▼募集背景 マネーフォワードは「お金を前へ。人生をもっと前へ。」をミッションに掲げ、個人も法人も、誰もが抱えるお金の悩みや課題をテクノロジーの力で解消できるような「すべての人の、『お金のプラットフォーム』になる。」ことを目指しています。 事業の1つである、キャッシュレス決済サービス『マネーフォワード Pay for Business』は、決済手段として個人事業主・法人向けの事業用ビジネスカード『マネーフォワード ビジネスカード』を提供しています。カード払いをはじめとして、今後多様な決済手段を通じてキャッシュレス化を促進していきます。 2021年9月にサービスリリースをしてから順調に事業成長を続けており、今後より堅固たるビジネスにするためには更なるオペレーションの設計・体制強化が必要となっています。 こうした背景から、等ポジションでは、データに基づいた不正対策を強化するため、新たにデータサイエンティストを募集いたします。 お客様に安心してサービスをご利用いただくために、不正対策の専門知識とデータ分析スキルを駆使し、安全なキャッシュレス社会の実現に貢献しませんか？ ▼業務内容 主な業務内容は以下の通りです。 1.カード不正/真正利用データ分析 カード会員の利用データ検証を通じ、不正対策ソリューションや施策の提案・実践を行います。 2.ルール精度改善案策定 不正検知ルールの精度を分析・評価し、改善案を策定します。 現行ルールでは対策が難しい事案については、新たな不正検知ルール策定を行います。 3.AI高度化 AI技術を活用した不正検知ロジックの立ち上げ・高度化を推進します。 新しいロジックを作成する場合には機械学習モデルのトレーニングと評価を行い、モデルの精度向上を図ります。 4.各種KPIに基づく分析 不正検知に関連する各種KPIの可視化と分析を行います。 データを基にしたレポート作成と経営層への報告を行います。 ※このポジションでは、データ分析のスキルと不正検知に関する知識が求められます。チームと協力しながら、当社の金融サービスにかかる安全性と信頼性を高めるための重要な役割を担っていただきます。 ※上記以外にも金融サービスにかかわる領域（アンチマネーロンダリング等）についても担当いただくことを想定しております。

【M&Aキャピタルパートナーズ株式会社（プライム市場上場）100％子会社である当社にて、M＆A情報に関するM&Aデータ入力・リサーチ業務をご担当いただきます。◆残業月10h以内/プライム上場G/安定性◎】 ■業務内容 M&A情報・データサイトであるMARR Online（マールオンライン）およびM&Aデータベース「MARR Pro（マールプロ）」を運営する当社にて、自社営業担当が集めてきた、顧客の声をもとに、商品・サービスのブラッシュアップのためのリサーチ業務を担当いただきます。 ・入社後：自社サービス理解のため、企業リリース等のM&A情報をもとに、データにまとめるお仕事をお任せいたします。 ・将来的に：サービスをブラッシュアップするために、「どのように顧客ニーズをシステム連携にするか？」、「これまで蓄積してきたデータをどのように活用して売上につなげていくか？」などリサーチ業務全般をお任せします。 ■働き方 残業月平均10時間以内。子育て中の方もおり、なるべく残業をせず就業時間内で効率良く業務をこなす風土があります。時短勤務については小学校卒業まで取得可能です。 ■組織体制 配属となるデータリサーチ部は20代〜50代までの4名が在籍しており、全員女性です。社長がデータリサーチ部の部長を兼任しております。メンバーの方々はいずれもM&A未経験で当ポジションに加入されましたが、キャッチアップし活躍しています。 ■会社概要 当社の主力商品であるM&Aデータベース「MARR Pro（マールプロ）」は、その網羅性、正確性、分析対応性などで高く評価され、日本のM&A市場、業界再編動向、企業戦略などの分析ツールとして、M&A業務に携わる方々、企業経営者、研究者や政策担当者の必携品となっています。 変更の範囲：会社の定める業務

ZOZOTOWNはWebサイト/アプリともに開発と改善を日々行っており、その開発と改善内容の検討・提案の参考となるデータ抽出・解析、ABテストを中心とした改善後の効果検証の実施や推進をしています。 また、エンジニアやデザイナーとの距離が近いため、Webサイト/アプリの仕様や施策内容を理解したうえでの分析、施策検討、Google Tag Managerを用いた新しいデータの収集が可能です。 Google Analyticsやアクセス解析への知見が深いチームであるため、全社で使うGoogle Analyticsのデータウェアハウスやデータマートなどのデータ基盤周りの開発・保守も行っています。 このポジションでは、データを基にした「ZOZOTOWN」の改善促進を担当していただきます。 ・Webサイト/アプリに関する基本データの把握、レポーティング ・ABテストを中心とした改修後の効果検証、改善推進 ・データウェアハウス/データマート/レポート開発と運用保守 ・施策立案/サービス改善のためのデータ分析

■業務内容 ・テクニカルセールス：セールスエンジニアとして、営業部門や構築エンジニア部門と連携しながら新規および既存のお客様に提案を実施。 ・機械学習、分析、最適化エンジニア：当社の取扱いソリューションを中心に機械学習、分析、最適化プロジェクトのリーダーもしくはメンバーとしてお客様支援や環境構築を実施。 ※上記の業務の割合は本人希望、プロジェクト状況で柔軟に変更。 ■取り扱いソリューション、サービス ・当社がパートナとなっている主要ベンダ（IBM等）のAI、機械学習、アナリティクス、最適化関連の製品・サービス ・エンジニアによるシステム構築・運用支援

- 事業特性を踏まえてデータからインサイトを抽出することによる、プロダクト戦略・事業戦略作成の支援 - 事業にまつわるダッシュボード／クエリの作成 - データ基盤の設計、運用

■募集背景 クライアント企業が抱えている潜在的課題や将来を見据えての新規事業開発に対して、博報堂社内のコンサルタント、クリエイティブスタッフとともにテクノロジーを用いて支援を行う組織において専門性を発揮しながらプロダクト開発をリードして頂くポジションです。 課題や要望に対して、どういった解決策があるか、どういったプロダクトを開発していくか、どういった技術を利用するかなどを自分自身とメンバーの専門性を活かしながら、手早くコミュニケーションとMVP作成を行い、最終的なプロダクトを開発してく役割を担っていただきます。下記のような専門性を持つ少人数のメンバーで、スピード感を持ち、トライアルを何度も繰り返しながら価値のあるプロダクトを生み出していく組織を目指していきます。 ■チームミッション HDYグループのクライアント企業の持つ、課題や技術検証から並走し具体的なプロダクトを開発することがメインミッションとなります。博報堂社内のコンサルタント、クリエイティブスタッフのメンバと共に企画検討段階から入り、対象技術の調査・検証やそれらを用いた具体的なプロダクトの開発を行います。 ■自組織の強み・事業責任者からのコメント等 ・新しいプロダクトを一から考え、開発をしていくことが可能です。 ・開発したプロダクトに対してHDYグループのクライアント企業とのPoC実施や、クライアントやユーザーの声を反映しPDCAを回すなど継続的なシステムの改善活動が図れます。 ・IoTや機械学習アルゴリズムなど先端かつ多様な技術知識の習得と施策活用に取り組めます。 ■当該組織のビジネスフロー ・利用部門/企画部門と一体となった課題・ゴール設定、KPI設計、期待値コントロール ・システム化スコープ検討、アーキテクチャ設計 ・開発体制の調達、チームビルディング ・新規技術調査、検証の実施、外部開発会社連携の推進 ・開発全般のマネジメント（社内、社外） ・運用保守対応、現場サポート、PDCA ■担当業務内容 機械学習のアルゴリズム開発、統計的手法による分析手法に精通し、エンジニアやアーキテクトと連携しながら機械学習や統計手法をプロダクトに組み込み価値を高めて頂きます。 ■3～5年後の想定されるキャリアパス ・プロダクトオーナーとして複数のプロダクトの設計、展開などを行っていただきます。 ・技術リードとして、世界の先端技術などを検証し、プロダクトに組み込む責任者を担っていただきます。 ■業務上の課題 ・クライアント企業の課題や実現したい世界を自分なりに解釈し、どういったソリューションでそれらを解決しうるか思考を巡らす必要があります。 ・新しい技術を使ったソリューション提案およびプロダクト開発がメインとなるため、世の中に正解がなく、自身でトライアルを繰り返しながら貪欲に正解に近づくアプローチが必要です。 ・機械学習アルゴリズムなど先端技術のキャッチアップが必要となり、その利用シーンの想定が常に必要となります。 ・新規技術を使う一方でセキュリティ面を意識した仕事の進め方が必要となります。 ■使用アプリケーション 言語などの縛りはありません。その時々に応じてどういった言語やライブラリ、インフラ環境を利用するか臨機応変に都度判断していきます ■開発環境・その他 社内レギュレーションに準ずるセキュリティを担保できれば開発環境に制限はありません

クライアントの課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上で最適なソリューションを検証・実装してクライアント業務の高度化に貢献します。 以下内容をチームメンバーと協力しながら進めます。 　・分析提案 　・分析要件定義 　・分析基盤構築 　・データ集計 　・データ前処理 　・データ可視化 　・特徴量エンジニアリング 　・分析モデル構築 　・モデル評価 　・報告書作成 　・システム連携 　・クライアントとの調整 主に担当いただく業務 プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。 【変更の範囲】会社内での全ての業務

ダイナミックプラスではミッションとして掲げている「世の中のあらゆる価値と価格を科学し、価格の未来をつくる」を体現すべく、現在、ダイナミックプライシングサービスの「D＋」とレベニューマネジメントサービスの「レベニュー＋」をリリースしております。D＋では、プロ野球、Jリーグ、Bリーグなどのスポーツチケットやホテル領域を中心に導入が広がっており、レベニュー＋ではレジャー施設で利用開始しております。 テーマパークや小売り、モビリティ領域などでも実証実験を行っている他にもお問合せを多く頂いており、今後益々、弊社のサービスによる「価値と価格の最適化」が広がっていく予定です。 本サービスの拡大には、既存のお客様の運用をしっかりと行いつつ、新たなお客様に対する価格算出やモデリングを行っていく必要があります。そのため、これらを支えてくださるデータサイエンティストを積極募集しております！ ◼︎業務内容◼︎ ・自社サービスの運用 ・自社サービス改善に向けた分析 ・ダイナミックプライシングをはじめとする施策の効果検証(手法の策定を含む)、検証結果のプレゼンテーション ・新プロダクト、プロダクト改善案の立案・説明 ・メンバーのマネジメント

ダイナミックプラスではミッションとして掲げている「世の中のあらゆる価値と価格を科学し、価格の未来をつくる」を体現すべく、現在、ダイナミックプライシングサービスの「D＋」とレベニューマネジメントサービスの「レベニュー＋」をリリースしております。D＋では、プロ野球、Jリーグ、Bリーグなどのスポーツチケットやホテル領域を中心に導入が広がっており、レベニュー＋ではレジャー施設で利用開始しております。 テーマパークや小売り、モビリティ領域などでも実証実験を行っている他にもお問合せを多く頂いており、今後益々、弊社のサービスによる「価値と価格の最適化」が広がっていく予定です。 本サービスの拡大には、既存のお客様の運用をしっかりと行いつつ、新たなお客様に対する価格算出やモデリングを行っていく必要があります。そのため、これらを支えてくださるデータサイエンティストを積極募集しております！ ◼︎業務内容◼︎ ・自社サービスの運用 ・とくに顧客の売上予測モデルの作成・運用、アルゴリズム開発 ・ドキュメンテーション、営業メンバー・顧客への説明 ・新プロダクト、プロダクト改善案の立案・説明

【ミッション】 ≪freeeについて≫ freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。」というミッションのもと、2012年に設立しました。 以来、クラウド型会計ソフトを皮切りに、人事労務や会社設立支援とスモールビジネスのバックオフィス業務を効率化するクラウドサービスを開発・提供しています。 しかし、freeeの目指す世界は、まだ始まったばかり。今後は、クラウドの力を最大限に活用したスモールビジネスのためのプラットフォームを目指し、これまでにない新しい価値とビジネスを創出していきます。 ≪募集について≫ 今回募集する事業企画部は全社の非連続成長を支えるべく、事業計画策定や予実分析、セールス&マーケティングにおけるオペレーション設計やプロジェクトマネジメントなど、多岐にわたる業務を事業横断的に実行しています。 今回は将来の事業企画リーダー候補として、強いオーナーシップとスピード感を持って事業企画業務を推進できる方を募集しています。 【業務詳細】 今までのご経験に応じて下記の業務をアサインいたします。 ゆくゆくは当該領域におけるマネジメントロールを期待しています。 ・全社事業計画の策定 ・KGI・KPIの設計並びに簡易分析 ・モニタリング基盤の整備とオペレーション設計 ・事業横断の特命プロジェクトにおけるPMO ・マネジメント向けの資料作成とレポーティング

ダイナミックプラスではミッションとして掲げている「世の中のあらゆる価値と価格を科学し、価格の未来をつくる」を体現すべく、現在、ダイナミックプライシングサービスの「D＋」とレベニューマネジメントサービスの「レベニュー＋」をリリースしております。D＋では、プロ野球、Jリーグ、Bリーグなどのスポーツチケットやホテル領域を中心に導入が広がっており、レベニュー＋ではレジャー施設で利用開始しております。 テーマパークや小売り、モビリティ領域などでも実証実験を行っている他にもお問合せを多く頂いており、今後益々、弊社のサービスによる「価値と価格の最適化」が広がっていく予定です。 本サービスの拡大には、既存のお客様の運用をしっかりと行いつつ、新たなお客様に対する価格算出やモデリングを行っていく必要があります。そのため、これらを支えてくださるデータサイエンティストを積極募集しております！ ◼︎業務内容◼︎ ・自社サービスの運用 ・とくに顧客の売上予測モデルの作成・運用、アルゴリズム開発 ・ドキュメンテーション、営業メンバー・顧客への説明 ・新プロダクト、プロダクト改善案の立案・説明。 ・メンバーのマネジメント

データ分析・可視化により日系大手企業を中心としたクライアントの事業・サービスグロースを支援します。 データ種類としては、WEBサイトデータ、ECデータ、基幹データ、外部データを幅広く扱います。 データ活用戦略の立案から、データ収集のパイプライン設計、可視化BIダッシュボードの開発、レポーティングとPDCAによる施策改善までのデータ業務全般を担います。 ■具体的な業務内容 ・クライアントへのデータ分析内容の報告、折衝 ・Googleアナリティクス、Looker Studio等を活用した分析レポート作成 ・Google ビッククエリ、R等を活用したデータマーケティング戦略の策定 ・SNSやメールマガジンに関する分析、データコンサルティング ・クライアントへのプロジェクト継続、新規提案の資料作成、折衝 ・クライアントプロジェクトのKPI策定、運用 ・Google タグマネージャーを活用した計測設定

【業務内容】 健康保険組合、自治体からお預かりしたレセプトデータ等をビジネスサイド担当者や開発サイド担当者と連携し、要件定義からレポート作成・ステークホルダーへの説明まで担当いただきます。 ・医療機関訪問 ・自治体、健康保険組合訪問 ・医療従事者を対象とした分析結果の説明 ・プレゼン資料の作成 ・分析レポートの作成 ・納品物のクオリティチェック…など

ZOZO社全体のデータ活用（プロダクト・業務システムへのフィード および データの可視化・分析）における課題を定義し、課題解消のための取組みを企画・推進していきます。 現在は、データガバナンス改善のための取組みを中心に進めていますが、将来的にはデータ活用による利益創出への貢献を目指してチームを組成して行きます。 ・BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制、有効活用のための方針策定、ツール選定、社内普及のためのPjM ・Analysis DataMarts による、WEARやZOZOFITなどのプロダクトから生まれるデータ標準化と運用のPdM + データモデリング(実装) ・Data Products からデータフィードが必要なシステムに向けた、新規データモデル開発プロジェクトのPjM + データモデリング(実装) ・上記に限らない、社全体のデータ活用における課題解決

★概要★ ※データ分析部は、分析プロデュースGが所属している部門です。 クルマのサブスクというビジネスモデルを展開するKINTOでは、市場やお客様のニーズを捉え、最高の顧客体験を提供するために、マーケティング分析においても挑戦と創造が求められます。 データ分析部には、常に新しい挑戦を続け、発見や課題に対して「なぜ」を問い続ける姿勢を持つメンバーが集まっています。事業部門や他の開発部門と協力し、施策の評価や課題の発見、改善提案や仕組み化など、幅広い業務に携わっています。 データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアが、データの収集や分析基盤構築から、データ分析、課題解決の提案まで、幅広い知識とスキルを身につけることができます。 さらに、KINTOだけでなく、グループ会社の分析部門とのコラボレーションも行っており、多様な環境やメンバーとの意見交換を通じて成長の機会を創出しています。 【具体的な業務内容】 ＜事業課題定義＆アクション策定＞ ・ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた与件、課題整理 ・データ分析の目的や仮説の整理・定義 ・分析に必要なデータ取得の企画・設計（仕組みづくり） ＜データ分析＆打ち手の検討＞ ・定義した分析シナリオの実行＆打ち手検討 ・実施施策の途上評価、ならびに効果検証 ・サービスの俯瞰的な計数モニタリングによる特異事象の発見と要因分析、展開 ＜レポーティング＞ ・KPI設計＆BIツール等を用いた可視化 ＜データ利活用の推進＞ ・ダッシュボードやその他分析ツールを使ったデータ利活用の社内推進 【ポジションの魅力】 ・KINTO事業のマーケティング全般の分析に携わることができます。多様化するお客様のニーズをデータ分析から明らかにし、新たなアプローチの企画や施策評価など、チャレンジングな経験を積み重ねることができます。また、 AI、機械学習も使って、高度な分析・予測についても学ぶことができます。 ・分析基盤構築からデータ分析、アウトプットまで幅広い知識を持ったメンバーが在籍しており、データを通じて事業貢献する為の幅広い知識と経験を得ることができます。また、KINTOだけでなく、グループ会社の分析部門との意見交換の機会もあります。 ・事業部門の課題に対してデータ分析を軸に関与し続ける続けることで、分析実務だけでなく、お客様視点の磨き上げやビジネスセンスなどを身につける事ができるのもポジションの魅力の一つです。

【概要】 トヨタグループの金融、モビリティサービスの内製開発組織である同社にて、愛車サブスクリプションサービス『KINTO』サービスサイトをはじめとしたプロダクトに関わる、データエンジニアとしてご活躍いただきます。 【■詳細】 弊社の経営陣は「データ分析とマーケティングは一心同体」という考えを持っているため、企業の設立当初からデータ分析に注力し、専門の組織を設置しています。グループ内にはデータサイエンティストやWebアナリスト、データエンジニアといった、基盤の構築からデータ分析までを一気通貫で担えるメンバーを揃えております。 データエンジニアはAmazon S3やAWS Glue、AWS Lake Formation、AWS Athena、Amazon Redshiftといった各種AWSサービスを活用して分析基盤を構築します。トヨタグループが幅広い事業を展開していることから、分析グループは自動車や顧客の情報のみならず、決済や人々の移動履歴といったデータも扱います。また、Webサイトを訪問するユーザーのクリックやスワイプ、スクロールといった各種アクションのデータも取得し、改善施策に結びつけています。これほど多様性のあるデータを取り扱う企業は珍しく、“データの専門家”にとって挑みがいのある環境となっています。 【■業務内容】 ・AWSの各種ETL、DWH系サービスを活用してのビッグデータ分析基盤の構築・運用 ・データ収集、分析のためのスクリプトの実装 ・データ分析の自動化、効率化のためのCI/CD環境構築 ・トヨタファイナンシャルサービスグループで新たにローンチするサービスへの分析基盤の横展開 【■取り組み事例】 ●「kinto-jp.com」をはじめ、グループ企業やグローバル『KINTO』サービス向けのデータ分析基盤の設計・構築 『KINTO』サービスの進化・発展を支えるデータ分析基盤の開発を担当していただきます。また、その基盤をグローバルの事業へも効率的に横展開できるようなCI/CDの仕組みの構築にも関与していただきます。 ●データベースの設計・パフォーマンスチューニング、データ利活用推進 データ分析基盤のデータベースは多くの社内ユーザーが利用しています。ユーザービリティ改善のために、データベースの設計やパフォーマンスチューニング、BIエンジニアとも連携してのデータドリブン経営の推進などに関与していただきます。 【■魅力】 ・日本国内だけでなくグローバルに展開する『KINTO』事業の、そして親会社のトヨタファイナンシャルグループのプロジェクトで利活用されるデータ分析基盤の設計・構築に携わることができます。 ・グループで横断的に使用されるデータ分析基盤の構築作業を通じて、より良いデータ設計やテーブル設計の手法を実務を通して身に着けることができます。 ・スキルアップ目的として、外部研修/セミナー参加、国内カンファレンス参加制度があります。また、勉強会、ワークショップ、LT大会、ハッカソンなども開催予定です。

【概要】 トヨタグループの金融、モビリティサービスの内製開発組織である同社にて、愛車サブスクリプションサービス『KINTO』サービスサイトをはじめとしたプロダクトに関わる、データエンジニアとしてご活躍いただきます。 【■詳細】 弊社の経営陣は「データ分析とマーケティングは一心同体」という考えを持っているため、企業の設立当初からデータ分析に注力し、専門の組織を設置しています。グループ内にはデータサイエンティストやWebアナリスト、データエンジニアといった、基盤の構築からデータ分析までを一気通貫で担えるメンバーを揃えております。 データエンジニアはAmazon S3やAWS Glue、AWS Lake Formation、AWS Athena、Amazon Redshiftといった各種AWSサービスを活用して分析基盤を構築します。トヨタグループが幅広い事業を展開していることから、分析グループは自動車や顧客の情報のみならず、決済や人々の移動履歴といったデータも扱います。また、Webサイトを訪問するユーザーのクリックやスワイプ、スクロールといった各種アクションのデータも取得し、改善施策に結びつけています。これほど多様性のあるデータを取り扱う企業は珍しく、“データの専門家”にとって挑みがいのある環境となっています。 【■業務内容】 ・AWSの各種ETL、DWH系サービスを活用してのビッグデータ分析基盤の構築・運用 ・データ収集、分析のためのスクリプトの実装 ・データ分析の自動化、効率化のためのCI/CD環境構築 ・トヨタファイナンシャルサービスグループで新たにローンチするサービスへの分析基盤の横展開 【■取り組み事例】 ●「kinto-jp.com」をはじめ、グループ企業やグローバル『KINTO』サービス向けのデータ分析基盤の設計・構築 『KINTO』サービスの進化・発展を支えるデータ分析基盤の開発を担当していただきます。また、その基盤をグローバルの事業へも効率的に横展開できるようなCI/CDの仕組みの構築にも関与していただきます。 ●データベースの設計・パフォーマンスチューニング、データ利活用推進 データ分析基盤のデータベースは多くの社内ユーザーが利用しています。ユーザービリティ改善のために、データベースの設計やパフォーマンスチューニング、BIエンジニアとも連携してのデータドリブン経営の推進などに関与していただきます。 【■魅力】 ・日本国内だけでなくグローバルに展開する『KINTO』事業の、そして親会社のトヨタファイナンシャルグループのプロジェクトで利活用されるデータ分析基盤の設計・構築に携わることができます。 ・グループで横断的に使用されるデータ分析基盤の構築作業を通じて、より良いデータ設計やテーブル設計の手法を実務を通して身に着けることができます。 ・スキルアップ目的として、外部研修/セミナー参加、国内カンファレンス参加制度があります。また、勉強会、ワークショップ、LT大会、ハッカソンなども開催予定です。

・クライアントがAIを活用するために、事業の課題と最先端の技術を理解した上で、適切なアルゴリズム・ソリューションを実装する。 ・クライアントが抱えている課題に対して、データに基づいて実践的な解決方法を提示し、実現する。 ・パートナーのバリューチェーンの変革するような大規模に使われるロジックを研究開発する。 【仕事内容】 短期 ・クライアントの課題に対する適切な技術的解決策の提案 ・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） ・論文や技術資料・文献にあたって技術調査をする ・アルゴリズム・ロジックの実装・精度性能評価 ・ABEJA Platformへの運用ロジックの実装 中長期 　・実装ロジックの汎用化、サービス化（SaaS化） 　・開発した技術の公開（社内外の登壇・技術文章化） 【開発環境】 　・言語：Python 3.x 　・開発環境：Linux / Docker / AWS / GCP 　・利用ライブラリ：numpy, scipy, sklearn, pandas, tensorflow, pytorch, keras, mxnet, statsmodels, fbprophet など 　・自然言語処理ライブラリ：MeCab, GiNZA, Sudachi, Spacy, Chasen, Juman, Gensim 　・利用モデル例：CycleGAN, BERT, Random Forest, SVM, k-nn, state space model, LightGBM, word2vec, doc2vec など

■ 業務内容 ビジネスからプロダクトまで、幅広い課題の解決へ向き合うデータアナリストをお任せします。 ■ 具体的には ・事業部のデータ分析ニーズに応じた分析計画の策定と実行 ・数値分析を通じた課題発見、ならびに課題解決へ向けた示唆抽出 ・BIツールを用いたデータの可視化やダッシュボード作成 ・データ基盤や分析環境の管理仕組化、効率化 ■ あなたに求める役割 ・意思決定に直結するアウトプットから事業をグロースする ・方程式の発見や前例づくりから音声プラットフォームの勝機を見出す ・効果的なKPI設定/検証を通じた収益最大化やリソース不足解消を叶える ■ Voicyではたらく魅力 ◎世界的な注目業界 米国や中国、インドなどでは音声Tech領域のユニコーン企業が次々と生まれています。 X・Apple・Amazon・SpotifyといったグローバルTechカンパニーも注力している世界的な注目業界の一つで、これからのマーケット拡大が予想されています。 ◎ユーザー目線の強いプロダクト開発が可能 音声はエンゲージメントが高いことが特徴で、ユーザーの熱量がとても大きく、直接ユーザーと接点を持ちながらプロダクトを開発していくことのできる環境です。 スクラムチームはPdMやデザイナー、データエンジニアなどがミッション単位で組織されており、ユーザーの声を聞きながら、役割に捉われず全員で最適なプロダクト開発をめざしています。 ■ 開発環境 ・データ分析基盤：Metabase, BigQuery, Cloud Composer(Airflow), Vertex AI, Dataflow ・DB：MySQL(TiDB, RDS, Aurora), Cloud Firestore, DynamoDB, Redis ・ログ管理：S3, Firebase, BigQuery ・プロジェクト管理：GitHub, Asana ・情報共有ツール：Slack, Confluence, Kibela

【募集背景】 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化／Feature Storeの構築／ML開発環境の整備／モノリポ化／開発効率化のための社内ライブラリ開発　などを進めてきました。今後はより強固な基盤を築くべく、データ監視やモデル監視などにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 【業務内容】 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 ・機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 　・機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 　・機械学習システムのためのデータパイプライン構築 　・機械学習ワークフローの設計・開発・運用 　・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など ・上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり 　・IaCによるインフラ構築・管理 　・CI/CDによるデプロイ自動化 　・サービス監視設計・運用 　・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など ・社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 ・ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 【扱っているデータ】 ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 【データエンジニアリング部の特徴】 ・データ統括部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

オープン求人のため、選考の中でご経験、ご希望を伺い、配属組織を決めさせて頂いております。 ■データ戦略室 分析推進部 様々な領域やミッションを持つ各事業部や経営層に向けて、意思決定の速度と精度を上げられる分析環境を提供したり、環境整備の支援を行う ■カスタマーリレーション本部 中堅事業者の経理財務領域のプロダクトにおけるカスタマーサクセスを担う部署において、データを基にした戦略的活動を行う(部門戦略の設計、計画策定、実行支援) ■SMB事推推進本部 SMB事業推進本部における分析基盤のマートテーブルの設計/改修/保守/運用をリードし、本部のデータドリブンな意思決定を促進し、事業計画の達成に寄与する ■横断マーケティング本部 Web上でのマーケティング施策の効果を正しく評価したり、次のアクションの判断材料を得るため、大規模Webサイトのアクセスデータや、プロダクト・MAツールに蓄積されている顧客データを活用した計測・集計・分析・可視化を積極的に推進 ■ERP開発本部 日本、ベトナム、インドで共同開発を行っており総勢200名以上、半分以上がグローバルエンジニア。母国語が違うメンバーでのミスコミュニケーションを無くす、データ・ドリブンでプロダクト進化をさらに加速させるマネジメントを行うためのデータ環境の整備と利活用推進 ◆具体的には、以下の動きを想定しています。 ・経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析基盤のマートテーブルの設計/改修や定期データ更新への安定運用への寄与 ・分析推進室や各事業本部のデータアナリストと協働し、データ活用プロジェクトがスムーズに進むように、ソースデータの調査やデータマートの設計・実装やそのための各種支援 ・利用ユーザに使いやすく、拡張や保守をしやすいデータモデリング検討や設計への参画 ・データの品質を担保した状態で全社に流通させるための運用やデータマネジメントの実践・仕組化

金融×IT/AIで金融業界を変革するためのプロダクト開発や付随するコンサルティング業務に携わっていただきます。プロダクト作り、そのプロダクトを通して、金融業界全体に真のビジネス価値を届けていくことが業務内容となります。 Trust(株)には、これまでITやAIの力で金融機関に変革を起こしてきたメンバーが多数在籍をしており、日々金融業界を変革していくため、コンサルティング等の業務を行っています。その中で弊社として取り組まなければならないと強く認識している業界の共通課題を解決するためにTrustの開発組織（Trust-X）ではAIやデータを活用した技術開発やプロダクト開発を実施しております。 ＜プロダクトの例＞ 　今後もプロダクトは拡充させていく予定ですが、現在は以下の2つのプロダクトの開発を行っております。 Trust GenGA（トラスト・ジェンガ） このプロダクトは金融商品を扱う金融機関でよく見られるBtoBの少量多品種のドキュメントからの情報抽出や論理抽出等を支援するためのツールです。少量多品種であるため既製のプロダクトでは対応しきれず人力に頼っていた金融事務業務を、生成AIをはじめとするAIの力で効率化し、事務のBPRを達成することに取り組む製品がTrust GenGAであり、既に大手金融機関様で導入されております。 Trust TLanP（トラスト・トランプ） このプロダクトは金融機関の共通の課題である、COBOL等の汎用系言語で書かれたレガシーシステムの刷新を支援するためのツールです。汎用系言語をオープン系言語へと変換するツールは世の中にありますが、品質保証や今後の運用の担保のためには、変換だけでなく、テストケースの生成やドキュメントの作成など様々な課題に取り組む必要があります。AIを活用してこのような課題に取り組む製品がTrust TLanPであり、既に複数社でのPoCを実施しております。 ＜業務内容＞ 　正社員、業務委託社員などを含む10名弱のチームでプロダクト開発に取り組んでいただきます。以下の業務が業務範疇に含まれます： ・プロダクト導入、カスタマイズ等のためのお客様ヒアリングや各種業務理解のためのMTGへの参加、実際の導入開発やテストの実施に向けた各種調整や情報整理、資料作成など ・プロダクトの方向性を決めるためのディスカッションへの参加 ・スクラムチームの管理業務 ・簡単な技術検証や成果物の机上検証等のサポート ・カスタマーサクセスなどを含む拡販、契約維持などの営業活動のサポート ＜キャリアパス＞ チームメンバーと共にプロジェクトマネージャーとしてプロダクト開発に携わっていただきます。特にご希望がなければ専門職人材としての採用となりますので、プロジェクトマネージャーとしてステップアップしていっていただきます。 会社としての重要なプロダクト開発に取り組んでいただくため、その成果が会社の成長に直結します。スタートアップで仲間と共にプロダクトを一緒に作り、その成果をダイレクトに感じ取ることができます。 ＜働くメンバー＞ 大企業や先端のテック企業で分析や開発のプロジェクトリーダー等を行ってきた高レベルな人材が中心。 ・外国人採用を開始しており、英語によるコミュニケーションを取る機会があります ・現在、20-30代を中心に幅広い年齢層のデータサイエンティスト・アプリケーションエンジニアが在籍 ・ITコンサルタントやデータサイエンティストと一緒に仕事をする機会も有り ■魅力 ・自己研鑽費用補助が充実していて、書籍購入・資格試験受験など自由度高め ・ハイブリッド勤務、リモート勤務可 ・子育て中の社員が多数在籍 ・社内技術勉強会を定期開催 ・東京大学と共同研究中、輪読会を定期開催 ・金融業界のクライアントに強いコネクション ・スポーツ手当（月1万まで）があり、会社として健康増進をサポート ・ChatGPTのIDを全員に付与 ・AutoMLツール利用可 ・コンサル会社のためキャリアアップによる年収曲線が高水準 ・ビールサーバ設置、毎週金曜夕方に社内交流会（任意参加）、全役員に直接提案可

◆職務内容 　現在募集しているこの「シニアデータサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア〜ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、当社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクトを作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援、パッケージ・プロダクト開発に携わっていただくことができます。 　具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析の経験をすることができます： [コンサルティング案件例] ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行様などでのAI人材育成の推進、CoE組織開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトTrust GenGAを活用） ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトTrust TLanPを活用 ） [自社プロダクト開発例] ・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール） ・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール） ◆主なメンバーの経歴 岡田CEO—金融データ活用推進協会の代表理事、金融IT協会の副理事長を併任。 東北大学工学部卒、七十七銀行、全国銀行協会。三菱UFJ信託銀行・デジタル庁で金融AI組織の立上げ、データ活用戦略に従事後、Trust(株)を創業。著：金融AI成功パターン 友田CTO　兼　AI・データ事業部長—東京大学情報理工学系研究科修了。機械学習に関する研究により研究科長賞を受賞。楽天グループの金融子会社横断のCoE組織を立ち上げ、グループ横断でのデータ分析、システム開発、人材育成、基盤開発等に従事し、グループの金融事業全体のデータ利活用推進を主導。金融 X AIの国際標準について議論を行う専門家グループISO/TC68/AG6における日本代表のエキスパートとしても活動。 ◆魅力 ・大手金融機関様との案件を中心に、単に分析をするだけではない高度かつビジネス上重要な案件に携わることができる ・CTO友田（33才）がAI・データ事業部長を兼ね、フラットなコミュニケーションが特徴。役員や職位の高いメンバーとも気軽に話せ、毎週金曜の定例で他部署の動きを把握できる ・事業会社ではコストセンターになってしまうデータ分析業務が、当社では収益の柱のプロフィットセンター ・社内技術勉強会を定期開催 ・東京大学と共同研究中、輪読会を定期開催 ・当社が運営に携わるコミュニティ活動への参画が可能（気軽にイベントに参加し情報収集するだけでもOK） ・コンサル会社のためキャリアアップによる年収曲線が高水準 ・裁量のある自己研鑽等の費用補助が充実。書籍購入、資格試験の受検、オンラインコース受講、カンファレンス参加などが一定の範囲内で可能。 ・スポーツ手当（月1万まで）があり、会社として健康増進をサポート ・ハイブリッド勤務、リモート勤務可、各種休暇等も大企業と同水準のものをご用意 ・金融業界のクライアントに強いコネクション ・ChatGPTのアカウントを全員に付与 ・コーヒーメーカー・ビールサーバー設置、毎週金曜夕方に社内交流会（任意参加）、役員と間近で話すことができる ・四半期毎に社内イベント実施、仲の良い雰囲気（屋形船貸切party、ダーツ・シミュレーションゴルフ大会、会員制ラウンジでシアター投影等）

◆職務内容 　現在募集しているこの「データサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのデータサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。 [コンサルティング案件例] ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行様などでのAI人材育成の推進、CoE組織開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトTrust GenGAを活用） ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトTrust TLanPを活用 ） [自社プロダクト開発例] ・Trust TLanP（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール） ・Trust GenGA（AIを活用して金融事務プロセス刷新をサポートするツール） ◆主なメンバーの経歴 岡田CEO—金融データ活用推進協会の代表理事、金融IT協会の副理事長を併任。 東北大学工学部卒、七十七銀行、全国銀行協会。三菱UFJ信託銀行・デジタル庁で金融AI組織の立上げ、データ活用戦略に従事後、Trust(株)を創業。著：金融AI成功パターン 友田CTO　兼　AI・データ事業部長—東京大学情報理工学系研究科修了。機械学習に関する研究により研究科長賞を受賞。楽天グループの金融子会社横断のCoE組織を立ち上げ、グループ横断でのデータ分析、システム開発、人材育成、基盤開発等に従事し、グループの金融事業全体のデータ利活用推進を主導。金融 X AIの国際標準について議論を行う専門家グループISO/TC68/AG6における日本代表のエキスパートとしても活動。 ◆魅力 ・大手金融機関様との案件を中心に、単に分析をするだけではない高度かつビジネス上重要な案件に携わることができる ・CTO友田（33才）がAI・データ事業部長を兼ね、フラットなコミュニケーションが特徴。役員や職位の高いメンバーとも気軽に話せ、毎週金曜の定例で他部署の動きを把握できる ・事業会社ではコストセンターになってしまうデータ分析業務が、当社では収益の柱のプロフィットセンター ・社内技術勉強会を定期開催 ・東京大学と共同研究中、輪読会を定期開催 ・当社が運営に携わるコミュニティ活動への参画が可能（気軽にイベントに参加し情報収集するだけでもOK） ・コンサル会社のためキャリアアップによる年収曲線が高水準 ・裁量のある自己研鑽等の費用補助が充実。書籍購入、資格試験の受検、オンラインコース受講、カンファレンス参加などが一定の範囲内で可能。 ・スポーツ手当（月1万まで）があり、会社として健康増進をサポート ・ハイブリッド勤務、リモート勤務可、各種休暇等も大企業と同水準のものをご用意 ・金融業界のクライアントに強いコネクション ・ChatGPTのアカウントを全員に付与 ・コーヒーメーカー・ビールサーバー設置、毎週金曜夕方に社内交流会（任意参加）、役員と間近で話すことができる ・四半期毎に社内イベント実施、仲の良い雰囲気（屋形船貸切party、ダーツ・シミュレーションゴルフ大会、会員制ラウンジでシアター投影等）

デジタルマーケティングにおける自社ビジネスの戦略立案実施をビジネスと技術の両面でリードしていただきます。 デジタルマーケティングツールを活用したソリューション提案・構築や、 クライアント様のマーケティング施策を実現するためのソリューション提案・導入・活用を 技術とビジネスの両面から支援する役割をお任せいたします。 ＜具体的業務内容＞ ・デジタルマーケティング基盤の設計・構築 （Salesforce Marketing Cloud, LINE API, Push, GA360, Treasure Data, Databricks, Snowflake, 他） ・内部もしくは外部エンジニアの管理、プロジェクトマネージャーの補佐 ・新規提案または要件定義のフェーズにて実現性評価のためのフィジビリティ調査 ・デジタルマーケティングに必要となる他ソリューションの選定・仕様設計、デモアプリ等の開発 ・デジタルマーケティング施策実施後のデータ解析・レポート集計処理 ・自社ビジネスの戦略立案 【顧客例】 交通系、損保会社、スポーツメーカー、アパレルブランド、総合通販・メディア、コスメブランド などの先進的なマーケティングを志向する国内大手企業が中心です。