データサイエンティスト 楽天 の求人・仕事・採用

仕事内容[募集背景組織強化のための採用となります。 [転勤の有無無し [仕事内容]： チーム組織および所属部門の方針に基づいた科学的根拠のある判断材料をチームスタッフや選手に提供することで、編成・育成・戦術へ貢献することが主な役割となります。 チーム強化（編成・育成・戦術）に資するデータ分析の企画立案、およびそれらを実現するために統計や機械学習等を用いたデータ分析を担っていただくほか、チーム組織における情報のデータベース化、ナレッジの集約、インフラ化の支援も担当いただきます。 【具体的には…】 ・データを活用した試合戦術の提案や選手の状態管理を行い、監督、コーチングスタッフの試合戦術策定、および

仕事内容【応募資格】 [必須] 社会人経験2年以上 【職種名】 楽天/500万円~業務改善を行うオペレーションサポート担当 【仕事内容】 新規施策のオペレーション立ち上げ、オペレーション開始後のKPI管理、インシデント管理を通したオペレーション改善を担当いただきます。 ・施策元事業部、企画部門、業務委託先、法務/渉外、調達部門、楽天モバイルオペレーション部門との折衝 ・オペレーション設計支援、運用支援 ・オペレーション立ち上げに必要となる各社内承認取得 ・オペレーションKPIの管理、改善 ・インシデントの管理、発生原因調査、再発防止検討、導入支援 【事業内容・会社の特長】 楽天は日本最大のマーケットプ

仕事内容【正社員 データサイエンティスト】データ分析とモデリングを通じてクライアントのビジネス課題を解決し、意思決定の高度化をリードする 仕事内容 【仕事概要】 当社は、企業のマーケティング活動や事業運営におけるデータ活用を推進し、顧客体験（CX）の最大化と経営課題の解決を支援するコンサルティングファームです。 本ポジションは、データ分析およびモデリングを通じてクライアントのビジネス課題を解決し、意思決定の高度化をリードする役割を担っていただきます。 圧倒的な当事者意識を持ち、どのようなデータを組み合わせるべきかをゼロベースで検討し、データマートや顧客基盤の構築を推進していただきます。加えて、高度な

仕事内容【応募資格】 [必須] 【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 【尚可】 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A

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

仕事内容賞与支給ありの高収入求人！ 事業概要 AIイノベーション推進部 お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。 業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。 プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。 千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。 【会社、事業の強み】 金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベ

仕事内容◆全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストとしての業務をお任せします gleasin（グリーシン）とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。 大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。 【業務内容】 ・顧客要件のヒアリング能力、課題設定力、およびモデリング能力 ・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 ・gleasinのAI

仕事内容【大阪・名古屋｜データサイエンティスト職】未経験歓迎／20代活躍中／リモート可／働きがいのある会社認定！ ▼仕事内容 データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するためのデータ分析業務を担当していただきます。 入社後2か月間の研修を通じて基礎スキルを身につけたうえで、プロジェクトに参画します。 ■業務内容の一例 ・顧客企業の保有データを用いた分析業務（売上分析、顧客分析、業務改善分析など） ・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築 ・統計手法や機械学習モデルの設計・構築 ・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案 ・AI技術を活用した解析支援（

仕事内容■配属先 当該ポジションが所属するDX統括部では、AI活用やDX推進や、データ取得・統合・分析、マーケティングオートメーションやプロモーション、WEBサイトのUI改善など、データを活用した施策の実施までをワンストップで支援しています。 エンジニア、アナリスト、ディレクター、広告プランナー、MAコンサル、デザイナーなど、250名以上の専門家が在籍しています。 ■業務内容 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ・データ抽出の要件整備：クライアント企業の現状を分析、データ抽出の要件

仕事内容【応募資格】 [必須] ■データサイエンティストの業務経験3年以上 [歓迎] ■ビジネス力（課題背景を理解し、ビジネス課題を整理・解決に導く力） ■データサイエンス力（情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の都筑を理解し使う力） ■データエンジニアリング力（データサイエンスを意味のある形として扱えるようにして、実装・運用する力） ■MySQL、Oracle、MongoDBなどのデータベースの知識 ■AWSクラウドサービスを用いた開発経験や知識 ■アプリ開発プラットフォーム（Firebaseなど）に関する知識 【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

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] データアナリスト、またはデータサイエンティストの実務経験をお持ちの方 └入社後2年以内にTOEIC800点の取得を目指していただきます。（取得サポート有） 【職種名】 データサイエンティスト【東京】◎楽天グループのFinTech領域を推進◎ 【仕事内容】 データサイエンティストとして、以下の業務をお任せします。 楽天グループの Fintech ビジネスとして多彩なキャッシュレス決済ラインナップとそれらを通したマーケティングビジネスを展開する楽天ペイメントの戦略室での業務です。 第二のフェーズを迎えているキャッシュレスビジネスの持続的な成長戦略を描くとともに、戦略の実行

仕事内容【応募資格】 [必須] 必須スキル（以下のいずれかを満たす方） ・Pythonによる機械学習・統計解析の実務経験（2年以上目安） ・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, S3, SageMaker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 歓迎スキル・経験 ・レセプトデータを用いた医療費分析経験 ・MLOps（SageMaker Pipelines, GitHub Actions等）の経験 ・医療画像解析の知識（将来活かせるスキルとして歓迎） ・SIer

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

仕事内容仕事内容 クラウドデータ基盤（Snowflake、Databricksなど）を活用したデータ分析業務をご担当いただきます。また単なる分析にとどまらず、分析結果を業務で継続的に活用するための運用イメージまで踏まえた提案・設計を行い、意思決定支援および価値創出に貢献いただきます。 加えて、製造現場やマーケティング領域などにおける課題をヒアリングし、課題に応じた分析テーマの設定や分析設計にも携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・SnowflakeやDatabricksなどのクラウドデータ基盤上のデータを活用した加工、 分析および運用設計を行う ・お客様の業務課題をヒアリングし、分析テーマ

仕事内容製造業を中心としたお客さま向けに、AIを持ち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顧客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] 常に新しい技術や

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 - Pythonを用いたデータ分析の実務経験（2年以上 / EDA、モデル選定、実装） - SQLによる複雑なデータ抽出・加工の実務経験 - クラウド（AWS/GCP）環境下での開発・検証経験 [歓迎] 【歓迎スキル・経験】 - 自然言語処理、または需要予測などの時系列データ分析経験 - 統計学、数理統計、確率論の深い知識 - データサイエンス関連の資格、またはKaggle等のコンペ参加経験 【職種名】 データサイエンティスト 【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？ 当社では、ECの売上

仕事内容【応募資格】 [必須] ・統計解析、機械学習などデータ分析の実務経験 ・PythonやR、SQLでの分析 ・TableauやGoogle Data PortalといったBIツールの利用 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、 メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、 クライアント企業の組織課題解決に

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データサイエンティストとしての実務経験（※経験業界問わず） ・プログラミング経験（Python、R、SAS等） ・機械学習フレームワーク（「scikit-learn」や「TensorFlow」等）を 活用した機械学習モデルの作成経験 [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（年収720万円～1300万円） 【仕事内容】 【パソナキャリア経由での入社実績あり】データサイエンティストとして、保険商品やヘルスケア領域・社内各部署における経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ

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