データサイエンティスト 統計解析 - 大阪府 の求人・仕事・採用

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ミズノ/データサイエンティスト/大阪本社/在宅可・フルフレックス/データ活用基盤の策定~運用

美津濃株式会社

  • 大阪市住之江区

  • 年収600万円〜700万円

  • 正社員

  • 研修あり
  • リモートワーク
  • 昇給あり
  • 賞与・ボーナスあり
  • 土日休み
  • 週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 特別休暇
  • フレックスタイム制
  • 残業月20時間以内
  • 18時までに退社可
  • 在宅ワーク
  • 転勤なし
  • 退職金制度あり
  • 残業手当あり
  • 交通費支給
  • 職場内禁煙
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 家族手当あり
  • 住宅手当あり
  • 資格取得支援制度
  • 福利厚生充実
  • WEB面接OK

仕事内容美津濃株式会社 <ミズノ>データサイエンティスト【大阪本社】在宅可・フルフレックス/データ活用基盤の策定~運用 【仕事内容】 <ミズノ>データサイエンティスト【大阪本社】在宅可・フルフレックス/データ活用基盤の策定~運用 【具体的な仕事内容】 <総合スポーツ用品メーカー「ミズノ」/残業約10時間~15時間/在宅可> 世界でも屈指の総合スポーツ品メーカーである当社において、グローバルビジネス拡大を支える【データサイエンティスト】としてご活躍いただきます。この度、組織強化における増員のため募集する運びとなりました。 ■ポジションのミッション ◇グループ全体における様々なビジネス課題を洗い

登録エントリー

SAP開発エンジニア/土日休み/年間休日120日以上/経験者歓迎/完全週休二日制/ITコンサルタント/大阪府/正社員

株式会社ソルネットシステム

  • 大阪市北区 堂島 / 西梅田駅 徒歩6分

  • 年収350万円〜549万円

  • 正社員

  • 社会保険完備
  • 交通費支給
  • 昇給あり
  • 賞与・ボーナスあり
  • 土日休み
  • 完全週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 特別休暇
  • 残業月20時間以内
  • 18時までに退社可
  • 駅チカ
  • 自社サービス
  • 職場内禁煙
  • 家族手当あり
  • 介護休暇あり
  • 資格取得支援制度
  • 社員旅行あり
  • 経験者優遇
  • スキルアップ
  • 語学力不問
  • 離職率低い

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・SAPに携わったことがある方 ※携わったフェーズは問いません。 ※BWに限らず、他モジュール(SD、MM、PP、HR、FI,CO、Basis等)の経験者も募集しております。 おすすめポイント 平均残業時間15時間程度と働きやすい環境です。 社員の約30%が女性とIT業界の平均値と比較しても高い割合を誇っています。 各種研修、資格取得手当など社員のスキルアップを応援する制度を整備しています。 また資格取得手当は毎月の給与にプラスされますので、モチベーション高く働いていただけます。 [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

大阪/データサイエンティスト/マーケティング/Python・R/幅広いキャリアパス/福利厚生充実

レバレジーズ株式会社

  • 大阪市北区

  • 年収600万円〜1,000万円

  • 正社員

  • 社会保険完備
  • 賞与・ボーナスあり
  • 昇給あり
  • 土日休み
  • 完全週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 特別休暇
  • 時短勤務あり
  • 残業なし
  • 18時までに退社可
  • 自社サービス
  • 昇格あり
  • 残業手当あり
  • 交通費支給
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 住宅手当あり
  • 産休・育休実績あり
  • 資格取得支援制度
  • 福利厚生充実
  • WEB面接OK

仕事内容レバレジーズ株式会社 【大阪】データサイエンティスト/マーケティング<Python・R>◆幅広いキャリアパス/福利厚生充実 【仕事内容】 【大阪】データサイエンティスト/マーケティング<Python・R>◆幅広いキャリアパス/福利厚生充実 【具体的な仕事内容】 ~働きがいのある会社ランキング連続受賞/創業以来黒字経営~ ■業務内容 当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱

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