東京都中央区のAI データサイエンティストの求人・転職・中途採用

仕事内容【Python/リーダー候補】自動運転にまつわるデータ収集・分析業務 ▼仕事内容 来年度の請負化が決定している当案件にて、 まずは業務のキャッチアップと土台作りとして経験を積み、 ゆくゆくはリーダーやプレイングマネージャーとしてご活躍いただくことを想定しております。 （配属時は派遣でのご参画となります） 【入社後は・・・】 約1週間の研修（東京）を経て案件へ配属 最大約2カ月間、業務理解のためにつくば市内の顧客先に常駐し、 実際の自動運転車両におけるMATLAB,Pythonでのデータ分析・検証業務。 その後はリモートベースでのご参画が可能となります。 ※必要に応じて数か月単位の出張対応を

仕事内容【AIプロダクトエンジニア】“技術で進化を仕掛ける”AI×SaaSのコア改善フェーズに挑みませんか？ 【募集背景】 ◆公共入札SaaSに、新しい価値を生み出す「技術起点のプロダクト開発」 全国8,500以上の官公庁・自治体・外郭団体の入札情報を一括で検索・管理できるSaaS 「入札情報速報サービス NJSS（エヌジェス）」 において、新しいプロダクト・新機能の仮説立案から検証、開発推進までを一気通貫で担うポジションを募集します。 NJSSは、約20兆円規模の公共入札マーケットを支える社会インフラSaaSとして、これまで「情報の網羅性・品質」を強みに成長してきました。 現在はその基盤を活かし

仕事内容《具体的なお仕事内容》 自社パッケージおよび顧客向けソリューションにおいて、AI活用を検討対象としたプロジェクトリードをお任せします。 単なるAI実装やAIありきの提案ではなく、顧客との対話を通じて課題を整理し、 「本当にAIを使うべきか」「AIを使わない方が良いのか」まで判断しながら、最適な解決策を設計していくポジションです。 ◆顧客折衝を通じた課題ヒアリング、業務課題の整理 ◆AI活用可否の判断を含めた技術選定、構想設計 ◆自社パッケージにおけるAI機能の設計・開発リード ◆AI駆動開発、生成AI、RAG、データ基盤活用に関する方針検討 ◆Snowflake、BigQueryなどを前提とし

仕事内容【データ活用DX推進】Snowflake・Databricksエンジニア《ハイブリッド勤務/月平均残業10h/WLB◎》 ▼仕事内容 【ポジションの魅力】 ・開発に強いホープス！そのため上流〜下流工程まで案件の幅が広い！ ・上流工程やマネジメントへとステップアップ可能！ ・プライム案件へのチャレンジが可能！ ・平均年間昇給率7.2%！ ・ハイブリッド勤務あり！ ・平均残業時間が月10時間！ワークライフバランスも整った環境です。 【お任せしたいお仕事】 データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、 お客様のDX推進を支援いた

仕事内容【応募資格】 [必須] ・4年制大学卒またはそれに準ずる機械学習の学習経験があること ・AI/データ活用関連の2年程度の実務経験があること ・お客様や分析結果を享受する利用者様と会話をし、そのドメインの知識の吸収とデータの力を活用した根本的な課題の理解を行うことに興味があること ・データ分析作業だけでなく、その周辺の幅広いデータ活用領域に興味があること ・データを使ってどう価値を出すことができるかを検討し実現することに興味があること ・日本語を十分に書いたり話したりすることができること（N1レベル以上） [歓迎] ・応用数学・情報学・計量経済学などで修士課程を修了していること ・金融関連のデー

仕事内容賞与支給ありの高収入求人！ 様々な授業を受けることができるWeb上の学習サービス「ZEN Study」や教職員向けのコーチング支援Webサービス、また関連する教育サービスの企画開発を担当していただきます。 ＜サービスの紹介＞ 私たちは、未来の「当たり前」の教育をつくるため、生徒・学生や教職員の「学ぶ」「教える」体験の最大化を日々目指しています。 2025年4月に開学した日本発の本格的なオンライン大学「ZEN大学」や、3万名を超え日本最大の生徒数であるネットの高校「N高等学校・S高等学校・R高等学校」と連携し、ネットの時代に合わせた教育関連のサービスを開発・運営しています。 【ZEN Stu

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 Japan Digital Design 株式会社では、データサイエンティストとして、MUFGグループと連携し、AI技術を活用した業務効率化を推進します。具体的には、ビジネス課題解決に向けたデータ分析や機械学習モデルの開発を行い、顧客への分析結果をわかりやすく説明する役割を担います。☆★ 市場動向分析モデルや機械学習ツールの開発、オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築、アンチマネーロンダリング(AML)分野での分析支援など、多彩なプロジェクトに携わることができます。◆ 最新のAI技術に関する調査・研究も求められ、技術の進化に触れながら成長できる環境が

仕事内容【応募資格】 [必須] ・機械学習を用いた実務経験が2年以上 ・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験 ・日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当） ＜求める人物像＞ 「なぜ分析するか」「どう価値につなげるか」を考え抜ける方 チームや他職種と協働しながら、専門性を活かしてプロジェクトを前進できる方 金融業界に関心があり、実務を通じてドメイン知識を深めたい方 新しい技術やテーマにも主体的に挑戦し、手を動かしながら学び続けられる方 [歓迎] ビジネス課題を理解し、分析を通じて 価値創出に貢献した経験 金融業界でのデータ分析 またはモデル開発の経験 構造化データ（テー

仕事内容東京都中央区の【データ分析・ＡＩ開発】データサイエンティスト募集 (正社員) | 株式会社テイクス ▼仕事内容 アプリの運用 ・保守と並行してデータ分析 ・課題発見 ・アルゴリズム開発とアプリ改修を行います。 データサイエンスを活用してマッチング率の向上を目指して改修を行いますのでデータ分析の経験も積むことが可能です。 必要スキルＰｙｔｈｏｎでのツール作成 ・データ分析 ・アルゴリズム開発実務ＳＱＬでのデータ分析実務【変更範囲：会社の定める業務】 (東京都中央区) ▼職種 【データ分析・ＡＩ開発】データサイエンティスト募集(正社員) ▼雇用形態 正社員 ▼給与 月給250000〜450

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須スキル】 以下いずれも必須 ・SQL、PythonやRを用いたデータ分析のご経験をお持ちの方 ・データを活用した顧客提案作成・支援、分析/レポーティングのご経験をお持ちの方 【必須要件】 ・マーケティング・データ分析に強い興味関心があり、今後継続して取り組んでいく意思がある。 ・成長企業において、環境の変化とともに自らも積極的に変化していく事を楽しいと感じることができる。 ・クライアントへの価値貢献を志向している。 【求める能力】 ・データ定義や分析目的を確認しながら業務を進められるコミュニケーション力 ・納期意識を明確に持ち、タスクの管理を自分で行って最後

仕事内容【AIエンジニア】大手製造業を中心に導入実績多数！国内AI関連で上位の実績を誇るAIベンチャー企業 ▼仕事内容 Pytorchを用いたAIアルゴリズムの開発・検証、学習効率化のための機能開発、ONNXを利用したCプロジェクトへの組み込み、AI実行プラットフォームにおける処理時間最適化、ユーザーや営業の学習サポート ■職務の特徴：汎用プロダクトにおけるAI機能の実現のため、オープンソースをpythonで簡単に実装するのみではなく、アルゴリズム改善、プラットフォーム最適化、機能実現方法の検討など、AI技術を使い方から実装まで深堀りすることができます。 ■適用事例： ・大手自動車メーカー向け外

仕事内容【データエンジニア／データアナリスト】（メンバークラス）原則フル在宅／東京・横浜勤務／子育て支援制度も充実／年間休日124日以上 【業務内容】 データ分析基盤システムの設計・開発・保守をお任せいたします。 具体的な業務は以下の通りです。 ・データパイプライン(ELT/ETL)の構築 ・データレイク・DWH、データマートの構築 ・BIツール等を利用したビジュアライゼーション、分析 ・AWSサービスを活用したシステム移行・開発およびデータ分析 このほか希望があれば、データプラットフォームの導入提案や、データビジネスに関する新サービスの企画などの上位業務にも携わっていただき、更なるスキルアップに

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／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

仕事内容【応募資格】 [必須] 次のすべてを満たす方 ・機械学習を用いた実務経験が1年以上 ・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験 ・日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当） [歓迎] ・ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験 ・金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験 ・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験 ・PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験 ・Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験 ・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了 ・英語による技術文書

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ・機械学習の実務経験が5年以上 ・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験 ・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験 ・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。 ・日本語による高度な業務遂行能力（日本語能力試験N1相当） 【求める人物像】 ・分析やモデル開発を通じて、事業や現場に直接的なインパクトを生み出したい方 ・課題設定からモデル設計、実装・運用までを自走して完遂できる推進力のある方 ・チームメンバーと積極的に協働しながら、技術的なリーダーシップを発揮できる方 ・実務から得た知見を体系

仕事内容【業務事例】 ●クライアントが蓄積している購買データ、顧客データ関連等の販売システム、ＳＱＬサーバーとそのサブシステム（オラクルベース）からデータマイニングの為に必要なデータを抽出し統計データに加工するなどの作業 など

仕事内容【データサイエンティスト】金融機関向け高度分析プロジェクトに参画するデータサイエンティスト募集 Trust株式会社 - ・書類不要のオンラインカジュアル面談確約・創業3年で300名規模に急成長・AI×コミュニティ×コンサルティングの独自ポジショニング・ 仕事内容 【職務概要】 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献して

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 Japan Digital Design 株式会社では、AI技術を駆使した業務の効率化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務をリードする役割を担います。 具体的には、適切な課題設定を行い、顧客へ最適なソリューションを提案します。また、MUFGのビジネス課題解決に向けたデータ分析や機械学習モデルの開発を行い、分析結果を顧客にわかりやすく説明する能力が求められます。 さらに、AIに関する最新技術の調査・研究を通じて、業務のさらなる革新に寄与します。プロジェクト例としては、市場動向分析モデルの構築や、フロント部署向けの機械学習ツールの開発、オルタナテ

勤務時間10:00〜22:00（実働: 4時間〜、休憩: 60分） 【勤務時間補足】 〈シフト制〉 銀座店店営業時間 平日 10:00～22:00（最終受付21:30） 土日祝 10:00～20:00（最終受付19:30） ※シフト表により労働時間が6時間を超える場合は 1日60分の休憩（6時間未満の場合はなし） 【シフト例】 ・主婦(夫)Aさんの場合 週3日、お子さん保育園に預けた後からお迎えまでの10時～16時の間勤務 ・WワークのフリーターBさんの場合 週4日、18時～22時の夜時間勤務 ・学生Cさんの場合 週2日土日祝メインで10時～17時まで勤務 【働き方については、この限りではありません！ ぜひお気軽に相談ください！】

仕事内容AIマシンジムのインストラクター・トレーナー 【未経験可】20代30代40代幅広い世代の方が活躍中(人と接するのが好きな人にオススメ) AIマシン主導のトレーニングジム『エクササイズコーチ』にて、 コーチのお仕事をしていただきます ※エクササイズコーチでは、インストラクター・トレーナーのことを＜コーチ＞と呼んでいます。 平日18時以降、土日で勤務可能な方積極採用 ■IT知識やスポーツ経験は不要■ ここにしかないAI主導マシンを使用したトレーニングなので、 全員初心者からのスタートです。 これまでトレーニングや運動経験はあるけど、 指導者の経験はないという方も積極的にご応募ください

仕事内容金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。 ■業務詳細 ラインマネジメント（課長採用の場合） データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。 メンバー育成：得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。 リソース配分：人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。 環境整備：チームの作業フロー改善