数理の転職求人

224 件

業務概要
当社が提供するAIデータ生成・管理プラットフォームを活用し、顧客のAI開発におけるデータ基盤設計・運用設計を支援します。AIデータ基盤の設計責任を担い、顧客AIプロジェクトの技術パートナーとして最適なソリューションを設計・提供することがミッションです。

具体的な業務
1. 大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
2. 顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
3. 顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
4. クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
5. プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。例えば、
1. 顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応
2. Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ
3. 自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI(ロボティクス)などの幅広い課題
といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

このポジションで得られるもの:
1. プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験。
2. 技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量。
3. 将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境。

Responsibilities:

The Head of Cash Management and Banking Team is accountable for the effective management of liquidity, cash operations, and banking relationships for the life insurance entity. The role ensures strong liquidity governance, regulatory compliance, and efficient deployment of cash resources, while supporting enterprise financial stability and strategic objectives.

1. Liquidity & Cash Flow Management
Oversee daily liquidity operations to ensure timely settlement of claims, policyholder obligations, investments, and operating expenses. Maintain appropriate liquidity buffers in accordance with regulatory requirements and internal risk appetite.
Optimize returns on working capital across currencies within approved risk parameters.

2. Cash Flow Forecasting & Planning
Lead short-term and long-term cash flow forecasting. Monitor liquidity trends and risks and provide recommendations to senior management.

3. Banking & Financial Institution Relationship Management
Manage relationships with domestic and international banking partners. Oversee bank account structures, mandates, and fee management.

4. Treasury Operations and Investments
Oversee deployment of surplus liquidity into short-term investments in coordination with Investment teams.

5. Governance and Compliance
Ensure compliance with internal policies, regulatory requirements, and internal control frameworks, including SOX.

6. Payments and Collections
Oversee premium collections, claims payments, vendor payments, and intercompany settlements.

7. Systems and Process Improvement
Provide oversight for treasury management systems and drive automation initiatives.

9. Reporting and Communication
Deliver accurate liquidity reporting to senior management and regulators

10. People Leadership
Lead and develop the Cash Management team and collaborate across Finance, Investments, Risk, and Operations.

担当プロダクトの運用メンテナンスおよび顧客対応
担当プロダクトが利用するデータベースの維持管理
金融リスク管理モデルの新規開発および商品化
金融リスク管理モデルの構築や利用方法等に関するコンサルティング
金融リスク管理に関する研究分析・成果の公表発表等

※金融リスクとは
主なリスクは下記の4つです。これらの4つのリスクのうち、弊社は主に信用リスクや市場リスクに関するプロダクトやサービスを提供しています。

信用リスク
資金の借り手先の財務状況の悪化等によって、資金を返済するだけの資産価値が減少ないし消失することで、資金の出し手（主に銀行）が損失を被るリスク
市場リスク
金利、為替、株式等の様々な証券市場が抱えるリスクファクターの変動により、資産や負債の価値が変動して損失を被るリスク
流動性リスク
会社の財務内容の悪化等により必要な資金が確保できなくなる場合や資金の確保に通常よりも著しく高い金利で資金調達させられることによるリスク
オペレーショナルリスク
業務プロセス、役職員の活動もしくはシステムが不適切であること又は外生的な事象により損失が発生しうる危険のこと


弊社研究員は必ずしもお客様と同じバックグラウンドがあるわけではありません。そのため、弊社はサービス提供方法や研究開発のベースとしてお客様のご意見を非常に重視しています。お客様の業務をお客様から直接学び、その学びから自らの分析スキルを活かしたサービスの提供や研究開発を実践しています。
研究開発−担当プロダクトの商品性向上（基本的に年1回）
商品性向上（バージョンアップ）の内容は統計技術やリスク管理に対する注目トピックおよびお客様の機能要望などを踏まえ、自ら企画していただきます。企画が承認されると、統計プログラムソフトを使ったモデルの開発やプロダクトの画面機能案を作成し、その要件を開発エンジニアに連携します。エンジニアの開発終了後、エラーチェックを実施してリリースします。

メンテナンス−パフォーマンス検証、お問い合わせ対応
開発以外では、プロダクト（モデル）のパフォーマンスが経年劣化していないかを毎年検証します。その結果を報告書に取りまとめてお客様へ還元しています。また、日々の評価結果に対するお問い合わせに対応しています。

顧客リレーション−少なくとも年1回のお客様訪問
弊社は、上記の研究開発のベースとしてお客様のご意見を非常に重視しています。弊社の研究員は必ずしも金融機関出身者ではないため、お客様の業務をお客様から直接学び、その学びから自らの分析スキルを活かした研究開発を実践しています。そのため、少なくとも年1回はお客様を訪問してディスカッションの機会を持っています。

その他付随業務
弊社の会社規模はそれほど大きくないため、各研究員は内に閉じこもることなく、研究開発以外の業務も幅広く行っています。当然ながら、各研究員には業務の向き不向きがありますので個性に応じて業務をアサインします。

DXパートナーサービスにおける、AIエンジニアのポジションです。
アカデミアで培われた高度な知見や仮説検証能力を、多様なドメインの企業活動に適用し、持続的な価値を生む仕組みへと「繋ぐ」役割を担っていただきます。

当社が対峙するのは、既存の汎用モデルや公開データセットの適用だけでは解決しきれない、実社会特有の複雑な制約条件（ノイズの多いデータ、リアルタイム性の要求、ドメイン独自のロジック等）です。顧客の事業課題の本質を見極め、「解くべき技術課題への定式化（Problem Formulation）」から、最新手法の検証・実装、実運用フェーズまで一貫してリードしていただきます。

業務内容
Problem Formulation：顧客の事業課題と現場のデータを解析し、AIアルゴリズムで解決可能な技術課題へと設計・定義する
仮説検証とアルゴリズム設計：最新の論文手法をベースに、実データを用いた不確実性の検証および最適なアルゴリズムの選定・開発
End-to-Endの実装と統合：ソフトウェアエンジニアと連携し、ビジネス要件と技術的制約を両立させた形でのシステム組み込み
技術資産のモジュール化：プロジェクト固有の成果を抽象化し、横展開可能な技術資産として社内基盤へ集約・還元する

開発環境
言語：Python
Deep Learningフレームワーク: PyTorch
OS：Linux
コミュニケーション: Slack, Zoom
タスク管理: Notion
キャリアパス
入社後はエンジニアリングだけではなく、ご経験やご意向に合わせてITコンサルや組織マネジメント等のキャリアも可能性がございます。
技術のスペシャリスト志向の方には、新規AIプロダクトの開発リードやR&Dなど、他事業部への異動可能性も含めた先端技術領域を活用した開発にチャレンジいただけます。

当ポジションの魅力
【理論と実践を「繋ぐ」技術的挑戦】
アカデミアの先端知見を、実世界の不完全なデータや複雑な制約条件下で機能させる「変換能力」が求められます。理論を社会の価値へと結びつける、極めて専門性の高いフェーズに携わることができます。

【PoC以降への移行率87%という実効性の高い環境】
初期段階から技術的妥当性を厳密に検証し、現場への組み込みまで責任を持つことで、高いプロジェクト継続率を実現しています。自身の開発した技術が一時的な試行に終わらず、社会で持続的に運用される手応えを感じられます。

【技術リスペクトと、専門家同士の切磋琢磨】 松尾研出身者や博士、トップカンファレンス採択者が多数在籍。創業メンバーの多くが技術背景を持ち、不確実な検証プロセスへの理解が深いため、技術的な合理性に基づいた迅速な意思決定が可能です。

【業務内容】
＜1＞構築中の新共通データベース等にて管理するデータの各種マネジメント業務の推進
・データガバナンス基本方針の企画・提案および推進
・データ管理・運用ルールの策定・運用
・データ品質管理
・データセキュリティ・プライバシー管理
・データ利活用・AI活用推進支援
・データ関連リスク・コンプライアンス管理
　　
＜2＞全社にかかるITデジタル戦略の策定および推進
・全社中期経営計画に沿った中長期的なIT戦略（ITデジタル戦略）の策定
・ITデジタル戦略に基づくシステム開発・導入の運営、推進

※上記のうち主として＜1＞を主導できる人財

業務概要
「企業の『人的資本経営』という新市場に刺さる、プロダクト開発とマーケット創造の旗振り役」
日本を代表する大手企業が「人的資本経営」への転換を急ぐ中、最大のアジェンダは「目に見えないスキルをどう資産として管理し、活用するか」です。本ポジションは、実務スキルデータプラットフォーム『自社製品』を武器に、未だ正解のないこの新市場において、顧客の経営戦略に刺さる価値を定義し、プロダクトの進化と市場の爆発的普及を同時に牽引するリーダーを募集します。

ミッション
「市場の歪みから勝機を見出し、全社導入を標準化させる『事業アーキテクト』を構築する」
・戦略の社会実装: 単なるスライド作成に留まらず、自ら現場（大手企業のCxOや部長陣）に飛び込み、マーケットの歪みや本質的課題を特定。
・ビジネスモデルの進化: 顧客の声をプロダクト開発や開発チームへフィードバックし、大型ディールを連発するための「独自の価値（バリュープロポジション）」を言語化・仕組み化する。
・売上の爆発的成長:
一部の部署での利用を「全社標準のインフラ」へと格上げし、事業全体のトップラインを非連続に成長させる。

具体的な業務
・バリュープロポジションの定義と検証（PMMの核）: 人的資本経営を推進する大手企業が「なぜ他社ではなく自社製品を選ぶのか」という独自の価値（独自の強み）を言語化し、営業資料やマーケティングメッセージへ落とし込む。
・市場浸透のためのGTM戦略立案・実行（BizDev）: 製造・金融等の特定産業に対し、どのセグメントから攻略し、どのようなパートナーシップを組むべきかという最短距離の市場浸透シナリオを描き、初動の案件獲得までを牽引する。
・プロダクトロードマップの戦略的フィードバック: 顧客との対話から得た「不」を、単なる機能要望ではなく「市場の共通課題」として構造化し、開発チームと共に、市場を席巻する新機能や新サービスを企画・立案する。
・イネーブルメント（勝てる仕組み）の構築: 自ら先陣を切って成約させた大型案件の「勝ちパターン」を型化し、セールス・CS組織が再現性を持ってディールを創出できる基盤を作る。

【職務概要】
医用機器から取得される各種装置データ（時系列データ、ログデータ等）を活用し、機器の稼働状況の可視化や故障予兆検知などを目的としたCBM（Condition Based Maintenance）ソリューションの検討・要件整理・開発を担っていただきます。主な利用者は、病院・検査センターで医療機器を支えるアフターサービスエンジニアや関連部門であり、「現場で実際に使われる予兆・可視化の仕組み」を構築することがミッションです。
【職務詳細】
医療機器の安定稼働を支えるため、装置から得られるデータを活用したサービス高度化・DXを推進します。
・装置データ（時系列データ、エラーログ、数値データ等）を活用したテーマ検討
・アフターサービスエンジニアや関連部署へのヒアリングによる課題・ニーズ把握
・データの取得方法・前処理方法の検討、データ整理
・故障予兆検知、稼働状況可視化、保守タイミング最適化に向けた分析・ロジック検討
・データ分析結果をソリューションとして活用可能な仕組み・システムへの落とし込み
・AWS環境上での分析・可視化・システム開発
・開発した仕組みの現場展開、利用定着に向けた改善
※ユーザーからの問い合わせ対応やヘルプデスク業務が主業務ではなく、業務理解・要件整理の一環として現場とのコミュニケーションを行う位置づけです。
【具体的に業務イメージ】
医療機器から取得される以下データの活用
時系列データ、エラーログ、モーターや各種部品の稼働ログ・数値データ
※画像データは基本的に対象外
・機器の稼働状況可視化、故障兆候の検知、保守タイミング最適化の検討
・装置データ活用のための既存フレームワークを活用した新規／拡張開発
・サービスエンジニアが「現場に行かずとも状態を把握できる」環境の高度化
・AWS環境を活用し、設計者や分析担当がデスク上で装置データを確認・分析できる仕組みづくり
※ERPデータやパーツ在庫管理は主業務ではなく、CBMは装置データを中心とした解析・予兆領域を担当します。
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】
当部門では、顧客価値と持続可能な事業価値の両立を目指し、医療現場を支えるサービスのデジタル化・高度化に取り組んでいます。本ポジションでは、医用機器から得られる装置データを活用し、保守・アフターサービスの高度化を実現するCBM（予兆診断）サービスの開発に携わっていただきます。病院・検査センターといった医療現場の安定稼働を裏側から支え、社会的意義の高いサービス創出に貢献できるポジションです。
【開発環境】
言語：python、VBA
環境：AWS、Linux、Windows
ツール：BIツール（Tableau 等）
【配属先】
ヘルスケアソリューション事業部 サービスソリューション本部 サービスDXデジタルソリューション開発
●役割：
医療機器から取得される装置データ（時系列データ、エラーログ、稼働ログ・数値データ等）を活用し、機器の稼働状況の可視化、故障予兆検知、保守タイミング最適化などを目的としたCBM（予兆診断）ソリューションの企画・分析・ダッシュボード／可視化ツール開発を担う
※サービスエンジニアが現場に行かずとも状態把握できる仕組みづくりが主眼
●体制：現行体制
装置データ活用・予兆診断を担う中核チーム
※別途、装置データの共通フレームワークを担う別チームと連携
スタッフクラスを中心に増員予定
既存のリーダー／主担当の配下で、装置データ分析・可視化・CBMソリューション開発を担うポジションを想定しています。
※チームリード経験は必須ではなく、まずは実務プレイヤーとしての参画を想定しています。
【ビジョン／ミッション】
当グループのヘルスケアを担い、診断・治療事業で把握した顧客課題を計測・オートメーション・デジタル技術を駆使して解決し、臨床医や医療従事者を輝かせ、継続的な医療の高度化に貢献します。
【組織の強み／魅力】
1. 医療機器の稼働を支えるアフターサービスエンジニアを中心とした医療現場のフロントラインをデータで支援する仕組みづくりに直接関与することができ、社会的意義の高いテーマに取り組めるポジションです。
2. 社内およびグループ会社向けに、装置データ（時系列データ、エラーログ等）を活用したCBM（予兆診断）ソリューションの構築・検討を行うため、データ取得・前処理から分析、可視化、システム化まで、幅広い技術領域に携わることができます。
3. CBMソリューションは、まだ整備・検討フェーズのテーマも多く、決まった正解がない中で仮説検証を繰り返しながら形にしていく手触り感がある点が特徴です。開発の中核メンバーとして、スピード感を持って新しい取り組みに挑戦できます。
4. 開発した仕組みが、「現場に行かずとも装置の状態が把握できる」「保守のあり方が変わる」といった形でサービス現場の業務そのものに影響を与える実感を得やすい点も、本ポジションならではのやりがいです。
【キャリアパス】
配属先には、装置理解・データ分析・システム開発など、それぞれ異なるバックグラウンドを持つ経験者採用メンバーが在籍しており、日常的な議論やプロジェクトを通じて、互いの専門性を活かしながら成長できる環境です。
入社後は、CBM領域における実務を通じて、装置データの理解とデータ活用・分析スキルを深めていただくことを期待しています。
その後は、ご志向や適性に応じて、予兆診断・分析テーマを主導する立場、複数装置・複数テーマを横断的に支援する立場、装置データ活用の高度化・標準化を担う立場など、専門性を軸に役割を広げていくキャリア形成が可能です。
将来的には、CBM分野における中核人材として、サービスDXやデータ活用を牽引するポジションでの活躍も期待されています。
【働き方】
業務によって出社と在宅を使い分けたハイブリッドワークが可能です。
＜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。

業務概要:AI研修を多数実施する中で、AI基盤の構築
・導入に関するご相談も増加しています。
AIが正確な意思決定を行うためには、信頼性の高いデータ基盤の整備が不可欠です。
こうしたニーズの高まりを受け、データエンジニアの募集を開始します。
具体的な業務:大手企業のAI活用プロジェクトやデータ基盤構築案件に参画いただきます。
Snowflake／BigQueryなどのモダンデータ基盤を活用し、AI活用を支えるデータ環境の設計
・構築
・最適化を担っていただきます。
1. データ基盤設計
・構築
・クラウドDWH（Snowflake／BigQuery 等）の設計
・運用
・データパイプライン設計（ETL／ELT）
・パフォーマンス最適化／コスト最適化2. データ整備
・品質管理
・データクレンジング
・データモデリング
・教師データ設計
・品質改善3. AIシステム連携
・API連携／DB連携
・データ基盤の監視
・保守
・データ活用基盤の高度化※プロジェクトにより担当領域は異なります。
ポジション
・部門の魅力:◎当社内外のエンジニア
・AI人材
・コンサルタントと連携できる環境があります。
AIのプロたちと連携しながらプロジェクトを動かしていくことか可能です。
【アピールポイント】
あなたの成長意欲をしっかりとサポートする環境があります。
◆超実践型AI研修「自社サービス」でキャリアを伸ばす当社で年3回の最新AI研修を実施しています。
超実践型AI研修「自社サービス」や最新AIに関する研修、サイバーセキュリティに関するエンジニア向け研修などが受講できます。
エンジニアとしての市場価値を高めたい方に最適な環境です。
※研修の受講は、入社後一定期間（原則3ヶ月以上）を経た方が対象となります。
◆資格取得支援制度スキル向上を目的とした資格取得を支援しています。
対象資格の受験費用は合格時に当社が補助します。
AIに関われるプロジェクトも多数あります。
技術と向き合い続けたい方にとって、挑戦し続けられる環境があります。

法定会計基準による決算および決算関連業務を行っていただきます。（生保協会報告、金融庁報告を含む。）

＜主な職務内容＞
・責任準備金等の負債計算、利源分析、損益の変動分析等
・その他数理に関連する事項（事業統計、保険料など）の集計
・責任準備金レート、決算関連データの検証

● 主な職務内容
1. モデルの最適化・高度化
社内の予測・運用モデルの最適化コンポーネントを改善・拡張する。

パラメータ設定、制約条件の微調整、境界条件の精緻化を行い、現実の運用や市場制約に即したモデルを構築する。

2. アルゴリズム開発
Gurobi などの業界標準ソルバーを使用し、線形計画法 (LP) や 混合整数計画法 (MIP) を適用。

発電リソース、予測の不確実性、アセット運用ロジックを含む制約付き最適化問題のアルゴリズムを開発する。

3. チーム間連携
モデル開発者、発電計画チーム、トレーディング・アナリスト、クオンツなどの技術ステークホルダーと密に連携。

ビジネス上の制約を理解し、それを数理最適化のフォーマットへ落とし込む。

4. モデルの検証とドキュメント作成
複雑なモデル内の最適化ロジックをテスト・検証し、パフォーマンスのボトルネックを診断。

モデルの構成、ソルバーのワークフロー、最適化ロジックに関する技術ドキュメントを整備し、チーム内で知見を共有する。

● このポジションの魅力
このロールは、理論的な最適化技術を「実際の市場での意思決定」に直結させる非常にエキサイティングな機会です。世界トップクラスのエネルギー企業が集う環境で、最先端のモデル構築を通じて、日本の電力市場の安定供給と価値創造に貢献できます。

【業務概要】
住宅ローン事業企画部は住宅ローンに関するプロダクトの設計やマーケティング企画全般、与信戦略等全般に関する企画部門です。本募集を行うユニットは主に与クレジットプラニングを担当しており、与信企画、ポートフォリオ分析管理・採算分析等の定量分析、他計数管理全般を通じて事業の成長とリスクコントロールを両立させる役割を担っています。

【具体的な業務】
1. 収益管理・エコノミクス分析：信用コスト、保証料、資金調達コスト等を踏まえた案件収益・ポートフォリオ収益の管理・モニタリング。またそれらを踏まえたプライシング戦略へのフィードバック。
2. クレジットプラニングおよび与信方針の策定：定量的なポートフォリオ分析に基づき、マーケット環境やリスク耐性に合わせた与信企画・審査ロジックの企画・立案。
3. イールド最適化および外部戦略の立案：保証スキームやアセット・マネジメント（債権譲渡・購入）を通じた住宅ローンポートフォリオの利回り向上と資本効率の最適化を目的とした、企画・立案。
4. ALMおよび採算管理：住宅ローンポートフォリオの期間構造分析、生涯採算分析や信用コスト精緻化や内部仕切りレート（TP）に関する他部署と協議・設計を行うなど、住宅ローン事業部門の収益性を可視化し銀行全体の資本効率（ROE）向上や投資戦略から事業を俯瞰するプラニングを担います。

【ポジション・部門の魅力】
1. 当社ならではのスピード感の中で、自身の企画や改善案が早期に実現される手応えを感じられます。
2. 住宅ローンの専門知識に加え、戦略立案やデータ分析の視点など、多角的なスキルセットを磨くことが可能です。

AI分野における研究開発・技術開発に加え、PoCから事業部門と連携した製品開発までを担当いただきます。
工場や建物で蓄積される様々なデータを活用し、異常（予兆）検知、予測・推定、最適化、自動化に関するアルゴリズムの検討・実装・評価を行います。
1. アルゴリズムの研究開発、プロトタイプ実装および評価
2. 事業部門と連携した検証・製品化検討
3. 社内外での技術発表、特許出願、協業推進
4. 上記テーマに関するプロジェクト推進

・顧客資産に関連する市場リスク、信用リスク、流動性リスク等の計測とモニタリングを実施、経営陣や当局への報告
・各アセットクラスのプロダクトの時価評価の妥当性の検証
・運用リスク管理態勢の整備、各種運用リスク管理関連規則の策定
・顧客資産の運用パフォーマンスのモニタリングおよび分析の実施、その結果の経営への報告

本ポジションは、特別勘定商品を中心とした契約者価額計算に関する保険数理モデル・計算ロジックの設計・構築・維持管理・検証および高度化を担います。新商品・既存商品の双方を対象に、正確性・安定性・統制の取れた契約者価額計算プロセスを維持・改善し、会社の基幹業務および決算・バリュエーションを支える重要な役割を担います。

特別勘定商品の契約者価額計算（モニタリングおよび開発）
1. 特別勘定商品の契約者価額の管理・モニタリング
特別勘定商品（既契約を含む）に関する契約者価額の計算結果を一元的に管理し、日次・月次・年次のモニタリングを実施
計算結果の妥当性確認、異常値の検知および原因分析を行い、必要に応じて関係部門と連携して対応
商品改定や制度変更に伴う影響を把握し、契約者価額計算への反映を主導

2. 変額商品向け口数（ユニット）計算に関する基幹システム対応・モニタリング
変額保険商品の口数（ユニット）計算ロジックについて、基幹システム上の仕様設計・検証を担当
システム改修や新商品導入時における要件定義、テスト、移行対応への関与
システムと数理モデルの整合性を確保し、安定した運用を支援
計算結果の妥当性確認、異常値の検知および原因分析を行い、必要に応じて関係部門と連携して対応

3. 特別勘定商品においてシステム外での補完的な契約者価額計算や検証のためのExcelモデル作成・運用
マニュアル計算を通じたシステム計算結果の検証および説明資料の作成

【入社後の教育・研修について】
1．アクチュアリー資格（日本、海外）、及びその他の関連資格（会計、投信業務関連など）の資格取得サポート（Study Leaveや受験費用補助、資格取得時の報奨金）
2．英語力向上のための研修

【当該業務の魅力】
1．幅広いアクチュアリー関連業務：財務、商品、リスク、システム等々、様々な分野に関わりながらのアクチュアリーとしての知識習得・実務経験
2．日本基準・国際会計基準双方の経験・多様な会計基準の知識習得・実務経験
3．アクチュアリーとしての専門性を軸に持ちつつ、会計やシステム開発、に加え、会計、IT若しくはビジネス等、+αの専門性を習得できる環境
4．経営計画の策定、計画達成ための戦略立案にあたり、アクチュアリー・ファイナンスの領域を超えて、会社のビジネス全体を俯瞰して、会社の業績に直接的な貢献をすることができる。
5. 最新の保険数理モデリングソフトウェアから基幹システム内のレガシーコードのプログラムまで、多種多様な計算ロジックに触れることができ、これを通じて保険商品の仕組みやプログラミングスキル、数理モデル構築手法を深く学び習得できる環境

【将来のキャリア展望】
本ポジションでは、特別勘定商品を中心とした契約者価額計算および関連する数理・バリュエーション業務を通じて、アクチュアリーとしての高度な専門性を深化させることができます。
あわせて、会計（JGAAP等）、システム・IT、業務プロセス設計といった周辺領域の知見を実務を通じて習得し、数理モデルと実務・システム・会計をつなぐ中核人材として成長することが期待されます。

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:業容拡大に伴うリスク管理態勢の強化のため、市場リスク管理におけるクオンツ担当として、デリバティブやVaR等のリスク計測モデルの開発・検証、各種リスク量の算出ロジックの設計・検証、Python等を活用したリスク分析ツールの開発・整備を担当します。
具体的な業務:
・デリバティブやVaR等のリスク計測モデルの開発・検証
・各種リスク量の算出ロジックの設計・検証
・Python等を活用したリスク分析ツールの開発・整備
入社後のイメージ:
・入社直後〜入社半年: 当社の市場リスク管理の枠組み（リスク計測、リミット管理、レポーティング等）の理解、各種リスク量の算出ロジックやシステム・ツールの理解、上記の業務内容に関する一部業務の担当。
・入社半年以降: 上記の業務内容に関する業務を主体的に推進。
ポジション・部門の魅力:
総合リスク管理部 市場・流動性リスク管理課への配属となります。20代〜40代まで幅広い年齢層・バックグラウンドのメンバーが在籍しており、コミュニケーションが取りやすい職場環境です。
市場・流動性リスク管理課は市場リスク及び流動性リスクを統括的に管理する部署で、金利・為替等の市場変動に係るリスクや資金繰りに関するリスクのモニタリング、規程・リスク枠等のリスク管理・ガバナンスの枠組みを通じ、経営を支えるリスク管理機能を担っています。
裁量を持って業務に取り組むことができ、市場リスク管理やデータ分析等の業務を通じて、専門性を高められる環境です。また、意欲があれば様々な業務に関与し、成長できる環境です。
中長期的には、部内異動（信用リスク管理課など）や関連部署（市場・ALM部門、企画部門など）への異動の可能性があります。
専門性を尊重し、意見・提案しやすい雰囲気です。各メンバーに裁量があり、主体的に業務を進めることができます。ワークライフバランスを尊重し、一人ひとりに裁量のある柔軟な働き方が可能です。
既存の枠組みを重視しながらも、市場環境や事業変化に応じてガバナンスや管理枠組みを継続的に見直していく組織です。
市場・流動性リスク管理課は、様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。（市場部門のフロント/バック経験者、クオンツ、監査法人等）

業務概要:
以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます。

具体的な業務:
【電力DXコンサルティング】
電力会社等の企業をお客さまとし、電力・エネルギー分野のDXマネジメントやシステムモダナイズに関するコンサルティング・大規模システムの評価・構想・計画・調達支援を行います。

業務の具体例:
1. 市場原理の導入及び送電最適化に資する各種の仕組みの導入・更新等に向けた構想・企画、システム共用や共同化スキームの構築と実装・運用
2. 電気事業者の経営改善に資するリサーチ・コンサル
3. 電気事業者のDX推進やシステムモダナイズに関するリサーチ・コンサル

業務概要: 主に民間のクライアントのビジネスを深く理解し、データ活用・AIを用いた課題解決の戦略立案・実行を支援します。
具体的な業務:
1. クライアントの事業・業務のAIファースト化支援: クライアント企業のAIファースト化を推進するため、全体戦略からユースケース探索、ルール・ガバナンス整備、システム環境整備、AIエージェント開発等を一貫して支援します。
2. クライアントの個別事業・業務のAI化・データ活用支援: 個別ユースケースについて業務分析およびAI適用の見極めを行い、AIを構築・検証・導入します。
3. インテリジェンス業務の立上げとAI適用: 当社が開発しているAIエージェントも用いてお客様のインテリジェンス業務の立上げ・運用を支援します。
4. 金融分野における業務のAI化支援・各種モデル構築: 主として金融機関の審査・与信やマーケティング分野等において、業務のAI化、および、AIモデルの構築・導入を行います。
ポジション・部門の魅力:

募集概要
当社は創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。

具体的な業務内容
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。
データ活用プロジェクト: 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

配属部門: アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、お客様のデータ活用（DX）に関する構想策定からビジネス実装までEnd to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。

国内外に展開する大手金融グループが、高度化・多様化する企業や金融機関、ファンド等の資金調達ニーズ、投資・運用ニーズに応えるべく戦略的な位置付けで設立した会社です。
既存の銀行融資（シニアローン）等ではカバーしきれない「プライベートクレジット」「メザニン」「アセットファイナンス」領域において、主に顧客ニーズの発掘から案件組成等に係るカバレッジ、オリジネーション業務をリードしていただきます。
金融・ファイナンスを通じて産業の成長・構造変化に貢献したいとお考えの方、新しいファイナンス手法への取り組みに高い関心をお持ち方、チームで新しい市場／マーケットの拡大・発展に挑戦したいとお考えの方、是非一度お話ししてみませんか。

●業務内容：
オリジネーション：グループ内カバレッジ、グローバルファンド等
とのリレーションを活用した案件発掘。LBO・MBO等の各種ファイナンス、下記に記載のアセット等を対象としたファインスの組成。
※データセンター等のデジタル・インフラ・ストラクチャー、債権
・無形資産（IP等）、モビリティ、その他オペレーショナルアセット等を対象としたファイナンス手法の開発・組成等。

金融犯罪対策部は、金融犯罪・マネーロンダリング対策の企画部門です。お客さま対応の部署、不正アクセス・詐欺被害をモニタリングしている部署、システム・セキュリティを担当している部署等と協力しながら、金融犯罪のリスクを分析し、削減や抑止のための解決策を企画・導入の責任を負うコントロールタワーの役割を担っています。また、法律や関係当局の指針も踏まえたうえで、行内の体制づくりやルール・業務フロー等を構築することも重要な業務です。

【経済価値指標分析/全社の資産運用・リスク管理に対する提言が可能/在宅勤務可】
業務概要:
経済価値計理室の主な担当業務は以下のとおりです。このうち、特定の業務において、業務のリードおよびチームマネジメントを担当いただきます。

具体的な業務:
1. 経済価値指標の管理・計測
・決算期毎のESR（経済価値ベースのソルベンシー比率）の算定、感応度分析、将来予測。
・内部モデルの高度化および妥当性検証。
2. 商品収支検証・新契約価値（VNB）分析
・商品別・利源別の収支分析および収益性評価。
・販売チャネル・商品特性に応じた新契約価値の計測と、商品設計・価格設定・販売方針へのフィードバック。
3. ALM（資産負債総合管理）の高度化
・経済価値ベースの負債特性に応じた資産配分戦略の策定支援。
・金利リスクの高度化の支援。
4. 経営層へのレポーティングと提言
・分析結果に基づく、経営課題の抽出および改善策の提言。

ポジション・部門の魅力:
単なる計算業務にとどまらず、分析結果を「商品戦略」・「販売戦略」、「資産運用戦略」、「リスク管理」にどう反映させるかといった、当社の経営戦略全般の意思決定に直結する業務です。
また、国内外の当グループ会社全体の動向を理解し、当グループ全体のレベル向上に貢献する、やりがいのある業務です。
全社横断的なプレゼンスを発揮し、商品開発部門、資産運用部門、経営企画部門、リスク管理部門と密に連携するハブ組織です。数理的な専門性を、ビジネスの共通言語として活用し成長できる機会が豊富にあります。

キャリアパス:
当室での業務を通じて、数理的な専門性を高めるとともに、国内最大手の当グループの経営戦略全般に関する知見を高めることができるため、当社および当グループ会社の経営企画、商品開発、資産運用、リスク管理、会計、海外部門といった幅広い領域で活躍いただくことが想定されます。

働き方:
在宅勤務も取り入れながら柔軟に働いていただくことが可能です。

配属部署について:
経済価値計理室は、アクチュアリーや会計・資産運用・リスク管理の業務経験のある程度の組織です。若手職員が多く活気があり、和やかな雰囲気で日々業務に取り組んでいます。

【業務概要】
退職金・年金制度の制度設計・制度運営（年金数理計算業務を含む）や制度見直しのコンサルティング

【具体的な業務】
・年金財政や退職給付会計をふまえた退職金・年金制度の立案・設計・制度運営（年金数理計算業務を含む）
・企業再編や定年延長等の人事制度変更等を受けた制度見直しのコンサルティング
・年金数理計算業務に関する事務企画、事務遂行
※営業担当者ではありません。社内でのやり取りや業務が中心となる想定ですが、提案のために営業担当者に同席しお客様先へ訪問いただく可能性もございます。
※個人で顧客開拓をしていただく業務でありません。

【業務習得イメージ】
OJTや社員への同行を通して業務を習得いただきます。
担当する数理業務については専用システムへの必要項目の登録・出力がメインのため、数理業務未経験者でも比較的早期の習得が可能です。

【ポジション・部門の魅力】
・老後の所得保障という社会的意義の非常に高いテーマに取り組む業務です。
・業務未経験から退職給付コンサルティング（年金数理計算業務を含む）という高い専門性を身につけることができる環境です。実際に、アクチュアリー資格をお持ちでない方も活躍されています。
・『法律というルール』『数値という根拠』を総合的に扱う業務であり、専門性だけでなく、他の分野に進んでも通用する力が身に付きます。
・当社がこれまで培ったリレーションを活かし、日本を代表する企業をはじめとした多くの企業の従業員の方々の福利厚生制度に、専門業務を通じて貢献することができます。

【組織概要】
団体年金部は東京・大阪に所属しており、部直下の組織として、制度設計に関するコンサルティング・資産運用に関するコンサルティング・年金数理計算を担当するチームがあります。その他、部内には確定拠出年金業務グループ、確定拠出年金コールセンターがあり、団体年金部一体となり確定給付企業年金、企業型・個人型確定拠出年金の普及に努めています。

【キャリアパス】
ホールセール部門内でローテーション（総合法人部や部門企画・部門執行セクション）や、継続的な退職給付コンサルティング業務への配置が想定されます。
ご志向性に応じてアクチュアリー職（数理部門）としてのローテーションの可能性もあります。

【アクチュアリー資格取得のための勉強会等サポート体制充実/経済価値指標分析/全社の資産運用・リスク管理に対する提言が可能/在宅勤務可】
●担当業務詳細
−経済価値計理室の主な担当業務は以下のとおりです。このうち、特定の業務において、課長を補佐しチームをけん引しながら業務を担当いただきます。
1.経済価値指標の管理・計測
・決算期毎のESR（経済価値ベースのソルベンシー比率）の算定、感応度分析、将来予測。
・内部モデルの高度化および妥当性検証。
2.商品収支検証・新契約価値（VNB）分析
・商品別・利源別の収支分析および収益性評価。
・販売チャネル・商品特性に応じた新契約価値の計測と、商品設計・価格設定・販売方針へのフィードバック。
3.ALM（資産負債総合管理）の高度化
・経済価値ベースの負債特性に応じた資産配分戦略の策定支援。
・金利リスクの高度化の支援。
4.経営層へのレポーティングと提言
・分析結果に基づく、経営課題の抽出および改善策の提言。

●配属部署について
−経済価値計理室は、アクチュアリーや会計・資産運用・リスク管理の業務経験のある20名程度の組織です。 若手職員が多く活気があり、和やかな雰囲気で日々業務に取り組んでいます。

●特徴・魅力
−単なる計算業務にとどまらず、分析結果を「商品戦略」・「販売戦略」、「資産運用戦略」、「リスク管理」にどう反映させるかといった、当社の経営戦略全般の意思決定に直結する業務です。
−また、国内外のグループ会社全体の動向を理解し、グループ全体のレベル向上に貢献する、やりがいのある業務です。
−全社横断的なプレゼンスを発揮し、商品開発部門、資産運用部門、経営企画部門、リスク管理部門と密に連携するハブ組織です。数理的な専門性を、ビジネスの共通言語として活用し成長できる機会が豊富にあります。

●キャリアパス
−当室での業務を通じて、数理的な専門性を高めるとともに、国内最大手の当社グループの経営戦略全般に関する知見を高めることができるため、当社およびグループ会社の経営企画、商品開発、資産運用、リスク管理、会計、海外部門といった幅広い領域で活躍いただくことが想定されます。

●働き方
在宅勤務も取り入れながら柔軟に働いていただくことが可能です。

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）

＜調査研究部＞
・サステナビリティに配慮した投資
・ガバナンスに関連した調査研究
・サステナビリティに関する企業の情報開示
・社会的課題に対する企業行動
・個人投資家の行動
・アセットオーナーによる投資行動

＜投資工学研究所＞
・各種計量モデルの開発
・AI技術を活用したモデル開発
・株式、債券の計量分析・加工データの提供
・投資工学、証券市場、AI技術の調査

その後の変更の範囲：当社の定める業務

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析し、アルゴリズム設計および実験検証を主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。

・顧客のビジネス課題に基づいたデータ分析、仮説立案、および実験設計の推進
・機械学習や統計解析を用いたモデル設計およびアルゴリズムの検証
・実装を見据えたPoC開発や評価指標の設計、およびモデルの精度改善に向けた要因分析と施策の実行
・最新論文の調査・理解、および先端技術を用いたアルゴリズムのプロダクトやプロジェクトへの応用

●事業に携わる魅力
・当社はSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。
・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。
・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。
・生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。

●ポジションの魅力
・最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。
・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。
・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。
・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。

受託開発のエンジニアとして、ソフトウェアを掛け合わせた自動車開発：SDV（Software Defined Vehicle）を対象に、以下の業務をご担当いただきます。

【研修期間】
・自社独自教材によるMBDシミュレーション技術の習得（〜2ヶ月）
・OJTにより業務に必要な特定技術の理解（1ヶ月程度）

【配属後】
・MBDおよびプログラミングの受託開発
・HILSを活用したシミュレーション

【仕事の魅力】
○市場価値の高い、ハイブリッドなフルスタックエンジニアを目指せる
・シミュレーション開発の現場で実践力を磨き、市場価値の高いMBDエンジニアを目指せる。
・日本を代表する企業で次世代モビリティサービスの立ち上げに関わることができる。
・PL/PMが未経験の方でも、実践的な業務を通して、部長の直接的な指導のもとチームマネジメントを学ぶことができる。
・マネージャーとしてのキャリア以外にも、システム構築やモデル開発の技術力をより高めながら、スペシャリスト（エキスパート→リード→チーフ）としてのキャリアを目指せる。

〇最先端の開発技術を身に着けることができる
・ソフトウェア、クラウドといった技術を併せて活用していく機会もあるため、モデルベース開発にとどまらない技術が身につく。
・「製造業向け AI 基盤構築サービス」や「データサイエンティスト型AIエージェント開発サービス」を展開しており、そのほかのプロジェクトにおいても、機械学習や深層強化学習、制御AI・生成AI、数理最適化　などさまざまなAI技術とクラウド技術を組み合わせた開発も行っています。

【職務概要】
・損害保険会社のDX推進・次世代システム構想において、クラウドアーキテクチャの検討・設計を主導し、上流工程から技術面でプロジェクトを支援する。
・クラウド基盤を中心としたシステム全体設計を担い、非機能要件（可用性・性能・セキュリティ等）を考慮した方式設計を行う。
・クラウド技術の有識者として、技術選定、設計指針の整備、既存構成の改善提案を行い、組織全体のクラウド活用レベル向上に寄与する。

【職務詳細】
・【クラウド戦略・方式設計】
AWSを中心としたクラウド活用方針および全体アーキテクチャ方式の検討・設計を行う（GCP経験があれば尚可）。
・【コンテナ／サーバレス設計】
ECS／Fargate、Lambda 等を活用したコンテナ・サーバレスアーキテクチャの構成設計および方式検討を行う。
・【技術動向調査・評価】
クラウド、コンテナ、サーバレス、運用自動化に関する最新技術・サービス動向を調査し、適用可否の評価および技術提案を行う。
・【クラウドアーキテクチャ設計】
Webシステム・業務アプリケーションに対し、可用性・拡張性・性能を考慮したAWSベースのクラウドアーキテクチャ設計を行う。
・【データ基盤設計】
AWS上のアプリケーションログや業務データを対象に、蓄積・分析・可視化を見据えたデータ基盤およびデータアーキテクチャ設計を行う。
・【アプリケーション開発支援】
コンテナ／サーバレス環境を前提としたアプリケーション開発について、方式設計や構成観点で技術支援を行う。
・【IaC／運用自動化】
Terraform や CloudFormation 等のIaCを用いたクラウド環境構築・変更管理の自動化、および運用作業の自動化設計を行う。
・【クラウド基盤設計・最適化】
AWSのネットワーク、コンピューティング、ストレージ、コンテナ基盤について設計・改善を行い、運用性・コスト・性能の最適化を図る。
・【セキュリティ設計・統合管理】
AWSおよびコンテナ／サーバレス環境におけるセキュリティ設計を行い、ログ・アラート等によるセキュリティの可視化および統合的な管理・改善を推進する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・クラウドエンジニアとしての市場価値向上
損保業界およびIT業界の最新動向に触れながら、AWSを中心としたクラウド設計・構築経験を通じて専門性と市場価値を高めることができる。
・クラウドスペシャリストへの成長
クラウドエンジニアとしての実務経験を重ね、クラウドアーキテクト／スペシャリストとして専門性を深化させるキャリアパスを描くことができる。
・選択可能なキャリアパス
技術志向のスペシャリストとしての道と、プロジェクトマネージャーとして活躍する道を自身の志向に応じて選択できる。
・充実した育成・学習環境
各種研修や自己研鑽支援制度を活用し、クラウド、セキュリティ、運用自動化などのスキルを継続的に伸ばせる。
・クラウド×金融DXのやりがい
金融機関と連携したクラウド活用案件を通じ、DX推進や新たな金融サービス創出に貢献できる。

【職務概要】
データセンターの新設・増設・リプレース案件における上流工程を担う技術営業ポジションです。アカウント営業と連携した活動を前提とし、顧客のデータセンター計画に対し超概算的な基本設計、概算コスト試算をはじめ、電力・冷却・ラック設計に関する技術コンサルティングを行い、事業部のエンジニア参画前の案件具体化を実施し、顧客と事業部の橋渡し役としてスムーズな案件推進を支援します。

【職務詳細】
・データセンター新設・増設・リプレース案件の上流工程（基本設計、概算コスト試算）のプレ対応
・電力・冷却・ラック設計に関する技術コンサルティング
・最新技術（液冷、省エネ設計、生成AI対応DC）を踏まえた提案活動
・通信事業者やデータセンター事業者との技術的折衝、事業部とのブリッジ業務
・大規模プロジェクトにおけるステークホルダー調整

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・業界の最前線で活躍：生成AIや液冷技術、省エネ設計など、次世代データセンターの構築に携わることで、最新技術を実務で習得できます。
・ビジネスと技術の橋渡し役：顧客の戦略に深く関わり、事業価値を最大化する提案を行うことで、技術営業としての専門性とビジネススキルを磨けます。
・キャリアパス：将来的には、データセンター事業向け戦略立案やプロジェクトマネジメント、海外案件や英語での交渉を通じて、国際的なプロジェクト経験を積むことができます。さらには事業部門のリーダーとして活躍できるポジションです。

IT推進部のインフラ担当として、以下の業務をお任せします。

・上記ITインフラストラクチャ、セキュリティに関する企画立案、およびプロジェクト管理（要件定義〜運用引き渡しまで）
・現行環境の維持管理およびベンダーマネジメント
・システム・リスク発生時のインシデント対応
・仕様変更、セキュリティ強化対応の実施（大半はベンダ作業ですが、一部デバイス、クラウドサービスの設定実施が発生する場合があります）
・各種脆弱性関連診断の実施、対応
・関連ルール、手順等の整備
・軽微な不定形システム修正作業（ベンダに順次移行予定）

担当いただく案件例：
・セキュリティ関連システム導入、関連レスポンス体制整備
・社内サーバ基盤EOS対応、一部クラウドリフトの実施によるBCP体制強化
・次期クライアント環境、ネットワークインフラ検討

リスクマネジメントファンクションは、当社および当グループ内保険会社の全てのモデルに対し、一括して2nd lineレビューを実施する役割を担っています。
新監督規制（ESR）導入に伴う既存モデル全般の更新および新たに認識されるモデル登録が相当量見込まれるため、人材の増員を予定しており、本ポジションではアクチュアリー系人材の採用を想定しています。

具体的には以下の業務を担当いただきます。
1. 当社および当グループ内保険会社のモデルに対する独立的なレビューの実施
・担当部門等で作成したモデルに関する文書等の適切性の評価
・担当部門等で実施したテストの証跡・コントロールの検証
・独立的なModel Validationの実施（モデルの妥当性分析・評価等）
・レビューレポートの作成（必要に応じ、改善点や課題等の提示を実施）並びに評価アプローチ、内容の担当役員への説明
2. 担当部門等のモデルリスク管理の実施状況やモデルリスク管理態勢のモニタリング、必要な支援・助言
3. その他、親会社等との連携及び報告

【ポジションの魅力】
新監督規制（ESR）導入という重要なフェーズにおいて、グループ全体のモデルリスク管理を独立した立場でレビューし、その妥当性を評価する重要な役割を担います。アクチュアリーとしての専門知識を活かし、会社全体の健全な経営に貢献できるやりがいのあるポジションです。

【主な職務・責任】
　保険数理モデル（CFモデル等）に関する開発支援・検証業務（モデルロジックの理解、データおよび計算結果の妥当性確認 等） 　アクチュアリーおよびデータエンジニアと連携した データ・プロセス設計および改善
　Python / SQL 等を用いたデータ検証、テスト設計、プロセス自動化の推進
　業務フロー・データフローの可視化および改善提案

【入社後の教育・研修について/Education and Training after Joining the Company】
　保険数理モデル（CFモデル等）および関連するデータ・レポーティングプロセスに関するオンボーディング
　業務理解の進捗や本人の志向に応じ、保険数理業務への関与範囲を段階的に拡大する機会を提供

【当該業務の魅力/ Selling Points of This Position】
・　アクチュアリーとデータエンジニアのハブとして、保険数理モデル、データ、業務プロセスを横断的に理解し、改善をリードできるポジション
・　アクチュアリー試験学習を継続しながら、実務を通じてモデル構造・データの流れ・数理ロジックを深く理解できる環境
・　単なる運用やサポートではなく、「なぜこのモデルなのか」「なぜこのプロセスなのか」を問い、形にしていく役割
・　将来的には、部の中核人材としての活躍、または保険数理業務へのステップアップのいずれも目指せる柔軟なキャリア設計

【将来のキャリア展望/ Perspective of Future Career in this Position】
本ポジションでは、本人の志向と適性に応じて以下のキャリアパスを柔軟に選択できます。
・　保険数理 × IT のハイブリッド人材 ：モデル検証、データ品質、プロセス改善の専門家として活躍
・　将来的にアクチュアリー業務へ軸足を移すキャリア ：試験合格状況や経験に応じ、保険数理チームと連携しながら数理業務へのシフトも可能
・　グローバル／変革プロジェクトへの参画

※総括班、審査班のいずれかに配属
【総括班】
リスクアセスメント部署として、当社全体の各種リスクの把握・計測にかかる業務全般と、個別リスクに関する組織統制
・主な業務は、バーゼル規制対応（市場・信用などの個別リスクの計測や管理）や、情報セキュリティやサイバーセキュリティに関する業務、事務リスクの把握・分析など、幅広い業務を実施。

【審査班】
信託銀行における引受管理、受託・受任審査
・受託・受任者責任の遂行、遵法性の確保、顧客保護等の観点で審査。例えば、案件資料や契約書等から、当社の受託リスクや顧客保護の観点からのリスクを見極め、コンプライアンスチームを含め関係部署と連携し、リスクを排除・極小化する業務。

信託財産の運用管理等にかかるモニタリング
・受託・受任事務の遂行、外貨流動性管理、関係者信用力管理、執行状況管理、当社裁量に基づく投資判断の妥当性など、適宜モニタリングを実施。

募集概要 - 具体的な業務内容:
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
データ活用プロジェクト(※)：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

ポジションの魅力:
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
基本的にプロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

募集概要
当社はデータ活用を軸に事業を展開しています。DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
具体的な業務内容
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

【業務内容】
・市場やオペレーショナルリスクの計測と各リスクカテゴリーの横断的な管理
・バーゼル規制に関連する法令や行内ルールにかかる順守状況のモニタリング
・リスク管理委員会等の企画運営、金融庁や日本銀行へのレポーティング

【業務内容】
・内部格付制度等の企画立案、検証、運用監視、報告書の作成
・バーゼル規制に関連する法令や行内ルールにかかる順守状況のモニタリング
・リスク管理委員会等の企画運営、金融庁や日本銀行へのレポーティング

●入社後の一定期間は専門領域を定めず、BPXが対象としている業種（製造業、エネルギー/インフラ、小売・フランチャイズビジネス、ヘルスケアなど）における様々な領域のプロジェクトに参画頂くことを想定しています。
●担当頂くプロジェクトテーマは、事業戦略・新規事業開発からAI・アナリティクス、IoT活用、オペレーション変革など多岐に及びます。
●想定職位：シニアコンサルタント、コンサルタント、ビジネスアナリスト

主に外国株式のプロダクトスペシャリストとして以下業務に従事いただきます。

1. 販売会社向けプロダクト支援
商品説明・プレゼンテーション（販売会社本部・支店等）
販売支援ツールの提供
照会対応、提案資料の作成

2. 運用情報の発信・コンテンツ作成
市況コメント、パフォーマンス要因分析
販社向け販促資料の作成・改善
競合商品の調査・分析

3. 海外拠点・外部委託先との連携
グローバル運用拠点とのコミュニケーション
外部委託運用会社の定例会議体の運営
外部ファンドマネージャー、PM等との連携による運用情報の資料化

4. 商品企画・プロダクト開発
新商品の企画立案、販売戦略の策定
社内関係部署（営業・運用・商企）との調整
顧客ニーズに基づく外部委託商品の選定・導入

●業務内容
- 最大手のデベロッパー・ゼネコン様と伴走しながら、顧客起点での事業を開発する役割
- プロダクト開発、営業、CS、マーケなどの機能を幅広く担当
- 「プロダクトマネージャー・BizDev・営業・CS・マーケ・・」プロダクトのグロースに関わる全てのロールのマネジメント役を担います。特にビジネス系のロール（BizDev、営業、CS、マーケ等）にはチームのマネジメントやハンズオンでの実行支援も行います
- 業界課題につながるイシューの探索をはじめ、「業界課題を解決する新しい価値の開発」にも取り組みます。

具体的なポジション例：
- 作業工程管理SaaSでの戦略顧客担当
- 国内最大手のお客様を担当いただき、お客様の課題を「プロダクト」に昇華し解決することがミッションとなります
- 「お客様のニーズ」と「SaaSプロダクト戦略」の両面の最適解をみつける難易度の高い仕事を担当します
- プロダクトのPoCフェーズでは「営業」、「PM」などの役割を担い幅広い経験を蓄積できます

●ポジションの魅力
- 「約8.5万社の顧客基盤、約81万社・約280万人のデータ基盤」（2024年5月末時点）を活用して、新しい事業づくりをはじめやすい。圧倒的に強いプロダクトがあるおかげで顧客が待っている状態でのビジネス開発
- 第2創業フェーズで組織の新陳代謝が進んでいる、事業の拡張がスピーディに進んでいることから「事業をリードするHeadポジションが空位」である
- 建設業界の特有の「重層下請け構造」により、ネットワーク効果が効きやすく「Winner takes allな事業」モデルに向き合うエキサイティングなロール
- 課題の発見から価値の開発、グロースという経験を積むことで「事業人材」としてのキャリアを蓄積できます。

コンビニジム『自社サービス』について
『自社サービス』は、従来の当社低価格で利用出来るコンビニジム（小売りのコンビニエンスストアと同様、簡単、便利を売りにした完全無人のジムのこと）です。誰でも、いつでも、どこでも、気軽に、安全に、リーズナブルに、利用できることをコンセプトにしており、次世代型のスポーツジムとして、人々の生活様式を変えるインパクトを秘めています。
当社が従来ターゲットとしていた運動上級者から、国内総人口に該当する女性やシニアに至る運動初心者を対象にすることで、より多くのユーザーを獲得できるポテンシャルを秘めており、会員数の獲得及びLTVの向上に向け、更なるサービス及びアプリの改修を行っております。
『自社サービスアプリ』は、会員の運動・健康状態の可視化から管理が可能で、ヘルスケアアプリ決定版として、多様な機能を搭載しています。
（例：体組成計と連動したヘルスケアデータ管理／トレーニング内容の管理／健康プログラムの閲覧／EC／クーポン／コミュニティ／動画によるトレーニング 等）
今後は、『自社サービスアプリ』を基盤に、世界随一のヘルスケアデータプラットフォーム（ライフログ）を構築し、ビッグデータを活かした様々なソリューションを展開していきたいと考えおります。
国内有数の巨大な経済圏を確立し、「健康」「予防医療」を入り口として、業界の常識や固定観念・既成観念を変え、人々の「心」と「体」の健康に向け、toC×toB（法人・自治体・業務提携）問わず、全く新しいソリューションを提供していていきます。

具体的な業務内容
当グループの多角的な事業（自社サービス、ボディメイク事業、リテール事業等）から得られる膨大なデータを活用し、ビジネスインパクトを最大化するためのデータ基盤構築およびAIソリューションの開発を担っていただきます。
1. データパイプラインの構築・運用
社内外の多様なツール・システムからBigQueryへのデータ連携・集約。
分析用データマートの設計およびETL処理の実装。
2. データの可視化と意思決定支援
Looker Studio等を用いたダッシュボード構築による、経営・現場の意思決定支援。
3. AI・LLMを活用したソリューション開発
生成AI（LLM）等を用いた社内業務効率化や顧客体験向上を目的としたエンジニアリング（チャットボット基盤の構築など）。
4. 高度なAIモデルの研究開発・実装
最新のアルゴリズムを用いた、需要予測、画像解析、数理最適化などのモデル開発とプロダクトへの実装。

製造業向けSCM系プロダクトの最適化プロジェクトにおいて、開発業務を担当していただきます。実用的な数理最適化アルゴリズムの実装にとどまらず、基幹システム導入やデータ管理の基礎整備が求められる製造現場に対し、管理環境の整備やデータ化支援を行います。また、システム導入後の運用フォローにも一貫して携わっていただきます。さらに、自社AIプロダクトの企画やプロトタイプ開発にも一部参画いただく予定です。

▼プロジェクト事例
数理最適化：スケジューリング最適化、配送計画最適化

▼具体的な業務
1. 開発・現場実装 ※得意な分野のプロジェクトから参画
・アルゴリズムリサーチ
・データベース設計・構築・運用
・フロントエンド開発
・クラウドデプロイ
2. 資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告
・要件定義・仕様策定

▼業務内容の比重
開発実装70%、クライアントとの打ち合わせ10%、資料作成20%

【変更の範囲】会社の定める全ての業務

【やりがい】
* 全工程に携わり、成長できる環境
要件定義からPoC、設計・実装・運用まで一貫して関わることで、技術・提案力の両面でスキルを磨けます。
* 多様な業界・技術に挑戦
自動車・半導体・食品など、多様な業界のプロジェクトで、幅広い経験を積めます。
* アイデアを形にできる少数精鋭体制
少人数での開発体制により裁量が大きく、自らのアイデアをサービスに反映できます。

幅広い産業のデータに興味ある数理最適化エンジニア募集中！

2019年9月にグループからの出資のもと設立されたテクノロジーカンパニーです。
新規事業企画、新規サービスプロダクト開発を行います。

2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。
・需要予測
　‐食品流通における需要予測モデル構築
　‐自動車産業における部品需要予測モデル構築
　‐再生可能エネルギー産業における発電量予測
　‐金融産業におけるコモディティ価格予測
・数理最適化
　‐食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化モデル構築
　‐自動車産業における倉庫在庫の数理最適化モデル構築
　‐鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化
　‐配送産業における配送効率化のための組合せ最適化モデル構築
　‐鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
・パーソナライゼーション
　‐電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
　‐自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
　‐銀行・金融産業におけるデフォルト予測

幅広い産業(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)を扱う為、グローバルな幅広い分野に関わることができます。また、開発のみでなく、新規事業担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。

数理最適化エンジニアは、各種産業の現場が抱える課題を配送経路最適化やジョブスケジュールの最適化などの最適化問題として表現し、課題を効果的に解決するアルゴリズムを構築・実装します。
業務では主に最適化問題の定式化やアルゴリズムの検討・実装を行うほか、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニアとしてのスキルを積みながら仕事をすることもできます。

【業務内容】
・顧客の業務課題を現実的に実装できる最適化問題としてモデル化する方法・方針の提案
・ヒューリスティックな手法や数理計画ソルバーを活用した最適化アルゴリズムの考案
・C++ や Python による最適化アルゴリズムの実装
・顧客の実データを使用した最適化アルゴリズムの適用可能性評価・改善
・データや実装したプログラムの動作結果を可視化するツールの開発
・開発したソリューションを運用するための WebAPI およびデータ基盤の設計・開発

【利用するフレームワーク・ツール等】
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR-Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, GitHub, Confluence 等

【社員について】
社員は70人程度ですが、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際科学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。優秀なデータサイエンスチームのメンバーと最適なソリューションを議論していける環境が揃っています。

当社は、創業以来、一貫して「データ活用を推進し、持続可能な社会に貢献する」ことをミッションに、企業のデータ活用支援をしています。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。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要なクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定や実績も多数あります。
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例:
・ゲーム業界におけるAI活用
・インフラ業界におけるAI活用
・食品業界におけるAI活用
・マルチモーダルAIの技術検証
業務内容:
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力:
・当社はデータ活用分野の先進企業であり、AIやDXといった最先端の案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析〜開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

募集部署（専門分析部門）について
当部門（専門分析部門）は、当企業グループの中でも新規事業として立ち上がった、先進的な組織です。従来当企業グループが主戦場としてきたマーケティング領域に留まらず、事業活動の中枢、すなわち経営の意思決定そのものの質を高めることを目的に生まれました。VUCAと言われて久しい現代における企業課題は、複雑化・相互依存化を前提とした構造的な問題が中心となっており、個別施策や単発分析、標準化された要件ありきの代行型コンサルティングでは解けません。当部門では、システムシンキング／システムダイナミクスという最先端の方法論を用い、事業成果を左右する因果構造（＝見えない""つながり""）を捉え、検証可能なモデルとして可視化し、成果最大化のための組織行動を現場に実装するところまで一気通貫で伴走します。経営パートナーとして、事業のメカニズムそのものを解き明かし、企業の意思決定の質を高め続ける。そのための、共創型・構造起点のコンサルティング組織です。

職種定義
当部門におけるデータサイエンティスト職は、成果を左右する事業のメカニズムを解き明かし、経営の意思決定と実行を前に進める役割を担います。コンサルタントや企画職から頼まれたモデル作成やデータ分析を進めるだけの存在ではありません。コンサルタントと対等な立場で顧客の事業課題に向き合いながら必要な問いを立て、課題設定→構造把握→モデル化→検証・示唆抽出→意思決定→実行の一連のプロセスをリードしていただきます。

業務内容
・問いの設計への関与 　事業課題に対する問いや仮説設計を、コンサルタントと共に行う。
・構造仮説のモデル化 　事業の因果構造をストック&フロー等で表現し、検証可能なモデルに変換する。
・データによる検証・シミュレーション 　モデルを用いて、施策や意思決定がもたらす影響を定量的に検証する。
・意思決定に向けた示唆構築 　分析結果ではなく、意思決定に必要な論点・選択肢・根拠を構造から提示する。
・実行フェーズへの伴走 　モデルと現実のズレを捉えながら、意思決定と行動が前に進むよう支援する。

業務から得られる経験／魅力
1. 経営の意思決定そのものを、構造から変える
主要企業の経営ボードに近い距離で、事業全体の方向性を左右する意思決定に向き合い、実際に変えていく経験が得られます。
2. データ担当に留まらず、意思決定プロセスの中枢に立つ
要件を渡されて分析モデルを設計/実行する立場ではなく、コンサルや経営層と対等な立場で議論し、判断の前提を一緒につくる経験が得られます。
3. システムダイナミクスという“因果を扱う技術”を実務で使える
相関分析や予測では扱いきれない従来の認知の外側にある因果関係を、システムダイナミクスでモデル化し、実際の意思決定を変える経験が得られます。

クライアントと共にデジタルプロダクトやサービスの戦略から実際の開発までを一貫して行っています。インパクトドリブンを重視し、課題の抽出から仮説構築、プロトタイプの作成・検証までを、スピード感をもって繰り返し実施していきます。

またクライアントとの協業を通じて、対話やワークショップなどのファシリテーション行いながら、共に価値を創りだしていきます。パートナーとしてクライアントに伴走する姿勢と、事業を推進していくオーナーシップが求められます。



＜具体的な業務＞
AsIsの分析やカスタマージャーニー策定
ToBeのソリューション案やプロトタイプ策定
AIを活用したプロダクト開発
コンセプト動画の作成