データサイエンティスト 大卒 の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・Redshift/BigQuery/snowflakeなどのクラウドDWHを使ったデータ分析の経験(2年以上) ・JupyterNotebookを用いた機械学習モデルの作成とビジネス成果の実績(2件以上) 【尚可】 ・E資格・統計検定2級以上の資格 ・データプライバシー業務(特にGDPR)の経験(1年以上) ・AWS/GCPのクラウドシステム(データに限らず)の設計・実装経験(1年以上) ・生成AIを用いたデータ関連業務の効率化の実績 【求める語学力】 【必須】 ・英語のドキュメントを読み、それを元に設計・実装した経験 【尚

仕事内容【募集背景】 社会やお客さまの課題解決に向け、日立は幅広い分野で培ってきたOT、IT、プロダクトの技術やノウハウを集約してLumadaソリューションとして提供しています。その課題解決の核となるのがAI・データサイエンスです。 今回の人財募集は、Lumadaソリューション・事業の更なる拡大をめざし、AI・データサイエンス領域の体制・人財強化を図るものです。AI・データサイエンスを活用したデジタルトランスフォーメーションが加速しており、業務効率化や企業の競争力・価値の源泉となっています。私たちは機械学習・深層学習などAI技術のバックグラウンドを持ち、お客さまに寄り添いながら課題解決に取り組むチャレ

仕事内容データに基づくビジネスの重要性が叫ばれる中、SMBCグループにおいてもデータ分析に関するニーズが高まっております。SMBCグループのビジネス部署と連携して、以下の業務を担当頂きます。 ■データ分析に関わるビジネス企画～PoC～本番実装～保守 ■機械学習モデルの開発、システムへの実装、運用保守 ＜案件例＞ 以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をお任せいたします。 ・リテール：マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発 ・ホールセール：企業間の資金商流図の構築・分析 ・その他：各種サービスの需要予測 等

仕事内容【データサイエンティスト】リモート可／バイリンガルのデータサイエンティストを募集！ ▼仕事内容 【業務内容】 金融市場に熱い想いを持つ、日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しております。 本ポジションでは、以下をメイン業務として行っていただきます。 ・機械学習とデータサイエンスの応用に重点を置き、数学的なコード構築 ・フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンスの最適化を反復し、機械学習モデルを使った実験を行い、金融ソリューションの改善 ・革新的な技術で将来のビジネス上の問題を解決すべく、常に最新の研究を行い、迅速にPoCにマッピングしてビジネスへの適用性評価 ・営業、ML-Op

仕事内容【応募資格】 [必須] ■統計分析の経験（SAS,SPSS等のツールや、Python,R等の言語を利用したもの） ■データベースマーケティング関連部もしくは分析部門での経験者 [歓迎] ・金融機関でのマーケティング関連部経験者 ・AIツールを利用・開発した経験がある方 【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専門人財（年収740万円～1100万円） 【仕事内容】 【職務内容】 データサイエンティストとして、当行の口座保有者（個人・法人）の金融行動に由来するデータや市場データ等の行内外のビッグデータを収集・分析し、マーケティング戦略の高度化につながる施

仕事内容【Forward Deployed Engineer】顧客現場で価値を立ち上げるエンジニア ▼仕事内容 【ポジション概要】 FDEは、顧客の現場に最も近い場所で、 「実際に動くプロトタイプ」を作り、価値を最速で立ち上げるエンジニアです。 要件が完全に固まっていることは、ほとんどありません。 顧客と直接対話しながら、 ・何が課題なのか ・AI／データをどう業務に組み込めば価値が出るのか ・まず何を作るべきか を考え、Pythonとワークフローで即座に形にする役割です。 設計だけ、実装だけではなく、 「考える・作る・直す」を一気通貫で担うポジションです。 【主な業務内容】 ■顧客ヒアリング

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

仕事内容当社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。 更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。 蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。 ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。 【案件例】 ・番組編成検討のためのTV視聴者分析 ・TV広告/インターネット広告効果

仕事内容【データ・AI活用で業務課題の発見、解決策の提案、システム開発を行い、顧客のビジネスを支援するお仕事】 化学、医療、小売り、サービス、流通・製造業界等の大手企業のデータを利活用して、顧客のビジネス/業務上の課題解決に取り組んでいただきます。 使用技術：Python, SQL, AWS etc… (使用技術はシステム要件によって変わるため、幅広く扱うことが可能) [具体的な業務内容] 顧客業務の理解、課題の理解 ↓ データ収集、可視化 ↓ 機械学習(AI)モデル／データ分析モデルの構築 ↓ 機械学習(AI)システムの開発 ↓ データ分析、その結果に基づいた課題解決のための提案 ↓ 必

仕事内容【職務内容】 ＜概要＞ 金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。 ＜詳細＞ 1. ラインマネジメント データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。 メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。 リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。 環境整備: チーム

仕事内容顧客向けAI活用プロジェクトを組織横断的に支援するデータサイエンティストを募集します。当部門では今後、AI利活用を重要な取り組みの一つとして位置づけ、生成AIを中心に実案件への適用を進めていく方針です。 現在は探索フェーズにあり、特定の技術や手法に固定せず、案件ごとに最適なAI活用方法を検討・提案していただきます。まずはAI活用の相談窓口・壁打ち役として既存プロジェクトに参画、またはプリセールスにて、顧客の業務理解やAI活用のコンサルティングから参画し、実運用につながるAI活用を推進していただきます。 ■ポジションの魅力 ・部門としてAI利活用に注力していくフェーズに関われる ・生成AIを中

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の売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 自然言語処理（NLP）： 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。 データエンジニアリング： AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化（QuickSight等）。 統計解析・EDA： Python（Pandas/

仕事内容データ分析の領域では、企業が保有する多様なデータを整理・統合し、経営や業務の意思決定に生かすための仕組みづくりを行っています。 当社では、データ活用の上流から下流までを一貫して支援できる体制を整えており、お客様の課題や目的に応じて、最適な分析基盤の設計からデータの可視化、さらには活用定着に至るまでを幅広く担当します。 業務はデータを資産とした活用戦略とデータを守るガバナンス戦略を策定するコンサルティング領域、プロジェクト全体を推進するマネジメント領域、高度な統計・機械学習を活用する分析領域、そして基盤構築やデータ処理を担うエンジニアリング領域に分かれます。 【データマネジメントコンサルタ

仕事内容【データコンサルタント】AI×360度評価ツール「GROW360」を活用／大手企業の人的資本経営を支援 ▼仕事内容 当社独自のAI×360度評価ツール「GROW360」から得られる大規模データを分析・活用し、人事・組織課題の解決策を導くポジションです。営業チームから受け取る顧客の要件・課題をベースに、データ分析チームとして最適な手法を選定し、施策提案に必要なインサイトを提供することがメインの役割となります。 【具体的な業務内容】 ■要件定義・社内連携 ・営業チームやコンサル担当からクライアントの要望・課題をヒアリングし、分析の方針を設定します。 ・“非認知能力”や“コンピテンシー”をどのよ

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【部門（領域）の役割】 ■ ミッション データマネジメント部は、本部直下の戦略組織として、全バリューチェーンを横断しながらデータドリブンオペレーションの早期実現を目指しています。特にLCB（ライフサイクルビジネス）領域におけるリアルタイムデータの整備・分析体制を飛躍的に進化させ、事業の変革と成長を力強く支えることがミッションです。 ■ ビジョン 四輪事業全体の重要課題に統合的に取り組み、データドリブンオペレーションをリードする。 ■ 役割 ・事業、顧客接点、地域をまたぐ価値最大化に向けたデータ活用・収集戦略の策定 ・戦略に基づく汎用的かつ効果的な活用手法および収集プロセスの構築と展開

仕事内容職務内容】 データサイエンティストとして、深層学習技術をベースとしたNTTデータ独自開発の生成AIサービス「LITRON Generative Assistant」のサービス開発及びデリバリを行います。 生成AIのビジネス適用において、NTTデータは業界をリードすべく取り組んでおり、私たちのチームは、この革新的技術を活用し、Pocから業務適用、定着まで広く顧客を支援し、生成AI分野でのNTTデータの実績を素早く確立することをミッションとしています。 ＜具体的な職務内容＞ ・生成AI（文書だけでなく画像等も含む）に関するサービス開発（技術調査、AIモデル構築、検証、改善） ・サービスデリバリ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須条件】 ・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] 【歓迎条件】 ・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

仕事内容【応募資格】 [必須] ■アンケートデータ（QOLデータなど）、医科レセプト、電子カルテを含むリアルワールドデータの解析経験。 ■理学、工学、医学、薬学、統計学等の領域における査読付き論文1報以上（著者順位不問） ■製薬企業、医療機関、医療系の大学等の研究期間での勤務経験あり、あるいはこれら企業あるいは機関を直接の顧客とした業務経験あり ■日本語でのビジネスコミュニケーションが可能 [歓迎] ▼R、Python等を用いた統計・科学技術計算の経験 ▼データサイエンス・ビジネスコンサルタントの経験 ▼クライアントワーク、医薬品関連のプロジェクト参画経験 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下

仕事内容【Data Scientist】記憶×SaaS | 導入実績5,000超 | シリーズC調達済／IPO準備中 ▼仕事内容 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサのデータサイエンティストはデータ活用の最前線に立ち、プロダクト開発にあっては記憶活