データサイエンティスト・データ分析のASPエンジニア・プログラマの転職・求人情報

【職務内容】【自動運転システム開発】車載システム性能検証ツール開発、システム検証結果解析【部品管理システム開発】部品表テーマに関連するシステム刷新企画支援【先進運転支援システム開発】Camera/Lider領域開発業務【データ解析AP開発】データ解析アプリ開発業務、データ処理ツール、アプリ作成【会計システム統合PJ】各種システム調査、システム企画、改修、PJ管理対応【購買・経理システム運用保守】各購買、経理システムの開発、各種システム調査、企画、改修【生産管理システム運用保守】生産管理システム改修に伴う調査/企画、仮想VM環境構築【リチウムイオンバッテリーの解析/評価業務】各種耐久試験、MATLABを使用した検証業務●充実の研修制度あり同社グループに教育事業（WINスクール）があり、200講座以上のカリキュラムからお好きな講座を無料で受講出来ます。日々新しい技術が生まれているモノづくり業界で、エンジニアとしてのスキルアップ、理想のキャリアパスを形成出来ます。●キャリアパス【取引先800社以上/プロジェクト6,000件以上】大手メーカーやSler、通信系、官公庁、金融証券等、大手企業を中心に多くの顧客を持ち、要件定義から構築・運用まで幅広い工程にプロジェクトがございます。自分の志向やキャリアに合わせ、転職することなく、さまざまな業務を選ぶことができ、技術力を磨いてその分野のスペシャリストになることも、さらにコミュニケーションやマネジメントのスキルをつけて、リーダー・マネジャーとしての活躍も可能です。

お客様へのデータ利活用の「企画」「立案」「提案」やデータ分析プロジェクトへの参画を担っていただきます。【具体的には】・お客様の業務データを用いた可視化、予測等の分析の実施・お客様のデータドリブン経営への改革支援・お客様のデータ利活用推進のためのデータ分析基盤の設計/構築/運用【業務イメージ】・データを用いた可視化、予測等の分析、及びデータ流通についてのルール整備や設計、構築などの業務に従事して頂きます。・九州電力、九州電力送配電及び九電グループを主として、多様な案件を通じてスキルアップを図ることができます。【組織構成】 ITインフラ本部　セキュリティ＆データマネジメント部【働き方について】・納期前等の繁忙期には、残業時間が長くなることもありますが、それ以外は残業時間が少なく、メリハリのある働き方が可能です。・平均勤続年数は、およそ20年と長期的に安心して就業できる環境です。【在宅勤務について】原則週2日までの在宅勤務が可能です。【スキルアップ】最新技術もどんどん取り入れていこう、との考えですので、社内技術研修、九電グループ研修、社内ワークショップ、外部研修への参加、社外資格取得を推奨するなどスキルアップ出来る環境整備を行っています（会社指示による資格取得・研修受講は全額補助。自発的な能力向上に対しても資格補助が充実しています）モデル年収：■520万円／新卒入社3年目／（月給26万円＋時間外・住宅手当＋賞与）■650万円／新卒入社8年目／（月給31万円＋時間外・住宅・扶養手当＋賞与）【その他】原則として、プロジェクトメンバーはシステムを担当する組織から選抜しますが、全社から参加者を公募することもあります。【同社HPにて社員の「座談会」ページがございます】・クロストーク「プロジェクトチーム」：https://www.qsolcorp.co.jp/recruit/person/talk02/・クロストーク「女性社員」：https://www.qsolcorp.co.jp/recruit/person/talk03/【同社について】コア事業として九州電力の多様なシステム開発・運用を行う他、オープン系では官公庁等のインターネットデータセンター事業等を行い、西日本でトップクラスの資格者数を誇るクラウド（Azure、AWS）やASP、セキュリティなど最新の技術・経験も豊富に備わっております。

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。【具体的な業務内容】◆データサイエンティストデータ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・機械学習などのモデル構築・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案・クライアントコミュニケーション・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメントなど【募集背景】組織強化のための増員【組織構成】イノベーション事業本部　データサイエンス事業部【開発環境】・言語：SQL、Python、R・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure・データプラットフォーム例：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他・BIツール例：Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO・ETLツール例：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt・その他ツール例：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS【PJ事例】※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築・大手食品会社向けDMP構築・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカーのサイト分析・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証・在庫などの需要予測・生成AI向けデータ整備など■例1：スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート)1. 基礎分析 (データ可視化分析)RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート環境：BigQuery、Looker Studio2. 予測モデルの構築ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現環境：Python (scikit-learnなど)3.レコメンドアルゴリズムの最適化協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現環境：Python (scikit-learn、Scratchなど)■例2：物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減) 配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現