データサイエンティスト・エンジニアリングの求人情報の検索結果一覧

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。

▍業務ミッション ‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾ ・インサイトを提供し事業上の意思決定の質と効率を向上する。 ・coorum事業上の重要課題に対する分析及び分析モデルの開発により、意思決定を支援する。 ▍業務内容 ‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾ ・データ活用機能開発のための分析ロジック・モデルの構築 　例）ロイヤル顧客の解像度を上げる分析モデルの構築 　　　- テキスト情報のセグメンテーション 　　　- マイニングロジックの構築 ・事業やプロダクトの課題を特定するためのデータ分析 ・データ分析によるインサイト導出、課題に対する有効な打ち手の提案 【技術スタック】 ・言語：Python,SQL ・ライブラリ：Pandas,NumPy,scikit-learn,TensorFlow,PyTorch ・ツール：BigQuery,GitHub,dbt,ChatGPT4o

【業務内容】 - GIS・プログラミングによるデータ分析 - 顧客への企画書・報告書作成 - エンジニアと連携したAIプロダクトの開発 現在、行政やインフラ業界の公共サービスの経営課題解決・計画支援ができるAIサービス「MiraiE.ai（ミラーエ・ドット・エーアイ）」Webアプリケーションの開発や、生成AIによるデータ構築基盤“LINKS Veda”の開発を行っております。 ともに新規プロダクトを開発し、全国（海外含む）に対して展開を広げていくべく、データエンジニアを募集しています。 官公庁や不動産事業者、インフラ事業者をクライアントとし、生成AIやGISを活用したデータ基盤構築や将来予測、施策評価を行っていきます。クライアントの現場の生の声に耳を傾け、GIS（地理情報システム）、AIを通じて潜在課題を可視化、解決を導いていきます。 GISや統計データ分析に関する業務経験があり、未来の社会をかたちづくりたい、情熱を持った方を歓迎します。

【業務内容】 - GIS・プログラミングによるデータ分析 - 顧客への企画書・報告書作成 - エンジニアと連携したAIプロダクトの開発 現在、行政やインフラ業界の公共サービスの経営課題解決・計画支援ができるAIサービス「MiraiE.ai（ミラーエ・ドット・エーアイ）」Webアプリケーションの開発を行っております。 ともに新規プロダクトを開発し、全国（海外含む）に対して展開を広げていくべく、データサイエンティストを募集しています。 官公庁や不動産事業者、インフラ事業者をクライアントとし、データから都市分析や施策評価を行っていきます。クライアントの現場の生の声に耳を傾け、GIS（地理情報システム）、AIを通じて潜在課題を可視化、解決を導いていきます。 GISや統計データ分析に関する業務経験があり、未来の社会をかたちづくりたい、情熱を持った方を歓迎します。

Zealsのデータサイエンティストとして、以下の業務をご担当いただきます。 ▪️Interact with databases to extract, transform, and analyze large volumes of data. ▪️Develop and execute ad hoc queries to address specific business inquiries and challenges. ▪️Collaborate with stakeholders to understand business requirements and translate them into analytics solutions. ▪️Design, implement, and maintain analytical models to uncover patterns, trends, and correlations within the data. ▪️Generate reports and visualizations to communicate findings effectively to both technical and non-technical audiences. ▪️Continuously monitor and evaluate model performance, making recommendations for improvement as needed. ▪️Stay updated on emerging trends and technologies in data science and analytics, and propose innovative solutions to enhance our capabilities.

【募集背景】 ビットキーでは、「つなげよう。人は、もっと自由になれる」をミッションに掲げています。つなげてゆくものは、クラウドサービス・ハードウェアデバイス・さまざまなサービスや人・体験など、その対象は多岐にわたります。当然自社開発だけでなく、他社協業や他サービスとの連携を通じて、「人の体験」を「つなげる」ことによってアップデートし続けています。 現在、当社では「homehub」「workhub」という２つのサービスを提供しており、DtoC・BtoBtoC・BtoBと複数の領域に対してHorizontal SaaS × ハードウェアのものづくりをしています。累計資金調達額は300億円、従業員数は200名を超え、数年以内でのIPOを視野に入れながら、さらなる成長フェーズにあります。 我々Data Platformチームは、顧客への価値提供・課題解決のための意思決定を、“アジリティの高い状態で実現可能”なデータ基盤を構築し、その活用を全社的にリードする組織です。 その中で、プロダクトの成長のための意思決定の導出や、サービスオペレーションの効率化等を目的とした、データの提供・分析・活用設計業務を社内の各部門と連動しながら推進していただけるデータアナリストを募集しています。 【魅力/特徴/やりがい】 - プロダクトマネージャーと同一事業部に所属していることもあり、二人三脚でプロダクトの成長のためのデータ活用に取り組んでおり、データからアクションに繋げやすい環境にあります。 - データ分析基盤の整備に力を入れており、データアナリストが分析に集中できる環境が整っています。 - ビットキーは社外発信に力を入れており、希望次第では登壇機会に恵まれ、データ人材としての実績アピールによるキャリアアップが望めます。 【業務内容】 - データで解決可能な課題をキャッチし、社内のあらゆる部門と連動しながら、解決のための意思決定に貢献していきます。 - プロダクトやサービスに関わる意思決定を導出するためのデータの提供や分析 - 分析設計・KPI設定・ダッシュボード構築・分析レポート・アドホック分析・効果検証など多岐にわたる - 例えば、ユーザの利用状況を把握できる指標の設計とダッシュボードを作成し、お客様の満足度を類推できるようにし、カスタマーサポート業務に利用できるようにするなどしています。その周辺の運用プロセス構築も推進することもあります。 - 上記に必要なデータマート作成（BigQuery・dbt） ※技術的なキャッチアップは最大限サポートします - 必要なデータやログを用意するためのエンジニアとのコミュニケーション - チームの四半期ごとの目標策定 - チームのミッションや成果物の浸透 【期待/課題/やっていきたいこと】 - データでプロダクトやサービスを成長させていくことへ貢献していただきたい。 - 社内の様々な部門の課題を吸い上げ、解決に繋がるデータ活用を自ら推進してほしい - データの重要性を会社全体にアピールしていくなど、持続的なデータ活用を実現していく活動に共に取り組んでほしい 【チーム体制】 - マネージャー：1名（データエンジニア兼データアナリスト） - メンバー：1名（データアナリスト） 【開発環境】 - データウェアハウス：BigQuery - BIツール：Looker Studio - データビルドツール：dbt - 開発言語：SQL(BigQuery), Python(たまにTypeScriptを使用) - CI/CD：GitHub Actions - クラウド：Google Cloud - その他：GitHub, Slack, Notion, Terraform 【変更の範囲】会社の定める業務全般

私たちJPデジタルが目指す、リアルとテクノロジーを掛け合わせた「みらいの郵便局」の実現 には、データドリブンなアプローチ、意思決定が必要不可欠です。 そのために、郵便・物流事業、保険事業、金融事業のユーザーデータを集約した統合データ基盤兼分析環境（以下、顧客基盤）を構築し、活用しはじめています。基盤の開発や運用は外部のパートナー会社にも協力いただき、データ加工処理の実装や自動化も着々と進めていますが、さらなる生産性や品質の向上を目指して、データエンジニアリング業務の体制強化をしていきたいと考えています。そこで今回、【データエンジニア】を大幅に増員することになりました。 顧客基盤のデータは、マーケティングはじめ郵政グループのさまざまな領域に活用されていきますが、それらの活躍の広がりや効果・効率性を高くするにはデータの整備や、データ基盤の効率的な運用・活用体制をどれだけ整えられるかにかかっています。郵政グループのDX戦略遂行上、非常に重要な役割になるため、これを立ち上げていく楽しみや達成感を感じていただけるはずです。 1億人ものユーザーデータを扱えるチャンスは、そうそうありません。 ぜひこの機会に、チャレンジしてみませんか？ ■具体的な業務内容 顧客基盤を活用したデータ分析やKPI集計、機械学習システムの構築などを効果的に行うための、データのETL処理やデータマネジメント業務をお任せいたします。 ＊パブリッククラウド（AWS、Google Cloud）を使用します ・データの取り込み・転送などの処理 ・データ加工パイプラインの設計や実装 ・データモデリング、テーブル設計、データアーキテクチャの検討 ・データ品質の調査やクレンジング処理 ・名寄せ、匿名化などの処理の実装

私たちJPデジタル では、リアルとテクノロジーを掛け合わせた「みらいの郵便局」の実現に向け、データドリブンなアプローチ、意思決定を推し進めています。 すでにDX化に向けてさまざまなサービス、プロダクトを開発しており、郵便・物流事業、保険事業、金融事業のユーザーデータを集約した統合データ基盤兼分析環境（以下、顧客基盤）の構築も進めています。そして今後は、続々と集まってくるデータを分析し、ビジネスの仕組みに組み込んでいくフェーズとなります。 収集した顧客データを活用したサービス、プロダクトの改善やマーケティングの効率化をしつつ、顧客基盤自体を育てていく体制を強化すべく、この度、データ活用の核となる【データアナリスト】を募集することになりました。 データ分析チームは、現在5名。この規模の顧客基盤に対しては少数精鋭で対応しており、ひとり一人の裁量が大きいことが特徴です。また、サービスやプロダクト、顧客基盤の拡張に合わせて、どんどん新しいことをお任せしていきたいと考えています。 郵便・物流、保険、金融といった、人々の生活に密接に関わる領域のデータ分析を通して社会を変えていく。 やりがいのあるチャレンジが、あなたを待っています。 ■具体的な業務内容 日本郵政グループが持つユーザーデータを集約した顧客基盤を活用し、顧客分析の最適化と分析実務を行います。 サービスの効率的な運用、コスト削減、利益アップなど、低コストで高いリターンを得られる仕組みづくりやマーケティング施策の実現に向け、データをどう活用していくのかを考え、実行することがミッションです。 ・顧客分析 ・KPI設計やダッシュボード構築 ・データマートの設計と実装 ・顧客基盤に取り込むデータの企画・要件設計

本ポジションではプロダクトをスケーラブルにするため、効果的・実験的なAIプロンプトエンジニアリングを実現いただきます。 プロダクトにおけるプロンプトの作成・メンテナンス、GPTを活用したデータ分析機能の開発、データベースとの連携、クエリの最適化などを行います。 [具体的な業務内容] - プロンプト設計・開発: Generative AIが生成するテキストやイメージの入力として使用するテンプレートや指示などのプロンプトを設計・開発します。 - 品質評価と改善: Generative AIによって生成された出力の品質を評価し、プロンプトを調整することで出力の品質を改善・向上させます。 - 実験的プロンプトの作成と効果測定: 課題に対する仮説をもとに実験的なプロンプトを作成し、その効果測定を実施します。 - プロンプト自動化の実装: APIやスクリプトを使用してプロンプトの自動化を実装します。 - データ・コンテンツの管理: Generative AIによって生成されたデータやコンテンツの管理を行います。 - データ分析機能の開発: GPTを活用したデータ分析機能の開発を行い、データベースとの連携やクエリの最適化を実施します。 [開発環境] - 開発言語 : TypeScript - フレームワーク : Next, React, NX - インフラ : GCP - コミュニケーションツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace - プロジェクト管理 : Github

生成系AI技術の開発を主導いただきます。 GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI (NNやClassifier) について、何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。 【具体的な業務内容】 - 顧客のニーズや課題を解決するための論文やオープンソースモデルの調査 - オープンソースモデルをベースに現状のビジネス課題への検証・応用（モデルの再現実装と動作環境構築） - 既存モデル構造の変換・実装・高速化 - 実際の顧客データや実環境での結果検証、改善 - 構築したモデルのソリューション・プロダクト実装 [開発環境] - 開発言語 : TypeScript - フレームワーク : Next, React, NX - インフラ : GCP - コミュニケーションツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace - プロジェクト管理 : Github

生成系AI技術の開発を主導いただきます。 GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI (NNやClassifier) について、何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。 【具体的な業務内容】 - 顧客のニーズや課題を解決するための論文やオープンソースモデルの調査 - オープンソースモデルをベースに現状のビジネス課題への検証・応用（モデルの再現実装と動作環境構築） - 既存モデル構造の変換・実装・高速化 - 実際の顧客データや実環境での結果検証、改善 - 構築したモデルのソリューション・プロダクト実装 - AIエンジニアリングチームのリード [開発環境] - 開発言語 : TypeScript - フレームワーク : Next, React, NX - インフラ : GCP - コミュニケーションツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace - プロジェクト管理 : Github

【主な業務内容】 ■カスタマーサクセスチームのデータによる支援 　テックタッチのCSチームは日々顧客のサクセスのために様々なアプローチで支援を行っております。その中にはデータによる定量的な導入効果出しや、改善ポイントの分析などもあります。私達のチームではこのアプローチを支援しています。具体的にはBIツールによるダッシュボードの作成やアドホックなデータ抽出、導入効果を示すための分析などです。 ■データドリブンなプロダクト開発の支援 　プロダクトの機能を開発するに当たり、どの機能をどのように改善すべきなのか、またその優先度は？というような問いに対して、PdMとデータ分析を行っています。データによりプロダクトが持つ価値を最大化できるように定量・定性データに対してアプローチしています。 ■データ活用を行いやすい環境づくり 　様々なチームに対して横断チームとして入りつつ、テックタッチ自体はよりデータを活用することをもっと行いやすくするような取り組みも行っています。具体的には利用者が利用しやすいようなデータ基盤づくりです。データに関するドキュメントや、データマート、また基盤づくりなど多岐にわたります。 【チームミッション】 ①正しい価値・正しい数値の提供 　DAP(Dagital Adaption Platform)SaaSのデータ活用を主軸とするチームです。「どのような価値が顧客に提供できたのか？」「サービスがどの程度利用され、生産性が改善されたのか？」を正しく届けることが責務です。 ②Data Enabling 　顧客にデータを届けると同時に、会社全体のデータ活用の促進も責務としています。チーム名でもあるこの言葉ですが、必要なときに必要な人がデータの活用を思い浮かぶことができ、それが実行できることを実現することをより意識するため、この標語を掲げています。 ③データ活用の深化・進化 　「今あるデータ」だけで事業が必要なことが必ずしもできるとは限りません。 本当に今必要なデータとは何であるのか？どのように活用すれば良いのか？ もちろんいまの活用を深めることも大事ですが、いまできていない活用へと進めることも重要な責務です。 【ポジションの魅力】 ■やりがい 私達の業務は主にデータ基盤の開発・運用、CSMから依頼された分析・ダッシュボード開発など多岐に渡ります。 顧客に提供しているプロダクトの管理画面のレポーティングにも利用されており、ミッションクリティカルな基盤としても運用しています。 私達の基盤には、プロダクトや導入システムの利用データとして、月間15億レコードのデータを取り扱う規模感となっています。 社内のデータ活用の促進やDataのEnablementをはじめ、プロダクト開発まで携わることができる非常に多くの経験が可能なポジションです。 直近では、自社のデータ戦略の考案およびその実行・データガバナンスの強化・AIチームとの協業など非常に多岐にわたる業務があなたを待っています。 ■チームの課題 私達のチームは、データを様々なチームに対して積極的に届ける、という活動に対して現状課題感を持っています。 現場からの依頼に基づいてダッシュボードやレポーティングを行うものの、組織としてどのように使ってもらうのか、またよりそれぞれのチームメンバーが使いやすくするには、使いたくなるには、といった活動が現在うまく回っているとはいえません。 チームでより主体的になって各チームのデータ活用を促進するということに対してより興味を持ち、オーナーシップを持って動きたいという方にぜひこの課題を一緒に打破してもらいたいと考えています。

■チームや業務上の課題 博報堂テクノロジーズではAIを活用して、バナー広告や動画広告などの広告クリエイティブに対して、制作ワークフローの効率化を目的としたSaaSを開発しており、当チームでは広告クリエイティブの自動生成・効果予測するモデル・アルゴリズム開発をミッションとして担っています。バナー画像や動画広告はテキスト、画像などマルチモーダル情報を含む生成対象であり難易度が高く、先端技術を駆使した技術開発が求められています。 ■なぜ採用したいのか？ 近年、バナー広告周りの技術は生成AIをはじめ予測モデルの観点でも進歩は非常に早く、他社との差別化を図るためには社内の独自データを活用し、最新の画像処理技術を組み合わせ広告特化型のモデルを構築する必要があり、画像処理に関わる新たなモデル・アルゴリズムを検討しなければなりません。このチャレンジングな開発を導くシニアデータサイエンティストを募集しています。 【職務内容】 ■本ポジションのミッション・期待役割 ・ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から画像処理に関わるチームとして解くべき課題の設定 ・上記課題に対する適切なソリューション策定 ・ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。 ■業務の概要 バナー広告などの静止画像を対象として、デザイナーやプランナーの静止画制作をアシストする機械学習機能の開発メンバーとしてジョインいただきます。 ■具体的な業務内容 具体的には、以下のタスクのうちいずれかのタスクに関わっていただくことになります。 ・広告画像・素材の評価技術の開発 ・バナー広告などの広告実績データを元にした予測精度分析、モデル改善提案 改善提案に基づいた効果推定モデルの改良 ・複数媒体への横展開 ・広告画像、素材生成技術の開発広告 ・効果をより高める可能性がある素材をリコメンドする技術の開発 ・広告の素材を一から生成したり、既存素材にバリエーションを与える技術の開発 ・広告素材やキャッチコピーを組み合わせたバナー広告のレイアウト生成、最適化 ・ロゴ、フォント、トンマナなどのデザイン要素の自動生成 ■開発環境・技術スタックなど 【使用アプリケーション】 Slack, Notion, JIRA, GitHub, AWS, Docker, Figma, Big Query, GUROBI 【開発環境・その他】 ・開発環境：NVIDIA DGX A100複数台, ハイメモリメニーコアのCPUマシン, Cloud GPU ・プログラミング言語：Python ・利用パッケージ：PyTorch, Flax, JAX, T5, LongT5, numpy, onnx, numbaなど

データアナリストとしてクライアントの経営課題や事業戦略に基づいたKPIの設定からデータ基盤の設計構築から TableauなどBIツールでのデータ分析・可視化まで幅広くデータ活用に携わっていただきます。 また、データウェアハウス・データマートの構築なども行っていただくので、 アナリストとしての知識だけでなくデータベースへの知識も深めていくことが可能です。 <プロジェクト例> クライアント：BtoCのWEB媒体企業 工程：ユーザーから分析観点をヒアリングし、データマート作成業務、Tableauでの可視化 使用技術：BigQuery、Tableau クライアント：SI企業 工程：顧客の要件ヒアリングから提案、受注までのプリセールス活動、案件受注後のデータ分析基盤構築 使用技術：Snowflake, Informatica クライアント：商社 工程：BI導入プロジェクトにおける顧客の要件ヒアリングから活用方法の提案・実装 使用技術：Tableau toCサービスを持つ大手人材企業やメーカー、商社など幅広い業界業種でのプロジェクトに参画することができます。 また、対応領域もコンサルから技術分野まで幅広くあるため、ひとりひとりのキャリアに合わせてプロジェクトを選択することが可能です。 ＜研修＞ BIツールのご経験がない方でも挑戦できるように充実した研修をご用意しております。 BIツールのTableauの基本操作からデータ整理で使用するSQLを学習したのちに 実践型の演習課題で実務に寄り添った内容を学ぶことができます。 研修期間はご経験に応じて2週間～最大1ヶ月となります。 ＜カリキュラム＞ ①Tableau Desktop 初級（基本概念、用語/データ用語、画面構成、データ接続、集計オプション、各種処理、データ抽出/カスタムSQLなど） 中級（計算式、グラフ応用、ビジュアライズなど） 上級（パラメーター、各種セット、ダッシュボード機能、アクションなど） ②Tableau Prep ③SQL SQL文の基礎、データ集約・並び替え、テーブル結合等を学習 ※実務経験がある場合はスキップ ④実践型演習 現場エンジニアの意見を反映させた実践型の演習課題をご用意しております。 【当社の魅力】 ★ワークライフバランスを大切にした働き方ができる★ 部署の平均残業は10時間程度。プライベートな時間も大切にしながら働くことができます。 ★パーソルグループの強みを活かしたプロジェクト数★ 年間1兆円以上の売り上げを誇るパーソルグループの弊社は安定した経営基盤のもと 業界や企業規模を問わず2000社以上のクライアントとの取引がございます。 200人以上の営業が所属しており、1つ1つのクライアントと強固な関係を築き上げることで 直取引にてプロジェクトに参画することが可能となっています。 また、転職では難易度が高い憧れの企業へパーソルクロステクノロジーを通して 働くことができるもの業界トップの営業力があるからこそ。 ★技術に集中することが出来る★ クライアントワークのメリットの一つである「やりたい技術に特化して仕事ができる」こと。 クライアントにおいて関係のない事務作業などのデータエンジニアリング以外の仕事を行うことは無く やりたい仕事に集中してスキルを高めていくことができます。 ★多くのBIエンジニアと交流がある★ 様々な業界・業種で就業しているエンジニアがいるため、勉強会やコミュニケーションツールなどを通して多くの知見を得ることができます。

クライアントが保有しているビッグデータを抽出・分析・活用することでクライアントのマーケティング戦略を支援していきます。 【具体的には】 ・データベースから必要なデータを抽出 ・抽出したデータの分析 ・企業への提案 ・レコメンド設定の改善など まずはデータ抽出・分析からお願いします。 その後はご経験やスキルに合わせて、受託分析・コンサルティング・クライアントへのご提案などデータ分析に関わる業務全般をご担当いただきます。

■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？ メーカーの売り上げ・販売予測や、ECサイトの業務内容改善案件、金融機関におけるシステム開発など、プロジェクトの業界は多岐に渡り、DX化や内製化、また様々なプロダクトのAI開発支援に携わっていただきます。 アナリストはリサーチや分析が中心のお仕事です。 アナリストとしての役割を通じて、データドリブンな分析的アプローチの基本を身につけていただき、将来的にデータサイエンスを強みとする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。 研修制度も充実させていきますので、他業種からのキャリアチェンジも歓迎しています。思い切ってデータサイエンティスト業界へチャレンジしたい方、お待ちしています！ ■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。

現在サイバーエージェントではAI×購買データを活用し、市場規模が140兆円ある小売業界に変革を起こすべく「世界一のお買い物体験をつくる」をビジョンに掲げています。 当社の強みであるデジタル領域の知見を実際の小売業界の店舗に応用し、「デジタルとリアルを横断した新しい購買体験の提供」や「社会課題解決にむけたDX推進」を行っています。 さらに事業規模の大きい新たな柱として「リテールメディア：小売企業のオウンドアプリや店舗を広告媒体とする事業」を掲げています。 メディアと購買データを活用した前例のない広告事業の創出を通じて、データの価値を最大限活かした広告プロダクトを開発します。 これまでの消費財マーケティングや消費者の日常行動に大きなインパクトを与えられる領域と考えております。 リテールメディアを高いレベルで成立させるためには、データサイエンスや経済学の技術が必要不可欠です。私たちはデータサイエンスや経済学の技術を活用しながら、大きく次の3つの実務に取り組んでいます。 ①パートナーである小売企業様との協業DX推進 小売企業と並走し、営業/プロジェクトマネージャー/エンジニア/デザイナーなどで構成されるクライアント単位のプロジェクトチームにおいて、データサイエンティストとしてDX推進をします。 課題設計/データ分析/データエンジニアリング/ABテストなどを活用した検証/運用オペレーションの設計などに幅広く携わります。小売企業の担当者への効果的な説明なども考える必要があります。また、スキルセット/キャリア志向によっては、機械学習エンジニアとして本番環境への機械学習アルゴリズムの実装 / 運用に携わることもあります。以下は具体的な業務の一例です。 ・反実仮想を考慮したクーポンの効果検証、クーポンターゲティング施策の設計・実施 ・アプリの行動ログと購買データをかけ合わせた、リアルな購買におけるUI / UX改善 ・アプリ内コンテンツ（チラシ、クーポン、ECにおける商品）の推薦 ②リテールメディア開発と広告効果最大化 因果推論や機械学習といった手法を活かし、広告効果最大化のための開発や分析、運用フレームの構築などを行なってます。累計数兆円規模になる業界最大手小売業のデータをフルに活用した分析や最適化が可能です。現在取り組んでいる/今後取り組む可能性がある技術的なトピック例は以下の通りです。 ・来店/購買/競合商品の購買といった複数指標への因果効果のモニタリング ・因果推論を活用したプライバシーに配慮しながらの効果検証と改善 ・単一KPIの因果効果の最適化ではなく多目的な最適化 ③データサイエンス/経済学を活用した自社プロダクトの開発 ①や②の実務内、またはその他のCAのサービスの中で培ったデータサイエンス技術を小売にとって最適なプロダクトとして落とし込みます。以下のような技術を開発しています。 ・経済学を活用した商品価格最適化サービスの開発 ・bluetoothビーコンを用いた店内測位による顧客行動計測 ・小売オウンドアプリ/ECにおける検索や推薦サービスの開発 キーワード - 機械学習 - 因果推論 、計量経済学 - アップリフトモデリング - 実験デザイン、A/B Testing - バンディットアルゴリズム - Python / R / SQL / tableau - AWS / GCP / Snowflake - MLOps - データモデリング/データエンジニアリング / dbt

【品川区】データ分析 ～当社エンジニア配属環境で安心／業界トップクラスの案件数～【機電】 【幅広い案件を保有／福利厚生・バックアップ体制充実の中キャリアアップが可能】 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■業務概要： 各種メーカーの開発パートナーとして技術者派遣業を営む当社の顧客先にて、Pythonを活用したデータの分析をお願いいたします。 ※一部テレワークを想定しています。 ■詳細： ・お客様の要望に基いてPythonを活用したデータの分析を実施します。 ・製造業向けのデータ分析となります。 ※長期の案件として想定しております。 ※当社エンジニアが既に配属されており安心した環境で業務へ望むことが可能です。 ※ご経験スキルに応じて別案件の打診をさせていただく場合もございます。ご志向性に合わせて様々お話しできればと思います。 ■企業魅力： ・「人」を成長させることに注力し、巨大化してきた企業です。 ・配属先をシフトさせ、上流工程を目指したキャリアビジョンを形成致します。 ・キャリアカウンセラー、エンジニアの組織体制によって充実したバックアップを図っています。 ・ベテランの方にはポジションを多くご用意可能です。 ・福利厚生も充実（以下詳細）：資格取得支援制度／引っ越し手当・住宅手当／KENスクール（Eラーニングを無料で活用できるほか、スクールに通学する一般向けの授業も定価の半額で受講可能）／キャリアドック制度（キャリアコンサルタントと面談して、キャリアアップやスキルアップについての相談をすることが可能）／FA（フリーエージェント制度）エンジニア（技術社員）を対象に、キャリアチェンジを支援する制度です。

≪案件概要≫ データ分析/可視化ソリューションのPalantir Foundryにて可視化ダッシュボードを構築しております。 既存ベンダから運用、及び開発ノウハウを引継ぎ、その後の運用及び既存ダッシュボード改修開発の支援となります。

≪案件概要≫ 採算分析の高度化を目的とするTableauダッシュボードの構築を実施頂きます。

案件概要 ■経営ダッシュボード（PowerBI）の維持管理監督・各社調整 ■商品DWHの維持管理監督・各社調整 ※維持運用、開発は製品ベンダーおよび維持ベンダーが対応。

案件概要 BigQuery Data Transfer Service及びSalesforceとの連携を行う

データアナリストとしてBIツールを活用し、クライアントの課題解決を行います。 データのクレンジング、構造化、可視化・ビジュアライズ化を実施し、クライアントのニーズに応える解析を実施します。 【具体的な仕事内容】 ・クライアントのビジネス理解 ・クライアントのビジネスの業務フロー、データ構造などの把握 ・分析手法の提案 ・SQLやPythonやRなどを用いたデータの加工・整備・分析 ・分析結果からの解析内容のまとめ ・BIツールを用いたデータの可視化・ビジュアライズ化 ・BIツールの導入支援・活用支援　など 【案件の選び方】 ・創立から培ってきた太いパイプがクライアントとの間で構築されています。 　そのため、案件は複数の候補の中からご自身でお選びいただいています。 ・1人のエンジニアに対して、10案件〜20案件程度、候補をあげています。 【働く環境】 当社はお仕事、プライベートの両方を大切にする会社です。 ・リモート併用率：90% ・平均残業時間　：9時間半 ・有休消化率　　：90%以上

データアナリストとしてビックデータを活用し、クライアントの課題解決を行います。 【具体的な仕事内容】 ・クライアントのビジネス理解 ・クライアントのビジネスの業務フロー、データ構造などの把握 ・分析手法の提案 ・SQLやPythonやRなどを用いたデータの加工・整備・分析 ・分析結果からの解析内容のまとめ、レポートの作成 【案件の選び方】 ・創立から培ってきた太いパイプがクライアントとの間で構築されています。 　そのため、案件は複数の候補の中からご自身でお選びいただいています。 ・1人のエンジニアに対して、10案件〜20案件程度、候補をあげています。 【働く環境】 当社はお仕事、プライベートの両方を大切にする会社です。 ・リモート併用率：90% ・平均残業時間　：9時間半 ・有休消化率　　：90%以上