【AMBL株式会社】研修有!微経験からデータサイエンティスト/アナリストを目指しませんか?
400~600万
AMBL株式会社
東京都港区
400~600万
AMBL株式会社
東京都港区
データサイエンティスト
データアナリスト
実務経験の浅い方は、入社後最大2ヵ月程 座学研修を実施し、 データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。 ※今までのご経験により、研修期間は異なります 微経験からスタートした社員も多くおり、 今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。 <入社後の流れ> ご入社 ↓ 1日目|人事オリエンテーション ↓ 2日目|データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月) ↓ PJ・業務アサイン <研修内容> 座学研修後、スキルに応じた業務からスタート。 その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。 ・ Big Query (SQL) 研修 - アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成 ・Tableau研修 - 実務を想定した、ダッシュボードの作成 ・Python研修 - データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習 ・ 統計研修 - 基本的な統計知識の理解 ・データ分析研修 - コンサル型データ分析のロールプレイ学習 - CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析 - KPIの可視化とデータ分析 <実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載> ・データの加工/集計/抽出 ・データ分析設計/実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計/構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用/整備 ・データパイプラインの設計/構築 ・データPF・DWH・DMの設計/構築 など ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など <詳細PJT 一部> ■例1 スマホアプリ利用促進施策の分析業務 施策立案をサポートする示唆出し 1.基礎分析(データを可視化) RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化 使用ツール:BigQuery、Looker Studio 2.予測モデル ロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める 時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測 使用ツール:Python(scikit-learnなど) 3.レコメンドアルゴリズム 協調フィルタリング、バンディット等 使用ツール:Python(scikit-learn、Scratchなど) ■例2 ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与 1.カスタマーデータ統合 Google Analytics:Web行動データ Adjust:アプリ行動データ EC Orange:ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築 2.BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る 3.CRM施策最適化 データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援 獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ▼この仕事の魅力 ・小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。 ・大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。 ▼使用言語・ツールなど ・言語:SQL, Python, R ほか ・OS:Windows, Mac OS, Linux ほか ・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure ・DB・DP例:BigQuery, Redshift, Snowflake, Databricks, Tr
▼必須スキル ・IT業界での就業経験(2年以上) ▼以下いずれか必須(1年以上) ・システム開発(Python、Java、React) ・データ抽出 or 分析経験 ・データ構築経験 ▼歓迎スキル・経験 ・SQLを用いたデータ業務経験 ・デジタルマーケティング領域における分析・ウェブ解析経験 (GoogleAnalytics, Adobe Analytics ほか) ・データ分析のためのデータ準備やマート設計の経験 ・定量データを用いたデータ分析・レポーティング経験 ・BigQuery・Amazon Redshift などを用いたビッグデータハンドリング業務のご経験 ・Power BI や Tableau におけるダッシュボード構築経験 ・DWH・データ基盤構築・データマートの設計・開発経験 ・GoogleCloudPlatform (GCP) / Amazon Web Services (AWS) / Microsoft Azure いずれかのクラウドサービス・各種DP (データプラットフォーム) に関する導入・開発・実務経験 ・DB (データベース)・ネットワーク・権限管理に関する技術知識・開発経験 ・特定の業界におけるビジネス知識 (ビジネスモデル理解など)
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
400万円〜600万円
休憩60分
有
125日 内訳:土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都港区
リモートワーク可
■年間休日125日 ■完全週休2日制(土日祝) ■有給休暇(入社日付与) ■夏季休暇(有給に含まれる) ■記念日休暇(有給に含まれる) ■年末年始休暇 ■時間年休制度(1時間単位で有給取得が可能) ■産休育休取得実績(復職率100%) ■子の看護休暇 ■介護休暇 ■慶弔休暇 ★産前産後休暇★ 復職率100%! ★育児休暇★ 男性の取得実績あり! ★有給休暇★ 取得率74.5%! ■在宅勤務制度 ■フルフレックス制 ■入社初日から有給休暇付与(初年度最大14日付与※入社月による) ■テレワーク手当 ■副業可 ■資格取得支援制度(200種以上/5,000円~80,000円+受験費用/1資格) ■企業型確定拠出年金制度(選択制) ■交通費支給 ■社員紹介制度 ■結婚祝金制度 ■慶弔見舞金制度 ■産休・育休制度(100%復帰、男性取得実績もあり) ■インフルエンザ予防接種
最終更新日:
760~1020万
◆企業概要 ・日立グループの強みを活かし、自動車産業の未来を支えるアカウントチーム ・IT(システム)×OT(制御・運用)×プロダクトを統合した独自ソリューション ・世界に誇る日本の自動車メーカーをデジタル技術で支えるビジネスパートナー ・100年に1度の変革期「CASE」時代において社会イノベーションを推進 ・多様な人財が個性を活かし、情熱を持って挑戦し続けられるオープンな環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・自動車メーカーの生産・販売・品質等の各領域におけるデータ利活用提案 ・コネクティッドカーの走行情報や顧客データを基にした新ビジネスの創出 ・データ分析を通じた業務課題の抽出、および解決に向けたシステム開発 ・最新技術(AI/機械学習)を駆使したデータ分析基盤の構築と要件定義 ・プロジェクトマネージャーとして、30名規模の多国籍・多角的なチームを牽引 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・コネクティッドカーから収集されるビッグデータを活用した走行性能・安全分析 ・製造現場の生産データ解析による歩留まり改善およびスマートファクトリー化 ・販売・品質データをクロス分析し、リコール防止や顧客体験を向上させる施策 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 国内主要OEMメーカーを横断的に支援し、業界全体の進化に直接貢献できる ✅ 日立の膨大なリソースと最新技術を駆使し、大規模プロジェクトを動かす裁量 ✅ 在宅勤務やフレックスを柔軟に活用し、自分らしく専門性を高められる職場環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・単なる分析に留まらず、実業務への実装・運用まで一貫して支援できる総合力 ・「現場のデータ」を知る日立だからこそ可能な、説得力の高い経営・業務提言 ・OJTやナレッジ共有が活発で、常に最新のデジタル技術を吸収できる成長機会
・製造業向けデータ分析のプロジェクト経験 ・顧客もしくは社内関係者に対する提案業務経験 ・SAS、R、Pythonなどのプログラミング言語 ・NoSQLやRDB(oracle、MySQL)の利用経験 ・システムインテグレーションプロジェクトにおける品質管理経験
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600~1500万
仕事内容 現在、数千億円規模のテレビメディア市場はいまだアナログなプロセスが中心です。私たちは、電通グループ独自の「生活者データ」と「AI・数理最適化」を武器に、この巨大なマーケットの仕組みを根本から変えようとしています。 本ポジションは、AIプロダクトの開発PLとして、単なる開発にとどまらず、ビジネス課題をどう技術で解くかの意思決定から携わります。現在、チームは組織力の向上と内製化の強化という過渡期にあり、「自分の意思決定が電通デジタルの技術スタンダードを構築する」という、極めて裁量と影響力の大きいフェーズでの参画となります。 業務詳細 技術選定・アーキテクチャ設計: 顧客課題やデータ特性に基づき、機械学習・数理最適化・LLM等の最適な技術手法を検討・導入。他プロダクトとの連携やインフラ構成を含め、広範な技術裁量を持って推進します。 開発プロジェクトのリード: 技術検証(PoC)からシステム開発までのタスク管理・指示。 顧客・現場との折衝: クライアントの経営層(CMO等)や、テレビ局・エンタメ業界のドメインエキスパートと直接議論し、技術的実現性を軸にプロジェクトをリードします。 具体案件 SHAREST(シェアレスト): 高精度な視聴率予測システム RICHFLOW(リッチフロー): テレビCM出稿枠の数理最適化システム AI for MSE Growth: メディア・スポーツ・エンタメ各局の業務高度化支援 STADIA: 国内最大級のオンオフ統合マーケティングプラットフォームの基盤開発 このポジションで得られるもの 圧倒的な社会的インパクト: 年間数千億円が動く市場の仕組みをアップデートする手応え 技術選定の裁量: 新しいライブラリやLLM活用など、最適解であれば自身の判断で導入が可能 キャリア: 技術に閉じず、ビジネス・経営層・現場のと対峙し、コンサルティング能力も備えた人材へのキャリアップが可能 組織創りへの参画: これから内製化を進めていくフェーズで、組織の型そのものを創る経験を積める
必須条件 基礎的な統計に関する知識 各種のライブラリを用いた機械学習モデルの3年以上の実装経験 データ分析(Python、SQLなど)の3年以上の業務経験 チームで分析/開発業務を行った経験があること 統計や機械学習、先端テクノロジーへの興味 データやテクノロジーを使ってビジネス成果を創出する志向があること 歓迎条件 視聴率やテレビCM出稿に関する知見 デジタル広告全般の専門知識(運用実務経験があると尚よい) 応用的な統計に関する知識と実務経験(例:複数の因果推論の手法を把握し、与件に応じ実務に応用できる) データの前処理~モデル評価までの一連の機械学習の実務をこなせる AWS/GCP環境でのシステム開発経験(3年以上が望ましい) APIの仕様を理解し、業務に利用したことがある 分析/開発のプロジェクトリード経験 顧客とのコミュニケーション、顧客向けの提案/レポート資料作成経験
デジタルマーケティングの全ての領域に対する、 コンサルティング、開発・実装、運用・実行の提供
800~1200万
【募集背景】 データ・AIソリューション本部は、全社的なAIの活用方針やアプローチの策定、AIを活用したビジネスやサービスの開発・支援を目的として、2025年4月度上期に設立されました。ミッションは「データとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る」ことです。これまで各サービス・プロダクトごとに定めていたデータ活用戦略を、全社的に統一し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指しています。 【職務内容】 当社が運営する「doda」は、会員登録数約934万人(2024年12月末時点)を誇る国内最大級の転職サービスです。日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、そのデータを活用して事業を創造・変革・成長させることが重要なテーマとなっております。AIプロダクト統括部では、全社のAI施策を管掌しており、その中で今回は目先の課題解決を目指すのではなく会社全体を加速度的に成長させるソリューションの開発を担うAIプロダクトソリューション部での募集となります。そのためには、将来的な社会変革をも見据えた研究開発を行い、先進的な技術を調査、研究、応用することで社会に貢献することが求められています。 【具体的には】 ・生成AI、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 (求人ID:398125)
【必須】 ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデリングの実務経験(目安: 5年以上) ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験があり、情報収集や技術検証をしていること ・組織の中で技術情報提案や他のメンバーとのディスカッションを積極的に実施できるコミュニケーション能力 ・自然言語処理(NLP)の基礎知識(テキスト前処理、トークナイゼーション、評価指標 等) ・PyTorchまたはTensorFlowを用いたニューラルネットワーク実装経験 ・チーム開発でのリーダーシップ経験やプロジェクトマネジメント経験 【歓迎】 ・最新の研究動向にキャッチアップし、論文実装や学会発表した実績
【「doda」を中心に事業を多角展開する総合人材カンパニー】 「はたらいて、笑おう。」というグループビジョンを掲げています。「doda」をはじめ、人材紹介や求人メディア、顧問サービス、新卒採用サービス、HR×Techの新規事業などのサービスを展開しています。 失敗を恐れず新しいチャレンジを推奨する主体性と成長意欲にあふれたを組織づくり進め、さらなる事業発展を目指しています。
770~1540万
SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。今後の方針に『マルチプロダクト戦略』を掲げ、労務管理領域・タレントマネジメント領域を中心にプロダクトを拡大・成長させ続けます。 昨今、大規模言語モデル(LLM)をはじめとするAI技術の進展は目まぐるしいものがあり、労務や人事の業務も無関係ではありません。SmartHRではAI専任組織「AI開発部」を設置し、プロダクトへのAI導入を加速させています。 この度AI機能開発における基盤構築を担当するMLOpsエンジニアを募集します。SmartHRのAI機能のイテレーションを回すためのMLOps基盤の構築を担当いただきます。AIを主軸とした新規プロダクトの立ち上げに関わることもあります。 業務用SaaSでは日本屈指のユーザーボリュームを誇るSmartHRで、AIによる社会課題解決を経験してみませんか? 【応募資格(必須)】 - SmartHRのミッションとバリューに共感できる人 - GCP / AWS / Azure などいずれかによるクラウドを利用したインフラの運用・構築経験 - IaCを用いたインフラ構築の経験 - フレームワークを使用したウェブアプリケーション開発の実務経験(フレームワークの種類は問いません) - 単体テストを用いた継続的な開発の経験 - RDBを用いた開発の経験 【応募資格(歓迎)】 - 機械学習モデルやLLMサービスを継続的に改善、運用した経験 - 機械学習パイプラインを開発した経験 - データアナリストとしての業務経験 - GitHubを用いた複数人での開発経験 - アジャイルな開発の経験 - OSSの公開やコントリビュート経験 【求める人物像】 - つねにプロダクトとその先にいるユーザーを軸に考えられる方 - チームでなにかを成し遂げたい方 - 心理的安全性を意識した振る舞いができる方 - 情報の透明性を保ち続けられる方 - 変化に向き合い、経験から学んで前に進める方 - 社会的課題を技術で解決したい方 【勤務地】 フルリモート(ただし国内在住)もOK
【必須スキル】 - SmartHRのミッションとバリューに共感できる人 - GCP / AWS / Azure などいずれかによるクラウドを利用したインフラの運用・構築経験 - IaCを用いたインフラ構築の経験 - フレームワークを使用したウェブアプリケーション開発の実務経験(フレームワークの種類は問いません) - 単体テストを用いた継続的な開発の経験 - RDBを用いた開発の経験 【歓迎要件】 - 機械学習モデルやLLMサービスを継続的に改善、運用した経験 - 機械学習パイプラインを開発した経験 - データアナリストとしての業務経験 - GitHubを用いた複数人での開発経験 - アジャイルな開発の経験 - OSSの公開やコントリビュート経験 【求める人物像】 - つねにプロダクトとその先にいるユーザーを軸に考えられる方 - チームでなにかを成し遂げたい方 - 心理的安全性を意識した振る舞いができる方 - 情報の透明性を保ち続けられる方 - 変化に向き合い、経験から学んで前に進める方 - 社会的課題を技術で解決したい方
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500~800万
2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた弊社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。 評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた弊社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして私たち燈も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、私たちが掲げる「日本を照らす燈となる」という使命は達成されます。 ここから燈の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、私たちと一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。
【ポジションの魅力】 100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める 図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。 【開発例】 ・画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ・動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ・ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、 ・ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ・ RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発
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800~1300万
【業務内容】 当ポジションでは、データサイエンスを活用し、トップライン向上およびコスト削減を実現するための各種プロジェクトの企画・推進・運用を担っていただきます。 また、全社的なデータ分析力の向上に向け、AIエージェント開発をはじめとする4本柱の取り組みをリードしていただきます。 <具体的なプロジェクト事例> ・カード新規入会促進キャンペーン マーケティング部門と連携し、カード入会後の収益貢献が見込まれるユーザーを予測。 ターゲティングリストを作成し、クローズドキャンペーンの実施を通じて入会率を改善。 ・分析エージェント開発 ChatGPTを活用したSQLジェネレーターを開発し、全社展開。 専門知識を持たない社員でも簡単にデータ分析が行える環境を整備。 ・前兆行動予測分析 キャッシングを初めて利用するユーザーの行動パターンを分析し、前兆行動を可視化。 販促メール等の精度向上により、利用促進に活用。 ・スマートアイコンの表示最適化 PayPayミニアプリのトップページに表示されるスマートアイコンをユーザー単位で最適化。 表示面の有効活用を促進し、利用率向上に貢献。 ▼本ポジションの魅力 PayPay・PayPayカードが保有する膨大かつ多様なデータを活用し、事業成長に直結する分析・AI 活用に挑戦できます。 テーマ設定や課題発掘から、分析・施策実行・効果検証までを一気通貫でリードできる環境があります。 複数のビジネス部門を巻き込みながら、事業に大きなインパクトを与えるプロジェクトを推進できます。(求人ID:400520)
【必須】 ・Pythonを用いた本番運用コードの開発経験 ・GCP(Cloud Shell / Cloud Run)を活用した開発・運用経験 ・プロジェクトマネジメント経験(複数メンバーや関係部門を巻き込んだ推進経験) 【歓迎】 ・Docker を用いたコンテナ化および HTTP API / バッチ処理のデプロイ・運用経験(例:Cloud Run) ・自動テスト(pytest 等)や CI/CD(Cloud Build / GitHub Actions 等)の設計・運用経験 ・MLOps / データ基盤(GCP) ・LLM / エージェント開発 ・機械学習・統計モデリング実務(目安:5年以上) ・ドメイン・ツール知見
【ユーザーに安心・安全の利便性の高いカード】 「PayPayカード」「PayPayカード ゴールド」はカード番号やセキュリティコード、有効期限が記載されておらず、PayPayアプリから確認できるようになっています。 そのため、カード支払いをする場合に第三者に個人情報が見られる心配がありません。
500~1000万
AIエンジニアとして、データに関する課題を抱えるお客様に対してデータ活用コンサルティング及び 分析業務全般、プロジェクトマネジメント業務を担っていただきます。
Python,R,SQLプログラミング及びデータ解析業務 機械学習 クラウド(AWS,GCP,Azure) 統計学,数学の知識
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600~2200万
金融系の企業を中心にコンサルティング支援。 金融機関様向けのデータ活用支援(分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など)と自社プロダクトの開発・提供を行う。 データ分析基盤構築支援、データ分析支援、AI人材育成支援、戦略策定など多岐にわたるプロジェクトがあります。 該当ポジションは、下記です。 ・データサイエンティスト ・AIコンサルタント ・LLMサイエンティスト ・データアーキテクト ・データエンジニア
データ分析
AI・データ活用とITコンサルティングで金融機関のDXに伴走するプロフェッショナル集団
600~1500万
【職務内容】 ・ 各部門のビジネスニーズに基づくデータマートの企画・開発 ・ データ起点でのシステム要件定義、業務プロセス最適化、データモデル設計のコンサルティング など(求人ID:282822)
【必須】以下、いずれかのご経験をお持ちの方 (事業会社/外部委託先、どちらの立場でも可) ① データ加工ツール(ACCESS、SQL等)を用いたデータ加工・集計業務の経験 ② 金融機関でのデータ利活用経験 【歓迎】 ・データベースの要件定義、設計、開発の業務経験 ・BIツールやPython、Rを用いたデータ分析の業務経験 ・業務/ユーザーの立場でのシステム開発プロジェクトマネジメント経験
【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。
年収非公開
事業内容 AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。 大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。 ミッション クライアントの経営課題に正面から向き合い、顧客折衝・要件定義から分析実行・示唆出しまで、案件全体を牽引して成果に着地させることが本ポジションのミッションです。既存の分析モデルを最大限活用しながら、高度な実装が必要な場面ではデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと協働し、プロジェクトを前に進める推進力が求められます。 本ポジションの役割 価格エージェントのプロジェクト全体を推進するアナリティクスコンサルタントを募集します。 特にPhase 1・3を主戦場とし、クライアントと社内チームの橋渡し役として案件を成果に結びつけることに責任を持っていただきます。 PHASE 1|要件定義・課題設計(主担当) クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する 使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する 提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、営業アポイントに同席する PHASE 2|モデル開発(協働) 既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析を実行する 高度なアルゴリズム開発・チューニングはスペシャリストと役割分担しながら推進する PHASE 3|オフライン/オンライン検証(主担当) シミュレーション結果・A/Bテスト設計をスペシャリストと連携しながら推進する 検証結果をクライアントにわかりやすくレポーティングし、示唆・ネクストアクションを提示する クライアントとのコミュニケーションを主導し、モデル改善サイクルを回す PHASE 4|プロダクト化・横展開(協働) 案件を通じて得た知見・ベストプラクティスを社内に蓄積・横展開する 新たなクライアント課題の発掘や提案に向けた営業支援にも積極的に関わる プロジェクトの進め方: 1案件あたり1~2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。コンサルタントがプロジェクト全体の進行とクライアントコミュニケーションを主導し、技術的な深化はスペシャリストが担う役割分担です。 本ポジションの魅力 ・クライアントの経営に直結する意思決定を主導 大手アパレル・ドラッグストア・ファストフードなど多様な業界のクライアントに対し、価格戦略という経営の根幹に関わる課題解決を自ら推進できます。数字で見える成果(クーポン原資最大70%削減等)にPMとして携われます。 ・最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす 因果推論・機械学習の最先端成果をプロダクトとして活用し、クライアントに届けることができます。技術の中身を理解しながら、ビジネス価値に翻訳する力が磨かれます。 ・トップクラスの研究者・スペシャリストとの協働 東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣とのR&D定例MTGに参加する機会もあります。スペシャリストとの協働を通じて、分析の深い知識も継続的に吸収できる環境です。 ・プロジェクトを自分ごととして動かす経験 要件定義からクライアントへの最終報告まで、一気通貫で案件に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」でなく、成果着地まで関わり切ることで、PM・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。 チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。
必須スキル Pythonによるデータ分析の実務経験(目安:2年以上) SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること クライアントや社内関係者と円滑にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進できること 歓迎スキル 統計学・因果推論・機械学習に関する基礎的な知識 A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験 クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験 データ分析プロジェクトのPM・リード経験 経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験 求める人物像 クライアントの課題を自分ごととして捉え、成果着地まで責任を持って推進できる方 分析・技術の知見を持ちながら、それをビジネス価値に翻訳してクライアントに届けられる方 スペシャリスト・エンジニア・ビジネスメンバーなど多様な職種と連携しながら、プロジェクトを前に進められる方 分析・モデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)につなげる意識をお持ちの方 課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業