| 企業名 |
株式会社エス･エム･エス |
| 職種 |
データサイエンティスト(Web)
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| 業務内容 |
【概要】
エス・エム・エスグループでは多くの事業開発を進めてきた中で、多くのデータが蓄積されてきました。
キャリア領域では、求職者と求人のマッチングに関するデータが蓄積されています。
介護領域では、介護レセプト、アセスメント、ケアプランや介護記録をはじめとした他社が保有していない、独自のデータを保有しています。
海外領域では、海外の医薬品や飲み合わせに関するデータを保有しています。
ヘルスケア領域では、特定健診の遠隔指導等に関する、独自データを保有しています。
共通して、Webログ、SalesForceをはじめとしたツール操作、営業活動に関するデータ、 数百人規模のコールセンター業務での、音声データや対応記録等を保有しています。
これらのデータを活用し、単に分析作業を行うだけでなく、データの発生源から、施策接続する出口までを含む、全工程を担当し、数理統計技術だけではなく、デバイス、IT、研究段階の学術的なテーマも取り扱い、イノベーションへとつなげるため、本組織を発足することになりました。
2018/4にAnalytics＆Innovation推進部が組織され、人員が急拡大しているものの、マネジメント業務を視野に入れた開発者を募集しております。
【事業概要】
本部門のミッションは、数理技術や先端技術を用いたイノベーションによる超高齢社会への貢献です。
「IT・数理統計・先端技術をはじめとした知見・専門性を駆使してビジネスオーナーとして価値創造を行う人」を人材として掲げています。
エス・エム・エスでは、介護、ヘルスケア領域で事業者向け・従事者向け・エンドユーザ向けに数十に及ぶ事業が運営されています。
Analytics＆Innovation推進部は会社横断組織であり、バックオフィスも含め、全事業部を対象にデータ活用・イノベーション推進を担当します。
国内のみならず海外関連会社とのやりとりも発生しています。
事業課題と志向・専門性をもとに担当領域・テーマを決めさせていただきます。
【ポジション概要】
SMSでは、データに関する職種をBusinessTranslatorと呼び7つの役割を定義しています
(AnalyticsTranslator、DataScientist、DataArchitect、Analytst、MachineLearingEngineer,BI/Data Engineer、DomainSpecialist)
Analytics Translatorはビジネス課題とデータ活用を接続する、案件策定と成果接続を主とする役割と位置付けており、
状況に応じて、DataScientist、Analystの役割を果たしながら業務遂行いただきます
DataScientistは手法問わず、データから知見を得るための分析やアルゴリズム構築を行う役割と位置付けており、
主に、機械学習を得意とするMachineLearningEnigneer。数理統計手法を得意とするAnalystの双方の上位役割と位置付けています。
【この仕事のやりがい／キャリアアップ】
介護、医療領域は、成長マーケットであるものの、エス・エム・エスのような企業は少なく、当該事業領域での業務経験はニーズが高いことが期待されます
社会貢献性が高い反面、この領域でのデータ活用はまだ進んでおらず、まだまだイノベーションの種が多く眠っている領域であり、データを使った新たなアプリケーション開発の可能性があります。
SMSでは、DataScientistを手法問わず、データから知見を得るための分析やアルゴリズム構築を行う役割と位置付けており、主に、機械学習を得意とするMachineLearningEnigneer。数理統計手法を得意とするAnalystの双方の上位役割と位置付けています。
Analytics Translatorはビジネス課題とデータ活用を接続する、案件策定と成果接続を主とする役割と位置付けており、状況に応じて、DataScientist、Analystの役割を果たしながら業務遂行いただきます
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| 応募条件 |
【MUSTスキル】
▼業務経験・スキル(必須)
・分析案件の企画、事業調整
・エンドユーザーと分析要件定義および分析業務を行った経験
・事業でのKPI設計、データ定義、データ抽出業務の経験
・企業でのデータ分析プロジェクトの実務経験者（目安：3年以上）
・データベースに関する知見およびSQLの実務経験
▼いずれかの業務経験(あれば尚可)
・プログラム言語を用いた開発経験（Pythonであれば尚可）
・一般的なシステム開発の設計～開発までの一連の経験
・企業でのデータ分析プロジェクトの実務経験者（目安：3年以上）
・機械学習、深層学習、データマイニング、数理統計モデリングなどの実務経験
【WANTスキル】
当てはまるものが多いほど歓迎いたしますが、いずれも応募時点では必須ではありません
・データ分析プロジェクトに関する責任者の経験
・データ活用に関連する事業・業務知識
・データ分析、マイニング技術と人工知能技術のいずれかの理論に精通していること
・数値解析、統計関連ソフトウェアに精通していること
・分析結果をわかりやすく説明でき、実務へ展開できること
・SPSS、SASなどの分析ツールやSQL、Pythonなどによるプログラミング経験
【求める人物像】
・クラウドネイティブなデータ基盤上での多様な経験を積みたい方
・上流工程から下流工程まで一気通貫で対応したい方
・ゼロベースで物事を考え、何を行うべきかテーマ選定まで関与したい方
・個人情報を扱う環境下において、データ活用を行ってきた方
・事業KGI、KPIとデータの繋がりを意識して分析ができる方
・不確定要素の多い、流動的な状況のなかでも臨機応変に対応できる方
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| 勤務地 |
東京都港区芝公園
最寄駅：都営地下鉄三田線 芝公園駅から徒歩2分
都営地下鉄各線 大門駅から徒歩6分
各線 浜松町駅から徒歩7分
都営地下鉄大江戸線 赤羽橋駅から徒歩8分 |
| 給与・報酬 |
想定年収590万円〜1400万円
特記事項：【給与】
賃金形態：月額は年収を12分割した金額を支給
・基本給：¥365,273 ～¥1,166,667
・職務手当：¥126,394 ～
※時間外労働の有無に関わらず、45時間分の固定残業代を職務手当として支給
※管理監督者は職務手当を含まず、月額は年収を12分割した金額を基本給として支給
※給与改定：年1回（考課結果による)
※面接の結果、有期雇用で打診させて頂く可能性もございます（正社員登用制度あり）
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| 就業時間 |
コアタイム：12:00〜16:00
特記事項：フレックスタイム制
実働8時間
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| 休暇・休日 |
・完全週休2日制
・祝日（当社カレンダーによる）
・GW
・夏期休暇
・年末年始休暇
・育児短時間措置
・産前産後休暇
・有給休暇
・アニバーサリー休暇
・介護看護休暇
・妊婦特別休暇
※配属部署によっては上記記載内容と異なる場合がございますので、予めご了承ください。
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| 待遇・福利厚生 |
健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
交通費：支給（月35,000円まで※通勤定期）
諸手当：・スキルアップ手当（150,000円）
・超過勤務手当：超過勤務手当を追加で支給
特記事項：・業務上必要な交通費に関しては全額支給
・従業員持株制度
・書籍購入制度
・資格取得支援制度
・ベビーシッター利用補助制度
・東京本社：屋内禁煙
・東京本社以外：屋内原則禁煙（喫煙室あり）
【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：あり
対策：禁煙
特記事項：なし
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| こだわり条件 |
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