東京都新宿区のデータサイエンスの求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系実務経験 5年以上 （データサイエンス、機械学習、またはそれに準ずるスキル） 【尚可】 ・関連分野（データサイエンス、統計学等）での博士号または修士号 ・生成AIや機械学習に関する深い専門知識 ・広告業界における技術的な課題に対する理解 ・新しい技術トレンドをビジネスへ応用・実現した経験 [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 ・同社のパーパス（企業の存在意義）に共感いただける方 ・戦略的思考能力と問題解決能力を兼ね備えている方 ・チーム

仕事内容【ミッション】 AIエンジニアとして活躍いただきます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測、生成AIを用いた業務・開発効率化など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 【仕事内容】 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発（Edge、Cloud、オンプレ、MLOps） ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、

仕事内容■仕事内容 マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。顧客価値として提供する実装者としての役割を担います。 【具体的には】 因果推論と効果測定：MMM（Marketing Mix Modeling）等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度（リフト値）」を算出するロジックの構築。 ユーザー理解の深化：ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・ML／統計／データ分析を用いたプロダクト改善・業務改善・事業KPI改善経験 ・MLモデル開発、統計分析、データ分析、A／Bテスト、効果検証、予測モデル、スコアリング、セグメント分析、ダッシュボード改善等のいずれかの経験 ・統計分析・データ分析・効果検証を用いて、プロダクト／業務／事業課題を解決した経験 ・分析結果をエンジニア・PdM・ビジネスサイドに説明し、改善施策につなげた経験 ・チームリード・マネジメント経験 1年以上 【尚可】 ・アドテク企業、またはEC・メディア・レコメンド等でのDS／MLリード経験 ・広告オークションおよび広告配信における改善実績

仕事内容株式会社BREXA SOLVIA 未経験から習得できるデータサイエンス【機械学習エンジニア】 ※応募に当たっては、マイナビ転職の会員登録が必須となっております。 詳細な応募方法は下記【応募方法】をご確認くださいませ。 【仕事内容】 【3ヶ月間の機械学習研修からスタート】同期と「楽しさ・やりがい・成長」を得て、その後は自分が目指すエンジニアの実現へ！入社後は同期の仲間と一緒に３ヶ月の研修を通じて エンジニアに必要な知識・スキル習得していただきます。 ≪研修1ヶ月目≫ データの可視化と数値要約や確率と確率分布といった「統計学」 SQL基礎やpython基礎などの「エンジニアリング」を学んでいきま

仕事内容■仕事内容 １．アルゴリズム開発・実装 ・フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善への直接参加 ・CTR/CVR予測モデルの構築・運用・精度改善 ・ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装 ・RTB配信ロジックの改善（入札最適化、ペーシング、在庫配分等） ・A/Bテストの設計・実施・効果検証レポート作成 ２．統計分析・モデリング ・eCPM分解分析（Fill rate × Win rate × Bid rate） ・価格弾性モデリング・Bid landscapeの可視化・分析 ・因果推論を用いた施策効果測定 ・分析結果のPdM・エンジニア・ビジネスサイドへの共有・説明 ３．チーム

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・プロダクトマネージャーの実務経験（2年以上） ・データ分析の実務経験（データサイエンス、大規模データ分析、A／Bテスト設計、SQL、統計学の基礎知識、Python等を用いた分析スクリプト作成などのいずれか） ・ビジネスメトリクス、KPI設計の経験 【尚可】 ・システム企画の経験 ・開発、データサイエンス業務の経験 ・事業開発、新規事業立ち上げの経験 ・Web広告業界（広告代理店、SSP／DSP／ADNW等）の経験 ・ビジネスレベルの英語力 [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 ・当事者意識を持ってプ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Webシステム開発の実務経験(言語不問) ・データサイエンティストとして活躍するために勉強していることがある方 [歓迎] ・データサイエンス、AI領域での開発経験、技術活用経験 ・顧客のビジネス課題の発見と解決力 ・様々な業界を見ていただくため業界横断したドメイン知識 【求める人物像】 ・技術を課題解決のための手段と捉え、 解決へと推進していった経験がある方 ・相手視点で物事を考え、理解し、自分事のように捉えることができる方 ・主体的に学び、動いていける方 ・地道な努力ができる方 ・新しいことにどんどんチャレンジできる方 【職種名】 データサイエンティスト【リモー

仕事内容株式会社豆蔵 データサイエンススペシャリスト※データ利活用や新規サービス企画に携われる／リモート・残業月10h以下 【仕事内容】 データサイエンススペシャリスト※データ利活用や新規サービス企画に携われる／リモート・残業月10h以下 【具体的な仕事内容】 ■当事業部について： 豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジ

仕事内容ＰａｙＰａｙカード株式会社 【在宅中心】データ活用企画推進◆ビジネス貢献×データサイエンススキルを活かす 【仕事内容】 【在宅中心】データ活用企画推進◆ビジネス貢献×データサイエンススキルを活かす 【具体的な仕事内容】 ◎データサイエンティストとしての技術知見を活かし、会社の売り上げ向上およびコスト削減を実現することがミッションの組織です。 各種プロジェクトの企画（経営層への提案もあり）・推進・運用をお任せします。 ◎PayPay・PayPayカードが保有する膨大で多様なデータを活用し、事業成長に直結する分析・AI 活用に挑戦できます。 ◎テーマ設定や課題発掘から、分析・施策実行・効果検

仕事内容■仕事内容 【職務内容】 データ・AIを活用したソリューションアーキテクトとして、大手クライアント（化学・医療・小売・製造業等）の課題解決を支援します。課題発掘からシステム開発、プロジェクトのリーディングまで一貫して担当します。 【具体的には】 ・顧客業務の理解と課題のヒアリング ・データ収集と可視化 ・機械学習（AI）モデルまたはデータ分析モデルの構築 ・機械学習（AI）システムの開発 ・分析結果に基づく課題解決策の提案 ・ハードウェアの選定と導入 ・LLMや生成AIなど最新技術の調査 ・活用検討 ・プロジェクトのリーディング 【開発環境】 ・言語：Python SQL

仕事内容データサイエンティストとして、様々な業界なお客様のプロジェクトに参画いただきます。 大規模プロジェクトに参画できる可能性があります。 過去プロジェクト事例は以下の通りです。 ・国内大手不動産ホールディングス向け、ServiceNowデータ分析支援 ServiceNowを活用し、業務プロセスや顧客データの分析を通じて、業務効率化と意思決定の迅速化を実現する支援。 ・生命保険会社の代理店募集におけるマーケティングDBの構築 代理店のターゲティングと効率的な営業支援を目的に、顧客データの集約・分析を行い、最適なマーケティング戦略を支えるデータ基盤を構築。 ・日本全国に展開する陸運業向け、効率的

仕事内容■仕事内容 【職務内容】 データ分析とAI開発を活用したソリューションを強みとするシステム開発会社です。 顧客のデータと技術を利活用し、ビジネスや業務上の課題解決に取り組んでおります。 データ分析モデルや機械学習システムの開発、LLM、生成AIのような最新技術の活用も行います。 AIを駆使したマンガの自動翻訳システムや顧客満足度向上のためのアンケート分析、 YouTubeコメントの分析など、様々なプロジェクトが進行中です。 【具体的には】 ・ 入社後は、顧客のデータと技術を利活用して、顧客のビジネスや業務上の課題解決に取り組みます。 ・ 2～4名体制のプロジェクトにて、開発およびPM/PLと

仕事内容■仕事内容 データ・AIを活用し、大手クライアント（化学・医療・小売・製造業など）のビジネス課題解決を支援します。データの収集・可視化から、機械学習モデルの構築・開発、課題解決策の提案まで幅広く担当します。 【具体的には】 ・顧客業務の理解と課題のヒアリング ・データ収集と可視化 ・機械学習（AI）モデルまたはデータ分析モデルの構築 ・機械学習（AI）システムの開発 ・データ分析結果に基づく課題解決策の提案 ・ハードウェアの選定と導入 ・LLMや生成AIなど最新技術の調査と活用検討 ※志向性や適性に応じ、機械学習領域とデータ分析領域の比重を相談できます。 【開発環境】 ・言語：Python

仕事内容【応募資格】 [必須] ・プロダクトの技術選定、仕様等についてチームの意思決定に関わった経験 ・長期的、経営的視点を持ちながらよりよいサービス作りに向き合える方 ・新しいサービス、ツール、ソフトウェアの動向を追い、自ら手を動かし検証する姿勢 ・システム的な考え方をもとに、仕様の議論ができる方 （ご自身のプログラミングスキルの有無ではありません。） ・営業戦略部やデータサイエンス部、お客様など、様々な方と折衝・コミュニケーションできる方 ・日本語にてコミュニケーションが可能なこと / Native-like fluency in Japanese [歓迎] ・大規模プロジェクト（100人以上規模

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データサイエンスのハンズオン・実装経験（Python等を用いた分析・予測モデル開発にとどまらず、実際のビジネスプロセスへの実装まで一貫して手掛けた経験） ・ビジネスを巻き込んだプロジェクト主導経験（目安3年以上：他部門のステークホルダーと協業し、効果検証「A／Bテスト等」の計画立案から施策改善に至るまで、リーダーとして完遂した経験） ・ゼロからのプロジェクト企画・立ち上げ経験（曖昧なビジネス課題から自らデータ活用テーマを見出し、企画立案から推進までを一気通貫で主導した経験） 【尚可】 ・保険・金融分野 of データ分析・モデル開発に興味のある方 ・金融業界

仕事内容【応募資格】 [必須] ・事業会社での中途採用実務経験（3年以上目安）、 または人材紹介会社でのRA/CA経験があり企業人事へキャリアチェンジしたい方 ・各種採用KPI（歩留まり、CPA等）の管理・分析経験 ・ダイレクトリクルーティングツールの運用経験 [歓迎] ・新卒採用のご経験 ・IT/Web/広告業界での人事経験 ・エンジニア（特にAI、データサイエンス領域）の採用難易度や技術トレンドへの理解 ・マネジメント経験（数名規模のチームリーダー経験でも可） 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【東京】人事・中途採用担当（年収500万円～650万円） 【仕事内容】 ★独自に

仕事内容■仕事内容 データ・AIを活用し、大手クライアント（化学・医療・小売・製造業など）のビジネス課題解決を支援します。データの収集・可視化から、機械学習モデルの構築・開発、課題解決策の提案まで幅広く担当します。 【具体的には】 ・顧客業務の理解と課題のヒアリング ・データ収集と可視化 ・機械学習（AI）モデルまたはデータ分析モデルの構築 ・機械学習（AI）システムの開発 ・データ分析結果に基づく課題解決策の提案 ・ハードウェアの選定と導入 ・LLMや生成AIなど最新技術の調査と活用検討 ※志向性や適性に応じ、機械学習領域とデータ分析領域の比重を相談できます。 【開発環境】 ・言語：Python

仕事内容ご経験・志向性に合わせ、以下業務をお任せいたします。 ■RPA 顧客折衝による要件定義・設計によりお客様の本質的な業務課題の可視化を行い、 業務プロセスの明確化や共通化、簡素化を行ったうえで、RPAを中心とした自動化ツールによる開発、 BIやSalesforceなどのITテクノロジーを組み合わせたDX推進など、業務改善を提案、推進する業務です。 RPAの開発だけではなく、システム開発の基礎や手法、APIやクラウドのサービスとの組み合わせなど 幅広い知識を吸収し、エンジニアとしての市場価値を高めていくことを大切にしております。 ■BI BIコンサルタントとして同社顧客もしくは同社内の部門に対

仕事内容■仕事内容 【職務内容】 当社は国指定の信用情報機関であり、現在は新たなビジネスモデルの創出に向けた変革期に差し掛かっています。当社の企業価値の向上に向けて、データサイエンスの知識・経験に基づき、クレジット・ガイダンスの推進・機能拡充等に取り組んでいただくため、本ポジションにおけるエキスパートを採用します。 【具体的には】ご経験に応じ以下の業務をご担当いただきます。 （1）データビジネス・ソリューション立案 データを活用してマーケティング戦略を策定し、それに基づき新たなビジネスモデルやソリューションを企画・実施する。 （2）プロジェクト管理・リーダーシップ 大規模データ解析プロジェクトの指揮