【当社について】 VISION：「人の可能性を解き放ち、新たな挑戦にむきあえる社会に 株式会社Exa Enterprise AI (以後、EAI)は、2023年10月に株式会社エクサウィザーズの100%子会社として設立されました。 我々の使命は、急激な人口減で確実に力を失っていく日本において、豊かな社会を実現することです。そのため、生成AIを含む最新テクノロジーを誰にでも親しみのあるサービスに昇華し、企業の生産性向上をリードしていきます。 【業務内容】 生成AIをはじめとしたあらゆるAI技術を用いた技術検証、機能実装を通じて、EAI横断組織として全プロダクトの成長と豊かな社会の実現にコミットしていただきます。 AI技術はプロンプトチューニングからLLMのファインチューニング、NLP技術、画像処理、構造データ解析など様々な分野に渡り、多くの機械学習エンジニアとの協力のもと、本人の強みを活かしつつ幅広く活用していきます。 【プロダクト開発事例】 現在、2つのプロダクト開発を行っております。このほかにも、様々な企画が進行中です。 ▼exaBase 生成AI コンプライアンス意識の高い大企業でも安心なChatGPT環境を提供する生成AIサービスです。安心のセキュリティと運用の容易さを備え、ビジネス現場のタスクを効率化します。禁止ワード登録やユーザーログ蓄積などの機能があり、全社利用状況のモニタリングやコスト制御、ユーザーアカウント管理を可能にしています。 ▼exaBase IRアシスタント 投資家や株主への広報活動を行うIR業務に特化したIR業務効率化支援サービスです。サービス展開の第一歩として、株主総会・決算説明会の想定問答集をAIと協働作成し、IR担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境を実現しています。 【働く環境】 グループリーダーは、ACL採録、研究会受賞経験があり、新卒入社2年目でエクサウィザーズの最優秀賞、入社3年目でEAI全体のAI戦略・開発をリードするエンジニアです。メンバーには、ACL、ECCV、ECIR採録経験のあるエンジニアがいます。他にも、本社にいる様々な分野の機械学習エンジニアと連携し、多くの知見を取り入れて業務を行っております。 また、EAI代表取締役を本社常務取締役が務めるなど、生成AIが社会を変えるきっかけになると考え、会社として積極的な投資を行っております。 第一線の機械学習エンジニアと共に、社長直下の横断部署で、AI技術をすべての働く人に届けるべく考え抜ける環境です。

本格的に始動する、アイ・モバイルのAIプロジェクトをけん引していただくリーダーを募集いたします。 数万社へ提供する自社CMS、そこから得られるコンテンツとコンバージョンデータという当社ならではのアセット/ノウハウを活用し、製品価値の向上・更なる顧客貢献を実現する機能実装を目標にしていただきます。 　・成果の出るホームページについてベストプラクティスを分析 　　- 業種/地域などの企業属性データ 　　- ページ構成 　　- レイアウト 　　- テキスト情報 　　- 画像情報 　・ベストプラクティスを元に顧客ホームページへの改善提案を検討 　・将来的には、ホームページの自動診断や自動提案をする生成AI領域まで検討 【仕事内容】 AI技術を用いた機能実装全般をお任せします。 　・データ整形/前処理 　・アルゴリズムの選定 　・モデルの構築 　・アプリケーション構築チームとの連携による機能実装 　・評価/モデルの解釈に向けた探索的データ分析業務

■仕事内容 累計約200社に導入/90万人以上が受験したAI×360度評価アセスメントツール「GROW360」によって測定された「従業員一人ひとりの能力データ」を基に 様々な企業データを掛け合わせた分析を行い、人事/組織/経営コンサルティング～投資を呼び込む指標の検証を行っていただきます。 今までにない画期的な方法で企業の人的資本経営をサポートし、働く人・企業・社会全体の成長を支援します。 【募集背景】 当社は「人を幸せにする評価と教育で、幸せを作る人、をつくる。」というビジョンを掲げ、2021年12月 東証マザーズ市場（現グロース市場）に新規上場を果たしました。 特許取得AI技術で学力以外の成長を可視化する学校向け評価診断ツールや、ビッグデータを活用した企業向け360度評価システム/DXコンサルティングなど国際機関・政府・教育委員会・学校・大企業と幅広い顧客に対し様々なソリューションを提供しています。 ■「人的資本の情報開示」の義務化について 2023年3月期決算以降、上場企業約4000社は、 「女性管理職比率」「男性育児休業取得率」「男女の賃金格差」といった重要業績評価指標（KPI）を、有価証券報告書に記載する、「人的資本の情報開示」の義務化が始まりました。 「データがない中でどのように人的資本を高めていけばいいのかすら分からない」という企業が大多数の中、弊社は2022年10月より一橋大学大学院と「人的資本理論の実証化研究会」を行っております。 ■「人的資本理論の実証化研究会」について 売り上げや利益などの財務データと異なり、人的資本/人材の能力は定量化が難しく、日本では人的資本への投資対効果に関する研究があまり進んでいません。 弊社が持つ上場企業32社の能力データを分析することで、 データに基づく人材施策への投資判断を促し、投資家への戦略的な情報開示を実現することが研究会の目的です。 昨年よりスタートしたこの研究会には大きな反響があり、参加企業数は今年度9社から約20社に増える予定、参加者の所属部署も人事だけではなく財務やIR（投資会向け広報）へと広がっています。さらなる事業拡大が見込まれるこの事業で、データサイエンティストとして事業を推進してくれるメンバーを募集します。 【業務詳細】 ・顧客ニーズのヒアリングと課題設定 ・R、Python等のツールを使った、データ分析の実施 ・分析結果に基づくコンサルティング ・顧客報告のための資料作成とプレゼンテーション ・プロダクト向けのアルゴリズム開発と実装 ・データに基づく組織・人材課題解決モデルの創造 ・企業経営層に対しての研究会実施・運営 【ワークスタイル】 リモートでの勤務が主ではありますが週1日程度、オフラインでの実務が伴う場合がございます。（恵比寿オフィスでのミーティング　など） ※意味もなくオフラインでの業務が命じられることはありません。

■ 業務内容 自社サービスにおける機械学習を活用した機能開発や改善、データマネジメントをお任せします ■ 具体的には ・機械学習技術活用のための技術選定/環境整備/データ基盤システムの設計・開発・運用 ・機械学習や統計モデルを用いたユーザー体験や機能の改善 ・レコメンドロジック開発、ドメインモデルを通じたデータ利活用整理 ・ユーザー行動ログの定義/データ設計 ・レポーティングツールなどデータ可視化システムの開発・運用 ・AIに関連する開発 ・レコメンド ・検索エンジン ・音声合成サービスの活用 ・音声認識および自然言語処理 ・音声処理　など ■ あなたに求める役割 ・音声プラットフォームにおいてユーザーとコンテンツのマッチング率を向上させるための、最適なレコメンドの実現や検索精度向上 ・音声コンテンツにおけるメタデータ拡充や整備 ・基本的なユーザーデータと音声プラットフォーム独自のデータを掛け合わせた体験・機能の開発/改善 ■ Voicyはたらく魅力 - 技術に対して能動性の高い組織で活躍 定期的な勉強会の開催や技術書典制作へのチャレンジなど、エンジニアが積極的に最新技術のキャッチアップを行うチームです。開発業務だけでなく組織も大切にしており、リソースの10％を使って開発チームの組織開発やテックブランディングなどのプロジェクトも推進しています。 - 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 開発言語：Python3 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 データ分析基盤：Metabase, BigQuery, Cloud Composer(Airflow), Vertex AI, Dataflow

主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決 ・既存環境からAzure Databricksへのマイグレーション（マイグレーションプロセスの最適化やデータ分析・レポート作成の提案） ・既存システムからDatabricks Notebookへの移行検証と移行対応 ・MLflowを用いた分析モデル改善の提案 お客様製品に関するAI分析/開発モデルの構築（データ分析・前処理、モデル構築、精度検証等） 変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

AI SaaS「Anews」に関する社内のデータ活用をエンジニアリング面で実現していただける方を募集します。データ計測の設計からデータ基盤の運用、ETLの運用、効率化のためのデータウェアハウス・データマートの開発、実際の利用シーンでのデータ活用の支援まで一連の流れをより精度高く、効率的な運用を実現していただきます。 Anewsの特徴としては、「情報」を主軸としたサービスでデータ構造が比較的シンプルなため、データ基盤も比較的シンプルな構成になっています。そのため、大規模なデータパイプラインを開発して高度な基盤を構築するというよりは、保持しているデータを素早く柔軟に活用することに重点を置いた業務内容になります。 ■具体的な業務内容 ・社内のデータ分析・データ活用の支援 ・SQLやダッシュボードの作成 ・データを活用した社内ツールの開発・運用 ・ETL（trocco）の運用 ・ユーザー行動ログの計測設計 ・データ分析基盤（BigQuery）やBIツール（Redash）の運用 ・データウェアハウス・データマートの開発 ・新機能の研究開発に対するデータ面での支援 ※変更の範囲：開発関連業務 【開発環境】 ・BIツール：Redash, Googleスプレッドシート ・データ分析基盤：BigQuery ・ETLツール：trocco ・ドキュメントツール：Notion ・コミュニケーションツール：Slack ・生成AI：Azure Open AI Service,自社開発LLM ・行動分析：Wicle

クライアントの事業成長のためのデータ取得・蓄積・分析を設計・実行し、マーケティングチームの顧客理解を深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング戦略立案に貢献していただきます。また、配下のマーケティングデータアナリスト・プランナーのマネジメントも担っていただきます。 クライアントの事業成長に貢献する以下の業務 ・プロジェクトマネジメント／プロジェクトリード ・データ取得・蓄積・分析の設計および実行 ・分析レポート作成・報告 ・データに基づく顧客理解のマーケティングチームへの浸透 ・データ活用についての提案支援 ・配下メンバーのマネジメント

クライアントの事業成長のためのデータ取得・蓄積・分析を設計・実行し、マーケティングチームの顧客理解を深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング戦略立案に貢献していただきます。 クライアントの事業成長に貢献する以下の業務 ・データ取得・蓄積・分析の設計および実行 ・分析レポート作成・報告 ・データに基づく顧客理解のマーケティングチームへの浸透 ・データ活用についての提案支援

社内のデータを一箇所に集約する「顧客情報基盤システム」の運用・活用を担当します。 チーム全員で「Google BigQuery の運用」から「SQL、Python、BI ツールを用いた集計・分析」まで幅広く対応します。 単発の依頼への対応だけでなく、社内の施策への伴走や、意思決定に役立つ情報提供を行います。 施策に伴走する上で、技術だけでなくプロジェクトマネジメントのスキルも必要です。 必要なスキルが多岐に渡るので、定期的にチーム内で勉強会を開催しています。 チームの活動は Zenn の Publication 「サイボウズ データチーム」に順次公開しています。 ■特徴 ・データ活用業務を一気通貫で経験できる 　データエンジニア/アナリストチームは2021年10月に発足した、まだ歴の浅いチームです。 　メンバーは兼務含めて 7 人で、データエンジニアとデータアナリストを分業していません。 　このような状況から、データ基盤の運用だけでなく、各チームでの活用支援まで対応できるため、 　社内でのデータ活用の全体像を知ることが可能です。 ・自社で提供しているクラウドサービスのデータを活用できる 　サイボウズは2011年11月にクラウドサービス「cybozu.com」の提供を開始しました。 　提供以来、アクセスログを始めとする「cybozu.com」に関する豊富なデータが社内に蓄積されています。 　蓄積したデータを活用する機運は社内で高まっており、 　需要はあるものの着手できていない課題が数多くあります。 　自社サービスのデータを活用して社内の課題を解決できるのは、 　事業会社のデータエンジニア/アナリストチームの魅力の1つと考えています。 ・情報共有・インプットを推奨する文化がある 　データエンジニア/アナリストチームには、一人で業務を進めるのではなく、 　チーム全員で相談・ディスカッションしながら業務を進めていく文化があります。 　メンバーによって得意なこと、興味関心が高い分野は異なります。 　情報共有しながら業務を進めることで、質の高いアウトプットが出せると考えています。 　またチームで毎週勉強会を開催しており、新しい知識が得られる環境があります。

OLTAは「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションとして、SMB（中小企業など小規模事業者）の強みを最大化する新たな「与信プラットフォーム」の構築を目指しています。 日本企業の約99％を占める「SMB」が保有している「情報」を「信用」に変換することで、企業のパフォーマンスを最大限に発揮し、日本経済が更に発展していく未来を創っていきたいと考えています。 今回募集しているデータサイエンティストのポジションでは、OLTAのミッション実現のコアとなる与信プラットフォームを支えるモデリングを行っていただきます。なかなか扱うことがない希少価値の高いデータ（企業の資金繰り情報、財務諸表など）から、モデリングを通して事業価値の創出を担っていただきます。　 　　 　 　 　　 　 　 　 　　 　　　 　 　 　 　　 　　 　 　 　 　　　 　 ▼仕事の具体的内容 　 −機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用 −プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む） −既存の機械学習モデルの運用、改善 −ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有 −リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進 【入社後の役割 / チーム体制】 与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。 現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。 また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。 OLTAのチームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

衛星データを利用したソリューション市場は今後急成長していくと予想されています。地域の環境変化をモニタリングするシステムの構築、災害リスクの検知・予測モデル開発、また農地の最適な利用計画の立案や森林の維持管理システムなど、衛星データがポテンシャルを発揮しうる多岐にわたるプロジェクトが考えられます。 弊社では、従来よりプロダクトアウト志向の強い衛星データソリューション市場において、強みである「ヒアリング力」を活かしマーケットイン志向で社会課題の解決に取り組んでいます。現状は、地方自治体からの相談が多く、自治体と共同で衛星データを活用することによるデジタルトランスフォーメーション（DX）の実現に挑戦しています。具体的には、農作物を現地で確認する代わりに衛星データを解析することで推定し、現地確認の負担軽減に繋げるなど、農業行政領域でソリューション開発を進めています。 課題の特定をした上で、衛星データを活用することで解決できるのか、様々な検証を行う必要があり、データサイエンスの力が求められます。課題の特定、必要なデータの決定、収集から解析、レポーティングまで、取り組む領域は多岐に渡りますが、これによって新しいソリューションが生まれ社会課題を解決することに繋がっていきます。 私たちは、少人数で事業に取り組むスタートアップでありながら、衛星データの社会実装を推進することで課題を解決していくことに誰よりも情熱を持って取り組んでいます。課題の現場に足を運び、課題を持つ当事者と対話することを重要視しています。その課題に対して、データサイエンスの力を存分に発揮し、解決へ向けて共に挑戦してくれる仲間が応募してくださることをお待ちしております。 【職務内容】 ・地方自治体（都道府県・市区町村）の新規開拓 ・地方自治体の担当者との関係構築と課題のヒアリング ・課題解決のためのソリューション企画 　　→エンジニアリングチーム／共創パートナーとの連携 ・地方自治体の課題に合わせた事業／連携方法の提案 （営業戦略検討、企画、推進）

・Azure OpenAI Serviceを活用したエンジニアリングの提供（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/構築など） ・Azure Synapse Analyticsを活用したデータエンジニアリングの提供（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など） ・Azure Machine Learningを活用した機械学習エンジニアリングの提供（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など） ・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師 ・E/U様向けの新規サービスメニューの開発や事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援

■概要 『事業の改善と意思決定のためのデータ分析』 400Fは、お金の悩みを抱えているユーザーがFPやIFAといった「お金の専門家」と出会い相談できるプラットフォーム「お金の健康診断」「お金の健康診断 for business」を開発・運営しています。 プロダクトの成長と組織規模の拡大に伴い、施策・機能改善と意思決定にスピードが求められるようになってきています。そのような状況下では、各部署・プロジェクトチームが自律的に改善のサイクルを回す必要があり、結果としてデータ分析・計測に基づいたデータドリブンな意思決定のニーズが高まっています。 一方で、在籍しているアナリストがニーズに対して不足しており、十分な支援ができていないのが現状です。 データ分析の専門知識・経験を活かして事業の改善をリードできるデータアナリストを求めています。 データチームの一員として他のアナリストメンバーと協力しながら、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。 具体的には以下のような業務が挙げられます。 - 仮説の設定とそれに基づいた分析設計を行う - 分析結果をもとに施策の立案と意思決定の支援を行う - 定常的な指標計測のためのダッシュボードの整備 【開発環境・使用ツール等】 開発コラボレーション: GitHub パブリッククラウド: AWS, GCP 言語: Python, DWH, BigQuery DBMS: MySQL (Amazon RDS for MySQL / Amazon Aurora) データ分析・可視化: Redash ワークフロー: Prefect Cloud (環境構築中), Rundeck (廃止予定) コミュニケーション: Slack, Google Workspace, taiga, miro

【概要】 先端技術エンジニアとしてご活躍いただきます。 【具体的な仕事内容】 AI、機械学習、3次元データ、SLAM開発に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行ってもらいます。 製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の開発業となります。 個人の特性合わせ、要件定義の技術営業よりな担当から、研究開発に近いポジションまで用意があります。 一部、大学との共同研究も行っており、探求心の強い方を募集しています。 【仕事の魅力】 ■自社内勤務比率7割！基本持ち帰りで作業を行っています。 ■論文などを読み、得た知識を共有する勉強会を行っております。 ■AI、SLAMなどの先端技術に触れることができます。 ■テレワークも可能です。 ■アカデミックな活動にも取り組むことができます。 【社内の雰囲気】 数学の博士を修了した理系からIT未経験の文系の社員など様々なバックグラウンドを持つ社員が在籍しております。 社内イベントこそ少ないものの、参加が強制ではない社員旅行や新人歓迎会、忘年会などのイベントの参加率は100%近くで、社員同士の仲が非常に良いです。 弊社内のリフレッシュルームではゲーム機や様々な楽器がおいてあり、休憩中に静かにアコースティックギターを弾いてる社員がおります。

【概要】 数値計算エンジニアとしてご活躍いただきます。 【具体的な仕事内容】 ■データマイニング ■ディープラーニング ■統計的手法 などを用いて、ビックデータの解析を行います。その際、数式をプログラミングするなどまでを含めて行っていただきます。 【仕事の魅力】 ■自社内勤務比率7割！基本持ち帰りで作業を行っています。 ■論文などを読み、得た知識を共有する勉強会を行っております。 ■AI、SLAMなどの先端技術に触れることができます。 ■テレワークも可能です。 ■アカデミックな活動にも取り組むことができます。 【社内の雰囲気】 数学の博士を修了した理系からIT未経験の文系の社員など様々なバックグラウンドを持つ社員が在籍しております。 社内イベントこそ少ないものの、参加が強制ではない社員旅行や新人歓迎会、忘年会などのイベントの参加率は100%近くで、社員同士の仲が非常に良いです。 弊社内のリフレッシュルームではゲーム機や様々な楽器がおいてあり、休憩中に静かにアコースティックギターを弾いてる社員がおります。

【概要】 数値計算エンジニアとしてご活躍いただきます。 【具体的な仕事内容】 ■データマイニング ■ディープラーニング ■統計的手法 などを用いて、ビックデータの解析を行います。その際、数式をプログラミングするなどまでを含めて行っていただきます。 【仕事の魅力】 ■自社内勤務比率7割！基本持ち帰りで作業を行っています。 ■論文などを読み、得た知識を共有する勉強会を行っております。 ■AI、SLAMなどの先端技術に触れることができます。 ■テレワークも可能です。 ■アカデミックな活動にも取り組むことができます。 【社内の雰囲気】 数学の博士を修了した理系からIT未経験の文系の社員など様々なバックグラウンドを持つ社員が在籍しております。 社内イベントこそ少ないものの、参加が強制ではない社員旅行や新人歓迎会、忘年会などのイベントの参加率は100%近くで、社員同士の仲が非常に良いです。 弊社内のリフレッシュルームではゲーム機や様々な楽器がおいてあり、休憩中に静かにアコースティックギターを弾いてる社員がおります。

AI/ML案件をメインに扱う新規チームで、様々な業界のお客様の課題解決や技術の進歩による変革の伴走をしていただきます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を行うことを通して顧客体験や価値を高めていきます。 【具体的には】 ・主に機械学習や数理最適化プロジェクトを担当いただきます。 ・機械学習モデルの実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます。 ★適性や得意分野、希望を考慮し、適切なポジションをお任せします。 これまで開発を経験してきて、もっとお客様に寄り添い価値を高めてきたい方、 学識を深めスキルアップしたい方、 「やってみたい」気持ちや「得意」を伸ばしたい方、大歓迎です！ 【開発環境】 ・macOS or Windows(希望制) ・Python ・JetBrains PyCharm ・AWS(SageMaker, Fargate, Lambdaなど) ・NVIDIA Toolkit ・各種機械学習系ライブラリ ※DNNの実装はPyTorchがメイン ・Docker ・GitHub ・GitHub Copilot 【案件例】 ・建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ・既存システムへのAIレコメンド機能導入 ・商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務（ただし本人と相談の上で決定します） ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AI/ML案件をメインに扱う新規チームで、様々な業界のお客様の課題解決や技術の進歩による変革の伴走をしていただきます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を行うことを通して顧客体験や価値を高めていきます。 【具体的には】 ・主に機械学習や数理最適化プロジェクトを担当いただきます。 ・機械学習モデルの実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます。 ★適性や得意分野、希望を考慮し、適切なポジションをお任せします。 エンジニア経験のない理工学系または経済学の学士号をお持ちの方や、 エンジニアだけど学識を深め、スキルアップしたい方、 「やってみたい」気持ちや「得意」を伸ばしたい方、大歓迎です！ 【開発環境】 ・macOS or Windows(希望制) ・Python ・JetBrains PyCharm ・AWS(SageMaker, Fargate, Lambdaなど) ・NVIDIA Toolkit ・各種機械学習系ライブラリ ※DNNの実装はPyTorchがメイン ・Docker ・GitHub ・GitHub Copilot 【案件例】 ・建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ・既存システムへのAIレコメンド機能導入 ・商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務（ただし本人と相談の上で決定します） ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

■データ活用における戦略/構想策定～実行/定着化支援 　-データ活用戦略策定 　-ガバナンス整備 　-アセスメント 　-データ活用人材育成 　-分析支援 　-DMO支援 　-組織変革等々　 《直近の案件例》 　◎オプトマーケティングの 　　予測分析と施策立案（サービス） 　◎保険料プライシングの仕組み化 　　および精度向上（金融） 　◎経営企画データ分析支援（教育） 　◎データドリブン組織への変革支援 　（小売流通/商品/製造/ライフサイエンス/メディア） 　◎データ利活用戦略策定支援（サービス/小売流通） 　◎機械学習モデルの構築と内製化支援（金融） 　※支援バリエーションも様々なため、 　　ご自身のケイパビリティに応じて、アサインをいたします

■ポジション：マネージャー プロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダーとしてチーム全体をまとめ、クライアントの課題解決を目指して価値提供を行なっていただきます。 プロフェッショナルなデータサイエンティストとしてのビジネス判断、課題解決を期待します。また他メンバーの技能育成にも力を入れていただきます。

■ポジション：アナリスト（プロジェクトメンバー） 主に分析や調査を行っていただくポジションです。 あなたの分析スキルを活かして、多様な業界のプロジェクトの成功に貢献しませんか？ ■携わるプロジェクト例 - メーカーの売り上げ・販売予測 - ECサイトの業務内容改善 - 金融機関におけるシステム開発 - DX化・内製化支援、AI開発支援 など、プロジェクトの業界は多岐に渡り、DX化・内製化支援、AI開発支援に携わっていただきます。 ■特徴 アナリストの主な業務は「リサーチや分析」です。 データサイエンティストの補佐業務を通じて、データドリブンな分析的アプローチの基本を身につけることができます。 将来的にデータサイエンスを強みとしたコンサルタントとして独り立ちできるよう、徐々にステップアップを目指していただきます。 ■主な業務 - Google Cloudの機能を活用して、データ分析基盤の構築。 - データの収集、転送、変換などのデータパイプラインの構築をサポート。 - 機械学習モデルの開発やトレーニング、デプロイメントにおけるGoogle Cloud Vertex AIを活用した支援。 - お客様のニーズに合わせた使いやすいAIシステムの開発。

今回は、業務内容1〜2での採用を想定しております。 1.データマネジメントGr：データガバナンス強化に向けた整備（分析基盤の強化・統制、CIMやR-DMP等の運用効率化の検討） これまでは、部内の分析者のみが分析する環境を開発し、この環境の中にデータを蓄積する基盤を構築していましたが、ビジネス部門からも分析したいとの声が集まってきており、ユーザーの増員やデータの拡大等、分析者が分析しやすい環境にするための分析環境増強をアジャイル的に進める必要があります。システムをアウトソーサーに管理を委託するのでなく自前で管理しているため、スピード感をもって、分析者が求める機能を追加することが可能であり、システムやデータベース起点でデータの中身について分析者に提言することも可能です。また、こうした環境を全社的に展開できるようにするため、データの蓄積基盤や分析環境を刷新する計画も進めており、クラウドに関する知見やデータのコーディングスキルを習得することが可能です。 2.データアナリティクスGr：データサイエンスの実働部隊（機械学習、行動予測に基づくデータサイエンス、金融基礎研究等） 具体的には、銀行のビッグデータを用いた既存ビジネスモデルの高度化や既存ビジネスに資するマーケットリサーチを行っています。また、 Gr全社的なデータドリブン文化醸成を目的としたビッグデータをリアルタイムで可視化できる仕組みつくりも手掛けています例えば、スマホアプリやホームページの閲覧履歴などを通して、お客さまの特徴を把握し、クレジットカードやデビッドカード、カードローンを適切なチャネルでタイミングよく訴求する、といった取り組みをしています。単にデータを分析して満足するのではなく、そこからビジネスの成果に結びつけるというところに、こだわりを持って仕事を行うことが可能です。自社のデータを用いてビジネスを活性化させ、即座にその分析による成果を実際のビジネス効果で確認できる点はやりがいを感じると思います。中長期的には、現在行っている技術を更に組織として向上させ、社内に眠っている音声データや画像データのビジネス活用を画策しており、当該分析ノウハウを組織と共に身に着けることが可能です。 3.デジタルコミュニケーションGr：データマーケティングの実働部隊（りそなグループアプリのアドバイス配信、チャネル連携コミュニケーション企画 　 顧客エンゲージメントの向上や各種銀行機能の利用促進を目的に、バンキングアプリの通知機能で配信するコンテンツの企画業務を行っていただきます。この通知機能がお客さまにとって最適な提案として最適なタイミングで届くことを目指し、現在はエンゲージメント系アドバイス（商品推進の通知でなくアプリ満足度増加・利用増加につながるもの）やパーソナライズされたアドバイスを通じ閲覧率の増加に取り組んでいます。また、やりがいとしては、様々なチャネルとの連携も多くHP、EDM、SNSに関する知見を深めることができ、自らの・自らの企画でお客さまの行動に影響を与えることができます。裁量はコンテンツ企画者に与えられるため、銀行の持つ豊富な情報（1600万人の顧客基盤）を活用した前例のない企画をゼロから立ち上げ可能で。一般的なリスティング広告やターゲティング広告とは異なり、非対面チャネルでありながら対面であるようなきめ細かいマーケティングが行えます。 【魅力/特徴】 りそなグループは、国内商業銀行で4番目の規模あり、中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。 有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのりそなグループアプリは500万ダウンロードと、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。 有人店舗や渉外担当者の営業情報やお客さまのアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報などお客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習等の高度分析手法も活用しながらターゲティングが可能。スピーディかつデータドリブンな意思決定を行えることが魅力です。

【業務内容】 三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務をリードしていただきます。具体的には以下のような業務があります。 ・適切な課題設定を行い顧客へソリューションを提案 ・MUFGにおけるビジネス課題解決のためのデータ分析や機械学習モデルの開発 ・顧客への分析結果の説明 ・AIに関する最新技術の調査・研究 【プロジェクト例】 ・市場動向分析モデルの構築 ・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発 ・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築 ・アンチマネーロンダリング(AML)分野における分析支援 【このポジションの醍醐味】 金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。 フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。 【メンバー】 これまで銀行組織にはいなかった様々なバックグラウンドの経験豊富なメンバーが集まっています。加えて、各分野で現在も最前線で活躍されている方々をテクニカルアドバイザーとして招聘してます。 【カルチャー】 ・柔軟なワークスタイル ・社内勉強会が活発 ・新技術の導入に積極的 ・人材育成に対して惜しみなく支援

データサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。将来的にはメンバーの教育や、ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法を育成いただくことも想定しています。 【業務内容詳細】 ・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル（与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等）の開発、評価 ・開発したモデルのビジネスへの実装支援 ・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築 ・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成

【解析業務】 ・データ処理プログラミング、集計、解析業務 ・統計解析、多変量解析、モデリング ・解析結果のレポーティングや報告など 　※統計解析やデータサイエンス用のソフトウェア、言語を使用しますが、経験は不要です。 　充実した研修制度をご用意してバックアップします。 【プロジェクト例】 「マーケティング系プロジェクトの一例」 ■食品メーカーにおけるプロジェクト 食品の消費量推計やキャッチコピーを自動で生成するシステムの構築。 ■製造業者向けの生産材を扱う会社における分析支援プロジェクト 購入回数や購入頻度などの様々な指標から、売り上げ向上につながる要素を見つけ出し、改善施策に落とし込む。売り上げをKPIに、どのようなお客様に対してどんな商品をレコメンドしたらよいか等をデータから導き出し、お客様に提案する業務。 「金融系プロジェクトの一例」 ■メガバンク、地方銀行、クレジットカード会社におけるプロジェクト 与信管理やAML（アンチ・マネー・ロンダリング）を実施。 何円預けた、引き出した、振り込んだという取引データの中から気になる取引を自動的に検知するツールのシステム開発・保守・運用の業務。 「ヘルスケアプロジェクトの一例」 ■研究所でのゲノム解析プロジェクト 病院から直接送られてくる腫瘍などのサンプルから、実験担当の方が次世代シークエンサーでがんのゲノム情報を読み取り、解析し、がんになりやすい人はどういう傾向があるか、薬が効くか効かないか、を統計的に検出する業務。 ■製薬会社でのプロジェクト 治験中の抗がん剤等の解析 新しい薬が今までの薬よりもどのくらい効果が高いのか、危険が少ないのかをデータから導き出す業務。 【主要言語】 Python・R・SQL 【働く環境について】 ■ノウハウプレゼン大会（4半期ごとに開催） データ解析を専門とするデータサイエンティストたちが 日々の業務で培ったノウハウを披露する大会で、優勝者には賞金も！ [過去テーマ] 　-自然言語処理の手法と言語モデルの紹介 　-2040年のリアルワールドデータの展望 　-深層学習による画像分析（CNN,CAM,物体検出） 　-RのSCV読み込み関数を比較する～より高速・効率的な処理を目指して～ ■資格取得支援制度 ■書籍購入制度 ■メンター制度 ■1on1ミーティング