【世界中の一次データを分析】日系大手事業会社データサイエンス募集
800~2000万
ファーストリテイリング社
東京都江東区
800~2000万
ファーストリテイリング社
東京都江東区
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
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(補足2参照)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。 c)プロジェクトマネージャー(AI/データサイエンスプロジェクト関連) AI/データサイエンスプロジェクトにおいて、業務理解・システム理解、課題抽出、業務要件定義、システム要件定義、プロジェクト進捗・リスク管理、システム連携管理、レポーティングのパートを主に担当いただきます。 補足1: あくまで一例ですが、以下のようなプロジェクトがあります。データサイエンスを活用した業務改革の範囲を広げており、今後プロジェクトは増えていく予定です。選考を通じてご希望を伺いながら、ご経験を一番活かせるプロジェクトからスタートしていただきます。 ・高精度の需要予測モデル/システムの構築による売上最大化 ・サプライチェーンの最適化による在庫削減・欠品撲滅 ・市場情報やお客様の声の分析を通じた商品企画・改善への貢献 ・店舗の新規出店予測の構築によるビジネス加速への貢献 など 補足2: 当社のAI/データサイエンスプロジェクトは、データサイエンスチームのみならず、IT部門他チーム、業務部門など全社横断プロジェクトとして、以下のメンバーで構成されます。 ( )内は役割: ・事業側担当者(分析・AIの出力結果を実際に事業で活用する) ・ビジネスアナリスト(事業側とIT組織を繋ぐ) ・プロジェクトマネージャ(プロジェクトの立ち上げ・管理・運営) ・データサイエンティスト(分析設計・アルゴリズム/モデル開発・データ解析・レポーティング) ・データエンジニア・インフラエンジニア(データ分析環境・データベース整備) ・システムエンジニア(分析結果のシステム連携・実装) 補足3: データ分析環境に関して データベースおよび計算環境としてGCP、AWSを利用しています。また、一般的なものであれば、SQLクライアントや分析ソフトウェアなどに制約はなく、必要に応じて導入いただけます。
<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 <c)プロジェクトマネージャ> AI/データサイエンスにかかわるプロジェクトマネージャーとしての実務経験 3年以上
大学院(法科)、大学院(博士)、6年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
正社員
800万円〜2,000万円
休憩60分
有
内訳:完全週休2日制
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都江東区
在宅勤務 リモートワーク可
最終更新日:
700~800万
【職務内容】 「はぐくみ企業年金」の事業成長を支える初代データアナリストとして、経営・事業戦略に関わるデータ分析および意思決定支援を担当。 単なる分析業務だけではなく、データ基盤整備や分析環境構築など、ゼロベースでデータ活用組織を作っていくポジションです。 【具体的には】 ・経営/事業戦略に関わるデータ分析、意思決定支援 ・LTV/CAC分析、ROI分析 ・新規事業、市場機会分析 ・営業/マーケ/CS部門のKPI分析 ・不足データの特定および収集設計 ・データ基盤構築、分析環境整備 ・SQLを用いたデータ抽出/加工 ・経営層へのレポーティング、提言 ・将来的にはデータ戦略室立ち上げや組織構築も担当予定(求人ID:435246)
【必須】 ・ 事業会社または支援会社でのデータ分析に基づく課題解決・提案経験(3年以上) 【歓迎】 ・ BtoB SaaS企業でのデータ分析経験 ・ ユニットエコノミクス(LTV/CAC)の深い理解 ・ データ基盤(DWH/BIツール等)の導入・設計経験 ・ ゼロベースからデータ環境を構築した経験 ・ SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
■事業概要 既存の仕組みに頼らず、新しい発想で、効率的に資産形成が叶う、革新的なコンサルティングサービスを展開しています。 ・退職金および企業年金制度(DB・DC)の導入支援・設計:「福祉はぐくみ企業年金基金(2018年4月に共同設立)」、保育や介護など社会の発展を下支えするエッセンシャルワーカーの皆様が、安心して働けるようにサービス展開しています。 ・ITシステム「はぐONE」開発・提供
700~1200万
■仕事概要: 当社は、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、 電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェアを日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、ポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など全国34エリア、15,500ポート、車両40,000台でサービスを展開しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、 すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。 募集背景】 Luupは、電動マイクロモビリティのシェアリングサービスを通して、日本の移動インフラを変革することを目指しています。 誰もが安全・安心にサービスを利用できる社会を実現するため、交通安全への取り組みは私たちの最重要課題です。 この度、データ分析を起点としてLuupの安全性をさらに向上させる「Safety Intelligence」のポジションを新設します。事故データや走行データ、 顧客データなど、多岐にわたる情報を統合・分析し、安全戦略の意思決定を支えるインテリジェンスを構築することがミッションです。 本ポジションでは、COO室直下で、データドリブンな安全施策の立案と実行をリードします。プロダクト、オペレーション、渉外など、社内のあらゆるチームと連携しながら、 Luupの安全性を定量的に可視化し、向上させる役割を担います。 【具体的な業務】 ・安全関連データの統合・整備 ・ 事故データ、走行データ、ユーザーの利用データなどを収集・整理し、分析可能なデータ基盤を構築・運用する ・ダッシュボードの構築と運用 ・ 経営陣や各チームが、安全に関するKPIをリアルタイムで把握できるダッシュボードをBIツールで構築し、継続的に改善する ・データ分析とインサイトの提供 ・ 事故の傾向を分析し、原因究明やリスク予測を行う ・ 安全対策の効果を定量的に測定し、改善提案に繋げる ・レポーティングと提言 ・ 分析結果をもとに、経営陣や関連部署へのレポーティングを行い、データに基づいた安全戦略やプロダクト改善を提言する 【本ポジションの魅力】 施策の一つひとつが、社会全体の安心感や利用者の行動変容に確かに結びついていく実感を持ちながら取り組めるのは、本ポジションならではの醍醐味です。 <データドリブンな会社で意思決定をリード> 経営陣をはじめ、全社にデータを重視するカルチャーが根付いています。そのため、Safety Intelligenceのアウトプットが、 意思決定や戦略に直接反映される機会が豊富にあります。事業の成長をダイレクトに支える手応えを感じられる環境です。 <経営陣と直接連携してスピーディーに意思決定> COOを中心とする経営陣と密に連携しながら、データ分析を素早い意思決定や施策実施につなげることができます。また、 意思決定に影響を与えない過剰な分析や資料の体裁調整に時間を費やす必要がなく、本質的な分析に集中できます。 <Luupならではの多様なデータ> アプリのログデータ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTを活用した車両の位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェアとハードウェアを自社で保有し、 オペレーションも内製しているLuupならではのデータに触れられます。多様なデータを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 <幅広い領域の課題解決> プロダクト、オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェア、広報など、多様な領域の課題に関わることができ、 データの専門性のみならずあらゆる知見を広げながら成長できます。 <前例のない課題解決への挑戦> マイクロモビリティ市場において、交通安全のテーマは世界的に見ても解の出ていない問であり、そのような簡単に正解が見つからない課題に挑みます。 既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 <事業の成長を日常の中で実感> データ分析や施策の成果が、街で実際に利用するユーザーの行動変容に現れます。自分の仕事によって、人々の移動がより安心・安全になっていく様子を、 日常の中で直接感じることができます。
■必須スキル: ・SQLを用いたデータ抽出・集計・加工の実務経験(3年以上) ・Tableau, Looker, Power BI, RedashなどのBIツールを用いたダッシュボードの構築 ・運用経験 ・事業課題に対して、自ら仮説を立て、データ分析を通じて検証・示唆を導き出した経験 ・データを扱うことへの強い情熱と、交通安全への高い関心 ■歓迎スキル: ・PythonまたはRを用いた統計解析や機械学習モデル構築の経験 ・データ基盤(DWH/DPC)の設計・構築・運用経験 ・モビリティ業界、IoT関連事業、または急成長中のスタートアップでの就業経験 ・GIS(地理情報システム)を扱った空間データ分析の経験 ・ビジネスレベルの英語力 ■求める人物像: ・Luupの、街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる、のミッションの理解及び強い共感 ・社会課題に向き合い、価値ある変化を生み出すことに意欲を持てる方 ・多様な関係者と円滑にコミュニケーションを取り、調整・合意形成ができる方 ・論理的思考力と数値感覚を持ち、データに基づいて課題を捉えられる方 ・高い当事者意識を持ち、構想から実行まで粘り強く取り組める方
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600~800万
【職務内容】 ・CDPを活用したデータ抽出、及び分析を担っていただきます。 └ファクトから課題の発見・分析。その他事例収集などのコンサルサポートまで行います。 ・大手化粧品メーカー様に対してアイスタイルが保有するデータ(メディア・EC・店舗)を活用して包括的なソリューションの設計/提案、受注後のプロジェクト推進等をお任せ致します。 └既存サービスメニューの提案にとどまらず、戦略支援、商品企画、DX支援、マーケティングプラン策定までの包括的な支援を行います。 └課題解決に辺り、現在アイスタイルにはないサービスの検討、立ち上げを実施するケースも多くございます。 ・ご担当頂くメーカー様は、単なる受発注の関係のみならず、協業型で双方の未来を描き推進するケースも多くございます。 ブランドパートナーとして進化する@cosme(アットコスメ)@cosmeのデータを活用し、ブランドとともにユーザーに新しい体験を提供~世界最大の化粧品会社ロレアルグループの日本法人である日本ロレアルも全面参画し、連携強化~ ※今回のポジションでは、リーダーポジションを想定していますが、クライアントへの提案時に同席するかどうかはご本人のご志向性に合わせます。(求人ID:356337)
【必須】 下記の全ての経験が必須となります。 ・クラウド型データウェアハウスの運用経験(例:BigQuery / Redshift / Snowflake / Treasure Data など) ・BIツールを持ちいたデータ分析経験(目安:3年以上) ・SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験 ・クライアントとの折衝経験(要件定義、レポーティング等) 【歓迎】 下記のいずれかの経験のある方 ・ETLツールの実装経験 ・プログラミングスキル(Python、Javaなど) ・データ品質と整合性維持に関する知見 ・データセキュリティとプライバシーの法規制への理解
【東証プライム上場】 ・マーケティング事業 コスメ・化粧品の総合サイト「@cosme(アットコスメ)」を中心とする広告・メディアサービスと、 「@cosme」などサイト運営により蓄積されたデータベースを活用するソリューションサービスを提供することで、 化粧品メーカー等の国内外でのマーケティング活動を支援しています。また、ユーザー向けの有料サービスを展開しています。会員数は全サイト合計1300万人以上です。
600~900万
【部署・サービスについて】 楽天24は、2010年、EC市場が急速に拡大する中で、生活雑貨や 家庭用品・消耗品のオンライン購入ニーズ、特に、かさばる日用品や 重い飲料などを安くスピーディに受け取りたいというニーズに応えるベく設立されました。 これは、楽天グループが持つ強固なプラットフォームと物流網を活かし 消費者の「日常」を支えるインフラとなることを企図した、戦略的な挑戦でした。 そして、現在楽天24は日用品・食品・飲料・コスメ・ベビー・ペット ヘルスケア用品を中心とした直販ECサイトとして EC市場の用品領域においてシェアを高めています。 生活必需品をワンストップで提供する利便性、楽天ポイント経済圏との連携 そして楽天グループの強固な顧客基盤を背景に、数あるECサイトの中でも 特に「日常使い」のプラットフォームとして多くのお客様にご利用いただいております。 これにより、楽天市場全体の流通額拡大に貢献するとともに、楽天グループ全体の 成長を牽引する重要な事業の一つとなっています。 楽天24は、楽天の中でも珍しい直販ECであるため、直接エンドユーザーに対する マーケティングはもちろん、商品の品揃えやサプライチェーンなど 多岐にわたる意思決定に関与することができます。 中でも、顧客戦略課は、楽天24や楽天市場におけるデータを切り口とした マーケティングにおける課題解決をミッションとしており 主に楽天24利用者(新規利用、離反者の再利用)の増加 ARPU向上施策を推進しています。 膨大な数のユーザー様が利用する楽天24の規模感や、変化のスピードが 速い業界だからこその成長機会が多く存在しています。 <魅力> ・成長中かつデータドリブンな事業変革期である楽天24では あなたの分析が次の成長戦略を牽引し、事業の根幹を動かす 大きなインパクトを生み出すことができます ・これまでのことに囚われず新たな試みを行おうとする意欲の高いチームのため 積極的な行動が多くの意思決定に反映される環境となっています ・KPI設計からモニタリング環境構築、予測モデル運用まで、データ活用の全工程を経験し ビジネス課題解決をリードする「ビジネスアナリスト」としての総合力を磨くことができます ・将来的には、データ戦略立案やマネジメントなど、幅広いキャリアパスの可能性があります ・楽天24は、国内最大級のECプラットフォーム「楽天市場」と楽天グループの 強固な経済圏に属しているため、他社では得られない圧倒的な規模のデータと 顧客のライフスタイル全体を俯瞰できるユニークな視点は 分析スキルを最大限に活かす唯一無二の環境になる思います 【業務内容】 KPIの設計、KPIモニタリング環境の構築・運用、KPI(GMS、CV数、ARPU、etc...)を 予測するモデルの構築・運用といった、FMCG顧客戦略部における マーケティングの意思決定を後押しするための分析とその事業内説明が主な業務となります。 <主な業務内容> ・KPIの設計 顧客戦略課として追うべきKPI、各プロジェクトで追うべきKPIの設計を行います。 そのKPIをどのような切り口で見れるようにすべきか、そのKPIがどう変動したら どうアクションを起こすべきか、まで考え抜いて設計し、事業の状況に応じて あるべきKPIの見直しも行います。 ・KPIモニタリング環境の構築・運用 設計したKPIを誰もが見やすくそして効率的に運用できるような環境を構築し、運用します。 モニタリングに必要なツールの検討からデータマートの設計 アウトプットイメージの設計・実装まで一貫して行います。 ・KPIを予測するモデルの構築・運用 統計的モデリングや機械学習を活用し、KPIを予測するためのモデルを構築します。 また、常にその評価・更新を効率的に行います。 さらに、予測結果の説明も必要で、KPIの予測精度と解釈性の バランスが取れた手法の確立が求められます。
【必須要件】 ・SQLを活用した実務経験(4年以上だと尚可) ・大規模データ(数百億レコード以上)の加工・集計スキル ・データを効率的に処理するためのデータマートを設計するスキル ・Python・R等のプログラミング言語と機械学習や統計学を活用して 予測モデルを構築・運用した経験(3年以上だと尚可) ・分析結果をわかりやすく他者に説明するスキル ・抽象的な概念を構造的に整理するスキル 【歓迎要件】 ・分析基盤を設計し実装した経験 ・BIツール(Locker Studio、Tableauなど)によるデータの可視化の経験 ・BIツールの構築経験 ・コンサルティングファームでの実務経験(3年以上だと尚可) ・大学院での機械学習、統計学に関する研究経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・メーカービジネス、ECに関する知識/経験
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832~1197万
具体的な業務 【入社後にお任せしたい職務】 - 事業実績のモニタリングと最適化 ┗ Salesforceなどから抽出した実績データを、事業指標として再構成 ┗ 予算・実績を突合し、正しい数字を確認できる状態を維持 ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 - 集計基盤の設計・メンテナンス ┗ 組織変更や定義変更時にも過去実績と整合が取れるよう、マスタ整備・集計ロジックを再設計 - スポットでのデータ集計・試算対応 ┗ 「この切り口で数字が見たい」「このペースだと着地はどうなるか」といった依頼への迅速な対応 - オペレーション改善の提案・実行 ┗ データ抽出を効率化するためのマスタ整備や、GASなどを用いた集計作業の自動化・効率化 - データクレンジングと整合性確認 ┗ 抽出データに不備や違和感がないか自ら検算し、正解となる数字を担保 【将来的にお任せしたい職務】 - KPIの特定、変更 - 組織を横断した課題解決の推進 - 月次での経営陣向けレポート作成 - 目標およびインセンティブ施策の設計
■応募資格(必須): ■KPI設計・予実管理を担った経験(職種は不問です。経営直下での業務経験や、ベンチャー企業での業務経験者も歓迎です。) ■応募資格(歓迎): - SaaS業界での実務経験 - Salesforceの利用経験 ■求める人物像: - 変化に柔軟に対応し、主体的に行動できる方 - コミュニケーション能力が高く、多様なステークホルダーと協働できる方
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600~1500万
沢山のスカウトメールの中からご開封いただき誠にありがとうございます。 お世話になります。Hays Japanの田村と申します。 私はITのポジションに特化した案件でご支援させていただいております。 この度は、先方企業から預かっている求人要項のご経験をお持ちでしたので迷わずにお声がけさせていただきました。 今回ご紹介する企業は↓ 国内最大級の金融グループをIT面から支える中核企業として基幹システムの企画・開発から運用・保守まで一気通貫で担う大企業です。 社会インフラレベルの大規模かつ長期プロジェクトに携われる点や、安定した事業基盤のもとで腰を据えてキャリアを築ける点が大手ならではの魅力です。 数1000名規模のエンジニアが在籍し、セキュリティ・品質・信頼性が強く求められる環境で金融×ITの専門性を高められる点も特徴です。 ======================= 【募集ポジション】 職種:①プロジェクトマネージャー ②アプリケーション/DevOpsエンジニア ③データサイエンティストポジション など ※上記以外もご希望のポジションで先方へ打診が可能でございます。 まずはお気軽にお声がけください。 年収:600万円~1500万円 (ご経歴や面接のご評価で決定します。これ以上も可能性あり) 勤務地:東京都 雇用形態:正社員 特徴: ・プライム案件100%⇒親会社を含む国内最大級の金融グループのシステムを担っており一気通貫で携われます ・金融×ITに圧倒的に強く、大手ならではの安定した事業基盤 ・ハイブリッド勤務・リモート勤務可/子育て中の社員が多数在籍 ・大手出身メンバーが多数在籍!グローバルに展開する金融システムを支える企業として、英語を使って活躍できる環境 仕事内容: ・多岐にわたる業務システムの開発を上流工程から下流工程まで一貫した開発を担当 ・小規模から大規模、比較的簡単なプロジェクトから高難度のプロジェクトへと徐々にステップアップ ・グローバル案件や、ビジネスの変革スピ ードが早い領域でのアジャイル開発の担当 ・ビジネスアナリストとして銀行のビジネス部門と協業し新規商品企画に参画 ======================= 弊社より内定実績多数ある企業様ですので、是非この機会にご検討ください! 求人の詳細内容については、Confidentialな内容も多く含まれている為、ご面談時にお話をさせていただけますと幸いです。 勿論、お話を聞いた後にイメージと違った場合、選考辞退も可能ですので、ご安心下さいませ。 ※弊社は、ご紹介した求人以外にもご経歴に合うポジションのご紹介が可能です。 ※土日や終業後など、なるべくご都合に合わせた日程で面談実施が可能です。 ご面談依頼のご返信、心からお待ちしております。 田村 栞/Shiori Tamura コンサルタント・IT・エキスパート部門
【大歓迎】※必須ではございません。どれかに当てはまる方であればぜひご検討ください。 ・アプリケーション開発またはプロジェクト管理のご経験 ・開発ベンダーを率いてプロジェクトをリードしたご経験 ・プログラミングのご経験 など
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1200~2000万
【職務内容】 同社の高い利益率・生産性の根幹であるデータ分析ノウハウをプラットフォーム化し、これを企業の経営戦略・マーケティング・営業戦略、DX部門などを対象に展開しているチームです。当社が試行錯誤を繰り返し培ってきた経験をもとに形にしたサービスを活用しながら、お客様側で自走的にデータ活用ができ、成果を上げる状態になることを目指しております。この取り組みは、今後日本の産業全体のデータ活用につながっていくようなインパクトの大きな事業です。私たちが担うのは、奥行きの深い壮大なテーマであり、奥行きが深いからこそ事業の広がりもあります。 【具体的には】 お客様の自走的なデータ活用に向けた伴走型のご支援 ・中長期的なデータ活用戦略の立案 ・課題設計、課題抽出 ・データサイエンスに関する教育支援 ・施策の実施と振り返り、全体レビュー ・データに基づく意思決定の支援 ・データ活用の組織づくりや文化の醸成 社内プロジェクトの立案 ・プロダクトの新たな用途開発 ・業界別活用事例の企画と共有 ・セミナーの企画から実施 ・お客様へ提供しているEラーニングコンテンツの拡充 ・導入企業様を集ったユーザー会の開催 ※ご入社いただく方のご経験等により、担当業務を柔軟に調整することを想定しております。(求人ID:434087)
【必須】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・データアナリストとしての実務経験 ・データを扱ったコンサルとしての実務経験 のいずれか3年程度 【歓迎】 ・データ分析関連のプロダクトに携わっていた方 ・データサイエンスを学ぶ意欲のある方(入社時の知識は必須ではありません)
キーエンスは、ファクトリー・オートメーション(FA)の総合メーカーです。 1974年の会社設立以来、付加価値の創造こそが企業の存在意義であり、付加価値の創造によって社会に貢献するという考えのもと、 今まで世の中になかった商品の提供を通じて、お客様の課題を解決すること、新しい価値を生み出し続けること、にこだわり続けてきました。 現在ではFA用センサをはじめとする付加価値の高い商品が、幅広い業界で採用され、世界46ヵ国250拠点から35万社のものづくりに貢献しています。
800~1500万
【事業方針】 当社がこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。 【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。 【組織の雰囲気】 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。
【必須(MUST)】 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(WANT)】 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
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600~1000万
業務内容 ゲーム開発・運用における高度な技術課題に対して、機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデルなどの技術を用いた研究開発を推進していただきます。 論文や先端技術の調査にとどまらず、実データ・実プロダクトに適用可能な形でアルゴリズムを設計・実装し、プロトタイプから実運用を見据えた検証まで担っていただきます。 ▼業務例 ・ゲームAI、強化学習、生成モデル、数理最適化等に関する技術調査・研究開発 ・ゲームデータやシミュレーション環境を用いたアルゴリズム設計・実装 ・レベル生成、バランス調整、敵AI、プレイヤー行動予測等に関するモデル開発 ・研究論文・OSS・先端技術の調査、再現実装、応用可能性の検証 ・実プロダクトへの適用を見据えたPoC設計、実験、評価 ・モデル性能やアルゴリズムの定量・定性評価手法の設計 ・学会発表、論文投稿、技術ブログ、イベント登壇等による研究成果の発信 ・社内外の研究者・開発者との共同研究・技術交流 ▼プロジェクト例 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・NPC行動生成 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・強化学習を用いたゲームプレイエージェントの開発 ・数理最適化・組合せ最適化を用いたゲーム設計支援 ・非公開の新規研究開発プロジェクト ポジションの魅力 ゲームという複雑で創造性の高い領域に対して、機械学習・AI技術を応用できるポジションです。 アルゴリズムの新規性やモデル性能だけでなく、実際のゲーム開発・運用における有用性までを重視して研究開発を進められます。 研究とプロダクト応用の両方に関心があり、先端技術を実サービスに接続したい方に適しています。
▼必須要件 ・機械学習、強化学習、数理最適化、生成モデル等に関する研究開発または実務経験 ・論文や技術文献を読み、再現実装・応用検証を行える力 ・実験設計、評価指標設計、結果分析に関する基本的なスキル ・チームでの研究開発・プロダクト開発における協業経験 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・ゲームAI、ゲームデザイン、ユーザ心理、等のドメインにおける研究開発経験 ・強化学習、模倣学習、転移学習、Plannning、探索アルゴリズムに関する研究開発経験 ・数理最適化、組合せ最適化、ベイズ最適化、メタヒューリスティクス等の実務・研究開発経験 ・生成モデル、LLM、拡散モデル、マルチモーダルモデルに関する経験 ・ゲームエンジン、シミュレーション環境、Unity等を用いた開発経験 ・Kaggle、競技プログラミング、AIコンペティション等での実績 ・国際会議・国内学会での発表、論文投稿、特許出願等の経験 ・機械学習パイプラインやMLOpsに関する基礎知識 ・ゲームやアプリサービスの開発・運用経験
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業
600~1000万
業務内容 ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ▼業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ▼プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト ポジションの魅力 ゲーム開発・運用の現場に最も近い立場で、技術を実際のプロダクト価値につなげる役割です。 研究開発や技術検証にとどまらず、現場の意思決定や制作フローそのものを変えるような取り組みに携われます。 機械学習モデルの精度だけでなく、「現場で使われるか」「運用に耐えるか」「ゲーム体験を良くできるか」まで踏み込んで成果を出したい方に適したポジションです。
▼必須要件 ・Pythonを用いた開発経験が2年以上ある方 ・機械学習、データ分析、数理最適化、生成AI等を用いた実務または研究開発経験 ・プロダクトや事業課題を理解し、技術的な解決策に落とし込む力 ・エンジニア以外の職種と協業しながらプロジェクトを推進した経験 ・不確実性の高い課題に対して、自ら仮説を立てて検証を進められる方 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・ゲームの開発・運用経験 ・機械学習モデルのプロダクション導入経験 ・強化学習、数理最適化、組合せ最適化、生成モデル、Procedural Content Generation等の経験 ・データ分析基盤やMLパイプラインを活用した開発経験 ・Unity、C#、C++等を用いた開発経験 ・ステークホルダーとの要件定義、仕様策定、プロジェクト推進経験 ・技術調査、学会発表、イベント登壇、ブログ等での発信経験 求める人物像 ・技術そのものだけでなく、プロダクト価値やユーザー体験に関心を持てる方 ・現場の課題を理解するために、自ら関係者と対話できる方 ・曖昧な課題を整理し、実装可能な形に落とし込める方 ・研究・開発・運用の境界を越えて動くことを楽しめる方 ・ゲーム開発チームと伴走しながら、技術の社会実装・プロダクト実装を推進したい方
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業