データサイエンティスト メーカー 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【フルリモート×フレックス｜経営よりのデータサイエンティスト】７兆円の医療費の無駄を削減する｜医療インフラのスタートアップ 仕事内容 ▍私たちが本当に求めていること 本当に日本から、GoogleやAppleに並ぶ巨大企業を生み出せないのか？ 世界のルールを塗り替えるのは、いつも海外企業。 でも、私たちは信じています。 2030年。健診が“紙で終わる社会”を残すのか、健診を“命を守るデータ基盤”へ進化させるのか。その変革をリードするのが、ALTURA Xです。 私たちは「健診DX × PHRクラウド」を基盤に、医療機関・企業・保険・個人をつなぎ、医療アクセスの変革と医療費削減を両立するイ

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

仕事内容採用背景 2024年12月にシリーズAで累計28億円の資金調達を実施し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。 これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用とAI実装の重要性が高まる中、Snowflakeを中核としたデータ基盤を前提に、ML/LLMを活用しながら価値提供を前に進められるAIエンジニア(データサイエンティスト)の存在が必要不可欠なため、募集いたします。 お任せしたい役割とミッション 自社プロダクト「infobox」における、Snowflakeを中核としたデータ基盤は、サービスの根幹を支える重要な領域です。 本ポジション

仕事内容【応募資格】 [必須] ※下記いずれかの経験をお持ちの方 ・データ分析を通してソリューション・サービス開発の経験 ・データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアいずれかの業務経験 ・Python、R、SQL等いずれかの業務利用経験 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 ■下記のような、コネクテッドモビリティや連携するモバイルアプリケーションから収集・蓄積するビッグデータを活用し以下の業務を担当していただきます。 ・プロダクト、アプリケーションのデータ解析によるサービス改善・新規機能開発の検討 ・データ活用ツール導入検討（システム開発の計画立案、関連部門調整等） ・デー

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] ・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] ●以下、いずれもご経験をお持ちの方 ・メーカーでの何らかのプロジェクト推進経験 ・AWS、GCPなどクラウド環境を利用した分析業務経験 ・Tableau、MATLABなどBIツールを活用した分析業務経験 ・R、Python、SQLなどでのデータ分析経験 [歓迎] ・統計、数学、コンピューターサイエンスなどの知識 【職種名】 国内トップシェア製品をもつメーカーでのデータサイエンティスト／マックス株式会社 【仕事内容】 ホッチキスやドライバー等国内トップシェアを誇る東証プライム上場メーカー 開発本部にて、各種データの解析・可視化・製品企画・新規サービス企画・開発推進などに携

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] ・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] ・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] 【必須要件】 ・広義のAIを使った大規模データ解析経験 ・理学部卒業レベルの数学、統計の知識 もしくは、コンピュータ科学系学科卒業レベルの知識 ・ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI、等に提出される論文が理解できるレベルの機械学習、強化学習、深層学習に関する知識 ・Python/Rなどのデータ解析で良く用いられるプログラミング言語によるプログラミング経験及び PyTorch等Frameworkの利用経験 ・英語力（特に読解力。海外の技術。学術文献や論文を読む機会が多い為） ※ポスドクや大学などでの研究経験のみの方も歓迎します。 ※ビジネスにおけるデータ解析経験

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【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