【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:
480~2500万
【仕事内容】 ■□世界最大級のコンサルティングファーム/キャリアカウンセラー制度で長期キャリア形成可■□ 【業務概要】 あらゆるデータ活用の課題を解決し、先進的かつ持続的なデータ活用を実現するコンサルタント集団です。お客様企業のビジネス要件(現行課題/将来の展望)とデータサイクル(データ生成~蓄積/加工~活用)を分析し、データ基盤のソリューションブループリント・構築ロードマップを描き、システム構築およびその後の運用まで支援します。また、データマネージメント体制・業務プロセスの変革も併せて実現します。 【お任せする役割・期待】 お客様企業が抱えるデータ活用における様々な現行課題を分析し、アクセンチュアのもつ世界中の先進プロジェクト事例をもとに解決の方向性を示し、お客様と伴走しながら業務・システム双方の変革を実施することで、”データ活用の先にあるビジネスゴール”を達成します。 <業務内容> ・お客様企業のデータ活用課題の分析とそれらを解決するための「あるべき姿」の定義 ・お客様ビジネスを支えるデータ基盤のソリューションブループリント定義 ・データ基盤の構築ロードマップ定義(データマネージメント体制・業務プロセス整備含) ・お客様の業務を底支えするためのビジネス観点でのデータモデル設計 ・データ基盤構築およびデータマネージメント整備のプロジェクト推進、等 【キャリアパス】 ①データマネジメントで得意領域を見つけ、専門的なコンサルタントとしての技量を身に着ける ②プロジェクトマネジャとしてデータマネジメントプロジェクトを推進する ③複数のプロジェクトを統括しつつ、お客様(CDO/CXO)のビジネスパートナーとしてDXを共同推進する 【フォロー制度】 ・社員1人1人にピープルリードがついてキャリア構築をサポートする制度 ・他の社員との比較や年功序列ではなく、去年と比べて自分がどれだけ成長できたかを評価する仕組み ※評価にあたって年齢や社歴も関係ありません。 【アクセンチュア独自の働き方改革】 「18時以降の会議原則禁止」「残業ルール厳格化」「短日短時間勤務制度の導入」などを実施。社員の多様な働き方を支援し仕事とプライベートともに充実させることで、生産性向上等の社員意識向上に繋がっています。
・コンサルティングの基礎的なスキル ・2年以上のシステムの開発・運用経験 ・2年以上のデータ基盤もしくは業務システムの構築/運用の経験
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600~1000万
【部署・サービスについて】 私たちは、業界最大規模のファッションECモールを運営しています。 楽天市場におけるファッションカテゴリは、数万の店舗が多種多様な商品を 販売する業界最大手ECモールとなっており、楽天市場全体のセールを うまく活用しながら様々な商品とのクロスユースを促進し、成長を続けています。 また、Rakuten FashionというECサイトも運営しております。(https://brandavenue.rakuten.co.jp/(opens in new window)) 今回募集しているデータプランナーは、楽天市場のファッション領域に特化した 戦略組織のデータ分析チームにて、戦略仮説におけるデータドリブンな 検証・課題抽出、及び効果的なデータ収集・分析に一気通貫で従事していただきます。 戦略プランニング・仕組み化・戦略プロジェクトの実行推進を行う上でデータプランナーとして 楽天市場のファッション領域が更なる成長をするために貢献していただきます。 特に、楽天市場のファッション領域では、カスタマーと楽天市場へ出店する店舗 双方の利益を考えつつ購買トレンドを踏まえて施策を検討するため 扱うデータの種類が非常多いことが特徴です。 いかにして、シンプルな課題を発見し、活用していくのかが求められます。 こうした環境の中、楽天市場のデータ構造を理解して様々なデータ活用ニーズに 応えることで、他部門との戦略実行の議論に貢献していく経験を蓄積することができます。 【募集背景】 更なる事業拡大に向けて、体制を強化すべく増員を計画しています。 【業務内容】 以下の各業務について、戦略・営業・開発など多部門と連携しながら業務推進して頂きます。 ・ファッション領域全体 商品販売状況・購買トレンドの分析及び可視化を通じた成長ドライバーの 特定・KPI設定、データモニタリング環境のプランニング・管理 ・カテゴリ軸 各カテゴリーの販売・購買トレンドの分析及び可視化、中長期成長へ向けた課題抽出 現場部門のデータ活用ニーズに対するデータ収集・分析環境の整備・運営 ・顧客軸 顧客のロイヤル化へ向けた課題整理と戦略(打ち手)策定と実行 ・新規サービス開発、新規事業開発に関わるデータ分析と示唆出し ・その他、各種プロジェクトマネジメント 【当ポジションの魅力】 ・日本最大級の商品販売データ、購買データを扱うことができ、楽天のデータ構造を 深く理解していくことができます ・現場部門によるデータ最大活用のため、データ収集・分析環境の構築及び運用まで行う経験ができます ・様々なデータ活用施策の当事者としてデータ活用部門と日々議論を積み重ねていくことで 求められるデータを効果的に収集・分析していくスキルを磨くことができます ・データ分析を通じて新規戦略の立案やサービス開発・外販に携わることができ 戦略ポジションへのキャリアアップも可能です
【必須要件】 ・データ処理・分析経験、およびデータに基いた戦略・サービス企画・提案業務経験 BI Toolを用いたKPIツールの設計・作成 ・Excelを用いたデータ集計(関数、Pivot) ・Power Pointを用いた資料の作成 ・統計学の基礎知識 【歓迎要件】 ・SQLを用いたデータ処理および集計 ・Python/Rを用いたデータ処理、多変量解析およびビジュアライゼーション ・EC事業、ファッション業界などの経験 ・ECの事業企画もしくはデジタルマーケティング業務の経験" (データ分析に関して、あらゆる部署を巻き込んだ、ヒアリング→フィージビリティチェック →プロセス設計→実行→アウトプットの一連の業務経験がある)
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年収非公開
意思決定の質と量を高め、事業成長を実現するためのデータ整備・活用環境の構築・活用推進を担います。データアナリストとして事業課題に対する分析・施策提案を行うほか、データアーキテクトとしてBigQueryを用いたDWH構築やBIツール(Tableau等)による可視化を担当します。 扱うデータはアクセスログから音声データ等の非構造化データまで多岐にわたり、エンジニアや事業責任者と連携しながら、要件定義から施策実行まで一気通貫で携わります。データ戦略の立案を通じて、事業の競争優位性を高めるミッションに挑戦できる環境です。
■必須要件 データアナリスト希望の場合: データ関連職務の実務経験(2年以上) 他職種と連携したデータに基づく課題発見・改善提案の経験 SQL・Pythonを用いたデータ抽出・集計スキル 統計学および機械学習の基礎知識 実務での機械学習・統計モデルの構築経験 データアーキテクト希望の場合(下記いずれか): 他職種と連携したデータに基づく課題発見・改善提案の経験 データ活用業務(要件定義〜可視化)の実務経験(2年以上) SQLを用いたデータマート・DWHの設計・構築・運用経験 BIツールを用いたダッシュボードの開発・運用経験 ■歓迎要件 事業のKPI設計および業務改善の経験 複数部署にまたがるプロジェクト運営経験 SQLによるDWH等の設計・構築・運用経験(アナリスト向け) BigQuery等のデータ分析基盤システムの運用・管理経験(アーキテクト向け) DWHにおけるデータモデリングの知識
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年収非公開
全サービスのデータを用いて各事業部の課題を抽出し、統計分析や機械学習による最適化・効率化を推進します。因果推論を用いた施策検証、レコメンドアルゴリズムの開発、自然言語処理による業務効率化など、アプローチは多岐にわたります。 インハウス組織のため、モデルの開発にとどまらず、現場担当者へのプレゼンテーションや導入支援まで一貫して関与できるのが特徴です。テキストや音声などの非構造化データを扱う機会も多く、データサイエンスの知見を直接ビジネスの意思決定や社会実装に繋げる手応えを実感できます。
■必須要件 PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験(2年以上) 統計学、機械学習の基礎知識 SQLを使用したデータの処理経験 ■歓迎要件 データに基づくビジネス課題の発見および改善施策の提案経験 Google CloudやAWS環境下での分析実務経験 Linux環境下での実務経験 自然言語処理または音声データの分析実務経験 プログラム処理の高速化・並列化の経験 ベイズ統計学の基礎知識または実務経験 デジタルマーケティングの基礎知識 Webスクレイピング、自動化ツール開発、ETL関連のコーディング実務経験
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年収非公開
「意思決定の質と量を高める」ことをミッションに、データの整備から活用環境の構築、分析を通じた施策提案までを担います。データアナリストとして事業課題の解決に向けた分析・報告を行うほか、データアーキテクトとしてBigQueryを用いたDWH構築やBIツールでの可視化、社内教育も担当します。 扱うデータはサイトのアクセスログから音声データ等の非構造化データまで多岐にわたり、マーケターやエンジニア、事業責任者と連携しながらプロジェクトを推進。実務を通じ、ビジネスの最前線でデータサイエンスやアーキテクチャのスキルを磨ける環境です。
【必要な能力】 ■必須要件(下記4点をすべて満たす方) 他職種と連携し、データをもとに課題発見・改善提案を行った経験 自ら課題設定し、主体的にPDCAを回してきた経験 SQL、Pythonを含むプログラミング経験(目安半年以上) データ可視化・ダッシュボード開発、またはSQL・Pythonを用いたデータ加工・抽出の実務経験(目安半年以上) ■歓迎要件 事業のKPI設計、業務改善の経験 データベース設計、テーブル設計の経験 統計学および機械学習の基礎知識、または実務でのモデル構築経験 SQLを用いたDWH・データマートの設計・構築・運用経験 BIツール(Tableau等)を用いたダッシュボードの開発・運用経験
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470~1400万
【業務内容】 日本、米国、欧州、アジアの国・地域別エネルギー需給モデル、並びにグローバルベースのエネルギー需給モデルの開発、データ整備を含めた運用体制の整備、その後のモデル運用・改良・メンテナンス業務。エネルギーアナリストと連携し、適切なモデルの仕様を検討し、開発を遂行。その後の安定的な運営を支えるとともに、必要に応じて改良を行い、当社として必要な定量的分析を提供。 当社の経営戦略・ビジネスモデル構築へのインプリケーションを抽出し、経営に提言することで、経営層の的確な判断並びに事業部の事業戦略の実現を支援。 【部署の魅力】 コーポレート部門中枢の一角であるJERA Global Instituteは、日本や世界各国のエネルギー・経済・環境政策など、エネルギー動向にかかわる全ての最新動向を調査・分析する社内インテリジェンス組織。 その組織のメンバーとなり、エネルギー需給モデルの開発・運用およびそのモデルを用いた各種定量分析を通じて、当社の事業戦略策定とその実現に貢献する重要なポジション。 【部署のミッション】 JERAは社内調査機能を強化するため、社内シンクタンク組織であるJERA Global Instituteを設立。JERA Global Instituteは、グローバルにそして日本、米国、欧州、アジアの主要地域それぞれについて、マクロ経済動向、政治動向、主要産業の動向、社会動向、地政学リスク等を調査・分析し、またエネルギー・環境に関する各種調査と融合することにより、当社の事業戦略策定とその実現に向けて貢献する役割を担務。
統計・データ分析(Excel, VBA, Power BI, Tableau等を用いた)に関する実務経験(3年以上) ・エネルギー業界に関する知見 ・数理最適化問題に関する知見(実務経験があれば尚可)
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500~700万
【募集背景・仕事内容】 ChatGPTの登場により、生成AIの活用技術は目覚しい速さで進化しています。 当組織では、企業のDXを推進するコアテクノロジーとして、生成AI分野に力を入れています。 上流工程から、お客様と直接対話をしつつ、「如何にしてお客様の課題を解決するか」にチャレンジするやりがいのある仕事です。 AIエンジニアとして、最新のAI技術を活用したソリューションの開発/システム開発のチームリーダをお任せします(入社後お任せする業務に関しては、適性と前職のご経験により、相談の上決定します)。 【案件例】 ・各社のバックオフィス業務の効率化・高度化 ・各社のヘルプデスク業務の効率化 ・自社のスケジュール調整アシスタントの開発 ・各種SLMの研究開発支援 【ポイント】 ・NTTデータのR&D部門とも繋がりが強く、NTTデータやNTT研究所の新しい技術に触れる機会が豊富にあります。 ・オンプレミスのAI学習基盤(GPU基盤)からAWS/Azure等のクラウドサービスも自由に使える環境を整備しており、意欲さえあれば、さまざまな事にチャレンジできる環境がそろっています。 ・海外の協力会社との連携も活発に実施しており、グローバルなビジネスにチャレンジできる機会もあります。 ・在宅勤務の制度、仕組みがととのっており、案件特性からも在宅勤務の比率が高い職場です。 ・生成AIおよび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るため、AI未経験の方でも安心してスキルを身につける環境が整っています。
【必須要件】 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 ◆新サービス・ビジネス拡大を進めるリーダ経験 共通の要件 【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 【歓迎要件】 ◆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 ◆生成AI、機械学習、NLP(自然言語処理)に関する基礎知識 ◆生成AIを活用したシステム(RAGやAIエージェント)の構築経験 ◆クラウド、GPU基盤等のインフラ経験
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。
700~1200万
業務内容 ■仕事: 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサのデータサイエンティストはデータ活用の最前線に立ち、プロダクト開発にあっては記憶活動の本質をデータから解明してMonoxerの改善に貢献することが、ビジネス推進にあってはデータに基づいたコミュニケーションですべてのステークホルダーがMonoxerと記憶の生み出す価値を確信できるようにすることが期待されています。 【業務内容】 ・新規案件の立ち上げ、関係者ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となるプロセス等に関するデータの観察および分析 ・統計的手法の応用による解決に適し、かつステークホルダーを満足させるタスク定義 ・実データまたはシミュレーションに基づく、統計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 ・統計モデルの動作についてのステークホルダーに対する説明、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 ・開発した統計モデルを運用するソフトウェアの開発 プロジェクト例: ※ご関心やスキルに合わせて、機械学習の比重がより大きいプロジェクトをお任せすることも可能です * 契約組織の離脱予測とそれに基づく離脱抑止施策の実施 * 学習効果を最大化するためのデータ分析とそれに基づくプロダクト活用施策の立案 * 個人の学習離脱を予測するモデルの開発とそれを用いた学習継続を助ける機能開発
■必須スキル: ・顧客またはプロダクトに資するデータ分析を行った経験 ・異なる専門性を持つ人たちにデータ分析を通じて得られた知見を説明した経験 ・日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当の日本語力 ■歓迎スキル: ・データ分析を伴うコンサルティングを行った経験 ・MLOpsに関する経験 ・データエンジニアリングに関する経験 ■求める人物像: ・知的好奇心がある ・様々な人と議論するのが好き ・組織の自由さを正しく活用できる人
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590~1090万
■部門(領域)の役割 車を軸としたクロスドメインプロダクトのスピード企画/開発/配信に向けた一気通貫体制の構築及びバリューチェーン拡大を目指しております。また、車購入後もクルマが進化/成長していく【SDV】(※ソフトウェアディファインドビークル)を実現するための業務を推進しております。部門の業務例:・SDVプロダクト コンパニオンアプリの 企画/開発/配信 (機能集約)・データドリブンで顧客ニーズ・ビジネス課題を抽出し、デジタルプロダクトの進化を通じてSDV事業へ貢献・クルマ操作走行データ/スマホアプリのデータの分析・お客様の利用実態の把握および継続的により良い体験を提供し続けるための企画開発業務 など ■任せる業務と期待役割 カスタマーにとってパーソナライズされたサービスやプロダクト開発に対し、データドリブンで寄与いただきます。ユーザ行動の可視化とモビリティライフの実態を把握することで、プロダクトUXの向上とサービス価値の最大化を実現頂くことを期待します。また分析業務だけでなくPJTリーディングも担いながら、社内ステークホルダーへの戦略立案や合意形成業務も想定をしております。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ■具体的な想定業務 四輪製品におけるソフトウェア・サービスの企画・オーナー部門と連動し、問題や課題を把握しながら、市場・顧客データや、プロダクトのログデータ等を活用して、プロダクトオーナーと共に課題の仮説を構築し、分析設計をする業務。具体的には・ログ分析や定量インサイト抽出によるペインポイントの発見と仮説立案・分析結果に基づく改善施策/機能改善の立案・外部調査を自ら設計し、Honda保有データや生成AIと組み合わせて、最適なCX創出に向けた示唆を抽出・プロジェクト全体の進捗を可視化し、関係者とのスムーズな情報共有を推進 など ■本ポジションの魅力 Hondaが保有するユニークなテレマティクスデータ(例:車両走行データなど)を活用し、未来の移動体験を創っていく起点とるポジションです。国内に留まらず多様なバックグランドを持つ仲間と共に、海外事業所/他業界との連携もあり、地理的/専門的にも幅広い仕事が実現できます。 ■使用ツール/開発言語など ・言語:Python(pandas)・アナリティクス:Amplitude, Goggle Analytics, Jupyter,・情報共有ツール:Teams
・デジタルサービス関連におけるデータ分析業務(主にPython)のご経験(目安:5年以上) ・データ分析結果を元に施策立案のご経験(目安:3年以上) ・プロジェクト管理及びリーディングのご経験(目安:3年以上)
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780~1030万
【お任せしたい業務】 ■日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート ■化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発 ■顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進 ※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。 【職務詳細】 ■バイオ医薬、バッテリー、高機能材料など素材産業、及び半導体、プラント保全などを中心としたCIセクターのサービス開発案件のプロジェクトマネジャー(PM)およびプロジェクトリーダ(PL)、サブリーダ(SL)を担当していただきます。 PM、PLとして、開発管理の他に、お客さま、ベンダー、他部門との各種調整、開発メンバーのマネジメントが主担当です。開発するサービスやプロダクトに対するお客さまとの実用性検証、PoCの推進も担当していただきます。 スキル・ご経験に応じて将来的に多様な分野(産業、流通、社会、金融)でのプロジェクト管理推進も担当していただきます。 (担当となる主な業務・プロジェクト分野) ・日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート 代表候補のアプリケーション:材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス ・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現 ・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現 ・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現 (対象となるアプリケーション) ・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション ・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション ・eコマースアプリケーション 【サービス開発事例】 ・材料開発ソリューション 材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。 ・再生材マーケットプレイス 欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手(リサイクラ等)と買い手(製品・素材メーカー)を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI/MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。
・システムエンジニアとしての業務経験が5年以上ある方 ・中規模(10人月/月、1年以上)の案件において、マネジャー、もしくはリーダ経験がある方 ・お客さま対応(交渉や調整含む)経験 (3年以上) ・開発委託会社の管理経験 (3年以上) ・B2Bに関するシステム開発経験(目安:3年以上) ・設計書、プログラムコードレビューの経験(3年以上)
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