数理の転職求人
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数理の転職求人一覧
AIソリューション企業でのデータサイエンティスト(ミドル)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,000万円
ポジション
ミドルクラス
仕事内容
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。
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)
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)
AIソリューション企業でのデータサイエンティスト(シニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,000万円〜1,200万円
ポジション
エキスパートクラス
仕事内容
【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)
「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・投資工学研究所/大手証券会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1400万円
ポジション
担当者
仕事内容
<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
・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
データサイエンティスト/マーケティングプラットフォーム運営ベンチャー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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。
・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。
【大阪/愛知】シュミレーション・MBDエンジニア(制御・数理)/企業課題・社会課題の解決を行うコンサルティング企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜1,200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
【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。
大手損保次世代システム向けクラウド基盤の設計・提案と構築技術支援を横断するエンジニア/大手総合電機会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
910万円〜1030万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
【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。
・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。
データセンター事業者向け技術営業/大手総合電機会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1030万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
【職務概要】
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。
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。
リスクマネジメント マネージャー(数理分野)/外資系大手生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1170万円〜1460万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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。
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。
保険数理モデル・データプロセス改善スペシャリスト(アシスタントマネージャー)/外資系生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
アシスタントマネージャー
仕事内容
【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
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
信託銀行における審査・受託財産のモニタリング(リスク統括部)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
管理職想定(管理職未経験の方もご経験に応じて採用可能)
仕事内容
※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。
【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。
データサイエンティスト マネージャー/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
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
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
シニア データサイエンティスト/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
シニア
仕事内容
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
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
リスク管理本部 統合リスク管理部 オープンポジション/ネット銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
【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
・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
リスク管理本部 信用リスク管理部:オープンポジション/ネット銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
【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
・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
DX・AXコンサルタント(ジュニアコンサルタント)/大手総合商社が立ち上げたコンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
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
仕事内容
●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
●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
プロダクトスペシャリスト/日系大手運用会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,000万円〜1,600万円(残業代込み)
ポジション
担当者
仕事内容
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
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
BizDev Lead 事業開発リーダー/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
830万円〜1280万円
ポジション
事業開発リーダー
仕事内容
●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。
- 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。
AI・データユニット メンバー/上場会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
メンバー
仕事内容
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。
『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。
【大阪】AIエンジニア/製造業向け AI サーヒ スの提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
420万円〜800万円
ポジション
メンバー
仕事内容
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。
▼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。
データサイエンス部門 数理最適化エンジニア/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
機械学習エンジニア:データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
メンバー/リーダー
仕事内容
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)
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)
アナリスト職(データサイエンティスト)/大手広告代理店系マーケティングデータソリューション企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
外資大手戦略コンサルティングファームでのExperience Designer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
外資系コンサルティングファームでのアクチュアリ業務に関するコンサルティング(生保、損保)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
アナリスト
仕事内容
アクチュアリアル業務に関する各種コンサルティングサービス(生保、損保)
保険数理 主任〜マネージャー/少額短期保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
主任またはマネージャー
仕事内容
私たちは、シニア世代が抱える日ごろの悩みや社会課題に向き合い、
保険を通じてお客さまの日常に寄り添った商品・サービスの提供を行っております。
更なる成長と組織強化のため、本務である数理担当の他、商品開発の一員としてご活躍いただける方を募集いたします。
【職務詳細】
・決算業務(責任準備金の算出など)
・会社の収支分析、収支計画の作成
・保険商品の企画、開発、数理計算など(数値分析はコンサルティング会社に外注している場合と内部で行う場合、両方あり)
・リスク管理
【業務・会社の魅力】
自分のペースで担当業務に取り組むことが可能で、少数精鋭のため、幅広いキャリアを積むことが可能です。仕事のオンオフの切り替えがしやすい職場であるため、アクチュアリーとして長期的にご活躍いただける環境です。
決算をはじめとした様々な保険数理に関する諸統計の作成・管理や、決算分析を通じて経営に提案・関与することで、広い見識・経営的視点を身につけることができます。
また、アクチュアリーの資格をお持ちでなくてもご経験があれば次世代の幹部候補としてキャリアパスを持つことができます。
【今後のキャリアパス】
将来的にはマネジメント業務などにもチャレンジしていただきたいと考えています。
保険を通じてお客さまの日常に寄り添った商品・サービスの提供を行っております。
更なる成長と組織強化のため、本務である数理担当の他、商品開発の一員としてご活躍いただける方を募集いたします。
【職務詳細】
・決算業務(責任準備金の算出など)
・会社の収支分析、収支計画の作成
・保険商品の企画、開発、数理計算など(数値分析はコンサルティング会社に外注している場合と内部で行う場合、両方あり)
・リスク管理
【業務・会社の魅力】
自分のペースで担当業務に取り組むことが可能で、少数精鋭のため、幅広いキャリアを積むことが可能です。仕事のオンオフの切り替えがしやすい職場であるため、アクチュアリーとして長期的にご活躍いただける環境です。
決算をはじめとした様々な保険数理に関する諸統計の作成・管理や、決算分析を通じて経営に提案・関与することで、広い見識・経営的視点を身につけることができます。
また、アクチュアリーの資格をお持ちでなくてもご経験があれば次世代の幹部候補としてキャリアパスを持つことができます。
【今後のキャリアパス】
将来的にはマネジメント業務などにもチャレンジしていただきたいと考えています。
アクチュアリー候補生/日系生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜560万円
ポジション
アクチュアリー(候補生)
仕事内容
【職務詳細】
・IFRS、収支予測等
・保険計理人サポート、団信料率実務、月次作業総括
・EV、経済価値FT
・決算作業、収支予測
【今後のキャリアパス】
生命保険会社のアクチュアリー業務を担う主配置での業務経験を通じ、アクチュアリーとしてのキャリアを形成できます。
【業務・会社の魅力】
・自分のペースで担当業務に取り組むことが可能で、仕事のオンオフの切り替えがしやすい職場です。
・少数精鋭の組織であるため、社内の風通しが良く、新しいチャレンジや提案を歓迎する風土があります。部門間を跨る業務が多いため、協力関係を築きやすい環境があることも、当社で働く大きなメリットです。
・アクチュアリー資格取得支援制度有。
・IFRS、収支予測等
・保険計理人サポート、団信料率実務、月次作業総括
・EV、経済価値FT
・決算作業、収支予測
【今後のキャリアパス】
生命保険会社のアクチュアリー業務を担う主配置での業務経験を通じ、アクチュアリーとしてのキャリアを形成できます。
【業務・会社の魅力】
・自分のペースで担当業務に取り組むことが可能で、仕事のオンオフの切り替えがしやすい職場です。
・少数精鋭の組織であるため、社内の風通しが良く、新しいチャレンジや提案を歓迎する風土があります。部門間を跨る業務が多いため、協力関係を築きやすい環境があることも、当社で働く大きなメリットです。
・アクチュアリー資格取得支援制度有。
資産運用部 資産運用課 マネージャー/主任/スタッフ(契約社員)/日系生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜800万円
ポジション
マネージャー/主任/スタッフ
仕事内容
<投資フロント業務>
債券、不動産、インフラ、プライベートエクイティなど金融資産全般について下記業務を行っていただきます。
・マーケットビューに基づく運用戦略の策定
・投資対象(個別銘柄、ファンド)の分析、選定
・トレーディング
・投資先のモニタリング
・ヘッジ、資金繰り、デュレーション管理
・ファンド運用会社や証券会社等とのミーティング、リレーションシップマネジメント
・その他(契約書類作成、資料作成、会議事務等)
<ミドル・バック業務>
・リスク管理資料の作成、規制対応
・決算関連業務
・月次/四半期/年次決算対応および各種報告書の作成
・その他バックオフィス業務等
【業務・会社の魅力】
・当部署では、債券、不動産、インフラ、その他プライベートアセット、さらにデリバティブを扱っています。まずは、OJTで必要な知識を学んでいただきながら、ゆくゆくはそれらすべてにわたりご担当いただきます。
・広範な資産の投資経験を積むことができ、ポートフォリオマネジャーとしてのキャリア構築等を目指すことが可能です。
・社外における各資産の専門家やファンドマネジャーらと話すことも多く、学習機会に事欠かない環境が揃っております。また、近年は金融機関におけるリスク管理手法が高度化しつつある過渡期にあり、運用資産と負債を統合的に管理するALM(Asset liability management)の実施や経済価値ベースの指標算出等、高度な資産運用環境において専門性を高めることが可能です。
債券、不動産、インフラ、プライベートエクイティなど金融資産全般について下記業務を行っていただきます。
・マーケットビューに基づく運用戦略の策定
・投資対象(個別銘柄、ファンド)の分析、選定
・トレーディング
・投資先のモニタリング
・ヘッジ、資金繰り、デュレーション管理
・ファンド運用会社や証券会社等とのミーティング、リレーションシップマネジメント
・その他(契約書類作成、資料作成、会議事務等)
<ミドル・バック業務>
・リスク管理資料の作成、規制対応
・決算関連業務
・月次/四半期/年次決算対応および各種報告書の作成
・その他バックオフィス業務等
【業務・会社の魅力】
・当部署では、債券、不動産、インフラ、その他プライベートアセット、さらにデリバティブを扱っています。まずは、OJTで必要な知識を学んでいただきながら、ゆくゆくはそれらすべてにわたりご担当いただきます。
・広範な資産の投資経験を積むことができ、ポートフォリオマネジャーとしてのキャリア構築等を目指すことが可能です。
・社外における各資産の専門家やファンドマネジャーらと話すことも多く、学習機会に事欠かない環境が揃っております。また、近年は金融機関におけるリスク管理手法が高度化しつつある過渡期にあり、運用資産と負債を統合的に管理するALM(Asset liability management)の実施や経済価値ベースの指標算出等、高度な資産運用環境において専門性を高めることが可能です。
企業年金の数理計算の検証業務/日系大手生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
(雇い入れ直後)
・確定給付企業年金の掛金計算、債務評価
・退職給付会計計算
・年金ALMの計算
(変更の範囲)
企画立案・折衝調整・コンサルティング・事務・管理等の業務全般
・確定給付企業年金の掛金計算、債務評価
・退職給付会計計算
・年金ALMの計算
(変更の範囲)
企画立案・折衝調整・コンサルティング・事務・管理等の業務全般
ポートフォリオマネージャー/外資系大手生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1100万円〜1360万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
保険負債のリスクプロファイル分析に基づくALMや戦略的アセットアロケーションの策定、および投資計画の策定・実行を通じ、資産ポートフォリオの健全性や適切性を確保しつつ、収益を追求します。
具体的には、自社グループのポートフォリオマネジメントファンクション、もしくは自社グループ生命保険会社資産運用チームのマネージャーとして主に以下の業務のいずれかを担当いただきます。
1. 資産ポートフォリオ全体の投資方針および投資計画の策定
2. ALM戦略の策定と実行
3. リスクヘッジ戦略の策定と実行
4. 資産ポートフォリオの市場・信用リスク管理、日米会計基準および規制への対応
5. 数理部門と協働での新商品開発
6. 日本国債、米国債、米国公募社債、米国私募社債、日米不動産担保ローン、オルタナティブ等の各資産ポートフォリオの運用における、自社グループ資産運用会社への運用指図、モニタリング等のポートフォリオマネジメント
具体的には、自社グループのポートフォリオマネジメントファンクション、もしくは自社グループ生命保険会社資産運用チームのマネージャーとして主に以下の業務のいずれかを担当いただきます。
1. 資産ポートフォリオ全体の投資方針および投資計画の策定
2. ALM戦略の策定と実行
3. リスクヘッジ戦略の策定と実行
4. 資産ポートフォリオの市場・信用リスク管理、日米会計基準および規制への対応
5. 数理部門と協働での新商品開発
6. 日本国債、米国債、米国公募社債、米国私募社債、日米不動産担保ローン、オルタナティブ等の各資産ポートフォリオの運用における、自社グループ資産運用会社への運用指図、モニタリング等のポートフォリオマネジメント
【東京/大阪】生命保険会社でのアプリケーション開発担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜-980万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【職務内容サマリ】
ITサービスデリバリ1部では主に、社内ユーザが使用する生命保険契約の維持・管理を行うための基幹システムの保守・開発を担当しています。
各業務領域の既存システムの改修および、ペーパレス化・省力化・自動化を推進するため、DX施策も積極的に取り組む事を検討しており、業務領域・技術に固執せず柔軟な発想を持ち、積極的に推進していける方または自らコーディングできる方を募集します。
【職務詳細】
・アプリケーション開発(コーディング、単体テスト、結合テスト)
・BAU業務(日々の改善開発における要件定義、設計、受け入れ等、障害・照会対応、関連協力会社契約、リソース管理等)
・プロジェクト開発業務(会社ポートフォリオに準じたプロジェクト開発業務(要件定義、設計、受け入れ等)
・改善系施策の推進(業務部門への課題・改善点ヒアリング、改善計画の立案等)
ITサービスデリバリ1部では主に、社内ユーザが使用する生命保険契約の維持・管理を行うための基幹システムの保守・開発を担当しています。
各業務領域の既存システムの改修および、ペーパレス化・省力化・自動化を推進するため、DX施策も積極的に取り組む事を検討しており、業務領域・技術に固執せず柔軟な発想を持ち、積極的に推進していける方または自らコーディングできる方を募集します。
【職務詳細】
・アプリケーション開発(コーディング、単体テスト、結合テスト)
・BAU業務(日々の改善開発における要件定義、設計、受け入れ等、障害・照会対応、関連協力会社契約、リソース管理等)
・プロジェクト開発業務(会社ポートフォリオに準じたプロジェクト開発業務(要件定義、設計、受け入れ等)
・改善系施策の推進(業務部門への課題・改善点ヒアリング、改善計画の立案等)
データサイエンス部門 データアナリスト/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【概要】
エンタープライズ顧客に対し、定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。
【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の課題・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
・データ分析 :
-必要なデータの収集・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、顧客の戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します
-可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります
・生成AIを用いた技術検証:
-ChatGPT・Geminiなどを用いて生成AIの業務適応が可能かの技術的検証を担当します
エンタープライズ顧客に対し、定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。
【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の課題・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
・データ分析 :
-必要なデータの収集・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、顧客の戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します
-可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります
・生成AIを用いた技術検証:
-ChatGPT・Geminiなどを用いて生成AIの業務適応が可能かの技術的検証を担当します
データサイエンス部門 データアナリスト(ピープルアナリティクス)/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜950万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【概要】
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。
適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。
【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の人事課題・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
・HRデータ分析 :
-必要な人事関連データの収集・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、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します
・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。
適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。
【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の人事課題・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
・HRデータ分析 :
-必要な人事関連データの収集・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、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します
・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります
データサイエンス部門 データアナリスト(ピープルアナリティクス/マネージャー)/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,000万円〜1,500万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
マネージャー
仕事内容
【概要】
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を行っていただきます。また、顧客への提案活動も担当いただく想定です。
エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・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。
5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待します。また、志向・適正に合わせて、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部(分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…)なども担当いただきます。
【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の人事課題・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
・HRデータ分析 :
-必要な人事関連データの収集・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、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します
・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります
・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
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を行っていただきます。また、顧客への提案活動も担当いただく想定です。
エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・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。
5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待します。また、志向・適正に合わせて、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部(分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…)なども担当いただきます。
【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の人事課題・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
・HRデータ分析 :
-必要な人事関連データの収集・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、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します
・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります
・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
データサイエンス部門 データサイエンティスト(ジェネラリスト)/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
親会社が扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト(ジェネラリスト)募集中!
【概要】
顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
【主な業務内容】
・顧客課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの策定と提案
・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化
【事例】
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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
親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。
PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。
【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
【概要】
顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
【主な業務内容】
・顧客課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの策定と提案
・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化
【事例】
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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
親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。
PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。
【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
データサイエンス部門 データサイエンティスト(スペシャリスト)/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
親会社が扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト(スペシャリスト)募集中!
【概要】
このポジションでは、顧客の課題解決のために、機械学習や統計モデルを活用し、顧客の情報から価値あるインサイトを抽出することが求められます。特に、高度なモデル開発、特徴量エンジニアリング、最適化手法に精通した技術者を歓迎します。Kaggleコンペティションでの実績や、研究レベルの機械学習アルゴリズム開発経験をお持ちの方に最適な環境を提供します。
【主な業務内容】
・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善
・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング
・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング
・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成
・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備
【事例】
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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
親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。
PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。
【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
【概要】
このポジションでは、顧客の課題解決のために、機械学習や統計モデルを活用し、顧客の情報から価値あるインサイトを抽出することが求められます。特に、高度なモデル開発、特徴量エンジニアリング、最適化手法に精通した技術者を歓迎します。Kaggleコンペティションでの実績や、研究レベルの機械学習アルゴリズム開発経験をお持ちの方に最適な環境を提供します。
【主な業務内容】
・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善
・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング
・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング
・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成
・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備
【事例】
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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
親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。
PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。
また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。
【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
データサイエンス部門 オープンポジション/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
配属先は2019年9月に親会社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。親会社のグループ会社へのサービス提供に加え、グループ外の企業にも展開していけるような新規サービス・プロダクトの開発にも取り組んでいます。
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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
親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。
【募集ポジション】
データサイエンス部門では、以下の3つのポジションを募集しています。
これまでのご経験やバックグラウンドに合わせ、選考を通じてご経験を活かせそうなポジションを提案させていただきます。
[データサイエンティスト]
・機械学習/数理最適化モデルの構築・データ分析等
[データコンサルタント]
・顧客課題に対するデータサイエンス観点での企業の情報を活用したコンサルティング業務
[数理最適化エンジニア]
・配送計画最適化・発注量最適化などの数理最適化モデルの構築やアルゴリズムの改善、解の可視化ツールなどの開発など
ぜひ一緒に、あらゆる産業のデジタルトランスフォーメーションを通してビジネスを創っていきませんか?
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
・自動車産業における部品需要予測
・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
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・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
・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
親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(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)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の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。
【募集ポジション】
データサイエンス部門では、以下の3つのポジションを募集しています。
これまでのご経験やバックグラウンドに合わせ、選考を通じてご経験を活かせそうなポジションを提案させていただきます。
[データサイエンティスト]
・機械学習/数理最適化モデルの構築・データ分析等
[データコンサルタント]
・顧客課題に対するデータサイエンス観点での企業の情報を活用したコンサルティング業務
[数理最適化エンジニア]
・配送計画最適化・発注量最適化などの数理最適化モデルの構築やアルゴリズムの改善、解の可視化ツールなどの開発など
ぜひ一緒に、あらゆる産業のデジタルトランスフォーメーションを通してビジネスを創っていきませんか?
エンジニアリング部門 ソフトウェアエンジニア/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1800万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
親会社の扱う幅広い産業のデジタル化に興味があるソフトウェアエンジニア募集中!
配属先は2019年9月に親会社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。親会社のグループ会社へのサービス提供だけでなく、グループ外の企業にも展開していけるような、新規サービス・プロダクトの開発にも取り組んでいます。
親会社の扱う幅広い産業(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)を対象とするため、さまざまな課題にチャレンジすることができる環境です。
本ポジションでは、機械学習や数理最適化の技術を実用化し、顧客の課題を解決していくためのプロダクトやシステムの開発に取り組んでいただきます。顧客の課題に基づいたプロトタイプの作成や、プロダクションでの提供を前提としたデータ基盤の構築や業務アプリケーションの開発、SaaSの開発など、幅広い領域でソフトウェアの開発に携わることができます。また、最適化を行うアルゴリズムの構築など、AtCoderの経験が活かせる機会もあります。
【業務内容】
・機械学習や数理最適化技術を提供するためのプロダクト開発、最適化アルゴリズムの構築
・アプリケーション要件に基づいた技術選定やクラウドアーキテクチャの設計
・GoやPython, Typescriptなどを利用したAPI、Webアプリケーションの設計・開発・運用
・新規事業に対しての企画および技術的な実現性の調査・提案
配属先は2019年9月に親会社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。親会社のグループ会社へのサービス提供だけでなく、グループ外の企業にも展開していけるような、新規サービス・プロダクトの開発にも取り組んでいます。
親会社の扱う幅広い産業(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)を対象とするため、さまざまな課題にチャレンジすることができる環境です。
本ポジションでは、機械学習や数理最適化の技術を実用化し、顧客の課題を解決していくためのプロダクトやシステムの開発に取り組んでいただきます。顧客の課題に基づいたプロトタイプの作成や、プロダクションでの提供を前提としたデータ基盤の構築や業務アプリケーションの開発、SaaSの開発など、幅広い領域でソフトウェアの開発に携わることができます。また、最適化を行うアルゴリズムの構築など、AtCoderの経験が活かせる機会もあります。
【業務内容】
・機械学習や数理最適化技術を提供するためのプロダクト開発、最適化アルゴリズムの構築
・アプリケーション要件に基づいた技術選定やクラウドアーキテクチャの設計
・GoやPython, Typescriptなどを利用したAPI、Webアプリケーションの設計・開発・運用
・新規事業に対しての企画および技術的な実現性の調査・提案
データサイエンティスト/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
広告領域を主としたクライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を行うデータサイエンティストの募集です。
クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を行います。
具体的には、クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を実施します。
具体的なソリューションとして、各種データ管理および分析ツールに関連したソリューションを取り扱います。
【本ポジションの魅力】
- 機械学習や統計のスキルを活かしてクライアントの事業成果に貢献できます。
- グローバルプラットフォーマーと協業しながら世界で初となる広告ソリューションを開発できます。
クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を行います。
具体的には、クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を実施します。
具体的なソリューションとして、各種データ管理および分析ツールに関連したソリューションを取り扱います。
【本ポジションの魅力】
- 機械学習や統計のスキルを活かしてクライアントの事業成果に貢献できます。
- グローバルプラットフォーマーと協業しながら世界で初となる広告ソリューションを開発できます。
AI戦略コンサルタント/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
日々進化する生成AI技術を用いて、クライアントのマーケティングおよび営業活動の高度化につながるソリューションを提案・実装していただきます。当社のこれまでに培ってきたマーケティングノウハウと、最先端のテクノロジーを掛け合わせることで、クライアントの課題解決に貢献していくポジションです。
【業務概要】
- 生成AI・LLM等の最新技術を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアントビジネスにおけるAI活用ソリューションの企画・設計
- 生成AIソリューションやLLMの実装・開発
- データやAIを起点にした各種UX/コミュニケーション施策設計
- プロジェクトマネジメント
【案件例】
- 食品:顧客データを用いたAIペルソナ構築
- 企業が保有する顧客インサイトデータをもとに、LLMによりAIペルソナを生成。新規サービスの企画や事前評価に活用。
- 金融:ローン相談用の対話型AIアバターの構築
- 24h365日対応可能なAIチャット窓口を構築。身近な存在としてのUXを保ちながらいつでも相談できる利便性を確立。
- 自動車:生成AIを用いたデータ分析プロセスの効率化支援
- データ分析をユーザーフレンドリーなUI(チャット形式等)でLLMベースで実現できるような環境構築を支援。
【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- メンバーと切磋琢磨しながら最新技術の情報をキャッチアップできる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループが得意とする、マーケティングやクリエイティブ領域における生成AI活用の最前線に参画できる
【メッセージ】
- 上流の課題解決に携わりたい、事業の成果をクライアントとともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております!
- 〜上流志向の方へ〜
- 実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも当社が選ばれることが多い
- 実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
- また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる(どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる)
- 〜事業会社志向の方へ〜
- クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも""当事者""としてのコミットを求められるケースの方が多い(アドバイスをして終わりではない)
- 事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100%課題解決にコミットすることができる
- AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います!
【業務概要】
- 生成AI・LLM等の最新技術を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアントビジネスにおけるAI活用ソリューションの企画・設計
- 生成AIソリューションやLLMの実装・開発
- データやAIを起点にした各種UX/コミュニケーション施策設計
- プロジェクトマネジメント
【案件例】
- 食品:顧客データを用いたAIペルソナ構築
- 企業が保有する顧客インサイトデータをもとに、LLMによりAIペルソナを生成。新規サービスの企画や事前評価に活用。
- 金融:ローン相談用の対話型AIアバターの構築
- 24h365日対応可能なAIチャット窓口を構築。身近な存在としてのUXを保ちながらいつでも相談できる利便性を確立。
- 自動車:生成AIを用いたデータ分析プロセスの効率化支援
- データ分析をユーザーフレンドリーなUI(チャット形式等)でLLMベースで実現できるような環境構築を支援。
【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- メンバーと切磋琢磨しながら最新技術の情報をキャッチアップできる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループが得意とする、マーケティングやクリエイティブ領域における生成AI活用の最前線に参画できる
【メッセージ】
- 上流の課題解決に携わりたい、事業の成果をクライアントとともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております!
- 〜上流志向の方へ〜
- 実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも当社が選ばれることが多い
- 実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
- また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる(どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる)
- 〜事業会社志向の方へ〜
- クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも""当事者""としてのコミットを求められるケースの方が多い(アドバイスをして終わりではない)
- 事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100%課題解決にコミットすることができる
- AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います!
【札幌】有名外資系生命保険会社でのカスタマーサービスレプリゼンタティブ(コールオペレーター/P1A)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
オペレーター
仕事内容
当コンタクトセンター統括部では、当社にご加入のお客様、募集人からの電話の対応を行っています。
またそのお電話の内容は、保険の加入からお支払いまでの一連のお手続きに関するものそれに関する対応を行います。
【主な業務内容】
・契約者様、被保険者様からの保険内容や各種手続きに関する問い合わせ、依頼に対する電話対応
・各種お手続き依頼の書類発送手配
またそのお電話の内容は、保険の加入からお支払いまでの一連のお手続きに関するものそれに関する対応を行います。
【主な業務内容】
・契約者様、被保険者様からの保険内容や各種手続きに関する問い合わせ、依頼に対する電話対応
・各種お手続き依頼の書類発送手配
【札幌】有名外資系生命保険会社でのカスタマーサービスレプリゼンタティブ(コールオペレーター/P1)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
オペレーター
仕事内容
当コンタクトセンター統括部では、当社にご加入のお客様、募集人からの電話の対応を行っています。
またそのお電話の内容は、保険の加入からお支払いまでの一連のお手続きに関するものそれに関する対応を行います。
【主な業務内容】
・契約者様、被保険者様からの保険内容や各種手続きに関する問い合わせ、依頼に対する電話対応
・各種お手続き依頼の書類発送手配
またそのお電話の内容は、保険の加入からお支払いまでの一連のお手続きに関するものそれに関する対応を行います。
【主な業務内容】
・契約者様、被保険者様からの保険内容や各種手続きに関する問い合わせ、依頼に対する電話対応
・各種お手続き依頼の書類発送手配
不動産会社でのLoan-DX_ネット保険スペシャリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
住宅ローンのリスク移転を「商品性×再保険×データ」で再構築するプロジェクト。
団信・連生団信を単体商品として扱うのではなく、AI与信スコアリングと一体化した設計にし、保険数理と与信を往復で最適化する新しいアプローチに挑戦します。
●本ポジションにおけるミッション
高金利時代における「住まいと金融の新しい安心」を創る
●上記ミッション達成のための想定アプローチ
・住まい選びから計画的な支払いまでを一気通貫してサポート
・高金利時代における高付加価値商品(連生団信)の開発
・多様な共働き世帯(片方フリーランスなど)に合わせた与信の仕組み
▼仕事概要
1. 商品設計・数理設計
- 団信・連生団信の引受ルール設計
- 免責事項・給付条件の数理設計
- AI与信スコアと連動した保険料設計
2. 再保険スキーム構築
- 再保険スキームの設計・構築
- 引受余力の最適化
- リスク分散戦略の立案
3. デジタル実装・運用設計
- 告知〜支払までのCX(顧客体験)設計
- クレーム運用プロセスのデジタル化
- 不正検知システムの設計
- 継続的なモニタリング・改善の仕組み構築
●働く魅力
・団信を「単なる保険商品」から「与信の一部」として再定義することに挑戦できる
・保険数理とAI与信の相互最適化という新しい領域にチャレンジできる
・PoCフェーズからの参画により、商品設計に深く関与できる
・副業・業務委託での参画も可能(柔軟な働き方)
団信・連生団信を単体商品として扱うのではなく、AI与信スコアリングと一体化した設計にし、保険数理と与信を往復で最適化する新しいアプローチに挑戦します。
●本ポジションにおけるミッション
高金利時代における「住まいと金融の新しい安心」を創る
●上記ミッション達成のための想定アプローチ
・住まい選びから計画的な支払いまでを一気通貫してサポート
・高金利時代における高付加価値商品(連生団信)の開発
・多様な共働き世帯(片方フリーランスなど)に合わせた与信の仕組み
▼仕事概要
1. 商品設計・数理設計
- 団信・連生団信の引受ルール設計
- 免責事項・給付条件の数理設計
- AI与信スコアと連動した保険料設計
2. 再保険スキーム構築
- 再保険スキームの設計・構築
- 引受余力の最適化
- リスク分散戦略の立案
3. デジタル実装・運用設計
- 告知〜支払までのCX(顧客体験)設計
- クレーム運用プロセスのデジタル化
- 不正検知システムの設計
- 継続的なモニタリング・改善の仕組み構築
●働く魅力
・団信を「単なる保険商品」から「与信の一部」として再定義することに挑戦できる
・保険数理とAI与信の相互最適化という新しい領域にチャレンジできる
・PoCフェーズからの参画により、商品設計に深く関与できる
・副業・業務委託での参画も可能(柔軟な働き方)
生命保険会社での商品開発企画マネージャorアシスタントマネージャorスタッフ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
850万円〜1150万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
●新商品開発における以下の数理業務(90%)
1.認可折衝(50%)
- 発生率、算出方法書の作成を含む
2.新商品の社内承認取得、海外本社承認取得(30%)
- ExcelまたはProphetによるキャッシュフローモデルの作成と、それを使用した収益検証を含む
- PAR(Product Approval Report(英語))の作成を含む
- 再保険のアレンジを含む
3.システム検証(10%)
- システムから出力された保険料、責任準備金等の検証
●その他(10%)
- 数理事項に関する社内照会、顧客照会、代理店照会対応を含む
業界初の要素を含む、他社にない差別化された多数の新商品開発案件への関与を通じて、アクチュアリーとしての高度な問題解決能力を獲得することができます。
1.認可折衝(50%)
- 発生率、算出方法書の作成を含む
2.新商品の社内承認取得、海外本社承認取得(30%)
- ExcelまたはProphetによるキャッシュフローモデルの作成と、それを使用した収益検証を含む
- PAR(Product Approval Report(英語))の作成を含む
- 再保険のアレンジを含む
3.システム検証(10%)
- システムから出力された保険料、責任準備金等の検証
●その他(10%)
- 数理事項に関する社内照会、顧客照会、代理店照会対応を含む
業界初の要素を含む、他社にない差別化された多数の新商品開発案件への関与を通じて、アクチュアリーとしての高度な問題解決能力を獲得することができます。
グローバルバンクでの市場系ビジネスプラットフォームエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●当行の世界各拠点の誰もが利用できる標準化された業務パッケージを、内製・提供する「社内のパッケージベンダー」のような役割を担います 。ITコンサルタント(BA)がビジネスサイドからヒアリングしてきた課題をもとに、最適なプラットフォームを含めたシステム仕様を決定し、アジャイルに開発を進めます 。
【具体的な業務内容】
●ITコンサルタント(BA)やUI/UXデザイナーと連携した、ビジネスユーザーの課題を解決するアプリケーション・プラットフォームの企画・要件定義
●React (Next.js)、Docker等を用いたWebアプリケーションの設計・開発
●Java、Python等を用いたバックエンド・API開発(マイクロサービス化の推進)
●アジャイル開発手法を用いたスピーディな価値提供
※現場にコミットした案件が豊富にあり、多数のプロジェクトを通して実際に案件に携わりながらスピーディに経験を積むことが可能です。当ラインは、一つの業務領域のみお任せするのではなく、DX実現に向けて必要となる業務に幅広くチャレンジすることが可能です。
「グローバルに自分たちで創り上げた業務パッケージを導入したい」「システムによってDXを実現したい」という、自身のストロングポイントを活かしながら、幅広く開発業務に携われる、やりがいとキャリアアップが叶う環境です。
【開発環境】
・フロントエンド:React, Next.js, TypeScript
・バックエンド:Java, Python
・インフラ:AWS
・その他:Docker, CI/CD
【働き方】
・オフィスはトレーディングルーム内にあり、ユーザー部署とのコミュニケーションが取りやすく、実際の市場ビジネスや相場の動きを日々感じながら開発業務に取り組めます。
【具体的な業務内容】
●ITコンサルタント(BA)やUI/UXデザイナーと連携した、ビジネスユーザーの課題を解決するアプリケーション・プラットフォームの企画・要件定義
●React (Next.js)、Docker等を用いたWebアプリケーションの設計・開発
●Java、Python等を用いたバックエンド・API開発(マイクロサービス化の推進)
●アジャイル開発手法を用いたスピーディな価値提供
※現場にコミットした案件が豊富にあり、多数のプロジェクトを通して実際に案件に携わりながらスピーディに経験を積むことが可能です。当ラインは、一つの業務領域のみお任せするのではなく、DX実現に向けて必要となる業務に幅広くチャレンジすることが可能です。
「グローバルに自分たちで創り上げた業務パッケージを導入したい」「システムによってDXを実現したい」という、自身のストロングポイントを活かしながら、幅広く開発業務に携われる、やりがいとキャリアアップが叶う環境です。
【開発環境】
・フロントエンド:React, Next.js, TypeScript
・バックエンド:Java, Python
・インフラ:AWS
・その他:Docker, CI/CD
【働き方】
・オフィスはトレーディングルーム内にあり、ユーザー部署とのコミュニケーションが取りやすく、実際の市場ビジネスや相場の動きを日々感じながら開発業務に取り組めます。
大手運用会社での法人営業企画
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜800万円
ポジション
主任〜課長
仕事内容
<契約事務、情報管理、営業総務>
・投資一任および販売契約関係事務の管理−運用ガイドライン管理、媒介業務、運用報告対応、各種照会対応、情報提供・発信等
・法人営業(金融法人含む)に関する諸手続きの実施−私募投信(除くファンドラップ等)、確定拠出年金(除くiDeCo)の設定、販売契約に係る書面の送付
・顧客、販社等の総合情報管理−投資顧問の顧客区分管理、投信の販売会社情報管理(FDOSによる法令提出資料管理)、社内システム(セールスフォースに記録された営業活動情報の整理)の運営管理等
・営業関連業務における総務事項実施、関連部との調整−営業関連業務に関する規定、マニュアル等の作成・管理、会議開催・運営、予算・支出管理
・投資一任および販売契約関係事務の管理−運用ガイドライン管理、媒介業務、運用報告対応、各種照会対応、情報提供・発信等
・法人営業(金融法人含む)に関する諸手続きの実施−私募投信(除くファンドラップ等)、確定拠出年金(除くiDeCo)の設定、販売契約に係る書面の送付
・顧客、販社等の総合情報管理−投資顧問の顧客区分管理、投信の販売会社情報管理(FDOSによる法令提出資料管理)、社内システム(セールスフォースに記録された営業活動情報の整理)の運営管理等
・営業関連業務における総務事項実施、関連部との調整−営業関連業務に関する規定、マニュアル等の作成・管理、会議開催・運営、予算・支出管理
日系生命保険会社での内部監査スタッフ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円 前職の給与を考慮し、当社規定に則り決定します
ポジション
メンバークラス
仕事内容
各監査のリーダーを筆頭に数名で監査を行います。
簡易な検証については単独でレビューを行う事もございます。
●内部監査・代理店監査の実施に係る一連の業務
個別監査計画の策定から、検証、報告書作成、報告・伝達、フォローアップまで、一連の監査プロセスを担当します。
●内部監査に関する企画業務
リスクアセスメントの実施、年間監査計画の立案、監査品質の継続的な改善など、監査の高度化に向けた企画業務も担います。
●その他業務品質評価やJ-SOX評価等
J-SOX評価、品質評価など、企業統治や業務品質に関わる幅広い業務に携わることができます。
<テーマ監査一例>
専門性を活かし、以下のような多様なテーマに取り組むことができます。
●システム監査
●資産運用、数理、財務等の監査
●保険金支払、保険引受等の業務監査 等
<業務の特徴/魅力ポイント>
使命感を持ちながら、組織の健全性維持・業務改善に寄与していることを実感できるのが内部監査業務の魅力です。また、監査業務を通じで様々な部署と関わりを持ち、各業務プロセスを理解することになるため、会社全体を俯瞰的に見渡す視野が拡がります。さらに、ミスを指摘するだけでなく、改善策を議論し、助言・提言をまとめていくことになりますので、コミュニケーション能力や調整力が身につきます。
簡易な検証については単独でレビューを行う事もございます。
●内部監査・代理店監査の実施に係る一連の業務
個別監査計画の策定から、検証、報告書作成、報告・伝達、フォローアップまで、一連の監査プロセスを担当します。
●内部監査に関する企画業務
リスクアセスメントの実施、年間監査計画の立案、監査品質の継続的な改善など、監査の高度化に向けた企画業務も担います。
●その他業務品質評価やJ-SOX評価等
J-SOX評価、品質評価など、企業統治や業務品質に関わる幅広い業務に携わることができます。
<テーマ監査一例>
専門性を活かし、以下のような多様なテーマに取り組むことができます。
●システム監査
●資産運用、数理、財務等の監査
●保険金支払、保険引受等の業務監査 等
<業務の特徴/魅力ポイント>
使命感を持ちながら、組織の健全性維持・業務改善に寄与していることを実感できるのが内部監査業務の魅力です。また、監査業務を通じで様々な部署と関わりを持ち、各業務プロセスを理解することになるため、会社全体を俯瞰的に見渡す視野が拡がります。さらに、ミスを指摘するだけでなく、改善策を議論し、助言・提言をまとめていくことになりますので、コミュニケーション能力や調整力が身につきます。
生命保険会社での商品数理担当
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 600万円〜1000万円)
ポジション
担当者
仕事内容
【具体的な仕事内容】
・新商品・改定商品の基礎率や収益性計算前提の検討
・収益性計算
・金融庁との折衝
・新商品・改定商品に関わる再保険の検討
※ 将来的にその他の会社の定める業務に変更となる可能性があります
【部署ミッション】
・主に新商品開発・改定を通じて、会社のトップライン(売上)、ボトムライン(商品収益性)向上へ貢献する
・新商品・改定商品の基礎率や収益性計算前提の検討
・収益性計算
・金融庁との折衝
・新商品・改定商品に関わる再保険の検討
※ 将来的にその他の会社の定める業務に変更となる可能性があります
【部署ミッション】
・主に新商品開発・改定を通じて、会社のトップライン(売上)、ボトムライン(商品収益性)向上へ貢献する
世界最大級のオルタナティブ資産運用ファンドにおける投資先データサイエンティスト(コンテンツビジネス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:1000万円〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
マネージャー〜ディレクター
仕事内容
投資先は、年商500億円・総ユーザー数2,400万人超を誇る国内最大級の電子コミック配信サービスを運営しています。2024年より世界的な投資会社グループに加わり、経営層と事業部が一体となってAI・データ活用を全社的に推進。データサイエンティストが事業の根幹に関わる大胆な挑戦をしやすい環境です。
競争が激化する電子コミック市場において、AIが事業成長の鍵を握ると考えています。ユーザー体験の向上、LTVや広告効果の最大化、生成AIによる制作支援など、当社の豊富なデータ資産を活用し、事業をドライブさせる挑戦的な課題が数多く存在します。
そこで、今回は業界トップクラスの電子コミック配信サービスで、AI活用をリードしていただくデータサイエンティストを募集します。
業務内容
電子コミック配信サービスが保有する多様かつ膨大なデータを活用し、ユーザーの満足度と事業成長を最大化することがミッションです。具体的には、以下のテーマに取り組んでいただきます。
●作品の推薦アルゴリズムの高度化:
○閲覧・購買履歴などの行動データ、作品やレビューといったメタデータを活用した新しい推薦ロジックの開発、実装、A/Bテスト
○新規ユーザーや多様な嗜好を持つセグメントへの対応、コールドスタート問題の解決。作品毎に付与するのメタ情報の精緻化
●マーケティングの効率化 (ex. 広告宣伝、販促活動):
○短期だけでなく中期目線も踏まえた広告ROIの最大化、広告出稿作品の自動選定、広告クリエイティブの改善やキーインフルエンサーの特定
○各販促キャンペーン施策の効果検証/改善活動、LTV最大化を行う為のユーザー毎の販促施策ミックスの最適化
●生成AIを活用したコミック製作の支援:
○AIエージェント等を活用した原作小説の選定、小説原作のコミック向けストーリー変換、編集の壁打ち機能
○作画支援AIツールの導入、改善
競争が激化する電子コミック市場において、AIが事業成長の鍵を握ると考えています。ユーザー体験の向上、LTVや広告効果の最大化、生成AIによる制作支援など、当社の豊富なデータ資産を活用し、事業をドライブさせる挑戦的な課題が数多く存在します。
そこで、今回は業界トップクラスの電子コミック配信サービスで、AI活用をリードしていただくデータサイエンティストを募集します。
業務内容
電子コミック配信サービスが保有する多様かつ膨大なデータを活用し、ユーザーの満足度と事業成長を最大化することがミッションです。具体的には、以下のテーマに取り組んでいただきます。
●作品の推薦アルゴリズムの高度化:
○閲覧・購買履歴などの行動データ、作品やレビューといったメタデータを活用した新しい推薦ロジックの開発、実装、A/Bテスト
○新規ユーザーや多様な嗜好を持つセグメントへの対応、コールドスタート問題の解決。作品毎に付与するのメタ情報の精緻化
●マーケティングの効率化 (ex. 広告宣伝、販促活動):
○短期だけでなく中期目線も踏まえた広告ROIの最大化、広告出稿作品の自動選定、広告クリエイティブの改善やキーインフルエンサーの特定
○各販促キャンペーン施策の効果検証/改善活動、LTV最大化を行う為のユーザー毎の販促施策ミックスの最適化
●生成AIを活用したコミック製作の支援:
○AIエージェント等を活用した原作小説の選定、小説原作のコミック向けストーリー変換、編集の壁打ち機能
○作画支援AIツールの導入、改善
外資系大手生命保険でのIAM(アイデンティティおよびアクセス管理)技術リード
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
スタッフ〜
仕事内容
IAM(アイデンティティおよびアクセス管理)技術リードポジションの募集です。候補者はIAMの専門知識を持ち、オンプレミスおよびクラウドのSSOソフトウェアスイートでの実績があることが求められます。Ping Identityの経験が非常に重要です。候補者は、システム全体のシングルサインオン(SSO)およびリバースプロキシ(RP)エンジニアリングにおける設計決定と持続可能なサポート構造の確立を担当します。インフラストラクチャシステム(VM、ネットワーク、ファイアウォールなど)の接続方法を明確に理解している必要があります。迅速なトラブルシューティング能力がこの役割の主要な要件です。
プロジェクト実行における技術的なデリバリーを主導し、プロジェクト目標との整合性を確保します。
運用およびアプリケーションプロジェクトチームメンバーの主要な連絡窓口として、専門的なガイダンスを提供します。
インフラストラクチャの実装に関する戦略的な技術アドバイスをプロジェクトチームに提供します。
プロジェクトメンバーに対して、技術ソリューションに関する洞察と推奨事項を継続的に提供します。
技術的な制限を含む、包括的な構築および運用化ドキュメントをプロジェクトチームに提供します。
技術的なソリューションが仕様に従って、割り当てられたスケジュールと予算内で開発されることを保証します。
技術的なソリューションが可用性、容量、パフォーマンス、セキュリティなどの非機能要件を満たしていることを検証します。
●責任
候補者はIAM/Pingの分野における専門知識を持つ必要があります。
技術的なソリューションが計画設計、アプリケーション設計、および運用仕様に沿っていることを確認します。
アプリケーションおよびネットワーク設計を活用し、技術的および運用上の実現可能性を示すために、ソリューションが期待に応えることを保証します。
ソリューションが機能要件および非機能要件を満たす方法を詳細に示す、構築および運用化ガイドを含む包括的なドキュメントを作成します。
候補者はSSOおよびそれ以外のミドルウェアインフラストラクチャの設計における専門知識を持つ必要があります。
企業レベルの運用および文書化の経験があり、監査原則の理解が求められます。組織のセキュリティ体制に関する確固たる理解。
文書をレビューし、変更の提案を行います。
特定のプロジェクト要件に合わせたSSO構成を設計・開発します。
リバースプロキシ、シングルサインオンフローにおけるカスタムソリューションを設計、開発、実装します。
リバースプロキシ、SSO、およびAzure NGINXプラットフォームで発生する問題をトラブルシューティングします。 技術的なソリューションが計画された設計、アプリケーション設計、および運用要件で定義された要件を満たしていることを確認します。
設計、アプリケーション、および運用の利害関係者が必要な入力を提供したことを確認するための技術的な成果物の基準を設計および構築します。
実装が機能していることを確認するために、他のチームメンバーを指導し、一緒に作業します。
障害を調査し、根本原因分析を行い、内部の欠陥追跡ツールを使用して詳細で高品質な欠陥レポートを作成します。
各ソリューションを詳細に文書化し、特定のソリューションが機能的および非機能的要件をどのように満たすかを明確に説明します。
プロジェクト実行における技術的なデリバリーを主導し、プロジェクト目標との整合性を確保します。
運用およびアプリケーションプロジェクトチームメンバーの主要な連絡窓口として、専門的なガイダンスを提供します。
インフラストラクチャの実装に関する戦略的な技術アドバイスをプロジェクトチームに提供します。
プロジェクトメンバーに対して、技術ソリューションに関する洞察と推奨事項を継続的に提供します。
技術的な制限を含む、包括的な構築および運用化ドキュメントをプロジェクトチームに提供します。
技術的なソリューションが仕様に従って、割り当てられたスケジュールと予算内で開発されることを保証します。
技術的なソリューションが可用性、容量、パフォーマンス、セキュリティなどの非機能要件を満たしていることを検証します。
●責任
候補者はIAM/Pingの分野における専門知識を持つ必要があります。
技術的なソリューションが計画設計、アプリケーション設計、および運用仕様に沿っていることを確認します。
アプリケーションおよびネットワーク設計を活用し、技術的および運用上の実現可能性を示すために、ソリューションが期待に応えることを保証します。
ソリューションが機能要件および非機能要件を満たす方法を詳細に示す、構築および運用化ガイドを含む包括的なドキュメントを作成します。
候補者はSSOおよびそれ以外のミドルウェアインフラストラクチャの設計における専門知識を持つ必要があります。
企業レベルの運用および文書化の経験があり、監査原則の理解が求められます。組織のセキュリティ体制に関する確固たる理解。
文書をレビューし、変更の提案を行います。
特定のプロジェクト要件に合わせたSSO構成を設計・開発します。
リバースプロキシ、シングルサインオンフローにおけるカスタムソリューションを設計、開発、実装します。
リバースプロキシ、SSO、およびAzure NGINXプラットフォームで発生する問題をトラブルシューティングします。 技術的なソリューションが計画された設計、アプリケーション設計、および運用要件で定義された要件を満たしていることを確認します。
設計、アプリケーション、および運用の利害関係者が必要な入力を提供したことを確認するための技術的な成果物の基準を設計および構築します。
実装が機能していることを確認するために、他のチームメンバーを指導し、一緒に作業します。
障害を調査し、根本原因分析を行い、内部の欠陥追跡ツールを使用して詳細で高品質な欠陥レポートを作成します。
各ソリューションを詳細に文書化し、特定のソリューションが機能的および非機能的要件をどのように満たすかを明確に説明します。
外資系大手生命保険でのITレジリエンシーグループ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
スタッフ〜
仕事内容
Role Value Proposition
We are seeking a highly skilled and experienced Assistant Vice President (AVP) of IT Resiliency to join our Japan team. This critical role will be responsible for ensuring the stability, resilience, and effective incident management of our technology services across Japan operations.
The AVP will be instrumental in enhancing IT Service Management (ITSM) practices and fostering strong collaboration with business lines and all IT partners, including Application Development, Infrastructure, Security, and Data organizations. This is a dynamic role for a leader who can thrive under pressure and build high-performing teams in a complex, regulated financial services environment.
Key Responsibilities:
Lead and manage ITSM processes for Japan technology service operations, including Incident Management, Problem Management, Change Management, and Service Request Management.
Oversee and drive the Major Incident Management process, ensuring rapid restoration of critical services and effective communication to all stakeholders, including senior management and business lines.
Identify and implement strategies to improve the stability and resilience of IT systems and services, including developing and maintaining disaster recovery plans and technical recovery procedures.
Collaborate effectively with business lines to understand their needs and align IT services with overall business objectives and risk appetite.
Build strong relationships and drive collaboration with all IT partners (Application Development, Infrastructure, Security, Data organizations) to ensure end-to-end service reliability and continuous improvement.
Lead and coordinate disaster recovery exercises, tests, and simulations, analyze outcomes, identify gaps, and implement improvements to data resilience strategies.
Establish and enforce backup and recovery standards, ensuring data integrity and availability in the event of disruption.
Develop and implement continuous improvement initiatives within IT Service Management processes to enhance efficiency, service quality, and operational resilience.
Create and deliver clear, concise presentations and reports on IT resiliency and ITSM performance to senior management and other stakeholders.
Build, mentor, and lead high-performing teams, fostering a culture of accountability, collaboration, and continuous learning.
We are seeking a highly skilled and experienced Assistant Vice President (AVP) of IT Resiliency to join our Japan team. This critical role will be responsible for ensuring the stability, resilience, and effective incident management of our technology services across Japan operations.
The AVP will be instrumental in enhancing IT Service Management (ITSM) practices and fostering strong collaboration with business lines and all IT partners, including Application Development, Infrastructure, Security, and Data organizations. This is a dynamic role for a leader who can thrive under pressure and build high-performing teams in a complex, regulated financial services environment.
Key Responsibilities:
Lead and manage ITSM processes for Japan technology service operations, including Incident Management, Problem Management, Change Management, and Service Request Management.
Oversee and drive the Major Incident Management process, ensuring rapid restoration of critical services and effective communication to all stakeholders, including senior management and business lines.
Identify and implement strategies to improve the stability and resilience of IT systems and services, including developing and maintaining disaster recovery plans and technical recovery procedures.
Collaborate effectively with business lines to understand their needs and align IT services with overall business objectives and risk appetite.
Build strong relationships and drive collaboration with all IT partners (Application Development, Infrastructure, Security, Data organizations) to ensure end-to-end service reliability and continuous improvement.
Lead and coordinate disaster recovery exercises, tests, and simulations, analyze outcomes, identify gaps, and implement improvements to data resilience strategies.
Establish and enforce backup and recovery standards, ensuring data integrity and availability in the event of disruption.
Develop and implement continuous improvement initiatives within IT Service Management processes to enhance efficiency, service quality, and operational resilience.
Create and deliver clear, concise presentations and reports on IT resiliency and ITSM performance to senior management and other stakeholders.
Build, mentor, and lead high-performing teams, fostering a culture of accountability, collaboration, and continuous learning.