⁨データ分析⁩関連の求人⁨16⁩選

保険金部では支払の正確性・迅速性・公平性を高度に維持することが重要なミッションです。 近年、請求件数の増加や請求内容の多様化に加え、モラルリスク請求への対応や、将来の商品開発・引受戦略へのデータ活用の重要性が高まっています。 本ポジションでは、過去および現在の保険金・給付金支払データを中心に、各種データ分析ツールを活用して分析・可視化を行い、業務高度化や経営判断に資する示唆を創出していただきます。 保険金・給付金支払データの収集、加工、分析 Tableau、SAS、SQL、Python等を用いたデータ分析・可視化 モラルリスク請求の傾向分析・検知ロジックの検討 分析結果を踏まえた業務プロセス改善の企画・推進 関係部署（商品開発、引受、IT部門等）との連携・情報提供 将来の新商品開発や引受基準見直しに向けた分析支援 （変更の範囲）企画立案・折衝調整・コンサルティング・事務・管理等の業務全般 データに基づき論理的に物事を考え、課題解決に取り組める方 数字やデータから「示唆」を導き、分かりやすく伝えることができる方 生命保険ビジネスや社会的意義のある業務に関心を持てる方 自ら課題を見つけ、主体的に改善提案・行動ができる方 関係者と円滑にコミュニケーションを取り、チームで成果を出せる方 〈組織としてのミッション〉 データ分析を通じた支払業務の高度化・効率化 モラルリスク請求の抑止・早期発見による健全な支払体制の構築 分析結果を将来の商品開発・引受戦略へ還元する仕組みづくり 〈個人としてのミッション〉 担当領域における分析テーマの立案から実行・提案までを主体的に推進 分析スキル・業務理解を活かし、部門内のデータ活用を牽引 将来的には部門のデータ分析をリードする中核人財としての活躍 入社後は、保険金・給付金支払データの分析担当として専門性を発揮し支払部門におけるデータ分析の中核人財としての活躍を期待します。将来的には商品開発・引受部門と連携する横断的データ分析担当やデータ活用戦略を担う企画・マネジメントポジションなど、志向や適性に応じた多様なキャリア形成が可能です。

当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析基盤エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。 当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。 ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか？ 当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、データパイプライン（ETL/ELT）構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 ＼ キャリアチェンジ歓迎 ／ バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 （1）データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 （2）クラウド基盤（AWS/GCP）の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 （3）ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携（課題のヒアリング〜改善提案） ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ）AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、全体として ビジネス（顧客折衝）3割：エンジニアリング（設計・実装）7割 程度となります。 顧客折衝の割合 ウォーターフォール型案件： 　ビジネス1割：実装9割（技術寄り・構築フェーズ中心） アジャイル型案件： 　ビジネス4割：実装6割（分析者・事業部との対話が多い） ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 ■ このポジションで得られるスキル ・ クラウド × 大規模データの基盤構築スキル ・ DWH設計、データモデリング ・ ETL/ELTパイプライン設計・構築 ・ 分析者・事業部門と協働する要件整理スキル ・ AI/BI領域のデータ基盤知識 ・ 0→1構築／改善／運用の全フェーズ経験 案件事例 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業： AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー： 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー： 顧客データを一元化し、マーケティング施策

三井住友海上火災保険株式会社は、グローバルトップクラスの保険・金融グループを目指す、国内最大級の損害保険会社です。現在、国際会計基準（IFRS）の導入や海外事業の急速な拡大という歴史的な転換期にあり、データ駆動型の経営体制への進化を加速させています。 ■募集背景 国際会計基準（IFRS）への移行に伴い、決算業務は「過去の実績集計」から「将来予測に基づく高度な財務分析」へと進化しています。膨大なデータを精緻に分析し、経営の意思決定に直結する未来の数値を描き出す体制を強化するため、数理的素養を持つ専門人財を増員募集いたします。 ■ミッション 高度な数理・データ分析スキルを駆使し、規律ある予測型決算と業績管理を実現することがミッションです。フォワードルッキングな財務分析を通じて、経営層の意思決定とグループ全体の持続的成長を強固に支える一翼を担っていただきます。 ■職場紹介 2025年度に組織拡充されたグループで、約45名が在籍しています。20代、30代が中心（約75％）で、金融・保険業界出身者のみならず、異業界でデータ分析や数理モデリングに携わってきた多様なメンバーが活躍しています。