✨データサイエンティスト✨600-2000万円🌈リモート＆副業可能✨

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• エージェント求人

  【KPMG】AlteryxやTableauの経験を活かしM&Aアドバイザリーを支える技術専門職へ

  600~1300万

  株式会社KPMG FAS東京都千代田区

  【KPMG】AlteryxやTableauの経験を活かしM&Aアドバイザリーを支える技術専門職へ気になる

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  仕事内容

  ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓クライアント受領データのクレンジングおよび前処理（分析可能な形式への整形） ✓ETLツール（Alteryx等）やPythonを用いたデータベース・ファイル出力 ✓Webスクレイピング等によるインターネット・データベースからの外部情報収集 ✓BIツール（Tableau、PowerBI等）を用いたデータの可視化・ダッシュボード作成 ✓分析結果のチャート・グラフ化およびPowerPointによる資料作成補助 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓M&Aにおける対象会社の事業データ分析およびデューデリジェンス支援 ✓データセットに基づいた将来予測モデル構築のためのデータ基盤整備 ✓マーケティング資料や提案書における高度なビジュアライゼーション作成

  求める能力・経験

  必須条件（MUST） ✓ETLツール（Alteryx等）やPython等でのデータクレンジング実務経験（2年以上） ✓BIツール（Tableau、PowerBI等）でのダッシュボード作成・可視化の実務経験 歓迎条件（WANT） ✓基礎的な統計学や機械学習に関する理解・経験 ✓ビジネスレベルの英語力およびMS Office（Excel/PPT）の高度な操作スキル

  事業内容

  -

• エージェント求人

  【博報堂グループ：データサイエンティスト】モデル開発から実装、運用高度化までを一気通貫で推進

  550~1000万

  • 分析
  • R
  • Python

  株式会社Hakuhodo DY ONE東京都港区

  【博報堂グループ：データサイエンティスト】モデル開発から実装、運用高度化までを一気通貫で推進気になる

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  仕事内容

  Hakuhodo DY ONEの主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。 プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。 ＜具体的には＞ ・国内最大級DMP「AudienceOne®」や豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装 ・Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発 ・次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発 ・新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進 ＜チームの特徴＞ 部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。 ＜キャリアパス＞ データサイエンティスト → マネージャー（組織とプロジェクトを牽引） データサイエンティスト → リード（CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード）

  求める能力・経験

  【必須経験】 ・PythonまたはRでの分析実務、モデル実装および可視化の経験（2年以上） ・機械学習または統計に基づく課題解決の実務経験 ※以下のいずれかの専門領域における深い知識と実務経験 ・マーケティングサイエンス、行動計量学、統計解析、因果推論、自然言語処理（NLP） ・画像認識・コンピュータビジョン（CV） ・音声・音響・音楽分析、数理最適化、強化学習など 【歓迎経験】 ・広告・マーケティング関係の業務経験 ・業務課題起点での論文調査から実装・検証に至る一連の経験 ・企画設計から評価、そして次期改善までのPDCAサイクルを主導した経験 ・AWS/GCPなどのクラウドプラットフォーム上での機械学習モデルの実装・運用経験、数TB級データのSQLによる効率的な処理経験 ・統計モデリングや因果推論を活用したサービス開発・実装経験ｚ

  事業内容

  Hakuhodo DY ONE は、インターネット広告黎明期より培ったデジタル広告の知見とノウハウを活かし、統合的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。 マーケティング戦略立案力、クリエイティビティ、高度な運用力と技術開発力、媒体社・プラットフォーマーとの強固な関係性を強みとし、国内外のクライアント企業に対して、デジタル起点でのマーケティング戦略やテクノロジー活用を包括的に支援します。

• エージェント求人

  💠最大年収1800万円／データサイエンティスト💠顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析

  1000~1800万

  • PoC
  • プロジェクト
  • 解析結果評価
  • データ分析
  • 機械学習
  • 開発
  • 統計解析
  • 検証
  • PoC開発
  • 分析
  • コンサルティング業務
  • 負荷分散/チューニング
  • OR/数理最適化
  • コンピュータサイエンス
  • チューニング
  • 提案
  • シミュレーション
  • 物理
  • Python
  • 自然言語処理

  株式会社FLUX東京都港区

  💠最大年収1800万円／データサイエンティスト💠顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析気になる

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  仕事内容

  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

  求める能力・経験

  【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

  事業内容

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• エージェント求人

  AIを用いた学習システムを提供するEdTechスタートアップにデータエンジニアとして参画しませんか。

  780~1350万

  • PoC
  • ヒアリング
  • 技術選定
  • 開発
  • 業務設計
  • 検証
  • 分析
  • プロトタイピング

  atama plus株式会社東京都文京区

  AIを用いた学習システムを提供するEdTechスタートアップにデータエンジニアとして参画しませんか。気になる

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  仕事内容

  お持ちのご経験やスキルに応じて、相談の上で下記業務の一部／全てをお任せいたします。 ■ AI活用推進 全社共通AI基盤の設計・構築・運用 AI基盤を活用した各事業エリアの業務効率化支援・実装 ※テーマは事業側へのヒアリングを通じて一緒に設計 生成AIを用いた業務自動化・高度化の仕組みづくり ■ データ基盤 データ基盤の設計・構築・運用 事業上必要なデータ抽出・加工・提供の仕組みづくり AIを活用したデータ提供・分析基盤の構築 技術だけで完結するのではなく、事業・業務理解を深めながら「使われる仕組み」を作ることを重視しています。 【ポジションの魅力・やりがい】 ◎ AI／データを「事業価値」に変える経験ができる PoCで終わらず、実際の業務・事業に組み込まれるAI／データ基盤を構築します。 成果が組織全体の生産性や意思決定に直結する実感を得られます。 ◎ 部署横断での影響力が大きい 特定プロダクトに閉じず、複数事業・複数チームにまたがって価値提供できるポジションです。 ◎ 技術選定・設計に裁量を持てる 「何を作るか」だけでなく、「なぜ作るか」「どう設計すべきか」から関われます。 【生成AI活用について】 ＜開発・業務支援での活用＞ Cursor 等のAIコードエディタや Claude Code などを活用し、設計・実装・検証・改善まで、日常的に生成AIを取り入れています。 ツールは固定せず、技術進化のスピードを前提に柔軟に選定しています。 ＜全社的なAI活用＞ エンジニアに限らず、PdM・Bizメンバーも含めて、企画検討、仮説整理、業務設計、プロトタイピングに生成AIを活用。「役割を超えてAIを積極活用する」文化があります。

  求める能力・経験

  Cursor 等のAIコードエディタ、Claude Code 等を活用した開発経験（個人利用も可） LLM／生成AIなど最新AI技術への強い関心と継続的な学習意欲 データエンジニア／データマネージャーとしてのデータ基盤の構築・運用、データ利活用推進の経験

  事業内容

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• エージェント求人

  【東京】【東証プライム上場/リモート中心】シニアマーケティングエンジニア/データエンジニア

  810~1300万

  • MA/CRM
  • マネジメント
  • マーケティング
  • 開発
  • 業務設計
  • アーキテクト
  • 分析
  • システム開発
  • Google Cloud Pl...
  • データ分析
  • 機械学習
  • Azure
  • AWS
  • Salesforce
  • システム設計
  • Python
  • クラウド
  • b→dash
  • SQL

  株式会社エス・エム・エス東京都港区

  【東京】【東証プライム上場/リモート中心】シニアマーケティングエンジニア/データエンジニア 気になる

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  仕事内容

  仕事内容 【ミッション】: 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションとし、データ&マーケティングプラットフォーム組織のマーケティング関連チームのエンジニアとして活躍いただきます。 【具体的な業務内容】: 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを展開しており、各サービスがエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化を実現しています。マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動における新たな価値創造に貢献していただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 【キャリアパス】: SMS全体のキャリアの考え方として、個人の考えや適性に応じて共にキャリアを形成していくべきだと考えています。ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能です。 キャリア例: ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア

  求める能力・経験

  応募要件 必須条件(以下いずれにも該当する方、目安2-3年以上): ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 歓迎条件: ・ETL/ELTの開発 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験

  事業内容

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• エージェント求人

  【東京】【東証プライム上場/リモート中心】データエンジニア(アーキテクト)

  730~1300万

  • 課題設定
  • マネジメント
  • 品質管理
  • アーキテクチャ設計
  • データ分析
  • 開発
  • アーキテクト
  • 検証
  • 分析
  • Google BigQuery
  • MA/CRM
  • Web/ITサービス
  • PC/Web
  • マーケティング
  • BIツール
  • SEO
  • ダッシュボード作成
  • プログラミング
  • Tableau
  • 機械学習
  • Snowflake
  • Looker
  • Databricks

  株式会社エス・エム・エス東京都港区

  【東京】【東証プライム上場/リモート中心】データエンジニア(アーキテクト)気になる

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  仕事内容

  仕事内容 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 【具体的な業務内容】 ■データ基盤アーキテクト業務 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 ■チーム開発の定常業務 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 【キャリアパス】 ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア など、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していきます。

  求める能力・経験

  応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・分析を目的としたデータマートの作成経験 ・特定のプログラミング言語を用いた開発経験 ・ETL/ELTの開発経験 ・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験 ・BigQuery, Snowflake, Databricksなどを用いたデータ基盤構築経験 歓迎条件 ・Webマーケティング(SEO,広告,CRM)の業務に関わった経験・志向 ・Webサービスの開発経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験

  事業内容

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• エージェント求人

  金融プロジェクト機械学習エンジニア

  800~1500万

  株式会社Preferred Networks東京都千代田区, 東京都千代田区, 東京都千代田区

  金融プロジェクト機械学習エンジニア気になる

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  仕事内容

  PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。 金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かしたDeep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。 (例) 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造 金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 ▼業務例 ・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用業務等の観察および分析 ・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 ・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める（可視化等の）技術手法の開発・実装・検証 ・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス ・（金融分野以外での）データ分析・機械学習モデルの開発

  求める能力・経験

  ・金融業・クオンツの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績 ・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 ⚪︎コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること ⚪︎特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 ・実データに基づく問題解決の経験（業界・分野不問） ⚪︎特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 ・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等) ⚪︎コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る ⚪︎特に Python または C++ によるプログラミング能力 ・数学、自然科学（物理、化学など）に関する、大学卒業程度の知識（もしくは学習により習得可能なこと） ・チームでの課題解決の経験 ・ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）

  事業内容

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• エージェント求人

  ◆データエンジニア（人材管理システム8年連続シェアNo.1『カオナビ』）◆

  700~1000万

  株式会社カオナビ東京都渋谷区

  ◆データエンジニア（人材管理システム8年連続シェアNo.1『カオナビ』）◆気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 データマネジメントにおける課題発見・改善提案/データ活用の探索・ステークホルダーヒアリング ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善 データ分析基盤環境のAWSインフラの運用保守 データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用 データマネジメントの成熟度に応じた技術検証（メタデータ、データ品質など） 【ポジションの魅力】 基盤整備が完了し、「データの価値向上」という次のステージに入るタイミングであり、 ・ビジネス価値を生み出すフェーズに携われる/ビジネスサイドと直接対話しながら、データの価値を創出できる ・データ価値向上にむけたチャレンジができる（× AI利用、データカタログ/メタデータ管理、データ品質等）(求人ID：340226)

  求める能力・経験

  【必須】 ・ディメンショナルモデリング（Dimensional Modeling）の実務経験 ・AWS環境の既存インフラを理解し、改善提案・実装・運用ができる（VPC、Aurora、S3、Lambda、SQS等） ・Snowflake、SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験 ・ビジネスサイドやチームメンバーと協働し、課題を発見・議論・解決した経験 ・Pythonのコードを読んで修正できるスキル ・Git等のバージョン管理システムの使用経験 【歓迎】 ・データモデリング設計/データ基盤のリード経験 ・課題発見、主体的な課題解決提案、決裁、実行の経験 ・dbt (data build tool) の使用経験

  事業内容

  HR Tech業界でトップシェア。クラウド型タレントマネジメントシステム「カオナビ」を提供しております。 『カオナビ』は、企業の経営者や管理職が感じる「社員の顔と名前が一致しない。」という悩みを解決すべく誕生した、クラウドで人材管理ができるシェアNo.1のHRテクノロジーサービスです。

• エージェント求人

  【データ戦略】ビジネスデータ基盤を創るデータサイエンティスト

  896~1946万

  • AWS
  • 機械学習
  • GCP
  • DB設計
  • 株式
  • システム監視
  • 品質管理
  • データモデリング
  • データベース
  • Google Cloud Pl...
  • プロジェクト
  • 経理
  • Sansan
  • 分析
  • データ分析
  • 開発
  • クラウド
  • Docker
  • チームリーダー
  • ソフトウェア
  • FastAPI
  • アプリケーション設計
  • Kubernetes
  • SQL
  • CD
  • PC/Web

  Sansan株式会社東京都渋谷区

  【データ戦略】ビジネスデータ基盤を創るデータサイエンティスト 気になる

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  仕事内容

  Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善（MLOps）などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド（AWS／GCP）や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。

  求める能力・経験

  【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD／クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験（例：FastAPI、Rails等） MLOps（CI/CD、デプロイメント、監視）知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験

  事業内容

  働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売

• エージェント求人

  【「気になる」ボタン推奨】データ戦略コンサルタント(DX戦略)

  730~1360万

  株式会社電通総研　※業界屈指の利益率→業界第2位、平均年収約1,123万円・平均残業実質15H、リモート環境東京都港区

  【「気になる」ボタン推奨】データ戦略コンサルタント(DX戦略)気になる

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  仕事内容

  ★「気になる」ボタンを押下いただきましたら、ご経験を鑑みてスカウトさせていただきます。カジュアルなご面談にて、詳細情報をお伝えさせていただきます。 ★エージェントから見た当社の魅力 ・業界第2位、平均年収約1,123万円という高水準な待遇 ・電通グループの強固な顧客基盤を活かした圧倒的な事業優位性 ・シンクタンク・コンサル・SIの3機能を併せ持つ稀有な組織 ・製造や金融など幅広い業界における2,500社超の顧客実績 ・営業利益率20％を目標に掲げる国内屈指の収益力の高さ ・平均残業時間29時間（所定労働時間7時間のため、実質15時間以下）、フルリモート可能、コアタイムなしのフレックスと働き方◎ 【求職者様向けメッセージ】 私たちは体系化されたデータマネジメントの実務知見(ベストプラクティス)をベースに製造業を中心に情報通信・金融・不動産まで幅広い業界で、データの力を最大限に引き出し、クライアントの競争力強化と持続的成長に寄与することを目指し、「データで企業を変える」支援をしています。 ■組織のミッション・ビジョン： ミッション：誰もが働きやすい社会の実現、デジタルが生む企業価値の最大化 ビジョン：Customer Business Innovator ― 顧客のビジネスを変革し続ける存在 【仕事内容】 ■期待役割： ・データ活用が注目される中、単なるデータ基盤構築に留まらず、クライアントのデータドリブン経営を成功に導くことが使命です。データマネジメントの知識体系を軸としたワンストップサービスを提供し、幅広い業界のクライアントに対して、データ活用支援プロジェクトをリードしていただきます。 ※データ基盤構築は技術部門が推進し、本ポジションは「指標・判断基準」「運用・ガバナンス」「合意形成」を中心にリードします。 データ活用・データマネジメントコンサルティングサービスについてはこちら ■主な業務内容： ・データ戦略策定：現状分析、課題構造化、コンセプト策定、将来像作成、施策検討、ロードマップ策定　等 ・データマネジメント体制整備：組織立ち上げ、ガイドライン作成、ルール策定、データ運用プロセス設計　等 ・データ活用推進支援：ユースケース整理、活用目標設定、シナリオ・指標整理、有効性検証、分析プロセス定義　等 ・人材教育・コミュニティ運営：スキル定義、教育計画、教育、コミュニティ構築、情報発信、事例共有　等 ■プロジェクト事例： ・自動車メーカー様：データ活用のあるべき姿の策定支援(3ヶ月) ・自動車メーカー様：メタデータ整備支援(2ヶ月) ・二輪車メーカー様：品質情報活用の構想支援(3ヶ月) ・半導体製造装置メーカー様：情報一元化に向けたグランドデザイン策定・データ活用支援(4ヶ月) ・スポーツ用品メーカー様：データ活用ロードマップ策定・データマネジメント整備支援(6ヶ月) ■事業展望/顧客提供価値・強み： 体系化されたデータマネジメントの実務知見(ベストプラクティス)と技術部門との協働による実装力を融合し、日本企業のデータ活用を次のステージへと引き上げる存在を目指します。 製造業を中心とした多くの支援実績から企業変革に直接関与し、戦略と現場をつなぎ、実効性のあるデータ活用・データマネジメントを実現できる点に強みがあります。 ■組織構成： マネージャー1名+コンサルタント1～3名でチームを組成。必要に応じて技術部門と混成チームで推進。 【働きがいと成長環境】 クライアントは日本を代表する企業が多く、企業全体の意思決定に関与したり、データ活用の土台を作ったり、"データで企業を変える"場に携われるのが魅力です。 バリューチェーンを横断した業務知識・データマネジメントの知識を身につけることができ、専門領域×データのプロフェッショナルになって、マネジメントやエキスパートに進むことが可能です。

  求める能力・経験

  【必須要件】 ●下記いずれかの経験、スキルを有する方 ・コンサルティングファームでのデータマネジメント・データ活用支援の経験　3年以上 ・データ基盤(DWH、ETL、BI、データカタログ、MDM)導入リーダーの経験　3年以上 ・自社のデータ活用やデータマネジメントの企画推進リーダーの経験　3年以上 【歓迎要件】 ・データサイエンスやデータ分析の知識・経験 ・DMBOKの知識 ・組織横断でのプロジェクト推進経験

  事業内容

  システムインテグレーション、コンサルティング、シンクタンクの機能連携による、社会や企業の変革を支援するソリューションの提供