福井県のデータ分析の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれも必須 ・機械学習・ディープラーニング等に関する知識 ・画像、自然言語、データ分析等の人工知能技術を活用した経験 ・AI・データ分析やデータ活用プロジェクトの要件定義やプロジェクト推進における顧客との折衝経験 ・AI・データ分析やデータ活用プロジェクトにおける5年以上の実務経験 【職種名】 AI／データ分析プロジェクトリーダー＜SAIG＞ 【仕事内容】 ■世界最先端のディープラーニングを中心とするAI技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的AIプロジェクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI・データ分析活用コンサルティング案件の

仕事内容【応募資格】 [必須] ・クライアントワークの経験 ・データ分析を用いた顧客課題抽出および事業戦略提案の実務経験 ・案件の継続・拡大を見据えた提案力 ・統計・機械学習を活用したコンサルティング内容の理解および経営層への提言経験 ・データサイエンティストをメンバーとするプロジェクトマネジメント経験 ・統計学/機械学習に関する基礎的な知識・学習経験 ・特定業界に関する深い業務知識 ・経営層に訴求可能なドキュメンテーション／プレゼンテーション能力 ・課題解決思考および顧客志向 ・学士号 ・流暢な日本語力 [歓迎] ・Python実行に必要なシステム環境への理解 ・データ利活用に必要なデータマネジメン

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【製品品質の検査・評価業務】・完成品の性能試験および品質評価の実施・外観検査による不具合の確認・品質データの集計および分析、報告書作成・製品サンプルの保管、記録管理の運用・不良品発生時の原因調査と再発防止対応・顧客からの品質に関する問い合わせ対応・品質基準や作業標準の整備、標準化の推進・ISOなど品質マネジメントシステムの運用、改善 担当製品: GC 職種: [ 化学系 ] 分析・解析 ツール: GC 必要スキル: 【こんなスキルや経験のある方を歓迎します！】品質管理または検査業務の経験をお持ちの方。データ分析や報告資料作成の知識をお持ちの方。【活かせる経験】品質問題の原因解析や改善対

仕事内容株式会社ヒューマンテクノロジーズ 【全国フルリモート】データアナリスト・AIエンジニア（Python）◆データ分析・AI活用の企画実装 【仕事内容】 【全国フルリモート】データアナリスト・AIエンジニア（Python）◆データ分析・AI活用の企画実装 【具体的な仕事内容】 ～全国から完全在宅勤務！福利厚生◎・資格取得支援約6万社導入の自社SaaSを展開／グロース上場～ ●導入企業60,000社以上の自社開発SaaSの社会保険労務士、税理会計士先生向けシステム！ ●社内向け・社外向け問わず、社内外データを活用・分析したAI機能の企画・検討をお任せ！ ●明確な評価制度による早期のキャリアップ

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜ご経験＞ ・データ分析/データサイエンスの実務（5年以上） ・他部署との協業（プロダクト、営業、マーケティング等） ・データ分析チームのマネジメント実務または少人数チームでのプロジェクト牽引 ＜スキル・他＞ ・SQLによる複雑なデータ抽出・集計スキル ・課題構造化・仮説構築・データに基づく示唆導出能力 ・大卒以上 [歓迎] ・データ基盤・ETL・データマート設計の運用知見 ＜ご経験＞ ・KPI設計、事業計画策定、予実管理 ・A/Bテスト、効果検証（差分の差分、傾向スコア補正 等） ・機械学習モデルの実装・運用（推薦、クラスタリング、予測、バンディット等） ・BIツ

仕事内容【職種】電気・電子＞生産技術 【業種】メーカー＞素材 ※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 【会社概要・ミッション】 当社は、東証プライム上場「信越化学工業株式会社」の100%出資子会社として、工業用ポリプロピレン（PP）フィルムの製造・販売を担っています。 コンデンサ関連製品や包装用など、産業界に欠かせない素材を提供しており、直近3期の売上も18億→19億→21億円と、堅実な右肩上がりを継続。 少数精鋭（28名）ながら、世界トップクラスのシェアを誇るグループの技術力を武器に、福井から高品質な製品を世界へ送り出しています。 【募集背景】

仕事内容【応募資格】 [必須] ■必須 データ分析の実務経験 Python／SQLでの開発経験 [歓迎] ■ 歓迎 仕様書の読解力 電気工学基礎、CMOSトランジスタ基礎知識 半導体製造装置の操作経験、レシピ作成経験 MATLAB／R／VBA／BIツール（Tableau, Power BI）使用経験 JMP, Spotfire等の統計ツールの使用経験 基本情報技術者、G検定、統計関連資格 など 【フィットする人物像】 ■ フィットする人物像 データ分析で現場課題を解決したい方 データの特徴を捉えながら粘り強く改善に取り組める方 関係者とコミュニケーションを取りながら業務を進められる方 試行錯誤を楽し

仕事内容【応募資格】 [必須] 必須スキル（以下のいずれかを満たす方） ・Pythonによる機械学習・統計解析の実務経験（2年以上目安） ・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験 ・健診またはレセプトデータを活用した分析経験 ・AWS環境（Athena, S3, SageMaker等）の利用経験 ・BIツールを用いたレポート作成・可視化経験 ・整備途上の環境で自走できる実務力 歓迎スキル・経験 ・レセプトデータを用いた医療費分析経験 ・MLOps（SageMaker Pipelines, GitHub Actions等）の経験 ・医療画像解析の知識（将来活かせるスキルとして歓迎） ・SIer

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下の要件をすべて満たす方 ・実サービスまたは実業務に対して、機械学習モデルを開発し、適用 / 運用した経験 ・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 [歓迎] ・画像または動画データの分析経験 ・センサデータまたは時系列データの分析経験 ・Kaggleをはじめとした分析コンペティションのメダル獲得経験 ・AI / 機械学習分野における論文採録の経験 ・AWSやGCPなどのクラウドを利用した機械学習システムの開発経験 ■求める人物像 ・「交通事故の削減」という社会課題の解決に共感し、技術だけではなくサービスそのものにコミット出来る方 ・専門領域

仕事内容【応募資格】 [必須] ・プロダクトコードの開発経験（目安：3年以上、言語不問）： 設計、実装、テスト、運用までの一連の経験 ・Pythonを用いた実務での実装経験： エージェント基盤やデータ処理の実装スキル ・LLM/生成AIを用いた開発経験 ・ソフトウェア品質を担保する開発力： 自動テスト、回帰、デバッグ、障害対応の実務経験 ・データ分析の基礎知識： SQL/データフレーム操作、統計、予測分析の理解 ・プロトタイピング能力： 曖昧な要件からプロトタイプを構築し、製品化まで昇華させた経験 [歓迎] ・Agentフレームワーク・LLMOpsの知見： LangGraph / LangChain

仕事内容【応募資格】 [必須] ・実サービスまたは実業務に対して、機械学習モデルを開発し、適用 / 運用した経験 ・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 [歓迎] ・画像または動画データの分析経験 ・センサデータまたは時系列データの分析経験 ・Kaggleをはじめとした分析コンペティションのメダル獲得経験 ・AI / 機械学習分野における論文採録の経験 ・AWSやGCPなどのクラウドを利用した機械学習システムの開発経験 【募集年齢（年齢制限理由）】 下限なし ～ 50歳（ 特定年齢層の特定職種の労働者が相当程度少ないため ） 【職種名】 データサイエンティストフルリモート＋

仕事内容未経験歓迎 ノルマなしで年休121日／ルートセールス職／大手グループで安心のオフィスワーク＆配送／13618201 【仕事内容】 大手飲料メーカーグループの一員として、担当エリアの自動販売機を巡回し、商品の補充やラインナップの管理をお任せします 巡回するのはオフィスビルや商業施設が中心で、1日10～15台が目安です。 専門知識は一切不要です。最先端のAIシステムが各自動販売機の売上データを分析し、「どの商品をどこに並べるべきか」を提案してくれます。そのデータをもとに、「この場所は夏場にスポーツドリンクが売れるから多めにしよう」など、自分なりのアイデアを活かして工夫を楽しめるお仕事です。

仕事内容株式会社ＯＰＴＥＭＯ 【フルリモート可】AIエンジニア◆データ分析からアルゴリズム開発、MLOpsの仕組み構築まで幅広く◎ 【仕事内容】 【フルリモート可】AIエンジニア◆データ分析からアルゴリズム開発、MLOpsの仕組み構築まで幅広く◎ 【具体的な仕事内容】 【フルリモート可／商談化率の高いリード獲得を実現するWeb接客ツールを展開／上場企業はじめ幅広くサービス導入実績あり】 ■業務概要： 自社プロダクトOPTEMOのAIエンジニアとして、データ分析からアルゴリズム開発、MLOpsの仕組み構築まで幅広く担当いただきます。 プロダクトマネージャーやソフトウェアエンジニアと連携しながら、

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データ分析によるビジネス課題解決の実務経験（直近5年以上） ・SQL・Pythonによるデータ抽出・加工の実務経験（直近5年以上） ・データサイエンス領域でのプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・Google Cloud/AWS上での機械学習システム構築・運用経験 ・効果検証・因果推論に関する知識・実務経験 ・GitHub等を用いたバージョン管理・共同開発経験 ＜スキル・資質＞ ・業界知識・顧客理解のアップデート能力 ・ステークホルダーとの交渉力・プロジェクト推進力 ・配慮あるコミュニケーション能力 ＜その他＞ ・学士号以上 [歓迎] ・Web系開発のプログ

仕事内容ＰａｙＰａｙカード株式会社 【リモート中心】データ基盤整備・分析担当◆PayPay会員数千万の行動データ取り扱い可 【仕事内容】 【リモート中心】データ基盤整備・分析担当◆PayPay会員数千万の行動データ取り扱い可 【具体的な仕事内容】 ～データサイエンス・エンジニア経験者歓迎／ユーザー数6,500万人（2024年8月時点）突破の「PayPay」やWeb広告等を用いた分析業務を中心にお任せ～ 当社では、PayPayミニアプリ上のクレジットというQR決済・PayPayカードの会員獲得、利用促進の2つの領域でのプロモーション展開を含むマーケティング活動を全般的に実施しています。今回の配属想

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・AIプロジェクト（生成AI活用、機械学習、データ分析のいずれか）の企画または実装経験（2年以上目安） ・各種AIツール・サービスの活用経験（生成AI、機械学習プラットフォーム、データ分析ツール、自動化ツール等のいずれかを業務で活用した経験） ・ビジネス課題をAI／データ活用の観点で構造化し、施策に落とし込める力 ・関係者を巻き込みプロジェクトを推進した経験 【尚可】 ・Python等によるデータ分析・機械学習モデル構築の実務経験 ・クラウドAI基盤の活用経験 ・RAG、AIエージェント、ファインチューニング、マルチモーダルAI等の先進技術の知見 ・各種AI

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ■ 機械学習・データサイエンス領域における実務経験（3年以上） ■ 構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析・モデリング経験 ■ Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル開発経験 ■ 機械学習モデルの評価・改善・運用に関する実務経験 ■ データ分析プロジェクトにおける技術リード、またはプロジェクト推進経験 ■ 顧客や社内関係者と連携しながら課題解決を推進した経験 ■ 日本語による高度なコミュニケーション能力（N1相当） 【歓迎要件】 ■ 金融業界におけるデータ活用・AIモデル開発経験 ■ 市場分析、需要予測、与信、不正検知等のモデリング経験

仕事内容株式会社キャメル珈琲 *年間休日120日* カルディコーヒーファームの【販売スタッフ】 ※応募に当たっては、マイナビ転職の会員登録が必須となっております。 詳細な応募方法は下記【応募方法】をご確認くださいませ。 【仕事内容】 【世界中から取り揃えた魅力的なコーヒー豆や輸入食品を提供】店頭でのコーヒーサービス・接客販売・売上管理・商品管理など。丁寧な研修でSTEP UPSTEP1:接客販売、品出し、レジ、店頭でのコーヒーサービス STEP2:発注・在庫管理、スタッフの教育 STEP3:売上管理、レイアウト計画作成 立地やお客様のニーズによりラインナップが異なるため、店舗の特徴を把握し、 過去の

勤務時間【時間】08:30 ～ 17:20（休憩65分） 【残業】10時間程度

仕事内容◇残業ほぼなし品質検査とデータ分析業務/A41623 仕事内容： 【製品品質の検査・評価業務】 ・完成品の性能試験および品質評価の実施 ・外観検査による不具合の確認 ・品質データの集計および分析、報告書作成 ・製品サンプルの保管、記録管理の運用 ・不良品発生時の原因調査と再発防止対応 ・顧客からの品質に関する問い合わせ対応 ・品質基準や作業標準の整備、標準化の推進 ・ISOなど品質マネジメントシステムの運用、改善 【担当製品】GC 給与： 時給 2,000円～ 交通費別途支給 【月収例】31万円＝時給2000円×155時間（残業代別途） 職種： 【その他】化学系 使用するツール： GC

仕事内容【応募資格】 [必須] 必須スキル（以下すべてを満たす方） 特に以下のいずれかのサービスについて、業務として構築～運用保守まで一貫して経験していること ・AWS を用いたインフラ構築・運用経験（実務 5年以上） ・以下のいずれかの経験があること： 大規模データのETL / ELT処理の理解 データ分析者またはサービスチームとの協働経験 ログ基盤・モニタリング環境の構築（CloudWatch、OpenSearch、Grafana 等） SaaSのインフラ基盤構築 ・医療データ（個人情報/機微情報）を扱うため、最低限以下のスキルを求めます： IAM、KMS、ネットワーク分離などを考