【未経験歓迎】生成AI・RAG開発に挑むAIエンジニア|SHIFTグループの充実研修|在宅7割
317~403万
株式会社分析屋
東京都港区
317~403万
株式会社分析屋
東京都港区
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
データエンジニア
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
317万円〜403万円
一定額まで支給
休憩60分
09:00〜18:00
有 平均残業時間: 10時間
123日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
【内訳】 ①基本給+②稼働手当+③残業代 ①24万円~ ②2万4千円~9万6千円程度 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③1分単位実働分支給 平均15時間! ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります
東京都港区
敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり)
◆分析屋本社 〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 ◆サテライト利用可 (SHIFT東京本社) 〒106-0041 東京都港区麻布台1-3-1 麻布台ヒルズ 森JPタワー
在宅勤務 リモートワーク可 服装自由 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度
有
・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※固定残業なし、⽉平均15時間! ・在宅手当 ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 ・各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金) ・退職金制度(確定拠出年金) ・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス <その他 労働環境> ・経産省健康優良法人2020~2025(中小規模法人部門)に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・2か月に1度の社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催
1回〜2回
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。
最終更新日:
500~780万
国内主要製薬企業の事業を支える大規模調査サービス(シンジケート調査)のデータ基盤構築・運用・DX化を担うポジションです 。顧客(営業・企画・開発)と連携し、BIツールを活用したダッシュボードサービス など、データ提供の仕組みをITと事業の両視点から推進します 。 【業務詳細】■顧客向けサービスに必要なデータの理解と、データエンジニアリング業務■顧客サービス担当(営業・企画・開発)との密なコミュニケーションと、要求の理解■多様なインタフェース/データ提供形式などの情報収集、業務へ落とし込み ■ITシステム要件定義・構築・運用設計、運用保守管理・継続的な改善 ■ITベンダとの円滑なコミュニケーション
【いずれか必須】■BIツールや業務アプリの運用保守管理経験 ■Webアプリ、ITプロダクトを開発、運用 ■Snowflakeなどのデータウェアハウス(DWH)の利用・構築経験 【働きやすさ】フルフレックス制・コアタイムなし/月半分は在宅勤務可能!/フレックスなので出社日も出社時間などは決まっておりません。残業平均10時間でワークライフバランス◎ 【やりがい・魅力】国内で活動する主要な製薬企業のほとんどが当社のシンジケート調査サービスを契約されています。製薬業界に広く浸透しているデータ・情報を支えることへの責任と誇りを感じながら働いています。
◆一般用医薬品・医療用医薬品・医療機器の市場調査 ◆その他関連サービス
600~1500万
DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 展開中の主なプロジェクト例 ・AI英会話アプリ LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学・習体験の構築 ・AI受験コーチング 手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ・AIネイティブゲーム AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る 業務内容 LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 利用技術・開発環境 開発言語 ・Python ・SQL LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge インフラ ・Google Cloud ・Cloud Run ・Cloud SQL ・BigQuery ・Vertex AI / Agent Builder ・Cloud Logging ・Docker ・Terraform ・GitHub Actions 開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin 働き方 週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。 0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。
必須スキル ・toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・クラウド環境でのサービス開発・運用経験 ・PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験 ・日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力 歓迎スキル ・Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験 ・LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験 ・LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験 ・評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験 ・vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験 ・BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験 ・セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験 ・Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験
ゲーム エンターテインメント スポーツ オートモーティブ ヘルスケア Eコマース その他
500~1100万
業務内容 ソリューション事業における技術を用いたAI・DATA活用を顧客価値へと転換するための開発 ▍このポジション/仕事の魅力 ①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない様々な実装機会 ②データサイエンスに理解がある環境で働くことが可能性 ③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを直に聞きながらデータソリューションの検討・実装可能
・Webシステムの開発経験(3年以上) フロントエンド:Vue/React/AngularなどによるSPA開発経験 バックエンド:Python/Go/Node.jsなどによるAPI開発 ・英語を使うことに抵抗のない方
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600~900万
【業務内容】 ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ▼業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ▼プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト 【ポジションの魅力】 ゲーム開発・運用の現場に最も近い立場で、技術を実際のプロダクト価値につなげる役割です。 研究開発や技術検証にとどまらず、現場の意思決定や制作フローそのものを変えるような取り組みに携われます。 機械学習モデルの精度だけでなく、「現場で使われるか」「運用に耐えるか」「ゲーム体験を良くできるか」まで踏み込んで成果を出したい方に適したポジションです。
▼必須要件 ・Pythonを用いた開発経験が2年以上ある方 ・機械学習、データ分析、数理最適化、生成AI等を用いた実務または研究開発経験 ・プロダクトや事業課題を理解し、技術的な解決策に落とし込む力 ・エンジニア以外の職種と協業しながらプロジェクトを推進した経験 ・不確実性の高い課題に対して、自ら仮説を立てて検証を進められる方 ・ゲームに対する興味・熱意のある方 ▼歓迎要件 ・ゲームの開発・運用経験 ・機械学習モデルのプロダクション導入経験 ・強化学習、数理最適化、組合せ最適化、生成モデル、Procedural Content Generation等の経験 ・データ分析基盤やMLパイプラインを活用した開発経験 ・Unity、C#、C++等を用いた開発経験 ・ステークホルダーとの要件定義、仕様策定、プロジェクト推進経験 ・技術調査、学会発表、イベント登壇、ブログ等での発信経験
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504~800万
フルスタックエンジニアとして、多岐にわたる技術分野を統括し、技術的な業務だけでなく、マネジメントや戦略立案などの高度な業務を担当していただきます。 【業務内容】 今回のポジションはオープンポジションとなります。これまでのご経験やスキルをもとに、グループIT推進本部に最大限のご活躍を期待できる最適なポジションにて選考をさせていただきます。 具体的なポジションについては、選考プロセスの過程で最終的に判断させていただきます。 【ポジションの魅力】 ・最新技術を取り入れて拡張することができる環境 ・自主性を発揮し、自分で思考し行動することが可能な、幅広い裁量を持つ環境 ・アイデアの段階からその実現に至るまで、一貫して推進できる環境 【部署について】 全社データ技術局は、データ資産を最大限に活用するためのシステム開発・運用を通して、企業の未来を切り拓く組織です。 企業の規模が拡大する中で成長の加速を支援するためにSnowflakeやTableauを活用して分析・可視化することで、データの価値を最大限に引き出し、ビジネスの意思決定を支援します。 例えば、 ・PCの利用状況を可視化することで、利用の効率化と無駄なコストの削減を実現し、紛失防止対策や情報漏洩リスクの低減を図ります。 ・会議室やリモートボックスの利用状況を可視化することで、最適な配置や規模を実現し、利用者の利便性と効率の向上に寄与します。 ・ソフトウェアライセンスのデータを可視化することで利用の最適化やコスト削減を実現します。 【技術スタックと開発環境】 ■技術領域・開発スタイル フルスタックエンジニアリング(特定領域に軸足を持ちつつ横断的に関与) 技術的業務に加え、マネジメント・戦略立案まで含めた業務範囲 ■クラウド・開発環境 クラウド環境を前提とした開発・運用 最新技術を柔軟に取り入れ、拡張していく技術環境 ■データ活用・分析 セルフBIを活用したデータ分析 データ分析結果をもとにした意思決定・提案 ■組織・技術特性 グループ横断組織(17の専門組織)に関わる多様なシステム・技術領域 スタートアップ支援、基幹システム、業務セキュリティなど幅広いテーマ
【必須の経験・スキル】 ・プロジェクト推進経験 ・セルフBIを活用したデータ分析、データ分析を元にした判断や提案経験 ・広い技術領域に興味を持ちつつ、最低1つ以上特化した技術スキルがあること 【歓迎する経験・スキル】 ・チームで円滑に業務を進めるためのコミュニケーションスキル ・クラウド上での開発が得意な方 ・業務以外でも行っているスキル向上のための取り組み
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600~1400万
中小企業向けSaaSのデータ基盤を、CEO直下でゼロから設計・構築するポジションです。 【具体的な業務】・既存データフロー(外部API → 自社サービス → 顧客提供)の全体把握と課題抽出 ・データ基盤アーキテクチャの設計と技術選定 - リアルタイム運用DB/時系列分析基盤 ・データ取得・正規化・蓄積パイプラインの構築 ・データ品質管理(異常検出、欠損アラート、スキーマ変更の影響追跡) ・AI学習用データセットの整備、ベクトル検索基盤、MLOps
【必須】 SQLの実務経験(2年以上目安)/ Python または TypeScript でのデータパイプライン実装経験/ クラウド環境(GCP / AWS / その他)でのDB運用経験/スキーマ設計の基礎
集客支援 / 採用支援 / ブランディング支援
1250~1500万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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600~800万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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600~800万
【職務内容】 データとAIを活用し、新しい顧客体験価値などのビジネス価値を創造することがミッションです。各ステークホルダーのビジネスニーズを収集・理解し、データ・AI・BIを活用したデータドリブンなソリューションの企画・提案をリードします。IT部門とビジネス部門の連携役として、社内のデータドリブン文化の醸成とビジネス価値の提供を担います。 【募集背景】 システム本部・システム運用本部において、ITによる事業成長の更なる加速とビジョンの実現を共に目指す仲間を募集しています。 【具体的な業務内容】 ご志向および適性を鑑み、以下のいずれかの業務を担当します。 ・ビジネス要件の収集、分析、文書化 ・業務プロセスの改善提案と実行支援 ・ソリューションの設計と提案 ・プロジェクト管理と進捗報告 ・テスト計画の策定と実施 ・ステークホルダーとのコミュニケーションと調整 ・ドキュメンテーションの作成とユーザートレーニング ・ビジネスの課題や目標を理解し、それに基づいたデータ分析(求人ID:442584)
【必須】 ・ データアナリストとしての実務経験(2年以上) ・ 業務プロセス分析や要件定義の経験 ・ プロジェクト管理の知識と経験 ・ データ分析や統計の知識 【歓迎】 ・ 特定の業界(金融など)での経験・ データベースやSQLの知識 TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。 ・ ビジネスインテリジェンス(BI)ツールの使用経験
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。
1000~1250万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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