AI活用 | データ分析エンジニア(サイバー防衛チーム)
500~800万
株式会社Solafune
東京都千代田区
500~800万
株式会社Solafune
東京都千代田区
データサイエンティスト
リサーチ/分析データサイエンティスト
データエンジニア
政府機関向けセキュリティシステム最適化プロジェクトにおいて、ローカルLLMと統計分析を活用してセキュリティパラメータの最適化を行うポジション。外部クラウドAIを使用できない機密性の高い隔離環境で、ローカルに展開したオープンソースLLMを活用し、検証結果データや外部ヒアリング情報を統合的に分析して最適パラメータ候補を導出する。「クローズド環境でのAI活用」に挑戦したいエンジニアを歓迎。 <主な業務内容> ・ローカルLLM環境(外部サービス不使用)の構築・運用:GPUサーバ上にOllamaを用いてモデルを展開 ・パラメータ最適化ループの実装:検証結果データを入力としてLLMがパラメータ候補を生成・評価・絞り込む ・外部ヒアリング情報・既存事例データの構造化整理とパターン分析 ・Python/LangChainを用いた分析パイプラインの実装・改善 ・分析結果レポートの作成(設計方針書の定量的根拠として活用) ・隔離環境(ネットワーク非接続)での分析環境の構築・維持
必須スキル ・Python 3.x:データ処理・分析・REST API実装(Pandas / NumPy / FastAPI等) ・機械学習・統計分析の実務経験:パラメータ最適化・異常検知・時系列分析等のいずれか ・ローカルLLMまたはオープンソースLLMの活用経験:Ollama / llama.cpp / Hugging Face等 ・データ可視化ツールの使用経験:Jupyter Lab / Matplotlib / Plotly等 ・Linuxサーバ・GPU環境(CUDA)の基本操作 ・プロンプトエンジニアリング能力: ・実験管理能力 ・閉じた環境での創意工夫 <ツール・製品経験> ・ローカルLLM:Ollama + Llama3/Mistral または llama.cpp + GGUFモデル(どちらか一方の経験で可) ・LLMフレームワーク:LangChain または LlamaIndex(どちらか一方の経験で可) ・最適化:Optuna または scipy.optimize(どちらか一方の経験で可) ・コンテナ:Docker(基本操作)
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
500万円〜800万円
08時間00分 休憩60分
09:00〜18:00 フレックスタイム制(標準労働時間:1日8時間) ※始業・終業時刻は従業員の裁量により決定いただきます。 ※雇用契約書等に別段の定めがある場合は、その定めに従います。
有 コアタイム (11:00〜15:00)
有
有
120日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
入社直後: 10日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
※経験・スキル・勤務地により応相談
東京都千代田区
屋内全面禁煙
東京都千代田区丸の内二丁目4番1号 丸の内ビルディング 28F) または 国内拠点(リモート併用相談可)一部出張あり
リモートワーク可
無
通勤手当(会社規定に基づき支給) 残業手当(残業時間に応じて別途支給) オンボーディング 業務キャッチアップ支援
東京都千代田区丸の内二丁目4番1号 丸の内ビルディング 28F
Solafune は、農業、災害、天然資源、金融、防衛、マーケティング、保険などの分野向けの衛星および地理空間データ分析テクノロジーを開発しています。
最終更新日:
800~1200万
Speedaは標準機能をSaaSとして提供する一方、大手企業から「自社データと組み合わせて自社環境で使いたい」という要望が急速に増えています(金融機関、大手事業会社、コンサルティングファーム等)。顧客ごとの要件を実現する個社開発を、顧客との合意形成から実装・運用まで一貫してリードするForward Deployed Engineerを募集します。 【業務内容】 ・顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 ・顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 ・企業財務・ニュース・開示情報等のデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 ・顧客保有データとの名寄せ・突合、分析・検索に適したデータモデリング ・開発の推進・実装、本番導入、導入後の運用・保守 ・顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 【技術スタック】バックエンド:Kotlin/SpringBoot、フロントエンド:TypeScript/Next.js、インフラ:Google Cloud/AWS、データストア:PostgreSQL/Snowflake(顧客環境により変動) TOBを経て再上場を目指す過程にあり、事業立ち上げ期から進め方そのものを定義できるポジションです。
【必須】 ・Webアプリケーションまたはデータ基盤の開発実務経験(目安3年以上。設計・コードレビュー・運用まで担当) ・顧客と直接向き合い要件定義から関わり、スコープと期限を合意した経験 ・データベース・データモデルの設計経験(エンティティ定義、正規化、既存システムとの整合性を考慮) ・出社および客先訪問が可能な方、日本語ネイティブレベル ・少人数チーム(2〜5名)のマネジメント経験 【歓迎】 ・セキュリティ要求水準の高い顧客との協業経験、構造化/非構造化データのパイプライン構築・運用経験
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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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600万~
【当組織について】 Analytics Insightsチームでは、生成AIを含むAIの事業利活用や経営管理DXの実現に向け戦略策定から実行まで、幅広い領域でご支援を実施しています。 Big Data/AIを中核とした事業データ利活用におけるアーキテクチャ設計や、データライフサイクル(PoCーシステム開発ー運用保守)を実現するシステム構築のマネジメントも担っており、課題解決に向けたEtoEでのご支援を実施しています。 ・企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのAIおよびデータ・アナリティクス技術を紐づける役割を担います。 ・自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのAI及びデータ活用促進まで幅広いサポートを通じて、経済発展や社会課題解決に貢献します。 ・AIおよび全社データ利活用に向けたフレームワーク/ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・人材育成の支援を行います。 【当部門で働く魅力】 ・様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務に従事できます。 ご自身の強みを生かすこと、自己研鑽としてチャレンジすることがともに実現可能な環境です。 ・上流案件もあればITシステムに関する案件もあり、ご自身の強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。 ・今やAIはいかなる業界・業務でも使われるため、PwCの多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。 ・PwCのグローバルネットワークで共有しているAI/アナリティクス研修を受講することで、ご自身のスキルアップを図ることが可能です。 ・PwCのグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。 ・中途採用入社者の比率が比較的高く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。 【育成体制について】 当組織では中途採用者向けの人材育成のため様々なコンテンツを用意しており、以下のポイントを意識した人材育成を進めています。 ・自部門オリジナル教育コンテンツの提供及び組織風土の早期理解等を目指したフォローの実施。 ・ナレッジシェアリング会の開催等を通じた他メンバーの活動内容のキャッチアップや自己研鑽に通じる場の提供。 ・自部門の要求スキルと自身の保有スキルの可視化とマッチングによる自己のキャリアアップに向けたトレーニング計画の立案サポート。 ・アライアンスを活かした外部トレーニングの開催。 ・デジタル専門知識を身に付け、デジタル変革をリードし、ドライブできる人材を育成するための総合的なグローバルプログラムの開催。
【AIコンサルティング領域・必須】AI活用戦略・ロードマップ策定、業務でのAI活用、IT/DX部門でのAI活用推進、AI案件のプロジェクト管理、またはAIの基礎知識と業務データによる分析・モデリングの実務経験のいずれか。 大学院・大学・高専卒以上。担当領域・職位により要件が異なります。
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800~2000万
業務プロセスの自動化に向けたAIエージェントの開発(業務特化型エージェントの開発、複数エージェントの連携 など) 生成AIを活用したWebアプリケーションの設計・実装・テスト プロンプトエンジニアリング(プロンプト設計・改善による出力品質の向上) 生成AIアプリ・AIエージェントの評価・改善・運用 AWSを中心とした生成AI基盤(Amazon Bedrock 等)を用いたPoCの開発・実行・評価 プロジェクト例 技術検証(モデル/プラグイン等):各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価 業務支援アプリの内製開発(AWS等クラウド上):生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC(技術検証) ローコード/ノーコード:開発ツールの試行利用と社内導入の検討 モデル高度化の検証:ファインチューニングを視野に入れた技術検証 みずほ独自モデル:独自モデルの構築および評価・実証
【必要要件/must】 下記いずれかに該当し、仕様が固まっていれば主体的に実装を行うことができる方 フロントエンド、バックエンドの開発経験が2〜3年程度(TypeScript、Python 等) バックエンド、インフラの開発経験が2〜3年程度(Python、AWS、GCP、Azure 等) AWS、Azure,GCP等のクラウド環境における開発経験 生成AIを活用し、業務効率化を通じたインパクトの大きな仕事に携わりたい方 【歓迎要件/want】 TypeScriptでモダンフレームワーク(Next.js、React 等)を用いた開発経験 Pythonでフレームワーク(FastAPI、Flask,Django 等)を用いた開発経験 生成AIを用いたシステムの開発経験 プロンプトエンジニアリングやチューニング経験 5名以上のチーム開発の経験があり、報連相を意識した業務遂行経験がある 良いプロダクトづくりのために、意見を発しながら業務を行っていきたい方
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720~1300万
【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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