データサイエンティストの転職求人

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領域における課題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】
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。

【職務内容】
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

●コンサルティング
・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。

当社全体のビジネス成長をデータ分析によって支えるポジションです。
当社の主力サービスやチーム横断のプロジェクトにおいて、重要な意思決定の支援、課題の解決策の提案と実行、施策の検証と改善を一気通貫で実施することで、より良いサービスづくりに貢献します。
また、良い分析技術や事例を横展開・汎用化することで、当社全体のデータ活用レベルの向上にも携わっていただきます。

●ミッション・展望
・データ分析の専門性を通じたサービスの競争力向上
・データ分析技術およびプロセスの汎用化による全社のデータ活用レベル向上

●主な業務内容
・分析技術選定、分析プロジェクトメンバーのリード、分析プロジェクトの進行管理
・当社のユーザー理解および事業拡大を目的とした、事業の方向性およびKPIの整理と可視化および予測分析、注力ポイントの探索、施策立案のための仮説検証、A/Bテストの設計および検証
・事業横断的なデータ利活用プロジェクトの推進やリード
・大規模データ分析に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データおよび分析プロセスの共通化や標準化とその活用
・長期的な事業貢献を目的とした分析技術開発とその活用、データ組織内へのナレッジの横展開

データ部の一員として、社内データベースの流路設計、データマート構築を中心としたBPRの再設計と再構築をメインに担当いただき、オペレーション改善へのコミットを想定しております。

まずは、各部署に蓄積されたデータを抜き出して整理整頓を行い、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。

ゆくゆくは社内BPR業務のみならず、エンタープライズ顧客へのBPRコンサルティングや全社業務設計統括など、社内外問わず事業拡大に必要な戦略策定・実行へコミット頂くことを想定しております。

これまで当社に蓄積されたデータを活用し、金融業界の営業フローを「AI×リアル」でDX化できる事業戦略による非連続な成長の実現に、業務設計の観点より尽力頂けますと幸いです。


【具体的な業務内容】
・社内データベース再設計　※以下ソースよりBigqueryに貯留しております
・ CRMDATA
・WebアクセスアナリティクスDATA
・自社プロダクトLogDATA
・業務改善ロードマップの作成
・オペレーション改善の企画・実行支援
・データクレンジング手法の検討や検証
・データマート定義構築
・ダッシュボード作成定義構築
・業務マニュアルの作成


【はたらき方】
・完全土日祝休み
・フルリモート可


【この仕事で得られるもの】
・全社統括案件となるBPRPJの統括経験
・日本を代表するエンタープライズ顧客に対する自社プロダクトのBPRコンサル経験
・成長角度高い当社において、多種多様なBPR案件へのコミットが可能
・BPR担当として社内外ステークホルダーと対峙し、濃密な経験を積むことが可能
・BPR×新規事業開発領域の強みを持つことが可能

・小売業及び卸売業のお客様　システム部門を主として、マーチャンダイジング業務部門、物流業務部門への提案活動
・業務改革ビジョニング・構想策定（EXアプローチの実施計画・推進、業務改革構想策定・ソリューション導入計画）
・デジタルソリューションの導入（POCデータ分析・検証、POVシステム導入・検証、本番システム導入）
・デジタルソリューションの保守・運用（サービス後のアフターフォロー、継続施策提案の実施）

【職務詳細】
DX加速の背景から、DX案件における最上流工程からコンサルテーションおよびプロジェクト進行を実践していくこととなります
なお、小売業務経験は問わない。顧客の課題・期待を聞き取り、自身で知識を吸収し、解決策をフロント現場で提供する熱意があれば問題なし。時代の変革が進む業界で在り、そこで当社ソリューションの稼働実績を強みにし、データサイエンティストとして案件経験を活かし、DXプロジェクトをリーディングする役割を全ういただくこと期待します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
小売・流通業は2035年までに新世代流通構造に変革すると言われており、EC販売が当たり前、無人化する店舗、製造小売業（SPA）の急速な伸長に加え、Iot×AI技術もサービス型プラットフォームビジネスが主流となってきます。そのような業界並びに社会の変化をリアルに経験通し実践していけることが魅力です。また、自身が遂げた案件がニュースなどにも取り上げられ、自身の貢献を直に感じることが、やりがい　となります。

各企業の財務諸表監査におけるデータ分析スペシャリストとして、以下のような内容を実施して頂きます。
（1）監査におけるデータ分析シナリオの構築支援
（2）監査におけるデータ分析の要件定義
（3）各監査クライアントからのデータ取得、データ確認支援
（4）監査対象データの内容に関連するクライアントへの問合せ支援
（5）データ分析の実施
（6）分析結果の解釈と洞察の提供
（7）データ分析のためのプログラム開発
（8）先進的な次世代監査手法の研究開発

データ分析に基づいたマーケティング施策の提案を行います。
※グループ会社の営業担当、クリエイティブ担当などと連携しながらプロジェクトを進めます。
※案件によっては自分たちで課題抽出し、解決施策の提案を行うことが求められます。

【主な業務】
　1.データ分析PJT（案件対応）のプロジェクトマネジメント
　2.データをつかった戦略立案
　3.データ分析結果に基づいたマーケティング施策の企画・提案
　4.メンバーのデータ分析業務におけるフォロー、サポート

具体的業務

【具体的には】
1.データ分析PJTのプロジェクトマネジメント業務
　・データ分析、企画
　・依頼者の要望把握・分析目的の言語化（どんなデータが必要なのか、何を提案したいのかを把握し具体化する）
　・ETLツール、社内システム仕様などの要件定義
　・プロジェクトマネジメント
　・分析用のデータの調達
　・統計モデル、機械学習モデル、分析レポートなどの成果物の作成管理

2.データ戦略立案業務
　・ビジネスモデル、マネタイズポイントなどの事業概要やユースケース、主要機能などのサービス特性を理解し、事業の利益向上や新しい価値創造に繋がるデータ活用案を企画・検討す
　・データ活用案を実現するための道筋を考える
　・ステークホルダーと合意形成を行い、データ戦略プロジェクトの推進を行う　　

データ種別（扱うデータ）

【1】構造化データ
・顧客サイトのアクセス解析データ（サイト内のユーザー行動データ　※WEB/アプリ）
・クライアント保有の顧客の属性データ、顧客の時系列情報データ
・外部からの購入データ（顧客の属性データ、顧客の時系列情報など）
・WEB広告の配信成果データ
・PRの成果データ（自社でキャンペーンを打った場合のデータなど）

【2】非構造化データ
・クリエイティブデータ（画像、動画、音声など）
・オフライン広告の配信成果データ（TVCMやOOHデータなど）

開発環境

【言語】SQL、Python、R
【データ基盤】CDP各種（AWS RedShift、BigQuery、Snowflake、TresureDATAなど）　※クライアント環境による
【アクセス解析ツール】GoogleAnalytics、Adobe Analytics、Windows Clarityなど
【データ可視化ツール】Looker、LookerStudio、Tableau、DOMOなど
【OS環境】Windows　※場合により調整可能

【当部署のミッション】
・「事業基盤の変革」と「収益基盤の変革」という当社変革における最重要課題において、データドリブンな意思決定を全社横断的に支援。具体的には、データ分析による定量的な意思決定支援と継続的にデータドリブンな意思決定を行うために仕組みの構築。
・全社レベルのデータドリブンな経営・業務推進のため、データの利活用をデータマネジメントの観点から推進。
・全社的なデータ利用のガバナンスの整備、全社的なデータ基盤の要件整理・アーキテクチャー設計支援。

【当ポジションにおける想定業務】
・データ分析：施策効果検証、収益性分析、行動変容に向けた仮説検証など、ビジネスプロセスにおいてデータドリブンな意思決定をするためのデータ分析。
・既存のデータから意思決定に必要なインサイトの導出。
・リードデータエンジニアとともにデータチームジュニアメンバーのスキル向上に向けた支援とサポート。
・ データ分析プロジェクトの技術リード


【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策
（下記は一例）。
・収益性分析と収益向上に向けたアクションプラン策定。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発

【仕事概要】
新規プロダクト（2023年秋リリース）である経営データ管理システムにおける
データ集計や分析業務の効率化検討を行っていただきます。

【仕事内容】
弊社プロダクトを契約頂いているクライアント様から受領したPLや事業KPI、組織KPI等の様々なデータを、AccessやPython, Google App Script等を活用し、
データ受領〜集計までを効率的に、かつミスなく実施できる環境を設計・構築頂く業務です。

【1日の大まかな流れ】
・09:00-10:00　朝会 / 当日の業務をTeamですり合わせ
・10:00-19:00　データ設計や構築
　　　　　　　　（現状を理解するためにクライアントMTGに同席頂くこともあります）
・19:00-20:00　夕会（当日業務の完了状況報告）

社内ユーザーと協力し合いながら業務理解と問題の明確化を行い、ビジネス課題の解決を目指す。
データサイエンス実務利用の観点からデータ分析・予測モデリング・機械学習モデル・ビジネスインテリジェンスツール・生成AIが活用できるビジネスデータサイエンティスト・AIデータサイエンティストのスキルを持つ人材を募集。

各プロジェクトでは個々の専門知識や経験を活かしチームとして推進。各人の専門性やキャリア志向に応じた業務分担をしており、個人の能力を最大限に発揮できる役割を通じてプロジェクトを担当。

ベンダコントロール案件のみならず、社員による内製開発、DX案件、データ分析、機械学習モデル開発、生成AIの活用を積極的に推進しグローバルマーケッツ部門のDXを促進。 　　

その後の変更の範囲：会社の定める業務

本ポジションでは以下の業務をご担当頂きます。

・基本設計・詳細設計
・AIモデル開発
・データ分析

当社のライフサイエンスAI事業においては、「AIで全ての人に等しい医療を」を目指し、独自に開発をした人工知能（AI）を用いて、創薬支援・転倒転落予測・認知症診断支援など、社会的な医療関連課題の解決に取り組んでおります。
今回、ライフサイエンス領域における専門性を活かし、人工知能系システムの研究解析を行っていただく方を募集いたします。

●顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、人工知能エンジン解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
●人工知能を活用したライフサイエンス領域の研究・データ解析を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
●医学・薬学・データサイエンスの知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。
●医学・薬学、IT・ソフトウェアの業界双方の言語・思想・スキル・課題を認識し、両業界の橋渡し（コミュニケーションコーディネーター）の役割を担います。

【ポジションの魅力】
●医療×AIの中でもテキスト解析において世界で先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でoutputを提案できます。
●民間企業において社会実装を見据えた研究・データ解析活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
●人工知能を活用した医療研究分野で活躍することができます。

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。

データやシミュレーションを活用した意思決定の高度化と課題解決を目的として、アカデミックの知見に基づいたプロフェッショナルサービスを官民に提供しているチームです。

-統計・機械学習、計算機科学、経営工学、計量経済学などデータに基づいた意志決定を扱う領域における研究経験(データサイエンス領域)のあるメンバーで構成され、理論に基づいた高度な分析から業務への示唆・提言
-理論に基づいた高度な分析を活用してビジネスの意志決定の高度化を支援するチーム
-専門性を極めて重視したチーム

What we do
データをもとに科学的アプローチによって問題解決
意志決定の高度化のためのデータ活用支援

How we think
Data Scienceは、「問題解決のための道具」
必要に応じて研究レベルで実施

【Senior Data Scientist (+5 years experience)】
Senior Manager

Role Description
- Manages large and complex analytical projects from data exploration, model building, performance evaluation and testing
- Works with clients / stakeholders to design, deliver insights and develop solutions using multiple sources of structured, semi-structured and unstructured data
- Acts as an intermediary between the business / client community and the technical community
- Presents complex solutions and options in a simplified manner for clients / business

Responsibilities
- Leads the delivery of large projects and data science insights using a range of tools and methods and serves as a best practice resource for team members
- Builds internal relationships with key stakeholders across the business as well as externally with the client and technical community
- Ensures robust governance around data ethics and use of data within data science models, setting policies and procedures
- Develops new data sources internally and externally and identifies large projects and opportunities through close collaboration with the business, client and technical community

【Data Scientist (+3 years experience)】
Senior Consultant/ Manager

Role Description
- Develops and reviews complex data analytics models, algorithms, systems and solutions, using advanced and specialist data science, programming and analytical techniques
- Delivers complex predictive models and identifies new projects, opportunities and data sources which can be used to drive measurable client and commercial benefit
- Provides insights and recommendations from different data sources to senior team members to help make decisions that drive better business outcomes for clients

Responsibilities
- Works closely with senior team members to scope, identify and establish appropriate data analysis methodologies for projects
- Seeks new data sources internally and externally that enable leading edge data science solutions
- Develops complex statistical modelling tools that drive business outcomes for clients, involving complex algorithms, artificial intelligence methods, machine learning, deep learning and advanced statistics
- Confidently uses visual tools to communicate data insights and links data to business outcomes.

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社サービスのデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

【具体的には】
・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社のデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

自社サービスの利用データ、広告データ、SFA・CRMの利用データ、自社アンケート結果など幅広いデータを用いて、社内の意思決定を支援しているBIチームの中で、プレイングマネージャーとして自ら手を動かしながらも、メンバーマネジメントや中長期の計画の立案などを実施していただきます。

・ユーザーのログデータを分析し、利用動向の分析、レポーティング
・事業KPIの考案・可視化
・キャンペーン等の施策効果の検証
・BIツール（Looker）の構築、利用促進
・サービスのもつデータ価値の向上
・メンバーマネジメント

◆扱っているデータ
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

◆データアナリティクス部の特徴
・データアナリティクス部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

◆当社のデータアナリストとして働く魅力
会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。
社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことが出来ます。
分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。
課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

従業員数1000名を超える同社においてHRデータ等の統合や活用を行い、全社経営の高度化や各事業部門における人事課題特定・ソリューション提供や採用領域におけるファネル分析等をご担当いただきます。
その他HR部門においてのDX化（各種システム連携の最適化や生成AIの利活用、業務自動化等）にも取り組んでいただけます。

・人事データベースの統合や活用や改善提案
・人的資本情報や財務データ等を掛け合わせた可視化・分析
・個別の事業部門との連携による事業課題の特定、仮説検証、ソリューション提供
・採用領域におけるファネル分析
・データ統括部門やHR部門内メンバーとの協働によるデータクレンジング
・HRが抱える業務の効率化（自動化やAIツールの導入）

◆ポジションの魅力
・毎月30名程度の社員が入社しており従業員は1000名を超えています。
HRが保有するデータは日々増えていきます。HRのビッグデータを活用し、経営課題に対しての直接的な分析提案を行えます
・時には自社のエンジニアと協働しながらご自身のエンジニアリング力も高めることができます
・組織はまだまだ発展途上であり、未解決な分析テーマが多く、既存の手法にとらわれない新しいチャレンジができる環境です

『事業の改善と意思決定のためのデータ分析』

弊社は、お金の悩みを抱えているユーザーがFPやIFAといった「お金の専門家」と出会い相談できるプラットフォームサービスを開発・運営しています。

プロダクトの成長と組織規模の拡大に伴い、施策・機能改善と意思決定にスピードが求められるようになってきています。そのような状況下では、各部署・プロジェクトチームが自律的に改善のサイクルを回す必要があり、結果としてデータ分析・計測に基づいたデータドリブンな意思決定のニーズが高まっています。

一方で、在籍しているアナリストがニーズに対して不足しており、十分な支援ができていないのが現状です。

データ分析の専門知識・経験を活かして事業の改善をリードできるデータアナリストを求めています。


データチームの一員として他のアナリストメンバーと協力しながら、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。

具体的な業務内容
・仮説の設定とそれに基づいた分析設計を行う
・分析結果をもとに施策の立案と意思決定の支援を行う
・定常的な指標計測のためのダッシュボードの整備

産地には、選果データ、肥料データ、気象データ、土壌データ等、有効活用しきれていないビッグデータが膨大に存在します。
当社の強みであるバイオスティミュラントの栽培検証を進めながら、これらビックデータの取得から解析までを統括的な全体リードするために以下の役割を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・プロジェクト全体の進行管理、社内外調整交渉マネジメント
・データ分析/可視化および機械学習等のモデル開発プロセスのリード
・事業戦略部門などの連携によるプロジェクトの最適化
・チームメンバーのリーダーシップと育成、指導

（業務内容の変更の範囲：製造技能職業務を除く当社業務全般）
会社の経営環境・方針、組織改編等により変更となる場合がございます。

●仕事内容
建設機械（コンパクトトラックローダー・スキッドステアローダー、ホイールローダー等)の製品開発部門に所属するデータ活用の担当者として業務をお任せいたします。

【具体的には】
(1)市場での製品稼働機のデータ等の分析
(2)将来の製品開発やソリューションビジネスを見据えたデータ活用のロードマップ策定
(3)データ関連部門との連携によるデータ活用の推進
(4)部内のデータ活用に向けた情報発信と支援
(5)製品開発におけるデータ活用状況の振り返り・次機種へのロードマップ修正

【仕事の進め方】
担当する製品開発に関わるリーダー層とコミュニケーションを取りながら、市場での製品稼働機のデータ分析業務を行い、データドリブン視点の課題を整理すると共に、課題解決のための計画・提案を行っていただく予定です。また課題や計画を基に部内外の関係者と各種調整・連携を行います。

【関わる部門】
部内はもちろん、DX推進部門やDX支援部門と多く関わる機会があり、その中で各種調整や推進を行っていただきます。

【体制】
まずはマネージャー1名とデータ主担当1名と担当者1〜2名の体制を想定しています。

【働くスタイル】
上記に示す通り、データ活用技術の知見を活かした発言や行動が求められますが、それ以上に専門部署と円滑にコミュニケーションできる能力が必要になると想定しています。部内外の関係者と主体的、積極的にコミュニケーションをとりながら、活動をリードしていくような業務スタイルが求められます。

【使用ツール例】
MATLAB/Simulink、Python等

【想定されるキャリアパス（入社5年目以降のイメージ）】
ケース1）リーダー層（30代後半）で入社された方の5年後のイメージ

データ活用推進組織における課長級以上の管理職
データ活用を部門間横通しでマネジメント
ケース2）担当者層（30代前半）で入社された方の5年後のイメージ

データ活用マネージャークラス（複数の解析担当を管理する立場）
データ推進組織における課長級以上の管理職

【ポジションのやりがいや魅力】
データ活用を加速する部署において、データ活用を主導する立場・第一人者として部内外の様々な方と連携しながらチャレンジできるため、課題を解決した時の達成感ややりがいが大きいと考えています。また、部内外の様々な関係者とコミュニケーションを取ることで製品開発・データ活用技術に関する幅広い知識と経験を得ることができます。配属先は製品開発部門となるため市場のお客様の声に近い立場で働くことが出来、製品開発への貢献がお客様のメリット・付加価値に直結することを実感しやすい環境にあります。

主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

・分析基盤の構築（AWS、Azure、Databricks環境等）
・既存分析基盤から新環境へのマイグレーション（OracleからLakehouseプラットフォーム等）

＜業務の進め方の例＞
●案件開始〜2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS）
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換

●1か月〜2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等）
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備

●2か月〜3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明

＜キャリアアップへの支援＞
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。

・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。

＜開発環境＞
言語：Python,SQL,Q言語
インフラ：Microsoft Azure,AWS
データプラットフォーム：Databricks
可視化ツール：Tableau,PowerBI
ソースコード管理:GitHub

機械学習等のデータ解析技術を適用した業務高度化、デジタライゼーション、新規ビジネス創出等の研究・開発（及び当該技術の一般事業会社や金融法人・公共法人向けコンサルティング業務への活用）及び関連技術の研究開発

＜業務例＞
・親会社DX戦略の推進
・信用スコアリングモデルの開発
・不正検知ロジックの開発
・デジタルマーケティング高度化
・機械学習・AI・テキスト解析技術等の研究開発

企業のデータ活用に関する課題を解決するコンサルティングやデータ分析をお任せします。

1. 顧客企業へのプロジェクトの提案補助
顧客ヒアリングやワークショップなどを通じてクライアント企業の課題を整理し、解決への道筋を提示しながら、提案活動を行います。場合によっては、提案書作成も行います。

＜主に当社に寄せられる課題の例＞
・データドリブンな企業文化への変革プロジェクト
・自社データを活用したマーケティングやオペレーション改善の支援
・AIを活用した新規事業立ち上げ
・データ分析チームの立ち上げ
・AI関連スタートアップのM&Aに関わるデューデリジェンス

2. プロジェクトの進行およびデータ分析
クライアント企業と密接にコミュニケーションを取りながら、データの受け渡しや、データベースの構築、データ分析作業、資料作成等を行います。

3.（ご自身の適性や希望に応じて）コンテンツ企画・開発
コンサル事業で得た知見、ナレッジをメソッドとして昇華させて、スクールや法人研修で使用するコンテンツを作ります。

（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
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）
データ環境構築、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
（変更の範囲）
会社の定める業務

＜役割・責任＞
・グループ事業部門と協働し、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。

＜主な関係者＞
各業務を所管するグループ事業部門、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）＞
AI-OCR開発業務、自然言語処理を用いた分類モデル構築、グラフ分析を活用したサプライチェーン分析
−当社においてビジネスニーズがあるが、技術が成熟しておらずベンダー、ベンチャー企業等でまだ実現できていない領域に対して内製での開発を行っています。
　過去には代表的なものとしてAI-OCR、金融電文の振分けモデルを完全内製するなど、金融業務のノウハウを活用したデータ分析モデルの開発を行ってきています。
　内製範囲はデータ分析モデル開発だけでなく、データフロー、データ事前処理まで含めたシステムアーキテクチャ全体にわたるため、幅広い技術が要求されます。
　現在はおもに金融ネットワークをグラフ化して分析を実施するなど、世の中の動向を見ながら、銀行業務に適用できる技術の検証、適用を推進しております。

＜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。

＜キャリアパス＞
入社後はおもに、各種AI関連の推進や新規提案を行っていただきながら、当グループの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・育成に注力いただきます。実績次第で、AIやDXを中心に扱う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性があります。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）への登用可能性があります。
また、ご希望に応じて、他部署や海外拠点への異動のチャンスもございます。

・取引先に対するデータ分析サービスの提案、分析結果に基づくコンサルティング
・SAS、DataRobot、Python、Tableau等を活用したデータ分析、レポート作成
・アンケート調査の設計、分析、示唆の導出
・スコアリングモデル構築を通じたマーケティング施策等の高度化
・データビジネスの企画

Proven experience as a Business Analyst, with a strong focus on data projects within the insurance domain.
Knowledge of data analytics, data modeling, and data governance principles.
Understanding of insurance business processes, products, and data requirements.
Experience with SQL and familiarity with programming languages such as Python for data analysis.
Strong analytical skills coupled with the ability to develop strategies, document critical business processes, and interpret business needs into technical requirements.
Excellent communication skills, with the ability to engage, influence, and inspire partners and stakeholders to drive collaboration and alignment.
High level of competence in Excel, PowerPoint, and business intelligence tools.

1. Data Modeling: Developing conceptual, logical, and physical data models to ensure data assets are organized effectively for storage, retrieval, and analysis.
2. Database Management: Overseeing the design, implementation, and maintenance of databases, ensuring they meet performance, security, and scalability requirements.
3. Data Integration: Integrating data from various sources and formats to ensure consistency, accuracy, and reliability across systems.
4. Data Governance and Security: Establishing policies and procedures for data management, ensuring compliance with regulatory requirements and implementing security measures to protect sensitive data.
5. Data Analysis and Visualization: Collaborating with data analysts and business stakeholders to understand data requirements and develop solutions for data analysis and visualization.
6. Technology Evaluation and Implementation: Staying updated with emerging technologies and evaluating tools and platforms to enhance data management and analytics capabilities.
7. Collaboration and Communication: Working closely with cross-functional teams, including developers, analysts, and business leaders, to understand requirements, align priorities, and communicate solutions effectively.
8. Strategic Planning: Participating in strategic planning activities, defining team objectives, and aligning them with the organization’s overall data strategy and business objectives.

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査、選定
・モデルの作成、精度性能評価
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ)
　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング
　- 数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上

●プリセールス活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断

●チームリーディング、メンバーメンタリング
・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う
・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

＜ポジションの魅力＞
・プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。
・多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
・Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っています。
・勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
・外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。

＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞
・当社にて以下のようなロールで事業を牽引
　- データサイエンスのスペシャリスト
　- データサイエンス組織の責任者
　- 技術に強いプロジェクトマネージャー
・事業会社のデータサイエンス部門の責任者
・大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。
本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。

以下のような業務に携わっていただきます。
●顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
・クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
・機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等）
・国際会議、論文などによる技術調査
・アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価
・AWS、GCP、当社Platform等への商用実装

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

●前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成

【業務の魅力】
1.我が国トップクラスのリサーチチームにて、データサイエンスを活用した分析及びレポート執筆の経験を積めるだけでなく、専門家としてマスコミや政府等へ自分の意見を発信できます。
2.リサーチ本部の各専門家だけでなく、データサイエンティストが多く在籍する社内の専門部署とも連携できるなど、調査分析を進める上で十分なバックアップ体制を備えています。
3.在宅勤務を組み合わせた業務遂行が可能です。

【業務詳細】
1.データサイエンスを活用したテーマレポート等（調査季報・コラム・外部原稿を含む）の執筆
2.各種レポートに関する社内外からの問い合わせ対応やセミナー・講演依頼、メディア出演
3.リサーチ本部内および他本部等との共同研究
4.作業効率化のプログラム作成

仕事内容
日本の流通市場を牽引する大手グループのビッグデータを活用し、
ユーザーとベンダーの間に入り要件整理を行いながら、アナリティクスプロジェクトの推進をお任せします。

【業務概要】
・ユーザー折衝、ベンダーコントロール
・レポーティング（ダッシュボード開発）
・BIツールの改良や作成、データ利活用推進
・分析要件定義・分析設計の策定と実施
・KPI設計とモニタリング
・データ加工のロジック、データモデリングのドキュメント化
・ETLツールを用いたデータ連携
・機械学習やAIの学習データの作成 等

【当ポジションの魅力】
・日本最大の小売〜流通企業のビッグデータを活用したビジネス経験を得ることが可能です
・「お客さま第一」を実践するため、グループ方針、及び事業各社からの要望に対する要件整理と企画提案、事業各社への改善提案の策定を行っており、グループ各社を通じて、お客さま、地域へ貢献しています。

●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。

【開発環境】
●データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。
　既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。

【担当業務の強み】
●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
●研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。

【キャリアパス】
●分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1〜3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。

【入社後の教育体制】
●入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。

【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
●現業務において、データ分析を実施されている。
●開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
●顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。

【テレワーク可否・率・頻度】
テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。
●傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。
●案件によりましては、週5出社の案件もございます。

【勤務地について】
以下事業所の何れかでご希望に応じて決定します。
本社・大阪・仙台・北九州
※勤務地が本社以外の場合※
入社直後は本社にて数週〜数ヶ月程度のOJTを想定しています。案件の状況に応じて本社へ出張の可能性があります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

事業会社・教育関係など幅広い業界・業種のクライアントに対して、顧客のビジネス課題を明確にし、アナリティクスを活用するための分析基盤の提案・設計・開発・運用支援をしていただきます。最新の技術について、高い専門性を持ったメンバと一緒にお客様の課題を解決するための基盤構築するお仕事です。

【具体的には】
●分析基盤システム設計・開発・運用支援：
　データの加工集計、可視化を行うための導入支援と構築支援を担当いただきます
●BIツール導入支援：
　データ利活用に必要なBIに関わる技術支援全般

【勤務地について】
以下事業所の何れかでご希望に応じて決定します。
本社・大阪・仙台・北九州
※勤務地が本社以外の場合※
入社直後は本社にて数週〜数ヶ月程度のOJTを想定しています。案件の状況に応じて本社へ出張の可能性があります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。

【開発環境】
●データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。
　既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。

【担当業務の強み】
●金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
●研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。

【キャリアパス】
●リーダー・マネージャー職以上希望の方につきましては、ご経験・適正確認後、リーダーとしてご活躍頂けます。

【入社後の教育体制】
●入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。

【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
●現業務において、データ分析を実施されている。
●開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
●顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。

【テレワーク可否・率・頻度】
テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。
●傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。
●案件によりましては、週5出社の案件もございます。

【勤務地について】
以下事業所の何れかでご希望に応じて決定します。
本社・大阪・仙台・北九州
※勤務地が本社以外の場合※
入社直後は本社にて数週〜数ヶ月程度のOJTを想定しています。案件の状況に応じて本社へ出張の可能性があります。

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。
スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもdata / AI 領域のプロジェクトにおけるデータモデリングを中心とした業務を担っていただきます。

【業務詳細】
data / AI 領域のプロジェクトにおける提案支援・データモデリングを担当いただきます。
・data / AI 領域の提案活動におけるプリセールス
・Azure OpenAI Serviceを中心としたエンジニアリング
・数理統計や機械学習を活用したモデリングおよび分析等

【仕事の魅力】
・当社ベトナム拠点にはハノイ工科大学の卒業生を中心とした1000名以上の優秀なエンジニアが在籍しており、日本国内ではCTO経験者を10名程度擁しています。
エンジニアリング・リソースの豊富さと、優秀なエンジニアに選ばれる環境であることが当社の魅力です。
・サービスを作りあげるためにはビジネス・テック・クリエイティブといったそれぞれの視点のどれもが強すぎることなく適切に融合される必要があると私たちは考えています。
トップダウンではなく各分野のプロフェッショナルなメンバーこそがサービスをデザインし、かたちづくると考えるチームが当社にはあります。
・今、様々なタイプの新しいサービス・価値を届けたいという気持ちをもったクライアントが集まっています。
サービス立ち上げの最初から関わるため、その技術選定・設計・開発を行うため、制約なく本質的に必要なことを選択できる環境です。
・国籍ひとつをとっても日本・ベトナム・ペルー・オランダ・タイ出身などのメンバーからなる多様性のある組織のなかで、さまざまな視点、知見、文化をもったメンバーとのチーム開発が可能です。

【風土・働き方】
当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。

データ分析による意思決定支援と機械学習システムの改善支援に取り組んでいます。
データ分析は、要件整理、データ収集、データ分析、施策実施、効果検証、といったプロセスをビジネスメンバーや機械学習エンジニアと一緒に取り組み、問題の発見から解決まで一貫した支援を行います。
当社が複数のメディアを持っている強みを活かすためにサービス間で連携を行い、効率化と品質向上を目的としたデータ分析タスクの標準化にも取り組み、持続可能なサービス貢献ができることを目指しています。


このプロジェクトで経験できること
KPI設計や現状把握するためのダッシュボード作成
事業の抱える問題を発見し解決策の提案
ユーザーやコンテンツの価値・品質の定量化や属性推定
過去データを活用したKPI予測
レコメンドなどのMLシステムのアルゴリズムのPoCや開発支援
アプリ内のランキング改善
ABテストの効果測定と要因の探索

【利用技術】
Python / R / Tableau / SQL / GCP / Bigquery / VertexAI

当グループでは、Priority Servicesの1つとしてData & Analytics領域を強化しています。

今回、ディールアドバイザリー部門において、M&A／事業再生・再編／都市インフラの三つの領域におけるクライアント向けの戦略・投資アドバイザリーサービスを、デジタルテクノロジーで革新する中核スタッフを募集します。　

【仕事内容】
・データ分析を活用した新規ソリューション開発（M&A等における対象会社の財務・事業に関する広範なデータを迅速に収集・加工・分析し、視覚化されたアウトプットで示唆を導く）
・クライアントへのソリューション提供
・新規ソリューションをスケールしていくためのプロセス/オペレーション構築

農業領域における産地の課題を科学的知見を用いて解決していく、フィールドサイエンティストのアシスタントとしての業務を担当いただきます。

産地には、選果データ、肥料データ、気象データ、土壌データ等、有効活用しきれていないビッグデータが膨大に存在します。
これらを用いた解析を手掛けることで、農産物の品質・収量向上や施肥体系の最適化等を支援し、以って、産地全体の活性化に貢献します。

産地における課題は様々ある中で、科学的知見を用いて解決できるものは多くあります。
科学的には解決できることがわかっていても、産地で使われない知見のまま放置するのではなく、
産地で使われる知見にしてくため、生産者の方達とのコミュニケーションから始まり、提案、導入のサポート、プロジェクトの管理など、実際に産地に訪問しながらフィールドサイエンティストが進めていきますので、そのアシスタント業務をお任せします。

▼具体的な業務内容
＜フィールドサイエンス アシスタント業務＞
・協議会　事務局運営（スキル：Googleツール、クライアント対応）
・申請書作成、申請から採択までの農水省との交渉と修正
・会計処理
・案件管理（バイオスティミラント案件のステータス管理）
・バイオスティミラント売買契約書の作成〜締結（法務経験歓迎）
・バイオスティミラント検証解析（スキル：R、Python歓迎）

保有契約の負債管理・分析、保有契約価値・新契約価値の検証、再保険管理を行い、マネジメントに対し適宜レポートする業務を担当しています。グループ長または部長の指示の下、財務部門のアクチュアリーとして、以下のいずれかの業務をご担当いただきます。どの業務にアサインするかは面談の上総合的に判断して決定いたします。

1.JGAAP決算
・責任準備金やソルベンシーマージン比率などの算出
・ディスクロージャー等資料の作成
・日本法定会計における収益の分析・経営会議等への報告
・数理プロジェクションモデルの開発
・第三分野ストレステスト、1号収支分析といった保険計理人確認業務の補佐
2.Valuation
・Embedded value, Value of NewBusiness, Economic Capitalといった財務情報の作成及び分析・報告
・数理プロジェクションモデルの開発
仕事の魅力
・当社では在宅勤務を推奨しています。
・週1度以上の出社を原則としていますが、それ以外は上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます（子供の保育園の送迎等での1時間程度の離席など）。入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
・在宅勤務が主体であるため、コミュニケーションはMicrosoft Teamsを介しての会話やチャットが主体で、メンバー間での質問や上司への相談などが気軽に行える環境です。
・また、出社時もドレスコードフリーによりカジュアルな服装でラフに就業いただけるような環境整備を進めています。
・残業時間は平均25〜30時間程度に抑えており、繁忙期も労務管理による残業抑制の取り組みがなされています。

テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。

・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
※過去事例：クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション（チャット・音声・テキスト）等多岐に渡る

●ポジションの魅力
・自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける（大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など）
・多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける（Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど）
・近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める

＜概要＞
●社内外のビッグ・データからお客さまのインサイトを発見し、既存ビジネスの強化や、新ビジネスの創出に繋げることができる人財を募集しております。
●社内の関連部署と協力して、データマートの構築・前処理・可視化・分析や、機械学習などを活用した予測、推論などのモデル開発に取り組んで頂きます。また、社外のデータも活用し、さらに高度な分析や、新商品・サービスを生み出して頂きます。

＜業務内容＞
●データエンジニアリングチーム連携した行内外のデータ収集、基盤環境構築
●ビッグデータの前処理及び分析・レポーティング用各種データマートの設計
●BIツールを用いた各種ダッシュボード開発
●データサイエンススキルを用いたビジネスにおける課題の発見と解決
●統計的手法をベースとした仮説設計と検証による意思決定支援
●データのエビデンスに基づくPDCAサイクルの実施と改善
●機械学習などを活用した与信モデル、ターゲティングモデルの開発、評価及びビジネスへの実装
●お客さま一人ひとりに最適な情報やサービスを提供するためのハイパーパーソナライズへの取組
●ネットワーク分析手法に基づくコミュニティ向けサービス展開を志向した「つながり」の可視化
●先進的なデータサイエンス手法の調査と研究開発

【利用している技術/ツール】
Google Cloudのツールを中心に利用しています。
・BigQuery
・Vertex AI Workbench（Python）
・Tableau Desktop/Prep
・Microsoft Excel

経営管理高度化により企業の持続的成長をサポートする仕事です。企業をとりまく環境の変化は日々激しさを増しており、経営者の意思決定を支える仕組みとして、リスクや課題の把握・管理のための有効な経営管理基盤が強く求められるようになっています。
会計監査のためのコンサルティング業務の知見とのシナジーを活かし、財務、経理、事業リスク他、データ分析コンサルタントとしての活躍が期待されます。
「西日本エリアの経済を盛り上げたい」という志を持った方、プロフェッショナルとしての成長意欲を持った方、大歓迎です。

●クライアントのデータアナリティクス部門の教育
●BIを用いた経営ダッシュボードの作成及び導入
●AIモデル構築（需要予測、故障予測、SNS分析等）

【職位ごとの業務イメージ】
2〜5名程度でチームを組み、顧客の課題解決を行います。
●シニアコンサルタント（マネジャー候補）：一定領域の作業責任者としてスタッフを管理しながら成果物を作成する
●マネジャー：アナリティクス案件を獲得する、また、プロジェクト全体のマネージメント、予算管理やクライアントとの折衝をする

【当ユニットで実現できること】
●地場の企業や地方公共団体に対するコンサルティングにより、地域への貢献ができる
●グループのネットワークを活用し、全国の多様な人材とコミュニケーションをとりながらプロジェクトを進めることができる
●一定程度の裁量をもって仕事を進めることができることから、クライアントの成長を実現しつつ、自身の成長を実現できる
●様々な業種のプロジェクトがあるため、製造業や地方公共団体など、幅広い業務知識を得ることができる

クライアントからの要求/相談を元に、課題設定や技術分解を行い、QCDを考慮しAIプロジェクトを推進します。
AI/データ分析の結果は、実業務に繋げていかなければ本当の価値には繋がりません。クラウド技術なども最大限に活用しながら、「実業務で使われる仕組み」を提供していく必要があります。顧客ビジネスに本当に役立つAIプロジェクトをリードし、要件定義、データ準備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程をマネージメントしていただきます。

【プロジェクト事例】
・ChatGPTを用いた社内データ検索システムの導入
・カメラ映像を用い、人の動きや表情の動きをとらえるAIアプリの開発
・製品の良品、不良部品の判定、異物混入検出システムの開発、要因分析
・図面AI製品や、AI-OCRソリューションを用いたシステム開発
・企業のAI人材育成プロジェクト推進

【当ポジションの魅力】
・日本を代表する様々な業種（製造業、金融業、ライフサイエンス、自治体など）の優良クライアントを担当し、提案(プリセールス)から導入までプロジェクトの全フェーズに関わる経験を積むことができます。
・AI/機械学習やChatGPTなどの生成系AIを駆使し、様々な顧客課題を解決するプロジェクトを多数遂行しており、より幅広い経験を積むことができます。
・AIモデルの構築や精度検証で終わらず、AIシステムの開発・導入も行います。
・コンサルタント/プロジェクトマネージャーとしての能力を深め、やりがいと成長を実感しながらキャリアを築いていくことができます。
・顧客企業のAI人財育成ビジネスを推進したい方も募集しています。

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、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。

業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、運用まで一気通貫でチームでカバーしています。具体的な業務内容は次の通りです：

・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張

【魅力】
・個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
・業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
・AWSを利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSSを活用した柔軟な分析や、MLOpsサイクルを自律的に回すことが可能です。
・チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することがでいます。
・OSSコミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【キャリアパス】
データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適正に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署やJDD(Japan Digital Design)へ活躍の幅を広げることも可能です。

【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。

銀行の事務管理で使用する各種データの分析・管理高度化の企画・推進を担当していただきます。
(1) 商業銀行・信託銀行の事務管理で必要となるデータ管理の高度化の企画立案・推進業務
(2) 各種データを活用した業務フローの高度化

クライアントのビジネス課題を解決するために、1st Party Dataを中心に各種データ（2nd/3rd含む）の活用を推進する仕事です。
データ取得・統合から、集計・分析、考察・仮説立案、企画・提案まで、データマーケティングに関するプロジェクトの進行・サポートをして頂きます。

（具体的には）
・データ集計・分析・可視化
・GA4、MA、CDP、BI等のマーケティングソリューションの利用
・資料作成（分析レポート、企画・提案資料等）

●仕事の魅力
・各種データ（特に1st Party Data）を軸に、広告領域に留まらないクライアントの事業課題に向き合い、課題解決手法を提案・実施することができます
・データの取得、分析、施策提案、実行まで一連の業務を経験することで、データ分析のスキルが向上します
・グローバル企業を含む大企業との仕事を経験することができます

●得られる専門性
・データ分析に関わる一連のソリューションを扱うスキル（GA4、SQL、Tableau、Looker Studio、Google BigQuery、Treasure Data、MA等）
・マーケティング（特にデジタル、データ活用）に関する専門的な知識、経験
・プレゼンテーション能力
・プロジェクト推進力

このポジションでは、全社のデータ利活用の「守り」に関わる戦略、方針、推進に携わっていただきます。

●業務詳細
・本ポジションでは、全社のデータ利活用に関わる""攻め""・""守り""いずれも横断しての戦略策定・プロジェクト推進を担っていただきます。
・データサイエンス部門やデータエンジニアリング部門はもちろん、経営層やビジネス部門、IT部門、法務、政策渉外部門、グループ企業のCDOなど、幅広いステークホルダーとの折衝・調整を進めながら、データ活用による事業インパクト創出に向けたプロジェクトをリードいただきます。
・ユーザーの暮らしや社会をより便利にするための""データ利活用""については、その期待と比例しデータガバナンスに対する要求水準も日々高まっています。
・個人情報保護法をはじめ各種データ活用に関連する法令遵守や、データプライバシーへの対応・適切なデータ活用を行うなかで、本ポジションは全社の関係者を対象としたルールの策定・ルール遵守の環境やプロセス構築、ユーザーへのデータプライバシー機能提供、データ利活用による事業インパクト創出に向けた企画などを担います。
・検索やメディア、コマースなど100を超えるサービスを通じて、日々蓄積される日本最大級のビッグデータを事業インパクトに繋げるための戦略立案や推進に寄与できる点が魅力です。
・経営層やビジネス部門、IT部門、法務、政策渉外部門、グループ企業のCDOなど、幅広いステークホルダーとの折衝・調整を進めながら、当社でのデータ活用による事業インパクト創出に向けたプロジェクトをリード頂きます。
・検索やメディア、コマースなど100を超えるサービスを通じて、日々蓄積される日本最大級のビッグデータを事業インパクトに繋げるための戦略立案や推進の一翼を担えます。

●主な業務内容
・ビジネス部門の課題分析を通じたデータ活用戦略の立案と実行推進
・データガバナンスに関するルール策定・運用企画
・ステークホルダー（経営層、各CxO、事業のビジネス責任者やデータ責任者、グループ企業のデータ責任者など）との折衝や調整

故障診断ツールとテレマティクスの開発・運営とそれらの仕組みから得られるデータと社内外で保有しているデータを結び付けて業務改善や新たなサービス施策の立案、推進です。
　
【具体的な仕事内容】　
キャリア採用者の方には上記の稼働情報データ分析に関わる内容で、特にデータ分析の手段／技術（AIや機械学習モデル）の開発とデータ分析から仮説を立てデータから合理的な判断に基づく仮説立証を進め、業務改善や新たなサービス企画立案につなげる業務を担っていただきます。
　
●主に農業機械のライフタイムの稼働(稼働データ、故障修理／整備データ等)と顧客セグメント(プロ／ホビーユーザー、酪農／畑作／果樹等、地域／気候等)に基づくデータ分析や分析技術開発の業務
・採用時の想定ポジション：メンバークラス
・入社直後に任せる業務：共同推進者と共にデータ分析やデータ分析技術開発を推進いただきます。その中で農業や農機の知見を積み上げていただきます。
・半年〜1年後の業務イメージ：データ分析や分析技術開発の中で課題を見つけ、解決／改善のための起案とアクションを進めつつ、データ分析結果から生まれる新たなサービス施策の企画推進いただきます。
　
【仕事の進め方】
・個人とチームプレイの両方で進めていきます。キャリア採用者の方にはチームメンバーの技術的サポートも期待しています。
・業務推進方法に関する裁量は大きくあります。
・レポートライン：本人→SL（Senior Leader）→課長
・具体的なイメージ：
　- 課長よりデータ分析結果の期待イメージ像と期日を共有
　- チーム内で期待イメージ像を分解して必要な業務を洗い出して各個人に割り当て
　- 個人にて割り当て業務の課題の洗い出しとロードマップ作成し、チームで共有/見直し
　- 週次 or 隔週会議にて進捗か課題報告、必要に応じて課題、推進内容、手段の見直し協議
　- 必要に応じて利用者へのヒアリングや協議の打ち合わせ、出張を適時実施　
・関わる部門：農機海外サービス部内の製品ライン課　他
　
【入社後のキャリアパス】
・実務者として農業、農機を理解した上で、専門性を生かしてSL（Senior Leader）もしくは課長としてチームをサポートして率いていただきます。
・農業、農機の知識や農機サービス現場の知見を増やしデータ分析の観点からサービス施策の立案、推進と業務領域を広げていきます。
・専門業務を深く追求する業務であるため、異動の可能性は低いとは考えています。
　(総合職としてご入社いただきますので、必ずしも転勤や異動がないことをお約束するものではありません）
　
【現在の課題と目指す姿】
システム開発／ソリューション開発やデータ分析と個別業務に留まらず、必要なデータ得るためのシステム開発やデータ分析結果を市場に反映／活用するサービスソリューション開発といった広範な業務に結び付け、相乗効果を得る業務と体制を目指しています。
　
【ポジションのやりがいや魅力】
・今まで見えていなかった／立証できていなかったことを実際に市場で稼働している生きたデータを用いて可視化／立証し、その成果物をソリューションに導入して販売会社、ディーラー、顧客に利用いただける点が一番のやりがいだと考えます。
・また、利用者から良い内容も悪い内容もフィードバックが返ってくる点や、課題や要望のヒアリング等で販売会社とコミュニケーションを取り、一緒に推進していく点も一体感があり魅力の1つだと考えます。
・世界的な人口増加や食糧不足、日本国内では就農者の減少等様々な課題がある中で、当社の一員として事業や業務を通じて、課題解決に寄与することができます。