データサイエンティストの転職求人

現在、データサイエンティストとして、当社のDXをAI・データアナリティクス面から、お客さまや各部門の課題・ニーズに答えられるような施策推進をしていただける職務を募集しています。
加えて、AI・データアナリティクスについては、社員の関心も高く、データサイエンティスト入門者が増えてきており、社内講師、サポート役としてご活躍いただける方も募集しています。
当社のDX加速を肌で感じでいただけるポジションです。

＜過去の案件例＞
・リテール領域における横断的なVoC可視化、解析モデルの構築
　（コンタクトセンター入電意図解析、NPS・CX調査のテキスト解析など）
・お客さまと営業員の最適マッチングモデル
・株価チャート分析、債権需要予測
・M&A候補先抽出モデル
・営業員取引モニタリングモデル　など

＜主な業務内容＞
・当社DX加速に向けた施策の企画立案、推進
・データを活用した仮説の構築
・AIを活用した各種モデルの構築
・社内データサイエンティスト入門者による分析のサポート

データ分析機械学習精度モニタリング、開発するデータサイエンティスト
　
<業務概要>
・業務部門との要件定義、システム開発者へのシステム要件説明を実施
・タスク管理及び課題管理をもとに納期を守るプロジェクト推進
・データ分析基盤を利用したデータ分析案件をリード
・プロジェクトマネージャとともにデータ分析の推進
・データガバナンス観点でのMLopsの推進機械学習モデルのモニタリング、評価、改善

その後の変更の範囲：会社の定める業務

●自社サービスのデータライフサイクル設計、システム開発の支援、運用
　・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ（マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ、アクセスログ 等）について統合したデータライフサイクルの構築・設計
　　※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
　・収集したデータを解析し（利用ツール：GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等）、社内の関連部署（各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等）へフィードバックの上、データ利活用を推進。
　・社内のデータを保有する部署（サービス開発部門、情報システム部門 等）と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。

・親会社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはないユニークかつ大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。

【詳細】
下記の業務に携わっていただきます。

●親会社の各ビジネス組織又はデータマネジメントCoE組織に対する
　データ活用支援
・親会社のビッグデータを活用したデータ加工、データ分析支援業務
　−BIツール（Tableau等）によるデータ抽出・加工・分析
　−データ収集・加工のためのプログラミング（Python等）およびSQL等DBによるデータ抽出・加工
　−機械学習ツールによる分析

・幅広い事業（携帯電話事業、メディアビジネス、サブスク、EC等）のマーケティング施策をデータ加工やデータ分析でサポートする業務
　−デジタルマーケティング業務（WEB広告運用、Web解析、MAツール活用等)

・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計
・データ活用基盤の整備・管理
・データ分析業務の推進（AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど）
・データ分析人財の教育（社内研修の企画立案や講師など）

●データ分析基盤の統合と整備、経営分析および競争力強化の支援。

●経営戦略に沿ったデータウェアハウスおよびBI環境の設計構築グローバル各拠点からのデータ収集や分析を行う環境整備。

●製品情報を一元管理するPIM(Product Information Management)システム構築及び運用。グローバルにおける事業展開の支援。

※今までのご経験や志向に応じ、業務内容を決定いたします。

●AIやデータマイニングツール等の最新技術の利活用をするため、業務を通して高度なスキルアップが可能です。

●グローバルで著名な複数ブランド展開する日本発の電動・空気工具のグローバル企業として70以上の海外拠点を展開しており、海外メンバーとの連携や海外での活躍の機会が多くあります。

●将来的なキャリアパスとしては、ご本人のパフォーマンスとご希望により、管理職あるいは専門職の選択が可能です。

◯データから、新たな価値を。
私たちは、AIベンダーやアナリストに留まらない、新たな価値創造や課題解決に重きをおいたアナリティクス・カンパニー。
未来を見通し、未来を共創するプロフェッショナルです。データサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、お客さまのデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。
さらには、データの力を社会変革にもつなげます。
トップクラスのマネジメントが率いるチームの一員となり、最新のアナリティクス（AI）とテクノロジーを磨き上げ、クライアントの企業価値だけでなく、自分自身の価値も最大化したいメンバーを求めています。

●担当業務
・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用およびプロジェクト管理
・データレイク（DWH）、データ分析基盤を含むDX推進プロジェクトの管理
・コンサルティングを含む顧客折衝
・ベンダー、協力会社のリード

●ミッション
主にAWSでのAIプロダクト開発やAIシステム構築プロジェクトに携わっていただきます。
弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。
AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。

●技術環境
開発環境
　- ノートPC、モニタ1〜2台（リモートでもモニタ会社支給）
　- Windows
　- AWS

言語
　- Python / JavaScript / TypeScript / SQL

(1)データアーキテクチャの設計（含む、データレイク、データウエアハウスのデータモデリング）およびデータガバナンス体制の確立
(2)データ戦略の策定と実行、グループ・グローバルでのデータ統合と連携の促進
(3)データの収集・保管・活用に関する最新技術の評価・導入
(4)データアーキテクチャに関する基準・ガイドラインの開発・管理

【職務内容の特徴や強み】
デジタル企画部データマネジメント推進チームは「データマネジメント」という時代の最先端をいく業務を、グループ・グローバルベースで統括する部門です。
大きな舞台で、自分のスキルを試してみたい、実戦経験を通じスキルアップを図りたい、社会のために貢献したい等の強い意欲をお持ちの方をお待ちしております。

私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール（SalesforceMarketingCloudやSnowflake等）導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。

●業務詳細
(1) マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援

(2) プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務　
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成　等

(3) マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行

●対象領域
・ウェブ解析（Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析）
・BIダッシュボード開発（Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発）
・統計分析（R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング）

●実績
【自動車メーカー様】　サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
【B2B企業様】　サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
【国家プロジェクト】個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
【鉄道広告代理店様】　通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【B2Bメーカー様】　IBMキャンペーンの有効活用のための顧客セグメント設計、RPA開発含む運用設計、実行　など

●業務変更の可能性：なし

SNS Platformにおいての不正探知システムのデータアナリストを担当

●業務詳細
SNS Platformにおいて、不正探知システムのデータアナリストとして不正に繋がる利用ケースを探し出して分析する事で、当社のお客様のために不正探知システムの精度向上を目指して頂きます。

一方で探知システム領域だけでなく、開発チームと協業することで、当社Platformの改善方向の提案まで踏み込んでいただくことも大歓迎です。

●ミッション・展望
データドリブンな意思決定を支える重要な役割を担い、不正探知システムの効果を最大化することがミッションです。

データ分析の経験を活かし、当社Platformの不正探知の戦略に深くコミットいただくことが可能です。社会インフラとなっている当社Platformを安心・安定して使えるサービスにすること使命と考えており、不正探知システムを通じて目指して頂きます。

SNS Platformを安心・安定して使えるサービスにする
不正対策の意思決定をデータで支える
不正探知システムの効果を最大化する
データ分析の経験を活用
SNS Platformの不正探知戦略に参加

●主な業務内容
データ分析を通じてLINEメッセージングサービスに対するスパム・不正利用事例を発掘
SNSメッセージングサービスのデータをスパム・不正利用の観点から分析
正常使用者の行動と異なる特性分析
不正対策の観点からLINEメッセージングサービスの改善方向の提案
SNSメッセージングサービスに対するスパム・不正利用把握のためのダッシュボードとレポート生成および管理

※年に数回程度海外出張が発生する場合があります。
※変更の範囲：会社の定める業務

適性や過去の経験に合わせ、主担当として、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理といったそれぞれの分野におけるAI構築や、データ分析等の実務を担っていただきます。


●このポジションの魅力
社内の意思決定が早く、検討開始となってから取り組む案件に関連する商品・サービスが提供されるまでの時間は他金融機関比で相当程度スピーディーであると自負しております。
また、デジタル領域でサービスを展開、ビジネスを拡大してきたことを背景とし、量・バリエーションともに豊富なデータを有しております。

構築したAIモデルを実務に如何に活用するかという設計部分も基本的に当部（データサイエンス部）に任されており大きな裁量をもって業務に取り組んでいただけるだけでなく、ご本人の能力・興味関心次第では取り組む領域が1分野に限定されることなく複数分野にトライできる点も、業務が細分化された大規模な組織にはない魅力です。

・データ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務およびプリセールス活動。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。

・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

・担当グループメンバーの中長期キャリアを見据えた1on1、評価関連業務、任意のグループ活動。

●自社サービスのデータライフサイクル設計、システム開発の支援、運用
　・当社が提供する様々なサービス提供に関わるデータ（マーケティング情報などの営業データ、APIのコール数などのシステムログ,アクセスログ 等）について統合したデータライフサイクルの構築・設計
　　※直近では日次〜月次のバッチなどで収集される数万レコード程度の処理を想定。今後、段階的に分析対象とするサービスを拡大し、それらのデータ統合やリアルタイム処理化なども視野に検討。
　・収集したデータを解析し（利用ツール：GA4、Hubspot、AWS Athena/SQL 等）、社内の関連部署（各サービスの開発チーム・ビジネスチーム 等）へフィードバックの上、データ利活用を推進。
　・社内のデータを保有する部署（サービス開発部門、情報システム部門 等）と連携し、各種データの収集・集積・整形などを実現するシステムの開発。

・データサイエンス・AI開発の受託案件が年間2〜3件、伴走案件が年間5件程度あり、DX/デジタル活用に向けた組織改革/人材育成事業を手掛けるチームにて、コンテンツ作成とともにコンサルティングをしていただきます。

★特徴★
・ご自身が裁量を持って仕事を進めることができます。手を挙げればやりたい仕事が提案できるなど、ご自身の意思でチャレンジをすることが可能です。

国内最大級約4000万のユーザーに紐づくデータを活用し、企業のデータドリブン経営を支援いただきます。
・グループ大手電気通信事業会社のデータへのアクセス権を有するコンサル組織として、クライアントに深く入り込んだビジネス革新やプロセス改革の提案
・デモグラ/位置情報/興味関心/ヘルスケア/センサー/画像などの5G/IoT等から取得できるデータを活用した高度分析

●業務詳細
サービス責任者クラス（課長レイヤ）のクライアントと伴走しながら、課題解決の推進・データに基づいたコンサル業務をお任せします。
チームは2〜4個の案件で構成され、規模感は10〜15名の規模が目安となります。
・クライアントのニーズに最もマッチするソリューションの企画・設計、プロジェクトマネジメント、提案、レポーティング
（戦略の策定⇒高度化⇒内製化支援と、上流から下流まで一気通貫した支援を行えます)
・組織活動（採用、育成、業務改善の組織課題解決に繋がる取り組み)
※入社後は他リーダークラスの社員の元でキャッチアップいただいた後、チームリードを担っていただく予定です。

●具体的なプロジェクト例
担当プロジェクトはご経験や志向性に基づき、上長と相談しながら検討いただきます。
・データに基づいたグループ大手電気通信事業会社の顧客の理解、ニーズ把握に基づく顧客体験のハイパー・パーソナライゼーション支援
・位置情報データに基づく人流分析や商圏分析を活用したエンタープライズ向けの新しいソリューションの提供
・組織のデータドリブン化に必要な戦略検討〜実行支援を行うDX変革支援
・生成AIを活用した業務変革支援（戦略検討、課題設定、解決策の提示、実行、運用支援など）
※事業領域としては、通信/IoT/金融/ドローン/ヘルスケア/小売り/モビリティ等、幅広い領域のプロジェクトを有しています。

●組織特徴
昇格に向けた積極的な機会提供を行う組織風土があり、成長に向けたチャレンジを楽しむ社員が多いです。
・会社としてもマネジメント層の育成に注力しているため、組織から積極的にチャレンジの機会が与えられます。
・ミドルマネジメント向けの研修や、経営と直接コミュニケーションを取れる機会も多く、業務以外の場面でも多様な成長支援があります。
・DS内でのキャリアトラック制度/スキル・志向性を加味したプロジェクトアサイン等、分析専門組織ならではの環境で柔軟に専門性を磨くことができます。

「健康増進や人々の生活の質向上」をテーマに社会の願いをかなえる事を方針としています。
ご自身の経験、技術、ノウハウを活かし,ていただき、ヘルスケアに関する社会課題を解決するという高い意欲をお持ちの方とともに成長していきたいと考えております。

【業務内容】
1.リアルワールドデータ（リアルワールドエビデンス）を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定 などを支援する業務。
2.生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなく IT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3.電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析
経験に応じて適切な業務を担当頂く。

【キャリアパス】
1年後：統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後：統計解析部門のマネジメント（利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など）

【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります

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。
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


＜詳細PJT 一部＞
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し

1．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio

2．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）

3．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）

●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与

1．カスタマーデータ統合
Google Analytics：Web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Orange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築

2．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る

3．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減

現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出


＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS

データ分析チームとして、プロダクトへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応をプロダクト企画チームと協働しながら実施する

【詳細】
・社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成するサービス商品であるプロダクトの企画チームで、販売チャネル営業とプロダクト適用に関する検討を顧客と実施する。
・その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。
・検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。

具体的には、
・課題解決に有効なデータ分析に関する提案
・環境構築
・受領すべきデータの要件の提示
・分析に必要なツールの選定
・受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証
・検証結果によるアセスメントと再検証の実施
・検証結果の顧客説明
・商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施
などを実施する。

※扱うプロダクトについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内のプロダクトについてを中心に検討を実施する予定です。

【職務内容】
財務経理部門および財務計画・分析（FP&A）領域におけるクライアントの業務課題をDXを活用して解決する支援をご担当いただきます。
加えてSCM（S&OP）、CRMといった事業活動の視点も取り込み、最新のテクノロジーを駆使したコンサルティングサービスを提供します。

・グループ経理業務BPRプロジェクトにおける構想策定
・経営層向けダッシュボード構築（財務／非財務、ESG）
・業績管理制度・KPI・バリュードライバーの策定とシステム化計画支援
・EPM/CPM、BIシステムの製品選定支援
・EPM/CPM、BIシステムを使ったPoC実施（経営管理要件の実機確認）
・多次元収益・コスト分析業務・システムの導入・刷新 等

【プロジェクト事例】
　- 保険業：経営管理領域におけるシミュレーション業務の構想策定・EPM導入（Anaplan）
　- 製造業：長期財務シミュレーション業務の効率化・高度化・EPM導入（Anaplan）
　- 製造業：業績管理プラットフォームの構想策定・要件定義・EPM導入支援（Tagetik）
　- エネルギー：電力需給収支可視化・リスク管理の高度化・EPM導入（Board）
　- 保険業：データマネジメントオフィスの組織立ち上げ支援
　- 医療業：データ民主化に向けたデータカタログ整備と利活用促進（Informatica）
　- 製造業：データ駆動型組織への変革ロードマップ策定（成熟度診断・ユースケース選定）

国内最大級約4000万人に紐づくデータを活用し、企業のデータドリブン経営を支援頂きます。
また、グループ会社と連携し5G/IoTなどを用いたセンサー/画像/位置情報/ヘルスケアデータなどを活用した高度分析で、企業・自治体の課題解決をサポート頂きます。

●業務詳細：
※これまでのご経歴や経験に基づき、以下のいずれかの業務をご担当頂きます
・データに基づいたグループ会社顧客のニーズ把握、理解
・最適なサービスレコメンドなど、顧客体験価値の最大化
・ユーザ流入出やARPA(モバイル契約者1人当たりの月間売上高)などの経営指標の可視化、予測による意思決定の迅速化
・グループ会社内外データの一元的管理の実現
・物体認識、トラッキング、姿勢認識等を用いた画像・映像認識ソリューション構築
・センサデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの提供
・位置情報データを用いた人流分析や商圏分析による自治体/企業の課題解決
・ヘルスケアデータを用いた予防医療の実現

企業を取り巻く環境が加速度的に変化する中、我々は「価値創造経営」を掲げ、クライアント企業の企業価値向上を支援しています。
この過程では、「1.企業価値向上に至るシナリオを描くこと」、「2.それをデータとテクノロジーに基づいて実施すること」、「3.データ分析に留まらず戦略性のある価値創出活動を創出すること」の3点をクライアント企業と伴走する人材が不可欠です。
ファイナンス・人的資本・顧客基盤・製造資本・知的資本などクライアント企業における価値の源泉に対して、当社が有する多様なプロフェッショナルと協業しながら、従来データサイエンティストが担ってきた限定的な領域に留まらず、データから得られる洞察を、行動に変えて「企業経営」自体の変革を促し、企業価値向上に貢献する「価値創造経営サイエンティスト」のご応募をお待ちしております。

【担当業務】
「価値創造経営」の実践には「データを駆使した経営」が鍵となりますが、経営/業務の現場はAIの活用以前にデータ活用を意識するレベルにいきついていない状態が多く見受けられます。
当社はグローバルで培った経営/業務および最新テクノロジーの知見/経験を駆使し、クライアント企業に経営変革をテクノロジーの効能とともに提案し「価値創造経営」の実践に向けて構想策定〜実運用の支援までを一貫して行います。

【担当業界】
「価値創造経営」の適用範囲に制約はなく、企業価値向上が求められる幅広い業界においてご経験を積むことが可能であり、BtB、BtC、DtC など様々な業種業態の経営データにアクセスすることが可能です。

【オファリング例】
◆構想・実行計画策定
目指すべき経営意思決定のあり方、必要な将来予測の期間(中長期/短期)、AIや各種のAnalytics手法の技術動向調査、事業/業務への変革スコープとテクノロジー採用方針の策定、費用対効果の検討、段階的高度化を見据えた実現ロードマップ策定を行います。

◆要件定義＆トライアル
ビジネス戦略や経営目標に影響を与える因子を特定し、それらの因果関係をAnalytics手法等を用いてモデリングすることで経営をデータ視点で可視化します。経営/業務要件をToBeの業務プロセスに落とし込みながら、継続的なデータ収集業務の設計も行います。更には、計画シミュレーションのロジック定義、将来予測向けIモデルのPoC、実務者を巻き込んだ業務トライアルの企画/実践を推進します。

◆システム導入および実運用支援
計画シミュレーションのシステム化、AI予測モデル構築と本番運用設計、統合データ基盤構築といった仕組化による「価値創造経営」の加速を支援します。稼働後は実運用サポートだけでなく、課題や効果測定の結果より更なる高度化に向けた計画を継続提案します。

【人員構成】
コンサルティング経験者、事業会社やSIer出身者でキャリアチェンジをされた方も活躍しています。

金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)の企画・検証・構築・運用を示す。(クラウド、オンプレの別は問わない。どちらも対象)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化・ダッシュボード
・機械学習を用いたデータ分析システム
・上記を含む業務システム
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当するが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行する。
企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案する
検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を行う (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む)
構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を行う
開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともある
運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を行う

【ポジションのアピールポイント】
1．アウトソース型データサイエンティストとして、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ます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。

2．分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像／言語／数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。

3．AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。AIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。

キャリアパスとしては、上流工程を担当するコンサルタントタイプのデータサイエンティストや、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。

技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。

金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化/BI
・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI)
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。
企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します
検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む)
構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います
開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります
運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います

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】
1．アウトソース型データサイエンティストとして、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ます。大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。

2．分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像／言語／数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。
当社にいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。

3．AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。当社はAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。

キャリアパスとしては、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。

技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。

・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・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

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・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

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・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

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

【雇入れ直後】
数理解析・データ分析を主体とした一般事業会社向けコンサルティング業務
・事業リスク管理高度化と経営戦略への活用
・為替・市場リスク管理態勢構築支援
・データ利活用による事業戦略支援（サプライチェーンマネジメント・店舗戦略の高度化・スマート農業など）
・サステナビリティに関連した計量分析
・新規顧客獲得に向けたセールス＆マーケティング

【変更の範囲】
会社の定める業務

広告における、社内データやAI・機械学習技術を活用した配信最適化の改善プロジェクトにおいて、データの分析や機械学習モデルの構築を行うメンバーを募集します。
プロジェクトの成功にコミットする技術的なコアメンバーとしての役割を担っていただきます。

●主な業務内容
ユーザーデータを活用したユーザーの興味関心推定アルゴリズムの研究、開発
ユーザーデータを活用したユーザーの行動確率予測モデルの研究、開発
コンテンツ・サービスデータの広告配信最適化への活用研究、開発

・データ分析を通じたアプリのグロース
・BIツールでのダッシュボード開発および運用を通じて、組織でのデータ活用推進
・データ分析基盤の構築およびBIツールの開発・運用
・データ活用の推進により組織のデータリテラシーを高めていく
・定性リサーチによるユーザーインサイトの抽出
・機械学習・生成AIを活用した業務改善の提案

●本ポジションの魅力
・ブロックチェーンを活用した分析を経験可能
・成長期の企業で自社やプロダクトがグロースしていくフェーズを体験できる事
・データを取得する基盤が整っている事
　　BigQueryやログの管理の整備がされている事
・組織の成長と共に新しい役割にチャレンジできる可能性がある事
・暗号市産業界でユーザー数が国内最大級であり、データ量が多い環境で分析可能な事

●データ分析環境
DWH：BigQuery
BI：Looker、LookerStudio（旧 GoogleDataStudio）
サイト分析：Google Analytics, KARTE

製造業のエンタープライズ企業に新しいソリューションを企画・提案・開発・デリバリするポジションです。エンタープライズ企業の経営課題や事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど様々な手法を用いて解決する役割をお任せします。ターゲットは、製造業の経営層・営業・技術/設計・調達・製造・サービス部門など全社に渡ります。CxOや部門責任者などのカウンターパートに対し、テクノロジーパートナーの立ち位置で事業を推進していただくことを期待しています。
・顧客の経営課題、事業課題のヒアリング
・課題を解決するソリューションの提案
・ソリューションの開発とデリバリ
・ソリューションのオファリング化と横展開
・ソリューションをフックにした勝ち筋整理と戦略への適用


●業務イメージ
製造業領域において「サプライチェーン × 非構造データ × AI」の切り口で顧客の経営課題・事業課題を解決する様々なソリューションを提供しており、顧客になる部門は、経営、開発/設計、調達、生産、販売、品質などの全社に渡ります。対象とするデータは、図面/仕様書/価格情報/不良情報/サプライヤとのコミュニケーション情報など多岐に渡り、これらを活用可能なデータとして抽出・分析します。
例えば、ある顧客ではサプライチェーン上の非構造データの解析を組み込む形で、設計部門や調達部門のワークフローを再設計しており、開発リードタイム短縮や品質不良低減といった効果を生んでいます。また、他の顧客ではグローバル拠点の連携強化や高度な経営判断支援にサプライチェーン上の非構造データの解析を活用しており、環境規制への迅速/網羅的な対応、各国拠点の立上・運用コストの削減といった効果を生んでいます。


●入社後のイメージ
まずは当社会社全体、Drawer事業本部、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月 半年での受注を想定しています。


●仕事のやりがい・魅力
・Global SaaSトップクラスの成長スピード
日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。Drawer事業本部は創業経営者の加藤が直接率いており、CEO直轄事業に関われるまたとない機会です。
・一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる
クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に止まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。
・チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える
カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、当社の持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
・製造業における最大規模のデータ量を扱える
CADDi Drawerは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。

世界有数の金融グループである当フィナンシャルグループは、膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、グループのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。

【業務内容】
（雇入れ直後）
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進
・データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）を通じた業務革新・効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化
・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
・生成系AIの活用推進・分析への活用

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
・グループの事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定
・データの前処理、モデル構築、モデル評価
・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する
・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う
・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング

【おもな関係者】
各業務を所管する事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

【想定担当案件（例）】
銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。
・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化
・生成系AI活用案件
・金融サービスに係わる不正検知

【成長機会】
・企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能
・海外カンファレンスに参画した情報収集が可能

【想定キャリアパス】
各種AI関連の推進や新規提案を行いながら、銀行・グループ各社のDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただく。その実績次第で、AIやDXを中心に行う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性あり（契約社員の場合、無期雇用転換が前提）。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性あり。

世界有数の金融グループである当フィナンシャルグループは、膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、グループのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。

【業務内容】
（雇入れ直後）
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進
・データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）を通じた業務革新・効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化
・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
・生成系AIの活用推進・分析への活用

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
・データ分析案件の担当者として、グループの事業部門と協働しビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準策定を支援
・データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用
・エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング

【おもな関係者】
各業務を所管する事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

【想定担当案件（例）】
銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。
・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化
・生成系AI活用案件
・金融サービスに係わる不正検知

【成長機会】
・企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能
・海外カンファレンスに参画した情報収集が可能

【想定キャリアパス】
各種AI関連の推進や新規提案を行いながら、銀行・グループ各社のDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただく。その実績次第で、AIやDXを中心に行う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性あり（契約社員の場合、無期雇用転換が前提）。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性あり。

当社（当チーム）では、ライフサイエンス・ヘルスケア分野（製薬企業、病院、官公庁など）におけて、クライアント側の課題やニーズに合致したデータ利活用やAIソリューションの導入を支援しています。

主な業務は、製薬企業向けのコマーシャルDX支援、ヘルスアウトカムリサーチ/HERO支援、医療エビデンス合成支援などで、病院・介護事業所・官公庁向けに医療ヘルスデータを活用した業務効率化や経営支援があります。
また、グループ内外の専門家と協力し、将来を見据えた新規サービスの開拓を行っています。

本採用は、マネジャー以上職務の方を対象にします。
クライアントのニーズを的確に理解し、専門家を巻き込みながら最適なソリューション提案できる方、プロジェクトチームをマネジメントしながらソリューション実行ができる方、チーム力の強化とメンバーの育成を一緒に担いたい方を求めています。

ビジネス要件のヒアリングからデータ利活用の企画、分析モデルの設計・実装、データ分析、データのビジネス応用まで幅広くお任せします。
以下業務をご自身の経験や希望に応じてお任せする予定です。

・業務内容とデータ現状を把握しながらあるべき姿のデータ戦略とデータ利活用プランの策定
・データ分析モデルの設計・実装
・データ分析結果に対するコンサルティング
・データ分析に必要なデータセット整備
・BIツール或いはPythonを用いてデータ可視化
・複数DXプロジェクトにおいてデータ利活用の企画推進

※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】
まずはデータ分析中心の業務をお任せします。その後、ご自身の希望や適性を踏まえて、データエンジニアやAIエンジニア業務、又は、ビジネス・IT戦略に関わる上流業務をお任せします。将来のキャリアはご自分のキャリアデザインとご経験・スキルによってテクノロジー中心のテックリードや、マネジメント中心のプロジェクト企画・マネジメントに携われる可能性があります。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
事業部門で先端テクノロジーと知見・スキルを活かして直接に事業利益への貢献に直結します。日々多くの刺激を受けながら、自分自身も成長することができますし、自分自身の取組と努力で事業の変革と成長を目の前で実感することができます。
データサイエンティストはデータ分析とデータ利活用を中心としたデータドリブン経営推進の中核役割を担わせていただきます。常に業界の先端に立ってリードできるよう、最新情報の収集や外部イベントの参加、イベントの登壇などを支援しています。また、事業部門で直面するさまざまの課題をデータ技術を駆使して解決策を提案したり、自ら手を動かしてPoC実施したり、プロジェクトのテックエンジンになったりすることで自己成長につながります。とても楽しく、やりがいのある仕事です。ぜひ、一緒に切磋琢磨しながらチャレンジしていきたいです。

【ミッション】
・AIおよびデータサイエンスの活用や社会実装を通じた、当社の通信事業や社外企業向けビジネスへの貢献

【主な業務】
・当社内および社外企業向けのデータ分析企画立案、データ分析（予測モデル作成、精度向上など）、レポート作成／報告
・顧客データやトランザクションデータなどの構造化データを処理するシステムの企画／設計／開発／導入
・処理自動化／効率化のためのシステム企画／設計／開発／検証／運用

【具体的な業務】
ご経験に応じて、以下のうち一部を担当します。
・PoC／技術検証：PMと協力し、課題解決やプロダクト機能充実に向けたデータサイエンス要件の整理、PoC、技術検証、必要なデータ整備などを推進します。
・モデル開発：構造化データを中心とした、機械学習予測モデルや数理最適化モデルの開発を行います。
・システム開発／運用：機械学習予測モデルや数理最適化モデルの処理自動化／効率化に向けたシステム企画／設計／開発／運用を担当します。
・その他、社内外のお客さま／仕事相手にデータサイエンティストとして提案、導入ソリューションの説明や、レポート作成なども行います。

広告配信プラットフォームにおける、社内データやAI・機械学習技術を活用した配信最適化の改善プロジェクトにおいて、データの分析や機械学習モデルの構築を行うメンバーを募集します。
プロジェクトの成功にコミットする技術的なコアメンバーとしての役割を担っていただきます。

【主な業務内容】
・ユーザーデータを活用したユーザーの興味関心推定アルゴリズムの研究、開発
・ユーザーデータを活用したユーザーの行動確率予測モデルの研究、開発
・コンテンツ・サービスデータの広告配信最適化への活用研究、開発

【開発環境（任意）】
・Hive/Spark/Trino
・k8s
・python
・Linux
・docker
・tensorflow
・github

・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

経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。
将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。

変更の範囲：会社が指定した業務

＜マーケティング領域例＞
・デジタルマーケティング
・地方自治体向け支援・調査・分析
・リサーチ
・POSデータ分析

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/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

Analyze, document, and explain existing systems to various stakeholders.
Discussion with application owners to understand application, dataflows.
Understand API application and gather the requirement from API team.
Create Mapping and specification documents for Hadoop ingestion developers.

データサイエンティストとして、IT/AIベンダーと連携の上、データ利活用に関する施策を実現するための活動全般が職務となります。

<具体的な業務>

1．データ利活用
社内ユーザ部門からの要望に応じた、AIツール（dotData/DataRobot等）、BIツール（Tableau）を活用したデータ可視化、分析の実施
※データ可視化：数字や文字の羅列だけではなく、グラフやチャートを使ってわかりやすく視覚化すること
BIツールを活用したダッシュボードや帳票などのアウトプット作成支援
社内ユーザ部門へのデータ利活用コンサルティング活動の実施
社内ユーザ部門向けのデータ利活用促進に関する企画立案、実行

2．データ利活用基盤構築
金融ビッグデータを分析/可視化するためのデータ分析基盤（システム/データベース構成、機械学習モデルの精度監視運用設計等）の検討・実装
AIツール(dotData)、BI(Tableau)ツールの社内導入・展開、その他効果的なデータ分析実現に向けたツール検討・評価・導入
生成AI（ChatGPT）等、AIに関する先端技術の当社業務への適用施策の検討・実施

＜部門について＞
情報システム部は、『デジタルを武器に、ビジネス成長の原動力となる！』というスローガンを掲げ、まさに今「ビジネスを支えるIT」から「ビジネスの武器となる」組織への変革にむけて、全社のデジタル・ITを取り巻く環境の再構築に取り組んでいます。中でもシステム企画室はITを起点とした事業価値向上・新たな金融サービスの創出といったDX推進施策においても重要な使命を担っており、事業戦略の実現にダイレクトに関わることができます。個人の裁量も大きく、全社のIT・デジタルに関わる施策を自ら企画・提案ができる非常にやりがいある部門です。中途採用社員の比率が高く実力が発揮しやすく、またリモートワークの業務体制も確立されています。

＜求人魅力＞
全社データ利活用の立上フェーズであるため、システム、人・組織、データ活用の多くの観点で、推進方法を自ら率先して提案・実装できます
社内のビジネス部門と協業し、当社金融ビッグデータを元とした新たなビジネス開発や業務プロセス改善など、ビジネスの成功に直接関与できます
個人の自主性、専門性、行動力を尊重する風土があり、本人の能力を発揮することが可能な組織です

＜働き方＞
ワークライフバランスを重視しており短時間で効率の良い働き方を奨励しています。
リモートワークやスーパーフレックス制度を活用した、柔軟な働き方が可能です（週2~3回）

個人のお客さま（約3,400万人）の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。

【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、リテール・デジタル事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析を担当いただくこともあります。

【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤（個人のお客さま3,400万人）へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい

【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。

【配属部署（人数は概数/2024年4月時点）】
リテール・デジタル企画部データ・マーケティング室
・「データ・マーケティング室」（約50名）は、デジタルを中心としたマーケティング業務を担当しています。
・このうち、配属チームは11名で構成（キャリア採用1名、受入出向者2名を含む）され、別途外部委託先社員も在籍しています。

・CDO（Chief Digital Officer）のもとでデータドリブン経営、データドリブン戦略の立案・実行部隊として、社内外のデータ活用施策の推進やデータ活用環境整備、データドリブン人材育成に加えて生成AIなどの有用技術を活用したビジネス創出など、以下1.〜3.の取り組みを通じて全社にデータドリブン文化を定着させ、デジタル型の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.データドリブンな事業運営の実現
　・データ活用事業・施策の推進
　　例）経営ダッシュボード・ポータル構築、セルフサービスBI普及、デジタルマーケティング、お客様の声(VoC)の分析による改善 等　
　・全社的なデータ蓄積・データ活用推進に向けた施策推進・CoE設置検討（全社でデータ活用が進むように働きかける）
2.データドリブンビジネスの拡大
　・データコンサルのビジネス推進（自治体EBPM、スマートシティ化に向けたデータ活用・コンサル）
　・社内データ活用施策の社外ビジネス展開（CO2排出量可視化・分析、食品廃棄ロス削減　等）
　・先端技術の探索/蓄積とビジネス活用
3.生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
　・自治体等へ提供する生成ＡＩを活用したビジネスの検討・仕組みづくり・案件支援等
　・当社AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討

配属先は、2022年8月に新設された当社IT戦略グループ会社を予定しております。

●ミッション
当社グループ（約30社中心）を横断的にデータアナリティクスを推進するデータマネジメント部にて、データアナリストを求めております。
グループ企業並びに事業・サービスに関わるビッグデータに対して、横断的にデータ分析基盤を構築し、新しい提供価値を創造していくポジションです。
当社のVision実現に向けて、潤沢な予算（DX全体で100億円）と大きな裁量権を持つポジションを活かしながら、ダイナミックな意思決定、先端技術等関われる環境です。

●データマネジメント部の使命（ミッション）
当社グループの戦略・戦術において
・判断の確実性を高め（=不確実性を下げる）、判断の速度を上げる
・納得感・共感を高める
地図と羅針盤をデータに基づいて作成・提供し事業の連続的・非連続的成長を担う。

●具体的な業務内容
・データを用いたヘルスケアサービスの新規開発・改善　等

今回は、業務内容1〜3での採用を想定しております。

1. データマネジメントGr：データガバナンス強化に向けた整備（分析基盤の強化・統制、CIMやR-DMP等の運用効率化の検討）
これまでは、部内の分析者のみが分析する環境を開発し、この環境の中にデータを蓄積する基盤を構築していましたが、ビジネス部門からも分析したいとの声が集まってきており、ユーザーの増員やデータの拡大等、分析者が分析しやすい環境にするための分析環境増強をアジャイル的に進める必要があります。システムをアウトソーサーに管理を委託するのでなく自前で管理しているため、スピード感をもって、分析者が求める機能を追加することが可能であり、システムやデータベース起点でデータの中身について分析者に提言することも可能です。また、こうした環境を全社的に展開できるようにするため、データの蓄積基盤や分析環境を刷新する計画も進めており、クラウドに関する知見やデータのコーディングスキルを習得することが可能です。

2. データアナリティクスGr：データサイエンスの実働部隊（機械学習、行動予測に基づくデータサイエンス、金融基礎研究等）
具体的には、銀行のビッグデータを用いた既存ビジネスモデルの高度化や既存ビジネスに資するマーケットリサーチを行っています。また、
Gr全社的なデータドリブン文化醸成を目的としたビッグデータをリアルタイムで可視化できる仕組みつくりも手掛けています例えば、スマホアプリやホームページの閲覧履歴などを通して、お客さまの特徴を把握し、クレジットカードやデビッドカード、カードローンを適切なチャネルでタイミングよく訴求する、といった取り組みをしています。単にデータを分析して満足するのではなく、そこからビジネスの成果に結びつけるというところに、こだわりを持って仕事を行うことが可能です。自社のデータを用いてビジネスを活性化させ、即座にその分析による成果を実際のビジネス効果で確認できる点はやりがいを感じると思います。中長期的には、現在行っている技術を更に組織として向上させ、社内に眠っている音声データや画像データのビジネス活用を画策しており、当該分析ノウハウを組織と共に身に着けることが可能です。

3. デジタルコミュニケーションGr：データマーケティングの実働部隊（当社グループアプリのアドバイス配信、チャネル連携コミュニケーション企画 　
顧客エンゲージメントの向上や各種銀行機能の利用促進を目的に、バンキングアプリの通知機能で配信するコンテンツの企画業務を行っていただきます。この通知機能がお客さまにとって最適な提案として最適なタイミングで届くことを目指し、現在はエンゲージメント系アドバイス（商品推進の通知でなくアプリ満足度増加・利用増加につながるもの）やパーソナライズされたアドバイスを通じ閲覧率の増加に取り組んでいます。また、やりがいとしては、様々なチャネルとの連携も多くHP、EDM、SNSに関する知見を深めることができ、自らの・自らの企画でお客さまの行動に影響を与えることができます。裁量はコンテンツ企画者に与えられるため、銀行の持つ豊富な情報（1600万人の顧客基盤）を活用した前例のない企画をゼロから立ち上げ可能。一般的なリスティング広告やターゲティング広告とは異なり、非対面チャネルでありながら対面であるようなきめ細かいマーケティングが行えます。

【魅力/特徴】
当社グループは中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのグループアプリは500万ダウンロードと、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。
有人店舗や渉外担当者の営業情報やお客さまのアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報などお客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習等の高度分析手法も活用しながらターゲティングが可能。スピーディかつデータドリブンな意思決定を行えることが魅力です。

【平均残業時間／テレワーク】
・残業：業務の繁閑により異なりますが、平均2時間くらいです。
・平均週2回のテレワークを実施しております。（柔軟に対応可能）

業務の変更範囲
◆原則変更なし。ただし、本人の同意ある場合を除く

当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

【職務詳細】
＜予測系AI等を用いた社内各部署のビジネス課題解決＞
・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討
・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成
・モデル作成(DataRobot、Python、SAS、SPSS)および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

＜生成AIの導入・活用推進に向けた各種整備＞
・生成AIの活用推進に向けた戦略策定
・当社グループ各社および外部パートナー含む社内外のステークホルダーとの各種調整
・プロンプトエンジニアリングを用いた業務改善

●当社データ分析支援サービスについて(Custella)
当社が保有するキャッシュレスデータ(会員属性データ・加盟店売上データ)を活用し、顧客ニーズに合わせてマーケティングの上流〜下流までフルレンジでサポートできるサービスを保有。
1. 完全オーダーメイドで分析内容を設計し分析・考察・打ち手の提案まで行うレポーティングサービス
2. 高精度ターゲティングのDM配信・販促支援サービス
3. 商圏分析に特化したダッシュボード型サービス
4. 当社会員へのフルカスタマイズ型のアンケート分析サービス
5. 自社の売上推移や自社顧客属性の特徴を把握できるBIツール
6. 当社会員の購買傾向をもとにした最新消費トレンドのレポートサービス

●本ポジションの魅力
・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を分析対象にできる
・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境

当社が保有するキャッシュレスデータを活用したサービスにおける分析業務およびお客様へのレポーティングに従事いただきます。
クライアントからのマーケティング課題に対し、データビジネスプランナーやエンジニア・サイエンティストと協業しながら、分析設計の提案やレポーティングを行い、課題の解決に資する情報の提供を行います。

【職務詳細】
・顧客の背景・課題に基づく分析要件の設計
・データ集計・可視化（Tableau、SQL、Alteryx、Excel）
・集計・可視化したデータの解釈・考察・打ち手の提言
・分析結果レポート・ダッシュボード作成（PowerPoint、Tableau）
・顧客への分析結果報告

●プロジェクト事例について
1-2ヶ月程度の小規模なプロジェクトから、12-24ヶ月程度の大規模なプロジェクトまで、様々なプロジェクトのデリバリー実績あり。
・キャッシュレスデータから自社サービスに合うライフスタイルの富裕層を特定し、プロモーションをすることによって高い売上効果を実現（小売）
・会員居住地から商圏範囲ごとの利用者を特定し、商圏ごとの利用者数シェアや単価・ペルソナ像を比較分析し、優先ターゲットの単価を向上させる施策検討に活用（テーマパーク）
・キャッシュレスデータからファンクラブ会員の日常の消費行動を分析し、スタジアムへの来場を促すイベント内容やターゲット選定等に活用（プロスポーツ）

決済を起点とした様々な付加価値を事業者の方に提供している当社にて、新収益創出に向けた新設組織である戦略事業開発本部に所属し、BtoB向けファイナンスサービスにおけるデータ分析担当として従事いただきます。
AI審査モデルを構築し売上予測・リスク予測をして終わりではなく、その先のビジネスへの提案や示唆を通じて、加盟店向けファイナンス事業のサービスレベルアップや新たなファイナンスサービスの企画・開発に携わっていただくことを期待しています。
イチ分析担当者ではなく、サービス拡大にも自ら積極的に携わりたいという思考をお持ちの方を歓迎いたします。

【職務詳細】
・新規事業の探索（計数分析）
・稼働後のサービスの計数分析
・機械学習モデルのリモデル
・ファイナンス債権のリスクポートフォリオ分析　など

データサイエンティスト

当社のサービス向けの画像解析AIの研究開発および導入の開発リードを担当いただきます。

【業務詳細】
広告、eコマース、スタンプなど、当社のサービスで扱う様々な画像データを活用した技術の研究開発、およびサービスへの導入を進めるプロジェクトの開発リードをします。

【主な業務内容】
・当社のサービスの画像に関する課題を解決するための画像解析AIの開発・検証、および導入に向けてのシステム開発
・最新の画像解析AI技術を使ったモデル開発、性能改善
・Web APIなどの推論システムの開発、運用保守
・プロジェクトの推進、リード

・当社のDX施策の中核となる施策の一つである「データドリブンな金融サービス開発」において、AIを活用したデジタルレンディングを行う国内外のパートナー企業と協働した事業開発を行うプロジェクトへの参画。
・与信モデル開発に関わる専門知識を持つ人材として、ビジネス側の要件を的確に理解し、パートナー企業が持つ機械学習を活用した与信モデルの技術評価や、先方データサイエンティストとの専門的な会話を主導。
　併せて、専門的な議論を咀嚼し、ビジネス側からのフィードバックを得ることが主たるミッション。また、技術面における行内や経営への報告を実施。
・機械学習のデータ分析/与信モデルプラットフォームの特性を理解し、社内の関係部（ビジネス、審査、リスク管理、AML、コンプライアンス等）と行内ルールを踏まえた利活用データの種類やモデル詳細を協議、調整を行い、当社の顧客特性に応じたプラットフォームの要件定義、設計、開発を推進。

【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