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  • 金融機関/金融プロフェッショナル
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  • スタートアップ/ベンチャー企業
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  • 事業会社(マネジメント/M&A関連)
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4676件中 / 101~110件を表示

  • 企業名
    社名非公開:日系大手証券会社のグループ企業。最先端の金融テクノロジーを駆使した運用や商品開発で、ベストパフォーマンスの提供を目指す。運用規模も国内最大級。
    仕事内容
    ・公的・私的年金グループの担当者(アカウントマネージャー)の支援に資する業務。
    ・顧客宛ドキュメント・報告資料の作成、議事録の作成、社内・部内の顧客管理ツールや契約書の運営・管理
    ※金融法人ソリューション部企画グループとの兼務の可能性あり
    想定年収
    400万~1100万円
  • 企業名
    社名非公開:国内トップクラスの規模を誇る資産運用会社
    仕事内容
    ・顧客の求めに応じて運用商品のRFP(Request for Proposal)、商品プレゼン資料を作成し、コンサルタントデータベース(eVestment)を入力・更新する営業支援業務。
    ・RFPは機関投資家およびコンサルタントが運用ファンドの公募を行う際に運用会社に対して、特定の条件や要件に基づいてプロポーザル(提案書)の提出を要求する際に使用される文書。
    ・RFPチームは社内の関係部と連携して情報を収集し、以下のような内容をRFPに記載。
    会社の概要、決算の状況、受託額、件数(資産別、アクティブ・パッシブの別)、商品のラインナップ、組織、人員数、略歴、人材育成・評価、会社の意思決定のプロセス、投資方針、運用スタイル、運用プロセス、リスク管理指標、リスク管理体制、執行体制、売買発注の方針、コンプライアンス、外部監査の状況、行政処分・訴訟の状況、スチュワードシップ関連、株主議決権の行使など。
    想定年収
    別途ご案内致します
  • 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
  • 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
  • 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
  • 質の高い情報と丁寧なサポートを提供

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    中長期的な視点で伴走する、あなたの「パーソナル・エージェント」

  • 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
    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
  • 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
  • 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
    ・MCデジタルの開発アルゴリズム/分析手法のプロダクト化に向けた企画・検討
    ・AI/機械学習を活用した新規事業/新サービス開発の提案、実行支援
    ・クライアントのビジネス課題解決に向けた提案、実行支援
    ・アルゴリズム開発及びシステム導入、データ分析案件のプロジェクト管理
    ・その他新規案件の提案、実行支援
    想定年収
    1000万~2000万円
  • 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
    現在、全産業を俯瞰できる事業ポートフォリオを持つ親会社とともに、業界全体のDXを推進すべく、日本を代表する主要企業のAI活用に取り組んでおり、。様々なお客様とコミュニケーションし、AIビジネスの創出や、AIプロジェクトのマネジメントを遂行する。
    課題設定や技術検討を実施し、データ準備、PoC、検証〜評価~実運用まで、お客様の本質的な課題解決に向けて、AIプロジェクトを完遂するマネージメントを行う。
    想定年収
    1000万~1800万円
  • 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
    社会を変える最新のテクノロジーに情熱を持ち、多様な業界にまたがるプロジェクトで、AIとデジタルツールを駆使したビジネスの変革に取り組む。
    ・プロジェクトのマネジメント・デリバリ
    顧客の課題解決に向けたロードマップの作成・技術検討、実装までの全プロセスを一気通貫で手掛け、プロジェクトを成功に導く。
    ・データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニアとの協働
    データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアと協力し、生成AI、機械学習、数理最適化などを通じて顧客の課題を解決する。PoC(概念実証)の効率化、ビジネスインサイトの提供からシステム/AI SaaSの提供まで、チームと一緒に一貫した開発を行
    想定年収
    700万~1000万円
  • 質の高い情報と丁寧なサポートを提供

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