データサイエンス の求人・仕事・採用

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】コンサルティング＞コンサルティング ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 私たちは、AI/DX人材育成・組織開発、GX（グリーントランスフォーメーション）人材育成・組織開発、そしてそれらを支えるシステム開発を三本柱として、企業と個人の成長を支援しています。 ①AI/DX人材育成・組織開発 日本初の体系的AI教育プログラムと伴走支援で企業のAI活用をリード。優秀なAI/DX人材の採用もサポートし、企業と人材の最適なマッチングを実現します。 ②GX人材育成・組織開発 環境と経済を両立させる

仕事内容【当社のデータサイエンス部門の特徴】▼単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある・大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境 - 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット - 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わることができる - データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の

仕事内容【応募資格】 [必須] ※以下すべてお持ちの方 ■AI・データサイエンス技術（機械学習、深層学習、大規模言語モデル、強化学習、他）、AIデータサイエンス技術に関連する技術（経営工学、数学、理学など）、同社製品に関する技術（機会、電気・電子、物理学など）について開発経験 ■AIデータサイエンス技術を活用したPoC、システム開発の経験 ■開発リーダ・プロジェクトマネージャ経験 ■新規技術の研究開発の経験（新アルゴリズムの開発、論文発表、共同研究など） 【職種名】 AI・データサイエンスエンジニア 【仕事内容】 ■同社にて、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・AI・データサイエンス(

勤務時間月・火・水・木・金 10:00～19:00 （実働8時間）休憩60分 （残業の目安）5時間以内

仕事内容【データサイエンス企業での総務事務・秘書のお仕事】＜お仕事内容＞◆総務業務・オフィスにかかわる業務の社内手続き、発注のサポート・オフィス備品、消耗品等の発注管理、補充・総務業務に関する社員からの問い合わせ対応◆その他事務作業・発注・支払・精算処理・プライバシーマークに関する事務作業◆秘書業務・役員等の予定調整、出張手配・支払・精算処理 等☆おすすめポイント☆＊在宅勤務あり(週1回OK)＊月5時間程度と残業少なめでワークライフバランスも取りやすい ※在宅ワーク 在宅 完全在宅 テレワーク 在宅可能

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜MUST要件＞ 下記いずれかのご経験をお持ちの方 （１）機械学習・強化学習・深層学習／LLM（大規模言語モデル）／データサイエンスを活用したシステム開発・アーキ設計 （２）各種AI技術（LLM/VLM/学習済モデル等）を活用した機能開発経験 （３）Python等によるAI（学習）モデル開発・データ分析の実務経験 ＜WANT要件＞ 下記いずれかのご経験をお持ちの方 （１）車載データやセンサーデータを活用したデータ分析・モデル構築経験 （２）音声認識、自然言語処理、画像認識などのAI応用技術の開発経験 （３）ソフトウェア量産製品開発、ハードウェア量産製品開発経験 （４）

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】IT・インターネット＞ソフトウエア ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります *最先端のAI技術を用いた顧客への革新的なソリューション提供 *ドメイン知識を深く理解し、課題解決のための道筋を考え顧客とのやりとりを行う *曖昧な問題や、技術進展の激しい環境下での要件定義および技術アプローチの提案 *プロジェクトでコアとなるようなインパクトの大きいAI要素技術の研究開発 *Sakana AIが持つ研究成果・技術・ソリューションのプロダクト化検討

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下のデータ分析業務の全て、またはいずれかの実務経験がある方 ◆サスティナビリティに関心が高い方 ◆データサイエンティストとして実務経験をお持ちの方 ◆統計学と機械学習に関する基礎的知識をお持ちの方 ◆PythonやR、SQL、SASを用いたデータ分析の実務経験をお持ちの方 その他上記に加え ◆Word、Excel、PowerPoint必須 [歓迎] ◆コンサルティングファームでの勤務経験をお持ちの方 ◆企業財務(会計)や金融サービスに関する知識をお持ちの 【フィットする人物像】 ◆様々な企業・ネットワークから集めたデータを扱い、社内外の各部門との連携も必要なため、チ

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【業務内容】データを活用した仮説立案を行い、⾃社製品（SaaS）の成長に貢献していただきます。具体的には下記のとおりです。・ユーザーの行動データや利用状況を分析し、製品の改善点やマーケティング施策を立案・事業の目標数値に寄与するKPIの探索・可視化・事業シミュレーション・定量分析の結果による事業戦略への提言・ソフトウェアエンジニアと連携し、データ収集方法の検討・決定【募集背景】現在弊社にはデータサイエンティストはおりません。しかしながら職務内容に記載したような、データサイエンスにより創られる成果が必須であることは強く認識しています。そのため我々は近年、データサイエンティストの方が活躍できるよう

仕事内容【応募資格】 [必須] ・製造業・プラント・インフラ分野での実務経験3年相当以上 ・機械学習・深層学習・統計モデリング・数理最適化に関する知識 ・制御工学全般の知識 ・大学卒以上 [歓迎] 【なお可】 - Python／CMATLAB／LabVIEWなどによるデータ解析・AI開発経験 - 製造業・プラント・インフラ分野での生成AIや機械学習を活用したプラントモデル化の経験 【フィットする人物像】 - 製造現場の課題をデータから読み解き、実装可能なソリューションを設計・開発できる方 - 機械学習・統計解析・AIモデル構築・数理最適化などに強みを持つ方 - センシング・ロボティクス・シミュレーショ

仕事内容【職務内容】当社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必

仕事内容分析やAI/機械学習でビッグデータを活用できるように「データ基盤」を構築し、「データ処理」をプロフェッショナルに行うお仕事。 将来的には、クラウドインフラの構築や顧客への提案まで幅広くスキルを身に付けることができます。 先端領域でエンジニアリングスキルとビジネススキルの両面を活かして、顧客へ貢献していくポジションです。 ◆具体的な業務内容 ・ビッグデータの収集：データを生成、収集し、集まったデータのクレンジングや整理を行う ・データパイプラインの構築：データを活用するための一連の処理をしくみ化 ・データの前処理：機械学習を用いて構造化データへの変換、データに欠損値がないか確認 ・データの可視

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】 ・大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系実務経験 5年以上 （データサイエンス、機械学習、またはそれに準ずるスキル） 【尚可】 ・関連分野（データサイエンス、統計学等）での博士号または修士号 ・生成AIや機械学習に関する深い専門知識 ・広告業界における技術的な課題に対する理解 ・新しい技術トレンドをビジネスへ応用・実現した経験 [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】 ・同社のパーパス（企業の存在意義）に共感いただける方 ・戦略的思考能力と問題解決能力を兼ね備えている方 ・チーム

仕事内容【職務内容】当社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必

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】当社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必

勤務時間09:15～17:15 実働7時間0分／休憩60分

仕事内容データ戦略とデータサイエンスで課題解決を推進する大手グローバルコンサル企業にて、Vega / Vega-Lite、Altair、D3.js、Plotly、その他の宣⾔的・コードベース可視化ツールを⽤いてコードベース可視化ツールの作成を行っていただきます。 大手グローバルコンサル企業で、最先端の可視化ツール（Vega/Vega-Lite、D3.js、Plotly など）を活用しながら、データの洞察を引き出すUI設計・実装に携われるポジションです。Python や JavaScript を使ったデータ処理から PoC 開発まで一貫して関われるため、データビジュアライゼーションの専門性を高めること

仕事内容【データから業務課題の発見、提案をして、AIとシステム開発で課題解決を支援するお仕事】 化学、医療、小売り、サービス、流通・製造業界などの大手企業のデータと機械学習を使って、顧客のビジネス/業務上の課題解決をするお仕事。 先端技術を駆使して、課題の発見からデータ分析、解決策の提案と実施まで一気通貫で対応。 技術や新しいことにチャレンジすることが好きな知的好奇心旺盛な方にぴったりのポジションです。 使用技術：Python, R言語, 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 ■ビッグデータ