統計解析 - 秋田県 の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] ・統計解析関連の実務経験 ・SASを含む統計解析ソフトウェアの使用スキル ・学士号（生物統計学/統計学 等） ・流暢な日本語力と日常会話レベルの英語力 [歓迎] ・生物統計学/統計学または関連分野における博士号 ・国際共同治験への参画経験 【職種名】 統計解析マネージャー《新規疾患領域にも関与◆九州エリアより在宅勤務可能×フレックス勤務》 【仕事内容】 【オンコロジー・ノンオンコロジー領域の豊富なパイプラインを誇る米系バイオファーマ】 新薬承認申請に向けた統計解析およびCTD作成、規制当局対応を国内外チームと連携しながら幅広くリードいただきます。 ＜主な仕事内容＞

仕事内容【応募資格】 [必須] 必須スキル（以下のいずれかを満たす方） ・Pythonによる機械学習・統計解析の実務経験（2年以上目安） ・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験 ・健診またはレセプトデータを活用した分析経験 ・AWS環境（Athena, S3, SageMaker等）の利用経験 ・BIツールを用いたレポート作成・可視化経験 ・整備途上の環境で自走できる実務力 歓迎スキル・経験 ・レセプトデータを用いた医療費分析経験 ・MLOps（SageMaker Pipelines, GitHub Actions等）の経験 ・医療画像解析の知識（将来活かせるスキルとして歓迎） ・SIer

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下を全て満たす方 ・臨床研究もしくは治験での論文1本以上、且つ研究計画書1本以上経験がある ※大学、修士、博士課程での経験も含む ・生命科学系分野において修士課程以上を修められている ・英語論文の執筆が可能 ・社外とのやり取りに抵抗なく取り組める方 [歓迎] ・査読付き英語論文の執筆経験（複数本） ・統計学的事項に関する知識 ・疫学に関する知識 ・データベース研究/レセプトデータ解析の経験 ・PRO（アンケート・インタビュー）研究の経験 ・教育、育成の経験 ・マネジメントの経験 ※企業での就業経験は不問（元アカデミアや元医療従事者の社員も多くいます） 【募集年齢（年

仕事内容【応募資格】 [必須] 必須スキル（以下のいずれかを満たす方） ・Pythonによる機械学習・統計解析の実務経験（2年以上目安） ・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験 ・健診またはレセプトデータを活用した分析経験 ・AWS環境（Athena, S3, SageMaker等）の利用経験 ・BIツールを用いたレポート作成・可視化経験 ・整備途上の環境で自走できる実務力 歓迎スキル・経験 ・レセプトデータを用いた医療費分析経験 ・MLOps（SageMaker Pipelines, GitHub Actions等）の経験 ・医療画像解析の知識（将来活かせるスキルとして歓迎） ・SIer

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】IT・インターネット＞インターネットサービス ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 【HERPについて】 「採用を変え、日本を強く。」をミッションに掲げ、企業・人材紹介会社・求職者の三者に対し、テクノロジーを用いた最適なマッチングと意思決定を支援するHR Tech企業です。 私たちは、単なる業務効率化ツールとしてのSaaS提供に留まらず、AIとデータを活用して採用市場の構造そのものをアップデートする「SaaS × AI + マッチングプラットフォーム」構想を推進しています。 現在は、デ

仕事内容【応募資格】 [必須] MR認定資格保有 普通自動車運転免許保有 MR経験1.5年以上 【募集年齢（年齢制限理由）】 25歳～58歳（ 特定年齢層の特定職種の労働者が相当程度少ないため ） 【職種名】 【条件付き~55歳まで正社員採用可】MRとして多様な疾患領域を経験可能。勤務地希望も柔軟に対応。 【仕事内容】 医療機関や卸への訪問活動を通じて、医療従事者との信頼関係を築き、医薬品情報の提供・普及を行うMR業務を中心に、多様なプロジェクトへ参画。 クライアントに対しMR業務の他、デバイスやマーケティング支援、プロバイダーモデル（医療機関の支援）などを含む サービスを提供します。 担当

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【応募資格】 [必須] 下記複数満たす方 ・広義のAIを使った大規模データ解析経験をお持ちの方 ・理学部卒業レベルの数学、統計の知識 もしくは、コンピュータ科学系学科卒業レベルの知識をお持ちの方 ・ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI、等に提出される論文が理解できるレベルの機械学習、強化学習、深層学習に関する知識をお持ちの方 ・Python/Rなどのデータ解析で良く用いられるプログラミング言語によるプログラミング経験及び PyTorch等Frameworkの利用経験をお持ちの方 ・英語力をお持ちの方（特に読解力。海外の技術。学術文献や論文を読む機会が多い為） ※ポスドクや大学などでの

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、同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） ※配属チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業（MaaS）」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務／活動領域をアサインされます。 【働きがい】 ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ・広義のAIを使った大規模データ解析経験 ・理学部卒業レベルの数学、統計の知識 もしくは、コンピュータ科学系学科卒業レベルの知識 ・ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI、等に提出される論文が理解できるレベルの機械学習、強化学習、深層学習に関する知識 ・Python/Rなどのデータ解析で良く用いられるプログラミング言語によるプログラミング経験及び PyTorch等Frameworkの利用経験 ・英語力（特に読解力。海外の技術。学術文献や論文を読む機会が多い為） ※ポスドクや大学などでの研究経験のみの方も歓迎します。 ※ビジネスにおけるデータ解析経験

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】コンサルティング＞コンサルティング ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります ■Data Science Team データやシミュレーションを活用した意思決定の高度化と課題解決を目的として、アカデミックの知見に基づいたプロフェッショナルサービスを官民に提供しているチームです。 -統計・機械学習、計算機科学、経営工学、計量経済学などデータに基づいた意志決定を扱う領域における研究経験(データサイエンス領域)のあるメンバーで構成され、理論に基づいた高度な分析から業務への示唆・提言 -理論に基づいた

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データ活用による企画立案や要件定義支援の経験 ・データマネジメントに関するコンサルティング経験 ・データレイクの設計構築やデータモデル設計の案件への参画経験 【上記に加えいずれかの経験・資格があれば尚可】 ・業務コンサルティングの経験 ・データマネジメントやデータカタログに関するコンサルティング経験 ・データ可視化・ダッシュボードの要件定義の経験 ・データアナリティクス（統計解析、機械学習など）によるPOCやシステム構築経験 ・パブリッククラウド（AWS、Azure、GCPなど）のデータ分析マネジメントサービスの知識・経験 【フィットする人物像】 ・事業内

勤務時間就業時間１：8時30分〜16時30分 就業時間に関する特記事項：イレギュラー対応時に残業をお願いする場合があります。 時間外労働時間あり 月平均時間外労働時間：20時間 ３６協定における特別条項：あり 特別な事情・期間等：突発的事態に対応する場合は年６回を限度とし、１ヶ月８０時間、 年間７２０時間までを限度とする。 休憩時間60分 休日土曜日，日曜日，祝日 ６ヶ月経過後の年次有給休暇日数：10日

仕事内容大手製薬企業での品質管理の試験補助業務を担当していただきます 。 理化学試験業務 手分析、秤量・分注・サンプリング、 ウエスタンプロット、ＢＣＡ試験、分光光度計、 細胞培養、細胞継代、播種、回収、 ＳＤＳ―ＰＡＧＥ、ＥＬＩＳＡ、オートクレーブ、 インキュベーター、ウォーターバス、 リムス、統計解析ソフト など 変更の範囲：変更なし

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データ活用による企画立案や要件定義支援の経験 ・データマネジメントに関するコンサルティング経験 ・データレイクの設計構築やデータモデル設計の案件への参画経験 【上記に加えいずれかの経験・資格があれば尚可】 ・業務コンサルティングの経験 ・データマネジメントやデータカタログに関するコンサルティング経験 ・データ可視化・ダッシュボードの要件定義の経験 ・データアナリティクス（統計解析、機械学習など）によるPOCやシステム構築経験 ・パブリッククラウド（AWS、Azure、GCPなど）のデータ分析マネジメントサービスの知識・経験 【フィットする人物像】 ・事業内

勤務時間8:30～16:30（実働7時間） イレギュラー対応時に残業をお願いする場合があります。

仕事内容＼おすすめポイント／ ◎大手医薬品メーカーでの長期のお仕事です。◎交通費全額（日額）支給※規定あり 【勤務先の概要】 大手製薬企業での品質管理の試験補助業務 【業務の詳細】 理化学試験 手分析 秤量・分注・サンプリング ウエスタンプロット BCA試験 分光光度計 細胞培養 細胞継代、播種、回収 SDS-PAGE ELISA インキュベーター ウォーターバス リムス オートクレーブ 統計解析ソフト ＜必須＞ ○ウエスタンプロット、BCA試験の経験 ○タンパク質の精製に係る経験 ○学生実験でも可 ＜歓迎＞ ○製薬企業・バイオファーマ企業で勤務した経験のある方 ○GMP（又はGLP）施設で

仕事内容仕事内容 呼吸器専門メーカーである同社にて、睡眠時無呼吸症候群SASの検査治療器または在宅向け呼吸機器の営業をお任せします。 業績好調により組織体制強化のため、将来の中核社員としての活躍を期待し、ポテンシャルを重視した募集を行います。 ・基本的には社有車で営業活動を行います。直行直帰が可能です（自宅から社有車で車通勤可）。 ・患者サポートメンバーとも協力して営業活動を行います。 ・目標は営業所全体で掲げており、社員同士で協力し合う社風です。 ・社内講習会も開催しており、必要な知識をより深く学ぶことができます。 ・月に1～2回程度24時間当番が回ってきます。同社は24時間フォロー体制を実施してお

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下いずれか必須 ・データベース領域（RDBでの設計/運用/SQLに関する業務経験） ・Webエンジニア領域（システム開発一連の工程のご経験） ・インフラ領域（AWS、Azure、GCPなどのデータに関連する何かしらの業務経験） ・サイエンス領域（統計を用いた解析、SAS、SPSS、Rなどを用いた開発経験） 【職種名】 データエンジニア ■プライム上場G/フルリモート/データ事業特化/プライム比率約8割 【仕事内容】 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含む

仕事内容【応募資格】 [必須] ・AWS、GCP、Azureいずれかの環境下でのWebアプリケーション開発・運用経験（言語不問、目安5年以上） ・生成AIやLLM（ChatGPT、Gemini、Claude等）技術を用いたシステム開発経験 ・データベースに関する基礎的な知識（SQL、RDB、 NoSQL、 DWHなど） ・システム要件定義・基本設計等上流フェーズからの開発経験 [歓迎] ・フロントエンドに関する知見 ・LLM/MCP/AIエージェント 関連の知見や実務経験 ・生成AI、機械学習、データ分析を用いた実務経験 ・生成AI、機械学習、統計解析などのデータサイエンス関連の基礎知識 【募集年齢（

仕事内容【応募資格】 [必須] ・バックエンド領域の開発経験（3年以上） ・ステークホルダーや開発チームと各種調整を行えるコミュニケーション能力 ・AWS環境におけるプロダクト開発のご経験 ・AWS／GCPなどのクラウドを活用したアーキテクチャ設計の経験 [歓迎] ・AWS CDKでのインフラコード化の経験 ・エンジニアリング部門責任者や当社の技術スタックと同様の環境でのテックリード経験 【募集年齢（年齢制限理由）】 26歳～42歳（ 特定年齢層の特定職種の労働者が相当程度少ないため ） 【フィットする人物像】 AWS CDKでのインフラコード化の経験 バックエンド領域をメインにしながらもSREのご経

仕事内容マツダ株式会社 【フルリモート可】データサイエンティスト◇AI研究開発・ポスドク研究員歓迎_IT2411 【仕事内容】 【フルリモート可】データサイエンティスト◇AI研究開発・ポスドク研究員歓迎_IT2411 【具体的な仕事内容】 【UIターン歓迎（独身寮あり）/「走る喜び」を追い求める/面接1回/WEBで完結】 【採用背景/ミッション】 100年に一度の大変革期にある自動車業界において、マツダは「人と IT の共創によるマツダ独自の価値創造」として、グローバルで全領域のデータが瞬時に共有され、人とAIが協調し、圧倒的短期間で高価値の製品/サービスを提供できる仕組み・体制の構築に取り組ん