株式会社ディー・エヌ・エー 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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【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

ディープラーニングや機械学習関連の研究・開発を行い、データサイエンティストやコンサルタントと、サービスの開発・保守サポートをおこないます。 ▽募集背景 ■機械学習を用いた新サービスを提供開始するため ■同社内の知見が少なく、中途採用で人材・ノウハウを補填したい 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

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、専門分野に応じて、以下のような技術開発に携わります。 ▽機械学習・データ分析 ■データ化オペレーションにおける業務フローの最適化のための技術開発 ■データの名寄せ技術に関する研究開発 ▽自然言語処理 ■インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」 における文書からの情報抽出技術の開発 ■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 ▽画像認識 ■営業DXサービス「Sansan」における名刺のデータ化技術の研究開発 ■インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」 における文書からの情報抽出技術の開発 ▽新規事業向け技術開発 ■新たな事業の核となる技術の研究開発 （５）グループ企業への技術支援 ■ログミー株式会社、クリエイティブサーベイ株式会社、株式会社言語理解研究所などのSansanグループ企業への技術支援 事業内容・業種 ソフトウェアベンダ

【データ基盤構築エンジニア・データサイエンティスト】ハイクラス向け（PM・PL経験者）／データサイエンス事業部 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 ＜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 事業内容・業種 Web制作

【業務内容】 ・SQL(MySQL)、BigQuery、Pythonを用いた分析業務の推進 ・Looker　Studioを用いたデータ可視化 ・機械学習等、数理モデルを活用した分析と施策の立案 ・GCP（BigQuery）、GCFを用いた分析基盤の構築 ・データ統合パイプラインの設計 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

【業務内容】 ■機械学習モデルの設計・開発・実装 ■データ収集および前処理、エンジニアリング ■機械学習モデルの評価および改善 ■ビジネス課題に対するデータ分析とソリューションの提案 ■他部門との連携によるプロジェクト推進 【技術環境】 開発言語：Python, SQL フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, scikit-learn データベース：BigQuery, PostgreSQL インフラ：AWS, GCP ソースコード管理：Github 開発管理：Asana コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

▽概要 カバー株式会社では、世界規模の知名度を誇るVTuber事務所「ホロライブプロダクション」を運営しています。 今回、同社分析基盤のデータマネジメントを牽引いただくデータ分析基盤エンジニアを募集します。 本ポジションでは、データアナリストやデータエンジニアと連携しデータの信頼性、精度、整合性を確保するための取り組みをリードいただきます。 また、立ち上げのメンバーとして参画し、現在発展途上にある分析基盤を一緒に成長させていく役割を担いデータを活用してビジネスの意思決定を支援し、組織全体のパフォーマンスを向上させることを目指していただきます。 ▽業務内容 ■データ分析基盤の設計、構築、および運用 ■データ品質の監視、評価、および改善 ■データパイプラインの最適化と自動化 ■データガバナンスおよびデータ管理のベストプラクティスの導入と実践 ■データベースおよびデータウェアハウスの管理 ■データセキュリティとプライバシーの確保 ■データアナリストチームおよび開発チームとの連携 ▽やりがい・魅力 急成長市場のデータの整備、多様なデータとの統合と活用、組織全体への貢献に関わる事が出来ます。 分析基盤の構築・運用経験が豊富な方や、データドリブンな文化を根付かせる意欲のある方を歓迎します。 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

「スタンバイ」の機械学習エンジニアとして、データ活用およびプロダクト開発をお任せいたします。 プロダクトオーナー、チームと共にビジネス課題を特定し、大規模な求人データ・検索ログを機械学習技術によって活用できる状態にしていただきます。アルゴリズムの設計からプロトタイプの作成、サービスへの実装まで担当いただきます。 ？ ＜業務一例＞ ・機械学習・自然言語処理を使った検索エンジンの改善 - 検索結果のランキング改善 - 職種・業種のラベリング - 広告配信の最適化 ・求人・検索ログデータの分析・可視化による事業支援 - 検索の精度検証、効果検証 - 求人・検索ログのクラスタ分析 【開発環境】 サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink プロビジョニング：Terraform, Ansible フロントエンド：JS, TypeScript, Vue.js 監視：DataDog, Kibana クラウドサービス：AWS 分析基盤：fluentd, BigQuery, Athena, Google Data Studio, Redash AWS：ECS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache 開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot 仮想化基盤：Docker, Kubernetes その他使用言語：Python, Go ミドルウェア：Elasticsearch, nginx, MySQL, ClickHouse 事業内容・業種 Webマーケティング・ネット広告

■機械学習モデルの開発・APIの開発 　－Pythonによる機械学習モデリングやサービスに組み込むためのAPI開発を行います。 ■機械学習基盤の構築（MLOps） 　－AWSのマネージドサービスを用いて機械学習基盤の構築を行います。現在はECS, Glue, SageMaker, StepFunctionsなどを用いていますが、変化を恐れずに新しい技術を試しながら、よりよいアーキテクチャを採用していきたいと考えています。 ■データドリブンなプロダクト提案や改善 　－BigQueryやRedash、Jupyterでのデータ分析と分析結果によるプロダクト提案や改善等を行います。 また、業務で得た知見をブログや登壇を通して外部に公開することを是とする文化があるため、課外活動も積極的に行っています。 【こんなことやります】 ママ向けNo.1アプリのデータを用いて、データ分析・機械学習を活用しサービスの成長・課題解決にコミットします。 モデリングをするだけではなく、課題設定から始まり、APIの開発・デプロイ、A/Bテスト（効果測定）といった一連のフローを責務としています。 例： ■自然言語処理を用いたMLプロダクトの立案・開発 ■コミュニティの自動検閲 ■QA/記事/動画の推薦・パーソナライズシステムの開発 ■検索システムの改善 ■データ分析・効果測定・レポーティング ■投稿データを元にした時事問題に対するユーザーの思考・行動のレポーティング ■PdMを巻き込んだ施策提案とA/Bテストの実施 ■具体的な活用事例などを掲載しています https://tech.connehito.com/entry/ml_data_info https://eh-career.com/engineerhub/entry/2020/03/24/103000 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【募集背景】 私たちは「テクノロジーによって新しい価値を創造し、一人ひとりのより良い未来をつくる」というミッションのもと、介護領域でプラットフォームビジネスを展開しています。2011年にローンチした介護施設検索サイトは、月間1,200万PVと業界トップクラスのサービスに成長しました。また、介護領域におけるHR領域の求人サービスや、介護福祉士の国家試験対策サービスも立ち上げております。今後は「リボンモデル」のビジネスを展開し、SaaSモデルのサービス／プロダクトの提供を開始する計画です。業界No.1プラットフォームで蓄積される１次データなどをメンテナンス・活用し、経営陣と共に既存のビジネスモデル・事業の成長や新規ビジネスの企画・構築に貢献できる方を探しております。 【業務概要】 業界No.1の自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。 【具体的な業務内容】 ■プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理 ■蓄積されたデータのビジネスへの活用 ■データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み ■データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築 ■プラットフォームのマスタデータの管理・活用 ■AIや機械学習などへの活用 【ミッション】 介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者／クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。 【ポジションの魅力】 業界No.1プラットフォームから取得できるデータを用いて、様々なビジネスへの活用を経験することが可能です。また、経営陣と共に急成長する事業をさらに加速化するためのデータの活用・競合優位性の構築をスピーディに実行することができます。社会保障や福祉をテーマとしたコンテンツを発信するメディアの成長に携わりながら、介護領域におけるプラットフォームビジネスの中心的な役割を担うことができます。 【同社の紹介】 社会をより良くする情報発信のパイオニアとして、クーリエは常にちょっと先の未来を見据えて行動しています。的確な情報提供によって人々のより良い選択肢を増やし、社会に前向きな影響を与えることが私たちの使命です。 強みは、社会問題を自分ごととして捉え、本質的な課題に真正面から向き合う社員一人ひとりの姿勢。単なる情報提供にとどまらず、創造性とテクノロジーを駆使して産業の再定義に挑戦し続けています。「自分の仕事が社会を変える」という信念のもと、常に変化し続けるクーリエで、未来にあるべきものを誰よりも先に実現する。そんなエキサイティングな挑戦に、あなたも参加してみませんか？ 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

データ&AI案件プロジェクトマネージャー 【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

【データ基盤エンジニア】介護業界No.1プラットフォームで、経営の意思決定を推進するデータ分析基盤を構築し、事業成長に直接貢献できる仕事です！ 【募集背景】 私たちは「テクノロジーによって新しい価値を創造し、一人ひとりのより良い未来をつくる」というミッションのもと、介護領域でプラットフォームビジネスを展開しています。2011年にローンチした介護施設検索サイトは、月間1,200万PVと業界トップクラスのサービスに成長しました。また、介護領域におけるHR領域の求人サービスや、介護福祉士の国家試験対策サービスも立ち上げております。今後この1-2年以内にさらに加速度的に成長させる計画でいます。既存事業とのシナジーを生み出す新規事業を今後もスピード感をもって積極的に展開していく予定です。 【業務概要】 ヘルスケア領域で業界No.1（※）メディアを運用するサービスにおいて、組織横断で複数サービスに関わっていただき、サービスのグロースに最適なデータ分析基盤の構築や運用を通じ、事業成長に貢献いただきます。 ※楽天インサイト株式会社調べ 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤（DWHを含む）のアーキテクチャ設計、構築、運用 ■ETLツールを用いたデータ処理 ■KPI集計システムの実装・運用 ■BIツールの導入・運用やKPIダッシュボードの開発、運用 ■経営に必要なKPIレポート配信（データフローや定義、BIレポートの整備） ■各事業部のダッシュボードKPIの設計・構築や可視化・集計の効率化 【ミッション】 介護業界に携わるすべての方が参加し利用できるプラットフォームを構築し、今後さらに進む高齢化社会に対して貢献していくことがミッションです。また、事業拡大に求められる定量的な目標を、経営ダッシュボード上に可視化することや、各事業部におけるKPIの集計画面などを構築することで、経営の意思決定を推進していただきます。 【ポジションの魅力】 データ分析基盤の開発やDWHの設計・構築にとどまらず、AWSやGCPといったクラウドサービスを活用したビッグデータの活用や、各種BIツールの導入の検討・実行が可能です。さらに、社内で開発しているプライベートDMPやMAツールとの連携など、デジタルマーケティング領域での活用を経験することができる環境です。幅広いスキルを身につけながら、事業成長に直接的に貢献できるポジションとなっています。 【同社の紹介】 社会をより良くする情報発信のパイオニアとして、クーリエは常にちょっと先の未来を見据えて行動しています。的確な情報提供によって人々のより良い選択肢を増やし、社会に前向きな影響を与えることが私たちの使命です。 強みは、社会問題を自分ごととして捉え、本質的な課題に真正面から向き合う社員一人ひとりの姿勢。単なる情報提供にとどまらず、創造性とテクノロジーを駆使して産業の再定義に挑戦し続けています。「自分の仕事が社会を変える」という信念のもと、常に変化し続けるクーリエで、未来にあるべきものを誰よりも先に実現する。そんなエキサイティングな挑戦に、あなたも参加してみませんか？ 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 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

お客様先の開発プロジェクトに参画いただきます。 Web系、通信系、金融系など多種多様なプロジェクトがございます。 ▼一部プロジェクト例■顧客向けポータルサイト開発：Java, TypeScript, React, Vue.js ■卸売業向け基幹システム開発：Laravel, MySQL, jQuery ■位置情報ビッグデータWEBサービス開発：React, AWS, mapbox ■不動産系Web申請システム開発：Java, JavaScript, jQuery ■介護系アプリ開発：JavaScript、React, Spring, Postgres ■某大手金融機関のスマホアプリ開発業務：Swift, Kotlin ■オンプレミス環境からクラウド環境への移行支援：AWS, Java, JavaScript 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【概要】 データの収集から分析、モデリング、可視化そしてビジネスへの応用までのプロセスを担当します 【具体的な内容】 ■データの収集: 企業が持っているデータや、外部のデータソースからデータを収集し、クレンジングや整理を行います ■データの分析: 収集したデータを分析し、ビジネスに役立つ情報を抽出します。これには、統計学や機械学習のアルゴリズムを使用することがあります ■モデリング: 分析したデータをもとに、予測モデルや分類モデルなどを作成します ■ビジネスへの応用: モデルを使用して、ビジネス上の問題を解決するためのアドバイスを提供します ■レポート作成: 分析結果や提案を社内外に対して説明資料やレポートなどで紹介することもあります。 ■データインフラの構築: 分析に必要なデータを収集するためのインフラを構築し、維持・運用することもあります。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

自社サービスにおける機械学習を活用した機能開発や改善、データマネジメントをお任せします。 【具体的には】 ■機械学習技術活用のための技術選定/環境整備/データ基盤システムの設計・開発・運用 ■機械学習や統計モデルを用いたユーザー体験や機能の改善 ■レコメンドロジック開発、ドメインモデルを通じたデータ利活用整理 ■ユーザー行動ログの定義/データ設計 ■レポーティングツールなどデータ可視化システムの開発・運用 ■AIに関連する開発 　‐レコメンド／検索エンジン／音声合成サービスの活用／音声認識および自然言語処理／音声処理　など 【あなたに求める役割】 ■音声プラットフォームにおいてユーザーとコンテンツのマッチング率を向上させるための、最適なレコメンドの実現や検索精度向上 ■音声コンテンツにおけるメタデータ拡充や整備 ■基本的なユーザーデータと音声プラットフォーム独自のデータを掛け合わせた体験・機能の開発/改善 【開発環境】 開発言語：Python3 DB：MySQL(RDS, Aurora), Cloud Firestore, DynamoDB, Redis ログ管理：Fluentd, S3, Embulk, Digdag, Firebase, BigQuery プロジェクト管理：GitHub, Asana 情報共有ツール：Slack, Confluence, Kibela データ分析基盤：Vertex AI, Metabase, BigQuery, Cloud Composer(Airflow), Dataflow 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

【募集職種の期待役割】 ■「ナビゲーション×ソリューション」のDXソリューション開発において、AI/DSの専門性を発揮し設計・開発・分析業務を推進していただきます。 【具体的な職務内容】 ■基盤モデルを活用した画像解析AIモデル・予測AIモデル・生成AIモデル等の開発と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発 ■DX推進を目的としたデータエンジニアリング、およびデータ分析業務と、それらを活用した実証実験システム、及び、本番システムの設計・開発 ■顧客のDXへの挑戦を実現する為の、AI/データサイエンティストの立場からのDXソリューション・システム開発提案 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 福岡システムエンジニアの情報が掲載された専用HP 福岡で働くメンバーの情報など詳しくはこちら http://fukuoka.nri.co.jp/ 事業内容・業種 ITコンサルティング

【職務内容】 同社のデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 【具体的には】 グループ内の多彩な事業部門が保有する豊富なデータを活用して、経営課題・業務課題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するポジションです。 ■事業部門におけるデータ利活用に係る課題抽出／設定、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 ■ビジネスプロセスにおけるデータ整備（データの収集／蓄積／前処理）の支援 ■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）、データ分析結果のレポーティング ■データ活用に関するコンサルティング提供／施策（マーケティング、業務効率化等）への落し込み ■定常的なレポート作成も含め、データ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用（BIツール活用）支援 ■データ利活用に関するビジネスニーズを分析基盤で解決するための基盤設計 事業内容・業種 銀行

【業務詳細】 データエンジニアとして以下のような業務をご担当いただきます。 入社後はOJTで徐々に業務にキャッチアップいただきます。 ・顧客のデータ利活用に関する構想策定、企画提案 ・データ分析基盤/環境の設計・開発 ・データ分析基盤/環境の運用 ・収集したデータの整理や加工 【業務の魅力】 ・データ活用による新たな価値創出という組織の注力領域に携わり、顧客への企画提案を行うことができます。 ・大規模なデータ分析基盤の設計構築に携わることができます。 【採用部門概要】 営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社が主な顧客で、在籍社員数は約130名です。 【採用部門のミッション】 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 事業内容・業種 ITコンサルティング

《職務内容》 オイシックス・ラ・大地では食の社会課題のデータを用いて解決するために、データサイエンス等の技術を活用したビジネス課題の解決を進めています。機械学習・生成AIや最適化などの技術の活用は、データマネジメントオフィス（DMO）が全社横断的に担当するため、機械学習モデルの開発・運用・実装をend to endでチームが担当します。機械学習エンジニアはエンジニアリングのベストプラクティスに基づいてモデル開発の要件定義・開発・実装をリードしていただきます。 《技術環境》 ML基盤 : Sagemaker モデル実装：PyTorch Data warehouse: Snowflake ETL: dbt Orchestration : Airflow CI/CD: GitHub Actions IaC：Terraform ソースコード管理：GitHub, GitLab コミュニケーションツール：Slack 《ポジションの魅力》 ■データ活用による会社の変革の中心となる 「ビジネスモデルとテクノロジーの力で地球にも人にもよい食を提供する」を成長戦略として掲げていることからもわかる様に、オイシックス・ラ・大地においてデータ利活用は、喫緊の経営課題です。機械学習エンジニアが機械学習・生成AI・最適化等の技術を用いてプロダクトを進化させる中心的な役割を担っていただきます。 ■新しい組織の立ち上げに関われる 再構築した情報利活用基盤をビジネスに定着させ、より一層改善するために全社的なデータ活用組織の立ち上げを行っています。既にビジネスの中心となる需要予測やレコメンデーションを主にプロダクトの進化をドライブしていますが、より素晴らしいプロダクトとするアイデアは山積みです。それを実現する組織の立ち上げを共に行い、食の課題解決するサービス進化を共に進めて行くメンバーを募集しています。 ■仕事のアウトプットに集中し技術力を伸ばせる環境 リモートワーク可で自分が一番集中できる場所を選んで仕事を行っていただけます。またコアタイム無しの裁量労働制で求められるアウトプットを出す事に集中して仕事いただけます。 副業可で他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、エンジニアとしてのスキルを伸ばす事が可能です。また社内ではデータサイエンスやデータエンジニアリングの勉強会なども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。 ■多種多様なデータを活用したモデル実装を経験する オイシックスは生産者と消費者を直接繋ぐ役割をになっており、その中で生産者と消費者、そしてその間の物流のデータ全てを持っており、定型データのみならず、画像やテキストデータなどデータの形も様々です。しかも、オイシックス事業の他にもらでぃっしゅぼーや、大地を守る会、PurpleCarrot、ISETAN DOOR、dミールキットなどののB2C事業、保育事業向け食材宅配などのB2B事業など多くの事業があり、モデル運用の要件も多様です。それらの多様多様なデータを活用したモデルを実装する経験が得られます。 《Key Job Responsibilities》 ■AI・MLのビジネス実装 ■機械学習パイプライン/モデル/プロダクションコードの開発はもちろんであるが、加えて要件定義、実装後の運用も含む ■機械学習モデル開発・運用プロセスの生産性向上 【参考資料URL】 DMO部長中野のインタビュー：https://recruit.oisixradaichi.co.jp/ordig/2256/ 需要予測モデルリリースのPR：https://www.oisixradaichi.co.jp/news/posts/240115dmo/ レコメンドシステムについてのブログ：https://creators.oisixradaichi.co.jp/entry/2025/02/25/120858 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

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】 ■MUFG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、評価基準を設定 ■データの前処理、モデル構築、モデル評価 ■業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ■当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ■開発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

■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

統計分析や機械学習などの技術により、小売業における解析・予測・最適化などの課題解決を支援します。 ▽募集背景 ■機械学習を用いた新サービスを提供開始するため ■同社内の知見が少なく、中途採用で人材・ノウハウを補填したい 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス