募集要項
- 募集背景
- 次世代を築く10年計画での自社IT部門の強化と体制整備
- 仕事内容
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デジタル戦略部デジタル戦略推進グループにて、データサイエンティストとして、経営課題の解決やデジタル戦略部デジタル戦略推進グループにて、データサイエンティストとして、経営課題の解決や
ビジネスの高度化等の新たな価値創出に向けたデータ利活用を中心的な立場で担っていただきます
ビジネスの高度化等の新たな価値創出に向けたデータ利活用を中心的な立場で担っていただきます。
当社のAI活用は「お客さま向け」と「従業員向け」の両面で進んでおり、お客さまに対しては最適な
保険のご提案や、健活年齢の算出など保険の枠組みを超えて健康維持をサポートするアドバイスの提供、
アプリの操作履歴やメールへの反応をもとにしたレコメンドなどに取り組んでいます。従業員に対しては、
営業支援ツールへのAI活用に加え、データレイクのメタデータ整備とAIエージェントの活用により、
これまでExcelで手作業していた統計集計・グラフ作成を日本語ベースで自動化するなど、業務高度化・
工数削減を実現しています。
仕事の進め方としては、全社の担当部へのヒアリング（年度末の定期ヒアリングや随時の相談・提案）で
課題を抽出し、分析設計、PoC・効果検証、担当部と伴走しての実装・運用まで、一貫して関わることが
できます。現在約27～28件の案件が並走しており、今回ご入社いただく方には、リーダーとして若手
メンバー（20代中心・約18名）の育成と、各案件のリーディングを中心的に担っていただくことを期待
しています。若い組織をこれから形づくっていくフェーズであり、チームビルディングからかかわれる点も
大きな魅力です。
【業務内容】
・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計
・データ分析業務の推進（AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど）とプロジェクトのリー
ディング
・若手データサイエンティストの育成・マネジメント
・データ活用基盤の整備・管理（データレイクへのデータ蓄積等は情報システム部と連携）
・データ分析人財の教育（社内研修の企画立案や講師など。生成AI・データエンジニアリング等、技術進化
に合わせた研修内容の拡充）
【特徴や魅力】
・お客さまの健康診断データを時系列で追いかけられるヘルスケアデータなど、秘匿性が高く一般には
決して公開されない貴重なデータを扱えることは、データサイエンティストにとって大きな魅力です。
将来の疾病予測など、可能性の大きな分析テーマに挑戦できます。
・自社の重要データに直接触れながら、課題設定から分析、施策提案、実装、効果検証まで一気通貫で
携わることができます。
- 応募資格
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- 必須
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【MUST（必須条件）】
・Pythonによるプログラミング経験
・SQLによるデータ加工経験
・AI・機械学習を正しく理解したうえでの実務経験（業界不問）
※ライブラリを叩いて結果を出すだけのレベルではなく、ディープラーニング・ニューラルネットワークの
モデルを自ら構築し、チューニングを行なった経験（理論を理解していることの証明として重視します）
- 歓迎
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【WANT（歓迎条件）】
・データ分析プロジェクトのリーダー・マネジメント経験
・データベースやデータウェアハウスにかかる知識、データの探索・加工や品質管理の経験
（データエンジニアリング力）
・機械学習・生成AI等の新しい技術動向へのキャッチアップ
- 募集年齢(年齢制限理由)
- 30～39才 （定年年齢を上限として募集するため）
- フィットする人物像
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【求める人物像】
・デジタル技術およびデータを活用したビジネス計画の達成に向けて、データ利活用を中心的な立場で推進できる方
・担当部署へのヒアリング力・課題抽出力があり、課題抽出から解決までの提案ができる方（分析スキルが高くても、
関係者との会話・コミュニケーションが難しい方はフィットしません）
・若手メンバーを育てながらプロジェクトをリーディングできる方
・進歩の早い機械学習・AIの新技術にアンテナを張り、学び続けられる方
- 雇用形態
- 正社員。試用期間：3ヶ月（試用期間中の勤務条件：変更無）
- ポジション・役割
- データサイエンティストとして、経営課題の解決や ビジネスの高度化等の新たな価値創出
- 勤務地
- 東京都千代田区丸の内
- 勤務時間
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就業時間：所定労働時間：7時間（休憩60分）、標準労働時間：9:00～17:00
・フレックスタイム制（コアタイム：無）
・時間外労働有無：有（残業手当：有、残業時間に応じて別途支給）
- 年収・給与
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700万円 ～ 1300万円
固定残業手当/月45時間含む。超過した時間外労働の残業手当は追加支給
通勤手当は別途支給
- 待遇・福利厚生
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・社内預金、社内保険、退職金など
・社会保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
・住宅：代用社宅
・メンター制度
・分野別講義（半年に1回）
※ワーク・ライフ・マネジメント関連制度"
- 休日休暇
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・年間120日
・完全週休二日制（土曜・日曜）、祝日
・その他（年末年始、その他特別休暇）
・有給休暇：入社半年経過時点10日（勤続年数満1年以内：21日、勤続年数満1年以上：23日）
・産前産後休暇・育児休職：制度あり・実績あり（男性の育児休職取得率100%）
・キッズサポート休暇（子どもの学校行事・予防接種等でも取得可能）、介護のための休暇
- 選考プロセス
- 書類選考、適性検査2種（論理的思考力を問うもの／ストレス耐性）、面接2回
- キャリアパス・評価制度
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【研修・育成制度】
全社的にデータ利活用の教育体制が整っており、全職員が受講する研修の中にデータ分析講座が組み込まれて
いるため、ヒアリング先の担当部にもデータ分析への基礎理解が浸透しています。また、チャレンジを応援
する風土があり、人工知能学会での論文発表・登壇の実績（今年度3～4名、来年度は9～10名規模で論文執筆を
計画）など、学術面での活動も後押しされています。
