データサイエンティストの転職求人

●データアナリスト
ソリューションサービスの一環として、顧客のデータ分析基盤導入を支援いただきます。

＜仕事内容＞
・顧客がデータ分析基盤を導入する際のKPI設計からダッシュボード構築までを実施
・自社プロダクトであるサービスを用いた基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装
・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施
・BIツールを用いたデータ可視化
・外部サービスとのデータ連携および活用の支援
・運用が回り始めた基盤に対してのデータ分析・機械学習の導入検討やPoCの実施

＜魅力＞
・データ分析基盤構築プロジェクトに従事し、お客様と適切なKPIの設計や分析について0から進めることが可能です。
・サービスは約100種のコネクタをもっております。
さまざまな業界やデータ種を持つお客様を対象に基盤構築を行い、業界・サービスにとらわれない多角的な視点を身に着けることが可能です。
・アナリストとしての経験を積んでいただいた先に、以下のようなキャリアにステップアップしていただくことも可能です。
――エンジニアリングに特化　→　「データエンジニア」
――サイエンス・スペシャリストに特化　→　「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」
――アーキテクトに特化　→　「ソリューションアーキテクト」
――マネジメントやビジネスに特化　→　「PM」「データビジネスコンサルタント」

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス

その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。

【具体的な業務内容】
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的に合わせた業務分析・ヒアリング〜課題抽出、戦略策定、技術選定、PoCの実施
・自社サービスも含めたデータ分析基盤に関する提案・案件立案

(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
・データ活用の自走支援
・データの可視化、分析支援
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善
（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決(DataOps)
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築(MLOps)

(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
・ワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材のデータ活用教育

また、上記に加えて自社サービスの機能改善・新規機能の企画立案への提言やプロダクトを発展させて新しいソリューションに繋げたい方など、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)データ分析基盤を構築するソリューションサービス
(2)運用と分析を促進するソリューションサービス (Data/ML)
(3)基盤を普及する組織・人材底上げをするソリューションサービス
その中でも、データストラテジストの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。
今回募集のポジションでは、プロジェクトの中でソリューションアーキテクトやデータストラテジストの指示の元でプロジェクトを推進していくメンバークラスの方を募集しています。

【具体的な業務内容】
(1)のソリューションサービス
・ソリューションアーキテクトと共に、データ活用の目的のテーマ探索・業務分析・ヒアリング〜課題抽出、構想策定、技術選定、PoC等の実施
・データ分析基盤開発やデータ活用システム・運用に関する提案・案件立案

(2)のソリューションサービス
・データ活用の自走化支援
・データの可視化、分析支援（ビジネスデータアナリティクス、機械学習など）
・データ分析基盤導入後の運用設計・運用改善（拡張機能のご提案や、より高度なデータ活用支援）
・データガバナンスに関する課題解決（DataOps）
・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築（MLOps）

(3)のソリューションサービス
・データ活用/データエンジニアリングワークショッププログラムの講師として非ITエンジニア人材に向けたデータ活用教育

上記(1)(2)(3)を組合せた総合支援

また、上記領域のテーマに対してアカウント営業と共に提案などのプリセールス活動にも従事いただきます。
クライアントとの課題の発見・解決を通じて上流工程のキャリアを経験したい方、ぜひ本ポジションへのご応募をお待ちしております。

（従事すべき業務の変更範囲）
会社の定める業務

特にスマートインフラ製品（測量精密機器）に係わる品質データの集計と分析、データからの苦情予測と再発監視

●具体的な業務内容

1）苦情情報の集計・調査・分析

2）分析結果による苦情予測・未然防止の提案

3）不具合の再発監視と異常時のアラート発信

4）過去の品質データの整理(ドキュメント、システム)

当社のAI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当いただきます。
データサイエンスグループでは、「データから価値を生む」ことを意識しています。
そのための指標設計や、各種モデル構築を通じて、プロダクトと顧客の成果に貢献していきます。

▽データサイエンスで重要視している活動
1. 課題から発想する
- 目の前の課題に向き合い、必要なデータを見極める
- データは手段であり、目的は課題解決にある
- 分析のための分析に陥らず、価値ある示唆を導き出す

2. 価値創造の架け橋となる
- 部門間の対話を生み出し、新たな価値の種を見出す
- 繋ぐことが目的化せず、より良い意思決定のために協働する
- データを介して、組織の知恵と経験を結びつける

3. 示唆を実践へと結びつける
- 単なる分析で終わらせず、具体的なアクションを導く
- 事実と論理に基づく、実行可能な提案を行う
- 分析結果を、組織の力とするために昇華させる

4.具体的な成果にこだわる
- 明確に測定可能な形で価値を定義する
- 一時的な解決でなく、再現可能な形での実現を目指す
- 小さくても確実な価値から、着実に積み重ねる

【使用技術】
・開発言語： Python
・DB：Redshift, Athena
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECR, S3, SageMaker, Bedrock
・ツール： GitHub、Slack、Notion

当フィナンシャルグループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジションです。
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応いただきます。
・生成AIの利活用を想定したデータの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
・生成AIのモデル開発に必要なデータの特定、データベース設計
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
・プライベートLLMの分析、技術的評価

＜ご参考＞
具体的に現在企業内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下の通りです。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
・初期的な技術検証（AIモデルやプラグインの活用）
・生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
・ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・企業独自モデルの構築及び評価実証
・AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討

【このポジションの魅力】
・数万人の社員が在籍するグループ横断で、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
・特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いて技術課題の解決を行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
・業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
・裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
・Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。

【働き方】
・業務用端末に加え開発用端末を支給します。またiPadや業務用スマホを支給します。在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・オフィスはフリーアドレスで、活発なコミュニケーションが生まれています。日によって席を変えて気分転換をすることも可能です。
・積極的な休暇取得を推奨しており、メンバー間で協力して計画的に休暇を取得しています。

事業企画部門（データ分析部門）では、今後の持続的な成長に向けて、当社クレジットカードの利用拡大施策の立案や新サービス・新規事業の企画を行っています。

＜お任せしたい業務＞
・750万人を有するカード会員の利活用データ分析
・デジタル領域とビジネスを繋げた適切な効果指標の設定
・分析を元にした施策立案や新サービス、新規事業の企画、および経営層への提案（プロダクトや金融サービスを中心にデータを活用した応用・提案）

持続的な成長を目指す中で、これまでの経験を活かしながら、当社の既存メンバーと連携し、業務を進めることのできる方を即戦力としてお迎えしたいと考えております！

当社の共創の理念に基づきながら、固定観念に捉われずに、一緒に考え、変化を恐れない方を募集いたします！

広告主への価値提供を最大化するため、データ分析とコンサルティングのスキルを持つ人材を募集。

・Webログデータを活用した広告配信の高度化
・データ統合からPDCAサイクルの確立
・一貫したデータ活用の体制構築

【具体的には】
・広告配信のためのWebログデータ活用戦略の立案と実行支援
・データ統合・データマート構築に関するコンサルティング
・広告効果測定のためのKPI設計とダッシュボード構築支援
・セグメント作成・拡張のための分析と提案
・広告主へのデータドリブンなコンサルティング提案

本ポジションのMissionは、当社のデータやリソースを適切かつ有効に活用・確保し、当社ならではの研究・分析・発信で、当社の目指す世界の実現に貢献することです。

ユーザーデータを活用した分析結果に限らず、例えばアンケート結果や独自の調査等に基づく発信、政府のマクロ経済政策や日銀の金融政策の解説、専門書や論文の紹介など、得意領域や経験を活かした発信を期待しています。

具体的な業務は以下の通りです。

・データ活用戦略の立案・推進：当社のデータを駆使し、ユーザーや政府に価値を提供するための戦略を策定
・データ分析とインサイトの抽出：ユーザーの経営課題や市場動向を分析し、有益なインサイトを提供
・政策提言の支援： 政府や関連機関との連携を通じて、データに基づく政策形成を支援
・レポート作成・発信： 分析結果をわかりやすくまとめ、社内外への発信を行う
・チームマネジメント： プロジェクトチームの編成・育成・マネジメント

データサイエンティストとして、各種分析及びレポーティング業務に即戦力として従事しつつ、メンバー業務の品質管理やプリセールス業務も担当して頂きます。

●業務内容詳細
・顧客ログデータを用いた顧客ポートフォリオ診断やKPI設定
・KPI改善のための深堀分析〜施策立案
・ABテストを始めとする施策効果検証
・リサーチデータや公的統計データを用いたマーケットサイズ推定、需要予測
・広告はじめマーケティング投資履歴データと実績商況データを用いた投資配分最適化

●仕事のやりがい
・多様な業界や部門におけるデータ活用課題の解決に携われること
・様々なデータを扱い、幅広い分析、課題解決手段を実施できること
・少人数かつ若いメンバー構成の事業本部において、事業拡大フェーズの業務に大きな裁量を以て従事できること

●配属部署について
・データサイエンスユニットへの配属となります。現在会社人数は80人程度、管理層を中心に育児中のメンバーも多く、ワークライフバランス感度の高い組織となっています。

・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案

まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。

変更の範囲：会社が指定した業務

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
　業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

〜〜〜案件事例〜〜〜
1.ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2.機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python

3.ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ


≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど

Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
※実務内容は以下に記載あり

実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります

未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。

＜実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載＞
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
など

・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ダッシュボードの運用と構築
・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

＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など

＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
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広告のデータ
など

＜PJT例＞
・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ダッシュボードの運用と構築
・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

＜本ポジションの魅力＞
● 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できます。

[職務概要]
ビジネスコンサルティング チームでは金融機関が顧客への融資を行う際の与信戦略や、マーケティング戦略における投資対効果を最大化するための予測モデル構築、専門家によるコンサルティングなど幅広いデータドリブンによるサービスを提供します。
具体的には、貸付債権の延滞・債務不履行(デフォルト)など信用リスクの将来への推移や変化を予測します。長期的な成長と収益が見込めるポートフォリオの構築を支援し、収益の最適化を実現します。
また、初期与信や途上与信における詐欺や不正取引の検知・捕捉を実施し、取引ライフサイクル全般にわたる被害を未然に防止します。中小企業・未上場企業向け法人融資においても、同様に与信判断・意思決定を支援し、収益の最適化を実現します。
金融機関向けの業務に関わらず、データドリブンによる分析コンサルティングやソリューションも提供しています。

[主な業務内容］
・データ利活用の基盤構築支援、ビジネスインテリジェンス提供、
　データ分析、AI利活用等の管理・運営に携わり、チームビルドの実施。
・クライアント/当社チームと連携し、ビジネス課題の明確化、
　課題解決に向けたプロジェクトの立案・推進の実施。
・金融機関/ノンバンク向けの与信戦略の策定支援や与信業務に関わるコンサルティング。
・提案書作成などの技術的な観点からの営業支援。

[ポジションの魅力]
・クライアントへデータに基づいた戦略提案が可能です。
・顧客の与信管理に対する実体のあるアウトプットが評価され、パートナーコンサルタントとしても位置づけられています。

[キャリアパス]
●コンサルティング マネージャー
データ分析プロジェクトの計画・実施・実装サポートまでを管理してもらい、データドリブンもよる意思決定を行うために必要なステークホルダーとのコミュニケーションを実施。
将来的には次フェーズ提案などの提案活動も期待されます。

●エンジニア マネージャー
社内外への知識共有を期待され、シニア エンジニアマネージャーを目指すことができます。

当社全体のデータを活用した戦略的な意思決定を支援するため、データの収集・クレンジング・分析から施策提案までを一貫して推進していただきます。また、業務効率化や新規サービス創出を目的に生成AIの活用推進にも取り組み、適切な技術選定や導入方針の検討、導入の推進を担います。さらに、金融業界特有の法規制や高いセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントやガバナンス体制の整備を行うほか、社内教育やガイドライン整備を通じて、全社的なデータリテラシーとAIリテラシーの向上を図り、企業としての競争力強化に寄与します。

＜データ活用PJ担当＞
・各部署や外部ソースから取得したデータを整合性・正確性の観点から検証し、分析に適した形へ加工・統合
・統計学や機械学習を活用して業務上の課題を洗い出し、改善策や新規施策を提案

＜生成AIプロジェクト担当＞
・各部門のAI活用ニーズをヒアリングし、課題・要望を整理してビジネスインパクトを見極め、優先度を検討
・投資コストやROIを算出してメリットを定量的に示し、ベンダー比較と経営層へのレポート
・システム部門やベンダー、システム導入部署と協力して開発やSaaS導入を推進
・当社のセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントの実施
・最新の生成AI技術や規制動向を調査し、研修の実施やマニュアルの作成

【働く環境】
【リテール部門】
＜概要＞
リテール部門は個人向けネット証券事業全体の強化・拡大を包括的に推進しています。
具体的にはブランディングや認知拡大、口座獲得の推進強化や、既存顧客に対するクロスセルの推進による収益拡大、UI/UXやサービス品質の改善、アライアンスによる非連続的な拡大等、あらゆる手段で幅広くネット証券事業を支えています。

医用・バイオ事業に関わるデジタルソリューションビジネスを構築する業務です。
当社の主力製品となる血液自動分析装置の稼働情報や利用履歴などのデータを解析し、患者、臨床検査技師、サービス作業者、装置提供者等が抱える課題を抽出し、解決するための結論を導き出します。その解析結果に基づき、デジタルソリューションビジネスを企画・立案・試作し課題解決を目指します。
ビジネス構築に向けて事業化に向けた提案から検証まで一連の業務をお任せいたします。

●変更の範囲
会社の定める業務
　
【具体的には】
・デジタルソリューションや分析装置から取得されるデータの解析と課題の抽出
・抽出した課題に対する解決方法の提案
・解決方法に基づくソフトウェアの開発およびビジネス化推進

病院・臨床検査センターなど、お客様先に納入した当社分析装置の稼働状況と利用履歴を分析することで、遠隔地から分析装置の状態を把握することが可能です。例えば、当社サービスエンジニアがお客様先を訪問する前に、あらかじめ分析装置の状態を把握し、修理の方法を事前に把握、必要な部品を準備したうえで訪問し、短時間で修理対応できると考えています。こうした業務をサポートするデジタルソリューションソフトウェア開発と、ビジネス化を推進します。
※上記は入社後お任せする業務例であり、ご経験に応じてその他のソリューションビジネス構築もお任せいたします。

【仕事の魅力】
●自分の発想・アイデアが形になる
・お客様の困りごとやサービスエンジニアの要望に対処するデジタルソリューション開発とビジネス化がお任せしたい業務です。取得されたデータから問題解決のための仕組みづくりを考え、形にすることで、技術的なスキルだけでなく、創造性や問題解決力も磨くことができます。また、お客様の課題を踏まえたシステムの機能拡充やデータ活用等が進むことで、お客様やサービスエンジニアの作業効率が向上し、最終的に関係者の満足度向上・課題解決に携わることができます。
・世界トップクラスシェアの製品を複数保有し、更なる技術革新を追求するチャレンジングな組織風土です。また、ベテラン社員も多く在籍しており、入社後に必要な技術や知識の習得には積極的にサポートします。
・人口高齢化、予防医学の重要性増大等に伴い、検体検査数は年々増加傾向にあり、限られた時間内でより多くの検体を処理する必要性が高まっています。検査装置の迅速化だけでなく、複数の装置を一つのシステムで繋ぐことによる検査の効率化、オペレーターの業務負担低下や、微量な検体量で検査を可能とすることによる患者さんの負担軽減等を実現しています。「より高速に、高感度に、便利に」といった顧客ニーズに対して、更に技術力を磨くことで顧客の期待・信頼に応え続けたいと考えています。
・当社はコア技術である「見る・測る・分析する」を基にあらゆるムダを減らし、生産性を最大化することで、最先端分野でお客様の飛躍と成長をお手伝いすることをミッションとしています。当社装置の技術向上は、お客様がコア業務に集中できる環境を作り、世界中の医療技術の進歩・向上に繋がると考えています。
このような想いに共感し、業界のリーディングカンパニーとして更なる技術革新を追求していただける技術者を募集します。

【組織構成・働き方について】
現在メンバーは5名程で、中途入社の社員も活躍しています。
働き方は出社、在宅とご希望に応じて選択可能です。
残業時間は20〜40時間程/月です。
今後も在宅勤務制度、産休/育休制度や各種オンラインツールを活用し、ワークライフバランスを考慮しながら、柔軟な働き方を実現していきます。

【部署の魅力】
・一人でも多くの方の命を救いたいという思いで部署のメンバーは日々業務を行っています。
・万が一品質が基準に満たない場合は納期を延長してでも徹底改善するなど、装置の品質・信頼性を最重要視しており、顧客からは装置の信頼性を高く評価されています。技術・品質に拘りを持って開発することができます。
・医用機器の装置性能は人の命に繋がるため、求められる品質レベルは極めて高いですが、新しい価値を提供することで世界中の人々の健康に貢献できる社会貢献性の高い仕事です。
・メディカル市場は堅調に成長し続けており（年平均成長率：2〜4%）今後新興国市場の成長も含めて、更なる市場成長が見込まれます。

データアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。
本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。

・事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析
・分析を通した将来傾向の予測
・アンケートデータ、定性データの分析
・A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務
・因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定

・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

【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

【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
・当社製品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、当社製品の車両安全を担保する仕組みを作ること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

各種データを利活用し、オウンドメディアの改善や新たな施策提案を通してユーザー獲得と製品・サービスの利用拡大を目指していただきます。

●各種データ解析及び調査などを通じた企画立案・仮説検証
●各種プロモーション実施後の効果測定と改善施策立案
●GA・Tableau・Salesforceを活用した分析、施策立案
※業務内容の変更範囲：当社業務全般

ポジションの魅力
●様々なプロジェクトに参画する機会があるため、多くの経験値を得られる環境です。
●ビジネスとデータと理論を結びつけることにより、事業インパクトを創出 できます。
●周囲との協働により、本質的な分析業務に集中できる環境です。
●社員のWell-beingの実現に向け、働きやすい環境を整えています。フルフレックスタイム制や在宅勤務制度、独自の休暇制度であるウェルビーイング休暇など多様な働き方を支援しています。

●お客様のビジネス・組織の問題解決を目的とし、

データ利活用のための分析基盤構築からデータ分析業務、分析結果を用いたコンサルティングまで、

幅広い業種において一貫した分析サービスに携わっていただきます。



データ利活用領域における前職でのご経験を元に、

エンジニアとしての専門性を磨きながら、コンサルタントとしても一気通貫で関わっていただき、

数名程度のチームのリーダとして案件を主導して頂きます。



任せる業務内容

●通信、公共、金融、広告、小売業等の幅広い分野のお客様を対象に、

　エンジニア・コンサルタントのいずれかとしての関わり方としてではなく、

　お客様のビジネスフェーズに合わせどちらにも対応できる""両利き""のエンジニアとしての

　技術力・技術理解・SI経験を持つコンサルタントとしての姿を目指していただきます。



・ビッグデータを利活用する分析基盤の構築・運用（ SI& オペレーション）

・ビッグデータをビジネス利用可能な形へ加工・蓄積・抽出・可視化

（データエンジニアリング）

・統計学・機械学習等を活用し、ビッグデータからビジネス価値を導出

（データサイエンス）

・ビジネス上の課題を整理・特定し、データドリブンで課題解決と実行支援

（ビジネスコンサルティング）

【業務内容】
全社横断でデータドリブンな意思決定を根付かせていくために、様々な事業部におけるデータ活用の企画立案や提案、困りごとのヒアリング、課題解決プロジェクトの推進サポートを担当していただきます。
1）全社および各事業部の戦略を踏まえたデータ利活用機会の創出と具体的な施策立案
2）顧客視点に基づき、データを活用したビジネスの企画および展開に向けた戦略策定・推進
3）データ活用の CoE (Center of Excellence) として、業務課題の解決支援・施策の横展開
※上記業務を中心に専念いただきますが、ご自身の興味に合わせてプロジェクトを推進いただけます。

※変更の範囲：会社の定める業務

【募集背景】
2022年7月に発足した当チームでは、長期ビジョン及び中期経営計画に基づき、一層の経営のスピードアップ・品質向上のため、変化の激しい不確実性の高い時代において多様な視点を持ち、データドリブンな戦略策定・意思決定に貢献することが求められています。
当グループでは、事業部やコーポレートの担当者と密に連携を取りながら適切なソリューション提供を推進できる人材を増員したく、本募集を行います。

【キャリアステップイメージ】
入社後は上記業務に取り組んでいただきつつ、全社的なデータドリブン経営の戦略を推進できる人材やデータサイエンス領域のスペシャリスト等、ご自身の適正に応じたキャリアパスを形成できます。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
・CIO直轄のもとで裁量を持って各案件を推進していただけます。
・経営層への成果報告を実施する機会があります。
・配属部門は多様なバックグラウンドを持った人材が活躍する組織です。製造業という枠組みに捉われずご自身の経験や知見を発揮いただけます。
・新しいことにどんどんチャレンジする風土の組織です。自らのアイディアに基づいて様々なことに挑戦いただけます。
・データ活用の方向性を決めるような0のフェーズから、具体的な提案・戦略立案〜構築、データ活用支援まで、一連の流れを経験できます。

【業務内容】
製造現場または関連業務にて抽出されたデータおよびナレッジを用いて問題解決に直結する分析およびAIシステムの構築業務をお任せします。当チームで開発しているデジタルツイン基盤では製造現場におけるあらゆるデータの収集を行っており、それらを統合的に活用して各事業の問題解決を行います。同じチームでは作業現場に潜む様々な暗黙知の標準化・ナレッジ化を推進しており、作業現場の要素作業に関する分析も進められています。IoTデータに加えナレッジ情報を用いることで、チーム一丸となって、アジャイル的な業務推進を図りつつプロジェクトを前進させています。

※変更の範囲：会社の定める業務

【募集背景】
当社は、長期ビジョンにおいて、人材の活躍促進と一層の経営のスピードアップ・品質向上を掲げています。既存のビジネスモデルからの脱却や、これからの新しい働き方の検討・導入を視野に入れ、データドリブンな経営における意思決定制度とスピードの向上、人材の活躍促進を目指しています。デジタルツインorデジタルトリプレットを基盤技術として、IoTデータとナレッジシステムを複合した独自システムの開発を進めています。これらを手段として用いて、課題管理（Issue マネージメント）や、ナレッジ管理も併せて組織内で展開し、社内ナレッジに関するモノ全てを推進する立場としてDXを推進する中で、デジタルツイン上で最適化システム構築を行い、各領域の問題解決を行えるデータサイエンティストを募集します。

【キャリアステップイメージ】
データ分析およびAIシステムの構築業務を基軸にして、スモールスタートとして様々な現場課題に挑戦していただきます。また、希望があればデータ分析の枠にとらわれず製造現場の改善コンテンツの製作やナレッジマネジメントに関わることも可能です。
まだチームも立ち上がり時期なため、様々なスコープ範囲からご自身の得意分野を活かしたキャリアアップが望める環境にあります。
とにかく新しい技術や、新しい手法をトライアル的にアジャイルで実施していき、何事にも挑戦できるカルチャーがあります。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
当社独自のデジタルツイン・システム開発を基盤に、ナレッジ・マネジメント、イシュー・マネジメントを複合させた、世界をみても類のない業務推進手法を展開しています。ナレッジやそれにまつわる真の社内における知識的財産を、もれなく最新テクノロジーを用いてデータベース化し、当社の製品品質や生産性の向上を図りながら、ブランド価値の向上を推進していきます。

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、金融分野の銀行、保険、カード会社等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、AIモデル構築まで、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・AIモデルの設計・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。

様々な領域やミッションを持つ各事業部や経営層に向けて、意思決定のスピードと精度を上げられる分析とそれに基づく事業支援を行なっていただきます。

分析の実行のみならず、当社における分析推進組織のあるべき姿を自ら考え、周りを巻き込みながら実行していくことを期待しています。具体的には、以下の動きを想定しています。

・統計解析にもとづく事業部の様々な施策の効果検証
・各チームのミッションに則したKPIの設計支援、可視化、見立てと振り返り
・上記データ利活用案件の実行体制構築、プロジェクトのディレクション・マネジメント
・分析ナレッジの蓄積と汎用化を通じた、分析の品質担保と全社への流通

【ポジションの魅力】
●経営判断に大きく貢献する業務
経営意思決定のためのデータ作成・分析などに取り組んでいただきます。ただデータを集計・分析するのではなく、経営陣や事業部のメンバーと密に連携をとりながら、何を出すべきか戦略からお考えいただく、事業戦略に影響の大きい業務となっています。

●多事業・多プロダクトに広がる当社のSaaSビジネスにおけるデータ分析というチャレンジ
多事業・多プロダクトを展開する当社において、サブスクリプション型のビジネスモデルを最適化するためのデータ分析は世の中的にも前例がなくチャレンジングな取り組みが求められます。SaaSビジネスの先行企業として、世の中的にも新しいデータ利活用事例に向き合うことができます。

●データ量や幅の広さ
当社ではtoC、toB、BtoBtoCと40以上ものプロダクトやサービスを展開しており、ユーザー数も年々増えています。企業経営から個人の資産管理まで幅広い膨大なデータが蓄積され続けています。

●「今までのやり方」にとらわれない柔軟な環境
中途入社2年未満の方も多く、既存のやり方に捉われず、より良い方法を取り入れていける環境です。

【業務内容】
ポンプを始めとした回転機器等のセンサーデータやIoTデータの利活用に関して、企画から開発・検証までを推進していただきます。
1）センサー等から得られる時系列データの分析およびソリューションの開発・検証
2）顧客視点に基づき、データを活用したビジネスの企画および展開に向けた戦略策定・推進
3）データ活用の CoE (Center of Excellence) として、業務課題の解決支援・施策の横展開
※上記業務を中心に専念いただきますが、ご自身の興味に合わせてプロジェクトを推進いただけます。

※変更の範囲：会社の定める業務

【キャリアステップイメージ】
入社後は上記業務に取り組んでいただきつつ、全社的なデータドリブン経営の戦略を推進できる人材やデータサイエンス領域のスペシャリスト等、ご自身の適正に応じたキャリアパスを形成できます。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
・CIO直轄のもとで裁量を持って各案件を推進していただけます。
・経営層への成果報告を実施する機会があります。
・配属部門は多様なバックグラウンドを持った人材が活躍する組織です。製造業という枠組みに捉われずご自身の経験や知見を発揮いただけます。
・新しいことにどんどんチャレンジする風土の組織です。自らのアイディアに基づいて様々なことに挑戦いただけます。
・データ活用の方向性を決めるような0のフェーズから、具体的な提案・戦略立案〜構築、データ活用支援まで、一連の流れを経験できます。

【業務内容】
カメラデバイスから得られる画像データの利活用に関して、企画から開発・分析・検証までを推進していただきます。
1）実環境下に設置されたカメラデバイスから得られる画像データの分析およびソリューションの開発・検証
2）顧客視点に基づき、データを活用したビジネスの企画および展開に向けた戦略策定・推進
3）データ活用の CoE (Center of Excellence) として、業務課題の解決支援・施策の横展開
※上記業務を中心に専念いただきますが、ご自身の興味に合わせてプロジェクトを推進いただけます。

※変更の範囲：会社の定める業務

【キャリアステップイメージ】
入社後は上記業務に取り組んでいただきつつ、全社的なデータドリブン経営の戦略を推進できる人材やデータサイエンス領域のスペシャリスト等、ご自身の適正に応じたキャリアパスを形成できます。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
・CIO直轄のもとで裁量を持って各案件を推進していただけます。
・経営層への成果報告を実施する機会があります。
・配属部門は多様なバックグラウンドを持った人材が活躍する組織です。製造業という枠組みに捉われずご自身の経験や知見を発揮いただけます。
・新しいことにどんどんチャレンジする風土の組織です。自らのアイディアに基づいて様々なことに挑戦いただけます。
・データ活用の方向性を決めるような0のフェーズから、具体的な提案・戦略立案〜構築、データ活用支援まで、一連の流れを経験できます。

データマイニング、モデリング、機械学習、コンピューターサイエンスの高度なスキルを持ち、特に顧客向けの文脈的かつ実用的な洞察の作成に重点を置き、データの価値を最大化するように設計された高度なアルゴリズムとデータマイニング戦略の作成に積極的な役割を果たす

【雇入れ直後】リスク管理関連業務【変更の範囲】当社全般業務

・データドリブンな総合不動産事業の実現に向け、データ分析基盤の拡張と運用を実施し、各事業部門でのデータ活用を推進します
・データの活用による弊社グループ8事業のイノベーションを目指します。

【期待役割】
・BI等を用いたデータの可視化、運用
・各事業部に寄り添ったデータ活用のアドバイス提供
・データ整備、データカタログ構築・運用
・データガバナンス関連の業務（データガバナンスポリシーの整備、データ品質、セキュリティの確保など）
・ベンダーへの作業指示、監督、問い合わせ（必要に応じて自らも作業の可能性あり）
・（将来的なビジョン）ビジネスにおける課題仮説抽出とデータ分析による検証と解決策の立案、実行支援

【変更の範囲】
会社の定める業務全て（出向の場合は出向先の定める業務全て）

概要
●全社のデータ利活用施策を推進すべく、データ管理や利用に関する規定・プロセス類を整備し、データマネジメント活動の推進の役割を担います。
●古い手法や固定観念にとらわれず、新しい手法や技術に積極的に挑戦していける人、アプリ開発者、データサイエンティストなどのステークホルダーと円滑にコミュニケーションできる人を歓迎します。

業務内容
●データ利活用を推進するためのデータ品質担保やメタデータ管理のシステム検討
●データ利活用ガイドライン策定などデータ利用時に必要なルールやプロセスの整備
●全社データ利活用に向けた体制の検討・教育

●業務内容
クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。

・データ抽出要件の整備：クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。
・データ基盤の構築：顧客データ（広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ）を活用して、データ基盤（CDP・DMPやDWH）を構築します。
・中間テーブルの設計・プログラミング：データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。

●開発環境例（担当案件によって異なります）
開発言語：Python, SQL, JavaScript
開発環境：Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
データベース：Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
リポジトリ管理：Git
※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。

●案件例
1. 大手通信会社の基盤構築PJT
データ基盤の運用保守、新規構築。ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。
活かせるスキル：ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル

2. 大手通信会社のデータ活用・分析PJT
ペイメント事業のデータ活用。データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。
活かせるスキル：クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル

3. 大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT
Salesforceの運用保守。保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。
活かせるスキル：Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力

●ポジションの魅力・やりがい
1. ビジネス視点のキャリアアップ：ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。

2. プライム案件の担当：クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。

3. 裁量権がある環境：技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。

4. AIサービスの導入：顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。

5. 柔軟なキャリアパス：志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。

営業部門の社員および代理店の行動変革に資する分析、営業成績関連、代理店手数料等各種指標の分析を担っていただきます。

事業企画部門(データ分析 利活用部門)では、今後の持続的な成 に向けて、自社クレジットカードの利用拡大施策の立案や新サービス 新規事業の企画を行っています。

お任せしたい業務内容は、カードの利用データ等の分析を元にした施策立案や新サービス 新規事業の企画、および経営層への提案に携わっていただくことです。

カード会員数750万人を超える膨大なデータを活用し、ユーザーエンゲージメントと利用頻度の向上を推進し、エポスカードの成 と収益に貢献いただきたいと考えています。

これまでの経験を活かしながら、当社の既存メンバーと連携し、業務を進めること
のできる方を即戦力としてお迎えしたいと考えております。
当社の共創の理念に基づきながら、固定観念に捉われずに、一緒に考え、変化を恐
れない方を募集いたします。

・アルゴリズム/モデル設計/開発自社開発プロダクトのアルゴリズム開発
（大手フランチャイズの売上予測の開発運用が主）
・データ基盤構築
・データパイプライン構築
・モデル実装におけるアプリケーション開発
・プロジェクトマネジメント
・工程工数原価管理
・顧客折衝
※エンジニアに対するPMあるいはリードエンジニアの役割も担っていただきます。

◆業務内容
解析業務
・データ処理プログラミング、集計、解析業務
・統計解析、多変量解析、モデリング
・解析結果のレポーティングや報告など
※統計解析やデータサイエンス用のソフトウェア、言語を使用しますが、経験は不要です。
　充実した研修制度をご用意してバックアップします。

＜プロジェクト例＞
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速　など

業務内容
グローバルプロジェクトであるSAP社のS/4 HANAを軸とした、単なる置き換えではない基幹システム刷新プロジェクトにおいて、各サブチームに参加し、ステークホルダとともに課題、解決手段の整理を進めます。直近については、FY2024上半期は構想策定フェーズに、下半期からは要件定義フェーズに参加いただきます。事業部の変革のための課題整理を支援し、データアーキテクトの経験を活かしデータガバナンスチーム牽引者としてエンタプライズアーキテクチャに沿ったS/4 HANAへの刷新につなげる役割を担って頂きます。
いままでのご経験を活かしながら、さらなる大規模プロジェクトに携わりたい方には最適な機会です。また、S/4 HANAのご経験がない方には、知識習得にも力を入れていますので、この機会に経験を積むことが可能です。
・データガバナンスの整備（重要コード選定、データ定義、マスタ管理、論理DB構築、活用ルール等）。 特に攻めのデータガバナンスとして、コード整理、データの意味定義の明確化・疎結合アーキテクチャへの転換・アクセス権管理など。
・S/4 HANA全般(FI/CO/SD/MM/PP/PS/Service）、IBP、BTP、DWC/SAC
・S/4 HANA周辺プラットフォーム(BTP)

ポジションのやりがい
・国内外の連結会社を含めたグローバルな視点で、経営の最重要インフラとなる次期基幹システム構築にデータガバナンスの観点から推進する役割を担って頂きます。
・ビジネスにより近いところで事業貢献ができることが事業会社で働く醍醐味です。
・各事業部門のDX化に貢献し、その成果を自ら感じることができます。
・様々な事業部門との接点により、IT分野に限らない、広い知見を得ることができます。

キャリアパス
・当社の海外を含めた複数事業のデータ整理を行うことを通して、さらなるDXスペシャリストを目指せます。
・複数のDX活動があるため、一つのDX活動が完了したあとも、別の分野のDX業務を経験できます。
・初期配属の職場に留まらず、事業部門に軸足を移し、継続した事業変革に向けて、事業部内部からのITソリューション推進で活躍頂くキャリアパスもあります。

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
生産現場とそこに関わる生産・製造技術に関わることで、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、その将来計画を考え提案することができます。

キャリアパス
当社が作るプロダクトの製造工程（素材、レンズ部品、レンズユニット・各種製品組立、etc）に関わる、長期戦略の策定、技術開発テーマの検討、生産現場の改善、etc、と広くいろいろなところへつながるデータ、情報の分析に携わっていただきます。その中で、当社のものづくりにおけるデータ分析のスペシャリストを目指せます。

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
光学製品の生産職場の工程改善を通じて、幅広い製品群および複数の生産拠点での業務に携わることができます。そのなかでは、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、技術戦略立案により、現場の生産性向上はもとより、会社の持続的な成長に寄与することができます。

キャリアパス
生産工程情報の収集・分析業務は、現場の工程管理者や作業者とコミュニケーションを取りながら業務を進めるため、社内の人脈が広がり、早期に打ち解けることが可能です。また、これまでの経験を活かし、データ分析手法を社内に広く周知する教育者的役割としてのキャリアを広げられる機会もあります。

上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
※実務内容は以下に記載あり

実務経験の浅い方は、入社後1-2ヵ月程 座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります

未経験、微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。


＜入社後の流れ＞
ご入社
　↓
1日目｜人事オリエンテーション・配属先上長とのウェルカムランチ
　↓
2日目｜データサイエンス事業部配属オリエンテーション・研修キックオフ
　↓
3日目｜座学研修 (約1-2ヵ月)
　↓
PJ・業務アサイン


＜研修内容＞
約1-2ヵ月の研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。

● Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
● Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
● Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
● 統計研修
- 基本的な統計知識の理解
● データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析

※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります


＜実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載＞
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など

・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ダッシュボードの運用と構築
・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

Key Responsibilities:
Responsible for requirements gathering, process design, configuration, assistance with testing, validating and delivering the fully functional reports to client and get the sign off
Lead and coordinate with offshore team for the day-to-day activities, tasks and deliverables required from the project team.
Managing the project in an onsite and offshore delivery model
Architecting the data model and data preparation needed for Power BI Reports and Dashboards and 3+ years’ experience in design / architecture of Visualization solutions using any Visualization / Reporting tools
Design, Development / enhancement, Integration and Deployment of Reports / Dashboards with best-in-class visualizations using Power BI and 6+ years’ experience of design / development of Reports / Dashboards on any Reporting / Visualization tool
Interacting with senior client BI and Analytics stakeholders (Directors, Enterprise Architects and Business users) to collate requirements and finalize architecture / design / data model.
Understanding of relational databases, structures, dimensional data modeling, SQL, Data Warehouse and dashboard techniques for the business requirements
Connecting dashboards/reporting solutions using Cloud technologies

ミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、当社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

1.課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、当社全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
2.LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
3.事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
4.PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
5.社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、当社全体の生成AI活用レベルを引き上げる

▼やりがい
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、当社全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

●開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learn など)
必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet

弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

＜具体的な仕事内容＞
●金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行
●データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
●機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
●顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
●社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

（サービスの一例）
・オンライン融資サービス
・Webで口座情報の見える化
・WEB口座振替受付サービス

当社に蓄積されている全社データの活用方法や事業への適用について取り組むプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発とその改善や最適化をご担当いただきます。
また、上記の機械学習モデルのアウトプットを社内に提供するためのシステムの開発や運用もお任せします。
社内のさまざまな領域で利用される機械学習モデル構築やその改善に関われるポジションです。

【主な業務内容】
・ユーザデータを活用したユーザモデリングのための機械学習モデルの研究、開発
・ユーザデータを活用したユーザモデリングのための機械学習モデルの構築システムの運用、開発
※変更の範囲：会社の定める業務

【開発環境】
開発言語：Python
OS：Linux
MLライブラリ：TensorFlow
分散処理環境：Apache Hadoop、Apache Spark、Trino
Workflow管理：Apache Airflow、Argo Workflows
コンテナ: Docker、Kubernetes
その他：GitHub Enterprise、Confluence、Jira、Slack、Miro

急成長中のFinTechスタートアップで、データ分析を通じて、資産運用サービスを改善する課題やインサイトの抽出・発見・提案、および各種施策や機能改善・開発の効果の最大化を推進していただきます。サービスのエンハンスや改善、CRM施策を推進していくための、既存のお客様のデータを収集、分析、施策検討に繋げる部分まで一貫して携わっていただきます。

●業務内容
プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進のため、データ分析から現状を分析し、サービス改善に関わる一連の業務をお任せします。
詳細の業務は以下の通りです。
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施
・分析用データマートの構築
・データに基づく顧客理解
・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援
・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案
・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析

●この仕事で得られること
・成長著しい事業を抱える当社の中で膨大な量のデータを活用し、今後の各種施策やプロダクトの機能改善・開発、企画等に落とし込むことができます。
・今後の総合アドバイザリープラットフォームの実現に向けて、利用いただいているニーズを感じ、社会貢献性の高いプロダクトへの進化を推進いただくことができます。
・今まで積み上げてきた弊社のデータをフルに活用が可能です。およそ40万人の方のデータを用いた今後の施策検討、プロダクト改善に寄与することが可能です。

●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
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
仕様策定：Figmaプロジェクトマネジメント：trello, JIRA, Backlog

・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

1）デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築
2）リスク計測モデルの構築・システム開発
3）与信審査モデルの構築
4）不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築
⇒取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発　等多数
・業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めていただきます。データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、やりがいを感じていただける環境です。

【お任せしたい職務内容】
・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証
・リスク計測システムの開発及び検証
・メンバーの数式展開やプログラミングの1次チェックやサポートなどのマネジメント業務全般

【入社後の働き方】
入社後はご経験に合わせて案件をお任せし、主担当として進捗管理や判断をリードしながら組織の中核的存在となっていただくことを想定しています。
加えて当部は若手社員（20〜30代）が多く在籍しているため、これまでの経験を活かしてメンバーの指導や成果物の確認などの管理業務も担っていただくことを期待しております。
また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、自身の知識のキャッチアップ機会が多くあります。

【テレワーク】
・テレワーク：週1~2回

〇金融犯罪、AML対策に関するシステム・データ・AIを活用した高度化・効率化に関する業務企画・推進業務
〇システム開発、データ分析、モデル開発やシナリオ構築等を通じた金融犯罪・AML不正検知の高度化、リスク低減策の業務企画・推進等を担当
〇AMLシステムに関する有効性検証・データガバナンスの態勢整備・推進・管理
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です

【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるシステム・AI等の新技術並びにデータ活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります
〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可（業務に応じ異なります）

AIセキュリティ領域での専門能力を有するコンサルタント／データサイエンティストとして、お客様のセキュリティ課題の解決をリードいただきます。

AIセキュリティに関するコンサルティング、データ分析、顧客対応、事業企画、プロジェクトマネジメントなど、ご自身の志向や強みに応じて核となる技術を身に付けつつプロフェッショナルを目指したい、という思いを持つ方の活躍を期待しています。

【具体的な職務内容】
当社は、注力領域としてAIセキュリティサービスの提供体制を強化しています。
本ポジションでは、お客様が直面するセキュリティ課題に対して、AI・機械学習・データ分析等の技術の活用による解決策の立案や実践を行います。

具体的な職務内容は以下の通りです。これらの業務を、経験や能力に応じて一部、もしくは全般を担当いただきます。

●コンサルティング
対象領域はサイバー攻撃対策、サービス不正利用対策、内部不正対策、AI利用に関するガバナンス検討、等
・組織のガバナンスやセキュリティ高度化に関わる施策の立案、実行、プロジェクトマネジメント
・AIを含むセキュリティアーキテクチャの検討
・脅威検知モデルの検討

●データ分析
・データ分析技術を活用したセキュリティソリューションの実装
・AI・機械学習技術の適用による不正アクセス等の検知精度の向上検討
・未知のサイバー攻撃検知の実現化技術の調査・技術検証

●業務運用高度化
・自社サービス対するAI技術の組み込みによる高度化
・生成系AI等の活用による自社サービスの業務効率化・生産性向上

●自社サービス事業創発
動向調査、戦略企画、R&D/PoC
サプライヤー企業、テックベンダーとの協業関係構築

●営業・提案
顧客開拓、提案書作成、提案・契約

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
Security for AI（AIそのものの安全な利活用）と、AI for Security（AI活用による既存セキュリティの高度化）のいずれか、もしくは両方に関する顧客支援、および自社事業の開発に取り組んでいただきます。


【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
セキュリティの基礎知識を身につけるだけでなく、AI・機械学習など、先端的で高度な技術習得や、研究開発に携われます。

近年、セキュリティ不正被害は増加傾向であり、またその手口は複雑化しています。事後の不正検知のみならず、
予防対策や予兆検知のニーズが強まっている中で、AI技術を用いた検知精度の高度化に取り組みます。
また、生成AIなどの新しい技術の既存のセキュリティ対策業務への適用により、業務効率化や、新たな価値創造に取り組むことができます。

これらを通じて、先端のセキュリティ経験とAI知識を身につけるとともに、顧客対応力、提案力、事業企画力、プロジェクトマネジメント力などの幅広い業務を経験することができます。

【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多様なデータを活用する組織の設計・運営と、データ分析基盤の機能追加ロードマップ作成等の企画業務を担当いただきます。

【業務内容・役割】
具体的には下記のような業務を想定しています。
●50名以上のデータ分析組織の設計・運営、および人材育成施策の企画・推進
●データ分析の効果最大化に向けたプロセス設計
●データ分析基盤・ツール導入等のロードマップ策定、および新機能検討
●銀行のシステム開発手続きとデータ分析プロセスの統合

【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略の高度化は当社グループの最重要経営課題の一つです。膨大なデータを抱える日本最大・世界有数の金融機関の中で、ハイパフォーマンスを発揮するデータ分析組織・業務の在り方を検討し、その実現を推進する過程は、非常に挑戦的かつデータ人材としての成長に大きく寄与します。

【想定キャリアパス】
データ分析・活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ活用・ビジネス企画推進担当としてのキャリアや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。