フルカイテン株式会社 アナリスト・エコノミスト・ストラテジストの求人情報・お仕事一覧

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【採用情報】 ■社内外のビッグ・データからお客さまのインサイトを発見し、既存ビジネスの強化や、新ビジネスの創出に繋げることができる人財を募集しております。 ■社内の関連部署と協力して、データマートの構築・前処理・可視化・分析や、機械学習などを活用した予測、推論などのモデル開発に取り組んで頂きます。また、社外のデータも活用し、さらに高度な分析や、新商品・サービスを生み出して頂きます。 ※雇用主は「株式会社みんなの銀行」です。 みんなの銀行もしくはゼロバンク・デザインファクトリーに出向し、勤務していただきます。 【仕事内容】 ■データエンジニアリングチーム連携した行内外のデータ収集、基盤環境構築 ■ビッグデータの前処理及び分析・レポーティング用各種データマートの設計 ■BIツールを用いた各種ダッシュボード開発 ■データサイエンススキルを用いたビジネスにおける課題の発見と解決 ■統計的手法をベースとした仮説設計と検証による意思決定支援 ■データのエビデンスに基づくPDCAサイクルの実施と改善 ■機械学習などを活用した与信モデル、ターゲティングモデルの開発、評価及びビジネスへの実装 ■お客さま一人ひとりに最適な情報やサービスを提供するためのハイパーパーソナライズへの取組 ■ネットワーク分析手法に基づくコミュニティ向けサービス展開を志向した「つながり」の可視化 ■先進的なデータサイエンス手法の調査と研究開発 【利用している技術/ツール】 Google Cloudのツールを中心に利用しています。 ・BigQuery ・Vertex AI Workbench（Python） ・Tableau Desktop/Prep ・Microsoft Excel 事業内容・業種 銀行

■組織について 転職支援サービス「doda」「dodaX」におけるプロダクトでのデータ活用を担う組織で、「doda」「dodaX」を利用する転職希望者の転職活動体験の改善・マッチングの最大化のためにデータサイエンスや機械学習などのテクノロジー活用を推進する部門です。 ユーザの様々なデータを基にしたデータプラットフォーム用いて、各種分析から戦略立案・施策検討・モデリング・システム開発までを行います。 ■職務責任： 「doda」は会員登録数約750万人(2022年12月末時点)とな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、蓄積されたデータの価値を適切に判断し、どのように事業を創造・変革・成長出来るかが、重要テーマの一つになっています。 このテーマに取り組むため、パーソルキャリアでは2018年7月にデータでビジネスを変革することを目的に、新たなデータ組織を創設しました。 新組織では、サービス企画や事業運営を担当するビジネスメンバー、データインフラ＆BI化を推進するエンジニア、統計解析や機械学習を用いてモデル開発を行うデータサイエンティストと異なる強みを持ったメンバーが集まっています データをもとに、マーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などの総合的な観点から事業を見つめることが求められています。 各メンバーの知識とスキルを合わせ、そこに保有しているデータを用いて事業を成長させていきたいと考えています。 本ポジションはそうした組織の中で、社内外のデータを活用し、doda事業における転職支援数を最大化するための各種モデル開発や機能開発をお任せします。 具体的には、マッチング・レコメンド機能開発、行動予測モデル開発、集客最適化アルゴリズム開発などとなります。 一般的なR&D的役割ではなく、あくまでもスピード持って事業に直接的に関与頂き、売上やKPIの向上に携わるポジションです。 したがって、案件の部分担当でなく、プロダクト部署、経営企画などと連携しながら、データサイエンティストとして事業成長に直接的に取り組んで頂けます。 【担当業務】 ■レコメンド施策の企画/運用 ■プロダクト施策における意思決定の促進 ■業務改善の企画/分析 ■Python、R、SQLなどのプログラミング言語を用いた解析やモデル開発（レコメンド、需要予測、最適化、CRM分析など） ■数理統計や機械学習の活用 【ポジションの特徴】 ■事業会社ならではの上流から経験していけます。 　事業部へ提言していき新たな施策を行っていったり、実現したいことを現場起点で形にしていけます。 ■サービスの課題解決に対しての手段として技術的な制約はないためいろいろとチャレンジできる環境です。 ■検証からリリースまで3～6か月程度の期間で繰り返して進められるので、多種多様な経験ができ、ユーザーに届くところまで見届けられます。 事業内容・業種 人材紹介・人材派遣

【主な業務内容】 社内外からのデータを元に構築したデータ基盤を元に、数理モデルの構築やMLOpsのモデリング部分を担当するポジションです。 様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。 ■同社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング ■データパイプラインの運用・管理 ■ビジネスダッシュボードの構築 ■Pythonを用いた機械学習実装 ■MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み 【使う技術・ツール】 ▽分析環境構築 ■AWS 　-AWS Glue 　-Amazon Athena 　-Amazon S3 ■Python 　-jupyter lab ▽開発管理・コミュニケーション ■Github ■notion ■JIRA ■Slack 事業内容・業種 コンサルティングファーム

【職務内容】 ■機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用 ■プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む） ■既存の機械学習モデルの運用、改善 ■ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有 ■リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進 事業内容・業種 その他（金融機関／金融業界）

【職務内容】 同社の「データサイエンティスト」系職種の中で幅広く検討致します。 【募集ポジションについて】 ■プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダー/エンジニア ・データサイエンティストとしてデータ分析 ・機械学習、数理最適化等を用いたデータ分析 ・Python等を使った機械学習、高度解析プログラミング ・Excel/BIツール/Python/SQLいずれかを用いてデータ分析・活用 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【職務内容】 業務内容1～2での採用を想定しております。 1.データマネジメントGr：データガバナンス強化に向けた整備（分析基盤の強化・統制、CIMやR-DMP等の運用効率化の検討） これまでは、部内の分析者のみが分析する環境を開発し、この環境の中にデータを蓄積する基盤を構築していましたが、ビジネス部門からも分析したいとの声が集まってきており、ユーザーの増員やデータの拡大等、分析者が分析しやすい環境にするための分析環境増強をアジャイル的に進める必要があります。システムをアウトソーサーに管理を委託するのでなく自前で管理しているため、スピード感をもって、分析者が求める機能を追加することが可能であり、システムやデータベース起点でデータの中身について分析者に提言することも可能です。また、こうした環境を全社的に展開できるようにするため、データの蓄積基盤や分析環境を刷新する計画も進めており、クラウドに関する知見やデータのコーディングスキルを習得することが可能です。 2.データアナリティクスGr：データサイエンスの実働部隊（機械学習、行動予測に基づくデータサイエンス、金融基礎研究等） 具体的には、銀行のビッグデータを用いた既存ビジネスモデルの高度化や既存ビジネスに資するマーケットリサーチを行っています。また、 Gr全社的なデータドリブン文化醸成を目的としたビッグデータをリアルタイムで可視化できる仕組みつくりも手掛けています例えば、スマホアプリやホームページの閲覧履歴などを通して、お客さまの特徴を把握し、クレジットカードやデビッドカード、カードローンを適切なチャネルでタイミングよく訴求する、といった取り組みをしています。単にデータを分析して満足するのではなく、そこからビジネスの成果に結びつけるというところに、こだわりを持って仕事を行うことが可能です。自社のデータを用いてビジネスを活性化させ、即座にその分析による成果を実際のビジネス効果で確認できる点はやりがいを感じると思います。中長期的には、現在行っている技術を更に組織として向上させ、社内に眠っている音声データや画像データのビジネス活用を画策しており、当該分析ノウハウを組織と共に身に着けることが可能です。 3.デジタルコミュニケーションGr：データマーケティングの実働部隊（りそなグループアプリのアドバイス配信、チャネル連携コミュニケーション企画） 顧客エンゲージメントの向上や各種銀行機能の利用促進を目的に、バンキングアプリの通知機能で配信するコンテンツの企画業務を行っていただきます。この通知機能がお客さまにとって最適な提案として最適なタイミングで届くことを目指し、現在はエンゲージメント系アドバイス（商品推進の通知でなくアプリ満足度増加・利用増加につながるもの）やパーソナライズされたアドバイスを通じ閲覧率の増加に取り組んでいます。また、やりがいとしては、様々なチャネルとの連携も多くHP、EDM、SNSに関する知見を深めることができ、自らの・自らの企画でお客さまの行動に影響を与えることができます。裁量はコンテンツ企画者に与えられるため、銀行の持つ豊富な情報（1600万人の顧客基盤）を活用した前例のない企画をゼロから立ち上げ可能。一般的なリスティング広告やターゲティング広告とは異なり、非対面チャネルでありながら対面であるようなきめ細かいマーケティングが行えます。 【魅力・特徴】 ■りそなグループは、国内商業銀行で4番目の規模あり、中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。 ■有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのりそなグループアプリは500万ダウンロードと、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。 ■有人店舗や渉外担当者の営業情報やお客さまのアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報などお客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習等の高度分析手法も活用しながらターゲティングが可能。スピーディかつデータドリブンな意思決定を行えることが魅力です。 【配属部署】 ■データサイエンス部 ・データマネジメントグループ ・データアナリティクスグループ ・デジタルコミュニケーショングループ ・ビジネスプランニンググループ 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 ■個人のお客さま（約3,400万人）の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。 【具体的には】 ■データ利活用施策の企画立案 ■お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築 ■デジタルマーケティング施策の効果検証 ■分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築 ※上記のほか、リテール・デジタル事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。 【魅力】 ■メガバンク最大の顧客基盤（個人のお客さま3,400万人）へのマーケティングを担うダイナミズム ■生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ ■同行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい 事業内容・業種 銀行

主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決をお任せします。 ■分析基盤の構築（AWS、Azure、Databricks環境等） ■既存分析基盤から新環境へのマイグレーション（OracleからLakehouseプラットフォーム等） 【業務の進め方の例】 ▽案件開始～2週間 ■データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） ■現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング ■Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 ▽1か月～2か月目 ■データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） ■データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 ※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備 ▽2か月～3か月目 ■ダッシュボードの試作 ■納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 【キャリアアップへの支援】 案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。 ■Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。 ■毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。 ■朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。 ■LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。 【開発環境】 言語：Python,SQL,Q言語 インフラ：Microsoft Azure,AWS データプラットフォーム：Databricks 可視化ツール：Tableau,PowerBI ソースコード管理:GitHub 【募集部門について】 当求人は、統合データ分析プラットフォームを活用した下記サービスを提供している「Lakehouse部」の求人です。 生成AIを活用した事業やデータ&AIの民主化を目指すためAIプラットフォーム開発を得意領域としており、コンサルタント、プロジェクトマネージャーやデータエンジニア、データサイエンティストのご経験を活かしてエンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ・AIと連携したデータ分析 ・データサイエンス、機械学習に関する内製化支援 ・上記に関連するクラウド基盤環境の提供やインフラSI業務 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 変更の範囲：会社が指定した業務 ＜開発環境/使用ツール＞ AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど 【仕事の魅力】 ・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・クライアントの声を生で聞くことができる ・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 【案件事例】 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ 事業内容・業種 コンサルティングファーム

企業が抱える問題点やニーズに対して、課題設定や課題解決の為の仮設設定を行い、機械学習や統計分析などの技術を用いて、顧客の課題を解決し、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進を支援して頂きます。 【プロジェクトの例】 顧客ビジネスにおいて機械学習や統計分析等の技術を用いて、予測モデルの作成、開発、運用をご担当頂きます。以下、プロジェクト事例となります。 ■電力会社での発電量の予測 ■小売り事業者での商品の販売数予測 ■植物や水産物の成長予測 ■様々な業界での市況予測 ■顧客行動の予測 ■製造業での画像解析を用いた外観検査 ■問合せエスカレーション先予測（分類） ■半導体装置IoTデータを使った故障検知 【実務を通して成長できる点】 同社の幅広い顧客基盤を活かした、様々な業種業務によるデータ分析案件を経験、知識習得することができます。 また、データ基盤の構築からデータ利活用（データ分析・データ可視化）に至るまで（データマネジメント全般）を経験することができ、新技術をいち早く磨くことができます。 【職場の雰囲気】 風通しが良く、会話や相談がしやすくて、チャレンジを応援できる組織を目指しています。 キャリア採用者も多数在籍しており、若手からベテランまで、様々なキャリアを持った個性豊かなメンバーが和やかな雰囲気ながらも、切磋琢磨しながら日々の業務に取り組んでいます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

データ分析コンサルティング／データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）／レコメンドエンジン開発／Google広告自動化開発／統計を利用したビジネス支援 ＜具体的な仕事内容＞ ▽データ分析設計 ■データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成 ■コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定 ■「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認 ▽データ分析 ■データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築 ■データ加工を行い、データマートを作成 ■データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築 ■基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加 ※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。 ※Alteryx、SAS、Modelerなど分析ツールを使用することがあります。 ▽レポーティング ■基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。 - 基礎集計から何が明らかになったのか？ - どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか？ - それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか？そこから何か新しい発見があるか？ - 構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか？ といった内容をレポーティングします。 事業内容・業種 監査法人

以下のいずれかにまず参加して頂きます。 その後さらに専門性を高めて頂くか、 もしくは他のプロジェクトに参加いただき、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ■フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、 数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、 予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。 ■アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。 ■その他新たに立ち上がるプロジェクト GMOインターネットグループが展開する様々なサービスのKPI改善や不正検知、または機械学習を使った新機能開発などを支援します。 【研究開発業務】 ■プロジェクト業務を行いながら一定の時間、 　全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。 ■さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【募集部門について】 当求人は、統合データ分析プラットフォームを活用した下記サービスを提供している「Lakehouse部」の求人です。 生成AIを活用した事業やデータ&AIの民主化を目指すためAIプラットフォーム開発を得意領域としており、コンサルタント、プロジェクトマネージャーやデータエンジニア、データサイエンティストのご経験を活かしてエンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ■AIと連携したデータ分析 ■データサイエンス、機械学習に関する内製化支援 ■上記に関連するクラウド基盤環境の提供やインフラSI業務 【業務内容】 主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決 ■既存環境からAzure Databricksへのマイグレーション（マイグレーションプロセスの最適化やデータ分析・レポート作成の提案） ■既存システムからDatabricks Notebookへの移行検証と移行対応 ■MLflowを用いた分析モデル改善の提案 お客様製品に関するAI分析/開発モデルの構築（データ分析・前処理、モデル構築、精度検証等） 【キャリアパス】 エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々 【開発環境】 ■言語：Python,SQL,Q言語 ■インフラ：Microsoft Azure,AWS ■データプラットフォーム：Databricks ■可視化ツール：Tableau,PowerBI ■ソースコード管理:GitHub 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

＜主な業務＞ ■目的のヒアリング＆抽出データの設計 ■データ抽出・加工・集計 ■データ分析・結果考察・改善方針提案 ＜具体的な仕事内容＞ ■様々な企業のマーケティング活動戦略の要となるデータマネジメント、 　行政/自治体の地方創生に必要な調査/分析業務を提供しています。 ■当社は、創業以来培ってきた高度なデータ分析技術を活かし、 　予測・分類(クラスタリング)・相関(アソシエーション)・モデル開発の4方向からのアプローチで、 　アナリティクスサービスを提供しています。 ■データ分析の要件定義から施策提案までお任せします。 ＜開発環境・使用ツール＞ AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server MySQL/PostgreSQL/Google Analytics SQL/Python/Rなど ＜仕事の魅力＞ ■データサイエンティストとしてビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている ■技術であれば最新のデータ分析に触れることができる ■社員の意見を積極的に取り入れていく社風があり、 　やる気と行動力があれば会社の運営に携わっていくチャンスがある 事業内容・業種 コンサルティングファーム

■同社の多様なビッグデータと、機械学習技術を用いた分析設計、予測モデル設計、開発 　（利用ツール：databricks、Python、SQL、dotData、PyCarret、各種ＬＬＭ　等） ■同社内の様々なDXプロジェクトにおけるKPI設計と、様々な目的に合わせた分析設計、データ加工 ■同社内の様々なDXプロジェクトでの効果測定設計とデータマート開発 ＜誰に対して仕事をするのか＞ 同社内の営業組織やフィールドエンジニア ▽仕事のやりがい ■様々なDXプロジェクトに関する全てのタスクを内製化しているため、企画、開発、運用などのすべての工程 　に直接関与することができ、自ら重要な意思決定に参画できる点 ■databricks、dotData、各種LLMといった最新AI技術を活用することによる技術面での成長と経験 ■自然言語処理に必要なM/L、LLMの実活用による技術面での成長と経験 ■多様なビッグデータの加工設計を経験することによるデータ加工における技術面での成長と経験 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【配属組織名】 デジタルエンジニアリングビジネスユニット Data＆Design Data Studio 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ■過去、本組織で携わったプロジェクト（一例） 　・（製造業向け）製造現場での複雑な条件を考慮した生産計画の最適化を行い、現場の負荷軽減と生産量増加に貢献 　・（金融業界向け）コールセンターにおける要員配置の最適化を行い、人員の過不足を解消し、機会損失を回避しながら人件費の抑制を実現 　・（鉄道・電力業界向け）保守・メンテナンス人員不足やノウハウの属人化課題に対して、最適な作業の巡回経路を導き出し、作業効率向上を実現 ■日立の最適化ソリューション 　https://www.hitachi.co.jp/products/infrastructure/portal/industry/optimization/index.html ■Lumadaとは 　https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/index.html ■日立のAI・ビックデータhttps://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/index.html 【募集背景】 社会や顧客の課題解決に向けて、日立はCPS（Cyber Physical System）の考え方をベースに、日立が幅広い分野で培ってきたOT、IT、プロダクトの技術やノウハウを集約して、Lumadaソリューションとして提供していますが、課題解決の核となるのが、「AI・データアナリティクス」です。 今回の人財募集は、Lumadaソリューション・事業の更なる拡大をめざし、体制・人財強化を図るものです。 【職務概要】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 ・PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理） 【職務詳細】 ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等 ※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で日立製作所の各フロントBUと連携して対応します。 　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ■データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。 　LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、日立が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ日立独自の高度な技術者を結集。 　入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。 ■データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。 　日立グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。 【働く環境】 ■200名以上の研究者、データサイエンティストが集う組織です。 ■新卒や経験者で入社したメンバーが混在しています。 ■グローバルの拠点で働くメンバーと協働する機会があります。 ■各人が働き方を選択し、在宅やオフィスで勤務しています。 　オフィスは、2021年度に 【想定ポジション】 主任クラス ※募集開始時の想定であり、選考を通じて決定の上、オファー時にご説明いたします。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 事業内容・業種 総合電機メーカー

【職務内容】 ■クレジットリスクに関わる統計数理モデル・AIモデル等の構築。 ■多種多様なビックデータ・機械学習モデル等を金融業務全般に活用していくプロジェクトへの取り組み。 事業内容・業種 銀行

【業務内容】 ■SAS、R、Pythonなどを活用したデータ分析・アプリケーション開発に携わって頂きます。 ■経験が浅い方でも充実した育成制度によりサポートいたします。なお、上流工程へのステップアップが可能です。 【業務詳細】 ■経験・キャリア形成にあわせて業務を担当頂きます。 ■年次でのキャリア管理面談、半期ごとの目標管理面談にて、ご自身のキャリア形成について相談・調整できる場を設けております。また、スキル知識向上を目的に有志が集まり、部門横断のグループでITの研究を行う社内活動があります。優秀な成績を収めた方には海外での研修の機会があります。 【主な作業内容】 ■SAS、R、Pythonなどを活用したデータ分析・データ活用機能の設計・実装 ■SAS、R、Pythonなどを活用したデータ連携システムの設計・実装 ※同社メンバーと共にチームで案件を遂行する形となります 事業内容・業種 その他業界

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。ご経験やご志向に合わせて、PM業務もお任せします。 ＜業務内容＞ ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理 ・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）　※尚可 【ポジションと期待】 データサイエンティストとしてデータ利活用の課題を抱える顧客のパートナーとなり、最適なデータ利活用サイクル（データ収集～管理～利活用）の形を提案し、実装管理を行う役割を担っていただきます。 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データ管理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させます。 事業内容・業種 コンサルティングファーム

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG（S&Pグローバル,2020年4月）は、3,400万人の個人、110万社の法人のお客さま（MUFGレポート,2023）のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 ■データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ■データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）を通じた業務革新・効率化 ■AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ■データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ■生成系AIの活用推進・分析への活用 【役割・責任】 ■データ分析案件の担当者として、MUFGの事業部門と協働しビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準策定を支援。 ■データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用 エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【募集部門について】 当求人は、統合データ分析プラットフォームを活用した下記サービスを提供している「Lakehouse部」の求人です。 生成AIを活用した事業やデータ&AIの民主化を目指すためAIプラットフォーム開発を得意領域としており、コンサルタント、プロジェクトマネージャーやデータエンジニア、データサイエンティストのご経験を活かしてエンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ■AIと連携したデータ分析 ■データサイエンス 、機械学習に関する内製化支援 ■上記に関連するクラウド基盤環境の提供やインフラSI業務 【業務内容】 主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決 ①下記案件のプロジェクトマネジメント業務 ■パブリッククラウド上におけるDatarbicksの評価、大規模マイグレーション案件 　内容：PoC、仮想基盤へのマイグレーション検証、ロードマップ作成 ■既存分析環境からDatabricks Lakehouse Platformへのマイグレーション案件 　内容：インフラ部分の設計 ②提案業務 ■顧客への内製化支援の提案 データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、インフラ基盤構築や分析システム導入等の業務がお客様内で完結する姿を目指し、現状のヒアリングや分析基盤の構築に関する提案を行います。 【キャリアパス】 エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々 【開発環境】 ■言語：Python,SQL,Q言語 ■インフラ：Microsoft Azure,AWS ■データプラットフォーム：Databricks ■可視化ツール：Tableau,PowerBI ■ソースコード管理:GitHub 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

山陰合同銀行のDX推進における、経営課題、業務課題（マーケティングほか）を解決するためのデータサイエンス領域の一連の業務を担当いただきます。 （１）事業部門におけるデータ利活用に関わる課題抽出・設定 （２）事業部門が保有するデータ（数値データ・テキストデータ等）を活用した課題解決方法の考案 （３）データ分析実施（データマイニング、数理モデリングによる統計分析・最適化・予測等） （４）データ分析結果のレポーティング　等 応募方法 本求人はマイナビ転職の応募フォームでのみ受け付けます。 本求人は、株式会社マイナビが運営する 「マイナビ転職キャリアパートナー」による人材紹介案件です。 ※個人情報について「マイナビ転職キャリアパートナー個人情報の取り扱いについて」に同意いただき、 応募情報を開示することをご了承の上ご応募ください。 会社情報 代表者 取締役頭取　山崎 徹 事業内容 預金業務 （1）預金 （2）譲渡性預金 貸出業務 （1）貸付 （2）手形の割引 商品有価証券売買業務 有価証券投資業務 内国為替業務 外国為替業務 社債受託及び登録業務 附帯業務 （1）代理業務 （2）保護預り及び貸金庫業務 （3）有価証券の貸付 （4）債務の保証（支払承諾） （5）公共債の引受 （6）国債等公共債及び証券投資信託の窓口販売 （7）金融商品仲介業務 （8）損害保険商品及び生命保険商品の窓口販売 （9）M&A関連業務 （10）ビジネスマッチング業務 （11）確定拠出年金の運営管理業務 （12）市場誘導業務 （13）クレジットカード業務 【当社の預金残高／貸出金残高】 預金残高：5兆369億円（2022年3月期） 貸出金残高：3兆9,335億円（2022年3月期） 本社所在地 島根県松江市魚町10番地

【業務内容】 データサイエンティスト技術の知識の社内展開、活用による顧客の課題解決。そのために下記のいずれか、または複数の職務を行っていただきます。 ＜データサイエンティスト業務＞ ■データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 ■数理統計や機械学習を用いた分析 ■Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装 （データ前処理および後処理を含む）など ＜マネジメント業務＞ ■プロジェクトマネジメント ■人材育成 ■メンバーマネジメント ■顧客との折衝 ■予算管理 【プロジェクト例】 ■自動車メーカー：物件検出：車載カメラ動画からの車両識別、構造物識別 ■通信事業：位置情報分析：旅行者の行動パターン分析、可視化 ■建設会社：予測 識別 分類：建造物外壁劣化度診断 事業内容・業種 その他（人材サービス）

【業務内容】 ■複数のクライアントに対して、統計の深い知識に基づいて、ビッグデータをR・SQL・SAS・SPSSなどの統計言語・ソフトを用いて解析し、隠されたパターンの発見、知られていない変数の関係性や、有意義な示唆を導出 ■特異な領域におけるイノベーションを牽引し、サービス開発やアルゴリズム開発において、特許などの知的財産権（IP）の取得をサポート 事業内容・業種 コンサルティングファーム

【業務詳細】 ・データサイエンティストとしてグループ内証券向けのデータ分析業務をお任せいたします。 ・顧客の購買分析や音声分析、市場動向との連動性を検証し、経営をサポートするポジションであり、ビックデータ、Fintechに関わるデータ分析やサービス開発を推進していきます。 ・社内のシステム開発部門と緊密に連携しながら、金融ビジネスを推進するにあたり、その中核機能を果たす重要なポジションです。 ①グループ内証券会社向けのデータ分析業務 機械学習・深層学習および統計的手法を組み合わせて、ビジネスの高度化もしくはデータドリブンな意思決定への貢献に取り組んでいただきます。 金融ビジネスに直接関連のあるデータはもちろん、人事・財務などバックオフィスのデータを対象とした分析の案件も含め、企画、分析、報告など一連の分析プロセスをお任せいたします。 ②グループ外向け商材開発業務、データ分析業務 弊社では主に国内大手金融機関を対象とし機械学習・深層学習を利用した各種サービスを展開しており、顧客およびサービスが順調に拡大している状況です。 これをさらに後押しするため、当業務におけるお客様への提案、商材開発もしくはモデル開発、分析に従事していただきます。 ③研究開発 難易度が高い案件に中長期的な視点で取り組んでいただきます。国内外の論文をベースとした先行研究の調査および仮説検証を繰り返し、実用化・ビジネス化を目指して取り組んでいただきます。 ④社内教育担当 現在弊社は、全社的な方針として「データ活？による新たな価値の創出」に取り組んでおり、社内教育を通してデータやAIに対するリテラシーを底上げする活動に取り組んでおります。これを牽引する役割に取り組んでいただきます。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。 またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。 【業務の魅力】 ・アサインする案件は、個々人のデータサイエンティストとしてのキャリアに寄り添いながら決定しますので、「伸ばしたいスキルを伸ばす」チャンスがあります。 ・お取引先は基本、国内の大手企業様となり、プロジェクト規模やビジネスインパクトを実感しながら仕事をすることができます。 事業内容・業種 ITコンサルティング