データサイエンティスト×首都圏フルリモートのリモートワーク転職・求人情報一覧
23件中 1件~10件
株式会社トラストバンク
【フルリモート/データアナリスト】ふるさとから日本を変える。地域の可能性を価値に変える社会インフラ企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
入社後は、データチームのリーダー候補として、市場環境の転換期における「ふるさとチョイス」の次なる成長戦略をデータ面からリードしていただきます。
単なるデータ集計にとどまらず、マーケティング領域の施策立案や効果検証、ポイントに頼らない新しい地域創生の形を、データによって導き出す役割を担っていただきます。
【具体的な業務】
①データ起点の事業構想と戦略提言
・意思決定のリード: 経営層や事業責任者のパートナーとして、データから導き出したインサイトを基に、マーケティング施策やKPI設計、中長期的な戦略を提言。
ふるさとチョイスの膨大なデータにおいて、AIを駆使して抽出、集計、考察を効率的かつ質を高く実行。
・仮説構築: 制度改正という不確実な状況下で、マクロデータとミクロなユーザー行動を接続し、新たな勝ち筋の仮説を構築・検証。
②データ活用組織の基盤づくりとリード
・チームマネジメント: データエンジニアリング、データマネジメント、データサイエンス、データアナリシスなどのデータ戦略を描き、チームをリード。
・組織リテラシーの変革: AIを活用し、データガバナンスの課題解決を加速させる。
■募集背景
「ふるさとチョイス」は、寄付流通額を最大化するフェーズから、「寄付をどう地域課題の解決に結びつけるか」というデータ活用第2フェーズへ突入しました。
制度の適正化や地方創生の深化が求められる今、月間2億PVを超える膨大なトラフィックデータと地方のリアルな課題を接続し、事業戦略をリードするアナリストが必要です。
データ分析から可視化、施策提言までをリードし、サービス成長と事業戦略を加速させていただける方を募集します。
まずはプレイングリーダーとして現場を牽引いただき、将来的にはデータ組織全体の戦略立案やマネジメントを担う中核人材としての活躍を期待しています。
■業務・職場環境の魅力
・地域の品とのマッチングというECに近い側面と、地域への寄付という地域貢献の側面が共存する、他にはないデータ自体の面白さ
・データ分析にAI活用が推進されており、新しいテクノロジーを実戦で磨くことができる
・経営層や事業部との距離が近く、風通しがよくフラットな組織
・会社としてまずはやってみようという考えなので、手を挙げれば様々なことに挑戦することが出来ます
■会社概要
トラストバンクは、2012年に設立。第2創業期を迎えるITベンチャー企業です。
「自立した持続可能な地域をつくる」というビジョンのもと、「ヒト」「モノ」「おカネ」「情報」を日本中に循環させることで地域活性化の取り組みをしています。
そして、そんな想いから生まれたのがふるさと納税総合サイト 「ふるさとチョイス」 です。
ふるさと納税事業では、全国の90%以上となる1700を超える自治体と契約し、76万点の各地の特産品などのお礼の品を掲載する「ふるさとチョイス」の月間PV数は2億PVを超えます。
(※2024年10月時点)
これまで培ってきた自治体ネットワークとメディア力を活かして、ICTを通じて自治体職員の業務負担を軽減し、
より付加価値の高い住民サービスの提供を支援する「パブリテック事業」や「地域通貨事業」など、多角的な事業を展開しています。
地域創生のソリューションカンパニーとして、これらの既存事業の拡大を図るとともに、さらに世界に誇る多様な文化や伝統、
習慣を守り、地域経済の発展に一翼を担うべく、中長期の視点で地域課題を解決するための新事業へ投資をしていきます。
【事業内容】
●ふるさと納税事業
地域により多くの寄付金を届けるだけでなく、地域と寄付者、地域と地域を繋げる取り組みを行っています。
●パブリテック事業
ICT技術を活用し、自治体業務の生産性を向上を促し、付加価値の高い住民サービスを目指す自治体支援事業です。
●地域通貨事業(chiica)
地域外へのお金の流出を抑え、地域内で循環する仕組みづくりに取り組んでいます。
■参考情報
OPEN TRUST BANK≪企業情報・採用情報ハンドブック≫
https://trustbank.notion.site/TRUSTBANK-Recruit-8ee048bbfee34633b99fb2ed62d3578d?pvs=4
採用ピッチ資料
https://speakerdeck.com/trustbank/zhu-shi-hui-she-torasutobanku-cai-yong-pitutizi-liao
テックブログ
https://tech.trustbank.co.jp/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
入社後は、データチームのリーダー候補として、市場環境の転換期における「ふるさとチョイス」の次なる成長戦略をデータ面からリードしていただきます。
単なるデータ集計にとどまらず、マーケティング領域の施策立案や効果検証、ポイントに頼らない新しい地域創生の形を、データによって導き出す役割を担っていただきます。
【具体的な業務】
①データ起点の事業構想と戦略提言
・意思決定のリード: 経営層や事業責任者のパートナーとして、データから導き出したインサイトを基に、マーケティング施策やKPI設計、中長期的な戦略を提言。
ふるさとチョイスの膨大なデータにおいて、AIを駆使して抽出、集計、考察を効率的かつ質を高く実行。
・仮説構築: 制度改正という不確実な状況下で、マクロデータとミクロなユーザー行動を接続し、新たな勝ち筋の仮説を構築・検証。
②データ活用組織の基盤づくりとリード
・チームマネジメント: データエンジニアリング、データマネジメント、データサイエンス、データアナリシスなどのデータ戦略を描き、チームをリード。
・組織リテラシーの変革: AIを活用し、データガバナンスの課題解決を加速させる。
■募集背景
「ふるさとチョイス」は、寄付流通額を最大化するフェーズから、「寄付をどう地域課題の解決に結びつけるか」というデータ活用第2フェーズへ突入しました。
制度の適正化や地方創生の深化が求められる今、月間2億PVを超える膨大なトラフィックデータと地方のリアルな課題を接続し、事業戦略をリードするアナリストが必要です。
データ分析から可視化、施策提言までをリードし、サービス成長と事業戦略を加速させていただける方を募集します。
まずはプレイングリーダーとして現場を牽引いただき、将来的にはデータ組織全体の戦略立案やマネジメントを担う中核人材としての活躍を期待しています。
■業務・職場環境の魅力
・地域の品とのマッチングというECに近い側面と、地域への寄付という地域貢献の側面が共存する、他にはないデータ自体の面白さ
・データ分析にAI活用が推進されており、新しいテクノロジーを実戦で磨くことができる
・経営層や事業部との距離が近く、風通しがよくフラットな組織
・会社としてまずはやってみようという考えなので、手を挙げれば様々なことに挑戦することが出来ます
■会社概要
トラストバンクは、2012年に設立。第2創業期を迎えるITベンチャー企業です。
「自立した持続可能な地域をつくる」というビジョンのもと、「ヒト」「モノ」「おカネ」「情報」を日本中に循環させることで地域活性化の取り組みをしています。
そして、そんな想いから生まれたのがふるさと納税総合サイト 「ふるさとチョイス」 です。
ふるさと納税事業では、全国の90%以上となる1700を超える自治体と契約し、76万点の各地の特産品などのお礼の品を掲載する「ふるさとチョイス」の月間PV数は2億PVを超えます。
(※2024年10月時点)
これまで培ってきた自治体ネットワークとメディア力を活かして、ICTを通じて自治体職員の業務負担を軽減し、
より付加価値の高い住民サービスの提供を支援する「パブリテック事業」や「地域通貨事業」など、多角的な事業を展開しています。
地域創生のソリューションカンパニーとして、これらの既存事業の拡大を図るとともに、さらに世界に誇る多様な文化や伝統、
習慣を守り、地域経済の発展に一翼を担うべく、中長期の視点で地域課題を解決するための新事業へ投資をしていきます。
【事業内容】
●ふるさと納税事業
地域により多くの寄付金を届けるだけでなく、地域と寄付者、地域と地域を繋げる取り組みを行っています。
●パブリテック事業
ICT技術を活用し、自治体業務の生産性を向上を促し、付加価値の高い住民サービスを目指す自治体支援事業です。
●地域通貨事業(chiica)
地域外へのお金の流出を抑え、地域内で循環する仕組みづくりに取り組んでいます。
■参考情報
OPEN TRUST BANK≪企業情報・採用情報ハンドブック≫
https://trustbank.notion.site/TRUSTBANK-Recruit-8ee048bbfee34633b99fb2ed62d3578d?pvs=4
採用ピッチ資料
https://speakerdeck.com/trustbank/zhu-shi-hui-she-torasutobanku-cai-yong-pitutizi-liao
テックブログ
https://tech.trustbank.co.jp/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 588 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00-18:00(休憩1時間)
※フレックスタイム制度有(コアタイム10:00~15:00/一部対象外有)
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 270人 |
株式会社BuySell Technologies
【首都圏フルリモート相談可/機械学習エンジニア/エキスパート】巨大リユース市場の自社プロダクト!グループ拡大中★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画
・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計
・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進
・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開
・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ/経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■ご入社後に期待する成果
~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、
課題の全体像を把握している状態を期待しています。
その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。
また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。
~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。
課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。
加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。
■組織/配属先の特徴
・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携
・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中
■あなたに提供できる価値
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会
■キャリアパス
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画
・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計
・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進
・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開
・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ/経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■ご入社後に期待する成果
~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、
課題の全体像を把握している状態を期待しています。
その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。
また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。
~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。
課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。
加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。
■組織/配属先の特徴
・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携
・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中
■あなたに提供できる価値
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会
■キャリアパス
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 804 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
買取・販売の循環を実現する総合リユースサービス「バイセル」を展開しています。
私たちの使命は、誰かの不要なものを、誰かの必要なものへと変えること。 そして日本の家々には、価値に気づかれていないたくさんの"かくれ資産"が、眠ったままになっています。 これらを再流通させることで、"新たなものを作っては捨てる社会"からの脱却を実現します。 私たちの事業の源泉はふたつです。 ひとつは、事業を着実に成長させ続ける優秀な人材。 ひとつは、買取から販売までを最適につなぐテクノロジー。 2015年のリユース事業開始以後、今では日本全国に拠点を構え、業界トップクラスの規模へと成長しました。 ここからは循環型社会の実現に向けて、私たちの成長に留まらず、 人とテクノロジーの力を駆使してリユース業界全体を牽引する存在へと、挑戦を続けます。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 1,855人 |
株式会社BTM
【フルリモート◎/AIエンジニア/上場企業グループ】AI開発×DXコンサル★開発エンジニア! のリモートワーク求人
※親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
■お仕事内容
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証
■募集背景
株式会社BTMAIZは、東証グロース市場に上場している株式会社BTMの子会社として
「日本をAI先進国に、一人一人の人生を豊かに。」という壮大なMissonのもと
2025年1月に創業し、AI分野におけるソリューション提供を開始いたしました。
国内DX市場は2030年に5兆円、
AIビジネス、生成AI市場はともに2兆円に迫る勢いで拡大をしており、
これから少子高齢化における生産人口の減少を解決する中核であると考えております。
現在、様々な企業様の「AIへ挑戦したい」というAIニーズが非常に高まっていること、
また、株式会社ヘッドウォータースと資本業務提携したことも相成り、
当社の主力サービスとなるAIソリューションへ多くの企業様から
お問い合わせをいただいております。
このような背景を踏まえ、早期に顧客の皆様のニーズにお応えし、会社の成長を加速させるため、
立ち上げフェーズを一緒になって活躍いただける「AIエンジニア」を募集いたします。
■ご入社の流れ
親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。
ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、
BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証
■募集背景
株式会社BTMAIZは、東証グロース市場に上場している株式会社BTMの子会社として
「日本をAI先進国に、一人一人の人生を豊かに。」という壮大なMissonのもと
2025年1月に創業し、AI分野におけるソリューション提供を開始いたしました。
国内DX市場は2030年に5兆円、
AIビジネス、生成AI市場はともに2兆円に迫る勢いで拡大をしており、
これから少子高齢化における生産人口の減少を解決する中核であると考えております。
現在、様々な企業様の「AIへ挑戦したい」というAIニーズが非常に高まっていること、
また、株式会社ヘッドウォータースと資本業務提携したことも相成り、
当社の主力サービスとなるAIソリューションへ多くの企業様から
お問い合わせをいただいております。
このような背景を踏まえ、早期に顧客の皆様のニーズにお応えし、会社の成長を加速させるため、
立ち上げフェーズを一緒になって活躍いただける「AIエンジニア」を募集いたします。
■ご入社の流れ
親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。
ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、
BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:午前10時00分 ~ 午後19時00分(内、休憩時間60分
(実働時間8時間00分)
※フレックスタイム制
(コアタイムあり 11:00 ~ 16:00)
フレキシブルタイム
(07:00~22:00)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 271人 |
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート/データアナリスト(データサイエンティスト)/データアナリストとしての実務経験および顧客との協働経験】東大発のスタートアップ企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)の募集! のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」(POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス)
「JCB消費NOW」(JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標)
「日経CPINow」(日経POSデータを用いた日次物価指数)
「HRog賃金Now」(HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数)
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■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
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」(POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス)
「JCB消費NOW」(JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標)
「日経CPINow」(日経POSデータを用いた日次物価指数)
「HRog賃金Now」(HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数)
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■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
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート可/機械学習エンジニア(テックリード候補)/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む! のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習を用いたモデルの開発・実装の経験】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決する機械学習エンジニアの募集 のリモートワーク求人
■MyVisionについて
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フルフレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
株式会社ナウキャスト
【フルリモート可/シニアデータサイエンティスト/データアナリストとしての実務経験】東大発/オルタナティブデータを用いたSaaSサービスを展開する企業のデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
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】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
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】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ&AI案件プロジェクトマネージャー/SIerやITコンサルでPM・TL経験3年以上経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社テックオーシャン
【首都圏フルリモート/データサイエンティスト/実務4年~】理系・テクノロジー人材と企業のマッチングサービス&新規プロダクトリリース! のリモートワーク求人
プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
■同社について:
私たちテックオーシャンは「人と組織の可能性を最大化し、豊かな暮らしと社会をつくる」をビジョンに理系人材と採用企業のマッチングサービスを行っています。理系人材の就職活動は課題が多く、大学で学んで得た知識や能力、個性を活かすことができず、「TECH(TechnorogyやTechnique)」を埋もれさせてしまう若者がたくさんいます。近年、IoTやDX・AIなどの需要の伸びに伴い、理系人材の需要が高まっております。同社代表の長井は、理系採用支援事業に約15年携わっているパイオニアであり、テックオーシャンがTECH人材領域におけるライフパートナーになれるよう事業拡大をしていきます。 【あらゆるTECHを社会につなぐTECH領域のDX企業】 テクノロジーにより進化し続ける現代社会において、TECH人材(TechnologyやTechniqueを有する人材)の専門性は、あらゆる産業で必要とされています。 同社は TECH 人材とTECHの価値を可視化して、社会に解き放ち、それぞれが伸び伸びと活躍するTECHの海(エコシステム)を作ります。 このエコシステムは「若者が気付きと刺激とフィールドを得るインフラ」となり、世界中の子供たちが明るい未来を達成する礎となります。 ・理工系専用就活サイト TECH OFFERの企画・運営 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×新規事業】医療薬局業界 データサイエンティスト★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,050 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
23件中 1件~10件
リモートワーク求人を探す
職種からリモートワーク求人を探す
- CTO
- VPoE
- テックリード
- ITコンサルタント
- ITアーキテクト
- プロジェクトマネージャー
- プロダクトマネージャー
- スクラムマスター
- PMO
- ブリッジSE
- プロジェクトリーダー
- webデザイナー
- UIUXデザイナー
- webディレクター
- デジタルマーケター
- ゲームデザイナー
- CGデザイナー
- インフラエンジニア
- SRE
- ネットワークエンジニア
- サーバーエンジニア
- セキュリティエンジニア
- システムエンジニア
- システムディレクター
- サーバーサイドエンジニア
- フロントエンドエンジニア
- マークアップコーダー
- iOSエンジニア
- Androidエンジニア
- ゲームエンジニア
- ゲームプランナー
- QAエンジニア
- テストエンジニア
- テスター
- AIエンジニア(DL/機械学習)
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- BIエンジニア
- データベースエンジニア
- 社内SE
- ヘルプデスク
- テクニカルサポート
- CRE
開発経験からリモートワーク求人を探す
- Access
- ActionScript
- AD
- Android(Java)
- Angular
- Ansible
- AWS
- Azure
- C#
- C++
- CakePHP
- COBOL
- Cordova
- C言語
- Django
- EC-CUBE
- Electron
- Elixir
- Express.js
- Figma
- Firebase
- Flask
- Flutter
- FuelPHP
- GCP
- Go
- HTML/CSS
- Illustrator
- Java
- JavaScript
- Kotlin
- Kubernetes
- Laravel
- Linux
- MySQL
- Next.js
- Node.js
- Nuxt.js
- Objective-C
- Oracle
- Perl
- Photoshop
- PHP
- PL/SQL
- PostgreSQL
- Python
- R
- React
- React Native
- RPA(Biz Robo)
- RPA(UiPath)
- RPA(WinActor)
- Ruby on Rails
- Rust
- Salesforce
- SAP
- Scala
- Seasar2
- Sketch
- Spring
- Spring Boot
- SQL
- SQL Server
- Struts
- Swift
- Symfony
- Tableau
- Tensorflow
- Terraform
- Tresure Data
- TypeScript
- Unity
- VB
- VBA
- Vue.js
- WordPress
- Xamarin
- XD
働き方からリモートワーク求人を探す
リモートワークタイプからリモートワーク求人を探す
語学・国籍からリモートワーク求人を探す
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
への応募が完了しました。
ご応募ありがとうございます。
担当エージェントからの連絡をお待ちください。
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人を辞退しますが間違いないですか?
への辞退が完了しました。
またのご応募お待ちしています。
既に応募済みの案件です。
求人への応募には
リラシクの利用を開始してください。
求人への応募にはご住所の入力が必要です。
予期せぬエラーが発生しました。