データサイエンティスト 高卒 の求人・仕事・採用

仕事内容[募集背景組織強化のための採用となります。 [転勤の有無無し [仕事内容]： チーム組織および所属部門の方針に基づいた科学的根拠のある判断材料をチームスタッフや選手に提供することで、編成・育成・戦術へ貢献することが主な役割となります。 チーム強化（編成・育成・戦術）に資するデータ分析の企画立案、およびそれらを実現するために統計や機械学習等を用いたデータ分析を担っていただくほか、チーム組織における情報のデータベース化、ナレッジの集約、インフラ化の支援も担当いただきます。 【具体的には…】 ・データを活用した試合戦術の提案や選手の状態管理を行い、監督、コーチングスタッフの試合戦術策定、および

仕事内容【フルリモート×フレックス｜経営よりのデータサイエンティスト】７兆円の医療費の無駄を削減する｜医療インフラのスタートアップ 仕事内容 ▍私たちが本当に求めていること 本当に日本から、GoogleやAppleに並ぶ巨大企業を生み出せないのか？ 世界のルールを塗り替えるのは、いつも海外企業。 でも、私たちは信じています。 2030年。健診が“紙で終わる社会”を残すのか、健診を“命を守るデータ基盤”へ進化させるのか。その変革をリードするのが、ALTURA Xです。 私たちは「健診DX × PHRクラウド」を基盤に、医療機関・企業・保険・個人をつなぎ、医療アクセスの変革と医療費削減を両立するイ

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

仕事内容採用背景 2024年12月にシリーズAで累計28億円の資金調達を実施し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。 これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用とAI実装の重要性が高まる中、Snowflakeを中核としたデータ基盤を前提に、ML/LLMを活用しながら価値提供を前に進められるAIエンジニア(データサイエンティスト)の存在が必要不可欠なため、募集いたします。 お任せしたい役割とミッション 自社プロダクト「infobox」における、Snowflakeを中核としたデータ基盤は、サービスの根幹を支える重要な領域です。 本ポジション

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] ・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【データサイエンティスト】リモート可／バイリンガルのデータサイエンティストを募集！ ▼仕事内容 【業務内容】 金融市場に熱い想いを持つ、日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しております。 本ポジションでは、以下をメイン業務として行っていただきます。 ・機械学習とデータサイエンスの応用に重点を置き、数学的なコード構築 ・フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンスの最適化を反復し、機械学習モデルを使った実験を行い、金融ソリューションの改善 ・革新的な技術で将来のビジネス上の問題を解決すべく、常に最新の研究を行い、迅速にPoCにマッピングしてビジネスへの適用性評価 ・営業、ML-Op

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【データサイエンティスト】内閣府所管の政策研究/コンサル専門シンクタンク ▼仕事内容 ■交通に関わるビックデータを活用し、国や自治体の政策において重要な役割を果たす道路や公共交通の調査や計画に携わっていただきます。 ■具体的には、下記のような業務となります。 【道路の状況把握の調査・分析】 日々観測／蓄積されたGPSデータや映像を分析し道路交通状況の把握。 データ処理や分析を効率的に行うための統計的手法の検討やプログラムの開発。 【交通行動の調査・分析】 AIによる車／人／モノの動きの把握や予測に関する研究。 交通行動データを取得するためのアプリ開発（ベンダーとのやりとり）。 【公共交通

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] ■アンケートデータ（QOLデータなど）、医科レセプト、電子カルテを含むリアルワールドデータの解析経験。 ■理学、工学、医学、薬学、統計学等の領域における査読付き論文1報以上（著者順位不問） ■製薬企業、医療機関、医療系の大学等の研究期間での勤務経験あり、あるいはこれら企業あるいは機関を直接の顧客とした業務経験あり ■日本語でのビジネスコミュニケーションが可能 [歓迎] ▼R、Python等を用いた統計・科学技術計算の経験 ▼データサイエンス・ビジネスコンサルタントの経験 ▼クライアントワーク、医薬品関連のプロジェクト参画経験 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下