【プライム上場G／データ基盤の設計構築〜運用まで一気通貫で対応／データ活用の中核を担う存在として活躍できる／年休123日／残業15h以上】 ■当社について 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まいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。 単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。 ■業務内容 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。以下お任せできる範囲からご担当いただきます。 <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） <ビジネス領域> ・プロジェクトマネジメント ・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 ■技術環境 AWS、GCP、Azure／Tableau、SAS、SPSS／Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL／Google Analytics、SQL、Python、R 変更の範囲：会社の定める業務

【高度なデータ分析サービスの提供企業／Best Data Scientist Award受賞企業／残業時間20時間以下／土日祝休み】 ■業務内容： データサイエンティストとして、様々なデータ分析プロジェクトをご担当いただきます。高度なデータサイエンスと機械学習エンジニアリングを駆使して、お客様のビジネス課題を解決へと導いていただきます。 ■具体的な業務内容： ＜データ分析＞ SASやDatabricksなどの分析環境を活用し、データの加工から分析、そして結果の可視化まで、一連のデータ分析業務を行います。また、ヒアリングを通じて、お客様が抱えるビジネス課題を特定し、課題解決に向けた分析を企画・設計・提案します。 ＜モデルの構築・運用（MLOps）＞ 私たちは、分析設計から実装・開発、運用まで、一貫したサービスを提供しています。さらに、モデルの実験管理、学習・デプロイの自動化、パフォーマンス監視などを導入することで、継続的な改善を実現するMLOpsソリューションも提供しています。 ＜人材育成への貢献＞ 電気通信大学の「データアントレプレナーフェロープログラム」に参画するほか、東京科学大学では非常勤講師としてテキストマイニングやLLMの講義を担当するなど、高度なデータ関連人材の育成にも力を入れています。 ■実際の案件事例： 製薬：営業チャネルの実施回数最適化、マーケティング活動の効果検証 医療：有害事象、合併症の要因分析 保険：保険の不正請求検知 銀行：ローン需要予測とターゲティング最適化 通信：架電業務におけるコンタクト率の向上 不動産：賃貸マンションにおける適正賃料の予測 ■配属先について： 男女比9:1で、年齢構成は20〜30代が9割を占めています。 ■別枠の必須条件のほか、下記該当する方歓迎： ・データ分析または機械学習モデルの開発・運用に関する実務経験 ・不揃いなデータや生データを整理し、分析可能な状態へ加工や整備した経験 ・チームやプロジェクトの中心的な役割を担い、成功に導いた経験 ・顧客や事業部門のビジネス課題を特定し、データ活用による解決策を提案、実行した経験

〜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

【三菱総合研究所×MUFGグループの戦略的4社連携で高品質／福利厚生充実／フレックス/離職率4.6％、平均勤続年数11年以上】 ■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が多いです。 ■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。 ■キャリアパス： ・分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1〜3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。 ■入社後の教育体制： ・入社後はOJT（他部門経験含む）を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます（有料、無料可）。 ■キャリア入社者情報： 以下の方が、入社された傾向がございます。 ・現業務において、データ分析を実施されている。 ・開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。 ・顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。 ■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。 変更の範囲：会社の定める業務

【三菱総合研究所×MUFGグループの戦略的4社連携で高品質／福利厚生充実／フレックス/離職率4.6％、平均勤続年数11年以上】 ■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が多いです。 ■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。 ■キャリアパス： ・分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1〜3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。 ■入社後の教育体制： ・入社後はOJT（他部門経験含む）を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます（有料、無料可）。 ■キャリア入社者情報： 以下の方が、入社された傾向がございます。 ・現業務において、データ分析を実施されている。 ・開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。 ・顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。 ■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。 変更の範囲：会社の定める業務

【信販業界のリーディングカンパニー（東証プライム企業）/豊富なキャリアパス/充実した福利厚生/年間休日122日/ライフワークバランス◎】 ■業務内容： 当社が展開するデータ分析サービスにおいて、当社保有の各種決済データと外部データ(各種オープンデータ、購入データ、クライアント企業のデータ)を活用した分析業務とクライアント企業へのレポーティング業務に従事いただきます。クライアント企業のビジネス課題に応じた分析の提案、分析の設計および実行、分析レポートやダッシュボード等アウトプットの作成・提供を行い、クライアント企業の課題解決を支援します。 ■業務の魅力： （1）全社データ利活用の中核部門】 データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE（Center of Excellence）部門です。また、データビジネス事業も推進しており、自社のビジネスに留まらずクライアント企業のビジネス課題解決もデータ分析を通じて支援しております。 （2）DMSチームについて（DMS＝データマイニングサービス） ・2022年に本格的に立ち上げたデータビジネス事業の推進に特化したチームであり、チームの個々人が事業の成長のために主体的にチャレンジし、事業を作り上げていくことが可能です。 ・当社加盟店(商業施設、自動車販売業、リフォーム業など)を中心とした様々な業種・規模のクライアント企業が抱えるビジネス課題に対し、当社データ資産(※)を活用して解決を支援することが可能です。 (※)以下のような決済データを中心に多様性に富んだ大規模データを保有しており、実際に取り扱うことができます。 〇オートローン利用件数：140万件 〇クレジットカード会員数：1,087万人(月間1億件を超えるトランザクション) 〇売掛金決済保証利用社数：26万社　　など ・豊富なデータ資産と充実した分析環境(Tableau等のBIツール、SAS、GISツール、AutoMLツールなど)を背景に、顧客特性分析・予測モデル構築・ダッシュボード作成・新規出店にかかる売上予測など、実施可能な分析は多岐に渡ります。 ・クライアント企業の課題解決に加えて、 当社データの強みを活かしたマネタイズ戦略の立案・実行を通じて、事業成長に貢献することができます。 変更の範囲：会社の定める業務

【プログラミング経験・データ分析業務経験がある方へ／未経験歓迎／福利厚生◎／研修制度充実◎／長期就業しやすい環境／女性管理職40％】 ■業務内容： 臨床試験データの統計解析をお任せします。 ・統計解析ソフトSASによるプログラミング、仕様書の作成 ・SDTM・ADaMデータセットの作成 ・総括報告書（CSR）用の解析結果の作成 ■特徴： チーム単位で業務を実施する組織体制になっており、困難に直面した際もチームメンバーと協力しあって解決する文化が醸成されています。また、教育支援も手厚く、新入社員それぞれにトレーナーが付き、SASのトレーニングから仕様書の読み方、実業務を模した状態で解析結果の作成を実際に経験してもらうなど早期習得を促します。さらに成長が見込める場合は、生物統計関連で成長を目指す方には日科技連のBioSへの参加が認められるなど、部内に学び続ける風土があります。また、継続して外部研修を受講しつつ、社内外を問わず学会等へ積極的に参加し、常に新しい技術の習得を実現しています。 ■当社の魅力： ◇キャリアパス： 「組織の長としてメンバー育成や事業の成長に貢献する」、「プロフェッショナルとして専門性をとことん突き詰める」、「ビジネスリーダーとして顧客に付加価値を提供する」等々、個人の経験や適性、希望に応じたキャリアパスが用意されています。さらに、適材適所・組織活性化を目的に、EPSグループ内の他職種へチャレンジすることが可能で自律的なキャリアチェンジができる「社内公募」「自己申告」などの制度も整備されております。 ◇就業しやすい環境： 毎週水曜日はノー残業デー。所定労働時間も7時間30分。ワークライフバランスを保ちながら就業することが可能です。厚生労働省から「子育てサポート企業（くるみんマーク）」の認定や、仕事と介護を料率できる職場環境の証である「トモニン」にも認定。 変更の範囲：会社の定める業務

〜需要拡大中のSAS事業に強みを持つITエンジニアリング企業／残業10h程（繁忙期は変動可能性あり）・フルフレックス・産育休復帰率100％・時短勤務制度利用など働きやすさ◎〜 ■企業概要 データ分析・統計解析分野で強みを持つITエンジニアリング企業です。特にSASを活用したソリューション提供に注力し、顧客の課題解決を支援しています。 ■採用背景 現在は代表が兼任して部門運営を担っていますが、事業拡大と組織強化を見据え、将来的に部門を牽引できる後継人材の育成を目的に募集します。中長期的な視点でマネジメント力を高めながら責任者を目指せる環境です。 ■業務内容 部門運営や組織マネジメントを通じて、顧客へ高品質なサービス提供を継続しながら、事業成長と組織力向上の両立を実現して頂きます。経営視点を持ちながら、部門全体の成果最大化を推進するポジションです。入社後は代表から業務の引継ぎ・育成を進めていきます。 ・部門の目標設定・進捗管理・業績評価 ・人材の育成・指導 ・業務プロセスの改善提案と実行 ・部門やPJのスケジュール管理 ・関連部署との連携や調整業務 ・トラブル対応や課題解決のリード ・中長期的な部門戦略や計画の策定 ・予算管理 ・リソース配分の最適化 ・業務効率化の提案および実行 ・組織の課題発見と改善の推進 ■業務の特徴 単なる管理職ではなく、組織運営・人材育成・事業戦略まで幅広く携われる点が特徴です。代表直下で経営視点を学べるため、将来的に事業や組織を牽引する経験を積むことができます。 ■求人魅力 ・需要拡大が続くSAS事業領域に携わり、安定した市場環境の中で部門運営や組織づくりの経験を積めます。 ・退職金制度／有休消化平均13日／残業10h程度（繁忙期は変動可能性あり）／フルフレックスで、『育休・産休復帰率100％』『時短勤務制度利用』など働きやすさ◎ ・代表が温和で社員全体の人柄・風土が良く、長期就業を見込めます。 ・産育休復帰率100％や時短勤務制度など福利厚生も充実しており、長期的なキャリア形成を目指しやすい環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜需要拡大中のSAS事業に強みを持つITエンジニアリング企業／残業10h程（繁忙期は変動可能性あり）・フルフレックス・産育休復帰率100％・時短勤務制度利用など働きやすさ◎〜 ■企業概要 データ分析・統計解析分野で強みを持つITエンジニアリング企業です。特にSASを活用したソリューション提供に注力し、顧客の課題解決を支援しています。 ■採用背景 現在は代表が兼任して部門運営を担っていますが、事業拡大と組織強化を見据え、将来的に部門を牽引できる後継人材の育成を目的に募集します。中長期的な視点でマネジメント力を高めながら責任者を目指せる環境です。 ■業務内容 部門運営や組織マネジメントを通じて、顧客へ高品質なサービス提供を継続しながら、事業成長と組織力向上の両立を実現して頂きます。経営視点を持ちながら、部門全体の成果最大化を推進するポジションです。入社後は代表から業務の引継ぎ・育成を進めていきます。 ・部門の目標設定・進捗管理・業績評価 ・人材の育成・指導 ・業務プロセスの改善提案と実行 ・部門やPJのスケジュール管理 ・関連部署との連携や調整業務 ・トラブル対応や課題解決のリード ・中長期的な部門戦略や計画の策定 ・予算管理 ・リソース配分の最適化 ・業務効率化の提案および実行 ・組織の課題発見と改善の推進 ■業務の特徴 単なる管理職ではなく、組織運営・人材育成・事業戦略まで幅広く携われる点が特徴です。代表直下で経営視点を学べるため、将来的に事業や組織を牽引する経験を積むことができます。 ■求人魅力 ・需要拡大が続くSAS事業領域に携わり、安定した市場環境の中で部門運営や組織づくりの経験を積めます。 ・退職金制度／有休消化平均13日／残業10h程度（繁忙期は変動可能性あり）／フルフレックスで、『育休・産休復帰率100％』『時短勤務制度利用』など働きやすさ◎ ・代表が温和で社員全体の人柄・風土が良く、長期就業を見込めます。 ・産育休復帰率100％や時短勤務制度など福利厚生も充実しており、長期的なキャリア形成を目指しやすい環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

＜幅広い業種のお客様の様々なデータを扱えます！／手法や進め方も自分次第・データ分析が好きな方にはお勧めの環境です＞ データマイニングのノウハウを強みに高度なデータ分析やAIの開発、DX推進をおこなう当社のデータサイエンティストとしてデータ分析をもとにしたクライアント企業の課題解決をお任せします。 ■業務内容： ・要件定義 ・データの抽出、クレンジング、加工 ・深層学習 ・自然言語解析 ・解析結果の統計的推察とレポーティング ・BIツール選定、導入、設定 ・AI開発 ・機械学習アドバイザリー ・統計、機械学習セミナー講師 ・データ分析基盤構築 など ※クライアント例：保険、メーカー、卸売、製薬、IT、観光など様々な業界 ■開発環境： ◎言語・ツール：SQL, R, Python, SPSSModeler, SAS, scala, GO, BigQuery, tableau, Google Analytics, Firebase Analyticsなど ■業務の魅力： ・多岐にわたる業界のクライアント様からご依頼をいただくため、それぞれの興味のある技術や業界の分析をお任せしたいと考えています。 ・日々スキルを磨いて身につけた技術を発揮して得た分析結果でクライアント様の業務改善・課題解決に貢献し感謝をされることがデータサイエンティストとして最大のやりがいであり、魅力です。 ■社内の雰囲気： 元エンジニアや元デザイナーなど多彩な経歴を持つメンバーが中途入社でジョインしているので、それぞれの経験を活かして多角的な意見交換ができる少数精鋭のプロフェッショナルの集団です。若手社員が多く、風通しも良く活発に意見交換を行っており、社員旅行や社内勉強会・イベントなども積極的に開催して交流を深めています。 ■募集背景： 多くのクライアント様よりご信頼をいただき、事業拡大のための増員募集になります。今はまだ少数精鋭集団ですが、これからさらにメンバーを増やし会社を大きくしていくフェーズです。データ分析だけでなく、会社経営に関することなど、貴重な経験ができるのも、このタイミングならでは。成長期の当社をさ支える環境を楽しんで一緒にチャレンジしてくれる方を歓迎します。

《幅広い業種のお客様の様々なデータを扱えます！／手法や進め方も自分次第・データ分析が好きな方にはお勧めの環境です》 データマイニングのノウハウを強みに高度なデータ分析やAIの開発、DX推進をおこなう当社のデータサイエンティストとしてデータ分析をもとにしたクライアント企業の課題解決をお任せします。 ■募集背景： 多くのクライアント様よりご信頼をいただき、事業拡大のための増員募集になります。今はまだ少数精鋭集団ですが、これからさらにメンバーを増やし会社を大きくしていくフェーズです。データ分析だけでなく、会社経営に関することなど、貴重な経験ができるのも、このタイミングならでは。成長期の当社をさ支える環境を楽しんで一緒にチャレンジしてくれる方を歓迎します。 ■業務内容： ・要件定義 ・データの抽出、クレンジング、加工 ・深層学習 ・自然言語解析 ・解析結果の統計的推察とレポーティング ・BIツール選定、導入、設定 ・AI開発 ・機械学習アドバイザリー ・統計、機械学習セミナー講師 ・データ分析基盤構築 など ※クライアント例：保険、メーカー、卸売、製薬、IT、観光など様々な業界 ■開発環境： ◎言語・ツール：SQL, R, Python, SPSSModeler, SAS, scala, GO, BigQuery, tableau, Google Analytics, Firebase Analyticsなど ■業務の魅力： ・多岐にわたる業界のクライアント様からご依頼をいただくため、それぞれの興味のある技術や業界の分析をお任せしたいと考えています。 ・日々スキルを磨いて身につけた技術を発揮して得た分析結果でクライアント様の業務改善・課題解決に貢献し感謝をされることがデータサイエンティストとして最大のやりがいであり、魅力です。 ■社内の雰囲気： 元エンジニアや元デザイナーなど多彩な経歴を持つメンバーが中途入社でジョインしているので、それぞれの経験を活かして多角的な意見交換ができる少数精鋭のプロフェッショナルの集団です。若手社員が多く、風通しも良く活発に意見交換を行っており、社員旅行や社内勉強会・イベントなども積極的に開催して交流を深めています。

■職務内容： プロジェクトマネジメントとして、以下業務を担っていただきます。 ・プロジェクト管理（各工程推進や工程管理） ・移行/外部IF調整（外部システムやユーザとの調整） ・ユーザ業務分析（業務分析からのシステム提案）など また、部門運営にも携わっていただき、ピープルマネジメントとしての役割も期待しております。 入社後ご担当いただく案件例は以下となります。 （1）データ分析基盤の移行支援 Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQueryなどのDWH製品を使用します。 データ分析基盤の構築・設計・運用経験を活かしていただける案件となっており、 2〜3名規模の体制で、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などプロジェクトマネジメントの役割を担っていただきます。 （2）：データ分析基盤の運用保守 統計解析やデータ分析(SAS/Python/SQLなど)、運用スクリプト開発(Shell/Powershellなど)のスキルを用いて データ分析基盤の保守・運用業務を担う案件です。 2〜3名規模の体制で、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などプロジェクトマネジメントの役割を担っていただきます。 （3）：ローコードツールを用いた開発案件 ローコード製品（Pega/OracleAPEX）やSQLを使用し、要件定義〜総合テストまでを対応する開発案件です。 2〜3名規模の体制で、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などプロジェクトマネジメントの役割を担っていただきます。 （4）：Javaを用いたシステム開発案件 JavaとSQLを使用し、要件定義〜総合テストまでを対応する開発案件です。 5~6名規模の体制でプロジェクトリーダーとして、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などマネジメント業務を担っていただきます。 ■配属先情報： ・システム開発において上流の要件定義から下流の運用保守まで一貫して対応することが出来ます。 ・金融領域を中心に業務ノウハウがあり、エンドユーザに近いところで業務に携わることができるのも特徴の一つです。

不正検知・与信審査からマーケティングまで、予測AI・生成AIを活用し社内課題解決を一気通貫でリードします。 【職務詳細】 ■予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決 ・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整 ・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成（SQL/SAS） ・モデル構築（Dataiku/Python等）および効果検証の設計・実行 ・モデルデプロイ・運用支援・実績検証 ■生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験 ・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討 ・簡易的なプロトタイプ開発 ・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み ■自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育 ・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動 ・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ ＜関連ニュースリリース＞ ・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結 https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf ■本ポジションの魅力 ・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。 ・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。 ・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。 変更の範囲：（変更の範囲）変更なし※就業規則　第４４条に基づき出向を命じることがある

3615万人の会員基盤を支えるデータ環境整備を担当。SnowflakeやAWSを用いた基盤構築・運用に携わります。 ■業務概要 当社のキャッシュレスデータに代表される社内/社外のデータに関するデータマネジメント業務に携わっていただきます。 部門横断で活用できるデータ環境を整備し、新しいビジネスの創出を支援する「攻め」およびコスト削減や規定・ガイド整備といった「守り」の両輪で役割を担っていただきます。 ■職務詳細： ・データ管理および管理体制の構築、データカタログの設計・開発 ・所管するデータ基盤の開発・運用 ・（AIプラットフォーム等の新たな仕組みの導入時）データ基盤担当としてシステム構成の検討　など 【開発環境】 -言語：SAS, SQL, Python, shell -インフラ：AWS, Azure, オンプレ -データ基盤：Cloudera Data Platform, Snowflake -BIツール：Tableau ■魅力ポイント ・大規模なデータを扱える ・高度なセキュリティ・ガバナンスの知識が身につく ・ビジネスインパクトの大きい案件に関われる ・部門を跨いだ案件推進スキルが身につく ・データマネジメントのプロフェッショナルとして市場価値が高まる ■配属部署：データ開発本部 配属先となる「データ開発本部」は2020年度に組成された戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。 事業の推進スピードの向上を目的として、2024年4月よりアジャイル組織に移行しています。 ■データ開発本部体制について 「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、100名程度の組織（うち、約7割程度の社員が経験者採用入社）。 変更の範囲：※就業規則　第44条に基づき出向を命じることがある

◆お客様のビジネスをデータで革新するプロフェッショナル ◆企業や社会の課題を“データ”で解決する ■業務概要 「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、広告、金融、医療など様々な業界の企業様の成長と成功を支援するスペシャリスト集団です。これまでのデータ解析の実務経験を活かしながら、データとテクノロジーを駆使し、お客様の課題を解決〜新たな価値創出をして頂きます。 ■業務詳細 ・クライアントの課題をヒアリング、具体的な要件を定義 ・膨大なデータの抽出・加工・クレンジング・前処理、および分析に最適化されたデータ基盤の設計・構築 ・高度な統計解析や機械学習／深層学習モデルの構築・評価・改善、および実運用を見据えたシステム実装 ・分析結果から深いインサイトを抽出し、ビジネス戦略に落とし込んだ提案資料の作成とプレゼンテーション ・データ品質管理、分析プロセス改善、新規技術導入など、自律的な業務改善・推進 など ■プロジェクト例 ・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援における高度な需要予測モデル構築 ・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、マーケティング施策提案 ■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使うツールは異なります。 ■学び続け、高め合える環境 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。 D4c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。 ■魅力 ・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大 ・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能 ・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も

■業務内容 顧客データ分析を起点に、ニーズ把握、課題設定、施策企画を行い、Eメールやアプリを用いたマーケティング施策を実行します。SASやSQL（GUI）でデータを抽出し、行動傾向や反応を分析して改善点を特定し、PDCAを回しながら施策の精度を上げていきます。分析結果をもとに関係部署へ提案する場面も多く、目的や根拠を明確に伝えながら調整を進めます。また、行内のデータ利活用高度化に向けた支援や、基盤整備の企画にも関わります。データ提供の方法整理、活用シナリオの検討、改善提案など、他部門と連携して運用の定着を図る役割も担います。業務では、仮説構築力、論理的思考、分析から施策に落とし込む力、周囲を巻き込むコミュニケーションが重要です。数字を根拠に企画を組み立て、自ら提案し、行動する姿勢が重視されます。 ■業務の魅力 データ活用とデジタル施策の両面に携われる点が特徴です。実データを用いた改善に取り組み、成果が顧客反応として可視化されるため、分析とマーケティング双方のスキルを伸ばせます。自ら企画し実行する裁量もあり、探究心や仮説思考を活かせる環境です。 ■働く環境 配属は北陸銀行本店（富山）。ダイレクトマーケティング室内のチームと連携しながら、営業推進やデジタル領域の担当者と協働する体制です。データ分析と施策運用を行うメンバーが近く、相談しやすい環境です。 ■働き方 ・成長分野で企画から実行まで担える裁量 ・挑戦を歓迎する風土 ・銀行の広い顧客基盤を活用した分析環境 ■キャリアパス 入行後はデータ分析と施策実行の経験を積み、非対面チャネルの企画リードや営業推進施策の企画担当など、役割拡大が可能です。専門性と企画力を両立したキャリアが築けます。 ■企業魅力 北陸銀行は顧客データを軸にした営業推進の高度化を進めており、デジタル活用による価値向上を重要テーマとしています。地域金融機関としての幅広い顧客基盤を活かし、データ利活用を更に推進していく方針です。 変更の範囲：会社の定める業務

◎Sier出身者多数活躍/システム開発経験もしくはデータ処理の経験をいかせる ◎コンサルティングや監査法人等、様々なデータに携わることができる ◎デロイトトーマツG／大手プライム案件多数／ナショナルクライアント取引多数 ◎所定労働7H／在宅可／産育休制度充実／賞与3回 ■職務内容 監査やコンサルティング業務を支えるデータ分析・処理の専門チームの一員として、以下の業務を担当いただきます。 ＜詳細＞ ・クライアントから提供されるデータの集計・加工・クレンジング・可視化（ビジュアライゼーション） ・デロイト トーマツ グループが開発した分析ツールの実行・運用 ・監査・コンサルティングプロジェクトにおけるデータ分析結果の作成・報告支援 ・業務プロセスの効率化を目的としたツールやスクリプトの設計・開発 ・チーム内外との連携による技術的課題の解決・改善提案 ＜ツール＞ SQL Server、SAS、Python、QlikView、Tableau、ACLなど ※別途、入社後研修がございます。 ■働き方 ・所定労働7H ・残業20時間程度（PJにより変動あり） ・在宅勤務可 ・家庭との両立 ∟中抜けや、子育てをしながら就業されている方にも働きやすい柔軟な就業環境です。 ■魅力、特徴 ・多様な業種のデータを取り扱えることが特徴です。 ・同じ会社で働いている職員がユーザのため距離が近く、コミュニケーションがとりやすいです。 ・データ処理に留まらずデータのビジュアル化やツール作成にもチャレンジすることができます。 ・財務データを扱うことが多いため会計知識が自然と身に付きます。 ・定型作業も一定数ありますが、その領域に関してのスペシャリストになることができます。 ・産休・育休・介護休暇取得後に復職しいているメンバーも多数おり、男性職員も積極的に育休を取得しています。 ・ワークライフバランスを重視しているメンバーが多く、閑散期には休暇が取りやすい雰囲気があります。事前に調整すれば2週間程度の長期休暇を取得することも可能です。 ・現在はリモートワークで勤務しており、今後も柔軟な働き方が可能です。

■業務内容 自社サービス「レバテック フリーランス」が保有する各種案件に携わっていただきます。 （直請けかつアクティブなデータ案件を常時多数保有） 保有案件はデータサイエンティストやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニアなど幅広い職種のものがあり、近年注目を集めるDX人材としてご活躍いただきます。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■常駐先案件例 ・データサイエンティスト ・データ分析エンジニア ・データアナリスト/BIエンジニア ・データコンサルエンジニア ■当ポジションの魅力 ・保有案件の中から「担当領域」「単価」「関わりたい技術/プロダクト」を選択することができます。また、年数やスキルに応じて紹介できる案件の幅も広がるのも魅力です。 ・レバレジーズ社員として安定的に働きつつ、常駐先によって案件や待遇が選べるので、自由な働き方ができます。 ・エンジニアのキャリア形成を大事にしているため、幅広いキャリアパスがあり、レバレジーズの自社エンジニアへの異動実績もあります。柔軟にキャリアを広げていける環境です。 ・評価制度も公開されているため、具体的なキャリアイメージや評価基準を持って業務に携われます。 ・自己研鑽の機会として、レバレジーズ社内の勉強会にも参加可能です。 ■使用ツール（常駐案件によって異なります） ・データアナリスト：Salesforce Marketing Cloud、Account Engagement、GoogleAnalytics、SAS ・BIエンジニア：Tableau、PowerBI、Looker Studio、DOMO ・データサイエンティスト：Numpy、pandas、matplotlib、TensorFlow、Keras、PyTorch、OpenCV、Pillow、speech recognition、pyaudioLangChain、Mecab、Prophet、NeuralProphet ・データエンジニア：AmazonRedshift、AmazonAthena、BigQuery、Azure Synapse Analytics、Teradata、Snowflake、DWH、データレイク、データマート、ETL、EAI 変更の範囲：本文参照

■同社について SAS（統計解析・データ分析ソフトウェア）を中核技術とし、製薬・医療・金融・通信・製造業界向けにデータ分析、システム開発、医薬品開発支援を提供しているIT企業です。 ■採用背景 同社では今後の事業方針として、3段階に分けてAIを利用した事業へ移行する計画を推進しています。実運用を見据えた体制構築を進めるため、AI導入経験を持つ人材の採用を行います。 ■業務内容 企業内業務にAIを導入し、生産性向上や業務高度化を実現することがミッションです。企画から実装、本番運用後の評価まで一貫して担当し、AI活用を組織へ定着させる役割を担います。 ・AI活用戦略の立案、推進 ・業務課題の分析およびAI導入企画 ・AIアプリケーション開発（Python、API活用） ・データベース、クラウド環境との連携構築 ・AIモデルおよび出力品質の評価、改善 ・本番運用後の効果測定、運用最適化 ・既存社員向けAI教育、人材育成支援 ■業務の特徴 実際の事業や業務へ導入し成果創出まで担う点が特徴です。企画、開発、運用、評価、人材育成まで幅広く携わるため、技術力とビジネス視点の双方を高められる環境です。 ■求人魅力 ・AI導入だけでなく、本番運用後の品質評価や改善まで携われるため、実践的なAI活用スキルを磨くことが可能です。 ・社内への技術展開や人材育成にも関与できるため、将来的にAI責任者や技術リーダーを目指したい方に適しています。 変更の範囲：会社の定める業務

■同社について SAS（統計解析・データ分析ソフトウェア）を中核技術とし、製薬・医療・金融・通信・製造業界向けにデータ分析、システム開発、医薬品開発支援を提供しているIT企業です。 ■採用背景 同社では今後の事業方針として、3段階に分けてAIを利用した事業へ移行する計画を推進しています。実運用を見据えた体制構築を進めるため、AI導入経験を持つ人材の採用を行います。 ■業務内容 企業内業務にAIを導入し、生産性向上や業務高度化を実現することがミッションです。企画から実装、本番運用後の評価まで一貫して担当し、AI活用を組織へ定着させる役割を担います。 ・AI活用戦略の立案、推進 ・業務課題の分析およびAI導入企画 ・AIアプリケーション開発（Python、API活用） ・データベース、クラウド環境との連携構築 ・AIモデルおよび出力品質の評価、改善 ・本番運用後の効果測定、運用最適化 ・既存社員向けAI教育、人材育成支援 ■業務の特徴 実際の事業や業務へ導入し成果創出まで担う点が特徴です。企画、開発、運用、評価、人材育成まで幅広く携わるため、技術力とビジネス視点の双方を高められる環境です。 ■求人魅力 ・AI導入だけでなく、本番運用後の品質評価や改善まで携われるため、実践的なAI活用スキルを磨くことが可能です。 ・社内への技術展開や人材育成にも関与できるため、将来的にAI責任者や技術リーダーを目指したい方に適しています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜AI・機械学習による分析経験を活かしAMLモデル構築・改善へ／金融犯罪対策の中核として成長できる環境〜 【お任せしたい職務内容】 マネーローンダリングおよびテロ資金供与、金融犯罪に対する対応体制の高度化を目指し、ＩＴシステムのデータ利活用について、企画立案・実行を行っていただきます。なお、当社グループでは、当該分野では共通のＩＴシステム及びポリシーを構築しているため、りそな銀行だけでなく、グループ各社およびそのお客さまにも関わる仕事となります。 ＜具体的な業務内容＞ ・ＡＭＬに関する各種モデルの新規構築（ＡＩ・機械学習等統計数理モデルなど） ・ＡＭＬ業務の既存モデルの管理（データ調査・リスクファクター分析・パラメーターチューニング・業務影響確認など） ・「厳格な顧客管理（ＥＤＤ）」に関するリスク評価・低減策の実行（ネットワーク分析・ハイリスク先のデータ収集など） ・ＡＭＬに関する各種リスク分析・レポート、経営層への課題提言　等 ※各種モデルの構築は外部ベンダー、コンサルティング会社と協業しながら構築を行っております。 ※このポジションで活用している「AIスコアリング」について※ AIスコアリングはこの業務の高度化・効率化を狙っており、過去の調査結果を学習させたAIモデルを活用し、アラートに対して「届出確率スコア」を理由と共に付与できるモデルです。届出確率は該当する取引に関して、当局への届け出が必要になる確率を表すもの。米SAS InstituteのAML/金融犯罪ソリューション「Financial Crimes Analytics」を利用しています。最先端のテクノロジーに携わりたい方は大歓迎です！ 【配属されるグループ】 コンプライアンス統括部　AML金融犯罪対策室（東京・大阪計約50名） このうち、データ利活用とＩＴシステム構築・改善を担うチームは、管理者１名と担当者数名（中途採用入社者あり） ※配属チームについては、大阪本社を拠点としております。（現在3名とも大阪勤務） 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 当社はダイレクト保険会社として、自動車保険・火災保険・医療保険を中心に、お客さまに新たな価値を提供する商品・サービスの開発を推進しています。 事業拡大および新たな成長領域への挑戦に向けて、商品企画、商品数理、商品戦略、再保険領域で活躍いただける人材を募集します。 これまでのご経験や専門性、ご志向に応じてポジションを提案いたします。 ■配属想定部署 自動車商品開発部、火新医療商品開発部、商品戦略部 ■業務内容 （商品企画） ・自動車保険・火災保険・医療保険の商品・サービス企画 ・商品改定の企画立案 ・市場調査、競合分析 ・商品認可対応 ・約款・規程・募集文書の作成、レビュー ・商品ローンチプロジェクトの推進 ・社内外関係者との調整、折衝 （商品数理） ・保険料率の設計・改定 ・保険引受リスク分析 ・自社データを活用した分析業務 ・収益性評価・収支シミュレーション ・SAS・R・Python等を用いた分析業務 ・商品認可に伴う数理面での対応 （商品戦略・新規事業領域） ・新たな保険商品の企画・開発 ・保険を活用した新サービスの企画 ・協業先企業の調査・開拓 ・実証実験（PoC）の企画・実行 ・市場調査および事業性評価 （再保険） ・再保険プログラムの企画・運営 ・再保険会社・ブローカーとの折衝 ・再保険契約の管理・精算 ・収支管理および分析 ・業務改善・業務標準化 ・商品部門の規程管理 ■仕事の魅力 ・ダイレクト保険会社ならではの挑戦環境 豊富な顧客データを活用しながら、商品開発やサービス企画を推進できます。 ・会社業績へのインパクトが大きい 商品企画や料率改定、新規事業開発など、自身の成果が会社の成長に直結するポジションです。 ・幅広いキャリア形成 商品部門には複数の部署があり、幅広いキャリア形成が可能です。

【発行枚数3,341万枚（※2025年12月末）／2025年度ショッピング取扱高：26.5兆円／教育体制・福利厚生充実◎／週1日在宅勤務可】 不正取引の防止や抑止を行うために膨大な量のデータの分析・ルール作成を行い、不正検知システムへ反映させることで、不正被害と利用阻害をともに最小化することがミッションです。 ■業務内容： ・統計分析に基づく不正抑止施策の企画と実行 ・不正検知システムにおける機械学習モデルの設計・改善による精度向上 ・ダッシュボードやレポートの整備によるデータドリブンな業務運営の促進 ・データ活用や自動化ツールを用いた業務プロセス改善の企画と実行 ・データサイエンティストの育成やノウハウ共有によるスキル定着の推進 ・データの一元管理やリアルタイム処理を目的としたデータ基盤整備の企画と実行 など カード取引を過剰に制限してしまうと、正常なカード利用まで阻害することになります。 そのため不正被害と利用阻害のバランスをとりながら、一方で不正取引を未然に防止するための新たな仕組みを企画検討し、実装させる業務も行っています。 ■技術スタック： ・プログラミング/クエリ Python/SAS/SQL ・分析/機械学習基盤 DataRobot/Databricks ・BI/可視化 Tableau/Power BI ■データの量と質について： ・会員情報・取引情報・デバイス情報を中心とした膨大かつ多様なデータ資産を保有しています。 ・日々膨大なトランザクションが発生しており、実世界の大規模データを活用した分析・開発に挑戦できる環境です。 ・現在、部門内ではデータ利活用の文化が根付いており、より高度かつ即時性の高いデータ活用に挑戦できる環境を進めています。 ■入社後の教育・成長機会とキャリアパス： ・若手社員が多くフラットな組織文化のもと、意見を自由に発信し、裁量をもって主体的に業務に取り組める環境で、経験を積みながら早期に成長可能です。 ・配属後半年程度は、不正検知業務に関する教育プログラムを実施しており、業界未経験でも必要なドメイン知識を習得できます。 ・将来的なキャリアパスとして、マネジメント領域もしくはスペシャリスト領域のいずれかを選択可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜国内ショッピング取扱高国内シェアトップ級と圧倒的規模感と成長力／楽天経済圏の確立の為に楽天グループ全体との連携やみずほ銀行との業務提携など国内外企業との連携やグローバル展開も積極的に拡大〜 不正取引の防止や抑止を行うために膨大な量のデータの分析・ルール作成を行い、不正検知システムへ反映させることで、不正被害と利用阻害をともに最小化することがミッションです。 ■業務内容： ・統計分析に基づく不正抑止施策の企画と実行 ・不正検知システムにおける機械学習モデルの設計・改善による精度向上 ・ダッシュボードやレポートの整備によるデータドリブンな業務運営の促進 ・データ活用や自動化ツールを用いた業務プロセス改善の企画と実行 ・データサイエンティストの育成やノウハウ共有によるスキル定着の推進 ・データの一元管理やリアルタイム処理を目的としたデータ基盤整備の企画と実行など カード取引を過剰に制限してしまうと、正常なカード利用まで阻害することになります。 そのため不正被害と利用阻害のバランスをとりながら、一方で不正取引を未然に防止するための新たな仕組みを企画検討し、実装させる業務も行っています。 ■技術スタック： ・プログラミング/クエリ Python/SAS/SQL ・分析/機械学習基盤 DataRobot/Databricks ・BI/可視化 Tableau/Power BI ■データの量と質について： ・会員情報・取引情報・デバイス情報を中心とした膨大かつ多様なデータ資産を保有しています。 ・日々膨大なトランザクションが発生しており、実世界の大規模データを活用した分析・開発に挑戦できる環境です。 ・現在、部門内ではデータ利活用の文化が根付いており、より高度かつ即時性の高いデータ活用に挑戦できる環境を進めています。 ■入社後の教育・成長機会とキャリアパス： ・若手社員が多くフラットな組織文化のもと、意見を自由に発信し、裁量をもって主体的に業務に取り組める環境で、経験を積みながら早期に成長可能です。 ・配属後半年程度は、不正検知業務に関する教育プログラムを実施しており、業界未経験でも必要なドメイン知識を習得できます。 ・将来的なキャリアパスとして、マネジメント領域もしくはスペシャリスト領域のいずれかを選択可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務概要： 金融業界向けの経営管理、財務・会計、リスク管理、コンプライアンス対応等の領域におけるDigital Innovationアドバイザリー。以下の5領域において、銀行・証券・保険・資金移動業者等の金融機関、規制当局、Tech企業等のクライアントを支援。 （1）RegTech、SupTechの活用・高度化に係る企画、設計、検証等の支援 （例）AML/CFT領域における異常取引検知、KYCソリューション、デジタルID基盤、経営報告や当局報告に活用する経営情報システム、顧客保護、苦情管理態勢等のコンダクトリスク管理に係るソリューション （2）ビッグデータ処理や機械学習等のデータサイエンティスト業務（PythonやSAS、BIツール、Django等を活用） （例）データ基盤整備、モデル開発・検証・文書化、モデルのシステム実装、データ処理・分析、データ分析用アプリ・ツール作成 （3）経理・財務領域の自動化、決算早期化や経営報告の高度化等の支援（BIツールやデータ処理ツール等を活用） （例）Alteryx,Power Queryなどの最新ETLツールを用いた決算数値の作成。財務会計及び管理会計を基礎とした決算数値のBI化。 （4）データ利活用の推進やデータガバナンスの整備・高度化の支援 （例）データ戦略策定、経営上重要なデータの選定・定義、データガバナンス態勢の整備、データレイク等のデータ基盤の要件定義、データ品質モニタリング等の活動の設計や関連ソリューションの導入 （5）Digital Innovationに係るプロジェクトマネジメント支援 （例）プロジェクトチャーター・計画書の作成、進捗・タスク・課題の管理、コスト・リソースの管理、変更管理と成果物の管理 ■あずさアドバイザリー部門の特徴 ・監査法人としていかなる時も「公正・中立」な立場を堅持し、資本市場のインフラの一部としての役割を担っています。短期的な成果や自社の規模拡大を目指すのではなく、常にクライアントに誠実に向き合うことを目指しています。 ・特定の領域の専門性をもってコンサルタントとして活躍したい方はもちろん、まずは将来のキャリアの選択肢を広げるために専門性を高めたい方、独立を目指す方等、様々なバックグラウンド・キャリア目標を持った方が働いています。 変更の範囲：全ての業務への配置転換あり