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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【募集背景】 JBS ではお客さまのデータドリブン思考な課題解決のためのデータ分析基盤構築および可視化のための BI レポートの構築を行っています。企業が所有するデータの価値が見直されている昨今、お客さまからデータを利活用するためのご相談を数多くいただいていますが、現体制ではすべてのご要望に応えることが難しいため、体制強化のためにデータエンジニアを募集しています。 【仕事内容】 お客さまのデータ利活用のため、データ分析基盤の構築、BI レポートの開発を行います。データ分析基盤構築では、主に Microsoft Azure の製品を用いたデータの統合・蓄積・加工を担う一連のシステム群の要件定義から構築・開発、保守・運用を行います。BI レポート開発では、Microsoft Power BI を用いた BI レポートの要件定義から開発、保守・運用を行います。分析基盤構築や BI レポートの導入を検討中のお客さまに対する提案や BI レポートのモックアップ開発などを行います。 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発 【プロジェクト事例】 ・大手総合商社：BS / PL などデータを収集・蓄積するデータ分析基盤構築、Power BI レポートの開発 ・外資系衣料系ブランド：在庫/売上の把握などのデータ分析基盤の構築、Power BI レポートの開発 ・大手消費財メーカー：社員の働き方の見える化のため Power BI レポートの開発 ・大手出版社：各店舗 POS ・ Web 販売データを収集・蓄積するデータ分析基盤構築と Power BI レポートの開発 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【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

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

【職務内容】 デジタルトランスフォーメーション(DX)を全社的に推進するため 「GDX推進部 アナリティクスグループ」にて、データを用いた分析と、 分析に関係する業務（社内外・関係部署との調整、運営等に関する改善を提案）をご担当頂きます。 [詳細] ・データドリブンな意思決定に向けた分析（社内外の様々なデータを用いた解析、最適化、シミュレーションの計画・実行）、分析結果の展開 ・分析に用いるデータの整備、風土改革 標準ツールとしてはPower BIやPythonを使用することが多いですが、 テーマに応じて臨機応変に対応しています。 [取り組み例] ・製品の需要予測分析　※グローバルを含む製品の需要予測 ・投資効果分析 など、様々な組織と連携し取り組みを進めています。 部署から要望を受け対応を開始するケースもありますが、今後はグループ発信で組織へ働きかけ、新たなテーマを開拓していく予定です。 [求める人物像] 既に進めているテーマは存在しますが、今後グループとしては新たなテーマ探しや部署へのアプローチなどを進めていく方針です。 そのため、受け身でなく能動的に働きけられる方や会社を変革したい、仕事のやり方を変えたいと考えている方、データ分析の有用性を示したい方などを求めています。 募集背景：グループとして社内各部署と協業し取り組みを加速させていく背景から、実務担当者を採用し組織体制を強化するため 事業内容・業種 総合化学

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

■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

【業務内容】 1. 分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成 2. AIソリューションのテックリードとして、アーキテクチャの設計および開発・運用のドライブ 金融機関を中心とした既存顧客の業務効率化・高度化の実現に向けて分析のリードを担っていただきます。　スキルに応じて、自社データ分析環境、自社ソリューション（新規/既存）のアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

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

【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

【職務内容】 「グーネット」はこれまでWeb領域においてサービスを提供してきましたが、この数年でWebからアプリへのシフトを進めています。 その中でアプリ内ユーザー行動を分析/可視化し、戦略/施策立案を行うデータアナリストが不足しています。 アプリにおけるユーザーの行動からインサイトを共に見出すメンバー、ひいてはデータを基にアプリの戦略立案/KPI設計ができる人材を募集しています。 【具体的な仕事内容】 下記の業務をお願いします。 ・グーネットアプリや市場から収集されるデータの分析/改善提案 ・BIツールでグーネットアプリの全体戦略や運用に必要なKPIが確認できるダッシュボード/課題点の分析ができるダッシュボードの作成 また、業務の習熟に応じて、グーネットアプリの全体戦略/運用/施策に関わるKPIの設計や、プロダクトマネージャー/開発者と密に連携し、データを基にしたグーネットアプリの戦略立案まで、領域を広げ経験を積むことができます。 事業内容・業種 広告代理店・広告業界

【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

【ポジション概要】 当行および三菱UFJフィナンシャルグループ（MUFG）の膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門の課題抽出からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。 【業務内容・役割】 ・業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、PoC ・データ収集・分析体制の設計・構築および実務（解析・可視化・評価）を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善 ＜案件例＞ ①取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析、および営業担当者へのレコメンド ②生成系AIを用いたコールセンター業務の高度化 ③不正な資金移動・口座利用の検知 【配属予定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社 デジタルイノベーション本部 データサイエンス部　兼　システム企画部 DX推進グループ ※兼務のため、形式上、入行と同時に関連IT会社へ出向いただきます。 【配属予定部署_詳細】 当行およびMUFG全体を対象に、AI・機械学習、データサイエンス、ローコードプラットフォーム、BIツールなどを用いて、業務環境とビジネス双方のデジタルトランスフォーメーション（DX）実現の導き手を担います。 【魅力・やりがい】 DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化はMUFGの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびMUFGのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。 【想定キャリアパス】 データ分析・活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ活用・ビジネス企画推進担当としてのキャリアや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。 事業内容・業種 銀行

■事業概要 データドリブン経営の実現に向けての基盤づくりや各種ツール導入（コーポレートDX）、もしくは官公庁に向けたデジタル技術を活用した新たなソリューションの社会実装に向け、企画立案・開発（事業DX）に携わっていただきます。 ■業務内容の詳細 1．コーポレートDXの推進 BIツールを用いたダッシュボード作成の支援、ビッグデータ分析支援 2．事業DXの推進　　　 防災・インフラメンテナンス分野などの官公庁事業を対象としたデジタルソリューションの企画立案・開発 ＜例＞最新の技術動向のリサーチ・適用技術選定・社内外連携などの企画構想、PoC、など ＜例＞3次元空間情報・AI画像解析・センシング・データ分析～活用などに係る開発、業務利用の推進、など 事業内容・業種 設備管理・メンテナンス・住宅設備

【業務内容】 AI技術を実サービスに適用していくための以下の業務を主に担当していただきます。 1. 機械学習や深層学習などを活用したAIモデルの開発業務 2. 大規模データの分析業務（データマイニングや機械学習による予測） 3. AI技術のLIFULL実サービスへの応用：LIFULLデータでのオフライン検証、PoCアプリでのオンライン検証 【開発環境】 開発言語：Python / Ruby / PHP 仮想化：Docker / Kubernetes / オリジナルのアプリケーション実行基盤 フレームワーク・ライブラリ等：チームとしての指定はないですが、APIはFastAPI、MLライブラリはPyTorch派が多めです クラウド：AWS / GCP 構成管理：CloudFormation DB：BigQuery / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis ワークフローエンジン：Airflow（Cloud Composer） 実験管理：MLflow CI/CD：GitHub Actions / AWS CodePipeline バージョン管理：GitHub 【社内システム】 グループウェア：GoogleWorkspace コラボレーションツール・PJ管理：JIRA / Confluenceコミュニケーションツール：Slack 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

企業のデータ利活用を促進するためにはデータが適切に収集/加工/蓄積されている必要があります。この企業データ基盤の設計/開発/維持を担当して頂きます。 【業務内容】 ■データ収集と整理 ■データ処理と変換 ■データ基盤の管理 ■データ分析のサポート ■インフラストラクチャの設計と管理 【プロジェクトの例】 ■企業のサイロ化された多数のシステムからデータを収集/加工/蓄積したデータ基盤の構築 ■工場から店舗迄の工程で、各システムに存在しているデータを統合したデータ基盤の構築 ■企業のデータ課題に対する解決策の実証実験（PoC） コスト・パフォーマンス・データ品質・セキュリティ等 【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

RENOSYマーケットプレイス事業を中心に、国内外のグループ会社含めた事業でデータに基づいた意思決定支援をします。 ■事業KPI策定と可視化 ■データ分析に基づく事業課題の解決策立案 ■事業現場へのデータ活用指導と分析環境整備 ■ビジネスクリティカルな予測モデル・アルゴリズムの要件定義、設計 【やりがい】 ■データアナリストとして事業の意思決定に関わります。自身のアウトプットが事業方針に大きく影響する実感が得やすい環境です。 ■M&Aや新規事業立ち上げが積極的にされているため、事業1人目のデータアナリストとして裁量を持って事業推進する機会があります。 ■CDO直下の組織のため、裁量も大きく、スピーディーな意思決定のもと、様々な技術的なチャレンジもできます。 ■個人としてのパフォーマンスはもちろん、技術と視座のレベルが高いメンバーが集まって生まれる成果を重視しています。データ分析基盤整備やドキュメント整備など、チーム貢献する行動が推奨されています。 【分析環境】 インフラ：AWS（MySQL,Postgres）分析基盤：Snowflake, trocco, dbt, TreasureData 分析ツール：Tableau, Google Spreadsheet, Google Analytics 4 その他：Slack, Confluence, G Suite,KARTE 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【職務内容】 石油・天然ガスの生産事業、ガスバリューチェーン事業、再生可能エネルギー事業及び 水素・ CCUS 事業等を対象にしたデータ利活用・管理による業務効率化・高度化及びガバナンス強化に従事していただきます。 ・データ利活用による技術スタディや事業の効率化・高度化の支援実施 ・データ管理・分析プロジェクトにおけるデータエンジニアリングの実施 ・AI/機械学習等のソリューションの概念検証（PoC）企画・推進 【応募者へのメッセージ】 同社は世界のエネルギー情勢と密接な会社であり、2050年ネットゼロカーボン社会の実現に向けたエネルギー構造の変革に積極的に取り組んでいますが、デジタル技術の活用はそうした取り組みの重要な柱と位置づけています。 事業部門・技術部門・IT部門からの異動者等、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されるチームとなっており、オーナオペレータ企業の立場で、データに関連するエンジニアリング業務全般を担当し、即戦力として活躍していただきたいと考えております。 【部署紹介（部門の業務概要等）】 「デジタルによる具体的かつ新たな付加価値を社内外に提供していき、デジタルエネルギー会社としての基礎を確立する」ことをDXビジョンとし、DX戦略としては、中期経営計画・技術戦略に基づきデジタルデータ基盤を整備し、デジタル技術の活用を加速させることで、効率化を図り、新たな価値創造を実現する方針を立てています。 DXグループでは、社外の多くのステークホルダーと良好な関係を築くと共に、社内の多くの部門と協業し、施策に応じて組織横断で取り組みを推進しています。 https://www.inpex.co.jp/business/technology/dx/ https://www.inpex.co.jp/business/technology/oil/searching.html 【部門の今後の方向性・中途採用募集の背景】 現在同社では、石油・ガス施設のプロジェクト遂行・生産操業に加え、カーボンニュートラルに向けての再生エネルギーの取組や水素・アンモニア製造、CCS（二酸化炭素の地下貯留）など様々と取り組みを進めており、積極的にデジタル技術およびデータ分析・利活用をこれらの分野にも適用していく予定です。 これまでデータ管理システムの構築や地下評価や掘削におけるAI/機械学習適用や各種ツール作成等のデジタル施策を多数実行していますが、更なるデータの高度活用に貢献できる方を探しております。 事業内容・業種 エネルギー（電力／ガス／石油／新エネルギー）

【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/Generative AI事業推進センタ 【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）製造現場のデータ活用により、熟練技能を可視化し、品質改善や作業効率の向上、生産計画の最適化、作業者の安全確保などに貢献。 ・（金融業界向け）銀行や生保業界におけるローン審査等の業務効率化ニーズに対し、帳票認識、スコアリングモデル作成などによって審査自動化を実現。 ・（鉄道・通信業界向け）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、設備管理の自動化や画像認識による自動判別等を実現。 ■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。 また、昨今の生成AIの急速な立ち上がりに対応するために生成AI(LLM、RAGなど)に精通したデータサイエンティストの強化も目指しています。 【職務概要】 ・顧客へのAI(生成AI含む)・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(生成AI含む)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支援（リソース手配、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。 ■その他キャリアや人財育成については以下をご確認ください。 　https://www.hitachi.co.jp/recruit/career/special/datascience.html ■Lumada DataScience Labメンバーが語る「やりがい」とは 　https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/about/ai/ldsl/interview/index.html 【想定ポジション】 主任クラス ※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

■データ分析組織のリード ■経営レベルの課題に対して、データ分析による貢献 ■Mirrativを成長させるためのデータ分析・KPI設計・戦略作り ■アバター・ライブゲーム・ランキング・ユーザーアクティビティを横断した分析 ■メンバーが行う分析に対するフィードバック ■定量分析・定性分析に基づく企画立案や改善点の抽出 ※責任者候補ポジションでの採用となるので、将来的にはアナリストチームの育成や統括もお任せしたいと考えております。 ▽社内環境 ■分析基盤：BigQuery ■言語：SQL、Python、R ■BIツール：Looker Studio、Looker、Redash ■コミュニケーションツール：Slack、Notion ▽魅力/得られる経験 ■データドリブンな企業文化 　－各プロジェクトに専属のアナリストをつけており、行動指針である「事実に学ぶ」に従ったデータドリブンな企業文化です。メンバーから役員までデータ分析好きの方々が揃っています。実際にデータ分析を元に意思決定がされており、スピーディーに施策に落とし込めるのもミラティブならではです。定期的にユーザーインタビューを実施しており、そのフィードバックも分析へ活用しています。そのため、定量だけではなく定性的な分析もできます。 ■日本一のゲーム配信コミュニティのデータを扱える 　－常時接続時代の市場爆発に立ち会うことができる刺激的なポジションで、累計配信者数500万人超えの日本一のゲーム配信コミュニティのデータを扱うことができる、大いにやりがいを感じられる仕事です。 ■リモート&フレックス を導入 　－柔軟な働き方が可能かつ、希望に沿ったPCや周辺機器を支給します。パフォーマンスを最大化するための環境を整えています。 ■配信、クリエイターエコノミー、メタバースといった 次世代の拡大市場に身を置ける 　－経営チームの近くで、次世代の拡大市場である大規模配信プラットフォームのグロースを支えるポジションです。データの集計や事業的解釈だけではなく、より高い視座から示唆を出す経験をすることができます。 ■アナリストグループの立上げ 　－現在はアナリストメンバーが各事業に散らばっており、今後一つのグループへ集約しようと考えています。そのキーマンとして、アナリストグループのカルチャーを作るチャレンジができます。 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【業務詳細】 データサイエンティストとして、国内最大級のリアルワールドデータ（医療ビッグデータ）の構築・整備および分析業務を担当していただきます。具体的には、以下のような役割に従事していただく予定です。 ・レセプト等のデータからリアルワールドデータ（医療ビッグデータ）を構築 ・構築したデータを利用した研究開発（生活習慣病の重症化予測モデリング等） ・医療機関・製薬企業・官公庁・アカデミアに対するデータ解析コンサルや予測モデル構築・納品 ・上記の業務に付随する研究活動（学会発表・視察および論文発表） 【業務の魅力】 ・新たなビジネスを立ち上げ、先導する経験を積むことができます。 ・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実際の業務内容を決定しますので、「伸ばしたいスキルを伸ばす」チャンスがあります。 【採用部門概要】 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。大和証券グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能（AI）技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・また、健康保険分野において業界トップクラスシェアのシステムソリューションを提供しており、700万人を超える加入者の医療関連データを取り扱っています。 ・金融ビジネスを中心にデータサイエンス事業に加え、この度新たな事業の柱として、医療関連データを利用したデータサイエンス事業の立ち上げを検討しています。 ・医療関連データのクレンジングや分析には深いドメイン知識が必要となるため、知見をお持ちの方にジョインしていただきたいと考えております。 事業内容・業種 ITコンサルティング

技術開発（R＆D）をミッションとするビジネスイノベーションセンター（以下、BIC）のメンバーとして、デザイン思考/アジャイルなどの新たなアプローチを企業に導入し、持続的なイノベーションが可能な組織を目指す変革プロセスの支援に関わっていただきます。デザイン思考/行動観察/アジャイル/組織開発など、ビジネスイノベーションに関わる最新技術や方法論に触れながら、ビジネス課題解決に向けた取り組みに挑戦することが可能です。 専門性ある経験豊富なメンバーが在籍しており、各自が業務で得た経験やノウハウを共有しながら業務を推進しています。まずは経験豊富なメンバーと共に経験を積んでいただきながら、将来的にはR＆D部門らしい活動として新たな技術/方法論のリサーチ・分析や実践、その成果の社内展開と共通化にも取り組んでいただきます。 【ＰＲポイント】 ■ビジネスメソドロジに関するR＆Dを担う独自性ある組織です。新たなビジネス理論やアカデミックな知見を早い段階でビジネスに適用するなど、様々な新しい取り組みにチャレンジすることができます。 ■様々な専門性をもつメンバーとのコミュニケーションを通じて、幅広い知識・知見、進取のマインドを養うことができます。 ■チャレンジを互いに後押しし、サポートし合う風通しの良い雰囲気があります。 ■AI、画像解析、データ分析、基盤技術などテクノロジ領域の部門との連携機会も得ることができます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス