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] ※下記を満たす方 ・基本的なPCスキル ・データ分析・データサイエンティスト職種への興味関心 ・データ分析に関するスキルの学習経験（SQL・Python・Tableau） 【職種名】 データサイエンティスト候補 【仕事内容】 ＜主な業務＞ 顧客のデータ分析支援 【事業内容・会社の特長】 【概要・特徴】 東証プライム上場の企業を親会社とし、データ分析の支援・代行を行う企業。 データ分析のエキスパートエンジニアが多数在籍し、幅広い業種の多様な要望に対応しています。 【評価制度】 同社では会社を良くしたいという気持ちのもと、やる気を持って自発的に取り組みたい考える人にとって

仕事内容【データサイエンティスト】IT未経験者歓迎／2か月間の研修でデータサイエンスを学ぶ／土日祝休み／年間休日120日以上／完全週休2日制／賞与年2回／部分リモート可／大卒／平均年齢27歳／在宅勤務／データ分析／AI ▼仕事内容 【業務内容】 データベース・プラットフォームの構築 データ収集の仕組み開発 データの加工・集計 データの可視化を用いたデータ共有 統計モデルの設計・構築 など （使用言語：SQL Python） 【案件実績】 広告の効果分析 工場労災データの見える化 化粧品会社へのCRM分析・マーケティング支援 ※業務内容の変更範囲：無し 【スキル内容】 AWS・GCP SQL・P

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれも必須 ■数学的知識：数学(統計学・解析学・線形代数学)を修了している方 ■データ分析・AIに係る専門知識をお持ちの方（以下のいずれか） ・(統計学)統計検定で2級に合格する程度の統計的知識がある方 ・(機械学習)一般的な機械学習手法のアルゴリズムを理解し、手法を適切に実装できる方 ・(数理最適化)線形・非線形計画問題を理解しており、自身でモデリングできる方 ■プログラミング能力：プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる方（Python， SQLなど）?※ExcelアドインやSPSSなど、GUIでの経験は含めない ■データサイエンティスト担当者とし

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【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【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【応募資格】 [必須] ・Python等のプログラミング言語の使用経験 ・高校卒業レベル程度の数学知識 【尚可】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・kaggleなどのデータ分析コンペへの参加経験 ・PL以上のご経験 ・SQL使用経験 ・データサイエンスに関する資格（G資格、統計検定等） 【職種名】 データサイエンティスト（AI・機械学習の活用） 【仕事内容】 【東証プライム上場企業グループ／今勢いのある独立系SIer】 ■本社が石川県にあり、エンドユーザーとの直接取引多数、オラクルマスターの最高位・Platinum保有者数国内有数の独立系SIer ■システムインテグレーションサービ

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【募集背景】 小売業は、コロナ影響もあり変革の過渡期に差し掛かっており、省人化・省力化から環境対応とDXでの業務改革が加速しています。 これを背景に、Hitachi Digital Solution for Retailは、需要予測活用でのマーチャンダイジング業務改革と需給計画からのロジスティックス連携を通したサプライチェーン最適化に向けた案件が拡大しており、業務改革ビジョニングを顧客と一緒に立案するところから実践できる即戦力となるDX人材が必要となるため 【職務概要】 ・小売業及び卸売業のお客様 システム部門を主として、マーチャンダイジング業務部門、物流業務部門への提案活動 ・業務改革ビジ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データ分析手法、機械学習、AI技術の活用経験、ビッグデータの活用経験 ・個人情報保護法および情報セキュリティに関する知見 ・データサイエンスにおける最新トレンドと業界動向に関する知見 【歓迎】 ・G検定、DS検定、統計検定（2級）等の資格 【職種名】 データサイエンティスト（大規模データ活用） 【仕事内容】 【会社要約】 同社は1984年に設立された信用情報機関です。 加盟会員であるクレジット会社などから登録される消費者の信用情報を管理し、会員からの照会に応じて、情報を提供することを業務としている会社です。 【会社概要】 同社はクレジット会社の共同出資に

仕事内容不動産ビッグデータを活用したData Scientist（データサイエンティスト）として、本当に顧客の役に立つ本質的なデータサイエンスに没頭できる環境です。 仕事内容 【業務概要】 20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。当社におけるData Scientistは、単なる社内向けのレポート作成や、ベンダーコントロール（外注管理）を行うポジションではありません。PdMと連携しながら、プロダクトの価値の中核である「賃料査定アルゴリズムの精度向上」をはじめ、新プロダクトに向けた「画像認識・シミュレーションのロジック構築」などに取り組んでいただき

仕事内容■テレビ広告市場約1.8兆円に向けたマーケティング支援SaaS ■業界の商慣習的に効果測定、PDCAの流れがなかったテレビCMのマーケティングを変革する高いポテンシャルがあるマーケット ■IPO準備中の成長企業◎ 【募集背景】 事業成長による体制強化 【職務】 ・顧客の要望に応じた分析対応：統計・機械学習モデルの構築、分析結果の解釈、説明資料の作成 ・データプロダクト・ソリューション開発：適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoC、実装支援 ・データ検証：機器データからの分析用データ生成および、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示

仕事内容実際の自動運転車両におけるMATLAB,Pythonでのデータ分析・検証業務。

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＼ビジネス課題をデータサイエンスで解決／ データ基盤の構築を行なう「データエンジニアリング領域」から、それを活用して課題解決を行なう「データサイエンス領域」まで精通したプロを目指します。入社研修で基礎を学び、経験・スキルに合う業務から始めましょう。 ▼未経験から始める場合のステップはこちら▼ ――【STEP1：データ基盤の構築から体験】―― ■分析用データベースの整備・構築 企業に眠る「情報」を「データ」にする作業です。売上額や顧客情報などを1ヶ所に集約。紙資料のデジタルデータ化、複数システムのデータ統合などを行ないます。 ■データの基本的な集計・可視化 プログラミング言語（SQLやP

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] ・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] ・統計，疫学，またはデータサイエンスに関連する業務経験（2年以上） ・製薬メーカ・CROでの分析業務経験 ・自然言語処理を用いた分析の経験のある方、またはその意志のある方 ・Python、R、SQL、Cなどの言語（いずれかで可）を利用したデータ分析の経験 ・統計解析や機械学習および深層学習に関する基礎的な知識 [歓迎] （下記いずれかの要件を満たす方） ・社内外のデータを収集し、利活用可能なように仕組を構築・運用したことのある方 ・Python、R、Go、C、Javaでのコーディングスキル（できれば複数が望ましい） および分析環境構築によるデータ分析のご経験のある方

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/