■データ活用を軸としたソリューション/サービスの企画・開発 ■ビジネス改善/創出を目的とする、データ活用システム構築のためのコンサルティング、システム開発のリード ＜ポジションの魅力＞ ・データ分析システムに必要な幅広い経験ができる ・業界を横断し、幅広い業種・業務のお客様に対して活動ができる ・先端技術の実適用に向けて、当社研究所やスタートアップとも密に連携している ・データ活用の推進に必要な、コンサルティング、データ分析、データ基盤構築、データ分析の運用プロセス整備を組織全体でカバーしている ＜組織構成＞各メンバが得意領域を持って連携しながら業務に取り組んでいます。 ■データエンジニアリング領域：2グループ12名※募集対象 ・データ活用システムを中心とした、ソリューション企画およびコンサルティング/エンジニアリングによる顧客向け構築案件への参画 ■データサイエンス領域：1グループ12名 ・AI（機械学習、数理最適化）を中心とした、ソリューション企画および顧客向け分析案件の実行

【業務内容】 ・目的の商品を2000万点の中から正しく素早く見つけ出すための全文検索エンジンの開発・運用 ・新たな検索アルゴリズムの技術検証や、クエリ・インデックスの見直しによる性能改善 ・Elasticsearch をホストする GCP の安定化や IaC の推進による Ops 改善 ・データサイエンスチームとの協業による検索体験向上のための施策検討・実施 ・上記を通じた学びに関する manabiCon や社外カンファレンス等への登壇、テックブログへの寄稿 より高速で適切な検索体験を提供するために、基盤の安定化・高速化や新たな検索アルゴリズムの適用などの 施策を検討・実施いただくことを期待しています。 【仕事の特徴】 ●事業者に貢献する：事業者を中心に800万ユーザーを超えるモノタロウは、 事業者がモノを調達する大規模なプラットフォームとしての存在となっています。 ●データサイエンスとの連絡：高い知見を持つデータサイエンティストが社内におり密接に連携しながら仕事を行います。 検索アルゴリズムはビジネスユーザー向けの日本でトップクラスのものです。データサイエンスとエンジニアリングの力で、 共に強い検索エンジンとして、良いユーザー体験を届けています。

具体的な業務内容 ・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。 ポジションの魅力 ・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験が積める ・特定のお客様市場に特化したプロジェクト推進も可能 例）製造業・流通業を中心としたエンタープライズ市場など ・データサイエンティストが200名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している ・ ピープルマネジメントとプロジェクトマネジメントの両方を経験できる

具体的な業務内容 ・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。 ポジションの魅力 ・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある ・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める ・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している ・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である ・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

【ピグ事業部概要】 ピグは「Charactive World」をビジョンとして掲げ、「すべての個性が心地よくすごせるコミュニティをつくる」ために、 6つのPIGG PRIDES（大事にする価値観）で多くの人にピグを届けるために日々ものづくりをしているチームです。 2009年にアメーバピグが開始してから、ピグブランドを活用としたサービスを複数立ち上げ、グロースしてきた実績があります。 現在注力している「ピグパーティ」は9年目のサービスですが、会員数1000万を突破し、アバター市場でグロースし続けています。 現在、2024年中にリリース予定の「メタバースコミュニティ事業」を開発しており、 ピグの目指したい世界を実現しながら、市場を代表するプラットフォームを目指していきます 【業務内容】 サービスコンセプトや事業を理解しながら、サービス企画・体験設計などの上流から、UIデザイン/モック制作までを一気通貫で担っていただきます。 【このプロジェクトで経験できること】 ・新規サービスの立ち上げ ・プランナーやエンジニアなど、他職種とのものづくり経験 ・仮想空間とメタバース構想に対する開発アプローチ

多くの人に利用されているメディアはもちろん、様々なドメイン・事業フェーズのサービス、 新たに仕掛けるメディアのクリエイティブを責任持って制作します。 ・スマートフォンアプリやWEBサービスのUIデザイン ・デザインスプリント・ユーザーテスト等UXデザインに関わる・プロセスの実施 ・ビジュアル・グラフィックデザイン ・ProtoPieなどを用いたプロトタイピング ・事業グロースに関わる施策設計～実行

サイバーエージェントのメディア事業部で展開している様々なドメイン・事業フェーズのメディアにおいてクリエイティブ領域全般を担って頂きます。 ・スマートフォンアプリやWEBサービスのUIデザイン ・デザインスプリント・ユーザーテスト等UXデザインに関わる・プロセスの実施 ・ビジュアル・グラフィックデザイン ・ProtoPieなどを用いたプロトタイピング ・事業グロースに関わる施策設計～実行

■募集背景：データベースエンジニアの需要は、ディープラーニングや機械学習などAI関連技術の発達にともない、 重要性の高まるビッグデータを管理できるようなエンジニアのことを指します。 データベースは企業にとって、重要なものであり少しのミスで企業の信頼を損なう恐れもあるものです。 そのようなデータベースを管理するための不正侵入を防ぐなどセキュリティを強化できるようになることで エンジニアとしてスキルだけでなく、今後のキャリアも安定的に育むことが可能な職種です。 日本では、まだデータベースエンジニアの数は少ないため、ビッグデータの解析や処理含め、 スキルを高めていただければ将来的にはITコンサルタントの道も可能性があります。 ■業務内容：データベースの設計や構築、管理や運用まで幅広い役割を担当し、ビッグデータなど顧客や商品の情報、 従業員の業務内容やリアクションなど、企業にとって価値の高いさまざまなデータを有効活用できるよう、 データベースを最適化することがメインです。

【業務内容】：医師会員28万人を保有する国内最大の医療ポータルサイト「m3.com」の運営によって蓄積してきた圧倒的なデータ基盤、 製薬企業へのマーケティング／セールス領域への豊富なソリューション提供実績を持つエムスリーは、 独自保有データやマーケティング知見、製薬メーカーが保有するデータを融合させ、新たなデータビジネスという価値を 創り出すことができるポジションにあります。上記のような環境において、エムスリーの有する圧倒的なリソースをフル活用し、 クライアントニーズを顕在化させ、最適なマーケティングデータサービス事業の企画から提案・実行までをお任せします。 【業務詳細】：・クライアント課題の分析(リサーチ含む) ・大量に蓄積した自社企画のデータ(アンケート・行動ログ など)の分析を通した購買行動モデルなどの構築による新たな価値創造 ・ヘルスケア産業における新たなデータ活用フレームワークを生み出し、業界標準を創造する活動 【配属部署】：「データとテクノロジーを活用し、医療に関する意思決定とアクションを、無駄なく、正しく、最速にする」をミッションとし、 医師会員28万人を保有する国内最大の医療プラットフォーム「m3.com」を基盤とした国内外でのリサーチ・データ事業を展開しています。 【働き方】：基本リモート勤務可能です。フレキシブルに働いていける職場環境となっております。

SMBCグループ向けのシステム開発におけるプロジェクトマネジメントをお任せします。 プロジェクト全体の責任者として、プロジェクトの要員・スケジュール・品質・コストなどに関する計画立案、 運営、及び管理を担っていただきます。所管システムは幅広くありますが、 入社後まもなくは主にオープン系の開発経験およびその知見を活かしていただきます。 ーーー案件例ーーー ・国内決済機関（全銀センター・CAFIS等）との接続システムの開発、更改、レベルアップ ・市場系債券・デリバティブ取引システムの開発・保守 ・クレジットカード基幹システムの統合案件 ・金融業務デジタル化の中心であるモバイルアプリの企画・開発など ーーーやりがいーーー 数億円～数十億円規模の大規模プロジェクト経験を積むことができます。 ユーザー企業が同一グループ企業のため、より業務に近い立ち位置から入り、 システム開発の上流から下流まで一貫して携わることができます。

金融業界(銀行/保険/証券/カードなど)を対象としたDXおよびデータ利活用に係る戦略の策定、およびその戦略実行に向けた構想策定、プロセス改革、組織組成、組織改革、人材育成、システム構築までを一貫して支援するコンサルティングサービスの提供します。 【具体的には】 データ利活用組織組成の支援 クライアントのデータ利活用推進のための組織組成戦略/構想策定/実行に係る支援。 データ利活用組織の組成に向けて、分析手法やノウハウの教育活動および定着化支援 人材育成等の業務をワンストップでご提供する弊社サービスの内、主に人材育成を当部にて担当。 具体的には座学による研修後に、テーマ選定、分析設計、データ加工、モデル構築、評価の一連の分析プロセスをクライアントと一緒になりながら遂行する。 実行に係る計画および仕組み作り 組織組成と維持を目指して、具体的な計画作成および実行に係る仕組み(制度/基盤など)の整備 教育活動および定着化に係る対象者への教育および技術的なフォロー(SAS EG経験必要) 分析組織を立ち上げたものの、うまく成果が出ていない、ツールを使いこなせていないケースを想定し、弊社がご支援。 アドバイザリーとして支援するケースや、一部分析業務を担うケースがある。

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。 【業務詳細】：◆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 【扱うデータ】：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

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。 【１】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。 【２】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。 【業務詳細】：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 【扱うデータ】：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

DRE(Data Reliability Engineering)グループの中でSREのプラクティスを活用し、 データドリブンな意思決定や機械学習を活用したプロダクト等データが必要な全ての事象に対して信頼性の高いデータを提供する、 拡張性が高いデータ収集基盤を構築、運用に加えて、データ基盤を活用したデータ活用を通じたビジネス価値の創出を担っていただきます。 【業務詳細】：・データ活用を推進するための課題発見・解決 ・各種データソースからのデータ収集・加工 ・GoogleCloud(BigQuery)を用いたテーブル設計・運用 ・データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守 ・データ分析ツールoの管理・運用 ・各種設計に対する適切なドキュメンテーションなど 【技術スタック】：＜開発言語＞Python、Shell Script、LookMLなど ＜ツール＞Embulk、Digdag、dbt、BigQuery、trocco、fivetran、Redash・Looker Studio、Terraform・Looker等 【扱うデータ】：アプリユーザーや企業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、企業ユーザーからいただいた各種データ上記のようなデータを扱っております。

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。 【業務詳細】：・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・整備等 【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。 【扱うデータ】：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等 ※その他詳細は、求人下の「特色」をご確認ください。

私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。 商品点数は1800万点、ご登録ユーザー数は480万件口座に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては 日本最大規模のサービスへと成長しています。 商品情報は店舗と違って商品を実際に見ることのできないECサイトにおいて、商品の検索性や特定に非常に重要な役割を果たしています。 今後も増え続ける商品の中からお客様がお探しの商品を見つけやすくするために商品情報の充実を図り、 膨大なデータをより効率的且つ効果的にサイトへ表示するためにアイディアを出しながら日々試行錯誤を重ねています。 本ポジションでは、新しいアイディアや手段を用いて、まだまだ改善の余地のある商品情報のリッチ化及び最適化に取り組んでいただきます。 ▼主な役割 ・商品カテゴリの整備 ・商品情報のデータクレンジング ・取引先とのデータ連携 ・データに基づいた業務改善企画、実行

【業務内容】・分析基盤の構築・データパイプラインの構築・ダッシュボードの構築 ・データ分析PDCAの仕組みづくり・データ抽出（SQL） ・データ分析（RFM分析、多変量解析、時系列分析、レコメンドエンジンの構築など）・レポート作成、分析結果の報告など 【業務詳細】・プロジェクトのスコープを決め、ゴール設定を行う・分析設計の作成、実行計画の方針策定 ・分析基盤の設計、構築・ETLツールでデータパイプライン構築 ・BIツールによるダッシュボード構築・ダッシュボードを使ったデータ分析PDCAの仕組みづくり ・SQLによる大規模なデータ抽出・最適な分析手法の選定 ・分析モデル構築・分析レポート作成、分析結果の報告 【資格制度】メンバーのスキル習得の具体的な目標として、AI・データサイエンス系の資格を設定しています。 研修で学ぶ Pythonの資格、統計学やDB、ディープラーニングといった、様々な資格を補助制度の対象としています。 【データの種類】・大手通信キャリアのビックデータ・大手時計メーカーの購買データ・スポーツ振興くじの購買データ ・位置情報データ・電気・ガスなどの大規模な顧客データ・ポイントカードサービスの購買データ ・某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ・ECサイト、スマホアプリの行動データ・WEB広告のデータなど 【プロジェクト例】その他特色に記載

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。 【業務内容】：・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 【扱うデータ】：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

技術サービス業界で売上No.1の同社のデータエンジニア・データサイエンティストとしてご活躍いただきます。 【案件事例】 大手企業の長期案件になります。 Tableauを活用した開発、データ分析、データクレンジングなどを担当していただきます。 【明確な評価制度】 技術者が評価される制度になっており、より納得感のある評価制度です。また、ご自身のスキルのレベルがすべて見える化にされております。 具体的にはスキルマップでご自身の現在の技術レベルを知ることができ、次にどのようなスキルを身に着ければ昇進昇格をすることができるのかを 一目でわかるようになっております。 【本ポジションの魅力】 ◆定期的な面談でご自身のキャリアについて相談できる機会がございます。上流工程、PM、顧客との案件ヒアリング等幅広いキャリアがあります。 ◆研修制度が豊富です。研修センターにて基礎/応用技術、資格取得支援など200以上の講座を用意。他にもeラーニングサービス （自由に受講できる講座が多数）や通信教育の授業料補助制度などを設け社員の技術力向上を支援しております。 ◆案件稼働率は94.2％と比較的高く、大手企業を含め800社以上との取引があり案件が豊富です。

様々な顧客に合わせた提案を目的とし、社内外と連携しながらマーケティングの問題可視化、課題発見/課題解決、 新たな価値の創出に向けた取り組みを実行して頂きます。 分析データを提案に活用、または顧客に提供しながら、マーケティング効果の可視化や全体最適化に向けた プロダクトの研究・開発も担うことが出来るためデータアナリストとしてのスキルを多角的に高められるポジションです。 ■具体的な業務内容 ・社内外のデータを用いたマーケティング成果向上と効果可視化を目的としたデータサイエンス ・BIツール（Tableau）等を用いたデータ集計 /解析/ ビジュアライゼーション ・外部調査会社と連携し、定量・定性調査の企画/設計/運用/分析・調査分析結果を元にマーケティングプランの仮説考案 ・リサーチプランを明確に伝えるための提案資料作成・マーケティング課題解決における視点での示唆だし ■その他業務内容 ・調査業務の外部発注、発注業者との折衝、ベンダーマネジメント・ユーザー数やプロモーション実績などの商品・サービスの分析

★東京海上日動火災保険(株)、および東京海上グループが提供するサービスや研究開発等、ビジネス部門と協業し、以下のような業務に従事頂きます。 ・データサイエンティストが分析に利用するためのデータマートの設計・構築・Python/R を用いたデータ分析、AI モデル構築 ・BI ツール Tableau を用いたデータ分析・データレイクの各種データ整備 ・AWS やサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発 ■働き甲斐①社内外の各分野の専門家の方と仕事ができることで成長し、成長を実感できる。 ②Udemy for business が提供されており、自ら勉強できる環境が整っている。 ③自ら提案がしやすい環境。より良い職場環境を作るための改善に積極的に取り組んでいる。 将来はマネジメントに限らず、専門性を活かしデータサイエンティスト、AI エンジニアなど専門分野を極める道も切り開けます。 自発的に取り組む研究環境(業務外ですが、AWS や GCP 等のクラウドサービスを自己学習に使用できます。) ■開発・分析事例・データ分析基盤における分析用データの作成／標準化 ・AWSサーバレスアーキテクチャを利用したビッグデータ処理基盤／アプリケーションの開発 ・センサーデータを用いたリスク分析・生命保険、損害保険における傾向分析・非対面ネット商品の WEB マーケティング分析 ・地理情報(GIS)を用いたリスク分析 ・外部企業とのデータを用いたアライアンス事業支援 ・音声テキストデータを用いた自然言語モデル開発・生成 AI(大規模言語モデル)を用いた研究開発

【業務詳細】・NTT東日本の通信分野を中心とした設備系業務に関わる様々な社内データ（通信情報/設備関連情報）や 社外データを活用して、経営戦略、営業戦略等への提言及び各種データを活用した社内外への更なる付加価値提供戦略の策定 ・データを活用するためのプラットフォーム構築、データ活用関連技術の導入検討・推進 ・データサイエンティスト、データエンジニアの育成方針策定・推進 ・NTT東日本におけるデータ活用のエバンジェリストとして、データ活用文化の醸成 【魅力点】データドリブン経営に向けて、日本最大の情報通信ネットワークであるNTT東日本の大規模通信設備を対象とした データ活用活動全体をリードすべく業務のDX化、活性化を一緒にけん引していただける方を求めています。 通信インフラを支える東日本エリア全域のアクセス／ネットワーク設備の設備計画から 設計・構築、保守・運用までのエンジニアリング業務や、地域それぞれが持つ多岐にわたる課題や要望に触れ、 ICT技術を活用した解決を推進するやりがいのある仕事です。業務のデジタル化やデータ活用の推進は、 益々の加速が期待されています。これまでの経験や技術力を活かし、既存業務の徹底的な効率化や最高品質のネットワークサービスの 提供に向けて一緒に取んでいただける方の応募をぜひお待ちしております。

【業務内容】・AI/IoT等によるデータサイエンスビジネスの企画・開発業務 -地域の基幹産業である1次産業分野におけるデータ活用ビジネスの創出 -コロナ禍、アフターコロナを見据えた地域活性化（商店街、観光地 等）に向けた新たな地域貢献モデルの創出 -様々な業界のキープレイヤーと連携した各種データ（映像、数値、自然言語 等）の分析によるDX化の実現 【魅力点】AI関連技術が急速に発展しており、同社でもAI/データサイエンス分野における 新たなサービス開発やAIを活用した社内DXの推進に力を入れています。 私たちデータサイエンティストチームは、これらの取り組みを推進する技術集団として、 プログラミングや統計学の知識を用いたデータ分析、AIモデルの作成等を内製で開発し、様々な業界での取り組みを進めています。 この技術力をいかに多くのビジネスや地域貢献へ「つなげていくか」が今後のチャレンジとなっており、 今回、AI/データサイエンス分野の「ビジネスをデザイン」していける人材を募集します。 ・顧客のニーズを捉え、 AI・データサイエンスを活用した解決策、ビジネスの全体像を描くことができる方 ・プログラミング等の技術力は無いけど、ビジネス開発の経験があり AI/データサイエンス分野で活躍したいという思いを強く思っておられる方

～デジタルマーケティングに係わる以下の業務をお任せいたします～ ＜ソリューションモデルの検討、等＞ ・小売、製造、および公共機関等に対し、CDP（カスタマデータプラットフォーム）とデジタルマーケティング手法を用いた ビジネスモデルの検討、社外パートナー/社内組織とのモデル構築にむけた検討、構築、サービス化検討 ・社内勉強会などノウハウ展開に関する業務 ＜案件支援＞ ・提案時のコンサルティング、要件定義、システムアーキテクト、提案書作成 ・検証等の技術支援、パートナー企業との調整、PM業務 （参考URL） ・小売業のDX、「大胆なIT投資」と「外部データの活用」を急げ https://bizdrive.ntt-east.co.jp/articles/dr00113-011.html ・データが生み出す新たな価値～NTT東日本が提供するデータ利活用ソリューション～ https://www.youtube.com/watch?v=GGdO6zAzR6w

世の中へ新たな価値を生み出しつづけるNTT東日本のデジタル型ビジネスを支えるデータドリブン文化の定着に向け、全社のデータドリブンに関する 取り組みを推進・支援する。NTT東日本グループには約1000のシステムが稼働しており、1200万を超える加入数を誇る光サービスを中心に、 契約・請求・応対等の営業情報、電柱・電線・マンホール等の設備情報など、同社提供サービスに関わる様々な社内データが存在しており、 そのデータを十分に活用した事業運営を目指し、以下を推進する。※(1)の業務を中心に活動いただく予定です。 (1)データドリブン環境の整備（ハードウェア・ソフトウェア） ・データを活用するためのプラットフォーム構築、データ活用関連技術の導入検討を推進する。 ・社内システム群におけるデータに関わる利用方針・ルール策定、データ配置、コード整備等を行いデータガバナンスを推進する。 (2)データドリブンビジネスの拡大 ・顕在化案件（スマートシティ、医療、エネルギー）について、取り組みを拡大していく。 (3)データドリブンな事業運営の実現 ・デジタルマーケティングの裾野拡大や働き方改革に向けた共通データ活用など事業運営に資する案件を発掘し取り組んでいく。 (4)データドリブン人財育成 ・データドリブン人財の育成体系の整備 ・オフショア等の外部連携体制の整備