東京都のデータサイエンスの求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 5年以上（データサイエンス、機械学習） またはそれに準ずるスキル 【尚可】 ・関連分野での博士号または修士号、またはそれに相当する実務経験 ・生成AIや機械学習に関する専門知識 ・戦略的思考能力と問題解決能力 ・新しい技術のトレンドを追い、ビジネスへの応用を考え実現した経験 ・広告業界における技術的な課題に対する理解 [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】 ・新しい技術を学ぶ意欲があり、自己研鑽を継続できる方 ・チームワークを大

仕事内容データサイエンス＆プランニングマネージャー｜データ活用で組織を牽引するリーダーを募集！ 株式会社エイトハンドレッド - 革新的なマーケティング戦略を提供することで企業の成長を支援！ 仕事内容 当社エイトハンドレッドは国内外4,000社を超えるマーケティングデータを扱ってきたマクロミルのグループ会社であり、業界知見をいかし豊富な経験を有するプロフェッショナルが顧客が抱える課題解決に伴走する企業です。 このポジションでは、マーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→「技術的実行（モデリング・コーデ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】以下の全ての経験・スキルがある方 ・プロジェクトリード・品質管理の実績：データサイエンスまたはデータエンジニアリングプロジェクトにおいて、 技術的な責任者として、要件定義から実装・運用まで主体的かつ全工程に関与した経験。 ・MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実践経験：実装、評価、ビジネス適用に関する実務経験。 ・高度な統計モデリングと応用実践力：統計検定準1級相当の数理統計基礎。 ベイズ統計、因果推論など、高度な分析手法をビジネス課題解決に適用し、実装・評価・運用できる能力（Python/R）。 ・分析基盤構築・データ統合技術：クラウド（AWS/

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下の全ての経験とスキルがある方 ・組織マネジメント経験：データサイエンスチーム、 または技術専門組織における3年以上のマネジメント経験 （組織の方針決定、評価、育成、採用を含む）。 ・高難度プロジェクトリード実績：大規模（目安1,000万円以上） または複雑な全社横断型データサイエンスプロジェクトの責任者として、 要件定義から実装・運用まで全工程に主体的に関与し、 明確なビジネスインパクトを創出した実績。 必須スキル ・数理統計基礎：統計検定準1級相当の数理統計基礎。特にMMM （マーケティング・ミックス・モデリング）や因果推論、ベイズ統計など、 分析手法を

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜ポテンシャル層＞ なんらかのデータ領域に精通している方 ＜ベテラン層＞ ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（3年以上） ・データ分析プロジェクトにおけるリードまたはサブリード経験 ・仮説設計～実装～成果報告まで一貫して担当した経験 ・クライアントとの要件整理、レポーティング対応経験 [歓迎] ・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験 ・ヘルスケア・物流・製造業界などの業界知見・分析経験 ・GCP, AWS, Azure等のクラウド環境での分析実務経験 ・MLOps・データ基盤構築経験 【職種名】 【DS】データサイエンティスト

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件（Must Have Skills & Experience）】 本ポジションは、高度なデータサイエンスとデータエンジニアリングの専門技術、 およびそれらをビジネスに繋げる能力が必須です。 以下の全ての経験・スキルがある方 必須経験 プロジェクトリード・品質管理の実績：データサイエンス またはデータエンジニアリングプロジェクトにおいて、 技術的な責任者として、要件定義から実装・運用まで主体的かつ全工程に関与した経験。 MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実践経験： 実装、評価、ビジネス適用に関する実務経験。 必須スキル 高度な統計モデリングと応

仕事内容【応募資格】 [必須] ※履歴書へお写真添付をお願いいたします※ ■大学・研究機関・企業において、研究開発におけるデータサイエンスの活用を通算で2年以上経験していること ■中級レベル以上のPythonプログラミングスキル ■機械学習モデルの構築・活用スキル ■日常会話レベルの英語力（目安：TOEICスコア600以上） [歓迎] ●化学に関する知識・スキル ●画像を始めとした非構造化データの解析・利活用に関する知識・スキル ●海外留学経験、もしくは英語を用いた業務経験 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【東京/大阪/つくば】データサイエンスの活用（化学領域）（年収650万

仕事内容学校法人 成城学園 成城学園【事務系総合職】※9月7日応募締切・2027年1月入職 ※応募に当たっては、マイナビ転職の会員登録が必須となっております。 詳細な応募方法は下記【応募方法】をご確認くださいませ。 【仕事内容】 【正規職員・総合職募集】学園運営に関わる幅広い業務から、能力や適性に応じた担当業務を決定。定期的なジョブローテーションを経て成長できる環境。成城学園には幼稚園から大学院まで、約8,000名の児童・生徒・学生が在籍しています。職員の活躍の場も多岐にわたります。 ＜幼稚園・初等学校・中学校高等学校＞ 各学校事務室未経験の方から「学ぶこと」を期待未経験の方から学ぶことは多いと考

仕事内容データサイエンス＆プランニングコンサルタント｜事業成長に直結するデータ活用をリード～施策立案から意思決定支援まで一貫して関与～ 株式会社エイトハンドレッド - 革新的なマーケティング戦略を提供することで企業の成長を支援！ 仕事内容 当社エイトハンドレッドは国内外4,000社を超えるマーケティングデータを扱ってきたマクロミルグループであり、業界知見をいかし豊富な経験を有するプロフェッショナルが顧客が抱える課題解決に伴走している企業です。 本ポジションではマーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しており、単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→

仕事内容正社員採用！データ分析・アナリスト募集！ BI（ビジネスインテリジェンス）を使用したデータ集計分析やレポーティングなど幅広く携わっていただきます！ ＼ 入社後の流れ ／ ◆ 基礎研修 ビジネスマナーやExcelの基礎知識など、基本的なスキルを習得（2週間) ◆ 実務研修 メインで使用するBIツールのスキル習得(2週間) ◆ 業務スタート ツールを使った資料作成やデータ入力からスタート！データの見方や分析の仕方も学びます♪ 未経験の方も、仲間と共にスキルアップを目指せます！ 経験豊富な先輩がサポートするので「ブラインドタッチすらできなかった」というメンバーも、今ではスキルUPを叶えてイキイキ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Pythonを用いた開発経験1年以上 ・SQLを用いたデータ分析基盤構築経験1年以上 ・E資格に相当するデータサイエンス基礎知識を持っている 【職種名】 AI/データサイエンス育成枠 【仕事内容】 想定業務内容（スキル習得後） 習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。 ・データ分析・異常検知・時系列分析 ・Webアプリ／業務システム開発 ・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング ・画像処理・画像認識 ・BI（Business Intelligence）・データ可視化 参画プロジェクト例 ・AI分析システム開発（製造・流通・金融 等） ・Webアプリ／業

仕事内容【応募資格】 [必須] ・自らの最適化技術を通して産業の課題を解決することに対するモチベーション ・顧客と協調して課題解決に取り組む姿勢 ・最適化に関する基本的な知識 ・最適化を目的としたプログラムの C や Python による一定の実装経験 【歓迎】 ・AtCoder、Kaggle 等のアルゴリズム・ヒューリスティクス・データサイエンス関連分野のコンテスト・コンペに向上心を持って継続的に参加する習慣や、上位入賞経験 ・Gurobi Optimizer などの数理計画ソルバーを利用した最適化アルゴリズムの構築・実装経験 ・最適化に関する専門的な知識・研究・業務経験 ・顧客との対話や議論を通

仕事内容【応募資格】 [必須] ・ML（機械学習）実装経験 2年以上 ・統計分析・モデリング力 ・チームリード・マネジメント経験 1年以上 【歓迎】 ・アドテク企業（SSP/DSP）またはEC・メディア・ゲーム等での配信・価格・需要最適化の実績 ・配信最適化・ターゲティング精度向上の実績 ・経営層・事業部門を巻き込んだ課題解決の経験 ・生成AI・LLMの広告配信への応用経験 ・Python、SQL、Spark/Flink等のハンズオン実装能力（現在も手を動かせる） 【職種名】 データサイエンス＆MLマネージャー 【仕事内容】 １．アルゴリズム開発・実装 ・フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜ご経験＞ ・ML/統計/データ分析/最適化のいずれかによるプロダクト/事業KPIの改善 ・統計分析・A/Bテスト・効果検証・モデル改善等による課題解決 ・分析結果/モデル改善施策の関係部門への共有・推進 ・データサイエンス/ML領域におけるマネジメント/技術リード/プロジェクトリード ＜学歴・その他＞ ・学士号（理系） ・流暢な日本語力と日常会話レベルの英語力 [歓迎] ＜ご経験＞ ・複数のステークホルダーを巻き込んだ課題解決 ・生成AI/LLMを活用したプロダクト/業務改善 ・PythonやSQLを用いた分析・モデル開発・効果検証 ・海外開発拠点との協業/英語での

仕事内容■仕事内容 【職務内容】 データサイエンス組織の責任者として高度な数理モデリングと研究開発を通じて電通クロスブレインの技術的な強みを確立していただきます。 【具体的には】 ・研究開発戦略の設計および新たな分析手法やモデルの開発主導 ・複数チームの統括および人材育成 ・経営層との対話および部門戦略の策定 ・必要に応じた大学や研究機関との連携活動 【開発環境】 言語：Python／R／SQLなど 環境：各種分析環境およびクラウド環境 【職種の魅力】 電通グループのマーケティング知見とブレインパッドの高度なデータ分析技術を掛け合わせた環境です。経営ボードに近い距離で数理モデルを用いて事業の因果

仕事内容■仕事内容 マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。顧客価値として提供する実装者としての役割を担います。 【具体的には】 因果推論と効果測定：MMM（Marketing Mix Modeling）等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度（リフト値）」を算出するロジックの構築。 ユーザー理解の深化：ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・ 複数プロジェクトにおけるPM経験(顧客折衝やメンバーマネジメント、進捗管理) ・ SQLBIツールを活用したデータ集計・可視化の実務経験(3年以上) ・ PythonまたはRを活用したデータ分析の実務経験(3年以上) 【歓迎】 ・ コンサルティングファームでの業務経験 【職種名】 PM（データ活用プロジェクト／データサイエンス教育のデータミックスが前身） 【仕事内容】 【職務内容】 プロジェクトマネージャーは、プロジェクト全体の設計から実行、 成果創出までをリードするポジションです。 顧客企業へのプロジェクト提案、プロジェクトマネジメント、 データ分析・技術面のハ

勤務時間10:00-18:00 ※月曜-土曜のうち週2日-5日程度 ※半日勤務など働き方は相談可能※残業あり

仕事内容【株式会社エリクシオン】【非常勤】時給2,100円以上・PCR経験は不問です！2025年12月設立の次世代の医療基盤を創る企業でのお仕事です@銀座一丁目駅 【仕事内容】 臨床検査技師業務全般 ・PCR検査分析測定 ・LC-MSを使った質量分析測定 ・SOPの作成補助 上記に付随する制度管理、試薬の在庫管理、発注管理など 【事業所名】 株式会社エリクシオン 【雇用形態】 非常勤（週3日未満）;非常勤（週3日以上） 【募集職種】 臨床検査技師 【給与情報】 【時給】2,100円〜 ※経験により給与を優遇します 【施設形態】 企業 【勤務地】 東京都中央区 銀座一丁目駅 【最寄駅】

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 以下の複数に該当する方 ・IT業界における顧客折衝・提案経験がある方 ・Python等のデータ分析ツールを利用してデータ分析を実施した経験がある方 ・プロジェクトマネージャーとしての経験がある方 ・2年以上のコンサルティング・企画業務経験 【尚可】 AI開発、データ分析を実務で実施した経験がある方 コンピュータサイエンス、コンピュータビジョン、データサイエンスに関する高度な知識がある方 クライアントとの折衝経験が豊富な方 AI・データサイエンス領域での顧客折衝・提案経験がある方 [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

仕事内容■仕事内容 【職務内容】 同社の非侵襲的大腸がんスクリーニングAIシステムの研究開発職務では、 AIを用いた医療画像解析やヘルスケアデータ分析を中心に、 医学・疫学・HCIなどの分野で研究を推進していただきます。 エンジニア、医師、データサイエンティスト等と協働し、研究テーマの立案から実装、評価、 論文化まで幅広く担当し、大腸がんの早期発見・予防に貢献する新技術・知見の創出を目指します。 【具体的には】 ・ AIを活用した医療画像解析やヘルスケアデータ分析 ・ 医学・疫学・Human-Computer Interactionなど幅広い分野の研究 ・ 大腸がんの早期発見・予防につながる新しい技