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] ・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] 下記いずれかのご経験をお持ちの方 ・データアナリストまたはデータサイエンティストの業務経験（5年以上） ・基本情報技術者程度のシステム開発知識 ・G検定もしくは統計検定2級相当の知識 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 ■製造業を中心とした顧客向けに、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 【事業内容・会社の特

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＼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【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【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] ※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【お仕事について】 ・お仕事内容 FPTSoftwareはベトナム最大のテクノロジーカンパニーの 日本法人として、急成長を続けております。 日本マーケットをリードし、連結社員数は3500名を超え、 売上は500億円を突破、平均成長率は30%です。 システム提案から運用まで全フェーズのサービスを提供し、様々な業界で実績を重ねております。 開発・運用はベトナムの優秀な人材が担当し、日本側は顧客密着型のサービスを提供しています。 日本市場での地位を確立し、IT企業トップ20社を目指しています。 【具体的には】 ・ デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、 幅広い業界の

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【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