適用推進と継続的な改善

担当プロセスは、課題整理→データ理解→分析設計→モデル実装→示唆整理→業務反映支援を想定しています。
関係部署は、各事業会社の業務主管部門、IT・システム部門、外部パートナー、各DX組織を想定します。
業務構成比は、プロジェクト業務80％、分析環境整備・改善10％、定常的な調整・報告10％を想定しています。

●職責
入社直後は、既存の分析テーマや保有データの理解、進行中案件での分析実務、分析結果の可視化・説明をご担当いただきます。
将来的には、新規分析テーマの立案、分析アプローチの選定、予測モデルの高度化、業務部門との活用設計まで主導いただくことを期待します。
主導いただきたい領域は、分析手法・モデル設計の選択、仮説設定、分析結果の解釈、業務への落とし込み方の整理です。
関係部署との間では、分析目的、活用方法、成果指標、運用上の制約について合意形成いただきます。

●魅力・やりがい
当グループの全社DXを支える立場で、データ分析を意思決定や業務改善に直結させられる点が大きな魅力です。
電力・エネルギーという社会インフラ領域で、大規模かつ多様なデータを扱いながら、経営・業務の両面に影響を与えるテーマに関与できます。
また、HD軸足でグループ横断のキャリア形成を志向しており、各社DX組織や重点テーマで価値発揮しながらキャリアを広げられます。

●キャリアパス
短期（1 3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

＜お任せする仕事内容＞
ウェルネス業界（フィットネス・スクール・公共施設等）向けのオールインワン管理システムを中心に、FitFitsをはじめとする新規toCプロダクト・事業に関する各種データを可視化・定量分析します。プロダクトや事業の立ち上げ・成長フェーズにおいて、データアナリストや各事業のステークホルダーと協力し、課題発見、KPI設計、分析、施策の仮説立案・検証を通じて、意思決定や事業成長に貢献する役割を担っていただきます。

データを活用した事業の開発・企画立案
分析基盤の全社展開、そのためのセキュリティ設計
ステークホルダーと連携した各種データ分析の推進
各種要件に必要なデータの分析・集約
分析モデルの構築・企画立案

現在進めていること
プロダクトグループと連携しプロダクトの各種 KPI や利用状況の抽出・分析
各事業部からのデータ基盤要望・活用方法の整理
社内向けデータ分析基盤のリアーキテクチャ
社外向けデータ提供機能の設計・検証・運用

●ポジション概要
東京コンタクトセンター部の業務設計×データ分析のポジション求人です。
クライアントの業務設計・データ分析・DX推進を通じて事業成長と業務変革を支援するポジションです。
新規案件では業務設計や立ち上げを、既存案件ではデータ分析をもとにした業務改善や高度化を担います。

AIやBIツールなどのデジタル技術を活用し、生産性向上と顧客体験の向上を実現。
また、課題分析から改善提案、プロジェクト推進まで一貫して担当し、運用に留まらない付加価値創出を目指します。
データと現場の両面から顧客の課題解決に挑戦できるポジションです。

●当社のコンタクトセンター事業について
生産性向上プロフェッショナルとして、顧客ビジネスにとって重要な顧客接点チャネルの安定運用マネジメントやデジタルツール活用による業務プロセス改善に貢献しています。札幌・仙台・東京の3拠点で約2,000ブースを保有し、今後も拠点を拡大していく予定です。
10年間で300以上のプロジェクト運営実績があり、「CMBOK」（コンタクトセンターマネジメントのフレームワーク）を使用し、品質向上および人材育成を実施しています。「AIコンタクトセンター」構想でRPAやAI、AI-OCRなど活用による効率化や、CRM構築、BIツール導入による業務の可視化を行い、お客様の課題に合わせた業務プロセスの最適化を提供します

●業務内容
※全てできる必要はございません。
必要なスキル等については弊社でフォローをさせていただきます。
あくまで面談や面接を通じて業務の解像度を上げていただければと思います。

1.新規プロジェクト立ち上げ（業務設計・構築）
・業務要件整理、現状分析（As-Is）
・業務フロー設計（To-Be設計）
・KPI設計、運用ルール策定
・システム/ツール選定・導入支援（CRM、FAQ、AI等）
・立ち上げ計画・WBS策定、進行管理

2.既存プロジェクト改善・高度化
・応対データ／業務データの分析
・応答率、処理時間、品質指標など
・課題抽出と改善施策の企画立案
・クライアント向け改善提案・レポーティング
・KPI改善活動の推進

3.デジタル化・DX推進AIチャット、音声認識、RPAなどの活用推進
・ナレッジ整備・自動化設計
・オムニチャネル化の検討・設計
・データ活用基盤（PowerBI等）による可視化

4.戦略提案・コンサルティング
・クライアントの事業課題に対する仮説構築
・改善・変革の戦略骨子作成
・提案書作成・プレゼンテーション
・継続的な価値創出（アップセル／改善案件化）

●キャリアパス：
業務設計・改善推進の実務経験を積みながら、プロジェクトマネージャーや業務改革コンサルタントへステップアップ可能です。将来的には、BPO・コンタクトセンター領域の事業責任者やDX推進リーダーとして、大規模な業務変革を牽引するキャリアを目指せます。

●魅力ポイント
・業務設計、データ分析、DX推進など上流工程で活躍できます
・AI、RPA、BIツールなど最新技術を活用した業務改革に挑戦できます
・クライアントの事業成長や顧客体験向上に直接貢献できます
・データ分析だけでなく、提案・コンサルティング経験も積むことができます
・多様な業界・案件に携わりながら市場価値の高いスキルを習得できます
・「運用」ではなく「価値創出」を担うため、大きな裁量と成長機会があります
・業務改善経験を活かし、より上流の課題解決へキャリアアップできます

担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

【ミッション】
PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。

【主な業務】
PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。

【具体的な業務】
・リアルワールドデータの分析
・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出
・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発
・疾患特化AIの継続的な改善
・新機能開発の推進


●仕事の魅力
・PHR・EMR・健診データという希少性の高い実データを扱える
・医療専門家と協働し、AIの精度向上から新たな医療インサイト創出まで担える
・PoCではなく、実際のサービスとして社会実装まで関われる

概要:
同グループでは持続的な成長の実現を目指し、データ活用基盤であるデータレイクの高度化を進めています。データレイクは、経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用など、グループ全体のデータドリブン経営を支える戦略的インフラです。同グループのデータレイクは、すでに重要な業務基盤として稼働しています。目指しているのは、単なるデータの蓄積基盤ではありません。生成AI、LLM、RAG、マルチモーダルデータ活用、リアルタイム分析、データガバナンス高度化など、次世代のデータ活用を支える基盤づくりに挑戦しています。金融機関に求められる高い信頼性・堅牢性と、テクノロジー企業のような進化スピード。その両立を実現するデータ基盤を追求しています。本ポジションでは、AWS上のIaaS/PaaSを活用しながら、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データパイプライン、セキュリティまで幅広い領域に携わり、データレイクの継続的な拡張開発を担っていただきます。決められたものを開発するだけでなく、まだ正解のない領域に挑み、技術検証や改善を繰り返しながら新たな仕組みを形にしていく仕事です。新しい技術や課題に挑戦し続けたい方。技術の力で銀行の未来を変えたい方。自ら学び、考え、行動し、周囲を巻き込みながら前に進める方を求めています。

具体的な業務:
同グループのデータ活用基盤であるデータレイクについて、継続的な拡張開発、機能追加、性能改善、技術検証、アーキテクチャ改善を担っていただきます。ビジネス部門、データサイエンティスト、システム部門、外部パートナーと連携しながら、データを安全かつ効率的に活用できる基盤を進化させていくポジションです。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・拡張開発
・AWS IaaS/PaaSを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討・改善
・Python、SQL等を用いたデータ処理機能、ETL/ELT処理、内部ツールの開発
・OS、DBMS、ネットワーク、ストレージ、権限管理を踏まえた基盤設計・実装
・データパイプラインの設計・構築・最適化および性能改善
・データ品質管理、メタデータ管理、データカタログ整備の仕組み化
・データセキュリティとアクセス制御の実装、監査・コンプライアンス対応
・既存データレイク基盤の課題分析、改善提案および技術的負債の解消
・LLMや生成AI、RAG活用を見据えたデータ基盤の拡張
・画像・音声・動画・文書などマルチモーダルデータの取り込み・保存・処理基盤の検討
・新技術の調査、PoC実施、導入判断および標準化
・データサイエンティストや業務部門との要件定義、実装方式の検討
▼サービスの一例
・同社のサービス（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）
・同社のサービス（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）

ポジション・部門の魅力:
銀行のデータ活用を、インフラから変えられる
同グループのデータレイクは、単なるIT基盤ではありません。経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用の土台となる戦略的インフラです。設計・開発した仕組みが、グループ全体のデータ活用を支えます。
AWS、DBMS、Python、AI活用まで、広く深く関われる
AWSのIaaS/PaaS、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データガバナンス、セキュリティ、生成AI、RAGなど、単一の技術領域に閉じず、データ基盤全体を俯瞰して設計・開発できる環境です。
金融機関ならではの難易度がある
金融データには、高い信頼性、正確性、セキュリティ、コンプライアンスが求められます。だからこそ、技術者としての設計力、実装力、運用を見据えた判断力が磨かれます。簡単ではありません。しかし、だからこそ市場価値の高い経験になります。

データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。データサイエンティストは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。
※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

データサイエンス組織の責任者として、高度なモデリングと研究開発で、同社の技術的な強みを確立します。
・研究開発戦略の設計と、新たな分析手法・モデルの開発の主導
・複数チームの統括、人材育成
・経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）、部門戦略の策定
・経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）

●職種定義
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。
数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。
ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。
そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。
だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。
分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。
経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。
　 案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

●業務内容
プロジェクトマネージャー（PM）と論点を握りながら、課題に応じた手法で分析を設計し、データで事実として証明します。
・現状の可視化（セグメント別・時系列やコホートでの分析）
・構造の解明（原因と結果の関係を見極める分析や、システム思考で因果関係・影響度を分析し、合意形成する）
・中期のシミュレーション（システムダイナミクス等で、数年後を数値で示す）
・効果検証（ABテスト等）と、指標・仕組みの設計
・「前提を疑い直す」議論をデータで裏づけ、意思決定の場に踏み込む
（特定の手法に縛られず、幅広いモデリングを実践できます）

●得られる経験
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

アナリティクスコンサルタントは、自らデータを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。同社は、主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
1. 顧客：誰に効いているか
2. 施策：本当にその施策が成果につながっているか
3. 土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)。

プロジェクトマネージャー（PM）とともに、データを分析し、「何が起きたか」「なぜ起きたか」「次に何をすべきか」を明らかにする業務を担当します。
・事業課題・分析目的の整理
・成功状態の定義と、指標・分析設計への落とし込み
・顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定
・クライアント保有のデータ（購買・Web行動・広告接触・顧客管理データ等）に加え、3rdパーティデータや調査データを用いた要因分析・効果検証
・分析結果の整理、レポーティング、提案資料の作成
・定例会議での報告、クライアントとの対話を通じた事業理解・信頼構築
クラスが上がるにつれ、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）へと役割が広がります。

【ポジションの魅力】
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
・SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

アナリティクスコンサルタントは、データを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
1. 顧客：誰に効いているか
2. 施策：本当にその施策が成果につながっているか
3. 土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。
SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。
この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
※クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)

分析組織の責任者として、高品質な分析とクライアント支援を、組織として継続的に提供できる体制をつくります。
・分析品質とクライアントへの伴走力の標準化・向上
・複数チームの統括、人材育成
・新規案件の創出、提案・受注活動
・成功事例やノウハウの体系化・横展開
・新たなサービスやソリューションの企画・立ち上げ
・経営層との対話、部門戦略の策定

【得られる経験】
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
・SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

●職種定義
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。
数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。

クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。
ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。
そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。
だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。
機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。

そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。
分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。
経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。
　 案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

●業務内容
プロジェクトマネージャー（PM）として、事業の因果構造を解き明かし、意思決定の判断材料をつくるプロジェクトを統括します。
・クライアントの課題から論点を見極め、どこを解き明かすべきかの仮説を立てる
・要件定義から、プロジェクト全体の進行を統括し、分析チームをリード
・数理モデルの設計方針の決定と、品質の担保
・経営層・意思決定者との対話を通じて、分析結果を意思決定に接続する

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開し、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業でのポジションです。オルタナティブデータを活用した企業の意思決定サポートや、データ基盤構築支援、生成AI開発を通じて、意思決定を円滑にする事業を展開しています。

業務の概要:
POSデータ、クレジットカードデータ、位置情報データなど、同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

具体的な業務内容:
・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

本ポジションの魅力:
・マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行える
・単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能
・Snowflake等最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができる
・エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことができる
・個人としての国内外のヘッジファンドとのリレーションがとれる
・若いうちから裁量権をもって働ける環境
・自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用される機会もあります

●業務概要
同社はビッグデータや生成AIを活用した事業を展開しており、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援しています。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しています。

同社が提供しているサービスは以下の通りです。
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標
- 日経POSデータを用いた日次物価指数
- 求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス

同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

●具体的な業務内容
1. オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
2. 機関投資家とのMTG
3. 機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
4. セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

●ポジションの魅力
1. マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行えます。
2. 単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能です。
3. 最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができます。
4. エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことが可能です。
5. 国内外のヘッジファンドとのリレーションを構築できます。
6. 若い年代から裁量権をもって働ける環境です。
入社数ヶ月で自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用された事例もあります。

【所属組織について】
研究開発本部 デジタルソリューション部 データサイエンス推進チームに所属します。
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループの研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。
データサイエンス推進チームは、数理最適化や機械学習を始めとしたデータサイエンス関連技術を用いて、様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。

デジタルソリューション部は、グループ内の様々な開発部署と協業を行い、新素材やその製造技術の開発に携わります。各開発部署のプロジェクトメンバーと共に材料開発の中核に加わり、自身のデジタル技術を材料開発にダイレクトに活かせる機会があります。
デジタルソリューション部は、同社の研究開発の変革を主導する部署です。明確な目的・戦略があり、かつ、同社にとって有用な提案であれば、立場や経験に関係なく新たな提案を受け入れる風土があります。
デジタルソリューション部はシミュレーション技術を強みの一つとしており、高い技術レベル・豊富な経験を持つシミュレーション人材とも緊密に連携しながら業務を行える環境があります。

【担当業務】
グループの様々な国内外開発部署と協業し、データサイエンスを用いた開発の加速に取り組んでいただきます。各開発部署が保有する開発データから構造化データを構築し、数理最適化や機械学習の技術を用いて、材料設計や条件最適化などの業務に取り組んでいただきます。研究開発で得られる様々な非構造化データ（例：画像データ）を機械学習で解析・高度利用する業務もあります。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

【お任せしたい業務】
入社後~1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトにご参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的にご担当いただきます。これら経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。
研修・OJT・フォローアップ体制：入社後数か月を目安に、同社で使用する様々なツールの使用方法やデータサイエンス関連技術を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。

【キャリアパスイメージ】
1~3年後のキャリアイメージ：担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当いただき、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これら経験を通じ、担当する技術分野において、グループを代表するデジタル専門人材を目指していただきます。
5年後 のキャリアイメージ：研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【業務のやりがい】
デジタルソリューション部のメンバーは、様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。
(変更の範囲)会社の定める業務全般

小売事業領域において、AI・データ活用を前提とした業務変革を推進していただきます。

事業部門と連携しながら業務プロセスや意思決定構造を分析し、AI活用による価値創出機会を特定。そのうえで、AIを前提とした将来の業務プロセス（To-Be）の設計から、変革ロードマップの策定、プロジェクト推進、業務適用・定着までを一貫して担います。

AIサイエンティストやデータエンジニア、事業部門メンバーと協働し、構想立案にとどまらず、実運用・成果創出までリードいただくポジションです。


【主な業務】
- 事業・業務プロセスの分析および課題・価値創出機会の特定
- AI・データ活用を前提とした業務プロセス、オペレーションモデルの設計
- AI活用テーマの企画・具体化および変革ロードマップの策定
- 関係部門との合意形成、プロジェクト体制構築および推進
- 要件定義、課題整理、意思決定支援などのプロジェクトマネジメント
- PoCから本番導入、業務適用、現場定着までの一貫した推進
- KPI設計、効果測定、改善施策の立案・実行
- AI活用による売上向上、業務効率化、コスト削減等の成果創出


2．職責
1. 事業変革テーマの企画・推進
- 事業課題や業務課題を整理・構造化し、AI・データ活用による変革テーマの企画を推進していただきます。
- 関係者と連携しながら、価値創出につながるプロジェクトの立ち上げに取り組んでいただきます。


2. AI・データ活用プロジェクトの推進
- 事業部門や関連部署と協働し、論点整理や合意形成を行いながらプロジェクトを推進していただきます。
- 業務変革の実現に向けて、導入から業務適用・定着まで一貫して携わっていただきます。
- 売上向上や業務効率化など、事業成果の創出に貢献していただきます。


3. 新たな価値創出機会の探索
- 生成AIやAIエージェントなどの先端技術の動向を踏まえ、新たな活用可能性の検討を行っていただきます。
- データ・AIを活用した新サービスや新たな事業機会の創出に取り組んでいただきます。


【魅力・やりがい】
1.日本最大級のビジネス変革を自らリードできる

日本最大級の電力インフラを支える小売事業領域において、事業インパクトの大きいテーマに対し、ビジネスの根幹に踏み込んだ変革に携わることができます。


2.最先端のAI・データサイエンス技術を実務で活用できる環境

生成AI／LLMやAIエージェントなどの最先端技術を、GCPを中心とした基盤上で実業務に適用しながら活用できます。必要な技術に関して常にグループ内でディスカッションしており、今後も柔軟に環境を進化させ続ける予定です。


3.大きな裁量と外部発信を通じた影響力の獲得

経営層と近い距離で、自ら描いたTo-Beを起点にテーマを推進できる裁量があります。また、社内に閉じず、外部発信や各種イベント登壇にも積極的に取り組んでおり、Google主催の生成AIコンペティションのファイナリスト経験や、Business Insiderなど外部メディアでの発信実績もあります。自身の取り組みを対外的に発信しながら、業界全体への影響力を持てる点も大きな魅力です。

【ミッション】プロフェッショナルなチームでセカイを変えることを目指します。テクノロジーは想像以上のスピードで進化しています。これまでは、〈ビジネス領域〉に精通したリーダーが企業を牽引していくことがスタンダードでした。しかしながら、昨今テクノロジーやクリエイティブなどの〈専門領域〉に軸足を置いたリーダーが、新しいサービスを創造し、世界的企業に導くケースが多く生まれています。〈専門領域〉のプロフェッショナルとしてビジネス課題に向き合い、テクノロジーとクリエイティブから生み出されるアイデアで企業成長に寄与し、パートナーとして、ともに発展することを目指すポジションです。

【事業内容】日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強める同社の中核であるデジタルパートナー事業部でのポジションです。デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業／Webサービスの成長を実現するのが仕事である”という考えのもと、事業責任者／サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。

【職務内容】デジタルパートナー事業部のデータサイエンティストとして、ビジネス課題の解決と新たな価値創造に向けたデータ活用・AI技術の社会実装を推進します。従来のデータ分析やインサイト抽出にとどまらず、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の領域まで幅広く担うポジションです。ビジネスサイドと密接に連携しながら、要件定義からモデリング、システム開発、運用までを一気通貫で担当し、プロダクトの成長とビジネスインパクトの創出を技術面からリードします。※変更範囲：全ての業務への配置転換あり

【仕事内容の例】以下のような業務を想定しています：
・ビジネス課題のヒアリングおよび要件定義、データに基づく課題解決のロードマップ策定
・データの抽出、前処理、基礎集計、およびインサイト抽出
・機械学習／ディープラーニングを用いた予測モデル
・推論モデルの構築、評価、チューニング
・機械学習モデルを組み込んだ推論APIの開発およびバッチ処理の構築
・クラウドリソース（GCP／AWS／Azure等）を活用したインフラ構築・管理（IaC）、およびシステム監視
・モデルの精度監視や運用改善を通じたMLOpsの実践

●概要
当社は全国トップクラスの地方金融グループのFinTech子会社として誕生し、銀行公式マネーアプリを中心としたデジタルサービスを展開しています。
現在、380万ダウンロードを超えるアプリを基盤に、データとテクノロジーを活用した新たな金融サービスやマーケティング事業の創出に取り組んでおります。
本ポジションでは、社内外の膨大なデータを活用し、お客さまのインサイト発見や既存事業の高度化、新たなサービス開発を推進するデータサイエンティストを募集しております。
データマートの構築・前処理・分析に加え、機械学習を活用した予測モデル開発や意思決定支援など、データ活用の上流から下流まで幅広く携わっていただきます。
また、企画・マーケティング・開発部門と連携しながら、データに基づく新たな価値創出に挑戦できる環境です。

●業務内容
・社内外データの収集および分析基盤の構築・運用
・データマートの設計、データ前処理および可視化、レポーティング業務
・データ分析を通じたビジネス課題の発見・解決および意思決定支援
・統計解析や仮説検証を活用した各種分析業務
・機械学習を活用したターゲティングモデル・予測モデルの開発および実装
・データドリブンなPDCAサイクルの推進と業務改善提案
・パーソナライズされたサービス提供に向けた分析・施策立案
・先進的なデータサイエンス技術の調査・研究開発

募集背景
同社は「一人ひとりの時間を豊かに」というVision、「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というMissionのもと、スキマバイトサービスを中心に、働き手と企業の新しい出会い方を社会に実装してきました。
物流・製造領域は、最低賃金の継続引き上げ・賃上げ圧力・人手不足の構造的深刻化など、外部環境の変化がスポットワークの需給（募集数・稼働率・マッチング）に直結しやすい領域です。「今週なぜ需給が動いたのか」「次に何が起きるのか」を継続的・構造的に捉え、先読みして手を打てる体制の重要性が増しています。
本ポジションは、物流・製造部に定常的に帰属し、スポットワークに影響を与える外部環境の変化を継続的にウォッチ・定量化し、執行役員・部長が先読み（Proactive）／即応（Reactive）に手を打てる状態を、単発ではなく「回り続ける仕組み」として実装する役割です。最終的には、部長・リーダー層が自ら戦略を描けるよう、判断材料と判断基準を移譲していくことまでを担っていただきます。

ミッション
このロールの成果は「単発の分析」ではなく「継続して回る仕組みと、その移譲」です。この仕組みの目的は、指標を淡々と並べる定点観測ではなく、「今、動くべき瞬間」（好機・危機の転換点）を見逃さずに検知し、意思決定につなげることにあります。
1. メカニズムの確立
毎週、必要な情報（経済・社会統計、労働需給、制度・政策動向、業界トピックス）を拾える仕組みづくり
スポットワーク全体の環境変数を起点に、物流・製造領域の需給が「なぜ増えたのか／減ったのか」を示唆できる週次ルーチンを、属人ではなく再現可能なメカニズムにする
2. 深さと広さの追求
メカニズムが回り始めたら、因子の深掘り（相関から寄与度・因果の仮説へ）と、対象範囲（統計指標・地域・セグメント・制度）の拡張を進める
「どの因子が効くか」の見立ての型と、危険シグナルの閾値を整備する
3. 戦略ハンドオフ
物流・製造部門の部長・リーダー層を巻き込み、部長たち自身が戦略を描ける状態をつくる
分析と判断基準を移譲し、執行役員・部長の意思決定を継続的に支える「共通言語」にしていく

業務内容
物流・製造部に帰属するアナリストとして、外部環境のモニタリングの週次運用から、示唆の抽出、意思決定支援までを一気通貫で担っていただきます。
1. 週次の環境スキャンの仕組み化
世界情勢・マクロ環境・国内トピックス・法改正/政策動向の継続的なウォッチと、拾うべき情報源・指標の定義
「毎週同じ品質で運営する」ための収集 集計 示唆化のフロー設計とテンプレート化
生成AI／LLMを活用して情報収集・要約・一次整理を自動化・効率化し、人が担うべき示唆づくりに時間を割ける運用にする
2. 環境変数と需給の関係の定量化
スポットワーク全体のマクロ指標（雇用・労働需給、消費・サービス産業動向、最低賃金、競合指標等）を、物流・製造領域の需給（募集数・稼働率・マッチング等）へ接続
「なぜ増減したのか」を、相関・季節性・寄与分解の観点から説明できる形にする
3. 社会的ニーズの提供（経済・社会統計視点）
どの因子がスポットワークに効いているか、どのような社会的ニーズが立ち上がっているかを整理し、営業・提案で使えるファクトをインサイトとして提供する
4. データ抽出・計算・Weekly Deckの作成（アナリスト機能）
必要な情報を自らDB（BigQuery等）から抽出し、SQL/BIで集計・可視化し、示唆まで落とす
週次でDeck（レポート）を作成し、執行役員・部長に届く粒度・抽象度に翻訳する
生成AI／AIツールを積極的に取り入れ、抽出・集計・可視化・ドラフト作成のスピードと質を高める
5. 先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲
先読みの打ち手と、環境変化への即応の論点を提示
戦略ハンドオフに向け、部長・リーダー層が自走で読み・判断できるよう、判断基準と見方を移譲していく

このポジションで期待すること
外部環境の変化とスポットワークの需給の関係を、継続的に読み解ける状態をつくる
その示唆を、執行役員・部長が先読み・即応の打ち手に使える形で届ける
分析を特定の個人に閉じさせず、組織が自ら読み・判断できる状態へ育てていく
依頼された集計を出すだけの分析担当ではありません。自ら問いを立て、環境変化がなぜ起きたのか、次に何をすべきかまで踏み込んで示します。
物流・製造領域に腰を据えて全体の傾向を継続的に読み解き、執行役員・部長の戦略判断を支え続けることに責任を持ちます。

想定配属部署
物流・製造領域を担当する事業部門
物流・製造領域の事業戦略・重点テーマ設計を担う機能として、営業・オペレーション・プロダクト等と連携しながら、意思決定に必要な材料を整備します。

【業務概要】半導体製造用プラズマエッチング装置向けのデータソリューション開発組織のマネジメントを担当いただきます。半導体×AI・データサイエンス領域における開発組織のリーダーとして、エッチング装置予知保全・装置モニタリング技術およびプロセスレシピ最適化技術の事業化・顧客価値創出を牽引いただきます。

【業務詳細】AI・データサイエンス技術を活用し、半導体製造装置の生産性向上、開発効率向上および顧客価値創出を牽引していただきます。主な業務は以下の通りです。
・エッチング装置予知保全・装置モニタリング技術およびプロセスレシピ最適化技術の開発戦略立案・推進
・データサイエンティスト、AIエンジニア、ソフトウェアエンジニアのチームマネジメント
・AI・機械学習を活用したアルゴリズムおよびアプリケーション開発の推進
・半導体プロセスエンジニアや事業部門との要件整理、開発テーマ管理
・開発成果の事業適用およびユーザー展開の推進
・海外現地法人およびグローバル顧客との技術協議・開発連携
・技術ロードマップ策定、人財育成および組織運営

＜業務の変更範囲＞会社の定める業務

【製品について】エッチング装置は半導体デバイスの製造プロセスに使われる装置です。同社が開発する「ドライエッチング装置」は高真空反応性プラズマを利用します。真空容器内で各種のプロセスガスをプラズマ化し、化学反応と加速したイオンで薄膜を削って除去します。同社が製造・販売するプラズマエッチング装置は、最先端の半導体デバイスの微細加工に貢献しています。同社エッチング装置の特徴としては独自の技術を用いています。低圧で高密度なプラズマが生成でき、ダメージが少なく微細な加工が可能という特長があります。独自の技術を用いたエッチング装置を手がけているメーカは少なく、同社はその中で高いシェアを維持しております。

【配属先】プロセス研究開発部門

【組織について】プロセス研究開発部門は複数の拠点で構成されており、7つのグループに分かれております。いずれのグループもさらに小さなチームに分かれており、それぞれの技術課題の解決のため、実験やシミュレーションを駆使し研究開発を遂行します。今回はAIや機械学習等を活用したプロセス技術開発や装置機差低減、装置の劣化診断を推進するグループでの募集です。

【採用背景】現在はマネージャーが兼務でチームを牽引しているため、組織体制の安定化とさらなる成長を見据え、チーム運営をお任せできるマネージャーを募集します。

【組織の強み／魅力】「知る・測る・分析する」に加え「加工する」技術、つまり、半導体デバイスの評価・解析技術とエッチング技術において、世界トップクラスの技術力を有しています。エッチングに関しては、独自のプラズマ技術を応用した低圧・高精度・低ダメージ加工技術と、これら技術を常に進化させ続ける組織力が競争力の源泉です。グローバルに事業展開している企業であり、海外顧客や協創パートナー企業とのコラボレーションのため、海外で活躍するチャンスが非常に増えています。社会課題に向き合う“課題起点型”企業文化が根幹にあり、「社会や顧客の真の課題を正しく知る」ことを重視しています。変化が激しい半導体製造検査装置市場で先端を走り続けることができる理由の一つです。将来の3Dデバイスに対応した原子レベル精度の等方向加工を実現する装置も上市しています。ITｘOTｘプロダクトを統合し、様々なデータ活用を顧客価値向上に繋げる事ができます。上記に加え、社会責任やコンプライアンスを重視した企業姿勢、チャレンジを尊重する組織文化、個々の成長や挑戦を後押しする社風も魅力と考えます。

【キャリアパス】当部署はプラズマエッチング装置に関わる研究開発や機能検証のフェーズを担う部門ですが、半導体製造装置事業全体で見ると、製品化を行う設計部門(メカ、エレキ、ソフト、プロセス)、営業部門、サービス部門、海外現地法人等が存在しています。部門内に加え、部門を跨いだ異動や人財ローテーションも可能です。語学力向上や、より顧客に寄り添った製品開発にご興味ある場合は、海外現地法人への出張/出向、新技術の習得のための海外の大学への留学、また将来的には、チームを纏めリードする立場になる、等の幅広いキャリアパスがございます。

【働き方】入社時は業務に慣れていただくために基本出社となります。ご家庭事情に合わせて一時的なリモートワークは可能ですが、チームのマネジメントをスムーズに行うため出社勤務が推奨です。平均残業時間は30時間程度です。(業務状況によって変動はあり)

【その他】
＜出張／駐在に関して＞
・国内拠点や海外拠点（米国・台湾・韓国）へ出張する場合がございます。
※国内：1回/月 程度 海外：2回/年 程度
・海外駐在：可能性有無

<転勤に関して>
当面転勤なし

＜教育／育成支援に関して＞
キャリア別の教育プランを用意しています。業務遂行にあたり必要な知識を学ぶための外部セミナー等も受けていただくことができます。

営業社員向け保険販売用システム開発に携わっていただきます。
＜具体的な業務内容＞
◎ビジネス部門と協働し、ビジネスプロセスを定義、最適化していく
・担当するプロダクトに関して、ビジネスプロセスやワークフロー、ユースケースについての知識を維持する
・担当するプロダクトについて、コアとなるケイパビリティや機能、また制限事項について理解する
・プロセスの自動化や標準化をサポートする
・新しいニーズを引き出し、業務及びシステム要件定義をおこなう
・新たなテクノロジーや機能を探求し、会社の戦略にアラインすることを評価し提案する
◎システム開発やメンテナンスの調整を行い、Squad 内のオペレーション が円滑に行われること確実にする
・リリース準備（例：Release Managementへの承認を得たドキュメントの提出、レビュー実施等）と夜間もしくは早朝リリース作業
・（ビジネスに対する窓口；Single Point of Contactとして）インシデント（障害）の優先順位付けを行い対応し、根本原因の特定および問題解決のためにデベロッパー（開発者）をサポートする
・テストチームと協業してテスト自動化を推進する



【ポジション魅力ポイント/Position Attractive Points 】

当社の重要基幹システムであり、毎年大規模なプロジェクトを担当可能です
AI等の先端技術を活用する場面もあります

オフショアや外国籍のテクノロジーメンバーと英語のコミュニケーションも経験可能

●業務内容
生命保険会社の契約管理システムの開発・保守に関する以下の業務
・社内ユーザー部門と折衝し、ビジネスプロセス改善も含めた要件の確定
・ビジネス要件をもとに、会社戦略に則した最適なソリューションの選択と確定
・ソリューションに沿ったシステム要件確定及び開発ベンダーを使用した製造工程の総合的なマネージメント
・開発ベンダーからの納品物に対し受入テストケースの作成、受入テストの実施
・インシデントに対する対応
・現作業について問題意識を常に持ち、改善提案及び実施



●開発環境
Mainframe（IBM)、Cobol、DB2

具体的な業務
プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。

具体的な業務内容
●データの調査・分析・概念設計
・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く
・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする
・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む

●データプロダクトの企画・開発
・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する
・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する

本ポジションの魅力
データに関わる調査・分析・モデリングから企画・設計・開発まで、フェーズを限定せず一貫して手を動かせます。
取り組む分析・企画・設計は、プロダクト価値向上に直接寄与します。
プロダクトの開発に早い段階から関わるため、すでにあるデータを所与とせず、データの構造から設計に踏み込めます。
学会・技術カンファレンスでの発表など、対外的な発信も後押しします。

開発環境、使用するツールなど
開発言語：Python, R, SQL, Go （※プロダクト開発で利用）
データベース・DWH：BigQuery
インフラ：Google Cloud, AWS
構成管理：Terraform
バージョン管理・コラボレーション：GitHub, Slack, Notion