東京都港区のデータサイエンティストの求人情報

①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。 ②業務内容 コンサルティングプロジェクトにおいて、 高度な統計解析、機械学習、プログラミングスキルを駆使し、 データから予測モデル構築や新たな示唆を導きだすことで顧客のグロースをサポートします。

株式会社エアークローゼットでは、プロのスタイリストがお客様一人ひとりの体型や好みに合わせてコーディネートを提供する airCloset サービスを中心としたレンタルサービスを展開しております。 これらのサービスの中では、お客様からのフィードバックやお洋服の情報などの多様なデータが大量に得られます。 本ポジションでは、これらのデータを用いて事業改善に向けた分析や研究開発業務を行っていただきます。 【本ポジションで配属されるデータサイエンスチームの説明】 本ポジションで採用された場合には、データサイエンティストや機械学習エンジニアで組成されたデータサイエンスチームに配属されます。 弊社では事業におけるデータ活用が非常に重要と考えており、全社横断的かつ迅速に事業との連携を行えるよう、代表直下の社長室内に配置されています。 このためデータサイエンスチームは、全社のデータ活用に関する業務を横断的に担っており、特に分析や研究開発業務を中心に業務を行っています。 【業務内容の具体例】 □　40万件/年 を超えるスタイリングに関するデータを用いたアイテムの推薦技術に関する検討 □　130万人超のお客様のデータを用いた継続率向上に向けた分析 □　300ブランド／50万点以上におよぶお洋服のデータを用いたお洋服の品質の向上に向けた分析 □　家具家電のレンタルサービス airCloset mall や Disney Fashion Closet といった様々なドメインのデータを用いた分析や研究開発 データ・AIの活用事例を公開しておりますので、こちらもご覧ください。 https://corp.air-closet.com/data-science-collection/

HEROZは、AI事業のスペシャリストとして、AIソリューションの各産業への導入と新たな価値創造によるAI革命を推進しています。深層学習（ディープラーニング）等の機械学習を活用して、予測・最適化の分析アルゴリズムやビックデータ分析、アルゴリズムなどを開発し、建設、金融など各種産業に適応しています。 世の中の課題を見極めつつ、AIをどの産業にどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、プロジェクトを牽引します。 ▍具体的な業務内容 ────────────────── ＜受注前＞ ・案件提案に向けた初期データ分析 ・AIビジネスコンサルタントと連携した提案内容の検討 ・データに基づくビジネス課題の解決策立案 ＜受注後＞ ・ユーザーがデータ分析を活用できるダッシュボードやチャートの設計 ・データ分析プロジェクトのリード ・既存顧客やプロジェクトの課題を把握した上で、追加受注につながるモデル改善案や新規分析案の企画・立案 金融、建設、エネルギー、製造、エンターテインメントなどの日本を代表する産業に、最新テクノロジーであるAIを持ち込み、新たなビジネスの価値創造を支援することがHEROZの強みです。業界トップクラスのエンジニアが所属し、ワンチームで自由度の高い活動ができます。 またBtoBに留まらず、将棋ウォーズの自社データを活用したBtoC事業の牽引をいただくプロジェクトも担当いただくことを想定しています。 （変更の範囲） 当社コーポレート職以外で会社が定める業務全般 ▍期待する役割・ミッション ────────────────── ・AI技術を活用し、金融、建設、エンターテインメントなど日本を代表する産業に新しい価値を創出する ・多様化する市場や顧客の課題に対して、データ活用視点から課題解決を実現する ・BtoB事業のみならず、自社データを活用したBtoC事業にも貢献する ▍ポジションの魅力 ────────────────── ・日本を代表する産業にAIによる革新をもたらす実績を築ける ・データドリブン社会の創造に貢献できる ・業界トップクラスのエンジニアとワンチームで活動できる ・自由度の高い環境でプロジェクトを推進できる ・裁量の大きいポジションで自己成長を実現 ▍当社環境の魅力 ────────────────── ・小規模ながら大きな挑戦をする組織文化 ・計算リソースが豊富で技術的な裁量を持てる環境 ・新しい技術を日々吸収し、社会実装へ挑戦する面白さ ・産業横断的なプロジェクトに携わる機会 ・オンとオフのメリハリを持ち、互いに高め合える職場環境 ▍なぜ募集しているか？ ────────────────── 各産業でAI導入のニーズが拡大する中、より多くのプロジェクトを推進し、新たな価値を生み出すための体制強化を図っています。HEROZの強みを最大限に活かし、AIによる価値創造をリードしていただける仲間を求めています。 ▍社内アンケート（HEROZで働く魅力について） ────────────────── ・小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。（ビジネス職） ・課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。（エンジニア職） ・裁量を持って働ける環境。 ・AIの社会実装自体が不確かな道のりで、迷うことも多いですが、業界の実業務を楽にしてくれる可能性を信じて、日々取り組んでいます（ビジネス職） ・「AI企業として」という観点ですと、AIの情報が日々流れ、日進月歩でテクノロジーの進化が進んでおり、AIに真正面からぶつかることで得られる面白さ(反面苦しさも)を最大化できるのは今だと思います。そういう意味では非常に面白い社会人生活を送れるのではないかと感じます。 「他社のAI企業と比較して」という観点ですと、金融・建設・エンタメを重点領域としつつ、産業横断的なPJにも携われるAIの企業は、そう多くないのではと思います。私自身がHEROZを選んだキッカケも、金融以外の建設とエンタメ領域で事業企画やコンサルティングの経験があったためです。 「純粋な1企業として」という観点ですと、会社メンバー間での繋がりに特徴があるように思います。懇親するときは思いっきり打ち解けあいつつ、仕事モードの時は結構ピリッとする雰囲気になることも多いので、オンオフをしっかり分け、仲良しごっこではなくお互いを高めあえる存在を築けると思います。（ビジネス職） ・比較的小さい組織で大きいことをやろうとしている。自分の能力次第でかなり自由に役割を担える。（エンジニア職） ・マネジャー以上は特に個々人が個性的で優秀。技術的な知見をエンジニア以外も多かれ少なかれ持っている。 ・優れたエンジニアの技術力を背景に、お客様に価値遡及をしていくことに魅力を感じます。競合が多い中、競争力をもてる源泉（技術者）がしっかりと社内にあること、またそれを維持する経営陣の努力がすばらしいことだと思います。（セールス職） ▍補足情報 ────────────────── ・当社は競争戦略上、完全禁煙会社としております。就業時間中はもちろん、就業時間外も禁煙となります。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

■会社概要 株式会社TVerは、民放各局が制作した安心・安全なテレビコンテンツを、 いつでもどこでも完全無料でお楽しみいただける民放公式テレビ配信サービス｢TVer（ティーバー）｣を主に運営しています。 「TVer」は、2015年のサービス開始以来、累計アプリダウンロード数は8,500万、月間ユニークブラウザ数は4,120万を超え、 2024年12月には月間動画再生数も4.96億回を突破しました。 今後も「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を」をミッションに、 どこでも自由なスタイルでテレビの楽しみ方がもっと広がるサービスを目指し、新たなスタートを切っています。 【株式会社TVer DATA MARKETINGについて】 ※こちらの求人は、株式会社TVerからの出向として、株式会社TVer DATA MARKETINGにて従事いただく予定です。 ＜同社の設立背景・目的＞ 同社は2024 年7月1日、株式会社TVerと株式会社ビデオリサーチによる合弁会社として設立いたしました。 「TVer」をはじめ配信動画視聴を楽しむユーザーは拡大しており、「TVer」の2024年12月の月間動画再生数は4.96億回を超えて伸長しています。 同時に蓄積される視聴データ量も膨大になっています。 一方、昨今の個人情報保護意識の高まりやデータ保護規制の動きが広がる中、 データガバナンス強化がTVerならびに放送業界全体の喫緊の課題となっています。 そうした環境変化の中、放送業界が保有するデータを安全に管理・運用し、 持続可能かつ適正なデータ計測・可視化が行える体制構築が急務となっており、 今後の業界発展に資するデータ管理・運用・利活用検討を実現するべく、 TVerの豊富な視聴データ、ビデオリサーチの視聴データの測定・運用管理ノウハウといった、 双方のアセット・リソースを持ち寄る合弁会社の設立に至りました。 両社は、同社を通じてデータガバナンスを強化したマーケティング基盤を提供するとともに、 それぞれの保有データを掛け合わせた利活用方法を検討することで、放送・配信コンテンツの価値の向上など放送業界の発展に貢献していきます。 ＜同社の特徴＞ ・民放公式テレビ配信サービス「TVer」と視聴率調査のパイオニア「ビデオリサーチ」による合弁会社 ・双方の強み（TVerの豊富な視聴データ × ビデオリサーチの分析・運用ノウハウ）を活かし、高品質なデータマーケティング基盤を提供 ・データガバナンスを重視しながら、放送・配信コンテンツの価値最大化に貢献できる ・放送・配信業界における、横断的なデータ利活用の新しいスタンダードを構築する挑戦的なフェーズにある ＜同社で得らえるキャリア成長と経験＞ 同社は、前述の背景で設立された会社であるため、下記のキャリア成長や経験を得ることができます。 ・日本有数の視聴データを活用したデータ分析・マーケティング支援の経験 ・放送業界の変革期における、新たなデータ活用モデルの構築・実装の経験 ・個人情報保護やガバナンス、データ倫理への配慮を前提とした、高度なデータマネジメント経験 ■当社のミッションについて 「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を　TVerと新しい世界を、一緒に。」 いつでも、どこでもエンタテインメントや情報を得られるようになった今だからこそ、 私たちTVerはテレビをアップデートし、「場所」や「時間」から”開放”することで、 コンテンツを身近に、自由に楽しむ機会を提供します。 ドラマやバラエティを見て笑ったり、涙を流したり、時には皆様にとって必要な情報を必要なときに届けることで、“ワクワク”する毎日を届けたいと思います。 皆様と一緒に新しい世界を進んでいけると信じて、私たちは取り組んでいきます。 ■募集部門について 想定配属先となるデータ部門は約10名で構成されており、データサイエンティスト/データアナリストとデータエンジニアの専門組織となっています。 今後スピード感を持ってさらなるデータ活用を拡大を目指すにあたり、体制の増強を急いでいます。 TVerが持つさまざまなデータを用いて、新たなコンテンツ制作やビジネス創出につなげることを目指しています。 TVer全社および各部署の指標やKPIの策定に関する定量的な面でのサポートや、TVer広告に出稿いただいている広告主側のデータと連携した詳細な効果測定の実施だけでなく、昨年創立したTVer DATA MARKETING社にて、TVerデータの社外活用など、幅広く取り組んでいます。 サービス規模に対して少数精鋭の状況であるため、ご自身の技術力を向上できる環境であることはもちろん、組織づくりや開発体制の在り方を、主体的に提案・実践できる環境であることが大きな特徴です。 ■業務内容 2015年にスタートした民放公式テレビポータル「TVer」は、累計8,500万DL / 月間動画再生数4.96億回の規模にまで成長をしております。 また、当社ではテレビ放送のデータ放送を通じてテレビの視聴データを収集しております。 本ポジションでは民放公式テレビポータル「TVer」やテレビから大量に集まる視聴データを用いて、データサイエンティスト/アナリストとして課題解決の推進をしていただきます。 ビッグデータの分析においてフルマネージドかつスケーラブルなツールとしてGoogle Cloud BigQueryを利用しています。 現時点ではPythonなどでの統計・機械学習よりも、 BigQueryMLが全量に対してローカルで作成したモデルを適用できることなどの利便性から、 BigQuery上での「SQLによるデータ分析」を重視しています。 統計分析や機械学習も行いますが、運用コスト・維持コストを鑑みSQLでできることは最大限SQLで、実現できない範囲をPython等による分析として切り分けています。 ＜ミッション＞ ・会員情報や閲覧情報、視聴情報などのデータ集計、分析、BI化、インサイト発見、レポートの作成、施策立案など下流工程からビジネスへのサジェストなどの上流工程まで 　・施策の分析及び KPI 改善の要因特定、分析結果に基づく施策立案 　・統計やAI・機械学習による分析 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・データを用いた事業構造の可視化、モデル化　など 　・統計モデリングによるKPI等の予測 　・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 　・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 　・検索エンジンの改善/パーソナライズの開発 ・サービスや業務フローにおけるデータ収集の設計支援 ※ データ部門の組織主体は現在、株式会社TVer DATA MARKETINGとなっているため、株式会社TVerからの兼務出向となります ※（雇入れ直後）データサイエンティスト/データアナリスト （変更の範囲）当社業務に関わる全般

### 採用背景 Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。 ### ポジションのミッション・魅力 【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ ⚫︎導入社数93.6万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。 （例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など ⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています ⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です 【2】kubellグループの事業戦略推進の支援 ⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます ▶︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」 ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。 ▶︎「BPaaS戦略」 「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。 ▶︎「インキュベーション戦略」 R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。 【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援 ⚫︎０→１、１→１０、１０→１００〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です ⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます ⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です

OLTAは「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指しています。 【募集背景】 日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、2024年7月には独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。 この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創ってくださる仲間を募集します。 【ポジションの魅力】 中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。 本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、当社のコアとなる役割です。OLTAが独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。 その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。 【具体的な仕事内容】 データサイエンス領域のリードとして、ビジネス課題の特定からモデル開発、実装、効果検証までの一連のプロジェクトを主導していただきます。 ・機械学習を用いた、信用スコアリングエンジンや不正検知エンジンの開発、運用、継続的な改善 ・経営陣やビジネスサイドと密に連携し、データに基づいた事業戦略やプロダクトロードマップの策定に提言 ・プロダクトや業務フローへのモデル実装における、Webエンジニアやプロダクトマネージャーとの協業推進 ・リスクポートフォリオのモニタリング、分析、改善提案を通じたPDCAサイクルの推進 【入社後の役割 / チーム体制】 与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。 また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。 OLTAのチームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。 ーーーー 【事業について】 ＜OLTAクラウドファクタリング＞ https://www.olta.co.jp ■請求書を売却する新しい資金調達の選択肢 日本初のオンライン型ファクタリングである「OLTAクラウドファクタリング」。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は1,000億円を突破しています。 ＜INVOYカード＞ https://card.invoy.jp/ ◼️OLTA独自の与信で多くのSMBへ利便性を届ける 2024年7月にリリースした法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、OLTA独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。 ーーーー （2025/09/29更新）

【会社紹介】 株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。 現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が700万件以上と、大きな成長を遂げています。 【募集背景】 豊富な実績データと最先端AI技術を組み合わせ、医療現場のリアルな課題に対応するため、AIモデルの開発と運用に精通したデータサイエンティストが必要です。 データドリブンな施策により、患者体験の向上と新たな医療価値の創出を目指します。 【概要】 株式会社Linc’wellでは、AI技術を活用した医療プロダクトの中核を担うべく、データサイエンティストを募集しています。 医療・患者データの解析を通じ、NLPパイプラインや大規模言語モデル（LLM）、ルールベースアルゴリズムの設計・実装を行い、プロダクトのパーソナライズドな医療支援の実現に貢献していただきます。 【主な役割と責任】 ・NLPパイプラインの設計・実装 　テキスト前処理、トークン化、エンティティ抽出など、医療テキストデータに最適なアルゴリズムの開発 ・大規模言語モデルの統合と最適化 　LLM（BERT、GPT等）の活用、ルールベースシステムとの連携による対話型AIの実現 ・機械学習・深層学習モデルの開発・評価 　医療データを基盤とした予測モデルやスコアリングシステムの構築 ・データ基盤の構築とBIツールによる可視化 組織全体へのインサイト提供、定量・定性データ分析の実施 ・プロダクトチームとの連携 　AI機能の実装に必要なデータドリブンな意思決定プロセスの確立 【使用ツール・環境】 プログラミング：Python、R AI・MLフレームワーク：TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers 分析環境：Jupyter Notebook、SQL、BigQuery、Tableau、Looker コンテナ技術：Docker、Kubernetes（デプロイ時歓迎） 【当社の魅力】 ・医療市場における実績データを元に、最先端AI技術で患者体験の革新に挑戦できる環境 ・フラットな組織文化の中、自由度の高い環境でAIモデルの開発・運用に注力できる ・toC・toB双方のデータを活用し、医療分野のリアルな課題に即した解析が可能 【当ポジションの魅力】 ・経営層やプロダクトチームと連携し、戦略的意思決定に直結するデータサイエンスの成果を実感 ・NLPや大規模言語モデルなど、最先端のAI技術を医療プロダクトに実装し、インパクトのある施策を実現 ・AI技術を駆使して医療の未来を変革する、社会的意義の高いプロジェクトに参画

## 仕事概要 当社は、「行動者発の情報が、人の心を揺さぶる時代へ」というミッションを掲げ、事業を通じてニュースの主役を変え、働く人を前向きにしたいと考えています。この壮大なミッションを実現するため、私たちはPR TIMESを「日本における社会的な情報インフラ」にし、さらには「世界一のプレスリリースサービス」にすることを目指しています。 PRパートナーサービスは、大企業を中心としたお客様に対し、PR企画の立案から実行、効果検証までを長期にわたり一貫して支援するサービスです。この事業は、ミッションである「行動者発の情報が、人の心を揺さぶる時代へ」を実現するための重要な柱です。なぜなら、大企業という社会に大きな影響力を持つ存在が、PR活動を通じて「行動者」となり、そのポジティブな情報を発信していくことは、社会全体の動きを大きく変えるきっかけとなるからです。 この事業をさらに進化させるため、データとAIを活用した新たなPR支援の仕組みを構築したいと考えています。当社が保有する膨大なメディアデータやクライアントデータを活用し、データに基づいたPR施策を提案・実行。その効果をお客様自身に実感していただくことで、PRの価値を再定義し、お客様の「行動」を加速させ、ひいては社会を変革していきます。 この重要な役割を共に担い、PRの未来を、共に描き、形にしてくれるデータサイエンティストを募集します。 ## 募集背景 PRパートナーサービスが挑むのは、すでに顕在化している広大なPR市場です。一般的なPR会社の売上規模は2022年時点で約1,479億円に達し、年々増加していることからもわかるように、PRに対する世の中のニーズは拡大の一途をたどっています。 これまでの当社は、プレスリリース配信というPRソリューションの一つで国内No.1の地位を確立してきました。当社は「PR TIMES」というプラットフォームを通じて、企業とメディア、そして生活者をつなぐ役割を担っています。しかし、PRの領域には、私たちがまだ十分に役割を果たせていない多くの可能性があります。 PRパートナーサービスは、この未開拓な領域に深く入り込み、お客様に寄り添うことで、PR TIMESの事業をさらなる成長へと導く重要な役割を担います。お客様のPR活動の「伴走者」として、新たな価値を創造していくことが、PRパートナーサービスの最大の使命です。 既存のPRサービスは、多くが個人の経験や勘に頼る属人的な活動です。しかし、当社は他社が持ち得ない独自の事業資産を保有しています。プレスリリース配信サービスを自社で運営しているため、企業が発信する一次情報や、自社サービスであるWEBクリッピングサービスを通じて2009年より収集しているウェブ上のコンテンツデータといった、といった膨大なデータを蓄積しています。 私たちは、このデータという強みと、PRのプロフェッショナルの力を掛け合わせることで、再現性の高いPR活動を実現したいと考えています。 これまで培ってきた豊富な事業資産をさらに進化させるには、データサイエンスの力は不可欠です。データ分析のプロフェッショナルとして、当社の事業活動全般におけるデータとAIの活用を推進し、新たな価値創造を担っていただくことを期待しています。 ## 本ポジションの役割 PRの専門性とデータサイエンスを融合させ、当社のデータ活用を高度化する役割を担います。PRの専門性は問いませんが、PRという分野に興味を持っていただける方を歓迎します。 具体的には、データ収集から分析、施策への転換、そしてサービス改善まで、一連のプロセスを主導し、当社のデータドリブンな意思決定を加速させていきます。 ## 業務内容 PR TIMESが保有する多様なデータ資産を活用し、データサイエンスの専門性を活かしたあらゆる業務をお任せします。 ・データ分析と示唆抽出 ・当社保有のメディアデータやプレスリリースデータの分析を通じた、クライアントワークやメディアリレーション活動への示唆出し ・社会のトレンドやメディアの関心度が高い最新トピックスの抽出・分析 ・クライアントが保有するデータの分析およびPR施策への転換 ・メディアリレーショングループの活動データ（活動記録、コミュニケーション履歴）の分析 ・データ基盤の整備 ・データ分析を効率的に行うためのデータ加工・前処理 ・AIを活用したデータ整理・分析方法の立案 ・サービス開発・改善への貢献 ・自社開発WEBクリッピングサービスの機能開発・改善協力 ・データ活用の推進 ・社内へのデータ活用方法の示唆や新たな活用の提案 ## 組織体制 本ポジションは、PR TIMES事業ユニット、PRパートナーサービス部に属し、各事業部門と連携しながら業務を進めます。 ・PRパートナーサービス部 ・メディアリレーショングループ ・プロダクトグループ など、多岐にわたる部署と密にコミュニケーションを取り、プロジェクトを推進していただきます。 ## 選考について 1)応募 2)書類選考 　※通過の方のみ５営業日以内にメールにてご連絡させていただきます。 3)選考：面談/面接2～3回 　 ※履歴書/経歴書の提出や、WEB適性検査(FFS)がございます。 4)内定

Belong Inc. は伊藤忠商事が持つリソースやネットワークを活用し、中古スマートフォン・タブレットの売買およびレンタルサービスを個人向け・法人向けに提供しています。 Belongでは社内外から中古端末に関係するデータを収集・蓄積し、データ分析基盤を構築しています。 データサイエンティストは、このデータ分析基盤を最大限に活用し、機械学習、統計モデリング、アルゴリズム開発を通じて、ビジネスの成長を加速させる意思決定をリードすることをミッションとします。 具体的には、中古市場における価格最適化、需要予測、在庫管理最適化、不正検知など、多岐にわたるビジネス課題に対し、最先端のデータサイエンス技術を適用します。 現時点のプライシングだけでなく、数年先の価格予想モデルの開発や、ビジネス戦略に直結する予測・最適化アルゴリズムを実装し、中古市場のトッププレイヤーとなるために必要なブレイクスルーをデータドリブンで創出していきます。 【想定される仕事内容】 ◆データサイエンスによるビジネス課題解決とモデル開発 中古端末の膨大なデータからビジネス課題を特定し、機械学習（予測、分類、最適化等）、統計モデリング、自然言語処理などの手法を用いて解決策を立案・実行します。 具体的には、中古端末の価格最適化モデル、需要予測モデル、在庫最適化アルゴリズム等の設計・開発・評価を行います。 ◆機械学習モデルのプロダクション導入および運用 (MLOps) 開発したモデルを、ビジネスサービスや社内業務に安定的に組み込むためのパイプライン構築、デプロイ、モニタリング、再学習などの運用まで一貫して担当します。 Web APIとしてのモデル提供や、既存システムへの組み込みなど、様々な形でモデルの価値を最大化します。 ◆データ分析基盤の活用と連携 Data Lake, Data Warehouse, Data Martといったデータ分析基盤から必要なデータを抽出し、分析・モデル開発に活用します。dbt等を利用したデータマートの設計・改善にも関与し、モデル開発に必要なデータソースを整備・拡充します。 ※変更の範囲：会社が定める業務 【選考フロー】 書類選考 -> カジュアル面談 -> 面接複数回(3~4回) + リファレンスチェック -> オファー面談

# 募集背景 クライアントのDXを支援する中で、日々複雑化し、増加するニーズに対応するために体制を強化しており、人材を募集します。 # 仕事内容 電通では現在、広告領域のみならず、クライアント企業の事業成長や持続的なビジネス創出を目的としたデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に注力しており、今回募集している部署はDX推進を牽引する部署のひとつです。 募集部署は、電通グループのデータ戦略を検討し、パートナー企業とアライアンスを組みながら、クライアント企業に対してデータドリブンなマーケティングサービスを提供するための基盤作りやソリューション開発を行っております。様々なAPIやデータ連携の仕組の実装、データの基礎分析・可視化などを支援する重要なポジションになります。 データサイエンス起点で、データプロダクトを世に送り出すことが可能なお仕事です。 【仕事内容】 ■業務内容 下記業務を迅速に行い、クライアント企業とのPoC推進を支援いただきます。 ・Google BigQuery、Amazon Redshift/Athenaを利用したデータ解析をPythonを用いて自動化 ・Amazon SageMakerを用いた機械学習モデルの構築 ・GAFA、Yahoo!、LINEなどのプラットフォーマーから提供される様々なAPIやデータ連携の仕組を実装 ・メディア企業や購買データホルダーから提供されるデータをSQL/Pythonを用いて分析 ・Tableau等によるデータビジュアライゼーション ■ステークホルダー GAFA等のデータサイエンスチーム、開発ベンダー、データホルダーなど ■利用するデータ テレビ視聴データ、購買データ、IoT家電データなど 【業務の魅力】 ・広告・マーケティング業界で、「データサイエンティスト」としてキャリアを積めます。 ・Google社やMeta社などのトップクラスのエンジニアやデータサイエンティストと、ワンチームで仕事ができます。 ・多様なクライアント企業と様々なデータを扱った仕事ができ、常に新しいことに挑戦ができます。 【仕事内容の変更の範囲】 全ての広告・マーケティングサービス、及びコンテンツ・ビジネス等、定款によって定める事項。その他当社が業務命令により指示する業務 # 求める経験・スキル 【必須（MUST）】 ・SQL/Python/R等の統計解析の実践、GAFA等のAPI連携経験、Tableau等のビジュアライゼーションツールの実践 （上記はすべてではなく、いずれかでも構いません。） 【歓迎（WANT）】 ・SAP等の自社データ基盤構築経験 ・AWSとGCPのサーバサイドの設計と実装の経験 【求める人物像】 ・受け身ではなく、積極的、能動的に仕事を作りに行く意欲を持っている方

### インターン内容 日本最大級リアル行動ビッグデータプラットフォーム「Beacon Bank(ビーコンバンク)」のビッグデータを使った分析とプラットフォームのデータの価値向上提案をするお仕事です。 * データアナリスト * 位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析、レポート作成 * BIツールを用いたデータの可視化、データ分析ダッシュボードの構築 * 「BeaconBank」内の位置情報ビッグデータを活用した新たなプロダクトやデータの活用方法の企画 * データサイエンティスト * ユーザーの属性推定、来客数予測、リコメンドエンジンなど予測・最適化モデルを用いたアルゴリズムの開発・Dev/MLops * 「BeaconBank」内の位置情報ビッグデータを活用した新たな商品や活用方法の企画（例：商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成） * 大規模データの解析業務（データマイニングや機械学習） * （業務内容の変更範囲）各事業部に係る業務全般 ### インターンで得られるもの * 共通 * unerryの持つユニークなリアルの世界の行動情報に関するデータを分析し、未知の課題発見および解決案の創出に携われます * 理論だけではない実際のビッグデータの扱い方 * データ人材のプロフェッショナルとなるための本気のフィードバック * 社会人として必要なスキル（PDCAの回し方や実際の仕事の進め方）を身につけることができます * データアナリスト * 上記に加え、クライアントのニーズを捉えたイシュードリブンな分析設計の具体的なノウハウ * データサイエンティスト * 上記に加え、ユーザーの属性推定、来客数予測、リコメンドエンジンなど予測・最適化モデルを用いたアルゴリズムの開発経験 ### 実施期間 * 通年受け入れ（※ 募集枠が埋まり次第終了） ### 応募資格 * 2027年卒、2028年卒での就職を予定している学生 * 社会人経験を経て大学院進学されている場合は対象外となります * 以下条件を全て満たす方 * 平日9:00-18:00の間で週16時間以上の稼働 * 3ヶ月以上のインターン参加が可能（さらに長期可能な方歓迎） ※ 試験期間などの稼働調整などについては相談可能です ### 求める人物像 * 必須 * データの力で新しい未来を作りたいと思っている方 * 未体験のモノゴトに対して楽しみながら挑戦ができる方 * 信頼を積み重ねながらチームで取り組むのが好きな方 * 歓迎 * PythonやSQLのコーディング経験がある方 * BIツールなどの利用経験がある方 ### 選考フロー * 応募 / 書類選考 * 1次面談（オンライン） * 2次面談（オンライン） * 内定 / インターン参加 ### 参考 以下の記事も是非ご覧ください！ ▼unerry長期インターン体験記 <https://www.unerry.co.jp/blog/okinawa-report2023gw/> ▼新卒1年目を迎えるにあたって、新卒3年目と新卒2年目がunerryライフを振り返る [https://www.wantedly.com/projects/1080055](https://www.unerry.co.jp/blog/shinsotsudialogue/) ▼unerryの選考プロセスを候補者&人事の視線でまるっと紹介 <https://www.unerry.co.jp/blog/what-is-unerrys-job-interview-like/>

## 事業内容 当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー」などの事業を展開しております。 近年、少子高齢化に伴い、労働に従事する人口の不足が深刻化し、それと同時に働き手に対する負荷が大きくなっています。 当社が提供している「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善など、企業が抱える「人」に関する経営課題を解決することができます。 また、人々の働き方を根底から変え、従来のアルバイトや派遣業界が抱えていた課題を解決し、一人一人が好きな時に働き、様々な仕事を経験することで人生の可能性を広げ、自分の時間をより豊かにできる世界を目指します。 サービスリリースから約6年経過した現在、 ・ワーカー数 1,190万人 ※2025年7月時点 ・導入事業者数 200,000社 ※2025年7月時点 ・導入事業所数 392,000万拠点 ※2025年7月時点 を突破しました。 今後は、スポットワークをさらに世の中に広げることで国内の労働市場における課題を解決することを主軸としつつ、「はたらく」に留まらない多様なアプローチで、「一人ひとりの時間を豊かに」する挑戦を続けていきます。 採用特設LP <https://corp.timee.co.jp/special-recruit/> 会社説明動画 <https://youtu.be/0JzkjwqK4Vg> ## 募集背景 タイミーのアプリ上では、アプリユーザーであるワーカーと、働き手を募集している事業者間での多くのマッチングが日々行われておりますが、このまま事業成長を続けると、ワーカーの方が募集を探しにくくなり、マッチング率が低下していくことが予想されます。 タイミーでは、スムーズなマッチングが事業数値にダイレクトに影響するため、機械学習によるUX向上への期待が一層高まっています。現在、データを用いたマッチングの最適化に取り組んでおりますが、まだまだ取り組む余地が多くある状況です。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 加えて、事業が急成長する中で、安心してサービスを利用いただくためのプラットフォームの信頼性・安全性向上は、我々が取り組むべき最重要課題の一つです。健全なプラットフォームを維持し、さらに発展させていくために、データサイエンスや機械学習、LLMなどの技術を駆使した新たな挑戦を始めています。この取り組みをさらに加速させるため、新たな仲間を募集しています。 ## 業務内容 ご志向に応じて、推薦システムの開発、プラットフォームの信頼性・安全性向上、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜推薦システムの開発＞ アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に課題設定〜ロードマップの策定、システム設計、機械学習モデルの開発をフルサイクルに取り組んでいただきます。 * ロードマップの策定 * システム設計、ログ設計 * ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発 * モニタリング・運用体制の構築・実施 * 改善のための仮説検証の実施 ＜プラットフォームの信頼性・安全性向上＞ 機械学習や自然言語処理技術、特にLLM（大規模言語モデル）を活用し、プラットフォーム上のコンテンツが健全かつ安全であることを保証するためのシステム開発に取り組みます。LLMのような最先端技術を事業課題に応用する、タイミーにとって非常に重要な取り組みであり、大きな裁量を持って推進できます。 * 不適切・不正なコンテンツを検知する機械学習・LLMシステムの要件定義・開発 * 課題設定、ロードマップ策定 * システムの設計・開発・運用 * 継続的な精度改善のためのサイクル構築 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 * プロジェクト組成 * KPI設計 * 効果検証の設計 * 具体のモデリング・エンジニアリング業務 * モニタリング・運用体制の構築・実施 * 改善のための仮説検証の実施 ## 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 上記のようなデータを扱っております。 ## データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長を[サポートする制度](https://product-recruit.timee.co.jp/tde10)があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「[心理的安全性の勉強会を開催しました](https://tech.timee.co.jp/entry/2023/02/02/105555)」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 ## タイミーのシニアデータサイエンティストとして働く魅力 * 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 * 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 * 施策の設計から携わることが可能です。 * データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 * 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 * グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ## インタビュー記事 ## 採用要件 ### MUST _ハードスキル_ ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験（直近含めて5年以上） ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（直近含めて5年以上） ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS） ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 _ソフトスキル_ ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 ### WANT ・プログラミング言語による、web系開発の実務経験 ・経営もしくはそれに近い立場での課題解決の経験

## 事業方針 シンプレクスがこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。 ## 業務内容 1\. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2\. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容：（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング （変更の範囲）会社の定める業務 ## 案件例 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 ## 当社の強み 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウド等）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。 (1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。 (2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 ## 社内の雰囲気 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。 ## 必須経験 * 機械学習ライブラリを用いたモデリング * 機械学習サービスの運用 * データ分析業務に係るいずれかの経験（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） * AWS等のクラウドベースでの開発経験 ## 歓迎経験 * 推論用APIの開発 * 論文採択 * データ分析基盤の構築 * DBの設計、チューニング * BIツールを用いたデータの可視化 * CI/CDの構築・改善 * Kaggle等データ分析コンペティションの受賞経験 ## アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。 ## 評価の考え方 年に1度、「札入れ（ふだいれ）」と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか？」という視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。 ## その他 * 勉強会：プログラミングやデータモデリング、性能や可用性などの非機能要件、AWSに関する研修有 * ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携 * 就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料 * コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会/発表会の実施

## ～la belle vie 株式会社とは～ 「次世代のショッピング体験をデザインする」をミッションに掲げ、会員数610万人以上を誇る日本最大級のフラッシュセールECサイト「GLADD」「GILT」の企画・開発・運営を行っています。 「la belle vie」はフランス語で、「美しい生活」という意味があり、友人との楽しい時間を過ごしている時や、幸せを感じた時など、人生を楽しんでいると感じる瞬間に使われる言葉です。 これまで、ラグジュアリーブランドからアパレル、インテリア、食品だけでなくジムなどの体験に至るまで、幅広いカテゴリーの高品質な商品やサービスを取り扱い、「お客様にとっての“la belle vie”な時をサポートしていきたい」という願いの元、サービスを提供してきました。 『No.1ブランド在庫ソリューション』というvisionを掲げ、これまでに培った技術や25,000を超えるブランド様とのパートナーシップを活かしてファミリーセールをテーマとした「White Label」を展開。 2023年5月には、日本テレビホールディングスの一員となり、グループが持つコンテンツ力と、当社の強みであるEC領域における物流・購買データ、マーケティングノウハウ、そして物流拠点の運営に伴う一気通貫したECプラットフォームとのシナジーにより、さらなる事業拡大を目指しています。 現在は、システム統合による「マルチテナント機能」の実装によって、GILTやGLADDといった既存ブランドに加え、異なるコンセプトやターゲットを持つ新たなセールスサイトを、短期間で柔軟に立ち上げることが可能となります。 こうしたプラットフォームの拡張性を最大限に活かし、多様なニーズに応えるブランド戦略を展開していくことで、より強固な事業ポートフォリオの構築を進めています。 日本テレビグループの「物販事業における中核企業」として、グループ各社との連携を強化し、コマース分野におけるシナジーを最大限に活かしながら、将来に向けた持続的な成長を目指してまいります。 ### 《ファッションから環境問題、社会貢献を考える》 ファッション業界は「在庫超過」や「過度な生産」という深刻な課題を抱えています。世界では、1年間に供給される約29億着の衣服のうち、約15億着が売れ残りとして大量に廃棄されているのが現状です。私たちは、この社会的な課題に対し、他社とのパートナーシップを通じて新たな試みを実践しています。 在庫なら何でも売っていいというスタンスの単なるプラットフォーマーになるのではなく、ブランドの世界観を打ち出しながら商品を見やすい形で並べ、簡単で安心してお買い物ができる、そんなサービスを目指しています。 ### 《サービス紹介》 ■「GLADD」 <https://gladd.jp/> 会員数330万人、国内のセレクトショップや百貨店を中心とした8,000パートナーブランドと提携し、幅広いアイテム展開をおこなう国内最大級のフラッシュセールサイト ■「GILT」 <https://www.gilt.jp/> 会員数270万人、ファッショニスタでも知らない海外ブランドやデザイナーズブランドを中心とした17,000パートナーブランドと提携し、また厳選されたグルメやエステ、ジムなどの体験プランも展開 ■「White Label」 フラッシュセールで培った「会員制」「期間限定」「在庫運用」といったノウハウを活用し、オンラインとオフラインの両方でファミリーセールを開催・支援するDXサービスです。ブランド様のファミリーセール運営を次世代へと進化させ、顧客体験の向上と効率的なデジタル運用の実現をサポート ### 《フラッシュセールとは》 有名・人気ブランドのアイテムを、 期間限定にてお得なプライスでお届けする特別なセールです。 商品は各ブランドにて取り置き、仕入れや保管にかかるコストを 最小限に抑えることで、大幅な割引を実現。 会員限定の割引や特典など、会員ならではのショッピングが楽しめます。 _◆募集部署名_ ・データ戦略室 _◆採用背景_ ・当社は、「物販事業における中核企業」として、2023年5月に日本テレビホールディングスの一員となり、更なる企業の発展ならびにサービスのグロースを推進しております。その中で、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、データ分析を通じて組織全体に貢献できる方を増員したいと考えております。 _◆募集概要_ ・総会員数600万人、のべ10,000ブランド以上のクライアントとお取引させていただいており、GLADD、GILT2つのサイトで日本のフラッシュセール市場シェア90％を保持しています。 近年ではGLADD・GILTで培ったノウハウを活かしファミリーセールをテーマとしたWhite Labelという新規サービスも開始しています。 また、自社で蓄積した直近5年間のアクセスデータは70億件以上であり、ファッションECのビッグデータを活用し、自社のビジネス、周辺マーケット、経営部門の分析まで事業運営にかかわる分野を網羅的に分析していただくため多角的な視点が備わります。 _◆職務内容_ マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。 ■プロジェクト事例： ・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。 ・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値を検証・適用してユーザーを特定。 ■具体的な業務内容 ・顧客分析、商品分析など、実態把握や要因探索などを目的としたデータマイニング ・機械学習や統計解析を活用した事業施策の立案や改善につながるデータ解析 ・各種データを活用したレコメンデーションやパーソナライゼーションのロジック開発 ・データ分析に関する関連部署の課題抽出と分析支援 ・データ活用に関する各部門からの相談・要望への対応および支援 _◆必須要件_ ・課題解決に向けて関連部署を巻き込み、データ分析から施策実装・改善までを主体的に推進した実績のある方 ・SQLを用いたデータ取得及びPythonを用いた分析/モデル開発3年以上 ※英語力や資格（統計検定・JDLAなど）は不問です。資格や語学力よりも、データ分析に取り組んだ経験や実務で培ったスキルを重視しています。 _◆歓迎要件_ ・ 統計又は機械学習を用いたデータ分析またはロジック開発の実務経験3年以上 ・ サービスへのモデル実装経験/サービス実装を想定してモデリングコードを書く事のできるスキル ・ BIツール（Tableau尚可）を使用した分析経験 ・ データマートやETL処理など、データ基盤に関する業務経験 ・ Githubを用いて簡易な開発を行った経験 _◆チーム内の技術Stack_ ・ BI: Tableau ・ Data warehouse engine: Redshift, AWS Athena ・ Data lake: AWS S3 ・ Language: Python, SQL, ・ Analysis Environment: Jupyter Lab. Sagemaker ・ Infra: AWS ・ Analytics platform: Amplitude _◆こんな人と働きたい_ ・ 他部署と協業しながら分析から実装、効果確認まで主体的に取り組める方 ・ 漠然とした課題に対してその本質を捉え仮説・検証を行い、改善策を提案できる方 ・ 他部門からの依頼や相談に対して誠実かつ丁寧に対応できる方 ・ 常に自己変革、成長の意識でチャレンジングに取り組める方 ・ コミュニケーション能力に長け、チームや仲間を尊重できる方 ・ ロジカルシンキングに長けている、また、物事をロジカルに捉える姿勢をお持ちの方 _◆このポジションが候補者様に提供できる事_ ・ 副社長直下で裁量をもって構築段階から携わることができます。 ・ 少人数体制で裁量を持ち、自らの提案や施策を実際の業務・サービスに反映できる環境があります。 ・ 統計解析や機械学習を活用したモデル構築を通じて、専門性を高めるとともに、事業貢献度の高い成果を創出できます。 ・ EC業界における豊富な購買データ・行動データを活用し、売上に直結する高度な分析経験を積むことができます。 _◆予定選考フロー_ 書類選考→1次選考（シニアデータアナリスト）→2次選考（副社長） 課題：無（スキルレベル等の確認が必要な場合は成果物をご提出いただく場合があります）

_JMDCとは→[会社紹介資料](https://speakerdeck.com/jmdc/about-jmdc)_ _採用サイト→[JMDC CAREERS](https://recruit.jmdc.co.jp/)_ _ブログ→[JMDC VOICE](https://blog.jmdc.co.jp/)、[JMDC TECH BLOG](https://techblog.jmdc.co.jp/)_ _業績を知る→[決算説明資料](https://ssl4.eir-parts.net/doc/4483/ir%5Fmaterial%5Ffor%5Ffiscal%5Fym1/177669/00.pdf)_ ～会社説明会実施中。応募の前にお気軽にご参加ください～ [https://hrmos.co/pages/jmdc/jobs/nw-00003](/pages/jmdc/jobs/nw-00003) ▼その他職種の募集については以下をご確認ください [https://hrmos.co/pages/jmdc/jobs?category=1436964960091348992](/pages/jmdc/jobs?category=1436964960091348992) ### JMDCが目指すもの _”健康で豊かな人生をすべての人に”_ データとICTの力で、健康増進と、持続可能な国民医療を目指します。 誰もが自分の夢を追い、人生が健やかで豊かなものであってほしい。 大切な人と夢を持って過ごす時間を少しでも増やすことができたら。 私たちはデータとICTの力により予防、未病、治療、ケアという分野で、その進化を支えます。 そして、すべての人たちの健康増進と、より良い医療を実現することで、国民医療費の健全化をはかり、そのバトンを次の世代、また次の世代へと繋げていきます。 そして、同じ目標に向かって働き、貢献してくれる仲間に対して、 その成長と夢の実現を約束し、社員とその家族が心から誇れる会社を作ります。 ### 仕事内容 初期配属はJMDCのデータサイエンス部署となります。 レセプト・健康診断データはもちろん、ライフログデータ（睡眠・運動ログ）やグループ会社のアプリデータなど多様なデータを用いて、社会課題を解決していきます。コンサルタントやエンジニアを交えたチームで、健康保険組合、病院、金融、製薬など様々な業界や私たち自身に関係もするヘルスケア課題を解決するソリューション・サービスを開発していきます。 * データ分析・モデリング：機械学習・統計解析を活用し、疾患リスク予測や健康行動の可視化を実施 * 新サービスの開発支援：ヘルスケアデータを活かした新規事業・プロダクトの企画・実装に貢献 * データ活用コンサルティング：医療機関・製薬企業向けのデータ分析支援、戦略立案 * 自社およびグループ会社のプロダクト改善：データに基づく機能開発・UX最適化 * 研究活動（学会発表・論文執筆）：医療・データサイエンス分野での研究発信 ### 応募資格 > 必須条件 * 2026年度（2026/4-2027/3）または、2027年度（2027/4-2028/3）にご入社が可能な方 * 応募時20代まで * 卒業年次、就業経験不問 * 長期勤続によるキャリア形成のため若年者等を採用のポジションです * 以下のいずれかにおける1年以上のデータサイエンス・機械学習の実践経験 * 研究（学会発表もしくは論文） * インターン * データ分析コンペ > 歓迎条件 * 何らかのシステム設計・開発経験 * データ分析・機械学習コンペティションの入賞経験(Kaggle、SIGNATE等) * 競技プログラミングにおける一定以上の実績（AtCoder 水色相当） * 自らアルゴリズムをデザイン・研究・実装していく姿勢 ### キャリアパス _3年間でデータサイエンスのキーマンを目指せ！_ 入社後は、データサイエンスの基礎・応用を身につけながら、当社のデータやビジネスモデルへの理解を深めていきます。実務経験を積みながら、データを活用した意思決定の支援やモデル構築に携わります。多くの成長機会を経て、数年後には、データドリブンな戦略立案や機械学習モデルの開発をリードする立場へと成長していきます。もちろん、個々の志向・希望に合わせた柔軟なキャリアパスが可能です。あなたの分析が、未来の意思決定を変えていきます。 例えば、 * _データサイエンティストとして専門性を極める_ ：医療データ分析のスペシャリストとして、最新技術を活用し、より高度な分析・研究に従事 * _データ活用のビジネスアーキテクトになる_ ：データ分析の知見を活かし、新規事業開発や戦略立案に関わるポジションへ * _MLOpsエンジニア・データエンジニアにキャリアチェンジ_ ：機械学習モデルの運用やデータ基盤の構築など、よりエンジニアリング寄りのキャリアを歩むことも可能 * _マネジメントに進む_ ：チームを牽引するリーダーや、データドリブンな組織戦略を担うポジションへ > ご参考記事 * [日本一レセプトデータに強いデータサイエンティストとしてビジネス牽引](https://blog.jmdc.co.jp/entry/2022/09/29/100000) * [【図解でわかる】医療・ヘルスケアの社会課題解決に寄与するJMDCとは（ワンキャリア）](https://www.onecareer.jp/articles/3491) ### JMDCのサービス 当社は「健康で豊かな人生をすべての人に」をミッションに2002年創業。独自の匿名化処理技術とデータ解析力をもとに、健康保険組合や医療機関を支援して来ました。そして、約20年の活動を通じ、業界パイオニアとして、現在では約2,000万人（総人口約15％）分の医療ビッグデータを保有するに至っています。 これらの医療ビッグデータを活用し、「生活者個々のヘルスリテラシー向上（PHR/パーソナル・ヘルス・レコード実現）」「医師の貴重な医療スキル・リソースの最適配分」に繋げることで、医療費の健全化につなげていくことを目指しています。（各データは、2025年3月末時点） > JMDCグループ プロダクト（抜粋） * ヘルスデータプラットフォーム：[Pep Up・クリンタル・Health Weather など](https://www.jmdc.co.jp/phr/) * 保険者支援（健康保険組合・自治体）：[らくらく健助・健康年齢 など](https://www.jmdc.co.jp/insurance/) * 製薬・医療機器メーカー支援：[JMDC Claims Database など](https://www.jmdc.co.jp/bigdata/) * 生損保支援：[JMDC Claims Database など](https://www.jmdc.co.jp/bigdata/) * 医療機関支援：[DataSelector・JMDC QI](https://www.jmdc.co.jp/medical/) 、[メルプWeb問診](https://hero-innovation.com/business/smartclinic.html#monshin) * 健康経営企業支援：[Pep Up for WORK](https://lp.pepup.work/) * その他、様々な新規事業/M&Aを推進中 ### 求める人物像 * Dream Big * 少しの可能性を見出し、前進に向けて追及できる方 * Strive for the Goal * うまくいかない結果が出ても、諦めずチャレンジできる方 * Have Integrity * プロフェッショナルとしての意識を持つ誠実な方 * Accelerate * 相手を思いやることで相乗効果を目指す方 * Have Fun * 何事も楽しむことを大切にする方 > 参考：JMDCメンバー出身企業（抜粋） DeNA/リクルート/グリー/LINE/ミクシィ/エムスリー/エス・エム・エス/メドレー/FiNC/MICIN/カラダノート/GeneTech/エンブレース/Preferred Networks/BASE/ベルフェイス/bitFlyer/メタップス/ブレインパッド/セーフィー/マッキンゼー/BCG/ATカーニー/PwC/ワークスアプリケーションズ/アビーム/アクセンチュア/起業・個人事業主/医師など医療関連 etc →JMDC VOICE（ブログ）から社員についてもぜひご確認ください。 ▼[JMDC VOICE](https://blog.jmdc.co.jp/) ▼[新卒・内定者に関する記事](https://blog.jmdc.co.jp/archive/category/New%20Graduate) ★「興味がある」「もっと話を聞きたい」方！まずは[説明会](/pages/jmdc/jobs/nw-00003)にぜひご参加ください。

## 当社について Hakuhodo DY ONE は、インターネット広告黎明期より培ったデジタル広告の知見とノウハウを活かし、統合的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。 マーケティング戦略立案力、クリエイティビティ、高度な運用力と技術開発力、媒体社・プラットフォーマーとの強固な関係性を強みとし、国内外のクライアント企業に対して、デジタル起点でのマーケティング戦略やテクノロジー活用を包括的に支援します。 ## ポジションについて > _募集背景_ 生成AIの急速な発展によりビジネス環境が変革期を迎える中、その変化をリードし、新たな価値を創造していくデータサイエンティストを募集します。当社は、国内最大級のDMP「AudienceOne®」といった社内プロダクトや膨大な広告配信ログを戦略的資産とし、モデル開発から実装、運用高度化までを一気通貫で推進できる方を求めています。社内だけでなく、グループ横断での連携とR&D活動を通じて、プロダクト価値とビジネス成果の最大化に挑戦できる、やりがいのあるポジションです。 > _職務概要_ Hakuhodo DY ONEの主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。 > _具体的には_ * 国内最大級DMP「AudienceOne®」や豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装 * Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発 * 次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発 * 新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進 > _チームの特徴_ 部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。 > _キャリアパス_ * データサイエンティスト → マネージャー（組織とプロジェクトを牽引） * データサイエンティスト → リード（CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード） ## 応募資格 > _必須経験_ * PythonまたはRでの分析実務、モデル実装および可視化の経験（2年以上） * 機械学習または統計に基づく課題解決の実務経験 * 以下のいずれかの専門領域における深い知識と実務経験 * マーケティングサイエンス、行動計量学、統計解析、因果推論、自然言語処理（NLP） * 画像認識・コンピュータビジョン（CV） * 音声・音響・音楽分析、数理最適化、強化学習など > _歓迎経験_ * 広告・マーケティング関係の業務経験 * 業務課題起点での論文調査から実装・検証に至る一連の経験 * 企画設計から評価、そして次期改善までのPDCAサイクルを主導した経験 * AWS/GCPなどのクラウドプラットフォーム上での機械学習モデルの実装・運用経験、数TB級データのSQLによる効率的な処理経験 * 統計モデリングや因果推論を活用したサービス開発・実装経験 > _求める人物像_ * 複雑な課題の定義から仮説設計、実装、検証までを一貫して自律的に推進できる方 * 多様なステークホルダーと円滑に連携し、要件を深く擦り合わせながら、データサイエンスによるソリューション導入を積極的に推進できる方 * 最新技術への強い探求心を持ち、そのキャッチアップから実務への素早い適用・実装を追求できる方

## 職務内容 > 【業務概要】 * データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーを担当していただきます。 * お客様に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 * ご自身の技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行って頂きます。 > 【詳細業務】 * AI案件のリーダー（テックリード、プロジェクトマネージャー） * お客様の課題や要件のヒアリング * AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 * FPTのエキスパートと連携した提案・デリバリー * FPTのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 * 社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 * 最新技術のリサーチやソリューション検討 * AIエンジニアチームのリーダー（チーム管理、など） など > 【主なクライアント】 * 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 * 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等 ## 会社、仕事の魅力 FPTジャパンホールディングスは、ベトナム最大級のデジタルコングロマリットであるFPTグループの日本法人として、2005年から日本市場にてサービスを提供しており、カスタマーファーストを念頭に、お客様に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。 注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。2025年にはAIデータセンター・クラウド事業であるFPT AIファクトリーのサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでＡＩトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。 [ＦＰＴ、NVIDIA H200 Tensorコア GPUクラウドサービスの先行予約を開始し、日本におけるAI開発を加速させるFPT AI Factoryを開設 | ＦＰＴジャパンホールディングス](https://fptsoftware.jp/newsroom/news-and-press-release/press-release/20241113) ディープラーニングの研究機関であるＭｉｌａとの連携やアンドリュー・ン氏率いるLanding AIへの投資、そしてＮＶＩＤＩＡとのパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・ＡＩ領域へ力を入れていたＦＰＴが、日本市場においてさらなる事業の強化を行っております。ベトナム本国およびグローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。 私たちが目指しているのは、社員一人ひとりが経営に参画していく会社です。フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。 ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。ベトナムを中心に、日本、中国、韓国、欧米など、世界27カ国から構成される多様な考え、経験をもったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。 ## 必須スキル・経験 下記の経験・スキルのいずれかを保持すること(3年以上) * ビジネスレベルの日本語力 * AI・アナリティクス関連スキル（生成AI、画像AI、予測AI、ビッグデータ・アナリティクス、など） * AIソリューションの選定・設計・開発経験 * AIプロジェクトのプロジェクトマネージメント経験 * お客様とのコミュニケーション能力 以上、にご関心のある方もご相談ください。 ## 歓迎スキル・経験 * Nvidia GPUやソリューションの活用経験（CUDA、NeMo、NIM、など） * クラウドを活用して開発をした経験 * SI経験 * 業界知識 * 生成AIに関する開発経験（RAG、ファインチューニング、プレトレーニング、強化学習、量子化、など） * AIエンジニアチームのリードやAI CoEの経験 * AIOｐｓやＭＬＯｐｓ * グローバル案件の担当経験、外国企業や外国人との実務経験 * 英語力(ビジネスレベル) * アジャイル開発経験 * オフショア開発に関連する経験 ## 求める人物像 * 最新技術の習得に意欲的な方 * 今後AI開発へ挑戦し、AIコンサルタントを目指す方 * グローバルの最先端技術を活用してお客様の変革を実現したい方 * 社内でも先端的な活動をプロアクティブに行い会社をリードしていきたい方 * これまでのやり方を変える、これまでにないイノベーションを創ることに高い関心がある方

# 仕事内容 ①クライアントニーズに応じたデータ分析、独自モデルの設計および実装 ②開発したモデルの精度検証および資料作成、クライアントへの報告 ※まずは実務に慣れていただき、最終的にはクライアントへのニーズヒアリング・提案活動やプロジェクト全体のマネジメントを担っていただく想定です > ＜業務詳細＞ 1. クライアントニーズに応じたデータ分析、独自モデルの設計および実装 1. データ整理 2. データ分析 3. モデル構築、実装 4. 設計方針の資料作成、クライアント報告 2. 開発したモデルの精度検証および資料作成、クライアントへの報告 1. 精度検証方針設計、検証 2. 資料作成、クライアント報告 3. その他 1. クライアントのニーズヒアリング、提案活動、プロジェクトマネジメント # 求める人材要件 > 下記いずれかをご経験 * SQLを用いた集計分析(MySQL,BigQuery,Athenaなど) * Pythonを用いたAI開発経験 * 専門領域におけるクライアントへの提案/報告のご経験 > 以下いずれかの経験を歓迎 * プロジェクトマネジメント経験 * クライアントワークでのAI開発経験 * 生成AIを用いたサービスの設計、提案経験 * ML Opsの構築経験 * 広告レポートデータを用いた機械学習モデルの実装経験 * 購買データ、アクセスログデータ、位置情報データを用いたデータ分析業務 * AWS/Google Cloudを用いたAIプロダクトの開発経験 * ビジネス英語が出来る方(TOEIC700点以上を目安) > 求める人物像 * _AIを利用したサービスを作ってみたい方_ * _AIの仕事をしたい方_ * 専門分野に捉われず、新たなナレッジ・ノウハウの取得に積極的な方 * 異分野のプロフェショナルとの協業やチームワークに興味をお持ちの方 * 顧客や上司の指示待ちではなく、自分で考えてアイデアを出し、提案ができる方 * テクノロジーへの関心・好奇心が強い方 * 大規模案件を経験したい方 * チームでなにかを成し遂げたい方 * 課題に対して他部門と積極的にコミュニケーションを取りながら解決していける方 # 入社後のキャリアパス想定 実力次第ではありますが、該当ポジションで経験を積んでいきながら案件規模の大きいプロジェクトをリードしたり、グループマネージャーへとキャリアアップしていけるポジションです。スペシャリスト志向の方に合わせたキャリアパスもあります。 ※多様性に富んだ働き方のニーズに合わせ、柔軟で自由なキャリアパスが可能です # 参考情報 > 【働き方】 所定労働時間7時間/日 原則22時以降、土日業務禁止 有給奨励日12回/年 フレックスタイム制 育児休暇取得実績多数 とプライベートや育児と両立した働き方ができます。 ■Performance Based Working 出社率10〜20％（2022年現在）。出社、在宅、サテライトオフィスと「クライアントの事業成長パートナー」として一番パフォーマンスが発揮できる働き方を選択可能です。 ■仕事と家庭を両立した「幸せな働き方」を実現するために必要なこと <https://www.lifehacker.jp/article/246469dentsudigital%5Fikuji/> ■デジタル化が進む中で必要な｢余白｣。電通デジタルの成果を出す新しい働き方とは <https://www.businessinsider.jp/post-246659> ■女性活躍推進企業として「えるぼし」最高位の3つ星認定を取得 <https://www.dentsudigital.co.jp/news/release/prizes/2022-0620-000031> ■女性管理職の対談 <https://www.mashingup.jp/2022/04/252305%5Fdentsu-digital%5Fdei.html> ■多様性文脈でDDが目指す方向性が語られてます <https://www.dentsudigital.co.jp/our-culture/articles/2022/2022-0726-000726> ■本当に子育てしながら働きやすい会社かを見極める7つの質問―パパママ社員の本音トーク座談会 <https://dd.dentsudigital.co.jp/recruit/newrec/people/papamama/> > _社員インタビュー_ ■電通デジタル 山本覚氏が語る「∞AI（ムゲンエーアイ）」のビジョン──東大松尾研からAIベンチャー、電通グループ参画の理由 <https://enterprisezine.jp/article/detail/18610> > _データ＆AI部門の案件事例_ 4つのAIが、デジタル広告のクリエイティブを無限に改善し続ける！ <https://dentsu-ho.com/articles/8626> ■電通デジタルと電通、AIの活用による「創造力の拡張と広告クリエイティブの効果最大化」に向けて東京大学AIセンターと共同研究を開始（2022年9月1日発表） <https://www.dentsudigital.co.jp/news/release/services/2022-0901-000041> ■電通デジタル社員、国際的AIコンペティション「NBME - Score Clinical Patient Notes」(Kaggle)で 優勝、金メダルを受賞（2022年5月18日発表） スマートフォンで活用 <https://www.dentsudigital.co.jp/news/release/prizes/2022-0518-000022> ■AIを駆使した「デジタル購買証明システム」を開発 AIを駆使！「デジタル購買証明」でワクワク感と効率性を両立。一歩先行くマーケティングを実現 <https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NXR/22/dentsu1209/> ■白髪染めの「ヘアカラーシミュレーション」を共同開発 <https://www.dentsudigital.co.jp/news/release/services/p20220927> ■1兆回のシミュレーションから誕生した 「おにぎりせんべい AIせんべい」 <https://dentsu-ho.com/articles/8253> ■試合のLIVE中継を画像解析し、ゴールにつながる確率や勝敗の予想を行う「AI 11(AI ELEVEN)」を開発 サッカーの試合中、リアルタイム映像からAIが勝敗を予測する「AI11 (AI ELEVEN)」で新たな観戦体験を提供 <https://www.dentsudigital.co.jp/news/release/services/p20191225> ※上記以外に、多方面でのAIを用いたシステムの開発実績があります。

### Mission _「働くをもっと楽しく、創造的に」_ 2000年、インターネットの登場に感動し、いてもたってもいられず学生ながら起業。インターネットはきっと、世界を大きく変えていく。そして、たくさんの幸せをつくりだしていくに違いないと確信し、仲間とともにチャレンジをつづけてきました。 最初は手探りでしたが、「自分たちが働きたい会社をつくろう」という想いはやがて、「働く」ということそのものを変えていきたいというミッションにつながっていきました。 人生の大半を過ごす「働く」という時間を、もっと楽しく、創造的なものにしたい。そうすることで、人生を充実感のあるものにし、より社会を豊かにしていけると、私たちは信じています。 ### Vision _「すべての人に、一歩先の働き方を」_ ITに詳しい人もそうでない人も、業界業種、性別年齢も関係なく、世界中のあらゆる人に一歩先の働き方を届けたい。二歩先でも三歩先でもなく、誰もが安心して足を踏み出せる「一歩先」を常に提供するからこそ、世の中の働き方をアップデートし続けることができると考えています。 ### Value _「 Take Ownership（自分ごとでやりきる） 」_ 仕事の目的を背景含めて深く理解し、単なる作業ではなく意味を持った仕事として、自分自身の意思を持って主体的に取り組む。一度手をつけた仕事はしっかりと最後までやり抜き、自分自身の手が離れたとしてもその成果を見届けるところまでを自分の仕事だと意識する。 _「Playful Challenge（遊び心を持ってチャレンジ）」_ 私たちは困難な社会課題に取り組むベンチャー企業。たとえ前人未踏の領域であったとしても、新しい発想をもって果敢に挑戦し、期待や想像を超えてワクワクするような驚きを創り出す。未来を待つことなく、スピードこそ価値だととらえ、自ら一歩先をつくりだしていく。 _「Beyond Boundaries（越境し共に高めあう）」_ 自分の役割を部門や役職の壁を越えて他者視点で見つめ直し、全体最適の目線で行動する。周囲を巻き込みコラボレーションを生み出すことで、1+1を3にも4にも変えていく。間に落ちるボールを拾いあい、相互に未来を見つめて声をかけあうことで、全員で勝つチームへ。 _「Integrity Driven（チーム・顧客・社会に対して誠実に）」_ 働く仲間となるチームを信頼し、多様な違いを受け入れ強みへと変えていく。顧客へのリスペクトを忘れず、伴走するパートナーとして共に成長する。働き方を変えていくことが私たちの使命。未来に誇れる仕事を成し遂げて、これからの社会を豊かにしていこう。 ### 会社紹介 私たちkubellは、中期ビジョンとして「中小企業No.1 BPaaSカンパニー」、長期ビジョンとして、あらゆるビジネスの起点となる「ビジネス版スーパーアプリ」を掲げ、急成長を続けています。主力事業である、国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」の導入社数は93.6万社を超え（2025年6月末日時点）、""社会的インフラ""として認知・利用されるプラットフォームへと成長。さらに、中小企業の本質的なDXを実現しうる新たなビジネスモデルとしてBPaaS（Business Process as a Service）に着目し、2023年からは業務プロセス代行サービス「Chatwork アシスタント」の提供を開始。立ち上げから約2年で「ARR9.5億円」を超えるなど急成長を実現しています。 kubellにおけるBPaaS戦略ではChatworkのユーザー数を活かし、まず顧客数の最大化を志向して面を確保。その後、AIエージェントによる技術革新を前提にAIドリブンなオペレーションを追求していきます。 ＜参考資料・リンク＞ ・[2025年12月期 第2四半期 決算説明資料](https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS04681/e46ad4fb/23a9/48e4/b468/b854f65f001e/140120250808537179.pdf) ### 採用背景 Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。 ### ポジションのミッション・魅力 _【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ_ ⚫︎導入社数93.6万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。 （例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など ⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています ⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です _【2】kubellグループの事業戦略推進の支援_ ⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます ▶︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」 ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。 ▶︎「BPaaS戦略」 「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。 ▶︎「インキュベーション戦略」 R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。 _【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援_ ⚫︎０→１、１→１０、１０→１００〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です ⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます ⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です ### 業務内容 kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 kubellのデータスペシャリストは、こうしたデータを様々な切り口で扱いながら、kubellグループ横断でデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進することでグループシナジーの創出を支援し、グループのミッション・ビジョンの実現に貢献していく役割を担います。 このようにデータへの役割が大きくなっていく中で、kubellではデータアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。 _データアナリスト（メイン業務）_ ビジネス課題をデータで解決する役割です。 \- 主な業務: BI/ダッシュボード開発、データマート構築、KPI可視化、ビジネスインサイト抽出 \- 必須スキル: SQL、BIツール \- 歓迎スキル: データモデリング、機械学習の基礎知識、統計分析 _データサイエンティスト（メイン業務）_ 機械学習・統計モデルでビジネス価値を創出する役割です。 \- 主な業務: 機械学習モデル構築、予測分析、統計的手法による仮説検証 \- 必須スキル: Python/R、機械学習、統計分析 \- 歓迎スキル: SQL、BIツール、データモデリング、データエンジニアリング ご自身のキャリア志向や強みに応じて、いずれかの役割を中心に担当いただきます。 また、将来的に両方の領域にキャリアを広げることも可能です。実践を通じてスキルを磨ける環境です。 _＜具体的には＞_ _1, データ分析とインサイト提供（業務の中心）_ * ビジネス要件に基づいたデータ分析を独力で実施し、戦略的示唆を抽出 * Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 例：ユーザー行動分析、施策効果測定、KPIモニタリング、事業KPI分析など * ビジネス部門への分析結果の提示とディスカッションをリード * 複雑な分析要件に対する実装方針の策定 _2, データマートとデータモデルの設計・構築_ * ビジネス要件に基づいたデータマートの設計・構築を主担当として推進 * dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化 例：顧客セグメンテーション用のデータマート構築、営業/マーケティングデータモデルの最適化、など * データモデルのレビューと品質保証 * メンバーの開発サポート（相互でのレビューやアドバイス） _3, 学習データと機械学習モデルの設計・構築（経験に応じて）_ * データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価 * 機械学習モデルのビジネス装着、および効果測定 例：有料転換予測モデルの構築、マーケティングキャンペーンの効果分析、など * モデルの性能評価と改善提案 _4, プロジェクトのリードとステークホルダー連携_ * 小〜中規模の分析プロジェクトのリード（要件定義〜実装〜報告） * データアナリスト/データサイエンティスト/データエンジニア、Salesforceエンジニア、BizOpsとの連携 * ビジネス部門との要件定義、定期的なコミュニケーション * プロジェクトの進行管理とタスク調整 _5, データ品質とガバナンス_ * データの品質管理とガバナンスの実施 * データの整合性と一貫性を確保 例：データクレンジングプロセスの標準化、データ品質チェック、など * データ品質基準の策定とチーム内への展開 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む） ### 必要なスキル・経験 データアナリストまたはデータサイエンティストのいずれかを満たす方を募集します。 候補者様のこれまでのキャリアやご志向に応じて、面談・面接を通じて柔軟に対応致します。 _＜データアナリスト志向＞_ ■業務経験 ・データアナリティクスまたは関連分野での実務経験（4年以上） ・チーム開発経験または他部門との協業経験 ■技術スキル：①はすべてのご経験を満たされる方でかつ、②のいずれかの経験をお持ちの方 ① ・SQLの実務経験（3年以上） ・SELECT、JOIN、GROUP BY、サブクエリなどを用いた分析クエリの作成経験 ・データの前処理、探索的データ分析（EDA）・BIツールの実務経験（Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか） ・ダッシュボード設計・開発・運用 ・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験 ② ・複雑なクエリの最適化経験・PythonまたはRの基礎知識 ・pandas、numpy、matplotlib等の基本的なライブラリの使用経験・統計分析の基礎知識 ・記述統計、相関分析、基本的な仮説検定の理解 ■ソフトスキル ・優れたコミュニケーション能力・自主的に問題を発見し、解決策を提案する姿勢 ・ビジネスの文脈を理解し、データから示唆を引き出す能力 ・チームワークスキル ・わからないことを素直に質問し、学び続ける姿勢 _＜データサイエンティスト志向＞_ ■業務経験 ・データサイエンスまたは関連分野での実務経験（4年以上） ・チーム開発経験または他部門との協業経験 ・機械学習モデルの構築・評価の実務経験 ■技術スキル ・PythonまたはRの実務経験（3年以上） ・pandas、numpy、scikit-learn等のライブラリの使用経験 ・データの前処理、探索的データ分析（EDA） ・機械学習モデルの構築・評価の経験 ・分類、回帰などの基本的な手法 ・モデルの評価指標の理解 ・統計分析の実務経験 ・記述統計、相関分析、基本的な仮説検定 ・SQLの実務経験（2年以上） ・データ抽出、集計、JOIN操作 ・Gitなどのバージョン管理ツールの使用経験 ■ソフトスキル ・優れたコミュニケーション能力 ・自主的に問題を発見し、解決策を提案する姿勢 ・データセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対するインパクトを説明する能力 ・チームワークスキル ・わからないことを素直に質問し、学び続ける姿勢 ### あると望ましいスキル・経験 ・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングに関連する実務経験 ・dbtの使用経験 ・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスの使用経験 ・機械学習モデルの構築・評価の経験（基礎レベル可） ・データパイプラインの設計・実装経験（ETL/ELTプロセス） ・BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解 ・データ基盤と外部ツール（Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど）とのデータ連携経験 ・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル ・非構造データ（テキスト・音声）分析に関する知識 ・AI / ML Opsに関する基礎理解 ・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識 ### 求める人物像 ・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人 ・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方 ・困難な事にも主体的に取り組める方 ### 参考資料 * [中小企業No.1 BPaaSカンパニーに向けた全社横断データソリューション組織の挑戦](https://note.com/grand%5Fyarrow6148/n/ne871b7251582?sub%5Frt=share%5Fh) * [【イベントレポート】データ活用に基づく意思決定で事業戦略を推進。ビジネス組織を横断する、データソリューションチームの挑戦](https://note.com/chatwork%5Fnote/n/n6b05f8481ab1)

# 募集背景 CARTA HOLDINGSには20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下の「Generative AI Lab」を設立。社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。 今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。 _1: 継続したモデル構築・評価_ 生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。 _2: モデル観点のコミュニケーションが必要_ LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。 これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。 # 業務内容 Generative AI Lab のミッションは、 _「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」_ を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。 1. _課題抽出・要件定義_ 1. 生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し 2. 各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定 2. _LLMの検証・評価_ 1. OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価 2. 社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成 3. _事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）_ 1. エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証 2. 事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討 4. _PoCサポート・アプリケーション開発支援_ 1. 各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援 2. 必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供 3. モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う 5. _社内ナレッジ共有・教育_ 1. チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信 2. 勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる 変更の範囲：会社の定める業務（出向先会社での業務を含む） > _▼やりがい_ * LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める * 事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく * CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる ## 開発環境・利用しているツール * LLM基盤・ツール * OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など * LangChain, Langfuse * プログラミング言語・フレームワーク * Python (pandas, scikit-learn など) * 必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) * インフラ・MLOps * AWS, GCP * Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 * コミュニケーション * GitHub, Slack, Google Meet # 参考記事 * [生成AIとこれからの事業開発について](https://techblog.cartaholdings.co.jp/entry/generative-ai-future-business) * [もう「待ち」の時代は終わり。生成AIがもたらす、ビジネスの衝撃と進化](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0053/) # 応募条件 > ▼必須要件 * Pythonを用いたデータ分析・モデリング、または機械学習の実務または研究開発の経験（5年あるいはそれに相当するレベル） * LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心 * LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解 * 事業・ビジネス要件に即してモデルの有用性や改良余地を検討できるコミュニケーション力 > ▼歓迎要件 * Prompt Engineering の理解・実践経験 * ファインチューニング (どのLLMでも可) やRAG構成などの経験 * Webアプリケーションの基本的な仕組みに関する知識（API実装、Frontend/Backend問わず） * デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験や、ユーザエクスペリエンス改善の実務経験 * プロジェクトマネジメント経験 * 学会やカンファレンスでの登壇経験 * 既存の枠組みにとらわれず、新たな提案や改善を主体的に進められる方 > ▼求める人物像 * [CARTA Tech Vision](https://cartaholdings.co.jp/engineering/tech-vision/) の未来像に共感し、価値観や習慣を実践していける方 * 曖昧な状況でも自ら課題を定義し、粘り強くトライ＆エラーを繰り返せる方 * 新たな技術や知識を柔軟に吸収し、自分のバイアスに気づきながらアップデートできる方 * 他者を理解し、チームワークを重視して成果を最大化できる方 # 選考について ### 選考フロー * 書類選考 * 1次面接：Generative AI Lab リードエンジニア * 2次面接：CARTA HOLDINGS データサイエンティスト * 最終面接：人事 / CARTA HOLDINGS CTO ### 注意事項 * 選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります * 1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています * 入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします * ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します * 選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施する場合がございます ## CARTA HOLDINGS について CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京都に本社を置き、従業員数約1,500人を擁する東証プライム上場企業です。 現在3つの事業領域に展開しており、これらの事業が相互に関連し高め合う構造が私たちの強みとなっています。 1. デジタルマーケティング事業 2. メディア&コマース事業 3. 人材関連サービス事業 [各事業会社](https://cartaholdings.co.jp/company/group/?%5Fgl=1%2Alx254o%2A%5Fga%2AMTE5NzUxMDM3Ni4xNzMwMzU1MTAw%2A%5Fga%5FN4Z5PGNXD2%2AczE3NTEzNDk0NjAkbzcxJGcxJHQxNzUxMzUwMTI4JGo1OSRsMCRoMA..)は、創業期から成熟期、10名程度から600名程度とステージも様々です。それぞれの事業責任者が中心となり、経営にあたっています。親会社にあたるCARTA HOLDINGSは各事業を縁の下から支える役割で、経営支援機能に特化しています。 事業会社が個々に腕をふるう一方で、社員は事業領域を超えて互いに顔をあわせてビジネス開発にあたっています。また条件があえば、事業間でのキャリアチェンジの機会があります。 私たちはこれまでインターネット産業の急速な発展と共に顧客基盤と技術力を高め、50以上の事業を創出してきました。このような中で培ってきたデジタルデータとクリエイティブの力を使い、あらゆる産業を次のステージに導くのが私たちの挑戦です。CARTA HOLDINGSはビジネスのDXを通して、世の中の進化を推し進めてまいります。 ■関連情報 [採用サイト](https://recruit.cartaholdings.co.jp/?%5Fgl=1%2Alx254o%2A%5Fga%2AMTE5NzUxMDM3Ni4xNzMwMzU1MTAw%2A%5Fga%5FN4Z5PGNXD2%2AczE3NTEzNDk0NjAkbzcxJGcxJHQxNzUxMzUwMTI4JGo1OSRsMCRoMA..) [採用説明資料](https://speakerdeck.com/cartaholdings/carta-recruit-guide)