東京都のデータサイエンティスト 大手企業の求人・転職・中途採用

仕事内容【仕事内容】 事業概要 AIと経済学を組み合わせ、企業の価格戦略を最適化するプロダクト「価格エージェント」を開発・提供しています。 「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチを通じて、売上向上と販促コスト削減の両立を支援しています。 大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績があります。 関連情報 サービス概要：価格エージェント（AI×経済学による価格最適化） 提供開始リリース：AI×経済学でクーポン原資の無駄を削減するソリ

仕事内容【大手企業内健康管理室における産業保健業務】・健診の事前準備（対象者抽出、医療機関調整、案内配布）・健診の事後フォロー（健診データ入力、抽出、結果送付）・健康相談問い合わせ対応や個別面談実施（メンタル対応含む）・安全衛生委員会参加・職場巡視同行・健康資料等の作成・外来診療対応と診療補助業務（採血、心電図、処置）・外部医療機関との各種調整（予約管理、案内）・インフルエンザ予防接種業務（案内、予約管理、当日対応）・業務にかかわる事務業務全般◆契約社員前提のお仕事です◆必要資格：看護師or保健師

仕事内容【データアナリスト＆BIアーキテクト】KPI設計からダッシュボード実装まで一気通貫！データドリブン経営をリードするハイブリッド人材を募集 ▼仕事内容 【仕事内容】 ・ビジネスゴールから逆算した KPI／メトリクスフレームワークの設計・運用 ・マーケティング、プロダクト、オペレーション領域の データ要件定義・データモデリング ・Snowflake／BigQuery 等クラウド DWH 上での ELT／データパイプライン設計（dbt、Airflow など） ・Tableau・Looker・Power BI を用いた ダッシュボード設計・開発・運用 ・SQL／Python によるデータ抽出・加工・

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・課題設定力：現場や経営の課題をデータで解決できる形に落とし込む能力 ・ストーリーテリング：分析結果を可視化し、関係者の意思決定を促す提案力 ・統計・数学の基礎：データの傾向を正しく読み解くための統計学の知識 ・機械学習・AI：予測モデルやアルゴリズムを構築するスキル ・プログラミング：データ抽出や処理を行うためのPython、R、SQLなどのスキル ・データ処理：膨大かつ複雑なデータを分析可能な状態に整える技術 【尚可】 ・製造、物流、医療、インフラ分野のデータ整理・分析経験 ・AIツールやAIエージェントの業務活用経験 ・複数部門を巻き込んだデータ分析プ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・健康保険組合の実務における相談対応 ・論理的思考力 ・円滑なコミュニケーション力＆関係構築力 ・スケジュール＆タスク管理能力 ・基本的なOAスキル ＜必須の経験＞ ・健康保険組合での実務経験＋事務長経験２年以上 ・組織マネジメント経験 [歓迎] ＜求める人物＞ ・職員及び内外関係者との良好な関係を築き、協調性を持って業務に取り組める方 ・健康保険事業または医療・福祉分野における知識と経験を有し、組合運営をリードできる方 ・社会保障制度、特に健康保険制度に関する理解と、今後の制度改正等に対応できる柔軟な思考ができる方 ・対外的対応に積極的に対応できる方（厚生局、他健保

仕事内容■事業概要 AIと経済学を組み合わせ、企業の価格戦略を最適化するプロダクト「価格エージェント」を開発・提供しています。 「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチを通じて、売上向上と販促コスト削減の両立を支援しています。 大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績があります。 ■ミッション 機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。 モデル設計、実

仕事内容【大手企業での産業保健師のお仕事】産業保健業務全般をお任せします！・健康診断関連業務┗未受診者の対応から保健指導・産業医面談の調整・健康相談・長時間残業者対応・休職復職者対応・衛生委員会 参加・健康教育（セミナーや研修の企画実施）・健康経営の施策の検討、推進 臨床経験3年・産業保健経験3年以上ある方歓迎！

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・Ruby、PHP、Python系のスクリプト言語使用経験（2年以上目安） ・データ処理・前処理のスキル(Pandas NumPy SQLなど) 【尚可】 ・Pythonを用いた機械学習・統計解析の実務経験 ・モデルのAPI化やシステム連携の経験 ・MLOps環境の構築経験(Docker) ・クラウド環境(AWS、GCP、Azure)での開発・運用経験 ・LLMや生成AIの活用経験 ・Python系言語経験者でAIツールに携わってみたいエンジニアの方 [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】 ・セルフスタ

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下のいずれか必須 ・機械学習、深層学習を実務で活用した経験(1年以上) ・Python・SQL等の機械学習技術を使用したデータ分析・AI構築の業務経験 ・経営・業務コンサルタントの経験(2年以上) 【職種名】 データサイエンティスト(スペシャリスト)【上場AIスタートアップ/データ分析×AI利活用】 【仕事内容】 様々な業界のクライアントに対し、リスク管理や収益モデル構築などの課題に向けて、データ分析によるコンサルティングおよびAIモデルの構築を行っていただきます。 ・モデリング手法・アルゴリズムの理解と選定 ・データクレンジングやチューニングによる最適なデータ整備

仕事内容【応募資格】 [必須] ■下記いずれかのご経験 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・データアナリストとしての実務経験 ・データを扱ったコンサルとしての実務経験 [歓迎] ・データ分析関連のプロダクトに携わっていた方 ・データサイエンスを学ぶ意欲のある方（入社時の知識は必須ではありません） 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【東京】データサイエンティスト（年収900万円～1800万円） 【仕事内容】 ★ファクトリーオートメーションを通して、「世界中のモノづくりを支え、進化を加速させる」 ★過去25年間の平均成長率10％ ★8年連続「世界で最も革新的な企業TOP

仕事内容【ソリューションエンジニア／AI分野（東京）】〜賞与平均15.9ヵ月/リモートワークOK/離職率2％台〜 ▼仕事内容 【募集背景】 今後、エンタープライズ向けでのAI活用事業の拡大を目的に、エンタープライズでの生成AI活用を実装レベルで前進させるテクニカルアカウントを募集します。 アシストは2023年5月、Gleanの国内初のパートナーとして日本での取扱を開始しました。 本領域は当社の今後の成長ドメインであり、事業・組織ともに拡大フェーズにあります。Gleanはシリコンバレーの最先端で磨かれているエンタープライズ向けAIアシスタント／ナレッジ検索プラットフォームであり、2025年6月時点の

仕事内容【応募資格】 [必須] 【以下いずれか必須】 ■数理統計および機械学習に関するプロジェクト実務経験 ■Linuxおよびコンテナに関する実務経験 ■チームでの開発もしくは分析の実務経験 【職種名】 データサイエンティスト（data/AI）【DX／副業可】 【仕事内容】 同社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもdata / AI 領域のプロジェクトにおけるデータモデリングを中心とした業務を担っていただきます。

仕事内容【AIエンジニア】Difyオフィシャルパートナー！生成AI技術で大手企業のDXを推進！DXコンサルティング〜生成AIテーマに開発まで行うエンジニアを募集中！ ▼仕事内容 【仕事内容詳細】 希望・適性に応じてお任せします。 ①大手企業との生成AI技術活用プロジェクトのマネジメント ・大手企業の担当者とMTGを重ねてプロジェクトを進行 ・次のプロジェクトにむけた追加提案 ・メンバーの育成・マネジメント ②生成AI関連の開発業務 ・データ戦略・データ前処理・RAGアーキテクチャの構築 ・各種LLMモデルの選定・利用・ファインチューニング ・情報セキュリティ面への対応 ・AWS、GCP、Azur

仕事内容＜職務内容＞ ・配属先 当該ポジションが所属するCX事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 ・業務内容 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ・データ抽出要件の整備：クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 ・データ基盤の構築：顧客データ（広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ）を活用して、デー

勤務時間※希望の時間帯を選べます。 勤務例）シフト制（1日4時間～OK、短時間OK） 13:00～17:00 08:00～17:00 10:00～19:00 13:00～22:00 17:00～23:00 22:00～翌6:00、など ◆上記以外の時間帯もあります ◆多少時間変更・残業の可能性があります。 ◆4時間以内のお仕事も応相談！ 短時間でサクッと働けます。

仕事内容東京都内に勤務地多数あります！50代～60代活躍中、単発・日払い・現金手渡し可。即日の勤務も出来ます。お仕事開始前の【来社・面接・履歴書不要】簡単Web登録可（オンライン登録できます）。 シール貼り、お菓子の梱包・箱詰め、ピッキング作業、仕分け・発送、値札付けなどのカンタン軽作業。 1日のみOK♪マイワークは40代、50代、60代のミドルから中高年・シニアの方を応援します！1日4時間程度の短時間勤務も調整できます。9月からの短期・単発バイト探し、スキマ時間のお仕事探しにもおすすめ。 【給与】 時給1600円～（日払い／現金手渡しもOK） 【仕事内容】 シニア・中高年の方に人気、例えば…

仕事内容【職種名】 【データ分析】大手フィットネス企業におけるtoC向けアプリデータアナリストデータサイエンティスト 【給与】 月額：130万円/月 【アクセス】 JR東海道本線(東京～熱海) 新橋駅 【雇用形態】 業務委託 【勤務地】 東京都港区 【仕事内容】 個人事業主向けの業務委託契約を前提とした求人となります。 正社員採用の求人ではないため、予めご承知おきください。 1人月での業務対応となるため、副業など短時間業務の募集ではございません。 20代～40代まで活躍中 ・ベンチャー気質の法人様となります。 ・部門横断的なコミュニケーションが実現 ・スピード、裁量権ある自走できる環境

仕事内容同社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド(AWS、GCP、Azure など) やSnowflakeでのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアル

勤務時間08:30〜17:30（実働: 8時間、休憩: 60分） 【勤務時間補足】 月～金の週5日（土日祝休み） ※残業は月10時間程度 ※月2回程度シフトの相談OK

仕事内容大手企業の営業事務 立ち仕事卒業したい方必見 │ 高収入で長期安定 │ 土日祝休みでメリハリつけて働ける ＼大人気の営業事務が募集スタート／ 落ち着いてコツコツ働きたい方にぴったり(≧ω≦)/ 営業さんのサポートや事務業務を中心に、 無理なく続けられるお仕事です 社内はアットホームであたたかい雰囲気なので、 分からないことも気軽に相談しやすい環境です◎ オフィスは綺麗で落ち着いた空間* 西新宿の景色が見える眺めのいいブースで、 落ち着いて集中できる環境をご用意しています。 作業用の机も広く、周りを気にしすぎず快適にお仕事ができますよ ＼働きやすさもばっちり／ ・ウォーターサーバ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・以下のうち 1 つまたは複数の領域(ただし(1)は必須)における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上) (1)ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ) (2)統計解析・因果推論などの統計モデリング (3)数理最適化などの数理モデリング ・Git / Docker / クラウド（AWS・GCP）を用いた開発経験 ・機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 ・データサイエンス領域における論文の読解・実装 ・機械学習全般における理論的な理解 ・英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと※「抵抗がないこと」レベルであり

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データサイエンティストとしてのご経験５年以上 ・定量的アプローチの知識やご経験（統計学/機械学習/コンピュータサイエンス/計量経済学等） ・クライアント対応経験 ・R/Rython/Julia/C/C等に関する豊富な経験 ・研究活動への貢献実績 ・トレーニングや社内イベントの設計・リード経験 ・学士号 ・流暢な日本語力と日常会話レベルの英語力 ※ご経験やスキルに応じて、職位をご相談させていただきます。 （3年以上のご経験でシニアコンサルタント/マネージャーへのご紹介可能） [歓迎] ・クライアントフェーシングを伴うデータ分析プロジェクトの経験 ・構造化・半構造化デー