▼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。 ▼弊社の特徴は？ ・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 ・東京大学と学術交流や連携を実施し、案件の獲得等を実現できている点 ・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 ▼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。 ・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 ・クライアントフェイシング 　・ヒアリング 　・レポーティング 　・各種調整 　 ▼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

Sun*ではビジネス、テック、クリエイティブの専門チームがアイデア創出～ビジネスデザイン～プロトタイプ開発～本開発～グロースを包括的に支援しております。 弊社ではサービスデザインから開発までをサービスとして提供しており、0 → 1ベースでの開発や大手企業のシステム開発のご支援、またPoCプロジェクトへの参画を行っております。 具体的な業務内容 ・顧客課題のヒアリング、要求整理、ソリューション設計 ・顧客への技術提案 ・デモ用の簡易的なプロトタイプの実装 ・見積書、提案書作成 ・内部関係者との連携(開発、営業など)

当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一貫して提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで、多様な規模のプロジェクトに携わる中で、 特にデータおよびAI領域のプロジェクトにおけるプリセールスからシステム導入支援までを担当していただきます。 【業務詳細】 ●データ/AI領域のプロジェクトにおける提案支援・導入支援 ・データ/AI領域の提案活動におけるプリセールス ・データ/AI領域の提案活動におけるAIコンサルタント、プロジェクトマネジメント ・データ/AI領域の技術エンジニアリング 等

【ポジション概要】 当社の技術戦略・開発組織を統括するCTO/VPoE候補(経営幹部クラス)のポジションです。 事業成長を技術・採用・組織開発・カルチャー構築の複数側面から推進し、開発組織のスケールとプロダクトの進化を両立させることがミッションです。 技術戦略・AI活用・採用戦略・組織デザインなどを経営レイヤーから一体的に推進し、「事業を支える技術」「技術を支える組織」をともに作り上げていただきます。 人材紹介(エージェント機能及びその社内システム)とダイレクトリクルーティング(ユーザー&企業向けサービス)を統合し、最適な転職&採用活動の体験実現、そして「年齢ではなくスキルで評価される社会」を実現するための技術戦略立案及び推進。そして、CA/RA/営業職の業務をAIで自動化し、生産性を10倍に引き上げる業務基盤の構築等全般をお任せいたします。 創業役員が現CTOを兼任していますが、より強い経営・技術体制を築くため、後任として技術面・組織面の両輪をリードできる方を募集しています。 【お任せしたい仕事】 ●技術戦略・アーキテクチャ設計・技術ロードマップの策定 ●開発組織の採用・体制構築・評価制度・カルチャー設計(VPoE機能含む) ●PdM・経営陣と連携したプロダクト戦略の立案と技術実装 ●AI/データ活用領域の技術選定・PoC推進・統合開発の主導 ●エンジニアリングプロセス・品質管理・再現性ある開発体制の整備 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/S3/RDS)/Vercel ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリード。 案件は以下のようなものがあります。 - 電力需供計画の最適化AIソリューション開発 - 配船計画の最適化AIソリューション開発 - センサデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの開発 - 位置情報データを用いた人流分析、シミュレーション作成 具体的には、以下のような業務を担当してもらいます(能力と希望ベースで担当領域を相談)。 - お客様の課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務 - 機械学習エンジンの設計、実装、分析結果等のレポーティング - シミュレータの実装 - 社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動 - SaaSプロダクトの開発における技術ディスカッションに参加 インフラ+LIFE+イノベーション *インフラと社会を、その先へ* グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。 国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。 ▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望』 https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。 そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。 ※プロジェクト例(一部紹介) ●グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/ ●四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI https://www.businessinsider.jp/post-255802 ●お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画) https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w ●“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html

主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。 銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。 各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。 データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。 週1～2回程度、千葉銀行本店(千葉みなと駅)で勤務頂く想定となります。 【PJイメージ】 ・金融商品販売モニタリング ・不正口座検知 ・粉飾検知 ・離職リスク関連 ・デフォルト検知 ・審査モデル ・RPAの効率化 ・ニーズランクモデル 【具体的には】 ・AI導入/分析提案 ・要件定義 ・動作/分析基盤構築 ・データ集計 ・データ前処理 ・データ可視化 ・特徴量エンジニアリング ・AI/分析モデル構築 ・モデル評価 ・報告書作成 ・システム連携 ・クライアントとの調整 主に担当いただく業務 プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。 クライアントワークも行っていただきます。 【そのほか、可能性のある業務】 ・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス ・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討 ・様々なスキームの構築、検討 【配属先情報】 AIイノベーション推進部 部長:1名 副部長:1名 チーフデータサイエンティスト:1名 AIコンサルタント:1名 プロジェクトマネージャー:2名 エンジニア:4名 データサイエンティスト:2名 ※2025年11月時点の情報です 【変更の範囲】会社内での全ての業務

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。 大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。 ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。 また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。 1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。 ・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解 ・要件定義 ・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築 ・機械学習などのモデル構築 ・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築 ・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務 ・生成AI活用におけるデータ整備 ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント など 2.データサイエンティスト データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。 ・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析 ・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC) ・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案 ・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・ ・機械学習などのモデル構築 ・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案 ・クライアントコミュニケーション ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント など <PJT例> ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築 ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など AIシフトでヒトと企業の価値を高める 前身である株式会社エムフィールド モバイルソリューション事業部データマイニング推進部として2018年4月よりデータ分析・AI構築における事業を開始。 AMBL株式会社に統合した後、データサイエンス事業部へと組織名を変更。現在では約150名を超える組織へと成長しました。 今後市場拡大が予測される「ビッグデータ」「IoT」「人工知能」などの先端技術領域にて、実社会・ビジネスで抱えている課題解決と変革のために、新しい価値の提供ができるような存在として、社会貢献を目指します。 充実した資格取得制度 データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります! AMBLでは270種類以上の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。 AI・人工知能資格 (G検定 / E資格 / AI実装検定 / Generative AI Test ほか) 言語関係資格 (Python3 / LPIC / HTML5 ほか) AWS / GCP / Azure 各クラウド認定資格 Snowflake資格 Tableau資格 Oracle資格 Salesforce / Salesforce Marketing Cloud 資格 統計・ビジネス数学資格 データサイエンティスト検定 各種IPA資格 (基本情報技術者・応用情報技術者・データベーススペシャリスト ほか) 各種セキュリティ認定資格 マーケティング関連資格 (マーケティング検定・各種Web広告資格) Webアナリティクス資格 (Google アナリティクス・ウェブ解析士 ほか) エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です。 ※ 上記資格は2024年11月現在の制度資格の一部です。

事業内容 【誰に】 BtoC企業様(業界特化型/主に伝統通販・アパレル・銀行・旅行・ショッピングモールなど) 【何を】 マーケティングオートメーションツールAIMSTAR(エイムスター)やAIソリューション・コンサルティングの提供を通じ、グロース支援を実施しています。 BtoC企業様にとっての顧客である生活者(会員・消費者)とのエンゲージメントの最適化を目指しています。 【どのようなサービスで】 BtoC事業の戦略構築/施策実行/効果検証まで一貫して成果伴走するコンサルティングサービスを提供しています。 ◆ KGI/KPI設計 ◆ 経営DB構築、運用改善 ◆ マーケティング戦略構築、体制整備 ◆ AI PoCのROI設定、連続実装 ◆ シナリオ/コンテンツ作成/配信/検証 【なぜやるのか?】 BtoC企業様と生活者との接点(スマホアプリ・メール・Webサイト等)を通じたブランド体験は日々変化が起きています。 しかしながらポテンシャルのあるデータが眠ったまま利活用できていない状況を多く目にします。私たちはAIMSTARやAI/コンサルティングの提供を通じ、BtoC企業様側のデータリテラシー・マンパワー不足により手が回っていない状態を解決し、真のデータの活用の実現を目指しています。 業務内容 コンサルティングプロジェクトにおいて、データを収集・整理・可視化し、現状把握、課題特定、改善点の発見を支援する専門家。 ビジネスサイドに近い立ち位置で示唆出しやレポーティングも担当いただきます。

顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。 昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。 当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。 ●主な業務内容 ・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施 ・受講生の学習進捗管理、サポート ・受講生による応用プロジェクトの伴走支援 スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。 ・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理 ・モデリング(機械学習、統計モデリング、数理最適化など) ・分析結果の可視化・レポーティング(社内外向け) ・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート ●開発環境 ・言語:SQL, Python, 案件によってR ・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 ・情報共有ツール:Slack, Confluence

デジタルパートナー事業部の”データアナリスト”として、クライアント企業の事業成長を支援するために、Webサイトやマーケティング施策のデータ分析を通じた課題発見および改善提案を行っていただきます。 アクセス解析だけでなく、KPI設計やデータ統合分析、レポート作成、施策の立案・運用支援まで一貫して携わり、クライアントのデジタル領域における意思決定を後押しするポジションです。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり 仕事内容の例 ・Google Analytics(GA4)などを用いたアクセス解析・ユーザー行動分析 ・クライアントへのレポーティングと改善提案の実施(定例会・ワークショップ参加含む) ・KPI設計やモニタリングダッシュボード構築の支援 ・Webサイトやアプリの課題抽出と改善施策の企画立案 ・広告、CRM、MAツール、外部データなどとの連携を踏まえた統合的なデータ分析 ・分析結果を活かした施策の効果検証や改善案の提案 ・データ活用推進に向けたクライアント教育・啓蒙活動 主な取引先　※全体の9割が直案件: エイベックス / 三菱電機 / トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 / 電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス / 日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

・顧客企業との課題ヒアリング、関係構築（経営企画・人事・DX部門など） ・自社サービス（研修、コンサル、ツール等）の提案・導入支援 ・社内の専門人材と連携したプロジェクト推進 ・提案資料や構想書の作成（PowerPointなど） ・成長に応じて新規サービス企画・事業開発などにも挑戦可

データ統括部では、国内トップクラスのKaggle Masterを中心とした多くのトップデータサイエンティスト(DS)や、データエンジニア、MLエンジニアを多数抱えており、AI業界でも大きな知名度を持っています。 開発チームの専門性を十分に活かして、大きな事業価値を生み出すためには、AI利活用の発見、課題ドリブンでの戦略立案、AI案件の特性を理解したプロジェクトリードが行える人材が重要になり、データ活用推進グループにて、次の業務をお任せします。 ＜業務内容＞ クライアントや社内の他事業本部からの相談、依頼に対し、AI利活用の発見やAI案件のプロジェクトリードを実施します。 ●クライアント、社内各事業における課題発掘 ●課題に対する技術のアジャスト、期待値調整 ●提案/契約/POC/サービス実装までのプロジェクトマネジメント ●QCD管理 ●データ統括部エンジニアやその他の関連部署の人材との橋渡し ●各ステークホルダーとの折衝、マネジメント 等 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

当社のゲーム事業におけるデータ分析組織をリードし、事業本部長の参謀として、事業戦略の継続的な改善および既存業務の革新、組織マネジメント全般の業務を担っていただきます。 グローバルにおいてスピード感高く、再現性を持ってヒットを量産することを目指し、事業基盤、プロダクト開発、マーケティングなどあらゆる領域・視点から事業活動・組織の改善に取り組み続ける役割になります。 具体的な業務の一例は以下の通り ●戦略的データ分析: ・ゲームのLTV、DAU/MAU、リテンション、課金行動、イベント効果など、多様なKPIの定義、モニタリング、および詳細な分析。 ・新機能やイベント導入時のA/Bテスト設計・実施・評価、効果測定。 ・ユーザー行動ログ、ゲーム内データ、マーケティングデータなどを統合し、多角的な視点からゲーム体験改善、収益最大化のための示唆を導き出す。 ・市場トレンド、競合分析と自社データの統合による、将来的なゲームポートフォリオ戦略への貢献。 ●データ基盤の構築・改善提案: ・データウェアハウス、データマートの設計・最適化に関する提言、エンジニアとの連携。 ・分析環境（BIツール、DWHなど）の選定・導入・改善提案。 ●レポーティングとコミュニケーション: ・分析結果を経営層、開発チーム、マーケティングチームなどのステークホルダーに対して、分かりやすく、 actionable な形でレポートし、提言を行う。 ・データドリブンな文化を組織全体に浸透させるための啓蒙活動、トレーニング。 ●チームマネジメント・育成 ・データアナリストチームのリード、メンタリング、育成。 ・分析プロジェクトの管理、進捗管理。 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析し、アルゴリズム設計および実験検証を主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたデータ分析、仮説立案、および実験設計の推進 ・機械学習や統計解析を用いたモデル設計およびアルゴリズムの検証 ・実装を見据えたPoC開発や評価指標の設計、およびモデルの精度改善に向けた要因分析と施策の実行 ・最新論文の調査・理解、および先端技術を用いたアルゴリズムのプロダクトやプロジェクトへの応用 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

クライアントの経営課題に対し、AI・データ分析の専門的観点から解決の方向性を提示し、企画を推進するポジションです。 ビジネス価値を最大化するためのAI戦略の策定から分析モデルの構築・業務適用までを構想し、クライアントのAI活用をリードします。 ●経営課題に対するAI観点での分析、および解決の方向性提示 ●AI活用を軸とした新規事業や業務改革の企画立案、推進 ●ビジネス価値を最大化するためのAI/分析モデルの構想策定