データサイエンティスト、事業会社の転職求人

●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

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！

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。

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

●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。

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。

◆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

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

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

エンジニアの生産性やスキルに関するデータ管理・分析を担当

●業務詳細
全社横断組織でエンジニアの生産性やスキルに関連するプロジェクトを運営しています。エンジニアが多数在籍する企業ならではのデータ管理と分析業務を担当していただきます。本ポジションでは、データ分析に携わっていただき、分析結果をデータドリブンな意思決定支援に活用します。

この役割では、組織全体の生産性向上に寄与するためのデータインサイトを提供します。プロジェクトの特性上、データ分析の精度とスピードが求められるため、迅速かつ正確な分析ができる方を歓迎します。

●主な業務内容
・エンジニアに関するデータの管理
・生産性およびスキルに関連する分析
・広報施策の効果測定分析
・教育施策の効果測定分析
・分析結果を使用したレポート作成およびプレゼンテーション

全社BIツール（Tableau）の運用・管理を担当いただきます。

当社の社員約10,000名が利用するBIツール（Tableau）の管理者を担当いただきます。
日々のTableau Serverの運用・保守業務に加え、Tableauの各種APIを活用したエコシステムを開発することで、全社員が素早く・適切に意思決定が行えるBI基盤を提供します。

【業務詳細】
・Tableau Server（オンプレミス）の運用・保守
・Tableauの各種APIを活用したエコシステムの企画・開発
・社内のTableauユーザーからの問い合わせ対応
※変更の範囲：会社の定める業務

【概要】
データによるユーザーや市場の理解に基づき、当社のオペレーション戦略を構築する『オペレーションストラテジスト』を募集しています。

当社のサービスは、主に市場を巡回してバッテリー交換や車両の再配置をするFieldオペレーション、車両の定期メンテナンスや故障車の修理をするリペアオペレーション、お客様対応をするカスタマーサービスなど、複雑なオペレーションによって運営されています。お客様に最高のサービス利用体験を提供することに加えて、持続可能なサービス提供のために効率的で拡張性のあるオペレーションを実現することが重要です。

当社の幅広いオペレーションの現場から課題を抽出して、お客様の声やデータ分析から課題を定性・定量的に理解して、最適なオペレーション戦略を構築することが『オペレーションストラテジスト』の役割です。

【仕事内容】
・各オペレーションチームと連携してオペレーションを構造的・定量的に理解して改善すべき課題を抽出すること
・各種オペレーションの指標の設計やダッシュボードの作成とモニタリング
・各種データ分析や戦略検討後の、オペレーション現場の実務への導入支援（ダッシュボード作成や対応方針作成など）

以下は、仕事内容の一例です。
・Fieldオペレーション）ライドデータやオペレーションデータ分析に基づく、オペレーション課題の抽出と最適なオペレーションの構築（例：バッテリー交換や車両の再配置業務の効率化など）
・リペアオペレーション）ライドデータや車両の故障データ分析に基づく、定期メンテナンス基準の設計
・カスタマーサービス）ユーザーアプリ内のお客様からのフィードバックに対する最適な対応方針の検討

【仕事の魅力】
・リアルサービスを支える根幹のサービス構築に携わることができること
・多様な部署と協力しながら複雑な課題解決に取り組めること
・社会的に影響力のある電動マイクロモビリティのシェアリングという新規ビジネスのグロース時期に関わることができること
・IPOを目指しているベンチャー企業の事業創りに関われること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

マーケティング部は1〜9グループまでの各ブランドグループがありますが、それとは別にグループ横断の業務を行っている企画課というグループがあり、今回は企画課にてデータ分析の即戦力として活躍いただける方を募集いたします。

【主な業務内容】
・データアナリティクス業務
　パネルデータ（SRI・QPR）、消費者調査データ、統計データなどを、戦略テーマに応じ求められる成果物を出力すること
　　
・マーケティング戦略立案業務
　戦略プランの立案およびサポート業務
　戦略仮説の検証と戦略確度の精緻化

【期待役割】
・日常のオペレーション業務に必要な折衝を行い、相手を説得したり、要求を受け入れさせることで、円滑に業務を遂行する
・自ら複数プロジェクトの管理を行う
・既存のプロセス・システムの一部を更改または変更することで、自事業の課題を修正・解決する
・中長期/短期の業務運営計画において、上位者の方針のもと策定し、上位組織及び関連部門全体の業績向上に貢献をする

与信管理、リスク計量化、不正検知等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデリング業務を行っていただきます。

《主な業務》
●クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
●クライアントとの折衝、調整
●プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

●募集概要
・経営視点でグループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます
・グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます
・グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます
・グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます

●具体的な業務内容
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行

▼作業環境（例）
分析用言語：Python/R/Julia
BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI
分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL
プログラム管理：Github/Gitlab

●ポジションの魅力
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点

金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集 業界トップクラスのAIエキスパートと共にキャリアを築きませんか？

この「データサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのデータサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。

＜働くメンバー＞
・AI・データ分析組織を0→1で立ち上げたメンバーや、データ活用推進を加速させるために育成や分析、基盤構築などに関わってきたメンバーが多く在籍
・大企業や先端のテック企業で分析のプロジェクトリーダー等を行ってきた高レベルな人材が中心
・外国人採用も開始。グローバルな働き方、成長できる環境を目指します
・幅広い年代のデータサイエンティストが在籍
・別事業部のITコンサルタントと一緒に仕事をする機会も有り

金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集 ともにデータの力で金融業界を変えていくプロフェッショナル人材を求めています

この「シニアデータサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、当社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクトを作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援、パッケージ・プロダクト開発に携わっていただくことができます。

　具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析の経験をすることができます：

企業のお客様のデータ活用・データ分析に関する課題に対し、データサイエンススキルを活用した可視化・分析により解決と、その仕組み化・定着化を行うプロジェクトの提案・実行をリードし、お客様のビジネスの改善に貢献することを通じて、弊社のデータサイエンスビジネスのさらなる成長をけん引するポジションです。

●具体的な仕事内容（詳細）
・データ活用に関するお客様の課題理解とデータ可視化・分析によるソリューションの提案・実行をリード
・当社の扱うデータサイエンス分野の製品の機能・実装・活用方法に精通し、プロダクト担当・デリバリー担当他と協力し、その活用によって分析ソリューションのお客様における仕組み化・定着化・活用拡大を実現
・若手データサイエンティストの育成支援

●ポジションの魅力
・弊社顧客は著名大手企業が多く、大手企業のデータ活用課題の解決への取り組みができ、現場のビジネス課題解決を通じたデータサイエンススキルの向上ができます
・ワンショットのデータ分析に留まらず、その仕組み化・定着化を米国の先進的ソフトウェアを用いて実現でき、継続的な企業の課題解決に貢献できます
・米国の先進的プロダクトの国内ビジネス成長、弊社のデータサイエンスビジネスの成長に向けたアクション策定・実行に共に参画し、リードいただけます

マーケティング領域のデータサイエンティスト(PL候補)として下記業務をお任せします。

・クライアント企業のビジネスで発生する各種データを活用し、モデリング、示唆出し
・ビッグデータを解析し、クライアント企業のマーケティング活動を支援
・CRM、DMP等を中心としたビッグデータを解析して、マーケティングを加速させるソリューションの企画及び開発

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント

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。

＝＝
・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
＝＝

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