データサイエンティスト 研究開発 の求人・仕事・採用

仕事内容【電気電子エンジニア】経験者歓迎★案件は上流工程中心/無期雇用派遣【WEB面接可】 ▼仕事内容 自動車メーカーや半導体メーカー、輸送機器メーカー等の案件にて、 ご自身のご経験・スキルに合った業務（設計・開発）をご担当頂きます。 案件は、設計や解析など上流工程を中心にご用意。 経験の浅い方や実務経験の無い方、ジョブチェンジやキャリアチェンジなどのご希望にも最大限応えていきます！ 【◆案件の魅力】 ★案件の約9割が東証プライム上場の大手メーカー：配属先では長期的に働いているエンジニアが多くいます。 (東京都中央区) ▼職種 研究・開発(正社員) ▼雇用形態 正社員 ▼給与 ※みなし

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・機械学習、深層学習、AIなどデータサイエンスの関するご経験をお持ちの方 【職種名】 データサイエンティスト/マテリアルズ・インフォマティクスを用いた開発支援 【仕事内容】 同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を利用しながら、同社の材料開発・品質予測を支援していっていただきます。顧客は世界トップのメーカーばかりであり、他社ではなかなか持っていないデータ（量・質）を利用しながら共同開発スピードを促進することで、事業の拡大や新規市場に参入できる可能性がある業務です。また、将来的にはMIに限らず、様々なツールを

仕事内容【応募資格】 [必須] ・統計解析、機械学習などデータ分析の実務経験 ・PythonやR、SQLでの分析 ・TableauやGoogle Data PortalといったBIツールの利用 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、 メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、 クライアント企業の組織課題解決に

仕事内容研究開発職 【移住支援金対象求人】健康食品・化粧品用原料の研究開発のお仕事 【移住支援金対象求人】 健康食品と化粧品の原料開発がメインで、お客様の要望に応じてカスタムメイドの開発案件も数多くあります。 ＜事業内容＞ 健康食品・化粧品の原料開発・および生産 【仕事内容】 健康食品と化粧品の原料の研究開発になります。 お客様からのご依頼によるオーダーメイドの案件も多くあります。 ■変更範囲：変更無し ■転勤の可能性：なし 【給与】 月給350,000円〜480,000円 【給与の内訳】 基本給：1ヶ月あたり350,000円〜480,000円 【給与補足】 ＊月給＝年俸÷12か

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【Forward Deployed Engineer】顧客現場で価値を立ち上げるエンジニア ▼仕事内容 【ポジション概要】 FDEは、顧客の現場に最も近い場所で、 「実際に動くプロトタイプ」を作り、価値を最速で立ち上げるエンジニアです。 要件が完全に固まっていることは、ほとんどありません。 顧客と直接対話しながら、 ・何が課題なのか ・AI／データをどう業務に組み込めば価値が出るのか ・まず何を作るべきか を考え、Pythonとワークフローで即座に形にする役割です。 設計だけ、実装だけではなく、 「考える・作る・直す」を一気通貫で担うポジションです。 【主な業務内容】 ■顧客ヒアリング

仕事内容【設計・開発エンジニア(マネジャー候補)】◆チームで喜びを共有！特殊センサで社会の安全・安心に貢献/月平均残業20h程度／世界シェアトップクラスの蓄光材・蛍光体メーカー ▼仕事内容 【業務概要】 1941年創業・蓄光材、特殊蛍光体の他に特殊センサを製造する「特殊化」「多角化」「国際化」を方針とする老舗メーカーである同社社にて、 ガス漏れ警報器等に搭載されるガスセンサの開発、設計を行っていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・当社センサーを用いた機器製品の開発、設計 ・特に電気回路に起因した設計、製作、評価、試験など ※変更の範囲：会社の定める業務 (茨城県牛久市) ▼職種 研究・開発(

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容・全社研究開発の推進役として、案件・予算管理、フォローアップを担当。自らの専門・得意分野等をもとに、新商品につながる自部門の開発業務または他部支援にも対応する。 ・また全社知財（産業財産権）の案件・予算管理、ならびに研究開発と絡めた知財情報の有効活用などの推進を担当。

仕事内容【大阪・名古屋｜データサイエンティスト職】未経験歓迎／20代活躍中／リモート可／働きがいのある会社認定！ ▼仕事内容 データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するためのデータ分析業務を担当していただきます。 入社後2か月間の研修を通じて基礎スキルを身につけたうえで、プロジェクトに参画します。 ■業務内容の一例 ・顧客企業の保有データを用いた分析業務（売上分析、顧客分析、業務改善分析など） ・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築 ・統計手法や機械学習モデルの設計・構築 ・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案 ・AI技術を活用した解析支援（

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須スキル・経験】 下記のいずれかのご経験をお持ちの方 ・事業会社/Sier/コンサルファーム等でデータ活用における、戦略・戦術企画の実務経験 ・他部門と連携し、データ活用施策を提案・実行した経験がある方 ・生成AIを活用した業務改善、サービス企画・開発のご経験 【歓迎スキル・経験】 ・データガバナンスルール設計やデータ活用CoE組織の立ち上げに従事したご経験 ・データドリブンな組織文化の推進（ツール整備やプロセス導入）やに関する経験 ・データ分析ツールや技術に関する知識と経験 ・データガバナンスの確立と維持に関する専門知識 ・金融業界でのご経

仕事内容【応募資格】 [必須] 化学系の研究開発職のご経験がある方 【職種名】 研究開発 【仕事内容】 新素材の研究や製品の新機能開発、基盤技術の構築などをお任せします シリカの製品開発、基礎研究データ蓄積などの業務を顧客の開発担当や当社の営業スタッフと協力しながら実施します。加えて製造プロセスの開発なども実施することもあります。 【事業内容・会社の特長】 事業内容：沈澱法シリカ、ゲル法シリカ、化学石膏の製造販売 企業の特徴：様々なマテリアルを提供する総合化学メーカーの東ソー。東ソーグループにおいて「湿式シリカ」を専門に扱うメーカーが当社です。 シリカでは国内で圧倒的シェアを誇るトップクラスメーカー