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データサイエンティストの転職求人

363

データサイエンティストの特徴

データサイエンティストとは、ビジネスにおける様々な意思決定の際に、合理的な決定を下せるようにデーターを分析しアドバイスや意思決定の補佐を行...もっと見る
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データサイエンティストの転職求人一覧

<フルフレックス>金融系デジタルデザイン企業のシ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
1000万円〜1500万円程度 経験能力に応じて決定
ポジション
シニアデータサイエンティスト
仕事内容
【業務内容】
グループ各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務をリードしていただきます。具体的には以下のような業務があります。

・適切な課題設定を行い顧客へソリューションを提案
・グループにおけるビジネス課題解決のためのデータ分析や機械学習モデルの開発
・顧客への分析結果の説明
・AIに関する最新技術の調査・研究

【プロジェクト例】
・市場動向分析モデルの構築
・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発
・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築
・アンチマネーロンダリング(AML)分野における分析支援

【このポジションの醍醐味】
金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。

フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。

<フルフレックス>金融系デジタルデザイン企業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
700万円〜1000万円 経験能力に応じて決定
ポジション
データサイエンティスト
仕事内容
グループ各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務をリードしていただきます。具体的には以下のような業務があります。

・グループにおけるビジネス課題解決のためのデータ分析や機械学習モデルの開発
・顧客への分析結果の説明
・AIに関する最新技術の調査・研究

【プロジェクト例】
・市場動向分析モデルの構築
・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発
・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築
・アンチマネーロンダリング(AML)分野における分析支援

【このポジションの醍醐味】
金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。

フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。

【神奈川】大手電機メーカーグループでの車載製品開発のデータマネジメント/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
約500万円〜750万円 (残業30時間含む)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・業務データを活用した未来予測型の開発マネジメント環境の企画と構築
・業務データ、市場データを活用した業務革新や、新しい価値創出

●具体的な仕事内容
(1) 業務データを活用した未来予測型の開発マネジメント環境の企画と構築
  大手カーOEM様向け大規模開発の効率化に向けての戦略立案
  データ入力の標準化とシステム環境構築
  データ分析、活用による開発の見える化とマネジメント
  全社横断でDXを推進するリーダーとして、経営戦略や人材育成への落としこみ

(2) 業務データ、市場データを活用した業務革新や、新しい価値創出
  AIをはじめとする、クラウド・データベース・BIなど最新/トレンド技術の積極活用
  顧客提案までを含んだソリューション・コンサルティング

●この仕事を通じて得られること
<専門知識>
・家電開発等の各種商材・事業で培ったノウハウを持った人材が多数在籍しています。
・組み込み機器のOS・通信・HMI・セキュリティなどの知識に加え、DX関連のクラウド・データベース・BIなどの、従来の枠を超えた知識獲得が可能です。
・世界有数の開発規模による膨大なデータを扱うことで、解析・分析の幅とスキルが広がります。

●職場の雰囲気
・1on1の頻繁な実施により、上司・部下間のコミュニケーションは活発です
・個人の意見を尊重する風土があり、積極的なチャレンジが可能です
・各組織で勉強会も頻繁に開催されています

●キャリアパス
・上司・部下の相談の上、個人毎にキャリアパスを決定し、それに準じた業務アサインとステップアップを実行します。
・ソフトウェア開発やプロダクトマネージメントなど、データマネジメント/データサイエンティスト以外のキャリアパスも可能です。

【大阪】大手電機メーカーグループでのデジタル経営変革を支えるデータ管理・運営リーダー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
マネージャー
仕事内容
リアルタイム衆知経営を実現するためのグローバルなデータ・ガバナンスの企画・運用
・営業 設計 製造 調達 流通までを通したグローバルなデータの可用性確保
・データマネジメントによる競争力強化

【具体的な仕事内容】
下記業務をマネージャーとして牽引・推進
・ロードマップ策定、KPI設計と実行管理
・グローバル展開の計画、実行管理
・企画・ガバナンス課の組織運営支援(課長を補佐)

【この仕事を通じて得られること】
・経営の根幹に関わる大規模テーマを企画し事業戦略そのものに関わること、多種多様なビジネスプロセスに触れることで他社では味わえない経験を積むことができます。
・大企業・グローバル企業のDXを支えるプロフェッショナルとしてのキャリアが形成できます。
・国内外に多数の拠点もあり、多くのベンダーとの協業を通じた、幅広い人材交流の経験など、多くの成長機会が得られることは大きな魅力です。

【職場の雰囲気】
・フラットな職場を目指し、各種コミュニケーションイベントや先進ITへ触れる機会を用意しています。
・最新のIT基盤を活用し、いつでもどこでも仕事できる環境を用意しています。
・テレワークも完全に定着化し、必要に応じて出社するという業務スタイルです。

【キャリアパス】
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただき、総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・全社デジタル経営変革という希な大規模プロジェクトに深くかかわることで、多種多様な経験を積むことができます。
・DXのみならずSCMやITの知見も身に付きます。
・多くの外部Sierやコンサルとの連携を通じ、高度な知識やマネジメント手法を勉強できます。
・将来は責任者を目指す中核要員と考えています。

【大阪】大手電機メーカーグループでのデータ活用の活性化を推進する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
リアルタイム衆知経営を実現するための各事業・業務分野へのデータ活用による変革提案
・データ活用による業務効率化・高度化プロジェクト等への参画
・データ活用環境の整備・運用と利用者拡大施策の企画・実行

【具体的な仕事内容】
下記業務をコアメンバーとして牽引・推進
・各事業のビジネスプロセス・データの収集、理解
・データにもとづく事業戦略、経営課題の理解
・データにもとづく業務変革、事業変革提案と実装支援

【この仕事を通じて得られること】
・経営の根幹に関わる大規模テーマを企画し事業戦略そのものに関わること、多種多様なビジネスプロセスに触れることで他社では味わえない経験を積むことができます。
・大企業・グローバル企業のDXを支えるプロフェッショナルとしてのキャリアが形成できます。
・国内外に多数の拠点もあり、多くのベンダーとの協業を通じた、幅広い人材交流の経験など、多くの成長機会が得られることは大きな魅力です。

【職場の雰囲気】
・フラットな職場を目指し、各種コミュニケーションイベントや先進ITへ触れる機会を用意しています。
・最新のIT基盤を活用し、いつでもどこでも仕事できる環境を用意しています。
・テレワークも完全に定着化し、必要に応じて出社するという業務スタイルです。

【キャリアパス】
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただき、総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・全社デジタル経営変革という希な大規模プロジェクトに深くかかわることで、多種多様な経験を積むことができます。
・最新のIT・DX技術・情報に触れることができます。
・社員のリテラシ向上を目指すことで、自身の成長と成果を感じることができます。

【大阪】大手電機メーカーグループでのモノづくり変革(製造DX)推進者

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
モノづくり変革(製造DX)におけるデータ整合化・利活用を実務者として推進
・造設備データの可用性確保
・製造データマネジメントによる競争力強化

【具体的な仕事内容】
下記業務を実務者として牽引・推進
・各事業部・工場の現状把握
・データ活用のための基盤構想
・製造設備データ収集における標準化プロセス・IT化企画

【この仕事を通じて得られること】
・経営の根幹に関わる大規模テーマを企画し事業戦略そのものに関わること、多種多様なビジネスプロセスに触れることで他社では味わえない経験を積むことができます。
・大企業・グローバル企業のDXを支えるプロフェッショナルとしてのキャリアが形成できます。
・国内外に多数の拠点もあり、多くのベンダーとの協業を通じた、幅広い人材交流の経験など、多くの成長機会が得られることは大きな魅力です。

【職場の雰囲気】
・フラットな職場を目指し、各種コミュニケーションイベントや先進ITへ触れる機会を用意しています。
・最新のIT基盤を活用し、いつでもどこでも仕事できる環境を用意しています。
・テレワークも完全に定着化し、必要に応じて出社するという業務スタイルです。

【キャリアパス】
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、様々な職務を経験いただき、総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・全社デジタル経営変革という希な大規模プロジェクトに深くかかわることで、多種多様な経験を積むことができます。
・多くの部門との協業を経て、多種多様な人脈が形成できます。
・最新のIT・DX技術・情報に触れることができます。
・社員のリテラシ向上を目指すことで、自身の成長と成果を感じることができます。

上場不動産情報サービス会社でのシニアデータサイエンティスト/研究開発

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜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
AIを用いた課題解決やAIプロダクトの創出を加速するための、以下業務を担当していただきます。
・ビッグデータ分析と分析結果に基づく課題発見および研究テーマの立案と推進
・事業貢献に寄与するAI技術シーズの研究開発およびAIシステムのプロトタイプ開発と評価
・プロトタイプを用いた実サービス上での検証およびビジネス適用するためのシーズのブラッシュアップ

「AI技術シーズの創出」を目指して研究開発を中心に取り組み、研究開発を通じて得た知見を活かして、「AI技術シーズの活用」に向けて価値あるAI技術シーズをビジネス適用につなげることができるシニアデータサイエンティストとしての役割を期待しております。

不確実性が高い中でも迅速かつ着実に研究開発を遂行することで、当社グループが目指す社会課題を解決する革進的なプロダクト創出につなげていきたいと考えています。
そのために
・事業課題に関連する技術課題の発見
・技術課題を解決するための仮説検証とプロトタイピング
を強化してまいりたく、リードくださる方をお迎えしたいと思っています。

【想定しているプロジェクト】
●AIエージェントシステム
・ユーザとの対話やインタラクションを通じて、AIが自ら状況を認識し、認識結果に基づいて判断・行動するエージェントシステムの研究開発
・エージェントシステムはもちろん、大規模言語モデル、ユーザプロファイリング、最適化技術などのご経験知識を活かしていただけます。

●マルチモーダルパーソナライズ推薦システム
・アイテムのスペックデータのみならず画像や自然言語情報を活用したマルチモーダルなパーソナライゼーション
・推薦システム(推薦エンジン)はもちろん、画像処理技術、自然言語処理技術、説明可能性などのご経験知識を活かしていただけます。

●不動産画像の大規模分析画像解析等
・数百億枚規模の画像情報を対象した画像解析
 画像品質の定量化、因果推論、ユーザ行動分析などのご経験知識を活かしていただけます。

※ご入社時期やご経験によって、ご相談させていただきます。

【やりがい・魅力】
1. 研究開発を中心に、実社会やエンドユーザーに届くシステムやプロダクトの創出に携わることができ、最上流の企画から開発、効果検証まで、一気通貫で携わることも可能
2. 実サービスで蓄積された大規模なデータの活用が可能
3. 実サービスを担う事業部とフラットにディスカッションし事業成長をリードする提案が可能な風土
4. 革進的な挑戦が期待される環境(所属部門発の特許取得プロダクト有)
5. 社内アプリケーション実行基盤を導入した開発環境・体制

【開発環境】
開発言語:Python
仮想化:Docker / Kubernetes / 弊社独自のアプリケーション実行基盤
フレームワーク・ライブラリ等:チームとしての指定はないですが、APIはFastAPI、MLライブラリはPyTorch派が多めです
クラウド:AWS / GCP
構成管理:CloudFormation
DB:BigQuery / MySQL / PostgreSQL / Redis
ワークフローエンジン:Airflow(Cloud Composer)
実験管理:MLflow
CI/CD:GitHub Actions / AWS CodePipeline
バージョン管理:GitHub

【社内システム】
グループウェア:GoogleWorkspace
コラボレーションツール・PJ管理:JIRA / Confluence
コミュニケーションツール:Slack

【長期的なキャリア】
ご経験/ご志向に合わせたキャリア形成の選択肢があります。
AI技術シーズの研究開発およびビジネス適用を通じてデータサイエンスのみならずソフトウェアエンジニアリング・データエンジニアリング・アナリティクスなど様々なスキルを磨くことができ、キャリアチェンジ等も可能です。
シニアデータサイエンティスト(スペシャリスト職)としてはもちろんのこと、マネージャ職への転向も可能です。

※変更の範囲:会社の定める業務に変更の可能性があります。

農業DXプラットフォームの提供会社でのデータストラテジスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1000万円
ポジション
データストラテジスト
仕事内容
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。

農業領域における産地のビッグデータ解析プロジェクトマネジメントをご担当いただきます。
クライアントなと企業はJAや普段口にすることがある食品のメーカー企業です。
クライアントから出てくる要望をビジネスサイドのメンバーが取りまとめ、その情報を元にクライアントごとに最適化するためプロジェクトが発生します。そのプロジェクトマネジメント業務を担当いただきます。

データサイエンティストや、フィールドサイエンティストと協力しつつ、以下の業務を担当いただきます。
・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
・Python等を用いたデータ分析実務
・産地の課題解決のための戦略的なデータ収集・整備・活用に関する企画立案およびプロジェクト遂行

農業DXプラットフォームの提供会社でのフィールドサイエンティストアシスタント

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
300万円〜500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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)

オンライン証券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
610万円〜1300万円
ポジション
データサイエンティスト
仕事内容
生成AIとビッグデータの活用によってビジネスを拡大し、最高の成果を追求します。しかし、その一方で、われわれは常にお客様や従業員など『人間』を大切にすることを忘れてはなりません。われわれは技術の進歩を追い求めながら、人々のニーズや感情を理解した最適なソリューションを提供することを使命とし、研究・開発を実践しています。革新的な投資体験の提供に共に取り組んでいくデータサイエンティストを募集いたします。

【具体的な業務内容】

ビジネス課題を理解し、大量のデータを適切なデータサイエンス手法を用いて分析し、解決策を提案する
機械学習、統計的モデリングなどを用いて、予測モデルやアルゴリズムの開発と実装を行う
データの可視化と解釈を通じて、ビジネスチームとのコミュニケーションを円滑にする

不動産テックのスタートアップ企業でのリサーチエンジニア(機械学習、データサイエンス)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年俸制:600万円〜1,440万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
● お任せしたい業務内容
・PoCの要件定義、そのためのヒアリングや業務体験
・アルゴリズムの研究開発および実装
・実装したアルゴリズムのプロトタイプ実装
・プロトタイプのリリースおよびビジネス化の検討
・アプリケーション組み込みのための、外部APIやライブラリの実装
など

● ゆくゆくはお任せしたい業務内容
・3D建築アルゴリズム:部屋割りや間取り建築アルゴリズムを極める
・データエンジニア兼データサイエンティスト:sketchを通じた販売土地の流通データ/土地GISデータ/不動産の過去取引データなど、希少性の高いデータを合わせ、不動産市場全体の情報透明性を高めるに値するデータベースの構築と運営

● このポジションが提供できること
自分の実装したアルゴリズムで、まちづくりのDX化が進んでいく、という体験を一緒に創っていきましょう。
それが出来るだけの、希少性と有用性の高いデータと、ビジネスモデルと、開発力の高い人員をご用意できていると自負しております。

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

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

大手通信サービスグループ企業でのデータ戦略・分析担当

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
リアル店舗やネット上における購買履歴やユーザーデータだけでなく、さらには当社グループとして得られるユーザー情報など、当社だからこそ得られる膨大なデータをもとに、社内のあらゆる部署からの多様なニーズに対して、データの側面から示唆を出します。データの抽出から分析、さらにはビジネスへの理解をもとに有効となり得る示唆を出し、事業成長において重要な意思決定支援や課題解決支援を行っていただきます。

【具体例】
・カード利用動向から、DMターゲットの反応率を予測し、セグメントを選定
・会員向けのキャンペーンの効果検証
・カード利用率アップ戦略立案のため、入会直後の会員動向を分析

【業務の魅力】
・豊富なデータにアクセスできる環境やツールを用意しております。当社の基盤を活かした生きたビッグデータに触れることができるため、データ分析のスキルも向上できる環境です。
・事業運営上、数字を大事にする文化が根付いております。単に数字をまとめるだけではなく、データ分析担当としての意見を求められることもあり、意思決定に貢献ができる場面が多くあります。

非鉄金属メーカー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
500万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【配属先ミッション】
生産性の高い操業や業務を実現するために、QC的な考え方*で業務遂行できる、問題解決力のある人材を育成する仕組みを構築し、運用を継続している

【職務内容】
1.改善PJ参画:事業所社や新規事業部門での生産性改善・品質改善PJにデータサイエンティストとして参画し、事業部門や設備、IT関係者と協働で改善をあたっていただく。主な業務範囲は課題整理、仮説立案、必要データ把握、データ加工、解析、モデル化
2.専門教育:生産性改善や品質改善を現場で自走化するために必要な論理的思考や統計教育の企画・運営
3.新規技術開発:解析技術を社外から入手し、PoCで技術検証し、有益であれば社内展開を進める。社内外の技術情報交換会や勉強会への参画も含む
出張 頻度:月3〜4回/月。期間:日帰り〜数週間。拠点:国内が主。支援要請があれば海外もあり

【業務の面白み/魅力】
・生産性改善・品質改善などの課題解決に直接携わることができる
・本社部門のため、グループの川上〜川下事業や国内外拠点と幅広く経験を積むことができる
・設備/OT/ITと役割分担はあるが、各技術領域とオーバーラップして進めるため、ものづくり現場で必要なデータ活用技術を幅広く習得することができる

【代表的なキャリアパス】
  複数の事業部門のデータサイエンティスト → 本社解析部門のマネージャー職
*ジョブ型のため、マネージャー職ではなく、専門職を継続するキャリアもあり

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

【札幌】大手IT企業グループのクレジットカード会社でのCS/カスタマーサポート担当

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
具体的な業務内容
初期の延滞債権のあるお客さまに満足いただけるサービスの提供を目指した対応を行います。

・お電話での延滞債権の督促・回収業務(返済に向けての相談・管理)
・電話業務に付随する事務処理(会話記録や返済方法変更時の後処理など)

大手保険会社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
想定年収 740万円〜1,500万円 経験・スキルを考慮の上、決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
保険領域データに対するデータ分析およびAIモデリングにより、業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングさらには保険ビジネスモデル変革などの課題に取り組み、グループ全体のデジタル変革全体を推進する役割を担っていただきます。

具体的な業務
※ご経験に応じて異なります
・当社の顧客企業の課題解決のためのリスク領域のデータ分析・分析内容提案業務
・顧客企業が保有するデータ、保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行い、リスクを定量化するモデルの作成
・ドライブレコーダーのデータ分析(映像データを含む)による事故リスク低減サービスの開発
・AIを活用した各種業務の効率化。例えば、写真による自動車の車体の損害額の見積もり機能の開発等
・お客様のニーズに合わせた商品のレコメンド機能、 デジタル媒体を通じたお客様へのアプローチ高度化などのデジタルマーケティング手法の開発

なお、従事すべき業務の内容の変更範囲は、国内・海外営業(損害保険の引受など)、損害サービス(損害の調査・保険金の支払)、商品開発、営業支援、資産運用、情報システム、一般管理、海外事業などとする。

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
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
アナリスト〜
仕事内容
<業務概要>
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。

<キャリア>
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。

<サービス事例>
・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。

<各ランクの役割>
● SVP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

● VP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. SA, A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

独立系システム開発企業でのデータサイエンティスト(分析エンジニア)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
624万円〜777万円(年齢、経験に応じて)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●お客様のデータ資源やWeb上の行動ログ/位置情報/SNS情報といったビッグデータを最大限活用・分析し、お客様のビジネス課題やニーズに応じたデータ分析・コンサルティングを行っています。
●通信、公共、金融、広告、小売業等の幅広い分野で以下のようなサービスを展開しており、データサイエンティストとしての経験から何れかの業務に携わって頂きます。
・ビッグデータを利活用する分析基盤の構築・運用( SI& オペレーション)
・ビッグデータをビジネス利用可能な形へ加工・蓄積・抽出・可視化(データエンジニアリング)
・統計学・機械学習等を活用し、ビッグデータからビジネス価値を導出(データサイエンス)
・ビジネス上の課題を整理・特定し、データドリブンで課題解決と実行支援(ビジネスコンサルティング)

【案件例】
●通信キャリア様におけるデジタルマーケティング支援
通信キャリア様におけるMLOps環境・体制の構築〜運用まで全方位的な支援を実施。
共通データマートの設計構築から、予測モデルの構築、予測モデルを活用したマーケティング施策設計といったデジタルマーケティング支援を主サービスとしながらも、分析結果に基づくポイント加盟店開拓向け法人営業支援、動画配信サービスに関するレコメンドロジックの開発、位置情報の活用による新規ビジネス開発など広範囲の支援を行う。

●お客様内の全社データ分析基盤整備およびKPOサービス提供支援
お客様内での分析基盤立上げと、データ活用KPOサービス提供の支援。
ビジネス部門の分析要件整理から分析セルフ化の教育、分析用データマート設計・構築・運用、モデリング・スコアリング自動化運用の支援。
更には3rdパーティデータも活用し、顧客行動の多面的理解、およびデータドリブン経営に資する全社横断的な分析基盤へと発展させる取り組みにも支援を行う。

独立系システム開発企業でのビッグデータ分析

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
416万円〜770万円(年齢、経験に応じて)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●ビッグデータ利活用のための分析基盤構築からデータ分析業務、分析結果を用いたコンサルティングまで、幅広い業種において一貫した分析サービスに携わって頂きます。
●分析未経験の方でも、特定の言語での開発経験やデータ集計の経験を基にデータエンジニアとして簡単な作業から担当して頂き、分析案件の業務を理解していくことで徐々に分析エンジニアとしてスキルアップが可能です。

【案件例】
通信キャリア企業内データを活用し、エリアマーケティング分析
大手SIer分析部門の、Webマーケティング支援分析・分析POC支援
BIソリューション製品導入と、マーケティング業務システム構築
各種データ加工処理開発・各種レポーティング基盤・ダッシュボード開発

大手銀行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
700万円〜1,200万円程度(経験・能力を考慮の上で決定します)
ポジション
担当者〜
仕事内容
1.銀行データ、外部データの分析
2.銀行データ、外部データを活用した事業アイディア出し、実行

【得られるスキル・経験】
広告、デジタルマーケティング、データ販売、データ分析コンサルティング等データビジネス全般の多様な業務に関わることができます。
21世紀がBigDataの世紀と呼ばれてすでに20年、当行のコアコンピタンスはその保有する金融データといっても過言ではありません。これに加え、行動データなど多くのデータから真の法人・個人・パートナー企業に有用なデータを読み解き、そのソリューションにつなげる最前線業務がこのデータサイエンティスト業務になります。自社マーケティングに加え、データビジネス、コンサル活用、広告連携とその可能性はその能力に比例して無限の可能性を秘めています。組織横断的に、分析、構築、開発まで視野に入れながらビジネスの理解の上でデータを扱える人材を求めています。

AIソリューション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
700万円〜1,300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
下記のような業務をお任せしたいと考えております。

・提案・プリセールス
 - お客様のニーズに最適な課題設計とリスクの特定のため、積極的に提案とプリセールス活動に参加する。

・クライアントプロジェクトの実行
 - 弊社のプロジェクトマネージャーやコンサルタントと協力して、クライアントの本質的な課題を正確に把握する。
 - クライアントの課題に対応するためのEDA、モデル設計(予測、最適化、統計モデルなど)。
 - 国際会議や論文を参考にした技術調査。
 - アルゴリズムとロジックの実装、レビュー、性能評価。
 - 自社で開発しているAI Platformでの運用ロジックの実装。
 - クライアントとの技術面でのコミュニケーション。
 - ナレッジの蓄積と共有、属人化の排除のためのドキュメンテーションと他のメンバーへの情報共有。

・組織改善
 - 社内の技術ノウハウの横展開と蓄積、実装
 - ロジックの汎用化と再利用性の向上
 - プリセールス活動の仕組み化と改善
 - 組織内のコミュニケーションの活性化

・データサイエンス組織のリーディング
 - ジュニアメンバーのスキルと志向を理解し、パフォーマンスを最大化し、価値ある経験を積むためのメンタリング、レビュー、アドバイス、業務アサインメントを実施する。
 - 比較的「大規模・高難度」なプロジェクトに参加し、他のメンバーをサポートする。

・技術ナレッジの公開・発信
 - 勉強会やMeetupに登壇し、テックブログを執筆するなどして、技術ナレッジを積極的に公開・発信する。

・採用活動
 - 当社のデータサイエンスチームのさらなる成長のため、採用活動にも積極的に参加し、貢献いただきます。

●利用する技術スタック
クラウド:AWS, GCP, Azure
開発関連:GitHub, Docker, Poetry
Python関連:pandas, scikit-learn, PyTorchなどの主要なMLライブラリ
アルゴリズム関連:Deep Learning(Transformer, CNN, …),勾配ブースティング・その他教師あり/なしMLモデル, LLM・RAG関連, 言語処理, 画像処理, 情報検索, レコメンド, 強化学習など

●あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
日本を代表する企業との多様なDX案件を通して、将来的には事業会社のCDO(Chief Digital Officer)としてもご活躍いただけるだけの経験値・視野・視座を養っていただけると考えています。

外資系生命保険会社でのAI・データアナリティクス業務1

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
Mission
・データ分析、アナリティクスに関する高度な専門スキル・知識を活用し、Aflacのビジネスパフォーマンスを向上させる
・成果にこだわり、ビジネス部門と協働しながらAflac内の様々なデータを活用しビジネス課題を特定し解決に導く

Scope of responsibilities(責任範囲)
・データサイエンスの知識を活用し、様々な側面でAflacのビジネス価値向上に貢献する
・Aflac社内におけるデータアナリティクスに関するプロジェクトを幅広く実施する
・データの観点からAflacの解決すべき課題をCDOやビジネス部門など関連するステークに提言し、新たな価値創出機会を提供する
・データアナリティクスのエバンジェリストとしてデータサイエンスのケイパビリティについての社内認知やプレゼンスを向上させる
・トレーニングや勉強会などを開くことによって社内のケイパビリティを底上げする
・最新のアナリティクスの動向を把握し、Aflacへの適用機会を検討し新たな価値創出に貢献する

大手銀行での金融データを活用した広告・マーケティング事業推進のためのデータ分析業務(若手)

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
●データ分析担当者、データサイエンティスト
・当行グループでは、様々な非金融領域のビジネスにもチャレンジしており、グループの金融ビッグデータを活用した広告・マーケティング事業を推進する子会社の事業拡大にかかる業務に従事いただきます。
本件では、デジタル戦略部門が所管するデジタルマーケティング子会社におけるデータ分析業務を率先して推進いただける方を募集いたします。
具体的には、以下の広告・マーケティング領域における分析業務を、マーケティングコンサルタントと連携しながら、データサイエンティストとして、或いは分析業務を取りまとめるリーダーとして推進頂きます。
 -広告配信に伴う顧客データ分析、広告配信結果の分析、顧客宛分析レポートの作成等のデータ分析業務
 -新規の広告配信セグメント開発やAI活用の推進等、新たなマーケティング分析手法の開発
 -データを活用したビジネス・サービスの企画・開発業務(システム導入含む)
・また、上記分析業務を主軸としつつ、会社運営に関わる業務等、分析以外の業務も一部従事していただく可能性があります。

大手SIerでの生成AI領域における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
650万円〜1,300万円 ※ポジション及び経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
課長/課長代理/主任
仕事内容
生成AI、データ分析/活用等に関する知見/ノウハウを活かし、幅広い業界のお客様に向けてデータドリブンDXによる事業課題解決を支援するポストです。組織内の様々なスペシャリストと連携しながら、DXの構想立案から施策実行までEnd to Endで伴走支援し、お客様のビジネス成果創出を実現します。
chatGPTの登場により生成AIの企業での活用が盛り上がる一方で、多くの企業が社内に保有しているデータに基づいた情報を業務に活用できるレベルではアウトプットできていない状況です。この状況においてお客様とユースケースを検討し、お客様のデータを確認し、期待するアウトプットを出すための検索・プロンプトのチューニングなどを行っています。活用するテクノロジーとしてはハイパースケーラーの技術も活用しつつ、弊社で保有しているソリューションの活用や今後はLLMなどの活用も推進していく予定です。
今後はお客様社内のデータ検索による文書生成だけではなく、BtoC領域でのエンドユーザー向けの活用や、多様なLLMを組み合わせての活用、デジタルレイバーといった領域での活用などが想定されているので、現在の活用シーンに捕らわれずに事業領域の拡大を図っていく予定です。

【業務例】
・生成AIを活用したソリューション開発
・お客様ユースケースでの生成AI活用、精度改善のためのチューニング・エンジニアリング
・分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価/選定

【職務の魅力】
組織内に在籍している多様な人財・スペシャリストと連携して、最先端の技術や知見をどうやってお客様のビジネス成果・価値に繋げられるかといった思考、経験を磨くことができます。また、当社は各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点が多く、幅広い業界・トップクラスの企業向けのデータドリブンDX支援を経験することができます。

【組織の魅力】
配属先事業部は、デザイン思考とテクノロジーを掛け合わせ、徹底したユーザ視点に基づいて、ビジネス構想から実装、実行まで、あらゆる業界のお客様を支援している最先端の組織です。事業本部内にサービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど各種スペシャリストが在籍しており、お客様に対して事業変革・構想の検討からビジネス成果を創出するまでワンストップ支援を行っています。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。

総合素材メーカーでのデータサイエンティスト(マネージャー)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
□組織のミッション
データ駆動型経営の推進。
(特に共通部門や営業・マーケティング領域におけるテーマ創出、データ利活用、高度分析等)

□業務内容
担当する高度で複雑な分析を要するテーマ(全社共通部門・営業・マーケティング領域・製造部門等)の中で
データサイエンティストとしてプロジェクトをリードするために以下の役割を担っていただきます。

・データサイエンスを活用したビジネス課題抽出・示唆出し
・データ活用による課題解決(収益改善・業務高度化モデルの開発等)
・意思決定ツールの開発
・単一ないし複数の分析プロジェクトのリード

□将来的にお任せしたい業務
データ駆動型経営に必要な基盤づくり、人材育成等の活動全般の統括。
(データサイエンスに関わる責任者のサクセッサー候補として)

【可能性のあるキャリアステップ】
データサイエンス室長、DX推進責任者等の可能性があります。

□出張
有(担当業務によりますが四半期に1回程度が目安です。)

□仕事上のやりがい・厳しさ
経営陣から現場の担当者まで幅広いステークホルダーとともにプロジェクトを推進いただきます。現場密着で課題に取り組んでいただきます。

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。

【千葉】大手地方銀行での住宅ローンデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1,100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・行内の顧客データ、審査データ等の抽出整備
・データを基にした推進戦略等の策定
・デジタルベースでの商品施策や金利施策等の策定
・審査モデルの研究改善

【配属予定部署】
ローン営業部 推進支援グループ

【組織のミッション】
住宅ローン残高の増強、個人取引顧客の拡大
住宅ローンにおける非対面チャネルの拡充
住宅ローン審査モデルの高度化

【キャリアパス】
・住宅ローンにおけるデータ戦略、デジタル戦略の中核人材。
・住宅ローンに限らず、個人取引全体の活性化や審査モデル改善等、多様なデータを扱うプロフェッショナル人材。

【このポジションの魅力】
●仕事の魅力
個人取引の一丁目一番地である「住宅ローン」の取り込み強化を、データの切り口から企画する業務です。他行を出し抜いて大ヒット施策を展開できた時の達成感はひとしおです。
エンドユーザーとの直接対話はなく、現場担当者からの声を基に行内の大量データを研究分析し、解を導き出す仕事で、集中して業務にあたれます。
●職場環境の魅力
十数名の小ぢんまりとしたグループで、それぞれの専門領域の情報交換をしながら施策商品を作り上げています。既成概念を壊すことを厭わない、前向きな職場気風です。

日系大手電機・通信機器メーカーにおけるデータガバナンス・データマネジメント・Dataops・MLopsに関するコンサルタント/マネージャー/アナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
主任:年収680万円〜800万円程度/マネージャー:年収900万円〜1100万円程度 ※前職年収を考慮、当社規定による
ポジション
主任〜マネージャー(課長相当)を想定
仕事内容
【事業・組織構成の概要】
AIおよびデータ解析を用いた分析及びシステム開発を実施。データ整備・データガバナンス・データ活用基盤の設計/開発/運用を併せて行う。また、機械学習をはじめとする画像解析・言語解析・数値解析に関する各種技術の製品化とそれを用いたデータ分析プロジェクトの遂行を行う。 
事業部内は、データサイエンティスト・アナリストチームと、AI技術製品化チームと、AI活用ソリューション企画開発チームと、AI活用PF製品企画開発チームで構成される。

【職務内容】
データ整備・データ活用プロジェクトを遂行する。金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。PJにおいて、データ収集・可視化・モデル作成・評価・システム設計・システム実装・運用の一連をチームで実施。当該職務においては、前記の中でも、特に、データ活用のロードマップ策定・データ基盤の設計・データモデルの検討・データガバナンスの策定・AIおよびデータ活用システムの設計と開発・データレイクなどのシステムの運用・AIの運用を多く行うことを想定する。

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

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

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

キャリアパスとしては、データ活用に関する知見をもとに企業内のデータ活用方法をコンサルティングし運用までを取り仕切るデータ活用コンサルタント・データ活用プロジェクトマネージャータイプなどを想定します。
技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。

【大阪】大手電機メーカーグループでのデータ分析技術・ソリューション開発

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
●担当業務と役割
・主な担当業務は、 「データ分析技術によるグループ事業会社からの技術相談・事業支援」 「MLOpsによるAI開発プロセス効率化」 「AI人材育成プログラム開発」
・広く当社グループ各事業会社から舞い込むAI技術相談への対応と、開発支援を行っています。様々な事業領域があるため、スキルを磨くターゲットアプリケーションも幅広いです。
・また先行的な取組みとして、ハードウェアプロダクトも考慮したMLOpsによるAI開発プロセス効率化は、どの企業も未経験の新たなチャレンジで、事業会社と連携して開発を進めています。
・さらに当課は、前述のようなAI技術蓄積に基づき、データ分析におけるAI人材育成プログラムも主体的に開発し、全社へ提供しています。

●具体的な仕事内容
・当社グループ各社からのAI技術相談は年間100件にのぼり、そのうち10-20%程度は実際のAI開発テーマとして事業会社と連携し、事業支援活動へとつながります。
・事業会社との具体的な事業テーマの推進に際してMLOps導入を試行し、ノウハウを蓄積していくことで、あるべき全社共通要素としてのAI開発効率化プロセスを構築していきます。
・AI人材育成プログラムはAI技術者自らが講師となり、当社グループ各社から応募のあった受講者(年間30名程度)にコーチングを行います。

●この仕事を通じて得られること
・多種多様な事業領域での、ハードウェアプロダクトを含むCyber-Physicalシステム全体のAI開発・事業化経験が得られます。
・例えば車、家電・くらし空間、BtoB(物流・流通・公共など)、電池・電子部品工場など、幅広いAI活用案件があります。
・一方で、北米の世界一流の大学(Stanford、UC-Berkeleyなど)を始めとする大学との連携の枠組みもあり、いち早く最先端のAI技術に接し、取り込むこともできます。
・国際難解学会での論文採択経験を豊富に有するメンバや、データ分析コンペの最高位者(Kaggle Grandmaster)など、トップレベルのAI技術力をもつメンバとともに働くことができます。

●職場の雰囲気
・全体的に若い世代が多く、中途入社者も一定割合存在します。年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談が行える活発な組織です。
・個人単位のテーマからグループ単位のテーマまで、開発フェーズ・テーマの事業貢献度に応じた、様々な活動単位があります。
・テレワークを中心に業務を進め、必要に応じて出社するという業務スタイルです。

●キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、上流の先行開発フェーズから下流の事業化開発フェーズまで、様々な職務を経験いただいて、総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・例えば米国のシリコンバレーには、北米大学連携やローカルメンバによるAI先端技術調達をミッションとする研究拠点があります。またベトナム、シンガポールにも拠点があり、それぞれの地域特性を活かしたAI関連の研究開発ミッションを有しています。これらの拠点には、日本からマネージャの駐在員を派遣しており、当社グループホールディングス全体でのジョブローテーションを行います。

大手電機メーカーグループでのデータ分析技術・ソリューション開発

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
・主な担当業務は、 「データ分析技術によるグループ事業会社からの技術相談・事業支援」 「MLOpsによるAI開発プロセス効率化」 「AI人材育成プログラム開発」
・広く当社グループ各事業会社から舞い込むAI技術相談への対応と、開発支援を行っています。様々な事業領域があるため、スキルを磨くターゲットアプリケーションも幅広いです。
・また先行的な取組みとして、ハードウェアプロダクトも考慮したMLOpsによるAI開発プロセス効率化は、どの企業も未経験の新たなチャレンジで、事業会社と連携して開発を進めています。
・さらに当課は、前述のようなAI技術蓄積に基づき、データ分析におけるAI人材育成プログラムも主体的に開発し、全社へ提供しています。

●具体的な仕事内容
・当社グループ各社からのAI技術相談は年間100件にのぼり、そのうち10-20%程度は実際のAI開発テーマとして事業会社と連携し、事業支援活動へとつながります。
・事業会社との具体的な事業テーマの推進に際してMLOps導入を試行し、ノウハウを蓄積していくことで、あるべき全社共通要素としてのAI開発効率化プロセスを構築していきます。
・AI人材育成プログラムはAI技術者自らが講師となり、当社グループ各社から応募のあった受講者(年間30名程度)にコーチングを行います。

●この仕事を通じて得られること
・多種多様な事業領域での、ハードウェアプロダクトを含むCyber-Physicalシステム全体のAI開発・事業化経験が得られます。
・例えば車、家電・くらし空間、BtoB(物流・流通・公共など)、電池・電子部品工場など、幅広いAI活用案件があります。
・一方で、北米の世界一流の大学(Stanford、UC-Berkeleyなど)を始めとする大学との連携の枠組みもあり、いち早く最先端のAI技術に接し、取り込むこともできます。
・国際難解学会での論文採択経験を豊富に有するメンバや、データ分析コンペの最高位者(Kaggle Grandmaster)など、トップレベルのAI技術力をもつメンバとともに働くことができます。

●職場の雰囲気
・全体的に若い世代が多く、中途入社者も一定割合存在します。年齢や役職に関係なくフラットに議論・相談が行える活発な組織です。
・個人単位のテーマからグループ単位のテーマまで、開発フェーズ・テーマの事業貢献度に応じた、様々な活動単位があります。
・テレワークを中心に業務を進め、必要に応じて出社するという業務スタイルです。

●キャリアパス
・初期配属の部署の仕事にとどまらず、上流の先行開発フェーズから下流の事業化開発フェーズまで、様々な職務を経験いただいて、総合的なスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。
・例えば米国のシリコンバレーには、北米大学連携やローカルメンバによるAI先端技術調達をミッションとする研究拠点があります。またベトナム、シンガポールにもR&D拠点があり、それぞれの地域特性を活かしたAI関連の研究開発ミッションを有しています。これらの拠点には、日本からマネージャの駐在員を派遣しており、グループ全体でのジョブローテーションを行います。

大手SIerでのデータサイエンティスト(法人分野における様々な業界の顧客向け)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜1,300万円 ※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
課長/課長代理/主任
仕事内容
・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界(小売、自動車、食品、製薬、メディア等)のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・データサイエンティストの活動を通じて、将来はDX 推進コンサル、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、業務コンサル(CRM、SCM、R&Dなど)としてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。
・業界・業種に強みのあるデータサイエンティスト経験者、また、特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を広く募集しております。

【職務の魅力】
・様々な顧客との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。
・社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けており、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。

【プロジェクト事例】
主な事例は以下の通り
・ 小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援
・ 自動車メーカとの協業により様々なデータを使いAIを利用したデータ解析を行い、危険回避、混雑解消などを実現
・ エネルギー企業様の長期ビジョンに向け、事業構造の変革による価値創造を支える「データ分析プラットフォーム」を提供
・ AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定するプロジェクトを開始し、養豚場の働き方を改善し、人手不足の社会課題の対応に貢献

大手銀行 市場部門でのデータ・サイエンティスト/エンジニア

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〜マネージャークラス
仕事内容
市場部門での下記業務
●データ分析による投資アイデアの企画、立案
●データ分析による社内ビジネス課題対応
●データの収集、加工、分析、視覚化など

(具体例)
・銀行内外のデータを用いた経済指標予測モデルの作成
・銀行内外のデータを用いたALM分析 等

大手広告代理店系マーケティングデータソリューション企業でのリードマーケティングデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
950万円〜1,530万円
ポジション
部長候補
仕事内容
クライアントの事業成長のためのデータ取得・蓄積・分析を設計・実行し、マーケティングチームの顧客理解を深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング戦略立案に貢献していただきます。また、配下のマーケティングデータアナリスト・プランナーのマネジメントも担っていただきます。

【業務内容】
クライアントの事業成長に貢献する以下の業務
・プロジェクトマネジメント/プロジェクトリード
・データ取得・蓄積・分析の設計および実行
・分析レポート作成・報告
・データに基づく顧客理解のマーケティングチームへの浸透
・データ活用についての提案支援
・配下メンバーのマネジメント

【業務から得られる魅力とキャリアアップ】
・データ活用による事業成長推進のノウハウ獲得
・データ活用についてのコンサルティング能力の獲得
・マーケティング領域の先端的なデータ活用の知見獲得
・急成長JVの経営に近いマネジメントとしての経験

グローバルバンクにおけるウェルスマネジメント領域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
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
本邦最大の顧客基盤を有する金融グループにおける顧客データ分析、データを活用した対顧客・対営業担当者向けの一人別対応施策の立案、及びシステム開発プロジェクトの企画・開発を担当いただきます。
(1) ウェルスマネジメント領域におけるデータマーケティング
(2) 営業店ユーザーへの利用促進
(3) プロジェクトマネジメント(業務要件定義、システム部や関係ベンダー等との調整)
※スマートワーク、在宅勤務、育児との両立ができる職場です。

グローバルバンクでのデータサイエンティスト(マーケティング)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ〜1,500万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
個人のお客さま(約3,400万人)の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。

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

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

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

大手放送事業会社でのデータサイエンティスト【スタッフ職】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜660万円 ※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
スタッフ
仕事内容
テレビの視聴データおよびその他行動ログ等を活用したデータ分析業務を担当いただきます。

データを活用した施策立案から分析プロジェクトの要件定義、データ前処理・分析・機械学習モデル構築等の分析作業まで一連のプロセスを担当いただきます。
主にpython, SQL, Azure Machine Learning, Tableau等のツール・環境を使用します。

【この仕事の魅力】
当社ではお客様に設置したSTB(Set Top Box)を経由して、承諾を頂いたお客さまからテレビの視聴データの取得を行っているほか、多角的に展開する、その他サービスのご利用データやデジタルチャネル・コールセンター等のお客さま応対のデータ等を保有しております。
これらの1st party データを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業等、既に様々な用途で分析・活用をしているところですが、今後も重要な経営資源と位置付けられております。
分析できるデータが多いこと、データ活用の機会が多いこと、社内からの期待が高いこと等、データ分析者が活躍できる条件が整っている点が当社の魅力です。

【キャリアパス】
データ分析実務と業務部門との議論を通じて、当社の業務や課題について理解を頂きます。また、新サービスの開発や、データを活用した新規ビジネスの開発等の幅広いデータ活用を通じてビジネス側面のスキル・経験も積んで頂き、管理職を目指して頂きます。

大手広告代理店系マーケティングデータソリューション企業でのマーケティングデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
390万円〜600万円
ポジション
担当者
仕事内容
上位アナリストのディレクションの下、データ分析を通して、データに基づく顧客理解をクライアントともに深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング施策立案に貢献していただきます。

【業務内容】
顧客理解のための以下の業務
・データ加工
・データの基礎集計
・分析レポート作成支援

【業務から得られる魅力とキャリアアップ】
・マーケティング業務に貢献するデータ分析のノウハウ獲得
・クラウドサービスを利用したデータ分析のノウハウ獲得
・マーケティング領域の課題解決ノウハウ獲得
・データ活用についてのコンサルティング能力の獲得

大手広告代理店系マーケティングデータソリューション企業でのシニアマーケティングデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜920万円
ポジション
担当者
仕事内容
クライアントの事業成長のためのデータ取得・蓄積・分析を設計・実行し、マーケティングチームの顧客理解を深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング戦略立案に貢献していただきます。

【業務内容】
クライアントの事業成長に貢献する以下の業務
・データ取得・蓄積・分析の設計および実行
・分析レポート作成・報告
・データに基づく顧客理解のマーケティングチームへの浸透
・データ活用についての提案支援

【業務から得られる魅力とキャリアアップ】
・データ活用による事業成長推進のノウハウ獲得
・データ活用についてのコンサルティング能力の獲得
・マーケティング領域の先端的なデータ活用の知見獲得

【福岡】大手広告代理店系マーケティングデータソリューション企業でのマーケティングデータアナリスト

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
急成長中のJV企業で、データ活用のコンサルティング能力を身に付けませんか?

●職種定義
上位アナリストのディレクションの下、データ分析を通して、データに基づく顧客理解をクライアントともに深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング施策立案に貢献していただきます。

●業務内容
顧客理解のための以下の業務
・データ加工
・データの基礎集計
・分析レポート作成支援

●業務から得られる魅力とキャリアアップ
・マーケティング業務に貢献するデータ分析のノウハウ獲得
・クラウドサービスを利用したデータ分析のノウハウ獲得
・マーケティング領域の課題解決ノウハウ獲得
・データ活用についてのコンサルティング能力の獲得

日系大手電機・通信機器メーカーにおけるデータサイエンス・AI人材育成プロジェクトマネージャー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万〜1100万円程度 ※前職年収を考慮、当社規定による
ポジション
主任〜課長
仕事内容
【事業・組織構成の概要】
全社のデータサイエンス・AI事業領域における顧客価値創出の最大化をミッションとし、上流アプローチやAIシステムのデリバリ、データ分析、AI分析基盤整備、AI人材育成 等の事業活動を遂行、デジタルHub(AI)として全社のAIビジネスを牽引しております。

【職務内容】
プロジェクトマネージャーとして、データサイエンス・AI人材育成プロジェクトをリードいただきます。具体的には、プロジェクト実行責任者として、プロジェクトの計画策定、実行、リスクコントロール、クロージングの全プロセスにおいて、ステークホルダーをマネジメントながら、プロジェクトチームを統率して、計画されたプロジェクト成果をQCD面において成功裡に達成いただきます。
・プロジェクトとしては、人材定義コンサル、育成カリキュラム策定、教材・演習開発、研修実行、イベント企画実行 等があります。
・セールスメンバと連携した提案活動を通じた案件獲得(受注活動)を実施いただきます。
・お客さまがデータサイエンス・AI領域に留まらない「幅広いDX領域(コンサル、セキュリティ、クラウド 等)」を含めた総合的な人材育成を要望される場合は、それら各DX領域を担当する当社グループの部門と縦横連携しながらプロジェクト推進いただきます。

【ポジションのアピールポイント】
・AI人材育成グループという場を通して、さまざまなデータサイエンス・AI領域に留まらずDX全般の人材育成に関するチャレンジを実施できます。
・グループ11万人のDX・AI人材育成に関わることができます。
・社内アカデミーを通して様々な業種のAI人材育成に携わることができます。
・各省庁(経産省、文科省等)や業界団体(DS協会、JDLA等)と連携し、日本のAI人材育成に貢献することができます。
・人材育成に燃える小規模精鋭チームで活動しています。小規模であるが故、コミュニケーションを密に進めています。
・テレワークが主体の働き方です。

大手銀行でのデータマネジメント部門におけるデータ分析・利活用の企画・推進・支援(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:〜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
銀行グループにおける「データ分析・利活用」と「データガバナンス」を主なミッションとする組織で、データサイエンティストとして、銀行本体に加え、グループ各社の「データ分析・利活用」を広く推進するポジションです。
 
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。

●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等

【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度

大手商社グループ 新電力小売業者でのリスクマネジメントポジション(業務部)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜750万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●仕事内容
・電力取引におけるマーケットリスク管理(バリューアットリスクの計測・デリバティブ取引管理等)、クレジットリスク管理関連業務
・各種定量分析(管理会計における予実分析、個別取引案件にかかる定量評価等)

大手銀行でのデータサイエンティスト専門人財

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
データサイエンティストとして、当行の口座保有者(個人・法人)の金融行動に由来するデータや市場データ等の行内外のビッグデータを収集・分析し、マーケティング戦略の高度化につながる施策の立案や支援をしていただきます。近年の類例は以下の通り。

 ・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
 ・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
 ・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
 ・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
 ・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
 ・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。

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
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
【募集職種の期待役割】
データ分析技術やAI適用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。

【具体的な職務内容】
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・支援するサービスです。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ています。

●仕事内容
・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業務トライアル
・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

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
データ活用を主眼としたアナリティクス領域の案件に携わっていただきます。

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
あらかじめ決められたテーマに関するデータ分析だけでなく、データ活用構想策定やデータ分析組織の立ち上げ、データ活用業務の設計などの段階からお客さまの検討を支援できることが、アナリティクスコンサルティングのおもしろい点です。

また、システムコンサルティング事業本部には、インダストリーごとの部室や特定の顧客・領域向けの部室があり、実際のプロジェクト推進時はこれらの部室とコワークして進めることも多いため、様々な業種・業態のお客さまのアナリティクステーマに携わることができることも魅力の一つです。

・金融ITコンサルティング部(金融サービス)
・産業ITコンサルティング一部(製造業、卸・小売業/ERP、SCM)
・産業ITコンサルティング二部(商社・鉄道・不動産 / 新事業創造・顧客接点変革)
・社会ITコンサルティング部(官庁・自治体・社会インフラ・ヘルスケア) など

将来的には、アナリティクスコンサルティングの枠に留まらず、UXデザインコンサルティング分野やアジャイルコンサルティング分野、DX事業開発分野など、幅広いキャリアの可能性があります。

【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
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
・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

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。

大手総合商社のDX・ITプロジェクト推進

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
総合商社のビジネスドメイン、コーポレート領域双方における課題の解きほぐし、デジタルを活用したソリューションの組み立て及び実行。以下の想定領域でPM、リーダーとして国内外で各プロジェクトを推進。

●DX企画/推進領域
●業務効率化領域(生成AI/RPA/OCR/ローコード・ノーコード開発他)
●データ分析/活用領域
●基幹システム(ERP)領域
●インフラ企画/構築領域

<募集背景>
従来型のIT部門からの脱却を図るべく、よりビジネスに近い領域に業務範囲を拡大するための即戦力となる人材を確保。

<配属組織>IT・デジタル戦略部
<キャリアパス>
2〜3年間でのローテーションを目安として様々な領域のプロジェクトを経験、また海外駐在やグループ会社への出向を通じ、当部における中核人材として活躍することを目指して戴く。

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
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
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。
全363件 101-150件目を表示中
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