データサイエンティスト - 東京都港区 の求人・仕事・採用

勤務時間月・火・水・木・金 9:00～18:00 （実働8時間）休憩60分 （残業の目安）10時間以内

仕事内容【IT会社でのデータサイエンティストのお仕事】★開始時期相談可能です・自社AIを用いた各種案件の解析実務（モデリング／チューニング）・教師データ探索支援、データアセスメント、学習モデル作成、精度検証、レポート作成・既存データ基盤（DWH／ETL／BI／ML環境）の課題整理や改善検討≪必須≫ ・データ解析、分析に関する案件対応経験3 年以上・Python、SAS、SPSS 等を用いた統計解析経験・Word2vec を使用した実務経験・既存データ基盤（DWH／ETL／BI／ML 環境）の課題整理及び改善経験 月収例：512,000 円

勤務時間勤務時間：9:00～18:00 テレワーク有：フルリモート フレックスタイム制有：コアタイム10時00分～15時00分 時間外労働 あり ■想定残業時間：10時間 ※繁忙時期は残業40時間以上になる場合あり

仕事内容【求人のポイント】 ・無期雇用派遣の正社員採用！ ・急募！内定までの期間は2週間以内 【ポジション】 データサイエンティスト 【業務概要】 主に全国の顧客（製造業）から要望があるAI活用の課題に対し、提案～分析のリードをお任せします。 当社のデータサイエンティストと共に、デジタル技術や先進手法を用いて、顧客データの利活用や分析手法の検討を行っていただき、そのマネジメントも担っていただきます。 製造業におけるAI/データサイエンス事業を行っている当社の先端技術センターにて、 AI導入支援/企画、PoC/フィジビリティ検証、AIを推進するための組織づくりコンサルティングやAIの人材育成などク

勤務時間実働8時間 ※平均残業時間「月10時間」（直近実績）

仕事内容【データサイエンティスト】＜業務詳細＞自然言語処理に特化したFRONTEO独自AI（KIBIT）を駆使し、クライアントよりお預かりしたデータの解析を行い、AIモデル作成、チューニングを担当頂きます。・自社AI（KIBIT）を使用し、モデル作成、精度向上手法等について理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参回いただき、解析実務（Modeling/Tuning）に従事いただきます。・教師データ探索支援、データアセスメント、学習モデル作成、精度検証、レポーティングまでを責任もって対応頂き、PoC成功および本 担当製品: データサイエンティスト 職種: [ IT系 ] I

勤務時間【時間】09:00 ～ 18:00（休憩60分） 【残業】10時間程度

仕事内容▼解析・AIモデル作成等｜データサイエンティスト/810451 仕事内容： 【データサイエンティスト】 ＜業務詳細＞ 自然言語処理に特化した FRONTEO 独自 AI（KIBIT）を駆使し、クライアントよりお預かりしたデータの解析を行い、AIモデル作成、チューニングを担当頂きます。 ・自社 AI（KIBIT）を使用し、モデル作成、精度向上手法等について理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参回いただき、解析実務（Modeling/Tuning）に従事いただきます。 ・教師データ探索支援、データアセスメント、学習モデル作成、精度検証、レポーティングまでを責任もって対

勤務時間10:00-18:45

仕事内容【職務内容】 世界最高水準の音声認識AIおよび 特化型LLM（小型言語モデル）を搭載した議事録作成プロダクトの開発において、 音声・自然言語データの処理・分析を主導いただく データサイエンティストの募集となります。 エンタープライズ・公共分野での導入が急拡大中であり、 精度改善・機能拡張に向けたAI開発の強化となります。 ■技術スタック 言語：Python AI/ML：Whisper, shirushi, 音声認識, 生成AI（SLM/LLM）, 数理最適化 MLOps：Langfuse, Docker, GitHub クラウド：AWS, Azure, GCP 【担当者からのコメント】 デー

勤務時間月・火・水・木・金 9:00～17:20 （実働7時間20分）休憩60分 （残業の目安）5時間以内 企業カレンダーあり。

仕事内容【楽天グループでの社内AI推進プロジェクト管理のお仕事】AI活用・AI基盤構築プロジェクトにて、マイルストーン設定、WBS管理、リスク管理、進捗レポート、成果物定義などPM業務全般をご担当いただきます。エンジニアやデータサイエンティストと連携し、社内業務へのAI適用を推進します。■必須スキル・プロジェクトマネージャー経験■歓迎スキル・AI活用プロジェクト管理の実務経験・技術的知識：AI、機械学習、データサイエンス等の基礎理解