【データサイエンティスト】「au PAYマーケット」運営/データに基づく事業成長
600~1000万
auコマース&ライフ株式会社
東京都渋谷区
600~1000万
auコマース&ライフ株式会社
東京都渋谷区
データサイエンティスト
弊社ECサイトにおけるデータ分析の実践/推進を行っている部署にて,データに基づく事業成長を牽引頂きます。ECサイトならではの様々なデータを分析し、データを活かして事業の課題を解決する力を磨くことができます 【入社直後~1年後にお任せする業務】◆au PAY マーケット事業の運営にかかるKPIの設計と分析◆新機能開発・既存機能改修時の現状分析ならびに事後評価 【入社後1年~3年後にお任せする業務】◆全社共通で用いるKPIのアップデート◆お客様のサービスへのエンゲージメントを評価する分析フレームワークの刷新◆学会・研究会参加や外部向け情報発信を通じた、自社のデータ利活用技術のプレゼンス向上
【必須】■データ分析/KPIマネジメント経験/SQLの使用経験 (データサイエンティスト・データアナリストなどのご経験をお持ちの方) 【魅力】■成長環境:アクセスログ、購買明細、会員属性、検索キーワードといった網羅的なデータがDWHに集約されておりBigQuery/LookerStudio等のツールを駆使して分析業務に集中できる環境■働き方:年休120日/土日祝休み/在宅(原則週2出社)/フレックスタイム制有/1Week Offなどの福利厚生充実■事業拡大中:「au PAY マーケット」は、1億人超のポイント会員基盤を背景に急成長を続けています。
高校、専修、短大、高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
600万円~1,000万円 月給制 月給 500,000円~ 昇給年2回(5, 11月) 月給¥500,000~ 基本給¥351,300~ 固定残業代¥113,700~を含む/月 ■賞与実績:年2回(6月、12月)
会社規定に基づき支給
07時間45分 休憩45分
有 コアタイム 有 (コアタイム:有 11:00~17:00)
有
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:45.0時間/月
年間120日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社直後2日 最高付与日数20日 下記備考欄補足記載
その他(年末年始/慶弔/裁判員/生理/育児休暇等)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【特徴】 弊社ECサイトにおけるデータ分析の実践・推進を行っている部署の中で、データに基づく事業成長を牽引いただきます。ECサイトならではの様々なデータを分析し、データを活かして事業の課題を解決する力を磨くことができます。アクセスログ、購買明細、会員属性、検索キーワードといった網羅的なデータがDWHに集約されており、BigQuery、LookerStudio等のツールを駆使して分析業務に集中できる環境です。分析結果を経営層の意思決定に活かす文化もあり、単にデータを抽出するだけでなく、「解くべきビジネス課題は何か」という最上流のフェーズから関わり、あなたの分析で事業を動かす手応えを実感できます。 ※従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般 就業場所の変更の範囲:当社が定める場所
技術スタック:SQL(BigQuery)・R/Python・Gemini・時系列データ・パネルデータ・正規化されていないログ・アンケートデータなど
無
東京都渋谷区千駄ヶ谷 5-31-11 住友不動産新宿南口ビル 11F
JR山手線新宿駅 徒歩6分 東京メトロ丸ノ内線新宿三丁目駅 徒歩2分
敷地内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
週2日出社・週3日リモートのハイブリッドワークとなります。
在宅勤務(全従業員利用可) リモートワーク可(全従業員利用可) 副業OK(一部従業員利用可) 時短制度(一部従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(全従業員利用可)
無
無
企業型確定拠出年金、KDDI持株会制度、KDDIグループ団体保険、定期健康診断実施、1Week Off等
◆社内勉強会支援制度:社内で行う研修・勉強会の運営をサポートし、開催にあたる費用を一部補助します。 ◆半期全社会:半期に1度(4月、9月)に全社員が集まり、表彰式や方針発表を行います。 ◆1Week Off:リフレッシュを目的に、年に1回は1週間の休暇を取得する事を推奨し、全社の取り組みとして有給休暇の取得促進を行っています。 ◆産業医面談 【ライフイベントサポート】 産前産後休暇、育児休業、ベビーケア休暇、育休復職サポート手当、病児保育シッター補助、子の看護休暇、臨時自宅勤務制度、 介護休業、介護休暇、積立休暇制度、キャリア選択制度 【有給休暇備考】 入社初日(2月と3月を除く)から付与。 入社直後に最大12日付与>※入社月に応じて初回の付与日数は前後いたします 入社翌年度15日付与>※在籍年数に応じて最大20日付与
1名
3回
筆記試験:無 WEB適正検査有
■KDDIの事業ビジョン「通信とライフデザインの融合」の中核を担う総合ECモール『au PAY マーケット』運営。 ■成長中のKDDIグループ企業。au経済圏の拡大をダイナミックに目指します。
【当社について】2019年4月、KDDIコマースフォワードとルクサの2社が合併し、auコマース&ライフが設立されました。KDDIコマースフォワードは、株式会社ディー・エヌ・エーの創業事業であるEC事業を譲渡されるかたちで2016年10月に誕生。ルクサは株式会社ビズリーチの新規事業として2010年8月ルクサ事業を開始。2015年4月よりKDDIの連結子会社となりました。そんな2社が合併して誕生したauコマース&ライフは、総合EC事業会社として、多様なコマースでお客さま・店舗さまに新しい体験価値を提供し、お客さまの生活を豊かにしてまいります。 【福利厚生・教育/研修】 ■カフェテリア(各種ドリンク・フード(有料)、休憩スペースを用意しています) ■従業員持株会(希望者に対して給与からの拠出金の控除及び拠出金に応じた奨励金を付与)■英語学習支援制度 ■部活動支援制度 ■1Week Off(リフレッシュ目的に、年に1回1週間の休暇取得を推奨し、全社取組みとして有給休暇の取得促進を行っています)
〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-31-11住友不動産新宿南口ビル 11F
大阪支社
「暮らしのカタチをつくる」をミッションに掲げ、■総合ショッピングサイト『au PAY マーケット』の企画・運営、■『au PAY ふるさと納税』の企画・運営 を行っております。
■KDDI株式会社:(資本金1,418億5,100万円、2016年連結売上4兆4661億円超)
非公開
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
1000~2000万
・募集背景: 株式会社メルペイでは、2300万MAUを誇るフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムにおいて、行動データから信用を創造するAI与信および金融サービスの基盤強化を進めています。今回の募集は、事業成長に伴う体制強化(退職補充)です。社会的責任の大きい金融領域において、モデルの精度向上だけでなく、UXや品質、MLOpsまでを含めた一気通貫のシステム構築をリードするシニアレイヤーの機械学習エンジニアを募集します。単なるモデリングにとどまらず、次世代与信モデルのアーキテクチャ設計・実装を主導し、プロジェクトを技術的に牽引していただける方を求めています。 ・仕事概要: メルカリ・メルペイのデータを活用した独自のAI与信モデルの開発・運用、次世代モデルのアーキテクチャ設計・実装、4名以上のプロジェクトにおける技術選定や設計レビュー等のリード業務。 ・仕事内容: Merpay Credit Modelingチームにおいて、高品質なデータサイエンス・機械学習技術を用いた与信モデルの開発・運用・改善を担います。ビジネス課題の特定からモデル構築、運用、次世代設計まで一気通貫で携わります。 ■具体的な業務内容 ・与信モデルの開発・運用・改善による事業成長への貢献 ・課題発見と言語化、解決案の提示を行う企画業務 ・ビジネスKPI、リスク指標、UXを含めた評価設計 ・ドリフト、モデル性能劣化、不具合の検知と恒久対応を含むSLO・運用設計 ・モデリング方針(解釈性、モデル性能、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等)の技術意思決定 ・データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けMLモデルの設計・実装、推論・学習パイプライン整備、実験管理 ・プロダクト、ビジネス、リーガル、コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成 ・次世代与信モデルの検討、開発、およびチームメンバーへの技術的メンタリング ■本ポジションの挑戦と裁量 金融という社会的責任が求められる環境で、モデル精度のみならずUXや品質にも徹底的にこだわったプロダクト開発を行います。職種や役割を越え、新しい与信の仕組みやモデルアーキテクチャについて、企画提案から開発まで深く関わることが可能です。入社6ヶ月後にはプロジェクトリードをお任せできるような立ち上がりを期待しています。
・応募に必須な条件: ・scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いたMLモデル構築およびMLプロダクトの開発実務経験(3年以上、想定は5から8年程度) ・モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などのモデル運用・MLOpsの実務経験(1年以上) ・データベース、SQLの知識、およびデータ分析から特徴量設計の実務経験(2年以上) ・4人以上のチームやプロジェクトにおけるリーダーとして、技術選定、設計レビュー、メンバーのメンタリング等を行った経験(2年以上。ML領域に限らず、バックエンド開発等の他領域でのリーダー経験も可) ・他部門やステークホルダーと円滑にコラボレーションできる高いコミュニケーション能力 ・日本語:ビジネスレベル(CEFR C1相当) ・歓迎される資格・経験: ・金融機関やFintech企業での就業経験 ・AWSまたはGoogle Cloud等のクラウド環境におけるデータ分析、システム開発経験 ・大規模言語モデル(LLM)や基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験 ・Off-Policy Evaluation / Learning、オフライン強化学習の開発、運用経験 ・機械学習、データサイエンス領域における査読付き論文の採択・発表経験 ・英語:ビジネスレベル(CEFR B2相当歓迎)
株式会社メルペイは、日本最大級のフリマアプリ「メルカリ」から生まれた金融サービスを展開しています。エンジニアリング組織では、共通認識として明文化された「Mercari Engineering Principles」を基盤に、心理的安全性、継続的な学習、オペレーショナルエクセレンスを重視した文化を醸成しています。最新デバイスの貸与やフルフレックス制、独自の休暇制度など、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、信用のあり方をアップデートする挑戦に集中できる環境を整えています。
650~1800万
ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたAI戦略推進グループ(旧:Strategic AI Group) はAIの実践者と研究者が集う専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性を持つAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸で進めています。 私たちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 ◆AIエージェント・テックリードの仕事 ・AIエージェントを用いた業務変革を技術面から推進します ・顧客課題・業務プロセスを深く理解し、最適なエージェント実装方針や全体アーキテクチャをデザインし実装へと導きます ・AIエージェントの先端技術調査、ツール・コンポーネント開発、標準アーキテクチャ開発等のR&Dをリードする機会があります ・学会発表、講演、書籍執筆などの対外活動を通じた当社AI技術力・実績の発信、社会・業界全体の発展への貢献を推奨しています ◆仕事の魅力 ・金融、製造、流通、小売、公共、医療など多様な業界・顧客の課題に対してAIを用いた提案・検証・開発から運用まで一気通貫での社会実装に挑戦できる ・Futureグループが持つ経営とITの圧倒的なケイパビリティにAIを融合して大きなインパクトを狙える土壌がある ・経産省「GENIAC」参画メンバーや競技プログラミングのトップ層などAI・アルゴリズムの高い専門性を持つ多様なメンバーとチームとなり切磋琢磨し成長できる環境 ・特定の製品にとらわれず技術に中立、最適な解決策の追求ができる ・研究職でなくとも学会参加や勉強会等を通した基礎技術の研鑽ができる ◆AIエージェント社会実装の事例 ・AIエージェントによるAI駆動の法人融資業務プロセスへの変革デザイン・実装(金融) ・全社基盤のAIエージェント・プラットフォーム設計・開発(製造) ・業務特化AIエージェント開発と汎用化/標準化(製造) ・新聞特化の大規模言語モデル研究開発・導入(メディア) ・全社的な生成AI活用施策推進の伴走支援、およびAI基盤構築(製造) ・ESG支援・経営アドバイスエージェント(全業界) ◆AI社会実装の事例 ・精神疾患診断補助を行うソフトウェア医療機器研究開発(医療) ・業界屈指精度・業務改善効果を誇る完全自社製の特化型AI-OCR(公共・民間各社) ・美容診断・画像生成、類似ファッション検索等のカスタムAIエンジン(美容・アパレル) ・50万個/日の生産を支える日々の消費需要予測(食品製造) ・年5万時間の効果を生む従業員シフト最適化エンジン開発(小売) ・構築したデジタルツインを駆使した、人の手を介さないフルデジタルの設備点検の訪問計画最適化(エネルギー) ・マーケティングや業務効率化等の施策検討~検証のPDCAを回す伴走型データ活用(各社) ◆基礎研究・応用研究の事例 ・AIエージェントの最新手法、ツール、アーキテクチャの先行調査や応用研究開発 ・LLM/NLPを中心とした複数大学との共同研究、国内・海外会議や論文誌への投稿・発表 ・MLOps・LLMOpsのサービス調査や応用検証 ・その他、ビジネス課題に応じたLLM/NLP、CV、数理最適化の応用研究開発など
必須 ・AIエージェントや生成AIを活用したシステムのアーキテクチャ設計および本番稼働経験 ・AIエージェント(Agentic Workflow、反復的推論、ツール利用、マルチエージェント構成等)の実装・運用経験(目安:1.5年以上) ・フロントエンドからバックエンドまで、ITシステムにおける堅牢な設計・開発実務経験(目安:3~5年以上) ・主要AIエージェントフレームワークの知識と活用経験 ・AIエージェントや生成AIアプリケーションの動作/精度チューニングの経験 ・AIエージェントのライブラリ、最新の論文、実装事例への強い関心と日常的なキャッチアップ能力 歓迎 ・テックリード、チーフアーキテクト、またはチームリードとしてのエンジニアリングマネジメント・メンター経験 ・AIエージェント/LLMアプリのオブザーバビリティおよび評価設計の知見・経験 ・LLM固有のセキュリティに関する知識と対策経験 ・主要クラウドの生成AIマネージドサービス(Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Cloud Vertex AI等)を用いた大規模・高可用なインフラアーキテクチャの構築経験 ・テキストに限らず画像・動画・音声などのマルチモーダルLLMを活用した経験 ・機械学習全般の基礎知識や、プロトタイプからプロダクションへの落とし込み経験
ITを武器とした課題解決型のコンサルティングサービスの提供。 情報システム構築、ビジネスサポート。
720~1000万
【職務内容】 累計600万ダウンロードを突破した発見型ソーシャルECアプリ「カウシェ」におけるデータ分析業務全般。 初の正社員専任アナリストとして、購買・ゲーム行動・広告が複雑に絡み合う大規模データを紐解き、各部門の意思決定やプロダクトグロースを支えるデータ基盤・分析体制の構築を担っていただきます。 【具体的には】 ・ビジネスやプロダクトにおける事業課題の特定、およびデータに基づく仮説立案 ・経営・PdM・マーケティング等の各部門が活用するKGI・KPIの設計およびダッシュボード構築 ・BigQueryやSQL、Looker Studioを用いたデータの抽出・加工・集計・分析実務 ・部署横断でのデータ分析結果のレポート作成、および事業責任者への施策提案・実行推進 ・経験や適性に応じた社内データ活用教育の推進、およびデータ可視化環境の改善 【開発環境】 【データ基盤】BigQuery/Dataform/Spanner 【BI・ツール】Looker Studio/Google Spread Sheets/GitHub 【生成AI】Claude Code/Gemini 【コミュニケーション】Slack/Notion(求人ID:440767)
【必須】 ・MAU数百万規模、またはそれに準ずる大規模プロダクトにおけるデータ分析の実務経験 ・事業やプロダクトをグロースさせるための仮説検証力および分析スキル ・SQLを用いた高度なデータ抽出・運用実務経験 ・スプレッドシートやLooker Studio等を用いたダッシュボードの構築経験 ・基礎的な統計学の知識および運用スキル 【歓迎】 ・経営層やPdM等のステークホルダーに対する、データに基づいた提案・合意形成・推進実務経験 ・BIツールの高度な活用経験、または分析フレームワークに対する広く深い知識 ・PythonやRなどのプログラミング言語を用いたデータ分析の実務経験 ・データ基盤の運用経験、またはML Opsに関する知識や実務経験 ・チームビルディングや採用、評価などのピープルマネジメント経験
【シェア買いアプリ「KAUCHE(カウシェ)」を運営】 カウシェは、お友だちやご家族などの「シェア買い仲間」とのグループ購入で楽しくお得にショッピングできるシェア買いアプリです。 ショッピングセンターやデパ地下などでするショッピングのように、わいわいコミュニケーションを取りながら楽しくお得にオンラインで買い物をする体験を提供しています。
476~896万
【職務内容】 同社では、既存顧客のエンゲージメント向上だけでなく、新規顧客獲得や販路拡大といった、 より広範なマーケティング課題の解決を目指しています。 そのため、APPBOXやFANSHIPなどの自社プロダクトデータに加え、顧客のWeb行動履歴、 購買履歴、各種マーケティングツールなどの多様なデータを統合・可視化し、 本質的な課題提起を行うニーズが高まっています。 このような顧客ニーズに応えるため、データストラテジストとして、 マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定や、 開発部門との連携・ディレクションを担っていただきます。 具体的には、顧客の課題解決に向けたデータ統合・可視化の構想策定、開発部門とのデータ取得連携・調整、 分析結果の資料作成および顧客への提案・説明を行っていただきます。 プログラミング実装は開発部門が行うため、ビジネスサイドと開発サイドの橋渡し役としての活躍が期待されま す。 【具体的には】 ・ 業務内容やプロジェクト内容 ・ マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定 ・ 開発部門との連携/ディレクション ・ 顧客の課題解決に向けた、データ統合および可視化の構想策定 ・ 自社および顧客側の開発部門に対するデータ取得の連携および調整(求人ID:439719)
【必須】 以下のいずれかの経験 ■CDP(カスタマーデータプラットフォーム)の構築に携わった経験 ■BigQueryの使用経験 【歓迎】 以下のいずれかの経験 ■Google Analyticsに関する基本的な知識や使用経験 ■顧客の課題に対する資料作成、および提案やプレゼンテーションの経験 ■マーケティング領域におけるデータ活用や環境構築への強い興味関心
同社はアプリを中心としたOMOソリューションカンパニーとして、アプリ等(オンライン)から店舗等(オフライン)への送客を促したり、オンラインとオフラインの取り組みを融合して、最適な顧客体験の実現をすすめてきました。 流通・小売り・鉄道・金融・外食・エンタメなど、様々な業種の企業の300アプリ以上に関わっており、自社サービスが導入されたアプリの月間アクティブユーザー数は9300万に達するアプリの企画・開発における業界トップクラスの実績を持っています。
520~1050万
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。 【業務詳細】 ・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化 ・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装 ・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援 ・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート ・モデル改善や再分析による継続的な精度向上 データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
【以下いずれか必須】 ・データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアなど、データに関わるエンジニアとしての実務経験がある方 ・Python、Rなど、何らかのプログラミング言語を利用した実務経験がある方 【歓迎】 ・クラウド環境を活用したデータ分析の実務経験 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの発展的なスキル 例)需要予測や分類・回帰モデルの設計、モデル精度の評価・改善など
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475~600万
【職務内容】 データとAIを活用し、新しい顧客体験価値などのビジネス価値を創造することがミッションです。各ステークホルダーのビジネスニーズを収集・理解し、データ・AI・BIを活用したデータドリブンなソリューションの企画・提案をリードします。IT部門とビジネス部門の連携役として、社内のデータドリブン文化の醸成とビジネス価値の提供を担います。 【募集背景】 システム本部・システム運用本部において、ITによる事業成長の更なる加速とビジョンの実現を共に目指す仲間を募集しています。 【具体的な業務内容】 ご志向および適性を鑑み、以下のいずれかの業務を担当します。 ・ビジネス要件の収集、分析、文書化 ・業務プロセスの改善提案と実行支援 ・ソリューションの設計と提案 ・プロジェクト管理と進捗報告 ・テスト計画の策定と実施 ・ステークホルダーとのコミュニケーションと調整 ・ドキュメンテーションの作成とユーザートレーニング ・ビジネスの課題や目標を理解し、それに基づいたデータ分析(求人ID:442583)
【必須】 ・ データアナリストとしての実務経験(2年以上) ・ 業務プロセス分析や要件定義の経験 ・ プロジェクト管理の知識と経験 ・ データ分析や統計の知識 【歓迎】 ・ 特定の業界(金融など)での経験・ データベースやSQLの知識 TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。 ・ ビジネスインテリジェンス(BI)ツールの使用経験
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。
1200~2000万
a)データサイエンティストAI/データサイエンスプロジェクトにおいて、分析設計、データ解析、アルゴリズム・モデル開発、システム連携検討、レポーティングのパートを主に担当いただきます。ビジネスの各業務プロセスを理解し、プロジェクトの各メンバーと連携を取りながら、ビジネス課題解決のための分析設計、データ収集、前処理、データ解析および結果の評価を行います。 b)データサイエンティスト(リーダー職)リーダー職の方には、a)のデータサイエンティストとしての職務に加えて、データ分析組織のチームビルディングやマネジメント、メンバー育成などもご担当いただき、チームとしての成果を追求していただきます。チームマネジメント業務だけでなく、プレイングマネジャーとしてご自身でも実務に取り組んでいただきます。
<共通> 1)数学的知識 大学教養レベルの数学(統計学・解析学・線形代数学)を修了している 2)データ分析・AIに係る専門知識 以下の1~3のいずれか: 1(統計学)統計検定で2級に合格する程度の統計的知識がある 2(機械学習)一般的な機械学習手法のアルゴリズムを理解し、手法を適切に実装できる 3(数理最適化)線形・非線形計画問題を理解しており、自身でモデリングできる 3)プログラミング能力 プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる(Python, SQLなど) (ExcelアドインやSPSSなど、GUIでの経験は含めない)<a)データサイエンティスト> データサイエンティスト担当者としての実務経験 2年以上<b)データサイエンティスト(リーダー職)> データ分析/AI企画立案・施策実行・技術リード 5年以上 ピープルマネジメント経験 3年以上
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800~2000万
<本ポジションについて> コンサルティングファームとしての基盤を生かした、マーケットイン型のプロダクト開発を進めています。 入社される方には、まずはAIコンサルタントとしてデリバリー経験を積んでいただきます。 理由は、顧客の生の声を聞き、プロダクトに落とし込むためです。 AIコンサルタントとして成果をあげた後、プロダクト開発にも関わる機会が増えていきます。 既存プロダクト/サービスである「XRM-AI」「ProX-AI」「AI CoE」の改善や、 成果次第では、新規プロダクトの責任者に抜擢される可能もあります。 ※あなたの志向性と社会のニーズをマッチングさせ、もっとも貢献できる形で業務に取り組んでいただきます。 <PJ事例> ・大手ヘルスケア企業向け、AI内製化支援 LLMを活用したMVPを社内で回せるように軌道修正し、アーキ設計・評価指標・ログ監視・プロンプト運用まで含めた「現場で使われるプロダクト」を構築 ・大手通信キャリア向け、詐欺電話撲滅プロダクト構築 音声解析・モデル基盤・再学習を含めた新しいAI基盤を構築 誤検知を抑えながら、詐欺手口の変化に追随できるプロダクトとし、全国規模のユーザーへ展開
<必須> ・Machine Learning/Deep Learningまで踏み込んだ、AI利活用経験 ・顧客に対する、上記による業務改善経験、および提案経験 ・リーダークラスの顧客/メンバと積極的にコミュニケーションをとり 主体で業務を進められる方 <尚可> 上記必須要件に必要な、以下などの経験 ・生成AI (LLM) のAPI連携経験 ・データハンドリングスキル (CSV, JSON, YAML) ・PDFからのデータ抽出(OCR・テーブル解析) ・簡易Webアプリ・ダッシュボード開発スキル ・ AIプロダクトの開発経験
◆コンサルティング事業:戦略/業務/IT(DX・AI)/SI ◆自社新規事業:AIプラットフォーム事業/サイバーセキュリティ事業/デジタルソリューション事業/HR事業
500~800万
【職務内容】 クライアント企業のマーケティング課題や、メディア企業(開発検討段階含む)のサービス開発課題に対し、データの力でソリューションを提供するポジションです。営業担当やビジネス開発、ストラテジック・プランナー等と連携しながら、クライアントが保有する顧客データや当社の生活者データを活用した分析、アルゴリズム構築、システム連携を担当します。 単なるデータ処理にとどまらず、ビジネス課題の解決に直結するインサイトの導出や、マーケティング施策の効果検証、最適化まで幅広く関与します。将来的には、クライアントとの直接折衝やデータ戦略の立案にも携わるストラテジックプランナーとしての成長も期待しています。 【具体的には】 ・クライアント企業の顧客データの集計・分析、セグメンテーション設計、アルゴリズム構築(レコメンド、スコアリング等)、各種システム間のデータ連携処理の構築・運用 ・当社が保有する生活者データを用いた分析、モデリング、マーケティング施策へのデータ活用設計、システム連携処理の実装 ・広告出稿量、売上データ等の時系列数量データを活用したMMM等の統計モデルの検討、実装、実行、マーケティング投資効果の可視化・最適化提案 ・分析結果のレポーティング・可視化、社内チームへの分析サポート、データ活用に関するクライアントへの提案補助(求人ID:438299)
【必須】 ①データ分析・処理スキル ・SQL(集計、加工、分析クエリの記述)の実務経験 ・Pythonを用いたデータ処理、分析の実務経験 ②データ基盤/可視化ツールの利用経験(いずれか) ・クラウドサービス(GCP/AWS/Azure等)の利用経験 ・BIツール(Tableau/Looker Studio/Power BI等)を用いたダッシュボード構築経験 ③マーケティングデータ分析経験(いずれか) ・マーケティングデータ(広告、EC、ID-POS等)の分析経験 ・CDP/DMP/MAツール/SFAツールの活用経験
博報堂DYグループのデジタルマーケティング事業を担う中核企業として、広告運用、データ分析、ソリューション開発を通じてクライアントの事業成長を多角的に支援しています。企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を加速させることをミッションとし、「トランスフォーメーション」「データ・テクノロジー」「AI×マーケティング」といった先進領域に注力。デジタル領域の総合コンサルティングから実行までを担い、社会や顧客に新たな価値を提供し続けています。
650~1000万
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
【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。
■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。