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「データから新たな知見」を創出することで、根拠に基づいた分析からビジネスの方向性を決めるデータサイエンティストを大募集!

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「データから新たな知見」を創出することで、根拠に基づいた分析からビジネスの方向性を決めるデータサイエンティストを大募集!

アイ・エフ・ディー株式会社 - データとクライアントの目的達成をブリッジさせるあらゆる業務を手掛ける

アイ・エフ・ディー株式会社 求人画像1
データエンジニア/データサイエンティスト
350万円〜700万円
東京都
C, C++, SQL, Java, Python, Scala, R, AWS, MySQL, PostgreSQL, Azure, PowerShell, Oracle, GCP, Watson
週に1回以上のリモート, リモート勤務の相談可, 転勤なし, 学歴不問

事業内容

DX・データに関する顧客の全ての課題解決に向けた⼀連のデータ関連事業 コンサルテーション データ収集 データ加⼯ 集計・分析 モデル構築 可視化 ビジュアライゼーション  プレゼンテーション 企画・提案 効果検証・測定

仕事内容

データエンジニア/データサイエンティスト 顧客(クライアント企業)が保有する「ビッグデータの抽出・加工・集計・分析」から「結果から得られる示唆・方向性のご提案」までを担うデータエンジニア/データサイエンティストとしてご活躍いただきます。 切り分けられた工程のみならず全ての工程を一気通貫で担う体制のため、市場価値の高いデータサイエンティストに成長できる点が魅力です。 【顧客について】 大手通信会社グループや医薬品メーカーが中心。自身の分析や提案が、社会のインフラである通信・医療などを支えるやりがいも、当社で働く魅力と言えます。 下記は具体的な仕事内容の一例となります。 ・顧客課題を解決し売上と信頼を向上させるマーケティング分析 ・統計解析を用いた市販後の医薬品の安全性/有効性の確認をする調査 ・治験データを用いて市場に投入できる医薬品の開発をする解析 ・機械学習ツールを活用するために、機能調査や活用事例を立案/実装するPoC 【仕事の流れ】 下記は「マーケティング分析」における仕事の流れの一例となります。 ▼課題のヒアリング 顧客から目的達成のための課題を伺います。顧客の事業の目的・現状を理解することで目的を達成するために必要な課題を浮き彫りにします。 ▼要件定義/分析設計 顧客の事業の目的を理解した上で、ヒアリングした課題を施策レベルからタスクレベルへと整理します。顧客の視点に加え、自らの視点を提案し課題解決の仮説構築(要件定義)をします。その後、仮説を立証するためのデータの選定・加工が可能なレベルまで細分化することで分析の流れを構築していきます。 ▼データの加工・集計・分析 様々なデータ群から分析設計の際に選定されたデータを読み込み。読み込んだデータより必要な情報を吸い上げる抽出。抽出したデータを組み合わせ分析に耐えうるデータを作成する加工。加工したデータを様々な切り口(ユーザーデータなら年齢・性別など)で傾向を見るための集計。集計結果を用いて多角的な視点より得られた結果を正解とした予測(分析)。また、集計時の切り口や分析時のアルゴリズムの選定(モデリング)も手掛けます。 ▼企画提案 分析結果をまとめ、企業に活用方法を提案。当社はお預かりしたデータのみならず、一般公開されているデータと掛け合わせるなど、+αの提案を大切にしています。通信会社の場合、お預かりした「契約者データ」と一般公開データを掛け合わせ、「社会情勢」を視野に入れた提案などが例として挙げられます。これが商品開発や企画に活かされていきます。 【その他の事例】 その他の事例として「医薬品の市販後調査」(統計解析業務)における仕事の流れの一例となります。 ▼各種仕様書の受領 医薬品市販後の有効性/安全性を確認するために統計解析の計画書を始め様々な仕様書を受領します。受領後は各種仕様書に矛盾や誤りがないことを確認・修正依頼をします。 ▼データの受領 解析のために収集した様々な形式のデータを整理したSASデータセットを受領します。 ▼解析用データの作成 受領したデータを解析するために成形します。データの整合性を担保するため、ダブルコーディングをベースに開発をします。 ▼統計解析 解析用データを用いて、集計や統計アルゴリズムを用いた解析をします。解析の整合性を担保するため、ダブルコーディングをベースに開発します。 ▼帳票作成/QC 解析用プログラミング内で直接帳票を作成します。作成された帳票に不備がないように(品質管理のため)入念なチェックが行われます。 上記の他には下記の様な案件も取り扱った実績があります。 ・信販会社の顧客育成分析支援:クライアントの顧客セグメンテーション、より上位のセグメントへ異動してもらうため利用状況などデータに基づいた施策立案の支援を携わりました。 ・機械学習ツールのPoC:機械学習ツールの機能の調査、機能活用のため、ストーリー構築・データ収集・加工・分析(モデリング)・可視化までをシミュレーションすることでクライアントの営業支援を担いました。 etc

募集背景

データサイエンス業務を請け負う当社。 今後の更なる発展のため組織強化の必要があり、新たな戦力を増強していくこととなりました。 強みは「データの収集・抽出・加工・集計、モデリング、機械学習、コンサルティングまで、一気通貫で行なえる点」と「P+1の考え方」 「P+1の考え方」はクライアント保有データにオープンデータを掛け合わせるなど自社の知見を含ませることで、顧客の期待を超える成果を提供することを心掛けております。 こうした強みや、代表の持つ人脈が活き、少数精鋭ながらも大手通信会社グループ・医薬品メーカーなどからも重宝されている状況。売上も年々増加中です。

配属部署

「データエンジニアリングDiv.」配下へ配属となります。

概要

当社は、データ分析サービスを提供している会社です。 当社のデータ分析サービスには、データ収集と管理、データ解析とモデリング、データの視覚化の3つの主要なサービスが含まれています。 お客様のビジネスやプロジェクトに関するデータを収集、整理、管理し、データ品質を向上させ、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。 データのパターンや傾向を分析し、予測モデルを作成することで、お客様はビジネス上の意思決定をより正確に行うことができます。 また、データをグラフやチャート、マップなどで視覚化することで、重要な洞察を得ることができます。 当社のデータ分析業務支援サービスは、お客様のビジネスやプロジェクトの成長をサポートするために設計されています。 当社のエキスパートチームは、お客様のビジネスやプロジェクトに最適なソリューションを提供し、ビジネス上の問題を分析するために、統計的手法、機械学習、AIなどの最新技術を使用しています。当社のデータ解析とモデリングサービスにより、お客様のビジネス上の問題をより深く理解し、最適な解決策を提供することができます。

この仕事で得られるもの

当社の仕事を通じて、データサイエンティストに必要不可欠な「技術力」「分析力」「ドメイン知識」に加え、クライアントの課題を解決やマネジメント業務には欠かせない「高いコミュニケーション能力」の4点のスキルを習得/活用することが可能となります。 1.技術力:テーブル構造のデータのハンドリング技術をはじめ、パフォーマンス向上を目的としたインフラ構築、高度な分析を実施するための実装方法、質の高い提案をするための可視化/BIツールの活用など状況により必要な技術を習得/活用する場が得られます。 2.分析力:高度な分析をするために不可欠な統計アルゴリズム、画像処理/自然言語処理などに欠かせない機械学習やAIなど先端技術を習得/活用する場が得られます。 3.ドメイン知識:多種多様な業界の知識、クライアント特有の知識、社会情勢などオープンな知識を掛け合わせることによりクライアントの本質的な課題をとらえる場が得られます。 4.高いコミュニケーション能力:技術力、分析力、ドメイン知識を掛け合わせて得られた分析結果よりクライアントの課題解決に最適な帳票作成/提案をする場が得られます。またマネジメントとしてメンバーの課題解決にも不可欠な能力となります。

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応募条件

雇用区分

想定年収

採用人数

選考プロセス

勤務地

【勤務地詳細】 渋谷営業所、又は近郊の各プロジェクト先 ※転勤なし ※本人希望考慮の上、会社判断にてリモート勤務可 ※担当プロジェクトにより、渋谷営業所、または、顧客先に出向いての業務となります。  上司・先輩と共に出向くケースが多いのでご安心ください。 【アクセス】 本 社/東京都渋谷区渋谷2-10-15 エキスパートオフィス渋谷 ※担当プロジェクトにより、異なります。

勤務時間

10:00〜18:30

待遇・福利厚生

昇給年1回(9月) 賞与年2回(6月・12月) 時間外手当(全額支給) 役職手当 交通費支給(月50,000円まで) 社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金) 福利厚生/カフェテリアプラン 退職金制度(勤続2年以上より支給) 社用PC貸与制度(一人一台) 書籍購入補助制度(月5,000円まで) 備品購入補助制度 資格取得支援制度 リモート手当 副業OK

休日・休暇

<年間休日125日以上> 完全週休2日制(土日) 祝日 年末年始休暇 リフレッシュ休暇(通年最大4日間) 有給休暇 慶弔休暇 創業記念休暇(7月~9月の間で1日取得可能)

社員に質問! IFDに入ってよかったことは何ですか?

現役社員にIFDに入ってよかったことを質問しました。 転職での入社が多いので、そんな社員が感じるIFDの良さをお伝えします。 【現場業務】 ・上司先輩と同じ現場が多いので、最初から不安無く働ける ・タイミングによるが、自分の望む案件を担当できる ・分析の全STEPを経験できるので案件の幅が広い ・クライアントの成長に携われる ・自分で営業して、案件化することも可能である 【自社業務】 ・人数が少ないので、気軽に相談できる ・困った時に親身になり、一緒に考えてくれる ・自分でやりたいことを決めて、意欲的に成長することができる ・社内プロジェクトでは、早いうちから裁量権を持って担当できる ・社内業務と案件業務の両立は大変だが、自分たちで会社を成長させていける ・代表や上長に話しかけやすいので、会社のビジョン等を聞ける 【待遇面】 ・書籍購入補助で、気軽に学べる ・備品購入制度のおかげで、働きやすい環境を作れる ・単純だが、残業代全額でる ・個々に合わせて評価してくれ、結果だけでなく過程も見てくれる ・詳しい評価内容を上司に聞くことができる

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