データサイエンティスト 研修あり - 東京都 の求人・仕事・採用

仕事内容◆全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストとしての業務をお任せします gleasin（グリーシン）とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。 大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。 【業務内容】 ・顧客要件のヒアリング能力、課題設定力、およびモデリング能力 ・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画 ・gleasinのAI

仕事内容【データコンサルタント】リモート勤務可能／残業月10h／年休125日／Salesforce社のパートナー企業 ▼仕事内容 【業務内容】 TableauやPower BIを活用して顧客の意思決定力の強化を支援するポジションです。 データ分析基盤の構築から可視化・分析までを担い、売上・利益と生産性の向上を実現します。 単なるレポート作成ではなく、戦略的なデータ活用を設計・定着化させることで、事業成長に直結する成果を提供できます。 【具体的な仕事内容】 ■Tableau／Power BI等でのダッシュボード設計・開発 ■データソース統合・ETL処理設計 ■分析テンプレート作成・自動更新設定 ■利

仕事内容【Python/リーダー候補】自動運転にまつわるデータ収集・分析業務 ▼仕事内容 来年度の請負化が決定している当案件にて、 まずは業務のキャッチアップと土台作りとして経験を積み、 ゆくゆくはリーダーやプレイングマネージャーとしてご活躍いただくことを想定しております。 （配属時は派遣でのご参画となります） 【入社後は・・・】 約1週間の研修（東京）を経て案件へ配属 最大約2カ月間、業務理解のためにつくば市内の顧客先に常駐し、 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。 その後はリモートベースでのご参画が可能となります。 ※必要に応じて数か月単位の出張対応を

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■仕事内容 このポジションは、顧客の課題解決のために機械学習や統計モデルを活用し、 価値あるインサイトを抽出します。主な業務内容は、機械学習・深層学習モデルの設計、実装、評価、改善、 大規模データの前処理、特徴量エンジニアリング、時系列・非構造化データの解析と予測モデリング、 分析結果のレポート作成、分析パイプラインの自動化、MLOps環境の整備です。 需要予測、数理最適化、パーソナライゼーションなどの事例があり、三菱商事の幅広い産業分野に関わり、 新規事業の企画からビジネス創出、PoCから本番システム・AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 コンサルタント業務も担当し、専門性の高い技術

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 - Pythonを用いたデータ分析の実務経験（2年以上 / EDA、モデル選定、実装） - SQLによる複雑なデータ抽出・加工の実務経験 - クラウド（AWS/GCP）環境下での開発・検証経験 [歓迎] 【歓迎スキル・経験】 - 自然言語処理、または需要予測などの時系列データ分析経験 - 統計学、数理統計、確率論の深い知識 - データサイエンス関連の資格、またはKaggle等のコンペ参加経験 【職種名】 データサイエンティスト 【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

仕事内容仕事内容：＜そもそもデータサイエンティストとは？＞ 膨大なデータの中から“価値のある気づき”を導き出し、企業の意思決定を支える専門職それがデータサイエンティストです。 例えば、購買履歴やWebサイトのアクセスログ、SNSの投稿内容など、企業が日々収集するさまざまなデータを分析し、売上の向上、新商品の企画、業務の効率化といった課題解決につなげます。 その活躍の場は、IT業界だけにとどまりません。 医療・金融・物流・製造など、あらゆる業界のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進す役割として注目されています。 テクノロジーが加速度的に進化する今、データサイエンティストは希少価値の高い職種

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データ前処理パイプラインやDWH（BigQuery or Snowflake）の構築経験 ・TableauやPower BI、Looker Studioなどを利用した可視化ダッシュボードの構築経験 ・PythonやAutoMLツールを利用した、機械学習モデルの構築経験 ・データサイエンスやAI系のプロジェクトでの顧客折衝やマネージメント経験 【歓迎】 ・IoTデータや時系列データの分析経験 ・LightGBMなどのアンサンブルモデルの構築経験 ・Javascriptを用いたプロダクトやカスタムでの可視化ダッシュボードの開発経験 【職種名】 データサイエンティスト（大

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Webシステム開発の実務経験(言語不問) ・データサイエンティストとして活躍するために勉強していることがある方 [歓迎] ・データサイエンス、AI領域での開発経験、技術活用経験 ・顧客のビジネス課題の発見と解決力 ・様々な業界を見ていただくため業界横断したドメイン知識 【求める人物像】 ・技術を課題解決のための手段と捉え、 解決へと推進していった経験がある方 ・相手視点で物事を考え、理解し、自分事のように捉えることができる方 ・主体的に学び、動いていける方 ・地道な努力ができる方 ・新しいことにどんどんチャレンジできる方 【職種名】 データサイエンティスト【リモー

仕事内容【応募資格】 [必須] ■必須スキル ・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を3年程度経験していること ・クライアントワーク経験者 ・（リーダーやマネージャークラス)小～中規模プロジェクトのリード、マネジメント経験 2023年11月より、月4回以上の出社を原則必須としています。 アサインされるプロジェクトによっては、出社日数の調整をしていただく場合があります。 個々の社員が選んだ任意の日、もしくは上長が指定した日を出社日としています。 尚、将来的に出社回数は変更する可能性があります。 ※在宅勤務手当を毎月5,0

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜ポテンシャル層＞ なんらかのデータ領域に精通している方 ＜ベテラン層＞ ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（3年以上） ・データ分析プロジェクトにおけるリードまたはサブリード経験 ・仮説設計～実装～成果報告まで一貫して担当した経験 ・クライアントとの要件整理、レポーティング対応経験 [歓迎] ・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験 ・ヘルスケア・物流・製造業界などの業界知見・分析経験 ・GCP, AWS, Azure等のクラウド環境での分析実務経験 ・MLOps・データ基盤構築経験 【職種名】 【DS】データサイエンティスト

仕事内容【業務概要】 今回募集のデータサイエンティストは、Analyticsを用いてさまざまなビジネスプロジェクトをリードしていただき、メディアプラットフォーム事業におけるさまざまな意思決定を、合理的かつ迅速にする役割を期待しています。ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定〜業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発〜ハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のための各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。 【具体的な業務内容】 ・データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善 ・大規

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【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 [会社名称]：株式会社ギーカーズラボ [雇用形態]：正社員 [想定年収]：350万～400万円 [応募資格]：大卒以上・未経験OK 【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

仕事内容【仕事内容】 自社プロダクトであるアフィリエイト・リワード広告に関わる データ活用した機能（広告配信最適化、予測機能、レコメンドシステム）の企画・開発や プロダクト仮説検証におけるデータ分析（A/Bテストなど）に携わっていただけます。 ・具体的な業務 自社プロダクトのデータドリブンでの事業貢献を目指すべく、データ分析業務のリードに責任を持ちます。 ・事業責任者やPMと連携し、事業課題を理解した上でデータ調査・分析、ソリューション提案 ・エンジニアと連携し、プロダクトの配信最適化などの機能開発のリード ・プロダクトの仮説検証でのデータ分析におけるサイクルや分析手法の改善 ・機械学習機能のためのモ

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【アピールポイント】 【週2～3在宅可】データサイエンティスト・エンジニアリング◆プライム案件多数／50代も活躍 【仕事内容】 ◇データエンジニアリングの経験者歓迎！上流工程に携わりたい方へ／社内のつながりが豊富な体制／金融・通信・小売系のプロジェクトが中心◇ 「言われたことをやる」フェーズから卒業し、お客様に直接提案できるエンジニアへキャリアアップしませんか？ 入社後、まずはデータ基盤の保守・運用といったデータエンジニアリング業務を中心に取り組み、将来的にはデータ分析・施策提案を行うデータサイエンティストとして業務をお任せしていきます。 【具体的な仕事内容】 クライアントのデータ利活

仕事内容【AIエンジニア※PM候補】新事業の中心を担っていただく重要なポジションをお任せします！ ▼仕事内容 〇本ポジションにおススメの方 ・AI組織を自ら推進したい方 ・新しいサービスを立ち上げる段階から携わることが出来る経験 ・裁量の広いAIエンジニアとして活躍をしたい方 【募集背景／本ポジションで得られるもの】 アシロではリーガルメディア事業を始めとした複数の事業を展開しております。それらの事業について、今後本格的な生成AIを使ったマネタイズできるアプリケーションの開発を行おうとしており、AIエンジニアを必要としています。 ただ、現状AIエンジニアは社内に1名のみいる状況のため、新しいサービ

仕事内容【応募資格】 [必須] SQL/Pythonを用いたデータ抽出/データ分析のご経験（1年以上） [歓迎] 広告・マーケティング周りのデータ分析経験 RedashやMetabaseなどのBIツールを使用した ダッシュボード作成のご経験 BigQueryでのデータ分析経験 【求める人物像】 当社のValue、行動指針に共感・実践し、 自律的にパフォーマンスを発揮できる方を求めています。 Squadのコアカルチャー 5B Be an Owner（自己所有意識） Be a Performer（パフォーマンスの最大化） Be a Challenger（開拓者精神） Be a Realist（現実的な

仕事内容【応募資格】 [必須] ・機械学習モデル開発における3年以上の実務経験 （Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験） ・深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、 教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見 ・大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験 ・ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル ・モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験 [歓迎] ・MLOps環境構築（Kubeflow、MLflow、 SageMaker Pipelinesなど）経験 ・データガバナンス、 データ品質管理プロセス