【データサイエンス】大手損害保険会社における顧客LTV予測モデル構築PoC支援案件・求人

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案件詳細: 大手損害保険会社において、顧客LTV（顧客生涯価値）の向上を目的とした予測モデル構築PoCを実施します。顧客属性・契約情報等を活用し、期待契約期間や期待加入契約数を予測するモデルを構築します。分析方針や評価方法の検討から顧客と協議しながら推進いただくPL／データサイエンスリードを募集します。
開発言語: Python データサイエンスデータ分析機械学習 AI
必須スキル・経験: 顧客データ、契約データ等の表形式データを用いた予測モデル構築経験データ分析PoCにおける分析方針設計～顧客報告までの一貫した推進経験顧客折衝を伴う分析案件のリード経験（メンバへの指示・レビュー含む） Python／SQLを用いたデータ加工・モデリングの実務経験
尚可スキル・経験: LTV予測、解約・継続予測、クロスセル予測の経験生存時間分析等、期間予測モデリングの知見保険・金融業界でのデータ分析経験
職種・ポジション: AIエンジニアプロジェクトマネージャー(PM)データサイエンティストデータエンジニアシステムエンジニア(SE)ITエンジニア
業界: 金融
募集背景: 経営課題である既存顧客一人あたりのLTV向上に向け、予測モデル構築の検討を進めています。分析計画・到達基準の策定から顧客と協議しながら推進いただくPL／データサイエンスリードを募集します。
開発環境: Python, SQL
参画時期: 2027/01
案件公開日時: 2026/10/13 20:15:31

おすすめポイント

保険業界では、顧客一人あたりの価値最大化が重要な経営課題となっています。本案件は、データサイエンスの専門知識を駆使して顧客LTV予測モデルを構築し、この課題解決に貢献するプロジェクトです。分析方針の策定から顧客折衝までを一貫して担当することで、データサイエンスリードとしての経験を深めることができます。

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