データサイエンティスト マーケティング - 東京都渋谷区 の求人・仕事・採用

勤務時間シフト制

仕事内容<仕事内容> データドリブン経営を推進するデータサイエンティストPM/PL募集 データ分析/解析/可視化およびデータ基盤の設計・開発に関わるプロジェクト案件にて、 プロジェクトマネージャー/プロジェクトリーダーとして、 プロジェクトマネジメント業務に従事いただきます。 ＜具体的には＞ ・企画提案 RFPに基づき見積作成、提案書作成、プレゼンテーション ・クライアント折衝 定例会議の運営、要求・要件定義、KPI設定、データ分析設計 ・進捗管理、課題管理、品質管理、レビュー ・納品後フォロー、保守運用等 ＜環境＞ ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：Tableau、P

仕事内容【募集の背景】GMOあおぞらネット銀行は“すべてはお客様のために。テクノロジーNo.1バンクを目指して活動している会社です。そして、お客様の事業を支えるためにはデータ分析結果に基づいた戦略立案、マネジメント、各種意思決定モデルなどが必要です。さらに実際にサービスをご提供する実務においても、正確かつ効率的に業務を遂行するためにはデータ分析結果に基づいた施策立案が必須です。我々は、データ駆動型組織・文化をさらに確立させるべく、専任チームを立ち上げ、データサイエンティストを募集します。【業務内容】CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。またリーダーポジション

仕事内容【応募資格】 [必須] ・ビジネス課題解決スキル（課題の定義、解決策の立案および解決するスキル） ・データサイエンススキル（統計、情報処理、人口知能などの知識を理解し、活用できるスキル） ・データエンジニアリングスキル（データサイエンススキルで開発したモデルをビジネスに生かすことができるスキル） ・コミュニケーションスキル 【募集年齢（年齢制限理由）】 30歳～45歳位まで （ 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】 データサイエンティスト 【仕事内容】 CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。またリーダーポジションにてメンバ

仕事内容データサイエンティスト 仕事内容 ・業務内容 多様なプロジェクトでデータ分析・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。 I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いただきます。 マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主

仕事内容【仕事内容】 【業務内容】 ・機械学習モデルの構築・改善・運用 ・モデル精度評価（AUC、F1スコア等）とその最適化 ・業務改善（指標改善率向上、リードタイム短縮等）を目的としたデータ分析と提案 ・クライアント企業との連携を通じた課題抽出および解決策の企画・実施 ・提案書作成やプロジェクト進行管理の支援 【主な評価指標（KPI）】 ・機械学習モデル精度（AUC、F1スコア等）の向上 ・クライアントの業務改善指標達成率（効率化指標・リードタイム短縮率等） ・プロジェクトの定量的なビジネス貢献度 【給与詳細】 時給に関しましては柔軟に相談可能ですので、お気軽にご相談ください。 【固定残業代有

仕事内容<仕事内容> データサイエンティスト募集/フルリモート/完全土日祝休み/残業平均５時間程度/書籍購入補助月1万円 【お任せする仕事内容】 ビジネスデータサイエンティストとしてパートナー企業様を通じて、エンドクライアント様へデータコンサルティングを行なっていただきます。 SQLやpython/Rを活用してビジネスデータを分析し、分析結果に基づいて施策への落とし込みを行い、エンドクライアント様にご納得いただけるようなレポーティングを行なっていただきます。 ビジネスにおけるデータサイエンスはマーケティング分野での活用が目覚ましいです。皆様と共に弊社も成長していきたいです。 ・クライアント様はwe

仕事内容<仕事内容> 【クリエイティブディレクター】EC通販業界で顧客の成功を一緒に実現させませんか？ 弊社はEC通販のコンサルティング業務・マーケティング戦略立案～施策実行までを行っております。 当社のクリエイティブディレクターとしてクライアントの課題解決に貢献していただきます。 【業務内容】 ・広告や販促物の企画 ・デザイン ・クリエイティブのディレクション ・進行管理等の制作 ・クライアントに対する販促企画 ・マーケティング業務の提案から実行 ・プロジェクトの進行管理 ・コスト数値管理 ・ライター、フォトグラファー、デザイナー等の外部パートナーのディレクション ※WEBと紙媒体の業務それぞれ

仕事内容•カスタマーサポートやマーケティングと連携した課題ヒアリング・インサイト分析 実際のユーザーから話を聞いて困っていることやニーズを深掘りし、カスタマーサポートやマーケチームと協力してリアルな課題を見つけます。 •顧客課題・ニーズを踏まえたプロダクト改善案の提示・実行推進 エンジニアやデザイナーと連携して改善案・アイディアを形にしていきます。 プロジェクトの進み具合を管理したり、やるべきことを整理したりします（GitHubというツールを使います）。 •プロダクトグロースに向けたユーザーリサーチ／ABテスト／UI改善案の立案 ユーザーの行動を見ながら「どちらが良いか？」を比較し、効果的な改善に取り

仕事内容<仕事内容> 【社会人経験なしでも高収入可能】データサイエンティスト・アナリスト 〇職歴は一切問いません！ データサイエンティスト・データアナリストってどんなお仕事？ 具体的には データアナリストとデータサイエンティストは、ともにデータ分析の専門職です。 どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを活用してビジネスの問題を解決！ ビックデータを有効活用してビジネスチャンスをつかみたいという企業はたくさんありますが、情報分析を行うデータアナリストは不足しており、市場価値の高い人材を目指せます。AIを活用して最先端の専門家を目指しましょう！ なんだか難しそうだなと感じた方もご安心ください

仕事内容仕事内容 募集背景 当社は「日本をAI先進国に」というビジョンを掲げ、国内最大級のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」を運営しています。昨年コミュニティをオープンして以来、1年間で10,000名以上の方にお申し込みをいただき、生成AIに関する高品質な情報を提供してきました。 さらにマーケティング部門を強化するにあたり、多忙を極めるCMO専属の秘書アシスタントとして、コミュニティ規模を増やしていくべくマーケティングアシスタントを募集することにいたしました。 業務内容 未経験OK！CMO直下でマーケティングアシスタント、事業部長秘書業務（アシスタント）をお任せ！ マーケティングツールを使った更

仕事内容【仕事内容】 【業務内容】 ・機械学習モデルの構築・改善・運用 ・モデル精度評価（AUC、F1スコア等）とその最適化 ・業務改善（指標改善率向上、リードタイム短縮等）を目的としたデータ分析と提案 ・クライアント企業との連携を通じた課題抽出および解決策の企画・実施 ・提案書作成やプロジェクト進行管理の支援 【主な評価指標（KPI）】 ・機械学習モデル精度（AUC、F1スコア等）の向上 ・クライアントの業務改善指標達成率（効率化指標・リードタイム短縮率等） ・プロジェクトの定量的なビジネス貢献度 【給与詳細】 時給に関しましては柔軟に相談可能ですので、お気軽にご相談ください。 【固定残業代有

仕事内容<仕事内容> 【急募！】SNSマーケティングスタッフ！未経験可！完全土日祝休み！在宅も可！ 事業拡大に伴い、マーケティングコンサルタントを募集します！ ★仕事内容 ・集客を行いたい法人様にマーケティング提案 ・データ入力、資料作成 弊社では、社会人として最低限必要なビジネス研修とOJTを実施しております。 初めの1ヶ月ほど、研修現場にて顧客対応、集客、市場調査、販売の基礎をしっかり学んでいただきます。 【充実した研修内容】 (1)基礎的なビジネスマナーを学んでいただきます。 例）メールの返信方法 電話の対応方法 名刺交換 ビジネス用語の基礎 Word、Excel、Pow

仕事内容【応募資格】 [必須] ・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上) ・統計学、機械学習の基礎知識 ・SQLを使用したデータの処理経験 [歓迎] ・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・GCPやAWSの環境内で分析した実務経験 ・Linuxなどの環境下での実務経験 ・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験 ・音声データの分析実務経験 ・プログラム処理などの高速化、並列化 ・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験 ・デジタルマーケティングの基礎知識 ・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験 【職種名】

勤務時間シフト制

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仕事内容<仕事内容> ＜未経験歓迎＞データサイエンティスト募集！AI・データ活用でクライアントの課題解決／完全土日祝休み！ 仕事内容 ・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認 ・データ前処理 ・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計 ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善 ・各種パフォーマンス評価・検証 ・分析レポート作成、分析結果の報告 など 【案件例】 大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトにアサインされています。数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパ

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