データサイエンティスト - 東京都豊島区 の求人・仕事・採用

仕事内容＼ビジネス課題をデータサイエンスで解決／ データ基盤の構築を行なう「データエンジニアリング領域」から、それを活用して課題解決を行なう「データサイエンス領域」まで精通したプロを目指します。入社研修で基礎を学び、経験・スキルに合う業務から始めましょう。 ▼未経験から始める場合のステップはこちら▼ ――【STEP1：データ基盤の構築から体験】―― ■分析用データベースの整備・構築 企業に眠る「情報」を「データ」にする作業です。売上額や顧客情報などを1ヶ所に集約。紙資料のデジタルデータ化、複数システムのデータ統合などを行ないます。 ■データの基本的な集計・可視化 プログラミング言語（SQLやP

仕事内容クライアントの持つビッグデータをもとに整理・分析し、課題解決につなげます。入社後は2週間ほどかけて「分析の基礎」から学べますし、その後も随時フォローするのでご安心ください。 ＜具体的な業務内容＞ ▼課題・目的の確認 「消費者の行動を知りたい」「広告・販売戦略を考えるヒントを得たい」など、クライアントからデータ分析の目的をヒアリングします。 ▼データの抽出・集計 SQLやVBAを使用し、クライアントが持つビッグデータを抽出。不要なデータを取り除き、分析しやすいように整理します。抽出した数値を様々な切り口で集計しましょう。 ▼データの分析、企画提案 分析結果をレポートにまとめ、提案内容を作成

仕事内容ビッグデータを活用し企業の経営課題を解決するコンサルティング業務となります。クライアントが納得し業務改善/活用できるソリューションを、データの利活用からご提案いただきます。 【具体的な業務】 社会インフラ、製造、流通、小売業等の顧客が抱える課題に対し、 ・データ分析業務、コンサルティング業務等 ・顧客ビジネス課題解決のためのデータ集約、クレンジング、分析業務 ・機械学習等を含むデータ利活用による業務改善提案 ・DX戦略の立案・実行サポート ・部下のマネジメントや育成 【同社の魅力】 ・最先端の研究所や大学院で研究実績のあるメンバーが中心です。 ・休日深夜の往診サービス「ファストドクター」や

仕事内容データサイエンティストとして、顧客へのAI(生成AI含む)・データ利活用コンサルティングを実施いただきます。 【職務概要】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 ・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出 ・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理） 【職務詳細】 ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フ

仕事内容データストラテジスト/データサイエンティストとして、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ活用の業務全般を担当いただきます。特に、機械学習モデルの開発/実装を中心に、案件に応じてデータ分析を通じたビジネス課題の発見や、データ活用プロジェクトのディレクションなどの業務をおまかせします。 【具体的には】 ・転職業界における求人レコメンドアルゴリズムの開発 ・ダイナミックプライシングによるホテル宿泊価格の最適化 ・クライアント課題解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案業務 など ■将来的に従事する可能性のある仕事内容 同社業務全般 ■所属部署の年齢・性別構成 デジタルパートナー事業

仕事内容データサイエンティストとして、顧客の要件をヒアリングし、集められるビックデータから品質を左右する要因を突き止め、 改善につなげるためのレポートを作成、チームのマネジメント業務を行っていただきます。 ※派遣先はご本人の希望、経験・スキルを考慮し、地域限定も含め検討いたします。 ■業務フェーズ 要求分析、仕様検討、プロジェクト管理 ■使用ツール Python、R言語、SQLいずれかを用いてのデータ分析業務経験 ■求人の魅力 ・製造業向けのデータ分析業務はエンジニア需要が拡大しており、本業務を通じて得られる経験です。 生涯エンジニアとして市場に求められ続けるエンジニアでいるため、成長につながる

仕事内容データサイエンティスト・データアナリストってどんなお仕事？ 具体的には・・・ データアナリストとデータサイエンティストは、ともにデータ分析の専門職です。 どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを活用してビジネスの問題を解決！ ビックデータを有効活用してビジネスチャンスをつかみたいという企業はたくさんありますが、情報分析を行うデータアナリストは不足しており、市場価値の高い人材を目指せます。AIを活用して最先端の専門家を目指しましょう！ なんだか難しそうだなと感じた方もご安心ください！ 実は今お仕事をしている方は、未経験の方がほとんどで、先輩スタッフの研修を受けながら

仕事内容<仕事内容> データで世界を変える！未経験から始めるデータサイエンティスト 好きを、仕事にするチャンス。 データサイエンティストとして、未経験から最前線で活躍しませんか？ 未経験から始める“データ解析の最前線”。 あなたが扱うそのデータが、企業の成長を支えます。 どんなお仕事？ あなたにお任せするのは、企業のデータを活用してビジネスの改善に貢献するお仕事。 データを分析し、意思決定に役立つインサイトを導き出す、大切なポジションです。 お任せする具体的な業務内容 ・大量のデータを収集・整理し、分析に適した形式に整える ・統計分析や機械学習モデルを活用して、予

仕事内容顧客のビジネス課題を明確にし、データ加工・分析・BI・AI・機械学習などを活用した提案及び支援をお任せいたします。 【業務詳細】 ▼データ活用支援・BI活用支援・AI・機械学習サービスの導入支援 └データの加工集計 └可視化の実施や分析手法の提案、分析の実施 └利活用支援 └効果検証とそのシュミレーションの実施 ▼研修講師 └プロジェクトをいくつか経験された後に、データサイエンティスト養成講座の講師を担当していただきます。 【ポジションの魅力】 事業会社・教育関係など幅広い業界・業種のクライアントに対して支援をするポジションです。各社の事業課題や経営課題に直結しうるデータを扱い、今後の戦略

仕事内容金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。 【業務詳細】 1. ラインマネジメント データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。 メンバー育成：得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。 リソース配分：人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。 環境整備：チームの作業フロー改善や技術調査

仕事内容【概要】 データサイエンティストとして、ビッグデータ／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用したお客様の事業課題解決を支援します。 【業務詳細】 <チームの職務内容> ・お客様の課題の把握 ・適切な評価指標の設定／分析計画策定 ・適切な分析手法や技術の評価・選定 ・分析結果の見える化によるお客様の納得感醸成 <マネージャーポジションの職務内容> ・組織方針／計画を基とした具体的な業務計画立案 ・ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション、パートナーとの協業推進 ・適切に情報収集、分析を行いながら課題、テーマを解決 ・チーム内の適切な目標設定を行い、進捗を確認しながらチームを牽引

仕事内容SMBCグループのビジネス部署と連携して以下の業務に従事していただき、データを活用した新たなビジネス創出、課題解決につなげていただくことを期待しています。 ■具体的には ・データ分析に関わるビジネス企画～PoC～本番実装～保守 ・機械学習モデルの開発、システム組み込み、運用保守 ■案件例 以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をお任せいたします。 ・リテール：マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発 ・ホールセール：企業間の資金商流図の構築・分析 ・その他：各種サービスの需要予測 等 ■同社への入社理由 ・年収UP(約150万円以上) ・面接官の印象や社

仕事内容データサイエンティストとして、最先端の技術とデータサイエンスを駆使して、顧客のビジネス課題を解決することをめざしていただきます。 【職務概要】 顧客へのAI・データ利活用コンサルティング 事業価値を生み出す高度データ分析・解析 AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理） 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ■過去、本組織で携わったプロジェクト（一例） ・（製造業向け）製造現場での複雑な条件を考慮した生産計画の最適化を行い、現場の負荷軽減と生産量増加に貢献。 ・（金融業界向け）コールセンターにおける要員配置の最

仕事内容統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化（可視化） ・プログラミング（解析、シミュレーション等） 【業務についての補足】 ・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかを想定していますが、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容／活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性があります。 ・イメージとしては「データサイエンティスト」がアルゴリズムの研究開発をする領域（カラクリ解明）、「AI開発者」がビジネスに適用しながらシステム開発を進める領

仕事内容金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。 (クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です) ・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等) ・データ可視化/BI ・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI) 上述の通り組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域を持って職務遂行します。 ・企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧

仕事内容データサイエンティスト・データアナリストってどんなお仕事？ 具体的には・・・ データアナリストとデータサイエンティストは、ともにデータ分析の専門職です。 どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを活用してビジネスの問題を解決！ ビックデータを有効活用してビジネスチャンスをつかみたいという企業はたくさんありますが、情報分析を行うデータアナリストは不足しており、市場価値の高い人材を目指せます。AIを活用して最先端の専門家を目指しましょう！ なんだか難しそうだなと感じた方もご安心

仕事内容データサイエンティストとして、以下の業務をお任せします。 ■業務内容 適正や過去の経験に合わせ、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理といった分野におけるAI構築やデータ分析等の実務を担っていただきます。 その他、NPSや同社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。 ■ポジションの魅力 ・社内の意思決定が早く、検討開始から商品・サービスが提供されるまでの時間は他金融機関と比較して非常にスピーディーです。 ・構築したAIモデルの利活用するという設計部分も同部に一任されており、大きな裁量を持つことができます。 ・ご本人の能力・興味関心次第で1分野に限定せず複数

仕事内容お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 ・データクレンジング データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 ・データ基盤の構築・運用 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 ・ビックデータの分析 データクレ

仕事内容【職務内容】当社では機械学習、プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のCRMデータを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益を拡大するための改善活動を行っております。EC・金融・通信業界をはじめとした様々なお客様データを分析し、最新の分析スキルと課題発見・提案能力を伸ばすことができる職種です。入社後は分析を行う部分だけでなく、分析結果をお客様へ報告する部分も担当いただき、将来的にはお客様とのコミュニケーション窓口としてお客様のご要望をヒアリングし、アウトプットの要件定義を行う部分も担当いただきます。入社初日はオフィスへ出社となりますが、その後は基本在宅勤務となります。（社員の99

仕事内容20代30代が多く活躍中 データサイエンティスト・データアナリストってどんなお仕事？ 具体的には・・・ データアナリストとデータサイエンティストは、ともにデータ分析の専門職です。 どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを活用してビジネスの問題を解決！ ビックデータを有効活用してビジネスチャンスをつかみたいという企業はたくさんありますが、情報分析を行うデータアナリストは不足しており、市場価値の高い人材を目指せます。AIを活用して最先端の専門家を目指しましょう！ なんだか難しそうだなと感じた方もご安心ください！ 実は今お仕事を