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の転職・求人特集
更新日:2025/12/27
データサイエンティストに転職して年収アップを実現しよう!
公開求人190件中 163-180件表示
データアナリスト 社名非公開
- 正社員採用
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 上場企業
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 400 ~ 700万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
◆同社のデータアナリストとして、以下の業務をご担当いただきます。
【業務詳細】・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行
【魅力点*】 あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。
身に付けたスキルに応じて複数の業界・プロジェクトを経験できるため、間違いなくステップアップできる環境です。
【扱うデータ】売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心
※案件により異なります。
【教育制度】今までのあなたのご経験や今後のキャリアプランをもとに、研修内容をカスタマイズさせていただきますが、まずはSQL基礎やGooglアナリティクス、BIツールなどを中心とした研修を実施。
【業務詳細】・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行
【魅力点*】 あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。
身に付けたスキルに応じて複数の業界・プロジェクトを経験できるため、間違いなくステップアップできる環境です。
【扱うデータ】売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心
※案件により異なります。
【教育制度】今までのあなたのご経験や今後のキャリアプランをもとに、研修内容をカスタマイズさせていただきますが、まずはSQL基礎やGooglアナリティクス、BIツールなどを中心とした研修を実施。
◆同社のデータアナリストとして、以下の業務をご担当いただきます。
【業務詳細】
・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行
【魅力点*】
あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。
【業務詳細】
・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行
【魅力点*】
あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。
データサイエンティスト 社名非公開
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 上場企業
- 産休・育休あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 504 ~ 804万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【業務内容】
サービス成長のためのデータ分析
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
例)ボトルネックの特定と打ち手の考
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
サービス成長のためのデータ分析
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
例)ボトルネックの特定と打ち手の考
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
【業務内容】
サービス成長のためのデータ分析
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
例)ボトルネックの特定と打ち手の考案
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
サービス成長のためのデータ分析
・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案
例)ボトルネックの特定と打ち手の考案
・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築
例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出
・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発
データサイエンティスト(BCOM) 社名非公開
- 正社員採用
- 社宅・住宅補助
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 460 ~ 1000万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
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・要件のヒアリングからAIを用いた解決手法の提案・実装、ビジネス適用までの一連の業務をお任せします。
社内の教育コンテンツを使ったAIについての学習や知識共有の為の勉強会も活発に行われており、資格取得者も多数在籍している為スキルアップが目指せます。
◆データ分析コンペやAI関連団体への参加に加えて学会発表も行っており、データ分析への熱量の高い社員が多く在籍しています。
チームの拡大期を迎え、新規サービスの開発などにも積極的に取り組んでいく予定です。
◆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・要件のヒアリングからAIを用いた解決手法の提案・実装、ビジネス適用までの一連の業務をお任せします。
社内の教育コンテンツを使ったAIについての学習や知識共有の為の勉強会も活発に行われており、資格取得者も多数在籍している為スキルアップが目指せます。
◆データ分析コンペやAI関連団体への参加に加えて学会発表も行っており、データ分析への熱量の高い社員が多く在籍しています。
チームの拡大期を迎え、新規サービスの開発などにも積極的に取り組んでいく予定です。
【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・要件のヒアリングからAIを用いた解決手法の提案・実装、ビジネス適用までの一連の業務をお任せします。
社内の教育コンテンツを使ったAIについての学習や知識共有の為の勉強会も活発に行われており、資格取得者も多数在籍している為スキルアップが目指せます。
◆データ分析コンペやAI関連団体への参加に加えて学会発表も行っており、データ分析への熱量の高い社員が多く在籍しています。
チームの拡大期を迎え、新規サービスの開発などにも積極的に取り組んでいく予定です。
◆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・要件のヒアリングからAIを用いた解決手法の提案・実装、ビジネス適用までの一連の業務をお任せします。
社内の教育コンテンツを使ったAIについての学習や知識共有の為の勉強会も活発に行われており、資格取得者も多数在籍している為スキルアップが目指せます。
◆データ分析コンペやAI関連団体への参加に加えて学会発表も行っており、データ分析への熱量の高い社員が多く在籍しています。
チームの拡大期を迎え、新規サービスの開発などにも積極的に取り組んでいく予定です。
データサイエンティスト 社名非公開
- 正社員採用
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 休日120日以上
| 想定年収 | 500 ~ 700万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【仕事内容】
同社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。
更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。
蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。
ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。
【具体的な業務内容】
・データ分析設計・数理統計や機械学習を用いた分析業務・Python、SQLを用いた分析フローの実装
同社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。
更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。
蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。
ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。
【具体的な業務内容】
・データ分析設計・数理統計や機械学習を用いた分析業務・Python、SQLを用いた分析フローの実装
【仕事内容】
同社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。
更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。
蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。
ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。
【具体的な業務内容】
・データ分析設計
同社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。
更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。
蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。
ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。
【具体的な業務内容】
・データ分析設計
データサイエンティスト 社名非公開
- 正社員採用
- 社宅・住宅補助
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 430 ~ 800万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
あなたには、日立グループ企業をはじめとした製造業向けに、お客さまのビジネスの課題に対してのコンサルティングから、サービスの提供までを行っていただきます。同社のデータサイエンティストとしての業務は、データ分析業務にとどまらず、分析結果に基づいたソリューションの提案やシステムの開発まで行うため、現在多くの引き合いをいただいております。
[具体的には…]
▼課題のヒアリング:お客さまの課題を理解し、データ分析の目的を明確にします。
▼データの集計・加工:お客さまから解析対象のデータが提供される場合もあれば、データ収集の計画から立案し、実行する場合もあります。
また、分析の制度を向上するために、収集したデータの整理を行います。
▼データ分析:データ分析処理の設計(データ要件・分析方法・分析結果評価方法の設計)を行います。
Python,R,KNIMEを用いた、機械学習や深層学習を活用して、目的に適した分析を実施。分析結果をお客さまに説明します。
▼企画立案:分析結果を基に、お客さまの課題解決に向けた提案を行います。
[具体的には…]
▼課題のヒアリング:お客さまの課題を理解し、データ分析の目的を明確にします。
▼データの集計・加工:お客さまから解析対象のデータが提供される場合もあれば、データ収集の計画から立案し、実行する場合もあります。
また、分析の制度を向上するために、収集したデータの整理を行います。
▼データ分析:データ分析処理の設計(データ要件・分析方法・分析結果評価方法の設計)を行います。
Python,R,KNIMEを用いた、機械学習や深層学習を活用して、目的に適した分析を実施。分析結果をお客さまに説明します。
▼企画立案:分析結果を基に、お客さまの課題解決に向けた提案を行います。
あなたには、日立グループ企業をはじめとした製造業向けに、お客さまのビジネスの課題に対してのコンサルティングから、サービスの提供までを行っていただきます。同社のデータサイエンティストとしての業務は、データ分析業務にとどまらず、分析結果に基づいたソリューションの提案やシステムの開発まで行うため、現在多くの引き合いをいただいております。
[具体的には…]
▼課題のヒアリング:お客さまの課題を理解し、データ分析の目的を明確にします。
▼データの集計・加工:お客さまから解析対象のデータが提供される場合もあれば、データ収集の計画から立案し、実行する場合もあります。
また、分析の制度を向上するために、収集したデータの整理を行います。
▼データ分析:データ分析処理の設計(データ要件・分析方法・分析結果評価方法の設計)を行います。
Python,R,KNIMEを用いた、機械学習や深層学習を活用して、目的に適した分析を実施。分析結果をお客さまに説明します。
[具体的には…]
▼課題のヒアリング:お客さまの課題を理解し、データ分析の目的を明確にします。
▼データの集計・加工:お客さまから解析対象のデータが提供される場合もあれば、データ収集の計画から立案し、実行する場合もあります。
また、分析の制度を向上するために、収集したデータの整理を行います。
▼データ分析:データ分析処理の設計(データ要件・分析方法・分析結果評価方法の設計)を行います。
Python,R,KNIMEを用いた、機械学習や深層学習を活用して、目的に適した分析を実施。分析結果をお客さまに説明します。
DXコンサルタント シニアデータコンサルタント 社名非公開
- 正社員採用
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 上場企業
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
| 想定年収 | 600 ~ 1000万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
クライアントのビジネスに向き合い深く理解し、データの価値を最大化することで、課題解決のための戦略、施策を決定していきます。
また、社内データコンサルタントチームのリード、マネジメントを行います。
【主な事業領域】
①企業のDX戦略立案および戦略推進支援
②データ解析・AI活用によるマーケティング高度化・業務最適化推進支援
③ヘルスケア・モビリティ・スマートシティ・人材領域、官公庁におけるデータ解析・AI活用推進支援
また、社内データコンサルタントチームのリード、マネジメントを行います。
【主な事業領域】
①企業のDX戦略立案および戦略推進支援
②データ解析・AI活用によるマーケティング高度化・業務最適化推進支援
③ヘルスケア・モビリティ・スマートシティ・人材領域、官公庁におけるデータ解析・AI活用推進支援
クライアントのビジネスに向き合い深く理解し、データの価値を最大化することで、課題解決のための戦略、施策を決定していきます。
また、社内データコンサルタントチームのリード、マネジメントを行います。
【主な事業領域】
①企業のDX戦略立案および戦略推進支援
②データ解析・AI活用によるマーケティング高度化・業務最適化推進支援
③ヘルスケア・モビリティ・スマートシティ・人材領域、官公庁におけるデータ解析・AI活用推進支援
また、社内データコンサルタントチームのリード、マネジメントを行います。
【主な事業領域】
①企業のDX戦略立案および戦略推進支援
②データ解析・AI活用によるマーケティング高度化・業務最適化推進支援
③ヘルスケア・モビリティ・スマートシティ・人材領域、官公庁におけるデータ解析・AI活用推進支援
バックエンドエンジニア(データ) 社名非公開
- 正社員採用
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 学歴不問
- フレックス
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 600 ~ 1000万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
estieではデータを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。
「産業の真価を、さらに拓く。」ためのプロダクトを今後も続々と立ち上げています。
バックエンドエンジニア(データ)として、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます
【具体的な業務内容】
・新たなデータ提供/品質改善のアイデアの提案・検証
・短期的結果と長期的価値向上のバランスのとれた技術的な提案と、それを元にした設計・実装
・チームが取り組むべき課題を明確化と、優先順位付けと計画の立案・実行
・提供するデータの品質の要求を整理し、それらのモニタリングと改善のための方策の立案・実施
「産業の真価を、さらに拓く。」ためのプロダクトを今後も続々と立ち上げています。
バックエンドエンジニア(データ)として、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます
【具体的な業務内容】
・新たなデータ提供/品質改善のアイデアの提案・検証
・短期的結果と長期的価値向上のバランスのとれた技術的な提案と、それを元にした設計・実装
・チームが取り組むべき課題を明確化と、優先順位付けと計画の立案・実行
・提供するデータの品質の要求を整理し、それらのモニタリングと改善のための方策の立案・実施
estieではデータを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。
「産業の真価を、さらに拓く。」ためのプロダクトを今後も続々と立ち上げています。
バックエンドエンジニア(データ)として、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます
【具体的な業務内容】
・新たなデータ提供/品質改善のアイデアの提案・検証
・短期的結果と長期的価値向上のバランスのとれた技術的な提案と、それを元にした設計・実装
・チームが取り組むべき課題を明確化と、優先順位付けと計画の立案・実行
「産業の真価を、さらに拓く。」ためのプロダクトを今後も続々と立ち上げています。
バックエンドエンジニア(データ)として、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます
【具体的な業務内容】
・新たなデータ提供/品質改善のアイデアの提案・検証
・短期的結果と長期的価値向上のバランスのとれた技術的な提案と、それを元にした設計・実装
・チームが取り組むべき課題を明確化と、優先順位付けと計画の立案・実行
GG01_画像技術 - 要素開発・ソリューション開発(医療分野) 社名非公開
- 正社員採用
- 社宅・住宅補助
- 土日祝休み
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 休日120日以上
| 想定年収 | 650 ~ 1000万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
医療の質の向上に、「画像 × IT × AI」技術が役立っています。
当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。
「何百枚ものCT画像画像から、小さな癌を数秒で検出する」
「臓器内部の動脈と静脈を識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」
これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。
また、医療現場も時代に合わせて変化してきています。特に、新型コロナウイルス蔓延や大規模災害等の経験を活かして、病院のインフラも、オンプレミスシステムから次世代(クラウド)システムに大きく舵をとろうとしています。
当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。
「何百枚ものCT画像画像から、小さな癌を数秒で検出する」
「臓器内部の動脈と静脈を識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」
これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。
また、医療現場も時代に合わせて変化してきています。特に、新型コロナウイルス蔓延や大規模災害等の経験を活かして、病院のインフラも、オンプレミスシステムから次世代(クラウド)システムに大きく舵をとろうとしています。
医療の質の向上に、「画像 × IT × AI」技術が役立っています。
当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。
近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。
「何百枚ものCT画像画像から、小さな癌を数秒で検出する」
「臓器内部の動脈と静脈を識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」
これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。
当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。
近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。
「何百枚ものCT画像画像から、小さな癌を数秒で検出する」
「臓器内部の動脈と静脈を識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」
これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。
未経験データエンジニア 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 産休・育休あり
- 賞与あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 500 ~ 800万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
当募集ポジションでは、クライアント企業のデータモデリングを実施したうえで、大量・複雑データを分散処理システムで
高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。
また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。
【具体的には】 ◆データ分析基盤の構築と運用 ◆ビックデータ収集とIoT構築 ◆バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築
◆データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持 ◆異常検出基盤の構築
【同社の魅力】 ・メソドロジックは、米国 Databricks社とパートナー契約を締結しています。データ分析、IoT、機械学習・AIで、多数の企業で導入されている「Databricks Platform」の知見と経験が蓄積できる環境です。
・社内勉強会や資格取得支援制度、書籍購入補助(電子書籍もOK)や技術取得を目的とした海外視察など、スペシャリストを極める環境です
・2024年からはクラスメソッド社と協業し、『データ活用支援サービス』の提供を開始しました。お客様の契約と問い合わせ先を一本化し、構築から運用保守までワンストップに対応します
高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。
また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。
【具体的には】 ◆データ分析基盤の構築と運用 ◆ビックデータ収集とIoT構築 ◆バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築
◆データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持 ◆異常検出基盤の構築
【同社の魅力】 ・メソドロジックは、米国 Databricks社とパートナー契約を締結しています。データ分析、IoT、機械学習・AIで、多数の企業で導入されている「Databricks Platform」の知見と経験が蓄積できる環境です。
・社内勉強会や資格取得支援制度、書籍購入補助(電子書籍もOK)や技術取得を目的とした海外視察など、スペシャリストを極める環境です
・2024年からはクラスメソッド社と協業し、『データ活用支援サービス』の提供を開始しました。お客様の契約と問い合わせ先を一本化し、構築から運用保守までワンストップに対応します
当募集ポジションでは、クライアント企業のデータモデリングを実施したうえで、大量・複雑データを分散処理システムで高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。
【具体的には】
◆データ分析基盤の構築と運用
◆ビックデータ収集とIoT構築
◆バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築
◆データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持
◆異常検出基盤の構築
【同社の魅力】
【具体的には】
◆データ分析基盤の構築と運用
◆ビックデータ収集とIoT構築
◆バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築
◆データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持
◆異常検出基盤の構築
【同社の魅力】
データエンジニア(BSG) 社名非公開
- 正社員採用
- 社宅・住宅補助
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 550 ~ 1100万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【業務内容】
データ分析の課題を持つお客様に対して、Google Cloud(GCP)のBigQuery等を用いて課題解決を行って頂きます。
入社後はクラウドの設計・構築から参画頂き、将来的には顧客への提案を含めた上流から携わることが出来ます。
また、自社サービス「ADDPLAT」※ の導入やカスタマイズに参画いただくこともございます。
【働く環境】
主体性があり、能動的に動けるエンジニアが多い環境です。また、ほぼプライム案件となるため顧客志向でお客様と向き合っていきたい方がマッチしております。
【フォロー体制】
半年に一回目標面談を設定し、上長とすり合わせをしながら今後のキャリアを考えることができます。
データ分析の課題を持つお客様に対して、Google Cloud(GCP)のBigQuery等を用いて課題解決を行って頂きます。
入社後はクラウドの設計・構築から参画頂き、将来的には顧客への提案を含めた上流から携わることが出来ます。
また、自社サービス「ADDPLAT」※ の導入やカスタマイズに参画いただくこともございます。
【働く環境】
主体性があり、能動的に動けるエンジニアが多い環境です。また、ほぼプライム案件となるため顧客志向でお客様と向き合っていきたい方がマッチしております。
【フォロー体制】
半年に一回目標面談を設定し、上長とすり合わせをしながら今後のキャリアを考えることができます。
【業務内容】
データ分析の課題を持つお客様に対して、Google Cloud(GCP)のBigQuery等を用いて課題解決を行って頂きます。
入社後はクラウドの設計・構築から参画頂き、将来的には顧客への提案を含めた上流から携わることが出来ます。
また、自社サービス「ADDPLAT」※ の導入やカスタマイズに参画いただくこともございます。
【働く環境】
主体性があり、能動的に動けるエンジニアが多い環境です。
また、ほぼプライム案件となるため顧客志向でお客様と向き合っていきたい方がマッチしております。
データ分析の課題を持つお客様に対して、Google Cloud(GCP)のBigQuery等を用いて課題解決を行って頂きます。
入社後はクラウドの設計・構築から参画頂き、将来的には顧客への提案を含めた上流から携わることが出来ます。
また、自社サービス「ADDPLAT」※ の導入やカスタマイズに参画いただくこともございます。
【働く環境】
主体性があり、能動的に動けるエンジニアが多い環境です。
また、ほぼプライム案件となるため顧客志向でお客様と向き合っていきたい方がマッチしております。
シニアソフトウェアエンジニア (ML活用領域) 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 上場企業
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
| 想定年収 | 700 ~ 1500万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
同社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。本ポジションでは、これまで構築してきたデータを
利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を
担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを
行うことが挙げられます。また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。モノタロウにとって
重要な、データサイエンスグループにおけるリーダー人材となっていただくことで、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として
関わることが出来ます。
▼主な役割
・技術面の方向性を示してチームの開発をリードすること ・機械学習用のデータパイプライン開発
利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を
担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを
行うことが挙げられます。また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。モノタロウにとって
重要な、データサイエンスグループにおけるリーダー人材となっていただくことで、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として
関わることが出来ます。
▼主な役割
・技術面の方向性を示してチームの開発をリードすること ・機械学習用のデータパイプライン開発
同社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。
本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。
具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行うことが挙げられます。
また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。
モノタロウにとって重要な、データサイエンスグループにおけるリーダー人材となっていただくことで、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として関わることが出来ます。
▼主な役割
・技術面の方向性を示してチームの開発をリードすること
本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。
具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行うことが挙げられます。
また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。
モノタロウにとって重要な、データサイエンスグループにおけるリーダー人材となっていただくことで、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として関わることが出来ます。
▼主な役割
・技術面の方向性を示してチームの開発をリードすること
データサイエンティスト(オープンポジション) 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 上場企業
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 休日120日以上
| 想定年収 | 500 ~ 1500万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【主な役割】
モノタロウの事業に貢献できるような、データサイエンス技術の研究開発に関わっていただきます。
■お任せするプロジェクトの例
・B2B Eコマース向け商品検索/商品推薦
・データドリブンなECサイト改善
・データドリブンなマーケティングの最適化
・商品在庫、商品価格最適化
・サプライチェーン最適化
モノタロウの事業に貢献できるような、データサイエンス技術の研究開発に関わっていただきます。
■お任せするプロジェクトの例
・B2B Eコマース向け商品検索/商品推薦
・データドリブンなECサイト改善
・データドリブンなマーケティングの最適化
・商品在庫、商品価格最適化
・サプライチェーン最適化
【主な役割】
モノタロウの事業に貢献できるような、データサイエンス技術の研究開発に関わっていただきます。
■お任せするプロジェクトの例
・B2B Eコマース向け商品検索/商品推薦
・データドリブンなECサイト改善
・データドリブンなマーケティングの最適化
・商品在庫、商品価格最適化
モノタロウの事業に貢献できるような、データサイエンス技術の研究開発に関わっていただきます。
■お任せするプロジェクトの例
・B2B Eコマース向け商品検索/商品推薦
・データドリブンなECサイト改善
・データドリブンなマーケティングの最適化
・商品在庫、商品価格最適化
BIエンジニア 社名非公開
- 正社員採用
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 学歴不問
- フレックス
- 賞与あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 512 ~ 1069万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
◆リクナビ、ホットペッパー、Airなど幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。
その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。
【BIダッシュボードの設計・最適化】
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau/Looker(Looker Studio)などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化(クエリ負荷軽減、キャッシュ制御)やUX設計が求められる
例:Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減
その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。
【BIダッシュボードの設計・最適化】
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau/Looker(Looker Studio)などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化(クエリ負荷軽減、キャッシュ制御)やUX設計が求められる
例:Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減
◆リクナビ、ホットペッパー、Airなど幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。
その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備やBIダッシュボードの開発などを推進します。
【BIダッシュボードの設計・最適化】
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau/Looker(Looker Studio)などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化(クエリ負荷軽減、キャッシュ制御)やUX設計が求められる
例:Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減
その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備やBIダッシュボードの開発などを推進します。
【BIダッシュボードの設計・最適化】
・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau/Looker(Looker Studio)などのBIツールで構築
・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化(クエリ負荷軽減、キャッシュ制御)やUX設計が求められる
例:Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減
サーチエンジンスペシャリスト 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 上場企業
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
| 想定年収 | 400 ~ 800万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
■主な役割
・目的の商品を2000万点の中から正しく素早く見つけ出すための全文検索エンジンの開発・運用
・新たな検索アルゴリズムの技術検証や、クエリ・インデックスの見直しによる性能改善
・Elasticsearch をホストする GCP の安定化や IaC の推進による Ops 改善
・データサイエンスチームとの協業による検索体験向上のための施策検討・実施
・上記を通じた学びに関する manabiCon や社外カンファレンス等への登壇、テックブログへの寄稿
より高速で適切な検索体験を提供するために、基盤の安定化・高速化や新たな検索アルゴリズムの適用などの施策を
検討・実施いただくことを期待しています。
・目的の商品を2000万点の中から正しく素早く見つけ出すための全文検索エンジンの開発・運用
・新たな検索アルゴリズムの技術検証や、クエリ・インデックスの見直しによる性能改善
・Elasticsearch をホストする GCP の安定化や IaC の推進による Ops 改善
・データサイエンスチームとの協業による検索体験向上のための施策検討・実施
・上記を通じた学びに関する manabiCon や社外カンファレンス等への登壇、テックブログへの寄稿
より高速で適切な検索体験を提供するために、基盤の安定化・高速化や新たな検索アルゴリズムの適用などの施策を
検討・実施いただくことを期待しています。
■主な役割
・目的の商品を2000万点の中から正しく素早く見つけ出すための全文検索エンジンの開発・運用
・新たな検索アルゴリズムの技術検証や、クエリ・インデックスの見直しによる性能改善
・Elasticsearch をホストする GCP の安定化や IaC の推進による Ops 改善
・データサイエンスチームとの協業による検索体験向上のための施策検討・実施
・上記を通じた学びに関する manabiCon や社外カンファレンス等への登壇、テックブログへの寄稿
より高速で適切な検索体験を提供するために、基盤の安定化・高速化や新たな検索アルゴリズムの適用などの施策を検討・実施いただくことを期待しています。
・目的の商品を2000万点の中から正しく素早く見つけ出すための全文検索エンジンの開発・運用
・新たな検索アルゴリズムの技術検証や、クエリ・インデックスの見直しによる性能改善
・Elasticsearch をホストする GCP の安定化や IaC の推進による Ops 改善
・データサイエンスチームとの協業による検索体験向上のための施策検討・実施
・上記を通じた学びに関する manabiCon や社外カンファレンス等への登壇、テックブログへの寄稿
より高速で適切な検索体験を提供するために、基盤の安定化・高速化や新たな検索アルゴリズムの適用などの施策を検討・実施いただくことを期待しています。
プロダクトデータスペシャリスト 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 上場企業
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 休日120日以上
| 想定年収 | 550 ~ 850万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【主な役割】
・商品カテゴリの整備
・商品情報のデータクレンジング
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
・商品カテゴリの整備
・商品情報のデータクレンジング
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
【主な役割】
・商品カテゴリの整備
・商品情報のデータクレンジング
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
・商品カテゴリの整備
・商品情報のデータクレンジング
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
プロダクトデータアシスタント 社名非公開
- 正社員採用
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 上場企業
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 休日120日以上
| 想定年収 | 400 ~ 600万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
業務内容
【主な役割】
・商品に関するデータ抽出、クレンジング
・商品カテゴリの整備
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
・商品に関するデータ抽出、クレンジング
・商品カテゴリの整備
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
【主な役割】
・商品に関するデータ抽出、クレンジング
・商品カテゴリの整備
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
・商品に関するデータ抽出、クレンジング
・商品カテゴリの整備
・取引先とのデータ連携
・データに基づいた業務改善企画、実行
データサイエンティスト(BSG) 社名非公開
- 正社員採用
- 社宅・住宅補助
- 転勤なし
- 土日祝休み
- 学歴不問
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
- 月残業20時間以内
- 休日120日以上
| 想定年収 | 450 ~ 700万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
|
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
◆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。
◆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。
【金融】金融機関向けのデータ利活用基盤/データ分析、組織・人材育成支援の事業推進 社名非公開
- 正社員採用
- 社宅・住宅補助
- 土日祝休み
- 上場企業
- 産休・育休あり
- フレックス
- 賞与あり
| 想定年収 | 600 ~ 1350万円 |
|---|---|
| 勤務地 |
業務内容
〇地域金融機関のビジネスモデル変革(データドリブン経営/課題解決型サービス、非金融含むフィービジネス拡大、地域活性化等)実現を
サポートすべく、以下3つの領域で取り組みを行う
1)データドリブン型ビジネスへの変革に向けたデータ利活用基盤(データレイクハウス、分析基盤等)提案、顧客(業務部門等)との活用ユースケース策定
2)データ利活用基盤の新規機能・サービス企画(外部データ活用、API連携、AI分析メニュー等)
3)AIを活用した金融機関向けデータ分析支援、組織・人材育成支援コンサティング
【アピールポイント(職務の魅力)】
・システム導入の提案ではなく、ビジネス変革を目指した提案/コンサルティングを実施するため、自身の役職を超えて経営層やユーザー部のキーパーソンとのリレーション開拓、構築が可能となります。
・最新のテクノロジ(クラウド、snowflake、DataRobotなど)を適用し、システム提案を行うため、先端技術の習得につながります。
サポートすべく、以下3つの領域で取り組みを行う
1)データドリブン型ビジネスへの変革に向けたデータ利活用基盤(データレイクハウス、分析基盤等)提案、顧客(業務部門等)との活用ユースケース策定
2)データ利活用基盤の新規機能・サービス企画(外部データ活用、API連携、AI分析メニュー等)
3)AIを活用した金融機関向けデータ分析支援、組織・人材育成支援コンサティング
【アピールポイント(職務の魅力)】
・システム導入の提案ではなく、ビジネス変革を目指した提案/コンサルティングを実施するため、自身の役職を超えて経営層やユーザー部のキーパーソンとのリレーション開拓、構築が可能となります。
・最新のテクノロジ(クラウド、snowflake、DataRobotなど)を適用し、システム提案を行うため、先端技術の習得につながります。
〇地域金融機関のビジネスモデル変革(データドリブン経営/課題解決型サービス、非金融含むフィービジネス拡大、地域活性化等)実現をサポートすべく、以下3つの領域で取り組みを行う
1)データドリブン型ビジネスへの変革に向けたデータ利活用基盤(データレイクハウス、分析基盤等)提案、顧客(業務部門等)との活用ユースケース策定
2)データ利活用基盤の新規機能・サービス企画(外部データ活用、API連携、AI分析メニュー等)
3)AIを活用した金融機関向けデータ分析支援、組織・人材育成支援コンサルティング
【アピールポイント(職務の魅力)】
・システム導入の提案ではなく、ビジネス変革を目指した提案/コンサルティングを実施するため、自身の役職を超えて経営層やユーザー部のキーパーソンとのリレーション開拓、構築が可能となります。
・最新のテクノロジ(クラウド、snowflake、DataRobotなど)を適用し、システム提案を行うため、先端技術の習得につながります。
1)データドリブン型ビジネスへの変革に向けたデータ利活用基盤(データレイクハウス、分析基盤等)提案、顧客(業務部門等)との活用ユースケース策定
2)データ利活用基盤の新規機能・サービス企画(外部データ活用、API連携、AI分析メニュー等)
3)AIを活用した金融機関向けデータ分析支援、組織・人材育成支援コンサルティング
【アピールポイント(職務の魅力)】
・システム導入の提案ではなく、ビジネス変革を目指した提案/コンサルティングを実施するため、自身の役職を超えて経営層やユーザー部のキーパーソンとのリレーション開拓、構築が可能となります。
・最新のテクノロジ(クラウド、snowflake、DataRobotなど)を適用し、システム提案を行うため、先端技術の習得につながります。
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