【NTTデータ/~1350】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:データ分析/提案業務
700~1050万
株式会社NTTデータ
東京都江東区, 東京都江東区
700~1050万
株式会社NTTデータ
東京都江東区, 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
データエンジニア
◆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
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)、大学院(その他専門職)、4年制大学、6年制大学、専門職大学、専門職短期大学、高等専門学校、短期大学、専門学校、高等学校
正社員
無
無
700万円〜1,050万円
休憩60分
09:30〜18:00
有
122日
◎完全週休2日制(休日は土日祝日) ◎年
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
当面無
東京都江東区
東京都江東区
〜2回
<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
最終更新日:
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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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
年収非公開
事業概要 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 現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。 本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。 PHASE 1|要件定義・課題設計 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こともある PHASE 2|モデル開発 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 顧客データに対する探索的データ分析(EDA)と特徴量エンジニアリング 既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める PHASE 3|オフライン/オンライン検証 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算 本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証 検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す PHASE 4|プロダクト化・横展開 プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する 新たな差別化要素の研究開発 知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与 プロジェクトの進め方: ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト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。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。 本ポジションの魅力 ・世界的にも新しい「AI × 経済学」領域 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。 ・トップクラスの研究者との協業 東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶応義塾大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。 最新の学術知見を事業に応用する機会 があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。 ・経営インパクトに直結 分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減(最大70%)や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。 ・プロダクト化を通じた技術的成長 目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。 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・モデリング・可視化の 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 歓迎スキル 統計学・因果推論・機械学習に関する体系的な知識(Uplift Modeling、CATE推定等の経験があれば尚可) 機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験 A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験 事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験 経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験 クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験 求める人物像 現場での実践を通じて技術的な方法論を深化させ、プロダクトとしての完成度を高める志向をお持ちの方 クライアントの要望・要件を踏まえ、社内外のメンバーと円滑に連携しながら最適な解決策を提案できる方 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 研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
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
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。
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。
620~810万
【仕事内容】 ミッション 主力事業であるキャリア事業の成長に貢献するため、データ基盤の構築・運用をリードし、社内でデータ活用を通じたインサイト創出を支援することがミッションです。 データ基盤チームでは12の自社サービスを扱っており、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような「データの民主化」を実現することをコンセプトに活動しています。 業務詳細 データに基づいた意思決定や業務改善を支えるデータ分析基盤の開発・運用を担当いただきます。 分析や開発でのAI活用はもちろん、常に新しい技術の検証を行っています。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・データの民主化に向けたデータ分析基盤の活用推進、データカタログの整備、データの品質管理 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ活用の推進に向けて一人称で動ける人材へと成長していただきます。 将来的には以下のような業務もお任せしたいと考えています。 ・データ活用に関する主体的な企画・提案、および関係部署との連携推進 ・ビッグデータ分析や多様なデータ活用ニーズに応えるための、データ分析基盤のアーキテクチャ設計・改善 ・AI・機械学習技術を用いた分析や、業務改善の提案・推進、関連システムの開発
応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・分析を目的としたデータマートの作成経験 ・特定のプログラミング言語を用いた開発経験 ・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験 ・DWH(BigQuery, RedShift, Snowflakeなど)の構築経験 歓迎条件 ・ETL/ELTの開発 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・Webマーケティング(SEO,広告,CRM)の業務に関わった経験・志向 ・Webサービスの開発経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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317~403万
お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。 <案件事例> ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発 ・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発 ・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発 ・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発 <開発環境/使用ツール> ・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他 仕事の魅力 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。 入社後の配属先と研修内容 ■AIビジネス部 入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。 ・案件の種類/クライアントの業種 ⇒ 製造業 ⇒ 通信業 ⇒ 大手メーカー ⇒ 大手リサーチ会社 ⇒ 大手広告代理店 ⇒ 飲食チェーン会社 ⇒ ソーシャルゲーム会社 ⇒ 鉄道運営会社 ⇒ 製薬会社 ⇒ 国/地方法自治体 ⇒ 大学法人、教育関連会社 ■研修内容 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。 研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。 入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます! ※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。 <研修メニュー例> ・Excel研修 ・SQL研修 ・Python実務研修 ・pandas研修 ・AIエンジニア研修 ※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。
<必須要件> ・必須要件1(以下のうちいずれか) -機械学習・AI・生成AIの実務経験(前職の付帯業務など) -機械学習やディープラーニングのモデル開発経験や、生成AIを用いたチャットボットやRAGの開発経験(大学/スクール/kaggleなどでアウトプット有) ・必須要件2(以下のうちすべて) -一般的な機械学習・AI・生成AIフレームワークやライブラリの使用経験 (TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなど) -プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力 -プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力 <歓迎要件> -SQL, Python, Rなどでのデータエンジニアリングやデータ分析の経験 -統計学に関する知識(統計検定2級相当) -G検定・E資格保持者 -クラウドサービスに関する知識(AWS CLF、AWS SAA、AWS MLA、AWS MLS、AWS SAP、GCP PMLE、GCP PCA相当) -生成AIを活用したシステムの構築経験 <求める人物像> ・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方 ・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方 ・現状に満足せず自己研鑽をしている方 ・AIエンジニアを目指している方
株式会社分析屋は、データ分析支援を主軸とし、IT全般にサービス領域を拡げております。 プライム市場上場の株式会社SHIFTグループとして、近年は売上150%成長を目指し高い売上高を継続しています。
300~400万
<主な業務> 入社後は充実した研修を受けながら、データ分析・データエンジニアリングのスキルを習得し、 データの利活用支援や業務効率化支援を通じて、お客様の事業成長をサポートします。 一部リモート勤務も可能で、柔軟な働き方ができます。 ① データ利活用支援 ゲーム業界やWEB・通信業界などで蓄積される膨大なデータを活用し、 *データの抽出・加工・集計 *レポーティング・ダッシュボード作成 *施策の提案・効果検証(PDCAサイクルを回す) といった業務を行い、クライアントの事業成功をデータの力で支援します。 ② データの可視化・分析業務効率化支援 企業の業務を効率化するために、データ可視化・業務の自動化を推進します。 *BIツール(Tableau、Power BIなど)の導入支援・開発・運用 *ExcelVBA・RPAを活用した業務の自動化・効率化 *ダッシュボード開発・運用保守 お客様の課題をヒアリングしながら、最適なソリューションを提供し、データ活用の推進をサポートします。 変更の範囲:会社が指定した業務 <仕事の魅力> ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門(AI・BI・基盤運用・コンサルティング等)への異動も可能 ・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる
<必須要件> ・基本的なPCスキル ・データ分析/データサイエンティスト職種への興味関心 ・データ分析に関するスキルの学習(SQL・Python・Tableau) ・お客様に寄り添う共感力と、自分を磨く向上心 <歓迎要件> ・SQLを使用したデータ処理業務経験 ・IT関連に関する実務経験1年程度(プログラミング言語を用いたシステム開発等) ・データ集計/分析業務経験 ・学生時代やITスクールでデータ分析やプログラミングを勉強していた方 <求める人物像> 1.他者に興味を持つ・共感力 分析を行う上で、クライアントに寄り添わなければ課題発見や施策提案をすることは難しい。 いかに、相手の立場に立って物事を考えられるかが重要。 2.自分で考えて発信する力 データ分析業務を通して自分の考えや意見を発信することで、顧客から必要とされる存在になる。 3.新しいことに挑戦する意欲 失敗した時こそ、成長のチャンス。 流れの速いIT業界においては、新たなことに挑戦する「好奇心」と 「意欲」を持つ姿勢が自身のキャリアアップを実現させる。 4.テクニカルスキルの向上 SE・エンジニアスキルを活かした開発系エンジニアから 分析エンジニアへのキャリアチェンジ、 これまでの経験を活かして新しい技術をキャッチアップしていける方。
株式会社分析屋は、データ分析支援を主軸とし、IT全般にサービス領域を拡げております。 プライム市場上場の株式会社SHIFTグループとして、近年は売上150%成長を目指し高い売上高を継続しています。
年収非公開
事業概要 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 因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。 本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。 PHASE 2|モデル開発(主担当) 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 顧客データに対する探索的データ分析(EDA)と特徴量エンジニアリング 既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める PHASE 3|オフライン/オンライン検証(主担当) 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算 本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証 検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す PHASE 1・4|要件定義・プロダクト化(協働) 分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画 プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する 新たな差別化要素の研究開発 知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与 プロジェクトの進め方: 1案件あたりデータサイエンティスト1~2名がアサインされ、分析PM・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。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。 本ポジションの魅力 ・世界的にも新しい「AI × 経済学」領域 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。 ・トップクラスの研究者との協業 東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。 ・経営インパクトに直結 分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減(最大70%)や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。 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・モデリング・可視化の 実務経験(目安:3年以上) SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験 歓迎スキル 因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験 機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験 A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験 事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験 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 因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方 モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方 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 研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
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