【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

グループの国内外の販促メディア事業やHR事業等を統括する弊社において、グループ各社の既存事業及び新規事業の成長・拡大を実現するために必要となるデータ分析業務に携わるデータサイエンティストを幅広く募集いたします。 【概要】 国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されている弊社のデータ。弊社のデータサイエンティストはこれらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。 【詳細】 ・担当事業の戦略に基づいて、意思決定支援、 売上・利益最大化となるデータ活用プロダクトの企画/モデル設計/実装および改善 ・プロダクトにおけるWebアクセスログ、アンケート、売上、効果などのデータを用いた戦略の立案/推進 例えば、下記のようなお仕事をご担当いただきます。 ・営業現場におけるデータ活用支援 ・マーケティングにおけるコスト最適化分析 ・マーケットの需要に応じた市場予測/最適化 ・アクション・売上最大化のための最適化 【ポジションの魅力】 ◆技術選定における裁量が大きい サービス推進の観点で合理性が認められれば積極的に新たな技術や手法が採用される環境です。 開発手法は、サービス規模や成長ステージによって様々ですが、より良い手法とわかれば、開発途中で手法を切り替えるフットワークの軽さがあります。 開発組織・環境や技術面において、弊社は今、まさに変革の時を迎えています。 そのため、新しい開発手法の検討から実施までを、エンジニア一人ひとりが主体者として積極的に取り組むことができ、また会社からもそれを求められます。 【開発環境】 ・プログラミング言語 　SQL、 Python、R、Hive／Spark、等 ・インフラ 　Google Cloud(BigQuery、等) 　AWS(EC2、EMR、Redis、S3、等) ・チーム開発ツール 　JIRA、Confluence、Bitbucket、Gitlab／Gitlab CI、Slack、等 【変更の範囲】全ての業務への配置転換の可能性あり

◯概要 AI・デジタル室にて開発中のAI SaaS系プロダクトにおいて、深層学習・機械学習の技術を活用し、ビジネスニーズに対応する、複雑で革新的なAIモデル等を開発する職責を担って頂きます。 ※AI SaaS 系プロダクトの概要 AI 運転診断スコアリングによる新たな安全運転支援サービス。弊社が持つ独自のデジタコデータ(モビリティデータ)を基に、2,000 件以上もの圧倒的な特徴量で危険運転挙動を分析し、運行データを事故データと紐付けることで、真に危険な状況を事前に把握することが可能な運転リスク診断サービスとなります。 ◯詳細 下記機能の開発のリード、開発メンバーやベンダーのマネジメントを担当いただきたいと考えております。 ■AIによる運行スコアの算出 ・実現機能：AIによって運行リスクを数値として算出する ■運転リスクシーンの検出 ・実現機能：運行スコアに悪影響を及ぼした運行シーンを検出し地図上に表示する 　　　　　　危険挙動についてドライバーに指導をできるようにする ■顧客へのコンサルティングレポートの作成： ・実現機能：定期的に顧客へレポートを作成し、会社全体の運行について分析を行い説明する ○開発環境 ・言語：Python ・OS：Linux ・データ量：TB 以上 ・クラウド：AWS(EMR、EC2) ・その他ツール：GitHub、Slack、backlog ○ポジションの魅力 ・自社で保有するユニークかつ大量のデータ(TB 以上)を活用して、「交通事故を無くす」という社会貢献性の高い、日本初の AI プロダクトのモデル開発をリードできます 【②スマートファクトリー】 ◯概要 AIやICT技術を活用した弊社グループのスマートファクトリー領域において、深層学習・機械学習の技術を活用し、ビジネスニーズに対応する、複雑で革新的なAIモデルおよび認識アーキテクチャを開発する職責を担って頂きます。 ◯詳細 スマートファクトリー化のPoCプロジェクトにおいて、主に時系列・テーブルデータ領域のAIモデルの開発、PoCの検証等をご担当頂きます。 【スマートファクトリーPJ】 ・外観画像検査の自動化、ロボットティーチング自動化、金型寸法安定化など、協働している弊社グループ内の関連他部門（主に生産技術部門・子会社の工場部門）とテーマを選定しており、その中のいずれかにアサインされます。テーマは今後増える可能性があるため、新しいテーマにアサインされる可能性もあります ○開発環境 ・言語：Python ・クラウド：AWS（EMR、EC2） ・その他：Jetson、GitHub、Slack、backlog ○ポジションの魅力 ・スマートファクトリーにおけるAI技術の開発を経験することができます ・手触り感があり、かつ影響範囲が大きい"仕事"をすることが出来る（弊グループには、約24万人の匠の技が集積しており、そうした職人の動きをデータ化し、AIとロボティクスの技術で自動化することに挑戦中しています） ▼組織の魅力 ・経営の安定した大企業の傘下でありながら、意思決定の早い社内ベンチャーの環境で働くことができます。 ・失敗を恐れず、チャレンジを促す文化・人事制度（人事評価制度は、大企業本体と全く異なる新しい制度を導入しています。） ・実力主義の特別な給与体系（年齢によらず、高いパフォーマンスの人は高い給与が適用されます。大企業本体とは別枠の給与体系を持っています。） ・自由度の高い先進的なワークスタイル（リモートワークやフレックスが毎日適用可能です） ・組織内には、元起業家、元戦略コンサルタント、AIエンジニアなど、各領域のプロフェッショナルがそれぞれ複数名揃っているため、多様な面でスキルアップが見込め、難易度の高いプロジェクト推進経験を積める環境です

AI エンジニアとして、AI・デジタル室の画像データを扱う下記2つのプロジェクトいずれかにアサインとなります。 【①新規事業_AI SaaS】 ◯概要 AI・デジタル室にて開発中の AI SaaS 系プロダクトにおいて、深層学習・機械学習の技術を活用し、ビジネスニーズに対応する、複雑で革新的な AI モデルおよび認識アーキテクチャを開発する職責を担って頂きます。 ※AI SaaS 系プロダクトの概要 AI 運転診断スコアリングによる新たな安全運転支援サービス。弊社が持つ独自のデジタコデータ(モビリティデータ)を基に、2,000 件以上もの圧倒的な特徴量で危険運転挙動を分析し、運行データを事故データと紐付けることで、真に危険な状況を事前に把握することが可能な運転リスク診断サービスとなります。 ◯詳細 下記機能の開発のリード、開発メンバーやベンダーのマネジメントを担当いただきたいと考えております。 ■エビデンス動画 ・実現機能:AI が指摘した危険箇所動画をエビデンスとして表示再生させる ■リスクシーン検出 ・実現機能:リスク多発箇所の通過を地図データから特定する ■AI によるリスク自動検出 ・実現機能:運転手の走行中の挙動からリスクを検出 ■事故と動画紐付けによるリスク分析 ・実現機能:事故データとドライブレコーダーのデータをセットで収集し、定量的な事故リスクを算出する ■安全指導効率化ツール ・実現機能:上記記載機能を使用し、運転指導すべき動画を自動で生成 ○開発環境 ・言語：Python ・OS：Linux ・データ量：TB 以上 ・クラウド：AWS(EMR、EC2) ・その他ツール：GitHub、Slack、backlog ○ポジションの魅力 ・自社で保有するユニークかつ大量のデータ(TB 以上)を活用して、「交通事故を無くす」という社会貢献性の高い、日本初の AI プロダクトのモデル開発をリードできます 【②スマートファクトリー】 ◯概要 AIやICT技術を活用した弊社グループのスマートファクトリー領域において、深層学習・機械学習の技術を活用し、ビジネスニーズに対応する、複雑で革新的なAIモデルおよび認識アーキテクチャを開発する職責を担って頂きます。 ◯詳細 スマートファクトリー化のPoCプロジェクトにおいて、主に画像認識領域（物体検知・姿勢推定等）のAIモデルの開発、PoCの検証等をご担当頂きます。 【スマートファクトリーPJ】 ・外観画像検査の自動化、ロボットティーチング自動化、金型寸法安定化など、協働している弊社グループ内の関連他部門（主に生産技術部門・子会社の工場部門）とテーマを選定しており、その中のいずれかにアサインされます。テーマは今後増える可能性があるため、新しいテーマにアサインされる可能性もあります ○開発環境 ・言語：Python ・クラウド：AWS（EMR、EC2） ・その他：Jetson、GitHub、Slack、backlog ○ポジションの魅力 ・スマートファクトリーにおけるAI技術の開発を経験することができます ・手触り感があり、かつ影響範囲が大きい"仕事"をすることが出来る（弊グループには、約24万人の匠の技が集積しており、そうした職人の動きをデータ化し、AIとロボティクスの技術で自動化することに挑戦中しています） ▼組織の魅力 ・経営の安定した大企業の傘下でありながら、意思決定の早い社内ベンチャーの環境で働くことができます。 ・失敗を恐れず、チャレンジを促す文化・人事制度（人事評価制度は、大企業本体と全く異なる新しい制度を導入しています。） ・実力主義の特別な給与体系（年齢によらず、高いパフォーマンスの人は高い給与が適用されます。大企業本体とは別枠の給与体系を持っています。） ・自由度の高い先進的なワークスタイル（リモートワークやフレックスが毎日適用可能です） ・組織内には、元起業家、元戦略コンサルタント、AIエンジニアなど、各領域のプロフェッショナルがそれぞれ複数名揃っているため、多様な面でスキルアップが見込め、難易度の高いプロジェクト推進経験を積める環境です

クライアント企業（保険／外資系製薬／EC）のデータ分析・モデリングを中心にご担当いただきます。 コンサル担当を務める代表と、データサイエンティストの原則2名体制で進めていきます。 【具体的には】 ■要件定義 クライアント企業と話し合い、一緒に要件を決めていく段階から携わります。 コンサルティング・データサイエンス・プロダクト開発の幅広く経験しながら、さまざまなスキルを習得可能です。 ■予測エンジンの構築 非構造化データを含むさまざまな顧客データを使ったプロダクトの開発を推進中です。 その中で、搭載する予測エンジンの構築をお任せします。 ■プロダクトの設計・開発 データサイエンスの知識を生かしたモデリングだけでなく、実際にモデルを運用するプロダクトにも関わります。 ■自社開発プロダクトの企画・要件定義 自然言語を用いたデータ分析の知識を活かした業務に携わってもらいます。 【本ポジションの魅力】 東京都立大学との共同研究をおこなっています。 研究分野での最先端の内容に携わることも可能です。 データサイエンティストとしてのスキル向上を目指せます。

【業務内容】 『AIを最大限“活かす”システム開発』をコンセプトに、顧客に対して「AIとアプリケーションの統合開発」を提供することが主な業務内容です。 機械学習だけでなく、AIを組み込んだWebアプリケーションの開発や、AIの出力を可視化する仕組みの開発など、さまざまな分野で活躍の機会があります。 ＜具体的な仕事内容＞ ・ビジネスの課題を解決するAIモデルの構築 ・AIを最大限活用するためのクラウドベースアーキテクチャの構築 ・AIの予測結果を活用したアプリケーション／サービス／可視化ツールの開発 【開発実績】 ・飲料メーカー向けデータ分析基盤構築 ・ロケーション探索AI開発 ・商業施設向け店舗リコメンドシステム構築 ★フロント・バックエンドエンジニアと協力しながら、顧客のAI導入に＋αの付加価値を提供していきます。 ＼この仕事のポイント！／ ◎AIに携わったことのない方も歓迎します！ AI開発が未経験の方でも、AI技術を習得したいという意思があれば大歓迎です。学習教材の支給や、先輩社員によるフォローを行い、AI技術の習得をサポートします。現在のメンバーもAI開発未経験からスタートし、さまざまな分野でスキルを発揮しています。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【当社の特徴】 〜Microsoft社の企業に認定〜 PaaSを活用したクラウドの豊富な開発実績を持っている国内有数の企業として、Microsoft社からDigital & App Innovation Azureパートナーに認定されています。 そのため、Microsoft社からご紹介いただいた案件にも参画ができます。 〜社員一人ひとりキャリアプランに寄り添います〜 “自分の将来像”に合わせて、キャリアを設計し、それを実現する環境と支援をご用意。ゆくゆくはチームを率いるマネージャーになるか、技術を極めるエキスパートになるか、あなたの理想に寄り添います。 〜働きやすい環境を整えています〜 有給休暇取得日数は10日以上、平均残業時間は月16.2時間と少なめ、さらに育休取得率100％など、働き方改革にも注力しています。こうした環境が整っているからこそ、3年間の新入社員定着率90％以上と高い数字を誇っています。

【業務内容】 タイミーの様々なデータを利活用可能にするため、データ品質の維持・向上、BIツールの整備、データアナリストを始めとした社内のデータ利用者に対するデータ活用のルールづくりや周知などを担当いただきます。 具体的には、 ・Data Warehouse / Data Martの設計・開発 ・Looker、他BIツール上での開発・整備 ・各種ドキュメンテーションやルールなどの作成・整備 【組織構成】 タイミー全社の様々な機能に対してデータを用いた支援・効率化を行うデータエンジニアリング部の所属になります。データエンジニアリング部は20名弱の組織になっており、DSグループとDREグループに分かれております。 【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。 【働き方・働く環境について】 ・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×フル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。 ・新しいプロダクトやサービスを創造し、様々なプロジェクトでのクリエイティブを支えることを目指し、成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上に資する取り組みをしております。

【業務内容】 ご志向に応じて、ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれか、もしくは領域横断で下記のような業務に取り組んでいただきます。 <ビジネス&マーケティング> 社内営業メンバーの生産性向上に向けたデータプロダクトの開発や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリングといった業務を、事業部メンバーやマーケティングメンバー、その他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 <プロダクト> アプリユーザーのUX向上のため、検索・推薦システムの強化や、プラットフォームの健全性を維持向上する取り組み、その他R&Dを実施し、その結果（予測結果等）のプロダクトへの組み込みといった業務を、プロダクト開発メンバーやその他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれにおいても、具体としては下記のような業務を想定しています。 ・課題探索、課題定義 ・プロジェクト組成 ・ロードマップの策定 ・論文調査を含む技術調査及び検証 ・具体の分析や、モデリング・エンジニアリング業務 ・実証実験 ・KPI設計 ・効果検証の設計 ・モニタリング・運用体制の構築・運用 ・改善のための仮説検証 ・チーム運営改善やチーム共通開発基盤への貢献 【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】 ・データエンジニアリング部全体で週に約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。 【タイミーのデータサイエンティストとして働く魅力】 ・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・施策の設計から携わることが可能です。 ・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 ・考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 ・グループのMission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・提案を歓迎する文化があります。

【業務内容】 ご志向に応じて、ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれか、もしくは領域横断で下記のような業務に取り組んでいただきます。 <ビジネス&マーケティング> 社内営業メンバーの生産性向上に向けたデータプロダクトの開発や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリングといった業務を、事業部メンバーやマーケティングメンバー、その他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 <プロダクト> アプリユーザーのUX向上のため、検索・推薦システムの強化や、プラットフォームの健全性を維持向上する取り組み、その他R&Dを実施し、その結果（予測結果等）のプロダクトへの組み込みといった業務を、プロダクト開発メンバーやその他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれにおいても、具体としては下記のような業務を想定しています。 ・課題探索、課題定義 ・プロジェクト組成 ・ロードマップの策定 ・論文調査を含む技術調査及び検証 ・具体の分析や、モデリング・エンジニアリング業務 ・実証実験 ・KPI設計 ・効果検証の設計 ・モニタリング・運用体制の構築・運用 ・改善のための仮説検証 ・チーム運営改善やチーム共通開発基盤への貢献 【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】 ・データエンジニアリング部全体で週に約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。 【タイミーのデータサイエンティストとして働く魅力】 ・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・施策の設計から携わることが可能です。 ・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 ・考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 ・グループのMission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・提案を歓迎する文化があります。

【業務内容】 当社のデータアナリティクス部門で、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） ・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） ・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） ※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、どのような機会があるのか、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。

【期待役割】 データ専門家でなくても、容易にデータ利活用できる環境を整備していきます。　 そのために、データ基盤を1から設計・開発して頂きます。 並行して、データの可視化やマーケティング業務の支援も行います。 【仕事内容詳細】 ・新規データ構造、および、新規データベースの構築と保守 ・新規データ処理システムの設計 ・データの可視化 ・マーケティングの支援（キャンペーンの運用） ・SQLを用いたデータ抽出業務 ・データのクロスチェック ・他チームからのデータに対する問い合わせ対応 【技術スタック】 ・DWH：BigQuery ・インフラ：AWS, GCP ・ワークフローエンジン: DigDag ・ETL: Embulk ・使用言語：SQL, Python, Ruby など

▼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。 また、CAMPFIREでは以下を目的として、サービス開発に取り組んでいます。 ・エントリーユーザーに寄り添ったサービス提供をすることで取扱プロジェクト数や資金調達額を最大化する ・クラウドファンディングを支援する体験の楽しさと、マッチング機会の最大化により、成功しやすいプラットフォームをつくる ・安全で、安心して利用できるプラットフォームを構築する ・これらの活動を持続的なものとする 中でもデータチームでは、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することで、ユーザーの資金調達機会の最大化を推進しています。 最近では、これから更に拡大する事業においてもユーザーさんに寄り添ったサービスを提供するべく、データ活用によってオペレーションの効率化・自動化するミッションを持ち、より良いサービス提供とそれにかかるコスト関係のデカップリングを進めています。 例えば、クラウドファンディングプロジェクトに関する掲載審査の自動化のPoCを開始しました。これらの活動を更に推進していくため、データアナリストの募集を開始しました。 ▼業務内容 ・会社が次のステージへ成長するための重要指標策定、KPIづくりのサポート （ex:事業運営およびプロダクトの重要指標の策定、予算設定、データの可視化） ・サービス戦略や新規プロジェクト等、様々なシーンにおける意思決定のためのデータ抽出、加工、可視化 ・サービスグロースのための課題抽出 ・チームにおける方針策定、運用方法策定等 今後の展望 ・ご本人の興味と能力に応じた、リサーチプロジェクトの立ち上げ ・サービス全体に対してのマクロな視点でのデータ解析 ・データ分析基盤構築と、社内外のデータソースの統合化 ▼ツール環境 Big Queryを使ったデータ抽出 spread sheet/Google Analytics/データポータルを使ったデータの可視化 google apps scriptでのスクリプト操作 google colabotaly(主にpython)を使ったデータ分析・可視化　

MLエンジニアの研究サポートおよび研究結果をZOZOTOWNやWEARに組み込むためのエンジニアリング全般、加えてML案件の基盤整備を行っていただきます。 ・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装 ・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、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 ・MLアプリケーションPoCのプロトタイプ開発

全社横断で「社内の各部門に対してデータ分析サービスを提供すること」を役割としており、マーケティングやブランド営業など社内の様々な部門と連携しビジネスの推進を支えています。 ZOZO経営層との大規模施策事前シミュレーションから、現場メンバーとの既存施策の効果検証・改善提案まで、社内の様々な部門での企画から振り返りまでの意思決定を支援していきます。

≪職務内容≫ システムを利用しお客様の経営課題の解決を加速させるため、 ITソリューション事業部に、デジタルトランスフォーメーション部隊を拡大していきます。 実際には、データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、 データマネジメントのプロセス整備、システム実装などを主に担当。 【案件例】 ・某大手証券会社：IB（投資銀行）業務の数値リサーチPJ (BIツール)​ ・製薬会社：販促データのデータサイエンス(AWS: Lambda・Redshift・Glue)​ ・大手通信企業：動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJ​（Python・SQL） 【案件は複数提案：案件ミスマッチを防げます】 案件をアサインする際には必ず複数のプロジェクトを提示し、エンジニア自身が現場を選べるようにしています。自分自身に合った案件を判断し、参画することができるので、技術や業務内容に関するミスマッチを防げるのはもちろん、「こんな技術を磨きたい」「経験のないフェーズの業務にもチャレンジしたい」といった意欲に合わせ、最適な現場で経験を磨くことができます。

・分析基盤の構築 ・要件定義 ・プロダクトの連携用バッチの開発・保守 ・BIツールを用いたダッシュボードの構築