AI事業を伸ばす成長企業で、PoCから本番実装まで担うAIエンジニア
500~1000万
FLARETECH株式会社
東京都港区
500~1000万
FLARETECH株式会社
東京都港区
データサイエンティスト
機械学習・生成AIを軸に、PoCから本番実装・運用までを一貫して裁量を持って担っていただくポジションです。 ・機械学習モデルの開発・実装(分類・予測・レコメンド等) ・生成AI/LLMを活用したアプリケーション・業務効率化の実装 ・データパイプライン・MLOpsの設計・構築 ・PoCから本番実装・運用までの一連の推進 ・過去PJ事例:需要予測モデル構築(Python/scikit-learn)、生成AI活用の社内業務効率化(LLM/RAG)など
【必須】・Pythonを用いた機械学習/データ分析の実務経験(目安2年以上)・機械学習ライブラリ(scikit-learn/PyTorch/TensorFlow等)の利用経験・SQL等でのデータ操作経験・チームでの構築プロジェクト経験 【歓迎】・LLM/生成AI(RAG、ファインチューニング等)の実装経験 ・クラウド(AWS/GCP)でのML基盤構築経験 ・MLOps/データパイプライン構築の経験 【求める人物像】・FLARETECHのミッション・バリューに共感いただける方 ・技術で課題を解決することに主体的に取り組める方 ・新しい技術を学び、周囲を巻き込んで実装まで進められる方
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 6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
500万円~1,000万円 月給制 月給 350,000円~ 月給¥350,000~ 基本給¥246,000~ 固定残業代¥104,000~を含む/月
会社規定に基づき支給
07時間30分 休憩60分
10:00~18:30
無 コアタイム 無
有 平均残業時間:10時間
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:50.0時間/月
年間123日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、夏期3日、年末年始7日
入社半年経過時点10日
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【得られるもの・キャリアパス】 エンジニアリーダーによる継続的なキャリア支援・スキル形成の伴走と、半期ごとの明確な評価制度のもとで成長できます。 ・入社時:機械学習モデルの開発・実装を担うAIエンジニア(想定年収 500万~700万円) ・3年後:PoC~本番実装をリードするシニアAIエンジニア(想定年収 700万~850万円) ・5年後:AIリード/PMとして案件・チームを牽引(想定年収 850万~1,000万円)
システムインテグレーション事業部の開発部門。バリュー(挑戦・誠実・共創)を大切に、技術を磨きキャリアを主体的に描く仲間が揃っています。
無
東京都港区西麻布3丁目21-20霞町コーポB1
東京メトロ日比谷線六本木駅 徒歩7分 都営地下鉄都営大江戸線六本木駅 徒歩7分
屋内全面禁煙
就業場所の変更の範囲:東京都港区(本社)または各プロジェクト先・リモート可(案件により変動)
リモートワーク可(一部従業員利用可) 自転車通勤可(全従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可)
無
無
■ 待遇・福利厚生: ・社会保険完備/交通費支給(本社勤務は月2万円まで・業務移動は全額) ・時間外手当(固定残業超過分支給)/資格取得支援・資格手当 ・外部セミナー参加費補助/服装自由/副業OK ■ 選考フロー:書類選考 → 一次面接 → 最終面接 → 内定(オンライン面接可) ※業務内容の変更範囲:当社業務全般 【詳細】 FLARETECHはシステムインテグレーション(SI)事業を主軸に、HR事業・AI事業・1on1事業(LensAI)を展開するIT企業です。2020年11月の創業から5年で社員220名まで成長し、売上は18億円(前年同期比150%増)、提携先は4,000社以上、取引実績は600社以上。2030年には1,000名体制・売上1,000億円を目指す第二創業期にあります。 AI事業の強化とクライアント各社の生成AI活用ニーズの高まりを受け、機械学習・生成AIの案件が増加しています。
3名
2回
筆記試験:無
【売上前年150%増/リモート中心】■2020年設立、2030年に1000名体制を目指す第二創業期の急成長SES企業■提携先4000社以上の豊富な案件を背景に、エンジニアリーダーが市場価値を高めるキャリア設計を支援します。
≪環境・特徴≫ ・AI事業の中核として、モデル開発から本番実装まで幅広く関われる ・社内ではAI勉強会・社内AIハッカソンを定例化し、Claude等のAI活用を推奨する文化 ・エンジニアリーダー陣による教育・キャリア支援、社内勉強会が充実 ・全社リモート比率7割の柔軟な働き方
〒106-0031 東京都港区西麻布3丁目21-20霞町コーポB1
事業 SI事業・HR事業・AI事業・1on1事業(LensAI)
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:
720~1400万
【業務内容】 デジタル戦略部デジタル戦略推進グループにて、データサイエンティストとして、 経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値創出に向けたデータ利活用を 中心的な立場で担っていただきます。 当社のAI活用は「お客さま向け」と「従業員向け」の両面で進んでおり、 お客さまに対しては最適な保険のご提案や、健活年齢の算出など保険の枠組みを超えて 健康維持をサポートするアドバイスの提供、アプリの操作履歴やメールへの反応を もとにしたレコメンドなどに取り組んでいます。 従業員に対しては、営業支援ツールへのAI活用に加え、データレイクのメタデータ整備と AIエージェントの活用により、これまでExcelで手作業していた統計集計・グラフ作成を 日本語ベースで自動化するなど、業務高度化・工数削減を実現しています。 仕事の進め方としては、全社の担当部へのヒアリング(年度末の定期ヒアリングや 随時の相談・提案)で課題を抽出し、分析設計、PoC・効果検証、 担当部と伴走しての実装・運用まで、一貫して関わることができます。 現在約27~28件の案件が並走しており、今回ご入社いただく方には、 リーダーとして若手メンバー(20代中心・約18名)の育成と、 各案件のリーディングを中心的に担っていただくことを期待しています。 若い組織をこれから形づくっていくフェーズであり、チームビルディングから かかわれる点も大きな魅力です。 【主な業務内容】 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど)と プロジェクトのリーディング ・若手データサイエンティストの育成・マネジメント ・データ活用基盤の整備・管理(データレイクへのデータ蓄積等は情報システム部と連携) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など。生成AI・データエンジニアリング等、 技術進化に合わせた研修内容の拡充) 【研修・育成制度】 全社的にデータ利活用の教育体制が整っており、全職員が受講する研修の中にデータ分析講座が 組み込まれているため、ヒアリング先の担当部にもデータ分析への基礎理解が浸透しています。 また、チャレンジを応援する風土があり、人工知能学会での論文発表・登壇の実績 (今年度3~4名、来年度は9~10名規模で論文執筆を計画)など、 学術面での活動も後押しされています。 【会社・仕事の特徴や魅力】 ・お客さまの健康診断データを時系列で追いかけられるヘルスケアデータなど、 秘匿性が高く一般には決して公開されない貴重なデータを扱えることは、 データサイエンティストにとって大きな魅力です。 将来の疾病予測など、可能性の大きな分析テーマに挑戦できます。 ・中期経営計画でデータ利活用がしっかりと計画に位置づけられており、 経営層からの期待値・投資も大きく、筋が通っていればやりたいことにチャレンジさせて もらえる環境です。 ・インハウスのデータサイエンティストとして、自社の重要データに直接触れながら、 課題設定から分析、施策提案、実装、効果検証まで一気通貫で携わることができます。 ・入社間もない経験者が早期に専門職(上席AIデータアーキテクト)へ登用された実績もあり、 専門性が正当に評価されるキャリアパスがあります。
【MUST(必須条件)】 ・Pythonによるプログラミング経験 ・SQLによるデータ加工経験 ・AI・機械学習を正しく理解したうえでの実務経験(業界不問) ※ライブラリを叩いて結果を出すだけのレベルではなく、 ディープラーニング・ニューラルネットワークのモデルを自ら構築し、 チューニングを行なった経験(理論を理解していることの証明として重視します) 【WANT(歓迎条件)】 ・データ分析プロジェクトのリーダー・マネジメント経験 ・データベースやデータウェアハウスにかかる知識、データの探索・加工や品質管理の経験 (データエンジニアリング力) ・機械学習・生成AI等の新しい技術動向へのキャッチアップ 【求める人物像】 ・デジタル技術およびデータを活用したビジネス計画の達成に向けて、 データ利活用を中心的な立場で推進できる方 ・担当部署へのヒアリング力・課題抽出力があり、課題抽出から解決までの提案ができる方 (分析スキルが高くても、関係者との会話・コミュニケーションが難しい方はフィットしません) ・若手メンバーを育てながらプロジェクトをリーディングできる方 ・進歩の早い機械学習・AIの新技術にアンテナを張り、学び続けられる方
・団体保険の保有契約高は国内シェアNo.1、グループ業務利益が過去最高を更新するなど、 業界トップクラスの安定した経営基盤を有する企業です。 ・IT・デジタル投資を経営基盤拡充戦略の重要な柱と位置づけ、システム開発投資額を倍増し、 AI領域にも大規模な投資を行うなど、デジタル変革にきわめて積極的な企業です。 ・役職定年の撤廃や「働き方選択型70歳定年制度」、経営人財と専門人財の双方をめざせるデュアルラダーの人事制度など、 長期的に安心して働ける環境が整っています。
700~1300万
"【業務内容】 デジタル戦略部デジタル戦略推進グループにて、データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値創出に向けたデータ利活用を中心的な立場で担っていただきます。当社のAI活用は「お客さま向け」と「従業員向け」の両面で進んでおり、お客さまに対しては最適な保険のご提案や、健活年齢の算出など保険の枠組みを超えて健康維持をサポートするアドバイスの提供、アプリの操作履歴やメールへの反応をもとにしたレコメンドなどに取り組んでいます。従業員に対しては、営業支援ツールへのAI活用に加え、データレイクのメタデータ整備とAIエージェントの活用により、これまでExcelで手作業していた統計集計・グラフ作成を日本語ベースで自動化するなど、業務高度化・工数削減を実現しています。 仕事の進め方としては、全社の担当部へのヒアリング(年度末の定期ヒアリングや随時の相談・提案)で課題を抽出し、分析設計、PoC・効果検証、担当部と伴走しての実装・運用まで、一貫して関わることができます。現在約27~28件の案件が並走しており、今回ご入社いただく方には、リーダーとして若手メンバー(20代中心・約18名)の育成と、各案件のリーディングを中心的に担っていただくことを期待しています。若い組織をこれから形づくっていくフェーズであり、チームビルディングからかかわれる点も大きな魅力です。 【主な業務内容】 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど)とプロジェクトのリーディング ・若手データサイエンティストの育成・マネジメント ・データ活用基盤の整備・管理(データレイクへのデータ蓄積等は情報システム部と連携) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など。生成AI・データエンジニアリング等、技術進化に合わせた研修内容の拡充
"【MUST(必須条件)】 ・Pythonによるプログラミング経験 ・SQLによるデータ加工経験 ・AI・機械学習を正しく理解したうえでの実務経験(業界不問) ※ライブラリを叩いて結果を出すだけのレベルではなく、ディープラーニング・ニューラルネットワークのモデルを自ら構築し、チューニングを行なった経験(理論を理解していることの証明として重視します) 【WANT(歓迎条件)】 ・データ分析プロジェクトのリーダー・マネジメント経験 ・データベースやデータウェアハウスにかかる知識、データの探索・加工や品質管理の経験(データエンジニアリング力) ・機械学習・生成AI等の新しい技術動向へのキャッチアップ
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700~1300万
"【業務内容】 デジタル戦略部デジタル戦略推進グループにて、データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値創出に向けたデータ利活用を中心的な立場で担っていただきます。当社のAI活用は「お客さま向け」と「従業員向け」の両面で進んでおり、お客さまに対しては最適な保険のご提案や、健活年齢の算出など保険の枠組みを超えて健康維持をサポートするアドバイスの提供、アプリの操作履歴やメールへの反応をもとにしたレコメンドなどに取り組んでいます。従業員に対しては、営業支援ツールへのAI活用に加え、データレイクのメタデータ整備とAIエージェントの活用により、これまでExcelで手作業していた統計集計・グラフ作成を日本語ベースで自動化するなど、業務高度化・工数削減を実現しています。 仕事の進め方としては、全社の担当部へのヒアリング(年度末の定期ヒアリングや随時の相談・提案)で課題を抽出し、分析設計、PoC・効果検証、担当部と伴走しての実装・運用まで、一貫して関わることができます。現在約27~28件の案件が並走しており、今回ご入社いただく方には、リーダーとして若手メンバー(20代中心・約18名)の育成と、各案件のリーディングを中心的に担っていただくことを期待しています。若い組織をこれから形づくっていくフェーズであり、チームビルディングからかかわれる点も大きな魅力です。 【主な業務内容】 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど)とプロジェクトのリーディング ・若手データサイエンティストの育成・マネジメント ・データ活用基盤の整備・管理(データレイクへのデータ蓄積等は情報システム部と連携) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など。生成AI・データエンジニアリング等、技術進化に合わせた研修内容の拡充
"【MUST(必須条件)】 ・Pythonによるプログラミング経験 ・SQLによるデータ加工経験 ・AI・機械学習を正しく理解したうえでの実務経験(業界不問) ※ライブラリを叩いて結果を出すだけのレベルではなく、ディープラーニング・ニューラルネットワークのモデルを自ら構築し、チューニングを行なった経験(理論を理解していることの証明として重視します) 【WANT(歓迎条件)】 ・データ分析プロジェクトのリーダー・マネジメント経験 ・データベースやデータウェアハウスにかかる知識、データの探索・加工や品質管理の経験(データエンジニアリング力) ・機械学習・生成AI等の新しい技術動向へのキャッチアップ
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580~1000万
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎データ基盤・分析業務のデザインおよびマーケティング戦略の立案・実行支援 ・顧客の抱える課題のヒアリングや、既存データ環境におけるテクニカルな課題の整理・特定 ・CDPやMAをはじめとするデジタルマーケティングツールの選定および導入推進(社内テクニカルチームとの連携) ・課題に応じたデータ分析・活用の提案および高度なマーケティング施策の企画・実行・効果検証の伴走支援 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎顧客データ基盤(CDP/CRM)の構築および活用推進 ・クライアントの保有する大量かつ多様なデータを集約・分析し、施策実行まで繋げるデータプラットフォームの導入支援 ◎データ起点でのマーケティング施策立案と効果検証 ・顧客理解を深めるデータ分析を実施し、LTV向上や顧客体験(CX)改善に向けた最適なアプローチ手法の設計・実行
◆必須(MUST) ◎社会人経験3年以上 ◎データを活用したマーケティング戦略立案および実行支援経験3年以上 ◆歓迎(WANT) ◎事業会社やコンサルティングファームでの各種データ(集計・分析・可視化)取り扱い経験 ◎CDPやCRM等の顧客データ基盤の導入・活用支援経験 ◎DX組織の立ち上げや業務改善の支援経験 ◎上記に関連するプロジェクトリード経験
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720~1300万
【業務概要】 デジタル戦略部デジタル戦略推進グループにて、データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値創出に向けたデータ利活用を中心的な立場で担っていただきます。当社のAI活用は「お客さま向け」と「従業員向け」の両面で進んでおり、お客さまに対しては最適な保険のご提案や、健活年齢の算出など保険の枠組みを超えて健康維持をサポートするアドバイスの提供、アプリの操作履歴やメールへの反応をもとにしたレコメンドなどに取り組んでいます。従業員に対しては、営業支援ツールへのAI活用に加え、データレイクのメタデータ整備とAIエージェントの活用により、これまでExcelで手作業していた統計集計・グラフ作成を日本語ベースで自動化するなど、業務高度化・工数削減を実現しています。 仕事の進め方としては、全社の担当部へのヒアリング(年度末の定期ヒアリングや随時の相談・提案)で課題を抽出し、分析設計、PoC・効果検証、担当部と伴走しての実装・運用まで、一貫して関わることができます。現在約27~28件の案件が並走しており、今回ご入社いただく方には、リーダーとして若手メンバー(20代中心・約18名)の育成と、各案件のリーディングを中心的に担っていただくことを期待しています。若い組織をこれから形づくっていくフェーズであり、チームビルディングからかかわれる点も大きな魅力です。 《主な業務内容》 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど)とプロジェクトのリーディング ・若手データサイエンティストの育成・マネジメント ・データ活用基盤の整備・管理(データレイクへのデータ蓄積等は情報システム部と連携) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など。生成AI・データエンジニアリング等、技術進化に合わせた研修内容の拡充)》 《会社・仕事の特徴や魅力】 ・お客さまの健康診断データを時系列で追いかけられるヘルスケアデータなど、秘匿性が高く一般には決して公開されない貴重なデータを扱えることは、データサイエンティストにとって大きな魅力です。将来の疾病予測など、可能性の大きな分析テーマに挑戦できます。 ・中期経営計画でデータ利活用がしっかりと計画に位置づけられており、経営層からの期待値・投資も大きく、筋が通っていればやりたいことにチャレンジさせてもらえる環境です。 ・インハウスのデータサイエンティストとして、自社の重要データに直接触れながら、課題設定から分析、施策提案、実装、効果検証まで一気通貫で携わることができます。 ・入社間もない経験者が早期に専門職(上席AIデータアーキテクト)へ登用された実績もあり、専門性が正当に評価されるキャリアパスがあります。
【MUST(必須条件)】 ・Pythonによるプログラミング経験 ・SQLによるデータ加工経験 ・AI・機械学習を正しく理解したうえでの実務経験(業界不問) ※ライブラリを叩いて結果を出すだけのレベルではなく、ディープラーニング・ニューラルネットワークのモデルを自ら構築し、チューニングを行なった経験(理論を理解していることの証明として重視します) 【WANT(歓迎条件)】 ・データ分析プロジェクトのリーダー・マネジメント経験 ・データベースやデータウェアハウスにかかる知識、データの探索・加工や品質管理の経験(データエンジニアリング力) ・機械学習・生成AI等の新しい技術動向へのキャッチアップ 【求める人物像】 ・デジタル技術およびデータを活用したビジネス計画の達成に向けて、データ利活用を中心的な立場で推進できる方 ・担当部署へのヒアリング力・課題抽出力があり、課題抽出から解決までの提案ができる方(分析スキルが高くても、関係者との会話・コミュニケーションが難しい方はフィットしません) ・若手メンバーを育てながらプロジェクトをリーディングできる方 ・進歩の早い機械学習・AIの新技術にアンテナを張り、学び続けられる方 《特記事項》 ■年齢:30代 ※(例外事由3号のイ)長期勤務によるキャリア形成をはかるため ■学歴:大学。大学院卒
【事業内容】 《生命保険の引受・保全、資産運用等の生命保険業および付随業務》 <企業情報> ・1881年創業、日本で最も長い歴史を持つ生命保険会社であり、団体保険の保有契約高は国内シェアNo.1、2025年度はグループ業務利益が過去最高を更新するなど、業界トップクラスの安定した経営基盤を有する企業です。 ・IT・デジタル投資を経営基盤拡充戦略の重要な柱と位置づけ、システム開発投資額を従来比で倍増し、AI領域にも大規模な投資を行うなど、デジタル変革にきわめて積極的な企業です。
590~1090万
【業務概要】 四輪事業における販売台数や生産リスクを、社内外の多様なデータと先進的な分析技術を活用して予測。 需給バランスや環境要因による変動リスクに対応し、戦略的なラインナップ決定や中長期の意思決定を支援するポジション。Hondaの中核事業の安定と成長を、データサイエンスの力で支える役割を担う。 【業務詳細】 ① 四輪事業の戦略・商品企画部門と連携し、10年・5年・3年といった中長期スパンで販売台数の需要予測モデルを構築 ② サプライチェーンマネジメント部門と連携し、在庫や原材料の供給に関わるリスクを予測し、安定供給に貢献 ③ 現場との対話を通じて課題の構造を把握し、社内外の膨大なデータをもとに予測モデルを設計・改善 特徴量エンジニアリングや因果構造分析を用い、モデル精度と説明性を両立させた分析を実施 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【期待する役割】 ・複雑な事業課題を構造的に捉え、分析アプローチに落とし込む力 ・実ビジネスに即した、高精度かつ再現性のある予測モデルの構築・検証 ・特徴量エンジニアリングや因果構造分析による、戦略意思決定に資する要素の抽出 【当ポジションの魅力・環境など】 ・Hondaのグローバル四輪事業における最重要課題に、データで切り込む影響力の大きなポジション ・予測結果が経営判断・商品企画・供給戦略に直結するため、分析の成果をリアルに実感できる ・海外拠点や他業界との連携を通じて、多様な視点と専門性を磨ける成長環境 【開発ツール】 ・言語:Python(pandas) ・オンラインサーベイ:SurveyMonkey、Qualtrics ・アナリティクス:Google Analytics、Jupyter ・プロジェクト管理:Jira ・情報共有ツール:Microsoft Teams
【必須(MUST)】 ・手段にとらわれず自ら考えて行動できる力 ・多様な分野の人と協働するコミュニケーション力・協調性 ・問題解決力(スコープ設計、目標設定、課題設定力) ・基礎的なデータ解析スキル 【歓迎(WANT)】 ・顧客・市場分析など(デジタル)マーケティングの経験 ・企画・商品開発・生産・品質・購買などモノづくりの経験 ・コンサルティングなどによる課題解決の経験
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900~1800万
ミッション 当社の高い利益率・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。 仕事内容 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。
【必須(MUST)】 ・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
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750万~
■組織の役割 ソニーのPurposeは”クリエイティビティとテクノロジーの力で、世界を感動で満たす”です。私達の組織は、データ活用によってソニーの各事業と協業しユーザーに感動を届けるための支援をしています。Prediction One、CALC等の開発を通して蓄積したデータサイエンス技術を活用して、事業が直面する様々な課題の解決のためにあらゆることを行います。事業横断でデータによる課題解決をミッションとする当組織は現在立ち上げフェーズであり、今後の拡大を見込んでいます。ソニーはエレクトロニクスから金融、エンタテインメントまで幅広い事業を展開しています。当組織はこれらの領域におけるデータ分析プロジェクトに関わるチャンスがあります。 ■担当予定の業務内容 データを活用して事業が直面する課題を解決するための業務を幅広に担当いただきます。事業組織側の担当者との密なコミュニケーションを通して、データを活用して何をやるべきかを決定し、実際にデータを分析して事業に適用するところまで一貫して担当いただきます。 ■ポジションの役割 少数名のチームのリーダーまたは担当者を想定しています。 ■職場の環境 データサイエンス技術と事業をつなげるという新しい役割の組織です。立ち上げ期であり少人数で密に連携しながら業務を進めます。事業組織だけでなく研究開発部門やDX部門との関係も深く、幅広いバックグラウンドを持つメンバーと協業する機会が多くあります。 ■描けるキャリアパス データ分析技術を事業に適用し課題解決する一連のプロセスを経験することができます。その過程でデータサイエンス関連の技術、顧客体験価値を開発するプロセス、エンタテインメント系事業を中心としたソニーの事業固有の業務知識が身につきます。 ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。
【必須】 ・Redshift/BigQuery/snowflakeなどのクラウドDWHを使ったデータ分析の経験(2年以上) ・JupyterNotebookを用いた機械学習モデルの作成とビジネス成果の実績(2件以上) 【尚可】 ・E資格・統計検定2級以上の資格 ・データプライバシー業務(特にGDPR)の経験(1年以上) ・AWS/GCPのクラウドシステム(データに限らず)の設計・実装経験(1年以上) ・生成AIを用いたデータ関連業務の効率化の実績 【必須】 ・英語のドキュメントを読み、それを元に設計・実装した経験 【尚可】 ・海外の方と英語でオンライン会議で自ら議論をした経験 ・英語圏への留学・赴任経験
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700~1500万
個人のお客さま(約3,400万人)の取引拡大・エンゲージメント向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びデータ環境整備を担当していただきます。 【主な担当職務】 ・データ利活用施策の企画立案 ・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ等を活用したターゲティング分析・モデル構築 ・マーケティング施策の効果検証 ・分析用データマート・KPIダッシュボードなどデータ環境の整備 ※上記のほか、リテール・デジタル事業本部の戦略策定のためのデータ分析を担当いただくこともあります。 【魅力】 ・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3,400万人)へのマーケティングを担うダイナミズム ・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ ・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客・金融取引データを分析することのやりがい 【キャリアパス】 データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて幅広い業務を担当いただく可能性もあります。 【配属部署(2025年10月時点)】 リテール・デジタル企画部 データ・マーケティング室 ・データ・マーケティング室(約65名)は、個人のお客さま向けのマーケティング業務を担当しています。 ・このうち、配属チームは約20名で構成(キャリア採用7名、受入出向者1名を含む)され、別途外部委託先社員も在籍しています。
【必須】 ・「主な担当職務」のいずれかの領域における5年以上の実務経験 ・データサイエンスに関する知識・スキル(統計、機械学習・AI等) ・SQL、Python等でのデータハンドリング・分析経験 ・高い顧客志向性とチームプレーヤーとしての資質 【歓迎】 ・データ分析基盤の要件定義経験
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500~3000万
■Data Science Team データやシミュレーションを活用した意思決定の高度化と課題解決を目的として、アカデミックの知見に基づいたプロフェッショナルサービスを官民に提供しているチームです。 -統計・機械学習、計算機科学、経営工学、計量経済学などデータに基づいた意志決定を扱う領域における研究経験(データサイエンス領域)のあるメンバーで構成され、理論に基づいた高度な分析から業務への示唆・提言 -理論に基づいた高度な分析を活用してビジネスの意志決定の高度化を支援するチーム -専門性を極めて重視したチーム What we do データをもとに科学的アプローチによって問題解決 意志決定の高度化のためのデータ活用支援 How we think Data Scienceは、「問題解決のための道具」 必要に応じて研究レベルで実施
■技術・知識面 統計学、機械学習、コンピュータサイエンス、計量経済学などの領域に対する「体系的な理解」 プログラム言語 R, Python, Julia, SAS アジャイルでのシステム構築経験 ■歓迎 コンサルティングファームでAnalytics関連部署の方 統計分析、機械学習手法を活用したデータ分析を伴うプロジェクトにおける、クライアントフェーシングの経験者 データ分析を伴うプロジェクトにおいて、顧客の課題ヒアリングなど上流工程の経験者 数理手法を用いた研究経験 データ分析が好きな人 データ分析を用いた課題解決をしたいマインド
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