●SQL・Pythonでのデータ分析・基盤開発・エンジニア経験/リーダー・マネジメント経験を活かしていきたい方向け！事業拡大やメンバー育成をお任せ ●シニア層積極採用中・定年60歳迄、再雇用65歳迄で長期就業可能 ●多種多様な大手クライアント先からの直請け案件が100％、上流からワンストップ ◆概要【変更の範囲：会社の定める業務】 約１5０名以上のデータアナリスト・サイエンティストが在籍し、お客様のKPI/KGI達成のための分析・指導をはじめ予測モデル作成、AIサービスの企画・構築などをおこなっています。 また、日々のデータ集計、分析といったお客様のビジネス推進から、分析環境構築（オンプレミス、クラウド）、BI導入による見える化といった支援もおこないます。 大手クライアントや大手SIer様とのPJが多数あり、データアナリスト、データエンジニア業務を経験することが可能、またデータサイエンティスト以外にもAIエンジニアなど幅広くキャリアを描いていくことが可能です。 ■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。 ・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 ＜開発環境＞ ・言語：SQL、Python、R ・データPF：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他 ・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio ・その他ツール：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS ■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／メガバンク向けの、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 ・生成AI向けデータ整備 ■扱うデータ例 大手通信キャリアのビックデータ ECサイト、スマホアプリの行動データ

【データサイエンティスト／研修大充実で微経験から挑戦可能◎／多種多様な業界のデータ分析に携われる／残業15h／売上150%で成長中】 ■業務内容： ・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 経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。 将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。 【変更の範囲：会社が指定した業務】 ＜マーケティング領域例＞ ・デジタルマーケティング ・地方自治体向け支援・調査・分析 ・リサーチ ・POSデータ分析 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど ■仕事の魅力： ・ビジネスの企画から実装まで関われる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・クライアントの声を生で聞くことができる ・金融、エンタメ、通信、製造、製薬、地方自治、法人その他多種多様な 業界のデータに触れることができる ・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ■案件事例： （1）外資系自動車メーカーでのCRM業務 全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援 顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当。CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現 （2）自治体サービス支援：市立病院での改善施策具体化支援 前年までの調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案、具体的なサービス改善のアクションプランの提供 （3）飲食業における顧客分析 マーケティング戦略立案に対する支援 ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析。知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施

■概要：データアナリスト（チームリーダーポジション） データアナリストは、事業に寄添い、ビジネス課題をデータを活用し、解決していく職種です。 例えば、次のようなプロジェクトに関わってます。 ・データ分析における相談 ・プロジェクトの推進 ・全社共通分析データマートの構築 ・データの可視化環境設計（ダッシュボード） ・広告回収予測構築 ・未取得データの取得 ■業務内容： 当社全体のデータ活用支援をミッションとし、以下の業務をお願いします。 ・データ関連プロジェクトの推進 ・各担当事業のデータスチュワード ・事業KPI設計 ・BigQuery上への分析用データマート構築 ・SQLを用いたデータ分析、施策立案 ・ビジネスにおける課題抽出／データ分析 ・BIツール等のデータの可視化 ■開発環境： ・言語…SQL、 Python 等 ・インフラ…GCP（BigQuery 等） ・チーム開発ツール…JIRA、Confluence、Bitbucket、Gitlab、Slack ・BIツール…Looker ・PC…Windows or Mac（どちらか選択） ■ポジションの魅力： ◎データ活用を活かした様々な事業貢献のできるポジションです。 職務範囲が複数サービスに渡っており、自信のプレゼンスを社内の多くのステークホルダー（経営サイド・事業サイド）にアピールできます。 事業規模も大きいため、年間で億円単位の売上貢献も可能です。 ◎約60サービスを展開しているDMMGroupの2，000を超えるテーブルのデータを扱うことができ、事業の意思決定が可能な様々なデータソースを活用できます。また、業務範囲も多岐に渡り、データ取得〜分析、活用提案まで幅広くデータに関連する業務を経験することが出来ます。 問題設定、仮説立案、分析設計、分析実行、施策提案、実行、効果測定まで一気通貫でプロジェクトに関わっていくことができるのも魅力です。 ◎データインフラ、データサイエンスを専門としたチームと密に連携し、分析環境やデータ基盤に関する課題を迅速に解決することができます。 現時点では、ビッグデータを効率的に処理するデータ基盤やクラウド計算リソースを活用できる環境が整っています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜黒字経営継続、自己資本比率80%越えの安定経営企業／仲間と一緒に楽しむコミュニケーションサービスを数多く提供／リモートワーク可能／フレックス／福利厚生充実〜 ■業務内容： ＜「モンスト」をデータ分析で支えるデータアナリスト／データサイエンティストを募集します＞ モンストをはじめとした、モンストブランド全体のデータ分析を担当していただきます。 日々蓄積される膨大なデータを使って集計や統計分析を行い、施策の効果測定、サービス改善、課題の把握・解決を通じて事業を支援します。 担当範囲はモンスト本家ゲームだけに限らず、新規ゲームやIP・メディアミックス領域まで多岐にわたります。 ■具体的な業務内容： ・分析依頼内容から目的の整理（分析設計の作成） ・BigQueryでのSQLを利用した集計、データの可視化 ・LookerでLookMLを用いたExploreの作成、ダッシュボード化 ・分析依頼内容のレポート作成 ・分析成果の報告 ・KPI設計、分析セグメント設計 ・BigQueryのテーブル作成 ■業務の魅力： ・ゲーム内の課題発見から仮説の検証、分析結果のレポート作成やプレゼンテーションなど、一連の分析業務を担当し、直接企画担当者や意思決定者に対して提案ができるポジションです。 ・業界内でも有数の規模を誇るサービスの日々増加する膨大なデータに加え、新規ゲームやIP・メディアミックス領域における多様なデータを横断的に扱っていただきます。 ・様々なゲームのデータ分析で活躍してきたアナリストや、複数のサービスでデータ分析基盤を開発・運用している経験豊富なデータエンジニアが在籍しており、互いに成長できる環境があります。 ■開発環境： ・言語: SQL ・分析基盤: BigQuery ・分析・可視化ツール: BigQuery Studio、Google Sheets、Google Colaboratory、SPSS Modeler ・BIツール: Looker ・その他: GitHub、Slack、DocBase ※アナリストが主に利用している技術とツールを挙げていますが、記載以外の技術やツールについても導入可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

【業務内容】①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 ・既存分析環境からDatabricks Lakehouse Platformへのマイグレーション案件 ・データパイプライン （データ取り込み～データ整形） の設計及び実装案件 ②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の提案業務 【案件事例】・Azure OpenAI Serviceを活用した対話型インターフェイスの実装 ・Databricks環境の設計実装と、データパイプライン（データ取り込みからデータ整形）の設計実装 ・Azure DatarbicksのPoC、既存分析環境から新分析環境へのマイグレーションの実施 【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

【国内大手プライム案件中心/95％自社内勤務/TISグループ/クライアントへの報告・提案も一貫してお任せいたします】 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■概要： 国内有数のビッグクライアントに対するデータ分析特化型のコンサルティングに携わります。 クライアントのビジネスに深く踏み込むコンサルティングを売りにしており、マーケティング施策の最上流から顧客の意思決定をサポートします。 分析実務未経験でも、先ずSQLが出来れば高度な統計解析が出来るデータアナリストを目指せます。 当社では一人ひとりがビジネス・統計・プログラミングを習得し、フロント・コンサル・プレゼン・フォローまで一貫して手がけており、データ分析領域の”総合格闘家”を育成しています。 ■サポート体制： ・SQL研修〜データ検品〜模擬報告を含む最長3ヶ月の研修／専任講師有 ・担当は原則一人1案件。作成したレポートは必ず先輩がチェック ・TIS、バンダイナムコエンターテイメントとの資本関係で毎月安定した案件を受注 ・社内の各分野のスペシャリストが随時、勉強会を開催 ・ナレッジ共有基盤をもとにこれまでのノウハウもキャッチアップしやすい環境 ■キャリアパス： 将来的にはアナリスト、エンジニア、コンサルタントという職種それぞれにおいて、マネージャー、スペシャリストという多様なキャリア形成が可能です。 ■魅力： ・様々な業界の大型プロジェクト多数：ゲーム案件だけではなく、TISグループで金融系の案件、水族館のデータ分析などに携われます ・データ分析×コンサルティング：ただのデータ分析で終わるのではなく、施策提案までを担うため、データ分析とコンサルティングスキルを身に付けられます ■当社について： 当社は、統計学、データマイニング及び数理最適化をコア技術とする「データ分析」により、クライアントのビジネス課題の解決や利益創出に取り組む データ分析特化型コンサルティングファームです。 「AIは統計学・データ分析の一部に過ぎない」という考え方を基本スタンスとし、AIを包含する澪標独自の「データ分析」を定義しております。データ分析結果の提供やシステム構築だけでなく、 ビジネス課題の改善施策までを一気通貫で提案しクライアントの課題解決に貢献しています。 変更の範囲：本文参照

■□トップクラスタクシー配車アプリ「GO」／IPO準備中／日本のモビリティをアップデートする様々なサービスを提供□■ ■ポジション概要： タクシー配車サービスGO事業に関するデータ分析に携わっていただきます。 当社のサービスではタクシー事業者様、エンドユーザー様双方から大量のデータを収集し分析することができます。 日本の法人・個人タクシーの総台数約22万台のうち半数の約10万台がGO Inc.の提携車両となっており、これだけ多くの動体データを扱える会社は日本になかなかありません。 プロダクトに寄り添い、身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 ・定量的な意思決定サポート・施策評価 ・分析課題の発見から提案までアナリスト主体で行うプロダクト分析 【変更の範囲：会社が指定する業務全般】 ■業務詳細： ・タクシー配車サービスGO事業に関するデータ分析 ・定量的な意思決定サポートおよび施策評価 ・課題の発見から提案までを主体的に行うプロダクト分析 ・データの定量モニタリング ・SQL（BigQuery）、Python、R、Lookerなどのツールを使用してデータ分析を実施 ■利用ツール： SQL：BigQuery 言語：Python, Rなど BIツール：Looker ■組織構成： 人数：データインテリジェンス部全体で20名（データアナリストは8名） 役割：プロダクトマネージャーや開発チームと連携し、タクシー配車サービスGO事業のデータ分析を担当。データ分析を通じて意思決定をサポートし、施策評価やプロダクトの改善に貢献します。 ■本ポジションの魅力： ◎本ポジションのミッションは「データから得られる様々なインサイトを発信することでプロダクトや事業を正しい方向に導く」です。 └単なるデータ分析ではなく、プロダクトや事業を”根幹から”見つめていくポジションで、組織からのプレゼンスも非常に高いです。 ◎日本有数の動体データを扱っていただきます。 └日本の法人／個人タクシーの総台数・約22万台のうち、半数の約10万台が当社の提携車両です。 └2,200万ダウンロードのユーザデータ・累計数億kmを超える走行データ（地球の円周の数百〜数千倍の走行データ）を抱えています。 変更の範囲：本文参照

【未経験からデータアナリストに挑戦したい方へ！「大手SlerのTISグループの経営リソース」×「スタートアップの柔軟性 ・スピード感」で事業拡大中／大手プライム案件多数／95％自社勤務】 ■業務概要： 国内有数のビッグクライアントに対するデータ分析特化型のコンサルティングを担当します。クライアントのビジネスに深く踏み込み、マーケティング施策の最上流から顧客の意思決定をサポートする役割を担います。プライム市場上場グループの経営リソースを駆使し、様々な業界の案件を継続的に受注しており、組織の拡大を図っています。未経験でも、充実した研修制度が整っており、高度な統計解析ができるデータアナリストを目指せます。 ■職務詳細： （1）課題抽出：「ユーザーの離脱防止」「売上増加」などの課題を顧客との対話から抽出し、分析設計を考案 （2）SQLによるデータ抽出・集計：データ分析の基礎として高度なSQLを習得 （3）多変量解析・データマイニング：SPSSやPythonで高度な解析を実施 （4）レポート作成：分析結果をPowerPointやExcelで可視化し、施策提案をします （5）クライアントへの報告：定期報告会でのプレゼンテーションと改善施策の提案をします ■組織体制： 同社は約140名の社員を擁し、うち約120名がデータサイエンティストです。10名が博士号取得者であり、多様なバックグラウンドを持つ専門家がおります。 ■研修体制： SQL研修から始まり、データ検品、模擬報告を含む最長3ヶ月の研修があり、新人も安心してスキルを習得できます。担当は原則一人1案件で、作成したレポートは必ず先輩がチェックします。 社内の各分野のスペシャリストが随時、勉強会を開催し、ナレッジ共有基盤をもとにこれまでのノウハウもキャッチアップしやすい環境です。 ■企業の特徴： 同社は設立以来、データ分析とAIコンサルティング事業において成長を続けています。澪標アナリティクスは、スタートアップの柔軟性・スピード感と大手グループの経営リソースを兼ね備えたハイブリッドな企業体です。国内有数のビッグクライアントと直接取引し、最先端の技術を駆使して多くのプロジェクトを成功させてきました。今後もデータ分析領域での飛躍を目指し、優れた人材の育成と最新技術の研究開発に力を入れています。 変更の範囲：会社の定める業務

◆職種未経験からデータ分析キャリアへ/チーム制で充実のフォロー体制/SQLやPythonなどSEスキルも身に付く◆ ■サイバーエージェントの新事業〜未経験からデータコンサルタントとしてもキャリアを築ける■ ・広告/ゲーム/メディアに次ぐ柱として「DX支援」を強化中 創設4年程の若い組織で、さらなる成長フェーズを迎える組織で成長可能です。 データエンジニアとしての仕組み作り、データサイエンティストとしての分析、コンサルタントとしての提案まで、全網羅できるポジションです。 ・未経験でも不安なく取り組める環境 入社後3ヶ月程はSQLやPythonなどの言語学習からスタート。担当開始後もチーム制でクライアントへ提案を行います。 ■業務内容 大手クライアントが保有する顧客属性や購買情報等のビックデータを、整理して分析を行い、マーケティングにおける活用提案まで行います。 SQLやPythonを用いたコーディングで基盤構築を行い、BIやTableauを活用した分析、広告戦略の提案と実行まで行えることが魅力です。 国内トップクラスのAI研究チームを持つ強みも活かし、AIを活用したクーポンやダイナミックプライシングなど、先端のプロモーション提案も行っています。 ■組織構成 2,30代の若手社員が活躍する40名程の組織です。8割以上が中途社員で、金融や人材、メーカーなど幅広い業界から入社をしています。 1チーム3,4名体制で大手クライアント2,3社程担当します。保守や新規立ち上げなど案件ごとにフェーズが異なるため、1つ1つ集中して取り組めるのが特徴です。 データ分析経験者だけでなく、Google広告等の運用経験者、無形商材の営業、事業企画経験など、経験職種も多様でポテンシャル評価で採用を行っています。 ■入社後イメージ <顧客アサインまで>入社後3ヶ月ほど、Udemy等の研修ツールも活用しながら言語を学び、サンプルデータを基に分析→提案の練習を行います。 <アサイン後>チーム内でスキルに応じた業務をお任せします。未経験の場合は、簡単な実装や保守運用など、エンジニアの基本をお任せしていきます。 ■データ本部紹介 https://www.cyberagent.co.jp/service/dx/data/ 変更の範囲：会社の定める業務

【データサイエンティスト／研修制度充実／SHIFTグループ／多種多様な業界のデータ分析に携われる／残業時間平均15h／年間休日126日】 ■概要 プライム上場SHIFTグループの中でデータ分析に特化しており、大手顧客案件も多数あります。業界は絞らず、案件にはビックデータを扱っているものもあります。 ■業務詳細 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。 ・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 ■プロジェクト例 （1）大手ゲーム会社様PJ／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 ・SQL, Google BigQuery （2）大手金融会社様PJ／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 ・Python （3）アパレル会社様PJ／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 ・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 ■研修体制 入社後1か月〜2か月が研修期間となります。 スキルに合わせて、Tableau、SQL、Python等の研修をご用意していますので、データ分析が未経験でも安心してご入社頂けます。入社以降も様々な研修を用意しているので、キャリアプランに合わせて受講できます。 ■魅力 お客様先に常駐して集計したデータから課題分析を行うことで、顧客に近い立場で課題解決提案を行えます。データを集めてPDCAを回していき、分析結果を元に施策を顧客に提案していきます。常駐型で指示通り業務をする内容とは異なり、顧客の課題解決のために自身で意思決定をしていく業務となります。 ■キャリアパス マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースで分かれており、希望に合わせたキャリアを構築できます。また、四半期に一度試験があり、SES部から他部門に異動できる制度もあります。

【募集部門概要】 データマネジメント部ではビジネスモデル検討から、定量分析、事業をとりまく中長期的な市場・制度動向の調査を行い、社内の他部署と連携しながらエネマネビジネスの事業化に取り組んでいます。 【募集ポジション】 本採用ポジションのデータアナリティクスチームでは分析担当者が社内外の様々な定量データを用いた、統計的な分析を通してサービス改善提案や新規の予測・制御ロジックの開発・実装を行っています。 【業務内容詳細・役割】 本採用ポジションでは、データ分析担当者として課題設計から、分析設計、仮説検証、実装、効果検証までの幅広い範囲を担っていただきます。 ・ 業務部門との折衝・要件定義 ・ Databricks上でのダッシュボード構築・運用 ・ KPI設計および業務モニタリング支援 ・ 分析テーマの企画と実行 ・ データ品質の確認および活用に向けた改善提案 ・ 分析手法・アウトプットの標準化とナレッジ共有 ※分析の分野例：電力需要予測、再生可能エネルギー発電量予測、蓄電池制御ロジック開発、EV充電制御ロジック開発、解約顧客予測、各種施策の効果検証 【分析環境】 ・分析基盤　DataBricks ・使用言語　Python、SQL ・プロジェクトに応じて変化する可能性あり ※応募時点ではDataBricksの経験がなくても入社後に学習する意欲があれば可 ＜活かせる技術・スタック＞ ・ SQL（BigQuery、Redshift、MySQLなど） ・ BIツール：Tableau / Power BI / Looker ・ スプレッドシート（Google Sheets / Excel） ・ データマートやDWHの基本的な知識 ・ Python（Pandas, NumPy, matplotlib, PySparkなど）、R ・ GitHub / GitLab、Docker、CI/CD 【キャリアパス】 当社では、マネジメントキャリアとプロフェッショナルキャリアの2つのキャリアパスをご用意しており、ご本人の志向に応じて選択いただけます。いずれのキャリアパスを選択されても、将来的にはリードアナリストとして、当社のデータ活用を牽引していただくことを期待しています。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 様々な顧客データ（※）を統合し、データプラットフォームを構築するサービス領域のエンジニアとして以下を担当いただきます。 ※広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEB上で得られる顧客データと、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ ・クライアント企業の分析要件に基づいたデータ抽出要件の整備 ・データ基盤の構築（CDP・DMPやDWH） ・データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルの設計・プログラミング（SQL等を活用） ■利用する主なツール例 ・TresureData（CDP）※TresureData社のマスターパートナーとして認定されています。 ・Adobe Audience Manager（DMP） ・GCP（GoogleCloudPlatform）（DWH） ・Tableau（BI） ・DOMO（BI）

〜完全未経験可／2か月間の教育体制◎／医療分野におけるリサーチ案件／将来的には案件の要件定義など上流工程にも挑戦可／年休125日(土日祝)・残業16h程度〜 ■業務内容： 当社は、医療分野におけるリサーチのオーダーに対して、データベースを用いたデータ抽出・分析、レポート作成を行っています。現在プライム上場企業での常駐案件を請け負っており、顧客からのニーズの高まりを背景にデータ分析スタッフを増員いたします。 ■医療データ分析とは： 医療機関では、どの病気に対して、どの薬が処方されているのか、どのような治療効果があったのか、等の実臨床データを、SQLを用いて抽出・分析します。抽出・分析したデータ結果は製薬会社／研究機関にフィードバックされ、最終的に新薬の開発などに活用されています。 ■組織構成： ・解析チーム24名※うち5名が当社からの常駐・平均年齢34.2歳 プライム上場企業での常駐勤務となり、弊社からはマネージャー含め5名が活躍しています。 ■入社後研修の流れ： はじめのうちは丁寧なOJT研修を実施いたします。データ分析未経験でも問題ありませんので、ご安心ください。 ・1〜2日目：業務説明後、テストデータを使用して抽出条件の設定などを試し、データの扱いについて大枠を理解していただきます。 ・〜1ヵ月目：過去案件などを用いて、データ抽出・分析を少しずつ習得していただきます。 ・〜2ヵ月目：過去案件でのデータ抽出と並行しながら、少しずつOJTにて実案件に取り組んでいただきます。 ■働き方： ・残業時間平均16h程度／月 ・フレックスあり ・年休125日 ■基本的な業務の流れ： （1）当社の取引先である、各種医療データの分析、調査、コンサルティング業務を行っている会社から、製薬会社の依頼に基づいたデータ抽出・分析のオーダー。 （2）オーダー内容について、調査会社の担当者とすり合わせ。 （3）医療ビッグデータの中から、SQLを使用して必要としているデータを抽出。 （4）調査会社の担当者と、お互いの分析結果を照合。認識にズレがなければ、結果を納品します。 ※案件の期間は短いと2〜3日、長いと1〜2ヶ月かかるものもあり、大体が2週間程度です。3〜4件ほど担当いただきます。 変更の範囲：会社の定める業務

【リモート可（居住地は日本国内であればどこでも可能）／フレックスタイム制（コアタイムなし）／福利厚生充実】 ■ポジション概要： 機械学習やデータ分析を活用したプロダクト開発及びプロジェクト進行をご担当いただきます。 ■業務詳細： LINEヤフーの各サービスに機械学習・データ分析を活用したプロダクトの企画、開発、導入推進、運用の業務を担当いただきます。 ■ミッション・展望： 機械学習やデータ分析活用によるLINEヤフー各サービスのユーザー体験の向上、売上への貢献 ■主な業務内容： ◇企画：機械学習・データ分析を活用したサービスの提案 ◇要件整理・仕様具体化：企画をエンジニアの実務に落とし込むための具体化 ◇開発管理：機械学習・データ分析プロジェクトの開発の進行・管理（プロジェクトマネジメント） ◇社内におけるデータ分析・活用・機械学習の基盤や仕組みの共通化、および推進 ◇機械学習のエンジンの改善など（ABテスト等を活用） ◇担当プロダクトにおいて、社内ガバナンスと開発規定に従った運用保守業務 ◇関係部署との円滑・良好な業務進行 ◇プロジェクト遂行上のリスクの把握とコントロール（契約や関連法規への対応なども含む） ※上記全てを同時に行うのではなく、担当する案件のフェーズによって変化します。 ■開発環境： Python, Spark, SQL（Trino/Spark SQL）, Airflow, Hadoop, Kubenetes ■企業概要： 当社は、2023年10月に、LINE株式会社やヤフー株式会社などのグループ会社による再編を経て誕生した日本最大級のテックカンパニーです。『「WOW」なライフプラットフォームを創り、日常に「！」を届ける。』をミッションに掲げ、検索・ポータル、eコマース、メッセンジャー、広告など、多様な領域において事業を展開しています。 約40の国と地域から集まった1万人以上の従業員が働くLINEヤフーは、ユーザーに感動を与えるサービスを提供し続けるとともに、インターネットの力を通じてより豊かで便利な暮らしの実現に貢献していきます。 変更の範囲：会社の定める業務

システムエンジニアとして、4DINの自社サービスの開発・保守・運用に携わっていただきます。 ※クラウド上でのサービス改修がメインになります。 【具体的には…】 ・臨床情報分析支援プラットフォーム『SIMPRESEARCH』のアップデートや機能追加 ・ETL構築（SQLを利用してデータ抽出・加工） ・BIツールを利用してデータ可視化 ・リアルタイムデータ収集～ビッグデータの可視化・分析まで 　ワンストップソリューション提供における分析作業支援 （SQL・R・Pythonを利用したデータ調査、SQL等を利用したデータクリーニング作業） チームでの対応になるので、いきなり上記すべてをお任せすることはありません。 お客様は、全国の「大学病院」や「製薬会社」がメイン。 プロジェクトには、2～5名のチーム体制で参画するため、 入社時点で医療業界の専門知識は一切不要です。 今後大きく成長が見込まれる産業の為、業務知識を徐々につけることで あなたの市場価値を確実に高めることができます。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 【手がける商品・サービス】 ◆臨床情報（※1）のウェブブラウザ上での分析を支援するプラットフォーム『SIMPRESEARCH』 ◆医療データに特化した臨床情報の匿名加工ツール『CoNaxs』 ◆リアルワールドデータ（※2）を利用したデータベース研究支援サービス『Academic Service』　など ※1医学や研究開発の情報 ※2調剤レセプトデータや保険者データ、電子カルテデータなど、臨床現場で得られる診療行為に基づく情報 【開発環境】 ミッションクリティカルシステムではない為、基本的には夜間対応・サポートは基本的に発生しません。 学会参加やリリース作業等により、休日出勤をお願いする可能性はありますが、代休の取得が可能です。 <注目ポイント1> 自社サービス開発だからこその働きやすい環境！ エンジニア9名中3名が女性、その多くが子育て中という当社。 自社サービス開発だからこそ実現できる、真の働きやすさがあります。 時間にしばられない柔軟な勤務体系で、授業参観や子どもの送迎はもちろん、 兼業での働き方も可能！自分でスケジュールを組み立て、 ライフスタイルに合わせた働き方を実現できます。 例えば、フレキシブルタイムを利用して 自分の仕事を自らスケジューリングする事で、 一人ひとりのライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 少数精鋭だからこそ、一人ひとりの事情に寄り添った 柔軟な職場づくりを実践しています。 <注目ポイント2> エンドユーザーと深く関わることができる仕事です。 医療系エンジニアの醍醐味は、 研究者や医師との直接的な対話にあります。 当社では、オンラインでの日常的なコミュニケーションに加え、 学会でのブース出展を通じて、 第一線で活躍する医師や研究者と直接対話する機会が豊富です。 「この機能があれば研究がもっと進む」 「こんなデータ分析ができないか」　など 現場の生の声を直接聞き、製品開発に反映できるのです。 エンジニアとして、医療の最前線に立つ研究者とともに、 医療の進歩に貢献できる。それが当社ならではの醍醐味です。

システムエンジニアとして、4DINの自社サービスの開発・保守・運用に携わっていただきます。 ※クラウド上でのサービス改修がメインになります。 【具体的には…】 ・臨床情報分析支援プラットフォーム『SIMPRESEARCH』のアップデートや機能追加 ・ETL構築（SQLを利用してデータ抽出・加工） ・BIツールを利用してデータ可視化 ・リアルタイムデータ収集～ビッグデータの可視化・分析まで 　ワンストップソリューション提供における分析作業支援 （SQL・R・Pythonを利用したデータ調査、SQL等を利用したデータクリーニング作業） チームでの対応になるので、いきなり上記すべてをお任せすることはありません。 お客様は、全国の「大学病院」や「製薬会社」がメイン。 プロジェクトには、2～5名のチーム体制で参画するため、 入社時点で医療業界の専門知識は一切不要です。 今後大きく成長が見込まれる産業の為、業務知識を徐々につけることで あなたの市場価値を確実に高めることができます。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 【手がける商品・サービス】 ◆臨床情報（※1）のウェブブラウザ上での分析を支援するプラットフォーム『SIMPRESEARCH』 ◆医療データに特化した臨床情報の匿名加工ツール『CoNaxs』 ◆リアルワールドデータ（※2）を利用したデータベース研究支援サービス『Academic Service』　など ※1医学や研究開発の情報 ※2調剤レセプトデータや保険者データ、電子カルテデータなど、臨床現場で得られる診療行為に基づく情報 【開発環境】 ミッションクリティカルシステムではない為、基本的には夜間対応・サポートは基本的に発生しません。 学会参加やリリース作業等により、休日出勤をお願いする可能性はありますが、代休の取得が可能です。 <注目ポイント1> 自社サービス開発だからこその働きやすい環境！ ◆フレキシブルな勤務も可能 ◆タイトなスケジュールでの稼働はほぼなし ◆家庭や育児の事情も柔軟に考慮 など、自社サービス開発を行う会社だからこその働きやすい環境も、当社の特徴のひとつです。 実際に今活躍しているエンジニア9名中3名が女性で、 子育て中の女性も複数名在籍しています。 フレキシブルな勤務体系の中で、自分の仕事を自らスケジューリングすることで、 一人ひとりのライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 まだまだ少数精鋭の会社ではありますが、子育て世代の方が働きやすい職場づくりにも積極的に取り組んでいきたいと考えています。 <注目ポイント2> エンドユーザーと深く関わることができる仕事です。 医療系エンジニアの醍醐味は、 研究者や医師との直接的な対話にあります。 当社では、オンラインでの日常的なコミュニケーションに加え、 学会でのブース出展を通じて、 第一線で活躍する医師や研究者と直接対話する機会が豊富です。 「この機能があれば研究がもっと進む」 「こんなデータ分析ができないか」　など 現場の生の声を直接聞き、製品開発に反映できます。 エンジニアとして、医療の最前線に立つ研究者とともに、 医療の進歩に貢献できる。それが当社ならではの醍醐味です。

【職務内容】 ■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。 【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。 【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。

【11期連続増収/世界30の国と地域で事業を展開/従業員数6万人を超え／大手企業を中心に3,000社以上の実績】 ■ポジション概要： 当社では機械学習、プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のCRMデータを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益を拡大するための改善活動を行っております。EC・金融・通信業界をはじめとした様々なお客様データを分析し、最新の分析スキルと課題発見・提案能力を伸ばすことができる職種です。 入社後は分析を行う部分だけでなく、分析結果をお客様へ報告する部分も担当いただき、将来的にはお客様とのコミュニケーション窓口としてお客様のご要望をヒアリングし、アウトプットの要件定義を行う部分も担当いただきます。入社初日はオフィスへ出社となりますが、その後は基本在宅勤務となります。（社員の99％はリモートワーク就業） ■業務内容： ◇CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築 ◇分析アウトプットの作成、お客様への報告 ◇サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告 ※就業について…トランスコスモス・アナリティクス株式会社へ出向兼務となります。（当社はデータ分析やデータ利活用などを提供しております。） ※配属部門全員が出向兼務という形をとっております ■入社後の流れ： ・合計50時間以上の課題設定、機械学習の専門研修を実施いたします。 ・チーム配属後はアナリストとして既存案件のOJTで半年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただきます。（既存案件の業界：通信、金融、通販など） ■仕事の魅力： ◇様々な業界のCRMデータを分析することができ、幅広い課題に対応出来るデータサイエンティストとして成長できます。 ◇最新の機械学習モデル構築（Amazon SageMaker）、SQL（SnowFlake）の実務活用ノウハウを習得できます。 ◇分析を行うだけでなく、発見した課題の原因考察と改善提案を行い、効果測定まで担当するので自分の分析結果がどれだけお客様の成果に繋がったか実感できます。 ◇物事を筋道立てて分析し、課題から対策を導くことで、論理的思考が身につきます。 ■チーム構成： 配属予定先の課は6名（男性5名、女性1名）、所属部署は合計24名（男性19名、女性5名）

◇◆◇週３〜4日がリモートワーク／残業月平均約15時間未満／有給消化率60％以上◇◆◇ ■概要： 今後よりデータ分析の領域を伸ばすべく、豊富な経験を持つメンバーを新たにトップに迎え、拡大を目指しております。そのためアナリティクス領域におけるクライアントに対するソリューションの創出を、技術面で携わっていただきます。裁量をもって取り組んでいただき、プロジェクトのゴールをチームで連携しながら推進し、提案していただきます。 ■業務詳細： 〈入社当初からご担当いただく業務〉 ・（クライアントデータなどの）データの抽出・集計・分析 ・統計的手法を用いた仮設検証の要件定義と実行 ・機械学習などを活用した予測モデル、ターゲティングモデルの開発、評価及びビジネスへの実装 ・データを活用した新たなソリューションの企画・提案 〈ご経験に応じてご担当いただく業務〉 ・ レポーティング用各種データマートの設計 ・ Snowflakeなどを用いたデータパイプラインの構築 ・ ETLツールを用いたデータ抽出・加工・分析 ・ BIツールを用いた各種ダッシュボード開発 ・小売・外食のPOS、ID-POSデータ等生活者の購買・行動データの分析の経験（要件定義含） ■就業環境／働き方： リモート（週3〜4日）/フレックス制 残業月15時間未満 有給消化率60％以上（大型連休と組み合わせて2週間以上の長期休暇も取得可能）など ■仕事の進め方： ・ クライアントとコミュニケーションを取りながらアジャイル型でプロジェクトを推進します ・ プロジェクトは2名以上の体制を基本とし、役割・強みに応じて作業を分担してチームとして推進します ・ プロジェクトによってはクライアント先に週１〜２回程度訪問する可能性もありますが、完全常駐は行っていません。 ■使用する言語・ツール： 言語：Python / R/SQL （Python/SQLは、両方共に書けることが望ましい） BIツール：Tableau ETLツール：Alteryx/Dataiku DWH：Snowflake infra：AWS / GCP / Azure コミュニケーションツール：Teams / Slack / Jira / Notion

■業務内容： 主に未契約企業を中心としたリードデータのマネジメントと、セールス連携領域をご担当いただきます。顧客である採用担当者の情報取得後のデータ管理から、セールスが効果的にアプローチするためのプロセス効率化がミッションです。 広告担当からのリード情報を分析・活用しながら、再現性のある仕組みの構築と運用に取り組んでいただき、マーケティング活動の効率化を通じて、セールス貢献の最大化を実現いただくことを期待しています。 ■具体的な業務例： ◇リード資産の管理高度化 ・リード情報を細かな粒度で管理し、最適なタイミングで必要な情報を提供するための仕組みを構築・運用 ・休眠リードの再活性化施策の検討・実行 ・Webサイト、展示会、広告など多様な経路から獲得するリード情報を、メールマーケティング、マーケティングオートメーション、インサイドセールスが効果的に活用できるオペレーションを確立 ◇セールスチームとの連携強化 ・セールスチームと共にMQL（Marketing Qualified Lead）、SQL（Sales Qualified Lead）の定義や引き渡し基準を明確化し、共通認識に基づいた連携を推進 ・マーケティング起点リードの追客状況を注視し、セールスチームからのフィードバックを収集・分析 ・定量的・定性的な両面から考察を行い、マーケティング施策を改善し、商談獲得効率の向上 ・定期的な情報交換や合同会議などを通じて、セールスチームとの連携を強化 ◇リードナーチャリングの実行 ・リードの興味関心度を高め、購買意欲を醸成するため、リードの獲得経路や過去のコンタクト履歴に基づいた最適なアプローチを設計 ・コンテンツマーケティングチームやインサイドセールスチームと連携し、ナーチャリング施策を実行 ◇データ分析と改善提案 ・キャンペーンデータ、顧客データなどを分析し、リードナーチャリングの効果測定、課題発見、改善提案 ・ファネル分析に基づき、MQLからSQLへの転換率向上に向けた施策を立案・実行 ■使用ツール： Account Engagement、Salesforce、スピーダ、immedio、Bizibl 　など 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： 主に未契約企業を中心としたリードデータのマネジメントと、セールス連携領域をご担当いただきます。顧客である採用担当者の情報取得後のデータ管理から、セールスが効果的にアプローチするためのプロセス効率化がミッションです。 広告担当からのリード情報を分析・活用しながら、再現性のある仕組みの構築と運用に取り組んでいただき、マーケティング活動の効率化を通じて、セールス貢献の最大化を実現いただくことを期待しています。 ■具体的な業務例： ◇リード資産の管理高度化 ・リード情報を細かな粒度で管理し、最適なタイミングで必要な情報を提供するための仕組みを構築・運用 ・休眠リードの再活性化施策の検討・実行 ・Webサイト、展示会、広告など多様な経路から獲得するリード情報を、メールマーケティング、マーケティングオートメーション、インサイドセールスが効果的に活用できるオペレーションを確立 ◇セールスチームとの連携強化 ・セールスチームと共にMQL（Marketing Qualified Lead）、SQL（Sales Qualified Lead）の定義や引き渡し基準を明確化し、共通認識に基づいた連携を推進 ・マーケティング起点リードの追客状況を注視し、セールスチームからのフィードバックを収集・分析 ・定量的・定性的な両面から考察を行い、マーケティング施策を改善し、商談獲得効率の向上 ・定期的な情報交換や合同会議などを通じて、セールスチームとの連携を強化 ◇リードナーチャリングの実行 ・リードの興味関心度を高め、購買意欲を醸成するため、リードの獲得経路や過去のコンタクト履歴に基づいた最適なアプローチを設計 ・コンテンツマーケティングチームやインサイドセールスチームと連携し、ナーチャリング施策を実行 ◇データ分析と改善提案 ・キャンペーンデータ、顧客データなどを分析し、リードナーチャリングの効果測定、課題発見、改善提案 ・ファネル分析に基づき、MQLからSQLへの転換率向上に向けた施策を立案・実行 ■使用ツール： Account Engagement、Salesforce、スピーダ、immedio、Bizibl 　など 変更の範囲：会社の定める業務

∇配属となるソリューション開発部では、ビジネス要件の実現に向けたシステムの要件定義からデータ基盤の構築、データ活用支援までを担います。 国内・外大手化粧品会社・マスコミ・金融等、幅広い業界のマーケティング部門を中心としたお客様と相対し、 マーケティング施策や分析のPDCAを円滑に回すためにデータ起点で業務の支援を行っています。 【具体的には】データ基盤やデータ分析システム開発後のシステム活用支援業務をお任せいたします。 ・SQLを用いたデータマート作成／データクレンジング ・BIツールを用いた顧客データの可視化やデータ分析支援 ・DMP、CDP利活用のための運用保守、改善業務 ■事業内容：同社は創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。 データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。 データエンジニアリング本部は、分析基盤の構築やツールの提供、モデルの仕組み化等のシステムを通じて、 クライアントにビジネス価値を生み出す支援を実施しています。

【案件の99％がエンド直接取引／500種類の資格取得支援制度／AWS・Azureのマイグレーション、ITモダイナイゼーション（マイクロサービス化等）、データ分析基盤等の大規模案件を最新技術トレンドにて推進】 AWS・Azureを前提とした案件対応として、以下いずれかに携わっていただきます。 ・データ分析基盤・データ可視化 ・クラウドマイグレーション ・クラウドに係る知見・実績をもとにシステム企画（ITコンサルティング） ※システム構築、アプリケーション開発〜運用保守を一気通貫で実施します。案件は企業規模、案件規模、インダストリー等、様々であり、昨今はアセスメント（現状調査）やPoC（実現性検証）のステップを経てから具体 的なシステム計画に落とし込むことが多くあります。案件管理は、チケット管理ツール（Backlog）やチャット・Web会議（Teams等）のツールを利用し、業務遂行に必要なコミュニケーションを図ります。 【利用技術】 ・クラウド：AWS、Azure ・開発言語：Python（PySpark、Pandas）、SQL ・IaC：Terraform、AWS CloudFormation ・CI/CD：GitHub Actions、AWS Code Pipeline、Azure Piplines ・データ分析基盤：AWS Glue、AWS Lake Formation、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon QuickSight、Azure Data Factory、Microsoft Purview、Synapse Analytics、Microsoft Fabric、Power BI ・マイグレーションツール： AWS Schema Conversion Tool、AWS Database Migration Service、Microsoft SQL Server Migration Assistant ■当社の特徴： 人事制度…昇進・昇格は、職能考課（コンピテンシ評価）と業績考課（目標達成度評価）の結果で決定されます。職能考課は約30項目の行動評価、業績考課は目標管理によって年2回行い、成果の達成度合いにより評価します。評価の結果はFBし、本人の課題を明確にしています。 変更の範囲：無

【業務内容】 当社のものづくりDX推進室において、生産技術や製造現場のデジタル化を推進し、製造プロセスの効率化・高度化を実現する役割をご担当いただきます。DXを活用した生産工程の「見える化」や、IoTネットワーク基盤の整備、AI技術を活用した業務最適化を担います。 ▼業務詳細 ・BIツールを用いた生産状況や品質データのリアルタイムデータ可視化・分析 ・AI技術を活用した、業務の効率化とトラブルシューティングの体制構築 ・工場内センサーやデータ収集機器を活用したIoTネットワーク基盤の整備 ・PLM（製品ライフサイクル管理）システムの導入、運用、生産技術部門と連携し推進 ・トヨタ生産デジタル部隊やITベンダーとの連携し、最新技術や事例を用いたプロジェクト推進 開発環境：Microsoft SQL Server、AWS、Microsoft Azure、 プログラミング：Python、R、SQL、C、C++、 【部署の役割】 ものづくりDX推進室は、生産現場におけるデジタル技術の活用を通じて、生産プロセスの効率化と品質向上を実現する専門部門です。工場内のIoTネットワーク基盤構築やAIを活用したデータ分析基盤の導入を推進し、現場の課題を技術的に解決しています。また、トヨタ生産デジタル部門や外部ベンダーとの連携を通じ、先端技術を迅速に取り入れることで、当社の製造プロセスにおける競争力向上を支えています。

【業務内容】 当社のものづくりDX推進室において、生産技術や製造現場のデジタル化を推進し、製造プロセスの効率化・高度化を実現する役割をご担当いただきます。DXを活用した生産工程の「見える化」や、IoTネットワーク基盤の整備、AI技術を活用した業務最適化を担います。 ▼業務詳細 ・BIツールを用いた生産状況や品質データのリアルタイムデータ可視化・分析 ・AI技術を活用した、業務の効率化とトラブルシューティングの体制構築 ・工場内センサーやデータ収集機器を活用したIoTネットワーク基盤の整備 ・PLM（製品ライフサイクル管理）システムの導入、運用、生産技術部門と連携し推進 ・トヨタ生産デジタル部隊やITベンダーとの連携し、最新技術や事例を用いたプロジェクト推進 開発環境：Microsoft SQL Server、AWS、Microsoft Azure、 プログラミング：Python、R、SQL、C、C++、 【部署の役割】 ものづくりDX推進室は、生産現場におけるデジタル技術の活用を通じて、生産プロセスの効率化と品質向上を実現する専門部門です。工場内のIoTネットワーク基盤構築やAIを活用したデータ分析基盤の導入を推進し、現場の課題を技術的に解決しています。また、トヨタ生産デジタル部門や外部ベンダーとの連携を通じ、先端技術を迅速に取り入れることで、当社の製造プロセスにおける競争力向上を支えています。