SAS

Analytical Consultant

Job Locations JP-Tokyo
Requisition ID
20036508
Job Category
Consulting
Travel Requirements
None

SASとは?

企業の経営課題解決をを援するアナリティクス・ソフトウェアとサービスのリーディングカンパニーです。アメリカで1976 年に創業して以来、40 年以上連続した成長を続けており、全世界で約83,000 サイトで SAS が採用されています。1985 年のオフィス設立以来、国内において 1500社以上の実績を誇り、幅広い顧客にアナリティクス・ソフトウェアとサービスをご活用いただいております。SASでは、アメリカ本社を始め数多く国で、毎年GPTW(働きがいのある会社)のサーベイで上位にランキングされています。

 

アワード

  • 2020年版の「働きがいのある会社」ランキングで、アジア地域におけるベストカンパニーの1社に選出
  • 2020年版 日本における「働きがいのある会社」ランキングにて3年連続ベストカンパニー

 

部門】Risk Solution統括部

 

ポジションAnalytical Consultant

 


職務概要】

  • データ分析サービスを通してSASのリスク管理業務ソリューションの有用性を訴求します。
  • 主に金融機関の財務リスク管理に関連したデータ分析を通して、お客様の課題を分析。施策検討や効果検証の材料を提供します。
  • SASが提供するデータ分析機能やスキルのお客様への訴求を通じて、ビジネスアナリストとしてSASが相談相手になりうることを認知して頂きます。

 

【仕事内容】

  • ビジネス課題に対する分析プロセスの組立てや、お客様とのディスカッションをします。また、結果の業務活用を意識したプロセスの組立てを行います。
  • 分析では、SAS分析ツール(Enterprise Guide, Enterprise Miner, Viya(VDMML))を用いて頂きます。(例:データ加工からレポート作成を実施します。)
  • お客様のビジネスモデルの理解、分析結果に基づく計数の試算(B/S, P/L, リスク量)を行います。
  • 業務活用の設計、業務オペレーションへの適用をします。

 

【必須条件】

  • 3年以上のビジネスデータの分析経験
  • 統計ツールを用いたモデリング経験(ツールは問わない)
  • 業務ユーザーに対するプレゼンテーション
  • 統計知識

 

【あればプラスとなる条件】

  • 金融機関のデータを用いた分析経験
  • 統計ツールを用いたモデリング経験(SAS経験有)

 

◆勤務地 東京本社

 

Why SAS

  • We love living the #SASlife and believe that happy, healthy people have a passion for life, and bring that energy to work. No matter what your specialty or where you are in the world, your unique contributions will make a difference. 
  • Our multi-dimensional culture blends our different backgrounds, experiences, and perspectives. Here, it isn’t about fitting into our culture, it’s about adding to it - and we can’t wait to see what you’ll bring.

 

SAS is an equal opportunity employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, national origin, disability status, protected veteran status or any other characteristic protected by law.

#LI-JE1

Options

Sorry the Share function is not working properly at this moment. Please refresh the page and try again later.
Share on your newsfeed