データサイエンス の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] ・上記サービスメニューに関わる技術やご経験をお持ちの方 ・自ら考え積極的なコミュニケーションを実施できること。 ・新しいテクノロジーを楽しんで自ら学習することができること [歓迎] ・データマネジメント関係ツールを利用したプロジェクトの経験 - データモデリングツール（ERwin, ER/Studio, SI ObjectBrowser ER, etc） - ETL（Informatica, Talend, DataSpider, ASTERIA, etc） - カタログ／データ辞書（Informatica, Talend, Collibra, etc） - デ

仕事内容既存顧客向けのデータ分析業務です。 データ分析ツール等を使ってデータの抽出・変換、分析・可視化を 行っていただきます。以下キーワードにご興味がある方、関連業務 のご経験がある方からのご応募をお待ちしております。 ・ＥＴＬツール、ＢＩツール（Ｔａｂｌｅａｕ等） 今後も需要が拡大していく領域で、キャリアアップを目指せます。 ※安心の入社時有給付与 ※社員旅行、多数イベント有（任意参加） ＊変更可能性範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

仕事内容【応募資格】 [必須] ・情報・数理・データサイエンス領域における修士課程修了者、 またはそれに相当する知識、実務ご経験をお持ちの方 (例)ITエンジニアとしての開発実務経験（特にバックエンドやプラットフォーム領域の経験がある方） 金融工学・保険数理・数理最適化などの職務経験 データ分析・機械学習・統計モデリングに関する業務経験 など ・学術研究や学生の学修支援に興味があり、教育xITによって より良いサービスを提供したいという熱意がある方 ・知的好奇心があり、専門領域以外に対しても意欲的に取り組める方 ・複数の学生に対して個別・同時に学修の支援が可能な方 ・数値目標の達成に向けての

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【応募資格】 [必須] （1）（2）共に満たしている方： （1）下記いずれかのご経験： ・データサイエンス分野での顧客コンサルティングの3年以上のご経験 ・AI・機械学習を活用した製品・サービスの企画・設計の3年以上のご経験 （2）以下いずれかの資格 ・ITSSレベル3に相当する公的資格 ・統計検定2級以上 ・G検定または同等以上の資格 ・Kaggle Master以上やデータ分析コンペでの入賞経験 【職種名】 データサイエンティスト(Lumada Data Science Lab) 【仕事内容】 【日本を代表する東証プライム上場企業の総合電機企業】 同社は『優れた自主技術・製品の開発を通じて

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】 ・データサイエンスの実務経験1年以上 ・何かしら事業部門または顧客への分析結果の報告やプレゼンの経験1年以上 ・深層学習など機械学習モデルの使用経験1年以上 【尚可】 ・何らかの案件提案活動、事業課題に対する取り組み内容の提示など、案件化を推進した経験 ・プロダクトマネジメントなど、プロダクト開発を推進した経験 [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】 ・主体的な行動ができる方 【職種名】 【岐阜】データ＆AIエンジニア ※土日休み ※年間休日120日以上 【仕事内容】 世界最大級の人材サービス企業アデコ

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＞デジタルマーケティング ※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 ＜職務内容＞ マーケティング投資の最適化と戦略立案を実現するため、統計学・機械学習を用いたアルゴリズム開発および自社プロダクトへの実装を担当します。 単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムに搭載して顧客へ届ける「実装者」としての役割です。 ■主な取り組みテーマ 1. 因果推論と効果測定 MMM（Marketing Mix Model

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

仕事内容月給26万～／土日休／完全週休二日制／年休124日 有給消化率72.5％／研修充実！時間有給あり 【仕事内容】 2024年7月～データサイエンス事業部として新たに発足！ お客様先へ常駐し、BI（ビジネスインテリジェンス）を使用したデータ集計分析やレポーティングなど幅広くご支援いただきます。 未経験からデータサイエンティストとして活躍している先輩たちも多数！ 自身のスキルも磨きながら、データ活用を通して企業の成長に貢献するためのサポートをお任せします。 httpsdatascience.cocoo.co.jp/ 【BIツールって？】 取り込んだデータを自動集約してグラフ化したり データ推移

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 ANAグループが保有するデータを処理し、基盤構築を行うデータエンジニアとして活躍していただきます。 データサイエンティストの業務基盤を整え、事業パートナーの課題解決へと導く重要な役割です。 具体的な業務内容には、DWHやデータマートの設計・開発・運用が含まれます。 また、データリネージュの作成と管理、データガバナンスの改定とデータマネジメント運用も担当していただきます。 データサイエンティストと連携し、ビジネス課題を解決するためのデータ基盤を強化し、 より良い意思決定をサポートします。 【配属部署】データサイエンス部 company

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] ■データサイエンス、データエンジニアリングまたはデータ分析に関する方針定義等に携わったご経験 ■下記いずれかのご経験 ・PM/PLまたはメンバーとしてシステム開発プロジェクトに従事した経験 ・PM/PLまたはメンバーとしてデータ分析プロジェクトに従事した経験 [歓迎] ▼企業（自社又はユーザ企業）のデータドリブン経営推進やデータドリブン戦略の立案・実行に従事した経験 ▼データマネジメント体系（DMBOK：Data Management Body of Knowledge）に関する専門的な知識 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【データ分析/利活

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] ・データエンジニアリングに関する実務経験（3年以上）をお持ちの方 ・クラウド環境（AWS）でのデータレイク構築経験がある方 ・Python(必須)、SQL、Sparkなどのデータ処理技術に精通している方 [歓迎] ・金融機関でのデータエンジニアリング経験 ・ビッグデータ技術（Hadoop、Spark、Kafka等）の実務経験とデータガバナンスフレームワークの実装経験 ・MLOpsやデータサイエンスプラットフォームの構築経験 ・ETL/ELTツールの使用経験がある方（特にGlue） ・クラウドサービスの認定資格（AWS認定ソリューションアーキテクト、Azure Data

仕事内容【応募資格】 [必須] ■データサイエンスの実務経験がある方 └-回帰・分類・クラスタリング手法のいずれかを使用した経験がある方 └データの集約、加工、結合ができる方 └欠損値、異常値への適切な対処ができる方 └事業部門または顧客への分析結果の報告ができる方 ■自分とは異なる専門性をもつ他者に対して、リスペクトを基に議論ができる方 [歓迎] ■大学生レベルの数学と基礎的な統計・最適化計算を理解し、柔軟に応用することができる ■リファレンスを参考にデータ分析に必要な処理が自力で実装できる程度のプログラミング能力がある ■Webアプリケーションの開発に携わった経験 ■モデル構築手法を幅広く知って