市場系データサイエンティスト_3
850~2000万
企業名非公開
東京都千代田区
850~2000万
企業名非公開
東京都千代田区
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)
その他データサイエンティスト/アナリスト
【業務内容】 業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、運用まで一気通貫で行っています。具体的な業務内容は次の通りです: ・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化 《プロジェクト例》 - トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供 - 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、音声認識を活用した市場事務高度化 - ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化 - マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
【必須】 ・Python、R等を用いた、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験が1年以上 ・金融業界に関係するデータ分析の経験を備えること ・自ら課題をヒアリングし、機械学習の問題として落とし込むことに、強い意欲があること ・データ分析、モデル挙動をユーザーに分かりやすく説明することが可能なこと ・4年制大学または大学院を卒業・修了されていること 【推奨】 ・金融機関の市場業務での実務経験 ・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, Amazon Athena等であれば尚可) ・業務遂行に必要な英語力(TOEICスコア730点以上) ・OSSへの貢献、データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当(上位10%)以上の受賞経験 ・MLOps基盤の構築・運用経験
英語でビジネス会話が可能、英語でネイティブレベルで会話可能、英語で日常会話が可能
6年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、専門職大学、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
850万円〜2,000万円
東京都千代田区
最終更新日:
780~1030万
【職務概要】 ・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践 ・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進 ・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践 【お任せしたい業務】 ・お客さまのビジネス課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング 実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 ①受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 ②プロジェクトの立ち上げ ・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 ③データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング ④サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 【働く環境】 ①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。 ②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・お客さま対応経験(目安:3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識
-
450~650万
【職務内容】 広告運用やマーケティングの経験を活かして、新規プロダクトの成長に関わりたい方に向けたポジションです。 ユーザー体験を起点に施策を企画・実行し、スピード感を持ってPDCAを回していくことにチャレンジしたい方の応募をお待ちしています。 ◆ 関わるサービスについて クラシルリワードを基盤としたゲームアプリの運営に携わっていただきます。 現在『クラシルナンプレ』『クラシルソリティア』のタイトルを展開し、今後も定期的なリリースを予定しています。 クラシルリワードは、レシートやレビュー投稿など日常の行動がポイントに変わるアプリとして、700万DLを突破。現在はゲームアプリと連携し「遊びながらポイントが貯まる」新たな体験を提供しています。 【具体的には】 ・ クラシルリワードと連携するゲームアプリのグロースマーケティング ・ 各タイトルにおけるユーザー送客、収益最大化に向けたマーケティング施策の立案と実行 ・ イベントやキャンペーンの企画と効果測定 ・ アプリ収益構造の設計・目標設定・施策運用と振り返り ・ 外部パートナー(委託先等)のディレクション(求人ID:355881)
【必須】 ・ データに基づいた意思決定を通じてサービスの成長に貢献した経験 ・ IT/WEBサービス企業での業務経験 【歓迎】 ・ 広告運用の経験 ・ マーケティング施策の企画・クリエイティブディレクション経験 ・ データ分析と改善施策の実行経験 ・ CRM / リテンション施策の運用経験
同社はLINEヤフーのグループ会社として、「国内最大級のレシピ動画サービス:クラシル」「国内最大級のライフスタイルサービス:TRILL」を中心とした事業運営を行っています。 世界をより平和に、明るく、楽しくしたい。世界に大きなインパクトを与え、誰もが幸せで、笑顔あふれる場所をつくりたい。創業以来、何度も事業ピボットを繰り返してきたが、「まずやってみよう」という機動性の高さを強みに、これからも挑戦と変化を続けていきます。
500~1200万
■仕事についての詳細: 会社概要 「ABEMA」はテレビのイノベーションを目指し"新しい未来のテレビ"として展開する動画配信事業。登録は不要で、国内唯一の24 時間編成のニュース専門チャンネルをはじめ、オリジナルのドラマや恋愛番組、アニメ、スポーツなど、多彩なジャンルの約20チャンネルを24時間365日放送しています。 また、オリジナルエピソード数は国内発の動画サービスで日本 No.1(※)を誇り、総エピソード数は常時 約30,000 本以上を配信。ほかにも、注目の新作映画、国内外の人気ドラマ、話題のアニメなど豊富なラインナップの作品や、様々な音楽や舞台のオンラインライブも展開。テレビ、オンデマンドなど、時間にとらわれることなくいつでも作品をお楽しみいただけるほか、スマートフォンや PC、タブレット、テレビデバイス、Nintendo Switchなどで、場所にとらわれることなくライフスタイルに合わせて番組を視聴いただけます。 さらに、月額960円のABEMAプレミアムに登録すると、限定コンテンツの視聴や「動画ダウンロード機能」「見逃しコメント機能」など「ABEMA」の全ての機能が利用できます。(※) また、2022年11月20日(日)から12月18日(日)にかけて開催された「FIFA ワールドカップ カタール 2022」では、「ABEMA」とテレビ朝日でタッグを組んで全64試合無料生中継でお送りし、日本のグループステージ第3戦目であり、グループEの決勝トーナメントへの進出をかけて行われた日本vsスペイン戦、コスタリカvsドイツ戦などが生中継された2022年12月2日(金)の「ABEMA」の1日の視聴者数が3,000万を突破し、開局史上最高数値となり(※)「ABEMA」開局以降最大のトラフィックを記録しました。 (※)2022年1月時点、自社調べ ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。 ABEMA 会社説明資料 業務内容 サービス成長のためのデータ分析 KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 例)ボトルネックの特定と打ち手の考 ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 例)チャンネル表編成の数理的な最適化 プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 例)ターゲティング広告商品の開発
必要スキル・経験 データ分析の実務経験 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) SQLによるデータ処理経験 Python、R等でアルゴリズムを独力で実装した経験 論文などを読解してそのトレースが出来る能力 歓迎スキル・経験 特定の専門分野に関して、査読付き論文を著すなど深く学んだ経験 ビジネス的要求に対して、幅広い分析手段から適切な手段を選択できる能力 データ分析結果を用いて、意思決定に寄与した経験 アルゴリズムをサービス/プロダクトとして開発、運用した経験 GCP/AWS等のクラウド環境での開発経験
-
500~700万
【募集背景と業務内容🔧】 ChatGPTの登場により、生成AIの技術は目覚ましく進化しています。NTTデータ先端技術は、企業のDXを推進するコアテクノロジーとして、自然言語処理(NLP)分野に力を入れています。 このポジションでは、AIチームのリーダーとして、お客様の課題を最新のAI技術で解決するソリューションの開発・システム開発をお任せします。お客様と直接対話しながら、上流工程から**「どうすればお客様の課題を解決できるか」**に挑戦する、やりがいのある仕事です。 【案件例📈】 ・審査業務へのAI適用 ・RAGを活用したドキュメントの自動生成 ・デジタルAIアシスタントの開発 【おすすめポイント📍】 ・最先端技術への挑戦: 最新の生成AI技術(Azure OpenAIなど)や、NTTグループの研究成果を活用し た開発に携われます。 ・豊富な開発環境: オンプレミスのGPU基盤からAWSやAzureまで、自由に使える環境が整っており、 様々なことに挑戦できます。 ・グローバルな経験: 海外の協力会社との連携も活発で、グローバルなビジネスに挑戦する機会もありま す。 ・働きやすさ: 在宅勤務制度が整っており、在宅勤務の比率が高い職場です。 ・充実した育成制度: AI未経験者でも安心してスキルを身につけられるよう、生成AIや大規模言語モデル に関する育成コンテンツが充実しています。
【必須✅】 以下のいずれかのご経験をお持ちの方 ①業務AP開発のマネージメント ◆アプリケーション開発のリーダ経験 ②新規ビジネス開発チームリーダー ◆新サービス・ビジネス拡大を進めるリーダー経験 【歓迎👏】 ◆アジャイル開発の経験 ◆AI導入のコンサル・要件定義等の上流工程の経験 ◆機械学習、NLP(自然言語処理)に関する基礎知識 ◆クラウド、GPU基盤等のインフラ経験 【求める人物像🌸】 ◆チームやお客様と話し合い、巻き込みながら業務を行っていただける方 ◆新しい技術に積極的にチャレンジし、形にできる方 ◆世の中の技術トレンドをリサーチし、積極的に活用できる方
株式会社NTTデータ先端技術は、NTTデータグループの技術スペシャリスト集団です。 以下の6つの分野で事業を展開しています。 ・プラットフォーム: IT基盤の構築から運用まで。 ・ソフトウェア: OSSや先進技術を活用したソリューション。 ・クラウド: 多様なクラウド基盤の導入・活用。 ・AIシステム: AI技術の支援。 ・運用マネジメント: 運用効率化と品質向上。 ・セキュリティ: コンサルティングから監視まで。
500~2000万
AIエンジニア ― エンタープライズ変革の最前線で、AIを“実装する側”へ ― AIは、もはや単なる技術トレンドではありません。 本ポジションで向き合うのは、日本を代表するエンタープライズ企業の業務そのものです。 AIエンジニアとして、単にアルゴリズムを組む、モデルを作るだけではなく、 業界・業務の深い理解、システム全体を見渡す視点、そして運用まで見据えた設計力を武器に、 「AIによって業務をどう変革するのか」を実装レベルで形にしていきます。 アクセンチュアならではの強みである、 戦略・業務・ITが一体となったプロジェクト環境の中で、 社内外の専門家と協働しながら、技術を“価値”に変える役割を担っていただきます。 このポジションで担う役割 ・エンタープライズ企業の業務変革を実現するため、 AIを中心とした先端テクノロジーを組み合わせたシステム開発をリード ・アクセンチュア社内の他部門(戦略・業務・業界特化チーム等)と連携し、 部門横断型のプロジェクトチームの一員としてプロジェクトを推進 ・クライアント向けプロジェクトに留まらず、 自社のシステムインテグレーション、運用保守の高度化、働き方の変革にも関与 ・生成AIを活用した新たなソリューションの開発および導入を通じ、 次世代の業務スタンダードを構築 ・グローバルチームと連携し、 国内外の知見を融合させた新たな価値創造を推進 この仕事の本質的な魅力 ・AI技術 × 業務知見 × システム全体設計 **「技術だけでは終わらないAIエンジニア」**として成長できる環境 ・要件定義から開発、運用まで一気通貫で関与し、 AIが“使われ続ける仕組み”まで設計できる経験 ・生成AIを含む最新技術を、 実ビジネス・実業務に落とし込む実践の場 ・国内外の専門家と協働することで、 グローバル水準のAI活用・開発知見を身につけられる こんな方にフィットします ・AIや先端技術を、PoCで終わらせず実業務の変革までつなげたい方 ・業界や業務理解を深めながら、エンタープライズ領域で技術力を発揮したい方 ・システム開発〜運用まで含めた、「現実解としてのAI」に関わりたい方
◆応募要件 ・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画~開発~運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ◆望ましい経験・スキル ・生成AIに関わる基礎知識(LLM, Prompt Engineering, LangChain, Responsible AI, 等) ・生成AIを活用したアプリケーション開発(RAGアーキテクチャを利用した生成AIシステム開発、等)に関する知識と実務経験 ・データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験 ・PythonやJavaなどのプログラミング言語への精通と、ソリューション、フレームワーク、ライブラリ(例:TensorFlow、PyTorch、Keras)の実務経験 ・アジャイル開発に関する知識と実務経験 ・クラウドサービスおよびクラウドネイティブ技術に関する知識 ・クラウドサービスを利用したスケーラブルで高可用性のAIソリューションを設計、実装、管理する能力 ・オフショア開発および開発管理に関する実務経験 ・英語(ビジネスレベル)
世界50カ国以上、200都市以上に拠点を持つ、世界最大級の総合コンサルティングファームです。戦略、コンサルティング、デジタル、テクノロジー、オペレーションズの5つの領域で幅広いサービスを提供し、特にデジタル分野のIT技術に強みを持ちます。また、グローバルなネットワークを活用し、クライアントの多様な課題解決を支援しています。
500~900万
東京電力の小売り事業分野において、データエンジニアとして、当社事業部が「AIを前提」に業務プロセスを変革していくためのエンジニアリングを推進していただきます。 生成AI/LLM、AIエージェント、各種SaaS/社内システムを"つなぎ"、現場で使われ続ける仕組みとして実装・運用まで落とし込むポジションです。なお、本ポジションは「一人で背負う」ものではありません。 関係エンジニア・事業部メンバーと伴走しながら、テーマ選定〜実装〜定着までを一緒に前に進めます。AI領域についても、入社時点での専門性を前提にせず、実務を通じてキャッチアップしながら取り組める体制を整えています。 ※過去例はないため今後の計画を記載 └AIエンジニアリング業務(社内における業務変革のためのAIアーキテクチャの設計から開発まで) └グループ内のメンバー3~4名と連携して進める(社内の業務部門担当者とも別途連携して進める) 【具体的な業務】 ・業務課題の理解と業務・データフローの可視化 ・生成AIやAIエージェントを用いた業務プロセスの再設計 ・既存システムとデータ基盤を連携した業務アプリの実装 ・AI活用のためのデータ連携やナレッジ整備 ・業務品質維持のための評価・テスト・監視の実施 ・セキュリティ基準に基づく運用・保守の設計 ◆責任・期待される役割 AIを基にした事業運営を実現するために、迅速かつ正確なAIモデルを開発・実装をお任せします。 特に、事業部が求めるビジネス課題を引き出し、価値を最大化するための取り組みを一緒に進めていきたいです。データおよびAI技術を駆使して、事業変革に貢献する仕組みの構築と定着をリードいただきます。 ◆採用背景 技術進化とAIの普及が加速する中、当社ではAIを基盤にビジネス変革を推進し、利益貢献とデータビジネス創造を早期に実現することを目指しています。 そのため、AI時代に対応したアーキテクチャの構築を担い、社会に新しい価値を提供する挑戦に共に取り組む仲間を募集します。 ◆魅力・やりがい 新しい技術に挑戦できる環境で、個人の裁量を活かしながらキャリアを築けます。 設立から5年程度の若い組織のため、プロジェクトの立ち上げや仕組みづくりに深く関われる機会があります。 さらに、AWSやAzureなどのクラウド基盤を活用し、PythonやSQLによるデータ分析、API連携、生成AIやLLMを用いた開発など、モダンな技術スタックを実務で扱える環境を整えています。 ◆キャリアパス 配属先にてAIを活用したエンジニアリング業務やデータマネジメントの運用・保守等に携わっていただいた後、当社グループ内のデータ関連部署を経験して頂きます。
【必須要件】 クラウドプラットフォーム(AWS、GCP、Azureなど)を分析や開発で利用した経験(1年未満でも可) 【歓迎要件】 〇AIに関わる以下のいずれかの経験 ・AIサービスの導入経験(サービスは不問) ・生成AIやAIエージェントを活用した業務効率化の経験(改善規模は問わない) ・AIサービスを実際に使い、試行錯誤することが好きな方(サービス分野は問わない) 〇データマネジメントの担当経験 〇様々なSaaS製品の利用経験 〇ビジネスニーズを理解し、改善提案ができる能力 〇データ分析やデータサイエンスの基礎知識 〇電力業界におけるビジネス理解
-
805~1505万
【業務内容】 Research部門において、担当の技術領域において技術戦略・研究ロードマップを具体化し、研究成果を最大化するためのチームリードを行なっていただきます。 <具体的な業務内容> ■ 研究開発の推進 ・研究ロードマップに基づくテーマ遂行 ・東北大学乾研究室/産総研との共同研究の戦略設計・推進 (知識グラフ構築・自然言語処理分野の先端技術連携) ・自社LLM(Stockmark-2)や生成AIモデルの改善業務 ・RAG・ナレッジグラフなどプロダクト応用に直結する研究 ・Aconnect / SAT など事業プロダクトへの技術実装 ■ 研究チームのマネジメント ・目標設定、評価、育成、メンタリング ・チームの役割定義およびリソース最適化 ・リサーチャーの生産性を高めるためのプロセス整備 ・採用面接・オンボーディング ■ プロダクト/事業サイドとの連携 ・プロダクトマネージャー・エンジニア・ビジネスサイドと連携した研究要件整理 ・技術検証(PoC)やプロダクト実装に向けた進行管理 ・顧客ニーズを研究テーマに反映するための情報収集 ■ 社外発信・PR(Head of Research と協働) ・論文執筆・学会発表の推進 ・技術ブログやイベント登壇などのアウトプット支援 ・技術ブランディングおよび採用広報活動 ※変更の範囲:開発関連業務 【チーム体制】 Research Division Knowledge graphチーム 4名 VLMチーム 4名 ※現在Research Divisionの統括はCTOが行なっております。 【ポジションの魅力】 ①自社開発LLMをゼロから進化させられる稀有な環境 ②大規模GPUクラスター・NVIDIA NIM/NeMoなど最新環境を活用できる ③国内トップクラスの研究機関(東北大学乾研究室・産総研)との共同研究をリードできる。アカデミアとの最前線連携が可能 ④研究開発とプロダクト開発の距離が近く「研究が即、社会実装される面白さ」 ⑤1億記事以上のニュースデータベース+クライアント300社のユーザーログ+ナレッジグラフという独自資産を保有し裁量をもって研究を進めることができる 【関連資料】 ・弊社Researchページ(メンバーのプロフィールもご覧ください) https://stockmark.co.jp/research ・アカデミックからスタートアップへ。本質を追求し、国産LLMの開発に挑む /リサーチャー 陳 実 https://note.com/stockmark/n/n5e5746172a10 ・Stockmark LLM 特別LPページ https://llm.stockmark.co.jp/
■必須スキル: ※すべて必須 ・自然言語処理に対する深い知識と業務経験 (特に、深層学習を用いた自然言語処理の実務経験 ・理工系大学院修了 ・R&D組織のマネジメント経験 ■歓迎スキル: ・以下のいずれかの技術の研究・実務での経験 ①大規模言語モデル ②固有表現抽出、テキスト分類、関係抽出 ③ナレッジグラフ ④文章生成、機械翻訳 ⑤構文解析、係り受け解析、意味解析 ・査読あり国際学会や英文学術誌での論文採択の実績 ・ビジネスレベルの英語力 ■求める人物像: ・本質的にテクノロジーに興味があり、その分野の第一人者となる気概がある ・ビジネスサイドとコミュニケーションしながら、いかにお客様に届け、事業を成長させるかを考えられる ・論文を読みながら最新の理論をフォロー、検証するのが好き
-
700~1600万
【職務内容】 AI、機械学習の金融業務適用に向けて、企画、推進、プロジェクトマネジメントの実施 【具体的には】 ・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案 ・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成 ・プロジェクトマネジメント全般 ・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成(求人ID:273820)
【必須】 ・AIやデータ分析を通じた新商品・新業務の企画立案やプロジェクト推進のご経験 ・AI・データ分析を活用したサービスへの知見 ・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力 【歓迎】 ・金融機関関連の業務経験 ・金融機関向けSI営業もしくはシステムコンサル経験 ・Python等のプログラミングスキル
【国内900拠点、世界で500拠点。業界屈指のネットワークを活かす世界トップクラスのメガバンク】 国内最大、邦銀随一の顧客基盤を持つ同行は、国内900拠点を構え、業界屈指の総合金融グループとして成長を続けています。三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)の中核をなし、世界でも屈指の実力を誇る銀行でもある同行は、国内最大規模の個人4000万口座、法人50万社にもおよぶ邦銀トップクラスの顧客基盤を待ちます。
700~1050万
◆これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界のお客様の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ◆リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとしてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ◆アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定させて頂きます。 【アピールポイント(職務の魅力)】 ・当社は、2019年12月19日、次世代医療基盤法注1に基づき、初めて「認定医療情報等取扱受託事業者」の認定を取得しており、ITを活用して、日本の医療の高度化と製薬企業をはじめとした研究開発活動の加速化に寄与することができます。 ・様々な大手製薬企業のお客様との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手製薬企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。 ・AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・医療/製薬業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。このような取り組みにより、IT技術力のスキルアップ、幅広い事例を修得により専門性の深化を図ることができます。 ・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。 ・当社の『情報技術で、新しい「しくみ」や「価値」を創造し、より豊かで調和のとれた社会の実現に貢献する』という企業理念のもと、医療の高度化や課題解決に貢献したいという思いを持ち、本プロジェクトの目指す未来に共感したメンバーがたくさんおります。当社としては“ビジネスを超えて”社会貢献の取り組みとして参画しております。是非、一緒に日本の医療の発展、高度化を目指していきましょう。 <想定役職> 課長代理、主任 【組織情報】 製造業向けのプロジェクトを主導する、製造ITイノベーション事業本部内において、プロセス系製造業(食品・飲料・化学・製薬・エネルギーなど)クライアントとして担当する事業部です。新規顧客開拓、ならびに獲得した新規顧客向けビジネスの拡大を推進することをミッションとしています。また、単体ビジネスのみでなく、当該インダストリーにおける当社グループ連携の牽引も主導していく立場にあり、グローバル案件も増えております。 【組織構成】(2021年4月時点) 第四製造事業部 124名(内 経験者採用17名) 20代~30代の社員も多く、若手、経験者採用(ベンチャー、メーカー、SIer等出身者)ならびにひとりひとりの社員の方々が活躍中。 【採用背景】 新規顧客の獲得が進みつつある状況ですが、今後、獲得した新規顧客におけるビジネス拡大を同時並行的に推進していく上では、製造業でのキャリアがあり、業界や業務ノウハウをお持ちの即戦力となるデリバリー人財の増員が必要な状況であることから今回の募集に至ります。 【想定残業時間】 月平均20時間以内 【出張有無・頻度】 現時点では想定はありませんが、必要に応じて国内外の出張の可能性はあり。
[必須要件]※業界不問/製品不問/文理不問 ■統計、疫学、またはデータサイエンスに関連する業務経験(2年以上) ■製薬メーカ・CROでの分析業務経験 ■自然言語処理を用いた分析の経験のある方、またはその意志のある方 ■Python、R、SQL、C++などの言語(いずれかで可)を利用したデータ分析の経験 ■統計解析や機械学習および深層学習に関する基礎的な知識 [歓迎要件] □社内外のデータを収集し、利活用可能なように仕組を構築・運用したことのある方 □Python、R、Go、C++、Javaでのコーディングスキル(できれば複数が望ましい)、および分析環境構築によるデータ分析のご
<1967年日本電信電話公社(現NTT)のデータ流通部が源流/売上高世界ランキング6位/日本を代表するグローバル総合IT企業(海外売上比率6割超、50カ国以上展開)/グループビジョン:Trusted Global Innovator/ope
780~1800万
#### 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 #### <具体的な職務内容> - CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 - 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 - 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 - データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション - 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 - ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 #### 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。
■応募資格(必須): - データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 - Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 - SQLを用いたデータベース操作経験 - データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 - ビジネスレベルの日本語能力 - チームでの協働経験 ■応募資格(歓迎): - 製造業の業務知識(設計、生産、品質管理など) - 製造業におけるデータ分析経験 - 機械学習、深層学習に関する専門知識、実務経験 - クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)でのデータ分析経験 - 大規模データの処理経験 - 英語力(ビジネスレベル) - データサイエンティストとしての資格保有者
-