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。

AI技術を活用したプロダクトの開発および顧客へのソリューション提案を担当していただきます。主に画像解析技術やLLMを用いたプロジェクトの企画から実装、運用までを一貫してリードしていただきます。 【具体的には】 ・画像解析アルゴリズムの設計および実装（物体認識、セグメンテーション、特徴抽出等） ・LLMを活用した自然言語処理（NLP）ソリューションの開発（API連携、ファインチューニグ、プロンプトエンジニアリング） ・顧客企業の課題をヒアリングし、AI技術を活用した解決策の提案 ・学習データの整備、モデルの評価および改善 ・AI技術に関する最新トレンドのリサーチおよびチーム内での共有 ・ジュニアエンジニアの育成やプロジェクト管理

【業務内容】 ・タイミーのデータ組織横断のバックログを管理し、データ施策全体の進行管理を担っていただきます。 ・他部署との調整が必要なアイテムについては要件明確化などの前裁きや、データサイエンス・データエンジニアリングの専門性を活かしたプロトタイプ開発などに一定関わっていただくことを想定しています。 【技術スタック】 ◼️開発言語 - Python - Ruby - Shell Script - LookML　など ◼️ツール - Embulk - Digdag-dbt - BigQuery - trocco - fivetran - Redash - Looker Studio - Terraform - Looker　など 【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。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・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。

【業務内容】 ・タイミーのデータ組織横断のバックログを管理し、データ施策全体の進行管理を担っていただきます。 ・他部署との調整が必要なアイテムについては要件明確化などの前裁きや、データサイエンス・データエンジニアリングの専門性が必要な領域に関する進行管理もご担当いただきます。 ・1‐3年程度のスパンのデータ活用戦略の策定に関わっていただき、ステークホルダーとの合意形成などについてもお願いする可能性があります。 【技術スタック】 ◼️開発言語 - Python - Ruby - Shell Script - LookML　など ◼️ツール - Embulk - Digdag-dbt - BigQuery - trocco - fivetran - Redash - Looker Studio - Terraform - Looker　など 【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。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・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。

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

ドップラー・ライダーのデータ解析業務 当社が開発したドップラーライダーから出力されるデータの解析を行い、解析結果をお客様のご要望に応じた形式に加工し提供して頂きます。 また、ドップラーライダーで観測されるデータをより価値のあるものにするためのアルゴリズム開発も行って頂きます。 【具体的には】 ・ソフトウェアチームと協力してデータの可視化、アルゴリズムの開発 ・Python等プログラム言語や可視化ツールを活用したデータの解析 ・分析結果の取りまとめ・資料作成 ・研究結果の論文執筆、学会発表 ・開発環境：Jupyter Notebook AWS　など

機械学習モデル（統計・データ分析・予測）の開発、検証 【具体的には…】 データ分析基盤構築からＡＩモデルの開発・実装・運用まで幅広く手がけています ■データ整形からの統計的な基礎分析 ■AIモデルのアルゴリズム開発 ■AIモデル開発に必要な前処理や特徴量エンジニアリング ■クラウドプラットフォームを利用した分析基盤の構築　など 【プロジェクト例】 ■研究所向けLLM性能評価および実証実験 ■大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上（自然言語処理） ■医療データの分析基盤開発 ■ECサイト分析基盤構築および売上予測モデル開発 ■株価の時系列データから投資戦略立案モデル開発 ■住居メーカーの物体検出モデル開発、改善　など ＜エンジニアの声を大切にしています＞ 「こんなプロジェクトをやってみたい」「こんな領域に挑戦したい」といったあなたの思いを、ぜひ聞かせてください。 全てを叶えるのは難しいかもしれませんが、クライアントの開拓や相談によって、エンジニアが最大限挑戦できるチャンスや環境を作っています。

【業務詳細】 ・テレビ広告×デジタル広告の実績データを用いたリーチ推定モデルの開発およびシステム実装 ・ロジック開発、システム開発パートナーとの折衝およびディレクション業務 ・広告コミュニケーション上のKPIや売上等のKGIに対する広告出稿の効果分析、効果予測モデルの 構築、広告媒体最適配分シミュレーションモデル構築 ・メディアデータを直接調査で取得するのではなく、データサイエンスを用いたロジックを構築してメディアデータの推定・生成

【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

■仕事内容 データと技術力による、「価格.com」を始めとする弊社サービスの業務課題の解決をお任せいたします。 ・機械学習またはデータを活用したシステムの設計/実装/運用、および導入支援 ・データ分析に基づいた事業部への提案 弊社が提供する各種サービスには、商品・店舗やクチコミなど、多数のデータと、それを利用する数多くの利用者が存在します。これらのデータを利用してサイトの利便性や運用性を向上させたいという課題が、事業部からアドバンストテクノロジー部に寄せられます。多くの場合、漠然とした課題感を企画者とともに明確にするところからはじめ、運用性や組織構成まで考慮したうえで最適な技術の考案をお願いすることになります。実現性の目処がついた課題に対しては、実装と導入・運用もお任せします。 【具体的な業務内容】 以下はこれまでの課題解決の実績です（機械学習以外の手法を含みます） ・「価格.com」の価格比較製品に対する、関連製品提示エンジンの開発 ・大量の賃貸物件情報の名寄せアルゴリズム開発支援 ・ディープラーニングによる商品画像からの色推定の精度向上 ・商品説明からのサイズ抽出技術の開発 ・カラーチップ画像の自動抽出モジュール開発 ・旬なキーワードを発見するアルゴリズムの開発 ・クチコミからの頻出トピック抽出 現在は以下のような課題に取り組んでいます。 ・Learning to Rankの実現に向けた調査・検証 ・製品画像からの物体検出による検索UX向上 ・商品のカテゴリ間違い低品質な情報など、異常なデータの検出 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 【業務の進め方】 事業部から相談を受けた課題に対して解決方法を調査提案したり、他社の動向や技術トレンドをもとにした技術検証や提案を行います。教科書や論文に書かれている手法をコピーするのではなく、大規模なデータに耐えうるか、安定して運用できるかという観点も必要になります。連携するシステムの理解のため、検索システムやデータ基盤の運用作業にも一部参加いただきます。 ■入社後イメージ 仕事や環境に慣れていただくため、最初は既存のモデルや進行中の案件の補助から参加していただきます。その他部内で保有している基盤の定形運用等にも参加いただきます。 (例) ユーザー追加やデータ追加などデータ基盤の定形運用、部内ツールの管理、検索API改修など 慣れてきたら、スキルや経験に合わせてまとまった単位の仕事や、他事業部とのコミュニケーションが発生するお仕事をお願いすることが一般的です。 主な開発環境 ■ 開発言語 Python / Golang / Shell / Java ■ 機械学習関連ソフトウェア Pandas / Jupyterlab / LightGBM / Tensorflow / Keras ■ データ基盤関連ソフトウェア（他部署管理含む） GCP / Dataproc / Hive / Spark / BigQuery / Treasuredata / Adobe Analytics / Digdag / Embulk / fluentd ■ その他ソフトウェア Terraform / Docker / Chef / Jenkins / Grafana / Prometheus / Nagios ■ プロジェクト管理ツール GitHub Enterprise / Confluence / Jira / Microsoft Teams / Redmine ■ 端末 Macbook Pro ■キャリアパス 会社としてはマネジメント職と技術専門職の2通りのキャリアパスがあります。 部内では、たとえば以下のような活動ができると活躍の幅が広がります。 ・他の機械学習エンジニアの育成・組織化を行う ・検索技術やデータ活用技術も習得し、適切な実装ができる ・事業を理解し、効果的な提案を行う

■仕事内容 カカクコムグループのサービスに対してデータサイエンス関連業務のコンサルティング、データ分析、機械学習モデル開発を行っていただきます。 ■具体的な業務内容 ・各サービスの企画者に対する課題のヒアリング、課題解決手段の選定 ・課題解決のためのビッグデータ分析（bigquery、TreasureData、Hadoop） ・利益拡大、コストカットを目的とする、機械学習を用いた予測、推定（Python、R、Spark） ・機械学習モデルのシステム組み込み ・ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など） 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 ■仕事の面白み データサイエンス業務を軸に全社のサービス（価格.com、食べログ、スマイティ、求人ボックス等）に横断的にかかわることができます。 ビッグデータ分析、機械学習を活用した課題解決を推進していくことにより、会社全体の成長に貢献することができます。 ■求める人物像 ・各サービスでのデータサイエンスニーズを掘り起こしながら進めるフェーズのため、自ら他者を説得し案件を推進する気概のある方 ・常に新しい技術、知識を取り入れる向上心がある方 ・他者の考えを尊重し、柔軟に適応できる方 ・目的に対する適切な課題解決方法を検討し、周囲と協力しながら案件を推進できる方

主力事業である日本最大級のふるさと納税プラットフォーム「ふるさとチョイス」は、月間最大2億PV以上を誇り「ふるさと納税を通じた地域の持続可能性に貢献する」ビジョン実現を目指し、寄付する人と寄付を受け取る地域の数千万件以上の寄付を通したマッチングを実現してきました。 これらのマッチングを実現する背景には、 ・どのようなユーザーが、どのようなお礼の品に寄付をしているのか ・寄付に至らなかったユーザーは、サイト上でどのような行動をしているのか ・寄付先としてユーザーに選ばれる自治体は、どのような特徴があるのか ・先日リリースした新しい機能が、どれくらいのユーザーや自治体に利用されているのか このように、ふるさとチョイスに蓄積されたトランザクションデータやトラフィックデータを分析し、ユーザーや自治体にとってより良いサービスにするための工夫があります。 ふるさと納税ポータルサイト「ふるさとチョイス」のデータ抽出やデータ分析業務を担っていただき、プランナーやディレクター・コンサルタント・営業など、社内のさまざまな役割の人間と関わり、上記の工夫を生み出すためのサポートを行っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・ふるさとチョイスに関するデータ抽出、BIツールを使った可視化 ・課題に対して必要なデータ分析の要件定義、設計、集計、分析 ・分析結果を用いた新規企画立案や運用改善提案のサポート ・社内や自治体、事業者、パートナー企業へのインサイト提供 ▼取り組む課題例 ・SQLを用いたデータ抽出（例：ある自治体がどのくらいの寄付を集めているかの寄付実績を抽出） ・BIツールを用いたデータの可視化（例：ある自治体の時系列での寄付実績をグラフで表現） ※SQLやBIツールは未経験でも問題ありません。 ▼キャリアパス 入社後1年〜数年間はデータアナリストとしての専門性を高めることになります（SQLやBIツール、Pythonなど）。 その後はご自身の歩みたいキャリアにそって、相談しつつ進めていきます。例えば他の部署と密にやりとりして施策につながるような分析を行ったり、より高度な統計スキルを身につけ専門性を高めたり、データエンジニアリングでデータ分析基盤を構築・運用したり、チームのマネジメントをするなど。 ジョブローテーションや定期的な異動はないので、好きな地域など、どこでも働ける環境で、ご自身のチャレンジを全力で後押しします。

■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