キーワード「データアナリスト」 × 勤務地「埼玉県鴻巣市」の検索結果

営業スタッフのサポートをしていただきます。 具体的には ・資料作成や物件調査が主な仕事です。ＰＣ入力が大半の仕事となります。 ※変更の範囲：当社の定める業務の範囲

基礎化粧品の品質を保つための検査・測定業務です。粘度やｐＨなどの数値測定や官能検査を通じて ・製品の安定性や使用感を確認します。 ・基礎化粧品の物性測定（粘度・ｐＨ・硬度など） →専用の機器を使い ・製品の状態を数値でチェックします。 ・官能検査（色・におい・感触など） →実際に使用した際の違和感や変化を確認する検査です。 ・実験結果のデータ入力・レポート作成 →測定結果をＥｘｃｅ等にまとめ ・品質データを管理します。 【変更範囲：変更なし】

■食品製造工場での事務業務全般 ・パート社員 ・外国人実習生／技能生の各種対応（２５０名在籍 ・外国人が８割） ・電話対応 ・納品伝票管理 ・請求書管理 ・データ入力 ・書類チェック ■その他関連業務 ・製造サポート業務（ラベル・フィルム払い出し ・戻り時管理） ・その他管理部業務 ※変更範囲：変更無し

段ボールの生産量が県内トップグループに位置する当社では ・顧客 データの入力などを行う営業アシスタントを募集しています。 先輩がマンツーマンでサポートするので未経験者もご安心下さい。 ◆データ管理・見積書や資料作成 ◆顧客との電話対応・必要に応じた営業担当への引継ぎ ◆見積後の進捗確認や ・納期調整のサポート ◆新規営業先の開拓 ・営業担当サポート（社有車運転有り） パソコンは基本操作ができれば大丈夫です！人と話すことや ・チームで協力しながら仕事を進めるのが好きな方にお勧めです。 営業担当をサポートすることで ・お客様の満足や信頼にも貢献でき やりがいを実感できる仕事です。【変更範囲：会社の定める業務】

大手非鉄金属メーカーの品質保証部門でのＯＡ事務です。 ・文書管理 ・物品発注 ・検査表の作成 ・検査データ送付 ・データ管理台帳作成などの一般的な事務作業 【変更範囲：変更なし】

車・自転車通勤可能！ＰＣ基本操作できればＯＫの事務！ ・各種書類・データの確認 ・データ集計・抽出作業 ・社内システムにて工事発注処理 ・電話応対（社内問い合わせ・取次） など！ 変更範囲：変更なし

生産管理部門で原料の発注 ・在庫管理などの事務を担当します。 ・原料発注 ・検収 ・在庫管理等 ・データ入力 ・エクセルでのデータ集計 ・表の作成等 ・棚卸等を含む原料 ・製品在庫の照合など 【変更範囲：変更なし】

・ＰＣを使ったデータ入力 ・書類作成 ・書類整理 ・電話対応 変更範囲：変更なし

・来場されたお客様の接客 ・データ入力 ・展示場内外の清掃 ・営業ＤＭの作成 ・その他雑務 〔変更範囲：変更なし〕

・来場されたお客様の接客 ・データ入力 ・展示場内外の清掃 ・営業ＤＭの作成 ・その他雑務 〔変更範囲：変更なし〕

〇文書作成：書類や契約書の作成 ・ファイリング 〇データ入力：パソコンを使ったデータ入力作業 〇伝票・書類のチェック：伝票整理や書類の確認 〇電話応対：電話の受け答えや問い合わせ対応 〇備品管理：社内用品の管理や発注 〇来客対応：来客の案内や応対 〇郵便物などの処理：郵便物の仕分けや発送 ※変更の範囲：変更なし

〇文書作成：書類や契約書の作成 ・ファイリング 〇データ入力：パソコンを使ったデータ入力作業 〇伝票・書類のチェック：伝票整理や書類の確認 〇電話応対：電話の受け答えや問い合わせ対応 〇備品管理：社内用品の管理や発注 〇来客対応：来客の案内や応対 〇郵便物などの処理：郵便物の仕分けや発送 ※変更の範囲：変更なし

・発注業務 ・各種データ入出力 ・電話応対 ・来客応対 ＊その他 ・総務の補助（お茶出し等） 変更の範囲：変更なし

＜主な担当業務＞ ・トラックの配車業務 ・トラックドライバーの点呼対応 ・データ入力等その他事務業務 変更の範囲：変更なし

大手検査会社にて ・血液検査の補助業務を担当していただきます。具体的には ・受入検査や簡易検査 ・血小板からの血液製剤作成 ・データ入力などを行います。 ・受入検査および受入時の簡易検査 ・血小板からの血液製剤の作成 ・一般生菌試験 ・液体培地 ・シリンジ使用 ・データ入力業務 ※血液検査の経験がある方を歓迎いたします。 【派遣業務】※変更範囲：変更なし

データ入力 お客様からの問い合わせメールや電話の対応 簡単な経理処理・税務処理等 売掛・仕入れ業務 ＊変更範囲：変更なし

国土交通省や地方自治体が行う公共工事において ・発注者側の立場で工事をサポートするお仕事です。 ・工事現場の進捗確認や写真撮影 ・品質確認の補助 ・施工状況の把握や ・必要な報告資料の作成 就業場所は ・国土交通省・地方自治体の公共機関となります。通勤 は ・直行直帰です。 ※基本的に土日祝休み（プライベートも充実） ※受注が多く ・増員募集中です！ ※実績は当社ＨＰでご紹介しています。

書類作成 ・ファイリング ・データ入力 ・顧客からの電話・メール対応 ・来客対応 ・郵便仕分け ・営業マンのアシスタント業務等 ＊変更範囲：変更なし

・培地作製 ・微生物の培養 ・微生物試験 ・その他データ入力等 その他 ・ご経験に応じて理化学試験もお任せします。 変更範囲：変更なし

・データ作成 ・受注処理 ・商品情報をシステムに入力する ・お客様対応（電話・メール等） ・外勤 ・物流倉庫管理 など 変更範囲：会社の定める業務

・資料整理 ・データ入力 ・電話対応 ・来客対応（お茶出し等） ・郵送業務 ・その他月次監査職員の補助 ・掃除 変更の範囲：当法人の定める業務

買取専門店「売るナビ」での接客・査定・店舗運営 【主な業務内容】 ■店舗での接客・運営 ■ＦＣオーナーさまとの定期的なコミュニケーション ■売上・来客などに関するデータ分析 １日のスケジュール（一例）※店舗配属後 １０：００ 出社 ・店舗オープン 発送作業 ・接客 １３：００ 休憩 １４：００ データ収集＆分析 ・卸し業務 ・接客 １７：００ 集計 ・売上表入力 ・入出金確認 １９：００ 退勤 ＊変更範囲：会社の定める業務

基礎化粧品の品質を保つための検査・測定業務です。粘度やｐＨなどの数値測定や官能検査を通じて ・製品の安定性や使用感を確認します。 ・基礎化粧品の物性測定（粘度・ｐＨ・硬度など） →専用の機器を使い ・製品の状態を数値でチェックします。 ・官能検査（色・におい・感触など） →実際に使用した際の違和感や変化を確認する検査です。 ・実験結果のデータ入力・レポート作成 →測定結果をＥｘｃｅ等にまとめ ・品質データを管理します。 【変更範囲：変更なし】

大手非鉄金属メーカーでの製造サポート業務です。 ・プリント配線板材料のプレス ・カット ・梱包等 ・データの入力 ・簡易報告書作成 ※重量物の取り扱いがあります。 変更範囲：変更なし

大手非鉄金属メーカーでの製造サポート業務です。 ・プリント配線板材料のプレス ・カット ・梱包等 ・データの入力 ・簡易報告書作成 ※重量物の取り扱いがあります。 変更範囲：変更なし

【業務内容】 2022年6月に開業した株式PTSと 2023年12月に開業した国内初のセキュリティトークンの取引市場の運営・企画・分析等の業務を担っていただきます。 具体的には以下のような業務内容になります。 ・証券会社やマーケットメイカー等とのコミュニケーション ・取引動向や顧客データの分析、施策の効果検証 ・セキュリティトークンのNext stageの構想 【身に付くスキル】 ・金融商品の取引における制度構築、企画のスキル ・株式PTS取引を通じての市場動向に係る数値分析や企画のスキル ・取引参加者（証券会社等）に対する提案、コミュニケーションに関するスキル ・証券取引に係るシステム全般に関連する知識 【配属先】 市場企画本部　市場企画担当　マネージャー/スタッフ 【PTSとは】 金融商品取引所を介さず有価証券を売買出来る電子取引システム 【セキュリティー・トークンとは】 ブロックチェーンと呼ばれる分散台帳技術やトークン（コイン）のノウハウを有価証券に応用したデジタルな有価証券

【業務内容】 2022年6月に開業した株式PTSと 2023年12月に開業した国内初のセキュリティトークンの取引市場の運営・企画・分析等の業務を担っていただきます。 具体的には以下のような業務内容になります。 ・証券会社やマーケットメイカー等とのコミュニケーション ・取引動向や顧客データの分析、施策の効果検証 ・セキュリティトークンのNext stageの構想 【身に付くスキル】 ・金融商品の取引における制度構築、企画のスキル ・株式PTS取引を通じての市場動向に係る数値分析や企画のスキル ・取引参加者（証券会社等）に対する提案、コミュニケーションに関するスキル ・証券取引に係るシステム全般に関連する知識 【配属先】 市場企画本部　市場企画担当　マネージャー 【PTSとは】 金融商品取引所を介さず有価証券を売買出来る電子取引システム 【セキュリティー・トークンとは】 ブロックチェーンと呼ばれる分散台帳技術やトークン（コイン）のノウハウを有価証券に応用したデジタルな有価証券

＜データ分析を通じてクライアントに価値提供を行います＞ 各クライアントの販売/マーケティング/購買情報、業務量データを分析し、改善策の立案などをお任せします。 クライアントの課題を体系化し、最適なソリューションの提供を行って頂きます。 ※プロジェクト規模：2～3名程多数。（規模の大きいものは、10名弱。） ＜プロジェクト事例＞ クライアントの9割以上が1部上場企業、案件の9割以上がプライム案件です！ ・製薬会社：販売データ分析・販売シェア分析・処方箋データ分析・ターゲット施設の分析・MRリソース配置の最適化 ・ゲーム：KPI分析 ・情報通信：会員顧客の行動分析、流出流入分析 ・小売企業：店舗からの発注数量予測モデル構築支援 ■この仕事で得られるもの・やりがい ・元請け案件多数。直にお客さまとやりとり、提案が出来ます ・様々なソリューション領域に挑戦可能な環境で自身の業務領域を拡げることが出来ます ■コンサルタント職のやりがい 『クライアントから感謝される』ということに尽きます。 常に努力を積み重ね、良い結果が出た時にクライアントから感謝されることは嬉しいです！ なにより嬉しいのは、私たちの提言が実行され、売上向上やコスト削減の結果が出た時です。 ビジネスである以上、結果まで出して初めてクライアントから本当の意味で感謝頂けます。 切磋琢磨出来る仲間とともに、クライアントに価値を届けるために一緒に頑張りませんか？ 【技術・学習情報】 配属先となるデジタル改革・データアナリティクス事業部では、 業務改革・自動化・データ分析などの事業を推進しており、様々なソリューションに携わることが可能です。 その他、メンバー間で研修を企画し、研修講座を動画化するなど、自己学習に役立てることが出来ます。 ※使用している主なツール例 RPA ・Apache・Tomcat・MySQL・AWS・backlog・Slack・zoom データ分析 ・SAS・SPSS・anaplan・boomi・detadiver ■登壇履歴 ・「Planning DX 2021」　木村 　「ヒューマンリソースマネジメント業務におけるアジャイル型デジタル改革」 　「Anaplanを活用した費用対効果の高いアジャイル型デジタル改革」 概要：Anapanを活用した費用対効果の高い改革の進め方や業務毎の事例、 　　　他システムからの連携の事例をご説明。 業務例：営業、PSI領域（製・販・在の管理）、人事関連、研究開発でのポートフォリオマネジメント

＜主な業務＞ ・データ抽出・加工 ・集計・解析 ＜具体的な業務内容＞ 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いただき、 それから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。 ＜過去の案件事例＞ 案件例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 内 容：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 ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python ＜中途入社者経歴＞ ■2019年入社Tさん ■前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE ・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート →現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア ・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP） ・分析設計 ・報告書作成 ■2019年入社Aさん 前職／医療関係にて医療技師 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成など ■2019年入社Iさん 前職／自動車業界にて開発職 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

【仕事概要】 マーケティングリサーチの企画・設計から分析・レポート作成までの一連の業務をお任せします。 【仕事詳細】 ■打ち合わせ:営業と一緒にクライアントのご要望や抱える課題をヒアリングします。 ■企画書作成:ヒアリングした内容をもとに、企画書を作成。実施するリサーチの設計を行います。リサーチの実行は実査(じっさ)スタッフが行います。 ■データ分析、レポート作成:収集したデータを基に分析を行い、レポートにまとめ、企業に提出します。幅広い業界の案件に携わることができ、企画からレポート作成まで一貫して担当するため、スキルアップできる環境です。

＜募集背景＞ 今後の成長戦略を実現するために、モニター利用シェア拡大を担うリサーチディレクターの増員が必要になります。リーダーシップを発揮し、社内セールスや外部BPOのディレクションにより強固なオペレーション構築をお任せしたいと考えています。 ＜主な仕事内容＞ ■業務内容 リサーチャー出身の事業責任者の直下で、リサーチャーのご経験を活かし、ディレクション業務（クライアントのニーズ把握から調査票の作成、実査＆集計のコントロール、分析）に深く関わっていただきます。社内のセールス担当及び提携BPOと連携し、提案～実査の円滑な業務推進を期待します。 ■業務範囲 ・マーケティングリサーチを行う調査会社や事業会社とのアライアンス構築の支援 ・LINEリサーチを利用するクライアント獲得の支援 ・マーケティングリサーチの内製化支援SaaS「スパコロ」の提案～導入推進 ・新たなマーケティングリサーチサービスの立ち上げ支援（事例：ノビシロ社との協業サービス「ノバセル」）

【業務内容】 あなたにお任せしたいお仕事は、データ分析の基となる基盤の立案や方針策定、 構築などや、データの可視化や利活用、計測などの仕組みを構築するエンジニア業務のお仕事になります。 ・データ基盤の戦略立案や方針策定 ・データ基盤の構築・運用 ・データ利用部門との課題の定義、要件整理 ・データウェアハウスやデータマートの仕様策定や設計及び構築 ・各サービスのエンジニアと連携し、データソースをデータチームへ繋げる ・クラウドサービスを活用したシステムアーキテクチャの設計及びレビュー ・データの可視化やデータ活用の支援及びデータ設計や自動化 ・各プロジェクトで利用される BIツールの構築・運用 ・データ利活用の推進 ・データ計測の仕組みの構築・運用 ・マーケティングの効果測定で用いる計測環境を整える　など IT系だとCTCやSCSK、Skyや帝人など、WEB系だとアクセンチュアやシャノン、 PPIHなど業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、 1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます！ 【仕事で身に付くスキル】 エクストリームの事業モデルは 「デジタル人材事業」「受託開発事業」「コンテンツプロパティ事業」の3つの柱で成り立っています。 コンテンツプロパティ事業やグループ企業をはじめとした自社プロダクト開発のほか、 クライアントのプロジェクトを担当するので、スキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけることができます。 変化の激しい時代に通用する、本物のデジタルクリエイター・エンジニアになれる。 この自信がエクストリームで得られる大きなメリットです。

■業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 クライアントのデータ基盤の構築、運用プロジェクトのディレクション～実装、運用などを担当していただきます。 ■具体的には： ・クライアントのデータ基盤初期構築プロジェクトにおける要件定義、テクニカルディレクション業務 ・クライアントのデータ基盤の実装、運用業務（データクレンジング、集計設計、実装、etc） ・分析用ダッシュボード（BI）構築業務 ・分析指標やセグメント視点などを含むデータ基盤の活用提案（機械学習含む） など、これまでのご経験に応じてお任せします。 クライアントの課題に対して、マーケティング的な視点から「どんなデータが必要か」をロジカルに考え、 設計・実装のディレクションをしていただきます。 クライアントのざっくりした要望から本質を読み取り、コミュニケーションを重ねていける力も必要です。 プロジェクト毎にマネージャーもおりますので、フォロー体制もしっかりあります。

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

【募集背景】 　分析屋は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してきました。 昨今、コロナ禍での巣ごもり需要により生活が大きく変わったことから数年前に比べてもPOSやECによる販売データ、アクセスログやGPSデータといった自動取得データの活用が大きく進展しており、特に小売・流通業界からのお引き合いも多くなっております。 そのため、分析屋では小売・流通業界のドメイン知識をお持ちの方を求めております。 　データ分析とは、単に数値を可視化するためのものではなく、ビジネスやサービスにおける戦略など、さまざまな意思決定のための重要な指標であるべきです。高度な解析手法を使うだけではなく、ドメイン知識を用い仮説を立て、分析シナリオを定義することにより「使える分析結果」を導きだすことが非常に重要となります。 分析屋が、創業以来大切にしているのは”おもてなし分析”。 “データ分析におもてなしの心を添えて。 　無駄を省き、新しい気付きが感動を呼び、最後はその人らしい意思決定を促す“ そんなデータ分析の在り方です。 小売・流通業界のドメイン知識をお持ちのあなたこそ、業界におけるデータ分析の在り方をともに変えていけると信じております。 　データ分析業務を主軸におき、社員は多様なキャリアを実現しています。 ぜひ分析屋の一員として、お持ちのドメイン知識×顧客へのおもてなし分析で業界を変え、自己成長を実現しましょう！ 【仕事内容】 顧客が抱える課題の解決をデータの利活用を通して支援していただきます。 顧客とのコミュニケーションを通した分析設計から分析・レポーティングを行い施策の提案までお任せしたいと考えています。 当ポジションでは基本的に以下の業務を担当していただきます。 - プロジェクトに関する顧客との折衝 - 分析設計 - PythonやBIツールを用いたデータ分析 - レポーティング・施策提案 ※スキルや案件により担当領域は変動いたします。 これまで培われてきた社内外のステークホルダーとの調整力やコミュニケーション力活かして顧客の課題解決に貢献頂きたいと考えております。 <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 【業務例】 ・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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） ・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案 ・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） 【ポジションと期待】 　当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。 　顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進（PM/PL）を行っていただけることを期待しております。 【キャリアパス】 ◆短期（メンバー） 　これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。 　研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。 ◆中期（PL/TL） 　データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。 　また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。 　チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。 ◆長期（PM/PL） 　PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。 　また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

【仕事内容】 ・広告主の課題の抽出、顧客・市場・競合分析 ・運用型広告中心のデジタルマーケティング戦略の立案・実行 ・広告分析とレポート作成 ・その他上記に付随する業務等 またスキルやご希望次第では業務範囲を広げ、広告主への改善策の提案なども可能です。 【変更の範囲：会社の定める業務】

【仕事内容】 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 <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 ～～～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 【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。

・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。 <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 ～～～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 ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

▼概要 リーダー候補として、クライアントのビッグデータを処理する基盤のアーキテクチャの策定から、 DWHやデータ加工処理の開発、機械学習モデルのML&Opsへの組み込み等、 開発案件を技術的にリードし、後進の育成もお任せいたします。 当社の根幹事業である受託開発サービスの更なる成長に向けた施策の企画実行や、 新規プライム案件のリードにチャレンジいただけるポジションです。 プレイングマネージャーとしてのロールを期待しています。 当社の開発体制として、案件ごとにチームを組んで開発を推進する体制をとっています。 そのため、同じ所属のデータエンジニアだけでなく、コンサルタントや、エンジニア、PM等の 色んなポジションの方々と協働で開発を進めて働ける環境なので、切磋琢磨し合いながらスキルを伸ばしていけます。 ▼具体的な業務内容 ・技術上の調査及び提案のための研究 ・顧客との要件定義、打ち合わせへの同席 ・メンバーのレビューや指導や支援などの開発チームの技術力向上 ・プロジェクトのスケジュール管理 ・コーディング作業 ・バグ修正作業 ・ドキュメント作成／修正作業 ▼過去の開発案件事例 ・マンションオンライン販売「sumune for LIVIO」 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」 ・多言語対応ヘルスケアサービス「WELL ROOM」 ・中小企業の経営相談と専門家を派遣できるサービス「中小企業119」 ・オンライン対戦ゲーム「ソーセージレジェンド2」 ・結婚式専用ライブ配信アプリ「WeddingLive」 ・オンラインクレーンゲーム「Liftる」 ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様な案件をいただいております！ 【言語・フレームワーク】 Pythonがメインですが、以下の言語やスキルも活用する場合があります。 開発言語：Python, Java等 分散処理：EMR, Spark, PySpark等 DWH：Redshift, BigQuery, Snowflake, Databricks等 DBMS：MySQL, PostgreSQL, DynamoDB, Firestore等 ETL：AWS Glue, Talend, PowerCenter, Informatica等 CI/CD：GitHub, Docker, CircleCI, GitHub Action, Terraform

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

■業務内容 マーケティング部所属のデータエンジニアとして全社のデータ分析基盤の運用に携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・SQLを用いたデータマートの作成 ・ETLツールTroccoを利用したデータ統合パイプラインの保守、設計、構築 ・データマネジメントの推進 ＜今後行っていく予定の業務内容＞ ・dbtの活用 ・モダンなデータ分析基盤へのリファクタリング

【仕事内容】 Data Engineerは、社内のデータを整備し事業に活用できる体制、基盤を構築し、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築だけに留まらず、 データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】 実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・アルゴリズム設計者と連携したデータ処理パイプラインの構築 ・データを分析し事業改善に関する仮説を提案、推進 ・バッチおよびストリーミングデータ処理基盤の設計、構築、実装 ・データ基盤の設計・構築 ・常に変化する複数プロダクトの共通基盤として利用できるマスタデータの設計および運用

＜データ分析を通じてクライアントに価値提供を行います＞ 各クライアントの販売/マーケティング/購買情報、業務量データを分析し、改善策の立案などをお任せします。 クライアントの課題を体系化し、最適なソリューションの提供を行って頂きます。 ※プロジェクト規模：2～3名程多数。（規模の大きいものは、10名弱。） ＜プロジェクト事例＞ クライアントの9割以上が1部上場企業、案件の9割以上がプライム案件です！ ・製薬会社：販売データ分析・販売シェア分析・処方箋データ分析・ターゲット施設の分析・MRリソース配置の最適化 ・ゲーム：KPI分析 ・情報通信：会員顧客の行動分析、流出流入分析 ・小売企業：店舗からの発注数量予測モデル構築支援 ■この仕事で得られるもの・やりがい ・元請け案件多数。直にお客さまとやりとり、提案が出来ます ・様々なソリューション領域に挑戦可能な環境で自身の業務領域を拡げることが出来ます ■コンサルタント職のやりがい 『クライアントから感謝される』ということに尽きます。 常に努力を積み重ね、良い結果が出た時にクライアントから感謝されることは嬉しいです！ なにより嬉しいのは、私たちの提言が実行され、売上向上やコスト削減の結果が出た時です。 ビジネスである以上、結果まで出して初めてクライアントから本当の意味で感謝頂けます。 切磋琢磨出来る仲間とともに、クライアントに価値を届けるために一緒に頑張りませんか？ 【技術・学習情報】 配属先となるデジタル改革・データアナリティクス事業部では、 業務改革・自動化・データ分析などの事業を推進しており、様々なソリューションに携わることが可能です。 その他、メンバー間で研修を企画し、研修講座を動画化するなど、自己学習に役立てることが出来ます。 ※使用している主なツール例 RPA ・Apache・Tomcat・MySQL・AWS・backlog・Slack・zoom データ分析 ・SAS・SPSS・anaplan・boomi・detadiver ■登壇履歴 ・「Planning DX 2021」　木村 　「ヒューマンリソースマネジメント業務におけるアジャイル型デジタル改革」 　「Anaplanを活用した費用対効果の高いアジャイル型デジタル改革」 概要：Anapanを活用した費用対効果の高い改革の進め方や業務毎の事例、 　　　他システムからの連携の事例をご説明。 業務例：営業、PSI領域（製・販・在の管理）、人事関連、研究開発でのポートフォリオマネジメント

PREVENTでは、レセプトや健康診断情報などの医療情報に加え、提供するDMPから蓄積されたライフログデータ、健診・採血データ、面談データ等の多種多様なデータを保有しています。 これらのデータを分析し、インサイトを提供することがデータサイエンス部のミッションです。 現在は社内解析基盤が整理され、次のステージに進む段階です。データ統合に関しては目処が立ってきたため、今後はアクティベーションやデータガバナンス（コレクション含む）に力を入れたいと考えています。 上記のミッションを牽引いただけるデータサイエンティストを募集しています。 経験豊富なデータエンジニアやアナリストと協力しながら、PREVENTおよび日本の疾患管理プログラム事業（DMP）の未来を切り開くであろうミッションの達成を目指しませんか？ ※DMPとは？https://www.wantedly.com/companies/prevent/post_articles/171126 # 具体的業務 フルリモートではあるものの、隔週で実施しているミーティングや朝会、勉強会でチームメンバーとの交流も可能です。 - Myscope運用 - アドホック分析 - ダッシュボードツールの運用 - 社内におけるデータ利活用の推進（データマネジメント） - 全社横断的なKPI策定支援 ※ DS部の概要についてはDSブログ（https://note.com/prevent_ds）もご参照ください。 # 開発環境 - 言語：Python - Cloud：AWS, GCP - DB/DWH：PostgreSQL, Athena, BigQuery - ETL/ELT：Embulk, dbt, AppFlow - ワークフロー：Step Functions - BI/ダッシュボード：Tableau, Superset - 構成管理：Docker - コード管理：GitHub - プロジェクト管理：Notion, Miro ※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

■3つの事業(オルタナティブデータの提供、オルタナデータによるDX支援、資産運用助言)を支える、 　データサイエンティスト業務を担当いただきます。 【主な業務内容】 ・オルタナ/ビッグデータ分析 ・新規オルタナデータの検証、マネタイズ方法の考案 ・資産運用戦略の開発 ・実用に耐えうる戦略が構築できた場合、資産運用助言事業にてパイロット運用の実施

＜募集背景＞ 組織拡大によりPMポジションの方を増員したいと考えています。 データサイエンティストのご経験がある方に、新たな知識・技術の導入をしていただき分析屋組織の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ＜仕事内容＞ ～顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援～ ＜業務概要＞ ■課題ヒアリング～戦略立案、分析設計などの支援を行います。 　ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用や 　データ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ■現在増えてきているプロジェクト内容としては、 具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った 各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 ＜主な業務内容＞ ご経験やご志向に合わせて①か②又は①と②の両方をお任せします。 ①エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備（データベース構築など） ・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） ・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など） ・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） ②ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データサイエンティストの育成をお任せします。 ・プロジェクトマネジメント 　-顧客のIT開発プロセス／予算／年間案件数の把握 　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 　-全体方針の検討／策定 　-タスク・スケジュール管理 　-稼働／コスト管理 　-進捗管理 　-品質管理 ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　 ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ＜主要取引＞ 　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 　多数いただいております。 ＜特徴（強み）＞ 　現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を 　含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 　そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、 　分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを 　一貫してご担当いただくことが可能です。 　また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を 　評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって 　取り組んでおります。 ＜開発環境・使用ツール＞ ※実装に関する知識があれば問題なし！ ■データ分析基盤/BIツール：Python,Tableau,Google Analytics SQL,R ■DB：Oracle Database/SQL Server MySQL/AWS ■インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure ＜過去の案件事例＞ 案件例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 内 容：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 ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python

【仕事内容】 DXソリューション事業部のAI PJにおいて、課題解決のための開発を担当します。 具体的には... ・テーブルデータ・画像認識・自然言語処理・点群処理・図面認識を初めとする様々なデータや技術の検証 ・DXプロジェクト成功のための、現場に足を運んでのヒアリングや現地視察 ・クライアント向けスライドやドキュメント、技術検証結果の作成 ・経営層に対するAI講習会など、全社的なDX戦略策定・実施のためのサポート CTOをはじめとする経験豊富なエンジニアと数理的な部分にしっかり踏み込んで議論し、最適な技術的アプローチや実装方法を導き、顧客の課題を解決し、社会実装とプロダクト化を実行していきます。

機械学習技術を利用したデータ分析業務を担当して頂きます。 ●注力ポイント AIに関連する分野。 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python, scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務

【仕事内容】 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、 それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、 プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence