キーワード「データサイエンティスト」 × 勤務地「東京都」の検索結果

Ｐｙｔｈｏｎを用いたＡＩ関連や業務自動化の開発案件を担当。 機械学習モデルの構築支援やＲＰＡツールの開発 ・データ処理・分析にも携わります。 最新技術を身につけ ・スペシャリストやデータサイエンティストへのキャリアパスもあります。 【変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般】

ＤＸ・データ活用におけるテクノロジーコンサルタント データエンジニアとして ・データに関わる課題解決をリードしていただきます。 変更範囲：会社の定める業務

製薬会社での副作用評価業務の効率化・品質向上を目的として ・Ｓｎｏｗｆｌａｋｅを基盤に将来的なデータソース拡張性に備え たデータのＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅを構築 ・ＰｏｗｅｒＢＩ を前提にデータ活用／分析／可視化の統合プラットフォーム整備 を行います。 変更範囲：変更なし

＊システム開発を通して顧客の満足を得るお仕事＊ データとしてクライアントからの要望に応じ ・設計・実装・テストとシステム開発の一連の業務に対応していただきます。 また希望に応じて ・先端技術を活かした自社製品開発においても経験やセンスを発揮し貢献してもらいたいと考えています。 ＊具体的な業務（一部例）＊ ・データパイプラインの設計・開発・保守 ・データベースの設計および最適化 ・データ分析チームと連携したデータ可視化やＥＴＬの実装

データベースを活用するお仕事です。 大量のデータを分析し問題解決したり ・データベースを集約化しユーザーが効率よくデータを閲覧できるようにする事を行っています。 データベースの種類は問いませんので ・データベースの仕事したい ・してみたい方は 是非 ・ご応募ください。チャレンジ応募おまちしております。 《変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般》

お客様の大規模データ統計 ・分析に携わって頂くエンジニアの方を 複数名募集しております。 データベース管理用のシステムを使い ・各データの管理から担当し て頂くことでどのデータがどこにあるかなど習熟して頂きます。 習熟度合いを見て ・実際にお客様の要望に合わせたデータ抽出や ・結合 ・資料作成などを行って頂き ・最終的にはそれを基にした業務 改善提案などに活かして頂きます。 ＳＱＬやＤａｔａｓｐｉｄｅｒ ・Ｐｙｔｈｏｎなど様々な知見を吸 収して頂けますので ・キャリアプランを幅広く取って頂けます。 まずはお話をお伺いできればと思いますので ・是非ご応募下さい。 （変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般）

データ統合・分析基盤の構築案件です。 上流工程から携わりスキルを磨けます。 分析経験者やＤＢ設計経験者歓迎。 ＜主な作業内容＞ ・データマート設計 ・ＥＴＬ開発 ・ＳＱＬチューニング ・パフォーマンス改善 ・データ品質チェック ・監視フロー作成 ・分析基盤強化・ドキュメント作成 変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

社長や事業部長直下の調査室で ・経営拡大をミッションに各プロジェクトの調査・モニタリング ・課題解決におけるデータ分析を推進していただきます。 ・データ集計（ＳＱＬ等） ・新規出店グループホームの建設会社調査 ・各事業に関する分析 ・マーケティング ・ローデータから統計資料の作成 ・自動化ツール制作 など 各プロジェクトに参画して解決策の提案をしていただきます。 業界未経験の方も ・得意の分析スキルを活かして新しい分野にチャレンジできるポジションです。（業務の変更の範囲：当社の定める範囲）

多彩なサービスを運営しているデータプラットフォームで 利用者のデータ利活用の生産性を最大化させるために活動頂きます。 作業内容としては以下の通りで経験に応じて対応頂きます。 データ抽出・加工 データ観察 データモデル開発・精度検証 経験豊富な方にはビジネス側との コミュニケーションもお願いいたします。 在職中の方は入社時期についてもご相談ください。 変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

ＥＴＬツールを用いてデータ抽出や結合を行い ・その結果をお客様 へと還元する業務を担当して頂きます。 お客様先のビッグデータを取り扱うため ・セキュリティやコンプラ イアンス意識が非常に求められますが ・データエンジニアとしての キャリアを積むことが可能です。 ＥＴＬツールはお客様先希望により様々ございますので ・何かしら のツール経験をお持ちであればその経験を下地にキャッチアップを して頂けます。 また ・ＳＱＬでのデータ抽出なども行いますのでご経験・知見をお 持ちですと業務理解や習熟が進みやすいです。 （変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般）

■データエンジニアの具体的な業務 ＧＣＰ ・ＡＷＳのクラウド上でビッグクエリを用いて開発やデータ 連携を行う業務です。 ・既存の各データベースの精査 ・ビッグクエリなどを用いたデータベースの作成（ＳＱＬ） ・ＧＣＰ上へ蓄積されたデータの最適化やインフラ整備 ■アナリストの具体的な業務 作成した大きなデータベースをもとにデータポータルで画面を作成 し ・数字の見える化を行います。 ・ジャパネットグループ内や社外データの連携 など （変更の範囲：会社が定める範囲）

ＡＷＳにあるデータをＤａｔａＳｐｉｄｅｒを使用し ・Ｓｎｏｗｆｌａｋｅへデータ連携するアプリ開発を担当いただきます。 ＥＴＬツールのご経験があるかたのご応募をお待ちしております。 チームで対応しているので経験に応じて作業振り分けます。 インフラエンジニアとしてステップアップしたい方は大歓迎です。 ご経験に不安がある方でもお気軽にご応募ください。 変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

お客様からお預りかりしたデータを専用ツールを使って可視化させるお仕事です。 現時点で高度なスキルは求めておりません。 基本的なツールの使い方 ・課題の見つけ方 ・データの読み解き方 ・見せ方まで丁寧にお教えします。 ●ＥｘｃｅｌやＡｃｃｅｓｓなどの専用ツールによるデータの 集計や加工 ●報告書や通知物用データの作成 将来的には ・データ分析担当者（アナリスト）として活躍することもできます！ 変更の範囲：会社の定める業務

いま見ていただいている原稿を作っている ・採用企画という部署のメンバー募集です。 データ作成やデータ分析 ・市場調査をご担当いただきます。 ・データ作成（求人原稿のメンテナンスや分析データの生成） ・データ集計 ・採用に関する分析 ・マーケティング ・自動化ツール制作 など 事前知識は必要ございません！ Ｅｘｃｅｌ関数（ＩＦ程度）の使用経験があればＯＫ。 また ・ＰｙｔｈｏｎやＧＡＳを使用できる方は ・スクレイピングで自動データ収集もお願いいたします。 （業務の変更の範囲：当社の定める範囲）

＊個々人のスキル・志向に応じて業務にアサインしています。 ＊ご経験に応じて無理のない業務から始めていきますので ・ＩＴ業界未経験やブランクがあった方も活躍中です。 企業内でＢＩツール（Ｔａｂｌｅａｕ ・Ｐｏｗｅｒ ＢＩなど）やＳＡＳを使用し ・データ分析支援を行っていただきます。 主な業務は各種ダッシュボードの作成 ・データ集計 ・内部向けの資料作成となり ・ＳＱＬなどのクエリ作成を伴う業務もあります。 企業へのデータ利活用の提案や分析基盤の構築など ・適性やスキルに応じて幅広いキャリアを築けるお仕事です。 ※変更範囲：会社の定める業務

社内のＩＴ企画室にてデータ入力関連業務をしていただきます。 【主な業務内容】 ・顧客名簿のデータ入力及び編集（ＡＣＣＥＳＳを使用） ・メール配信業務（パッチファイル ・一覧表の作成及び管理） 他にも社内ＰＣのアップデート管理 ・メールアカウント登録等 ・幅広い業務を担当して頂きます。 ※業務量は ・希望就業時間 ・スキルによって調整いたします。 ※未経験者歓迎！丁寧に指導します。 ※業務に慣れ次第 ・在宅勤務での就労も可能です。ＰＣ ・スマホ貸与 変更範囲：変更なし

社長や事業部長直下の調査室で ・経営拡大をミッションに 各プロジェクトの調査・モニタリング ・課題解決における データ分析を推進していただきます。 ・データ集計（ＳＱＬ等） ・新規出店グループホームの建設会社調査 ・各事業に関する分析 ・マーケティング ・ローデータから統計資料の作成 ・自動化ツール制作 など 各プロジェクトに参画して解決策の提案をしていただきます。 また ・ＰｙｔｈｏｎやＧＡＳを使用できる方は ・スクレイピング で自動データ収集もお願いいたします。 （業務の変更の範囲：当社の定める範囲）

ＢＩツールによるデータ分析やその付帯業務をお願いいたします。 【ツール】Ｔａｂｌｅａｕ ・Ｑｌｉｋｖｉｅｗ ・Ｐｏｗｅｒ ＢＩ ・Ｄｒ．Ｓｕｍなど 【言 語】ＳＱＬ ・Ｐｙｔｈｏｎ 【業務例】ＢＩツールの開発 ・レポートの設計・開発 ・データ加工 ・データ連携 ・分析など ※担当業務は適性やご経験に応じてご相談させていただきます。 ※３年以上のブランク ・転職回数の多い方も歓迎 ※在宅勤務可（周辺機器の貸与あり） ※キャリアカウンセラーが常駐しており ・サポート体制も充実 ・変更範囲：ＩＴエンジニアとしての業務内で変更の可能性有

・データ分析業務 ・顧客との打合わせ ・システム設計業務 変更範囲：変更なし

大規模データの収集と処理基盤を整えます。 ＥＴＬ処理やパイプラインを最適化します。 品質向上のための検証と監視を実施します。 分析部門と連携し利活用を推進します。 改善提案と標準化を継続的に行います。 《変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般》

物流会社向けのデータ抽出及びツール作成を行って頂きます。 データベースから必要なデータを抽出し ・抽出したデータの 加工編集を行うほか ・抽出したデータを要望に合わせて加工し 分析に適した形式に整形します。 分析用ツールの作成にはＰｙｔｈｏｎにて作成致します。 経験の浅い方もブランクのある方も歓迎ですので ・是非ご気軽にご応募ください。 変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

・ｗｏｒｄ ・Ｅｘｃｅｌなどのソフトで ・建設・土木のデータ整理 ・仕事先は ・高速道路の維持管理を行う ・有名外郭団体でのお仕事 ・図面 ・ＡｏｕｔＣＡＤできる方優遇 ＊変更範囲：会社の定める業務

大手Ｗｅｂサービスのデータ分析・自然言語処理等の ＡＩ・機械学習開発プロジェクトを担当していただきます。 【主な業務内容】 ・検索最適化・広告配信ロジックの改善 ・自然言語処理を用いたテキスト解析・要約生成 【活かせる経験・スキル】 ・Ｐｙｔｈｏｎを用いた開発業務経験 ・データ分析や論理的思考が好きな方 技術トレンドを積極的にキャッチアップできる方が活躍中！ 【変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般】

Ｐｙｔｈｏｎ（Ｄｊａｎｇｏ・Ｆｌａｓｋ）を用いたＷｅｂサービスやデータ処理システムの開発をご担当いただきます。 Ｐａｎｄａｓ ・ＮｕｍＰｙ ・Ｊｕｐｙｔｅｒなども活用しております。 設計〜実装・運用までを行い ・データエンジニアやＡＩ領域へのキャリアも目指せます。 【変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務】

メーカーで使用している管理システムの 顧客データ管理サポート業務になります。 主な業務として ・データ入力や修正 ・削除などを ・必要に応じてご対応いただきます。 データ入力経験や事務経験が活かせる業務ですので ・ご興味のある方からのご応募是非お待ちしております。 変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

■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

【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

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 ＜データの種類＞ 大手通信キャリアのビッグデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ Web広告データ など ＜PJT例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築 ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ▽詳細PJT 一部 ■例1 スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート) 1. 基礎分析 (データ可視化分析) RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握 分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート 環境：BigQuery、Looker Studio 2. 予測モデルの構築 ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上 さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現 環境：Python (scikit-learnなど) 3.レコメンドアルゴリズムの最適化 協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現 環境：Python (scikit-learn、Scratchなど) ■例2 事業会社のECサイトにおける全マーケティングチャネルの顧客獲得単価最適化を支援 さらに、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなコミュニケーション施策設計／運用に寄与 1. マーケティングツールにおけるカスタマーデータ統合 (顧客情報一本化) Google Analytics：Web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Orange：ECサイトのトランザクションデータ 各データをユーザー単位で一本化し、BigQueryに分析用DWHを構築 2. BIツールを用いた分析環境構築 BigQueryから、BIツール連携用データマートを作成。Tableau やnehan など、各種BI・分析ツールと接続し、データ分析PDCAを仕組み化。分析環境の効率化を図る 3. CRM施策の最適化 クロスチャネル下におけるデータ分析で、CRM施策、設計／運用を支援 顧客獲得単価の低いチャネルにおいて顧客の新規獲得を促進、さらに利益率の高いチャネルへユーザーを誘導するなど、粗利を効率化する施策を実施 ■例3 物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減) 配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現 ＜開発環境＞ ・言語：SQL、Python、R ・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure ・データプラットフォーム例：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他 ・BIツール例：Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO ・ETLツール例：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt ・その他ツール例：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS ※ シニア積極採用中 ※ 定年60歳迄、再雇用65歳迄（2024年9月現在） ※ 60歳以降の試用は契約社員予定となります

＜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

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

◇データサイエンティストを将来的に目指したい方歓迎！◇ ソフトウェア・ハードウェアの統合と様々な要素技術を駆使して、 高品質で信頼性の高いトータルソリューションサービスを構築、提供している当社にて、 システム開発業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： 大手コンビニチェーンの本社に駐在していただき、プロジェクトに取り組んでいただきます。 現在30名ほど駐在しておりますが、20名ほどがマネージャーとして管理業務も行っています。 クライアントの要望に応じて ・PM ・アプリケーション開発 ・業務部門の効率化支援 ・データマイニングのためのデータ抽出、加工 ・データマイニングソフトを用いたデータ分析 ・分析結果をもとにしたマーケティング動向 ・顧客傾向などの導出 ・施策の提案 ・BIツールによるデータ活用環境の提供 上記の業務などをお任せいたします。 入社後はデータエンジニアリング業務を中心に取り組んでいただき、 将来的にデータサイエンティストとしてPMなどのポジションも担っていただきます。

・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

データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、データマネジメントの プロセス整備、システム実装などを主にご担当いただきます。 【プロジェクト例】 ・某大手証券会社のIB（投資銀行）業務の数値リサーチPJT ・銀行様向けにEUCツール開発PJT ・動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJT ※官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、構築、運用・保守、 　技術支援など一流企業の大規模プロジェクトが多数です。

【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。

【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。

子会社である株式会社ヘルスケアコンサルティングへの出向していただき、データサイエンティストとしてご活躍いただきます。2022年1月に会社を始動させたばかりですが、多くの引き合いをいただいており、業務拡大による募集となります。 ■業務内容： HCC社では、現状製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、下記の通り幅広い業務を行っております。 ◇市場調査／マーケティング戦略／医療ビックデータ解析によるレポーティング／論文執筆／HTAなど ■業務の特徴： 今回は顧客開拓を行う社長／役員のもとで解析実務や論文執筆実務を担っていただきます。 ※労働集約的なコンサルティングのみならず、ご希望に応じてプロダクト開発などのプロジェクトへの参画も可能です。 ■キャリアパスについて： データサイエンティストとして医療ビックデータや医薬マーケットへの理解や経験をさらに深めていただき、その後はコンサルタントとして自ら顧客を開拓していただくことや、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆いただくこともできます。また、プロダクト開発も検討しておりますのでプロジェクトに参画いただき、ビジネス側でプロダクトマネージャーや事業部長等のポジションを目指していただけます。 ■働きやすい環境： 残業月20時間以下、フレックス制度、在宅勤務（一部利用可能）と、ワークライフバランスを重視した働き方が可能です。また、産休・育休率取得率が非常に高く、その後の復職者も多いのが特徴で、男女問わず家庭と仕事を両立して働くことをサポートしています。 ■当社の特徴： 【40万人を超える医療従事者が利用する医療情報専門サイト】 当社は「情報技術と映像の力で明日の医療をもっとよくする」ことをミッションとし、インターネットを通じて医師・医療者の日常臨床に役立つ記事や動画等の情報をお届けするとともに、製薬企業に対し、医薬情報提供活動を効率的に行うソリューションを提供しています。 【製薬企業・医療従事者双方のニーズに並走したサービス展開】 生活習慣病からスペシャリティ（がんや希少疾患など）への情報提供の充実を望む製薬企業、医療従事者双方のニーズに応えるべく、がん治療に関わる専門家医師を抱えるフェーズワン社との業務提携や、キーオピニオンリーダーの生の声を届けるため、ソーシャル機能を備えた医療・医学ニュースサイトをオープンするなど、製薬企業、医療従事者双方のニーズをマッチングさせるためのサービス提供に力を入れております。

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり 【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】 - プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます - 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 - 参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） - ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 - Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 - 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（[https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211%EF%BC%89)』 - 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 - 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23[）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23%EF%BC%89) - 外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ - ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 - データサイエンスのスペシャリスト - データサイエンス組織の責任者 - 技術に強いプロジェクトマネージャー - 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 - 大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり 【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】 - プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます - 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 - 参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） - ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 - Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 - 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（[https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211%EF%BC%89)』 - 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 - 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23[）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23%EF%BC%89) - 外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ - ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 - データサイエンスのスペシャリスト - データサイエンス組織の責任者 - 技術に強いプロジェクトマネージャー - 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 - 大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！ お客様の抱える経営課題を、データサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 - 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード - クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 - 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） - 国際会議、論文などによる技術調査 - アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価 - AWS, GCP, ABEJA Platform等への商用実装 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） - 前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成 - 技術スタックについては、https://stackshare.io/abeja/abeja-datascienceをご覧ください。 - https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111のブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 - フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 - プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 - 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) - お客様とのコミュニケーション - 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 - 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

【募集背景】 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - チームリーディング、メンバーメンタリング - クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う - メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う - 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

■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。

＜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

▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。 案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。 ＜業務内容＞ 様々な課題をデータで解決いたします。 ・要件定義 ・データパイプラインの設計／構築 ・データPF・DWH・DMの設計／構築 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ整備 など ＜開発環境＞ ・言語：SQL ・インフラ：GCP、AWS、Azure ・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake ・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt ＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 など ====================== ▼データアナリスト ＜業務詳細＞ 上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。 様々な課題をデータで解決いたします ・データの加工／集計／抽出 ・データ分析設計／実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用／整備 など ＜データの種類＞ 大手通信キャリアのビックデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ WEB広告のデータ など ＜PJT例＞ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ====================== ▼両職種共通 ＜職種の魅力＞ ・多種多様なビックデータの取り扱いができるため、技術の幅をより広げることができる ・直受け案件のため、より上流の工程で働けたり、幅広い業務に携わることができる ・充実した資格取得奨励手当制度により、技術者としての市場価値を高められる ＜入社直後にお任せ予定の業務＞ 面接や面談にてヒアリングした上で、一人ひとりにあったプロジェクトにアサインいたします。 求人票にPJT例を記載しておりますので、ぜひご確認くださいませ。 ＜業務を通して得られるスキル＞ ◎データアナリストとして専門的なスキル・知識を極めたい方や、 　プレイングマネージャーへのステップアップを目指す方にもマッチするポジションです。 　当社が手掛ける案件には誰もが知っている大規模サービスのデータ基盤構築を 　要件定義から手掛けられることも多くありますので、やりがいが非常にある業務です。 ◎様々な業界でのデータを扱えるため、技術者としての市場価値を高められ、 　クライアントの業種を問わず、様々な業態のプロジェクトに関与することで 　様々な業界知識と適応力を高めることができるため、プロフェッショナルなスキルが身につきます。 ◎社内勉強会参加や主催することも歓迎されており 　知識の共有やコミュニティの形成をサポートする環境です。 　エンジニア同士の技術も高めあえます。 ◎「DX」「データ活用」「AI」領域のプロフェッショナルと協働し、 　最新の技術やトレンド情報を収集する機会が豊富です。 ◎今後のステップアップとしてプロジェクトリーダー、マネージャーを目指すことも可能ですし、 　さらにスキルを磨きたい方にはデータ活用コンサルタントへステップアップも可能です。 ＜組織構成＞ 1ユニット：4～7名（マネージャー、リーダー含む） ＜働き方＞ リモート勤務：週1,2回出社OK（メンバーコミュニケーションも含めた出社）※案件により異なる 年間休日：125日程度 副業：可能（申請許可必須）

【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

【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

【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

＜業務内容＞ AI/生成AIを活用した社内業務の効率化の検討および製品への技術適用による製品価値向上の検討 ならびに、社内で独自に構築するAI/生成AIシステムの運用管理

【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