データアナリストの求人・転職情報

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。 お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。 具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。 また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。 ●関連記事 「生きた」ビッグデータを扱うことで感じられるデータ分析業務の魅力をJSOLのデータサイエンティストに聞いた https://qiita.com/official-columns/interview/202308-jsol/ ●配属部門 データ&テクノロジーコンサルティング事業本部(D&T) ●従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務

●業務内容 プレス成形シミュレーションソフトウェア「JSTAMP®」、溶接シミュレーションソフトウェア「JWELD®」をはじめとする自社開発CAEパッケージソフトウェアの開発において、中核を担うポジションをお任せします。まずは「JSTAMP®」の既存の機能開発を担当いただき、経験を積んでいただきます。将来的には単なる開発に留まらず、長期的な進化を見据えたソフトウェアアーキテクチャの設計・改善をリードし、ソフトウェア全体の品質・性能・拡張性を高めていく役割を担っていただくことを期待しています。 ※「JSTAMP®」とは?(JSTAMP | 製品・サービス | CAEソリューション : JSOL) プレス成形シミュレーションソフトウェアです。プレス成形部品の製造には、板材の割れ・しわの発生やスプリングバックなどの成形不良や、金型トライ回数や材料歩留まり削減などさまざまな課題があります。JSTAMPは、そのようなプレス成形時の課題を解消するためのソフトウェアです。JSTAMPはプレス成形過程をリアルに再現するだけでなく、仮想検討の結果をCADデータなどに出力し、そのまま対策として用いることができるという他に類を見ない特長があります。 本製品の強みとして、高い解析精度を有し、面ひずみや金型のたわみなどJSTAMPでしか評価できない現象をリアルに再現しています。これにより、日本の自動車メーカーや鉄鋼メーカーにおいて、設計検討への活用が進んでいます。また、CADや最適化ツールとの連携により、解析結果を活用した形状最適設計を実現しています。 今後は海外展開をさらに加速するとともに、プレス成形にとどまらず、溶接・組立・塗装までを含めた生産技術全体をカバーする統合シミュレーションソフトウェアへの発展を目指しています。 ●関連記事 ・JSTAMP(プレス成形シミュレーションソフトウェア) 　https://www.jsol-cae.com/product/seisan/jstamp/ ・JWELD(溶接シミュレーションソフトウェア) 　https://www.jsol-cae.com/product/seisan/jweld/ (変更の範囲)会社の定める業務

●所属 コンシューマプロダクトグループ ●ミッション 日本最大級の医療Q&Aサイト「AskDoctors」の事業成長にコミットいただきます。会員数・利用者数の増加やサービスの質の向上を通して事業を成長させ、その成果を通して日本のヘルスケアの課題解決に貢献します。私たちのQ&Aプラットフォームを通して、健康不安の解消、正しい医療知識の普及、最適な治療や医療機関の選択、等が実現され、健康で幸せに暮らす人を一人でも増やすことが私たちのビジョンです。 ●担当業務 LTV向上・離脱防止につながるプロダクト改善をリードいただきます。 ・各種機能や利用登録フローのUX/UI改善のための分析・企画・IA設計・仕様策定 ・ユーザ調査、アンケート調査の企画・実施 ・アクセスログ、行動ログ等のSQLを用いた分析 ・プロダクト開発案件のプロジェクトリード ・新機能や新企画の立案、推進 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

【ミッション】 お客さまの事業・業務・IT環境に潜むサイバーセキュリティリスクを可視化し、経営・事業・システムの観点から実効性のある対策を構想・提案・実行することで、お客さまの事業継続性と競争力向上に貢献することがミッションです。 また、既存のサービスや決まった型を提供するだけではなく、顧客課題や市場ニーズを踏まえた新たなコンサルティングサービスの企画、提案活動、プロジェクト推進、ナレッジ化、人材育成などを通じて、セキュリティコンサルティング事業そのものを拡大していただくことを期待しています。 メンバークラスの方には、案件の中心メンバーとして顧客課題の整理、調査・分析、資料作成、提案、プロジェクト推進を担っていただきます。 マネージャークラスの方には、複数案件のリード、顧客折衝、提案品質・デリバリー品質の管理、若手メンバーの育成、サービス企画・事業推進まで担っていただきます。 【主な業務】 法人のお客さまに対して、セキュリティ上の課題やリスクを整理し、経営・事業・ITの観点から最適な解決策を提案・実行します。 具体的には、セキュリティアセスメント、セキュリティ戦略・中期ロードマップ策定、ゼロトラスト構想、クラウドセキュリティ、ID管理、脆弱性管理、SOC/CSIRT高度化、セキュリティガバナンス、インシデント対応体制整備、サプライチェーンリスク対策などの領域を中心に、お客さまの状況に応じたコンサルティングを実施します。 また、営業部門、技術部門、プロダクト部門、外部パートナーなどと連携しながら、案件創出から提案、受注後のプロジェクト推進、継続的な関係構築までを担います。 【具体的な業務】 ご経験や案件に応じて、下記のような業務をお任せします。 案件創出から提案までの「セールス領域」と、受注後の「デリバリー領域」の両面に携わることが可能です。 ・お客さまの経営層、情報システム部門、セキュリティ部門、事業部門へのヒアリングを通じた課題・要求事項の整理 ・SCS評価制度関連支援や、AIセキュリティに係るコンサルティング支援 ・現状のIT環境、ネットワーク、クラウド利用状況、セキュリティ対策状況、運用体制の把握 ・セキュリティリスクアセスメント、成熟度評価、ギャップ分析の実施 ・NIST CSF、ISO/IEC 27001、CIS Controls、ゼロトラスト、クラウドセキュリティなどの考え方を活用した改善方針の策定 ・セキュリティ戦略、対策ロードマップ、優先順位、投資計画の策定支援 ・ゼロトラスト、SASE、EDR/XDR、SIEM、SOC、ID管理、脆弱性管理、クラウドセキュリティなどのソリューション選定・構想支援 ・提案書、報告書、経営層向け説明資料、プロジェクト計画書などの作成 ・営業部門と連携したプリセールス、提案活動、RFP対応、見積作成支援 ・受注後プロジェクトの推進、進捗・課題・品質・リスク管理 ・社内外の関係者を巻き込んだ合意形成、推進体制の構築 ・コンサルティングサービスの標準化、方法論整備、テンプレート化、ナレッジ共有 ・マネージャークラスの場合、複数案件の統括、メンバー育成、チームマネジメント、事業計画・案件パイプライン管理

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験にマッチするポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの最新技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックやAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演や論文・資料作成 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、あるべき分析基盤の実現を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視・セキュリティ・ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー ・案件獲得に向けた提案活動(新規・継続ともに)※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析(MMM等)

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ●業務内容(具体的に) SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 アジャイル(スクラム)開発の推進 将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> データ利活用サービス:課題抽出～可視化・レポーティング 機械学習エンジニア:予測・処方的分析 工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・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

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋(ビジネスレバー)を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●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 ●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

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●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

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 扱っているデータ ・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 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

JR西日本の観光ナビ「tabiwa(タビワ)」をはじめとする、モビリティ・観光プロダクトの成長を支える「シニア・データサイエンティスト(マネージャー)」を募集します。分析設計から施策提言までを主導し、プロダクト戦略に直接寄与する役割です。 【具体的な業務内容】 ●分析戦略の策定 プロダクトのKPI/KGI設計、および仮説検証・因果関係まで考慮した効果検証。 ●横断的な調整業務 JR各部、NTA(日本旅行)、開発ベンダー等との複雑な利害調整および推進。 ●チームビルディング メンバーの分析品質向上、知見の共有、組織開発への積極的な関与。 ●Webマーケティング支援 広告効果分析やユーザー行動分析に基づくグロース施策の提案。 【プロジェクト例】 ●観光領域 ・KPI管理ダッシュボードの作成 ・観光アプリ利用者のユーザー分析及びペルソナ推定/ ・旅行商品レコメンドエンジンの提案 ・旅行商品のプライシング適正化(ダイナミックディールの提案) ●鉄道関係の事例 ・アンケート及びデプスインタビューの定性的なデータと、乗降者データを組み合わせた観光列車のポジション分析及び事業開発に関わるロードマップの提案。

【募集概要】 モビリティ・観光領域のデータ活用を牽引する「データ活用リーダー(マネージャー)」を募集します。ご経験に応じて「データ基盤の高度化」または「プロダクト成長の分析支援」のいずれかを主軸に、組織のマネジメントを担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ利活用プロジェクトのリード 基盤整備から分析設計、施策提言までの一連のプロセスの監督。 ●ピープルマネジメント エンジニア・サイエンティストの混成チームのマネジメント、育成、評価。 ●組織のプロセス標準化 案件管理、工数管理、評価指標の策定など、組織運営の仕組み作り。 ●JRグループ内のステークホルダー調整 複雑な商流を理解した上での、円滑な連携体制の構築。

保険数理業務、データ利活用支援およびその他アナリティクス業務の拡大に伴い、生保・損保アクチュアリーと協力して顧客向けのアプリケーション開発、データ可視化等のデータエンジニアリングおよびアナリティクスを担うチーム(Technology Transformation Team(T3))のメンバーを募集しています。 伝統的な保険数理業務DX支援の他に、下記の領域においてアドバイザリー業務を行います。 ■医療データ利活用支援 ・保険者由来のレセプト、健診・ライフログデータや、NDB(ナショナルデータベース)、DPC(急性期病院)データ等の国民医療データに関する利活用支援を行います。 例えば保険会社向けには商品・付帯サービス開発支援や、公共クライアント向けには研究目的の国民医療データ活用支援を行います。 これにはML/AIによる疾患リスク予測モデル構築および性能評価、NDB/DPCデータの第三者提供・連結解析、データベースシステム更改に関する要件定義作成・工程管理支援なども含まれます。 ■TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)、自然災害リスクモデリング支援 ・PwCで構築した自然災害モデルを活用し、損害保険会社への自然災害リスク評価と合わせて、一般事業会社におけるTCFDの物理リスク評価の支援を行います。 特に、TCFDにおいては気候変動の影響を評価するという観点から水災モデルの活用が一般的ですが、TCFDを通してERMにおけるリスク全般の再評価の必要性が高まっており、地震などの他の自然災害リスクの評価についても行います。 ■その他アナリティクス ・一般事業会社や公共クライアント向けに、データ分析能力を活用した営業施策立案とその効果測定、CX向上策立案等を支援します。 これにはクライアントの保有契約の特性を様々な角度から分析し、契約者・消費者の価格反応度に基づく契約者行動分析への活用や、会社の長期収支分析へ保険数理手法に基づく感応度・変動要因分析などの活用、および統計的手法による効果測定を行う事などが含まれます。 <所属組織 Actuarial Services (AS)について> PwC Japan AS (Actuarial Services) グループは、金融機関、特に生損保会社を中心に保険数理に関する幅広いアドバイザリー業務、監査業務を提供します。 私たちはアクチュアリーを保険会社の決算・商品開発・リスク管理等を行う狭義の専門家として捉えず、そのコア・コンピタンスを「クライアントの重要な経営課題に対し、リスク分析などの高い専門性と十分なビジネスの理解を融合させ、課題解決に向けたソリューションを提供すること」と位置づけています。 保険会社ではUSGAAP LDTI、IFRS17、国内経済価値ソルベンシー規制導入に伴うオペレーション負荷の増大など、業務の効率化ニーズが高まっています。 また、私たちが現在直面する多くの社会課題を解決するため、PwCあらた有限責任監査法人のパブリックセクター担当チームの一員として、国・地方公共団体や一般事業会社など、金融機関に限らないクライアントへ豊富な数理専門技術・テクノロジーに関する知見を生かし業務提供の深みと幅を拡げています。 こうした内容に関する支援を、欧米を中心としたPwCグローバルの先進事例を活かしつつ、適宜専門家と緊密な連携を取りながら、クライアントの課題解決を行います。

●業務の概要 クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。 具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。 ●具体的な業務内容 ・課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート ・クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供 ・複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの提案・設計・構築を担っていただきます。 【仕事内容】 データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト（データプラットフォームの企画、設計、実装まで）において、中心的な役割を担っていただきます。 ・データ収集／抽出／連携 ・データ蓄積／統合／加工 ・ストリーム処理 ・機械学習 ・データ可視化 ＜先端技術・ツール例＞ ・Snowflake ・Databricks ・dbt ・Denodo

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ②エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 ●主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など) ・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など) ・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など) ・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 ●主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出・整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など) ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につけることができます。 ●鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング ●教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用) ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 ●データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理 ・データガバナンスの設計・運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など) ・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力) ・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理) ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※

【職務内容】 業種問わず、SESもしくは受託開発での分析システム開発のメンバーもしくは、リーダー経験がある場合、チームリーダーとして開発業務に携わっていただく方を募集します。 DB設計・DWH構築や、ETLツールやフルスクラッチによるデータ加工、BIツールによるデータ可視化に関して、PM/PL指示のもと基本設計~リリース、保守・エンハンスまでご担当いただきます。 プロジェクトによって、オンプレ環境・クラウド環境、ツールの種類や役割などは異なります。 チームリーダーは、要件定義に携わっていただく場合もあります。 【具体的には】 ●要件定義 ●基本・詳細設計業務 ●開発業務(ツールの動作検証業務も含む) ●リリース業務 ●保守・エンハンス業務 【使用ツール例】 ●Amazon Redshift ●Oracle BI ●Tableau ●Cognos Analytics 対象業界としては、金融、流通・外食、不動産、医療・医薬など多岐にわたっており、BIツールの導入後のデータ活用方法として、分析がメインとなりますが、AIを使用した需要予測などに発展する案件もあります。

技術開発部門専任のシステムエンジニアとして、データベース設計、インターフェースとしてのwebデザイン業務、データ分析などをご担当頂きます。 【具体的には】 ・主要となる開発製品のデータ分析に関わる、データベース設計、インターフェースの設計 ・データ分析業務 【開発環境】 ・OS:windows, linuxなど ・言語:html, css, javascript, php, python ・DB:MySQL(MariaDB), PostgreSQLなど 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

データドリブン経営の推進がミッションです。 エンドユーザーが利用するためのデータ整備、データ・AI利活用のための環境整備と、環境を使っていくユーザーに対してのスキルアップの機会を提供します。 下記①、②が主な業務となります。 <①ビジネスサプライ事業のデータ分析基盤構築・運用・利活用促進> 1.データパイプラインの開発・運用 様々なデータソースからデータを収集し、データ分析基盤に連携し、ビジネスユーザーに提供するまでのETL/ELTパイプラインの構築 2.データ分析基盤内のデータ管理 データウェアハウスの設計・構築・運用、データの正確性・一貫性を保つためのデータ品質管理 3.データ分析AIエージェントの提供 データ分析基盤において、セマンティックレイヤーを整備し、それを活用するためのAIエージェントを開発し、エンドユーザーに提供 4.データ分析基盤の設計・構築・運用 ビジネスユーザーと協力しながらデータ活用による課題解決や価値創造につながるユースケースの実現とそれを可能にするデータ環境の整備 5.データ分析環境の提供 ビジネスユーザーやデータアナリスト・データサイエンティストが効率的にデータを分析するためのBIツールやAI環境の整備 <②コクヨグループとパートナー企業へのデジタルスキル向上支援> 6.KOKUYO DIGITAL ACADEMYでの技術支援 AI・IT・データに関する知識の獲得とスキル向上を目的としたプログラム(講座と実践)のテクニカルサポート 【部門について】 <データドリブン推進ユニット> データドリブン推進ユニットは2023年5月に発足し、コクヨ内でデータとテクノロジー利活用において最先端を走るチームです。 私たちは、開発とユーザーサポート活動のスピードと質を継続的に高めるために、アジャイル(スクラム)手法を導入しています。 2週間を1スプリントとし、スプリントプランニング(計画)、スプリントレビュー(成果確認)、レトロスペクティブ(振り返り)のサイクルを回しながら、日々の業務に取り組んでいます。 <組織構成> ①データテクノロジーグループ:ユニット長兼グループリーダー1名、メンバー2名(データエンジニア、データサイエンティスト) ②データアナリティクスグループ:グループリーダー1名、メンバー3名 他、コクヨの人材プログラムである「20%チャレンジ(全工数の20%を社内複業として別ミッションに充てる)」で参画しているメンバーが4名所属 【ビジネスサプライ事業について】 配属先となるビジネスサプライ事業は、文具や家具にとどまらずオフィスで使うものをトータルでお届けする流通事業を担っています。ニーズに合わせてサービスを多角化させながら、オフィス用品購入の効率化と販売店側の受発注業務の効率化をサポートしています。EC購買のニーズが高まっている法人向け通販市場をベースに継続的な事業拡大を目指しています。

<「DX&VX推進部」欠員によるメンバーの募集/正社員> DXという新しい領域で活躍いただだける方を募集します! MIRARTHホールディングスならびにグループ各社(規模:約1,500名)へ向けた情報システム部としての一般的な業務およびDX戦略～推進をお任せ致します。 その中でも特にデータ活用/分析/業務改善周りの業務を主軸として、お願いしたいと考えております。 【具体的には】 ●DX/IT施策検証(企画立案〜計画実施・検証報告まで) ●DX/IT施策における部門間調整 ●DX/IT関連ソリューションの調査、選定 ●DXソリューションの導入、グループ会社への展開導入・定着化 ●・ITシステムの導入、運用業務(インフラ・ネットワーク・セキュリティ・開発等)・社内教育 ※適性や希望を考慮し、できる範囲からお任せしていきます。 【部署の特徴】 メンバー構成:男性6名、女性5名 年齢:20代半ば〜40代 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

【ミッション】 ソフトバンクおよびSynapSparkに関連するスマートビルやオフィスの市場をリードする新たなソリューション開発 【主な業務】 スマートビル、オフィスサービスの具体的な事業デザイン～検証～事業化までお任せします。 【具体的な業務】 ・市場調査の実施やデータ分析(グローバル現地法人とも協働して行います) ・サービスの立ち上げ～提供・運用に必要な要件の抽出 ・"0→1" サービスアイデア創出(初期仮説アイディエーション～ビジネスモデルキャンバス相当作成) ・予算策定、PoC推進 ・外部協働パートナー(コンサルタント企業・スタートアップ企業など)との連携マネジメント ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 ●業務詳細 データを用いた各種施策の推進、分析高度化、およびデータの利活用のためのデータ整備や、データマネジメントを担っていただきます。下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づく分析テーマの企画・要件設計 ・データ利活用のためのメタデータ等のデータ基盤整備 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータの取り扱いルールの整備 ・BIツールや指標モニタリング等によるデータに基づく仮説検証・意思決定支援の実施 ・データを活用した各種施策の推進、分析高度化 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲: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)

【ミッション】 介護業界のデジタル変革を加速させ、サービス利用者と提供者双方の課題解決に貢献することがミッションです。SEO戦略の最適化を通じて、当社サービスの価値を最大化し、介護に関わる人々により良い情報と選択肢を提供することを目指します。 【概要】 SEOスペシャリストとして、サイトの自然検索経由における成果最大化のために施策のプランニング、エンジニアへのディレクション、施策実行を行っていただきます。 【具体的には】 複数のサービスを横断したSEOマーケティングを行っていただきます。 ・アクセスログ・市場データを中心としたデータの収集・分析・仮説立案 ・SEOを考慮した内部設計、コンテンツ最適化、内部/外部リンク戦略の実施 ・検索エンジンのアルゴリズム変更への対応と最新SEO手法の調査・導入 ・社内外のステークホルダーとの連携によるSEO施策の推進 ・社内のSEOに関する質問への対応、知見の共有 【その他要件】 ・従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある ・就業場所の変更の範囲:リモート勤務を命じることがある

長期的に安定感のある就業環境で働きたい方におすすめです。ご要望いただければ、残業をお願いすることはありません。子育て中の方や、プライベートを大事にされている方も歓迎します。新しい監査技術を研究・開発する部署で、先端技術に携わりながらスキルアップが可能です。 【業務内容】 エンゲージメントチームから入手したデータの処理(クレンジング) データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業 データプロセスチームに関連する事務作業 Digital Innovation & Assurance統轄事業部の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援(主にデータ処理の領域) 業務内容の変更の範囲:雇い入れ直後の従事すべき業務と同じ

DeNAが展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 <具体的な業務内容> ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。 詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 ●全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 ●各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例: ※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進 【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

サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」を担当します。 組織のミッション Sansan事業部のマーケティング部は、認知拡大施策やリード獲得施策を通じて、ビジネスデータベース「Sansan」の導入を検討している企業へのアプローチを担う部門です。 Webサイトプランナーは、オンラインプロモーショングループに所属し、Sansanのサービスサイトにおける新規顧客の集客およびリード獲得の最大化をミッションとしています。 具体的な業務 Sansanのサービスサイト(https://jp.sansan.com/) を事業成長の中核チャネルと位置づけ、成果最大化に向けた戦略設計から実行・改善までを一貫して担います。 GA4などを活用したサイト分析を起点に仮説を設計し、施策実行・効果検証までを一貫して推進。高速な仮説検証サイクルを通じて継続的なグロースを実現します。 さらに、BigQuery・Lookerを活用したデータ分析基盤の設計・構築・高度化を通じて、マーケティングのみならず事業全体の意思決定を支える環境を整備。商談・受注につながる、付加価値の高いリード創出を実現します。 既存の運用改善にとどまらず、顧客体験を起点とした新たなグロース施策を主体的に立案・実行できる方を求めています。 <主な業務> ・事業戦略およびプロダクト戦略と連動したサービスサイト戦略の立案・実行・成果創出 ・ユーザーインサイトに基づくコンテンツ企画および制作ディレクション ・GA4などを活用したサイト分析、仮説設計、改善施策の実行・検証 ・BigQuery・Lookerを活用したデータ分析基盤の設計・構築・運用高度化 ・GA4、KARTE、ヒートマップツールなどの導入設計およびデータ活用推進 ・KPI/KGIの設計およびモニタリング、事業インパクトの可視化 開発環境、使用するツールなど ・サイト分析:GA4、Google Search Console、Mouseflow、Microsoft Clarity ・タグマネジメント:GTM ・MA:HubSpot ・SFA:Salesforce ・DWH:BigQuery ・BI:Looker Studio ・Web接客、LPO:KARTE、ChatPlus ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

● 全社の採用業務の責任者 ・全社採用戦略の策定および実行(新卒・中途採用) ・特にシステム開発部門の技術者採用強化(PM、エンジニア、AI専門家等) ・採用プロセスの設計および採用KPIマネジメント ● 採用プロセスの設計・最適化(選考フロー、評価基準の構築) ・候補者体験(CX)の向上施策の企画・実施 ・採用チャネル管理(ダイレクトリクルーティング、エージェント、求人媒体) ・採用データ分析による採用活動の効果測定と改善 ・採用関連システムの運用管理 ● 採用チームのマネジメント ・採用チームのマネジメント(目標設定、進捗管理、育成) ・採用予算の策定・管理 ・社内ステークホルダーとの連携(事業部門長、人事企画チーム) ● 採用ブランディング ・エンプロイヤーブランディングの企画・推進 ・採用イベントの企画・運営(キャリアフェア、会社説明会) ・ダイバーシティ採用施策の立案・実行 ● その他 ・インターンシップおよび早期採用プログラムの運営 ・労働市場トレンドの分析と採用戦略への反映 ・オンボーディングプロセスの改善支援 ・採用関連コンプライアンスの確保(個人情報保護、公正採用) ・社内リファラル採用プログラムの企画・推進