デロイトトーマツLHitデータビジョナリー株式会社

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・データ分析コンサルティング ・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用） ・レコメンドエンジン開発 ・Google広告自動化開発 ・統計を利用したビジネス支援 高収入が期待できるデータサイエンティストを目指すことができます。エンジニアの延長線上のスキル（データエンジニアリング）を磨いてもらいます。詳しくは下記の具体的な仕事内容をご確認ください！データサイエンス（統計学や機械学習）は業務を通じて基礎を学んでもらいます。直接取引の大手企業が多いからこそ、成長できる質の良いデータ分析案件があり、スケジュールも柔軟に組むことができます。 このことが、月平均の残業時間が少ない理由です。 ◎分析だけでは終わらない。課題解決に刺さる提案まで実施し、クライアントと成功体験を共有◎ クライアントの課題解決のために必要なデータ分析を提案し、データの収集から分析、活用まで一貫してサポート。ビジネスに直結する提案となっているためクライアントから厚い信頼を得ています。ゆくゆくはデータサイエンティストやデータ分析コンサルタントとしての活躍も期待していますので、データ分析だけでなく、ビジネスパーソンとしても大きな成長を見込める環境です。 ＜具体的な仕事内容＞ ▼ 基礎統計 ・クライアントデータの基礎統計を出力し把握 ・データサイエンティストやデータ分析コンサルタントに報告し、必要なデータが揃っているかなどを確認 ▼ データブレンディング ・複数のデータソースから集計する案件では、結合キーを把握しデータを統合 ・クライアントの要望やコンサルタントが作成した設計書に沿って、特徴量を示す変数を作成 ※データ加工で誤ってしまうと分析結果に大きな影響が出てしまうため、当社では集計用マートを作成し、ミスなくスピーディーに進めています。 ▼ レポーティング（単純・クロス集計） ・クライアントが求める集計を行ない、レポートを作成 キャンペーンの報告書では「どの年代に刺さったのか？」「効果はどのくらい出たか？」など目的に沿った集計を実施しています。 ＜プロジェクト事例＞ 様々な業界、業種のクライアントと取引があり、仕事を進める中で幅広い業界知識が身につきます！ 事例(1)：外資系製薬企業 会員サイトの投稿データを解析するプロジェクト。 学べることは、データ加工基礎、可視化技術の対応分析や共起ネットワークとレポーティング。 事例(2)：共通ポイント事業企業 ポイント付与・利用データを解析するプロジェクト。 学べることは、ビックデータと扱いデータ加工基礎・応用、顧客視点の考え方や集計軸の設定など。 事例(3)：大手銀行 クレジットカードの不正利用の検知モデルを構築するプロジェクト。 学べることは、データ加工基礎・応用、検知モデルの構築など。

・データ分析コンサルティング ・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用） ・レコメンドエンジン開発 ・Google広告自動化開発 ・統計を利用したビジネス支援 データサイエンティストとして高みを目指しませんか？大手企業との直取引が多いことで、成長できる質の高いデータ分析案件が多くあります。色んなデータを幾つもの機械学習モデルで分析し、良い結果報告をしてクライアントの成功を一緒に導きましょう。データサイエンス一筋30年のキャリアを持つ先輩社員からスキルを学んで成長してください。 ＜具体的な仕事内容＞ ▼ データ分析設計 ・データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成 ・コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定 ・「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認 ▼ データ分析 ・データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築 ・データ加工を行い、データマートを作成 ・データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築 ・基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加 ※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。 ※Alteryx、SAS、Modelerなど分析ツールを使用することがあります。 ▼ レポーティング ・基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。 　└基礎集計から何が明らかになったのか？ 　└どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか？ 　└それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか？そこから何か新しい発見があるか？ 　└構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか？ といった内容をレポーティングします。 ＜プロジェクト事例＞ 需要予測： 食品の詳細カテゴリ別に天候データやイベントデータを付加した多変量時系列モデル構築・組み込み・クライアント報告 異常検知： 自動車の販売後の不具合情報の解析によるリコール等重大な不具合の早期発見モデルの構築・クライアント報告 類似度演算： Web求人広告の詳細ページをGoogle Analytics 360のログ、自社データを活用し、レコメンドエンジン構築・クライアント報告 画像解析： SNSに投稿されたイメージがどのようなシーンかどうか判別する処理をトピックモデルにより構築 ・クライアント報告 ◎自分のキャリアを技術に特化しても良し、マネジメントに特化しても良し！◎ とにかくデータ分析の技術を磨きたい方は分析に没頭できますし（機械学習エンジニア）、チームマネジメントやクライアントとの折衝に興味がある方はデータ分析コンサルタントへのステップアップも可能です。希望や適性に合わせて自らのキャリアを選択できます。

・データ分析コンサルティング ・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用） ・レコメンドエンジン開発 ・Google広告自動化開発 ・統計を利用したビジネス支援 今までの経験を活用して頂き、クライアントの課題を最大限解決する提案から実施いただきます。新たなクラアントへの提案、既存クライアントへの新たな価値提案など多くの提案することのできる先があります。 また、プロジェクト期間は成功に導くのは当然のこと、メンバーの育成も含めて進めて頂きます。 既存案件の多くは大手企業となります。質の高いデータ分析案件が多くあります。一緒にビジネスを大きくしていきましょう。 ＜具体的な仕事内容＞ ▼ 提案 ・クライアントへのヒアリングを重ねながら、提案書を作成 　└クライアントの本当に解くべき課題は何か？ 　└課題を解決するにはどのようなデータ分析が必要か？ 　└データ分析の結果をクライアントのビジネスにどう活用するのか？ ・クライアントの納期や予算状況によってはPoCの提案も実施 ▼ データ分析 ・社内のデータエンジニアやデータサイエンティストをアサイン ・データサイエンティストと一緒に最適な分析環境を準備 ・クライアントの期待値コントロール ・プロジェクトやメンバーの管理 ▼ レポーティング（課題解決） ・課題の解決及びビジネスに活用できるようなレポートを作成 　└データ分析によって、課題がどのように解決したのか？ 　└データ分析の結果を、どうやってクライアントのビジネスに活用するのか？ ・次回のプロジェクトに繋がるような提案も実施 ＜担当する案件＞ 誰もが知る大手クライアントと直接取引を行っております。長期案件が多く設立当初からお付き合いのある企業がほとんどで、クライアントからも厚い信頼を得ています。 プロジェクト事例①：大手銀行 クレジットカードの不正利用の検知モデルを構築するプロジェクト（6ヶ月、3名）。プロジェクトの全体を見てもらいます。特徴量の設計、採用する機械学習モデルの選定、検証方法など全てのフェーズで関与頂きます。また、長期・大型案件では、若手メンバーの育成もプロジェクト成功要因の一つとなります。 プロジェクト事例②：大手広告代理店 SNSに投稿されたイメージを判別するモデルを構築するプロジェクト（3ヶ月、2名）。クライアントの要望を叶える設計を実施していただきます。どのような技術を利用することで目的を達成できるか？などゼロベースで検討し、プロジェクトを進めて頂きます。 ◎超大手クライアントのビジネスに関われる◎ 当社では、データ分析の結果を提出して終了ではありません。クライアントの課題解決をゴールに掲げ、分析結果をビジネスに結びつけるところまで責任を持ち、ビジネスを成長させるお手伝いしています。まさにデータ分析コンサルタントがその役割を担っているため、当社の“顔”としてやりがいのある仕事に携わっていただくことができます。