【埼玉】データ分析・戦略立案担当◆国内外300店舗以上展開の外食チェーン/東証スタンダード上場
450~600万
企業名非公開
埼玉県さいたま市
450~600万
企業名非公開
埼玉県さいたま市
データサイエンティスト
データアナリスト
その他データサイエンティスト/アナリスト
同社の焼肉店をはじめとする各種飲食店のチェーン経営および飲食店に関する卸業務などを行う同社の“データ分析・戦略立案担当”として社内外のビッグデータを分析活用し、販売やオペレーションなど事業活動のあらゆる面で改善・改革をお任せします。 リアルな事業環境に身を置きながら、サプライチェーンの生産性向上、店舗内のオペレーション円滑化、高度な集客・販売プロモーション手法の導入などに取り組み、経営層と一緒に様々な経営課題を解決していただける方を募集します。 ■具体的には: ・社内外のデータ分析による事業上の課題や機会、消費者インサイトの抽出 ・パーソナルレコメンデーションなどを活用した精度の高いプロモーション施策の企画、設計、導入 ・来店予測に基づく発注やシフト管理の最適化など、サプライチェーン上のあらゆる業務効率を改善するための施策立案、設計、導入 ・上記の分析及びそれに基づく施策(来店予測、食材管理、自動調理など)におけるDX機能を進化させるための立案や実行
スキル・ご経験を基にポテンシャルも含め選考いたします※詳しくはご面談時にお伝えします
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、高等専門学校、高等学校、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、専門職大学、短期大学、専門学校、専門職短期大学、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
正社員
450万円〜600万円
全額支給
08時間00分 休憩60分
08:45〜17:45
120日 内訳:完全週休2日制
入社半年経過: 10日 最高: 20日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
無
埼玉県さいたま市
屋内全面禁煙
有
通勤手当:有 自動車通勤可 厚生年金基金:無 補足事項なし 健康保険:有 厚生年金:有 雇用保険:有 労災保険:有 社会保険完備 退職金制度:有 再雇用制度あり(上限70歳まで) 定年:60歳 教育制度/資格補助:補足事項なし
1名
1回〜2回
焼肉を中心に各種飲食店のチェーン経営および飲食店に関する原材料の販売、卸業務、飲食店経営のコンサルティング活動。
最終更新日:
450~900万
データ分析に基づいた企画立案から業務自動化の推進 【業務内容】 基地局建設推進1部 基地局運用管理課 企画管理グループでは、運用中の携帯電話基地局において、オーナー様からの問い合わせ対応やフェスや花火大会の移動式基地局の配備調整、災害時の自治体との対応を行っています。モバイル通信ネットワークの安定的かつ効率的な運用を支える重要な役割を担っています。 急成長を続ける通信インフラをより高度な運用体制へと発展させるため、基地局運用の効率化・最適化に向けた、データに基づく企画立案および業務自動化推進に貢献いただける方を募集します。 ■仕事内容: 基地局運用の効率化と最適化を目指し、データ分析に基づいた企画立案から業務自動化の推進まで、幅広い業務をご担当いただきます。 <データ集計・分析> ・運用データの収集・可視化・分析を行い、改善提案までを一貫して実施します。 <企画書類立案> ・企画書・提案書・報告書など、各種ビジネス文書の作成を行います。 <業務自動化・効率化推進> ・PythonやPower Automateを活用し、運用業務の自動化および効率化を推進します。 <会議資料/議事録作成> ・各種会議における資料作成および議事録作成を行います。 <関連部署との連携・調整> ・社内外の関連部署と密に連携し、プロジェクトや課題解決のための調整を行います。 【求人のお薦めポイント】 最先端の次世代通信技術を社会インフラとして実装するダイナミックな経験が得られます。自身の仕事が多くの人々の生活やビジネスを支える極めて公共性の高い職務です。 大規模プロジェクトの推進や多様な関係者との連携を通じて多岐にわたるスキルを習得でき、市場価値を飛躍的に高めてキャリアを次のステージへ進めるための最高の舞台が整っています。 【キーワード】 基地局運用, データ分析, Python, Power Automate, 業務自動化, 企画立案, プロジェクト推進, 通信インフラ
<必須条件(スキル・経験)> ・データ集計・分析の実務経験 ・ビジネス文書作成(企画書・提案書・報告書など)の実務経験 ・Excel・Word・PowerPointの高度な操作スキル ・Pythonを用いたデータ処理または自動化の実務経験 ・Power Automateを用いた業務自動化の実務経験 <歓迎要件> ・通信業界での実務経験、基地局運用に関する知識または経験 ・統計解析に関する知識または経験 ・機械学習に関する知識または経験 ・SQLを用いたデータ操作経験 ・Power BIを用いたデータ可視化経験 ・ChatGPT等の生成AI活用経験
会社運営に関連するサービスの、企画や立ち上げ、コンサルティング、現場オペレーションのマネジメントと実行、システムやインフラの準備・運営を含めたトータルパッケージの提供
590~1090万
【仕事内容】 「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う、需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。 本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、販売計画の精度向上(新車販売台数の台数予測)と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。 ●意思決定エージェントAIの構築:RAG(Retrieval Augmented Generation)を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。 ●需要予測モデルの高度化:販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法(時系列分析、回帰モデル等)を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。 ●経営直結型プラットフォームの構築:S&OPシミュレーション基盤を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー(FCF)最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。 ●産学連携・グローバル推進:社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【本ポジションの魅力】 ●大きな裁量:関係部門と連携した5名程度のAgile(Scrum)チームを組み、プロジェクトに取り組みます。様々な部門を横断してチームを組み、若手であってもプロジェクトリーダーになる機会が豊富にございます。 ●本質的な課題解決:現場とコミュニケーションを取りながら適用課題を解決していただきます。現場の営業や生産管理担当の生の情報を取得しながら、課題設定~開発~導入まで一気通貫して関わることができます。 ●「経営の意思決定」を動かす当事者意識:単なるレポート作成に留まらず、自ら構築したモデルによるシナリオ提示を通じて、Honda全体の経営判断を直接後押しします。 ●スキルアップのサポート:統計関連やディープラーニング関連の資格取得を推奨しており、講習費用や受験費用は会社負担となります。 ●最先端スキルを「物理アセット」に実装する醍醐味:生成AIや機械学習といった最先端のデジタル技術を、自動車という巨大な「モノづくり」の実データに適用し、現実の事業を動かす手応えを実感できます。 【現場社員の声】 ●海外現地法人へのDX推進を入社すぐに任され、やりがいに満ち溢れている環境です。 ●学生時代に研究していた最適化計算を業務に活かすことにより、多くの改善効果を生み出すことができました。
●データを用いた定量的分析・課題解決の実務経験
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590~1090万
【職務内容】 「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う。 需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。 本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、因果推論を駆使し、販売計画の精度向上(新車販売台数の台数予測)と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。 ●需要予測モデルの高度化: 販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法(時系列分析、回帰モデル等)を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。 ●販促施策の最適化と因果推論: 価格インセンティブやキャンペーン等の販促施策が売上に与える影響を、因果推論を用いて定量的に評価します。 ●経営直結型プラットフォームの構築: S&OPシミュレーション基盤」を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー(FCF)最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。 ●産学連携・グローバル推進: 社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見(因果推論等)を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります(求人ID:405535)
【必須】 ・ データを用いた定量的分析・課題解決の実務経験※在籍業界や職種は不問。 【歓迎】 ・ データ分析・統計処理のご経験 ・ 需要予測領域の知見
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
535~825万
総合研究所で推進している複数のテーマに対して組織横断的にマテリアルズインフォマティクス(MI)技術・デジタルトランスフォーメーション(DX)技術・ハイスループット合成評価(HT)技術を駆使することで研究開発を加速させることが主な業務になります。 総合研究所では様々なテーマがあり、幅広いテーマや材料に関わることができます。各テーマごとのグループから課題となっている領域や工程について相談を受けることもあれば、実験やMI/DX/HTの仕組み作りも並行して行っています。 試験自動化のためのロボティクスや、実験高速化を目指すハイスループット技術などのスキル習得が可能です。 これらに限らず新たなテーマ探索も推奨しており,挑戦したいテーマ提案をすれば取り組める自由度の高い職場となっております。 【配属先ミッション】 MIやハイスループットに関する最先端技術の獲得,及びそれらの研究所テーマへの適用を通じて開発加速に貢献する <当部門について> MIだけでなく、自動化やハイスループット技術を駆使して、現場に根ざした研究開発の加速化を目指しています。机上の空論やバーチャル上だけでは、研究開発は加速しないという気づきから当部門が発足しました。実験スキルだけでなく、MIやハイスループットや自動化等を幅広く身に着けジェネラリストを目指すことができる部門です。 【業務の面白み/魅力】 複数の領域にわたるスキルセットが要求される業務となりますが,業務遂行を通じて新たなスキルを身につけつつ,それを開発に生かすことができる職場となっています。研究所テーマには、全固体用電池材料、機能性触媒(燃料電池用、環境用、合成用)、機能性ナノ粒子、機能性セラミックスといった多岐に渡るテーマがあり,これらの中で自分の持つドメイン知識が発揮できる開発に携わることができます。 キャリアステップイメージ 初任地は埼玉県上尾市の総合研究所に配属。
【必須】 ・無機化学/有機化学/電気化学のいずれかのバックグラウンドがある方 ・一連の工程を理解した上で自分で試験計画を立て実験を進めたことがある方 ・Pythonでコードを組んだ経験 ・ロボティクスなどの試験自動化や、実験高速化のハイスループット技術に興味のある方 ・語学(英語):メール対応/文書・マニュアル読解 【歓迎】 ・試験のハイスループット化や自動化にも繋がるロボティクス技術を駆使した研究開発推進経験 ・マテリアルズ・インフォマティクス(MI)技術を活用した仮説立案・検証試験実施の経験 ・Pythonコードの改良や利用経験もしくは量子計算の実務経験 ・語学(英
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450~1000万
【研究・開発の内容】 高密度運航を目指して eVTOLは、UAM(Urban Air Mobility)に分類されると言われています。 このUAMは、新たな空のLayerで運航されることが想定され、新しい管制や仕組み・ルールの中で運用されるとされています。 この新Layerでの運用において、さらなる普及による利便性の向上を目指し、高密度な運航を実現していくことが提唱されています。 この高密度な運航を実現する為には、システムはより複雑化していくと考えられます。この為、エコシステム全体の自動化、また、飛行の自律化がキーとなると考えています。 Hondaはこの高度で複雑なシステムの実現に目を向け、研究をスタートしました。 飛行の自律化と機体統合認識システム 飛行の自律化においては、周囲を監視し、安全な行動を選択することが求められます。 この為、周囲の状況を、 “より正確に”、“より広く”、“より早く” 認識する高度な、認識システムが要求されます。 機体統合認識システムとは、種々の手法により計測される、周辺情報、通信により得られる情報など統合して、周辺あるいは、予定経路の状況を把握・監視するシステムです。 統合認識システムのCapabilityは、航法性能を決定づける大きな要素となります。 将来的には、非常に、高密度な運航による高い利便性の提供が期待されるeVTOLが普及する社会では、都市内などの複雑かつ多様な状況に適用できること、急な天候変化・視界不良への対応できることが、より安全性を高める、キーデバイスとなると考えます。 【具体的な業務】 まず、対応できるシーンを向上させるための、新しい認識技術を積極的に取り組んでいきたいと考えています。そのため、技術の調査や評価、あるいは考案し、キーデバイスの要素の探索を行います。 平行して、統合認識システムとして、冗長性や安全性の構想設計を行い、統合システムの全体像を定義していきます。 センサフュージョンシステムの基盤構築を行う為、種々のセンサのLowデータから、パーセプションまでデータ処理を一貫して行い統合し。3次元マップを生成する技術に取り組んでいただきます。 【開発ツール】 言語:Python、C/Cppなど オープンソース:Caffe、Tensarflowなど ツール:MATLAb/SimLink、ABOX ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合がございます。 【魅力・やりがい】 モビリティ自体の製造だけではなく、サービスとして成立するためのエコシステム全体を創造するという新たな企業価値やモビリティの価値をもたらす可能性を秘めた領域と考えております。スキルや創造性、アイデア、強い想いを持っている方には大きな裁量が与えられチャレンジできる環境です。
※以下いずれかの経験をお持ちの方 ●画像処理または、画像認識を用いた設計開発経験 ●光学設計や信号処理の経験 ●ソフトウェア設計・開発の経験
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560~900万
ビッグデータを含む各種データを取得し、適切な分析・処理を行った後GIS(地理情報)ソフトウェア等可視化ツールでの可視化を行いアウトプットレポート作成する業務をご担当いただきます。 ・データ入手元調査 ・データ取得(データソースは社内・社外両方) ・データ分析・処理 ・GISソフトウェア等での可視化(必要に応じて新規ツール調査・導入を含む可能性あり) ・レポート・ドキュメント作成 ◆環境ツール:Python、Pandas、Anaconda
【必須】■Python■Pandas■Anaconda 【歓迎】■トライ&エラーを繰り返しながら業務遂行できること 【魅力】 次世代モビリティeVTOL(空飛ぶクルマ)の3Dマップでの経路選定に携わることが可能です。2030年の事業化を目指しておりますが、開発の初期段階に関わり自身の提案も受け入れていただける環境です。
エンジニアリングソリューション事業(機械設計、電気・電子設計、ソフトウェア開発、ケミカルエンジニアリング、解析・評価)
1000~1500万
製品の売り切りビジネスからライフサイクル全体の価値を最大化するビジネスへの転換を目指し、お客様体験・製品ライフタイムバリュー(LTV)向上を実現するデジタル・データ活用戦略(データドリブン経営)立案、推進業務のマネジメントをお任せいたします。 【具体的には】 社内事業部門(海外含む)を中心としたステークホルダーと協働し、以下業務の提案・推進・管理をお任せします。 ・KGI・KPI達成に向けた管理項目の策定 ・源泉となる顧客・製品を軸としたバリューチェーン横断のデータ定義 ・実現するデジタルサービスの企画提案
・データ活用戦略の企画/立案の経験をお持ちの方
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700~1500万
自社製品である真空成膜装置等の開発プロセスをAIによって効率化を図るシステムを立ち上げるべく、プロジェクトのとりまとめを行なっていただきます。本プロジェクトは主に社長が担当しており、徐々に引継ぎを行なってから専任担当になっていただきます。 【具体的には】 ■AI導入業務全般。AIを活用したシステムの開発、AIを活用したプロジェクトの企画、管理 ■生成AIを活用した社内システム(例:AIチャットボットシステム)の構築 ①調査・比較(業務ヒアリング、用件設計、AIリスク検証、AIツール比較) ②構想に基づき開発委託会社と共に社内システム開発(AIの検証、システム開発、実装、チューニングなど)他
【必要な経験、資格、スキル】 ・機械学習やディープラーニング、データサイエンス(統計学や情報工学、アルゴリズムなどの手法を用いて膨大なデータから情報を導きだすこと)、デジタルリテラシーなどの知識 【歓迎する経験、資格、スキル※必須ではありません】 ・G検定、E資格、Ai人材検定 for Business、応用情報技術者試験、基本情報技術者試験、統計検定など ・ビジネスレベルの英語
・半導体、太陽電池、FPD、有機ELなどの製造装置の開発、設計、製造 ・各種真空装置の開発、製造 ・装置設計請負、装置メンテナンス、改造、その他コンサルティング業務
400~1000万
下記いずれかのミッションをご担当いただきます。 ●ビッグデータを活用したサービス開発担当 ・アフターセールスビジネスやサービスへのデータ活用技術の企画、開発、検証、導入 ・走行データによるビジネス分析やテレマティックスデータによる故障診断AIの開発 ・内製開発しているアプリケーションのデータ解析によるサービス改善・新規機能開発の検討など ●サービス領域情報の活用基盤(データベース)構築担当 ・カスタマー、ディーラー、現地法人等、関係各所に蓄積したデータの特定 ・社内の各領域におけるビジネス部門のデータに関するニーズの調査 ・Hondaの次世代サービスのコアとなる分析基盤の企画など
【求める経験・スキル】 ●理系出身の方 ●ソフトウェアの企画・開発・運用のいずれかの経験 【あれば望ましい経験・スキル】 ●データ分析技術の開発や、それを用いたソリューション・サービス開発のご経験 ●Python、SQL等扱ったご経験 ●ビッグデータ解析のご経験 ●アジャイル開発のご経験 ●英語を活用してビジネスを行ったご経験 【求める人物像】 ●新たな発想で技術提案、クリエイティブな顧客価値提案ができる方 ●柔軟な考え方で技術課題解決に取り組める方 ●様々な関係者と明るくやりとりできるコミュニケーション力のある方 など
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500~1200万
1. デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築 2. リスク計測モデルの構築・システム開発 3. 与信審査モデルの構築 4. 不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築 →取組例:機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。 ・業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析/利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。 <お任せしたい職務内容> ・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証 ・リスク計測システムの開発及び検証 ・生成AI等のモデル検証業務 <入社後の働き方> ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。 案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。 また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2~4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。 ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。
【必須】 以下のいずれかを満たす方 ・金融機関などでの経験があり、金融工学の知識を有しており今後専門性を高めていきたい方(実務経験不問) ・統計モデルや機械学習を用いた予測モデル構築の業務経験がある方 【歓迎】 ・デリバティブ取引等金融商品評価またはリスク計測モデル構築の経験がある方 ・与信判断に関するスコアリングモデル構築の経験がある方 ・ランダムフォレスト、ディープラーニング等の機械学習を用いたモデリングができる方 ・C#、VB等を用いた金融商品プライシングの実装経験がある方
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