データサイエンティスト マーケティング - 大阪府大阪市 の求人・仕事・採用

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チケット価格戦略をリードするデータサイエンティスト/主任/世界規模のテーマパーク/マーケティングリサーチ・分析

合同会社ユー・エス・ジェイ

  • 大阪府 大阪市此花区 桜島 / 桜島駅 徒歩5分

  • 年収500万円〜849万円

  • 正社員

  • 年間休日120日以上
  • 昇給あり
  • 賞与・ボーナスあり
  • 週休2日制
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 長期
  • フレックスタイム制
  • 残業月20時間以内
  • 転勤なし
  • 駅チカ
  • 退職金制度あり
  • 残業手当あり
  • 交通費支給
  • 職場内禁煙
  • 介護休暇あり
  • 制服貸与
  • WEB面接OK
  • 英語を活かせる
  • 語学を活かせる

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ・PythonやRを使用した予測モデル構築やデータ分析力 ・予測・分析結果をもとに意思決定のための示唆出しができる力 ・エクセル・Tableauを用いた分析・資料作成能力 ・米国本社の担当者と協業できるビジネスレベルの英語力 【職種名】 チケット価格戦略をリードするデータサイエンティスト(主任)【大阪】世界規模のテーマパーク 【仕事内容】 世界規模のテーマパークを運営する同社にて、チケット価格戦略を担うデータアナリストとして、収益最大化に向けた分析・提案業務をお任せします。 【仕事内容】 ・チケット価格に関する分析・戦略の提示 ・チケットプロモーシ

事務(フルリモート) 電話対応無し/年間休日120日以上/完全出社ゼロ/選べる2つの働き方

株式会社ナンシー

  • 大阪府 大阪市

  • 月給23万円〜25万円

  • 正社員

  • フレックスタイム制
  • 社会保険完備
  • リモートワーク
  • 昇給あり
  • 賞与・ボーナスあり
  • 未経験OK
  • 土日休み
  • シフト制
  • 完全週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 特別休暇
  • 第二新卒歓迎
  • フルタイム
  • 在宅ワーク
  • フルリモート
  • 転勤なし
  • ルーティンワーク
  • 電話対応なし
  • 自社サービス
  • ベンチャー企業
  • 昇格あり
  • キャリアアップ制度
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • ブランクOK
  • 学歴不問
  • 教育充実

仕事内容当社は「AI時代に通用するスキルをすべての人へ」というミッションのもと、最新AIが学べる学習プログラムを運営しています。 事務スタッフは、こうしたスクールの裏側を支える重要なポジションです。 【具体的な業務内容】 ・受講生対応(メール・チャットのみ) ┗入会手続きのご案内、講座に関するお問い合わせ対応、学習サポート ・データ入力・管理 ┗受講生の登録情報や入金データの整理、進捗管理の記録 ・経理補助 ┗請求書や入金の照合、支払データの確認 ・数値チェック ┗Googleスプレッドシートを使った売上・受講者数の集計(SUM/IF/Power Query/VLOOKUPなど) ・AIを

人気

大阪/データサイエンティスト/マーケティング/Python・R/幅広いキャリアパス/福利厚生充実

レバレジーズ株式会社

  • 大阪府 大阪市北区

  • 年収600万円〜1,000万円

  • 正社員

  • 社会保険完備
  • 賞与・ボーナスあり
  • 昇給あり
  • 土日休み
  • 完全週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 特別休暇
  • 時短勤務あり
  • 残業なし
  • 18時までに退社可
  • 自社サービス
  • 昇格あり
  • 残業手当あり
  • 交通費支給
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 住宅手当あり
  • 産休・育休実績あり
  • 資格取得支援制度
  • 福利厚生充実
  • WEB面接OK

仕事内容レバレジーズ株式会社 【大阪】データサイエンティスト/マーケティング<Python・R>◆幅広いキャリアパス/福利厚生充実 【仕事内容】 【大阪】データサイエンティスト/マーケティング<Python・R>◆幅広いキャリアパス/福利厚生充実 【具体的な仕事内容】 ~働きがいのある会社ランキング連続受賞/創業以来黒字経営~ ■業務内容 当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱

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