コンサルファームへの転職
エンジニアからコンサル
未経験からコンサル
【データサイエンティスト(ビジネス職) 】※経験者のみ
シンプレクス・ホールディングス株式会社
年収
800〜1500万円
勤務地
東京都/港区
職種
データアナリスト・データサイエンティスト
業務内容
事業方針
シンプレクスがこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。
業務内容
1. セールスやアカウントリーダと共に新規案件の提案
2. 顧客とのコミュニケーションから課題を整理し、分析、事業改善に貢献
3. 分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成
金融機関を中心とした既存顧客の業務効率化・高度化の実現に向けて分析のリードを担っていただきます。
また、セールスやコンサルタントと共に金融機関だけでなく様々な企業の分析案件を開拓することも期待しています。
分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。
機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。
案件例
市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。
当社の強み
顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域(銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等)においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー(AI、クラウド等)を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。
(1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。
(2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。
社内の雰囲気
分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。
数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です
アサインの考え方
2020年度よりリソースマネジメントグループ(RMG)が創設され、PJにアサインされている全メンバー(PM含む)のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層+RMG+コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。
評価の考え方
年に1度、「札入れ(ふだいれ)」と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか?」という視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。
弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。
シンプレクスがこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。
業務内容
1. セールスやアカウントリーダと共に新規案件の提案
2. 顧客とのコミュニケーションから課題を整理し、分析、事業改善に貢献
3. 分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成
金融機関を中心とした既存顧客の業務効率化・高度化の実現に向けて分析のリードを担っていただきます。
また、セールスやコンサルタントと共に金融機関だけでなく様々な企業の分析案件を開拓することも期待しています。
分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。
機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。
案件例
市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。
当社の強み
顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域(銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等)においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー(AI、クラウド等)を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。
(1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。
(2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。
社内の雰囲気
分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。
数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です
アサインの考え方
2020年度よりリソースマネジメントグループ(RMG)が創設され、PJにアサインされている全メンバー(PM含む)のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層+RMG+コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。
評価の考え方
年に1度、「札入れ(ふだいれ)」と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか?」という視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。
弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。
応募条件
必須経験
以下、データ分析業務全般の経験
・課題整理
・仮説構築
・プランニング
・データ収集
・EDA
・実装/テスト
・効果検証
・レポーティング
・ステークホルダーへの調整
数名以上の分析チームにおけるマネジメント、メンバー育成
機械学習ライブラリを用いたモデリング
歓迎経験
データ分析案件のセールス
新規事業の企画、実行
データ分析の受託案件のリード
BIツールを用いたデータの可視化
AWS等のクラウド技術の基礎知識
Kaggle等データ分析コンペティションの参加経験
以下、データ分析業務全般の経験
・課題整理
・仮説構築
・プランニング
・データ収集
・EDA
・実装/テスト
・効果検証
・レポーティング
・ステークホルダーへの調整
数名以上の分析チームにおけるマネジメント、メンバー育成
機械学習ライブラリを用いたモデリング
歓迎経験
データ分析案件のセールス
新規事業の企画、実行
データ分析の受託案件のリード
BIツールを用いたデータの可視化
AWS等のクラウド技術の基礎知識
Kaggle等データ分析コンペティションの参加経験
福利厚生
・各種社会保険完備
・従業員持株会
・死亡/高度障害補償(自己負担ゼロ)
・慶弔見舞金
・夕食ビュッフェ(自己負担ゼロ)
・23時以降タクシー費用負担あり
勤務時間
勤務時間…9:00~18:00
フレックスタイム制(コアタイム10:00~15:00)
※役職に応じて勤務形態が変わります
※インターバル12時間推奨(退社時間~出社時間の間を12時間以上あける)
選考プロセス
書類選考 → オンライン試験(論理思考力テスト) → 面接2~3回 → 内定
※面接では人事部マネージャー、人事部長にお会いいただきます。
※書類合格後はオンライン試験のご案内となりますので、推薦時にPCメールアドレスを記載ください。(会社アドレス不可)
組織の魅力
経営直下で、一つの事業部として人事部門が確立しています。経営陣との距離が近く、社内の「人」にまつわる業務を一手に引き受け、労務業務を除くあらゆる人事業務を経験することができます。採用~育成・研修、制度企画運用まで幅広く担当するゼネラリストとしてキャリアを築いていくか、何かしらの専門性を追求していくかは、志向性・適性に合わせて考えていくことが出来ます。既存の事例や制度を踏襲するのではなく、常に自ら企画して運営していくポリシーがあります。新しい提案は積極的に取り入れ、「まずやる」という考え方が根強い環境です。
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圧倒的コンサル転職支援
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会社プロフィール
会社名
シンプレクス・ホールディングス株式会社
業種
IT系コンサルティング,IT・通信・インターネット
事業内容
金融機関の収益業務に関わるシステムのコンサルティング業務、システム開発業務、保守・運用業務
弊社取り扱い企業例
21年目の実績と信頼があるコンサルティングファームが運営するコンサル専門の転職支援サービスだからこそ、
一般には公開されていない企業の求人を紹介するだけでなく、今後の企業の成長性なども考慮して、最適な転職先をご提案することができます。
コンサルティングファーム
- ボストンコンサルティンググループ
- デロイト トーマツコンサルティング合同会社
- PwCコンサルティング株式会社
- EYストラテジーアンドコンサルティング株式会社
- アクセンチュア株式会社
- アビームコンサルティング株式会社
- ガートナージャパン株式会社
- 株式会社クニエ
- 株式会社ベイカレントコンサルティング
- 株式会社コーポレイトディレクション
- スカイライトコンサルティング株式会社
- 株式会社経営共創基盤
- 株式会社野村総合研究所
- 株式会社三菱総合研究所
- 株式会社NTTデータ経営研究所
- 株式会社日本総合研究所
※その他ブティックファームを含め、50社以上のコンサルティングファームへご紹介が可能です。
事業会社
- アフラック生命保険株式会社
- RPAホールディングス株式会社
- 株式会社エス・エム・エス
- 沖電気工業株式会社
- 株式会社オンワードホールディングス
- Sansan株式会社
- 株式会社スクウェア・エニックス
- ソフトバンクグループ株式会社
- 株式会社トライアルカンパニー
- 株式会社トリドールホールディングス
- 日本たばこ産業株式会社
- 株式会社博報堂
- 株式会社パンパシフィックインターナショナルホールディングス
- 株式会社ビジョナリーホールディングス
- 株式会社ファイントゥデイ資生堂
- 三井物産株式会社
※その他100社以上の事業会社ポストコンサルポジションへご紹介が可能です。
(※企業名五十音順)
専門特化企業
- 株式会社アイスタイル
- 株式会社インフキュリオン
- 株式会社エクサウィザーズ
- 株主会社グロービス
- connectome.design株式会社
- GSX株式会社
- 株主会社SHIFT
- 株主会社JDSC
- 株式会社ジャフコ
- トランスコスモス株式会社
- 株式会社日本M&Aセンター
- 株式会社 PKSHA Technology
- 株式会社ハイドロ総合技術研究所
- 株式会社ブレインパッド
- 株主会社ブロードリーフ
- 株式会社MICIN
※その他50社以上の専門特化企業へご紹介が可能です。
(※企業名五十音順)
ハイパフォキャリアの実績
登録者の7割が20~40代
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