東京都のデータサイエンティスト 交通費支給の求人・転職・中途採用

仕事内容＜仕事内容＞ 「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか？ 同社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 自然言語処理（NLP）： 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。 データエンジニアリング： AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化（QuickSight等）。 統計解析・EDA： Python（Panda

仕事内容製造業を中心としたお客様向けに、AIを用いたデータ解析などの手法を駆使しながら、需要予測・不良要因分析・テキストマイニング・設備異常予知・生産計画最適化などを推進していただきます。 [具体的には…] AIを用いたデータ解析・分析の実施、および数理最適化処理の提案・設計・開発 AIを用いたデータ解析・分析、および数理最適化によりお客様のビジネス課題を解決するなどの業務を担当していただきます。 [この仕事の魅力・面白さ] 日立グループ全体で蓄積されたデータ解析手法やノウハウなどにもアクセスしながらデータサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。 [この仕事の大変さ] 常に新しい技

仕事内容【アピールポイント】 【週2～3在宅可】データサイエンティスト・エンジニアリング◆プライム案件多数／50代も活躍 【仕事内容】 ◇データエンジニアリングの経験者歓迎！上流工程に携わりたい方へ／社内のつながりが豊富な体制／金融・通信・小売系のプロジェクトが中心◇ 「言われたことをやる」フェーズから卒業し、お客様に直接提案できるエンジニアへキャリアアップしませんか？ 入社後、まずはデータ基盤の保守・運用といったデータエンジニアリング業務を中心に取り組み、将来的にはデータ分析・施策提案を行うデータサイエンティストとして業務をお任せしていきます。 【具体的な仕事内容】 クライアントのデータ利活

仕事内容【応募資格】 [必須] ※すべてを満たす方 ・データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 ・Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 ・SQLを用いたデータベース操作経験 ・データ可視化ツール（Tableau， Power BIなど）の使用経験 ・ビジネスレベルの日本語能力 ・チームでの協働経験 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 ■ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データサイエンティストとして活躍するために学習している方 ・JavaやPHPなどでのWebシステム開発の実務経験 ・リーダー経験 【歓迎】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・データサイエンスまたはAI領域での開発経験 ・技術活用経験 ・顧客のビジネス課題の発見と解決に取り組んだ経験 ・顧客折衝やプレゼンテーション能力 ・業界横断のドメイン知識 【職種名】 データサイエンティスト（PM候補／AI領域でのスキルも身に付けられる） 【仕事内容】 【職務内容】 データ・AIを活用したソリューションアーキテクトとして、大手クライアント（化学・医療・小売・

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・統計分析、最適化や時系列予測などの数理モデリング、機械学習などの理論面の理解と分析に基づいた課題解決や意思決定支援業務の経験 ・クライアントワーク経験 ・データ分析に基づくプロジェクトベースの業務経験 ■本ポジションの魅力 ・多様な業界・テーマに関わることで、幅広い分析経験を積むことができます。 ・DX推進やデータ活用を本格的に進めたい大手企業の意思決定層と直接関わり、成果を事業インパクトにつなげるプロジェクトをリードできます。 ・プロジェクトには必ずレビュー担当者がつくため、属人的な進め方に偏らず、日々の業務の中でフィードバックを受けやすい環境です。 ・

勤務時間【時間】10:00 ～ 19:00（休憩60分） 【残業】10時間程度

仕事内容＜正社員募集！＞データサイエンティスト＠神谷町/A27877 仕事内容： 【データサイエンティスト】 【詳細】 ・顧客要件のヒアリング ・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画 ・自社システムのAI機能・データ構築・新機能開発におけるモデル構築の提案と検証 ・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームへの効果的な提案内容のコミュニケーション ・データベース、ログ、外部データソースなどから得られるデータのデータ品質コントロール ・データの前処理 ・分析・可視化、統計手法や探索的データ分析 (EDA) によるインサイト抽出 【担当製品】データサイエンティスト

仕事内容【データサイエンティスト】デジタルプラットフォーム事業を展開するスタートアップ／フレックスタイム制／完全週休2日制／賞与年2回 ▼仕事内容 【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いて

仕事内容データサイエンティスト/未経験からプロへ/最大週4日リモート可/年休120日以上／12613105 【仕事内容】 クライアント企業の課題解決や、データに基づいた意思決定を支援するデータ分析業務をお任せします 売上分析や顧客分析など、ビジネスに直結するさまざまなデータを扱い、レポート作成や施策の提案を行います 【入社後のステップ・安心のサポート体制】 ・ステップ1：入社後2ヶ月間は、基礎から学べる丁寧な研修プログラムをご用意しています。データ分析の概要から統計学の基礎、Pythonを使ったデータ処理などをイチから体系的に習得できます。 ・ステップ2：実際のプレゼンテーションを想定した実践

仕事内容データサイエンティスト/未経験からプロへ/最大週4日リモート可/年休120日以上／12613101 【仕事内容】 クライアント企業の課題解決や、データに基づいた意思決定を支援するデータ分析業務をお任せします 売上分析や顧客分析など、ビジネスに直結するさまざまなデータを扱い、レポート作成や施策の提案を行います 【入社後のステップ・安心のサポート体制】 ・ステップ1：入社後2ヶ月間は、基礎から学べる丁寧な研修プログラムをご用意しています。データ分析の概要から統計学の基礎、Pythonを使ったデータ処理などをイチから体系的に習得できます。 ・ステップ2：実際のプレゼンテーションを想定した実践

仕事内容データサイエンティスト/未経験からプロへ/最大週4日リモート可/年休120日以上／12613116 【仕事内容】 クライアント企業の課題解決や、データに基づいた意思決定を支援するデータ分析業務をお任せします 売上分析や顧客分析など、ビジネスに直結するさまざまなデータを扱い、レポート作成や施策の提案を行います 【入社後のステップ・安心のサポート体制】 ・ステップ1：入社後2ヶ月間は、基礎から学べる丁寧な研修プログラムをご用意しています。データ分析の概要から統計学の基礎、Pythonを使ったデータ処理などをイチから体系的に習得できます。 ・ステップ2：実際のプレゼンテーションを想定した実践

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ■実際にプロダクトもしくは研究で機械学習／深層学習を活用して実績を出した経験がある ■情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身につけている、もしくは一つの特化した強みを持つ ■Pythonが書ける [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】 ・どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務に チャレンジできる方 ・一人ひとりでは到底できない大きな成果をチームで目指せる方 ・ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に

仕事内容データサイエンティスト/未経験からプロへ/最大週4日リモート可/年休120日以上／12613119 【仕事内容】 クライアント企業の課題解決や、データに基づいた意思決定を支援するデータ分析業務をお任せします 売上分析や顧客分析など、ビジネスに直結するさまざまなデータを扱い、レポート作成や施策の提案を行います 【入社後のステップ・安心のサポート体制】 ・ステップ1：入社後2ヶ月間は、基礎から学べる丁寧な研修プログラムをご用意しています。データ分析の概要から統計学の基礎、Pythonを使ったデータ処理などをイチから体系的に習得できます。 ・ステップ2：実際のプレゼンテーションを想定した実践

仕事内容データサイエンティスト/未経験からプロへ/最大週4日リモート可/年休120日以上／12613102 【仕事内容】 クライアント企業の課題解決や、データに基づいた意思決定を支援するデータ分析業務をお任せします 売上分析や顧客分析など、ビジネスに直結するさまざまなデータを扱い、レポート作成や施策の提案を行います 【入社後のステップ・安心のサポート体制】 ・ステップ1：入社後2ヶ月間は、基礎から学べる丁寧な研修プログラムをご用意しています。データ分析の概要から統計学の基礎、Pythonを使ったデータ処理などをイチから体系的に習得できます。 ・ステップ2：実際のプレゼンテーションを想定した実践

勤務時間①月～土 8：00～20：00の間で、管理人1名6時間勤務

仕事内容三鷹市 大学学生寮の住み込み管理人（夫婦限定） 管理人業務 例：窓口受付、鍵の貸し出し、施設管理、巡回、清掃及び清掃スタッフのシフト管理 ※外国人留学生も入居しますので、英語でのコミュニケーション能力があれば尚可 勤務地は、三鷹市に位置する私立大学です。 生徒さんや先生方が快適に学校生活を送れるようお力添えをお願いします。 管理人業務未経験の方にもしっかりと仕事をお教えしますのでお気軽にお問い合わせください！ 応募方法： ここまでお読みくださり、誠にありがとうございます。 お気軽に「応募する」ボタンをご利用下さい。 エントリー確認後、こちらより折り返しのご連絡をさせて頂きます。 （WEB

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・何らかの開発/データ分析の実務経験がある方（Python、R、SQLなど） ・実務内でのBIツールの使用経験 データサイエンティストやデータエンジニアのご経験がある方は、優遇いたします。 【歓迎】 ・SQLを用いた実務経験 ・何らかの業務内でのデータ分析の実務経験 【職種名】 データサイエンティスト(リモート可／エンジニア経験者歓迎） 【仕事内容】 お客様の抱える課題を解決していくために、依頼に沿ってコンサルティングから統計解析・AI活用までを一貫して行っていただきます。 【具体的には】 ■ビッグデータの分析 (データ収集～抽出～加工～集計～可視化～特

勤務時間実働8時間 ※平均残業時間「月10時間」（直近実績）

仕事内容【＜金融×IT＞データサイエンティスト】■業務内容・役割：・業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、PoC・データ収集・分析体制の設計・構築および実務（解析・可視化・評価）を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善＜案件例＞①取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析、および営業担当者へのレコメンド②生成系AIを用いたコールセンター業務の高度化③不正な資金移動・口座利用の検知 担当製品: ＜金融×IT＞データサイエンティスト 職種: [ IT系 ] 関連業務 ツール: MS-Office 必要スキル: 【こんなスキルや経験のある方を歓迎します！】■A

仕事内容＼スキマ時間を現金化／未経験大歓迎！買い物代行スタッフ募集★交通費支給＆最低保証ありで安心／シフト完全自由 (1)店舗で商品の確認 行ってみないとわからないので当日お店にある商品を写真送ってもらい LINEで「このお店で、この商品（ぬいぐるみや雑貨など）を〇個買ってください」と写真付きで指示を送ります。 (2)店舗でのお買い物 指定の店舗（アニメキャラクターショップなど）に行き、ご自身で商品を購入します。 ※クレジットカードで購入するとポイントが貯まるのでおすすめです。 返品も可能なのでリスクなしです。 (3)購入後レシートの写真を送ってください。 ⑴梱包・発送 ご自身の自宅から商品を

仕事内容【応募資格】 [必須] ・健康保険組合の実務における相談対応 ・論理的思考力 ・円滑なコミュニケーション力＆関係構築力 ・スケジュール＆タスク管理能力 ・基本的なOAスキル ＜必須の経験＞ ・健康保険組合での実務経験＋事務長経験２年以上 ・組織マネジメント経験 [歓迎] ＜求める人物＞ ・職員及び内外関係者との良好な関係を築き、協調性を持って業務に取り組める方 ・健康保険事業または医療・福祉分野における知識と経験を有し、組合運営をリードできる方 ・社会保障制度、特に健康保険制度に関する理解と、今後の制度改正等に対応できる柔軟な思考ができる方 ・対外的対応に積極的に対応できる方（厚生局、他健保

仕事内容データサイエンティスト/未経験からプロへ/最大週4日リモート可/年休120日以上／12613107 【仕事内容】 クライアント企業の課題解決や、データに基づいた意思決定を支援するデータ分析業務をお任せします 売上分析や顧客分析など、ビジネスに直結するさまざまなデータを扱い、レポート作成や施策の提案を行います 【入社後のステップ・安心のサポート体制】 ・ステップ1：入社後2ヶ月間は、基礎から学べる丁寧な研修プログラムをご用意しています。データ分析の概要から統計学の基礎、Pythonを使ったデータ処理などをイチから体系的に習得できます。 ・ステップ2：実際のプレゼンテーションを想定した実践