東京都 品川区 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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金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。 ▽開発環境 データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。 【担当業務の強み】 ■金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。 ■研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。 【キャリアパス】 ■リーダー・マネージャー職以上希望の方につきましては、ご経験・適正確認後、リーダーとしてご活躍頂けます。 【テレワーク可否・率・頻度】 テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。 ■傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。 ■案件によりましては、週5出社の案件もございます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

職種 / 募集ポジション：ICT本部 DX推進部 グランドデザイン統括グループ ※業務上必要があるときは、会社の指定する業務へ変更になることがあります ■入社後に任せる業務 住友重機械工業グループ各事業部門に対してのデータ分析、ビジネス活用を目的として、ビジネス・データアナリティクス業務やデータ分析プロジェクトを推進していただきます。データ分析業務や各分析プロジェクトのマネージメント以外にも、事業部門へデータ分析・ビジネス活用を広げるための施策検討やプラットフォーム整備なども、お任せいたします。各プロジェクトでは各事業部門の様々なデータからビジネス課題を発見し、仮説を立て、外部ベンダーも活用しながらデータを使った検証を行っていただきます。 【業務内容】 １．データ分析・機械学習・AI開発業務　40% - 製品・サービスのデータ分析 - SHIグループ製造設備・情報のデータ分析 - サービス・販促・マーケティングデータの分析 - 上記それぞれの提案・仮説設定～報告・導入支援まで ２．データ分析関連の各プロジェクト支援業務　30% - プロジェクトの推進とビジネス活用 - データ活用アイデアからの企画立案 - データを使ったビジネス課題の発見・解決 - 分析結果のまとめと提案 ３．データ・AI/MLのビジネス活用戦略検討及び実行　30% - 戦略・施策検討・体制整備 - 分析基盤構築及びPoC～本実装・運用 - データ活用のCoE、教育など普及活動 【業務の流れ】 各支援業務の中でプロジェクトの推進、実データの分析/解析を行い、事業部門へ報告、提案いただきます。下記を一気通貫でプロジェクト支援します。 分析課題明確化→データ可視化→データ分析→モデル作成→モデル評価→結果解釈とレポーティング→ビジネス適用支援 データ活用戦略においては1～２年で立上げ、以後、普及浸透させる活動をおこなっていいただきます。 ■当業務の面白み・魅力 住友重機械グループは量産、一品受注系機械やプラント等の製品があり、幅広い業種での開発経験ができます。また、本部署は設立後間もないため、組織の方向性や仕組みつくりなど組織を作っていく過程にも関わることができ、将来的にはチームをリードしていくことも期待されます。また、様々な事業課題、技術分野に接することができるため、新しい技術を好み、ジェネラリスト志望の方は、特に興味をもって業務に取り組むことができます。全社DX戦略やプラットフォーム開発など全社的な活動にも関わることができ、キャリア構築の可能性は多岐にわたります。 データ分析業務においては企画～製品サービス適用まで一貫して関わる事ができ、開発以外の業務やビジネススキルも習得できます。 ■キャリアステップイメージ 入社直後：入社直後はチームメンバーとともにプロジェクトに参画し業務の流れの理解や基礎知識を習得します。各プロジェクトリーダーがサポートを行います。 5年後以降：住友重機械グループにおけるデータ・AI/MLのビジネス活用における戦略的活動、及びデータドリブン経営を目指した取組みなど、より上位の役割を担っていただくことも可能です。 事業内容・業種 重工業・プラントエンジニアリング・造船

【配属組織名】 公共基盤ソリューション本部 デジタルソリューション推進部 第1グループ 【ミッション／期待する役割・責任】 素材産業に対する材料開発ソリューションの材料データ分析支援サービスを担当いただきます。 材料データ分析支援サービスを通じて、お客さまR&D部門の課題解決、材料研究開発における生産性向上実現のためのMIを用いたデータ分析支援、分析支援から得られた結果を用いたデータ駆動型材料研究開発におけるコンサルティングまで幅広く担当いただきます。 お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。 【職務概要】 日立独自技術を有するMIを用いた材料特性予測プログラムOEPP(Optimal Experiment Planning Program)が搭載される材料データ分析基盤の設計・開発が主な業務内容です。 ・お客さまR&D部門への材料開発ソリューション提案活動 ・お客さま課題の把握、課題を解決するためのデータ分析機能の立案・お客様との当該機能仕様の合意形成 ・材料データ分析基盤開発の設計・開発・テスト ・OEPPや最新MI技術を用いたデータ分析機能の材料データ分析基盤への実装 ・データ分析結果可視化機能の材料データ分析基盤への実装 ・材料画像情報抽出機能・材料文献情報抽出機能の材料データ分析基盤への実装 【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 　特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 　また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 事業内容・業種 総合電機メーカー

メーカーやブランドを保有している企業に対してのコンサルティング業務 ●Webマーケティング戦略立案及び支援業務 ※戦略立案・KPI設計、コンサルティング案の骨子作成 BtoCメーカー（アパレル、食品、化粧品をメイン）向けに、ハンズオンで事業戦略の要件定義から各施策の落とし込み及びPDCAのスキーム化まで一気通貫してマーケティング支援のコンサルタントとして活躍頂きます。 【業務例】 ●CRM設計及びデータ分析・管理設計業務 ●EC／D2Cの立ち上げ支援。商品コンセプト、ペルソナ、ベネフィットの選定、商品開発 ●マーケティング／ブランディング戦略設計構から具体施策の立案、外注／内製化での組織設計 ●施策運用設計業務

金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。 ▽開発環境 データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。 既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。 【担当業務の強み】 ■金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。 ■研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。 【キャリアパス】 分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1～3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。 また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。 【テレワーク可否・率・頻度】 テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。 ■傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。 ■案件によりましては、週5出社の案件もございます。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

freeeは、45万社を超えるスモールビジネスのみなさまから、会計、人事労務などのさまざまなデータをお預かりしています。また、プロダクトの利用ログデータも日々蓄積されており、これらは、スモールビジネスにまつわるデータ群としては、質・量ともに国内随一のユニークさを誇ります。 経営企画データアナリストは、これらのデータ群にアクセスし、「スモールビジネスを、世界の主役に。」というfreeeのミッション実現をドライブする役割が期待されます。 ■戦略策定・事業開発における高度な意思決定をデータ分析の専門家としてリード ■定量分析を通じた高度なインサイトの導出、重要施策の効果測定 ■プロダクトログや分析用のデータ取得設計 ■事業KPIの設計と事業ダッシュボードの整備 ■機械学習や高度な分析アルゴリズムの活用検討 ■上記を行う人材との協業およびそのプロジェクトマネジメント 経営イシューに対する正しい問いを立て、データ分析の力で問いを解決、推進させていく役割として、事業部に所属するビジネスオーナー・プロダクトマネージャー・マーケター・エンジニアなどの幅広い職種のメンバーとタッグを組み、適切な意思決定へと導いていただきます。データ分析の専門家として事業と並走することに加え、必要に応じて企画職として事業部の議論を引っ張っていくことが期待されます。 機能の進化とマルチプロダクト化により、freeeにおけるデータ活用の重要性はますます高まっています。データアナリストは、社内のビジネス・プロダクトにおけるデータを最大限に活用しながら、freeeの事業・プロダクトの進化を牽引する重要なポジションです。 事業内容・業種 Webサービス・Webメディア（EC／ASP／ポータル／SNS等）

広告代理店の経験を活かし、デジタルマーケティングのデータ分析業務にチャレンジしませんか。 【職務内容】 ・セグメントの作成 ・ターゲットの検討と抽出 ・MA設定支援 ・効果分析 ◇業務内容 ・画像認識AIエンジンの開発をリード ・画像認識・画像処理アルゴリズムの調査、開発 ・同アルゴリズムを用いた、システム、プロダクトのプロトタイピング、PoC、設計開発 ◇PJT例 ・マルチカメラトラッキングアプリケーション ・年齢・性別推定アプリケーション ・人流計測アプリケーション ・白杖・車椅子検知アプリケーション ・危険運転検知アプリケーション ◇魅力 ・広告代理店でのプロモーションの知識を活かしてデータ分析者を目指しませんか。 ・入社後、データ分析の基礎研修を2ヶ月実施 ・基礎的なプロジェクトに参画しステップをあがってもらいます。 ◇研修 2ヶ月程の研修後、スキルに応じた業務からスタート。 その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。 ◇社内研修内容 ・SQLでのデータ抽出力 ・Pythonによるデータ分析基礎スキル ・統計の基礎知識 ・画像処理アプリ構築or機械学習研修 【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。 【AI開発事業部について】 AI開発の事業領域はCEO,COOが特に力を入れている部分で、まさにビジネスが動いているというのを肌で感じていただける領域です。 30代の事業部長、20代の開発部長の率いる組織であり、かなり大きな裁量をもって事業に臨むことができます。 元生物学の研究者や量子情報理論の研究者など多様な人材が在籍しています。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【担当業務】 ユーザ企業のデータ利活用をデータエンジニアとして支援していただく業務を担当していただきます。主にSQLを使用したデータ連携機能の開発となります。 【組織構成】 データ関連事業は15名程度の編成です。システム開発保守、データ連携機能開発、マーケティング支援の３つのサブ事業に分かれています。 【キャリアパス】 データ連携機能開発からスタートし、経験を積みクラウドの環境構築や運用機能の開発を含めた、フルスタックなデータエンジニアへと技術の幅や深さを広げていくことが可能です。また、マーケティング支援やデータの可視化といったユーザビジネスに近い領域へと役割を広げていく事も可能です。 事業内容・業種 SIer・システム開発・ソフトハウス

【配属先ミッション】 生産性の高い操業や業務を実現するために、QC的な考え方*で業務遂行できる、問題解決力のある人材を育成する仕組みを構築し、運用を継続している 【職務内容】 ①改善PJ参画：事業所社や新規事業部門での生産性改善・品質改善PJにデータサイエンティストとして参画し、事業部門や設備、IT関係者と協働で改善をあたっていただく。主な業務範囲は課題整理、仮説立案、必要データ把握、データ加工、解析、モデル化 ②専門教育：生産性改善や品質改善を現場で自走化するために必要な論理的思考や統計教育の企画・運営 ③新規技術開発：解析技術を社外から入手し、PoCで技術検証し、有益であれば社内展開を進める。社内外の技術情報交換会や勉強会への参画も含む 出張　頻度：月3～4回/月。期間：日帰り～数週間。拠点：国内が主。支援要請があれば海外もあり 【業務の面白み/魅力】 ・生産性改善・品質改善などの課題解決に直接携わることができる ・本社部門のため、MMSグループの川上～川下事業や国内外拠点と幅広く経験を積むことができる ・設備/OT/ITと役割分担はあるが、各技術領域とオーバーラップして進めるため、ものづくり現場で必要なデータ活用技術を幅広く習得することができる 【代表的なキャリアパス】 複数の事業部門のデータサイエンティスト　→　本社解析部門のマネージャー職 ＊ジョブ型のため、マネージャー職ではなく、専門職を継続するキャリアもあり 事業内容・業種 鉄鋼・金属

【職務概要】 対顧客の実案件において、チーム組成の中核として対応いただきます。小規模～中規模案件のプロジェクトリーダー格を期待しています。 規模は小規模～中規模が多いですが、案件によっては大規模開発のうちの一員となることがあり、案件状況により変動します。ライセンスビジネスではなく、SIサービスを提供することが主軸であり、案件次第であったとしても技術者としての価値を提供することが求められます。　案件に入れば案件内の裁量があり、プロジェクトマネージャーについても若いうちからチャレンジできる土壌があり、若手から責任の大きい作業を担当することが可能です。　また新しい技術へのチャレンジが歓迎されるため、勉強意欲があれば、若手が成長しやすい環境です。 【案件例】 ・流通・小売業向け需要予測システム開発 ・製造業向けIoTセンサーによる故障予測、製品開発のための利用状況分析 ・大手金融機関向けアンチマネーロンダリングシステム導入 ・各種ツールを活用したデータ集積及びDWH環境構築 【同本部について】 当本部には約120名の社員が在籍しており、入社年次の若い社員が多く活躍しています。一方で経験豊富でプロジェクトを成功へ導ける、中堅層のリーダークラスが不足していることが課題です。　案件としては既に引き合いを多くいただいている中で、お客様から依頼されるプロジェクトの規模は年々拡大を続けており、人材不足によりお断りしているような案件についても、同社が対応できるようになることが求められています。 事業内容・業種 その他（IT業界／通信業界）