データサイエンティスト
1000~1800万
企業名非公開
東京都渋谷区
1000~1800万
企業名非公開
東京都渋谷区
データサイエンティスト
データアナリスト
リサーチ/分析データマイニング
日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析し、アルゴリズム設計および実験検証を主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたデータ分析、仮説立案、および実験設計の推進 ・機械学習や統計解析を用いたモデル設計およびアルゴリズムの検証 ・実装を見据えたPoC開発や評価指標の設計、およびモデルの精度改善に向けた要因分析と施策の実行 ・最新論文の調査・理解、および先端技術を用いたアルゴリズムのプロダクトやプロジェクトへの応用 ■当事業に携わる魅力 ・当社自身がSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがある企業のため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。 ・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。 ・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。 ・Claude等の生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。 ■ポジションの魅力 ・最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。 ・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。 ・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。 ・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。
必須スキル ・Pythonを用いたデータ分析、および機械学習モデルの実装・チューニングの実務経験 ・大規模データの前処理、特徴量設計、データパイプライン構築の実務経験 ・機械学習プロジェクトを主体的に推進し、チーム開発やコード管理を行った経験 ・最新論文の読解に基づくアルゴリズムの原理理解、および実務への実装・応用経験 ・ビジネス課題を理解し、実データの前処理・分析から仮説立案、解決策の提案までを主導した経験 ・コンピュータサイエンス・AI・数学等の関連分野における学位または同等の知識・経験 歓迎スキル ・ベイズ最適化、因果推論、統計モデリング、または実験計画法(DOE)を用いた統計解析の実務経験 ・数理最適化、シミュレーション、または物理モデルと機械学習を組み合わせたモデリング経験 ・自然言語処理(LLM含む)を活用した、特定領域における機械学習モデルの開発・応用経験 ・コンサルティングファーム/Slerにおける顧客課題に対するソリューションの提案経験
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)、大学院(その他専門職)、4年制大学、6年制大学、専門職大学
正社員
有 試用期間月数: 3ヶ月
1,000万円〜1,800万円
08時間00分 休憩60分
有 コアタイム (11:00〜15:00)
有
有
内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日、夏季2日、年末年始5日
入社半年経過: 10日
・年次有給休暇(初年度10日間) ・慶弔休暇 ・産前産後休暇 ・育児休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
※ご経験・スキルを考慮して決定いたします。 ※上記金額を年俸金額として、12分割した金額が月給となります。(月給には定額時間外手当45時間を含み、月45時間超過分は別途支給します) ※半年毎の人事評価制度を導入しており、評価に応じて年俸金額を見直します。
東京都渋谷区
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
在宅勤務 リモートワーク可 出産・育児支援制度 社員食堂・食事補助
・給与改定(年2回) ・交通費一律支給 ・リモートワーク手当(入社時2万円) ・スキルアップ手当 ・ランチ手当 ・慶弔金手当 ・リファラル会食手当
「日本経済に流れを」をミッションに、テクノロジーと専門人材の力で様々な領域のオペレーション効率を高めるサービスを提供
最終更新日:
608~2000万
◆企業概要 ・国内最大級の信託銀行として100年以上の歴史と膨大な顧客基盤を誇る ・総資金量107兆円超の圧倒的な財務基盤を持ち、高い社会貢献度を誇る ・金融の枠を超えた総合決済・資産運用サービスをグローバルに展開中 ・大手町駅直結の本社ビル勤務でアクセス抜群かつ最新の快適な働く環境 ・既存事業の効率化から新規事業創出までデータ活用による変革に注力 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・事業部門と連携しデータ分析に基づいた課題抽出や解決策の提案を実行 ・新規事業創出や既存業務の効率化に向けたデータ分析基盤の構築・運用 ・可視化ツールや機械学習モデルを活用した高度なデータ予測・分析業務 ・関係部署へ分析結果を分かりやすく伝えデータドリブンな意思決定を推進 ・将来のデータサイエンスチーム中核として利活用戦略の策定にも参画 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・膨大な顧客データを利活用した新規事業創出およびサービス開発支援 ・機械学習モデルや生成AI(RAG構築)を活用した最先端プロダクト開発 ・社内データ基盤の統合・最適化とBIツールによる全社可視化の推進 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 100兆円超の巨大な事業基盤に蓄積された未開拓のビッグデータを活用可能 ✅ 5営業日連続休暇やリフレッシュ休暇など圧倒的な働きやすさと福利厚生 ✅ 服装自由な柔軟な風土で最先端の生成AIやクラウド技術に挑戦できる環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆当社の独自性 ・信託銀行ならではの多角的かつ質の高いビッグデータを社内に大量保持 ・データドリブンな組織変革を最重要課題とし積極投資を行う注力領域 ・事業部門とダイレクトに伴走し分析結果がダイレクトに経営に反映される
【下記のいずれか1つ以上】 ・データ分析の業務適用経験(業務の中でのデータ作成、モデル構築、統計ツール/ライブラリの使用経験) ・統計解析(相関、クラスタ・セグメント、回帰、決定木等)の基礎知識 ・データサイエンス領域でのチーム運営(少人数でも可)または、プロジェクトにおける分析リーダーなどの経験
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710~2500万
◆ポジション名 People & Culture Strategy Unit(人的資本経営・組織人材戦略コンサルタント) ◆職務内容 CxOや事業部門トップをカウンターパートとし、経営・事業戦略と連動した「人的資本経営戦略」の立案・実行を推進します。単なる人事制度改定ではなく、売上1兆円規模の企業に対し事業成長を直接後押しする人的資本ロードマップ策定、生成AI時代の組織再設計、人的資本投資のROI証明などを担当。IT導入・PMO案件は行わず、経営最上流の戦略構想フェーズに特化して支援します。 ◆求人のポイント ・IT導入・PMOなし!経営最上流の「戦略・構想策定」に100%特化 ・人事部門にとどまらず、事業トップと対峙する「事業×人」の本格アプローチ ・日本発グローバルHQとして、海外展開やクロスボーダー案件のチャンスも豊富 ◆魅力 ・売上1兆円規模の巨大企業を変革するスケール感と手応え ・経営企画・CHRO・CFOなど最高幹部陣の最側近として伴走可能 ・定型的な人事制度改定ではなく、ゼロベースで企業価値を高める本質的な攻めの人事戦略に挑戦可能 ◆プロジェクト例 ・大手自動車メーカー:電動化に伴う事業変革のための人的資本経営・人材戦略策定 ・日系グローバル小売:海外事業拡大に向けたタレントマネジメント&HD人事組織変革 ・大手金融機関:新市場参入に向けたマーケティング連動型人材戦略・スキルベース設計 ◆募集役職(職階) 【Consultant】 ・仮説検証やデータ分析を通じた人的資本テーマの課題抽出・資料化 【Senior Consultant】 ・クライアントの事業課題に応じた人材ポートフォリオ・施策構想の立案とプロジェクト推進 【Manager以上】 ・CxOとの直接対峙による最上流アジェンダの創出およびプロジェクト全体の統括・合意形成 ◆想定年収 年収 7,100,000 円 - 25,000,000円 ※給与は前職・ご経験・ポジションを考慮のうえ決定 ◆企業概要 ・設立:1981年4月1日 ・従業員数:8,816名(2025年時点) ・売上高:1,598億円(2025年3月期) ・特徴:日本発の総合コンサルティングファームとして、経営戦略から実行までを一貫支援。近年は人的資本経営などの最上流領域を急速強化中。 ◆勤務地/環境・休日/福利厚生 【勤務地】 東京都中央区八重洲 【環境・休日】 ・完全週休2日制(土日祝)、年次有給休暇(初年度13日) ・フレックスタイム制、在宅勤務・リモートワーク制度あり 【福利厚生】 ・各種社会保険完備、退職金制度、確定休出年金 ・出産祝い金(第3子以降100万円)、カフェテリアプランなど
4大卒以上
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710~1310万
◆ポジション名 戦略コンサルタント(財務戦略・構造改革SU/CF&T-SU) ◆職務内容 Corporate Finance & Transformation部門にて、経営戦略・M&A・PMI・全社トランスフォーメーションを横断的に支援します。 戦略策定やM&Aアドバイザリーにとどまらず、買収後のPMI・カーブアウト実行、AIを活用した業務・組織構造改革まで、構想から定着まで一気通貫で伴走。 社会的価値と経済的価値を両立するインパクト志向型経営など最先端テーマにも携わり、企業変革の全フェーズを経験できる環境です。 ◆求人のポイント ・戦略・M&A・PMI・変革までを切り離さず一気通貫で支援 ・市場の必然性:不確実な時代において、事業再編と全社変革の実行力を併せ持つコンサルタントが急募されています ・若手のうちからCxO直轄課題に参画し、足腰の強いスキルを習得 ◆魅力 ・M&Aありきではない本質的な成長戦略から定着まで伴走可能 ・会計士・財務経験者はPMI未経験からM&A変革PJへ挑戦可能 ・社会的価値を金銭評価する最先端の「インパクト会計」等に参画 ◆プロジェクト例 ・大手企業の事業ポートフォリオ変革および次期中期経営計画策定 ・非中核事業のカーブアウト支援およびグループ再編に伴うPMI ・AIネイティブなオペレーション構築による全社組織・業務改革 ◆募集役職(職階) 【Consultant】 ・仮説構築、定量分析、DDや分科会における実務作業と資料作成 【Senior Consultant】 ・変革構想の具現化、個別分科会のリード、現場課題の特定と解決 【Manager以上】 ・CxO直轄アジェンダの創出、統合/変革全体の統括、クライアント合意形成 ◆想定年収 年収 7,100,000 円 - 13,000,000円 ※スタッフクラスの提示額。経験・能力を考慮の上決定 ◆企業概要 ・設立:1981年4月1日 ・従業員数:8,816名(連結) ・連結売上高:1,598億円(2025年3月期) ・特徴:日本発の総合コンサルファーム。経営戦略から実行まで一気通貫で支援 ◆勤務地/環境・休日/福利厚生 【勤務地】 東京都中央区八重洲 【環境・休日】 ・完全週休2日制(土日祝)、フレックスタイム制、在宅勤務・リモートワーク制度 【福利厚生】 ・退職金制度、確定拠出年金、出産祝い金(第3子以降100万円)など
4大卒以上
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690~2500万
◆ポジション名 業務改革コンサルタント(EX BU オープンポジション) ◆職務内容 エンタープライズトランスフォーメーションBU(EX BU)にて、クライアントの業務・システム全般にわたる改革を支援します。 企業の経営課題やビジネス環境の変化が高度化・複雑化する中、単なるシステム導入にとどまらず、最上流の変革構想や戦略立案フェーズからプロジェクトに関与。 CX(顧客接点)、VCE(サプライチェーン)、DFX(財務会計)、HXM(組織人事)といった専門セクターにおいて、最新テクノロジーを活用し、制度・業務・IT・データを一体とした全社変革を一気通貫で推進します。 ◆求人のポイント ・「Strategy2027」推進に伴う、組織再編後の最重要拡大ポジション ・単なるIT導入を超え、構想策定から定着まで一気通貫で伴走 ・DX/最新テクノロジー活用により、全社バリューチェーンを変革 ◆魅力 ・市場の必然性:複雑化する企業課題に対応するため「構想+実現力」を持つ真のDX人材が急募されています ・希望や適性に応じCX/VCE/DFX/HXMの専門領域を選択可能 ・グローバルプロジェクトや大規模ERP改革など圧倒的成長機会 ◆プロジェクト例 ・大手製造業:グローバル一体経営を実現するERP導入・業務改革 ・日系製造業:サプライチェーン計画から基幹S4までの構造改革 ・大手企業:データ利活用によるFP&A高度化およびダッシュボード構築 ◆募集役職(職階) 【Consultant】 ・業務・システム分析、要件定義サポート、担当モジュールの設計・導入 【Senior Consultant】 ・変革構想の策定、現場課題の特定、PJの中核としての業務改革推進 【Manager以上】 ・CxO等への提案・合意形成、全体ロードマップ作成、PJマネジメント全般 ◆想定年収 年収 6,900,000 円 - 25,000,000円 ◆企業概要 ・設立:1981年4月1日 ・従業員数:8,816名(連結) ・連結売上高:1,598億円(2025年3月期) ・特徴:日本発の総合コンサルファーム。戦略から実行までを一気通貫で支援 ◆勤務地/環境・休日/福利厚生 【勤務地】 東京都中央区(※大阪、名古屋での勤務も可) 【環境・休日】 ・完全週休2日制(土日祝)、フレックスタイム制、リモートワーク制度 【福利厚生】 ・退職金制度、確定休出年金、出産祝い金(第3子以降100万円)など
4大卒以上
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350~700万
お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 データ収集・クレンジングから、DWHなどのデータ基盤構築・運用、Python・Rによるビッグデータ分析、Tableau・Power BIでの可視化まで プロジェクトやご経験に応じた業務を担当。業務効率化・自動化を支援し、企業研修提案、教材作成、講師業務も行います。 【キャリア事例】IT経験を活かしデータ領域へキャリアチェンジし、開発エンジニア、インフラエンジニア、現在はデータサイエンティストとして活躍しています。
【必須】■ITエンジニアのご経験が2年以上ある方(業界/領域不問) ■開発エンジニア、インフラエンジニア、データエンジニアなど、データサイエンス・データ領域の自己学習をされてらしゃる方(実務経験不問) 【就業環境】 ・平均残業時間は月15時間。年間休日は120日以上で、無理なく長く働ける環境です。 ・女性エンジニア比率は約50%。産休・育休の取得実績も多数あります。 ・ゼネラリスト/エキスパートのキャリア選択制、どちらの志向性にも合わせたキャリア形成が可能です。 ・社内異動制度を活用し、複数領域の経験を積みフルスタックを目指せる環境です。
■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
400~450万
AI・AIエージェント開発を通じてさまざまな業界の企業に、業務でのAI活用を当たり前にするお手伝いをするお仕事。エンジニア満足度97%の当社で、まずは2ヶ月間のAI研修からスタート! 変更範囲:当社業務全般 まずは希望に合わせてできるところから→■データ収集、処理 ■AIシステム開発 ゆくゆくは… ■お客様の業務や課題のヒアリング ■機械学習モデル構築 ■統計モデルの構築と分析、分析結果の報告 入社1ヶ月目(研修):Python、SQL、統計学、機械学習基礎など 入社2ヶ月目(研修):AI開発の実践研修に挑戦。最後は開発物の発表会も 入社3ヶ月目(OJT):先輩と一緒にプロジェクト配属
・社会人経験1年以上・授業または独学でのプログラミング経験 スキル<お人柄を重視。面接ではお互いを知るための会話が中心!入社した社員からは「THE面接ではない自由な面接だったことが印象的」との声。 【未経験歓迎の理由】 進化が早いAIの世界は、誰もが学びの連続。実際に弊社では、未経験でも新しい技術にワクワクし、楽しんで学べる方が活躍しています。これまでの経験を糧に「面白い!」「挑戦したい!」と夢中になれる好奇心こそが成長を支える最大のスキル。だからこそ私たちはそんなあなたを歓迎します! 【こんな人にオススメ】 ・人の喜びを自分の喜びにできる方・新しい学びや変化、働くことを楽しめる方"
AI・AIエージェント開発やデータ活用支援を通じてさまざまな業界の企業様に、AIの社会実装の支援を行っている企業です。1. AI開発/コンサルティング2. データ分析(BIシステム、統計モデル)3. AR・VR、ロボット制御
1000~2500万
サービスコンセプト設計、UXリサーチ、コンセプトの具現化から、開発・運用・効果検証に至るまでをワンチームで支援する体制の確立を目的に新設されたインタラクティブGr.で、データドリブンな意思決定および事業変革を牽引いただきます。 職務内容 以下のような戦略立案から実装・定着まで幅広いテーマに携わっていただきます。 ・顧客データ(外部データを含む)の分析・可視化 ・統計解析・機械学習・AIモデルの設計およびパイプラインの構築 ・仮説立案から検証、示唆抽出までの一連の分析プロセスの推進 ・新規事業・新サービスにおけるデータ活用構想の策定 ・プロトタイプ開発を通じた実装・検証支援 ・クライアントへの分析結果の説明および意思決定支援 ・データ活用人材育成や業務変革に向けた伴走支援 プロジェクト事例 自動車:ヒトの模倣を目的としたデジタルツインAI基盤構築支援 自動車:車両データを起点としたデータサイエンス/AI活用による新規事業構想策定およびサービスプロトタイプ創出 外食:データサイエンス/AI活用を次世代出店配置戦略策定 食品メーカー:消費者嗜好データを活用した次世代パーソナルレコメンドAIエンジン構築支援 保険:AIを活用した業務改革を主体的に企画・推進できる人材育成プログラムの企画立案
必須 ・社会人経験3年以上 ・日本語ビジネスレベル ・Pythonによるコーディング経験 ・統計学(2級相当)の知見 ・顧客折衝を含む要件定義の実務経験 ・Python、SQLによる実務経験(3年以上) ・機械学習・深層学習・生成AIを活用して課題を解決した経験 ・Dockerを用いた環境構築の経験 ・Gitを用いたバージョン管理の経験 ・データを活用して課題解決をした経験 歓迎 ・REST APIの知見 ・データサイエンスをクリエイティブ領域(デジタルマーケティング・UI/UXデザインなど)に活用した経験 ・推論モデル構築経験 ・AWS、Azureなどクラウドサービス利用経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・アジャイル開発経験 ・OSSへの貢献経験 ・技術系のイベントやハッカソンへの参加経験
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380~500万
CRMデータを解析し、企業課題を解決するデータサイエンティストポジションです。実務未経験から最新AI技術や機械学習に触れ、課題発見から施策提案・効果測定まで手掛けスキルを伸ばせます。 【業務内容】 ・CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築(例:放送業界での解約防止に向けた機械学習で解約確率を予測し、キャンペーンの施策立案に基づく分析や通販業界での購入促進に向けた機械学習で購入確率を予測し、キャンペーンの施策立案に基づく分析など) ・分析アウトプットの作成、お客様への報告 ・サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告
・SQLでのデータ抽出・集計経験(実務未経験可) ・データ分析に関する自己学習・自己研鑽(統計学、書籍、Udemy、G検定・統計検定等の学習)に継続的に取り組んでいる方 【魅力】幅広い業界のデータ分析を通じ課題解決力が身につきます。Amazon SageMakerやSnowflakeなど最新技術の実務ノウハウを習得可能。分析だけでなく改善提案から効果測定まで関わるため、自身の成果価値を実感できます。筋道を立て対策を導くことで一生モノの論理的思考力も獲得。研修や書籍購入費等の補助制度も充実し、確実なスキルアップとキャリア構築が叶う環境です。
コンタクトセンターサービス事業/ビジネスプロセスアウトソーシングサービス事業/デジタルマーケティングサービス事業/アナリティクスサービス事業/ECワンストップサービス事業/グローバルサービス事業
1152~2917万
取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用
・生成AIの回答品質や検索体験に対して粘り強く改善に取り組める方 ・高度な技術的課題や最先端アルゴリズムに興味を持ち、実務への応用を意識できる方 ・ビジネス課題に向き合い、高い技術力をプロダクト価値につなげられる方
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1017~1311万
具体的な業務(配属領域により異なります) ■ Webアプリ開発 Webアプリケーション(フロントエンド/バックエンド)の設計・開発 外部サービスやデータ基盤と連携した機能開発 既存機能の改善、パフォーマンス最適化、安定稼働に向けた運用 プロダクトマネジャー・デザインチームとの協働、スプリント運営への参加 ■ SRE・インフラ クラウド(GCP/AWS)を用いたシステムインフラの設計・構築・運用 Kubernetes(GKE/EKSなど)を用いたプラットフォーム構築・運用 SLI/SLO設計と、サービス信頼性の継続的運用 運用の自動化(IaC、CI/CD改善)、開発者体験(DX)向上 ■ コーポレートIT 各種SaaSのアカウント・権限管理、PCなどのIT資産デバイス管理 社内IT活用状況の分析に基づく業務改善施策の企画・推進 ヘルプデスク運用管理、ITSM(インシデント管理など)のプロセス標準化 新システム・新サービス(AI活用含む)の導入プロジェクトへの参画 ■ セキュリティー ルール・ドキュメント管理の効率化、認証・監査対応状況の可視化(ガバナンス) SIEM/ログ基盤における検知ロジックの実装・チューニング(コーポレートセキュリティー) 自社プロダクトのセキュリティー要件定義・設計レビュー、脆弱性診断(プロダクトセキュリティー) SaaSツールやAIを活用した対応業務の自動化・効率化
Sansanでは、第二新卒の採用に当たり、実務経験以外にこれまでの学び方・課題への向き合い方・今後の成長可能性(ポテンシャル)を重視した選考を行います。 以下いずれかに準ずる経験 ・ソフトウェア開発(言語不問) ・IT運用・ヘルプデスク・社内システム管理 ・セキュリティー関連業務、または技術的な課題解決(トラブルシューティング、簡単なツール開発など) ・小〜中規模チームでの開発経験、または開発リード経験 ・新しい技術・知識を自ら学び、実践に生かしていく姿勢
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