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• 企業ダイレクト

  【1010809/楽天銀行】AI開発エンジニア（データインテリジェンス本部）

  650~1000万

  楽天グループ株式会社東京都港区

  【1010809/楽天銀行】AI開発エンジニア（データインテリジェンス本部）気になる

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  仕事内容

  データ分析の高度化、AI開発の規模拡大、また楽天銀行全体の組織的な分析基盤強化のためにデータの扱いに長けた人材を求めています。データ分析、AI開発だけでなく、データ基盤構築や社内ツールとしてのアプリ 開発、勉強会の主催など、多岐に渡る経験を積んでいただくことが可能です。【業務内容】■予測・評価等のモデル構築：主に機械学習によるモデリングを行います。メールの開封予測モデル、資産運用モデル、コールセンターへの入電予測モデル等、銀行業務の様々な場面で活用が始まっています。■データ基盤の整備/社内分析文化の醸成■データ基盤の整備/社内分析文化の醸成　など

  求める能力・経験

  【必須】■実務での機械学習モデル構築・運用経験5年以上■Pythonもしくは関連言語による機械学習モデルの構築経験5年以上【歓迎】■銀行業界でのデータ分析や マーケティング、開発等の経験 【部署・サービスについて】単なるデータ集計にとどまらず、近年はAI開発にも力を入れており、主に機械学習によるモデル・アルゴリズムを為替相場の変動予測、コールセンターへの入電予測など様々な用途で活用し始めています。また同時に楽天銀行がデータドリブンな組織として成長していけるよう、分析文化を醸成するというミッションも担っており、データ活用という視点で様々な取り組みにチャレンジできる部署です。

  事業内容

  ■インターネット・FinTech(金融)など、多岐にわたる分野でのサービス提供 ※楽天会員を中心としたメンバーシップを軸にサービスと有機的に結びつける事で、独自の「楽天エコシステム(経済圏)」を形成しています。

• エージェント求人

  【シンプレクス】データサイエンティスト｜数理モデル構築｜自社AI製品開発｜年収800万〜1500万

  800~1500万

  • パートナー
  • システム開発
  • 要件定義
  • 検証
  • クラウド
  • コンサルティング業務
  • 医療/ヘルスケア
  • プロジェクト
  • Windows
  • マネージャー
  • アーキテクチャ設計
  • 分析基盤構築
  • AWS
  • 機械学習
  • ソリューション開発
  • データ分析
  • 開発
  • 保険
  • 分析
  • コンサルタント
  • DB設計
  • 負荷分散/チューニング
  • チューニング
  • テスト
  • BIツール
  • レポーティング
  • 効果検証
  • CD

  シンプレクス・ホールディングス株式会社東京都港区

  【シンプレクス】データサイエンティスト｜数理モデル構築｜自社AI製品開発｜年収800万〜1500万気になる

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  仕事内容

  ■業務内容 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容：（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング （変更の範囲）会社の定める業務 ■案件例 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 ■当社の強み 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウド等）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。 1. 単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。 2. コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 ■社内の雰囲気 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。

  求める能力・経験

  ■必須経験 ・機械学習ライブラリを用いたモデリング ・機械学習サービスの運用 ・データ分析業務に係るいずれかの経験（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） ・AWS等のクラウドベースでの開発経験 ■歓迎経験 ・推論用APIの開発 ・論文採択 ・データ分析基盤の構築 ・DBの設計、チューニング ・BIツールを用いたデータの可視化 ・CI/CDの構築・改善 ・Kaggle等データ分析コンペティションの受賞経験

  事業内容

  メガバンクや証券会社などの金融機関向けに特化したITコンサルティングとシステム開発を主力とする企業です。戦略立案から設計、開発、運用・保守までを一気通貫で自社完結するトータルソリューションを提供しています。

• エージェント求人

  Sansan_データマネジャー［人事部門］

  800~1150万

  • Google BigQuery
  • Sansan
  • 分散
  • Google Spreadsh...
  • Google Cloud Fu...
  • Google Cloud Pl...
  • Google Cloud St...
  • Cloud Logging
  • GitHub Actions
  • Terraform
  • プロジェクト
  • マネジメント
  • データベース
  • GCP
  • BIツール
  • 人事
  • DB設計
  • Python
  • 分析
  • SQL
  • KPI設定
  • Google Looker S...
  • STUDIO
  • Tableau
  • プログラミング
  • 翻訳
  • PMO
  • 効果検証
  • Redash
  • JavaScript
  • 検証
  • Looker

  Sansan株式会社東京都渋谷区

  Sansan_データマネジャー［人事部門］気になる

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  仕事内容

  ■募集背景 Sansanは事業・組織の拡大に伴い、採用・配置・育成・評価といった人事意思決定の高度化・複雑化が進んでいます。特にタレントマネジメントや採用領域においては、「どの人材をどのタイミングでどのポジションに配置すべきか」「採用チャネルや選考プロセスのどこに改善余地があるか」といった問いに対して、データを根拠に答えられる体制の構築が急務となっています。現在、HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）をはじめ複数のシステムやGoogleスプレッドシートなどにデータが分散されている中で、タレントデータと採用データを統合的に横断分析できる基盤はまだ発展途上にあり、データの利活用余地が大きく残っている状態です。この状況を次のステージへ引き上げるため、GCP（BigQueryなど）を軸とした「止まらない・拡張し続ける」データ基盤を構築し、生成AIによる横断的な分析が可能な状態を作ります。これまで定量化が難しかった人材に関する意思決定をもデータドリブンに変えていく、次世代型の人事データ基盤を目指しています。 ■職務内容 本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 ＜具体的な業務＞ ■HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ■人事業務の再設計（BPR） ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI／LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ■データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ■本ポジションの魅力 「数字」と「感情」が交差するドメインへの挑戦 ∟経営的な計数管理（人員数・人件費など）と、定性的な人の感情（エンゲージメント・評価）という最も難易度が高く奥深い人事データに挑むことで、データマネジャーとしての市場価値を極めることができます。 「技術的解像度」を武器に、上流工程からプロセスの再設が可能 ∟単なる「御用聞き」ではなく、現場の曖昧な要求を「技術的に実現可能かつ、手戻りのない精緻な仕様」へと翻訳し、プロジェクトを最短距離でけん引できます。 AIを活用した先進的なデータ環境の構築 ∟既に蓄積された膨大な構造化・非構造化データを、生成AIを用いて「誰もが即座に分析・活用できる基盤」へと構築していきます。単なるBIツールによる数値の可視化にとどまらず、AIによる傾向分析や意思決定支援までをデータ活用のプロセスに直接統合し、経営判断の在り方をエンジニアリングの力で直接アップデートできます。 ■開発環境、使用するツール ・言語：Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH：BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム：GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など） ・CI/CD・運用・監視：GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など

  求める能力・経験

  ■MUST要件 ・データを用いた意思決定の支援・実装実績（KPI設計や分析からの戦略設計など） ・言語問わずプログラミングで自作したツールで業務プロセスを抜本的に改革し、組織の業務効率化を実現した経験 ・ビジネス課題をデータ要件に落とし込んだ経験 ■MUST要件補足 ・データを用いた意思決定の支援・実装実績：SQLでのデータ抽出をはじめ、BIツール（Tableau, Looker Studio, Redash等）を用いた可視化や、予実管理・施策の効果検証を通じて次のアクションを導き出した経験 ・プログラミングによる業務自動化の完結能力：言語（Python、JavaScript、SQL等）を問わず、AIを活用しながら自ら手を動かして社内ツールの作成やAPI連携を行い、手作業を劇的に削減させた実績 ・ビジネス要求の技術要件への翻訳能力：現場の曖昧な悩みを聞き出し、システム的な仕様やデータ要件/KPI定義へと落とし込む、技術的解像度を持ったPM/PMO的な立ち回りの経験 ■歓迎条件 ・「カオスなデータ」を分析可能な形にクレンジング・モデリングした経験 ・スケーラブルなデータ基盤の構築・運用経験 ・人事・組織ドメインへの深い理解 ・先端技術（生成AI/LLM）の実務適用経験

  事業内容

  働き方を変えるDXサービスの企画・開発・販売 （取得済特許: 第4408302号、第5109184号、第5224556号、第5263759号、第5312701号）

• エージェント求人

  モノグサ◆Data Scientist／コンサル・SIer出身者歓迎

  700~1300万

  モノグサ株式会社東京都千代田区

  モノグサ◆Data Scientist／コンサル・SIer出身者歓迎気になる

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  仕事内容

  # モノグサについて 私たちは、誰もが簡単に「記憶」できる世界を目指し、記憶のプラットフォーム「Monoxer（モノグサ）」を開発・運営しています。 当社には創業以来、単なる学習履歴を超えた、社会人領域にも事業を広げる中で、人の「記憶」にまつわるデータが蓄積されています。モノグサのデータサイエンティストは、この極めてユニークなデータを駆使し、顧客の本質的な課題を解決するプロフェッショナルとして活動しています。 さらに2026年4月、横浜市立の全495校・約25万人の児童生徒を対象にMonoxerが導入されました(https://corp.monoxer.com/pr/260402/)。 これにより、データサイエンティストは、公教育というフィールドにおける大規模な学習データと教育ビッグデータを活用し、社会的インパクトの大きな分析・モデル構築に携わることが可能となります。 # コンサルティングファームやSIerで培った経験を、モノグサでどう活かせるか ・これまで顧客課題をデータ分析で構造化し、仮説検証を重ね、レポートや提案書という形で「価値」を届けてきた。 ・しかし、その提案したソリューションが、顧客の現場でどのように運用され、中長期的にどのような成果を生んだか・・・？ ・「提案のその先」を、当事者として責任を持って実装・検証する ーーそれをモノグサで実現する！ モノグサでは、データサイエンティストが構築した分析モデルやアルゴリズムは、そのまま自社プロダクトに実装・運用され、毎日何万人ものユーザーの「記憶定着」というリアルな成果に直結します。「提案で終わる」フェーズから、「自ら実行・検証し、継続的に価値を創出する」フェーズへと、データサイエンティストの役割を進化させられます。 # 業務内容 ・データ分析を通じた仮説検証と顧客課題の特定 　・データ分析を通じて「記憶」にまつわる顧客課題（例: 生徒の成績が伸び悩んでいる）をより詳細に洗い出し、解決すべき真の課題を定義します。 ・ 数理モデルの構築等を通じたソリューション開発 　・上記の課題を解決するための「どのくらい記憶しているか」といった予測・推定モデルや、「どのように学習すれば最短で記憶できるか」といった最適化モデル等の数理モデルを構築します。 ・経営層レベルへの意思決定支援 　・分析結果やモデルの有効性について顧客の経営層へレポートを行い、データに基づいた戦略的な意思決定を支援します。 # プロジェクト例 ※ご関心やスキルに応じて、ビジネスサイド寄りの戦略プロジェクトから、数理モデルの構築といったテクニカルなプロジェクトまで柔軟に対応可能です。 ・ 学習効果を最大化するためのデータ分析とそれに基づく顧客に対するプロダクト活用施策の立案 ・LTV最大化のためのチャーン予測モデルの構築とリテンション戦略の策定・実行 ・「記憶」にまつわるデータを活用し、ユーザー一人ひとりに対して最適な学習体験を提供するための新機能の開発 # モノグサで得られるもの ・提案の先にある継続的な価値創造：分析結果をレポートで納品して終了ではなく、プロダクトを通じて継続的に顧客価値を届け、その効果を自らの手で検証し続けられる ・モデルの実装・運用という当事者性：構築した数理モデルを自社で実装・運用し、プロダクトと共に成長させる責任と裁量 ・経営レポートからKPIコミットメントへ：顧客経営層への説明で終わらず、「記憶」という独自KPIに対して長期的にコミットする立場 ・公共性の高い大規模データ分析：「記憶」にまつわる学習データと教育ビッグデータを活用した、社会的価値の高い分析・モデル構築

  求める能力・経験

  * 顧客またはプロダクトに資するデータ分析を行った経験 * 異なる専門性を持つ人たちにデータ分析を通じて得られた知見を説明した経験 * 日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当の日本語力

  事業内容

  -

• エージェント求人

  東証グロース上場【DX推進／大手企業の経営・事業課題を解決】《データサイエンティスト》

  600~800万

  • 最新テクノロジー
  • OR/数理最適化
  • プロジェクト
  • 機械学習
  • 開発
  • 統計解析
  • 提案
  • データ分析
  • 分析
  • データモデリング
  • 画像処理
  • 自然言語処理

  株式会社ABEJA東京都港区

  東証グロース上場【DX推進／大手企業の経営・事業課題を解決】《データサイエンティスト》気になる

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  仕事内容

  プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ■データ分析、モデル作成 ・データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 　- ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) 　- 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング 　- 数理最適化などの数理モデリング ■エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops） ■提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ■技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） 【ポジションの魅力】 ■受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 ■多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 ・参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ■ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 ■Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 ・参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-　　blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） ■勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 ・参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） ■新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 ・LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ ■ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 ・データサイエンスのスペシャリスト ・データサイエンス組織の責任者 ・技術に強いプロジェクトマネージャー ■事業会社のデータサイエンス部門の責任者 ■大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

  求める能力・経験

  ■必須要件 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） ■歓迎要件 ・顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 ・LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） ・統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 ・MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 ・git / dockerを用いたチーム開発経験 ・外部活動におけるご実績 ・Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験 　- データサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験 　- 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 　- ジャーナルでの論文採用経験 　- OSS貢献 ・英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと 　- あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません

  事業内容

  -

• エージェント求人

  モノグサ◆Data Scientist

  660万~

  モノグサ株式会社東京都千代田区

  モノグサ◆Data Scientist気になる

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  仕事内容

  私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサのデータサイエンティストはデータ活用の最前線に立ち、プロダクト開発にあっては記憶活動の本質をデータから解明してMonoxerの改善に貢献することが、ビジネス推進にあってはデータに基づいたコミュニケーションですべてのステークホルダーがMonoxerと記憶の生み出す価値を確信できるようにすることが期待されています。 【業務内容】 * 新規案件の立ち上げ、関係者ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング * 対象となるプロセス等に関するデータの観察および分析 * 統計的手法の応用による解決に適し、かつステークホルダーを満足させるタスク定義 * 実データまたはシミュレーションに基づく、統計モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 * 統計モデルの動作についてのステークホルダーに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証 * 開発した統計モデルを運用するソフトウェアの開発 プロジェクト例： ※ご関心やスキルに合わせて、機械学習の比重がより大きいプロジェクトをお任せすることも可能です * 契約組織の離脱予測とそれに基づく離脱抑止施策の実施 * 学習効果を最大化するためのデータ分析とそれに基づくプロダクト活用施策の立案 * 個人の学習離脱を予測するモデルの開発とそれを用いた学習継続を助ける機能開発

  求める能力・経験

  * 顧客またはプロダクトに資するデータ分析を行った経験 * 異なる専門性を持つ人たちにデータ分析を通じて得られた知見を説明した経験 * 日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当の日本語力

  事業内容

  -

• 企業ダイレクト

  【東京】データサイエンティスト｜転勤無｜約7割が在宅勤務｜平均残業20H程度

  350~700万

  

  ワークスアイディ株式会社東京都渋谷区, 東京都豊島区

  【東京】データサイエンティスト｜転勤無｜約7割が在宅勤務｜平均残業20H程度気になる

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  仕事内容

  顧客のビジネス課題解決に向け、データサイエンスプロジェクトの推進や内製化支援等をお任せします。コンサルティングから基盤構築、分析、可視化まで経験に応じて携わります。 ■データクレンジング：データ抽出・加工・集計、業務改善自動化の分析 ■データ基盤構築・運用：プログラミングによるデータ変換、DWH等の設計・実装 ■ビッグデータ分析：PythonやR、分析ツールを用いた数値分析、業務改善支援 ■分析結果の可視化：Tableau、PowerBI等を用いたグラフ化・顧客提案 ■データサイエンス養成講座の運用：企業向け研修の提案、教材作成、講師業務など

  求める能力・経験

  【いずれか必須】■データ分析の実務経験(Python、R、SQLなど) ■BIツールを用いたダッシュボード作成経験(Tableau、PowerBI等) 【歓迎】■データサイエンティストやエンジニアの実務経験 【働き方について】年間休日120日、完全週休2日制(土日祝)で、残業も少なく非常に働きやすい環境です。現在は約7割のエンジニアがリモートワーク(在宅勤務)制度を活用し、WLBを保ちながら勤務いただけます。 【強み】工業、製造、通信、金融、保険など幅広い業界のビッグデータを保有する企業様と直接取引をしており、豊富なプロジェクト実績に基づく最適なデータソリューションをトータルサポートできる点が強みです。

  事業内容

  ■データドリブンコンサルティング　■ビジネスプロセスコンサルティング ■DX HRコンサルティング　■デジタル人材育成

• 企業ダイレクト

  【データアナリスト】イオンの数千万規模のデータに挑む/次世代ネットスーパー

  700~900万

  

  イオンネクスト株式会社千葉県千葉市, 東京都中央区

  【データアナリスト】イオンの数千万規模のデータに挑む/次世代ネットスーパー気になる

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  仕事内容

  ■次世代ネットスーパー「Green Beans」の成長を牽引するアナリストとして、UI/UX改善、配送効率化、およびメーカー向けマーケティング支援など、幅広いビジネス課題の解決をお任せします。 【詳細】BigQuery、SQLを用いた大規模データの抽出と分析/GA4等を用いたサイト計測とUI/UX改善提案/Looker等を活用したダッシュボード構築と可視化/経営層、社内部門、社外パートナーへの分析資料作成・提案 ※購買履歴から配送まで、小売と物流が融合したマルチソースデータを横断的に分析し事業成長に直結するインサイトを導き出す裁量があります。 【働き方】出社とリモートワークを併用/残業月20～30時間程度

  求める能力・経験

  【必須】■BigQuery等のSQLを用いたデータ抽出および分析経験 ■GA4等を利用した数値計測、およびデータを用いたビジネス課題解決の提案経験【魅力】「Green Beans」は最新テクノロジーを駆使して日本の 買い物体験を根底から変革する次世代プロジェクトです。最大の魅力は、数千万規模の顧客データや購買履歴、そして物流データという、他社では絶対に触れられないスケールの一次データを武器にビジネスを動かせる点にあります。「分析して終わり」ではなく、UI改善、物流最適化、メーカー協業提案まで、あなたのインサイトが直接サービスを進化させます。データで社会インフラを創り変える面白さを一緒に味わいましょう！

  事業内容

  暮らしの必需品を中心に、オンラインで顧客から注文を受けて宅配するネット専用スーパーの運営

• エージェント求人

  データアナリスト/GENDA

  500~1080万

  • 分析

  GENDA東京都港区

  データアナリスト/GENDA気になる

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  仕事内容

  ■職務内容: # ミッション **【エンタメ × ビッグデータ】** データアナリストとして、ビジネスを俯瞰的に分析し、経営陣・マーケティング・プロダクトなど各チームのハブとなってDX推進やAI活用などデータドリブンな意思決定による事業グロースを実現します。 # 業務内容 雇入れ直後： あらゆる内部/外部データ・オンライン/オフラインデータを横断的に駆使して、各事業のアクションに対する示唆(インサイト)を抽出し、組織を動かして頂きます。 **【関係プロジェクト】** - アミューズメント施設の実店舗データ活用 - オンラインクレーンゲーム **【具体的な業務内容】** - 各事業における戦略策定とKPI設定/トラッキングの実施 - 定量/定性両軸からの市場調査・アンケートなどのリサーチの実施 - マーケ/プロダクト改善施策の立案～実行～効果検証のリード - SQL/Python/Excelなどでデータを抽出～分析～インサイト抽出 - オペレーション最適化やコスト削減による収益性向上 - 上記に関連するAI活用業務 変更の範囲：会社の定める業務（出向先の定める業務含む） # 魅力 - 事業の戦略策定から実行までの伴走が可能 - 350店舗を超えるアミューズメント施設のデータを保有 - オンライン/オフラインをクロスしたデータ活用が可能 - エンタメ事業の上流から下流まで包括的に介在可能

  求める能力・経験

  ■応募資格（必須）: - データ分析実務経験2年以上 - 定量/定性/ユーザー調査等における仮説/調査設計/集計/資料作成の経験 - SQL/Excelを用いてデータの抽出・集計が出来る - 分析結果を分かりやすく可視化して説明できる - エンタメ・コンテンツへの興味 ■応募資格（歓迎）: - マーケティングリサーチ関連の業務経験 - コンサルティングファームや経営企画などの経験 - コンサルティングファームやM&Aブティックでの経験、事業会社での経営企画などの経験 - Tableau/Looker/RedashなどのBIツールによるダッシュボード作成経験 - 基礎的な会計知識(損益計算書など) ■求める人物像: - 「Speed is King」「Grit and Grit」「Enjoy our Journey」の3つの[GENDAバリュー]に共感いただける方

  事業内容

  -

• エージェント求人

  株式会社ユーザベース【顧客：プロフェッショナルファーム】MIMIR リサーチアナリスト

  年収非公開

  • コンサルタント
  • 運用設計
  • 開発
  • 分析
  • クロスセル
  • 提案
  • プロジェクト

  株式会社ユーザベース東京都千代田区

  株式会社ユーザベース【顧客：プロフェッショナルファーム】MIMIR リサーチアナリスト気になる

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  仕事内容

  【MIMIRについて】 MIMIRは「経験知に価値を与える」をミッションに、個人の知見をクライアントの重要意思決定につなぐ事業（ENS）を展開しています。 ※ENSとは、エキスパートネットワークサービスのこと。 ● エキスパートプラットフォーム「NewsPicks Expert」 様々な業界や職種のビジネスパーソンが登録しているプラットフォーム。 ご登録いただいている個人の皆様を「エキスパート」と呼び、個人の多様な働き方や、企業の副業解禁も相まって、登録者数は現在37,000人超まで増加。 ● クライアント向けサービス「Speeda Expert Research」 1時間の 「EXPERT Interview」 や、24時間以内に5人以上のエキスパートから専門的なコメントを得られる 「FLASH Opinion」 など、個人（エキスパート）の知見をベースとしたサービスを幅広く提供。Speedaの取引企業2000社超がエキスパートの知見に日々アクセスできる環境も開発。 【業務内容】 <顧客> プロフェッショナルファーム（コンサルティングファーム、シンクタンク、ファンド、監査法人）のコンサルタント、マネージャー <ミッション> クライアントのニーズに対し、最適な知見を持つエキスパートを探索し、インタビュー等をアレンジすることで、意思決定を前進させる プロフェッショナルファームのプロジェクトは、極めて高い時間単価と、支援先の経営判断に直結するスピード感が求められる環境。クライアントのプロジェクトに伴走し、状況の変化に応じた柔軟かつ迅速なコミュニケーションを通じて、プロフェッショナルの意思決定を支える支援を行う。 <具体的な業務内容> ◻︎要件のすり合わせ ・依頼背景／検討状況／知りたいことを整理し、論点・優先度を言語化 ・「誰に・何を聞けば前に進むか」を明確化し、自社で提供できるENS商材（Interview / サーベイ、レクチャー等）を提案 ◻︎エキスパート探索・提案（リサーチ） ・業界構造／職種／技術観点から候補を探索 ・「このエキスパートだからこそ回答出来る理由」を添えて複数候補者を提示 ◻︎実行（アレンジ／運営） ・インタビュー等の実施までの各種段取り（日程調整、当日アジェンダの展開等） ・サーベイ等のコメント回収・納品 ◻︎改善（業務改善／チーム連携） ・業務プロセス、テンプレ、各種運用フローの改善 ・チーム内での積極的なナレッジ共有（再現性のある型づくり） 【相談案件の一例】 新規サービス検討：対象市場の全体像把握、主要プレイヤーの勝ち筋／リスク仮説 海外展開：現地の商慣習・規制・購買意思決定の一次情報 DX推進：先端取り組み経験者の実務観（体制・導入障壁・落とし穴） ★導入事例★ 事業環境分析や業務改革において、FLASH Opinionやエキスパートインタビューを活用 【入社から2年後目安に目指してほしい状態】 自分の専門性や得意領域でクライアント案件を主導して成果を再現し、組織成果に貢献すること ※入社後のイメージ※ <入社〜3ヶ月＞ ・先輩からの支援を請けながら、論点整理とクライアントへ向けて自社サービスを提案出来る ・インタビューアレンジを期限内に完遂できる ＜3ヶ月〜1年＞ ・案件をひとりで完遂できる（調査詳細・要件理解〜エキスパート提案〜アレンジまで） クライアントの「次の一手」に必要な追加論点を提案できる リサーチの基礎＋自身の専門領域を武器に、個社案件を主導し成果創出できる（多様な案件で再現性を出せる／クライアントのニーズの先を読んでクロスセルができる） ＜2年～＞ ・エキスパートリサーチにおける基礎を習得し、更にこの領域における専門性を高めていく（プロフェッショナルとしてキャリアアップを目指す） ・エキスパートリサーチで得られた経験・スキルを活かし、社内でのキャリアチェンジを目指す（例：エキスパートリサーチに関連したフィールドセールス、カスタマーサクセス、コンサルタントへの異動） ※今後のキャリア形成において、様々な選択肢を持ってもらうための1年間としていただきたいです。エキスパートリサーチの専門家として突き進むも良し、そこから社内でキャリアチェンジするも良しというスタンスです。 【やりがい】 ニュースになる前の意思決定に触れ、幅広いテーマの解像度が上がる 第一線の実務家・専門家と直接コミュニケーションし、ビジネスパーソンとしての視界・視点がアップデートされる 拡大フェーズのため、ご自身の経験や得意分野に沿った各種プロジェクトへの参加（業務改善・運用設計、AI活用による効率化等）にも関わることができる

  求める能力・経験

  【応募要件】 必須条件： 私たちが挑戦するイシューや事業内容」への共感・興味関心 社会人経験2年以上、かつソリューション型の法人営業のご経験をお持ちの方 歓迎条件： リサーチ／人材／マッチング等、探索・アレンジに近い業務経験 定性調査経験（業界調査、事例調査、競争環境調査 等） 業務改善（フロー整備、テンプレ化、運用標準化）の経験 特定領域（製造業/IT等）での業界理解・技術理解 【求める人物像】 一次情報を尊重し、業界・経済・技術動向を捉え、得た知見を案件と組織ナレッジへ還元できる方 クライアントニーズの本質を構造化し、仮説思考に基づく複数シナリオを提示できる方 自律的に推進しながら、周囲を巻き込み、チーム成果を最大化できる方 ※Stance（基本姿勢）※ ・挑戦：変化を前提とし、自ら機会を作り挑戦する。最大の失敗は「挑戦しないこと」 ・共創：一人で完結させず、異能を掛け合わせて成果を最大化 ・尊重と多様性：互いの視点・背景を尊重し、違いを対話によって価値へ昇華する

  事業内容

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