データサイエンティスト 大手企業 - 大阪府 の求人・仕事・採用

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【応募資格】 [必須] 必須スキル/経験 Python,SQL等の言語で分析業務のためのデータ抽出・加工経験2年以上 データマネジメント全般に関する基礎知識（リスク管理、メタデータ管理等） データを用いた課題解決に向けてのPDCAサイクルを回せる方 機械学習を用いたモデルのロジックの理解 データ成形・機械学習予測モデルの実装の工程の一通りの経験 プロジェクトマネジメント経験 [歓迎] 統計に関する理解(目安：統計検定準1級以上) パブリッククラウド(AWS、GCP、 Azure)を利用した開発経験 パイプライン内への機械学習結果の取り込み 企業のビジネス理解、知識 【職種名】 【データサイエン

仕事内容【応募資格】 [必須] ■以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む） 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験 ■データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験 ■データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力 [歓迎] ■Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験 ■事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験 ■情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎） ■生成AIの利活用経験（L

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・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を用いたデータ抽出・加工（BigQueryやRedshiftなどでの実務経験が望ましい） ・Excel / Google Sheets 高度な関数・モデリングスキル ・データ可視化ツール（Tableau、Power BIなど）の使用経験 【歓迎】 ・生成AIをはじめとする先端技術を活用したプロジェクトを推進されたご経験 ・スタートアップ／メガベンチャーでの事業責任者またはCxOとして大きな事業成長をリー

仕事内容【ソリューションエンジニア／AI分野（大阪）】〜賞与平均15.9ヵ月/リモートワークOK/離職率2％台〜 ▼仕事内容 【募集背景】 今後、エンタープライズ向けでのAI活用事業の拡大を目的に、エンタープライズでの生成AI活用を実装レベルで前進させるテクニカルアカウントを募集します。 アシストは2023年5月、Gleanの国内初のパートナーとして日本での取扱を開始しました。 本領域は当社の今後の成長ドメインであり、事業・組織ともに拡大フェーズにあります。Gleanはシリコンバレーの最先端で磨かれているエンタープライズ向けAIアシスタント／ナレッジ検索プラットフォームであり、2025年6月時点の

仕事内容【AIエンジニア】フルリモート可／AIスタートアップの技術者募集！／スーパーフレックス／年間休日120日以上 ▼仕事内容 AIスタートアップのAIエンジニアを募集します！ 【業務内容】 ・AIサービスの開発 ・企業研修のコンサルティグ (大阪府大阪市中央区) ▼職種 AIエンジニア・データサイエンティスト(正社員) ▼雇用形態 正社員 ▼給与 ■試用期間：3カ月（同様の条件） (正社員) ▼勤務時間 09:00~18:00 (大阪府大阪市中央区) ▼休日・休暇 土日祝休み (正社員) ▼応募資格 【必須条件】 ・Pythonでの開発経験を3年以上 ▼勤務地 大阪府大阪市中央区

仕事内容【応募資格】 [必須] ■RやPythonでの統計解析・データ分析業務のご経験 ■E資格や統計検定2級等のデータ分析やディープラーニングに関する知識 ※ご出身の業界については、特に不問です！ [歓迎] ■統計解析の知見をお持ちの方 ■顧客のデータ分析課題を要件定義できる方 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 データサイエンティスト・機械学習で事業課題を可視化・在宅OK（年収530万円～890万円） 【仕事内容】 大阪ガス（株）100％出資/ガスや電力といった社会インフラシステムを安定稼働させてきた高い技術力！ ■全社残業平均22.4時間 ■福利厚生・研修メニューが充実

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・ Pythonによる機械学習・統計解析の実務経験 ・ SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験 ・ 健診またはレセプトデータを活用した分析経験 ・ AWS環境(Athena S3SageMaker等)の利用経験 ・ BIツールを用いたレポート作成・可視化経験 ・ 整備途上の環境で自走できる実務力 【歓迎】 ・ レセプトデータを用いた医療費分析経験 ・ MLOps(SageMakerPipelines 【職種名】 【フルリモート】データサイエンティスト ※ジュニア 【仕事内容】 【医療データを社会インフラへ。ALTURA Xは医療の意思決定構造を変革する企業

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下すべての要件を満たしている方。 ・Pythonを用いたデータ分析経験 ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験 ・機械学習を用いた実務経験 ・SQLを用いたデータベース利用経験 ・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験 ・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識 [歓迎] ・実サービスにて継続的に機械学習／ルールベースロジックを用いた予測モデルを適用した経験 ・scikit-learn、各種勾配ブースティング系ライブラリ、各種Deep Learning frameworkなどを用いた予測モデル構築実務経験 ・数理最

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれかの経験必須 ■戦略／総合／ITのコンサルティングファームにおける、マーケティング領域に関するプロジェクト ■SIerにおける、マーケティング領域でのコンサルティングに関するプロジェクト ■事業会社等における、サービスグロースやマーケティング領域に関するDXプロジェクト 【職種名】 【NC（大阪）】データストラテジスト 【仕事内容】 ■クライアント課題の定義からデータ活用戦略への落とし込み・実行支援までを担って頂きます。 ＜業務概要＞ ・大手クライアント企業に対するデジタル戦略立案、実行計画立案、業務改革・システム導入といった一連のコンサルティングプロジェクト

仕事内容【応募資格】 [必須] ■RやPythonでの統計解析・データ分析業務のご経験 ■E資格や統計検定2級等のデータ分析やディープラーニングに関する知識 ※ご出身の業界については、特に不問です！ [歓迎] ■統計解析の知見をお持ちの方 ■顧客のデータ分析課題を要件定義できる方 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【大阪ガスG】大規模が扱えるデータサイエンティスト／在宅可（年収600万円～920万円） 【仕事内容】 大阪ガス（株）100％出資/ガスや電力といった社会インフラシステムを安定稼働させてきた高い技術力！ ■全社残業平均22.4時間 ■福利厚生・研修メニューが充実

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Python、SQL等の言語で分析業務のためのデータ抽出・加工経験2年以上 ・データマネジメント全般に関する基礎知識（リスク管理、メタデータ管理等） ・データを用いた課題解決に向けてのPDCAサイクルを回せる方 ・機械学習を用いたモデルのロジックの理解 ・データ成形・機械学習予測モデルの実装の工程の一通りの経験 ・プロジェクトマネジメント経験 【歓迎】 ・統計に関する理解(目安：統計検定準1級以上) ・パブリッククラウド(AWS、GCP、Azure)を利用した開発経験 ・パイプライン内への機械学習結果の取り込み ・企業のビジネス理解、知識 【職種名】 【大阪】データ

仕事内容【応募資格】 [必須] 必須スキル・経験 ・Web上データ、ビッグデータの分析経験5年以上 ・BIツールの使用経験5年以上（Salesforce,カスタマーリングス、うちでのこづち、など） ・通販業界でのご経験 歓迎スキル・経験 ・化粧品通販経験者 ・SKUが多い業界経験者（量販店、スーパーなど） 【職種名】 データサイエンティスト（梅田本社オフィス） 【仕事内容】 通販に関する各種分析ツールを利用して、社内・外部データを分析、兆候・課題発見し、各ブランドに提言・提案を行っていただきます。 通販に関する各種分析ツールを利用して、社内・外部データを分析、兆候・課題発見し、各ブランドに提言・提案

勤務時間8:00～17:00、8:30～17:30、9:00～17:00 ※週3日以上、1日3時間からOK ※残業なし ※レギュラー、パート、アルバイト、扶養内でもOK

仕事内容なぜ女性の応募が多いのか？今すぐインタビュー動画で確認！ 待遇？職場環境？ 大手企業内のメール室に常駐しながら 書類の仕分けや発送作業などをおまかせします。 ＜1日の仕事の流れ（例）＞ ▼8:30 出社 ▼8:45～11:00 社内便や宅配便の到着分の仕分け。 部署ごとに仕分けていきます。 ▼11:15～11:45 発送スタート！専用の手押し台車を使って 2名体制で各フロアーへ配達を行います。 集荷の荷物があれば一緒にお預かりもします。 ▼12:00～12:30 書類整理や消毒作業など。 ▼12:30～13:30 昼休憩。 ▼13:30～14:30 2名体制でビル館内での 各フロ

仕事内容【AIオペレーションマネージャー】次世代のクラウド稟議・ワークフローサービス「kickflow」／土日祝休み ▼仕事内容 kickflowでは2025年から「AI 1st」をバリューに掲げ、社内のあらゆる業務プロセスをAIを用いて効率化・自動化することを目指しています。単にツールとしてAIを使うだけでなく、AIの利用を前提として業務プロセス自体の再構築も目指しており、こうした変革にはAI技術と業務プロセスへの理解の両方が求められます。kickflowのAIオペレーションマネージャーは、社内の各部署と密にコミュニケーションしながら業務を理解・分析し、AIの導入や実装を行い、AIを中心とした業務

仕事内容【応募資格】 [必須] 【JR西日本と親和性の高い事業領域におけるPJのご経験】 鉄道、交通 観光、旅行、インバウンド コンビニ、ホテル、ショッピングセンター、不動産 決済（電子マネー、カード、バーコード決済） 顧客接点、会員アプリ 且つ以下すべての要件を満たす方 統計学や機械学習に関する知見、それらを用いた分析業務経験がある 分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見、 それらを用いた分析プログラムの作成業務経験 試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験 データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている 分析プロジェクト/ソリューション開発プロジェクトをリーダーとして推進し

仕事内容株式会社ニーズウィル フルリモート研修あり／未経験大歓迎／データサイエンティスト 【求人要約】 データ・AI・IT領域に興味があれば未経験大歓迎！ フルリモート研修3ヵ月で専門知識を基本から学べる！ 早くから色々な経験が積めてスピード成長&昇給実現！ 【仕事内容】 【AIや統計を駆使する最先端の仕事！】◆データの力で未来を予測し、ビジネスを成功に導きます。 【具体的な仕事内容】 当社では、「未経験」は一切ハンデではありません！ むしろ伸びしろのある人材として大切に育てていきます。 経験・知識がなければ、これから身に付けていけばいいだけです。 -『データを扱うスペシャリストを目指し

仕事内容【応募資格】 [必須] ■以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験 ■データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験 ■データ分析・改善プロジェクトのPM・リーダー経験 ■データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力 [歓迎] 応募資格をご覧下さい 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 データサイエンティスト（マネージャー候補）（年収800万円～1500万円） 【仕事内容】 【パソナキャリア経由での入社実績あ

仕事内容【応募資格】 [必須] ■技術スキル 以下いずれか AI技術全般への理解とともに、自身で実装しユースケースを実現した経験を有する - 機械学習の知識・経験に優れ、AIモデルの選定・学習を一人称で完結できる能力を有する - 特に大規模言語モデル（LLM）について、技術的理解に基づく応用経験を持つ [歓迎] 応募資格をご覧下さい 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【大阪】AI・データ活用（年収600万円～1200万円） 【仕事内容】 【パソナキャリア経由での入社実績あり】【期待する役割】 AI活用案件において、課題分析からAI技術の選定・実装・検証・精度改善まで技術支援