データサイエンティスト - 北海道札幌市 の求人・仕事・採用

仕事内容全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI（Web）開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担っていただきます。 【働きがい】 AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、マツダが将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。 最近注目されている、ChatGPTに代表されるLLMs（大規模言語モデル）を使ったシステム開発に関われる可能性もあります。 【配属組織について】 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAI

仕事内容【仕事内容】 社内の各組織と連携し、データ活用による事業課題の解決に向けたプロジェクトの企画・推進をお任せします。 ステークホルダーと調整を行いながら、エンジニアやデータサイエンティストと協力してプロジェクトを推進します。 ＜業務環境について＞ データアナリティクス部では週2～3回の勉強会を実施しています。部署横断の勉強会も活発に行われており、興味のある分野に自由に参加できます。データ基盤にはデータウェアハウスが整備されており、データ品質はデータエンジニアチームが管理しています。そのためデータアナリストは分析業務に集中できる体制です。経営陣を含めデータ活用への理解があ

仕事内容【仕事内容】 アプリのUX向上や社内業務効率化に向けた機械学習システムを支える、MLOps基盤の構築・運用をお任せします。 【具体的には】 ◯MLOpsパイプラインの構築/運用 ・機械学習APIサーバーの設計/開発/運用 ・機械学習用データパイプラインの構築 ・機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ・ML開発を効率化する社内ライブラリの開発 ◯生成AIの運用基盤整備 ・生成AIの運用基盤の設計/開発/運用 ・生成AIの利用ルールやガイドラインの整備 ◯ML基盤のインフラ整備 ・IaCによるインフラ構築/

仕事内容AI機械学習エンジニア／AI・機械学習エンジニア スマートフォンの音声認識や画像認識システムなどAIに関連する開発業務がメインです。 具体的には、 機械学習エンジニアとして、機械学習やディープラーニングに特化したお仕事をする場合もあれば、データサイエンティストとしてデータのアルゴリズムを分析することもあります。 スキルアップ後は、ディレクターやプロジェクトマネージャーとしてチームをまとめる方もいれば、 独立・フリーランスのエンジニアとしてのスキルアップを目指す方もいます。 AIやDX推進が加速する中、AIエンジニア不足が深刻な問題。 弊社では未経験からスキルアップし、稼げ

仕事内容ワークスアイディ株式会社 【札幌】開発エンジニア◆希望勤務地への配属／完全週休2日制／転勤なし／UIターン歓迎 【仕事内容】 【札幌】開発エンジニア◆希望勤務地への配属／完全週休2日制／転勤なし／UIターン歓迎 【具体的な仕事内容】 ～希望勤務地への配属100％（転勤なし・UIターン歓迎）／現在7割のエンジニアがリモートワーク中／完全週休2日制／年休120日／「働くをデザイン」する企業～ ■プロジェクトについて： 取引は大手有名企業をはじめとした約900社。業界は、メーカー、通信、電力、旅行、金融、官公庁と様々です。 基本的にエンドユーザー直請案件とSIerとの協働案件のみです。社内シ

仕事内容【仕事内容】 アプリのUX向上や社内業務効率化に向けた機械学習システムを支える、MLOps基盤の構築・運用をお任せします。 【具体的には】 ◯MLOpsパイプラインの構築/運用 ・機械学習APIサーバーの設計/開発/運用 ・機械学習用データパイプラインの構築 ・機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ・ML開発を効率化する社内ライブラリの開発 ◯生成AIの運用基盤整備 ・生成AIの運用基盤の設計/開発/運用 ・生成AIの利用ルールやガイドラインの整備 ◯ML基盤のインフラ整備 ・IaCによるインフラ構築/

仕事内容マッチスル株式会社 ITエンジニア／年休125日／フルリモート有／平均残業月9h 【求人要約】 【キャリア相談◎】常時4000件の多彩な案件あり 【自分時間◎】残業月9時間程度×年間休日125日 【成長◎】AI研修あり＆9割が前職から給与UP 【仕事内容】 【実務経験不問／システム開発／インフラ】幅広い案件の中からあなたに“マッチスル”案件をご提案 【具体的な仕事内容】 ※Pick up!ページも併せてご覧ください。 当社では、Web・アプリ・インフラ領域を中心に、フルリモート案件を含む4,000件以上の案件を常時保有。 入社前の段階から、希望やスキルに応じて複数の選択肢をご提案

仕事内容◎仕事内容 『ホットペッパーグルメ』、『SUUMO』、『Airビジネスツールズ』といったリクルートの各サービスプロダクトにおけるAdobe Analyticsを活用したデータ取得の要件定義、設計、開発、検証業務を通じてユーザー行動データの取得と活用を支える役割を担っていただきます。 【Adobe Analyticsを用いた計測要件の定義】 ・各サービスのKPIやUX改善目標に基づいたトラッキング設計 ・プロダクトマネージャーやデータアナリストとの要件すり合わせ 【タグマネジメントツールの実装・管理】 ・JavaScriptによるカスタムイベントの実装 【実装後の検証・デバッグ】 ・Ado

仕事内容社内の各組織と連携し、データ活用による事業課題の解決に向けたプロジェクトの企画・推進をお任せします。 ステークホルダーと調整を行いながら、エンジニアやデータサイエンティストと協力してプロジェクトを推進します。 ＜業務環境について＞ データアナリティクス部では週2～3回の勉強会を実施しています。部署横断の勉強会も活発に行われており、興味のある分野に自由に参加できます。データ基盤にはデータウェアハウスが整備されており、データ品質はデータエンジニアチームが管理しています。そのためデータアナリストは分析業務に集中できる体制です。経営陣を含めデータ活用への理解があり、分析結果を事業に生かすための連携が

仕事内容アプリのUX向上や社内業務効率化に向けた機械学習システムを支える、MLOps基盤の構築・運用をお任せします。 【具体的には】 ◯MLOpsパイプラインの構築/運用 ・機械学習APIサーバーの設計/開発/運用 ・機械学習用データパイプラインの構築 ・機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ・ML開発を効率化する社内ライブラリの開発 ◯生成AIの運用基盤整備 ・生成AIの運用基盤の設計/開発/運用 ・生成AIの利用ルールやガイドラインの整備 ◯ML基盤のインフラ整備 ・IaCによるインフラ構築/管理 ・CI/CDによるデプロイ自動化 ・サービス監視設計/運用 ・パフォーマンスチューニングなど

仕事内容アプリのUX向上や社内業務効率化に向けた機械学習システムを支える、MLOps基盤の構築・運用をお任せします。 【具体的には】 ◯MLOpsパイプラインの構築/運用 ・機械学習APIサーバーの設計/開発/運用 ・機械学習用データパイプラインの構築 ・機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ・ML開発を効率化する社内ライブラリの開発 ◯生成AIの運用基盤整備 ・生成AIの運用基盤の設計/開発/運用 ・生成AIの利用ルールやガイドラインの整備 ◯ML基盤のインフラ整備 ・IaCによるインフラ構築/管理 ・CI/CDによるデプロイ自動化 ・サービス監視設計/運用 ・パフォーマンスチューニングなど