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★ネイチャーインサイトってどんな会社？
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私たちネイチャーインサイトは、1995年にSAS Institute Japanの第一期コンサルティングパートナーに認定された、
データ活用領域のスペシャリスト集団です。

「SAS」は、かつてアポロ計画にも採用された歴史を持ち、
登場から50年以上を経た現在も、
世界中の企業で信頼されるデータ解析のデファクトスタンダードです。

あらゆるビジネスがデータと直結する現代。
膨大な蓄積データから「次の一手」を導き出すビッグデータ活用は、企業の死活問題を握る最重要課題となっています。
私たちはSASを筆頭に最新のテクノロジーを駆使して企業の意思決定を支えています。

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★SAS、そして最新プラットフォームの強み
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ネイチャーインサイトが強みとするのは、単なるデータの可視化に留まらず、
未来の動向を予測する「高度なアナリティクス」です。

現在は、長年培ったSASの深い知見をベースに、
Databricksに代表されるレイクハウス・プラットフォームや、
Python等を用いたオープンソース環境など、時代の先端を行く技術を積極的に取り入れています。

★進化するデータ活用支援★
抜群の安定感を誇る「SAS」と、大量のデータを高速かつ柔軟に処理できる「Databricks」。
これらを組み合わせることで、
従来型のシステムから最新のクラウド環境まで、あらゆるお客様に最適なデータ戦略を提供しています。

私たちは、こうした高度な技術を持つエンジニアや分析者を、
充実した社内研修によりゼロから育成しています。
多くのIT未経験者をプロのコンサルタントへと育て上げてきた確かな実績があります。

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★ネイチャーインサイトの事業
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ネイチャーインサイトは、主にデータアナリティクスを通じて
顧客の課題発見から解決までを一気通貫でサポートするような業務や
ネイチャーインサイトのビジネスは主に、データアナリティクスを用いて
クライアント先でデータ加工から解析までを支援するオンサイトサポート、
BIツールを使用してレポーティングシステムを開発する事業などを展開しています。


私たちの仕事は、金融機関、通信キャリア、製薬会社といった大手企業の事業戦略に直接関与する、
非常に社会的貢献度の高いものです。

現在はSASのスペシャリストとしての地位を堅持しつつ、
Databricksをはじめとする最新プラットフォームやミドルウェアを柔軟に使い分け、
多様化するお客様のニーズに応える「データ活用のプロ集団」としてさらなる成長を続けています。

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★データ分析者について
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当社は高度なデータ分析サービスを提供し、
お客様のビジネス成長に貢献してまいりました。

これまで培ってきた確かな実績と、
大規模データ処理や機械学習モデルの構築・運用まで一貫して手掛ける技術力で、お客様の多様なデータ分析ニーズに対応しています。

当社のデータサイエンティストの仕事は、
高度なデータサイエンスと機械学習エンジニアリングを駆使して、お客様のビジネス課題を解決へと導くことです。

当社の一員として、様々なデータ分析プロジェクトに共に携わっていただける方を募集しております！！

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★働く環境
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月残業は平均20時間程度で、プライベートも充実。
リモート勤務可能なプロジェクトもありますので、ご希望に合わせて比較的自由な働き方が可能です。
仕事面でのサポートと合わせてワークライフバランスを大切にします！

◆◇ビックデータの活用・分析を行うデータサイエンティスト／Best Data Scientist Award受賞企業／豊富なカリキュラム・研修制度有／残業時間20H以下／週3リモート◆◇

当社は高度なデータ分析サービスを提供し、お客様のビジネス成長に貢献してまいりました。

これまで培ってきた確かな実績と、大規模データ処理や機械学習モデルの構築・運用まで一貫して手掛ける技術力で、お客様の多様なデータ分析ニーズに対応しています。

当社のデータサイエンティストの仕事は、高度なデータサイエンスと機械学習エンジニアリングを駆使して、お客様のビジネス課題を解決へと導くことです。
当社の一員として、様々なデータ分析プロジェクトに共に携わっていただける方を募集しております。

■業務内容※変更の範囲：会社の定める業務
【データ分析】
SASやDatabricksなどの分析環境を活用し、データの加工から分析、そして結果の可視化まで、一連のデータ分析業務を行います。
また、ヒアリングを通じて、お客様が抱えるビジネス課題を特定し、課題解決に向けた分析を企画・設計・提案します。

【モデルの構築・運用（MLOps）】
私たちは、分析設計から実装・開発、運用まで、一貫したサービスを提供しています。
さらに、モデルの実験管理、学習・デプロイの自動化、パフォーマンス監視などを導入することで、
継続的な改善を実現するMLOpsソリューションも提供しています。

【人材育成への貢献】
電気通信大学の「データアントレプレナーフェロープログラム」に参画するほか、
東京科学大学では非常勤講師としてテキストマイニングやLLMの講義を担当するなど、
高度なデータ関連人材の育成にも力を入れています。

■実際の案件事例
製薬　：営業チャネルの実施回数最適化、マーケティング活動の効果検証
医療　：有害事象・合併症の要因分析
保険　：保険の不正請求検知
銀行　：ローン需要予測とターゲティング最適化
通信　：架電業務におけるコンタクト率の向上
不動産：賃貸マンションにおける適正賃料の予測

◆◇ビックデータの活用・分析を行うデータサイエンティスト【ポテンシャル枠採用】／Best Data Scientist Award受賞企業／残業時間20H以下◆◇

当社は高度なデータ分析サービスを提供し、お客様のビジネス成長に貢献してまいりました。

これまで培ってきた確かな実績と、大規模データ処理や機械学習モデルの構築・運用まで一貫して手掛ける技術力で、お客様の多様なデータ分析ニーズに対応しています。

当社のデータサイエンティストの仕事は、高度なデータサイエンスと機械学習エンジニアリングを駆使して、お客様のビジネス課題を解決へと導くことです。
当社の一員として、様々なデータ分析プロジェクトに共に携わっていただける方を募集しております。

■業務内容※変更の範囲：会社の定める業務
【データ分析】
SASやDatabricksなどの分析環境を活用し、データの加工から分析、そして結果の可視化まで、一連のデータ分析業務を行います。
また、ヒアリングを通じて、お客様が抱えるビジネス課題を特定し、課題解決に向けた分析を企画・設計・提案します。

【モデルの構築・運用（MLOps）】
私たちは、分析設計から実装・開発、運用まで、一貫したサービスを提供しています。
さらに、モデルの実験管理、学習・デプロイの自動化、パフォーマンス監視などを導入することで、
継続的な改善を実現するMLOpsソリューションも提供しています。

【人材育成への貢献】
電気通信大学の「データアントレプレナーフェロープログラム」に参画するほか、
東京科学大学では非常勤講師としてテキストマイニングやLLMの講義を担当するなど、
高度なデータ関連人材の育成にも力を入れています。

■実際の案件事例
製薬　：営業チャネルの実施回数最適化、マーケティング活動の効果検証
医療　：有害事象・合併症の要因分析
保険　：保険の不正請求検知
銀行　：ローン需要予測とターゲティング最適化
通信　：架電業務におけるコンタクト率の向上
不動産：賃貸マンションにおける適正賃料の予測

◆◇ビックデータの活用・分析を行うデータサイエンティスト／Best Data Scientist Award受賞企業／豊富なカリキュラム・研修制度有／残業時間20H以下／週3リモート◆◇

当社は高度なデータ分析サービスを提供し、お客様のビジネス成長に貢献してまいりました。

これまで培ってきた確かな実績と、大規模データ処理や機械学習モデルの構築・運用まで一貫して手掛ける技術力で、お客様の多様なデータ分析ニーズに対応しています。

当社のデータサイエンティストの仕事は、高度なデータサイエンスと機械学習エンジニアリングを駆使して、お客様のビジネス課題を解決へと導くことです。

当社の一員として、様々なデータ分析プロジェクトに共に携わっていただける方を募集しております。

■業務内容※変更の範囲：会社の定める業務
【データ分析】
SASやDatabricksなどの分析環境を活用し、データの加工から分析、そして結果の可視化まで、一連のデータ分析業務を行います。また、ヒアリングを通じて、お客様が抱えるビジネス課題を特定し、課題解決に向けた分析を企画・設計・提案します。

【モデルの構築・運用（MLOps）】
私たちは、分析設計から実装・開発、運用まで、一貫したサービスを提供しています。さらに、モデルの実験管理、学習・デプロイの自動化、パフォーマンス監視などを導入することで、継続的な改善を実現するMLOpsソリューションも提供しています。

【人材育成への貢献】
電気通信大学の「データアントレプレナーフェロープログラム」に参画するほか、東京科学大学では非常勤講師としてテキストマイニングやLLMの講義を担当するなど、高度なデータ関連人材の育成にも力を入れています。

■実際の案件事例
製薬　：営業チャネルの実施回数最適化、マーケティング活動の効果検証
医療　：有害事象・合併症の要因分析
保険　：保険の不正請求検知
銀行　：ローン需要予測とターゲティング最適化
通信　：架電業務におけるコンタクト率の向上
不動産：賃貸マンションにおける適正賃料の予測