ピープルアナリティクスの転職求人

781 件

・AI/デジタル活用サービスに向けたコンサルティング支援

・データ解析支援（可視化・モデリング・プロトタイピング等）

クライアントは、製造業、小売、金融などが多く、その他様々な企業様のデータ分析課題の解決に貢献しています。



当社には、データ分析やAI導入支援など様々なデジタル活用サービスで実績を積んだデータサイエンティストが所属しています。

データ活用やAI開発の企画から実装までの支援を行うとともに、テクノロジーを活用した新規事業開発、事業計画の策定支援も実施しており、戦略・事業立案のコンサルティングからデータサイエンスの企画・実装に強みを持っています。



【事例1】

・クライアント：大手製造業

・サービス概要：製造ラインの異常検知アルゴリズムの開発

正解データの少ない品質異常を非構造化データから検出するため、アルゴリズムの方針設計から技術調査（主に論文）、実装まで支援

　単一アルゴリズムでは現場要件を満たすことは難しいので、複数のアルゴリズムをカスタマイズして実装

・手法・ツール・言語：Python, 深層学習



【事例2】

・クライアント：AI開発事業者

・サービス概要：AI開発に強みのあるパートナー企業とエンドユーザー企業に向けたAI導入を支援

　事業・業務と技術に知見のあるコンサルタントがAI導入における価値設計・要求整理・要件定義・初期分析までを対応

　広範なデータ構造（テーブルデータ、自然言語、画像など）やAIアルゴリズムに対応する開発検証の推進を支援

・手法・ツール・言語：Python, Rを用いたデータ可視化・線形/非線形モデリング, 統計



【事例3】

・クライアント：消費財メーカー

・サービス概要：業務効率化・自動化に向けた数理最適化の技術を用いたAI開発支援

　コンサルティング（業務分析、要件定義）から実行（論文調査、アルゴリズム開発、システム連携）まで一気通貫で支援

　対象業務が汎用的な最適化手法で解くことはできないため、最新論文を参考にしつつ、業務に適した独自のアルゴリズムを開発

・手法・ツール・言語：Python,数理最適化, AWS

＜入社後のキャリアイメージ＞
※入社時のポジションや個々のご経験によって異なります。

例）

●入社初期：既存メンバーと一緒に働き、仕事のやり方や向き合い方を学んでいただきます。

その後は各々が自分のサービス（得意領域）を持って欲しいと考えており、そのためのサポート（面談や案件獲得、教育投資）などを行います。



●サービス確立後：マネージャーとして、自分のチームの組成や、サービスの高度化に向けた活動を自律的に行うことを期待しています。



＜この仕事で得られるもの＞

・コンサルタントとしての基本スキル、エンジニアとしての実装力、データサイエンティストとしての統計解析の知見

・新しい技術領域や新規の取り組みに好奇心旺盛な仲間

弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。

●具体的な業務内容
・GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用
・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用
・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発
・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー
・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築
・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理

◎扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動（架電履歴など）データ
・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等
・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）
・音声データ（通話）

◎使用技術
・GCP（BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex）
・AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker）
・ワークフローエンジン（Airflow）
・Python
・SQL
・Git
・Terraform
・Fivetran

●働く環境
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー

Proven experience as a Business Analyst, with a strong focus on data projects within the insurance domain.
Knowledge of data analytics, data modeling, and data governance principles.
Understanding of insurance business processes, products, and data requirements.
Experience with SQL and familiarity with programming languages such as Python for data analysis.
Strong analytical skills coupled with the ability to develop strategies, document critical business processes, and interpret business needs into technical requirements.
Excellent communication skills, with the ability to engage, influence, and inspire partners and stakeholders to drive collaboration and alignment.
High level of competence in Excel, PowerPoint, and business intelligence tools.

●担当業務
LTV向上・離脱防止につながるプロダクト改善をリードいただきます。
・各種機能や利用登録フローのUX/UI改善のための分析・企画・IA設計・仕様策定
・ユーザ調査、アンケート調査の企画・実施
・アクセスログ、行動ログ等のSQLを用いた分析
・プロダクト開発案件のプロジェクトリード
・新機能や新企画の立案、推進

●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。

【開発環境】
●データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。
　既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。

【担当業務の強み】
●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
●研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。

【キャリアパス】
●リーダー・マネージャー職以上希望の方につきましては、ご経験・適正確認後、リーダーとしてご活躍頂けます。

【入社後の教育体制】
●入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。

【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
●現業務において、データ分析を実施されている。
●開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
●顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。

【テレワーク可否・率・頻度】
テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。
●傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。
●案件によりましては、週5出社の案件もございます。

※お客様データの取り扱いの性質上、地方勤務・フルリモート不可となります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

●募集ポジションについて
全社的なデータ活用を推進するという観点から、プロダクトチームやマーケティングチーム、カスタマーサポートチームなど様々な部署と連携しながら、分析基盤の構築・運用を行います。時にはデータアナリストに近い立ち回りをすることもあり、幅広い役割が期待されるポジションです。

●業務内容
具体的には以下のような業務を想定しています。また手を挙げればデータエンジニアというロールにとらわれずに自らやりたい業務をすることも可能な環境です。

- データウェアハウス(BigQuery)の設計・開発・運用
- バッチ処理やストリーミング処理などのデータパイプライン構築
- コストパフォーマンス管理やメタデータ管理、ポリシー策定など
- 各部署へのデータ活用支援や業務効率化など
- 関連部署へのヒアリングや要件定義
- データマート、ダッシュボード構築や分析支援
- データウェアハウスから各種基盤へのデータパイプライン構築
- BIツール(Looker)の設計・開発・運用
- 機械学習に関わるシステム基盤の設計・開発・運用

●開発環境
・使用言語： Python, SQL
・インフラ： AWS, GCP
・DB： BigQuery, Amazon Aurora MySQLなど
・BIツール： Looker
・ソースコード管理：GitHub, Terraform
・ワークフロー：Apache Airflow
・その他のツール：Slack, Notion

既存顧客やグループからの紹介顧客を中心に、従業員の健康や組織課題に関するニーズを引き出し、データ分析〜施策実行までの健康経営推進のご支援を提供します。
ご経験や適性に合わせ、ヘルスケア領域のデータ分析担当およびカスタマー担当、人事領域コンサルティングの業務分担を検討します。

【詳細】
(1)健康経営実践のための体制構築のご支援　(2)従業員の健康の維持・増進、生産性向上のために、健診データ/医療費データ/生産性等のアンケートの分析に基づき戦略立案〜実行　(3)顧客のニーズをキャッチし、ご自身で考案した提案内容を基にソリューション提供を行う　(4)企業の人材・組織マネジメントにおける問題の把握や解決策の検討、体制整備のご支援

- 人事評価クラウド及び、HRに関する新規サービスのバックエンド開発
- 顧客のニーズを汲み取り事業にとって最適な判断と実装
- 常にベストな開発環境を作り出す
- 最大の成果を出すためのチーム構成やアーキテクチャを実行

▼開発言語/環境
開発言語：Go, TypeScript
フレームワーク: chi, React
インフラストラクチャ：GCP(Cloud Run, Cloud Storage, Cloud Pub/Subなど)
データベース：CloudSQL, AlloyDB
CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build
監視・アラート：Cloud Monitoring, Datadog, Sentry, PagerDuty
リポジトリ管理：GitHub

　社内ツール
・Google Apps
・Slack
・Zoom（Web会議）
・GitHub
・Docker（仮想化技術）など
SaaS企業として社内ではモダンなサービスに積極的に投資。
必要があれば柔軟に見直しを行っています。

＜概要＞
●システム全体のデータのありかたを企画、実装いただけるデータエンジニアを募集しております。
●古い手法や固定観念にとらわれず、新しい手法や技術に積極的に挑戦していける人、アプリ開発者、データサイエンティストなどのステークホルダーと円滑にコミュニケーションできる人を歓迎します。
●分析基盤のシステム（インフラ）、データ連携処理（アプリケーション）、データマネジメントなど所掌範囲が広い職種です。複数領域に跨ったマネジメントしていただき、将来的にリーダーとして活躍していただきます。

＜業務内容＞
●データ分析基盤の設計、実装、運用
●データ連携処理の設計、実装、運用
●データの利活用推進
●上記業務のマネジメント

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます

・新たなデータ提供・品質改善のアイデアの提案・検証
・短期的結果と長期的価値向上のバランスのとれた技術的な提案と、それを元にした設計・実装
・チームが取り組むべき課題を明確化と、優先順位付けと計画の立案、実行
・チーム全体の技術力・生産性向上のための貢献

お客様のビジネス目標の達成に重点を置き、お客様とともに課題形成するフェーズから参画し、当社グループのデジタル技術基盤を活かした、コンサルティングを担当していただきます。
データ・アナリティクス・AIに関する知見を持ってコンサルティングを実施いただき、ビジネスとテクノロジーの橋渡しをすることで、お客様の課題解決や新規事業開発支援、社会課題の解決をしていただきます。

・お客様のデータ活用に関する戦略・ロードマップの構想策定
・お客様の課題解決のためのソリューションデザインやパイロット検討の実施および本格適用
・お客様のデータ活用の内製化支援
・当社のデータエンジニアやデータサイエンティストと連携した提案・デリバリー支援
・当社のグローバルチームAIセンターや提携機関（Mila、Landing AIなど）と連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援
・社内外へ向けたデータに関するケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積など

【主なクライアント】
・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

データエンジニアリングを担当するポジションです。

●ポジション概要
数百PB規模のデータを扱う大規模データプラットフォームを、自社データセンター上に構築・運用しています。数千台規模のサーバーからなる分散システム基盤を通じて、複数事業・数千ユーザーのデータ利活用を支えています。
本ポジションでは、Hadoop/Spark/Trino等を用いたデータプラットフォームを「利用する側」ではなく「提供する側」として、基盤の設計・構築・運用および性能・信頼性・コストの最適化を担っていただきます。
※本ポジションは、データ分析やデータパイプライン開発を主業務とするポジションではありません。

データプラットフォームでは、以下のような技術スタックを活用しています。
* 分散処理フレームワーク：Apache Hadoop
* 分散メッセージングシステム：Apache Kafka
* 分散ストリーム処理システム：Flink
* 分散SQLエンジン：Trino
* 分散データストア：Druid
これらを組み合わせ、ビッグデータを安全かつ効率的に活用するための基盤を提供するとともに、データサイエンティストやプロダクトチームが迅速に価値創出できる環境の実現に貢献します。

●主な業務内容
* Hadoop/Spark/Trino等を用いたデータプラットフォーム基盤の設計・構築・運用
* 数千台規模クラスタにおけるパフォーマンスチューニング、ボトルネック分析
* 分散システムにおける障害対応およびトラブルシュート
* リソース管理・スケジューリングの最適化（YARN/Kubernetes等）
* マルチテナント環境における安定運用設計と改善
* 利用状況に基づくキャパシティプランニングおよびコスト最適化
* 運用課題の特定と継続的な改善（信頼性・可用性・運用効率の向上）
* データ利用者との要件定義、利用サポート
* 大規模データのテーブル設計、ETL開発、運用
* DataMartやFeature Storeの開発、運用
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

●ミッション
あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。

●役職／ロール
データサイエンティスト（DS）／アナリティクスマネージャー

●担当業務
複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。
当社グループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。
ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。
各事業部に留まらず、当社グループの組織横断プロジェクトをリードします。
DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。

●カルチャー
周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。
事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。
時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。
データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。
勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。

●技術スタック
統計技術：機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等
言語：Python3.x, SQL, Shell Script
DB：BigQuery
インフラ：PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS
コード管理：GitLab
コミュニケーション：Slack, JIRA, Confluence

●得られるスキルや経験
年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値
ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること
事業課題や分析課題に応じた多様な統計手法
急成長する事業の中で、新たなデータソース・データ種別・分析手法への取り組み
周囲と協働することにより、本質的な分析業務に集中できる環境

●ミッション
あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。

●担当業務
シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。
各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。
機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。
DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。
中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。

●カルチャー
周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。
事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。
時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。
データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。
勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。

●技術スタック
統計技術：機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等
言語：Python3.x, SQL, Shell Script
DB：BigQuery
インフラ：PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS
コード管理：GitLab
コミュニケーション：Slack, JIRA, Confluence

●得られるスキルや経験
年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値
ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること
事業課題や分析課題に応じた多様な統計手法
急成長する事業の中で、新たなデータソース・データ種別・分析手法への取り組み
周囲と協働することにより、本質的な分析業務に集中できる環境

●所属
データ分析グループ
約20名のDSが在籍しています。
事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。
クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。
各DSが、担当事業での課題発見／実装／評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。

●ミッション
あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。

●担当業務
担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。
当社グループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。
ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。
中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。
DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。

●カルチャー
周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。
事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。
時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。
データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。
勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。

●技術スタック
統計技術：機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等
言語：Python3.x, SQL, Shell Script
DB：BigQuery
インフラ：PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS
コード管理：GitLab
コミュニケーション：Slack, JIRA, Confluence

●得られるスキルや経験
年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値
ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること
事業課題や分析課題に応じた多様な統計手法
急成長する事業の中で、新たなデータソース・データ種別・分析手法への取り組み
周囲と協働することにより、本質的な分析業務に集中できる環境

事業企画チームにて、バンドル事業をグロースさせるための分析・課題発見・仮説設定・施策検討・実行・検証を推進していただきます。ユーザーにとって価値があるかだけでなく、どれだけの事業インパクトを生み出せるのかという観点で、PdM・アナリスト・エンジニア・デザイナー・法務・CS・他社企業など様々なステークホルダーと協働しながら施策をリードするポジションです。

【業務内容】
‐ 新機能/新施策の企画・プロジェクト推進
‐ 既存機能/既存施策の改善・プロジェクト推進
‐ KPIの分析・課題発見・仮説設定
‐ 3C分析（業界トレンド、顧客、競合、自社との比較分析）
‐ 施策のPLインパクト算出/法的整理
‐ ユーザー調査設計・実行
‐ ユーザーペルソナ/カスタマージャーニーマップの設計
‐ 他社とのアライアンス戦略策定・実行

※当ポジションは基本的に要求定義までを進行し、仕様策定からプロダクト実装まではPdMが進行することを想定しています。（一部例外あり）

●急成長Fintechスタートアップでの事業グロース戦略策定・実行経験
将来的にはIPOも視野に入れており、事業を拡大させる必要があり、プロダクト内にとどまらない多様な手法での施策の企画から実行までを行っていただけます。社内だけでなく、グループ各社やセブン銀行、加盟店などステークホルダーは多様で、多数の人と協働しながら事業を成長させていく経験を積むことができます。

●自社データを生かした事業企画
弊社では全領域で様々なデータを確認しながら企画の立案や効果測定を行っていくため、PMMでもSQLの知識は必須と考えています。ただし未経験の方でも、社内のエンジニアがSQLの学習をサポートする体制が存在する為、効率的にSQLを学習し仕事に活かす事が可能です。自社データを自身で分析- 抽出することでスピーディーに分析・課題発見・企画・検証のPDCAを回すことができます。

●働きやすく、成長も可能な環境
フルリモート/コアフレックス/在宅勤務/子どもの看護休暇など生活と仕事を両立しやすい環境が整っています。また、決済業界動向やSQL、法改正等に関する勉強会を通じた豊富な学びの機会があり、新たな知識・スキルを身につける機会が豊富です。

プリペイドカードのアプリ開発を担当していただきます。バックエンドエンジニアと共同でAPIを設計し、デザイナーと協力してフロントエンドを開発していきます。
また、製品に関するLPやコラムページの運用・保守も担当していただきます。

【具体的な仕事内容】
ブランドプリペイドカードの
iOS/Androidアプリの設計・開発（React Native）
バックエンドのAPI設計
LP、コラムページの運用・保守

使用言語/環境
言語: TypeScript, JavaScript, CSS, HTML
ライブラリ・フレームワーク: React, React Native, Redux
リポジトリ・プロジェクト管理: GitHub
CI: GitHub Actions, Bitrise
エラー監視: Sentry
コミュニケーション: Slack

当社および当グループのデータ活用領域（BI（tableau等））について、機能主管組織（経営企画部門、財務部門等）およびエンドユーザ等のステークホルダと連携しながら、企画・設計・開発、導入推進、維持管理までを実践

・経営ダッシュボード基盤更改（GAIA.data）に伴う現行からの移行検討における諸課題の対応
・国内関係ステークホルダ（経営企画部門、財務部門等）との折衝、ニーズ把握を通じたダッシュボードの企画〜運用
・データ活用領域における将来構想立案、関係者合意形成
・経営ダッシュボード基盤（tableau等）の維持運用
・現場活用を促す導入推進、教育コンテンツの充実

【アピールポイント（職務の魅力）】
データ活用領域の重要性は当グループにおいても増しており、従来のダッシュボード基盤の更改、データ活用における将来構想の策定などターニングポイントとなるタイミングとなっています。

経営幹部層、機能主管組織（経営企画部門、財務部等）などとも非常に距離が近く、当社の経営幹部と合意形成を行っていく中で、幹部の声を直接聞くという貴重な経験を積むこともできます。

技術面ではデータ活用領域（BI/BA）の豊富な経験を持つメンバと協働することで、アプリケーションスペシャリスト・データサイエンティストとしての経験を積むことも可能です。
参考：主な技術構成要素：tableau、MS Azure、Snowflake、Infomatica

大手モバイルキャリアのマーケティング分析システムの開発のお仕事です。マーケティング分析システムの要件定義から開発、運用に至るまで一貫して担っていただく仕事です。大規模マーケティング分析システムの開発・提供を通じて、モバイルキャリアのビジネスや新規サービスの創造を支えていただきます。

【職務詳細】
・現在、モバイルキャリアは、通信サービス上にエンターテイメント・ライフサポート・決済・ショッピング・ヘルスケアといった生活を支えるさまざまなサービスを展開しています。これらのサービスで得られるデータ（ユーザ属性、リアル行動、ネット行動）をマーケティング分析システム上で活用できるようにし、サービスの改善、新たなサービスの創出を支える
仕事になります。
・モバイルキャリアのパートナーとして上流工程検討から参画していただき、大規模データの活用検討からシステム開発まで幅広く活躍していただきます。
・システム開発のみならずお客様の課題にあった新しい技術の提案や導入検証、実商用への導入といったところまで、自身の提案一つで大規模システムの一助となれるやりがいのある仕事です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・我々が手掛ける大規模マーケティング分析システムは、DXの柱となるデータドリブン経営を体現するするシステムであり、約1億近いユーザのデータを用いて様々なサービスやビジネスの根幹を支えるシステムです。
・扱う規模は日本最大級であり、プロジェクトに携わる中でモバイル業界の知見が身につくと共に、ご自身の成果で社会的インパクトを与えることができる仕事です。
・当該システムはその規模だけでなく、AWSはもとより、Snowflake / ServiceNowといった最新の技術を多く活用しているため、技術者として特定の技術だけではないダイナミックなチャレンジとスキルアップができる場です。
・お客様との距離も近く、まさにデジタルパートナーとして今後もデジタルトレンドを捉えた新たな提案が求められるため、エンジニアとしてのやりがいやマーケティングを通じた新たなサービス創出に携わるやりがいのある仕事です。

1. Design, develop, and maintain reports, dashboards, and data visualizations to present data and insights to end-users.
2. Work closely with business analysts and stakeholders to gather reporting requirements and translate them into technical specifications.
3. Extract and transform data from various sources (databases, data warehouses, APIs) to make it suitable for reporting and analysis.
4. Create ETL (Extract, Transform, Load) processes to ensure data accuracy and consistency.
5. Feasible to have occasional night shift/weekend schedule support if needed
6. Production incident support (technical triage and remediation)

人事企画部は、当社グループの人事部門におけるソリューションプロバイダーとして、経営からの人事に関する問題提起に対して解決策を企画・立案する役割を担っています。
人的資本戦略が注目される中、グループの人事戦略の策定において中核的役割を担っています。

【配属先グループの責務】
当社グループは全世界で約26,000人、日本国内で約15,000人の社員が所属し、30か国以上でビジネスを展開しています。
配属先グループはグローバルのHRシステムであるSuccessFactors、日本のHRシステムであるCompanyシステムを中心に各種人事システムの機能拡充、利便性向上を行い、当社グループにおける人事システムの活用した人材マネジメントを進めています。
人材マネジメントにおけるシステム活用の重要性が高まる中、配属先グループは当社グループにおける人事戦略において重要な役割を担っています。

【シニアリーダーの業務】
以下の業務などにおいて、課題整理から課題解決への企画立案・提案・構築・実行を行っていただきます。当社グループの未来を見据えて戦略的な思考で取り組みを進めることが求められます。

・人事システムを活用した人材マネジメントの強化およびグループ経営の実現
・DXによる人事関連情報の強化および人事オペレーションの改善
・日本におけるグループ会社の人事システム統合プロジェクトのサポート
・SuccessFactors・Companyシステムを中心とした各種人事システムの機能エンハンスのプロジェクトマネジメント
・人事システムの運用保守と人事システムを活用した業務プロセスの改善
・ベンダーも含めたチームビルド/チームマネジメント等

データドリブンな分析を行うシステムを開発していただきます。
・クライアント現状分析と課題発見
・解析チームと連携し、上流工程（要件定義や基本・詳細設計など）の設計・提案
・解析チームが分析システムをOSSから選定し、それを元にシステムを開発
・データベース設計・構築
・計算処理や解析処理システムの開発
・分析結果のレポートをもとにデータ活用の提案
＊解析やヘルスケアに関する専門性は、解析チームが担います。

【具体的には】
中規模開発案件が2件程度進行する計画があるため、そこにPLとして加わりながら、小さい案件の対応も並行して取り組んでいただくことを想定しています。

・顧客の研究目的に合わせたシステム化の提案
・バイオインフォマティクス技術を活用した自社プロダクトの開発
・フロントエンド、バックエンドのＷＥＢアプリケーション開発
・大量データの処理、蓄積をするためのサーバーのサイジング
・社内開発環境の構築運用
※バイオインフォマティックス、遺伝子・ゲノム解析の経験や知識がなくても大丈夫です。
　ご入社後に研修やOJTでサポートさせていただきます。

【開発環境】
クラウドサービス：AWS、Microsoft Azure
AWS：EC2, S3, RDS, Cognito, VPN, Athena, Redshift, SageMaker
仮想環境基盤：Docker, Vagrant
OS：Ubuntu, Redhat
ミドルウェア：Nginx, Flask, Django, MySQL, Jupyter notebook, apache airflow
プロビジョニング：Terraform
分析基盤：BigQuery, DataStudio
開発環境：GitHub, Slack, JIRA
使用言語：Python, R, Typescript, Javascript
コミュニケーションツール：slack
情報共有ツール：esa
タスク管理ツール：JIRA、Trello
【開発体制】
チーム構成：マネジャー1名、リーダー1名、部下2名、アルバイト、インターン

体制：外注含めてメンバー2〜4名程度
開発規模：複数の小中規模システム開発案件を並行で対応
　

【業務の進め方】
顧客ヒアリングを通して課題を整理し、解決策を提案
モックアップとアーキテクチャの設計を行い、システム化における具体的な内容を顧客と合意
社内メンバー、外部リソースと協力し、開発プロジェクトを推進
リリース後の運用とシステムの活用に対するフォローまで、すべてフェーズを一気通貫で担当

当チームのミッションは、データサイエンスを駆使してプロフェッショナルサービスの価値を向上させることです。
様々な業界出身の多様なデータサイエンティストで構成されるチームとなっており、社内の業界プロフェッショナルと連携しながらクライアントのビジネス課題をデータ分析にて解決します。
不正検知、商圏分析、顧客分析、将来予測、口コミ分析、デジタルマーケティングなど幅広い領域において、多様なデータに触れながら様々な分析手法を試し、新たな示唆を与える分析を提供します。
またデータ分析に留まらず、クライアントのビジネスプロセスを深く理解し、ヒアリングから業務設計、将来像の構想までを包括的に手がけるコンサルタントとしての役割も担います。

＜キャリア＞
本ポジションでは、クライアントの抜本的な課題解決をするため、自分事してクライアントと伴走しながら、現場の責任者やマネージャーとして成長する機会を提供します。
クライアント企業の全社ベースの課題を取り扱うことが多く、会社の経営判断に直結するデータ分析を経験できます。様々な業界のクライアントに対するデータ分析を経験することで、データサイエンティストとしてのテクニカルスキルを伸ばすことができ、さらにそのデータから新しい示唆を導きだしてビジネスにインパクトを与えるアドバイザリースキルも磨くことが可能です。
経営層との距離が近いからこそ、経営者目線を身につけられる環境で仕事ができます。

＜組織の雰囲気・環境＞
・当チームは発足以来、安定的にメンバーを拡大してきており、多岐にわたるプロジェクトを手掛けるようになりました。そのため、プロジェクトをリードし、業務範囲のさらなる拡大を推進できるリーダーを求めています。一人ひとりが大きな裁量権を持ち積極的に挑戦できる環境であるため、自らがリーダーシップを取って未経験領域にも果敢にチャレンジし、成長していくことが可能です。

＜サービス事例＞
当チームでは、高度なデータ分析手法を駆使してクライアントの抱える複雑な課題を解決します。またデータ分析に留まらず、コンサルタントとしての役割も担うため、テクニカルな分析スキルだけでなく、ビジネスの経営理論に関する深い知識も必要とされます。以下に記載する事例のように、データを通じてクライアントのビジネス成長を促進し、持続可能な解決策を提供することが我々の目標です。

・マーケティング分析（医薬品、医療機器メーカー等向けRWD（リアルワールドデータ）解析）
マーケティング分析の提供事例として、RWD（リアルワールドデータ：医療現場で収集される患者等の情報）の解析による患者理解や治療実態の把握を通じて、医薬品、医療機器メーカー、製薬会社等が抱える課題を解決するお手伝いをしています。医療機関に蓄積されている電子カルテデータや、病院周辺のエリア特性などを分析観点にして、患者のペイシェントジャーニーや治療・処方実態、病院特性等を明らかにします。

・需要予測（不動産業界におけるオフィス賃料予測）
当チームでは社内の業界プロフェッショナルと協働して、クライアント企業内のデータと外部データを活用した需要予測シミュレーションサービスを提供しています。一例として、不動産業界におけるオフィス賃料の将来変動を統計的手法により予測した、賃料予測モデル構築を行っています。ここでは株価指数や設備判断BSI等の各種経済指標や、国勢調査で公表されているオフィスワーカー数などを特徴量としてモデル構築を行っています。また、近年の新型コロナウイルス感染症の感染拡大によるテレワーク実施率や3密回避実施率も追加特徴量として取り込むことで、世間の実態に沿った予測モデルの構築を実現しています。

・スポーツビジネス（Jリーグマネジメントカップ）
Jリーグに所属するJ1、J2、J3全クラブを対象に、JリーグやJクラブが実施した具体的な取り組みの効果を客観的に定点観測し、ビジネスマネジメントの側面(経営面)でまとめたものです。その中でデータ分析を活用したコラムを記載しております。


▽各ランクの役割
1. SM相当
役割：データアナリティクス推進リーダー
・データ分析プロジェクトの全体管理
・M&A（企業合併・買収）、クライシスマネジメント（企業危機対応管理）、フォレンジック（不正調査）、リストラクチャリング（企業再生）といった各プロジェクトへのアナリティクス適用の推進
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案

2. M相当
役割：データ分析プロジェクトマネージャ
・データ分析プロジェクトの推進、管理
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案

3. SC, C相当
役割：データサイエンティスト、データアナリスト
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
・データ分析プロジェクトのメンバー

グローバルベースで従業員のパフォーマンスを最大化するため人事制度の改定をリード頂くポジションです。

＜具体的な職務内容＞
グローバルベースの評価・報酬制度の設計・導入・運用
日本法人における、既存の評価・報酬制度の改定
海外法人における、各国の労働慣行を踏まえた評価・報酬制度の設計
グローバルベースの最適な評価制度運用体制・仕組みの構築
各種労務関連施策の立案・実行
労働時間の効率化・適正化に向けた取り組みの企画・実行
グローバルモビリティ関連施策（海外駐在員関連・三国間異動関連制度、等）の企画

＜仕事のやりがい・魅力＞
日本発のグローバル企業でグローバルベースの人事制度設計が出来る
グローバルでの組織拡大が続いており人事制度設計の難易度が非常に高い
やりたいことはたくさんあるので作業者では無く企画担当になる機会が多い
Employee Successや採用、コーポレートの他部門との距離が近い
現場との距離も近く対等にディスカッションできる（むしろ人事のプロとしての意見が求められる）

1)　データ活用に特化したコンサルティングの提供
機械学習・数理最適化や、それら知見を実装した製品を活かして、クライアントの新規サービス開発や経営・業務改革、事業成長をAIを活用することにより支援しています。
2)　構想策定からビジネス実装までのEnd to Endでの伴走
クライアントのERP・CRM・SCMシステムなどの既存システムに蓄積されたデータや、IoTデータを組み合わせて、需要をリアルタイムに予測したり、資源投下の割合や価格を最適化するといったプロジェクトを、クライアントのパートナーとして、企画構想にとどまらず、当社のデータ活用プロフェッショナルと共に実装、実行支援します
3) データ分析にこだわらないデータ活用の支援
分析技術のみならず、地磁気を用いた屋内測位データを使ってデータドリブンマーケティングを進化させるなど、テクノロジーに関する知見を生かし、クライアントの新規サービスや業務改革に新しい技術を積極的に組み込むプロジェクトを推進しています。

●データ分析・AIを活用したクライアントのDX推進
・クライアント企業の経営者や事業責任者への提案活動
課題ヒアリングからDX戦略の立案・データ活用における課題の特定及び施策の提案
・プロジェクトデリバリー
データサイエンティストやエンジニアメンバーと連携し、クライアント企業様とともに施策の実装

【具体的な案件例】
・コングロマリット企業における、各事業会社のビジネス課題の解きほぐしからPoC計画・実施、業務システム実装の実施
・エンターテインメント企業における、オフライン・オンラインデータを活用したデジタルマーケティング施策の実施、データ活用基盤の構築支援
・大手食品メーカにおける、機械学習・数理最適化等を活用した生産管理・計画のデジタル化構想策定、アルゴリズム開発支援

成長し続ける組織を支える人事部に新たにマネージャーを募集します。
人事部門のさらなる進化をメンバーとともに創っていただけますと幸いです。

〈具体的に〉
組織戦略の策定と実行、組織課題の抽出〜解決策の提示
経営層や各部門を巻き込んだ施策の企画・運営
人事労務実務・進捗管理・マネジメント(給与/労務/制度企画/教育研修)

Business Finance & Analysis職 は当社のペンタブレット製品を製造している事業部に所属し、事業部の戦略目標を達成するための予算作成や事業部の各部門からKPIの報告を受け、分析、経営層にレポートをする等事業部の目標達成のためのサポートを行います。
今回募集のポジションでは、Business, Finance & Analysis（以下B&A）の役割の中で、主にBtoBビジネスを担当するほか、ペンタブレット市場における成長機会の発掘に関わる役割をご担当頂きます。　
　
【Job Responsibility】
・ペンタブレット製品事業のうち、BtoBに関わるグローバル売上・収益の把握、分析、経営層への報告を行う
・BtoBに関わるその他KPIのデータを整備し、BIツール等を使ってビジネスに還元する仕組みを構築する
・ペンタブレット製品事業全般にかかる市場規模の推計、市場構造の分析、当事業部における成長機会の発掘を推進する

当社グループのデータ利活用を推進するため、データ分析基盤の運用・企画・保守・改善をお任せします。ゆくゆくは、SFA／CRM／工事積算システム／Webアクセス／広告／会計／人事などの多種多様なデータを用いたデータ分析からモデル構築まで携われるポジションです。

【業務内容】
・当社グループのデータマネジメント
・広告関連データの分析による最適化
・汎用型AIの構築と運用
・作成したシステムに関する文書の作成　など

【扱うデータについて】
基幹システムや、SFA、CRMといった社内システムに留まらず、広告関連、当社物件サイトへのお客様の行動履歴などシステムで取り扱う様々なデータについて蓄積、分析してビジネスへの価値を見出しています。

【開発環境など】
BigQuery, Vertex AI, Python, SQL, SQLX, サーバレスアーキテクチャ（AWS／GCP）, Looker Studio, Google WorkSpace, GAS, Git, Backlog 等

【入社後の流れ】
入社後は現場で活用しているデータ運用支援業務からスタート。ご経験によっては新データ基盤の構築に参画いただきます。

個人のお客さま（約3,400万人）の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。

【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。

【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤（個人のお客さま3,400万人）へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい

【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。

銀行グループにおける「データ分析・利活用」と「データガバナンス」を主なミッションとする組織で、データサイエンティストとして、銀行本体に加え、グループ各社の「データ分析・利活用」を広く推進するポジションです。
　
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。

●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等

【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度

データサイエンティストとして、当行の口座保有者（個人・法人）の金融行動に由来するデータや市場データ等の行内外のビッグデータを収集・分析し、マーケティング戦略の高度化につながる施策の立案や支援をしていただきます。近年の類例は以下の通り。

　・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
　・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
　・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
　・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
　・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
　・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。

【職務概要】
データを活用してお客様の抱える課題の解決や新事業の推進を実現・支援します。統計、最適化、機械学習などの数理的な専門知識だけでなく、お客様のビジネスに対する理解やシステムの知見を生かし、AI活用を含めた企業にとっての最適なソリューションの実現に向けた活動を実施します。

●業務内容一例
・AIやIoTなどのデータ活用構想
・データ活用構想に基づくPoC
・データ活用構想に基づく本番業務・システム導入支援　など

【募集職種の期待役割】
データ分析技術やAIモデルに関する知識ノウハウを活用し、お客さまの業務に対するAI活用、アナリティクスの導入を主導していただくことを期待しています。
具体的には、「中長期的にみたデータ利活用はどうあるべきか」というデータ活用構想の検討から、データ活用構想に基づくPoCや本番業務・システムの設計・開発・導入支援、AIモデルの運用とその改善に至るまで幅広くご参画いただきます。
特に注力いただく領域については、面接・面談を通じてご意向や得意領域のすり合わせを行った上で、決定させていただきます。

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
データ活用を主眼としたアナリティクス領域、AI活用のユースケース策定やそのモック/PoC実装に関わる案件に携わっていただきます。

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
あらかじめ決められたテーマに関するデータ分析だけでなく、データ活用構想策定やデータ分析組織の立ち上げ、データ活用業務の設計などの段階からお客さまの検討を支援できることが、アナリティクスコンサルティングのおもしろい点です。システムコンサルの領域では、お客様もAI活用・実装が進んでいく中で、実際のデータを見る、AIを実装して業務適用する、といった活動が今後ますます求められていきます。

また、システムコンサルティング事業本部（配属想定組織）には、インダストリーごとの部室や特定の顧客・領域向けの部室があり、実際のプロジェクト推進時はこれらの部室とコワークして進めることも多いため、様々な業種・業態のお客さまのアナリティクステーマに携わることができることも魅力の一つです。

将来的には、アナリティクスコンサルティングの枠に留まらず、データマネジメントコンサルティング分野やUXデザインコンサルティング分野、サービスデザインコンサルティング分野など、幅広いキャリアの可能性があります。
なお、主に上記領域に携わっていただく想定ですが、システムコンサルティング案件（システム化構想・計画、調達支援、PMO等）にも適宜関与いただくことを想定しています。

1. ビジネスデータと分析基盤のテクニカルな理解を生かし、社内のデータ分析利用者が効率的かつ効果的にデータを活用できるようにサポートします。具体的な業務は以下の通りです。

-データカタログやメタデータの整備とニーズに沿ったデータ選定サポート
-分析基盤サービスのオンボードドキュメント整備
-BIツールおよびデータウェアハウス新機能の利用者視点での技術評価
-データパイプラインの品質管理
-データガバナンスの整備と運用

2. 社内コミュニティのリードや教育を通じて、データ活用文化の促進、より良い分析基盤サービスの構築に取り組みます。具体的な業務は以下の通りです。

-分析基盤利用者コミュニティの活性化
-データリテラシーの向上や、BIツールやSQLなどのテクニカルスキルを社内に普及させる教育プログラムの企画実施
-定期的な分析基盤の利用状況調査、利用者からのフィードバック収集を通じたより良い基盤サービスの企画

グループ各社がデータ駆動型ビジネスを遂行するためのデータ分析基盤の整備、運用や、経営健全性指標の算出、報告業務の高度化、これらに係るデータガバナンスを遂行いただきます。

経歴・スキル等に応じ、以下の複数の業務を担当いただきます。
(1) データマネジメント高度化・データ分析基盤整備
・データ統合（データ追加）要件定義、DWH・DM構築
・データ分析基盤やデータ利用等に係る全社的な会議体等の運営、各部署との折衝
・データセキュリティ施策の検討、実行
・上記運営に係るデータポリシーの策定、監視

(2) 経営健全性指標に係るデータガバナンス
・経営健全性指標（バーゼル規制等）の算出、報告業務の高度化
・上記に係る関係部署、外部機関等との折衝
・上記運営に係るガバナンス規程の策定、評価

データアナリティクス部門（※）における、データ処理業務を担当いただきます。

・クライアントから入手したデータの集計、加工、クレンジング、可視化
・当法人グループが開発した分析ツールの実行
・データ分析専門家が行うデータ分析のサポート
・データ分析のためのツール作成
・その他定型的なデータ処理作業の実施

現在、当社では、アナリティクスを活用したコンサルティングサービスを提供しています。当該サービスを所管している部門における、データ処理担当の募集です。

今回募集するアナリティクスコンサルタントは、既存のデータを分析し、ユーザーインサイトやビジネスインパクトの抽出、及びクライアントの課題や市場でのポジションなどを踏まえた新たなアイデアを価値として提案していただきます。
また、分析だけでなく、「どのデータを、どのような手段で収集し、どう分析・活用していくか」という決済・金融ビジネスにおけるデータ戦略を立案・設計についても行なっていただきます。
DXの本質を理解し、データを起点としたクライアントの事業戦略の立案や、新規サービスの企画・開発、サービスデザイン、システム設計、マーケティングまで総合的にご支援していただければと思います。

また、将来的には当社におけるデータアナリティクスチームの立ち上げも担っていただきます。

【具体的には】
・各種調査の設計、データ分析、分析結果を元にしたレポートや提案業務
・データの収集 分析 活用を一気通貫で捉えた上でのデータ戦略の策定
・決済・Fintech市場を的確に捉えた新規事業の戦略策定やサービスデザイン
・新規事業・サービスにおけるコンセプト設計からシステム開発・業務設計、マーケティング
・既存サービスのリニューアルや機能追加などのサービス改善や業務改善提案
・金融業界や決済業界の中期経営計画策定における、環境分析と戦略策定の支援
・当社でのデータアナリティクスチームの立ち上げ　など

【クライアント例】
・大手上場企業の通信事業者、航空系事業者、流通事業者、ITプラットフォーマー、金融事業者、地方銀行など

アナリティクスとAIの技術を活用するプロダクトの開発とサービスの運用を担当していただきます。

・ウェブUI/バックエンド開発、データ処理パイプライン、テスト、CI/CDなど
・研究チーム、プロダクト・プロジェクトマネージャーとコラボレーション
・新規機能開発、継続的改善
・ワークショップなどでのデモの支援
・新規クライアントへのサービス展開
・クラウドサービスの活用、開発標準化
・新しい技術の学習・活用、勉強会での情報共有

アナリティクスとAIの技術の研究開発を担当していただきます。
・アナリティクス・AIの技術調査、検証、プロダクトプロトタイピング
・機械学習アルゴリズムの開発、改善、実装
・コンサルタントなど他のステークホルダーと連携して研究開発を進める
・技術とその応用のプレゼンテーションなどでセールス活動に貢献
・技術情報共有活動に貢献

・データ分析コンサルティング
・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）
・レコメンドエンジン開発
・Google広告自動化開発
・統計を利用したビジネス支援

高収入が期待できるデータサイエンティストを目指すことができます。エンジニアの延長線上のスキル（データエンジニアリング）を磨いてもらいます。詳しくは下記の具体的な仕事内容をご確認ください！データサイエンス（統計学や機械学習）は業務を通じて基礎を学んでもらいます。直接取引の大手企業が多いからこそ、成長できる質の良いデータ分析案件があり、スケジュールも柔軟に組むことができます。 このことが、月平均の残業時間が少ない理由です。

分析だけでは終わらない。課題解決に刺さる提案まで実施し、クライアントと成功体験を共有。
クライアントの課題解決のために必要なデータ分析を提案し、データの収集から分析、活用まで一貫してサポート。ビジネスに直結する提案となっているためクライアントから厚い信頼を得ています。ゆくゆくはデータサイエンティストやデータ分析コンサルタントとしての活躍も期待していますので、データ分析だけでなく、ビジネスパーソンとしても大きな成長を見込める環境です。

【具体的な仕事内容】
●基礎統計
・クライアントデータの基礎統計を出力し把握
・データサイエンティストやデータ分析コンサルタントに報告し、必要なデータが揃っているかなどを確認
●データブレンディング
・複数のデータソースから集計する案件では、結合キーを把握しデータを統合
・クライアントの要望やコンサルタントが作成した設計書に沿って、特徴量を示す変数を作成
※データ加工で誤ってしまうと分析結果に大きな影響が出てしまうため、当社では集計用マートを作成し、ミスなくスピーディーに進めています。
●レポーティング（単純・クロス集計）
・クライアントが求める集計を行ない、レポートを作成
キャンペーンの報告書では「どの年代に刺さったのか？」「効果はどのくらい出たか？」など目的に沿った集計を実施しています。

【プロジェクト事例】
様々な業界、業種のクライアントと取引があり、仕事を進める中で幅広い業界知識が身につきます！
●事例1：外資系製薬企業
会員サイトの投稿データを解析するプロジェクト。
学べることは、データ加工基礎、可視化技術の対応分析や共起ネットワークとレポーティング。
●事例2：共通ポイント事業企業
ポイント付与・利用データを解析するプロジェクト。
学べることは、ビックデータと扱いデータ加工基礎・応用、顧客視点の考え方や集計軸の設定など。
●事例3：大手銀行
クレジットカードの不正利用の検知モデルを構築するプロジェクト。
学べることは、データ加工基礎・応用、検知モデルの構築など。

・データ分析コンサルティング
・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）
・レコメンドエンジン開発
・Google広告自動化開発
・統計を利用したビジネス支援

今までの経験を活用して頂き、クライアントの課題を最大限解決する提案から実施いただきます。新たなクライアントへの提案、既存クライアントへの新たな価値提案など多くの提案することのできる先があります。
また、プロジェクト期間は成功に導くのは当然のこと、メンバーの育成も含めて進めて頂きます。
既存案件の多くは大手企業となります。質の高いデータ分析案件が多くあります。一緒にビジネスを大きくしていきましょう。

【具体的な仕事内容】
●提案
・クライアントへのヒアリングを重ねながら、提案書を作成
　- クライアントの本当に解くべき課題は何か？
　- 課題を解決するにはどのようなデータ分析が必要か？
　- データ分析の結果をクライアントのビジネスにどう活用するのか？
・クライアントの納期や予算状況によってはPoCの提案も実施

●データ分析
・社内のデータエンジニアやデータサイエンティストをアサイン
・データサイエンティストと一緒に最適な分析環境を準備
・クライアントの期待値コントロール
・プロジェクトやメンバーの管理

●レポーティング（課題解決）
・課題の解決及びビジネスに活用できるようなレポートを作成
　- データ分析によって、課題がどのように解決したのか？
　- データ分析の結果を、どうやってクライアントのビジネスに活用するのか？
・次回のプロジェクトに繋がるような提案も実施

【担当する案件】
誰もが知る大手クライアントと直接取引を行っております。長期案件が多く設立当初からお付き合いのある企業がほとんどで、クライアントからも厚い信頼を得ています。

●プロジェクト事例 (1)：大手銀行
クレジットカードの不正利用の検知モデルを構築するプロジェクト（6ヶ月、3名）。プロジェクトの全体を見てもらいます。特徴量の設計、採用する機械学習モデルの選定、検証方法など全てのフェーズで関与頂きます。また、長期・大型案件では、若手メンバーの育成もプロジェクト成功要因の一つとなります。
●プロジェクト事例 (2)：大手広告代理店
SNSに投稿されたイメージを判別するモデルを構築するプロジェクト（3ヶ月、2名）。クライアントの要望を叶える設計を実施していただきます。どのような技術を利用することで目的を達成できるか？などゼロベースで検討し、プロジェクトを進めて頂きます。

★超大手クライアントのビジネスに関われる★
当社では、データ分析の結果を提出して終了ではありません。クライアントの課題解決をゴールに掲げ、分析結果をビジネスに結びつけるところまで責任を持ち、ビジネスを成長させるお手伝いしています。まさにデータ分析コンサルタントがその役割を担っているため、当社の“顔”としてやりがいのある仕事に携わっていただくことができます。

グループ（クレジットカード分野）におけるデータ分析基盤の設計・開発・運用に携わっていただきます。ユーザからデータ分析、利活用のニーズをヒアリングし、要件を満たすデータ分析環境の設計、開発を行っていただきます。
ご経験、ご希望に応じて下記いずれかのポジションを検討いたします。

＜案件例＞
●データ分析ニーズのヒアリング、データ分析基盤の拡充の要件定義
●データ分析基盤の拡充の実装（設計〜開発〜テスト）
●開発リーダーとして他メンバー成果物をレビュー、検証し品質を担保

【当本部の魅力】
●平均年齢が30歳前半と比較的若い人中心の組織で、新しいことにもチャレンジできます。
●グループの事業会社と一体となり上流工程を進めるスキームが確立されており、業務知識を広げる機会が豊富にあります。

＜人事企画の役割＞
人事領域の制度・仕組みの企画・立案、制度運用を全般的にご担当頂きます。

＜業務内容＞
・経営戦略・計画と連動する人事制度・組織設計
・採用・人事関連のオペレーションの仕組みの構築
・適正人員数の算定と雇用施策の設計

などCxOとともに新しい制度を企画・立案いただきます。
採用・人事戦略の策定から実行まで一連の業務をご担当頂きます。

※変更の範囲：ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

＜このポジションの魅力＞
・CxO陣と議論を重ねながら戦略を立案、実行いただくことで、経営視点を身に着けることができます
・意思決定スピードが速い環境で、組織、制度の改善や効率化の経験を積むことができます
・自らのアイデアを人事制度に反映させていくことができます

＜組織について＞
・成長意欲の高い世代の活躍が活躍できる土壌
全社平均年齢は30.1歳。全社的に成長に対する意識が高い組織です。 チャット、社内ツールを多用し、部署を越えたコミュニケーションも積極的に行われています。

・多様な人材が集まる組織
性別・年齢・経験などに関わらず、それぞれの成果と熱意を評価します。

・データ分析コンサルティング
・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）
・レコメンドエンジン開発
・Google広告自動化開発
・統計を利用したビジネス支援

データサイエンティストとして高みを目指しませんか？大手企業との直取引が多いことで、成長できる質の高いデータ分析案件が多くあります。色んなデータを幾つもの機械学習モデルで分析し、良い結果報告をしてクライアントの成功を一緒に導きましょう。データサイエンス一筋30年のキャリアを持つ先輩社員からスキルを学んで成長してください。

【具体的な仕事内容】
●データ分析設計
・データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成
・コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定
・「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認
●データ分析
・データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築
・データ加工を行い、データマートを作成
・データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築
・基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加
※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。
※Alteryx、SAS、Modelerなど分析ツールを使用することがあります。
●レポーティング
・基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。
　- 基礎集計から何が明らかになったのか？
　- どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか？
　- それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか？そこから何か新しい発見があるか？
　- 構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか？
といった内容をレポーティングします。

【プロジェクト事例】
●需要予測
食品の詳細カテゴリ別に天候データやイベントデータを付加した多変量時系列モデル構築・組み込み・クライアント報告
●異常検知
自動車の販売後の不具合情報の解析によるリコール等重大な不具合の早期発見モデルの構築・クライアント報告
●類似度演算
Web求人広告の詳細ページをGoogle Analytics 360のログ、自社データを活用し、レコメンドエンジン構築・クライアント報告
●画像解析
SNSに投稿されたイメージがどのようなシーンかどうか判別する処理をトピックモデルにより構築 ・クライアント報告

自分のキャリアを技術に特化しても良し、マネジメントに特化しても良し！
とにかくデータ分析の技術を磨きたい方は分析に没頭できますし（機械学習エンジニア）、チームマネジメントやクライアントとの折衝に興味がある方はデータ分析コンサルタントへのステップアップも可能です。希望や適性に合わせて自らのキャリアを選択できます。

HR Data Managementチームのメンバーとして、人事システムへの登録業務を関係者と調整しながら運用を行う。
組織変更に伴う人事関連の調整・システムの設定変更対応。レポート作成及び、分析。
大きなイベントがあった場合のプロジェクト対応。

【このポジションのやりがい・魅力】
・グローバルシステム・国内システム両方について、人事システム単体の運用経験だけではなく、周辺の様々なシステム・データ連携の仕組みを学べる。
・様々なプロジェクトにおいて人事システム・データ関連のプロフェッショナルとして携わることになり、他業務担当者との協業・折衝の前線に立てる。
・1法人だけではなく日本国内複数法人のデータを取り扱う立場にあり、幅広い観点が養われる。
・現チームメンバーの構成上、英語力をお持ちの方であれば業務上使用機会が多い。

【使用している人事システム】
・日本のメーカー、各国との共通プラットフォームとしてSAPの2つのシステムを利用

【その他】
・在宅勤務の割合は週4日程度
・月の時間外は、平均30時間

＜データ分析・データ利活用による地方自治体の課題明確化・戦略立案支援、データを活用した課題解決提案の推進＞

●業務詳細
・地方公共団体（自治体）へのデータ利活用に関する提案、地域課題の解決
　−トライアルの企画/実施やデモを通じた課題の抽出と解決策の提案
　−地方公共団体（自治体）が保有するデータ及びオープンデータを活用した潜在ニーズ・潜在課題の洗い出し
　−提案シナリオ策定、ソリューションの企画・提案によるEBPM推進
・地方公共団体（自治体）向けソリューションの設計、構築
　−パブリッククラウド、仮想化サーバの設計・構築
　−データ利活用基盤の設計・構築
・ビジネス開発部門と連携したサービス企画、サービス要求仕様の策定
・データ分析SEの育成、組織全体のデータ利活用に関する発想力強化の推進

●ポジションの魅力
国の政策ともなっている地方公共団体（自治体）におけるデータ利活用、オープンデータ活用、EBPM推進を通じた地域のDX化、活性化を一緒にけん引していただける方を求めています。
東日本エリア全域の地方自治体をターゲットに地域それぞれがお持ちの多岐にわたる課題や要望に触れ、ICTを活用した解決を推進するやりがいのある仕事です。
地方公共団体（自治体）のデジタル化やデータ活用の推進は、益々の加速が期待されています。これまでの経験や技術力を生かし、社会課題の解決や公共サービスの充実に一緒に取んでいただける方の応募をぜひお待ちしております。

＜募集背景＞
当社は、労働にまつわる複雑な社会課題解決に取り組んでいます。また各グループ会社も同じ思いのもと、さまざまな課題解決に向けたサービスを開発・提供しています。

この度、既存プロダクトの拡張及び新規プロダクトの立ち上げを更に加速していく為、これらの動きを推進する役割を担っていただけるプロダクトマネージャーを募集します。

＜職務内容＞
既存プロダクトまたは新規プロダクトを担当していただきます。

当社におけるプロダクトマネージャーの役割は、「何を作るか」「なぜ作るか」の2点に責任を持ち、開発チームと協働しながらユーザーにプロダクトを届けることです。

具体的には以下のような業務を担当していただきます。
・プロダクトビジョンや目標、ロードマップの策定
・開発アイテムの起案・優先順位付け
・ユーザーインタビュー
・要件定義
・メトリクス設計・データ分析

なお、以下のような業務はプロダクトマネージャーの役割に含まれません。
・事業計画の策定や予算の管理
・開発メンバーの人的マネジメント
・キャンペーン設計や広告出稿などのマーケティング業務
・サービスサイトやLPなどのウェブディレクション業務
・ヘルプページやユーザー向け学習コンテンツの作成

データマーケターとして、クライアント調整しながら、データ分析を行って頂きます。
・ローコード・ノーコードBIツールを用いたデータ分析
・クライアントへのビジネス支援と、クライアントとの調整・折衝

【仕事内容】
クライアントが小売店で販売している商品の販売データ（売れた商品名、値段、個数等）を、ローコード・ノーコードBIツールで分析し、クライアントのビジネス課題解決をします。

＜ローコード・ノーコードBIツールとは？＞
ローコード・ノーコードBIツールは、プログラミングの経験がない方でもデータの分析可能な分析ツールです。
最先端の分析プラットフォームの提供により、データの準備、分析、出力まで自動化されているので、誰もがローコードで利用できます。

【具体的な仕事内容】
●データ分析
[分析前のデータ確認]
・各店舗から販売データを受領
・販売データの購入された商品の個数や、データ内における欠陥（販売データの時期のずれ、文字化け等）がないかを確認
[ローコード・ノーコードBIツールで分析]
・データをローコード・ノーコードBIツールに取り込み、処理を実行する。
（集計結果を出すまでのデータ加工等は、ローコード・ノーコードBIツールを活用して自動で行われる）
・処理結果を確認
　＜正常終了の場合＞
　　- データが全件処理されている場合→終了
　　- 未処理のデータがある場合→未処理の確認し、データ整備を実施する。
　＜異常終了の場合＞
　　- 処理内容を確認して、データ加工処理の一部を修正する。
　　- 処理内容を確認して、データの不備があれば、クライアントに報告した後、クライアントの指示に従って対応する。

●レポーティング
・データ整備するという対応をした場合は、クライアントに報告する。
・データ整備内容に関して、クライアントが確認・修正を実施する。
・クライアントの作業完了後、処理を再実行して、「正常終了で、全件処理されている」ことを確認する。
→全データについて、作業が完了したら、データ分析結果をまとめて、クライアントに納品する。

【ここがポイント】
・データマーケティングでクライアントの売上拡大に貢献できる
・ローコードで分析できるBIツールを使うことができる
・プログラミング経験やデータ分析経験がない方でも、手厚いサポートがある環境で学びながら働ける

経営目標や事業目標の達成をビジネスリーダーとコミットし、従業員と組織のパフォーマンスを人事面から戦略的に最大化させていく役割を担う重要なポジションであり、経営アジェンダである人事施策の「人材の底上げ・強化」を企画・推進する役割を担っています。定着に向けて、各SSL/MSに担当を配置し正しく実行できるよう、各リーダーと連携しています。
具体的には、ビジネスサイドの事業戦略の実現に向け、育成・評価、勤怠管理など課題の特定・施策の立案をビジネスリーダーに働きかけ解決に導いていくことが主要業務です。幅広い領域をカバーし、働きがいのある組織風土の醸成、リテンションの向上、人材強化を実現し、魅力ある監査法人をつくることに貢献することが求められます。

主とする業務は以下の通り
1.人事大方針で掲げる人材の底上げ／強化施策を企画推進
人材状況の可視化と強化に向けた施策の実行
2.以下業務に関するサポート　
定年再雇用対応
異動手続き
退職者面談
その他各SSL/MSの人事関連のサポート

【ポジションの魅力】
1.経営に寄与する人事キャリアを積めること
⇒パートナー、本部長・部長クラスがカウンターパートになるため、人事目線ではなく経営目線での人事の役割・機能と常に向き合う経験・成長機会に溢れています。
2.グローバルなダイナミクスの中で、活躍する機会があること
⇒英語力を磨きたい希望があれば、グローバル対応業務も適宜経験可能
3.人事領域全般をカバーするため、人事の専門家としてのキャリアに厚みができること
⇒採用・育成・評価・報酬・労務など人事チームとの連携が多いため、人事としての知識が深まり、専門性が高まります。

【業務内容】
●人材マテリアリティー策定
中長期の経営戦略・事業戦略を実現するための人材マテリアリティーの定義を行い、それを定量的に捉えるためのKGI/KPIの設計及び人事戦略・施策の見直しを行います。
●人材データ分析基盤構築
人的資本経営を行うために必要となる人材データを効率よく収集・分析し、経営判断に必要なデータを提供できる基盤を構築します。
●社員エンゲージメント
社員エンゲージメント調査の企画・設計から調査結果に基づく課題の発見、解決施策までご支援します。
●エンプロイヤーブランディング戦略
労働市場及び自社従業員に対して、魅力的な企業であるために何をすべきかの戦略立案から施策実行までをご支援します。

【プロジェクト例】
●自動車メーカー：人的資本情報開示にともなう中期人的資本経営ロードマップ策定
●化学メーカー：企業統合にともなう人的資本経営構想策定
●人材派遣業：社員エンゲージメント調査・向上施策
●自動車部品：人的資本データ基盤構築