データサイエンティストの転職求人

本ポジションではトップシェアを目指す自社広告プラットフォームのデータサイエンティストとして、以下の業務を担当していただきます。

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・アドテクノロジーの予測回りの改修、機能アップデート
・SSPの販売単価向上ロジック開発
・商品レコメンドエンジンの開発（どの商品をレコメンドすべきか、ダイナミッククリエイティブのイメージ）
・データサイエンティスト目線での将来像を描く
・配下のデータサイエンティストのマネジメント
・Scienceグループの戦略の社内ビジネス側への共有
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上記簡単に記載しましたが、ご存知の通り、アドテクにおけるデータサイエンスは奥が深く、どこまでも探求しつづけることが求められます。
過去にアドテクのデータサイエンスや機械学習をやったことがあるかたで、この世界のさらなる深淵を目指したい方、募集しております。

●開発環境
(1)このチームが使う主要な言語・フレームワーク
・主要開発言語： Python
・フレームワーク：なし
・DB：Clickhouse、MySQL、BQ
・クラウド：GCP

(2)コミュニケーションツール、開発ツール
・GitLab、Slack、Redmine、Confluence
・各種エンジニア向けAIツール（Claude、cursor、v0.dev等）

(3)作業環境
・Mac

●この仕事で得られる経験、魅力
・DSPグローバル大手アドテク企業のようなロジックを一緒に作る
・AIのサポートなどのエンジニアの環境
・管掌範囲の広さ、裁量

●働き方
＜エンジニア＞
・基本的に出社勤務となりますが、週2日在宅勤務が可能です（今後、状況に応じて変更になる可能性はございます）。

ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

●業務概要
データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

●業務詳細
　* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
　* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
　* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
　* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
　* A/Bテストの設計と効果検証分析
　* リコメンデーションエンジンの開発と最適化
　* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
　* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
　* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
　* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

●開発環境／使用ツール
クラウド： AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、
データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など

●案件例
　* 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月）
　* 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月）
　* 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年）
　* 医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）
　* 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月）

●本ポジションの魅力
1. 多様なデータへのアクセス
様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。

2. ビジネスインパクトの実感
分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。

3. 最新の分析技術の適用
常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。

4. エンドツーエンドのプロジェクト経験
データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。

5. クロスファンクショナルな協業
ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。

6. 継続的な学習環境
社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。

7. 社会課題解決への貢献
データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。

8. キャリアパスの多様性
プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。

9. 最新のデータ分析環境
高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。

●想定されるキャリアパス
当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。

1. スペシャリスト キャリアパス：
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・シニアデータサイエンティスト
　　↓
・プリンシパルデータサイエンティスト

高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。

2. マネジメント キャリアパス：
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・データサイエンスチームリーダー
　　↓
・データアナリティクス部門マネージャー

チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。

これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

サービス成長のためのデータ分析

KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
　例）ボトルネックの特定と打ち手の考
ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
　例）データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
　例）チャンネル表編成の数理的な最適化
プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発
　例）ターゲティング広告商品の開発

●具体的な業務内容
・社内外のデータを用いたマーケティング成果向上と効果可視化を目的としたデータサイエンス
・BIツール（Tableau）等を用いたデータ集計 /解析/ ビジュアライゼーション
・外部調査会社と連携し、定量・定性調査の企画/設計/運用/分析
・調査分析結果を元にマーケティングプランの仮説考案
・リサーチプランを明確に伝えるための提案資料作成
・マーケティング課題解決における視点での示唆だし

●その他業務内容
・調査業務の外部発注、発注業者との折衝、ベンダーマネジメント
・ユーザー数やプロモーション実績などの商品・サービスの分析

●主なクライアントジャンル
・Game / マンガ / Fintech / キュレーション / フリマ / 旅行などのアプリ
・健康食品 / 化粧品 / 美容 / 脱毛 / ファッションなどのEコマースやその他Webサービス
・クレジットカード / カードローン / FXなどの金融サービス…など

魅力・やりがい
・マーケティングを一気通貫させられる面白さを感じられます
・常に市場やユーザーを理解でき「世の中のイマ」を捉えられます
・常にプランナーと連携し成果を実感できるので、仲間との達成感を感じられます
・様々な知見や経験を持つメンバーと刺激を受け合いながら成長を感じられます
・新しいデータ分析の仕組みを創造していくチャンスが得られます

身につくスキル
・マーケティング知見を基に分析結果を施策に繋げる活用方法を身に付けられます
・データや分析の考察力、課題抽出力、解決手法を身につける事ができます

キャリアパス
・データアナリストとして専門性を高めプロフェッショナルとしての活躍
・分析スキルに特化しデータサイエンティストとして活躍

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクスチーム」に所属し、当社事業における不動産評価モデルの開発を担当頂ける方を募集します。

●具体的な業務内容
・不動産の価格モデルの作成及び運用
- 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
- データのクレンジング
- AIツールへ投入し、相関モデルを導出
- モデルのフィッティングの調整
- 実装しモニタリング及び改善
・価格分析に基づくレポート作成

●想定キャリア
・リサーチ&アナリティクスチームにおける不動産部門リーダー
・サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

新卒採用ではATS（AOL）を使い採用業務を行っています。
適切なデータ分析を行うために、ATSの設計や運用管理から一緒に考えていただきます。
日々、複数の採用施策やイベントが動いているため、新卒採用の全体像を捉えながら業務を進めていただきます。

・ATS（AOL）や各種適性検査サイトの設計・運用管理
・週次、月次での採用データの分析（プロセス・属性毎など）
・各種採用イベント、採用メディアの効果測定
・総括データ分析（属性、媒体、時期など様々な切り口で実施）
・入社後の活躍分析（研修や検定関連のデータなど）
・経営陣や新卒チームへのレポーティング　など

※不要なデータクレンジング業務などをなるべく発生させないような最適なATSを設計し、アシスタントチームの業務効率向上に貢献してください

※目的とゴール達成のために適時オペレーションを組み替えているため柔軟性が求められますが、大規模オペレーションをハンドリングするやりがいを感じられる環境です

※データ分析や業務効率化以外にもご希望があれば、採用イベントへの登壇や面談、面接に関わることや、ご経験や適性に応じてマネジメント業務をお任せすることも可能です

●目指せるキャリア
新卒採用以外にも、当社及びグループ全体で採用は積極的に実施しています。
採用リクルーターや採用企画のスペシャリストを目指すことも、教育研修やエンプロイーサクセス、HRBPなどへの異動もご意向や適性に応じて柔軟に検討します。（新卒チームから人事本部内の各組織へ異動実績あり）

【当初配属予定部署】
法人企画部（データサイエンティスト、システムエンジニア）

【業務内容】
当社のインベストメントバンキング業務分野におけるシステム構築、データ駆動型ビジネスへの変革を推進する。
具体的には、各部のデータ活用をリードする役割を担う

【本ポジションで積める経験】
・DXによる変革の著しい金融業界で、最先端の技術を用いたビジネスイノベーションの経験
・大企業での中で、チャレンジングな案件に関わる経験

将来的にプロジェクトマネージャー（PM）やプロジェクトリーダー（PL）を目指す意欲のある方を新たに募集しています。私たちの案件では、分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境が整っています。

当社のプロジェクトは、比較的小規模（10人未満）で、システムエンジニア（SE）やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。

また、当社は成長機会を大切にしており、頑張り次第では1年を待たずに役職者へとステップアップすることが可能です。試用期間の短縮や早期のキャリアアップを実現する社風の中で、実力に応じたチャンスが与えられます。ただし、急成長中のベンチャー企業のような不安定な環境ではなく、安定した基盤の上で安心してスキルを伸ばすことができるのが特徴です。

当社は、社員の積極的な意見や提案を大切にしています。代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く、勉強会やイベントなど、様々な企画がございます。

この求人にマッチする方
・受動的なデータ分析（他部門からの依頼調査）ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方

上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

　　変更の範囲：会社が指定した業務

ビジネス領域
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲：会社が指定した業務

使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

＜エンジニア領域＞
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

　　変更の範囲：会社が指定した業務

＜ビジネス領域＞
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲：会社が指定した業務

●案件事例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）

＜上記以外の主要取引＞
　大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、
　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を
　多数いただいております。

●使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。将来的にPLやTL業務でのご活躍も期待しています。

＜業務内容＞
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理
・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定
・データ分析設計、分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）　※尚可

変更の範囲：会社が指定した業務

●業務例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）

●ポジションと期待
　当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。
　顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進（PM/PL）を行っていただけることを期待しております。

●仕事の魅力
・データサイエンティストは市場価値が高い
　データ分析に携わる事で、データに関する知識をもって、的確に理解・解釈したうえで分析し活用する能力が身に付きます。
　そして、業務を通してデータの重要性を理解することで、蓄積されたデータからは何が読み取れ、今後どのような行動が取れるかを意識できるようになり、課題解決に向けて意思決定を支援することができます。
　ITスキル、数学や統計の知識、ビジネススキルなどデータサイエンティストに求められるスキルは多岐にわたりますが、これらの思考的スキル・技術的スキルを身に付けることで市場価値が高まります。

・社会に変革をもたらす
　データ分析により、数値にもとづく合理的な意思決定が可能となるだけでなく、今まで気付けなかった課題やチャンスに気付きやすくなるといったメリットがあります。
　例えば、週間視聴者数が3000万人を超えるWeb系メディアの企業では、視聴データを基に新たな番組制作の企画を行ったり、行政が関わってくれば何千万人の暮らしに影響を与えたりと、社会に大きな影響を与えることができます。
　単体では意味をなさないデータでも、データを組み合わせることで価値を創造する事が出来るのはデータサイエンティストならではのやりがいです。

●キャリアパス
◆短期（メンバー）
　これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。
　研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。

◆中期（PL/TL）
　データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。
　また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。
　チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。

◆長期（PM/PL）
　PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。
　また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

素材産業に対する材料開発ソリューションの分析支援サービスを担当いただきます。
分析支援サービスを通じて、お客さまR&D部門の課題解決、材料研究開発における生産性向上実現のためのMIを用いたデータ分析支援、分析支援から得られた結果を用いたデータ駆動型材料研究開発におけるコンサルティングまで幅広く担当いただきます。
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。

【職務詳細】
1.受注前活動
・材料開発/MIのドメインナレッジを活かしたお客さまR＆D部門への提案活動
・学会、研究会への参加、論文の執筆
2.プロジェクトの立ち上げ
・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案
・課題解決方針の設計・提案
3.データ分析・評価
・機械学習、AI、計算科学を活用したお客さま材料データの分析
・分析結果の報告と材料開発指針の提案
・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
4.システム移行・運用
・材料データ分析基盤への分析機能の実装
・材料データ分析基盤の活用コンサルティング
※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。
特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。
さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。
また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。

配属予定組織では、技術系部門における各種の課題をデータ分析で解決することと、データを活用して意思決定するデータドリブンな文化の定着を担っています。
また、当社の通信事業を通じて生成される大量（月に数兆レコード）のデータアセットを駆使した分析も実施しております。

技術系部門をデータドリブンな組織にしていくための組織横断のデータ分析プロジェクトのリーディングをお任せいたします。
20代の若手が多い職場ですので、リーダー的な立場で指導・育成にも携わっていただくことを期待しています。

＜具体的には＞
下記いずれかの業務をご担当いただきます。
・AIや機械学習による予測や最適化を行うデータ分析プロジェクトにおいて、通信品質の改善や売上の向上などで、業務の高度化をリードする
・データドリブン組織化を進める組織横断プロジェクトにおいて、データ分析によるボトムアップでの業務課題解決を支援いただきます。担当者に伴走して課題解決に導き、各部署が自律的にデータドリブン化を進められるよう、組織変革をリードする

・事業成長のための最も重要な課題の発見、整理、解決
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど各チームの課題解決のための分析設計、データ分析、データ可視化、ダッシュボード設計
・モニタリング基盤の構築、メトリクスの設計
・プロジェクトの実証設計、仮説検証、機械学習プロジェクト等の設計・実行

【データアナリストとともに挑戦したい事業課題】
・当社のサービス成長を支えるための、最高効率のオペレーション業務（バッテリー交換、車両の再配置など）を実現すること
・ユーザーが乗りたい場所と降りたい場所を定量・定性的に理解して、その需要を満たすためのポートの供給を実現すること
・当社アプリの課題を定量的に理解して改善し続けるための仕組みを設計すること
・幅広いユーザーのニーズに応えるプライシングを設計・提供すること
・当社が社会に広く受け入れられるためのマーケティング上の課題をデータから明らかにすること
・車両の故障ログやエラーコードを活用して、当社の車両安全を担保する仕組みを作ること

【仕事の魅力】
・社会的意義のあるサービスの、事業成長のために最も重要な課題解決に取り組めること
・COOを中心とした経営陣と密に会話をしながら、迅速な意思決定でデータ分析を施策実施に繋げられること
・オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど、幅広い課題解決に携われること

＜役割＞
アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する

＜具体的な業務＞
・デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
・データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく

6万人のグループ企業の中で、各社のデジタル案件・施策をホールディングスの立場からチームで支援し、各事業の既存サービスの磨きこみや新規サービスの立ち上げを一緒に実現します。

●業務詳細
今回のポジションでは、ホールディングスのCoEに所属いただきながらグローバルの転職サービス価値向上のため、開発プロジェクトのリードやデータサイエンスに取り組んでいただきます。
主には、グループ海外子会社の転職サービス機能の向上に携わっていただきます。具体的には、アジア・オセアニア領域におけるジョブボードの開発、人材紹介・転職サービスを利用する顧客の体験良化を目指すためのAIモデル構築等です。
ご経験に応じて以下のいずれかのポジションをお任せする予定です。

(1)プロジェクトマネージャー
・ジョブポータル（アジア・オセアニア地域におけるジョブボード）の開発フェーズにおけるプロジェクトマネジメント
現在、ジョブボードの更なる機能強化を推し進めており、継続した開発を予定しています。その開発からリリースまでのプロジェクト管理を担当いただきます。
目的を踏まえ必要機能を定義し、より良いサービスに磨き上げていくことも含めて対応いただくことを想定しています。

(2)データサイエンティスト
・個人と求人のマッチングを良化するためのモデル構築
より最適なマッチングを目指し、AIを活用しながらモデル構築を実施いただきます。
個人／コンサルタント／クライアントのニーズに、よりフィットした情報をレコメンドできる環境や仕組みを作ることで、より魅力的なサービスへの進化を目指します。

※場合によっては 時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

●キャリアパス：入社後はまずご経験に応じて本ポジションの業務に取り組んでいただきますが、ゆくゆくはシステム企画等より上流にも挑戦いただける環境です。将来的には管理職としてピープルマネジメントにチャレンジ頂くか、エキスパートとして更なる専門性を磨いて頂くことも可能です。

クライアントの課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上で最適なソリューションを検証・実装してクライアント業務の高度化に貢献します。

以下内容をチームメンバーと協力しながら進めます。
　・分析提案
　・分析要件定義
　・分析基盤構築
　・データ集計
　・データ前処理
　・データ可視化
　・特徴量エンジニアリング
　・分析モデル構築
　・モデル評価
　・報告書作成
　・システム連携
　・クライアントとの調整

主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。

【変更の範囲】会社内での全ての業務

このポジションの魅力
・最先端の人工知能案件のお声がけをいただくため、様々な技術やデータに携わっていただくことが可能です。
・各自が得意領域を持っており、担当するプロジェクトにおいて困った際に相談や壁打ちが出来る体制です
・領域毎の技術顧問を招聘しており、アドバイスや知見を得ながらプロジェクトを進められる体制になっています

国内の石油系プラントオーナーを顧客にした統計や機械学習・深層学習などの技術を使ったシステムの開発とサービスの提供や同業界への新たなソリューションの提案および導入を行います。

<仕事のやりがい・魅力>
プラント建設などの既存の業務があり、顧客と地に足が付いた関係性を持っています。これを活かして、既存の顧客にIT系の新たな切り口でのサービス提供を行います。そのため、意気込み次第で新しい業界の知見を得ることができます。
また、ITやAIは比較的新規の領域であるため、技術面やビジネスにおいての裁量の幅は比較的広く、自らが開拓するチャンスを活かすことができます。

<国内駐在の有無・頻度>
無し

<国内出張の有無・頻度>
国内の顧客への打合せ（おおむねオンライン）、システム導入時に出張があります。

社内外からのデータを元に構築したデータ基盤を元に、数理モデルの構築やMLOpsのモデリング部分を担当するポジションです。
様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング
・データパイプラインの運用・管理
・ビジネスダッシュボードの構築
・Pythonを用いた機械学習実装
・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み

【使う技術・ツール】
●分析環境構築
AWS
　AWS Glue
　Amazon Athena
　Amazon S3
Python
jupyter lab

●開発管理・コミュニケーション
Github
notion
JIRA
Slack

●ポジション概要
検索サービスの品質評価を担当

●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。

本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。

具体的には、検索サービスのアクセスログや検索結果自体のチェックを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの分析を行います。定量的な評価を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。

多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。

●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する

●主な業務内容
・検索サービスの各種施策の影響をアクセスログを用いて分析
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート

●開発環境
使用ツール：SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack

●ポジション概要
検索サービスの品質評価を担当

●業務詳細
当社検索サービスは、インターネット上の膨大な情報のなかから、スピーディーかつ的確に目的の情報を検索できるサービスです。日々ユーザーに最適な回答を行い、目的を達成するための意思決定や行動をサポートしています。

本ポジションでは、ユーザー満足度の高いサービスを実現するため、サービス品質の分析・改善に取り組んでいただきます。

具体的には、検索結果自体のチェックやユーザーへのアンケート調査、インタビューなどを通して、ユーザーの利用状況およびプロダクトの状態調査を行います。調査を通して、サービスにおける品質面の課題を可視化します。また、関係部門と連携しながら品質課題を改善し、検索サービスの品質を管理します。

多くのユーザーが利用する検索サービスを改善し、新たな価値を提供することで、ユーザーの課題解決に貢献できる点が本ポジションの魅力です。

●ミッション・展望
・検索サービスの品質を可視化する
・プロダクトの品質改善を推進する

●主な業務内容
・各種施策による検索結果の変化や影響を、検索結果のチェックやユーザーへの調査で評価しレポーティング
・ビジネス部門・開発部門と連携し、評価分析した結果をもとにサービス・プロダクト開発の意思決定をサポート

●開発環境
使用ツール：SQL / Tableau / Confluence / Jira / Slack

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

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

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

Mission
・データガバナンスの実施と維持
・データ品質の監視と改善
・データの整合性とセキュリティの確保
・データ管理ポリシーと手順の策定と実行
・データのメタデータ管理
・データのライフサイクル管理
・データ利用者へのサポートとトレーニング
・データ関連の問題解決とトラブルシューティング

Scope of responsibilities（責任範囲）
・データマネジメントにおける企画、実行、推進、管理を行う
・データ分析基盤（DWH/Data Lake/ETL/BIツール等）、AI基盤（MLOps/生成AI/AIHUB等)における分析データ等の企画、実行、推進、管理を行う
・データ利活用を促進させることで、デジタルイノベーションや各種プロジェクトの推進・実践に貢献する。
・最新の技術動向を調査しながら、各種ステークホルダーのニーズをくみ取り、新たなデータアーキテクチャ・データマネジメント・データ分析・AI等をステークホルダーに提供することで、新たな価値創出に貢献する

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

【データでビジネスを変革するアナリストを募集します！】
私たちは、お客様のデータを活用して、ビジネス課題の解決をサポートするスペシャリスト集団です。今、私たちと一緒にデータの力で企業の未来を切り拓くメンバーを探しています。様々な業界の課題に挑み、あなたの分析力で新しい価値を提供してみませんか？

【対象とする業種】
DX、IT、経営企画、営業、マーケティング、製造など、幅広い業種をサポート。あなたのスキルが活躍できるフィールドは無限大です。データを活用して、どの業種でもビジネスを変革させるマインドをお持ちの方、ご応募をお待ちしています。

【業務内容】
お客様の課題をデータで解決: 現状の分析から課題の発見、解決策の提案まで、BIツールやデータ分析を駆使してお客様をサポートします。

データ活用の定着支援: お客様がデータを継続的に活用できる環境を整え、分析の定常化を支援します。わかりやすい説明も重要なミッションのひとつです！

成長の機会が豊富: 様々な業界・業種で経験を積むことが可能です。クライアントの課題に対応することで、分析スキルはもちろん、プレゼンスキルやコミュニケーション力も磨かれていきます。

【具体的な業務例】
経営企画サポート: 収益構造を可視化し、受注金額やリピート率などをデータで徹底分析。経営判断に役立つインサイトを提供します。

製造業支援: 保守メンテナンスの受注頻度を分析し、効率的なメンテナンス計画の策定をサポートします。

マーケティング支援: 顧客データを活用して、年齢や性別、利用頻度を分析。顧客満足度向上のためのアンケート結果を分析し、改善策を提案します。

データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。

【アピールポイント（職務の魅力）】
金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析の設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。
今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。
今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。
金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。

主に自社で展開している動画事業やライブチャット事業に関して、データ分析からサービス課題の発見、施策立案、リリース後の効果検証までの一連の業務をお願いします。

●具体的な業務イメージ
・データ抽出、分析を通じた課題発見
・UI/UX改善や新規獲得のための施策立案
・リリース後の効果検証
・事業KPIのダッシュボード作成　など

●ポジションの魅力
・ビジネスサイドとの密な連携を通じて業務を進めていくため、単に作業を請け負うだけでなく、能動的に事業課題を分析し、提案することができます。
・膨大なデータ量を有しており、そのデータを活用して分析スキルを向上させることができます。数値ベースでの提案からリリースに繋げることができるため、手触り感を持ちながらサービス改善に取り組めます。

当社ビジネスモデル・各部業務を理解・可視化したうえで、AI・データで解決すべき課題設定(新サービス検討も含む)、AI・データ活用の企画フェーズから担当していただきます。単にデータ分析・AI構築するだけではなく、超上流の課題設定から最下流の実証実験・本番実装までの全てのフェーズを担当していただきますので、裁量は大きく、成長機会もたくさんあります。

3ヶ月程度は既存メンバーと一緒に行動してもらい、業務内容を理解しながら社内の雰囲気に慣れていただきます。また、その期間中にデータ分析・AI構築に関する所定の学習教材で独学してもらいつつ、社外研修も受けていただきます。独り立ちの目安は3ヶ月です。

<使用ツール>
Office製品、Teams、データ抽出・加工ツール(SQL、Python/R)、BIツール(PowerBI)、AI関連ツール(DataRobot、dotData、Python/R、Databricks、Robust Intelligence)、ChatGPT(Azure OpenAI)

全社のデータ活用を推進する部門において、データ分析・可視化、機械学習モデル開発、データベースの開発・整備、データ活用環境の構築、データ活用人材の育成等により、会社の収益性・生産性向上およびデータドリブン経営の実践に貢献いただきます。

●データに基づく営業・マーケティングの支援
　・様々なサービスや各事業の売上向上に貢献するため、データ分析や機械学習モデルの開発、ビジネスプロセスへの実装およびモニタリングと改善の実行
　・全社横断的な営業効率向上に向けた取組の推進　等
●与信審査の高度化
　・自動審査(AI審査)の高度化に向けたデータ分析、機械学習モデル開発と実装
　・各事業の特性に応じた与信戦略立案によるリスク・リターンの最適化　等
●社外向けのデータ活用案件の実践
　・データの活用に基づく新規サービスや新規事業の企画・開発
　・各グループ企業（メガバンクおよび大手商社）におけるデータ活用支援　等
●産学共同研究の推進
　・データサイエンス・計量経済学等に基づく先進的な学術知見の実務適用
　・知財の獲得および社外の企業・団体との連携による社会貢献　等

＜本ポジションの魅力＞
データの活用においてはまだまだ改善の余地が多い金融B to B領域で、データ活用の知識と経験を存分に発揮できる役割です。経営層や営業組織と密接に関わりつつ、20名以上の経験豊富・高い専門性を持つチームメンバーと協力し、国内最大級の金融事業会社におけるデータ活用に関する貴重な業務経験の蓄積や、データ活用に関する自らのアイデアを具現化できる絶好の機会があります。
本ポジションは、一定程度のデータ分析スキル（統計知識・各種プログラミング言語の経験等）を持ち、自社内もしくはコンサルティング等のサービスにおいてデータを活用した課題解決に従事した経験をお持ちの人材を想定しています。入社後はエキスパートとして様々なデータ活用プロジェクトにメンバーとして参加いただくか、または自らがプロジェクトリーダーとなって他のメンバーを牽引するといった役割も期待されています。

当社ではデータサイエンスチームの成長とデータ活用の最大化を目指し、データストラテジスト・データサイエンスチームリーダー候補を募集しています。このポジションでは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアなど、多様なスキルを持つチームのリーダーとして、中長期的なデータ活用戦略の策定と実行や、チームマネジメントを担っていただきます。

●業務内容
主に、ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービにおけるデータ活用戦略をリードしていただきます。
また、今後、部門内の他のデジタルプロダクトも含めて関わる可能性もあります。

●業務詳細
1. データ活用戦略の策定
ビジネスゴールと整合性のある中長期的なデータ活用戦略を設計・遂行。
機械学習を活用したプロジェクトの考案。
データ分析プロジェクトの優先順位付け。

2. データサイエンスチームのリード
下記ロールのメンバーと協力し、データの収集・分析・モデル化・運用を効率的に進めるための指示やサポートを行う。
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データエンジニア

3. ステークホルダとの連携
ビジネス部門やテクノロジー部門の各チームと密接に連携し、データ活用のための要件定義や意思決定を行う。

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。

＜業務内容＞
ご経験・キャリア志向に合わせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記に合わせて、PMO / PM / PLとしてのプロジェクトマネジメントもお任せします。

1．データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。

・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計／構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など

2．データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援をいただきます。

・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など


＜本ポジションの魅力＞
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある


＜PJT例＞
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など

＜データの種類＞
大手通信キャリアのビッグデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
Web広告データ
など


＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure
・データプラットフォーム例：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BIツール例：Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO
・ETLツール例：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
・その他ツール例：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS


この仕事で得られるもの
◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。

◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。

◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

データマネジメント戦略検討・方針策定・計画策定
データ利活用に関わる全社プロジェクトの管理・推進
データ分析基盤の企画・要件定義
データ分析を通じたプロダクトや各種施策の企画・改善の支援
データアナリストの採用・育成・評価等の組織マネジメント
データ利活用のリスク・コンプライアンス評価等のデータガバナンス業務

●期待する役割
データマネジメントにおける戦略検討・方針策定および実行計画策定と、実行体制の構築・運営をお任せいたします。データアナリストのマネジメントやハンズオンでのデータ分析を通じたプロダクト企画・改善およびマーケティング等各種施策強化の意思決定支援、新たなデータ基盤の企画などのデータ利活用に関わる全社プロジェクト推進等にリーダーシップを発揮いただくことを期待しています。

また、データマネジメントのルール整備や継続的な実行活動の振り返りを通じたデータガバナンスにも携わっていただきます。

●使用ツール
分析ツール：BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール：Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
プロジェクトマネジメント：trello, JIRA, Backlog
ドキュメンテーション：Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール：Slack

生成AIを活用した業務改善ソリューションの提供において、以下の役割を担っていただきます。

・企業の業務プロセスにおける生成AIの適用に関する全体的な監修
・生成AI導入の技術的実現可能性を分析し、提案を行う
・生成AIのモデルチューニング、プロンプト最適化、業務フローの評価と改善
・ソフトウェアエンジニアとの連携を含めたソリューション開発
・生成AIソリューションの導入と運用支援、精度・コストの最適化

【面白み】
・生成AIを活用した業務プロセス改革の最前線で活躍できるポジションです
・多様な業界の企業と関わりながら、技術的・ビジネス的両面での成長が期待できます
・最新のAI技術に触れ、実業務に導入することで、企業の変革を支援するやりがいがあります

【キャリアパス】
ご志向に合わせてマネージャーやエグゼクティブプレイヤー、事業責任者などの多数のキャリア選択が可能です。
また、グループ内の異動制度もございます。

課題解決および人材育成活動であるゼミ等で、
拠点の課題解決のためデータの分析、見える化のソリューション開発や伴走活動をサポート頂きます。

●将来的にお任せしたい業務
担当拠点の課題把握、抽出とテーマアップ、および拠点課題のテーマ活動やものづくり革新ゼミ等の伴走活動を推進します。

●出張
2回/月程度の頻度で拠点への出張があります。

●仕事上のやりがい・厳しさ
拠点の抱える様々な課題解決活動に携わることで事業への貢献と共に、自己のスキルアップも図れます。
ただし拠点から期待される解決課題の難易度は、スピード感の要求含めて難易度は高いです。

●アピールポイント
・ 多種多様な事業や分野の課題解決に携わることができます。
・ データ分析技術などスキルアップの意欲を積極的に支援する職場です。
・ 経験者採用を通じての入社者も多く、非常に馴染みやすい環境です。

【可能性のあるキャリアステップ】
企画部門、拠点における改善実施部門への異動も可能性あります。
また、将来的に全国転勤の可能性もあります。

【Responsibilities】
・Play an important role in capturing/understanding existing business process and implement successful AI Solutions that make an impact on the process
・Responsible for bridging the gap between IT and the business, developing the business case, capturing requirements, and delivering data informed recommendations to project managers, executives, and stakeholders
・Articulate business needs of AI solutions, while working with the solutions team to balance what’s technologically feasible and financially and functionally reasonable
・Play a crucial connector between the business and technical domains, ensuring that AI solutions not only are technically sound but also deliver tangible business value
・Has a holistic understanding of the business landscape, combined with a grasp of AI capabilities, allowing them to guide AI projects towards success
・To work in team collaboration with cross-functional teams, including technical architects, data engineers, and domain experts, to understand business requirements and develop effective AI solutions
・To be diligent in learning / scaling up in the areas of Data Science-AI with self-initiative Towards career excellence

配属先部門は、当社グループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。

・バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
・最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。

●フィンテック（Fintech）のプロジェクト
当社グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

●アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

●アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

●その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。

【ポジションの魅力】
・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
・重要な3つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます

また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
・当社グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
●解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
◇機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
◇統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

●開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。

大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出

具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。

・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
　ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発

データマネジメント基盤構築案件のプロジェクトマネージャ、またはプロジェクトリーダとして、基盤技術等を活用した要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！

【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す

当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、
ネット投票サービスアプリのビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。

本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。

●ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案
●ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築
●既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証
●スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用

チームの文化や体制、働く環境について
チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。

●業務の概要
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、ナウキャストが扱う多様なオルタナティブデータを活用し、クオンツ運用におけるパフォーマンスの検証・投資戦略の開発から、オルタナティブデータの集計・加工手法の改善を担っていただきます。


【具体的な業務内容】
・POSデータやクレジットカードを用いた運用モデルの作成およびパフォーマンスの測定を行う
・証券会社を持つ当社グループのアセットを活用した、運用商品の開発
・パフォーマンスの測定結果からデータの改善点を提案し、エンジニアと協働してデータを改善する
・データ・運用モデルに関連するドキュメントを作成する

●ポジションの魅力
・グローバルのクオンツファンドに利用されている幅広いオルタナティブデータを活用してクオンツ分析を行うことが出来る
・最先端のデータの利活用環境で分析を行うことが出来る
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

ビジネスインテリジェンス導入や経営のDX化を推進する本社部門のメンバーとして、経営情報の一元化・可視化・分析とその情報発信を担う。
具体的には、
(1)各部門と協業し組織横断的な重要課題に係るデータの調査・発掘
(2)EPRシステム導入に伴う新たな管理会計業務の適用・実践
(3)BIツールによる上記データの可視化・一元化、
(4)可視化したデータの定期的な分析・発信、経営トップへの説明等
※販売や製造・経営に関わる部門等、複数の部門や業務のデータに関わる為、ご経験に即して業務を配置することを想定しています。

【キャリアステップ】
・BIを活用した経営データ分析を社内浸透させる中で、各事業部のKPI可視化や全社的な業務プロセス変革の経験を得る事が出来、将来的に企画部門や事業本部の業績管理等、様々なポストにチャレンジすることが可能です。

データ活用推進（データサイエンティスト）、AIエンジニア

・CDAIO（Chief Digital AI Officer）、CTO（Chief Technology Officer）のもとでデータサイエンス領域を中心とした先端技術の技術戦略の立案およびソリューション開発の実行部隊として、社内外のデータ活用、AI活用施策の推進やAI（生成AI含む）人材の育成およびビジネス創出など、以下1.〜2.の取り組みを通じて全社のAIファーストな事業運営への変革を推進する。
　※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか（1つまたは複数）のプロジェクトへ参画頂く予定

1.先端技術を用いた技術開発とビジネスへの実装・提供
　・先端技術の深堀領域の技術蓄積・技術開発
　・業界ビジネス・社内への実装・提供、プラットフォーム化の推進（現在は生成AIに注力中）
　・AI・生成AIの社内技術者の育成

2.AI・生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
　・当社が保有するデータを活用した業務効率化　（コールセンタの音声データなど）
　・自治体等のお客様へ提供する生成ＡＩソリューションの検討・仕組みづくり・案件支援等
　・当グループの生成AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討

がんおよび感染症領域におけるゲノムデータの解析および解釈
臨床試験向けデータ解析システムの開発と改善、メンテナンス
海外関連会社メンバーとのコラボレーションによるデータ解析

Analysis and interpretation of genomic data in the fields of cancer and infectious diseases
Development, improvement, and maintenance of data analysis systems for clinical trials
Collaboration with members of overseas affiliated companies for data analysis

変更の範囲：会社の定める職務

【ポジションのアピールポイント】
当社での新規事業であるAI創薬事業の最先端の技術を扱いながら中心メンバーとして活躍できます。
AI創薬事業は、世界に秀でたAI研究者やバイオインフォマティシャンを含む多種多様なバックグランドを持つメンバーで構成されており、大変刺激に満ちた環境で沢山の学びや気付きを得ながら仕事をしていただくことができます。

You will have the opportunity to work as a core member while dealing with cutting-edge technology in the company’s new AI drug development business. The AI drug development business is composed of members with diverse backgrounds, including world-class AI researchers and bioinformaticians, providing a highly stimulating environment where you can gain a lot of knowledge and insights while working.

最先端テクノロジーや各種方法論を駆使し、各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントを解消し、自立的・持続的なデータ/AI活用によるビジネス成果創出を実現します。

【具体的な案件内容】
●データ/AI活用CoE支援
全社でのデータ/AI活用促進には、 社内のデータ/AI活用を強 に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DTM」を駆使して、クライアントのデータ/AI活用を強 かつ最適に推進するためのクライアント内のデータ/AI活用CoEの設計/推進と、推進の過程で抽出した課題を解消するための様々な施策立案/推進を 援します。

●データマネジメント支援
IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組（＝データマネジメント）の重要性が高まっています。
企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保、データ活用促進などの取組を継続的に支援します。

●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化／強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。

●データ利活用基盤構想／導入
データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。
単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。

●役割及び責任
＜コンサルタント＞
上記のプロジェクトに参画し、データ／AIの戦略策定やCoE組織支援を担う「データ/AIストラテジスト」、データ分析／モデル構築を担う「データサイエンティスト」、データマネジメント推進を担う「データマネージャー」、データ利活用基盤の構想／導入を担う「データ／AIアーキテクト」として様々なタスクを遂行していただきます。
海外チームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂 する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。

エリア搬送RaaSのソリューション開発について、社内メンバーと共に、以下業務をリーダとして推進する。
・フィールド実証におけるデータ収集・分析基盤の設計および開発
・サービスシミュレーションモデルの構築、シミュレーションを通じたお客様のバリューを最大化する納得性の高いサービス設計
・お客様要件を抽出し、データ分析・シミュレーションを通じた納得性の高いサービス設計および提案
・構築した業務プロセス改善仮説のフィールド検証の実施および継続的な改善提案

●具体的な仕事内容
・エリア搬送RaaSにおける搬送業務などの効率化を行うための、以下の技術開発を行う。
　1.データ収集・分析基盤の設計および開発推進
　2.サービスシミュレーションモデル・シミュレータの開発推進
・お客様との対話を通じた業務改善要件の明確化
・フィールド実証データの可視化・分析およびシミュレーションを通じた業務改善プロセスの構築、お客様への提案、改善サイクルを回す
・業務分析サービスのビジネスモデルの検討

●この仕事を通じて得られること
・労働力不足・労働環境改善という社会課題を解決する新規ソリューション事業の立ち上げを行える
・自動搬送車や搬送ロボット、遠隔監視・操作などの先端技術を活用したRaaSビジネスという新しい事業を開発を行える
・国内で唯一公道をロボット単独で4台同時運用している、X-Areaロボット配送サービスに関連した事業開発に携われる
・グローバルにパートナーや顧客とかかわる事業開発ができる

●職場の雰囲気
・クラウドエッジソリューション部は約30名、部内でプロジェクトを構成し業務推進。社内事業会社・社外パートナーと連携も活発。
・ロボティクス・低遅延映像伝送・AI・データ分析などのコア技術を活用したソリューション創出の活動に軸足を置くメンバー構成
・テクノロジー本部デジタルＡＩ技術センター内でAIなど最先端の様々な技術交流あり
・リアルフィールドでの業務に重きをおくものの、テレワークも活用したハイブリッドでの効率の良い業務を推進

●キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただいて、本人の意思と努力次第で総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。

データサイエンスを利用した半導体製造装置の機能開発をはじめ、インフラ・データベース開発、Webアプリケーション開発などに参画していただき、主にデータサイエンス業務を担っていただく予定です。
製品やビジネス特有の優位性を生み出す技術 開発・ビジネス創造 に係るテーマについて部門を横断して実施するプロジェクトに加わり、 「 DX 、 IoT 、 AI」 を推進する業務に携わっていただきます。

具体的なデータサイエンス業務は下記を想定しております。
・半導体製造装置の運転データ活用：異常箇所特定のための装置運転データ比較/解析/可視化システム開発、その活用による現場課題解決提案
利用技術：Python、C#、AI、統計品質管理
・品質管理/評価システム：品質管理/評価のための出荷検査データ活用技術の選定、そのシステム構築の推進
利用技術：Python、C#、統計品質管理 、データベース、BIツール
・LLM等を用いた専門ナレッジシステム開発：ベクトル/キーワードを利用した検索やRAGのPoCや開発
利用技術：LLM、プロンプトエンジニアリング、 Azure/GCP、Python/JavaScript、 Docker

【キャリアステップイメージ】
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行っていただき、リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。
サプライヤ対応にも携わってもらい、折衝能力を高めた上で、拠点やお客様との打合の場に出ていただき、頼られる人材へなってもらう支援をおこないます。
社内外で活躍する人材へステップアップして頂くことを期待しています。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
当社では半導体デバイスメーカーに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売しています。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。
高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速さえる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。

※変更の範囲：会社の定める業務

●Client Work
・Work closely with clients to understand their requirements and deliver customized AI solutions.
・Collect requirements from internal or external departments and provide the analysis.
・Participate in the High-level design and data collection and cleaning. The data can be structured, unstructured.
・Knowledge of and experience with NoSQL DBs like MongoDB and data platforms like databricks and / or with industry standard ETL techniques will be a big plus.
・Knowledege of and experience with transformer based models and generative AI models, including pre-trained large foundation models, fine-tuning of models using techniques like LoRA etc. is a plus.
・Design and implement the API for AI model and applications integration and of Web applications / interfaces that utilize the AI models will also be a plus.

●Data science
・Data Management: Collect, preprocess, and analyze large datasets to train and evaluate models.
・Performance Optimization: Continuously monitor and improve the performance of AI models.
・Documentation and Reporting: Maintain comprehensive documentation of models, processes, and project progress. Prepare and present reports to stakeholders.

●Duties and responsibilities:

BSA/PM drive the data science initiatives.
- Discuss with business and other stakeholders to unravel business use cases.
- Drive the solutioning for the specific problem statements. Provide advise on the models to be built to the tech team.
- Bring all the stakeholders involved in the project and ensure smooth execution.
- Involve in analysis/design/implementation. Expected to be python hands-on and also perform data analysis.
- Detail oriented and flexible with requirements. Aware of agile project execution.

Lead and drive implementation team and facilitate them on integration and solution definition for the SAP MDG
Provide architecture recommendations, options and pros/cons on potential changes to SAP MDG initiatives and functional solutions
Responsible for process design, configuration, assistance with testing, requirements gathering and ultimately setup a fully functional environment to deliver MDG
Pulling and connecting master data from Non-SAP systems/legacy systems into SAP S/4
Deeply familiar with MDG, Data Services, Information Steward as well as SAP’s Data Migration Cockpit. Also, good knowledge of LSMW / LTMC
Gather requirements and ultimately lead and assure the functional and technical development and testing through the different landscapes to deliver MDG
Assist with data mappings, data modeling, data profiling, query design, data flow design, data strategy and data governance between multiple databases across multiple platforms
Analyze main master data creation and change processes and requirements and translate into IT solutions
Deep experience with data management workflows (BRF+) and the involved roles and authorizations.
Provide SAP MDG training to new and existing staff
Analyze data quality
Overall project support