データサイエンティスト・クオンツ【リスク統括部◇金融イノベーション研究所】未経験歓迎★りそなグループ
500~1200万
株式会社りそな銀行
東京都江東区
500~1200万
株式会社りそな銀行
東京都江東区
クオンツ運用
クオンツ商品開発
リサーチ/分析データサイエンティスト
【仕事内容詳細】 1)デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築 2)リスク計測モデルの構築・システム開発 3)与信審査モデルの構築 4)不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築 取組例:機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発など多数 業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析/利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。 【入社後の働き方】 ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。 案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度の期間をかけて1つの案件の完了に向けて業務遂行いただきます。また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります(※週1回、2~4時間程度)、勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。 【ポジションの魅力】 ・リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる ・数十億に及ぶ大量のデータを用いるためデータサイエンティストとしてのスキルを磨くことが可能。 ・確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。 ・少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき幅広い経験を 積むことが可能です。 ・目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据えりそな銀行としてどうあるべきかということを データサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。 【配属部署】 金融イノベーション研究所(リスク統括部金融テクノロジーグループ) 人数:20名程度(クオンツチームとデータサイエンスチームそれぞれ約10名) 年齢層:20代・40代と若手からベテランまで幅広い人財が活躍中です。 ※最終的な配属チームは面接及び入社時にご希望と適性を鑑みて決定いたします。 【平均残業時間/テレワーク】 残業:20~40h(19時までに退社している社員が多いです) テレワーク:週1~2回 \\企業の魅力// ☆りそな銀行は、商業銀行でありながら信託・不動産機能を併せ持つ信託併営銀行であるため、安定したリテール顧客基盤を活かし幅広いお客さまに中長期に亘り貢献できる信託機能を提供することができます。グループ銀行も含めて最大規模の店舗網でビジネス展開できることは、やりがいにつながる大きな魅力の一つです。 ☆また同社の信託財産運用の歴史は長く、高い評価を得ています。信託業務に係るノウハウ、インフラ、人財等確固たるバックボーンが背景にありますので、長期的な視野をもって安心して働くことができます。 ☆すでに信託銀行での業務経験や、投資・運用等に携わった経験、また業務フローにおけるデジタル化も重要であり、システム構築にかかる知見があればさらに活躍の場が広がります。
■必須要件 以下のいずれかの業務経験がある方 ・銀行業務の経験(本部含む)3~4年以上で、金融工学の知識を有しており今後専門性を高めていきたい方。 ・統計モデルや機械学習を用いた予測モデル構築の業務経験がある方(3~4年程度以上) ■歓迎要件 ・デリバティブ取引等金融商品評価またはリスク計測モデル構築の経験がある方 ・与信判断に関するスコアリングモデル構築の経験がある方 ・ランダムフォレスト、ディープラーニング等の機械学習を用いたモデリングができる方 ・C#、VB等を用いた金融商品プライシングの実装経験がある方
6年制大学、大学院(法科)、大学院(博士)、専門職大学、大学院(その他専門職)、大学院(修士)、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
500万円〜1,200万円
一定額まで支給
07時間45分 休憩60分
08:40〜17:25 時間外労働 あり(業務状況により変動) 1ヶ月単位の変形労働時間制(事前に特段の指示がない場合は上記就業時間での勤務) 入社後、ポジションによっては事前の同意を得た上で企画業務型裁量労働制を適用する
無
有 平均残業時間: 40時間
有
122日 内訳:土曜 日曜 祝日
入社初年度は入社月により1〜16日、2年目以降は20日付与
年末年始休暇 慶弔休暇 産前・産後:取得実績あり 育児・介護:取得実績あり
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
・月給:295,000円〜767,600円 ・賃金形態:月給制 ・昇給有無:有 ※給与詳細は経験、前職の年収、同行基準テーブルを考慮の上決定します(同行規定による提示) ※裁量労働制を選択した場合、裁量労働手当は職務の適用基準により職務給の20〜40%相当額を支給します。 ※予定年収、月額はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
当面無
東京都江東区
屋内全面禁煙
東京都江東区木場1丁目5番65号 深川ギャザリア W2棟 ◆変更の範囲:会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
資格取得支援制度 研修支援制度
有
有
【福利厚生】 ・通勤手当:規程に従い支給 ・家族手当:次世代育児支援手当(扶養対象の子供が対象) ・住居手当:扶養有/無、職務等級、地域により決定 ・寮社宅:厚生社宅制度を利用できる場合あり ・社会保険:各種社会保険完備 ・企業年金制度:有(DC・DB) ・退職金制度:有 ・定年制度:60歳〜65歳までの間で選択可能 継続雇用制度:70歳まで ※いずれも条件あり 【教育制度】 ・りそなビジネススクール(法務事例研究、ポートフォリオ理論、新規開拓力強化、法人ソリューション、手話講座、他)、社外派遣研修、等 【その他】 ・資格取得報奨金(公認会計士、税理士、不動産鑑定士、証券アナリスト、FP1級等) ・資格取得奨励金(宅地建物取引主任者、FP2級等) ・キャリア形成支援制度/FA制度、ポストチャレンジ制度、キャリアチャレンジ制度 他 【補足】 ◇個人情報の第三者提供について:有 提供目的:記載のグループ企業間では、同一の採用管理システムを使用しているため、提供先の企業が個人情報を閲覧できるようになっています。あらかじめご了承ください。 グループ企業:株式会社りそなホールディングス及び株式会社りそなホールディングスの連結子会社 ※(株式会社埼玉りそな銀行、りそなアセットマネジメント株式会社、株式会社関西みらい銀行、株式会社みなと銀行、FinBASE株式会社、りそな企業投資株式会社、りそなデジタルハブ株式会社、株式会社地域デザインラボさいたま等) ※株式会社りそなホールディングスの毎年3月末日現在の連結子会社は、同年に発行する有価証券報告書に記載されています。
3回〜4回
株式会社りそなホールディングス 東京本社:東京都江東区木場1丁目5番65号 深川ギャザリア W2棟 大阪本社:大阪府大阪市中央区備後町2丁目2番1号
・株式会社りそな銀行 ・株式会社埼玉りそな銀行 ・株式会社関西みらい銀行 ・株式会社みなと銀行 ※りそなグループに属する銀行を記載しております。
りそなグループはりそな銀行、埼玉りそな銀行、関西みらい銀行・みなと銀行からなるグループ銀行です。国内の5大銀行グループの一角を占め、日本の商業銀行の中で唯一フルラインの信託業務を併営しています。ワンストップでの幅広いソリューション提供を通じ、お客さまから最も支持される金融サービスグループを目指しています。
最終更新日:
500~1050万
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。 【業務詳細】 ・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化 ・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装 ・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援 ・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート ・モデル改善や再分析による継続的な精度向上 データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
以下いずれか必須 ・データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアなど、データに関わるエンジニアとしての実務経験がある方 ・Python、Rなど、何らかのプログラミング言語を利用した実務経験がある方 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの基礎知識 例)分析用データの整形・加工、SQL等を用いたデータ抽出、分析しやすいデータ構造の理解など 【歓迎】 ・クラウド環境を活用したデータ分析の実務経験 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの発展的なスキル 例)需要予測や分類・回帰モデルの設計、モデル精度の評価・改善など
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500~1100万
本ポジションは、経営や現場の課題を起点に、生成AIを活用した業務変革を企画・設計し、実装から定着までを一貫して推進する役割です。PoCに留まらず、実業務で使われ続ける仕組みとして根付かせることを重視しています。 【業務詳細】 ・経営・現場課題を踏まえた生成AI活用テーマの構想設計 ・業務変革に直結するユースケースの具体化、優先度設計 ・社内・外部パートナー(コンサル・Sier)と協働したAI開発推進・内容レビュー ・実業務への適用、効果検証と改善の継続 ・将来の横断展開を見据えた設計思想・活用方針の整理 【採用背景】 AI・データ活用を一部業務での実運用段階から、全社的な業務・事業変革へと発展させていくフェーズにあります。これまで個別施策として進めてきた取り組みを、再現性のある形で横断展開できる体制への移行を進めています。 一方で、AI活用に関する相談や依頼は部門横断で増加しており、複数テーマを同時並行で進める場面も多くなっています。スピードと品質を両立しながら取り組みを前進させるため、企画から業務実装まで主導できる人材を増員することになりました。 【魅力・やりがい】 エネルギーという社会基盤を支える領域において、生成AIを活用した業務変革に直接関われる点が本ポジションの特徴です。影響範囲が部門単位から全社レベルに及ぶテーマに携わることもあります。 【詳細】 ・大規模な企業における生成AI活用の企画から業務定着までを経験できる ・業務改善の成果が現場の生産性や安定運営に反映されやすい ・研修やOJTを通じて、AI領域の知識・実践力を高められる ・スマートメーター等、当社ならではの大規模データに触れる機会がある 社会的意義と実務的な手応えの両立を感じられる環境です。 【キャリアパス】 以下のようなキャリアパスを想定しています。 短期(1〜3年):AI活用プロジェクトの推進メンバーを経験頂きます。 中期(3〜5年):プロジェクトリーダー的な立場でチームを運営頂きます。 長期(5年以上):リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。
【必須】 ・他社においてコンサルタント、プロジェクトマネージャー、経営企画、事業企画、IT企画、マーケティングなど、何らかの企画系業務の経験があり、生成AIなどの新技術適用による業務変革に興味がある方 ・生成AIに関する基礎知識 例)大規模言語モデルや生成AIの基本的な構成要素(モデル、学習データ、API利用等)を理解している 【歓迎】 ・生成AIやデータサイエンス等に関わる知識や業務経験 ・Azure、GCP、AWSなどのクラウド環境の知識や利用経験 ・生成AIのプロンプトエンジニアリングやクラウド実装のスキル
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800~1250万
■仕事概要: 打ち合わせや会議で生まれるあらゆるビジネス会話の音声データを資産として活用できる、「Otolio」の開発・提供をしています。ビジネス音声 ✕ AI プラットフォームの実現を目指しています。 これまでは音声活用の未来を創る第一ステップとして、AI議事録というメッセージングでお客様に打ち合わせで音声録音し、ドキュメント作成の自動化による業務効率化、という価値を提供してきました。 そして、2025年12月に、あらゆるビジネス会話を収集し、打ち合わせ前・中・後の様々なタスクや業務をAIエージェントが自動実行してくれるAI SaaSに生まれ変わりました。 もう少しわかりやすく言うと、「打ち合わせで生まれる面倒な準備・作業をAIが気を利かせてやってくれる」ような製品にアップデートされます。 ■例えば、営業の商談打ち合わせのケース ・商談前の準備として、打ち合わせ相手の会社情報、部署のミッションなど取得できる情報を取得し自動でまとめてくれたり ・商談中であれば、お客様からの質問に対して答えられないときなどにAIが適切な回答案を提示してくれたり ・商談後のフォローアップ業務として、お客様へのお礼メールの文面などを自動作成したり、商談内容を自動でまとめたり、セールスフォースの項目を自動更新してくれたり このように商談打ち合わせだけでなく、様々な打ち合わせの準備やフォローアップ業務にかかる作業時間を、AIが限りなくゼロにしてくれるような製品になっていきます。 ■Otolioの特徴 "ビジネス音声"が持つ「コンテキスト(文脈)」データがOtolioの核です。 最大の特徴は、過去の会議・商談・1on1などで蓄積されたビジネス音声のコンテキストを踏まえてAIが判断・実行できること。 つまりは、テキストのみでは失われがちな「流れ・経緯・温度感」などの文脈を理解した、AIエージェントの提供を可能としています。 現在までに、多様なユースケースから音声を取得できており、ビジネス音声×AIという独自の土台が、通常のAIエージェントとは一線を画す価値を生んでいます。 <なぜこのポジションを募集するのか?> 従業員数がもうすぐ30名になり、チーム全体の成果を底上げするための組織づくりが急務となっています。 加えて今後のAIエージェント展開を見据え、既存契約の維持・LTVの最大化を実現するための戦略のアップグレードが必要不可欠となっています。 そこで、サクセス領域の組織を統括し、経営陣の一員として中長期の成長にコミットいただけるVP候補を募集します。 こんなことをお願いしたい: ■期待したいこと このポジションに求めるのは、経営と並走しながらサクセスの“最適解”をつくることです。 代表・事業責任者と対等に議論して事業の優先順位と打ち手をすり合わせ、イシューの特定から解決方針の設計、意思決定、そして現場でのやり切りまでを一貫して主導していただきます。 現在は代表・事業責任者が中心となって経営を推進していますが、サクセス領域の責任者として大胆にお任せつつ、経営陣の一員として全社の中長期成長にコミットしていただくことを期待しています。 ■業務概要 ・カスタマーサクセス組織の責任者候補として、現場やプロダクトに対する理解を深めながら、徐々にマネジメント役割の一部を少しずつお任せしていきます。 (ご経験・スキルに合わせてお任せする役割や業務を決定いたします) ・マネジメントのメイン業務は、チーム目標の達成支援や、チーム内のリソース管理をメインに担っていただきたいと考えています。 ■具体的な業務内容 ・目標設計:半期/四半期/月次の目標設定提案、計画立案・進捗管理 ・ヘルススコア運用:解約・コントラクションの早期予兆検知と対策の仕組み化 ・データ分析:利用/問い合わせ/NPSなどの因果を特定し、プロダクト改善へ提案 ・オンボーディング/アダプション/アップセル/リニューアルの設計~実行~改善 ・プレイング:大型顧客の価値最大化を自ら牽引 ・リソース配分:案件アサイン/優先順位の最適化 ・メンバーマネジメント:1on1、相談対応、育成・キャリアの支援 ■魅力(チャレンジポイント) ・本ポジションでは、サクセス領域にとどまらず、事業全体を俯瞰し、他部署と連携しながらチームのオペレーションを改善していく力が求められます。 ・さらに、チームメンバーと真剣に向き合い、組織づくりや人材育成、採用などにも関わる経験が可能です。 ・経営陣と対等に議論しながら全社の中長期成長にコミットしていただくことが可能なポジションです。 ■想定されるキャリアパス ・サクセス統括ポジションへのキャリアパス ・ご自身次第で経営に携わる経験を得ることができる可能性
■必須スキル: ・メンバーマネジメント(リソース管理、モチベーションコントロール、目標達成に向けた施策のPDCAを回してきた経験) ・BtoB IT/SaaSにおけるセールスまたはカスタマーサクセス経験 ■歓迎スキル: ・エンタープライズ顧客への折衝経験 ・経営や上司からの指示から自身のチームの戦略に落とし込み、目標達成を目指した経験 ・経営や上司などに対し、戦略などの提案や予算計画の提案を行った経験 ■求める人物像: ・エピックベースのビジョン「未来(あと)に残ることを、チャレンジしよう」に共感する方 ・エピックベースのバリュー「価値を廻そう」「エピック志向」「Blitz Action -Think Hard, Act Fast, Learn Always-」に共感し実践できる方 ・チーム間で垣根を作らず、顧客に価値を届けるために自チームのみならずプロダクト、マーケ、セールス、CSチームと共に結果責任を共有できる方
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500~700万
【職務内容】 カスタマーサクセスの成果を最大化するための「仕組みづくり」を担っていただきます。 【具体的には】 ・ヘルススコアの設計・運用・改善(プロダクトログの活用) ・顧客データ分析および施策立案(解約分析/VOC分析など) ・優先顧客の抽出および対応優先度の設計 ・解約防止・活用促進に向けた施策の企画・実行 ・顧客セグメントに応じたサポート体制の設計・最適化 ・CS活動の可視化・標準化(KPI設計/ダッシュボード構築) ・フォーキャスト(売上予測)の設計・運用(求人ID:433867)
【必須】 以下いずれかのご経験 ・ カスタマーサクセスまたはCSOpsの実務経験 ・ データ分析の経験(Excel/スプレッドシート等) ・ 業務改善・プロセス設計の経験 【歓迎】 ・ SaaS/サブスクリプションビジネスへの理解 ・ CRM/CSツールの活用経験 ・ オンボーディング設計の経験 ・ 解約率改善やLTV向上に関する取り組み経験
私たちは、事業会社や社労士に向けた社内規程の作成/管理を効率化するSaaS『KiteRa』の開発および提供をしています。 社内規程は安心して働けるための相互尊重のルールであり、働く人々の生活をより豊かにするために欠かせないものです。 私たちが提供する『KiteRa』では、規程担当者や社労士の方が持つ課題を解消し、 社会環境の変化に柔軟に対応できる基盤づくりをサポートすることで、本質的な企業価値向上へ導きます。
600~1000万
【募集背景】 即戦力としての専門性を活かし現場でのリードを期待するため今回の募集が行われています。 【職務内容】 AI戦略推進グループにおいて自然言語処理技術を駆使して顧客の複雑な課題を解決する役割を担い現場でのリード力を発揮してプロジェクトを推進します。 【具体的には】 ・NLPやComputer VisionおよびMachine Learningなどの技術を活用して顧客のニーズに応じたソリューションを提供します。 ・大学との共同研究に参画して実ビジネスへの応用を推進します。 ・プロジェクトリーダーとしてチームを牽引して成果を上げます。 ・現場での実装から運用定着までを担当して改善サイクルを回します。 ・プロジェクトの初期段階での課題解決策の提案と実装計画の策定を行います。 ・現場のチームメンバーと密接に連携して迅速な意思決定を行います。(求人ID:435236)
【必須】 ・自然言語処理の研究または開発経験(5年以上、大学院の経験を含む) ・機械学習をベースとした自然言語処理の実務での活用経験 ・コンピュータサイエンスに関する基本知識 ・現場での実装経験と、プロジェクト推進力 ・改善サイクルを回すためのリーダーシップ 【歓迎】 ・新しい技術を積極的に取り入れる姿勢 ・チームを巻き込むコミュニケーション能力 ・特定のプロジェクトでのリーダー経験 ・現場での課題解決における実績
【東証プライム上場、日本初のITコンサルティングファーム】 本物のITコンサルティングとは、お客様の未来のあるべき姿を、お客様と共に考え、ビジネスとシステムを同時にデザインしながら、競争優位性のある戦略的な仕組みを構築することであると私たちは考えます。経営とITを本質から理解し、企業の経営や業務の改革に向けた最適解を、お客様と共に創り上げていくこと。さらに、革新が続くIT分野で、永遠のチャレンジャーであり続けることが、フューチャーのビジネススタイルです。
450~800万
【職務内容】 同社は、新規株式上場(IPO)関連サービスから、 金融商品取引法や会社法関連サービス、IRやSRなどの任意開示関連サービスを手掛けております。 現在は、「IPO2~3年前」「株式上場」「株式上場後」の各ステージで 様々な支援サービスを提供しております。 ディスクロージャー並びにIRに関するコンサルティング、 制作、印刷、翻訳、ソフトウェアの開発と販売なども行っています。 上場企業の情報開示をサポートすることで社会に貢献している会社です。 【具体的には】 ・ 社内の業務効率化および新規事業創出を目的とした、 AIエージェントおよびLLM関連技術の開発全般 ・ 各事業部門と密に連携しながら、企画から実装、運用まで一貫して携わる ・ AIエージェントの設計・開発 ・ 社内データや業務プロセスと連携するAIエージェントの企画、設計、開発 ・ LangChain等のフレームワークを活用したプロトタイピングと実装 (求人ID:436181)
【必須】 ・ Pythonを用いたソフトウェア開発実務経験 ・ 自然言語処理(NLP)またはにGPTシリーズ、Llama、Mistral等のLLM関する知識と実務経験 ・ Gitを利用したチームでの開発経験 ・ Linux/Unix環境での開発・運用経験 【歓迎】 ・ オンプレミス環境でのLLMの導入、またはファインチューニングの実務経験 ・ LangChain・LlamaIndex等を用いたAIエージェントやRAGシステムの構築経験 ・ Azure等のクラウドプラットフォーム上でのシステム構築経験 ・ プロジェクトマネジメントまたはチームリーダーの経験 ・ ビジネスレベルの課題を理解し、技術的な解決策を提案・実行した経験
株式会社タカラおよびそのグループは、上場企業を中心としたディスクロージャー(情報開示) およびIR(投資家向け広報)支援を主軸とする専門企業である。有価証券報告書や決算短信、統合報告書、株主総会招集通知など、企業が投資家や市場に向けて発信する各種開示資料の制作・支援を行っている。 事業は、法定開示書類の作成支援、IRツール制作、印刷、Webサイト構築やデジタルコンテンツ制作まで幅広く展開しており、企業の情報開示に関するワンストップサービスを提供している点が特徴である。
700~800万
【職務内容】 「はぐくみ企業年金」の事業成長を支える初代データアナリストとして、経営・事業戦略に関わるデータ分析および意思決定支援を担当。 単なる分析業務だけではなく、データ基盤整備や分析環境構築など、ゼロベースでデータ活用組織を作っていくポジションです。 【具体的には】 ・経営/事業戦略に関わるデータ分析、意思決定支援 ・LTV/CAC分析、ROI分析 ・新規事業、市場機会分析 ・営業/マーケ/CS部門のKPI分析 ・不足データの特定および収集設計 ・データ基盤構築、分析環境整備 ・SQLを用いたデータ抽出/加工 ・経営層へのレポーティング、提言 ・将来的にはデータ戦略室立ち上げや組織構築も担当予定(求人ID:435246)
【必須】 ・ 事業会社または支援会社でのデータ分析に基づく課題解決・提案経験(3年以上) 【歓迎】 ・ BtoB SaaS企業でのデータ分析経験 ・ ユニットエコノミクス(LTV/CAC)の深い理解 ・ データ基盤(DWH/BIツール等)の導入・設計経験 ・ ゼロベースからデータ環境を構築した経験 ・ SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
■事業概要 既存の仕組みに頼らず、新しい発想で、効率的に資産形成が叶う、革新的なコンサルティングサービスを展開しています。 ・退職金および企業年金制度(DB・DC)の導入支援・設計:「福祉はぐくみ企業年金基金(2018年4月に共同設立)」、保育や介護など社会の発展を下支えするエッセンシャルワーカーの皆様が、安心して働けるようにサービス展開しています。 ・ITシステム「はぐONE」開発・提供
700~1200万
■仕事概要: 当社は、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、 電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェアを日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、ポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など全国34エリア、15,500ポート、車両40,000台でサービスを展開しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、 すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。 【募集背景】 Luupは、電動マイクロモビリティのシェアリングサービスを通して、日本の移動インフラを変革することを目指しています。 誰もが安全・安心にサービスを利用できる社会を実現するため、交通安全への取り組みは私たちの最重要課題です。 この度、データ分析を起点としてLuupの安全性をさらに向上させる「Safety Intelligence」のポジションを新設します。事故データや走行データ、 顧客データなど、多岐にわたる情報を統合・分析し、安全戦略の意思決定を支えるインテリジェンスを構築することがミッションです。 本ポジションでは、COO室直下で、データドリブンな安全施策の立案と実行をリードします。プロダクト、オペレーション、渉外など、社内のあらゆるチームと連携しながら、 Luupの安全性を定量的に可視化し、向上させる役割を担います。 【具体的な業務】 ・安全関連データの統合・整備 ・ 事故データ、走行データ、ユーザーの利用データなどを収集・整理し、分析可能なデータ基盤を構築・運用する ・ダッシュボードの構築と運用 ・ 経営陣や各チームが、安全に関するKPIをリアルタイムで把握できるダッシュボードをBIツールで構築し、継続的に改善する ・データ分析とインサイトの提供 ・ 事故の傾向を分析し、原因究明やリスク予測を行う ・ 安全対策の効果を定量的に測定し、改善提案に繋げる ・レポーティングと提言 ・ 分析結果をもとに、経営陣や関連部署へのレポーティングを行い、データに基づいた安全戦略やプロダクト改善を提言する 【本ポジションの魅力】 施策の一つひとつが、社会全体の安心感や利用者の行動変容に確かに結びついていく実感を持ちながら取り組めるのは、本ポジションならではの醍醐味です。 <データドリブンな会社で意思決定をリード> 経営陣をはじめ、全社にデータを重視するカルチャーが根付いています。そのため、Safety Intelligenceのアウトプットが、 意思決定や戦略に直接反映される機会が豊富にあります。事業の成長をダイレクトに支える手応えを感じられる環境です。 <経営陣と直接連携してスピーディーに意思決定> COOを中心とする経営陣と密に連携しながら、データ分析を素早い意思決定や施策実施につなげることができます。また、 意思決定に影響を与えない過剰な分析や資料の体裁調整に時間を費やす必要がなく、本質的な分析に集中できます。 <Luupならではの多様なデータ> アプリのログデータ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTを活用した車両の位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェアとハードウェアを自社で保有し、 オペレーションも内製しているLuupならではのデータに触れられます。多様なデータを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 <幅広い領域の課題解決> プロダクト、オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェア、広報など、多様な領域の課題に関わることができ、 データの専門性のみならずあらゆる知見を広げながら成長できます。 <前例のない課題解決への挑戦> マイクロモビリティ市場において、交通安全のテーマは世界的に見ても解の出ていない問であり、そのような簡単に正解が見つからない課題に挑みます。 既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 <事業の成長を日常の中で実感> データ分析や施策の成果が、街で実際に利用するユーザーの行動変容に現れます。自分の仕事によって、人々の移動がより安心・安全になっていく様子を、 日常の中で直接感じることができます。
■必須スキル: ・SQLを用いたデータ抽出・集計・加工の実務経験(3年以上) ・Tableau, Looker, Power BI, RedashなどのBIツールを用いたダッシュボードの構築 ・運用経験 ・事業課題に対して、自ら仮説を立て、データ分析を通じて検証・示唆を導き出した経験 ・データを扱うことへの強い情熱と、交通安全への高い関心 ■歓迎スキル: ・PythonまたはRを用いた統計解析や機械学習モデル構築の経験 ・データ基盤(DWH/DPC)の設計・構築・運用経験 ・モビリティ業界、IoT関連事業、または急成長中のスタートアップでの就業経験 ・GIS(地理情報システム)を扱った空間データ分析の経験 ・ビジネスレベルの英語力 ■求める人物像: ・Luupの、街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる、のミッションの理解及び強い共感 ・社会課題に向き合い、価値ある変化を生み出すことに意欲を持てる方 ・多様な関係者と円滑にコミュニケーションを取り、調整・合意形成ができる方 ・論理的思考力と数値感覚を持ち、データに基づいて課題を捉えられる方 ・高い当事者意識を持ち、構想から実行まで粘り強く取り組める方
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600~800万
【職務内容】 ・CDPを活用したデータ抽出、及び分析を担っていただきます。 └ファクトから課題の発見・分析。その他事例収集などのコンサルサポートまで行います。 ・大手化粧品メーカー様に対してアイスタイルが保有するデータ(メディア・EC・店舗)を活用して包括的なソリューションの設計/提案、受注後のプロジェクト推進等をお任せ致します。 └既存サービスメニューの提案にとどまらず、戦略支援、商品企画、DX支援、マーケティングプラン策定までの包括的な支援を行います。 └課題解決に辺り、現在アイスタイルにはないサービスの検討、立ち上げを実施するケースも多くございます。 ・ご担当頂くメーカー様は、単なる受発注の関係のみならず、協業型で双方の未来を描き推進するケースも多くございます。 ブランドパートナーとして進化する@cosme(アットコスメ)@cosmeのデータを活用し、ブランドとともにユーザーに新しい体験を提供~世界最大の化粧品会社ロレアルグループの日本法人である日本ロレアルも全面参画し、連携強化~ ※今回のポジションでは、リーダーポジションを想定していますが、クライアントへの提案時に同席するかどうかはご本人のご志向性に合わせます。(求人ID:356337)
【必須】 下記の全ての経験が必須となります。 ・クラウド型データウェアハウスの運用経験(例:BigQuery / Redshift / Snowflake / Treasure Data など) ・BIツールを持ちいたデータ分析経験(目安:3年以上) ・SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験 ・クライアントとの折衝経験(要件定義、レポーティング等) 【歓迎】 下記のいずれかの経験のある方 ・ETLツールの実装経験 ・プログラミングスキル(Python、Javaなど) ・データ品質と整合性維持に関する知見 ・データセキュリティとプライバシーの法規制への理解
【東証プライム上場】 ・マーケティング事業 コスメ・化粧品の総合サイト「@cosme(アットコスメ)」を中心とする広告・メディアサービスと、 「@cosme」などサイト運営により蓄積されたデータベースを活用するソリューションサービスを提供することで、 化粧品メーカー等の国内外でのマーケティング活動を支援しています。また、ユーザー向けの有料サービスを展開しています。会員数は全サイト合計1300万人以上です。
400~800万
■部署・サービスについて 課全体で、サポート導線・AI活用によるお問い合わせ削減から、お客様満足度向上を目指し、システム整備サポートを行うことで、CS本部の安定運営を実現するために、あるべき姿に合わせた企画設計・確実をリードし、実行を真剣に実行に向けて邁進しています。 ■業務内容 ・同モバイル事業のカスタマーサポート部門データ管理担当として、部門内外からのデータリクエストに対応します。 BIツール(Domo、Tableau)を活用し、データの作成、抽出、可視化、および意思決定に資するレポート作成を通じて、部門運営を強力にサポートしていただきます。 ・AI推進を含む大規模なプロジェクトをはじめとし、大小様々なプロジェクトに積極的に関与し、効果検証データの作成や詳細な分析、改善提言を行うことで、プロジェクトの成功を推進していただきます。 ・データ分析を通じ、カスタマーサポートの充実と効率化に貢献し、顧客満足度の向上と企業の収益最大化へとつなげます。
【MUST】 ・データ分析やレポート作成の実務経験 ・Domo、TableauなどBIツールでのデータセキュリティ化経験 ・業務部門のニーズをくみ取り、データ要件定義からレポート提供までを完遂した経験 ・データ分析に考察、要件分析・事業課題の改善提案を行った経験(事業会社、コンサルティング会社等での経験尚可) 【WANT】 ・SQLを用いたデータ抽出・一連の実務経験(特にBigQueryの経験は歓迎) ・大規模データの取り扱い経験、またはデータ基盤の構築・改善経験 ・AIや機械プロジェクトにおける学習データ検証・評価経験 ・英語を用いたデータ要件定義や関係者との調整経験
会社運営に関連するサービスの企画・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、システム・インフラの準備・運営など