日系最大手銀行でのデータサイエンティスト募集
800~1800万
三菱UFJ
東京都中野区
800~1800万
三菱UFJ
東京都中野区
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
領域特化データサイエンティスト(不正検出/安全性分析)
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング・生成系AIの活用推進・分析への活用【役割・責任】・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定・データの前処理、モデル構築、モデル評価・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。【おもな関係者】各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。【想定担当案件(例)】銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化・生成系AI活用案件・金融サービスに係わる不正検知
【必須(MUST)】<経験>・ビジネス課題に対応するため、AIや機械学習の技術を活用したデータ分析・開発を実施した経験(5年以上目途)<スキル・知識>・Python、Java、C/C++、Scalaなどの高度なプログラミングスキル・マシンラーニング、データマイニング、情報検索、統計などに関する深い知識・分析的思考力、概念的思考力、クリティカル・シンキング力・英語 リーディング・リスニング+実践会話力。英文の技術資料や論文等を理解でき、海外カンファレンスに単独で参加して情報収集できるレベル。・プロジェクトマネジメントスキル【歓迎(WANT)】<経験>・利用部門との期待値調整、ビジネス課題をデータ分析課題に落とし込むなどデータ分析の特性に合わせた企画・要件定義・プロジェクトマネジメント経験・金融機関等、データの取扱いにおいて高いセキュリティレベルを要求される分野でのデータ分析実務、システム開発経験・複数人からなる分析チームのマネジメント経験・機械学習プラットフォームを活用したデータ分析経験(SageMaker, Azure MLなど)<資格>・データサイエンティスト系資格、情報処理技術者試験高度資格、DBMS・OS等に関するベンダー試験資格等
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
正社員
800万円〜1,800万円
休憩60分
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
東京都中野区
在宅勤務 リモートワーク可
最終更新日:
900~1500万
【組織・チームのミッション】 データアナリスティクスグループのミッションは、膨大なデータを活用してココナラのユーザー体験とビジネス成長を最大化することです。 「スキルを売り買いする」という新しい市場を切り拓く中で、ユーザーが多様なペルソナを持ち、幅広い用途で利用するサービスとして、私たちは“答えのない挑戦”に日々向き合っています。 現在、ココナラは事業の成長に伴い、組織も急速に拡大しています。 祖業であるスキルマーケットに加え、新たな領域への事業展開を進めるなど、まさに第二成長期ともいえるフェーズを迎えています 【参考:プレスリリース ( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000045.000045956.html )】。 この進化を加速させるために、私たちはデータドリブンな意思決定を一層重要視しています。 データアナリストチームは、主力プロダクト「ココナラ」の分析や提案だけでなく、会社全体のデータを活用した可視化や課題発掘を担います。 さらに、分析から施策提案、そして効果検証までを一気通貫で実現する体制を構築し、ビジネスの成長を牽引する存在となることを目指します。 具体的には、以下を通じてココナラのビジョンの実現に向けて邁進します。 ・データドリブンな意思決定の推進 膨大なデータから得られる洞察を活かし、最適な戦略と施策を立案し、サービスの改善や新しい価値提案を実現します ・ビジネスへの貢献 データを活用して、収益性の向上、マーケット成長、ユーザー満足度向上など、会社の目標達成を支援します ・分析の文化の醸成 全社的にデータ活用を根付かせ、課題解決のスピードと質を向上させます。 【職務内容】 本ポジションでは、データアナリティクスグループのリーダーとして、メンバーだけでなく経営層や他部門とも連携し、データ活用を通じてココナラの成長を支えていただきます。 ※以下すべてができるのが理想ですが、部分であっても可。 ◉主な業務内容 【プロダクト戦略・改善のためのデータ分析・インサイト抽出。】 ユーザー行動や市場データを基に、プロダクト戦略・改善のための洞察を導出、プレゼン、浸透の推進をお願いします。 特にチームや会社単位での戦略(グランドデザイン)を描ける方、短期だけでなく5年以上先の中長期戦略を描ける方が理想です。 【分析結果に基づいたプロダクトとマーケティング改善・新規施策の推進。】 分析結果だけではなく施策ネクストアクションの提案/実施/プロジェクト単位のマネジメント。 事業成長の種から施策のリリースまでを一気通貫でやり切る(舵取りの意味合い。もちろん実装はエンジニアチーム、デザインはデザインチーム、etc) 【テクノロジーマネジメント(技術的課題の方針策定および解決推進)。】 【ピープルマネジメント(教育、1on1、目標設定、心理的安全性の確保、採用/育成等)。】 【チームマネジメント(社内でのチームのプレゼンスの維持・向上、アウトプットのスピード・クオリティ平準化、人依存からの脱却)。】
・分析組織のリード・マネジメント経験 ・データ分析を用いたサービス改善(中心として動いた経験) ・BIツール利用経験 ・コミュニケーション力 ┗メンバに対して:教育、タスクのマイクロマネジメント(メンバのレベルによる) ┗他のチームに対して:お互いの責任範囲の明確化、ゴール設定とアウトプットのレベル感の認識統一、自チームの存在意義が説明できるレベル ・データベース利用経験 ┗ECサイトのテーブル構造の把握 ┗Bigqueryを中心としたSQLによるデータハンドリングが1人で問題なく行える ┗適切なデータ収集、保存、転送の抽象的なイメージがつかめている 【歓迎/尚可】 ・データ基盤の設計、リプレイスに関するプロジェクトのご経験 ・統計学の基礎知識(統計検定2級相当以上) ・機械学習の基礎知識(初級的な書籍を読了し実装したことがある) ・他チーム・ステークホルダーと協業し、事業・プロジェクトを推進した経験
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600~1000万
【組織・チームのミッション】 データアナリスティクスグループのミッションは、膨大なデータを活用してココナラのユーザー体験とビジネス成長を最大化することです。 「スキルを売り買いする」という新しい市場を切り拓く中で、ユーザーが多様なペルソナを持ち、幅広い用途で利用するサービスとして、私たちは“答えのない挑戦”に日々向き合っています。 現在、ココナラは事業の成長に伴い、組織も急速に拡大しています。 祖業であるスキルマーケットに加え、新たな領域への事業展開を進めるなど、まさに第二成長期ともいえるフェーズを迎えています。 この進化を加速させるために、私たちはデータドリブンな意思決定を一層重要視しています。 データアナリストチームは、主力プロダクト「ココナラ」の分析や提案だけでなく、会社全体のデータを活用した可視化や課題発掘を担います。 さらに、分析から施策提案、そして効果検証までを一気通貫で実現する体制を構築し、ビジネスの成長を牽引する存在となることを目指します。 具体的には、以下を通じてココナラのビジョンの実現に向けて邁進します。 ・データドリブンな意思決定の推進 膨大なデータから得られる洞察を活かし、最適な戦略と施策を立案し、サービスの改善や新しい価値提案を実現します ・ビジネスへの貢献 データを活用して、収益性の向上、マーケット成長、ユーザー満足度向上など、会社の目標達成を支援します ・分析の文化の醸成 全社的にデータ活用を根付かせ、課題解決のスピードと質を向上させます。 【職務内容】 同部内のメンバーのみならず、他チームなど幅広くコミュニケーションを取りながら業務を推進していただきます。 ※以下すべてができるのが理想ですが、部分であってもまったく問題ありません。 ・プロダクト戦略・改善のためのデータ分析・インサイト抽出。 事業成長やネックのシード探索。 仮説の立案と検証。 ・分析結果に基づいたプロダクトとマーケティング改善・新規施策の推進。 分析結果に基づくネクストアクションの提案、他のメンバ・チームと協業してリリースまで推進。 上記アクションのKPI観測とPDCA。 ・各プロダクトの戦略立案、プレゼン、浸透( 顧客理解、セグメンテーション。ユーザおよびプロダクトの成長ストーリーを描く)。 ・BIツールを用いたダッシュボードの作成・保守。
・SQL/データ分析を用いたサービス改善に関わった経験 ・BIツール利用経験 ・データモデリング/ETL の基礎知識 ・データ可視化・ダッシュボード設計 ・分析思考力・業務理解力 【歓迎/尚可】 ・データ基盤の設計、リプレイスに関するプロジェクトのご経験 ・統計学の基礎知識(統計検定2級相当以上) ・機械学習の基礎知識(初級的な書籍を読了し実装したことがある) ・他チーム・ステークホルダーと協業し、事業・プロジェクトを推進した経験 ・Python / R 等のスクリプト言語での分析補助/前処理経験
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500~700万
当社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。 更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。 蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。 ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。 【案件例】 ・番組編成検討のためのTV視聴者分析 ・TV広告/インターネット広告効果分析 ・TV広告最適枠分析 【具体的な業務内容】 ・データ分析設計 ・数理統計や機械学習を用いた分析業務 ・Python、SQLを用いた分析フローの実装 ・報告書作成からクライアントへの提案、プレゼン ・付随するクライアント対応全般 【分析環境】 ■開発/分析言語:Python ■GCP利用サービス:BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI、ワークフロー、Looker ■AWS利用サービス:S3、Athena、Redshift、Glue、SageMaker ■その他ソフトウェア:MySQL、Docker、JupyterNotebook ■ソースコード管理:Git (GitHub) ■プロジェクト管理:GitHub ■情報共有ツール:Slack、Teams、GoogleMeet、Zoom ■その他ツール:Googleスプレッドシート、Googleスライド、Excel、PowerPoint"
・ビッグデータに関する興味関心 ・SQLを使用したDBプログラミングの開発経験 ・Pythonでの分析経験 【歓迎/尚可】 ・BI及びDHWでの分析システム開発経験 ・データ分析コンペティション(Kaggle、SIGNATEなど)の 参加、入賞経験 ・GCP/AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験 ・高負荷対策、パフォーマンスチューニングに関する知識や経験
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450~1000万
【事業概要】 AIイノベーション推進部 お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。 業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。 プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。 千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。 【会社、事業の強み】 金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。 また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。 【仕事内容】 主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。 各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1~2回程度、千葉銀行本店(千葉みなと駅)で勤務頂く想定となります。 【PJイメージ】 ・金融商品販売モニタリング ・不正口座検知 ・粉飾検知 ・離職リスク関連 ・デフォルト検知 ・審査モデル ・RPAの効率化 ・ニーズランクモデル 【具体的には】 ・AI導入/分析提案 ・要件定義 ・動作/分析基盤構築 ・データ集計 ・データ前処理 ・データ可視化 ・特徴量エンジニアリング ・AI/分析モデル構築 ・モデル評価 ・報告書作成 ・システム連携 ・クライアントとの調整 主に担当いただく業務 プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。 【そのほか、可能性のある業務】 ・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス ・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討 ・様々なスキームの構築、検討
・Python等のプログラミング言語を用いてデータ分析や機械学習モデルの構築を行った経験(2年以上) 【具体的には】 ・データのアセスメントと前処理、課題解決に用いる技術・手法の選定と選定した技術の実施経験 ・分析結果を適切に資料化し、専門家でない顧客にも分かりやすく説明する能力 ・論理的思考能力・科学的思考能力(ディスカッションができるレベル) 【歓迎/尚可】 ・AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを活用した分析・開発経験 ・データ活用提案やスコープ定義、期待値調整などの顧客折衝経験 ・非構造データ(文書や画像、音声など)や生成AI技術を起点にしたデータ分析、課題解決経験 ・DevOps、MLOpsの経験 ・データサイエンスに関する論文発表や学会発表等 ・論文に記載の内容をコーディングして実装した経験 ・金融業界のドメイン知識
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700~1000万
【事業概要】 AIイノベーション推進部 お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。 業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。 プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。 千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。 【会社、事業の強み】 金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。 また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。 【仕事内容】 主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。 各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1~2回程度、千葉銀行本店(千葉みなと駅)で勤務頂く想定となります。 【PJイメージ】 ・金融商品販売モニタリング ・不正口座検知 ・粉飾検知 ・離職リスク関連 ・デフォルト検知 ・審査モデル ・RPAの効率化 ・ニーズランクモデル 【具体的には】 ・AI導入/分析提案 ・要件定義 ・動作/分析基盤構築 ・データ集計 ・データ前処理 ・データ可視化 ・特徴量エンジニアリング ・AI/分析モデル構築 ・モデル評価 ・報告書作成 ・システム連携 ・クライアントとの調整 主に担当いただく業務 プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。 【そのほか、可能性のある業務】 ・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス ・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討 ・様々なスキームの構築、検討
・Python等のプログラミング言語を用いてデータ分析や機械学習モデルの構築を行った経験(2年以上) 【具体的には】 ・データのアセスメントと前処理、課題解決に用いる技術・手法の選定と選定した技術の実施経験 ・分析結果を適切に資料化し、専門家でない顧客にも分かりやすく説明する能力 ・論理的思考能力・科学的思考能力(ディスカッションができるレベル) 【歓迎/尚可】 ・AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを活用した分析・開発経験 ・データ活用提案やスコープ定義、期待値調整などの顧客折衝経験 ・非構造データ(文書や画像、音声など)や生成AI技術を起点にしたデータ分析、課題解決経験 ・DevOps、MLOpsの経験 ・データサイエンスに関する論文発表や学会発表等 ・論文に記載の内容をコーディングして実装した経験 ・金融業界のドメイン知識
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600~900万
顧客企業のAI・データ活用を、課題整理から定着支援まで一貫して担当します。 「分析レポートを納品する仕事」ではなく、「顧客の社内メンバーのように深く入り込み、成果創出まで関わる仕事」です。 【具体的な業務内容】 フェーズ1| 課題整理・設計 顧客との対話を通じ、表面的な分析依頼の奥にある本質的な業務課題を整理し、AI・データ活用の方針・ロードマップを設計します。 (例:課題ヒアリング/KPI設計/PoC企画/要件定義・提案) フェーズ2| 実装 Python・生成AI・BIツールを用いて、実際に使われることを前提としたシステム・モデルを開発します。 (例:機械学習モデル開発/RAG構築/AIエージェント設計/Tableau・Dataiku活用) フェーズ3| 定着・内製化支援 納品後も顧客に伴走し、AI活用が組織に根付くまで支援します。 (例:活用定着支援/社内研修・育成/継続的な技術レビュー) フェーズ4| チームリード(経験次第) 2〜4名規模のプロジェクトリードや若手育成もお任せします。 プレイングを継続しながら、チームを牽引する役割です。 【支援事例】 ・キッコーマン株式会社様:「AI活用組織の先駆け」を目指した伴走支援 https://www.keywalker.co.jp/dataiku/case_study_18.html ・SBCメディカルグループ株式会社様:非専門家の方でもLTV予測まで実現するノーコードAI活用支援 https://www.keywalker.co.jp/dataiku/case_study_24.html いずれも、導入後の定着・全社展開まで見据えている点が特徴です。 製造・金融・流通・医療など多様な業界を支援しており、構造化データはもちろん、画像・テキストといった非構造化データにも幅広く触れていただけます。
【必須スキル】 ・機械学習モデル開発経験 ・提案書/企画書の作成経験 【歓迎/尚可】 【歓迎するご経験】 以下いずれかの経験をお持ちの方は、よりご活躍いただける可能性があります。 ・分析案件の要件定義から顧客へのご説明までを一気通貫で担われたご経験 ・生成AI機能をもつアプリケーション開発経験(実務1年以上) ・後輩・チームメンバーへの技術指導経験 ・Tableauを用いたダッシュボード設計・構築経験 ・Dataiku等のAI/MLプラットフォーム利用経験 ・特定業界(マーケティング/SCM/CRM等)のドメイン知識 ・コンサルティングファーム/広告代理店/事業会社でのデータ分析経験 ・5名以上のプロジェクトマネジメント経験 ・複数案件並行推進経験 ・顧客の内製化支援/育成経験
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500~900万
データ分析を起点とした出店戦略の立案から、業務プロセスの改善まで一貫して推進していただきます。 【具体的な業務内容】 ・データ分析・出店戦略立案 商圏データ、市場データ、既存店舗の実績などの定量データを統合・分析し、新規出店や既存店運営の戦略を立案 ・ダッシュボード構築・経営支援 経営層が迅速かつ的確な意思決定を行えるよう、SQLやBIツール(Tableau、DOMO等)を用いたダッシュボード構築およびレポーティング ・業務プロセス改善(BPR) 過去の出店データをモデル化し、候補地選定からオープンまでのリードタイム短縮やコスト削減に向けたプロセス改善の実行 ・ステークホルダー連携 他部門と連携しながら、データに基づく多角的な出店判断やプロジェクトをリード 【ポジションの魅力・やりがい】 ・経営直結のダイナミズム 単なるデータ抽出や集計にとどまらず、自らの分析から導き出したインサイトが経営層に提案され、全国規模の店舗展開(数億円規模の投資)に直結する非常にインパクトの大きいポジションです。 ・「データ×リアル」の希少なキャリア データサイエンスのスキルを活かして、リアル店舗の出店戦略や事業企画というビジネスの最前線に関わることができるため、事業会社における「高度なビジネスアナリスト」として圧倒的なキャリアアップが叶います。 ・裁量の大きさとスピード感 楽天グループならではのスピード感の中で、既存の枠にとらわれず、ゼロベースでのダッシュボード構築や業務改善(仕組みづくり)にチャレンジできる環境です。
【必須要件】 ・事業会社やコンサルティングファーム等において、売上実績・市場・顧客・商圏データ等の定量情報をもとに、事業戦略、出店戦略、業務改善、営業施策のいずれかを立案・推進した経験 ・SQL、BIツール(Tableau、DOMO等)、Excelを用いたデータ加工・分析の実務経験があり、複数データの統合から課題抽出、示唆出し、レポーティングまでを一貫して行った経験 ・分析結果の報告に留まらず、改善アクションや意思決定案に落とし込み、関係部署やマネジメント層へ提案した経験 ・複数のステークホルダーと連携し、要件定義、進捗管理、方針整理を行いながらプロジェクトを推進した経験 ・PowerPoint等を用いて、経営層や部門責任者向けの報告・提案資料、ダッシュボード説明資料等を作成した経験 【歓迎要件】 ・小売、飲食、通信キャリア等における出店戦略立案や商圏分析の経験 ・戦略コンサルタントや経営企画として、事業投資判断や業務改善プロジェクトをリードした経験
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 企業のサービス立ち上げから現場の運用までをトータルに支える事業を展開しています。現在は、契約数1,000万回線を突破し急成長を続ける「楽天モバイル」の直営店運営をはじめとする主要プロジェクトや、通信インフラを支える現場マネジメントなどを中心に、グループの成長を現場から牽引しています。
700~1800万
【業務概要】 今回募集のデータサイエンティストは、Analyticsを用いてさまざまなビジネスプロジェクトをリードしていただき、メディアプラットフォーム事業におけるさまざまな意思決定を、合理的かつ迅速にする役割を期待しています。ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定〜業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発〜ハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のための各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。 【具体的な業務内容】 ・データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善 ・大規模データセット上でのレコメンデーションや行動ターゲティングのためのアーキテクチャ設計 ・Analyticsのハイレベル設計のためのKPIツリーの定義 ・経営課題を解決するための各種アルゴリズム開発 ・データ収集のためのデータフロー設計/構築 ・マーケティングのデジタル化による広告パフォーマンスの最大化 ・新規施策のフィジビリティ検討のためのデータ分析 ・意思決定のためのデータ抽出/加工/可視化(レポート作成やダッシュボード化) 【ミッション】 日々蓄積される膨大なファーストパーティデータの収集・分析・可視化を行い、経営戦略に基づいた事業成長のためのアクションプランを実行し、新たな事業インパクトを生み出すことがミッションとなります。 【ポジションの魅力】 プロダクト開発は自社チームで行っていますので、PdM、PjM、エンジニア、デザイナーとの協働作業となります。企画から開発まで、サービスに包括的に関わり、事業成長にダイレクトに貢献することが可能です。少数精鋭のメンバーによるデジタルマーケティングのインハウス化やアジャイル開発を実現する組織体制で、よりスピード感をもって業界の課題に合わせたプロダクトを提供できることも私たちの強みです。データ分析の経験を活かして、これからデータサイエンティストに挑戦してみたいという方から、既にデータサイエンティストとしてビジネスの現場でご活躍されているシニアクラスの方まで、幅広くご応募をお待ちしております。 【当社の紹介】 社会をより良くする情報発信のパイオニアとして、クーリエは常に"ちょっと先の未来"を見据えて行動しています。的確な情報提供によって人々のより良い選択肢を増やし、社会に前向きな影響を与えることが私たちの使命です。 強みは、社会問題を自分ごととして捉え、本質的な課題に真正面から向き合う社員一人ひとりの姿勢。単なる情報提供にとどまらず、創造性とテクノロジーを駆使して産業の再定義に挑戦し続けています。「自分の仕事が社会を変える」という信念のもと、常に変化し続けるクーリエで、未来にあるべきものを誰よりも先に実現する。そんなエキサイティングな挑戦に、あなたも参加してみませんか?
・データ分析実務経験2年以上の方 ・SQLを用いてデータ抽出・集計を行うことができる方 ・分析結果を分かりやすく可視化してインサイトからビジネスインパクトを出せる※業界経験は問いません 【歓迎/尚可】 ・Analyticsを用いたさまざまなビジネスプロジェクトをリードしてきた経験 ・修士(院卒)、理工学部を卒業されている方 ・開発部門と共同してプロジェクトを進めた経験 ・マーケティングの基礎知識 ・業務システムやWebサービス等のソリューション型の営業経験 ・新しい技術に興味を持ち、業務に活用できる方 ・サービスや技術の課題を設定し、自ら解決に向けて行動できる方
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888~1800万
【募集背景】 カウシェは急成長中の発見型ECで、レコメンドを中心にデータ活用が事業成長を牽引しています。現在はDSが業務委託1名のみのため、分析〜仮説構築〜モデル実装〜効果検証まで一気通貫で担い、レコメンドや広告最適化などをリードする一人目データサイエンティストを募集しています。 【業務内容】 データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードしていただきます。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わっていただくポジションです。 ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化 課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験(A/Bテスト等)の設計 特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証 分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定 【向き合う課題】 ・購買意図が曖昧な発見型ECにおけるユーザー行動の構造化と課題特定・施策設計 ・レコメンド精度向上に向けた特徴量設計、モデル改善、オフライン/オンライン評価設計 ・コールドスタート問題への対応(非購買データからの嗜好推定) ・短期CVRと長期LTVの両立に向けた仮説構築と検証 ・UGC、広告配信、ダイナミックプライシングなど新規ML領域の探索と実装検証
【必須要件】 ・データ分析から仮説構築・施策提案までを自走した実務経験が3年以上(PoCや社内向けサービスなどは含めずに) ・ビジネス文脈を踏まえた特徴量の設計・選定経験 ・A/Bテストの設計・実施・検証や、オフライン評価の設計 ・Pythonによる機械学習モデルの実装経験(分析だけでなく、自らモデルを書いて動かせること) ・SQLやPythonによるデータ分析と統計解析の経験 ・PdM等と連携し、施策の優先順位づけや意思決定を主導できる力
カウシェの運営
720~1440万
=====具体的な業務内容===== まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます! - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js(TypeScript)を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり =====開発環境===== TypeScript×サーバレスを活用し、高速な仮説検証にこだわった開発環境です。 フロントエンド:TypeScript (React.js, Next.js), Apollo Client, Jotai, MUI バックエンド: TypeScript (Node.js) 機械学習:Python, PyTorch API:GraphQL, REST QA:Playwright, Jest クラウド:AWS (Lambda, AppSync, Fargate, StepFunctions, …) 認証:Cognito データベース:PostgreSQL, Amazon DynamoDB, OpenSearch, Redis CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeBuild IaC:Serverless Framework, CloudFormation, AWS CDK その他利用ツール:Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket, MixPanel, Sentry ========== ■ 匠フォース( https://takumi-force.jp/ )とは 業務の入口である「見積」を起点に、図面管理から原価計算までオールインワンで完結する特許所有のクラウドシステム。 <特徴> ・AI活用により、図面情報入力・見積計算・帳票出力等を自動化 ・専任スタッフが現地訪問を交えて伴走。原価計算のコンサルティングにも対応 ・過去案件・類似案件を基にした適正価格での見積支援 ・ユーザー会を定期開催し、知見の共有や新たな取引機会を創出 <プロダクトにかける想い> 日本の基幹産業である製造業は、人手不足や技術承継困難など、解決すべき根深い課題が山積しています。 解決の糸口として、ソフトウェアやAIの活用が期待されていますが、市場の大半を占める中小サプライヤー企業においては、テクノロジーが広く普及しておらず、現場の方々の努力が正当に報われているとは言い難い現実があります。 匠技研工業は、「フェアで持続可能な、誇れるモノづくりを。」をミッションに掲げ、 次世代の工場経営DXを推進する「匠フォース」を提供しています。 業務の入口である「見積」を起点に、図面管理から原価計算までオールインワンで完結する「匠フォース」は、人手不足に悩むサプライヤー企業の生産性向上に加えて、技術承継や適正取引にも貢献しています。 現在、全国各地の中小サプライヤー企業を中心に、幅広い業種業態での導入実績があります。 今後も、「全ての企業に、テクノロジーの恩恵を。」というビジョン実現に向けて、 産業の裾野を支えるあらゆる企業へ、「匠の力を拡張する」ソリューションを、提供し続けていきます。 ■参考URL https://recruit.takumi-giken.co.jp/ https://note.com/takumigiken/n/n29934dffa295 https://youtu.be/R8V18MLiiW0?si=EovvwcVjnwGjtVz4
- 機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識 - 機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験 - 画像処理に関する機械学習モデル・アルゴリズムの構築・精度改善の経験 - AWS, GCP, Azure等のパブリッククラウドを利用した開発経験 - Docker、Git、CI/CDを用いたチーム開発経験 - 日本語での流暢なビジネスコミュニケーションが可能な方(目安として日本語能力N1以上) 【歓迎/尚可】 - MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験 - MLflow、kubeflowなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験 - 機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験 - フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービスの開発経験
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