データサイエンティスト:AI実用化・BIツール活用データビジュアル化・データガバナンス★りそな銀行
500~1250万
株式会社りそな銀行
東京都江東区
500~1250万
株式会社りそな銀行
東京都江東区
データサイエンティスト
データアナリスト
【募集背景】 りそな銀行は、大規模な銀行の一角を占めるりそなグループの中核銀行です。 中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しており、日本の商業銀行でも稀なフルラインの信託業務を併設していることが特徴です。また従来の銀行の常識を打破する「金融サービス業」への転換をビジョンに掲げ、経済産業省と東京証券取引所が選ぶ「デジタルトランスフォーメーション銘柄」に選出されるなど、ビジネス変革にいち早く着手しています。 膨大なビッグデータを以下のように多角的に分析することでビジネスとしてマネタイズを目指す中で、多種多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成しAIやIT技術に関するケイパビリティを拡大していく必要があることからキャリア採用を募集するものです。 【仕事内容詳細】 今回は、下記業務内容1~2での採用を想定しております。 ◉1.データサイエンスGr ・データ分析の実働部隊:モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発やBIツールを活用したデータのビジュアル化 等 └データ分析の実働部隊として、銀行のビッグデータを用いたビジネスモデルの高度化や多様なビジネスに資する分析モデルやアプリケーションの開発、多角的なダッシュボード構築を行います。 2.データガバナンスGr ・分析基盤の強化/統制 └データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。 【ポジションの魅力/特徴】 りそなグループは、国内商業銀行で4番目の規模であり、中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのりそなグループアプリは1,000万ダウンロード超と、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。 有人店舗や渉外担当者の営業情報やお客さまのアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報などお客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習/ディープラーニング/生成AI等の高度な分析手法も活用しながらスピーディかつデータドリブンなビジネスに向けた意思決定を行えることが魅力です。 【配属ポジション/組織構成】 りそなホールディングス『データ戦略部 データサイエンスGr』または、『データガバナンスGr(りそな銀行 経営企画部を兼務)』 約60名(50代:2名、40代:4名、30代:20名、20代:14名[髙橋秀行1] )※キャリア採用者は約25名 <データ戦略部は以下3つのGrがございます> 1.データサイエンスGr └データ分析の実働部隊(モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発、BIツールを活用したデータのビジュアル化等) 2.データガバナンスGr └全社のデータガバナンスの確立(データ統制態勢企画、分析基盤の強化・統制) 3.ビジネスプランニングGr └データ起点のビジネスモデルの創出(新たなデータビジネスや戦略的提携の検討) ☆私服勤務OKです。 【平均残業時間/テレワーク】 ・残業:業務の繁閑により異なりますが、平均1~2時間/1日くらいです。 ・平均週2回のテレワークを実施しております。(柔軟に対応可能)
【必須】 SI、コンサル、事業会社等で以下いずれかの経験者 ・BIエンジニアの業務経験 ・データサイエンティストの業務経験 ・クラウド環境の新規構築・改修の業務経験 ・ETLツールの利用やデータベース構築の業務経験 ・アプリケーションエンジニアとしての業務経験 【歓迎】 ・GCP、Azure、AWS等のクラウドサービスの実装経験 ・SQL、Python、C♯等のコーディング経験 ・データレイク、データウェアハウス構築プロジェクトの実務経験 ・Tableau等のBIツール利用経験
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)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
500万円〜1,250万円
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:業務状況により変動 1ヶ月単位の変形労働時間制:事前に指示がない場合は上記就業時間 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。※みなし労働時間7時間45分
有
有
122日 内訳:日曜 祝日 土曜
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。
東京都江東区
屋内全面禁煙
東京都江東区木場一丁目5 番25号 深川ギャザリア S棟 6階 ◆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)、社外派遣研修 【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) 資格取得奨励金(宅地建物取引主任者、FP2級) 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 ◇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フィナンシャルグループ、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) ※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。 【休日休暇】 土曜日、日曜日、祝祭日 年間122日 有給休暇: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(12/31〜1/3)、慶弔休暇 産前・産後休暇・育児・介護休暇::取得実績あり
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:
520~800万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓PORTERSを中心としたCRMツールの機能拡充・運用改善・利活用推進 ✓基幹システムやデータ統合基盤(BigQuery等)との連携構築および運用 ✓営業アシスタントのマネジメントおよび、請求・データ入力等のオペレーション改善 ✓生成AIなどを活用した営業支援ツールの新規導入・浸透推進 ✓キャリアアドバイザーの生産性向上のためのBPR(業務改善) ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓人材紹介領域における業務プロセスとデータのサイロ化を解消する、全体最適基盤の構築 ✓データドリブンな意思決定を支えるための、Looker Studioによる可視化環境の整備 ✓営業現場のニーズを汲み取った、CRMカスタマイズによるオペレーション品質の標準化
必須条件(MUST) ✓CRM/SFAの構築・運用経験(1年以上)および業務オペレーションの設計・構築経験 ✓Googleスプレッドシートの中級スキル(VLOOKUP関数や複雑な管理シート構築等) 歓迎条件(WANT) ✓人材紹介やダイレクトリクルーティング事業における実務経験 ✓PORTERSの利用・管理経験、またはLooker Studioによる可視化経験
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850~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓各種データ(ログ・地理空間・SFA等)から事業課題を特定し、意思決定を支援 ✓サービス改善やマーケティング施策の効果検証設計、および検証業務の推進 ✓ビジネスレバーの特定を通じた、確度の高い事業戦略・戦略策定への貢献 ✓新規事業領域におけるデータ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ✓BIツール(Looker, Tableau等)を活用した事業モニタリングの標準化 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓膨大な行動データからユーザーインサイトを抽出し、プロダクトのUI/UXを抜本改善 ✓新規事業の立ち上げフェーズにおける、高速なA/Bテストの設計と勝ち筋の発見 ✓経営判断のスピードを上げるための、全社横断的なデータ駆動型意思決定基盤の構築
必須条件(MUST) ✓SQLやPythonを使用した分析業務による事業課題の解決経験 ✓BIツール(Looker, Tableau等)の利用経験、およびプロジェクトリード経験 ✓統計学の知識(統計検定2級相当以上)と、仮説構築・課題設定能力 歓迎条件(WANT) ✓A/Bテストや因果推論(DID, 傾向スコアマッチング等)の効果検証手法の理解 ✓3名以上のメンバーマネジメント経験、または複数人での分析プロジェクト推進経験
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700~1100万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用 ✓ワーカーと求人の最適マッチングを実現するモデル・ロジック・特徴量の設計と継続的改善 ✓LLMを活用したガードレール実装や防御的プロンプト設計による、AI機能の安全性担保 ✓Vertex AI Pipelines等を活用したMLパイプラインの構築、評価、および安定運用の設計 ✓「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの構築と、品質・コスト・レイテンシーの可視化 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLMを活用した自律的なマッチング改善ループ(評価・改善候補生成・比較検証)の構築 ✓構造化データを活用した、プラットフォームの信頼性を損なう行動の予測・異常検知モデル開発 ✓合成データ生成や高度なアノテーション管理による、モデルの堅牢性強化とデータセット品質向上
必須条件(MUST) ✓機械学習・データ分析を用いたビジネス課題解決の実務経験 ✓SQL/Python、クラウド環境(Google Cloud/AWS等)での開発、Gitを用いたチーム開発経験 ✓マッチング・推薦、リスク制御、異常検知、またはLLMアプリ開発のいずれかのドメイン経験 歓迎条件(WANT) ✓Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Store上での実装・運用経験 ✓マーケットデザインの知見や、AI as a Judgeによる自動評価システムの構築経験
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431~500万
AIエンジニアとして、AIシステム開発に伴うデータ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。入社後3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得いただき、様々なクライアント先でご活躍いただきます。 【プロジェクト例】 ■画像の欠陥検出アルゴリズム ■エンターテイメント企業のユーザー分析 ■大学内の履修科目レコメンドシステム ■インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ■決済サービスにおける顧客データ分析 ■AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 等
【必須】■2026年7月1日入社が可能な方 ■30歳までの方※例外事由3号のイ:若年層の長期キャリア形成を図るため 【いずれか必須】■学部や受験にて統計や数学の勉強されたきた方 ■プログラミングに興味関心があり、勉強されたことがある方 ★デビュー後も、キャリアサポートがあり、悩みや不安なことはすぐにキャリアサポート担当者に相談できる環境が整っています。さらに、勉強会・セミナーなど社内イベントなどスキルを伸ばせる環境があります。
IT人材事業(エンジニア人材派遣事業 ) ※登録型の派遣事業とは異なり、エンジニアを全て自社の正社員として採用し、エンジニアのスキルアップやキャリアパスといった育成を責任を持って行っております。
431~500万
AIエンジニアとして、AIシステム開発に伴うデータ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。入社後3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得いただき、様々なクライアント先でご活躍いただきます。 【プロジェクト例】 ■画像の欠陥検出アルゴリズム ■エンターテイメント企業のユーザー分析 ■大学内の履修科目レコメンドシステム ■インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ■決済サービスにおける顧客データ分析 ■AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 等 ※変更の範囲:会社の定める業務
【必須】2026年7月1日入社が可能な方 ■30歳までの方※例外事由3号のイ:若年層の長期キャリア形成を図るため 【いずれか必須】■学生時代に統計学を学習されていた方 ■統計検定2級 以上または数学検定2級以上をお持ちの方や資格の学習をされている方 ★デビュー後も、キャリアサポートがあり、悩みや不安なことはすぐにキャリアサポート担当者に相談できる環境が整っています。さらに、勉強会・セミナーなど社内イベントなどスキルを伸ばせる環境があります。
IT人材事業(エンジニア人材派遣事業 ) ※登録型の派遣事業とは異なり、エンジニアを全て自社の正社員として採用し、エンジニアのスキルアップやキャリアパスといった育成を責任を持って行っております。
690~2490万
◆企業概要 ・日本発、アジア最大級のグローバルコンサルティングファームです。 ・「Real Partner」として、戦略から実行までワンストップで支援。 ・連結売上高1,598億円(2025年3月期)と右肩上がりの成長を継続。 ・多様性を重視し、キャリア採用比率は直近3年で50%超と高い実績。 ・「日本独自の価値」をテクノロジーで最大化し、世界へ変革を促します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・AI・データ利活用による社会課題解決や企業の変革をリードします。 ・マーケットイン視点でのAIプロダクト企画や、投資計画の立案。 ・最新の機械学習アルゴリズムを用いた分析・モデル構築と価値創出。 ・データマネジメントから組織設計・人材育成まで幅広くコンサルティング。 ・学会調査を含む最新技術の社会実装と、クライアントへの提言を実行。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・生成AIを活用した社内知見検索システムの構築と全社導入支援。 ・機械学習を用いた高精度な需要予測によるサプライチェーン最適化。 ・AIによる複雑なビジネスプロセスの自動化・計画最適化コンサル。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 圧倒的な高待遇: 年収最大2,500万円。賞与年2回で成果を還元。 ✅ 柔軟な働き方: フルフレックス&リモートワークで自律的な勤務が可能。 ✅ 手厚い支援: 第3子以降100万円の出産祝金や充実の資格取得支援。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・構想だけで終わらない「実行力」に強みを持つ伴走型のスタイル。 ・AILセクターというAIに特化した専門組織で最先端知見に触れる環境。 ・日本発ファームとして、迅速な意思決定とグローバルな展開力が共存。
<AIソリューションプランナー> ・AIを用いたプロダクトの企画・開発経験 ・プロダクトマネジメントの経験 <データサイエンティスト> ・ビックデータ・企業内のデータの収集/加工/分析を通じて、経営課題の解決策を提言・実行してきた経験 ・Python、SQL、R等を用いたアナリティクス・統計解析ツールの使用経験 ・市場アナリティクス、顧客アナリティクス、調査データの分析経験 ・統計解析モデルを使ったレポートまたは論文作成経験 ・Vertex AI、SageMaker 、Azure Machine Learning での機械学習モデル構築経験
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1500~2500万
【職務内容】 1.アルゴリズム開発 ■配信最適化アルゴリズムの開発 ・改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善/・ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装/・Video広告のRPM最適化/・RTB配信ロジックの最新化(入札最適化、ペーシング、在庫配分等) ■統計分析・モデリング ・eCPM分解分析(Fill rate × Win rate × Bid rate)/・価格弾性モデリング/・因果推論の実務応用/・Bid landscapeの可視化・分析/・競合分析(SSP別パフォーマンスの構造理解) ■A/Bテスト・効果検証 ・A/Bテスト設計・実施/・統計的有意性判断/・効果検証レポート作成 ■オークション設計 ・First/Second Priceオークションの最適化/・Bid Shadingアルゴリズムの開発/・オークションメカニズムの改善 2.経営層・事業部門との連携 ■経営層への技術説明・提案(データドリブンな意思決定支援) ■事業KPI(RPM、CPM、CTR、CVR等)への貢献 ■ステークホルダーマネジメント ■技術投資判断とROI説明 3.組織マネジメント ■データサイエンスチームの構築・育成 ■データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成 ■PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進 ■チームの技術力向上施策の立案・実行(求人ID:428837)
【必須】 ■ML(機械学習)実装経験 5年以上 以下のいずれかの領域での実装経験 ・入札最適化、フロアプライス最適化、ペーシングアルゴリズムの開発 ・CTR/CVR予測モデルの構築・運用 ・ターゲティング精度向上(ユーザーセグメント、特徴量設計) ・レコメンデーションシステム(EC、メディア、動画配信等) ■統計分析・モデリング力 ・統計的手法を用いたビジネス課題解決の経験 ・因果推論を用いた施策効果測定の経験 ・複雑なデータを経営層に分かりやすく説明した経験 ・価格弾性モデリング、eCPM分解分析等の実務経験 ■マネジメント経験 2年以上
【マーケティング×テクノロジーで世界に挑むMarTechカンパニー】 「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」、「日本発の世界的なテクノロジー企業となり、日本とアジアに貢献する」という2つのパーパス(企業の存在意義)のもと、企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニーです。 ・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・海外事業
780~1800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 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。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。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し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
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
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
500~1000万
【職務内容】 ニューエラジャパン合同会社にて、BIツールを活用したデータ分析・可視化を通じて、 経営判断や事業成長を支援するポジションです。 売上・在庫・品質・顧客動向など多様なデータを横断的に分析し、 経営層や各部門が意思決定しやすい環境づくりを担います。 【具体的には】 ・Tableau等のBIツールを用いた経営ダッシュボードの設計・作成・分析 (売上、在庫、品質、トラフィック、店舗・顧客先パフォーマンス、ビジネストレンド等) ・分析結果に基づく課題抽出および、ビジネス改善施策の提案・実行支援 ・データ分析業務の効率化を目的とした分析環境の構築・運用 ・中長期的な視点での戦略策定や新規事業企画に向けた事業分析の実施(求人ID:411605)
【必須】 ・Tableauを用いたダッシュボード作成に関する知識・実務経験 ・BIツールを活用したデータ可視化の知識・経験 ・ExcelやETLツールを用いて、複数データソースから 分析目的に応じたデータ設計・集計・クレンジングができる方 (現状はTableau Prep Conductorを活用) 【歓迎】 ・リテール事業会社での実務経験 (特にファッション・アパレル・小売業界の経験)
【世界をリードするブランドのビジネス】 同社は、1920年に米国ニューヨーク州バッファローで創業した「New Era」ブランドの日本法人として、 ヘッドウェア、アパレル、バッグ、アクセサリーなど幅広いアイテムの提供を行っています。 メジャーリーグ・ベースボール(MLB)唯一の公式選手用キャップサプライヤーとして、 世界中のスポーツファンに認知されると共に、ストリートファッションや ライフスタイルの必須アイテムとしても絶大な支持を得ています。
500~800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 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。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。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し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
Pythonを用いたデータ分析の実務経験 BIツール(Looker 等)を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験 複雑なSQL(サブクエリ・JOIN・集計等)の記述経験 望ましい経験/スキル AIを用いた業務改善・分析の経験 製造業領域において蓄積されたノウハウや経験がある方 製造業特有のデータ(BOM 等)に関わる分析経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。