データサイエンス株式会社の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 下記いずれかのご経験をお持ちの方 ・事業会社での経営企画、データ利活用など各種戦略立案の経験 ・CRISP-DMに基づくデータ活用ビジネスについて中心的な役割を果たした経験 ・統計分析、最適化や時系列予測などの数理モデリング、機械学習などの理論面の理解と分析に基づいた課題解決や意思決定支援業務の経験 ・DS／AIに関する専門知識を有する人財のピープルマネジメントをした経験 ・CRISP-DMに基づくデータ活用ビジネスを主導した経験および後進メンバーの指導／教育の経験 ・新規事業の企画、立ち上げ、運営の実務経験 【職種名】 データサイエンス・マネージャー 【仕事内容】 ■

仕事内容【応募資格】 [必須] ■ML（機械学習）実装経験 5年以上 以下のいずれかの領域での実装経験 ・入札最適化、フロアプライス最適化、ペーシングアルゴリズムの開発 ・CTR/CVR予測モデルの構築・運用 ・ターゲティング精度向上（ユーザーセグメント、特徴量設計） ・レコメンデーションシステム（EC、メディア、動画配信等） ■統計分析・モデリング力 ・統計的手法を用いたビジネス課題解決の経験 ・因果推論を用いた施策効果測定の経験 ・複雑なデータを経営層に分かりやすく説明した経験 ・価格弾性モデリング、eCPM分解分析等の実務経験 ■マネジメント経験 2年以上 【職種名】 ・データサイエンス＆ML統

勤務時間就業時間１：9時00分〜17時00分 時間外労働時間 ３６協定における特別条項：なし 休憩時間60分 休日土曜日，日曜日，祝日，その他 週３日勤務のため、「月曜日から水曜日まで」又は「水曜日から金 曜日まで」のいずれかで勤務となる

仕事内容和歌山県データ利活用推進センターにて、以下の業務等に従事 ＜職務内容＞ （１）医療・福祉分野における行政課題等に関する統計分析 （公的統計等の資料収集を含む） （２）データ利活用に関する相談等への対応 （３）データサイエンス人材の育成 （地方公共団体や企業向け研修、高等教育機関向け講義等） ＜必要な技術スキル＞ ・医療・福祉系におけるデータ等の知見、データ取り扱い等の倫 理面に関する知見 ・アンケート設計、集計や統計分析 ※詳細は和歌山県データ利活用推進センターのホームページ参照

仕事内容【応募資格】 [必須] ・ML（機械学習）実装経験 2年以上 ・統計分析・モデリング力 ・チームリード・マネジメント経験 1年以上 【歓迎】 ・アドテク企業（SSP/DSP）またはEC・メディア・ゲーム等での配信・価格・需要最適化の実績 ・配信最適化・ターゲティング精度向上の実績 ・経営層・事業部門を巻き込んだ課題解決の経験 ・生成AI・LLMの広告配信への応用経験 ・Python、SQL、Spark/Flink等のハンズオン実装能力（現在も手を動かせる） 【職種名】 データサイエンス＆MLマネージャー 【仕事内容】 １．アルゴリズム開発・実装 ・フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件（Must Have Skills & Experience）】 本ポジションは、高度なデータサイエンスとデータエンジニアリングの専門技術、 およびそれらをビジネスに繋げる能力が必須です。 以下の全ての経験・スキルがある方 必須経験 プロジェクトリード・品質管理の実績：データサイエンス またはデータエンジニアリングプロジェクトにおいて、 技術的な責任者として、要件定義から実装・運用まで主体的かつ全工程に関与した経験。 MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実践経験： 実装、評価、ビジネス適用に関する実務経験。 必須スキル 高度な統計モデリングと応

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Pythonを用いた開発経験1年以上 ・SQLを用いたデータ分析基盤構築経験1年以上 ・E資格に相当するデータサイエンス基礎知識を持っている 【職種名】 AI/データサイエンス育成枠 【仕事内容】 想定業務内容（スキル習得後） 習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。 ・データ分析・異常検知・時系列分析 ・Webアプリ／業務システム開発 ・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング ・画像処理・画像認識 ・BI（Business Intelligence）・データ可視化 参画プロジェクト例 ・AI分析システム開発（製造・流通・金融 等） ・Webアプリ／業

仕事内容データサイエンス＆プランニングマネージャー｜データ活用で組織を牽引するリーダーを募集！ 株式会社エイトハンドレッド - 革新的なマーケティング戦略を提供することで企業の成長を支援！ 仕事内容 当社エイトハンドレッドは国内外4,000社を超えるマーケティングデータを扱ってきたマクロミルのグループ会社であり、業界知見をいかし豊富な経験を有するプロフェッショナルが顧客が抱える課題解決に伴走する企業です。 このポジションでは、マーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→「技術的実行（モデリング・コーデ

仕事内容東京都中央区のデータ分析／データサイエンス・データマネジメント業務 (正社員) | 株式会社テイクス ▼仕事内容 様々な顧客向けのデータ分析業務です。 データ分析ツール等を使用して、データの抽出 ・変換、分析 ・可視化を行っていただきます。 以下キーワードにご興味がある方、関連業務のご経験がある方からのご応募を歓迎いたします。 ・ＥＴＬツール、ＢＩツール ・データウェアハウス、データマート ・ビックデータ、データマイニング等データ分析に関する学習経験がある方、統計検定やデータサイエンティスト検定の資格をお持ちの方歓迎です。 ※ＩＴ業界未経験ＯＫ今後も需要が拡大していく領域で、キャリアアップ

仕事内容鉄鋼メーカーのデータサイエンス技術研究者｜正社員｜広島県福山市｜年収500万円～1000万円 【データサイエンス技術研究者／福山市】大手鉄鋼メーカー／年休121日／ノンコアフレックスタイム制 ・製鉄プロセスや物流課題におけるデータ解析・AIモデル構築・実装 ・製造ラインの異常検知・予測保全のための機械学習アルゴリズム開発 ・生成AIを活用した品質予測・プロセス最適化 ・社内外の研究機関との共同研究・技術交流 ※出張有：年3～10回程度 ■業務の具体例 ・鉄鋼プロセスにおけるセンサーデータや映像、現場での操作、製造条件などを活用し、各種モデルを使って解析し、プロセスの最適な制御を実現 ・シミュレ

仕事内容株式会社アイ・ティー・ワン 【データサイエンス】三菱総研グループ／上流工程の経験が積める／働きやすい環境 【仕事内容】 【データサイエンス】三菱総研グループ／上流工程の経験が積める／働きやすい環境 【具体的な仕事内容】 SAS、R、Python経験者・統計学の知見をお持ちの方歓迎／SASデリバリーパートナー／在宅勤務制度あり／研修充実・資格取得支援制度多数／フレックス ■業務内容： SAS、R、Pythonなどを活用したデータ分析・アプリケーション開発に携わって頂きます。 要件定義・グランドデザイン設計など、上流工程へのステップアップが可能です ・データ分析・データ活用機能の設計・実装

仕事内容【応募資格】 [必須] ・自らの最適化技術を通して産業の課題を解決することに対するモチベーション ・顧客と協調して課題解決に取り組む姿勢 ・最適化に関する基本的な知識 ・最適化を目的としたプログラムの C や Python による一定の実装経験 【歓迎】 ・AtCoder、Kaggle 等のアルゴリズム・ヒューリスティクス・データサイエンス関連分野のコンテスト・コンペに向上心を持って継続的に参加する習慣や、上位入賞経験 ・Gurobi Optimizer などの数理計画ソルバーを利用した最適化アルゴリズムの構築・実装経験 ・最適化に関する専門的な知識・研究・業務経験 ・顧客との対話や議論を通

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・研究開発プロジェクトの推進経験（アカデミアまたは企業のいずれでも可） ・医学、情報科学、データサイエンス、統計学、工学、HCIなど関連分野の専門知識 ・学会発表や論文執筆の経験 ・ビジネスレベルの英語力（論文読解や共同研究に必要なレベル） ・自身の専門技術を活かし、ヘルスケア分野の課題解決や新たな価値創出に情熱を持って取り組める方 【歓迎】 ・深層学習をはじめとするAIモデルの研究開発経験 ・医療画像、電子カルテ、ウェアラブルデバイス等の実データを用いた研究開発経験 ・臨床研究、疫学調査、またはコホート研究における研究デザイン設計および遂行経験 ・ユーザー体

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜必須＞ ・コンピュータサイエンスに関する素養を有し、アイデアを適切に実装・評価することができる方 ・機械学習、画像処理、自然言語処理、データベース、ヒューマンインタフェース・インタラクションなどに関する研究経験のある方 【職種名】 ＜長久手＞自動車メーカー研究所のAI/データサイエンス研究 【仕事内容】 【期待する役割】 入社後、OJTを通じて業務への理解を深めていただきます 将来的には部門の中核となるような活躍を期待します 【仕事内容】 1) データ収集が必ずしも容易ではないAIの応用領域において、高性能・高信頼なAIを構築するための方法論に関する研究を行う 具

仕事内容【応募資格】 [必須] 【求める経験・スキル】 以下いずれかの知識・経験をお持ちの方 ・人状態・生体データの分析・推定経験 [歓迎] 【上記に加え、あれば望ましい経験・スキル】 ・人状態・生体データ取得試験等の知識・経験 【求める人物像】以下の想い・適性をお持ちの方 ・新たな発想で技術提案、クリエイティブな顧客価値提案ができる方 ・柔軟な考え方で技術課題解決に取り組める方 ・チームワークを大切にできる方 ・自分の考えを積極的に発信し、周囲を巻き込んで課題解決の最良手段を見出せる力 ・世界初の技術を創り出し、世の中に貢献したいという想いのある方 ・クルマを通し、お客様に新たな価値を提供したいと

仕事内容データサイエンス＆プランニングコンサルタント｜事業成長に直結するデータ活用をリード～施策立案から意思決定支援まで一貫して関与～ 株式会社エイトハンドレッド - 革新的なマーケティング戦略を提供することで企業の成長を支援！ 仕事内容 当社エイトハンドレッドは国内外4,000社を超えるマーケティングデータを扱ってきたマクロミルグループであり、業界知見をいかし豊富な経験を有するプロフェッショナルが顧客が抱える課題解決に伴走している企業です。 本ポジションではマーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しており、単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 以下の複数に該当する方 ・IT業界における顧客折衝・提案経験がある方 ・Python等のデータ分析ツールを利用してデータ分析を実施した経験がある方 ・プロジェクトマネージャーとしての経験がある方 ・2年以上のコンサルティング・企画業務経験 【尚可】 AI開発、データ分析を実務で実施した経験がある方 コンピュータサイエンス、コンピュータビジョン、データサイエンスに関する高度な知識がある方 クライアントとの折衝経験が豊富な方 AI・データサイエンス領域での顧客折衝・提案経験がある方 [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィット

仕事内容【応募資格】 [必須] 【下記すべてのご経験をお持ちの方】 コンサルティングファーム、SIer、ITベンダーでのITコンサルティング経験 （例）プロジェクトマネジメント/PMO/業務改善・業務改革（BPR）の実務/DX推進プロジェクトへの参画/業務要件定義・業務設計 など クライアントまたは事業部門の責任者への提案・折衝経験 【職種名】 AX/DXコンサルタント【AI×データサイエンス／ 第二創業期の成長フェーズ】 【仕事内容】 クライアントの経営・業務課題に対し、AI・データ・デジタル技術を活用した変革（DX/AX）を推進していただきます。 分業制の「部分的なコンサルティング」ではなく、以下

仕事内容【応募資格】 [必須] ・順序立てて物事を組み立てられる論理的思考力 ・お客さま視点でのコミュニケーション力 ・フットワーク軽く、お客さまメンバーやチームメンバーと積極的にコミュニケーションを取り、周囲を巻き込んだプロジェクト推進し、チームワークをもってより大きな成果を出すことに主体的に取り組める方 ・先端テクノロジーに対し、ユーザーとしていち早く関心を持ち、新たな知識・経験の習得に意欲的にチャレンジできる方（職務経験は問いません） ※未経験の方でも、基礎的なスキルがあれば活発に行われている部門内勉強会や、同グループ・外部セミナーへの参画、プロジェクト内での丁寧な指導により、キャッチアップが可

仕事内容【応募資格】 [必須] ・以下どちらかの経験 -エンタープライズ企業での人事企画・人事戦略等の経験 -HR分野でのコンサルティング実務経験 ・ドキュメンテーションスキル（分析レポート・提案書等） ・プロジェクトマネジメント経験 ・データ分析の素養・経験（レベルを問わない） 【具体的には】 ・データ分析の実務経験 ・ピープルアナリティクス分野での実務経験 ・統計学系の素養 ・Tech企業での実務経験 ・システム開発の実務経験 【職種名】 ●コンサルティングマネージャー(データサイエンス部門/三菱商事グループのデジタル戦略) 【仕事内容】 エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データ

仕事内容株式会社 本田技術研究所 データサイエンスを活用した人状態の分析・推定#542 【仕事内容】 データサイエンスを活用した人状態の分析・推定#542 【具体的な仕事内容】 人状態分析／生体データ解析／推定モデル構築／先行研究R&D／安全技術創出／ビッグデータ活用／先進技術研究／交通事故ゼロへの貢献／独創的研究環境 ■職務概要：【変更の範囲：会社の定める業務】 データサイエンスを活用した人状態の分析・推定をお任せします。 ・推定する対象状態の理解と分析アプローチの検討 ・必要なデータ（生理データ／統計データ等）の収集・取得 ・取得データの分析とモデル構築 ・モデルの検証と知見の導出 ※ご経