【業務内容】
▼具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定）
・ECサービスへのレコメンド提供
・特定IPに関するニュースアプリ／ニュースサイトへのレコメンド提供
・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供
・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供
・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務

▼担当業務範囲の詳細（※GCPを採用）
・バッチ推論基盤の開発
・リアルタイム推論基盤の開発
・Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発
・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー)

【開発環境】
・データ基盤：GCS、BigQuery
・分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）※内製で開発者向けプラットフォームを構築しています
・BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）、Looker
・CI/CD：GitHub Actions
・API：GKE
・ワークフローエンジン：Prefect、Cloud workflow、Cloud Run
・監視ツール：Cloud Monitoring、Datadog
・インフラ構成管理：Terraform Cloud
・コード管理：GitHub
・ツール類：Slack(Teams)／Google Workspace／Notion

※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。

【ポジションの魅力】
・立ち上げ期なので、技術的裁量を持ってMLチームの技術選定を行う事が出来る。
・立ち上げ期なので、ML機能開発による事業貢献余地が大きい。
・ML機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
会社が指定する業務

【組織について】
転職支援サービス「doda」「dodaX」におけるプロダクト、マーケティングでのデータ活用を担う組織で、「doda」「dodaX」を利用する転職希望者の転職活動体験の改善・マッチングの最大化のためにデータサイエンスや機械学習などのテクノロジー活用を推進する部門です。
ユーザの様々なデータを基にしたデータプラットフォーム用いて、各種分析から戦略立案・施策検討・モデリング・システム開発までを行います。

【職務責任】
「doda」は会員登録数約750万人(2022年12月末時点)となる国内最大級の転職サービスです。
日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、蓄積されたデータの価値を適切に判断し、どのように事業を創造・変革・成長出来るかが、重要テーマの一つになっています。

このテーマに取り組むため、パーソルキャリアでは2018年7月にデータでビジネスを変革することを目的に、新たなデータ組織を創設しました。
こちらの組織では、サービス企画や事業運営を担当するビジネスメンバー、データインフラ＆BI化を推進するエンジニア、統計解析や機械学習を用いてモデル開発を行うデータサイエンティストと異なる強みを持ったメンバーが集まっています
データをもとに、マーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などの総合的な観点から事業を見つめることが求められています。
各メンバーの知識とスキルを合わせ、そこに保有しているデータを用いて事業を成長させていきたいと考えています。

本ポジションはそうした組織の中で、社内外のデータを活用し、プロダクト・事業における転職支援数を最大化するためのデータサイエンスの活用や機械学習システムの開発をお任せします。
具体的には、マッチング・レコメンド機能開発、行動予測モデル開発、集客最適化アルゴリズム開発などとなります。
一般的なR&D的役割ではなく、あくまでもスピード持って事業に直接的に関与頂き、売上やKPIの向上に携わるポジションです。
したがって、案件の部分担当でなく、プロダクト部署、経営企画などと連携しながら、データサイエンティストとして事業成長に直接的に取り組んで頂けます。

【担当業務】
・レコメンド施策の企画/運用
・プロダクト施策における意思決定の促進
・業務改善の企画/分析
・Pythonなどのプログラミング言語を用いた解析やモデル開発
・数理統計や機械学習の活用

【ポジションの特徴】
・事業会社ならではの上流から経験していけます。
　事業部へ提言していき新たな施策を行っていったり、実現したいことを現場起点で形にしていけます。
・サービスの課題解決に対しての手段として技術的な制約はないためいろいろとチャレンジできる環境です。
・検証からリリースまで3～6か月程度の期間で繰り返して進められるので、多種多様な経験ができ、ユーザーに届くところまで見届けられます。

【関係するチームや部署】
・プロダクト企画統括部
・プロダクト開発統括部
・マーケティング統括部
・テクノロジー本部／BITA統括部, インフラ基盤統括部
・採用ソリューション事業本部/企画
・dodaエージェント事業部/企画　
・dodaプラス事業部/企画　
・ダイレクトソーシング事業開発本部/企画　　

【キャリアパス】
・人材育成、組織作りなどマネジメントに興味がある方はマネジャーへ、専門性を極めたい人はエキスパートへと志向に沿わせたキャリアパスを用意しています。
・新規事業起案プログラム「Drit」があり、会社のバックアップを受けながら新規事業立ち上げに挑戦も可能です。

【働き方】
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です
・週4～5日リモートワーク、男性育休取得者あり、子どもの送迎など柔軟に勤務時間の調整可 となります。

【担当者より】
社内外のデータを活用し、doda事業における転職決定数を最大化するための各種モデル開発や機能開発をお任せします。

下記のような方を歓迎しております。
・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方
・変化を楽しめる方
・スピード感を持って、新たなことにチャレンジしたい方
・チームで1つのことに取り組んでいくことが好きな方

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

全社DXに関するデータアナリティクス等専門的な業務を担当します。
商品企画、生産、マーケティング、広告、販売、営業、プロモーション、品質管理、顧客コミュニケーションなど様々な領域で事業ニーズを踏まえ、データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行し、データ利活用による価値創出を行います。
例えば、マーケティングにおける顧客コミュニケーションの課題についてデータアナリティクスの適用アプローチを考案し、コンサルタントやエンジニアと協働しながら担当者業務に適用できるシステム実装を支援します。また事業側メンバーと一体になり、KPI改善の効果検証や施策の実装、継続定常化に取り組みます。

■業務概要
・マーケティングシステムの構築、導入
・ツールを活用したデータ分析
　┗Tableau、Salesforceなど（今後拡大予定）
・各事業部のデータ分析をもとにした戦略立案の支援

全社DXを推進するためのシステム構築を専門とします。
事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画について、コンサルタントと相談しながら必要なデータ基盤機能やデータマネジメント環境をバランスよくデザインし実装します。
また、事業側のニーズに基づいてコンサルタントが組成したデータ利活用を伴う施策について、利活用に適したデータパイプラインの構築を担い、施策実現の前提を担保します。
社内プロダクトとしてのリリース管理やバージョン管理などの製品管理全般の役割も担います。
システム開発を伴う場合はアーキテクト及びプロジェクトマネージャーとして機能する場合もあります。

【取り扱うプロダクトのイメージ】
・コンサルタントや社内各部署のアナリストがアドホック分析を実施するのために必要な分析環境
・データマネジメント業務に必要な社内システム
・業務につながる分析モデルの実行環境とデータパイプライン

■業務概要
全社DX全般の推進を専門とします。
全社事業部門を始めとした各関連部門に対するコミュニケーションの窓口となり、事業の効率化や高度化、新規事業展開に必要なデータ利活用のアプローチや具体的な進め方を提案実行し、個別領域及び全社DX全体のゴール達成に貢献します。
例えば、事業企画の商品開発における課題に関する相談を受け付け、ビジネス背景の整理・調査、社内データの基礎分析を通じ、次の一手の提案やDXプランに基づいた中長期的な戦略策定を支援します。データサイエンス技術者と連携し、データ分析のビジネス適用を実現します。

【ミッション】
－プロフェッショナルなチームでセカイを変える。－

テクノロジーは想像以上のスピードで進化しています。
これまでは、〈ビジネス領域〉に精通したリーダーが企業を牽引していくことがスタンダードでした。しかしながら、昨今テクノロジーやクリエイティブなどの〈専門領域〉に軸足を置いたリーダーが、新しいサービスを創造し、世界的企業に導くケースが多く生まれています。
私たちは、〈専門領域〉のプロフェッショナルとしてビジネス課題に向き合い、テクノロジーとクリエイティブから生み出されるアイデアで企業成長に寄与し、パートナーとして、ともに発展することを目指します。

【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データストラテジスト／データサイエンティスト”として、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ活用の業務全般をお願いいたします。

【仕事内容の例】
具体的には、機械学習モデルの開発／実装を中心に、案件に応じてデータ分析を通じたビジネス課題の発見や、データ活用プロジェクトのディレクションなどの業務をおまかせします。
・転職業界における求人レコメンドアルゴリズムの開発
・ダイナミックプライシングによるホテル宿泊価格の最適化
・クライアント課題解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案業務
など

【働く環境について】
・リモートワーク可
・マネジャーとの定期面談
・社内勉強会『ENGINE』（現在50回以上開催）
・PCや周辺機器の支給
　PC：Mac 、Winの希望する方を支給
　大型モニター支給　など

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
全ての業務への配置転換あり

【概要】
JDSCはデジタル関連のメガトレンドを捉え、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。エネルギー・製造業・物流・ヘルスケアという大きな産業単位での変革を目指しています。

本ポジションでは、産業の全体最適を達成するため、専門的なIT知識と業務経験をもとに解決策を提示し、顧客企業に対するコンサルティングサービス（問題分析、ソリューション提供、業務定着、システム導入支援）を提供していただきます。データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、単なるシステム開発におけるプロジェクト管理ではなく、各クライアント・産業へ価値を広めていく社会性と、企業として勝ち続けていく経済性とを両立させる、思考力と行動力のある方を募集いたします。

顧客を変革し、顧客と一緒に社会を変革し、その中で自身も変革する。そこに挑んでいただける方のご応募をお待ちしています。

【チーム編成】
2～3名程度のチームに所属いただき、チームとして相手の環境に飛び込み、顧客のプロジェクトを推進します。

【業務内容】
・顧客の課題整理やデータを用いた現状分析
・サンプルデータ等を活用した実現性の高い解決策の提案
・データサイエンティストやエンジニアと協業し、プロジェクトの推進・マネジメント
・各種レポーティング

【業務変更の可能性】なし

【業務内容】
・データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発を行うエンジニアと連携して実施
・データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営
・開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーション

【使用技術】
・開発言語：Python、R、SQL等
・データベース：MySQL、PostgreSQL、BigQuery等
・クラウド環境：GCP、AWS等
・開発ツール：GitHub／Slack／JIRA／Confluence等

【業務変更の可能性】なし

【期待すること（責任／権限）】
▼チームについて
AIアナリティクス本部は社内の様々なビジネス課題解決をAI・データ・分析でサポートしており、ビジネスアナリティクス部と事業推進部で構成されています。
データアナリスト／データサイエンティストは以下の2つのブロックがあります。

・ビジネスアナリティクス部 マーケティングサイエンスブロック
マーケティングサイエンス領域の専門性を要する高度な分析を伴う提案や、事業の売上や業務効率の改善を目的とするアルゴリズム構築などを担当します。

・事業推進部 テクノロジー推進ブロック
開発・他社事業に関する売上や業務効率の改善を目的としたデータに基づく実行支援などを担当します。

※適性及び希望を考慮し配属となります。 

▼職種について
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ます。

▼現状の課題と実現したいこと
昨今ではビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まっており、経営陣からの依頼や複雑な事業課題の解決支援など、高度なデータ分析が求められる場面も年々増えてきています。

そうした難易度の高いビジネス課題をより多く解決し、組織全体に貢献していきたいと考えています。

【仕事内容】
・売上改善施策実施時や新規事業立ち上げ時のデータ検証
・データ分析に基づく施策の提案
・業務で利用する機械学習アルゴリズムの構築

▼利用技術
・言語: Python／R／Stan
・フレームワーク: Prophet／CausalImpact／CausalML／Robyn／SHAP／sklearn 等
・分析環境: Vertex AI notebook
・分析ツール: AutoML tables- データウェアハウス: BigQuery
・タスク管理／ドキュメント管理: Jira／Confluence
・ソースコード管理: GitHub
・チャットツール: Slack

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
入社直後：データアナリスト／データサイエンティスト
変更範囲：弊社事業に関わる業務全般 

※基本的にはご入社いただいたポジションで勤続いただく想定ですが、キャリアおよび事業展開等により配属変更の場合がございます

【期待すること（責任／権限）】
▼チームについて
AIアナリティクス本部は社内の様々なビジネス課題解決をAI・データ・分析でサポートしており、ビジネスアナリティクス部と事業推進部で構成されています。
データアナリスト／データサイエンティストは以下の2つのブロックがあります。

・ビジネスアナリティクス部 マーケティングサイエンスブロック
マーケティングサイエンス領域の専門性を要する高度な分析を伴う提案や、事業の売上や業務効率の改善を目的とするアルゴリズム構築などを担当します。

・事業推進部 テクノロジー推進ブロック
開発・他社事業に関する売上や業務効率の改善を目的としたデータに基づく実行支援などを担当します。

※適性及び希望を考慮し配属となります。 

▼職種について
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ます。

▼現状の課題と実現したいこと
昨今ではビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まっており、経営陣からの依頼や複雑な事業課題の解決支援など、高度なデータ分析が求められる場面も年々増えてきています。

そうした難易度の高いビジネス課題をより多く解決し、組織全体に貢献していきたいと考えています。

【仕事内容】
・売上改善施策実施時や新規事業立ち上げ時のデータ検証
・データ分析に基づく施策の提案
・業務で利用する機械学習アルゴリズムの構築

▼利用技術
・言語: Python／R／Stan
・フレームワーク: Prophet／CausalImpact／CausalML／Robyn／SHAP／sklearn 等
・分析環境: Vertex AI notebook
・分析ツール: AutoML tables- データウェアハウス: BigQuery
・タスク管理／ドキュメント管理: Jira／Confluence
・ソースコード管理: GitHub
・チャットツール: Slack

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
入社直後：データアナリスト／データサイエンティスト
変更範囲：弊社事業に関わる業務全般 

※基本的にはご入社いただいたポジションで勤続いただく想定ですが、キャリアおよび事業展開等により配属変更の場合がございます

【特徴】
★NEXTユニコーントップ20/16期連続で増収/小売業界のDX推進/社員教育力の高さでメンバー150人で売上150億円★

イングリウッドは「OMOにより商品とユーザーの関係をデジタルで滑らかにする」というビジョンを掲げ、小売業界のDX支援を推進している企業で、16期連続増収と確実に成長し続けています。

今回は、イングリウッドが積み重ねてきたノウハウとエンドユーザーとクライアント双方から得られる数多くのデータを基に、CTOとともに小売DXを推進するためのプロダクト開発を担うAI戦略事業本部メンバーを募集します。

【身につくスキル】
・データ分析環境の構築/運用
・高度な統計/DS知識を活用した事業データの分析
・最適なアルゴリズムの研究/開発

【配属部門の役割】
メーカーや小売の売上拡大を実現するため、販売/商品戦略をセールスマーケティング領域視点で改善プランを提供します。
また、クライアント企業の課題に併せてマーケティングソリューションやECプラットフォームの構築、実行支援も行う部門です。
・ECサイト・モールの新規構築、運用マネジメント
・販売戦略および施策の立案・提案（コンサルティング）
・販売戦略および施策の導入、実行支援（プロジェクトマネジメント）

【業務概要】
お客様企業のトップライン成長に貢献できるアウトソーシング・サービス・プロバイダーとして”Global Digital Transformation Partner”をビジョンとしています。それを”EC”、”ユニファイドコマース”を基軸に推進していく業務です。クライアントのビジネス自体をデジタルを活用した新しいものに再構築し、お客様企業の売上や顧客満足などを上げていくことになります。その中で、クライアントへのヒアリング、提案書作成、クライアントへのプレゼン、受注後のコンサルティングやプロジェクトマネジメント、PDCAまでを行います。

【実際の担当業務】
1.営業からの案件相談→調査・分析→戦略立案・提案書作成→提案
2.受注後はプロジェクトチームの推進PMとしてPDCAを執行。課題解決に必要なソリューション・サービスを継続的に提案。＊提供するサービスやフェーズによっては、クライアント先への常駐、半常駐もございます。
3.営業支援として、事例作りやウェビナー登壇、プロダクト開発などもご担当いただきます。
4.注力するECソリューションの提案やカスタマーサクセスプランイングへも携わっていただけます。

【仕事のやりがいと魅力】
▼当ポジションの魅力・やりがい
・クライアントごとの様々な課題に対して、対経営層に向けて戦略立案ができます
・大手顧客のデジタル転換という、クライアントにとっても当社にとっても高い価値のある業務に携わることができます
・提案やコンサルティングのみで終わらず、提案したことの事業実践ができ結果を体現できること
・デジタル広告、EC、制作運用、コンタクトセンター、BPOと一連のフローに沿った事業展開をしており、それらを活用した新しいサービス作りが可能な土壌があります
・力量に応じて行いたいことを実行できる環境があります

▼この仕事の厳しさ
クライアントの継続的な成果創出なしには仕事は継続しません。
結果を出し続けるために多くの利害関係者を巻き込み、成果責任を持って、協業推進し続けることが重要です。

【将来的なキャリアパス（可能性）】
クライアントの売上や事業課題に深く関与でき、また提案活動～サービスデリバリーまで関われます。各領域の専門性と実行力を経験しつつ、俯瞰的に事業を見ることが可能になることで、スペシャリストまたはマネジメント層とご希望に合わせたキャリアパスを描けます。

【配属部門のミッション、特徴、強みなど】
ミッションはお客様企業の売上最大化、エンゲージメント最大化。
ほとんどの部員は中途採用組で過去、事業者側でのECやCRMの責任者経験、コンサル企業データサイエンティストなど異なる専門スキルを保有する人材で構成されており相互補完できることが強みです。

【既存メンバーが当社に入社を決めた理由】
上流工程、提案までで完結する仕事ではなく、提案した案件の推進までを手掛け、PDCAを実行したい

【中途入社で活躍している既存メンバー紹介】
・事業会社でECの責任者経験者、コンサルティングファームのデータサイエンティスト、事業会社でのCRM戦略部門責任者、ECコンサルタント経験者など多数。

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
会社の定める業務

【募集概要】
開発ユニット所属のアナリティクスエンジニアを募集します。開発ユニットは5つの事業部（求人・住まい・自動車・ライフサポート・パートナーソリューション）が展開する20以上のライフメディアプラットフォームに横断的に関わる開発組織です。
アナリティクスエンジニアは、それら全てのサービスのデータ分析基盤を構築・運用します。
GCP上の分析基盤の整備をお任せします。じげんのマーケター・セールスは、日々toC、toBデータを分析し、施策の立案・検証を行っています。それらが素早く、正確に行える環境を整えるのがミッションです。

▼具体的な業務は、主に以下になります。
・データ収集基盤の構築・運用（主にtrocco、一部自前のPythonスクリプトを使用）
・データウェアハウスの構築・管理（Dataformを利用）
・ダッシュボードの構築・管理（Lookerを利用）

ビジネスサイドの要望を実現するため、ヒアリング・要件定義を繰り返し行い、実装に落とし込みます。
他に、ビジネスサイドがLookerやSQLにより分析するための教育・サポートを行います。
また、データサイエンティストと協業し、機械学習用のデータ基盤を構築・運用することもあります。さらに、将来的により高度なETL基盤の調査・導入を担う可能性があります。

【仕事の魅力】
・技術者でいながら、じげんがカバーする幅広いビジネス領域のすべてに深く関われる
・業界にとらわれない、普遍的なデータ関連スキルが身につく
・GCP上のモダンなデータ基盤に精通できる
・自ら新技術の導入を提案し、全社に普及する経験を積める

【主に使用している技術等】
・言語：SQL、Python
・データ分析基盤：BigQuery
・データ収集：trocco、Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Scheduler
・データ加工：Dataform
・データ可視化：Looker、Looker Studio、Google Sheets
・プロジェクト管理：Jira、GitHub
・支給マシン：MacBook Pro 16inch

【業務変更の可能性】なし

【業務内容】
大手飲食ブランド全社横断グループの事業推進本部 マーケティング部にて24年6月ローンチ予定のグループ横断のCRMサービスのデータ利活用をお任せします。

【業務詳細】
・各事業子会社と連動しての、問題の深掘り、課題の抽出、解決の方向性、施策の立案・実行
・組織として今はまだ高度なデータ利活用にいたっていないため、まずは手元でライトに始めるという意味合いでデータアナリストを募集しております。
・上流工程であるデータストラテジスト、データコンサルタント（社内コンサル）的な動きができる方
・データサイエンティスト（機械学習なども手掛ける）、データエンジニア（事業会社の要求分析からデータ項目への落とし込み）も大歓迎致します。
・同時並行で、全社のデータ分析基盤となる、一連のデータベース（Data Lake/DWH/Data Mart）構築も行っております。
　主幹は原則システム部ですが、ご志向性によっては、積極的にご参画頂きたく思っております。

【使用ツール】
Tableauタブロー
ecbeing
GA／Googleアナリティクス
Looker Studio（旧Googleデータポータル）など

【職務内容】
▼ご担当いただく予定の業務
購買ログなどのビッグデータを用いて、ビジネスの成長に寄与する優良顧客セグメントの発見や、高度化・複雑化するマーケティング活動の効果検証を行って頂きます。
また、社内外のデータコンサルタント／データマーケターやデータエンジニアとも協業しながら、具体的な戦略策定や施策立案、構築したロジックの自動化にも携わることがあります。
若手のメンバーが多いことから、OJT・勉強会を通じた後進の育成や組織対応力強化にも貢献いただくことを期待しています。
　
▼具体的には
・様々な統計的手法を用いたビッグデータの分析
・クライアントに対する分析結果のレポーティング
・マーケティング施策の効果検証およびPDCAサイクルの実現

【弊社担当者より】
▼配属先特色
配属先のデータマーケティング室は、全社のデータ関連の相談に対応しています。
当社におけるアカウンタビリティ向上に向けて、データを活用した施策提案、効果検証、施策改善を推進しています。

社員コミュニケーションも図ることで、明るく、相談しやすい雰囲気づくりを大切にしています。
業務の品質を高める、インプットを通じてスキルを獲得する、よく休む。メリハリ重視です。チームで分業・分担しながら業務を推進しています。

社内外の必要な研修、資格取得を進め、スキル獲得を図ります。ナレッジ共有を通じた後輩育成も推進。
社内外からの相談に対し、自らのスキルやネットワークを駆使し、解決策を提示。案件化へ。
自らの責任で案件を抱え、業務を推進できればリーダーとして活躍いただきます。

▼仕事の魅力
・データという現代ビジネスに必須の領域で、大手顧客や先端を走るトップランナーと仕事ができる
・データから示唆を出し、提案とPDCAをまわすことにより、顧客事業の成果に結びつけるという、顧客事業のパートナーポジションになれる
・それによる顧客からの信頼や指名で仕事を依頼されることにより、自己実現ややりがいを感じられる

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)会社の指示する業務

【職務内容】
私たちトランスコスモスでは、「様々な業界のAI・機械学習活用経験を積みたい」「実ビジネスでデータをビジネス価値に繋げる分析力とコミュニケーション力を高めたい」データサイエンティストを求めています。

AIを活用した業務改善を行うのが私たちデータサイエンティスト (コンサルタント)の役割です。  コールセンター、デジタル広告、eコマース等のトランスコスモス社内の業務にAI・機械学習を組み込み、よりよい意思決定を行うための予測を高速に提供します。データの加工や予測モデル構築だけでなく、課題設定や予測モデルをビジネス現場へ適応するところまで対応します。 
また、製造・小売・通販業界等のAI・機械学習活用を推進する社外コンサルティング業務も担ってもらい、対応領域の拡張や専門性を高めていくことができます。

【業務内容】
1．顧客課題を解決するAI・機械学習活用提案、課題設定
2．データ前加工
3．機械学習による予測モデル構築
4．予測モデルの現場実装（デプロイ）
5．効果測定、予測モデル運用支援
6．上記1～5の項目における社外お客様へのアドバイス・テーマ推進支援
7．その他新規技術の検証等

【入社後】
・合計20時間以上のSaaS型AIソフトウェアの専門研修を実施いたします
・SaaS型AIソフトウェアの専門資格（データサイエンス・カスタマーサクセス）を取得いただきます
・まず既存案件でのOJTで半年～1年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただき、その後自身が担当するクライアントの専任コンサルタントとしてキャリアアップいただきます。

【仕事のやりがい、魅力】
・大手企業様の経営課題をAI・データ活用によって解決するスケールの大きなプロジェクト経験が得られます
・マーケティングや品質管理、研究開発、調達など様々な経営機能へのAI・データ活用実装のノウハウを習得できます
・担当クライアントの成果創出の成功体験はコンサルタントとして強い成長実感を得ることができます
・新技術に関する情報共有や検証に関わる業務があり、誰でも参加可能です
・在宅ワークでも朝会を毎日実施し、各メンバー状況の把握や必要なフォローがないか確認しています

【仕事で得られるスキル／キャリア】
（1）プログラミング
SQL／R／Pythonなどを使ったデータ加工、集計、分析スキル

（2）データサイエンス
械学習自動化ツールDataRobotやR/Pythonを用いた未来 予測モデル構築や統計解析スキル

（3）プロジェクトマネジメント
課題設定から課題解決まで行う機械学習プロジェクトの 推進スキル

（4）コンサルティング
分析から見出した法則や効果測定の結果に基づき、 科学的な施策立案・改善提案スキル

【業務環境】
・PC：ノートPC
・ディスプレイ：ノートPC以外に21インチor24インチモニター
・OS：Windows
・業務ツール：Microsoft Office
・コミュニケーション：Google Chat、oVice
・ビデオ会議：Google Meet、zoom
・タスク管理：ASANA

【業務変更の可能性】なし

【業務内容】
データ分析による意思決定支援と機械学習システムの改善支援に取り組んでいます。
データ分析は、要件整理、データ収集、データ分析、施策実施、効果検証、といったプロセスをビジネスメンバーや機械学習エンジニアと一緒に取り組み、問題の発見から解決まで一貫した支援を行います。
ABEMAやタップルなどCAが複数のメディアを持っている強みを活かすためにサービス間で連携を行い、効率化と品質向上を目的としたデータ分析タスクの標準化にも取り組み、持続可能なサービス貢献ができることを目指しています。

【このプロジェクトで経験できること】
・KPI設計や現状把握するためのダッシュボード作成
・事業の抱える問題を発見し解決策の提案
・ユーザーやコンテンツの価値・品質の定量化や属性推定
・過去データを活用したKPI予測
・レコメンドなどのMLシステムのアルゴリズムのPoCや開発支援
・アプリ内のランキング改善
・ABテストの効果測定と要因の探索

【チームの文化や体制、働く環境について】
AWAは、avexとCyberAgentの社員が集まる約50名の組織で、コンテンツプランナー・エンジニア・デザイナー・PMなど、様々な職種のメンバーが所属しています。
二社で共同展開しているからこそ、音楽業界の現場に触れ合える機会が多く、よりユーザーに近い位置で仕事に取り組める魅力があります。
この中で、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、サーバサイドエンジニア、各1名を含む4、5名の少数チームでAWA全体のデータ活用を促進しています。
各メンバーのメインとする職種は分かれているもののプロジェクト状況や本人の志向性に応じて領域の境界線は動的に変わります。
専門職種として育成や評価を適切に行うため、データサイエンティストの所属はメディア事業部の横軸組織DSC（Data Sience Center）のAWA担当となります。
横軸組織にはデータサイエンティストと機械学習エンジニアが約30名在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。

【利用技術】
Python／R／Tableau／SQL／GCP／Bigquery／VertexAI

【業務変更の可能性】なし

【業務内容】
編成や調達、課金、回遊、広告等で抱える課題を、データで解決する組織です。

▼サービス成長のためのデータ分析とデータ活用体制づくり
・ダッシュボード設計やABテストによるPDCA体制の構築
　例）番組の良し悪しを判定する指標の開発
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
　例）離脱ポイントの特定と打ち手の考案、開発方針の提言
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
　例）キャスティングの推薦システムの開発、番組表編成の数理的な最適化
・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発
　例）ターゲティング広告商品向けユーザ推定エンジンの開発

【仕事内容】
映像配信サービス「J SPORTSオンデマンド（※）」に関する下記の業務に携わっていただきます。
※J SPORTSオンデマンドはPC、スマホ、タブレット、TVデバイスでお好きな時間にスポーツ観戦が楽しめる映像配信サービスです。

・社内外の関係者と連携しての開発要件取りまとめ
・開発プロジェクトの進捗管理（アプリ開発後の対応、各システムとの連携検討、分析基盤、QA・セキュリティ強化）
・サービス向上に向けた新機能の検討、既存機能の改善提案
・カスタマーセンターと連携し、お客さま問い合わせに対する調査・対応、CX向上施策の検討
・サーバ・ネットワークを含めた配信に関わるインフラ委託先との調整・折衝
　※外部委託のため、ご自身によるプログラミング業務、インフラ管理業務（HW保守）は発生しません。

【この仕事の魅力】
スポーツ専門の放送局として、さまざまなジャンルのスポーツに携わることができます。
また、配信事業拡大に伴う各種プロジェクトへの参画やサービス向上に向けた提案などの経験を積むことが可能です。

【キャリアパス】
配信事業の強化とともにスキルや経験を積みながら、専門スキルを極めていただきます。
また、本人の意思や適性により管理職へのキャリアップも可能です。

【業務内容】
私たちトランスコスモスでは、「様々な業界のAI・機械学習活用経験を積みたい」「実ビジネスでデータをビジネス価値に繋げる分析力とコミュニケーション力を高めたい」データサイエンティストを求めています。

AIを活用した業務改善を行うのが私たちデータサイエンティスト (コンサルタント)の役割です。  コールセンター、デジタル広告、eコマース等のトランスコスモス社内の業務にAI・機械学習を組み込み、よりよい意思決定を行うための予測を高速に提供します。データの加工や予測モデル構築だけでなく、課題設定や予測モデルをビジネス現場へ適応するところまで対応します。  また、製造・小売・通販業界等のAI・機械学習活用を推進する社外コンサルティング業務も担ってもらい、対応領域の拡張や専門性を高めていくことができます。

▼業務内容詳細
1.顧客課題を解決するAI・機械学習活用提案、課題設定
2.データ前加工
3.機械学習による予測モデル構築
4.予測モデルの現場実装（デプロイ）
5.効果測定、予測モデル運用支援
6.上記1~5の項目における社外お客様へのアドバイス・テーマ推進支援
7.その他新規技術の検証等

▼入社後
・合計20時間以上のSaaS型AIソフトウェアの専門研修を実施いたします
・SaaS型AIソフトウェアの専門資格（データサイエンス・カスタマーサクセス）を取得いただきます
・まず既存案件でのOJTで半年～1年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただき、その後自身が担当するクライアントの専任コンサルタントとしてキャリアアップいただきます。

【仕事のやりがい、魅力】
・大手企業様の経営課題をAI・データ活用によって解決するスケールの大きなプロジェクト経験が得られます
・マーケティングや品質管理、研究開発、調達など様々な経営機能へのAI・データ活用実装のノウハウを習得できます
・担当クライアントの成果創出の成功体験はコンサルタントとして強い成長実感を得ることができます
・新技術に関する情報共有や検証に関わる業務があり、誰でも参加可能です
・在宅ワークでも朝会を毎日実施し、各メンバー状況の把握や必要なフォローがないか確認しています

【仕事で得られるスキル/キャリア】
1.プログラミング
SQL/R/Pythonなどを使ったデータ加工、集計、分析スキル
2.データサイエンス
機械学習自動化ツールDataRobotやR/Pythonを用いた未来 予測モデル構築や統計解析スキル
3.プロジェクトマネジメント
課題設定から課題解決まで行う機械学習プロジェクトの 推進スキル
4.コンサルティング
分析から見出した法則や効果測定の結果に基づき、 科学的な施策立案・改善提案スキル

【業務環境】
・就業場所：大阪本部・基本はリモートワークでの就業となります（社員の9割はリモートワークで就業中）
・PC：ノートPC
・ディスプレイ：ノートPC以外に21インチor24インチモニター
・OS：Windows
・業務ツール：Microsoft Office
・コミュニケーション：Google Chat、oVice
・ビデオ会議：Google Meet、zoom
・タスク管理：ASANA

【業務変更の可能性】なし

【配属部門の役割】
メーカーや小売の売上拡大を実現するため、販売/商品戦略をセールスマーケティング領域視点で改善プランを提供します。
また、クライアント企業の課題に併せてマーケティングソリューションやECプラットフォームの構築、実行支援も行う部門です。
・ECサイト・モールの新規構築、運用マネジメント
・販売戦略および施策の立案・提案（コンサルティング）
・販売戦略および施策の導入、実行支援（プロジェクトマネジメント）

【業務概要】
お客様企業のトップライン成長に貢献できるアウトソーシング・サービス・プロバイダーとして”Global Digital Transformation Partner”をビジョンとしています。それを”EC”、”ユニファイドコマース”を基軸に推進していく業務です。クライアントのビジネス自体をデジタルを活用した新しいものに再構築し、お客様企業の売上や顧客満足などを上げていくことになります。その中で、クライアントへのヒアリング、提案書作成、クライアントへのプレゼン、受注後のコンサルティングやプロジェクトマネジメント、PDCAまでを行います。

【実際の担当業務】
1.営業からの案件相談→調査・分析→戦略立案・提案書作成→提案
2.受注後はプロジェクトチームの推進PMとしてPDCAを執行。課題解決に必要なソリューション・サービスを継続的に提案。＊提供するサービスやフェーズによっては、クライアント先への常駐、半常駐もございます。
3.営業支援として、事例作りやウェビナー登壇、プロダクト開発などもご担当いただきます。
4.注力するECソリューションの提案やカスタマーサクセスプランイングへも携わっていただけます。

【仕事のやりがいと魅力】
▼当ポジションの魅力・やりがい
・クライアントごとの様々な課題に対して、対経営層に向けて戦略立案ができます
・大手顧客のデジタル転換という、クライアントにとっても当社にとっても高い価値のある業務に携わることができます
・提案やコンサルティングのみで終わらず、提案したことの事業実践ができ結果を体現できること
・デジタル広告、EC、制作運用、コンタクトセンター、BPOと一連のフローに沿った事業展開をしており、それらを活用した新しいサービス作りが可能な土壌があります
・力量に応じて行いたいことを実行できる環境があります

▼この仕事の厳しさ
クライアントの継続的な成果創出なしには仕事は継続しません。
結果を出し続けるために多くの利害関係者を巻き込み、成果責任を持って、協業推進し続けることが重要です。

【将来的なキャリアパス（可能性）】
クライアントの売上や事業課題に深く関与でき、また提案活動～サービスデリバリーまで関われます。各領域の専門性と実行力を経験しつつ、俯瞰的に事業を見ることが可能になることで、スペシャリストまたはマネジメント層とご希望に合わせたキャリアパスを描けます。

【配属部門のミッション、特徴、強みなど】
ミッションはお客様企業の売上最大化、エンゲージメント最大化。
ほとんどの部員は中途採用組で過去、事業者側でのECやCRMの責任者経験、コンサル企業データサイエンティストなど異なる専門スキルを保有する人材で構成されており相互補完できることが強みです。

【既存メンバーが当社に入社を決めた理由】
上流工程、提案までで完結する仕事ではなく、提案した案件の推進までを手掛け、PDCAを実行したい

【中途入社で活躍している既存メンバー紹介】
・事業会社でECの責任者経験者、コンサルティングファームのデータサイエンティスト、事業会社でのCRM戦略部門責任者、ECコンサルタント経験者など多数。

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
会社の定める業務

【事業の中身は？】
デジタル田園都市国家構想・カーボンニュートラル・メタバース・フィジカルインターネット・Web 3.0・ブロックチェーンなど、デジタル関連のメガトレンドをどう経営に活かせせばよいか、悩む企業は沢山あります。
しかし、しっかりとした先進的な技術知見や共同解決の座組みを持って、そうしたメガトレンドをチャンスに変えられる企業はごくわずかです。

当社のミッションは「UPGRADE JAPAN」です。個別企業の最適化ではありません。
JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。
本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。

業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。
プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。

その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。
弊社の特徴
・個々のクライアント企業に対して個別解決策を提供するだけではい点
・個別クライアントで開発したアルゴリズムを（許諾の上）他社に展開し、さらにその精度・効率を高めている点
・JDSC自身がデータのハブとして、データの流通を担う事業を目指している点
など

【キャリアの特徴は？】
・専門性の更なる強化だけでなく、
・解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案
・仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発
といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。
活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。（マネジメント役や、エキスパート役など）

【業務内容は？】
他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします

▼マネジメント業務
プロジェクト内データサイエンティストの工程管理、目標管理

▼データ分析実務
・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証
・データ収集／加工
　- データのETL処理、整形
　- EDA（探索的データ分析）
・モデリング
　- 機械学習
　- 統計モデリング
　- 数理最適化など
・可視化
　- BIツールによる可視化
　- 分析結果の社内／社外報告
・デプロイ
　- 作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート
・クライアント折衝業務
　- 協働先との討議を通じた課題解決方針の明確化
　- 社内のプロジェクトリーダー・エンジニアとの連携
　- 報告書・提案書の作成とプレゼンテーション

【主な開発環境は?（使用頻度が高いものを優先して記載）】
・言語：Python、SQL、場合によりR
・データベース：BigQuery、場合によりMySQL、Postgres、Snowflake
・BIツール：Looker Studio、Tableau
・クラウド環境：GCP、AWS、Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira、Notion
・情報共有ツール：Slack、Confluence

【業務変更の可能性】あり
(変更の範囲)
※クライアント折衝は主にプロジェクトリーダーが、分析インフラの構築などのシステム開発はエンジニアが主にリードしますが、希望に応じて業務範囲を広げていくことも可能です

【業務内容】
CTOオフィスチームにて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。またリーダーポジションにてメンバーの教育や、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頂けることも期待しています。

・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

【このポジションの魅力】
▼通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
・新規立上のチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
・ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。

【業務変更の可能性】なし

【業務内容】
・データ分析によるビジネス課題の発見・解決
・BIツールを使ったビジネス課題の可視化
・ETL処理などのデータ収集・加工・連携処理を行うプログラムの実装
・データ基盤整備
・社内データ分析人材の育成
・プロジェクトマネジメント（工程管理）
・エンジニアリング組織マネジメント（採用・教育・評価）

【プロダクト開発環境】
・インフラ：GCP／AWS
・利用言語やフレームワーク：SQL／Python
・データベース：Postgres／BigQuery
・BIツール：redash／Looker Studio
・ETLツール：Databricks
・CI／CD：CircleCI／GitHub Actions
・ドキュメント管理：Confluence／Google Drive
・チケット管理：Jira
・コミュニケーション：Slack
・その他： Terraform

【ポジションの魅力】
・データの収集から分析、課題解決までを一人で一貫して行える体制を整えているため、幅広くデータの業務に携われることでデータ人材としての市場価値を高められます
・特定の部署だけでなく、社内のあらゆる部署に対して価値を提供できることも魅力的です
・全社でデータの利活用を進めようとしているため、戦略的なデータ基盤を作り上げようとしており、全社のデータマネジメントに関わることができます
・メンバーは多彩なバックグランドがあり、スキルも幅広いため、チームマネジメントによって多種多様な課題を解決することができます

【チームの特徴】
・データ分析だけではなく、ビジネス課題の解決やデータ収集までデータに関する幅広い領域を担います
・チーム内でお互い助け合いながら仕事をするため、コミュニケーションは非常に活発です
・アウトプットではなくアウトカムを大事にしており、ビジネスサイドやエンジニアとコミュニケーションを取りながら課題を解決する意識が高いです

【働き方】
バイセルのテック組織は「顔を合わせて働く組織」でありたいと考えています。直接的なコミュニケーションにより意思決定を加速し、チームビルディングを最大化することで生産性の高い組織の実現を目指しています。

【業務変更の可能性】なし