データ・AI の求人一覧 - 株式会社ディー・エヌ・エー

※本ポジションはご経験にマッチしたポジションが発生した際にご連絡いたします。 --- 「DeNAはAIにオールインします」 2025年2月5日に開催したイベント「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA代表取締役会長 南場 智子はそう高らかに謳い、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 ※DeNA南場智子が語る「AI時代の会社経営と成長戦略」全文書き起こし より一部抜粋　　 https://fullswing.dena.com/archives/100153/ --- DeNAは既存事業や社内業務支援としてAI活用を進めていましたが、DeNA第2の創業期として、AI事業やAI活用を力強く推進し、AIの波を捉え、そして波を起こす存在になるため、エンジニア/ビジネス問わず一緒に働くメンバー募集いたします。 ＜業務内容＞ 具体的には以下のような業務を想定していますが、ご経験に合わせてご相談させていただきます。 1. AI領域の新規事業開発 　- toC / toB 問わずAI事業の立案と開発 　　- 市場調査、技術動向の把握に基づいたAIを活用した新規事業アイデアの企画・立案 　- プロトタイプの開発 　- 事業計画、収益モデルの策定 　- 関係部署との連携、社内外のステークホルダーとの交渉・調整 2.既存事業へのAI導入推進 　- 既存事業の課題分析、AI導入による課題解決策の検討・提案 　- PoCの実施、効果検証、導入計画の策定・実行 　- AI技術を活用した機能追加 　- 導入後の効果測定、改善提案 3.DeNA社員へのAI推進 　- 社内各部門の業務課題ヒアリング、AI活用による効率化・高度化の提案 　- 自然言語処理、機械学習などのAI技術を用いた業務改善プロジェクトの推進 　- 社員へのAIリテラシー向上に向けた取り組み DeNAでのAI活用実績については、以下も参考ください。 ・「DeNA × AI」 https://dena.ai/works/　 ・【DeNA × AI Day】DeNAにおけるAI技術の歩み　https://www.docswell.com/s/DeNA_Tech/5MXYNL-aiday-commodity-1230#p1

DeNAグループとリゾートトラストグループにおいて、2022年3月にヘルスケア・メディカル領域におけるデジタルソリューションの提供及び事業開発を目的にウェルコンパスを設立し、顧客基盤向けのCRMソリューションや医療機関向けの健診ウェブDXソリューションなどの事業を展開してきました。 https://well-compass.jp/ 本求人では、リゾートトラスト社が長年の事業運営で保有するデータと最先端のデータ系技術を利用し、新たな価値を創造して頂けるデータサイエンティストを募集します。 機械学習や生成AI系のソリューション開発（提案から実装まで）を担っていただく事がメインとなりますが、ウェルコンパス経営メンバーやデータ系職種メンバーと共に全体戦略の立案から分析支援まで広く関わって頂きます。 現在は、医療情報などを用いた高度なデータ解析、営業支援を目的とした生成AIの活用などのプロジェクトが進行しています。リゾートトラストグループが保有しているデータにはまだ大きな活用余地が残っているので、今後もさらに加速して行くことを目的とします。 業務内容詳細 ・ソリューションの実装：従来の機械学習技術や最新の生成AI技術を活用し、実際のソリューション開発とその実装をリードしていただきます。 ・DX・AX戦略の検討：ウェルコンパスの経営陣やデータアナリスト・データエンジニアと連携し、DX及びAX戦略の策定に携わって頂きます。 ・データ活用戦略の推進：最適なデータ基盤選定含め、データ活用の全体戦略を検討・推進し、ビジネス価値の最大化を目指します。 ・データ分析・仮説検証： 事業課題に応じて、データを活用した仮説の構築と検証を行い、意思決定の精度向上に貢献していただきます。

【事業背景】 DeNAグループのヘルスケアにおけるデータ利活用事業では、健保組合や自治体から提供されたデータを匿名加工情報として効果的かつ効率的な保健事業の遂行のために活用しています。また、生活者の健康に資する専門的な調査や研究を製薬企業・生命保険会社へのデータ提供や分析結果の提供を通して推進しています。データ解析から得られたエビデンスを生活者向けのサービスへ還元することを目指しており、社会課題解決や社会実装に根ざした解析検討や立案が期待されます。 【業務目的】 製品開発統括部データサイエンス部 トラディショナルサイエンスグループでは、主に製薬会社向けのデータ分析（後述のAdhoc分析, DB研究サポート）を行っています。 【職務要約】 医療系データサイエンティストとして、主に製薬会社に対するデータ分析・DB研究解析を担当していただきます。 適切なデータ分析を実施するためには、解決したい課題の把握、データに関する知識（データの生成背景である社会保障制度、傷病に関する知識、データ構造 etc）とそれを元に分析可能な課題へ落とし込む技術、データを取り扱う技術（SQL、R、Python etc）、データを分析する数理知識（数理統計、生存時間解析 etc）、資料作成能力等が必要です。これらを磨いていただき、医師等専門家の助けを借りつつ研究を実施・報告できるようになることが当初の目標となります。 【職務内容】 チーム配属後は教育担当のもとで一定の教育プログラムを受けていただき、その後クライアントからの依頼をもとに、分析設計〜スクリプト開発〜分析報告 という一連の分析業務を主に担当します。 ・製薬向け分析（DB研究サポート） 　・研究実施計画書の作成支援 　・研究解析計画書の作成支援 　・SQL, R等を用いた統計解析プログラムの構築 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・製薬向け分析（Adhoc分析） 　・研究実施検討の事前調査 　・治療実態調査 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・その他 　・各種社内PJの推進 【開発環境・ツール】 ・分析言語： SQL, R, Python, SAS ・Infrastructure：GCP, AWS ・ツール：Confluence, JIRA, Slack, GitHub, Google Workspace

【事業背景】 DeSCヘルスケアのデータ利活用事業では、健保組合や自治体から提供されたデータを匿名加工情報として効果的かつ効率的な保健事業の遂行のために活用しています。また、生活者の健康に資する専門的な調査や研究を製薬企業・生命保険会社へのデータ提供や分析結果の提供を通して推進しています。データ解析から得られたエビデンスを生活者向けのサービスへ還元することを目指しており、社会課題解決や社会実装に根ざした解析検討や立案が期待されます。 【業務目的】 製品開発統括部データサイエンス部 トラディショナルサイエンスグループでは、主に製薬会社向けのデータ分析（後述のAdhoc分析, DB研究サポート）を行っています。 【職務要約】 医療系データサイエンティストとして、主に製薬会社に対するデータ分析・DB研究業務の解析を担当していただきます。 適切なデータ分析を実施するためには、解決したい課題の把握、データに関する知識（データの生成背景である社会保障制度、傷病に関する知識、データ構造 etc）とそれを元に分析可能な課題へ落とし込む技術、データを取り扱う技術（SQL、R、Python etc）、データを分析する数理知識（数理統計、生存時間解析 etc）、資料作成能力等が必要です。これらを磨いていただき、医師等専門家の助けを借りつつ研究を実施・報告できるようになることが当初の目標となります。 【職務内容】 チーム配属後は教育担当のもとで一定の教育プログラムを受けていただき、その後クライアントからの依頼をもとに、分析設計〜スクリプト開発〜分析報告 という一連の分析業務を主に担当します。 ・製薬向け分析（DB研究サポート） 　・研究実施計画書の作成支援PJリード 　・研究解析計画書の作成支援PJリード 　・SQL, R等を用いた統計解析プログラムの構築 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・製薬向け分析（Adhoc分析） 　・研究実施検討の事前調査 　・治療実態調査 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・その他 　・各種社内PJの推進 【開発環境・ツール】 ・分析言語： SQL, R, Python, SAS ・Infrastructure：GCP, AWS ・ツール：Confluence, JIRA, Slack, GitHub, Google Workspace

データ統括部では、国内トップクラスのKaggle Masterを中心とした多くのトップデータサイエンティスト(DS)や、データエンジニア、MLエンジニアを多数抱えており、AI業界でも大きな知名度を持っています。 開発チームの専門性を十分に活かして、大きな事業価値を生み出すためには、AI利活用の発見、課題ドリブンでの戦略立案、AI案件の特性を理解したプロジェクトリードが行える人材が重要になり、データ活用推進グループにて、次の業務をお任せします。 ＜業務内容＞ クライアントや社内の他事業本部からの相談、依頼に対し、AI利活用の発見やAI案件のプロジェクトリードを実施します。 - クライアント、社内各事業における課題発掘 - 課題に対する技術のアジャスト、期待値調整 - 提案/契約/POC/サービス実装までのプロジェクトマネジメント - QCD管理 - データ統括部エンジニアやその他の関連部署の人材との橋渡し - 各ステークホルダーとの折衝、マネジメント 等 ＜当該業務を通じて得られるもの＞ ‐ 今後ますます増えて行くであろう、AI活用プロジェクトを最前線で経験出来る ‐ 新たな収益の柱を生み出す経験・事業マネジメントスキル全般 - 様々な業界・業種、特に大手上場企業との対話を通じて得られる人脈・ネットワーク