〜グループ売上業界トップレベル／類似案件多数／育休後復帰率100％／社員定着率98%〜 ■業務概要【変更の範囲：会社の定める業務】 マーケティングチームにて市場分析作業に携わっていただきます。 マーケティングツールを用いたデータ分析やアクセス解析の業務支援を行っていただきます。 ※テクノプロ・エンジニアリング社の千葉支店への所属となります。 ・新規事業に向けたデータ分析、改善提案 ・新規事業の立案 ・メール配信/MAのデータクレンジング/SFAの登録、更新等マーケティングに関わる業務 ※1ヶ月ほどは業務に慣れていただくため出社となりますが、それ以降は必要に応じて出社いただき、その他は本人の希望にもよりますが基本的には在宅での勤務可能です。 ■勤務地【変更の範囲：会社の定める事業所】 当千葉支店は、千葉県、都内の案件を中心に保有しております。 具体的には、海浜幕張、千葉ニュータウン、その他各地、あるいは都内23区の通勤可能な場所でアサインしていきます。 エンジニアへの丁寧なフォロー体制が根付いており、離職率が低いことが当支店の特徴で、リーダーマネージャーの中には若手も活躍しており、頑張りに応じてステップアップできる風土。男性エンジニアも育休の実績があり、上司も後輩も働きやすい環境です。プライベート（例えばスポーツ、食事、ゲーム、アウトドアなど）で仲を深めているエンジニアも多く、仕事も私生活も充実できます。 ■案件の配属方法について エンジニアファーストの社風で、入社後は今後のキャリアプランについて面談を実施します。 案件のアサイン前には改めて面談の場を設け、プロジェクトに参画する意義、得られるキャリアについて当社からお伝えし、合意を得た上で配属をしています。 ■研修体制※社内承認を得た講座は全額会社負担！ 200種類以上の豊富なプログラムを用意しています。エンジニア各々のスキル/経験を可視化し、次のステップに向けた育成プランを常に把握できます。また、ヒューマンビジネス系研修や資格対策の研修も実施しています。 【企業説明動画】 会社紹介： https://youtu.be/-VNYM-jRZFo インタビュー： https://youtu.be/zDdDBd7Up2Y

【PythonやAIについて学ばれた実務未経験者歓迎！OJTで育成◎/スペシャリストやマネージャー等キャリアアップ◎/データ分析×AI利活用で事業推進支援】 ■採用背景 ”AIの社会全体への実装に向けた市場拡大”に向けて、企業として中長期の成長をするため、人員拡大をしております。 ■業務内容 アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供する専門企業の当社にて様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）を、AIを活用したデータ分析を用いてコンサルティングを行っていただくデータサイエンティストのジュニアアナリストとしてご入社いただきます。 ■業務概要 モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。 ※ハイクラス案件（高額受注）が中心 ■案件事例 金融／通信、EC・小売り、不動産、製造業、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。現在は、金融系が全体の半分程度を占めておりますが、他業界との取引も堅調に増加しています。 ■入社後研修 2週間〜1ヶ月、データサイエンティスト職のメンバーよりデータサイエンスとして最低限必要なコーディング・機械学習モデリング技術のインプットを行います。また、OJTとして実際のプロジェクトに参画いただき、教育を受けながら実務にも取り組んでいただきます。 ※研修期間は入社時のスキルセットによって変動 ■キャリアパス 個人差があるため一概には言えませんが、傾向としては以下の年数ご経験することで次のステップへ上がっていくことも可能です。 ・ジュニアアナリスト：1年程度 (新卒・第二新卒) ・アナリスト：2年程度 ・スペシャリスト/シニアスペシャリスト：3年程度 ・マネジャー/シニアマネジャー：3年程度 ・ディレクター ■同社の成長性 2016年に設立されてから、顧客数・案件数が堅調に伸長し、2022年にはグロース市場に上場しています。また、顧客数・案件数の伸長に伴い、売上高・利益高も伸びており、2022年3月期から2023年3月期では経常利益が約1.5倍伸長と大きな成長をしております。 変更の範囲：会社の定める業務

◇◆2カ月の研修でデータサイエンティストを目指せる◎／毎年200％増収を達成する20代中心の成長企業／働きがいのある会社認定◆◇ 東京大学・京都大学をはじめとする有名大学出身のアナリストも多数在籍。 論理的思考力の高いメンバーと日常的にディスカッションを重ねながら、未経験からでも圧倒的なスピードで成長できる環境です！ ■業務内容： 〜企業のデータを集計・分析して、業績向上・企業成長の支援◎〜 当社のクライアントは、金融・製薬業界、外資系企業など、大手・グローバル企業が中心。企業が保有するビッグデータをもとに、集計・分析を実施。売上アップや市場ニーズの把握といった企業課題改善に向けた企画・提案を行います。 ■データサイエンティストとは： 企業は購買データやホームページへのアクセスデータなど、膨大なデータを保有しています。でも、持っているだけでは活用できません。そこで各データを売上向上などの施策につながるように、集計・分析が必要となります。この分野を受け持つスペシャリストが「データサイエンティスト」で、ビッグデータやDX時代の到来とともにニーズが急速に高まっている専門職です。 ■業務内容の一例： ◇クライアント先におけるデータ分析業務 ◇分析用データの整備、データベースの構築 ◇統計モデル、機械学習モデルの設計・構築 ◇人工知能AIの開発による解析支援（例：プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装） ◇データ分析によるビジネスサイドへの施策提案　など ■研修について： 〜取締役自ら2カ月の研修を担当〜 入社後は研修からスタート。業界トップ級ランナーの取締役から直接指導を受けた社員たちが講師として、データ分析・集計の基礎、データの活用方法、プレゼン方法といったビジネススキルも丁寧に教えます。ご経歴や文系・理系などは一切関係なく、一から学べる環境です。 ＜研修カリキュラム例＞ ◇データ分析業務の概要 ◇統計学の基礎 ◇SQLの基本操作 ◇Pythonを使ったデータ処理　など ■チームについて： 20代・30代を中心に、未経験から始めたメンバーが多く活躍するオープンな職場です。お互いに切磋琢磨する社風が根付いているので、刺激を受けながら成長していただけるはずです。女性管理職も活躍中です。 変更の範囲：※入社後の職種変更なし

【エンジニア経験を活かしてデータサイエンティストにキャリアチェンジ】 ◆大手会社の上流からジョイン／AI・データ領域のプロフェッショナルとして活躍 ◆若手未経験からのキャリアチェンジ事例多数・データAI領域での専門性 ◆研修充実・エンジニアからデータ・AIに関する経験を積める環境 ■業務内容： LeanDataXは立ち上げ以来、機械学習・数理最適化に留まらず、それら知見を活かした新規サービス開発や経営/業務改革など、統合的なコンサルティングサービスを提供しています。本ポジションでは、データ分析・AIを活用したクライアントのDX推進をお任せします。 ■業務詳細： -データ活用を軸とする事業戦略/構想策定〜実行/定着化 -データ集計・分析、分析結果に基づく提案 -クライアントのデータ分析業務の構築、実装支援　 -データ分析の要件定義、データ分析シナリオの立案 -データ分析ツールの導入支援 -クライアントが抱える課題に対し、データを切り口にアプローチ 　等 ・クライアント企業の経営者や事業責任者への提案活動 -課題ヒアリングからDX戦略の立案・データ活用における課題の特定及び施策の提案 ■プロジェクト例： ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ■サポート体制： 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ■各種研修制度： ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり 変更の範囲：会社の定める業務

【「龍が如く」や「ソニック」のほか、数々の家庭用ゲーム機やスマホ、PC向けゲームタイトルの開発企業／フレックスタイム・在宅勤務・副業可能でワークライフバランスの充実を促進】 ■募集背景： 当部門ではコンシューマーゲームタイトル（例：ソニック、ぷよぷよ など）のインゲームデータを活用した製品・サービス改善を推進しています。 データを単に可視化するだけでなく、「何をどう変えるべきか」を導く分析を強化するため、データサイエンス技術に強い分析者を募集します。 ■業務内容 ●コンシューマーゲームのインゲームデータ分析におけるモデル構築・検証 ●Pythonを用いたデータ分析、機械学習モデルの設計・改良 ●統計モデリングや予測モデルによるプレイヤー行動分析・施策効果検証 ●SQLを用いたデータ抽出・加工、および分析基盤改善（エンジニア連携含む） ●分析結果をもとにした示唆出し・施策提案 ■企業の特徴／魅力： 同社は、世界的に有名なゲーム開発企業として、常に新しい技術とアイデアを追求しています。データサイエンティストとして働くことで、ゲーム開発の最前線で活躍し、プレイヤー体験の向上に貢献することができます。年間休日130日以上、フレックスタイム制やリモートワーク制度も整備されており、働きやすい環境が整っています。また、成長を支援するための研修プログラムも充実しており、継続的なスキルアップが可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇分析して終わり」ではなく、ビジネス課題を解決できるデータサイエンティストへ｜8割未経験入社｜毎年200％増収を達成する成長中企業◇◆ 当社では、研修を通してデータ分析の基礎を体系的に習得した後プロジェクトに参画します。 勉強会や技術共有、ラボ活動を通じて学び続けながら実務経験を積むことで クライアントに価値提供できるデータサイエンティストへと成長できます。 ■業務内容： 企業が保有するビッグデータを分析〜提案まで一貫して担っていただきます。 業務例 ・データ分析・データ基盤構築（SQL／Python等） ・統計／機械学習モデルの設計・構築 ・AIを活用した解析支援（例：物流ルート最適化、来店予測、顧客分析） ・分析結果をもとにしたビジネスサイドへの改善提案 ※案件は営業部が獲得しているため、業務に集中できる環境です。 　経験を積むことで、要件定義から参画し提案や課題解決まで一貫して担えるようになります。 ※プライム案件中心×幅広い業界の案件で深いデータに触れることができ、多角的な分析経験が積めます。 ■データサイエンティストとは： 企業は購買データやWebアクセスデータなど、膨大なデータを保有していますが、データは存在するだけでは価値を生みません。データサイエンティストはこれらのデータをもとに統計や機械学習を活用し、課題の特定から分析、さらに意思決定や施策実行に繋がる形で価値を創出する専門職です。 ■2ヶ月間の研修について： 入社後はデータ分析に必要なプログラミング言語の基礎から、実際のプレゼンテーションに向けた演習まで行います。業務に必要なスキルだけでなく、「自ら学び、実践する力」が身につくので、技術者として継続的に成長できる土台を築くことができます。 研修を監修した取締役の森谷は、Python学習"100本ノック"の生みの親。 現役データサイエンティストとして多くの企業に貢献し、データサイエンスにおける基礎学習法の開発も手がけた、業界屈指のスペシャリストです。 ■チームについて： 20代・30代を中心に、未経験から始めたメンバーが多く活躍するオープンな職場です。 お互いに切磋琢磨する社風が根付いているので、刺激を受けながら成長していただけるはずです。女性管理職も活躍中です。 変更の範囲：※入社後の職種変更なし

※株式会社りそなホールディングスへの在籍出向です。 【業務内容】 １）デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築 ２）リスク計測モデルの構築・システム開発 ３）与信審査モデルの構築 ４）不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築 ⇒取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発　等多数。 ・業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。 【お任せしたい職務内容】 ・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証 ・リスク計測システムの開発及び検証 ・生成AI等のモデル検証業務 【入社後の働き方】 ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。 案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。 また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。 ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。 【配属部署】 金融イノベーション研究所（リスク統括部 金融テクノロジーグループ） ・人数：20名程度（クオンツチームとデータサイエンスチームそれぞれ約10名） ・年齢層：20代を中心に、40-50代まで幅広い人財が活躍中 【出向先】 ・企業名：株式会社りそなホールディングス ・形態：在籍出向 ・事業内容：銀行持株会社として、次の業務を営むことを目的とする。 1.当会社の属する銀行持株会社グループの経営管理およびこれに付帯または関連する一切の業務 2.前号の業務のほか、銀行法により銀行持株会社が行うことのできる業務 ・勤務地：東京都江東区木場一丁目5番65号 深川ギャザリア W2棟 変更の範囲：原則変更なし。ただし、本人の同意ある場合を除く。

【エンジニア未経験から活躍多数／市場価値の高いデータサイエンティスト／データアナリストとしてキャリアアップ】 ◆充実した自社研修を通じた丁寧なフォローアップで経験を積めます ◆上流のプライム案件多数／平均残業9時間でWLBを整えながら働ける環境 ◆機械学習・AI・データサイエンスに関するスペシャリストに成長 ◆スキルアップ支援や資格補助制度あり／キャリア形成をサポート IT人材を採用・育成している当社にて、機械学習・AIエンジニアの業務をご担当いただきます。 ご入社後同期となる方と一緒に3ヶ月の研修を受けていただき、その後WEB／インターネット系大手企業のデータ分析などの実務をお任せいたします。 未経験であっても活躍できる体制を整えており、キャリアチェンジしてエンジニアとしての市場価値を高めていきたい方を歓迎しております。 ■キャリアパス： スペシャリストとして機械学習エンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアを伸ばしていく事や、PLPMとしてビジネスサイドも含めた経験を積んでいくことが可能です。 ■魅力点： ・充実した研修・未経験からの育成ノウハウがあり、しっかりとエンジニアとして成長することが出来ます、未経験からの中途入社者も多数いますが、しっかりと活躍しています ・福利厚生充実：子供手当1人月3万円、2人月5万円、3人以上月6万円と充実、中長期的な就業が可能です。 ・スキルアップ支援（3ヶ月毎に1万円までの書籍購入費補助あり）や資格取得補助制度／蔵書購入・社内書籍貸出制度などエンジニアの技術習得をフォローする体制有り ■充実した研修制度： 中途入社同期が多数おり、安心して研修を進められます。また、研修も自社内の元エンジニア社員が講師を担当しており、実際の実務に根差した実践的なアウトプットと、座学での研修をバランスよく実施いたします。 （1）研修 1ヶ月目…統計学、エンジニアリングに関して （2）研修 2ヶ月目…多変量解析と機械学習の基礎や分析手法 （3）研修 3ヶ月目…機械学習の実践 （4）研修後も先輩や講師のサポートがあります。 （5）主に担当する開発プロジェクトの内容 ・広告クリエイティブの自動生成に関わる機械学習モデルの構築 ・エンターテイメント企業のユーザー分析 等 変更の範囲：会社の定める業務

【エンジニア未経験から活躍多数／市場価値の高いデータサイエンティスト／データアナリストとしてキャリアアップ】 ◆充実した自社研修を通じた丁寧なフォローアップで経験を積めます ◆上流のプライム案件多数／平均残業9時間でWLBを整えながら働ける環境 ◆機械学習・AI・データサイエンスに関するスペシャリストに成長 ◆スキルアップ支援や資格補助制度あり／キャリア形成をサポート IT人材を採用・育成している当社にて、機械学習・AIエンジニアの業務をご担当いただきます。 ご入社後同期となる方と一緒に3ヶ月の研修を受けていただき、その後WEB／インターネット系大手企業を中心としたデータ分析等の実務をお任せいたします。 未経験であっても活躍できる体制を整えており、キャリアチェンジしてエンジニアとしての市場価値を高めていきたい方を歓迎しております。 ■キャリアパス： スペシャリストとして機械学習エンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアを伸ばしていく事や、PLPMとしてビジネスサイドも含めた経験を積んでいくことが可能です。 ■魅力点： ・充実した研修・未経験からの育成ノウハウがあり、しっかりとエンジニアとして成長することが出来ます。未経験からの中途入社者も多数いますが、しっかりと活躍しています ・福利厚生充実：子供手当1人月3万円、2人月5万円、3人以上月6万円と充実、中長期的な就業が可能です。 ・スキルアップ支援（3ヶ月毎に1万円までの書籍購入費補助あり）や資格取得補助制度／蔵書購入・社内書籍貸出制度などエンジニアの技術習得をフォローする体制有り ■充実した研修制度： 中途入社同期が多数おり、安心して研修を進められます。また、研修も自社内の元エンジニア社員が講師を担当しており、実際の実務に根差した実践的なアウトプットと、座学での研修をバランスよく実施いたします。 （1）研修 1ヶ月目…統計学、エンジニアリングに関して （2）研修 2ヶ月目…多変量解析と機械学習の基礎や分析手法 （3）研修 3ヶ月目…機械学習の実践 （4）研修後も先輩や講師のサポートがあります。 （5）プロジェクト例 ・広告クリエイティブの自動生成に関わる機械学習モデルの構築 ・エンターテイメント企業のユーザー分析 変更の範囲：会社の定める業務

◇◆毎年200％増収を達成する20代中心の成長企業／グローバルな事業展開も計画中／東京大学・京都大学をはじめとする有名大学出身のアナリストも多数在籍◆◇ ■業務概要： データ活用やAI導入に課題を抱える企業に対し、最適なソリューションを提案するコンサルティング営業です。 まずは、アプローチ先となる企業のリサーチからスタート。 電話・メール・SNS・イベントなど多様な手法を活用し、企業との接点を創出します。 その後、クライアントが抱える経営課題やデータ活用ニーズを深くヒアリングし、当社のデータサイエンティストと連携しながら最適な分析支援・AI活用ソリューションを企画・提案します。 単なる“モノ売り”ではなく、企業のDX推進や意思決定を支援する課題解決型の営業スタイルが特徴です。 ご契約後も、クライアントとデータサイエンティスト双方を継続的にフォローし、プロジェクト成功に向けた伴走支援を行います。 【具体的な仕事内容】 ・データ活用やDX推進ニーズのある企業のリサーチおよびアプローチ ・企業の経営課題やデータ分析に関するニーズのヒアリング ・課題解決に最適なデータサイエンティストおよびAI・分析ソリューションの提案 ・契約締結および関連業務 ・契約後のクライアント、データサイエンティスト双方への継続的なフォローアップ ※営業手法・ターゲット業界などは、個人の裁量で自由に選びながら挑戦できます。 ＼注目ポイント／ ★入社後の約2ヶ月間の充実した研修 営業の基礎はもちろん、AI・データ分析に関する専門知識まで体系的に学べるため、業界未経験の方でも安心してスタートできます。 ★経営者視点や事業づくりの考え方を間近で学べる環境 弊社の営業部は営業経験豊富な代表取締役直下の部署。 毎週フィードバックを受けられる環境だからこそ、多くのことを学びながら、これまでよりも格段にレベルアップした営業力が身に付きます。 ★成長市場であるAI・データ領域でのキャリア形成 提案力・課題解決力・市場価値の高い営業スキルを身につけながら、早期キャリアアップを目指せます。 これまでの経験を活かしながら組織を牽引していただきたいと思います。 変更の範囲：会社の定める業務

◆企業や社会の課題を“データ”で解決する ◆研修充実！実務未経験からデータサイエンティストへ ◆スキルを学ぶだけでなく、“使える状態”まで引き上げます！エンジニアからのキャリアチェンジも歓迎 ■業務内容 「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、クライアント企業の成長と成功を支援するスペシャリスト集団です。 データとテクノロジーを駆使し、お客様のビジネス課題を解決〜新たな価値創出をして頂きます。 ■業務詳細 データサイエンティストとして以下業務をお任せします。 ・クライアントの課題をヒアリングし、分析の方向性や必要なデータの整理 ・統計解析や機械学習を活用し、傾向やインサイトを把握しモデルの構築・評価 ・分析結果をわかりやすくまとめ、提案資料やレポートとして報告・支援 など 将来的には要件定義や企画提案といった上流工程にも挑戦可能です。 【プロジェクト事例】 ・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援 ・外資系銀行：プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析 【開発環境】 ・主要言語：Python、R、SAS、SQL ・クラウド：AWS、Azure、GCP ・BIツール：Tableau、Power BI ※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって異なります。 ■研修制度について 統計やデータ分析の実務経験がない方でも安心してスタートできるよう、独自の研修、育成体制を整えています。 ・研修期間はスキルに応じて最大5カ月 ・PythonやSQLなど、基礎から応用まで段階的に習得 ・グループ会社の専門教育機関による、少人数制の実践型カリキュラム ・質問しやすい環境で未経験でも安心 研修後は、OJTで実務に入りながら着実にステップアップできます。 ■働く環境 変化の激しいデータサイエンスの世界で長く活躍していくため継続的な学びを支える環境を整えています。 ・社内Wikiや勉強会によるナレッジ共有 ・オンライン共同学習会 ・年4回開催のノウハウプレゼン大会（MVP・新人賞あり） ・資格取得支援制度（取得実績は人事評価にも反映） 【組織構成】 当社は85名中80名がデータサイエンティスト。グループ全体では215名中170名がデータサイエンティストの構成です。

〜第二新卒歓迎！／20代活躍中／大手企業の経営課題をテクノロジーで解決／未経験から「データ×AI」を自在に操るプロフェッショナルを目指せる〜 ◎未経験入社者100％！IT業界未経験者も80％！研修が充実しており未経験でも挑戦可能！ ◎残業時間は月15〜20時間程、リモート案件もあり、ワークライフバランスが整う環境！ 大手・有名企業の売上UPや組織改革、マーケティング支援等に対し、データサイエンスやAI技術を駆使して最短距離での目標達成を支援します。 ■業務内容 ＜入社後の2ヶ月間＞ まずは自社開発のカリキュラムからスタートします。 ◎コンピュータ・統計学・機械学習の基礎 データ分析の「なぜ？」という本質を理解します。 ◎Python・SQL実践 現場で必須となるプログラミングとデータ抽出技術を習得します。 ◎クラウド（AWS等）の基礎・データ可視化 分析結果をビジネスの価値に変える術を学びます。 業界の第一人者である経営陣が直接レクチャー。 現場で即通用する「生きた知識」を凝縮して伝授します。 ＜研修後のステップ＞ スキルに応じたプロジェクトに配属されます。 （例） ◎大手化粧品メーカー：顧客データに基づくセグメンテーション強化 ◎広告データ基盤AWS上でのデータ収集・分析の仕組み開発 ◎製造業：安全指標のデータ収集加工プロセスの自動化 単なる分析作業員ではなく、「どうすればビジネスが加速するか」をテクノロジーで解決するプロを目指せます。 ■組織構成 平均年齢27.1歳で、20代・30代が中心の活気ある職場です。前職は営業、施工管理、ITエンジニアなど多彩な職種未経験メンバーが「専門スキルを身につけたい」という共通の想いで集まり、切磋琢磨しています 。 ■働き方 8割の社員が週2〜3日リモートワークをしております。（残り週1〜2日本社に出社、クライアント先に週1日出社） その他2割の社員はフル出社もしくはフルリモートで勤務しております。 残業時間は月平均月15〜20時間とワークライフバランスも整えられる環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜IT経験を活かしてデータサイエンティストに挑戦できる〜 ■業務概要： 当社にて、データサイエンティスト業務をお任せします。お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指し、コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、企業内製化支援まで幅広く対応します。 定期的なチーム会や技術レクチャーなど、交流やフォロー体制も整っているため、データサイエンス領域の経験がない方も安心して業務に取り組めます。 ■業務詳細 ◇データクレンジング ・データの収集、抽出、加工、集計 ・業務活用に向けたデータ整形 ・効率化できる業務の分析と自動化による改善 ◇データ基盤の構築・運用 ・分析に必要なデータの変換・整理 ・データ保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装 ◇ビッグデータの分析 ・PythonやRを用いたプログラム作成、分析ツールの活用 ・分析結果に基づく業務改善支援 ◇分析結果の可視化 ・Tableau、PowerBIなどを用いたグラフ化・レポート作成 ◇データサイエンス養成講座の運用 ・企業向け研修の提案・実施 ・教材作成や講師業務 ■プロジェクト例 製造、通信、通販、金融など、ビッグデータを保有する企業の案件が中心です。 【小売業界某企業】 ◇導入目的 商品の特徴や季節ごとの売れ筋を軸にした需要予測の精度向上 ◇導入効果 ・最適な値引き率の把握により、効率的なキャンペーン選定が可能 ・売上が10％アップし、廃棄ロスも減少 ◇分析の流れ ・売上データや割引データを基に統計的手法を検討 ・複数の予測モデルを構築し精度を検証 【IT業界某企業】 ◇導入目的 顧客アンケートから特徴的な顧客タイプを抽出し、セグメント化による施策立案 ◇導入効果 ・顧客セグメント化に基づくプロファイリングで販売促進を実現 ・似ている顧客グループ間の違いを明確化し、戦略を最適化 ◇分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、頻度や傾向を分析 ・クラスタリングによる顧客セグメント化と特徴比較 ■開発環境 ＜開発言語＞Python、R、SQL、他 ＜使用ツール＞Tableau、PowerBI、Snowflake、SAS、Azure、GCP、AWS ※入社後に学習可能 変更の範囲：会社の定める業務

【募集背景】社会課題でもある急速に進むデジタル化に向けて、企業はデジタル人材を求めています。 同社の製造業中心とした顧客はデジタル人材の不足及び課題解決をするソリューションを求めています。 DXソリューション統括部のデータサイエンス課では、 AI/データサイエンスの人材育成に取組、課題解決が出来る人材及びソリューションの提案を進めています。 益々需要が高まるこのビジネス領域で活躍出来るITの知識・経験がある方や人材サービス業界での 営業経験者を営業職として採用いたします。 【業務内容】①企業のデータ利活用を促進するデータサイエンティストの育成・社内からの人材公募や社外から採用を行い、 人材確保し高度なデータサイエンティストの育成カリキュラムを受講させる事により、 現場で活躍するデータサイエンティストの育成スキームの運営に携わって頂きます。 ②大手製造メーカーを中心とした既存先を回り、設計開発や製造における顧客課題のヒアリングを実施し、 課題解決に向けた提案活動を行っていただきます。 訪問先：人事・調達担当者（責任者）、技術部門の部課長クラス、現場責任者等 【主たる業務】過去・既存取引先へのニーズヒアリング及び顧客課題にあった自社エンジニアの 派遣／受託開発／ソリューション等の提案を中心に、未取引部署からの新規受注を目指す活動及び新規取引先の開拓も行っていただきます。 また、担当エンジニアの労務管理・フォロー業務も行っていただきます。

■募集概要： 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍（大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・）する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。 アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。 ◎数理モデリングに強みを持つチーム ◎生成AIに強みを持つチーム ◎ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 ■業務内容： コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。 ・データ加工 ・基礎分析 ・顧客課題の数理モデルへの落とし込み ・数理モデルを解くアルゴリズムの実装 ・誤差要因分析等のモデル改善分析 ・業務検証の設計 上記の業務に加えて、下記業務も行っていただきます。 ・プロジェクト全体の設計 ・プロジェクトのマネジメント ・新規プロジェクト・既存プロジェクトの拡大提案 ・スタッフメンバーの育成 ■プロジェクト事例： ・食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 ・青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 ・チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 ・百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 ・エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 ・製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 ■仕事の面白さ： ・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられること。 ■チーム構成： ・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名、平均年齢30歳（2025年3月時点） 変更の範囲：会社の定める業務

【世界中から集まる膨大・多種多様なデータを活用し、企画からビジネス成果の創出に至るまで幅広い領域で貢献】 ■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データ分析企画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： ・業務部門のマネジメントと協働でのデータサイエンスを活用したビジネス戦略の方針検討 ・プレイングマネジャーとしてのデータ収集・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（三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社）へ出向いただきます。 ※三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社：MUFG各社のシステム開発・運用等を担っている会社です。 ◎システム部門_行員インタビューhttps://www.mysite.bk.mufg.jp/career/circle/system/article10/ ■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/AI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/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、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。 変更の範囲：会社の定める業務

【エンジニア経験を活かしてデータサイエンティストにキャリアチェンジ／テクノロジー戦略コンサルタント】 ◆国内外最大手の顧客のデータ分析・企画改善提案を自身で実行できる ◆ディープラーニングやAIの活用／テクノロジーでの課題解決力 ◆充実した研修と日系大手のカルチャーで長期活躍を期待する社風／体制 ◆若手未経験からのキャリアチェンジ事例多数・コンサルタントとして成長 データサイエンティスト。コンサルタントとして、AnalyticsやAI、IoTに関する知見や経験を生かした改革推進業務をご担当いただきます。 企画構想からプロトタイピング、実データ検証から再実装まで分業せず一気通貫して対応を進めることができます。大手企業の経営層と直接対話しながら、課題解決を進められます。 ■データサイエンティストとしての業務範囲 ・Python、Rを用いたデータ分析やディープラーニングを含む機械学習による業務効率化を推進 ・数理最適化などの数理モデリングをリアルビジネスに適用させ、自動化、最適化を実現 ■コンサルタントとしての業務範囲 ・IoTに関するコンサルティング、またはセンサーやロボットを利用し、実業務の改革推進 ・AI、XR、量子コンピュータ研究、ロボティクス等、先端的な実領域への応用研究に取り組んでいる日立グループ研究員との協創活動や実運用推進 ＜プロジェクト例＞ NTT様やサントリー様、ANA様など日本を代表する大企業様と協業しながら、プロジェクトを進めております。 ・製造業、輸送業、通信業、サービス業など、様々な業界における最適化 ・戦略型AIシステム企画 ■ポジションの魅力： ・データサイエンスの観点を駆使しながら深層課題仮説を定義し、デジタルテクノロジーによる改善や、自動化を推進する一連のスキルを習得することができます。 ・DX戦略、ビジネス企画、業務課題定義、DX後の業務プロセス設計、組織デザインやガイドライン設計まで、幅広い経験を積み、展開まで実行。 ■教育体制： ・社内での各種ソリューション勉強会、事例共有会、OJT等を通じて中長期的に育成を実施 ・データ分析ツールの活用方法やデータから見る財務会計など、データ利活用に関わる基礎教育を案件事例から蓄積したナレッジとして伝える講座を実施 変更の範囲：会社の定める業務

■募集概要： 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍（大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・）する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。 アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。 ◎数理モデリングに強みを持つチーム ◎生成AIに強みを持つチーム ◎ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 ■業務内容： コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。 ・データ加工 ・基礎分析 ・顧客課題の数理モデルへの落とし込み ・数理モデルを解くアルゴリズムの実装 ・誤差要因分析等のモデル改善分析 ・業務検証の設計 ■プロジェクト事例： ・食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 ・青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 ・チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 ・百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 ・エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 ・製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 ■仕事の面白さ： ・ユニークな業務をしているクライアントが多く、面白いテーマと出会え、そのようなテーマに対し、クライアントが持つ業務知識と我々のもつ数理的な知識を掛け合わせて、より良いAIをクライアントと一緒に作りあげていける。 ・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられる。 ■チーム構成： ・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名、平均年齢30歳（2025年3月時点） 変更の範囲：会社の定める業務

【世界中から集まる膨大・多種多様なデータを活用し、企画からビジネス成果の創出に至るまで幅広い領域で貢献】 ■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データ分析企画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、実装、ビジネス現場への展開支援 ・データ収集およびデータ分析実務（解析・可視化・評価）等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（三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社）へ出向いただきます。 ※三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社：MUFG各社のシステム開発・運用等を担っている会社です。 ◎システム部門_行員インタビューhttps://www.mysite.bk.mufg.jp/career/circle/system/article10/ ■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/AI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/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、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。 変更の範囲：会社の定める業務

★データ分析×AI利活用で事業推進支援！課題設計からモデリング・分析、検証まで一気通貫で支援！キャリアアップに合わせて、より上流の業務をお任せ！ ★入社後メンターとともにご経験に合わせた1〜2か月の研修を実施！ AI・データ分析を用いたコンサルティングで、多様な業界の課題解決を行う同社にて、データサイエンティストのジュニアアナリストとして、ご入社いただきます。 最初は分析・モデリングや検証の部分に携わっていただき、キャリアアップに伴って、より上流のお客様の課題設定などから携わっていただきます。 ■業務詳細 ・クライアントが保有する各種データ（金融・決済・通信・EC 等）の整理・前処理（クレンジング） ・Python・SQL等を用いたデータ分析および統計解析の実施 ・機械学習モデルの構築、チューニング、精度検証 ・分析結果の解釈および示唆の抽出 ・分析結果を踏まえたレポーティング・資料作成 ・プロジェクトメンバーとのディスカッションを通じた改善提案 ■案件に関して 金融業界から決済や流通・小売等の非金融業界まで幅広く、データ分析コンサルティングやAIモデル構築支援の実績があります。 ＜事例＞ ・カードローンの事前与信モデル/人的審査モデルの構築・活用支援 ・AIを用いた電子書籍のラベリング業務の効率化支援 など ■育成体制 ＜入社後研修＞ ・期間：2週間〜1ヶ月 (入社時のスキルセットによって変動) ・担当：データサイエンティスト職のメンバー ・内容：データサイエンスとして最低限必要なコーディング・機械学習モデリング技術の習得 ＜OJT＞ 実際のプロジェクトに参画いただき、教育を受けながら実務にも取り組んでいただきます。 ■キャリアパス 以下のように徐々にキャリアアップが可能です。 ・ジュニアアナリスト：基礎力の構築 ・アナリスト：分析実装の中核 ・スペシャリスト：分析とビジネスの橋渡し ・マネージャー：課題設定とプロジェクト推進の責任者 ■同社に関して AI・アナリティクスを軸に、金融を中心とした多様な業界で、課題設定から分析実装・運用まで一気通貫で支援するグロース市場上場企業です。 コンサルティング事業で得た知見をもとに、プロダクト開発および提供も行っています。 変更の範囲：会社の定める業務

■□実務経験1年からチャレンジOK！／要求分析などの最上流から参画可能／AIの先進技術を身につける事が可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／定着率95％／平均残業18.3h／定時退社／有給休暇取得促進□■ ■概要： AIエンジニアとして自動運転／先進運転支援システム（AD／ADAS）や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、 顧客の製品、システムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発（AI-OCR等）に携わっていただきます。 ■業務内容： ・画像認識・自然言語処理を活用したDeep Learning アルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装したシステムの開発（Microsoft Edge、クラウド、オンプレ、MLOps） ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。 ■配属予定部署の特色：一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。 未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 また、顧問の大学教授による勉強会が月2回開催され最先端技術を学べます。 ■キャリアパス： 当社のキャリアパスとしましては、エンジニアとして配属された後、技術一辺倒ではなく、いずれはマネジメントもお任せする予定です。 また資格取得のための研修も行っており、短期的なキャリアだけではなく、中長期的なキャリアも描きやすいよう設計されています。 ■当社の魅力： 社内ブログや社内SNS等を通しての情報共有などを積極的に行っており、社内の情報発信、情報共有が密に行える環境です。 社長と社員の距離も近く、会社内の情報と経営陣の考えていることの社員への伝達も頻繁になされています。 産休、育休をはじめ休暇制度も充実しており、長期的に就業されたい方は歓迎します。 年間休日：124日（2025年度実績、有給休暇は除く） 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 1）デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築 2）リスク計測モデルの構築・システム開発 3）与信審査モデルの構築 4）不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築 ⇒取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発　等多数。 ・業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。 ■お任せしたい職務内容 ・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証 ・リスク計測システムの開発及び検証 ・生成AI等のモデル検証業務 ■募集背景 金利のある世界が到来しお客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える人財が必要な状況です。 経験者以外に、クオンツ・データサイエンスの実務経験がない方も歓迎します。ベテラン社員への相談はもちろん、グループ内には若手社員が多く在籍していることから、一緒に勉強会をして知識習得・技術向上を目指していただくことも可能です。今後のキャリアとしてクオンツ・データサイエンスを希望し、専門性を高めていきたい方はぜひご応募ください。 ■入社後の働き方 ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。 案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。 また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。 ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。 変更の範囲：原則変更なし。ただし本人同意がある場合を除く

■業務概要： データ分析の内製化を支援する当社において、機械学習モデルの構築やデータ前処理・特徴量設計を中心に、実務を通じてスキルを伸ばしていただきます。入社後1年はチームの先輩と壁打ちしながら基礎力を固め、将来的には顧客説明や実装までを担うデータサイエンティストへ成長していただきます。 ■業務詳細： 入社から1〜2か月は基本知識をキャッチアップするための研修（データ分析の考え方から各ツールの技術研修など）を受けていただきます。また、OJT担当者が定期的に1on1を実施しサポートします。研修課題のゴールに到達したら案件にアサインされ、実業務に入ります。案件は基本的に技術領域によってアサインされますが、挙手制も可能で、技術面などでアサインの希望を出すこともできます。 〈入社当初からご担当いただく業務〉 - 機械学習モデルの構築補助 - データ前処理・特徴量設計（特徴量エンジニアリング） - 分析結果のパイプライン化 - アプリケーション実装補助 ■組織構成 データコンサルティング事業部は30名くらいの組織となります。年齢層は20台後半〜30代前半がボリュームゾーン、ディレクターは30代中盤です。過去中途入社の経歴等でいうと様々ですが、未経験は4割ほどおり、市役所や飲料のOEMメーカーの研究職、デジタルマーケの経験者や元々マーケ領域のデータ基盤系の業務をやっていた方など様々です。 ■社風 社内SNS（Teams）を活用して有志での勉強会を開催するなど社員同士のコミュニケーションが活発です。社員インタビュー・採用ノートもご確認くださいませ。 ・インタビュー：https://recruit.truestar.co.jp/interview ・採用note：https://note.com/truestar_recruit ■就業環境／働き方： リモート：週3日〜4日 フレックス制度：有（コアタイムを除いて自身の都合の良い時間帯に勤務が可能） ■使用する言語・ツール： ・BIツール：Tableau ・ETLツール：Alteryx、dataiku ・DWH：Snowflake ・言語：Python / SQL / R / Javascript ・infra:AWS / GCP / Azure 変更の範囲：会社の定める業務

＼求人の魅力ポイント／ （1）成長著しいDX市場で自身の提案が企業の成長に直結するやりがい！ （2）IT・データ領域の専門知識が身につき自身の市場価値も高められます！ （3）代表取締役直下で経営者視点も学べる （4）販売職出身の方など営業未経験者活躍中！ （5）大阪支社立ちあげメンバーとしての活躍を期待！ ■業務概要： クライアント企業に対して、データ分析サービスを提案します。データサイエンティストとタッグを組んで、企業の課題解決や意思決定のご支援をさせていただきます。 企業は顧客データや販売データなど、様々なデータを保有しています。しかし保有しているだけでは価値がなく、適切に集計・分析して「事業に活かせるデータ」にする必要があります。これはデータサイエンスと呼ばれる最先端の領域で、当社は企業の経営課題改善や集客・売上アップを実現するスペシャリスト企業です。 ■提案の進め方： （1）クライアントへのアプローチ ニーズがありそうな企業のお客様に内勤メイン（電話・メール・SNSなど）でアプローチ。最近では企業様の方から当社にデータ分析に関するお問い合わせをいただく機会も増えております。 （2）ヒアリング・ご提案 1人あたり6〜10社担当し、「顧客データを分析したい」「売上向上に繋げたい」といったお客様の課題やご要望をヒアリングし、適材なデータサイエンティストをご提案します。 （3）アフターフォロー 成約後も別の要望や追加の依頼がないかヒアリングを行います。 ※営業手法・ターゲット業界などは、個人の裁量で自由に挑戦できます ※1人で抱え込まず、チームで協力して成果を追うスタイルです ※契約は数カ月から長期間まで様々で、開拓したクライアントは自身の顧客としてその分インセンティブに反映されます！(※リピート率高め) ■入社後： 入社後は2か月間、営業の基礎研修とデータ分析に関する基礎知識をしっかり習得いただけるため未経験の方でも安心してスタートできる環境です！研修終了後は、複数の既存クライアントを担当しながら実務を開始するため、新規開拓のみを急に任されることはありません。 ■キャリアパス： 実績次第では幹部候補として会社運営側に加わるキャリアもご用意可能です！ ■組織構成： 営業部9名（男性7名、女性2名） 変更の範囲：会社の定める業務

▼業務概要 当チームのミッションは、データサイエンスを駆使してプロフェッショナルサービスの価値を向上させることです。 社内の業界プロフェッショナルと連携しながらクライアントのビジネス課題をデータ分析にて解決します。様々な業界出身の多様なデータサイエンティストで構成されるチームとなっております。 不正検知、商圏分析、顧客分析、将来予測、口コミ分析、デジタルマーケティングなど幅広い領域において、多様なデータに触れながら様々な分析手法を試し、新たな示唆を与える分析を提供します。 またデータ分析に留まらず、クライアントのビジネスプロセスを深く理解し、ヒアリングから業務設計、将来像の構想までを包括的に手がけるコンサルタントとしての役割も担います。 ▼身につくスキル・キャリア ・一人一人が大きな裁量権を持ち積極的に挑戦できる環境であるため、自らがリーダーシップを取って未経験領域にも果敢にチャレンジし、成長していくことが可能です。ゆくゆくは現場の責任者やマネージャーとして成長する機会を提供する可能性もあります。 ・クライアント企業の全社ベースの課題を取り扱うことが多く、会社の経営判断に直結するデータ分析を経験できます。データサイエンティストとしてのテクニカルスキルはもちろん、さらにそのデータから新しい示唆を導きだしてビジネスにインパクトを与えるアドバイザリースキルも磨くことが可能です。 ・経営層との距離が近いからこそ、経営者目線を身につけることが可能です。 ▼組織の雰囲気・環境 ・部門独自でプロジェクトに関与するうえでの主要スキル向上を図る研修や、案件事例共有等ナレッジを展開しており、社員が相互にフォローし合う環境があります。 ・一人一人が確実にスキルアップができるよう、入社者に各自スキルセットシートを記入してもらい、それに基づいてカスタマイズした学習リストを作成したり、デロイトグループおよびデロイトグローバルが提供するe-learningのAnalyticsコンテンツを受講いただけたりと育成体制も充実しています。 ・案件のみに限らず、組織強化に向けた意見を出してチャレンジできる環境があります。 変更の範囲：会社の定める業務