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必須条件 |
<経験> ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験(直近含めて5年以上) ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験(直近含めて5年以上) ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験(特にGCP、もしくはAWS) ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験(3年以上) ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 <マインド> ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 |
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想定年収 |
1,000~1,500万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
北池袋駅 (東京都) |
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会社概要 |
ご志向に応じて、ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれか、もしくは領域横断で下記のような業務に取り組んでいただきます。 <ビジネス&マーケティング> 社内営業メンバーの生産性向上に向けたデータプロダクトの開発や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリングといった業務を、事業部メンバーやマーケティングメンバー、その他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 <プロダクト> アプリユーザーのUX向上のため、検索・推薦システムの強化や、プラットフォームの健全性を維持向上する取り組み、その他R&Dを実施し、その結果(予測結果等)のプロダクトへの組み込みといった業務を、プロダクト開発メンバーやその他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれにおいても、具体としては下記のような業務を想定しています。 ・課題探索、課題定義 ・プロジェクト組成 ・ロードマップの策定 ・論文調査を含む技術調査及び検証 ・具体の分析や、モデリング・エンジニアリング業務 ・実証実験 ・KPI設計 ・効果検証の設計 ・モニタリング・運用体制の構築・運用 ・改善のための仮説検証 ・チーム運営改善やチーム共通開発基盤への貢献 【仕事の特色】 <募集背景> タイミーの事業成長に伴い、社内営業メンバーの生産性向上や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、アプリユーザーのUX向上などが課題になっています。これらの課題に対してデータサイエンス的なアプローチでの取り組みを行っておりますが、更に取り組みを加速させるため、新たな仲間を募集しております。 <ポジションの魅力> ・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・施策の設計から携わることが可能です。 ・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 |
必須条件 |
・自然言語処理を用いた製品開発の経験 ・ITサービス企業、メーカーなどのR&D部門で研究開発に従事した経験 ・プロジェクトマネジメントの経験 ・担当するビジネスを理解し、ビジネス課題を技術課題に落とし込むスキル |
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想定年収 |
994万円~ |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
渋谷駅 (東京都) |
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会社概要 |
研究開発プロジェクトをリードします。また専門分野に応じて、以下のような自然言語処理技術の開発に携わります。 <具体的な業務内容> ・インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」 における、テキストからの情報抽出技術の開発 ・大規模言語モデルをプロダクトへ応用 ・営業DXサービス「Sansan」のニュース配信における、ニュース記事などからの組織名抽出技術やニュース配信最適化技術の開発 ・メール署名抽出のための、メールからの情報抽出技術の開発 【仕事の特色】 <本ポジションの魅力> ▼開発技術の製品化と大きな自己裁量 自社サービスへの実装を目的とした研究開発組織のため、開発した技術は製品として形になります。これまで7割以上の研究開発案件が製品に組み込まれています。またその後の運用改善にも携われます。自社サービスと密接に関わるため、実装した後はすぐにデータとしてフィードバックを得ることが可能です。 学習データの作成を入力オペレーターに依頼できたり、R&Dアーキテクトにアドバイスをもらったりと、技術開発から実装までのサポートも充実しています。 全事業を横断的に支援する研究組織のため、自身の裁量で幅広い範囲で改良を進められ、個人の強みを最大限に生かすことができます。 ▼研究対象は、唯一無二の出会いのデータベース 独自の名刺データ化システムによって、「出会い」の情報を正確にデータ化します。日本のビジネスシーンにおける人と人のつながりの情報に特化したデータベースは他に類を見ません。セキュアな体制の下、この未知の領域のデータを用いて、自社サービスのユーザーへ、ひいては社会への貢献を意識した研究開発ができます。 ▼多様なバックグラウンドや専門領域を持つメンバーがいる環境 自然言語処理、画像処理、データ解析、社会学的分析など多様な研究者が在籍しています。また、「Kaggle」において、全世界で100名程度しか存在しないGrandmasterの称号を保持するメンバーも在籍しており、世界トップレベルのデータサイエンティストと切磋琢磨できる環境があります。 ■開発環境 ク・ラウド:AWS、GCP(Google Cloud Platform) ・ソースコード管理:GitHub ・PC:Windows PC、MacBookから選択。GPU内蔵PCも選択可。AWSやGCPのインスタンスも使用できます。 ・使用するライブラリやフレームワーク:テーマに合わせて自由に選択できます。 ・サービス本番環境への実装:Dockerコンテナ技術やAWS(Batch、Lambda、SageMakerなど)、GCP(App Engine、Kubernetesなど)など、各サービスの活用によって低負荷で実装できる環境を整えています。 |
必須条件 |
■以下の条件の1つ以上に対し、3年以上の職務経験有すること。あるいは、以下の条件のいずれかに対し1年以上の職務経験およびWANT条件を任意に数個を満たしていること ・データ分析、AI活用(上記職務内容の定義に従う)に関する自社及び他社(ベンダーの場合)の実業務システムの企画を中心的に主導して遂行した経験 ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システムをプロジェクトマネージャとして開発した経験 ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システムの運用に関し、特にデータや分析モデルについて運用設計を行い、実際の運用を行った経験 ・総合的なデータサイエンス業務に対して前向きに取り組んでいただく方 ・狭い意味でのAI「だけ」をやりたい方(例:機械学習モデルの作成のみに強い関心がある)ではなく、データの整備・データの基盤構築・モデルの作成・アウトプットを業務に活かす仕組みの構築などに幅広く関心がある方 |
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想定年収 |
930~1,100万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
三田駅 (兵庫県) |
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会社概要 |
【職務内容】 金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です) ・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等) ・データ可視化/BI ・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI) 上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。 ・企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します ・検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む) ・構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います ・開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります ・運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います 【仕事の特色】 【事業・組織構成の概要】 AIおよびデータ解析を用いた分析及びシステム開発を実施。データ整備・データガバナンス・データ活用基盤の設計/開発/運用を併せて行う。 事業部内は、データサイエンティスト・アナリストチームと、人材育成チームで構成される。 ■事業についての参考情報 ・NECのAI事業 https://jpn.nec.com/ai/index.html ・NECのデータアナリスト https://jpn.nec.com/ai/consulting/analyst/index.html 【ポジションのアピールポイント】 ・アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。 大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。 また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。 ・分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。 NECにいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。 ・AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。 NECはAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。 キャリアパスとしては、上流工程を担当するコンサルタントタイプのデータサイエンティストや、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。 技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。 【採用形態・ランク】 ・課長レベルを想定 ※ピープルマネジメントあり |
必須条件 |
・ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方 -機械学習全般における理論的な理解 -画像処理・自然言語処理・構造化データ のうち2つ以上のご経験 -業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している -業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる -メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る -ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る ・LLMや生成系AIを実務上でも取り扱ってこられたご経験 ・機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験(いずれか片方でも可) ・エンジニアリングの知見 -AWS・GCPでの開発経験 -git及びGithubの利用経験 -分散処理(Spark等)を用いた経験 -機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 -Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験 ・業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 ・顧客折衝・プリセールス活動 等による、プロジェクトの要件定義を行ってきたご経験 ・プロジェクトリードとしてメンバーを率いてこられたご経験 ・経営課題/事業課題の解決に興味が持てる方 ・特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 ・自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 ・組織貢献にやりがいを感じ、主体的に動いていただける方 |
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想定年収 |
800~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
麻布十番駅 (東京都) |
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会社概要 |
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ■データ分析、モデル作成 ・データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査、選定 ・モデルの作成、精度性能評価 -ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) -統計解析・因果推論などの統計モデリング -数理最適化などの数理モデリング ・エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 ■プリセールス活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ■チームリーディング、メンバーメンタリング ・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う ・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う ・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う ■技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など) 【仕事の特色】 <募集背景> AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション(以下「DX」)を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 <ミッション> 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 また、クライアント企業の経営課題を解決するデータサイエンティストグループが最高のパフォーマンスを発揮できるよう、組織のリード・変革・カルチャー醸成をお任せします! <ポジションの魅力> ・プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。 ・多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 ・参考①:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience) ・ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 ・Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 ・勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 ・外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 <将来的に目指せるキャリアイメージ> ・ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 -データサイエンスのスペシャリスト -データサイエンス組織の責任者 -技術に強いプロジェクトマネージャー ・事業会社のデータサイエンス部門の責任者 ・大手企業のCDO(Chief Digital Officer) |
必須条件 |
以下いずれかの経験必須 ・機械学習を用いた製品開発の経験 ・データサイエンスを用いた分析の経験 ・自然言語処理を用いた製品開発の経験 ・画像認識を用いた製品開発の経験 |
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想定年収 |
714~1,505万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
渋谷駅 (東京都) |
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会社概要 |
■組織ミッション Sansan株式会社は、「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げ、創業当初から提供しているプロダクトである営業DXサービス「Sansan」をはじめ、名刺アプリ「Eight」やインボイス管理サービス「Bill One」など、複数のプロダクトを開発・提供し、事業を拡大させています。 研究開発部では、ビジネスデータとテクノロジーを組み合わせたプロダクトや新機能を開発することでSansan株式会社の非連続な成長を牽引することをミッションの一つとしています。 ■業務詳細 請求書、契約書、人事異動情報などのさまざまなビジネス情報のデータ化やデータ活用を実現するため、以下のような自然言語処理技術の開発に携わります。 ・インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」におけるテキストからの情報抽出技術の開発 ・大規模言語モデルのプロダクト応用 ・営業DXサービス「Sansan」でニュースを配信するための、ニュース記事などからの組織名抽出技術や配信最適化技術の開発 ・メール署名抽出のためのメールからの情報抽出技術の開発 【仕事の特色】 ■やりがい 名刺管理から始まっているサービスのため、名刺の持つ特性(属性情報の正確性、人脈の網羅性)かつビジネスにおける人と人のつながりの情報に特化したデータベースは他に類を見ません。この特殊な領域のデータを扱いながら、個人の強みを最大限活かし、幅広い裁量をもって研究開発を行う事が可能です。 また、データサイエンスのコンペティションプラットフォーム「Kaggle」において、全世界で100名程度しか存在しないGrandmasterの称号を保持するメンバーも在籍しており、世界トップレベルのデータサイエンティストと切磋琢磨できる環境があります。 ■開発環境 クラウド:AWS、GCP(Google Cloud Platform) ソースコード管理:GitHub PC:Windows PC、Macbookから選択。AWSやGCPのインスタンスを使用できます。 使用するライブラリやフレームワーク:テーマに合わせて自由に選択できます。 サービス本番環境への実装:Dockerコンテナ技術やAWS(Batch、Lambda、SageMakerなど)、GCP(AppEngine、Kubernetesなど)など、各サービスの活用によって低負荷で実装できる環境を整えています。 |
必須条件 |
※以下スキル全てを満たす方 ・データ関連プロジェクトにおいて PMO / PM / PL いずれかのご経験(年数問わない) ・SQL・Pythonを用いたデータ分析、データコンサルタント、データマネジメント、データ基盤構築エンジニア いずれかのご経験(3年以上) ・課題解決力がある方 ・コミュニケーションを活発に取れる方 ・最新の技術(特にデータ利活用に関連する新たな技術)や知識の習得に貪欲な方 ・主体的に行動ができる方 |
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想定年収 |
650~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大崎駅 (東京都) |
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会社概要 |
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します。 <業務内容> ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。 また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。 1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。 ・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解 ・要件定義 ・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築 ・機械学習などのモデル構築 ・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築 ・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務 ・生成AI活用におけるデータ整備 ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント など 2.データサイエンティスト データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。 ・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析 ・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC) ・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案 ・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・ ・機械学習などのモデル構築 ・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案 ・クライアントコミュニケーション ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント など <データの種類> 大手通信キャリアのビッグデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ Web広告データ など <PJT例> ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・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のダッシュボードの運用と構築 ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 ・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 (施策立案サポート) 1. 基礎分析 (データ可視化分析) RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握 分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート 環境:BigQuery、Looker Studio 2. 予測モデルの構築 ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上 さらに、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予測を実現 環境:Python (scikit-learnなど) 3.レコメンドアルゴリズムの最適化 協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現 環境:Python (scikit-learn、Scratchなど) ■例2 事業会社のECサイトにおける全マーケティングチャネルの顧客獲得単価最適化を支援 さらに、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなコミュニケーション施策設計/運用に寄与 1. マーケティングツールにおけるカスタマーデータ統合 (顧客情報一本化) Google Analytics:Web行動データ Adjust:アプリ行動データ EC Orange:ECサイトのトランザクションデータ 各データをユーザー単位で一本化し、BigQueryに分析用DWHを構築 2. BIツールを用いた分析環境構築 BigQueryから、BIツール連携用データマートを作成。Tableau やnehan など、各種BI・分析ツールと接続し、データ分析PDCAを仕組み化。分析環境の効率化を図る 3. CRM施策の最適化 クロスチャネル下におけるデータ分析で、CRM施策、設計/運用を支援 顧客獲得単価の低いチャネルにおいて顧客の新規獲得を促進、さらに利益率の高いチャネルへユーザーを誘導するなど、粗利を効率化する施策を実施 ■例3 物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減) 配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現 【仕事の特色】 <配属部署> イノベーション本部 データサイエンス事業部 <本ポジションの魅力> ・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント ・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる ・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる ・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる ・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある <開発環境> ・言語:SQL、Python、R ・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure ・データプラットフォーム例:BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他 ・BIツール例:Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO ・ETLツール例:Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt ・その他ツール例:Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS <募集背景> 企業拡大に伴う、増員募集のため。 立ち上げ当初は、データアナリスト領域での事業を中心に活動をおこなっておりましたが、現在ではデータ基盤の構築領域でのニーズも増加しております。 専門的なスキル・ビジネス知見を武器に、プロジェクトをリードしていきたい方や、業界でのデータ活用を極めたい方にマッチするポジションです。誰もが知っている大規模サービスのビッグデータを、上流工程から手掛けられるため、やりがいも大きいです。 <概要 > Shift the Direction~改善から革新へ~ AMBLは4つの成長領域(AI/人工知能、クラウドネイティブ/システム開発、UXデザイン、マーケティング)からお客さまのDX推進を支援しております。 各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、様々なニーズにお答えするケーパビリティを持っています。 また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。 本部署は、ビジネスの課題に基づいてデータ分析プロジェクトを計画し、実行にうつします。 ・顧客のニーズや課題のヒアリング ・要件整理/分析設計 ・データの収集・加工・分析 ・分析結果の報告・提案、可視化 など <この仕事で得られるもの> ◎分析力とそれによる企画力、提案力 膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。 ◎お客様と共に創り上げる喜び 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。 ◎どこでも通用する基礎能力 お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。 <企業の魅力> AMBLは、全ての仕事に「三方よし」を実践することを経営理念として大切にしています。 「三方よし」とは、江戸時代に活躍した近江商人の経営哲学のひとつで、「ビジネスにおいて売り手と買い手が満足するのは当然のこと、その上で社会に貢献できてこそよいビジネス」という考え方です。 AMBLは、社員が所属することを誇れる組織、継続して仕事を依頼したくなる企業、そして社会に役立つ技術を提供し持続的な社会の発展に寄与する「三方よし」を経営判断の基準としています。 <ステップアップ> 当社では管理職へのステップアップを積極的におこなっています。 そのため、マネジメントへチャレンジしたい方も歓迎します。 <AIシフトでヒトと企業の価値を高める> 前身である株式会社エムフィールド モバイルソリューション事業部データマイニング推進部として2018年4月よりデータ分析・AI構築における事業を開始。 AMBL株式会社に統合した後、データサイエンス事業部へと組織名を変更。現在では約150名を超える組織へと成長しました。 今後市場拡大が予測される「ビッグデータ」「IoT」「人工知能」などの先端技術領域にて、 実社会・ビジネスで抱えている課題解決と変革のために、新しい価値の提供ができるような存在として、社会貢献を目指します。 <充実した資格取得制度> データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります! AMBLでは270種類以上の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。 AI/人工知能資格 (G検定 / E資格 / AI実装検定 / Generative AI Test ほか) 言語関係資格 (Python3 / LPIC / HTML5 ほか) AWS / GCP / Azure 各クラウド認定資格 Snowflake資格 Tableau資格 Oracle資格 Salesforce / Salesforce Marketing Cloud 資格 ※需要ありそうなので追記 統計・ビジネス数学資格 データサイエンティスト検定 各種IPA資格 (基本情報技術者・応用情報技術者・データベーススペシャリスト ほか) 各種セキュリティ認定資格 マーケティング関連資格 (マーケティング検定・各種Web広告資格) Webアナリティクス資格 (Google アナリティクス・ウェブ解析士 ほか) エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です! ※ 上記資格は2024年11月現在の制度資格の一部です |
必須条件 |
①AIや機械学習を活用したシステムの開発、分析経験をお持ちの方 ②TB~PB級の大量データに対する分散処理や、データ分析の設計・開発経験 ③クラウドの設計・構築・運用保守に関する経験をお持ちの方(AWS,GCP,Azureなど) ④統計ソフトウェア(R,Python,Julia,MATLAB,pandasなど)およびデータベース言語(SQL など)の利用経験をお持ちの方 |
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想定年収 |
600~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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会社概要 |
・当社が提供しているクラウドプラットフォームサービスの裏側では、毎日億規模のトラフィックデータが蓄積されており、このビッグデータを支えるアーキテクチャ、基盤設計、開発、運用・保守を当部署が担っています。 ・そのためビッグデータを蓄積するための技術的な選定やアーキテクチャ、データ蓄積の方法、データ処理に関するテーマに対して、AIや機械学習を活用したデータ分析基盤の設計や開発・運用を行います。 ・また最新技術への投資も行っており、研究開発を行いながら先端技術を商用に生かす取り組みも行っています。 【仕事の特色】 ■先端技術開発室とは? ・既に自社が展開しているクラウドプラットフォームサービスをはじめ、今後新たに企画開発するプロダクト全体の企画や技術選定、仕様決めなど技術的な視点と、ビジネス的な視点でプロダクト開発をリードする組織です。 ・研究開発や要件定義、アーキテクチャの設計などの上流工程から設計・開発・運用までをトータルに関わる組織です。 ・アプリ(バックエンド/フロントエンド)、インフラ、クラウドエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアなどのエンジニアメンバーやプロダクトマネジメント、BizDevなどを行うメンバーも在籍しております。 ■組織構成 先端技術開発室には28名のメンバーが在籍しています。 -データ基盤開発課:10名 -基盤開発課:14名 -先端技術開発室が 4名 *30〜40代のメンバーが多いですが、20代のメンバーも在籍しています。 *コンサルファーム、自動車メーカー、SIer、事業会社など様々なメンバーが在籍しております。 ■先端技術開発室のミッションと役割 ・現在提供しているプラットフォームビジネスの基幹となる基盤・サービス・データ アーキテクチャの開発とリバイス・拡張を能動的に行う。 ・エンタープライズサービスとしてのエコシステムを作る。 ・5年先、10年先のビジネスに向けた具体的な研究開発を行う。 ・データビジネスのための基盤サービスを機械化を実現する。 ■参考/開発環境 *技術選定、投資(研究開発)を行う部署ですので、以下に限定されません! 【バックエンド】 ・Java(Spring、SpringBoot) ・C♯ ・Go ・Python 【フロントエンド】 ・JavaScript, TypeScript ・React, Vue.js ・HTML5 ・CSS3(Sass) 【環境】 ・Visual Studio Code ・Eclipse ・IntelliJ 【コンテナ技術】 ・docker ・Kubernetes 【OS】 ・Windows ・macOS, iOS ・Linux ・Android 【ソースコード管理】 ・GitLab 【データベース】 ・Cassandra ・Elasticsearch ・Redis ・CloudSQL (mySQL, PostgreSQL) 【クラウドサービス】 ・GCP ・AWS |
必須条件 |
①AIや機械学習を活用したシステムの開発、分析経験をお持ちの方 ②TB~PB級の大量データに対する分散処理や、データ分析の設計・開発経験 ③クラウドの設計・構築・運用保守に関する経験をお持ちの方(AWS,GCP,Azureなど) ④統計ソフトウェア(R,Python,Julia,MATLAB,pandasなど)およびデータベース言語(SQL など)の利用経験をお持ちの方 |
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想定年収 |
600~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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会社概要 |
・当社が提供しているクラウドプラットフォームサービスの裏側では、毎日億規模のトラフィックデータが蓄積されており、このビッグデータを支えるアーキテクチャ、基盤設計、開発、運用・保守を当部署が担っています。 ・そのためビッグデータを蓄積するための技術的な選定やアーキテクチャ、データ蓄積の方法、データ処理に関するテーマに対して、AIや機械学習を活用したデータ分析基盤の設計や開発・運用を行います。 ・また最新技術への投資も行っており、研究開発を行いながら先端技術を商用に生かす取り組みも行っています。 【仕事の特色】 ■先端技術開発室とは? ・既に自社が展開しているクラウドプラットフォームサービスをはじめ、今後新たに企画開発するプロダクト全体の企画や技術選定、仕様決めなど技術的な視点と、ビジネス的な視点でプロダクト開発をリードする組織です。 ・研究開発や要件定義、アーキテクチャの設計などの上流工程から設計・開発・運用までをトータルに関わる組織です。 ・アプリ(バックエンド/フロントエンド)、インフラ、クラウドエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアなどのエンジニアメンバーやプロダクトマネジメント、BizDevなどを行うメンバーも在籍しております。 ■組織構成 先端技術開発室には28名のメンバーが在籍しています。 -データ基盤開発課:10名 -基盤開発課:14名 -先端技術開発室が 4名 *30〜40代のメンバーが多いですが、20代のメンバーも在籍しています。 *コンサルファーム、自動車メーカー、SIer、事業会社など様々なメンバーが在籍しております。 ■先端技術開発室のミッションと役割 ・現在提供しているプラットフォームビジネスの基幹となる基盤・サービス・データ アーキテクチャの開発とリバイス・拡張を能動的に行う。 ・エンタープライズサービスとしてのエコシステムを作る。 ・5年先、10年先のビジネスに向けた具体的な研究開発を行う。 ・データビジネスのための基盤サービスを機械化を実現する。 ■参考/開発環境 *技術選定、投資(研究開発)を行う部署ですので、以下に限定されません! 【バックエンド】 ・Java(Spring、SpringBoot) ・C♯ ・Go ・Python 【フロントエンド】 ・JavaScript, TypeScript ・React, Vue.js ・HTML5 ・CSS3(Sass) 【環境】 ・Visual Studio Code ・Eclipse ・IntelliJ 【コンテナ技術】 ・docker ・Kubernetes 【OS】 ・Windows ・macOS, iOS ・Linux ・Android 【ソースコード管理】 ・GitLab 【データベース】 ・Cassandra ・Elasticsearch ・Redis ・CloudSQL (mySQL, PostgreSQL) 【クラウドサービス】 ・GCP ・AWS |
必須条件 |
・SQLでのデータ分析実務経験 ・Pythonでのデータ分析・アルゴリズム開発実務経験 |
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想定年収 |
600~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
新宿駅 (東京都) |
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会社概要 |
求人掲載・スカウトのAIアシスト搭載「engage」をはじめとする、HR Techプロダクトのデータ分析の為の仕組みづくり・データの分析・課題の発見と解決に取り組んでいただきます。 「engage」をはじめ 1000 万人ユーザーが利用する転職サイト「エン転職」他、既存プロダクトの改善や新規プロダクト開発を支える重要な仕事となります。 ■具体的プロジェクト例 ・スカウト応募率の向上を目指したプロダクト改善 ・広告運用の最適化 上記以外にも、データサイエンスを活用して「あるべき姿」を考え課題発見~分析・提案や、データの民主化などにも取り組んでいただきます。 【仕事の特色】 当社は1000万人以上の会員数を誇る『エン転職』や60万社以上が利用する『engage』をはじめとし、さまざまな人材サービスを提供しています。今までエン・ジャパンが蓄積してきた人材募集・選考・配置・教育・評価など幅広い人材サービスデータをもとに、ビッグデータの分析・活用を進めさらなるAIソリューションの提供を目指しています。この取り組みをより一層前に進めるため、24年7月にAI研究専任組織を立ち上げ、独自のAIモデル・アルゴリズム開発に注力を行っています。その組織立ち上げフェーズのメンバーとして参画し、全社のデータ活用・分析を推進してくれるメンバーを募集しています。 ■テクノロジーの力で理想のプロダクトをつくっていく 主に関わっていただく「engage」は求人、クチコミ、求職者の各領域のデータを活用し、世界をより良くするためのプロダクトを目指しています。 より多くのデータを効率的かつ安全で素早く活用できる環境を整え、開発を進めることで、企業と求職者の間で新たなマッチングを生み出し、企業と求職者にとって、より良い転職を支援できるプロダクトを生み出し、世の中を変えていきたいと考えています。 ■大量・希少なデータに関われる 1100万人以上の会員を保有する「エン転職」をはじめとしたエン・ジャパンが運営する様々なサービスに紐づく企業、ユーザー、クチコミなどの多くのデータを扱えます。多くのデータを活用してプロダクト・事業の成長を推進していってください。 ■積極的なIT投資のある環境 HR Techプロダクトの開発に100億円規模の予算を投資する当社。5年で売上10倍という目標を掲げ、各分野へ積極的に投資を行なってスピーディーな改善・革新を進めるフェーズです。 そこでは企業と人とを結びつける、マッチング技術が核となります。データサイエンティストには、データを効率的かつ安全で素早く活用できる環境を整え維持する役割を担当していただき、そのチャレンジを支えていただきます。 <開発環境> - 開発言語等:Python/ SQL / pyspark / - インフラ:AWS ( RDS / DynamoDB / AWS Glue / Athena / EC2 / S3 / Lambda / DMS / IAM / ネットワーク関係 etc.)、一部 GCP -その他ツール: Databricks / terrafrom / GitHub / zoom / Slack |
必須条件 |
・SQLでのデータ分析実務経験 ・Pythonでのデータ分析・アルゴリズム開発実務経験 |
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想定年収 |
600~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
新宿駅 (東京都) |
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会社概要 |
求人掲載・スカウトのAIアシスト搭載「engage」をはじめとする、HR Techプロダクトのデータ分析の為の仕組みづくり・データの分析・課題の発見と解決に取り組んでいただきます。 「engage」をはじめ 1000 万人ユーザーが利用する転職サイト「エン転職」他、既存プロダクトの改善や新規プロダクト開発を支える重要な仕事となります。 ■具体的プロジェクト例 ・スカウト応募率の向上を目指したプロダクト改善 ・広告運用の最適化 上記以外にも、データサイエンスを活用して「あるべき姿」を考え課題発見~分析・提案や、データの民主化などにも取り組んでいただきます。 【仕事の特色】 当社は1000万人以上の会員数を誇る『エン転職』や60万社以上が利用する『engage』をはじめとし、さまざまな人材サービスを提供しています。今までエン・ジャパンが蓄積してきた人材募集・選考・配置・教育・評価など幅広い人材サービスデータをもとに、ビッグデータの分析・活用を進めさらなるAIソリューションの提供を目指しています。この取り組みをより一層前に進めるため、24年7月にAI研究専任組織を立ち上げ、独自のAIモデル・アルゴリズム開発に注力を行っています。その組織立ち上げフェーズのメンバーとして参画し、全社のデータ活用・分析を推進してくれるメンバーを募集しています。 ■テクノロジーの力で理想のプロダクトをつくっていく 主に関わっていただく「engage」は求人、クチコミ、求職者の各領域のデータを活用し、世界をより良くするためのプロダクトを目指しています。 より多くのデータを効率的かつ安全で素早く活用できる環境を整え、開発を進めることで、企業と求職者の間で新たなマッチングを生み出し、企業と求職者にとって、より良い転職を支援できるプロダクトを生み出し、世の中を変えていきたいと考えています。 ■大量・希少なデータに関われる 1100万人以上の会員を保有する「エン転職」をはじめとしたエン・ジャパンが運営する様々なサービスに紐づく企業、ユーザー、クチコミなどの多くのデータを扱えます。多くのデータを活用してプロダクト・事業の成長を推進していってください。 ■積極的なIT投資のある環境 HR Techプロダクトの開発に100億円規模の予算を投資する当社。5年で売上10倍という目標を掲げ、各分野へ積極的に投資を行なってスピーディーな改善・革新を進めるフェーズです。 そこでは企業と人とを結びつける、マッチング技術が核となります。データサイエンティストには、データを効率的かつ安全で素早く活用できる環境を整え維持する役割を担当していただき、そのチャレンジを支えていただきます。 <開発環境> - 開発言語等:Python/ SQL / pyspark / - インフラ:AWS ( RDS / DynamoDB / AWS Glue / Athena / EC2 / S3 / Lambda / DMS / IAM / ネットワーク関係 etc.)、一部 GCP -その他ツール: Databricks / terrafrom / GitHub / zoom / Slack |
必須条件 |
・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 ・機械学習を使ってビジネス課題を解くのが得意な方 ・目的指向性の強い方 ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方 ・能動的に自ら仕事を生み出すことに興味がある方 ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方 ・人材育成に関心がある方 |
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想定年収 |
600~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
渋谷駅 (東京都) |
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会社概要 |
レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 【仕事の特色】 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ◎使用技術 言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan 環境:Linux クラウド:GCP、AWS ◎当ポジションの魅力 ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 ・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。 ◎キャリアパス ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ・データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ・データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ・データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 ◎働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー 【組織について】 ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ▼詳細は以下の資料をご確認ください ・データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages_marketing_designer/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke <メンバー構成> マネージャー1名、データアナリスト4名、データアーキテクト8名、データサイエンティスト4名(2024年4月時点) ※データエンジニア:システム本部テクノロジー戦略室所属 【参照記事】 データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/095433 データ戦略室ブログ https://analytics.leverages.jp/ マーケティング部採用ページ https://recruit.leverages.jp/recruit/marketer/ 「働きがいのある会社ランキング」5年連続ベストカンパニー、女性部門/若手部門で2022年1位を受賞 https://melev.leverages.jp/article/2171/ |
必須条件 |
<経験> 以下いずれかの経験 ・Python, SQL言語によるプログラム経験 ・1つ以上のプログラミング言語を習得されている方 ・プログラミングスキルをよりリアルの世界に生かしたいという方 ・データベースの設計・構築の経験がある方 ・GCPによるインフラ構築の経験 <マインド> 特になし |
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想定年収 |
500~800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
神谷町駅 (東京都) |
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会社概要 |
<業務詳細> GPS、SNS、地理データを活用した不動産投資最適化を支援するデータサイエンティストを募集中 収益不動産の投信判断のためのデータ分析環境は年々充実してきています。しかし、大量の顧客データが入手できるようになりましたが、まだまだ利活用が進んでいません。 ネットのデータ分析と異なり、地理的な要素がからんでくる収益不動産データ分析はサイエンティストの地域に対する洞察力が決め手です。 ビッグデータ、マーケティング、AIなどの分野はこれからさらに盛り上がってくる分野です。 特に私たちが得意としている「地理的な視点」「小売・流通・医療・不動産」のジオマーケティングのスキルは希少性が高く注目されています。 これから爆発的なエンジニア需要が見込まれているデータサイエンスの領域で活躍したい方、これまでのITスキルを活かしたキャリアアップをしたい方、一緒にチームに参加して市場価値の高いスキルを身につけていきましょう。 【仕事の特色】 <企業の魅力> 収益性と成長性を兼ね備えた拠点型ビジネスのイノベーション これまで私たちは医療・小売・流通分野を専門領域としたコンサルティングファームとして、拠点開発から集客・集患をデータ分析・需要可視化・売上予測などをビッグデータとAIの力で実現してきました。 少子高齢化社会、コロナ禍の新常態、モビリティーの変化の中でビジネス拠点開発には、AIとIoTの技術で意思決定の迅速化・高付加価値化が求められています。 そして、それらの資産を次の世代に豊かな社会資本として引き継ぐことができるようにすること、それが私たちのミッションです。 <今後の展望> 『ビジネスの多様性を生かした高付加価値化を実現する』 キーワードは、ビックデータ、AI、集合知を活用したビジネスポテンシャル・魅力の可視化技術です。 医療・小売・流通はいま変革の時を迎えています。 人口減少・グローバル化の流れのなか、これまでの量的な成長を前提としていた開発・運営など事業手法は限界にきています。 いかに優良なコンテンツを提供できるか、立地や物件に応じたビジネス、サービスをインストールする意思決定インフラが求められています。 さらに、EコマースやVRなどの技術により、現実とデジタルが日々融合していく中で、立地に根差したビジネスは、ますますその場、その時、そこに集う人たちとでなければ味わうことができないような "かけがえのない顧客体験" をどのように創造するか、が問われています。 マーケットの変化に対応し、成長を加速させていく第三の創業期に参画しませんか。 <ポジションの魅力> ビジネスポテンシャルと立地のポテンシャルを引き出す専門家集団 ビジネスポテンシャルと立地のポテンシャルを引き出すための成功立地の選定に、わたしたちはベテランの勘と経験とそして「データ分析」を活用しています。 わたしたちは、ビッグデータとAIを活用し、効率性だけでなく、地域の個性や魅力を活かした顧客体験を提供し、直感や思いといった人間の力とテクノロジーを融合させ、新たな価値を創造を通じてビジネスと立地のポテンシャルを引き出すためのビジネスをデザイする集団です。 ビッグデータとAIを活用し、効率性だけでなく、地域の個性や魅力を活かした集客力・集患力アップのためのテクノロジーと直感や思いも大切したチームつくりを通じて顧客の期待を超えたアウトプットを提供します。 これまで、数多くの医療・小売・流通の立地最適化・収益化コンサルティング通じてお客様の課題に直接的に向き合い、そこからのフィードバックを生かしながら自社サービス開発をする体制が構築されていることは当社ならではの強みです。 メンバーのバックグラウンドは様々ですが、それぞれが医療・小売・流通・AIの専門家としてオープンなコミュニケーションのもと、コラボレーションしながら日々の問題解決に取り組んでいます。 また、個人の成長こそが企業の成長と考え、チーム全体で個人の成長を支援してゆく仕組みづくりを目指しています。一緒に未来を創りましょう |
必須条件 |
<主任の場合> ■以下のいずれかに3年以上の職務経験有すること。あるいは、以下の条件のいずれかに対し1年以上の職務経験およびWANT条件を任意に数個を満たしていること ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システム開発に、プロジェクトマネージャや、分析検証担当として関わった経験 ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システムの運用において、特にデータや分析モデルについて運用設計を行い、実際の運用を行った経験 <担当の場合> ■以下に対し1年以上の職務経験を有すること ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システム開発に、分析検証担当として関わった経験 ・総合的なデータサイエンス業務に対して前向きに取り組んでいただく方 ・狭い意味でのAI「だけ」をやりたい方(例:機械学習モデルの作成のみに強い関心がある)ではなく、データの整備・データの基盤構築・モデルの作成・アウトプットを業務に活かす仕組みの構築などに幅広く関心がある方 |
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想定年収 |
450~990万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
三田駅 (兵庫県) |
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会社概要 |
【職務内容】 金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です) ・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等) ・データ可視化/BI ・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI) 上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。 ・企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します ・検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む) ・構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います ・開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります ・運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います 【仕事の特色】 【事業・組織構成の概要】 AIおよびデータ解析を用いた分析及びシステム開発を実施。データ整備・データガバナンス・データ活用基盤の設計/開発/運用を併せて行う。 事業部内は、データサイエンティスト・アナリストチームと、人材育成チームで構成される。 ■事業についての参考情報 ・NECのAI事業 https://jpn.nec.com/ai/index.html ・NECのデータアナリスト https://jpn.nec.com/ai/consulting/analyst/index.html 【ポジションのアピールポイント】 ・アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。 大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。 ・分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像/言語/数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。 NECにいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。 ・AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。 NECはAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。 キャリアパスとしては、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。 技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。 【採用形態・ランク】 ・担当~主任を想定 |
必須条件 |
<経験> 以下すべての要件を満たす方 ・統計学や機械学習に関する知見および経験(自学含む) ・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見および経験(自学含む) ・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験 <マインド> ・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 ・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 ・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 ・固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方 |
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想定年収 |
420~520万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大阪駅 (大阪府) |
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会社概要 |
<業務詳細> ・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます ・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます ・JR西日本グループ全体の顧客価値創出/拡大にむけた戦略策定、施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。 ・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析/AIモデル構築及びその実装を担っていただきます ・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます <具体的な仕事内容> ・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析 ・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営、業務効率化 ■分析業務例 ・BIツールや統計、機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援 ・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討/開発の実施 ・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用、改善 ・データ分析関連の文献調査、アルゴリズム実装 ■作業環境(例) ・分析用言語:Python/R/Julia ・BIツール :Tableau/Looker/PowerBI ・分析環境:GCP/Microsoft Azure/AWS ・ビッグデータ処理基盤:Spark/Hadoop/SQL ・プログラム管理:Github/Gitlab 【仕事の特色】 <募集背景> 現在、JR西日本グループでは、1.グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、2.JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。 1.WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー(モバイルICOCA含む)、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 2.JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。 上記2領域での取組みには、顧客データや業務データを分析するデータサイエンティストの力が必要となるため、これらの取組みを推進していただける方を募集いたします。 <ポジションの魅力> ・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること ・現実社会、リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析(アナリティクス)に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること ・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点 <職場環境> ■ご入社後の流れ ご入社後、約1ヵ月間を目安に当社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。 本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータサイエンティストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。 |
必須条件 |
<経験> 以下すべての要件を満たす方 ・統計学や機械学習に関する知見および経験(自学含む) ・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見および経験(自学含む) ・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験 <マインド> ・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 ・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 ・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 ・固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方 |
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想定年収 |
420~520万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大阪駅 (大阪府) |
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会社概要 |
<業務詳細> ・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます ・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます ・JR西日本グループ全体の顧客価値創出/拡大にむけた戦略策定、施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。 ・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析/AIモデル構築及びその実装を担っていただきます ・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます <具体的な仕事内容> ・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析 ・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営、業務効率化 ■分析業務例 ・BIツールや統計、機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援 ・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討/開発の実施 ・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用、改善 ・データ分析関連の文献調査、アルゴリズム実装 ■作業環境(例) ・分析用言語:Python/R/Julia ・BIツール :Tableau/Looker/PowerBI ・分析環境:GCP/Microsoft Azure/AWS ・ビッグデータ処理基盤:Spark/Hadoop/SQL ・プログラム管理:Github/Gitlab 【仕事の特色】 <募集背景> 現在、JR西日本グループでは、1.グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、2.JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。 1.WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー(モバイルICOCA含む)、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 2.JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。 上記2領域での取組みには、顧客データや業務データを分析するデータサイエンティストの力が必要となるため、これらの取組みを推進していただける方を募集いたします。 <ポジションの魅力> ・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること ・現実社会、リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析(アナリティクス)に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること ・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点 <職場環境> ■ご入社後の流れ ご入社後、約1ヵ月間を目安に当社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。 本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータサイエンティストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。 |
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