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お問い合わせ番号:673575 最終確認日:2026年09月28日

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データサイエンティスト

株式会社ビットエー

お問い合わせ番号:673575 最終確認日:2026年09月28日

AIによるこの求人の要約

  • デジタルパートナー事業部にて、Pythonや機械学習モデルの実装経験を活かし、ビジネス課題を解決するデータサイエンティスト業務
  • 年収は600万円から1000万円が目安。固定給制で月4万円までの通勤手当あり
  • 勤務地は東京都品川区。土日祝休みの完全週休二日制で年間休日は120日。月平均残業時間は13時間
こんな女性におすすめ!
  • 公私のバランスをとりたい
  • 成果相応に稼ぎたい
  • 未経験から挑みたい

※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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勤務条件

雇用形態 正社員
試用期間:有/6ヶ月
備考:試用期間中の労働条件に変更はありません。
給与 [想定年収] 600 ~ 1000 万円
[月給] 42.8 ~ 71.4 万円
[給与形態] 固定給制(月給制)
[年収例] 経験/能力を考慮の上、同社規定により決定


比べて!市場データ

  • Web・広告・メディア業界の平均年収:668.4万円
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均年収:573.0万円
勤務地 [勤務地1] 東京都 品川区 西五反田1-1-8 NMF五反田駅前ビル7F
[勤務地2] 東京都
[変更の範囲] 有 [受動喫煙対策]屋内全面禁煙
執務スペースでの喫煙禁止
勤務時間 [勤務時間] 10:00 ~ 19:00(実働:8時間00分)   休憩時間:60分
[平均残業時間] 13時間/月
[みなし残業] 基本給:26.2~47.6万円
みなし残業手当額:11.1~18.3万円
月のみなし時間:45.0時間
みなし時間超過時に別途残業代を支給:支給あり
[フレックスタイム] 無

比べて!市場データ

  • Web・広告・メディア業界の平均残業時間:22時間/月
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均残業時間:22時間/月
休日・休暇 [年間休日] 120日
[年次有給休暇] 10~20日
土曜日日曜日祝日年末年始夏季慶弔特別産休育児
完全週休2日制/土日祝日休み/年間休日120日以上/有給休暇/年末年始休暇/慶弔休暇/産前産後休暇/育児休暇/ワクチン接種休暇制度
手当・福利厚生 通勤手当 残業手当
【社会保険・手当】
健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険・社会保険完備(関東ITソフトウェア健康保険組合)
・ストレスチェック制度実施
・通勤手当(月4万円まで)
・出張手当制度
 【スキルアップ・キャリア支援】書籍購入費支給・セミナー参加費支給・副業可
・社内勉強会・資格取得支援・マネジャーとの定期面談(1on1) 【インセンティブ】勤続報酬制度(勤続3年経過ごとに30万円報奨金+3連続有給の付与)・社員紹介制度・社内表彰制度 ※そのほか会社の特色に記載
昇給・賞与 [昇給]年1回
[賞与]年2回
保険 健康 厚生年金 雇用 労災

求人情報

業務内容

【データサイエンティストの募集です!】
デジタルパートナー事業部では、データサイエンティストとして、ビジネスの課題を解決し、新しい価値を生み出すためのお手伝いをしてくださる方を募集しています。
データ活用やAI技術を社会に役立てることを一緒に進めていきませんか。
従来のデータ分析や分析結果の抽出だけでなく、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の分野まで、幅広くご活躍いただけるお仕事です。
ビジネス部門と緊密に協力しながら、必要なことの定義からモデル作成、システム開発、そして運用まで、全てを一貫して担当していただきます。
これにより、製品の成長とビジネスへの大きな影響を、技術的な面からリードしていただくことを期待しています。

【主な業務内容】
・ビジネス上の課題を詳しくお伺いし、必要なことを明確にします。そして、データに基づいた課題解決の計画を立てます。
・データを抽出し、使いやすい形に整え、基本的な集計を行い、そこから大切な情報を見つけ出します。
・機械学習やディープラーニングを使って、未来を予測するモデルや、何かを推測するモデルを作り、その性能を評価し、より良くしていきます。
・機械学習モデルを組み込んだ推論API(プログラム同士をつなぐ仕組み)の開発や、決められた時間に自動で処理を行うバッチ処理の構築を行います。
・GCP、AWS、Azureなどのクラウドリソース(インターネット上にあるコンピューターの資源)を利用して、インフラ(基盤)の構築や管理(IaCという方法で)、そしてシステムの監視を行います。
・モデルの精度を常にチェックし、運用を改善していくことで、MLOps(機械学習の運用を効率化する取り組み)を実践します。

【データサイエンティストの募集です!】

デジタルパートナー事業部では、データサイエンティストとして、ビジネスの課題を解決し、新しい価値を生み出すためのお手伝いをしてくださる方を募集しています。
データ活用やAI技術を社会に役立てることを一緒に進めていきませんか。
従来のデータ分析や分析結果の抽出だけでなく、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の分野まで、幅広くご活躍いただけるお仕事です。
ビジネス部門と緊密に協力しながら、必要なことの定義からモデル作成、システム開発、そして運用まで、全てを一貫して担当していただきます。
これにより、製品の成長とビジネスへの大きな影響を、技術的な面からリードしていただくことを期待しています。

【主な業務内容】

・ビジネス上の課題を詳しくお伺いし、必要なことを明確にします。
そして、データに基づいた課題解決の計画を立てます。
・データを抽出し、使いやすい形に整え、基本的な集計を行い、そこから大切な情報を見つけ出します。
・機械学習やディープラーニングを使って、未来を予測するモデルや、何かを推測するモデルを作り、その性能を評価し、より良くしていきます。
・機械学習モデルを組み込んだ推論API(プログラム同士をつなぐ仕組み)の開発や、決められた時間に自動で処理を行うバッチ処理の構築を行います。
・GCP、AWS、Azureなどのクラウドリソース(インターネット上にあるコンピューターの資源)を利用して、インフラ(基盤)の構築や管理(IaCという方法で)、そしてシステムの監視を行います。
・モデルの精度を常にチェックし、運用を改善していくことで、MLOps(機械学習の運用を効率化する取り組み)を実践します。



変更の範囲:有
全ての業務への配置転換あり
必要な経験 ・Pythonを用いた実務経験(2年以上/Web・API開発経験を含む)
・機械学習モデルの実装経験、および各種評価指標(精度、AUC、RMSEなど)に関する深い理解
・SQLを用いたデータ抽出・操作の実務経験
・GCP/AWS/Azure などクラウド環境の利用・操作経験
・Pythonを用いた実務経験(2年以上/Web・API開発経験を含む)
・機械学習モデルの実装経験、および各種評価指標(精度、AUC、RMSEなど)に関する深い理解
・SQLを用いたデータ抽出・操作の実務経験
・GCP/AWS/Azure などクラウド環境の利用・操作経験
必要な免許・資格 特になし
学歴 不問

企業情報

企業名 株式会社ビットエー
企業HP https://bita.jp/company/
本社所在地 〒1410031 東京都 品川区 西五反田 1-1-8 NMF五反田駅前ビル 7F
事業内容
設立年月日 2011年 7月 1日
代表者 吉田雅史
資本金 3159万700円
従業員数 300名

比較情報

同じ業界の比較 Web・広告・メディア業界
【平均年収】
668.4万円
【平均残業時間】
22時間/月
売上に直結するスキルへの需要で給与は高い水準。働き方改革や制作プロセスの変化により、残業は改善傾向。
同じ職種の比較 データサイエンティスト・データアナリスト
【平均年収】
573.0万円
【平均残業時間】
22時間/月
高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】
面接アドバイス
トレンドの移り変わりが速い業界です。業務経験に基づく感性を言語化して伝える必要があります。事前にその企業の媒体やSNSを研究し、「なぜ心が動いたか」を具体的に話せると熱意が届きやすいでしょう。

【よくある質問と攻略ヒント】

「自社メディアの改善点や好きなコンテンツ」を問われることが多いです。単に感想を述べるのではなく、ターゲット層や競合との違いを分析した上で、自分ならどうしたいかという視点で答えるのが好印象のコツです。
【職種別】
面接アドバイス
数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。

【よくある質問と攻略ヒント】

「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別
面接アドバイス
  • 公私のバランスをとりたい

    「残業したくない」という希望を伝えると貢献意欲を疑われてしまうかも。時間内の生産性を強調すると好印象でしょう。「限られた時間で効率よく仕事を進めた過去の工夫」を伝えるのが、信頼を得るコツです。

  • 成果相応に稼ぎたい

    「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎

  • 未経験から挑みたい

    「教えてもらう」受け身ではなく「自ら学び、早く戦力になりたい」自走姿勢をアピールしましょう。「これまでの経験をどう新しい仕事に活かすか」を具体的に伝えれば、熱意だけでない行動力の裏付けになるでしょう。

【データの引用・算出について】
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ(2026年4月時点)を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース(2026年4月時点)に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

応募の流れ

  • ご登録

    STEP01

    ご登録

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  • キャリアカウンセリング

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    キャリアカウンセリング

    あなた専任のキャリアアドバイザーがオンラインや電話で面談をさせていただきます。

  • 求人のご紹介

    STEP03

    求人のご紹介

    カウンセリングでお伺いした情報からあなたに最適な求人をご紹介いたします。

  • 書類作成・応募・推薦

    STEP04

    書類作成・応募・推薦

    応募書類のサポートや、応募手続き代行など、徹底的にサポートいたします。

  • 面接・選考

    STEP05

    面接・選考

    想定質問の提示や模擬面接などの面接対策で、サポートいたします。

  • 内定・入社

    STEP06

    内定・入社

    年収交渉や、入社日などの交渉もキャリアアドバイザーが代行!

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