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データサイエンティスト/アナリスト×正社員
の転職・求人特集

更新日:2026/06/27

データサイエンティスト/アナリスト

データアナリストの仕事内容

データの解析と洞察を提供し、比較的に基本的な統計手法を用いてデータを分析し、トレンドやパターンを特定することが多いです。

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公開求人252件中 199-216件表示

シニア*プロダクトグロースエンジニア【リモート・フルフレ/残業少/休日140日/全国から勤務可】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • パパママ社員活躍中
  • 学歴不問
  • フレックス
  • リモート勤務応相談
想定年収 5121539万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
リクルートグループの膨大なデータを利用して多様な事業を横断して支える「プロダクトグロースエンジニア(PGE)」として
データパイプラインやデータアプリケーションなど様々なプロダクトの開発業務に携わっていただきます。

【プロダクトに共通する仕事内容】
・リクルートグループ内でのデータ活用のためのデータ基盤やマーケティングツール(データアプリケーション)などの
プロダクトを企画・設計から開発まで一貫して運用する
・開発効率向上やパフォーマンス改善など、必須機能の開発以外の技術改善も推進する
・プロダクトの企画から開発、運用までを主体的に行う
リクルートグループの膨大なデータを利用して多様な事業を横断して支える「プロダクトグロースエンジニア(PGE)」として
データパイプラインやデータアプリケーションなど様々なプロダクトの開発業務に携わっていただきます。

【プロダクトに共通する仕事内容】
・リクルートグループ内でのデータ活用のためのデータ基盤やマーケティングツール(データアプリケーション)などの
プロダクトを企画・設計から開発まで一貫して運用する
・開発効率向上やパフォーマンス改善など、必須機能の開発以外の技術改善も推進する
・プロダクトの企画から開発、運用までを主体的に行う

【AIエンジニア・データサイエンティスト/先端技術開発室】毎日億規模のトラフィックデータが蓄積 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 職種未経験OK
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • 上場企業
想定年収 5001200万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
■業務内容
・当社が提供しているクラウドプラットフォームサービスの裏側では、毎日億規模のトラフィックデータが蓄積されており、このビッグデータを支えるアーキテクチャ、基盤設計、開発、運用・保守を当部署が担っています。
・そのためビッグデータを蓄積するための技術的な選定やアーキテクチャ、データ蓄積の方法、データ処理に関するテーマに対して、AIや機械学習を活用したデータ分析基盤の設計や開発・運用を行います。
・また最新技術への投資も行っており、研究開発を行いながら先端技術を商用に生かす取り組みも行っています。

■先端技術開発室とは?
・既に自社が展開しているクラウドプラットフォームサービスをはじめ、今後新たに企画開発するプロダクト全体の企画や技術選定、仕様決めなど技術的な視点と、ビジネス的な視点でプロダクト開発をリードする組織です。
・研究開発や要件定義、アーキテクチャの設計などの上流工程から設計・開発・運用までをトータルに関わる組織です。
■業務内容
・当社が提供しているクラウドプラットフォームサービスの裏側では、毎日億規模のトラフィックデータが蓄積されており、このビッグデータを支えるアーキテクチャ、基盤設計、開発、運用・保守を当部署が担っています。
・そのためビッグデータを蓄積するための技術的な選定やアーキテクチャ、データ蓄積の方法、データ処理に関するテーマに対して、AIや機械学習を活用したデータ分析基盤の設計や開発・運用を行います。
・また最新技術への投資も行っており、研究開発を行いながら先端技術を商用に生かす取り組みも行っています。

■先端技術開発室とは?
・既に自社が展開しているクラウドプラットフォームサービスをはじめ、今後新たに企画開発するプロダクト全体の企画や技術選定、仕様決めなど技術的な視点と、ビジネス的な視点でプロダクト開発をリードする組織です。
・研究開発や要件定義、アーキテクチャの設計などの上流工程から設計・開発・運用までをトータルに関わる組織です。

【集約求人】AIエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 学歴不問
  • 社宅・住宅補助
想定年収 448800万円
勤務地
  • 東京都
  • 栃木県
業務内容
システムエンジニアとして、AIエンジンのインフラ、プラットフォームの開発・運用を担って頂きます。

■基盤構築(MLOps)
SageMakerを利用し、MLOps周りをカスタマイズしながら構築していきます。
■AIエンジンのAPI化
■AIエンジンのプラットフォーム開発

求める人物像
システムエンジニアとして、AIエンジンのインフラ、プラットフォームの開発・運用を担って頂きます。

■基盤構築(MLOps)
SageMakerを利用し、MLOps周りをカスタマイズしながら構築していきます。
■AIエンジンのAPI化
■AIエンジンのプラットフォーム開発

求める人物像

生成AI活用プラットフォーム 開発エンジニア【AI戦略プロジェクトグループ 基盤整備部】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 上場企業
想定年収 5001000万円
勤務地
  • 神奈川県
業務内容
生成AI活用プラットフォーム要素技術の検討、実装、アップデート
●具体的には
・各プロジェクトの開発メンバーとして参画し、開発を通じて共通基盤として必要な要素技術を調査選定する。
・共通基盤にライブラリとして登録される各技術(RAG, エージェント等)について世の中の技術動向を調査追従し、随時アップデートを行う
・各部門から挙がる生成AIの活用アイデアについてPoCを作成し、実現可能性を調査する
・海外含む主要展示会や学会に参加し、スタートアップや研究機関と直接会話して情報収集を行いAI戦が企画する報告会等で全社展開する

●業務の魅力
生成AI活用プラットフォーム要素技術の検討、実装、アップデート

●具体的には
・各プロジェクトの開発メンバーとして参画し、開発を通じて共通基盤として必要な要素技術を調査選定する。
・共通基盤にライブラリとして登録される各技術(RAG, エージェント等)について世の中の技術動向を調査追従し、随時アップデートを行う
・各部門から挙がる生成AIの活用アイデアについてPoCを作成し、実現可能性を調査する
・海外含む主要展示会や学会に参加し、スタートアップや研究機関と直接会話して情報収集を行いAI戦が企画する報告会等で全社展開する

データサイエンティスト【未経験OK/新規チーム立ち上げ/在宅勤務可】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 職種未経験OK
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • 社宅・住宅補助
想定年収 450700万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【業務内容】
◆AI(深層学習、機械学習、統計解析)のプロであるデータサイエンティストとして、顧客企業の課題解決に取り組んでいただきます。
顧客の業務理解から始まりAIを用いた解決手法の提案、実装の一連の業務を担当していただきます。
未経験の方には、社内の教育コンテンツを使ってAIについて勉強頂き、案件に参画できるよう教育してまいります。

◆チーム立ち上げ期のため、チームとして獲得したい案件を一緒に考えて頂ければと思います。
ご自身の今後の志望キャリア、興味のある分野の案件に参画できるよう、チームとして仕組みづくりを進めてまいります。
【案件例】大手情報通信企業様向けの自然言語処理を使ったAI開発
【業務内容】
◆AI(深層学習、機械学習、統計解析)のプロであるデータサイエンティストとして、顧客企業の課題解決に取り組んでいただきます。
顧客の業務理解から始まりAIを用いた解決手法の提案、実装の一連の業務を担当していただきます。
未経験の方には、社内の教育コンテンツを使ってAIについて勉強頂き、案件に参画できるよう教育してまいります。

◆チーム立ち上げ期のため、チームとして獲得したい案件を一緒に考えて頂ければと思います。
ご自身の今後の志望キャリア、興味のある分野の案件に参画できるよう、チームとして仕組みづくりを進めてまいります。

データサイエンティスト/データアナリスト【クライアントのビジネスに直結するデータの企画~分析】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 職種未経験OK
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • パパママ社員活躍中
  • 学歴不問
  • 社宅・住宅補助
  • リモート勤務応相談
想定年収 4001000万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【業務内容】   :お客様のデータ分析に関わるコンサルティング~分析基盤やBIの構築まで、ビジネスに直結する話からシステム的な内容までデータ分析に関する業務を、幅広くご担当いただきます。
【採用背景】   :日本で数社しか取得していないGoogleCloudの最高峰のデータ分析領域の資格を取得したこともあり、Google社とのリレーションが強化され、データ分析に関する案件・業務が増えてきております。
今後、さらにデータ分析に関する業務が増えることが予想されるため、データサイエンティスト/アナリストを募集します。
【分析環境】   :BigQuery、Dataportal、LookerなどのGoogleCloudソリューションや他クラウド 等
※BigQuery:フルマネージドのサーバーレスのDWH。実行処理速度が高速で初心者にも経験者にも利用されております。
【魅力】    :インダストリーカットではなく、多種多様な業界の知識を蓄えながら、各業界のパイオニア企業のビジネスに直結する業務に携わることができます。
また、自社でデータ分析プロダクトを展開しているため、顧客ベースではなく、プロダクトとしての提案も可能です。
案件は小売・流通・製造・人材・不動産・商社などの業界のエンタープライズが多く、各社が持つビックデータを実際に扱うことが可能となっております。
【業務内容】
お客様のデータ分析に関わるコンサルティング~分析基盤やBIの構築まで、ビジネスに直結する話からシステム的な内容までデータ分析に関する業務を、幅広くご担当いただきます。
【採用背景】
日本で数社しか取得していないGoogleCloudの最高峰のデータ分析領域の資格を取得したこともあり、Google社とのリレーションが強化され、データ分析に関する案件・業務が増えてきております。
今後、さらにデータ分析に関する業務が増えることが予想されるため、データサイエンティスト/アナリストを募集します。
【分析環境】
BigQuery、Dataportal、LookerなどのGoogleCloudソリューションや他クラウド 等
※BigQuery:フルマネージドのサーバーレスのDWH。実行処理速度が高速で初心者にも経験者にも利用されております。

BIエンジニア【データサイエンティストを目指せる/残業平均20h】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • 社宅・住宅補助
想定年収 450700万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
業務システムのデータ分析環境の構築や、BIツール・ETLツールを用いた開発をお任せします
【革新的なプロジェクトに参画】
新規サービスの立ち上げにも携わっていただく機会があります。SnowflakeやSAPデータ分析に特化したパッケージなど、最先端のPJをリードするチャンスです。
【成長の場が広がる】
多種のBIツールやデータ分析ツールに関するスキルを培える環境を提供しています。充実した教育コンテンツを利用し
た学習機会も多くあり、常にスキルアップを目指す方にとって最適な環境です。
データ専門のエンジニア育成に力をいれており、データマネージメントやデータサイエンスなどの教育にも力を入れております。
業務システムのデータ分析環境の構築や、BIツール・ETLツールを用いた開発をお任せします

【革新的なプロジェクトに参画】
新規サービスの立ち上げにも携わっていただく機会があります。SnowflakeやSAPデータ分析に特化したパッケージなど、最先端のPJをリードするチャンスです。

【成長の場が広がる】
多種のBIツールやデータ分析ツールに関するスキルを培える環境を提供しています。充実した教育コンテンツを利用した学習機会も多くあり、常にスキルアップを目指す方にとって最適な環境です。
データ専門のエンジニア育成に力をいれており、データマネージメントやデータサイエンスなどの教育にも力を入れております。

【主任】研究開発・製造立上げをデータサイエンスで進化させるコンサルタント(AIforScience) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • フレックス
  • 上場企業
  • 語学力を活かせる
想定年収 7801030万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・お客さまのビジネス課題のヒアリング
・課題解決に向けたソリューションの立案と提案
【職務概要】

【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践

【お任せしたい業務】

【新規事業創生】IT×OT×AIで社会課題を解決するソリューション創出と導入を担うデータエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • フレックス
  • 上場企業
  • 語学力を活かせる
想定年収 8301080万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
■日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート
■化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発
■顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進
※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。
(サービス開発事例)
・材料開発ソリューション
材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。
本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。
■日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート

■化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発

■顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進

※ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。

【公共×最先端技術】生成AI・クラウドで社会課題に挑むエンジニア(担当) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • フレックス
  • 上場企業
  • 語学力を活かせる
想定年収 530800万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【職務概要】
本ポジションでは、LLM(大規模言語モデル)を活用した基盤や業務アプリケーション、AIエージェントの設計・実装に携わっていただきます。
Azure OpenAI ServiceやAWS(Amazon Bedrock 等)を活用したクラウドネイティブな開発を行うとともに、ローコードツールを用いた業務アプリケーションの開発・導入も担当します。
また、PoCやプロトタイプの短期開発を通じて実業務への適用可否を検証し、技術調査や検証結果を整理したうえで、関係者へ共有する役割も担っていただきます。
【職務詳細】
本ポジションでは、お客様のニーズや変化するビジネス要件に柔軟かつ迅速に対応できるよう、情報技術の活用方法を検討し、デジタルビジョンや戦略の策定を支援します。あわせて、社外の最新動向や新たな技術・課題について調査・理解を行い、それらが組織にもたらす潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。
また、面談や文書分析、ワークショップ、業務プロセス分析などの手法を通じてビジネス要件の整理を支援し、要件を明確かつ簡潔に定義します。
現状(As Is)とあるべき姿(To Be)の業務プロセスを整理・文書化し、To Beの実現に向けて必要となる変更点を明らかにします。
【職務概要】
本ポジションでは、LLM(大規模言語モデル)を活用した基盤や業務アプリケーション、AIエージェントの設計・実装に携わっていただきます。
Azure OpenAI ServiceやAWS(Amazon Bedrock 等)を活用した
クラウドネイティブな開発を行うとともに、ローコードツールを用いた業務アプリケーションの開発・導入も担当します。
また、PoCやプロトタイプの短期開発を通じて実業務への適用可否を検証し、技術調査や検証結果を整理したうえで、関係者へ共有する役割も担っていただきます。

【職務詳細】
本ポジションでは、お客様のニーズや変化するビジネス要件に

新組織でデータ活用に関わる新規基盤作成(データアナリスト・データサイエンティスト) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 上場企業
想定年収 5501000万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
<業務内容>
・databricks上での当社の多様なビッグデータに関するデータパイプライン設計、開発、運用
・dbt、SQL、Pythonなどを用いた、様々な分析目的に合わせたデータパイプライン処理の設計開発と運用
・当社内の様々なDXプロジェクトに活用するためのデータマート設計と開発
・BIツールの選定と導入
<誰に対して仕事をするのか>
当社内のデータ分析者、データ活用者
<業務内容>
・databricks上での当社の多様なビッグデータに関するデータパイプライン設計、開発、運用
・dbt、SQL、Pythonなどを用いた、様々な分析目的に合わせたデータパイプライン処理の設計開発と運用
・当社内の様々なDXプロジェクトに活用するためのデータマート設計と開発
・BIツールの選定と導入

<誰に対して仕事をするのか>
当社内のデータ分析者、データ活用者

【D&T】データサイエンティスト/リーダー候補(東京) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 学歴不問
  • フレックス
想定年収 6401000万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
### 業務内容

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。

お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。
具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。

また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
### 業務内容

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。

お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。

また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。

【データサイエンティスト】課題把握から実行、運用、課題解決まで一気通貫して携われます! 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 月残業20時間以内
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 語学力を活かせる
想定年収 6001500万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
SOMPOグループが標榜するデータドリブン経営を実現するべく、データ活用に関わるプロジェクトが適切に進行していくよう
企画・提案から実際の分析までをお任せします。
当グループは、損保ジャパンの各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって 、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関する プロジェクトの組成から実施まで一気通貫に、データドリブンな意思決定を推進 しています。

【具体的な業務内容】
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品開発、企画
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの開発
SOMPOグループが標榜するデータドリブン経営を実現するべく、データ活用に関わるプロジェクトが適切に進行していくよう企画・提案から実際の分析までをお任せします。当グループは、損保ジャパンの各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫に、データドリブンな意思決定を推進しています。

【具体的な業務内容】
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品開発、企画
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの開発
・BIツールを用いた意思決定支援ツール開発
・データ関連人材の育成及びその支援

【主任クラス】次世代AI基盤「Agentic Enterprise基盤」のアーキテクト/エンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 上場企業
  • 30代におすすめ
想定年収 7801030万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【職務概要】
技術系コアスタッフとして、R&D部門などと連携し「Agentic Enterprise基盤」の企画・構築・展開をリードしていただきます。
AI Agentやデータファブリックなどの最新技術を駆使した(CI)セクター共通の技術基盤をゼロから構築し、ガイドラインやガバナンスの制定まで幅広く担当するダイナミックなポジションです。
【職務詳細】
・「Agentic Enterprise基盤」の企画・構築・展開のリード(共通クラウド基盤や統合データレイクの整備、社内IT統括部門と連携した開発環境の確立)
・安全なAI活用のためのガイドライン、ガードレールの制定、「AI Agentプール/リポジトリ、カタログ機能」の構築
・既存システム(ERP等)からのデータ抽出・連携の実装、およびデータファブリック(データディレクトリの整備など)の構築
・AI Agentの整備と各事業体への伴走支援など
【職務概要】
技術系コアスタッフとして、R&D部門などと連携し「Agentic Enterprise基盤」の企画・構築・展開をリードしていただきます。
AI Agentやデータファブリックなどの最新技術を駆使した(CI)セクター共通の技術基盤をゼロから構築し、ガイドラインやガバナンスの制定まで幅広く担当するダイナミックなポジションです。

【職務詳細】
・「Agentic Enterprise基盤」の企画・構築・展開のリード(共通クラウド基盤や統合データレイクの整備、社内IT統括部門と連携した開発環境の確立)
・安全なAI活用のためのガイドライン、ガードレールの制定、「AI Agentプール/リポジトリ、カタログ機能」の構築
・既存システム(ERP等)からのデータ抽出・連携の実装、およびデータファブリック(データディレクトリの整備など)の構築

機械学習エンジニア(シニアAIエンジニア) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
想定年収 7001200万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
自社開発プロダクトとして主には「Robota」「Remota」「請求(Peppol)プラットホームサービス」があり、関連する3つの大きな開発プロジェクトがあります。

1) AIによる経理業務のDX化を支援する Webアプリケーションサービス
2) 会計の自動化を支援する AIエンジンAPIサービス
3) 様々なシステムで電子化した請求書を送受信する標準(Peppol)プラットホームサービス

本ポジションは全てのプロジェクトに関わり、AIを活用した共通基盤領域の開発を行います。
FAではスクラムチームを組んでの開発を行っており、社内の研究チーム(リサーチサイエンティスト(CV,NLP))や各関連エンジニアと協働しプロジェクトを遂行します。
自社開発プロダクトとして主には「Robota」「Remota」「請求(Peppol)プラットホームサービス」があり、関連する3つの大きな開発プロジェクトがあります。

1) AIによる経理業務のDX化を支援する Webアプリケーションサービス
2) 会計の自動化を支援する AIエンジンAPIサービス
3) 様々なシステムで電子化した請求書を送受信する標準(Peppol)プラットホームサービス

本ポジションは全てのプロジェクトに関わり、AIを活用した共通基盤領域の開発を行います。
FAではスクラムチームを組んでの開発を行っており、社内の研究チーム(リサーチサイエンティスト(CV,NLP))や各関連エンジニアと協働しプロジェクトを遂行します。

データサイエンティスト【リモート・フレックス可能/年間休日128日/データ活用】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
  • フレックス
想定年収 400800万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【職務内容】
クライアント企業のデータ活用支援したサービス開発や業務改善を推進するため、エンジニアリングスキルを持つデータサイエンティストを募集しています。
本ポジションでは、機械学習・統計解析を用いたモデルの設計・開発・評価に加え、データ基盤の整備や分析環境の構築、モデルのAPI化・運用など、実装面にも深く関わっていただきます。
ビジネス課題の理解からデータ収集・前処理・分析・モデル構築・システム連携までを一貫して担当することで、データ活用の実効性を高める役割を担っていただきます。
【ポイント】
・モデル開発から実装・運用まで一貫して携われる・機械学習・統計・クラウド・MLOpsなど幅広い技術領域に挑戦可能
【具体的な事例】
・大手SIer向けチャットボット導入に伴う、カスタマイズやAPI開発及びデータ検証に携わることができます。
【職務内容】
クライアント企業のデータ活用支援したサービス開発や業務改善を推進するため、エンジニアリングスキルを持つデータサイエンティストを募集しています。
本ポジションでは、機械学習・統計解析を用いたモデルの設計・開発・評価に加え、データ基盤の整備や分析環境の構築、モデルのAPI化・運用など、実装面にも深く関わっていただきます。
ビジネス課題の理解からデータ収集・前処理・分析・モデル構築・システム連携までを一貫して担当することで、データ活用の実効性を高める役割を担っていただきます。

【ポイント】
・モデル開発から実装・運用まで一貫して携われる
・機械学習・統計・クラウド・MLOpsなど幅広い技術領域に挑戦可能

シニアデータコンサルタント【年間休日128日/データマネジメント案件/前給保障】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 転勤なし
  • 学歴不問
想定年収 8001000万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【職務内容】
クライアント企業のデータ活用を支援するための専門家として、データコンサルタントを募集しています。
本ポジションでは、クライアントの業務課題やビジネス目標を理解した上で、データ分析・可視化・活用戦略の立案から実行支援までを担当していただきます。
具体的には、現場ヒアリングや業務フローの把握を通じて、必要なデータの抽出・整備・分析を行い、BIツールや統計モデル、機械学習などを活用して、意思決定支援や業務改善につながる提案を行います。
また、プロジェクトの進行にあたっては、クライアント担当者や他ベンダーとの連携・調整を行いながら、成果物の品質管理や納期遵守にも責任を持って取り組んでいただきます。
【ポイント】
・データ活用戦略の立案から実行まで一貫して携われる
・多様な業界・業務に触れられるコンサルティング経験
【職務内容】
クライアント企業のデータ活用を支援するための専門家として、データコンサルタントを募集しています。
本ポジションでは、クライアントの業務課題やビジネス目標を理解した上で、データ分析・可視化・活用戦略の立案から実行支援までを担当していただきます。
具体的には、現場ヒアリングや業務フローの把握を通じて、必要なデータの抽出・整備・分析を行い、BIツールや統計モデル、機械学習などを活用して、意思決定支援や業務改善につながる提案を行います。
また、プロジェクトの進行にあたっては、クライアント担当者や他ベンダーとの連携・調整を行いながら、成果物の品質管理や納期遵守にも責任を持って取り組んでいただきます。

【ポイント】
・データ活用戦略の立案から実行まで一貫して携われる

【開発】機械学習エンジニアリングマネージャー(プレイングマネージャー) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 休日120日以上
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 上場企業
想定年収 622800万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
■機械学習プロジェクトの推進
・機械学習を用いた新規サービス・機能の開発、既存サービスの改善
・プロジェクト計画の立案、進捗管理、課題解決、成果報告
・関係部署との連携、調整
■チームマネジメント
・チームメンバー(エンジニア、リサーチャー等)の指導、育成、評価
・チーム目標の設定、進捗管理、モチベーション向上
・1on1ミーティング等によるメンバーの個別サポート
■機械学習プロジェクトの推進
・機械学習を用いた新規サービス・機能の開発、既存サービスの改善
・プロジェクト計画の立案、進捗管理、課題解決、成果報告
・関係部署との連携、調整

■チームマネジメント
・チームメンバー(エンジニア、リサーチャー等)の指導、育成、評価
・チーム目標の設定、進捗管理、モチベーション向上

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