データサイエンティスト 時短勤務あり - 東京都港区 の求人・仕事・採用

勤務時間固定時間制

仕事内容純喫茶スタッフ／純喫茶スタッフ カフェバイト 昭和レトロあふれる純喫茶でのスタッフを募集します。 満席になる時間帯もありますが、 空いた時間は読書や喫煙等 ゆっくりと。 ホール・キッチン全般。調理も簡単ですので未経験の方でもOK 週1日～週3日 ・短時間勤務 ・髪色自由 ・平日のみOK ・日曜日休み ・WワークOK ・大学生歓迎 ・フリーター歓迎 ・主婦・主夫歓迎 飲食店の運営 未経験OK,交通費支給あり,学歴不問,副業・WワークOK,シニア歓迎,服装自由,駅から徒歩5分以内,転勤なし,残業なし

仕事内容コールセンタースタッフ／東京ガス本社内でのコ ルセンタ スタッフ JR浜松町駅から直通で3分の東京ガス本社内のコールセンターでのお仕事です。2021年5月からスタートしたハウスクリーニング事業のコールセンタースタッフです。コールセンターは、ハウスクリーニングを利用いただく「お客さま」と、作業を行う「サプライヤ」と、サービスを提供する「東京ガス」の「良好で長期的な関係を構築する」という役割を担っています。具体的なお仕事としては「お客さま」からの注文受付や問い合わせの受付、「サプライヤ」への手配等です。それぞれからの質問などに応対するだけではなく、「お客さま」と「サプライヤ」の体験価値を高め「エ

仕事内容データサイエンティストとして、最先端の技術とデータサイエンスを駆使して、顧客のビジネス課題を解決することをめざしていただきます。 【職務概要】 顧客へのAI・データ利活用コンサルティング 事業価値を生み出す高度データ分析・解析 AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 PJチームのマネジメント（リソース確保、スケジュール管理） 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ■過去、本組織で携わったプロジェクト（一例） ・（製造業向け）製造現場での複雑な条件を考慮した生産計画の最適化を行い、現場の負荷軽減と生産量増加に貢献。 ・（金融業界向け）コールセンターにおける要員配置の最

仕事内容＜業務内容＞ 募集ポジションの通り。ただし、業務上の必要または当人の希望がある場合職種変更の可能性あり ＜仕事についての詳細＞ IT系オープンポジションについて IT・テック系のバックボーンをお持ちで「自分の経験が活かせる求人を見つけることができない」方はこちらにご応募ください。 同社にてマッチするポジションをお探しし、選考を進めさせていただきます。 書類選考が通過となりましたら、通過ポジションを記載の上、次のステップをご案内いたします。 ＜IT系職種について＞ 「電通デジタル 経験者採用」ぺージの下記募集職種が該当いたします。 ITコンサルタント/PM エンジニア データサイエンティスト

仕事内容データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決をミッションとし、業務を行っていただきます。 ・商品検索・推薦システムの研究開発 ・市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現 ・SCM高度化 ・統計・機械学習を活用したマーケティング ・ Decision Scienceによる経営組織運営の推進 【同社の特徴と働きがい】 EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる ・事業・プロダクトの上流の意思決定から関

勤務時間就業時間１：9時00分〜18時00分又は9時00分〜18時00分の時間の間の5時間程度 就業時間に関する特記事項：週合計１０時間～３０時間未満の就業となります。 １日あたりの労働時間や週あたりの労働日数は相談可能です。 時間外労働時間 ３６協定における特別条項：あり 特別な事情・期間等：季節的要因による受注の集中等により、月８０時間、年６回、年間 ７２０時間を限度とする。 休憩時間60分 休日土曜日，日曜日，祝日，その他 夏季休暇 年末年始１２／３０～１／３ ６ヶ月経過後の年次有給休暇日数：5日

仕事内容【人材大手パーソルＧ特例子会社でＰＣ事務】 短時間パート勤務×フルリモート希望の方向けの求人です。 パソコンを使用したデータ入力・チェック業務をお任せします。 ＜業務イメージ＞※一例 ・人材派遣事業に関連する求人サポート ・転職支援サービスの求人票修正 ・縁の下の力持ちとしてグループ会社の事業を支えていただきます ・自分のペースで少しずつ出来ることを増やしていくことが可能 ・マニュアル完備／シングルタスクからスタート／電話対応なし （変更の範囲）会社の定める業務

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データサイエンティストとしての実務経験（3年以上） ・事業会社のデータ分析部門またはコンサルティング会社のデジタル部門における、ビッグデータを用いたビジネス課題解決・施策立案の経験 ・データ利活用によりビジネスインパクトを創出した経験 ・データを活用したビジネス課題の整理／解決スキル（モデリングなど） ・データサイエンスに関する体系的知識（統計学・機械学習・AIなど） ・Pythonを用いてデータの加工から集計・分析まで実行できる方 ・データ分析結果を論理的に相手に説明できるアウトプットの作成ができる方（PowerPoint、Excelなど） 【尚可】 ・

仕事内容【週3リモート／裁量大／サポート充実】クラウド×AI◎事業立ち上げ期の1人目AIエンジニア募集 ▼仕事内容 【AI事業立ち上げ期の1人目エンジニアとして、技術基盤づくりから担っていただきます】 本ポジションでは、AIソリューション事業の立ち上げフェーズにおいて、1人目のAIエンジニアとして技術基盤づくりに携わっていただきます。 AIエンジニアの経験はなくてもかまいません。エンジニアの経験があり、「AIエンジニア」に興味がある、ステップアップをしてみたいという方に、ぜひ応募いただきたいと思っています。 また、本ポジションは決められた仕様を実装するだけでなく、技術的な選択肢を整理し、「今回はこ

仕事内容データサイエンティストとして、顧客へのAI(生成AI含む)・データ利活用コンサルティングを実施いただきます。 【職務概要】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発 ・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出 ・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理） 【職務詳細】 ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・データアナリストとしての実務経験 ・データを扱ったコンサルとしての実務経験のいずれか(目安：3年) 【尚可】 ・データ分析関連のプロダクトに携わっていた方 ・データサイエンスを学ぶ意欲のある方（入社時の知識は必須ではありません） [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 セルフスターターな方 【職種名】 データサイエンティスト ※年間休日120日以上 【仕事内容】 高待遇！業務効率化を大切にする社風でスキルアップ可！ 【職務詳細】 高い利益率・生産性の根幹である

仕事内容【仕事内容】 エイベックス・マネジメント株式会社はアーティスト・タレント・俳優等のマネジメント事業を手掛ける芸能プロダクションです。 本ポジションは、所属タレント、役者、モデル、アーティスト等のマネジメント業務をご担当いただきます。（担当は内定後に決定させていただきます。） ▼主な業務内容 所属タレント、役者、モデル、アーティスト等のマネジメント業務 ・担当所属の戦略企画・立案 ・担当所属のスケジュール管理 ・取材・撮影などの現場立会い、サポート業務 ・本社での事務的な作業 等 ※メイン担当として対応いただきます。 ※担当内容によっては稀に車での送迎が発生する可能性がございます。 ▼仕事の

仕事内容職種：IT企画(IT) 業種：自動車 職種名: 【東京】データサイエンティスト/プロジェクトリード 会社名: 株式会社本田技術研究所 年収: 590万円〜1090万円 勤務地: 東京都港区 東京メトロ銀座線 虎ノ門駅 より徒歩3分 ※上記は、初任地となります。 その後は、国内および海外事業所への異動の可能性があります。 ※業務上の事情により国内外の事業所(子会社及び関連会社を含む)への異動、または出向・派遣を命じる場合があります。 ここに注目: ★自動車やバイクから、ジェット機、ロボット、ロケットまで幅広い事業領域 ★社員一人ひとりの夢を実現できるボトムアップ型の組織風土 ★最先端の

仕事内容【応募資格】 [必須] Python/SQLを用いた機械学習モデルの構築・評価・実戦投入経験（5年以上） クラウド（AWS/GCP）上でのデータ分析基盤の構築・運用経験 5名以上のチームリード、またはビジネスサイドとの顧客折衝・要件定義経験 [歓迎] 【歓迎スキル・経験】 - メガベンチャー等での自社プロダクト開発経験 - 自然言語処理（NLP）や生成AI（LLM）のプロダクト組み込み経験 【職種名】 【PL/PM)】データサイエンティスト（MLリード・PM・シニアDS） 【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、

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 【求職者の皆様へのメッセージ】 当社には、全くの未経験・異業種からデータエンジニア／データサイエンティストとしての キャリアに挑戦する決断をした社員が集まっています。 彼らは現在、それぞれのフィールドにおいてデータエンジニア／データサイエンティストとして

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜課長（マネージャー）クラス以上の場合＞ 【MUST】 事業会社・SIer・コンサルティングファーム・シンクタンク等において、以下の知識や経験を保有している方。 ・データマネジメント（DMBOK）、データ基盤（インフラ・DB等）、データ整備（データクレンジング、ETL、データプリパレーション等）、データ活用（BI・AI・データカタログ等）に関わる2つ以上の業務経験 ・ 業務要件定義、システム要件定義、設計・実装、プロジェクト管理のいずれかの業務経験 ・プロジェクトや個別領域の中心的な役割としてリードした経験 【WANT】 ・データ活用関連資格の保有（統計検定、G検定、

仕事内容【応募資格】 [必須] ◆ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方 ・画像処理・自然言語処理・構造化データ のいずれかのご経験 ・業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している ・業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる ・メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る ・ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る ◆LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての

仕事内容データサイエンティスト／Python 金融デ タ分析アシスタント 金融系のデータ分析サポート業務です。 【業務内容】 ・データ集計 ・レポート作成 ・Pythonスクリプト修正 ・SQL抽出 数字が得意、データ分析が好き Pythonを使って仕事をしていきたい方 ご応募お待ちしております！ 変更範囲：当社業務全般 ★未経験からエンジニアへ！２か月の充実研修★ テイクスでは、あなたの「挑戦したい！」を全力で応援します。 入社後は２か月間の研修で基礎からしっかり学べる環境をご用意。 【研修ラインナップ】 ・Linux基礎（LPIC-1資格取得サポート） ・Javaプログラミング入門

仕事内容【応募資格】 [必須] SQLを使用したデータ分析の豊富な経験 大規模データの処理経験 機械学習プロダクトを本番にて開発・運用した経験 基本的な機械学習に関する知識（回帰・決定木系・DNNなど） [歓迎] 基本的な商品推薦プロダクトに関する知識 （検索エンジン・レコメンドエンジンなど） 商品推薦プロダクトの継続的な品質改善及び技術選定 データドリブンな意思決定 マネジメント経験（職種問わず） 課題に対して分析的なアプローチが行える方 仮説検証から効果測定までを高速で回すことを楽しめる方 自ら問いを立て、問いの質を上げるために 粘り強く考え続けられる方 データサイエンスの可能性を信じている方 【

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Pythonを用いた機械学習モデル構築の実務経験 ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験 ・SQLを用いたデータベース利用経験 ・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験 ・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識 [歓迎] ・実サービスにて機械学習モデルを適用 / 運用した経験 ・scikit-learn、各種勾配ブースティング系ライブラリ、各種Deep Learning frameworkなどを用いた機械学習モデル構築の実務経験 ・大規模データを扱った業務経験 ・センサデータまたは時系列データの分析経験 ・Kag

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ■コンピュータサイエンス・データサイエンス・統計学・情報工学・数学またはそれらに準ずる分野の学位、または実務における同等の実践経験 ■データサイエンティストの役割に関連してる業務経験（2年以上） ■PythonまたはRを用いたデータ分析・機械学習モデル開発の実務経験 ■MySQLやPostgreSQL等RDBとSQLについての基礎知識 ■AWS／Google Cloud／Azure等のクラウドプラットフォームの利用経験 ■機械学習ライブラリ（scikit-learn／TensorFlow／PyTorch等）を利用したモデル開発経験 ■予測モデルや最適化アルゴリ