◆◇トヨタG新規モビリティ事業×データサイエンス/生成AI・LLM活用/裁量大きい少数精鋭/事業貢献を実感できる分析ポジション◇◆ ■募集背景 同社はトヨタグループが展開する新しいモビリティサービス「KINTO」の成長加速に向け、データを起点とした事業改善を強化中です。先端技術を活用し、より良い顧客体験を実現するため、データサイエンスを担う仲間を増員募集します。 ■業務概要 トヨタグループ全体のビジネス課題に対し、データサイエンスを活用して解決へ導くポジションです。生成AIやLLMなど最先端技術に触れながら、実務を通じて分析スキルを高め、事業成長に貢献していただきます。 ■職務詳細 ・データ分析・可視化による課題整理・仮説構築 ・SQL を用いたビッグデータ抽出・加工 ・機械学習モデルの構築補助および評価支援 ・分析結果まとめ、報告資料の作成支援 ■組織体制 デジタル戦略部45名のうち、配属先はデータサイエンスG（2名）。少数精鋭のため裁量が大きく、分析プロデュースGやデータエンジニア、クリエイティブ職とも密接に連携しながら成長できる環境です。グループ会社との協業機会も豊富です。 ■キャリアパス 経験に応じて、分析の実務担当からプロジェクト推進や上流設計へステップアップ可能。生成AI活用や機械学習モデル構築など専門性を磨きつつ、将来的には事業課題をリードするデータサイエンスのプロフェッショナルを目指せます。 ■働き方 ・コアタイムなしのフルフレックス ・平均残業10〜20h程度 ・リモートワーク可能（月8回までが目安） ■企業の特徴／魅力 同社はトヨタグループのデジタル戦略を支える組織として、モビリティ領域の最先端課題に挑戦できる環境です。新技術を積極的に取り入れ、学びながら成長できる文化が確立されており、社会インパクトの大きいプロダクトづくりに携われます。 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇トヨタG新規モビリティ事業×データサイエンス/生成AI・LLM活用/裁量大きい少数精鋭/事業貢献を実感できる分析ポジション◇◆ ■募集背景 同社はトヨタグループが展開する新しいモビリティサービス「KINTO」の成長加速に向け、データを起点とした事業改善を強化中です。先端技術を活用し、より良い顧客体験を実現するため、データサイエンスを担う仲間を増員募集します。 ■業務概要 トヨタグループ全体のビジネス課題に対し、データサイエンスを活用して解決へ導くポジションです。生成AIやLLMなど最先端技術に触れながら、実務を通じて分析スキルを高め、事業成長に貢献していただきます。 ■職務詳細 ・データ分析・可視化による課題整理・仮説構築 ・SQL を用いたビッグデータ抽出・加工 ・機械学習モデルの構築補助および評価支援 ・分析結果まとめ、報告資料の作成支援 ■組織体制 デジタル戦略部45名のうち、配属先はデータサイエンスG（2名）。少数精鋭のため裁量が大きく、分析プロデュースGやデータエンジニア、クリエイティブ職とも密接に連携しながら成長できる環境です。グループ会社との協業機会も豊富です。 ■キャリアパス 経験に応じて、分析の実務担当からプロジェクト推進や上流設計へステップアップ可能。生成AI活用や機械学習モデル構築など専門性を磨きつつ、将来的には事業課題をリードするデータサイエンスのプロフェッショナルを目指せます。 ■働き方 ・コアタイムなしのフルフレックス ・平均残業10〜20h程度 ・リモートワーク可能（月8回までが目安） ■企業の特徴／魅力 同社はトヨタグループのデジタル戦略を支える組織として、モビリティ領域の最先端課題に挑戦できる環境です。新技術を積極的に取り入れ、学びながら成長できる文化が確立されており、社会インパクトの大きいプロダクトづくりに携われます。 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇トヨタG新規モビリティ事業×データサイエンス/生成AI・LLM活用/裁量大きい少数精鋭/事業貢献を実感できる分析ポジション◇◆ ■募集背景 同社はトヨタグループが展開する新しいモビリティサービス「KINTO」の成長加速に向け、データを起点とした事業改善を強化中です。先端技術を活用し、より良い顧客体験を実現するため、データサイエンスを担う仲間を増員募集します。 ■業務概要 トヨタグループ全体のビジネス課題に対し、データサイエンスを活用して解決へ導くポジションです。生成AIやLLMなど最先端技術に触れながら、実務を通じて分析スキルを高め、事業成長に貢献していただきます。 ■職務詳細 ・データ分析・可視化による課題整理・仮説構築 ・SQL を用いたビッグデータ抽出・加工 ・機械学習モデルの構築補助および評価支援 ・分析結果まとめ、報告資料の作成支援 ■組織体制 デジタル戦略部45名のうち、配属先はデータサイエンスG（2名）。少数精鋭のため裁量が大きく、分析プロデュースGやデータエンジニア、クリエイティブ職とも密接に連携しながら成長できる環境です。グループ会社との協業機会も豊富です。 ■キャリアパス 経験に応じて、分析の実務担当からプロジェクト推進や上流設計へステップアップ可能。生成AI活用や機械学習モデル構築など専門性を磨きつつ、将来的には事業課題をリードするデータサイエンスのプロフェッショナルを目指せます。 ■働き方 ・コアタイムなしのフルフレックス ・平均残業10〜20h程度 ・リモートワーク可能（月8回までが目安） ■企業の特徴／魅力 同社はトヨタグループのデジタル戦略を支える組織として、モビリティ領域の最先端課題に挑戦できる環境です。新技術を積極的に取り入れ、学びながら成長できる文化が確立されており、社会インパクトの大きいプロダクトづくりに携われます。 変更の範囲：会社の定める業務

■概要 パイオニアが展開する商品やモビリティ領域のSaaSサービスの推進において、「全社的にデータ活用をするうえでの基盤づくり」を担っていただきます。 このポジションでは、データ基盤のテクニカルスキルやデータマネジメントの経験を活かし、事業サイド・データアナリストと連携しながら、分析基盤の要件定義や設計・開発、ダッシュボードの整備などを通じてビジネスの課題解決や意思決定に貢献するとともに、データ活用の拡大に向けてシステム面にとどまらず幅広く土台作りをリードいただきます。 エンジニアリングのテクニカルスキルだけでなく、ビジネスとデータ・技術の適切な橋渡しができるソフトスキルや、アナリストと共創する臨機応変な立ち振舞が求められるポジションです。 ■業務内容 ◇データ分析基盤の整備、開発、運用 事業サイド・データアナリストと協力しビジネス課題に対応したデータ分析基盤やデータパイプラインの設計・開発・運用を行う ◇データ利活用支援ツールの環境構築、提供、利用促進 データインフォームドな意思決定に活用するためのBIツール（Tableau、Power BIなど）の環境整備や活用推進を行う ◇データ活用の土台としてのデータマネジメント活動 データ活用におけるリスクを低減しつつ、効率を上げるためのルールやガイドラインなどのデータマネジメント活動検討から実行まで一貫してリードする ◇データ人材育成の育成活動 全社的なデータ活用の拡大に向けて、テクニカルスキルのみならず、データ活用の気運情勢の活動やインフルエンサー人材の育成活動など、企画検討し、実行する ■主な使用ツール／技術 開発環境：Google Cloud（主）、AWS BIツール：Tableau、Power BI、Looker Studio CI/CD：GitHub、Terraform 技術、言語：SQL（主）、Python 社内コミュニケーション：Microsoft Teams

〜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

【大手企業を中心に1400社以上のDX推進を支援／設立10年弱で東証プライム上場／年休127日／リモート可／フレックス】 ●モダンな技術スタックを活用し、上流の要件整理から設計・開発・運用まで一貫して担当／ビジネス要件を意識した「本質的なデータ活用支援」 ●技術に貪欲なメンバーが多く、勉強会など意欲的に成長できる環境 ■業務内容 データ基盤構築や構築後のデータ活用支援業務をお任せいたします。 <入社時> ※先輩社員のサポートのもと、チーム体制で取り組んでいただきます。 ・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を活用したデータ基盤の設計・開発・運用支援 ・新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築 ・データ活用支援（データ抽出・加工、レポート作成支援等）に関わる開発・運用 ・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）を活用したデータ可視化支援 ・クラウドサービス・データ関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援 <将来的にお任せしたいこと> ・データ基盤構築の設計・開発リード ・少人数開発チーム（2〜5名規模）のリード・技術指導 ・データ基盤導入提案・データ活用施策提案活動への技術支援 ■案件例 クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたります。 ・3銀行のデータをMicrosoft Azure上で一元収集・活用する統合データベースを構築（株式会社山口フィナンシャルグループ様) ・新規ビジネスにも貢献した分析基盤（IQVIAソリューションズ ジャパン株式会社様） ■利用技術 プロジェクト管理：Backlog、JIRA、Redmine クラウド環境：主にData Analytics & Database領域 　Azure（Synapse、DataFactoy、SQLDatabase など） 　AWS（Redshift、EMR、RDS、StepFunctions、MWAA など） 　Google Cloud（BigQuery、Cloud SQL、DataFusion、Composer など） Snowflake 使用言語：SQL、Python等スクリプト言語 変更の範囲：会社の定める業務

社内カンパニーとして2018年に設立された『データアドベンチャーカンパニー』に配属となり、データアナリストとして以下の業務をお任せします。 ■大切にしている価値観 『分析やデータ活用は、ビジネスに価値を生むための手段のひとつ』 当社が考えるデータのプロフェッショナルとは、 データを手段として使ってビジネス成果に結びつけられる人材です。 データ分析は中間成果物なので、それだけでは利益になりません。 分析して終わり、データ基盤を作って終わりではなく、施策に落ちて成果を生むか、 成果をどう測定し検証するかまで考え、業務の中で改善をし続けられる人です。 ■仕事内容 顧客先に常駐し、「クライアントの中の人」としてデータ分析に基づいた顧客のビジネス課題解決に向けた包括的なサポートを行います。100％直請けの案件で、ご希望や、キャリアプラン、お持ちのスキルに合わせた案件に携わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ 戦略策定からデータ活用によるご提案まで一貫して携わり、顧客の最適な意思決定を支援します。 ◎ヒアリングによるデータ活用戦略立案〜方針策定 ◎必要なデータの抽出、集計（SQLなど） ◎可視化、分析（GA・BIツールなど） ◎意思決定やネクストアクションにつながる示唆出し、提案 ◎施策案出し、施策評価 ※ひとりがすべてを担うのではなく、チームでご支援することが多いです ■事例 ◇大手通信会社での融資サービスの分析（Web解析、顧客分析、BIツールによるデータの可視化） ◇EC事業会社にて、事業部全体にデータドリブンな意思決定プロセスの定着（データ分析基盤の再構築、予測モデルを取り入れた目標設定） ◇大手ソーシャルネットワーキングサービスでのデータ分析基盤整備とデータ分析とtableauのダッシュボード作成 ◇スポーツ関連IoT企業にて、分析業務の属人化による課題を仕様書の整備やデータの可視化により解決 ■取り扱うデータ 売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心 ※案件により異なります ■データアドベンチャーカンパニーとは データプロフェッショナル人材が顧客先に常駐し、データ利活用の面から顧客のビジネス成長やDX推進を促す事業を展開しています。 変更の範囲：会社の定める業務

【業務内容】 ■このポジションのミッション ミッションは、「自律的にデータ活用が可能なデータ基盤の設計・構築を通じて、各ドメインが、事業スピードに合わせて自律的にデータを活用できる基盤を整備すること」です。 ■具体的な取り組み ・安全に自律的にデータ活用できるようにするためのデータガバナンス ・データロジスティクスを実現するためのニアリアルタイムなCDCデータパイプラインの開発・運用 ・大量のデータをサービスで高速に活用するためのAPI環境の開発・運用 【募集背景】 現在モノタロウでは全社員が活用するデータ基盤としてBigQueryを採用し、社員の6割以上がSQLを書いて業務を行っています。その反面、利用する部門やユーザーによって多種多様な分析方法になってしまっており、同じデータを用いても分析結果に差異が生じるという課題があります。 このデータマネジメント体制では、正しいデータに基づく、迅速で適切な意思決定をすることが難しいため、各部門が自律的に信頼できるデータを活用しやすい環境の構築を目指しています。そのため、データメッシュの実現を目標とし、より柔軟で強固なデータ基盤を構築・運用することで事業成長を支えるソフトウェアエンジニアを募集いたします。

【業務内容】 ■このポジションのミッション ミッションは、「自律的にデータ活用が可能なデータ基盤の設計・構築を通じて、各ドメインが、事業スピードに合わせて自律的にデータを活用できる基盤を整備すること」です。 ■具体的な取り組み ・安全に自律的にデータ活用できるようにするためのデータガバナンス ・データロジスティクスを実現するためのニアリアルタイムなCDCデータパイプラインの開発・運用 ・大量のデータをサービスで高速に活用するためのAPI環境の開発・運用 【募集背景】 現在モノタロウでは全社員が活用するデータ基盤としてBigQueryを採用し、社員の6割以上がSQLを書いて業務を行っています。その反面、利用する部門やユーザーによって多種多様な分析方法になってしまっており、同じデータを用いても分析結果に差異が生じるという課題があります。 このデータマネジメント体制では、正しいデータに基づく、迅速で適切な意思決定をすることが難しいため、各部門が自律的に信頼できるデータを活用しやすい環境の構築を目指しています。そのため、データメッシュの実現を目標とし、より柔軟で強固なデータ基盤を構築・運用することで事業成長を支えるソフトウェアエンジニアを募集いたします。

〜異業界出身者も活躍中/ボトムアップ・挑戦を後押しする社風/福利厚生充実◎/年休121日/フレックス有〜 ■職務詳細：※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けたデータ分析業務をお任せいたします。 ・自動運転・運転支援技術開発における実車テストデータ、プローブデータの分析・価値創出 ・シミュレーションデータ分析（MILS開発運用、AD/ADASの機種開発に向けた支援） 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 【開発ツール】　 ■言語：R, Python, SQL ■データ分析・AIライブラリ：numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch) ■シミュレーション：Matlab/Simulink, CarMaker, Carla等のシミュレーションツール ■AWS: Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift ■CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ※ご経歴とご志向を考慮し、上記以外でのご採用となる可能性もございます。 ■魅力・やりがい： 私たちのミッションは、世界に先駆けた安全機能・自動運転システムを開発し、世界で最も安全な車を提供することです。ホンダがLV3自動運転装置開発を通じて得た、お客様の車から得られる市場データ・開発車両のデータを高度に活用し、安全論証・製品企画・機能設計に反映させることができます。ホンダのグローバル展開力を通じ、交通事故死者ゼロ社会実現に向けて、あなたの分析結果が世界中で活用されます。

〜リモート勤務OK×労働時間7hで働き方の自由度が高い／テレビ朝日Gの安定基盤で毎年昇給／テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジ〜 当社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。 ■業務概要： 蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行っていただきます。 ■案件例 ・番組編成検討のためのTV視聴者分析 ・TV広告／インターネット広告効果分析 ・TV広告最適枠分析 【具体的には】 ・データ分析設計 ・数理統計や機械学習を用いた分析業務 ・Python、SQLを用いた分析フローの実装 ・報告書作成からクライアントへの提案、プレゼン ・付随するクライアント対応全般 ■開発／分析環境 ・開発／分析言語：Python ・GCP利用サービス：BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI、ワークフロー、Looker ・AWS利用サービス：S3、Athena、Redshift、Glue、SageMaker ・その他ソフトウェア：MySQL、Docker、JupyterNotebook ・ソースコード管理：Git (GitHub) ・プロジェクト管理：GitHub ・その他ツール：Googleスプレッドシート、Googleスライド、Excel、PowerPoint ■魅力 ・クラウド、データ収集／分析関連の最新技術を学び、経験することができる ・テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジができる ■当社について 当社は「テレビ朝日」の関連会社として、幅広いデジタルソリューションを提供する企業です。テレビならではの幅広いユーザー層と圧倒的な顧客リーチ力を活かしつつ、DXを加速し、ネットやモバイルで新たな付加価値を創出していきます。 変更の範囲：会社の定める業務

■役割： ・サステナビリティという定型的な分析が定まっていない領域において、探索的な分析を支援するデータ整備 ・分布・基礎統計量などデータに関する初期的な可視化 ・探索的な分析後、商用サービスとしてのデータ整備/管理 ■業務内容： オープンデータ化が始まった電力データ、業務を通じて生まれるデータ、その他データを統合することで、社会のサステナビリティ向上を実現します。 例えば、以下のような取り組みを進めています。 ・データのトレーサビリティを担保することで、グリーンであることを証明された電力を24時間、安定供給する ・調達〜製造〜物流〜販売〜消費にわたって、どこでどのような環境負荷・無駄が生じているか分析し改善手段を実行する ・電力データと自治体が保有するデータを統合することで、要介護の予兆（フレイル）を捉え、早期介入することで社会保障費を削減するとともに、高齢者のウェルビーイングを維持・向上させる 但し、いずれも定型的なデータ分析を探索しているフェーズです。 データサイエンティスト・データエンジニアと協働し、分析を加速します。環境意識の高くない方でも自然に環境貢献できるよう、JDSCのエネルギーチームとLeading Companyが商品/サービスをサステナブルに変えていくポジションです。 ■開発環境： 言語：Python, SQL等 IaC：Terraform等 データベース：RDS/Aurora, MySQL/PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure等 ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence ■特長： 私たちのチームはみなさまに以下の価値をご提供できます。 ・実践的な経験：戦略コンサルティングやデータサイエンス・データエンジニアメンバーとともに、プロトタイプから社会実装まで幅広いフェーズに関われます。 ・技術的成長：様々な補助制度やツール・環境があり、最新のデータエンジニアリング技術に触れられます。 ・社会的インパクト：クライアントの事業成長と変革を通じ、社会課題の解決に貢献できます。 変更の範囲：会社の定める業務

【フルリモート可／年4回査定／研修制度充実／文系歓迎／自社サービスである「Lake house」のプラットフォーム導入プロジェクト】 ■業務内容 「Lakehouse」プラットフォーム導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、新規導入の際の導入支援、機械学習モデル運用における内製化支援を行います。データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、データ収集やデータ統合、パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ※変更の範囲：会社の定める業務 ＜チーム体制＞ ・PM2名 ・データエンジニア3名 ・インフラエンジニア1名 ＜業務例＞ （1）下記案件の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 内容：PoC、仮想基盤へのマイグレーション検証、ロードマップ作成 ・既存分析環境からDatabricks Lakehouse Platformへのマイグレーション案件 内容：インフラ部分の設計 （2）提案業務 ・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等の業務がお客様内で完結する姿を目指し、現状のヒアリングや分析基盤の構築に関する提案を行います。 ■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 案件開始〜2週間 ・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） ・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング ・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 1か月〜2か月目 ・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） ・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 2か月〜3か月目 ・ダッシュボードの試作 ・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 ◎SQLを用いたデータ抽出・加工およびデータマートの設計・構築 ◎分析基盤の運用・改善およびデータ品質・運用プロセスの最適化 ◎BIツールを活用したデータの可視化・レポーティング設計 ◎各部門のデータ活用を支援し、データの民主化と活用促進をリード ◎ビジネス課題を踏まえたデータ分析や仮説検証を通じて、意思決定の高度化を支援 ■将来的にお任せしたい役割 ◎チーム全体の技術的な方向性・分析方針をリードし、データドリブンな文化の浸透に貢献 ◎データ設計・分析設計の観点から、事業上のインサイトを導出し、意思決定に寄与する分析をリード ■チームについて ◎全社や事業部でのデータ活用を支えるために、データ基盤の整備・運用やデータマートの構築、BIツールの活用支援などを担当しています。 ◎現在は体制の整備・運用基盤の安定化を進めており、よりスムーズにデータアナリストや事業部がデータを活用できる環境づくりに注力しています。 ◎社内のデータの民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析にも注力しています。 ■魅力 ◇多様なデータ統合や分析基盤のモダナイズを通じて、全社のデータドリブン経営を技術と分析の両面から支える実践的な経験を積むことができる ◇現場の業務やデータ生成のプロセスに近い距離で、リアルな事業理解に基づいた分析・基盤設計を行える環境がある ◇データ基盤の設計・運用だけでなく、ビジネス課題を踏まえたデータ活用戦略の立案や分析設計にも主体的に関与できる ◇各部門やアナリストと連携し、経営・事業の意思決定にインパクトを与える分析や提案を主導できる ◇成長フェーズにある組織の中で、データ基盤・分析体制の両面を整備する中心的なポジションとしてキャリアを築ける環境がある ■歓迎条件：別枠記載の必須条件と併せて下記に該当する方を歓迎 ・プロダクトマネージャーや事業企画と連携し、分析結果を具体的な施策に落とし込んだ経験 ・統計的手法や仮説検証に基づく分析設計の経験（回帰分析、検定、サンプリング設計など） ・分析チームまたはデータ基盤チーム、データマネジメント体制のリード・メンター経験 ・データガバナンス、パフォーマンス最適化、プライバシー保護設計など大規模データ環境の運用知見 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： 流通・小売、鉄道、自動車、大手通信キャリアなど多様な業界のお客様のデータ活用を最前線で支援する仕事です。「データを活用しビジネスを前進させたい」というお客様の想いを実現するため、データ分析のための仕組みづくりを一貫して担当いただきます。具体的には、多様な方法でデータを収集、蓄積、加工、可視化し、データの持つ真の価値を引き出します。単にデータを提供するだけでなく、分析結果から新たな示唆を提供しお客様のビジネスに新たな施策や価値ある体験をもたらす、ビジネス貢献度の高い創造的な業務です。現在はデータエンジニアリングが主ですが、将来的にはそのデータを活用してビジネス価値を創出するアナリティクス領域へも挑戦いただきます。今後は製造業など新たな業界へも事業を広げ、デジタル戦略や業務改善におけるデータ利活用ビジネスを共に展開していく仲間を求めています。データを通じてビジネスを変革したいという意欲をお持ちであれば、データ分析領域の実務経験がなくても大歓迎です。 ■業務例： ・データ分析基盤の設計・構築（データレイク、データウェアハウス、データマート含む） ・データ可視化（BI）における設計・開発 ・データ整備、品質担保、運用プロセス・ルール整備 ・データマネジメント推進体制・役割の決定、散在するデータソースの統合 ・データガバナンス・セキュリティの担保 ■案件事例： ・小売りメーカー向け　購買データ収集・基盤構築・可視化 ・鉄道会社向け　データ収集・基盤構築・可視化　など ・自動車業界向け　故障検知データ収集・基盤構築・可視化 ・自動車業界向け　機械学習基盤構築 ・完成車メーカーのエンドユーザー（施設）向け　データ分析基盤構築 ・大手通信キャリア向け　分析ダッシュボード構築 ※新規案件も増えておりますので、上記以外の案件へのアサイン可能性もございます。 ■主な開発環境： ・データ分析 ・パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure） ・データウェアハウス（Snowflake、BigQuery、Redshift） ・Databricks、Dataiku ・データマート ・データエンジニアリング ・SQL ・Python ・Tableau、PowerBI、Streamlit、dbt、Alation 変更の範囲：本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります

□■データ活用でビジネスに貢献／ベンチャー×安定基盤／JR西日本グループのデジタル施策を担う新会社■□ ■業務概要： ◇経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行っていただきます。 ◇JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます。 ◇JR西日本グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。 ◇JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます。 ◇JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます。 ■業務詳細： ◇鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析 ◇鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化 ◇顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進 ◇分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行 ■作業環境： ・分析用言語：Python／R／Julia ・BIツール：Tableau／Looker／PowerBI ・分析環境：GCP／Microsoft Azure／AWS ・ビッグデータ処理基盤：Spark／Hadoop／SQL ・プログラム管理：Github／Gitlab ■魅力： ◎良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できる ◎現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、意義あるデータ活用や本質的な課題解決を推進できる ◎提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる 変更の範囲：会社の定める業務

〜正社員採用／希望勤務地への配属100％（転勤なし・UIターン歓迎）〜 ■業務内容： お客様のビジネス課題を解決するためのサポートを行います。以下のような業務を担当していただきます。 【データの標準化】 データを集めて、必要な部分を抽出・加工し、標準化（統一）します。 データをわかりやすい形に整えて、業務に活用できるようにします。 業務の効率化を図り、最終的には自動化することで業務改善を目指します。 【データ基盤の構築・運用】 分析に必要なデータを整理し、保存場所（データウェアハウスなど）を設計・構築します。プログラミングを使ってデータを変換し、整備します。 【ビッグデータの分析】 標準化された情報を基にデータを分析します。 PythonやRなどのプログラムや分析ツールを使用して、データを解析します。分析結果を基に業務改善を支援します。 【分析結果の可視化】 TableauやPowerBIなどのツールを使用して、分析結果をグラフなどに表示し、お客様にわかりやすく伝わるようにします。 ■PJT例： 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ＜導入目的＞ 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい ＜導入効果＞ ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった ・その結果、キャンペーンの効果（売上）が10％アップし、廃棄ロスも減少 ＜分析の流れ＞ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする ■環境： ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfi re、Azure、AWS、GCP他 ※上記は業務に入られてから十分学んでいくことができます 変更の範囲：会社の定める業務

■概要 AIエージェント時代に求められる、新しいアナリスト像を身につけたい方を募集します。分析に加えて、顧客の意思決定プロセスにも向き合う役割に挑戦できます。 ■業務内容 アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。 ・事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の把握と課題整理 ・SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成 ・ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計 ・PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与 ・データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐 プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。 ■利用技術例 DWH：BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift BIツール：Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI AI：Dify / OpenAI / Gemini / Claude その他：Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub ■具体的な案件・取り組み事例 【星野リゾート様】 不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。 伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。 【TBSラジオ様】 分散データを統合し、分析フローを再構築。 データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。 ■組織の魅力 ・会社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる ・プロダクト（TROCCO / COMETA）とクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる ・エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる ・資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい

◆EC×キャラクタービジネス×データマーケティングを牽引できる環境 ◆大手出版社の安定基盤×ベンチャー気質のチャレンジ精神あふれる社風 ■業務内容： MAの運用を中心に、データを活用した改善施策の立案・実行を担当していただきます。 分析から施策設計、MA実装、検証までを一気通貫してリードできる、裁量の大きいポジションです。 ＜具体的には…＞ ◇Google Analyticsなどを活用したアクセス・購買データの分析 ◇分析結果にもとづく課題抽出・改善仮説の立案 ◇MAツールを活用した配信設計やシナリオ構築 ◇ステップメール、セグメント配信、A/Bテストなどの施策運用 ◇レポーティング・振り返り・改善サイクルの推進 ＜将来的にお任せしたい領域＞ ◇CRM戦略全体のロードマップ策定 ◇BIツールを使った可視化・分析高度化 ◇SQLを用いたデータ抽出・検証 ◇MA/CRMチーム体制のリードや改善提案 日本でも珍しい “EC × キャラクタービジネス × データマーケティング” を牽引できる環境です。 ■募集背景： 当社が支援するECサイトでは、ユーザー数／購買データ／コミュニティデータが日々蓄積されており、ファン体験向上の余地が大きくあります。 今後は 顧客体験の最大化とLTV向上のためのCRM戦略強化を目的として、専任メンバーを増員することになりました。 ■当社について 株式会社集英社アーツ＆デジタルは、集英社の100％子会社として2015年に設立され、Webメディア「HAPPY PLUS」や公式ファッションEC「HAPPY PLUS STORE」、漫画アプリ『少年ジャンプ＋』『マンガMee』などを運営。デジタル技術と編集力を融合し、集英社のコンテンツ制作や外部企業へのソリューション提供を行うクリエイティブ集団です。 変更の範囲：会社の定める業務

【バンダイナムコグループ内におけるデータ／AIの新しい利活用例の創出を行うAIアプリケーションエンジニア】 ■業務概要： バンダイナムコグループ内における生成AIを中心としたデータ／AIの新しい利活用例の創出をお任せします。 ■業務内容： ・生成AI／クラウドサービス（AWS、Azure、GCP）上でのアプリのフロント／バックエンド試作開発 ・PoC用アプリの小規模運用 ・最新技術の調査、キャッチアップ実施／試作 ■具体的な案件例： ・自社製ダッシュボードシステムの開発 ・生成AIを使ったカードゲームのチャットボットの開発 ・RAGを使った自社内のFAQチャットボットの開発 ・広告クリエイティブのチェックツールの開発 ■魅力： ◎幅広いビジネス展開を持つバンダイナムコならではの多種多様なデータを取り扱える ◎一人ひとりの裁量が大きいため、技術選定の自由度が高く技術的な挑戦が可能 ◎データ分析に関わる様々な機能が一部門に集約されているため、データ分析者と密に連携して仕事を進める事ができる ◎ABWに基づき、リモートワークなどメリハリの効いた働き方が可能 ■環境： ＜開発＞ ・使用言語／フレームワーク：Python、Next.js、Svelte ・データベース：MySQL ・コード管理：GitHub ・インフラ：GCP（Cloud Run、GKE、Cloud SQL等）、Terraform Cloud ・CI／CD：GitHub Actions ・LLM：Azure OpenAI、OpenAI ChatGPT、Github Copilot、Gemini ・RAG環境：Vertex AI（Vertex AI Search、Agent Builder） ＜分析＞ ・分析基盤：BigQuery ・BIツール：Looker、Looker studio ■歓迎条件： ・React、JavaScriptを使ったフロントエンド開発経験 ・機械学習／ディープラーニングに関する知識／実務経験 ・Google Cloudを活用した開発／運用経験 ・Docker／Kubernetesを活用した開発経験 ・大規模データ処理、ETLの開発経験 ・データエンジニアリング経験 ・CI／CDの構築経験 変更の範囲：会社の定める業務

〜Python/R/SQL等によるデータ分析やそれに関連する業務の実務経験を活かせる／ネット銀行大手／楽天グループ〜 ■所属部門について： 私たちデータインテリジェンス本部は、銀行が保有するデータを戦略的に活用していくことを目的に2017年に立ち上げられた部署です。当社だけでなく当社グループの保有するビッグデータを分析し、戦略立案やマーケティング施策・投資判断・与信などの意思決定のサポートを行うことで収益性向上と業務効率化に寄与することをミッションとしています。 単にデータを集計するだけではなく、社会の大きな流れや顧客の潜在的なニーズについて仮説を持ち、方向性の決定やアクションを意識した”生きた分析”を行うことを徹底しています。また同時に当社がデータドリブンな組織として成長していけるよう、分析文化を醸成するというミッションも担っており、データ活用という視点で様々な取り組みにチャレンジできる部署です。 ■業務内容： データ分析によるサービス企画・提案：当社内のデータ、当社グループの保有するデータ、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。 データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。 ■ステークホルダー： 営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。また、グループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。 ■歓迎条件：別枠記載の必須条件と併せて下記に該当する方を歓迎 <歓迎する資格> ・統計検定 ・情報処理技術者試験 ＜歓迎する経験＞ ・銀行業界でのデータ分析や開発の経験 ・分析プロジェクトの推進経験 ・パブリッククラウド使用経験（AWS等）　 ・Webアクセス解析経験 ・データウェアハウス／データマートの構築や運用・保守の経験 ・VBA開発経験 ・モデル開発経験 ・データ処理(ETL/ELT)経験 変更の範囲：会社の定める業務

■ポジションのミッション クライアントのマーケティング課題に対し、データの力を用いてビジネスの構造を紐解き、意思決定の根拠を作り出す役割です。シニアアナリストと共にプロジェクトを推進しながら、確実な分析技術とビジネス視点を武器に、データから価値を生み出すプロフェッショナルとして活躍していただくことを期待しています。 ■業務内容 入社直後は、シニアアナリストやコンサルタントの設計に基づき、分析実務（データ抽出・加工、モデル実行、集計）を正確に遂行することからスタートします。経験を積みながら徐々に担当領域を広げ、顧客への報告や示唆出しなど、プロジェクトのメイン担当としての役割を担っていただきます。 ◆分析業務 ・分析設計に基づいたデータ構築 ビジネス課題を解決するための分析アプローチを理解し、必要なデータの定義・抽出・加工を自律的に行う（Excel, SQL, Python/R等を使用）。 ・仮説検証型モデリング 単にツールを操作するだけでなく、仮説に基づいたMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）等の分析モデルを構築・実行し、試行錯誤を通じて精度の高いモデルを作り上げる。 ・分析品質への責任（Quality & Logic Assurance） 数値的なミスがないことはもちろん、分析結果がビジネスの現実に即しているか、論理的な整合性が取れているかまでを含めた品質に責任を持つ。 ◆ビジネスインサイトの導出と提言 ◎ストーリーテリングと資料作成 分析結果を単なる「数値の報告」で終わらせず、クライアントの意思決定を促すための「ストーリー」として構成し、分かりやすい提案資料（PowerPoint等）を作成する。 ◎インサイトの創出 データから「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」「次はどうすべきか」という深い示唆を導き出し、クライアントのネクストアクションを具体化する。 ◆クライアントコミュニケーション プロジェクトの報告会において、自身の分析パートに関する報告や質疑応答を主体的に行う。将来的には、分析結果に基づく施策提言のメインスピーカーを担う。 変更の範囲：会社の定める業務

〜国内最大級の医師・医療従事者向け情報サイト「m3.com」展開企業／分析に集中できる環境〜 「あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。」をミッションに、データサイエンティスト（DS）／アナリティクスマネージャーを新たに募集します。 ■担当業務 ・複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 ・エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 ・各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 ・DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ■配属組織 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。各DSが、担当事業での課題発見／実装／評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ■技術スタック 統計技術：機械学習、因果推論、組合せ最適化、自然言語処理等 言語：Python3.x、SQL、Shell Script DB：BigQuery インフラ：PC（Windows／Mac希望に応じて）、オンプレミスサーバー、AWS コード管理：GitLab コミュニケーション：Slack、JIRA、Confluence ■得られるスキルや経験： ・年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値 ・ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること ・事業課題や分析課題に応じた多様な統計手法 ・急成長する事業の中で、新たなデータソース・データ種別・分析手法への取り組み ・周囲と協働することにより、本質的な分析業務に集中できる環境 ※データサイエンティストが目指すことや仕事内容についてなど、以下にて情報発信しております。 https://recruit.m3dag.com/ 変更の範囲：会社の定める業務

【データ分析エンジニアに未経験から挑戦／確かな技術力を身に着けられる環境・研修制度充実／SHIFTグループの安定基盤／データ分析に特化・エンド直案件も多数／在宅率80％／年間休日126日】 ■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 ■案件例 新宿・渋谷・銀座・丸の内・横浜・川崎等を中心とした東京・神奈川県内の各プロジェクト先となります。案件先はスキルとご希望を考慮しながら決定します。 ・大手ゲーム会社：ログデータの分析 ・大手飲食チェーン・大手化粧品メーカー：ユーザーの分析 ・大手マーケティング企業：マーケティング分析 ■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 【顧客の課題をデータ分析で解決する面白さ】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。 【分析結果を元に自分で意思決定していく】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 【進みたいキャリアに合わせたコース選択】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。 ・将コース（総合職）：管理職などのマネジメントに進む人向け ・剣コース（技術職）：技術職で専門性を高めたい人向け ・武士コース：ライフワークバランスを重視したい方向け 【部署異動もテスト合格で叶う】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。 変更の範囲：会社の定める業務

【データ分析エンジニアに未経験から挑戦／確かな技術力を身に着けられる環境・研修制度充実／SHIFTグループの安定基盤／データ分析に特化・エンド直案件も多数／在宅率90％／年間休日123日】 ■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 ■案件例 新宿・渋谷・銀座・丸の内・横浜・川崎等を中心とした東京・神奈川県内の各プロジェクト先となります。案件先はスキルとご希望を考慮しながら決定します。 ・大手ゲーム会社：ログデータの分析 ・大手飲食チェーン・大手化粧品メーカー：ユーザーの分析 ・大手マーケティング企業：マーケティング分析 ■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 【顧客の課題をデータ分析で解決する面白さ】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。 【分析結果を元に自分で意思決定していく】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 【進みたいキャリアに合わせたコース選択】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。 ・将コース（総合職）：管理職などのマネジメントに進む人向け ・剣コース（技術職）：技術職で専門性を高めたい人向け ・武士コース：ライフワークバランスを重視したい方向け 【部署異動もテスト合格で叶う】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。 変更の範囲：会社の定める業務