金融の案件一覧

■案件概要：Product Analyst業務支援
・Productチームにおいて各プログラムにおける製品の主要なKPI/Metricsに関するパフォーマンスレポートのAutomation化
・分析、BIツール(Power BIなど)/ダッシュボードの設計、BI tool作り込み、BI toolメンテナンスをリード
■役割・Product Analystとしてプロダクトマネージャー、UXデザイナー、エンジニア、ビジネスチームと連携し、KPIやメトリクス等のレポートプロセスを自動化し、ビジネスニーズを満たすためのデータインフラストラクチャの改善要件の策定を行います。
・テクニカルサポートサービスアプリのアクションログデータの取得（Bigdata）および、アプリのユーザー体験、アプリ内の診断機能状況データなどを集約し、それを要約して実用的な形式にコンパイルすることにより、実績データに基づいた課題抽出とデータ分析結果からの示唆から効果的なアプリ改善の意思決定をサポートします。
・KPIの状況と課題についてデータ分析の観点からプロダクトレビューの資料を準備し、エグゼクティブレベルへレポートを行います。
・KPI実績および製品のログデータを分析し、問題、傾向、洞察を特定します。
・プロダクトマネージャと共にプロダクトプランニングや戦略策定の議論に参加します。

・Excel / SQL/ Pyhon、およびPowerBIや類似のBIツールなどを用いたビッグデータ分析をスムーズに行え、チームメンバーにスキルトランスファーができる。
・プロダクト構築、オペレーションプロセス、サービス改善などに対して、定量的なアプローチにより改善点の発見を行い、要点を端的に視覚的に説明できる。
・実績と論理的な予測によるKPIの目標値設定が行える。
・定量的・定性的な観点で、データやグラフから変動要素が発見できる。
・ユーザー思考とビジネス思考の両面から改善の提案が行える。
・聞く力、信頼を得る力、関係者を巻き込む力がある。
・既存の考えに囚われず、ゲームチェンジャーとして新しい発想で積極的に課題解決に取り組める。
・多様性を大事にし、チームメンバーと円滑なコミュニケーションが行える。
・語学力
　英語：読み書き必須。会話ができることが望ましい

Primeのデータ分析担当者と共に、生命保険企業向けのデータ分析業務をご担当頂く予定です。
・保険事業リスク管理に掛かる、データ分析の高度化PJ
・データ調査、データ分析設計、AIスコアリングモデル策定、統計値指標に基づく異常値分析など
・分析担当メンバーとして、上記工程を分析チームと共に実施。
[関連システム/スキルマップ] Python、R、SQL、AWS、SAS、Tableau、他

・データ分析上流工程の経験（データ調査/分析設計/環境構築など）
・Python、R、AWSなどの言語/環境を用いたデータ分析実務経験
・ロジスティックス回帰等を用いた統計解析経験（類似経験でもOK）
・機械学習を用いた、AIスコアリングモデルなどの経験（類似経験でもOK）
・クライアントコミュニケーションスキル（プレゼン等）

・携帯電話から取得するテレメトリ情報のビッグデータを使った機械学習による分析
・分析、レポート資料作成、定例会報告が基本的なアクティビティ

・Finance部門, Corporate Plannig部門等におけるデータ分析・レポーティング業務のサポート
・主な業務：コスト・採算管理業務、KPI Dashboardの予実管理

・Excelを使った分析・レポーティングの経験（関数、マクロ、Pivot、DB接続及びSQL等）
・BIレポートの要件定義、開発経験
・英語：読み書き程度（英語を使った口頭でのコミュニケーションは不要）

・データ分析
・レポーティング自動化
・レポーティング取りまとめ（社内説明用）
※tableau導入が7月末で完了予定の為、レポーティング自動化や ビジュアライズの業務については、軽減される可能性有

・データ分析業務経験(SQL)
・学術的なアプローチではなく、実ビジネスにおける分析経験のある方

[ポジション]：AIエンジニア

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する AI実装メンバーを募集しています。

・Python
・WEB開発経験
・AIモデルのライブラリ化、API化

[ポジション]：データ集計・分析補佐

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する データ収集メンバーを募集しています。

・Python
・機械学習で使用するデータの収集（WEBスクレイピングなど）
・AIモデル用のデータエンジニアリング

■案件概要：
・DXの一環として科学的・分析的アプローチで商品・サービス価値機能やCX機能定義、 及びそれらのマーケティング施策を整理し、データ基盤とAIのアルゴリズム体系の基礎の構想を考えており、 こういった活動をご支援していただけるデータ分析知見者を募集しています。

■人材イメージ：
・Consumer向け商品・サービス・マーケ施策のAnalytics経験者（特に保険やヘルスケア事業）
・分析的思考、論理的思考・整理が出来る方、想像力に長けている方、実務も含めて手がよく動く方 　（事例やコンセプトを沢山知っているが、手が動かないという人はNG）

・ファクト整理（データ収集・加工・整理作業能力）と課題特定（データを読む力）
・課題の原因仮説立案と分析モデル化（仮説立案能力＝想像力とそれらを論理的整理・体系化するスキル）
・上記仮説の検証方法・統計的分析方法の立案と実施（分析テク）
※DWH等データ環境は一定ありますが、データ収集整備に時間がかかることが多いので、
むしろ仮説検討や論理構成の整理の作業ウェイトが高くなる想定です。

[ポジション]：BIエンジニア

現在DWHを利用しているが今後はTableauを利用しデータ連携を行う。

・TableauServerへのデータ連携構築経験

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）