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アクチュアリー（アドバイザリー業務および監査業務）

企業名

PwC Japan有限責任監査法人

仕事内容

以下の監査領域に加え、アドバイザリーとしては８つの事業領域を定義している。

・監査におけるアクチュアリー業務およびそのサポート業務。
・アドバイザリー業務
-リスク管理・ＥＲＭ・ＡＬＭ
-ＩＦＲＳ
-エンベディッド・バリュー
-トランザクションサポート
-プライシング／アナリティクス
-アポインテッド・アクチュアリー
-年金アドバイザリー

想定年収

700万～1200万円

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事業法人向けＣＲＥコンサルティング

企業名

社名非公開：日系大手フィナンシャル・グループの信託銀行部門

仕事内容

国内事業法人向けのＣＲＥコンサルティング業務
・利用する施設の老朽化、生産拠点の再編や従業員エンゲージメント向上を目指した本社構築等の取引先企業のお悩みに対し、顧客の経営計画、財務状況、マーケットの状況、拠点の分散状況等の分析に基づき、ｺｰﾎﾟﾚｰﾄｶﾞﾊﾞﾅﾝｽｺｰﾄﾞ等も踏まえた最適な不動産戦略を提案

想定年収

別途ご案内致します

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バックエンドエンジニア

企業名

社名非公開：技術力と事業成長へのコミットメントにより、ChatGPTなどの生成AIの活用を支援する

仕事内容

ChatGPTを含む大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を用いたソリューション提案および実装をしていただく。
LLMを用いた業務の効率化や新しい価値創造を提案し、活用方法を顧客と一緒に検討していく。

お客様の課題・ニーズを的確に掴み、最適なソリューションを企画することから始める
ソリューションの企画においては業務の最前線で使われ続けることを重視し、
収益構造やオペレーションを想定した設計にまで踏み込んで検討する。
また、ソリューションの企画・提案にとどまらず、自身でPOCを繰り返しながらプロジェクトの推進を担う。

クライアントは各業界トップの大手企業が中心で、先進的な取り組みに協力的である。
各産業向けのサービス創出・改革、オペレーション改革を実現する未来のソリューションを日々創出している。

想定年収

600万円～2000万円

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コンサルティングマネージャー（ピープルアナリティクス）

企業名

社名非公開：リアルとデジタルが融合した未来へアップデートする

仕事内容

概要
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析プロジェクトのマネジメントを行う。顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から始め、データサイエンティストとともに分析プロジェクトを推進し、分析結果をもとに顧客の戦略・施策に対するインサイトを導出する。
エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを少人数チームで出していく。
5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待。また、志向・適正に合わせて、新規・既存顧客への提案活動や、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部（分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…）なども担当。

主な業務内容
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析およびその後の解決策の仮説を構築
・HRデータ分析 :
-データサイエンティストとともに必要な人事関連データの収集・前処理・分析を行い、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します。簡易な分析はご自身でもご担当いただく
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発する

・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-データサイエンティストと協働して、顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

・提案活動 :
-新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します

想定年収

1000万～1500万円

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データアナリスト（ピープルアナリティクス）

企業名

社名非公開：リアルとデジタルが融合した未来へアップデートする

仕事内容

概要
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を主担当者として行う。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行う。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定。
適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待。

主な業務内容
・課題ヒアリング・仮説立案 :
　-クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築

・HRデータ分析 :
　-必要な人事関連データの収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発する

・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートする
-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もある

想定年収

600万～950万円

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データアナリスト（ピープルアナリティクス/マネージャー）

企業名

社名非公開：リアルとデジタルが融合した未来へアップデートする

仕事内容

概要
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を行う。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を行う。また、顧客への提案活動も担当いただく想定。
エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを少人数チームで出していく重要な職務。
5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待。また、志向・適正に合わせて、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部（分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…）なども担当。

主な業務内容
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築

・HRデータ分析 :
-必要な人事関連データの収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します

・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします

-顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

・提案活動 :
-新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します

想定年収

1000万～1500万円

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データサイエンティスト（ジェネラリスト）

企業名

社名非公開：リアルとデジタルが融合した未来へアップデートする

仕事内容

・顧客課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの策定と提案
・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供
・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング
・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化

事例
[需要予測]
・食品流通における需要予測
・自動車産業における部品需要予測
・再生可能エネルギー産業における発電量予測
・金融産業におけるコモディティ価格予測
[数理最適化]
・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化
・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
[パーソナライゼーション]
・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
・銀行・金融産業におけるデフォルト予測

利用するフレームワーク・ツール等
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等

想定年収

700万～1800万円

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データサイエンティスト（スペシャリスト）

企業名

社名非公開：リアルとデジタルが融合した未来へアップデートする

仕事内容

・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善
・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング
・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング
・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成
・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備

事例
[需要予測]
・食品流通における需要予測
・自動車産業における部品需要予測
・再生可能エネルギー産業における発電量予測
・金融産業におけるコモディティ価格予測
[数理最適化]
・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化
・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
[パーソナライゼーション]
・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
・銀行・金融産業におけるデフォルト予測

利用するフレームワーク・ツール等
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等

想定年収

700万～1800万円

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総合情報ネットワーク事業部コンサルタント

企業名

社名非公開：個人資産家と企業オーナーに対し、財産承継と事業承継コンサルティング、財産運用、管理の総合財産コンサルティングサービスを提供する

仕事内容

・当社業務提携先である、全国の大手会計事務所や金融機関への営業。
　（業務提携先の相続・事業承継ニーズのある資産家・企業オーナーのお客様を当社へご紹介いただけるよう、関係構築をしていただきます）
・ご紹介いただいたお客様を、コンサルティング専門部署へ連携。
・ご紹介いただいたお客様へ、当社主力商品である不動産小口化商品（アドバンテージクラブ）のご提案。
・当社業務提携先への、勉強会やセミナーの実施。

※仕事の内容の変更の範囲
現状仕事内容の変更は想定しておりませんが、ご本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります

想定年収

500万～700万円

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フォレンジック&クライシスマネジメント

企業名

社名非公開：Big4の一角を担う国際会計事務所系の財務アドバイザリーファーム

仕事内容

企業の法務、知財、コンプライアンス、経営企画部門等や弁護士が日常的にかかえる問題の解決支援を行い、有事には不正調査や法的調査をデータの識別・保全・分析・開示プロセスを用いて迅速かつ効果的に支援する。

想定年収

500万～2000万円

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