データサイエンティスト - 東京都 の求人・仕事・採用

仕事内容■仕事内容 このポジションは、顧客の課題解決のために機械学習や統計モデルを活用し、 価値あるインサイトを抽出します。主な業務内容は、機械学習・深層学習モデルの設計、実装、評価、改善、 大規模データの前処理、特徴量エンジニアリング、時系列・非構造化データの解析と予測モデリング、 分析結果のレポート作成、分析パイプラインの自動化、MLOps環境の整備です。 需要予測、数理最適化、パーソナライゼーションなどの事例があり、三菱商事の幅広い産業分野に関わり、 新規事業の企画からビジネス創出、PoCから本番システム・AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 コンサルタント業務も担当し、専門性の高い技術

仕事内容クライアントの持つビッグデータをもとに整理・分析し、課題解決につなげます。入社後は2週間ほどかけて「分析の基礎」から学べますし、その後も随時フォローするのでご安心ください。 ＜具体的な業務内容＞ ▼課題・目的の確認 「消費者の行動を知りたい」「広告・販売戦略を考えるヒントを得たい」など、クライアントからデータ分析の目的をヒアリングします。 ▼データの抽出・集計 SQLやVBAを使用し、クライアントが持つビッグデータを抽出。不要なデータを取り除き、分析しやすいように整理します。抽出した数値を様々な切り口で集計しましょう。 ▼データの分析、企画提案 分析結果をレポートにまとめ、提案内容を作成

仕事内容◆全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストとしての業務をお任せします gleasin（グリーシン）とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。 大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。 【業務内容】 ・顧客要件のヒアリング能力、課題設定力、およびモデリング能力 ・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画 ・gleasinのAI

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 Nianticでは、データサイエンティストを募集しています。ライブゲームの開発および成長を支える重要な役割を担うデータサイエンティストには、大量のデータセットを分析・解釈し、ゲームのパフォーマンスやユーザー体験を向上させるための貴重なインサイトおよび提案が求められます。より効果的なコミュニケーションとデータに基づいたな意思決定に役立つため、統計的なスキルとBI（ビジネスインテリジェンス）の経験も役立ちます。また、Lo

仕事内容【Forward Deployed Engineer】顧客現場で価値を立ち上げるエンジニア ▼仕事内容 【ポジション概要】 FDEは、顧客の現場に最も近い場所で、 「実際に動くプロトタイプ」を作り、価値を最速で立ち上げるエンジニアです。 要件が完全に固まっていることは、ほとんどありません。 顧客と直接対話しながら、 ・何が課題なのか ・AI／データをどう業務に組み込めば価値が出るのか ・まず何を作るべきか を考え、Pythonとワークフローで即座に形にする役割です。 設計だけ、実装だけではなく、 「考える・作る・直す」を一気通貫で担うポジションです。 【主な業務内容】 ■顧客ヒアリング

仕事内容【データサイエンティスト】リモート可／バイリンガルのデータサイエンティストを募集！ ▼仕事内容 【業務内容】 金融市場に熱い想いを持つ、日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しております。 本ポジションでは、以下をメイン業務として行っていただきます。 ・機械学習とデータサイエンスの応用に重点を置き、数学的なコード構築 ・フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンスの最適化を反復し、機械学習モデルを使った実験を行い、金融ソリューションの改善 ・革新的な技術で将来のビジネス上の問題を解決すべく、常に最新の研究を行い、迅速にPoCにマッピングしてビジネスへの適用性評価 ・営業、ML-Op

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データ前処理パイプラインやDWH（BigQuery or Snowflake）の構築経験 ・TableauやPower BI、Looker Studioなどを利用した可視化ダッシュボードの構築経験 ・PythonやAutoMLツールを利用した、機械学習モデルの構築経験 ・データサイエンスやAI系のプロジェクトでの顧客折衝やマネージメント経験 【歓迎】 ・IoTデータや時系列データの分析経験 ・LightGBMなどのアンサンブルモデルの構築経験 ・Javascriptを用いたプロダクトやカスタムでの可視化ダッシュボードの開発経験 【職種名】 データサイエンティスト（大

仕事内容データサイエンティスト／デ タサイエンス コンサルティング 企業のマ ケティング活動を支援するスペシャリスト集団 「データサイエンティスト」はまずデータの抽出をして、プログラミングによる集計を行い、数値を出すことから始まります。入社当初の時期は、こうした作業を繰り返して行い、基礎部分としての「データエンジニアリング力」を鍛えてもらいます。次に、集計した数値を読み取り、ここではこういう傾向が見られるなど、示唆出しを行います。また、この段階となると、今度はコンサルティングとしての「ビジネス力」が問われることになります。いずれにしても入社して最初の1年間は、このような作業を中心に仕事が進められてい

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれも必須 ■数学的知識：数学(統計学・解析学・線形代数学)を修了している方 ■データ分析・AIに係る専門知識をお持ちの方（以下のいずれか） ・(統計学)統計検定で2級に合格する程度の統計的知識がある方 ・(機械学習)一般的な機械学習手法のアルゴリズムを理解し、手法を適切に実装できる方 ・(数理最適化)線形・非線形計画問題を理解しており、自身でモデリングできる方 ■プログラミング能力：プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる方（Python， SQLなど）?※ExcelアドインやSPSSなど、GUIでの経験は含めない ■データサイエンティスト担当者とし

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 - Pythonを用いたデータ分析の実務経験（2年以上 / EDA、モデル選定、実装） - SQLによる複雑なデータ抽出・加工の実務経験 - クラウド（AWS/GCP）環境下での開発・検証経験 [歓迎] 【歓迎スキル・経験】 - 自然言語処理、または需要予測などの時系列データ分析経験 - 統計学、数理統計、確率論の深い知識 - データサイエンス関連の資格、またはKaggle等のコンペ参加経験 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 仕事内容 「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか？ 当社では、ECの売上

仕事内容【Data Scientist】記憶×SaaS | 導入実績5,000超 | シリーズC調達済／IPO準備中 ▼仕事内容 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサのデータサイエンティストはデータ活用の最前線に立ち、プロダクト開発にあっては記憶活