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％はリモートワークで就業中） 【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 ※業務内容の変更範囲：当社業務全般 【入社後】 ・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）

〈主な業務内容〉 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、意思決定のスピードと精度を上げられる分析とそれに基づく事業支援を行なっていただきます。 分析の実行のみならず、当社における分析推進組織のあるべき姿を自ら考え、周りを巻き込みながら実行していくことを期待しています。具体的には、以下の動きを想定しています。 ・統計解析にもとづく事業部の様々な施策の効果検証 ・各チームのミッションに則したKPIの設計支援、可視化、見立てと振り返り ・上記データ利活用案件の実行体制構築、プロジェクトのディレクション・マネジメント ・分析ナレッジの蓄積と汎用化を通じた、分析の品質担保と全社への流通 〈ポジションの魅力〉 【経営判断に大きく貢献する業務】 ・経営意思決定のためのデータ作成・分析などに取り組んでいただきます。ただデータを集計・分析するのではなく、経営陣や事業部のメンバーと密に連携をとりながら、何を出すべきか戦略からお考えいただく、事業戦略に影響の大きい業務となっています。 【多事業・多プロダクトに広がる当社のSaaSビジネスにおけるデータ分析というチャレンジ】 ・多事業・多プロダクトを展開する当社において、サブスクリプション型のビジネスモデルを最適化するためのデータ分析は世の中的にも前例がなくチャレンジングな取り組みが求められます。SaaSビジネスの先行企業として、世の中的にも新しいデータ利活用事例に向き合うことができます。 【データ量や幅の広さ】 ・当社ではtoC、toB、BtoBtoCと40以上ものプロダクトやサービスを展開しており、ユーザー数も年々増えています。企業経営から個人の資産管理まで幅広い膨大なデータが蓄積され続けています。 【「今までのやり方」にとらわれない柔軟な環境】 ・中途入社2年未満の方も多く、既存のやり方に捉われず、より良い方法を取り入れていける環境です。

tableauを活用して、経営データの分析を通して、事業課題を可視化から、戦略立案、改善提案までお客様の経営課題のコンサルテーションを行うポジションです。 【お任せしたい仕事内容】 ・お客様からいただいたデータをtableauなどのツールを活用して分析 ・経営課題を可視化し戦略を立案 ・お客様とのMTGを通して具体的な施策に落とし込み改善に繋げる 【案件例】 スポーツジム運営企業の加盟店開拓強化 - 経営課題の抽出 - マーケティング・インサイドセールス強化のリード 　・出店戦略策定 　・インサイドセールス業務設計 リユース店舗運営企業の顧客分析 - 社内データの統合 - LTVが高いロイヤル顧客層の特定 - データマネジメント業務改善提案

【具体的な仕事内容】 健康保険組合・自治体が保有しているレセプトデータ等の分析業務に従事していただきます。 ご経験に応じて、下記業務に携わっていただくことを想定しています。 ・SQL/Python/Rを用いた医療ビッグデータの分析 ・分析の要件定義〜データの加工/集計/分析〜レポート化の一連の業務 ・GoogleCloud(BigQuery)上でのデータ処理/分析パイプラインの構築 ・データ処理、レポート作成の自動化 ・高品質、高効率なデータ分析基盤の構築 ・BIツールを使ったダッシュボードの作成 ・行動変容の因子分析、介入施策の立案、効果検証 医療職専門家とペアを組み、医療費適正化に向けたデータ分析や示唆出し、レポート作成を担当していただきます。 単なる分析に留まらず、セルフメディケーションにおける行動変容の因子分析やその結果を踏まえた介入施策の立案・効果検証など、データ分析により医療費適正化の実現を目指します。 【クライアント】 健康保険組合、保険薬局、自治体など、多くのステークホルダーと一緒に事業を展開しています。 【環境】 言語：SQL(BigQuery), Python, R DB：MySQL DWH：BigQuery インフラ：Google Cloud(GCP), AWS データエンジニアリング：dbt その他ツール：Slack, GitHub, Notion, backlog, Dataform, Dataplex, Vertex AI, Terraform, Docker PC：MacBooK Pro支給

当社が開発する痛み推定装置のアルゴリズム開発・改良、先端競合技術調査から当社研究開発活動へのフィードバックやそのマネジメント 具体的には、 ・痛み推定装置のアルゴリズム設計および評価 ・痛み推定装置のアルゴリズム評価指標の確立 ・臨床・非臨床試験取得データのバリデーション ・機械学習モデルを複数用いたプロセスフローの確立 ・機械学習モデルの選択メカニズム開発や計算プロセスの最適化 ・システム開発に関わるメンバーとの開発プロジェクト参画および推進 ・特許出願等 ・論文等の競合調査 ・アルゴリズム開発戦略構築と実行 ・組織マネジメント ・代表取締役等への説明・資料作成

当社が開発する痛み推定装置のアルゴリズム開発・評価および取得データのバリデーションおよび精査 具体的には、 ・痛み推定装置のアルゴリズム設計および評価 ・痛み推定装置のアルゴリズム評価指標の確立 ・臨床・非臨床試験取得データのバリデーション ・機械学習モデルを複数用いたプロセスフローの確立 ・機械学習モデルの選択メカニズム開発や計算プロセスの最適化 ・システム開発に関わるメンバーとの開発プロジェクト参画および推進 ・特許出願等

Kakao Piccoma社に存在する多種多様なデータを有効活用するためには、利用しやすい形で設計され 信頼性を担保した運用が必要不可欠となります。 そのために弊社ではMySQLやHadoop環境などの社内に存在する様々なデータをAWS上の分析環境へ 集約し一般社員が利用しやすい形で提供しています。そのAWS上にある分析環境の構築保守業務をBIエンジニアとして担当いただくこととなります。 具体的な業務内容 ・社内で保有しているデータの仕様を確認しつつ、社内でのニーズをヒヤリングし分析用データを設計する作業 ・データ分析基盤上のテーブル実装作業 ・BIツールの設定や権限管理の作業 ・BIツール上でのデータビジュアライゼーションやダッシュボードの構築作業 ・構築した分析環境に関するドキュメントを整備作業

■職務内容 データ分析に基づいたマーケティング施策の提案を行います。 ※グループ会社の営業担当、クリエイティブ担当などと連携しながらプロジェクトを進めます。 ※案件によっては自分たちで課題抽出し、解決施策の提案を行うことが求められます。 【主な業務】 　①データ分析PJT（案件対応）のプロジェクトマネジメント 　②データをつかった戦略立案 　③データ分析結果に基づいたマーケティング施策の企画・提案 　④メンバーのデータ分析業務におけるフォロー、サポート 【具体的には】 ①データ分析PJTのプロジェクトマネジメント業務 　・データ分析、企画 　・依頼者の要望把握・分析目的の言語化（どんなデータが必要なのか、何を提案したいのかを把握し具体化する） 　・ETLツール、社内システム仕様などの要件定義 　・プロジェクトマネジメント 　・分析用のデータの調達 　・統計モデル、機械学習モデル、分析レポートなどの成果物の作成管理 ②データ戦略立案業務 　・ビジネスモデル、マネタイズポイントなどの事業概要やユースケース、主要機能などのサービス特性を理解し、事業の利益向上や新しい価値創造に繋がるデータ活用案を企画・検討す 　・データ活用案を実現するための道筋を考える 　・ステークホルダーと合意形成を行い、データ戦略プロジェクトの推進を行う　　 ■データ種別（扱うデータ） 【1】構造化データ ・顧客サイトのアクセス解析データ（サイト内のユーザー行動データ　※WEB/アプリ） ・クライアント保有の顧客の属性データ、顧客の時系列情報データ ・外部からの購入データ（顧客の属性データ、顧客の時系列情報など） ・WEB広告の配信成果データ ・PRの成果データ（自社でキャンペーンを打った場合のデータなど） 【2】非構造化データ ・クリエイティブデータ（画像、動画、音声など） ・オフライン広告の配信成果データ（TVCMやOOHデータなど） ■開発環境 【言語】SQL、Python、R 【データ基盤】CDP各種（AWS RedShift、BigQuery、Snowflake、TresureDATAなど）　※クライアント環境による 【アクセス解析ツール】GoogleAnalytics、Adobe Analytics、Windows Clarityなど 【データ可視化ツール】Looker、LookerStudio、Tableau、DOMOなど 【OS環境】Windows　※場合により調整可能

楽天・事業について： クレジットカードをはじめ、電子マネーやWeb・アプリを用いた決済システムは、もはや私たちの生活から切り離せない存在です。楽天カードは、2,500万名超えの会員数、クレジットカードショッピング取扱高4年連続国内No.1(自社発行ベース)を実現し、また13年連続顧客満足度No.1を獲得するなど、業界トップクラスとなった今もスピードをゆるめることなくトリプル3(クレジットカード発行枚数3000万枚、ショッピング取扱高30兆円、カード業界のシェア30％)とう高い目標を掲げ成長を続けています。 部署・サービスについて： 急増する会員数、取扱高への対応や、楽天e-NAVI、楽天カードアプリの機能充実化など、楽天カード内のサービスラインナップに対応するすべてのシステムを手がけるのが、当社のシステム部門です。その担当範囲は、カードの決済システム、債権管理システム、楽天e-NAVI、楽天カードアプリやコールセンターシステムといった多岐わたっております。 当社での経験は最先端の技術を駆使しながら最上流から携わることになり、エンジニアとして多くの刺激を受けることができます。 業務内容 ・データパイプライン及びデータウェアハウスの構築等の基盤構築と、それらを利用可能なBIツールを含めた統合分析環境の提供 ・各事業のチームと協力したデータ収集要件定義の実施。また、データを活用した新たな収益サービスの創出 働く環境 中途採用　60％ 新卒　40％ 出身企業　SlerやWEB系システム開発会社　など OS：Linux, RHEL, Ubuntu

大手カー用品チェーン「オートバックスセブン」グループで、データ活用能力・デジタルマーケティング戦略の強化に携われます。 プロジェクトの立ち上げからデータ活用による利益創出まで一貫して責任を持つことが出来ます。 ーーー当社ならではのポイントーーー ★上流～下流まで携わり全体像の俯瞰」ができます。 ★エンドユーザーと直接やりとりして声を聞けます。 ★馴染みの自社メンバーと共に働く安心感があります。 ★オートバックスの案件が100％で仕事は尽きません。 ーーー具体的にはーーー 購買データやWebサイトへのアクセスPVなど、世の中には膨大なデータが溢れています。 あなたにお任せするのは、このデータを集計・分析し、当グループの業績向上へと繋ぐ”データサイエンティスト”のポジションです。 DX時代の到来に伴い注目される最先端の職種であり、市場価値を高めていきたい方にとって最良のポジションです。 ■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 ■統計モデルの設計・構築 ■データクレンジングされたビックデータの分析 ■可視化ツールを用いた分析・結果報告 ■データ分析から得た知見をもとにマネジメント層やビジネス/現場サイドに提言　など 《配属部署》 グループデジタル推進部 オートバックスグループの店舗以外の、生産性向上・DX推進・データドリブン経営を牽引する部署です。

当社のメインサービス『まんが王国』のデータ分析に関する業務をお任せいたします。 サービス利用者の行動データの収集から始まり、その分析から導き出される仮説の立案と検証により、まんが王国ユーザーの行動を明らかにし、 具体的な施策へと落とし込んでいき、効果検証を行いデータドリブンなサービス運営ができるようなサポートをしていただきます。 ・まんが王国が蓄積しているビッグデータの分析業務 ・BigQuery上で蓄積したGoogleAnalyticsのサイトアクセスデータや、会員の売上データなどを保持しておりSQL文を使った分析 ・OnetoOneCRMを見据えた会員セグメンテーションのサポート ・分析から導き出される仮説立案と施策提案とその検証 ・データ分析結果の可視化をBIツールにて実装 ・各種キャンペーンやプロモーション等の効果検証

【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。

世界最大級の総合コンサルティングファームの一員として、 顧客企業の課題解決に取り組みます。 世界156か国29万人のプロフェッショナルが集まるサービスファーム。 そのグループの一員として、日本におけるクライアントが直面する経営課題の解決に取り組んでいます。 ◆あらゆる分野のプロフェッショナルと協力 世界屈指のグローバルネットワークと豊富なリソースが当社の強み。様々なプロフェッショナルと連携して、クライアントのニーズに応えていきます。 ◆高い専門性が身につき、スキルアップが可能 ご自身の得意領域を基に業界横断のプロジェクトにおいて活躍いただけます。 グローバルな環境の中で専門性を磨き続ける仲間とともに、さらなる高みを目指しませんか？ 一気通貫のコンサルティングサービスで企業経営の課題解決に取り組む ◆ITの知識や経験を活かせる ◆新分野を学べ、仕事の幅を広げることも可 ◆自身が選択できるキャリアパス ◆産育休復帰後の支援体制も万全 ITに関する多種多様な領域のプロフェッショナルとして、クライアントの課題解決を行うことがあなたのミッション。 ・IT戦略・企画構想 ・デジタルサービス ・データアナリティクス ・サイバーセキュリティ ・クラウドコンピューティング　 これらを活用して、総合力を生かしたコンサルティングや専門サービスを提供します。 【具体的には…】 ■ITを活用した戦略策定や業務改革 ■最先端のデジタル技術を融合・活用したビジネスイノベーション ■グローバル拠点を横断するシステムの設計・導入、マネージドサービスの提供 【現在の募集ポジション（チーム）】 ◆Technology Advisory Service【TC-TAS】 ◆Digital Trust【TC-DT】 ◆Data&Analytics【TC-D&A】 ◆Emerging Technology【TC-ET】 ◆Technology Lab【TC-Lab】 ◆Microsoft【TC-MS】 ◆Digital Factory【TC-DF】 ◆Growth&Connection【G&C】 ※ポジションのニーズは日々変化します。 現在当てはまるものがなくとも、マッチするポジションが日々生まれています。 PwCテクノロジーコンサルティングチームにご興味をお持ちの方は、ぜひ積極的にご応募ください。 【仕事の魅力】 社員自らで選択可能。理想のキャリアパスを描くことができます。 当社では、キャリアアドバイザーの役割を担うコーチが社員一人一人に割り当てられます。コーチは先輩社員が担当し、個人の志向に応じたケアを実施、短期的な育成だけではなく将来のキャリアに目を向けて、対話を通じてサポートしていきます。そこでのコミュニケーションがアサインやディベロップメントプランに反映されるため、個々人が自らのキャリアプランを選択することが可能です。

当社が提供するのは生活者の心に響く、ささやかな喜びや小さな嬉しさ。 2006年に電子コミックサービス「めちゃコミック」をローンチした当社。 豊富な作品ラインナップ、ユーザビリティなサービス設計、 効果的な広告宣伝活動などにより業界トップクラスに成長しました。 「アムタスが求められること」 「アムタスにしかできないこと」 「アムタスがやりたいこと」を徹底的に突き詰め、 世の中に向けてアムタスが提供すべき 「生活者から求められるサービス」の本質を定義し更なる事業成長を目指しています。 今後も最先端のテクノロジーサービスへ反映して専門性を高めながら、 業界トップクラスの「めちゃコミック」事業に参画する仲間を募集します。 「生活者から求められるサービスを提供する会社」するアムタスで、 アムタスだからこそできるサービスを共に世に生み出す仲間を募集します。 「めちゃコミック」のデータ分析基盤の構築と活用や、アナリストをはじめ、社内関係者に分析環境を提供する業務となります。 《具体的には》 ■大規模データの転送、蓄積、ETL処理等データパイプラインの開発および運用 ■データストアおよび分散処理フレームワークを利用したDWHやデータレイクの構築および運用 ■BI（Business Intelligence）ツールを使用したデータ統合、可視化 ■分析基盤とデジタルマーケティング領域の各種ソリューションとのシステム連携支援　など 【本ポジションの役割】 データ分析基盤の構築・運用を活用して、データサイエンティストと共に アナリティクス領域からサービスに新たな付加価値を提供していただくことを期待します。 ※（変更の範囲）会社の定める業務 【仕事の魅力】 数字でわかるアムタス ■男女比：男性56.1％/女性43.9％ ■年齢比：20代：22％、30代：36％、40代：29％、50代：13％ ■有給消化の割合：74.4％ ■新卒と中途の割合：新卒32％/中途68％ ■既婚と未婚の割合：既婚59％/未婚41％ ■1ヶ月の平均残業時間：3.4h/月 ┗法定労働時間(8h/日)を基準とした値。配属先や時期により数値は前後します。 ■標準労働時間：7.25h/日 ■働くママ比：48％ ┗正社員既婚女性の内、子どもがいる人の比率 ■好きな漫画ジャンル：1位青年コミック(49％)、2位少年コミック(25％)、3位少女コミック(11％) ※上記データは2024年3月末時点

【ヘルスケア領域に新しい価値を】 医療機関、患者様向けサービスを展開する当社で働きませんか？ 現在、高齢化によって地域医療や当社サービスへのニーズは高まっており、 当社の売上実績は2017年度の約4億から2024年度の約87億へと急成長中。 この急成長の背景にあるのが自社のサービス力です。 薬局・ドラッグストア検索、予約サービス「EPARKくすりの窓口」は 月間2,300万PV、累計1,000万予約を超えています。 2022年10月には政府が「医療DX推進本部」を発足しており、 こうした国策の追い風により一層の成長が予想されます。 安定した経営のもと、今後さらに医療DXサービスを拡充。 患者様と医療・介護福祉すべてをつなぐプラットフォームを構築し、 医療業界及び現代社会における様々な課題をともに解決していきませんか？ ◇平均残業月20時間 ◇社会貢献性の高い医療サービスに関わる ◇充実の「研修制度」「評価制度」あり◎ 【職務概要】 月間2,300万PVを超える薬局・ドラッグストア検索予約サイトや350万ダウンロードを突破した 電子お薬手帳等、シェア1位の複数B向けプロダクトを横断的に担当するデータアナリストを募集します。 KPIツリー設計やログ設計、ユーザーの行動ログなどのデータ集計、分析に向けた仮説立てから データ検証等の分析業務と、得られた分析結果から企画立案までを担当していただきます。 さまざまな手法でビジネス課題の発見・データ戦略設計・定量定性両面での仮説検証を行い、 サービスの課題解決を推進していただきます。 【具体的には】 ・データ分析関連業務の企画、プロジェクトマネジメント ・BIツールによるデータの見える化（レポーティング・KPIダッシュボード作成） ・SQLを用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備 ・分析に基づく事業課題の発見及び解決策の提案 ・エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、 　分析オペレーション改善、社内へのナレッジシェア

・データ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務およびプリセールス活動。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。 ・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。 ・担当グループメンバーの中長期キャリアを見据えた1on1、評価関連業務、任意のグループ活動。

・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。 ・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

▼採用背景　 CAMPFIREは、スモールチームで活動をされる方々の事業やプロジェクトの立ち上げ・拡大・維持を支援するために、事業を展開し、国内最多のクラウドファンディングプロジェクトを取り扱っています。 近年、CAMPFIREではデータドリブンな意思決定やサービス開発を加速させており、ビジネスインテリジェンス室を中心に、日々蓄積される多くのクラウドファンディングデータを活用した取り組みを強化しています。 従来型のML活用に加えて、生成AIの活用は、CAMPFIREの未来を大きく左右する重要なテーマと位置付けています。 そこで、ML、生成AIの活用を推進し、CAMPFIREのサービス全体を次のステージへと導く、行動力と推進力に優れた機械学習エンジニアを募集します。 ▼業務内容 - ML・生成AI活用プロジェクトの企画・推進 - 各部署と連携したAI活用ニーズの洗い出し、課題設定 - 機械学習モデルの開発 - 生成AIモデルの選定、ファインチューニング - ML・AI導入の効果検証、改善策の実施 - 社内へのAI活用に関する啓蒙活動、ワークショップ開催 ▼ポジションの魅力 - 国内最多のクラウドファンディングデータを扱い、革新的なAIプロジェクトを牽引できます。 - ミッションに即して、様々なプロジェクトを推進できます。 - 最先端技術を駆使し、サービス全体にインパクトを与える経験を積むことができます。 ▼ツール環境 - GCP - Google BigQuery - google colabotaly - vertex ai(主にpython)を使ったデータ分析・可視化　

【業務内容】 顧客の要望に基づいたデータ分析、解析、フィジビリティ、レポーティング、及びPythonによるプログラミング 【開発環境】 プロジェクト毎に指定の環境を利用 【開発言語】 　開発要件によって変化 ・各種Script言語 ・Python ※全ての工程においてのスキルが必須ではなく、チームとして得意領域を補完し合う形で仕事を進めていきますのでご安心ください 【エンジニアとして新しいチャレンジが叶う環境】 現在、案件の約半数が車載系のHMI開発ですが、その他にも最先端技術を活用した案件や珍しいプロジェクトもあり、案件のバリエーションが豊富です。 また、フランクな場での対話から生まれるアイデアを大切にしており、それらアイデアをチームでカタチにしています。 実際に、京セラ様と実現した『高精細 空中ディスプレイ』では、従来の映像を投影するだけではなく、『空中に浮かぶ映像に触れる感触はないけど、直感的にジェスチャー操作できるものを作ろう！』そんな自由な発想で実装しました。 多種多様な案件に上流工程から携わるため、『より良いプロダクトを自らの手でつくっている』実感を得ることができます。 【スーパーフレックスタイム制】 ※コアタイム無し 標準労働時間帯／9：00～18：00（1日の標準労働時間8時間） フレキシブルタイム／5：00～22：00

▼業務内容　 - データ分析基盤構築と、社内外のデータソースの統合 - データの全社活用のためのデータマートの整備　 - 予測モデルなどのシステム開発、データの可視化・ダッシュボード化 - 機械学習のモデリングやデータ分析にも挑戦したい場合はご本人の意向次第で相談可 ▼ツール環境 GCP、Google BigQuery google colabotaly(主にpython)を使ったデータ分析・可視化

データエンジニアは、データ基盤の構築・運用を行うことで、当社のメイン製品であるProduct Data Platformをさらに進化させ、顧客にとって価値提供ができるよう製品グロースに貢献することを主な役割としています。 ■データエンジニアのミッション - データ処理に関わる機能やパイプラインの開発、運用および維持管理に貢献し、顧客に価値を提供する。 - データ処理および分析の効率性を向上させ、プロダクトに関するものだけではなく、ビジネス上の意思決定をサポートするためのデータ基盤を構築する。 - データ品質とセキュリティの確保を通じて、データの信頼性と保護を担保する。 ■具体的な業務内容 - GCPを用いたデータパイプライン / ETL処理基盤の開発運用 - データ取得やデータ提供のためのAPIの開発 - オフショアチームとのアーキテクチャ検討 - プロダクト仕様に関するドキュメントの整備 - プロダクトチームの技術力向上 - 仕様検討、ビジネス部門とのデータに関する協働など ■技術スタック - バックエンド Node.js / TypeScript / Go / Python / GraphQL / PostgreSQL - フロントエンド TypeScript / React(Next.js) / GraphQL / Firebase - 機械学習・データ基盤 Python / Pandas / BigQuery - インフラ GCP ( GCE / GKE / Cloud Functions / Cloud Run / Workflow / Dataflow / BQ / Vertex AI 等 ) / Docker / Terraform / Vercel - CI / CD GitHub - コミュニケーション Slack / Google Workspace / Notion - タスク・プロジェクト管理 Asana

au PAY マーケットにおけるデータ分析の実践・推進を行っている部署の中で、データマネジメント活動の策定・推進や、KDDIグループにおけるデータ戦略の対応等を行っていただきます。 具体的には ・au コマース＆ライフ全社へのデータ利活用促進のための新規データ資材の要求定義・企画・実装 　*サービスの新規機能あるいは新規業務の発生に伴う計測データ・KPI体系の要件整理 　*計測済みのデータ資材のデータウェアハウス化、データマート製造、ダッシュボード等の企画設計 ・エンジニア／ビジネスなど複数職種に対するダッシュボード作成 ・社内のデータ資材に関する、社内の機能別本部への教育・支援

【業務内容】 当社のデータアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 ・事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 ・分析を通した将来傾向の予測 ・アンケートデータ、定性データの分析 ・A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 ・因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 【組織構成】 以下の3つのユニットで構成されています。 ・プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム） ・マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析をするチーム） ・ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析をするチーム） ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB、ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのようなオポチュニティがあるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。 【扱っているデータ】 ・アプリユーザーのアクセスログ ・募集内容やマッチングに関する各種データ ・地理空間データ ・レビュー情報や評価データ ・広告データ ・カスタマーサポートへの問い合わせデータ ・SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ・アンケートやサーベイデータ ・人事データ 【データアナリティクス部の特徴】 ・向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。　 ・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を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。 ・データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 ・経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。 ・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

PKSHA TechnologyはAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。 このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。 AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。 ・大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証 ・運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善 ・ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定 ・アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ・クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例：クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る