データサイエンティスト、コンサルティングファームの転職求人
68件
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データサイエンティスト、コンサルティングファームの転職求人一覧
戦略コンサルティングファーム内のデジタル専門家集団でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Associate、Senior、Lead、Principal
仕事内容
<役割>
アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する
<具体的な業務>
・デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
・データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく
アナリティクスのエキスパートとして、様々な業界のクライアントの重要な経営課題に対し、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する
<具体的な業務>
・デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
・データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく
大手人材育成コンサル会社でのデータストラテジスト・データサイエンスチームリーダー候補(テクノロジー職)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1600万円 経験・能力を考慮し、規定に従い相談の上決定します。
ポジション
リーダー候補
仕事内容
当社ではデータサイエンスチームの成長とデータ活用の最大化を目指し、データストラテジスト・データサイエンスチームリーダー候補を募集しています。このポジションでは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアなど、多様なスキルを持つチームのリーダーとして、中長期的なデータ活用戦略の策定と実行や、チームマネジメントを担っていただきます。
●業務内容
主に、ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービにおけるデータ活用戦略をリードしていただきます。
また、今後、部門内の他のデジタルプロダクトも含めて関わる可能性もあります。
●業務詳細
1. データ活用戦略の策定
ビジネスゴールと整合性のある中長期的なデータ活用戦略を設計・遂行。
機械学習を活用したプロジェクトの考案。
データ分析プロジェクトの優先順位付け。
2. データサイエンスチームのリード
下記ロールのメンバーと協力し、データの収集・分析・モデル化・運用を効率的に進めるための指示やサポートを行う。
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データエンジニア
3. ステークホルダとの連携
ビジネス部門やテクノロジー部門の各チームと密接に連携し、データ活用のための要件定義や意思決定を行う。
●業務内容
主に、ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービにおけるデータ活用戦略をリードしていただきます。
また、今後、部門内の他のデジタルプロダクトも含めて関わる可能性もあります。
●業務詳細
1. データ活用戦略の策定
ビジネスゴールと整合性のある中長期的なデータ活用戦略を設計・遂行。
機械学習を活用したプロジェクトの考案。
データ分析プロジェクトの優先順位付け。
2. データサイエンスチームのリード
下記ロールのメンバーと協力し、データの収集・分析・モデル化・運用を効率的に進めるための指示やサポートを行う。
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データエンジニア
3. ステークホルダとの連携
ビジネス部門やテクノロジー部門の各チームと密接に連携し、データ活用のための要件定義や意思決定を行う。
大手外資系コンサルティングファームでのData and AI コンサルタント(データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
マネジャー未満:595万円〜、マネジャー以上:1040万円〜
ポジション
SC、M、SM
仕事内容
最先端テクノロジーや各種方法論を駆使し、各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントを解消し、自立的・持続的なデータ/AI活用によるビジネス成果創出を実現します。
【具体的な案件内容】
●データ/AI活用CoE支援
全社でのデータ/AI活用促進には、 社内のデータ/AI活用を強 に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DTM」を駆使して、クライアントのデータ/AI活用を強 かつ最適に推進するためのクライアント内のデータ/AI活用CoEの設計/推進と、推進の過程で抽出した課題を解消するための様々な施策立案/推進を 援します。
●データマネジメント支援
IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組(=データマネジメント)の重要性が高まっています。
企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保、データ活用促進などの取組を継続的に支援します。
●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化/強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。
●データ利活用基盤構想/導入
データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。
単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。
●役割及び責任
<コンサルタント>
上記のプロジェクトに参画し、データ/AIの戦略策定やCoE組織支援を担う「データ/AIストラテジスト」、データ分析/モデル構築を担う「データサイエンティスト」、データマネジメント推進を担う「データマネージャー」、データ利活用基盤の構想/導入を担う「データ/AIアーキテクト」として様々なタスクを遂行していただきます。
海外チームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂 する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。
【具体的な案件内容】
●データ/AI活用CoE支援
全社でのデータ/AI活用促進には、 社内のデータ/AI活用を強 に推進する部門が必要です。
数百社の企業との討議や実行支援を通じて磨き抜かれたフレームワーク「DTM」を駆使して、クライアントのデータ/AI活用を強 かつ最適に推進するためのクライアント内のデータ/AI活用CoEの設計/推進と、推進の過程で抽出した課題を解消するための様々な施策立案/推進を 援します。
●データマネジメント支援
IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組(=データマネジメント)の重要性が高まっています。
企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保、データ活用促進などの取組を継続的に支援します。
●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化/強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。
●データ利活用基盤構想/導入
データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。
単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。
●役割及び責任
<コンサルタント>
上記のプロジェクトに参画し、データ/AIの戦略策定やCoE組織支援を担う「データ/AIストラテジスト」、データ分析/モデル構築を担う「データサイエンティスト」、データマネジメント推進を担う「データマネージャー」、データ利活用基盤の構想/導入を担う「データ/AIアーキテクト」として様々なタスクを遂行していただきます。
海外チームと積極的にコラボレーションしプロジェクトを遂 する機会や、海外におけるプロジェクトで活躍いただく機会もあります。
欧州最大のコンサルティングファームでのData Scientist (Gen AI)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●Client Work
・Work closely with clients to understand their requirements and deliver customized AI solutions.
・Collect requirements from internal or external departments and provide the analysis.
・Participate in the High-level design and data collection and cleaning. The data can be structured, unstructured.
・Knowledge of and experience with NoSQL DBs like MongoDB and data platforms like databricks and / or with industry standard ETL techniques will be a big plus.
・Knowledege of and experience with transformer based models and generative AI models, including pre-trained large foundation models, fine-tuning of models using techniques like LoRA etc. is a plus.
・Design and implement the API for AI model and applications integration and of Web applications / interfaces that utilize the AI models will also be a plus.
●Data science
・Data Management: Collect, preprocess, and analyze large datasets to train and evaluate models.
・Performance Optimization: Continuously monitor and improve the performance of AI models.
・Documentation and Reporting: Maintain comprehensive documentation of models, processes, and project progress. Prepare and present reports to stakeholders.
・Work closely with clients to understand their requirements and deliver customized AI solutions.
・Collect requirements from internal or external departments and provide the analysis.
・Participate in the High-level design and data collection and cleaning. The data can be structured, unstructured.
・Knowledge of and experience with NoSQL DBs like MongoDB and data platforms like databricks and / or with industry standard ETL techniques will be a big plus.
・Knowledege of and experience with transformer based models and generative AI models, including pre-trained large foundation models, fine-tuning of models using techniques like LoRA etc. is a plus.
・Design and implement the API for AI model and applications integration and of Web applications / interfaces that utilize the AI models will also be a plus.
●Data science
・Data Management: Collect, preprocess, and analyze large datasets to train and evaluate models.
・Performance Optimization: Continuously monitor and improve the performance of AI models.
・Documentation and Reporting: Maintain comprehensive documentation of models, processes, and project progress. Prepare and present reports to stakeholders.
欧州最大のコンサルティングファームでのPM/BSA
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●Duties and responsibilities:
BSA/PM drive the data science initiatives.
- Discuss with business and other stakeholders to unravel business use cases.
- Drive the solutioning for the specific problem statements. Provide advise on the models to be built to the tech team.
- Bring all the stakeholders involved in the project and ensure smooth execution.
- Involve in analysis/design/implementation. Expected to be python hands-on and also perform data analysis.
- Detail oriented and flexible with requirements. Aware of agile project execution.
BSA/PM drive the data science initiatives.
- Discuss with business and other stakeholders to unravel business use cases.
- Drive the solutioning for the specific problem statements. Provide advise on the models to be built to the tech team.
- Bring all the stakeholders involved in the project and ensure smooth execution.
- Involve in analysis/design/implementation. Expected to be python hands-on and also perform data analysis.
- Detail oriented and flexible with requirements. Aware of agile project execution.
欧州最大のコンサルティングファームでのSAP Data Governance Lead
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
Lead and drive implementation team and facilitate them on integration and solution definition for the SAP MDG
Provide architecture recommendations, options and pros/cons on potential changes to SAP MDG initiatives and functional solutions
Responsible for process design, configuration, assistance with testing, requirements gathering and ultimately setup a fully functional environment to deliver MDG
Pulling and connecting master data from Non-SAP systems/legacy systems into SAP S/4
Deeply familiar with MDG, Data Services, Information Steward as well as SAP’s Data Migration Cockpit. Also, good knowledge of LSMW / LTMC
Gather requirements and ultimately lead and assure the functional and technical development and testing through the different landscapes to deliver MDG
Assist with data mappings, data modeling, data profiling, query design, data flow design, data strategy and data governance between multiple databases across multiple platforms
Analyze main master data creation and change processes and requirements and translate into IT solutions
Deep experience with data management workflows (BRF+) and the involved roles and authorizations.
Provide SAP MDG training to new and existing staff
Analyze data quality
Overall project support
Provide architecture recommendations, options and pros/cons on potential changes to SAP MDG initiatives and functional solutions
Responsible for process design, configuration, assistance with testing, requirements gathering and ultimately setup a fully functional environment to deliver MDG
Pulling and connecting master data from Non-SAP systems/legacy systems into SAP S/4
Deeply familiar with MDG, Data Services, Information Steward as well as SAP’s Data Migration Cockpit. Also, good knowledge of LSMW / LTMC
Gather requirements and ultimately lead and assure the functional and technical development and testing through the different landscapes to deliver MDG
Assist with data mappings, data modeling, data profiling, query design, data flow design, data strategy and data governance between multiple databases across multiple platforms
Analyze main master data creation and change processes and requirements and translate into IT solutions
Deep experience with data management workflows (BRF+) and the involved roles and authorizations.
Provide SAP MDG training to new and existing staff
Analyze data quality
Overall project support
大手通信会社と大手コンサルファームを基盤とするアナリティクスサービス提供企業でのデータサイエンティスト(リーダー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
890万円〜990万円 ※残業代含まず。残業代は実績に応じて別途支給
ポジション
リーダー
仕事内容
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。
・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。
【コンサル未経験可】外資系コンサルティングファームでの経営管理DXコンサルタント(経理財務・経営管理領域)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
アソシエイト〜
仕事内容
【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)
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)
大手通信会社と大手コンサルファームを基盤とするアナリティクスサービス提供企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
460万円〜840万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
【東京・大阪】外資系コンサルティングファームでの価値創造経営サイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
大手日系金融機関グループ会社での数理コンサルティング・データアナリティクスグループ(事業会社向けコンサル)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(〜1100万円)
ポジション
PM・マネジメント
仕事内容
【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
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
有限責任監査法人トーマツ/【東京/大阪】大手監査法人でのデータサイエンティスト(ヘルスケア・ライフサイエンス領域向けのコンサルタント/マネジャー以上)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
マネジャー
仕事内容
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。
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。
欧州最大のコンサルティングファームでのBusiness System Analyst
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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.
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.
情報セキュリティのプロフェッショナルファームでのセキュリティコンサルタント/データサイエンティスト(AIセキュリティ領域)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
有限責任あずさ監査法人/大手監査法人におけるデータアナリスト・データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
シニア〜マネジャー
仕事内容
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
(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
新進気鋭DXコンサルティング会社での製造・物流AIエンジニア / データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
・基本設計・詳細設計
・AIモデル開発
・データ分析
大手コンサルティングファームでのData & Analytics (DnA) コンサルタント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Senior Consultant/ Manager/Senior Manager
仕事内容
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.
-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.
データサイエンティストの育成事業を行うスタートアップ企業でのデータサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
欧州最大のコンサルティングファームでのBusiness/ Data Analyst
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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.
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.
欧州最大のコンサルティングファームでのData Architect
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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.
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.
大手シンクタンク、コンサルティング会社での研究員(データサイエンス分野)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円
ポジション
担当者
仕事内容
【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
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
大手FASでのデジタル&データアナリティクス
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜2500万円経験・スキルを考慮の上決定
ポジション
Associate、Senior Associate、Manager、Senior Manager、Director
仕事内容
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
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
有限責任監査法人トーマツ/【福岡/広島】大手監査法人での データサイエンティスト(コンサルタント)<MGR/MGR候補>
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
MGR、MGR候補
仕事内容
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
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
株式会社電通総研/【東京/大阪】日系戦略・業務コンサルティングファームにおけるAI系プロジェクトマネージャー/リーダー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
AIコンサル、AIプロジェクトマネージャー
仕事内容
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。
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。
【東京/大阪】大手監査法人でのデータサイエンティスト(ヘルスケア・ライフサイエンス領域向けコンサルタント)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
大手日系金融機関グループ会社での数理コンサルティング・データアナリスティック
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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及び関連技術の研究開発
・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
・上記の分析を支える基礎技術調査や事業化PoC
・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
・上記の分析を支える基礎技術調査や事業化PoC
大手日系金融機関グループ会社での数理コンサルティング・データアナリスティック(PM/マネジメント人材)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(〜1100万円)
ポジション
PM・マネジメント
仕事内容
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
<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
大手監査法人における金融業界向けDigital Innovationアドバイザリー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
シニア 〜アシスタントマネジャー/マネジャー〜シニアマネジャー
仕事内容
金融業界向けの経営管理、財務・会計、リスク管理、コンプライアンス対応等の領域におけるDigital Innovationアドバイザリー。以下の5領域において、銀行・証券・保険・資金移動業者等の金融機関、規制当局、Tech企業等のクライアントを支援。
1.RegTech、SupTechの活用・高度化に係る企画、設計、検証等の支援
2.ビッグデータ処理や機械学習等のデータサイエンティスト業務(PythonやSAS、BIツール、Django等を活用)
3.経理・財務領域の自動化、決算早期化や経営報告の高度化等の支援(BIツールやデータ処理ツール等を活用)
4.データ利活用の推進やデータガバナンスの整備・高度化の支援
5.Digital Innovationに係るプロジェクトマネジメント支援
1.RegTech、SupTechの活用・高度化に係る企画、設計、検証等の支援
2.ビッグデータ処理や機械学習等のデータサイエンティスト業務(PythonやSAS、BIツール、Django等を活用)
3.経理・財務領域の自動化、決算早期化や経営報告の高度化等の支援(BIツールやデータ処理ツール等を活用)
4.データ利活用の推進やデータガバナンスの整備・高度化の支援
5.Digital Innovationに係るプロジェクトマネジメント支援
デロイトトーマツファイナンシャルアドバイザリー合同会社/大手FAS アナリティクスサービス データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
アナリスト〜
仕事内容
当社は、M&A(企業合併・買収)、クライシスマネジメント(企業危機対応管理)、フォレンジック(不正調査)、リストラクチャリング(企業再生)などのファイナンシャルアドバイザリーサービスを専門的に提供するプロフェッショナルファームです。
当チームのミッションは、データサイエンスを駆使してプロフェッショナルサービスの価値を向上させることです。
様々な業界出身の多様なデータサイエンティストで構成されるチームとなっており、社内の業界プロフェッショナルと連携しながらクライアントのビジネス課題をデータ分析にて解決します。
不正検知、商圏分析、顧客分析、将来予測、口コミ分析、デジタルマーケティングなど幅広い領域において、多様なデータに触れながら様々な分析手法を試し、新たな示唆を与える分析を提供します。
またデータ分析に留まらず、クライアントのビジネスプロセスを深く理解し、ヒアリングから業務設計、将来像の構想までを包括的に手がけるコンサルタントとしての役割も担います。
<キャリア>
本ポジションでは、クライアントの抜本的な課題解決をするため、自分事してクライアントと伴走しながら、現場の責任者やマネージャーとして成長する機会を提供します。
クライアント企業の全社ベースの課題を取り扱うことが多く、会社の経営判断に直結するデータ分析を経験できます。様々な業界のクライアントに対するデータ分析を経験することで、データサイエンティストとしてのテクニカルスキルを伸ばすことができ、さらにそのデータから新しい示唆を導きだしてビジネスにインパクトを与えるアドバイザリースキルも磨くことが可能です。
経営層との距離が近いからこそ、経営者目線を身につけられる環境で仕事ができます。
<組織の雰囲気・環境>
・当チームは発足以来、安定的にメンバーを拡大してきており、多岐にわたるプロジェクトを手掛けるようになりました。そのため、プロジェクトをリードし、業務範囲のさらなる拡大を推進できるリーダーを求めています。一人ひとりが大きな裁量権を持ち積極的に挑戦できる環境であるため、自らがリーダーシップを取って未経験領域にも果敢にチャレンジし、成長していくことが可能です。
<サービス事例>
当チームでは、高度なデータ分析手法を駆使してクライアントの抱える複雑な課題を解決します。またデータ分析に留まらず、コンサルタントとしての役割も担うため、テクニカルな分析スキルだけでなく、ビジネスの経営理論に関する深い知識も必要とされます。以下に記載する事例のように、データを通じてクライアントのビジネス成長を促進し、持続可能な解決策を提供することが我々の目標です。
・マーケティング分析(医薬品、医療機器メーカー等向けRWD(リアルワールドデータ)解析)
マーケティング分析の提供事例として、RWD(リアルワールドデータ:医療現場で収集される患者等の情報)の解析による患者理解や治療実態の把握を通じて、医薬品、医療機器メーカー、製薬会社等が抱える課題を解決するお手伝いをしています。医療機関に蓄積されている電子カルテデータや、病院周辺のエリア特性などを分析観点にして、患者のペイシェントジャーニーや治療・処方実態、病院特性等を明らかにします。
・需要予測(不動産業界におけるオフィス賃料予測)
当チームでは社内の業界プロフェッショナルと協働して、クライアント企業内のデータと外部データを活用した需要予測シミュレーションサービスを提供しています。一例として、不動産業界におけるオフィス賃料の将来変動を統計的手法により予測した、賃料予測モデル構築を行っています。ここでは株価指数や設備判断BSI等の各種経済指標や、国勢調査で公表されているオフィスワーカー数などを特徴量としてモデル構築を行っています。また、近年の新型コロナウイルス感染症の感染拡大によるテレワーク実施率や3密回避実施率も追加特徴量として取り込むことで、世間の実態に沿った予測モデルの構築を実現しています。
・スポーツビジネス(Jリーグマネジメントカップ)
Jリーグに所属するJ1、J2、J3全クラブを対象に、JリーグやJクラブが実施した具体的な取り組みの効果を客観的に定点観測し、ビジネスマネジメントの側面(経営面)でまとめたものです。その中でデータ分析を活用したコラムを記載しております。
▽各ランクの役割
1. SM相当
役割:データアナリティクス推進リーダー
・データ分析プロジェクトの全体管理
・M&A(企業合併・買収)、クライシスマネジメント(企業危機対応管理)、フォレンジック(不正調査)、リストラクチャリング(企業再生)といった各プロジェクトへのアナリティクス適用の推進
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
2. M相当
役割:データ分析プロジェクトマネージャ
・データ分析プロジェクトの推進、管理
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
3. SC, C相当
役割:データサイエンティスト、データアナリスト
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
・データ分析プロジェクトのメンバー
当チームのミッションは、データサイエンスを駆使してプロフェッショナルサービスの価値を向上させることです。
様々な業界出身の多様なデータサイエンティストで構成されるチームとなっており、社内の業界プロフェッショナルと連携しながらクライアントのビジネス課題をデータ分析にて解決します。
不正検知、商圏分析、顧客分析、将来予測、口コミ分析、デジタルマーケティングなど幅広い領域において、多様なデータに触れながら様々な分析手法を試し、新たな示唆を与える分析を提供します。
またデータ分析に留まらず、クライアントのビジネスプロセスを深く理解し、ヒアリングから業務設計、将来像の構想までを包括的に手がけるコンサルタントとしての役割も担います。
<キャリア>
本ポジションでは、クライアントの抜本的な課題解決をするため、自分事してクライアントと伴走しながら、現場の責任者やマネージャーとして成長する機会を提供します。
クライアント企業の全社ベースの課題を取り扱うことが多く、会社の経営判断に直結するデータ分析を経験できます。様々な業界のクライアントに対するデータ分析を経験することで、データサイエンティストとしてのテクニカルスキルを伸ばすことができ、さらにそのデータから新しい示唆を導きだしてビジネスにインパクトを与えるアドバイザリースキルも磨くことが可能です。
経営層との距離が近いからこそ、経営者目線を身につけられる環境で仕事ができます。
<組織の雰囲気・環境>
・当チームは発足以来、安定的にメンバーを拡大してきており、多岐にわたるプロジェクトを手掛けるようになりました。そのため、プロジェクトをリードし、業務範囲のさらなる拡大を推進できるリーダーを求めています。一人ひとりが大きな裁量権を持ち積極的に挑戦できる環境であるため、自らがリーダーシップを取って未経験領域にも果敢にチャレンジし、成長していくことが可能です。
<サービス事例>
当チームでは、高度なデータ分析手法を駆使してクライアントの抱える複雑な課題を解決します。またデータ分析に留まらず、コンサルタントとしての役割も担うため、テクニカルな分析スキルだけでなく、ビジネスの経営理論に関する深い知識も必要とされます。以下に記載する事例のように、データを通じてクライアントのビジネス成長を促進し、持続可能な解決策を提供することが我々の目標です。
・マーケティング分析(医薬品、医療機器メーカー等向けRWD(リアルワールドデータ)解析)
マーケティング分析の提供事例として、RWD(リアルワールドデータ:医療現場で収集される患者等の情報)の解析による患者理解や治療実態の把握を通じて、医薬品、医療機器メーカー、製薬会社等が抱える課題を解決するお手伝いをしています。医療機関に蓄積されている電子カルテデータや、病院周辺のエリア特性などを分析観点にして、患者のペイシェントジャーニーや治療・処方実態、病院特性等を明らかにします。
・需要予測(不動産業界におけるオフィス賃料予測)
当チームでは社内の業界プロフェッショナルと協働して、クライアント企業内のデータと外部データを活用した需要予測シミュレーションサービスを提供しています。一例として、不動産業界におけるオフィス賃料の将来変動を統計的手法により予測した、賃料予測モデル構築を行っています。ここでは株価指数や設備判断BSI等の各種経済指標や、国勢調査で公表されているオフィスワーカー数などを特徴量としてモデル構築を行っています。また、近年の新型コロナウイルス感染症の感染拡大によるテレワーク実施率や3密回避実施率も追加特徴量として取り込むことで、世間の実態に沿った予測モデルの構築を実現しています。
・スポーツビジネス(Jリーグマネジメントカップ)
Jリーグに所属するJ1、J2、J3全クラブを対象に、JリーグやJクラブが実施した具体的な取り組みの効果を客観的に定点観測し、ビジネスマネジメントの側面(経営面)でまとめたものです。その中でデータ分析を活用したコラムを記載しております。
▽各ランクの役割
1. SM相当
役割:データアナリティクス推進リーダー
・データ分析プロジェクトの全体管理
・M&A(企業合併・買収)、クライシスマネジメント(企業危機対応管理)、フォレンジック(不正調査)、リストラクチャリング(企業再生)といった各プロジェクトへのアナリティクス適用の推進
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
2. M相当
役割:データ分析プロジェクトマネージャ
・データ分析プロジェクトの推進、管理
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
3. SC, C相当
役割:データサイエンティスト、データアナリスト
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
・データ分析プロジェクトのメンバー
製造業に対する実行支援を得意とするエンジニアリング企業でのデータサイエンティスト(テックリード候補)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,000万円
ポジション
テックリード候補
仕事内容
新規事業開発部において、データ分析や自然言語処理を活用したサービス開発、システム開発に従事いただきます。
事業開発部門のメンバーとして、データサイエンスと自然言語処理を駆使したナレッジ活用の高度化により、製造業界のDX推進における新しい業務変革の流れを一緒につくれます。
●具体的には
業務支援AIによるナレッジ活用の高度化というテーマのもと、自然言語処理AIの研究、設計、開発を担当いただきます。推論精度向上、ユーザビリティ改善、システム構築などさまざまな技術課題があり、特に、グラフ構造、意味解釈、オントロジーなどが最近の主テーマです。
業務分析を進めるコンサルタントと一緒に顧客課題に深く入り込み、機密性の高いデータを扱った実践的なデータ分析を行えます。
【開発環境など】
・データ分析:主にPython(Tensorflow、PyTorchなど)
・アプリ構築:HTML、CSS、Javascript、React、Flask
・開発PC:WindowsPC
・クラウド分析環境、SaaS開発:Azure
・DB:MySQL
【やりがい】
・構築段階の新規事業開発に携われます。
・柔軟にニーズに応える実験的な技術提案ができる環境です。PoC案件も複数あります。
・自動車や重工など製造業界を中心とした複数のクライアントの要望に応えることで、顧客の業務課題を根本的に解決することができます。
【チームの雰囲気など】
プロジェクト案件では、顧客の課題感を把握して分析方針を決めていくので、基本的に週一回の顧客との打合せを実施します。コンサルタントや営業が密に顧客とコミュニケーションをとっているため、データの意味解釈や分析の目的などは社内打合せで明確化できます。
週次報告に合わせた週単位で互いの動きを調整するのが基本で、アウトプットに関してはリーダーを含む社内メンバーで調整しながら決定していきます。
開発案件では機能ごとにもう少し細かくなる場合もありますが、基本は同じような進め方です。
【入社後のフロー】
・1か月程度の研修によって業務変革サービスの基本ロジックを学びます。
・その後OJTに進みます。案件軸、技術軸でのレポートラインと方針を調整しながら案件を進めます。
・目標やチャレンジ領域は定期的な面談で相談しながら決めます。
・社内勉強会やWEB講習受講などあります。
事業開発部門のメンバーとして、データサイエンスと自然言語処理を駆使したナレッジ活用の高度化により、製造業界のDX推進における新しい業務変革の流れを一緒につくれます。
●具体的には
業務支援AIによるナレッジ活用の高度化というテーマのもと、自然言語処理AIの研究、設計、開発を担当いただきます。推論精度向上、ユーザビリティ改善、システム構築などさまざまな技術課題があり、特に、グラフ構造、意味解釈、オントロジーなどが最近の主テーマです。
業務分析を進めるコンサルタントと一緒に顧客課題に深く入り込み、機密性の高いデータを扱った実践的なデータ分析を行えます。
【開発環境など】
・データ分析:主にPython(Tensorflow、PyTorchなど)
・アプリ構築:HTML、CSS、Javascript、React、Flask
・開発PC:WindowsPC
・クラウド分析環境、SaaS開発:Azure
・DB:MySQL
【やりがい】
・構築段階の新規事業開発に携われます。
・柔軟にニーズに応える実験的な技術提案ができる環境です。PoC案件も複数あります。
・自動車や重工など製造業界を中心とした複数のクライアントの要望に応えることで、顧客の業務課題を根本的に解決することができます。
【チームの雰囲気など】
プロジェクト案件では、顧客の課題感を把握して分析方針を決めていくので、基本的に週一回の顧客との打合せを実施します。コンサルタントや営業が密に顧客とコミュニケーションをとっているため、データの意味解釈や分析の目的などは社内打合せで明確化できます。
週次報告に合わせた週単位で互いの動きを調整するのが基本で、アウトプットに関してはリーダーを含む社内メンバーで調整しながら決定していきます。
開発案件では機能ごとにもう少し細かくなる場合もありますが、基本は同じような進め方です。
【入社後のフロー】
・1か月程度の研修によって業務変革サービスの基本ロジックを学びます。
・その後OJTに進みます。案件軸、技術軸でのレポートラインと方針を調整しながら案件を進めます。
・目標やチャレンジ領域は定期的な面談で相談しながら決めます。
・社内勉強会やWEB講習受講などあります。
株式会社野村総合研究所(NRI)/国内大手シンクタンクでのアナリティクスコンサルティング
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
データを活用してお客様の抱える課題の解決や新事業の推進を実現・支援します。統計、最適化、機械学習などの数理的な専門知識だけでなく、お客様のビジネスに対する理解やシステムの知見を生かし、企業にとっての最適なソリューションの実現に向けた活動を実施します。
●業務内容一例
・AIやIoTなどのデータ活用構想
・データ活用構想に基づくPoC
・データ活用構想に基づく本番業務・システム導入支援
・データマネジメント構想、導入計画策定、実行支援 など
【募集職種の期待役割】
データ分析技術やAIモデルに関する知識ノウハウを活用し、お客さまの業務に対するAI活用、アナリティクス、データマネジメントの導入を主導していただくことを期待しています。
具体的には、「中長期的にみたデータ利活用はどうあるべきか」というデータ活用構想の検討から、データ活用構想に基づくPoCや本番業務・システムの設計・開発・導入支援、AIモデルの運用とその改善に至るまで幅広くご参画いただきます。
特に注力いただく領域については、面接・面談を通じてご意向や得意領域のすり合わせを行った上で、決定させていただきます。
●業務内容一例
・AIやIoTなどのデータ活用構想
・データ活用構想に基づくPoC
・データ活用構想に基づく本番業務・システム導入支援
・データマネジメント構想、導入計画策定、実行支援 など
【募集職種の期待役割】
データ分析技術やAIモデルに関する知識ノウハウを活用し、お客さまの業務に対するAI活用、アナリティクス、データマネジメントの導入を主導していただくことを期待しています。
具体的には、「中長期的にみたデータ利活用はどうあるべきか」というデータ活用構想の検討から、データ活用構想に基づくPoCや本番業務・システムの設計・開発・導入支援、AIモデルの運用とその改善に至るまで幅広くご参画いただきます。
特に注力いただく領域については、面接・面談を通じてご意向や得意領域のすり合わせを行った上で、決定させていただきます。
株式会社野村総合研究所(NRI)/【福岡】国内大手シンクタンクでのAI/データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
・コグニティブAI技術(画像AI等)を活用した本番システムの設計・開発
・深層学習を利用した機械学習予測モデルの開発、および、これを適用した本番システムの設計・開発
・DX推進を目的としたデータエンジニアリング、およびデータ分析業務
【募集職種の期待役割】
・コンソリューションからのDXソリューション開発において、AI/DSの専門性を発揮し設計・開発・分析業務をリードしていただきます
・深層学習を利用した機械学習予測モデルの開発、および、これを適用した本番システムの設計・開発
・DX推進を目的としたデータエンジニアリング、およびデータ分析業務
【募集職種の期待役割】
・コンソリューションからのDXソリューション開発において、AI/DSの専門性を発揮し設計・開発・分析業務をリードしていただきます
国内大手シンクタンクでのデータサイエンティスト(産業IT)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
日本を代表する企業のビッグデータを分析し、ビジネスプロセスの無人化やコスト削減、リードタイムの短縮など経営課題を解決するためのアルゴリズムを開発します。
また、物流経路の最適化モデル、ダイナミックプライシングの価格決定モデル、自然言語解析を取り入れたリコメンデーションモデル、AI自動発注モデルの改善などの開発を実施します。
【使命とミッション】
コンビニ・スーパーの購買データ・ポイントデータ、旅行・家電量販ECサイトの閲覧ログ、物流の集配送データ・車載データ…etc.
当社の産業セグメントでは、BtoB/BtoCを問わず、あらゆる業界のあらゆるデータに触れる機会があります。私たちがシステムを提供する業界大手のクライアントには、多種多様なビッグデータが日々、蓄積されています。その情報を用いて顧客企業それぞれの経営課題の解決を目指す。それが私たちデータサイエンティストの使命です。
「単に数値を分析するのではなく、その情報から何を読み解き、どんな策を導き出すのか」- エンジニアリングだけではなく、コンサルティングの視点も併せ持つ当社だからこそ、データに秘められた人の意思を読み解き、顧客課題の解決する“本質的なソリューション”まで落とし込むことが可能です。何十億円、時には何百億円を投じた「ビジネス改革」に関われるのは、他の企業ではなかなか味わえない醍醐味でしょう。
【チームで実現する協働力】
とてつもなく大きな案件に関わるからこそ、大切にしているのは協創力です。私たちの仕事は、チーム・部署・企業の垣根を越えて、アイディアを出し合う必要があります。さまざまな専門性を持つスペシャリストが、お互いをリスペクトし、混ざり合って問題の解決に挑む。個々人の知見や多様な視点・考えに触れられるのも、このチームで働く面白さのひとつです。
【チャレンジングな環境】
デジタルに特化したこのチームはまさに今、組織として急成長を遂げており、スピード感を持って業務を遂行しています。非常にチャレンジングな環境が整っているからこそ、責任が伴うポジションなので、覚悟も必要になります。その分、社会に変革をもたらす、やりがいあふれる仕事です。
また、物流経路の最適化モデル、ダイナミックプライシングの価格決定モデル、自然言語解析を取り入れたリコメンデーションモデル、AI自動発注モデルの改善などの開発を実施します。
【使命とミッション】
コンビニ・スーパーの購買データ・ポイントデータ、旅行・家電量販ECサイトの閲覧ログ、物流の集配送データ・車載データ…etc.
当社の産業セグメントでは、BtoB/BtoCを問わず、あらゆる業界のあらゆるデータに触れる機会があります。私たちがシステムを提供する業界大手のクライアントには、多種多様なビッグデータが日々、蓄積されています。その情報を用いて顧客企業それぞれの経営課題の解決を目指す。それが私たちデータサイエンティストの使命です。
「単に数値を分析するのではなく、その情報から何を読み解き、どんな策を導き出すのか」- エンジニアリングだけではなく、コンサルティングの視点も併せ持つ当社だからこそ、データに秘められた人の意思を読み解き、顧客課題の解決する“本質的なソリューション”まで落とし込むことが可能です。何十億円、時には何百億円を投じた「ビジネス改革」に関われるのは、他の企業ではなかなか味わえない醍醐味でしょう。
【チームで実現する協働力】
とてつもなく大きな案件に関わるからこそ、大切にしているのは協創力です。私たちの仕事は、チーム・部署・企業の垣根を越えて、アイディアを出し合う必要があります。さまざまな専門性を持つスペシャリストが、お互いをリスペクトし、混ざり合って問題の解決に挑む。個々人の知見や多様な視点・考えに触れられるのも、このチームで働く面白さのひとつです。
【チャレンジングな環境】
デジタルに特化したこのチームはまさに今、組織として急成長を遂げており、スピード感を持って業務を遂行しています。非常にチャレンジングな環境が整っているからこそ、責任が伴うポジションなので、覚悟も必要になります。その分、社会に変革をもたらす、やりがいあふれる仕事です。
株式会社野村総合研究所(NRI)/国内大手シンクタンクでの保険会社のDXに向けたPoC・PoV・PoBの推進、データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
保険ソリューション事業として、「保険ビジネスが多様化する中、保険業界・会社が抱えるイシューや事業戦略に対し、先進かつ高度なITソリューションを提供し、課題解決に貢献する。その重要な保険インフラを安定提供する」ことを目指しています。
業務変革を実現するには、ビジネス仮説に対し、「データ分析による客観的な評価」や「テクノロジーの見極め」が重要となります。当社は、保険会社の基幹業務システムを長年経験してきており、業務やデータの性質を深く理解しています。その知見を活かし、実現性、期待効果の検証をし、保険会社の基幹業務にどのように組み込むべきかを検討し、最適なソリューションを設計していきます。
【募集職種の期待役割】
保険業界・保険会社は、デジタル化の進展によりリスクが徐々に計測可能になり「大数の法則」による保険商品だけではニーズに応えきれなく、よりパーソナルなニーズに適した保険商品の設計が求められています。また、保険ビジネス自体が、経済損失をカバーする「保障・補償」から、リスクが発生しない「予防」へと提供範囲が拡大しています。
保険業界が持つ情報(契約・支払)に、保険以外の企業や人がもつリスクに関わる情報を掛け合わせ、データ分析を通して新たな価値を見出す業務に参画いただきます。
また、技術、価値、ビジネス効果を見極める活動(PoC・PoV・PoB)を、保険会社や専門企業を協働で取り組みます。その確認をもって、本格的なソリューションへの計画策定、システム設計・構築を担当いただきます。
【具体的な職務内容】
テクノロジー、データ分析を通して、業務変革プロジェクトに参画いただきます。数多くある課題や検討施策の重要度・優先度設定からチームで活動を行っていきます。
●保険業界向け実証検証の企画・実行
・テックリード
・アジャイル開発(スクラムマスタ)
・基盤アーキテクチャ
●保険業界内外のデータを分析し、業務適用を検討
・データサイエンティスト
【携わるビジネス・サービス・テーマ】
保険業界の変革テーマに携わります。対外発表できる事例は限られますが、一部を以下にご紹介します。
・大手企業との共創(テレマティクスで損害サービスを高度化)
・AI活用(コールセンタの業務高度化)
【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
当社は、基幹業務の変革に貢献することをゴールにしています。そのため、仮説検証、データ分析を行うにあたっては、保険会社の基幹業務データの特性を踏まえ、顧客の事務やビジネスの視点を持ちながら実施していくことに特長があります。また、保険会社の業務有識者と組みながら、壁打ちを繰り返し、深い議論を経て、ゴールを共に目指していきます。
業務変革を実現するには、ビジネス仮説に対し、「データ分析による客観的な評価」や「テクノロジーの見極め」が重要となります。当社は、保険会社の基幹業務システムを長年経験してきており、業務やデータの性質を深く理解しています。その知見を活かし、実現性、期待効果の検証をし、保険会社の基幹業務にどのように組み込むべきかを検討し、最適なソリューションを設計していきます。
【募集職種の期待役割】
保険業界・保険会社は、デジタル化の進展によりリスクが徐々に計測可能になり「大数の法則」による保険商品だけではニーズに応えきれなく、よりパーソナルなニーズに適した保険商品の設計が求められています。また、保険ビジネス自体が、経済損失をカバーする「保障・補償」から、リスクが発生しない「予防」へと提供範囲が拡大しています。
保険業界が持つ情報(契約・支払)に、保険以外の企業や人がもつリスクに関わる情報を掛け合わせ、データ分析を通して新たな価値を見出す業務に参画いただきます。
また、技術、価値、ビジネス効果を見極める活動(PoC・PoV・PoB)を、保険会社や専門企業を協働で取り組みます。その確認をもって、本格的なソリューションへの計画策定、システム設計・構築を担当いただきます。
【具体的な職務内容】
テクノロジー、データ分析を通して、業務変革プロジェクトに参画いただきます。数多くある課題や検討施策の重要度・優先度設定からチームで活動を行っていきます。
●保険業界向け実証検証の企画・実行
・テックリード
・アジャイル開発(スクラムマスタ)
・基盤アーキテクチャ
●保険業界内外のデータを分析し、業務適用を検討
・データサイエンティスト
【携わるビジネス・サービス・テーマ】
保険業界の変革テーマに携わります。対外発表できる事例は限られますが、一部を以下にご紹介します。
・大手企業との共創(テレマティクスで損害サービスを高度化)
・AI活用(コールセンタの業務高度化)
【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
当社は、基幹業務の変革に貢献することをゴールにしています。そのため、仮説検証、データ分析を行うにあたっては、保険会社の基幹業務データの特性を踏まえ、顧客の事務やビジネスの視点を持ちながら実施していくことに特長があります。また、保険会社の業務有識者と組みながら、壁打ちを繰り返し、深い議論を経て、ゴールを共に目指していきます。
大手通信会社と大手コンサルファームを基盤とするアナリティクスサービス提供企業でのデータサイエンティスト(業務未経験)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
405万円〜590万円 経験・能力を考慮し、規定に従い相談の上決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
監査およびアシュアランス、コンサルティング等のサービス会社でのデータ活用推進者(データアクティベーター)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜899万円
ポジション
Senior Associate
仕事内容
1. ビジネスデータと分析基盤のテクニカルな理解を生かし、社内のデータ分析利用者が効率的かつ効果的にデータを活用できるようにサポートします。具体的な業務は以下の通りです。
-データカタログやメタデータの整備とニーズに沿ったデータ選定サポート
-分析基盤サービスのオンボードドキュメント整備
-BIツールおよびデータウェアハウス新機能の利用者視点での技術評価
-データパイプラインの品質管理
-データガバナンスの整備と運用
2. 社内コミュニティのリードや教育を通じて、データ活用文化の促進、より良い分析基盤サービスの構築に取り組みます。具体的な業務は以下の通りです。
-分析基盤利用者コミュニティの活性化
-データリテラシーの向上や、BIツールやSQLなどのテクニカルスキルを社内に普及させる教育プログラムの企画実施
-定期的な分析基盤の利用状況調査、利用者からのフィードバック収集を通じたより良い基盤サービスの企画
-データカタログやメタデータの整備とニーズに沿ったデータ選定サポート
-分析基盤サービスのオンボードドキュメント整備
-BIツールおよびデータウェアハウス新機能の利用者視点での技術評価
-データパイプラインの品質管理
-データガバナンスの整備と運用
2. 社内コミュニティのリードや教育を通じて、データ活用文化の促進、より良い分析基盤サービスの構築に取り組みます。具体的な業務は以下の通りです。
-分析基盤利用者コミュニティの活性化
-データリテラシーの向上や、BIツールやSQLなどのテクニカルスキルを社内に普及させる教育プログラムの企画実施
-定期的な分析基盤の利用状況調査、利用者からのフィードバック収集を通じたより良い基盤サービスの企画
大手監査法人グループでの不正対策コンサルタント(データサイエンティスト)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
AI, machine learning, data scientists with specific experience in fraud (e.g. chargebacks, account takeover, identity theft, insurance fraud, energy fraud and other related areas). Senior and Management positions are also considered based on experience.
The role will involve activities in the following areas:
Mathematics - Applying probability, statistics and calculus to reduce fraud by model building, model enhancing or deep quantitative exploratory analysis for production systems.
Engineering - The architecture and engineering necessary for high performance real-time mathematical compute on data to reduce fraud in production systems. This includes related engineering activities such as setting up and working in secure engineering environments.
Data - Collection, extraction, pre-processing, storing, organizing, securing and preparing data in all of it’s forms (e.g. structured, semi-structured, unstructured, text, image, video, audio, etc). Working with local or global compliance, security and legal to confirm the proper utilization of data in production systems.
Analysis This involves both processing and visualizing data to discover patterns (e.g. exploratory data analysis). Will work both internally and externally to measure or compare model performance.
Program Management Presentations, tracking, reporting, scheduling, cost analysis, budgeting, technical hardware and software specifications, on all activities.
Team Collaboration Working closely with other team members closely such as Quality Assurance Cross-Validation engineers, Quality Assurance Platform Engineers, other Engineering to ensure high quality deliverables, including, but not limited to, high return on investment, low false positive rates, high service level agreement, etc.
The role will involve activities in the following areas:
Mathematics - Applying probability, statistics and calculus to reduce fraud by model building, model enhancing or deep quantitative exploratory analysis for production systems.
Engineering - The architecture and engineering necessary for high performance real-time mathematical compute on data to reduce fraud in production systems. This includes related engineering activities such as setting up and working in secure engineering environments.
Data - Collection, extraction, pre-processing, storing, organizing, securing and preparing data in all of it’s forms (e.g. structured, semi-structured, unstructured, text, image, video, audio, etc). Working with local or global compliance, security and legal to confirm the proper utilization of data in production systems.
Analysis This involves both processing and visualizing data to discover patterns (e.g. exploratory data analysis). Will work both internally and externally to measure or compare model performance.
Program Management Presentations, tracking, reporting, scheduling, cost analysis, budgeting, technical hardware and software specifications, on all activities.
Team Collaboration Working closely with other team members closely such as Quality Assurance Cross-Validation engineers, Quality Assurance Platform Engineers, other Engineering to ensure high quality deliverables, including, but not limited to, high return on investment, low false positive rates, high service level agreement, etc.
有限責任監査法人トーマツ/大手監査法人でのバックオフィス分野データ処理担当(データアナリティクス部門)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
応相談
仕事内容
データアナリティクス部門(※)における、データ処理業務を担当いただきます。
・クライアントから入手したデータの集計、加工、クレンジング、可視化
・当法人グループが開発した分析ツールの実行
・データ分析専門家が行うデータ分析のサポート
・データ分析のためのツール作成
・その他定型的なデータ処理作業の実施
現在、当社では、アナリティクスを活用したコンサルティングサービスを提供しています。当該サービスを所管している部門における、データ処理担当の募集です。
・クライアントから入手したデータの集計、加工、クレンジング、可視化
・当法人グループが開発した分析ツールの実行
・データ分析専門家が行うデータ分析のサポート
・データ分析のためのツール作成
・その他定型的なデータ処理作業の実施
現在、当社では、アナリティクスを活用したコンサルティングサービスを提供しています。当該サービスを所管している部門における、データ処理担当の募集です。
PwCコンサルティング合同会社/外資系コンサルティングファームでのData & Analyticsコンサルタント【東京/大阪】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
当チームでは、生成AIを含むAIの事業利活用や経営管理DXの実現に向け戦略策定から実行まで、幅広い領域でご支援を実施しています。
Big Data/AIを中核とした事業データ利活用におけるアーキテクチャ設計や、データライフサイクル(PoCーシステム開発ー運用保守)を実現するシステム構築のマネジメントも担っており、課題解決に向けたEtoEでのご支援を実施しています。
・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータ・アナリティクス技術を紐づける役割を担います。
・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。
・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・人材育成の支援を行います。
【当部門で働く魅力】
・様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。
ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。
・上流案件もあればITシステムに関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。
・今やAIはいかなる業界・業務でも使われるため、当社の多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。
・当社のグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修を受講することで、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。
・当社のグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。
・中途採用入社者の比率が比較的高く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。
当チームでは、以下の3つの職種で採用を行っています。
1. AIコンサルタント(AI・アナリティクス領域)
【職務内容】
当組織では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けた組織組成・伴走型AI人材育成
・AI活用および開発におけるPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・インダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の課題に対するAI活用ソリューションの提案
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援(社内外向けソリューション、ユースケース策定など)及びAIプロダクト開発支援(戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など)
- 製造業:製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業:優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業:需要予測、在庫分析
- 人材サービス業:採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業:データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業:AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 自治体:特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
2. 経営管理DXコンサルタント(経理財務・経営管理領域)
【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)
3. AIアーキテクチャコンサルタント
【職務内容】
アーキテクチャコンサルタントとして、以下A〜Cのいずれかのロールでの職務を想定しており、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
いずれのロールにおいても、求めるベーススキルとしてプロジェクトマネジメントスキルを想定しています。
A. アプリケーションアーキテクト
システム構築における全体管理役として、データサイエンティスト・テクニカルスペシャリスト・インフラスペシャリストを取りまとめる
B. テクニカルスペシャリスト
システム開発における技術的なプロフェッショナルとして品質マネジメント、チームマネジメントを行う
C. インフラスペシャリスト
基盤構築およびITサービス管理のプロフェッショナルとして、非機能要件の定義やシステムの安定稼働を行う
【プロジェクト事例】
- 流通製造:サプライチェーン領域(需要予測、在庫分析など)における製品開発・エンハンス
- 電気機器:データ民主化に向けたカタログ整備と利活用促進策の立案(データ仮想化導入支援など)
- エネルギー:グループ経営管理の高度化(財務シミュレーションモデル構築、経営計画/予算の策定や実績との比較分析など)
- 製造業:大規模データ分析基盤のデータモデリング/マスタ標準化
- 食料品:社内専用生成AIアーキテクチャ検討
- 化学業:グローバル収益基盤の構想策定・導入支援(AWS・Snowflake・PowerBI)
- 通信業:データ利活用の構想策定・実行支援
Big Data/AIを中核とした事業データ利活用におけるアーキテクチャ設計や、データライフサイクル(PoCーシステム開発ー運用保守)を実現するシステム構築のマネジメントも担っており、課題解決に向けたEtoEでのご支援を実施しています。
・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータ・アナリティクス技術を紐づける役割を担います。
・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。
・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・人材育成の支援を行います。
【当部門で働く魅力】
・様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。
ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。
・上流案件もあればITシステムに関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。
・今やAIはいかなる業界・業務でも使われるため、当社の多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。
・当社のグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修を受講することで、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。
・当社のグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。
・中途採用入社者の比率が比較的高く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。
当チームでは、以下の3つの職種で採用を行っています。
1. AIコンサルタント(AI・アナリティクス領域)
【職務内容】
当組織では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けた組織組成・伴走型AI人材育成
・AI活用および開発におけるPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・インダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の課題に対するAI活用ソリューションの提案
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援(社内外向けソリューション、ユースケース策定など)及びAIプロダクト開発支援(戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など)
- 製造業:製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業:優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業:需要予測、在庫分析
- 人材サービス業:採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業:データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業:AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 自治体:特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
2. 経営管理DXコンサルタント(経理財務・経営管理領域)
【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)
3. AIアーキテクチャコンサルタント
【職務内容】
アーキテクチャコンサルタントとして、以下A〜Cのいずれかのロールでの職務を想定しており、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
いずれのロールにおいても、求めるベーススキルとしてプロジェクトマネジメントスキルを想定しています。
A. アプリケーションアーキテクト
システム構築における全体管理役として、データサイエンティスト・テクニカルスペシャリスト・インフラスペシャリストを取りまとめる
B. テクニカルスペシャリスト
システム開発における技術的なプロフェッショナルとして品質マネジメント、チームマネジメントを行う
C. インフラスペシャリスト
基盤構築およびITサービス管理のプロフェッショナルとして、非機能要件の定義やシステムの安定稼働を行う
【プロジェクト事例】
- 流通製造:サプライチェーン領域(需要予測、在庫分析など)における製品開発・エンハンス
- 電気機器:データ民主化に向けたカタログ整備と利活用促進策の立案(データ仮想化導入支援など)
- エネルギー:グループ経営管理の高度化(財務シミュレーションモデル構築、経営計画/予算の策定や実績との比較分析など)
- 製造業:大規模データ分析基盤のデータモデリング/マスタ標準化
- 食料品:社内専用生成AIアーキテクチャ検討
- 化学業:グローバル収益基盤の構想策定・導入支援(AWS・Snowflake・PowerBI)
- 通信業:データ利活用の構想策定・実行支援
有限責任監査法人トーマツ/【東京・大阪】大手監査法人でのデータサイエンティスト(一般コンサルタント職)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
クライアント企業の経営に資する最先端もしくは前例のないアナリティクスサービスの提供及びコンサルティングサービス
・クライアント企業に対して、デジタルトランスフォーメーションの取り組みにおけるデジタル戦略を加速する中核業務を担っていただきます。
・最先端もしくは前例のないアナリティクスサービスの開発及び提供することで、クライアントのデジタル戦略をサポートし、クライアントのビジネス成長を促すイノベーションの創出に貢献していただきます。
・データに基づくモデル開発(ルール・機械学習・AIを含む)によって、クライアントの抱えるビジネス課題の解決や意思決定の支援をするために、課題設定からデータ分析、業務への落とし込みまで幅広く従事していただきます。
・クライアント企業に対して、デジタルトランスフォーメーションの取り組みにおけるデジタル戦略を加速する中核業務を担っていただきます。
・最先端もしくは前例のないアナリティクスサービスの開発及び提供することで、クライアントのデジタル戦略をサポートし、クライアントのビジネス成長を促すイノベーションの創出に貢献していただきます。
・データに基づくモデル開発(ルール・機械学習・AIを含む)によって、クライアントの抱えるビジネス課題の解決や意思決定の支援をするために、課題設定からデータ分析、業務への落とし込みまで幅広く従事していただきます。
【大阪】外資系コンサルティングファームでのAI経営コンサルタント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
1. AIコンサルタント(AI・アナリティクス領域)
【職務内容】
当組織では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けた組織組成・伴走型AI人材育成
・AI活用および開発におけるPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・インダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の課題に対するAI活用ソリューションの提案
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援(社内外向けソリューション、ユースケース策定など)及びAIプロダクト開発支援(戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など)
- 製造業:製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業:優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業:需要予測、在庫分析
- 人材サービス業:採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業:データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業:AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 自治体:特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
2. 経営管理DXコンサルタント(経理財務・経営管理領域)
【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)
3. AIアーキテクチャコンサルタント
【職務内容】
アーキテクチャコンサルタントとして、以下A〜Cのいずれかのロールでの職務を想定しており、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
いずれのロールにおいても、求めるベーススキルとしてプロジェクトマネジメントスキルを想定しています。
A. アプリケーションアーキテクト
システム構築における全体管理役として、データサイエンティスト・テクニカルスペシャリスト・インフラスペシャリストを取りまとめる
B. テクニカルスペシャリスト
システム開発における技術的なプロフェッショナルとして品質マネジメント、チームマネジメントを行う
C. インフラスペシャリスト
基盤構築およびITサービス管理のプロフェッショナルとして、非機能要件の定義やシステムの安定稼働を行う
【プロジェクト事例】
- 流通製造:サプライチェーン領域(需要予測、在庫分析など)における製品開発・エンハンス
- 電気機器:データ民主化に向けたカタログ整備と利活用促進策の立案(データ仮想化導入支援など)
- エネルギー:グループ経営管理の高度化(財務シミュレーションモデル構築、経営計画/予算の策定や実績との比較分析など)
- 製造業:大規模データ分析基盤のデータモデリング/マスタ標準化
- 食料品:社内専用生成AIアーキテクチャ検討
- 化学業:グローバル収益基盤の構想策定・導入支援(AWS・Snowflake・PowerBI)
- 通信業:データ利活用の構想策定・実行支援
【職務内容】
当組織では様々なテーマに取り組んでいます。
各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。
人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
・高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援
・全社データ利活用に向けた組織組成・伴走型AI人材育成
・AI活用および開発におけるPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援
・インダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の課題に対するAI活用ソリューションの提案
【プロジェクト事例】
以下を含む各業界におけるAI活用支援(社内外向けソリューション、ユースケース策定など)及びAIプロダクト開発支援(戦略策定、政策対応、PoC実施、AI/ML Ops構築など)
- 製造業:製造ラインにおける製造物品質不良解析、予兆保全
- 小売業:優良顧客分析、営業コミュニケーション最適化、SNS・人流解析
- 流通業:需要予測、在庫分析
- 人材サービス業:採用ポテンシャル分析、退職予兆分析、ワークスタイル分析
- 消費財業:データ活用戦略構想、生成AI開発、業務適用支援
- 情報通信業:AI/ML Ops構築支援、生成AI開発ルール策定支援
- 自治体:特定疾病の重症化予防に向けたレセプト分析、医療費予測分析
2. 経営管理DXコンサルタント(経理財務・経営管理領域)
【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)
3. AIアーキテクチャコンサルタント
【職務内容】
アーキテクチャコンサルタントとして、以下A〜Cのいずれかのロールでの職務を想定しており、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。
いずれのロールにおいても、求めるベーススキルとしてプロジェクトマネジメントスキルを想定しています。
A. アプリケーションアーキテクト
システム構築における全体管理役として、データサイエンティスト・テクニカルスペシャリスト・インフラスペシャリストを取りまとめる
B. テクニカルスペシャリスト
システム開発における技術的なプロフェッショナルとして品質マネジメント、チームマネジメントを行う
C. インフラスペシャリスト
基盤構築およびITサービス管理のプロフェッショナルとして、非機能要件の定義やシステムの安定稼働を行う
【プロジェクト事例】
- 流通製造:サプライチェーン領域(需要予測、在庫分析など)における製品開発・エンハンス
- 電気機器:データ民主化に向けたカタログ整備と利活用促進策の立案(データ仮想化導入支援など)
- エネルギー:グループ経営管理の高度化(財務シミュレーションモデル構築、経営計画/予算の策定や実績との比較分析など)
- 製造業:大規模データ分析基盤のデータモデリング/マスタ標準化
- 食料品:社内専用生成AIアーキテクチャ検討
- 化学業:グローバル収益基盤の構想策定・導入支援(AWS・Snowflake・PowerBI)
- 通信業:データ利活用の構想策定・実行支援
【大阪】大手FASでのデジタル&データアナリティクス
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜2000万円以上(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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
・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
有限責任監査法人トーマツ/【福岡/広島】大手監査法人でのデータサイエンティスト(会計監査領域)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
スタッフ〜
仕事内容
●会計監査のためのデータ分析コンサルティング業務
会計監査は資本市場を守る社会的意義の強い業務であり、その業務の一端をデータ分析を通じて担う仕事です。データ分析のスペシャリストとして、各企業の会計監査の現場で抱える課題・要望に対し、公認会計士と協業して対応いただきます。役割は、分析手法の立案支援から分析の実施、分析結果の解釈とインサイトの提供まで一貫したものとなります。
※主な業務内容
監査チーム(公認会計士)と協議し、会社から入手した膨大なデータ分析を通じて不正、異常点の発見を行います。下記はより具体的な業務例です。
・仕訳テスト:
仕訳データから異常な仕訳がないかテストします。仕訳データの加工、DBへの取込み、公認会計士が定める条件に合致する仕訳データをSQLやTableauなどを用いて抽出及び分析します。
・売上分析:
売上データを対象に公認会計士と協業しあらゆる角度から分析します。事前に協議し決定した分析をTableauでダッシュボードに実装します。作成したダッシュボードは、分析結果を元に他の分析の観点やデータを追加したりなどブラッシュアップして活用します。
また、会計監査の対象は業界をリードする大企業からベンチャー企業まで幅広く、様々なビジネスモデルの企業のデータを扱う貴重な経験を積むことができます。
さらに部内の専門性の高い職員が蓄積したノウハウや、アナリティクスのリーディングカンパニーである当社がグローバルで培った知見が活用できる環境にあります。
●システム監査業務
会計監査の一部として実施するシステム監査を行う仕事です。
監査計画の立案、監査手続の作成、監査の実施など、IT周りを中心にした監査業務においてスタッフとして参画いただきます。
現状の業務プロセスを検証し、内部統制(問題の起こらない為のチェック機能を持たせるためのプロセス設計)の検討も行います。
対象は西日本をリードする大企業からベンチャー企業まで幅広く、様々なビジネスモデルの企業のデータ、システムを扱う貴重な経験を積むことができます。
さらに部内の専門性の高い職員が蓄積したノウハウや、アナリティクスのリーディングカンパニーである当社がグローバルで培った知見が活用できる環境にあります。
「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であればコンサルティング業務未経験でも大歓迎です。
【職位ごとの業務イメージ】
パートナーやマネージャーのリードのもとに2〜5名程度でチームを組み、監査業務を行います。
・ジュニアスタッフ:スタッフ指導のもと、依頼書や監査調書、SQLやダッシュボードの作成など、与えられた作業を正確に遂行する。
・スタッフ:業務内容を理解し、自律的に監査調書を作成するとともに、クライアントと折衝する。また、公認会計士の要件をヒヤリングし、ダッシュボードとして実現する。
会計監査は資本市場を守る社会的意義の強い業務であり、その業務の一端をデータ分析を通じて担う仕事です。データ分析のスペシャリストとして、各企業の会計監査の現場で抱える課題・要望に対し、公認会計士と協業して対応いただきます。役割は、分析手法の立案支援から分析の実施、分析結果の解釈とインサイトの提供まで一貫したものとなります。
※主な業務内容
監査チーム(公認会計士)と協議し、会社から入手した膨大なデータ分析を通じて不正、異常点の発見を行います。下記はより具体的な業務例です。
・仕訳テスト:
仕訳データから異常な仕訳がないかテストします。仕訳データの加工、DBへの取込み、公認会計士が定める条件に合致する仕訳データをSQLやTableauなどを用いて抽出及び分析します。
・売上分析:
売上データを対象に公認会計士と協業しあらゆる角度から分析します。事前に協議し決定した分析をTableauでダッシュボードに実装します。作成したダッシュボードは、分析結果を元に他の分析の観点やデータを追加したりなどブラッシュアップして活用します。
また、会計監査の対象は業界をリードする大企業からベンチャー企業まで幅広く、様々なビジネスモデルの企業のデータを扱う貴重な経験を積むことができます。
さらに部内の専門性の高い職員が蓄積したノウハウや、アナリティクスのリーディングカンパニーである当社がグローバルで培った知見が活用できる環境にあります。
●システム監査業務
会計監査の一部として実施するシステム監査を行う仕事です。
監査計画の立案、監査手続の作成、監査の実施など、IT周りを中心にした監査業務においてスタッフとして参画いただきます。
現状の業務プロセスを検証し、内部統制(問題の起こらない為のチェック機能を持たせるためのプロセス設計)の検討も行います。
対象は西日本をリードする大企業からベンチャー企業まで幅広く、様々なビジネスモデルの企業のデータ、システムを扱う貴重な経験を積むことができます。
さらに部内の専門性の高い職員が蓄積したノウハウや、アナリティクスのリーディングカンパニーである当社がグローバルで培った知見が活用できる環境にあります。
「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であればコンサルティング業務未経験でも大歓迎です。
【職位ごとの業務イメージ】
パートナーやマネージャーのリードのもとに2〜5名程度でチームを組み、監査業務を行います。
・ジュニアスタッフ:スタッフ指導のもと、依頼書や監査調書、SQLやダッシュボードの作成など、与えられた作業を正確に遂行する。
・スタッフ:業務内容を理解し、自律的に監査調書を作成するとともに、クライアントと折衝する。また、公認会計士の要件をヒヤリングし、ダッシュボードとして実現する。
【福岡】大手監査法人でのデータサイエンティスト(コンサルタント)※MGR/MGR候補
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
MGR/MGR候補
仕事内容
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。
【主な業務内容】
・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。
●シニアスタッフ(マネージャー候補):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
●マネージャー: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
【当社で実現できること】
・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すすめることができる
・成長途中の組織であるため、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
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。
【主な業務内容】
・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。
●シニアスタッフ(マネージャー候補):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
●マネージャー: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
【当社で実現できること】
・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すすめることができる
・成長途中の組織であるため、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
外資系アシュアランスコンサルティング会社でのデータリサーチャー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
【想定するプロジェクトおよびご担当いただく業務について】
・指示書に従い、Web上のデータを調査し取りまとめる
・指示書に従い、テキストマイニングツールの操作し、レポートをまとめる
・指示書に従い、Web上のデータを調査し取りまとめる
・指示書に従い、テキストマイニングツールの操作し、レポートをまとめる
大手広告グループのシステムインテグレーターにおけるデータマートエンジニア/データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜780万円
ポジション
担当者
仕事内容
<役割>
・データ活用組織における分析業務を担って頂ける方を募集しています。
<プロジェクト>
・データマートの作成、データ抽出、分析業務など。
・ExcelやTableuを用いた可視化業務。
・pythonを用いた機械学習モデルの構築業務。
・データ活用組織における分析業務を担って頂ける方を募集しています。
<プロジェクト>
・データマートの作成、データ抽出、分析業務など。
・ExcelやTableuを用いた可視化業務。
・pythonを用いた機械学習モデルの構築業務。
大手税理士法人での最先端技術アドバイザリー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
スタッフ/シニア/マネージャー
仕事内容
主要業務:人工知能(AI)、機械学習(ML)、およびブロックチェーンなどの最先端のテクノロジーを活用して、当社サービスと統合されたソリューションを構築する
ハンズオン型経営コンサルティング会社でのコンサルタント(DIカンパニー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ解析の知識・ノウハウを活用した経営コンサルティング・ハンズオン経営支援業務を担当いただきます。
大手監査法人でのアクチュアリー(保険数理)×データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティストとアクチュアリーを兼務し、伝統的なアクチュアリーとしての経験・成長を積みつつ、データサイエンティストとして活躍領域の拡大を追求し、自身の能力と成長に応じてご活躍頂きます。
・自身の専門分野の深化はもちろん、他分野の専門家と協力して新しい可能性を探求することに前向きな方
・最先端もしくは前例のないサービスの開発及び提供することへの挑戦に前向きな方
歓迎します。
●業務内容
【データサイエンティスト業務事例】
・Digital Transformation
・Marketing&Customer support
・Finance
・Supply chain
・Financial risk & RegTech
【アクチュアリー業務事例】
・ 保険契約準備金評価関連(第三者レビュー、保険計理人受託、内部監査コソース、会計監査関与等)
・ 新制度、新規制対応(IFRS, US-GAAP, ESRなど)
・ 保険数理モデリング開発支援および前提条件の検証、アドバイス
・ ERM、再保険、資本戦略の策定、高度化支援
・ 保険数理業務のトランスフォメーション支援 他
・自身の専門分野の深化はもちろん、他分野の専門家と協力して新しい可能性を探求することに前向きな方
・最先端もしくは前例のないサービスの開発及び提供することへの挑戦に前向きな方
歓迎します。
●業務内容
【データサイエンティスト業務事例】
・Digital Transformation
・Marketing&Customer support
・Finance
・Supply chain
・Financial risk & RegTech
【アクチュアリー業務事例】
・ 保険契約準備金評価関連(第三者レビュー、保険計理人受託、内部監査コソース、会計監査関与等)
・ 新制度、新規制対応(IFRS, US-GAAP, ESRなど)
・ 保険数理モデリング開発支援および前提条件の検証、アドバイス
・ ERM、再保険、資本戦略の策定、高度化支援
・ 保険数理業務のトランスフォメーション支援 他
情報セキュリティのプロフェッショナルファームでのAIアーキテクト/データサイエンティスト(セキュリティ領域)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
AI・機械学習・データ分析等の専門能力を有するAIアーキテクト/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。
【具体的な職務内容】
当社は、注力領域としてAIセキュリティサービスの提供体制を強化しています。
本ポジションでは、お客様が直面するセキュリティ課題に対して、AI・機械学習・データ分析等の技術の活用による解決策の立案や実践を行います。
職務内容
●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
●プロジェクトマネジメント
・セキュリティ高度化に関わるプロジェクトの管理、技術的解決策の立案
・脅威シナリオや検知モデル・アーキテクチャの検討、顧客との合意形成
(サイバー攻撃対策、サービス不正利用対策、内部不正対策等)
●業務運用高度化
・自社セキュリティ製品・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
【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着けるだけでなく、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むことができます。
これらを通じて、当社としての新たなサービス創発に繋がる経験を獲得することができます。
【具体的な職務内容】
当社は、注力領域としてAIセキュリティサービスの提供体制を強化しています。
本ポジションでは、お客様が直面するセキュリティ課題に対して、AI・機械学習・データ分析等の技術の活用による解決策の立案や実践を行います。
職務内容
●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
●プロジェクトマネジメント
・セキュリティ高度化に関わるプロジェクトの管理、技術的解決策の立案
・脅威シナリオや検知モデル・アーキテクチャの検討、顧客との合意形成
(サイバー攻撃対策、サービス不正利用対策、内部不正対策等)
●業務運用高度化
・自社セキュリティ製品・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
【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着けるだけでなく、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むことができます。
これらを通じて、当社としての新たなサービス創発に繋がる経験を獲得することができます。