データサイエンティスト の求人・仕事・採用

仕事内容[募集背景組織強化のための採用となります。 [転勤の有無無し [仕事内容]： チーム組織および所属部門の方針に基づいた科学的根拠のある判断材料をチームスタッフや選手に提供することで、編成・育成・戦術へ貢献することが主な役割となります。 チーム強化（編成・育成・戦術）に資するデータ分析の企画立案、およびそれらを実現するために統計や機械学習等を用いたデータ分析を担っていただくほか、チーム組織における情報のデータベース化、ナレッジの集約、インフラ化の支援も担当いただきます。 【具体的には…】 ・データを活用した試合戦術の提案や選手の状態管理を行い、監督、コーチングスタッフの試合戦術策定、および

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須条件】 ・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] 【歓迎条件】 ・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

仕事内容【応募資格】 [必須] 下記いずれかのご経験をお持ちの方 ・データサイエンティストまたはデータアナリストとしてのデータ分析経験 ・Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 ・SQLを用いたデータベース操作経験 [歓迎] 製造業でのご経験、大規模データの処理経験をお持ちの方 【募集年齢（年齢制限理由）】 長期勤続によりキャリア形成を図るため （ 長期勤続によりキャリア形成を図るため ） 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 当社のソリューション部門にて、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などにたずさわっていただ

仕事内容【求人概要／Role and Responsibility】 電子コミックサービス「LINEマンガ」の事業/サービス課題を解決するためのデータ分析業務に携わっていただきます。 【具体的な業務内容および役割】 データを使ってビジネスサイドの意思決定の精度を向上させること、およびデータを使ったプロダクト改善がチームの役割になります。 LINEマンガには10年を超えるサービスの中で蓄積された多種多様なデータがあり、パーソナライズやサービスグロース、コンテンツグロース、マーケティングなどプロダクトやサービス運営のありとあらゆる場面で活用されています。その活用の中心となるのがデータサイエンティストであ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む） 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験 データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験 データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力 【尚可】 Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験 事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験 情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎） 生成A

仕事内容データに基づくビジネスの重要性が叫ばれる中、SMBCグループにおいてもデータ分析に関するニーズが高まっております。SMBCグループのビジネス部署と連携して、以下の業務を担当頂きます。 ■データ分析に関わるビジネス企画～PoC～本番実装～保守 ■機械学習モデルの開発、システムへの実装、運用保守 ＜案件例＞ 以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をお任せいたします。 ・リテール：マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発 ・ホールセール：企業間の資金商流図の構築・分析 ・その他：各種サービスの需要予測 等

仕事内容【AIオペレーションマネージャー】次世代のクラウド稟議・ワークフローサービス「kickflow」／土日祝休み ▼仕事内容 kickflowでは2025年から「AI 1st」をバリューに掲げ、社内のあらゆる業務プロセスをAIを用いて効率化・自動化することを目指しています。単にツールとしてAIを使うだけでなく、AIの利用を前提として業務プロセス自体の再構築も目指しており、こうした変革にはAI技術と業務プロセスへの理解の両方が求められます。kickflowのAIオペレーションマネージャーは、社内の各部署と密にコミュニケーションしながら業務を理解・分析し、AIの導入や実装を行い、AIを中心とした業務

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

仕事内容データサイエンティストデータアナリスト／年間休日120日以上 未経験デ タサイエンティスト・デ タアナリスト データサイエンティスト・データアナリストってどんなお仕事？ 具体的には・・・ データアナリストとデータサイエンティストは、ともにデータ分析の専門職です。 どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを活用してビジネスの問題を解決！ ビックデータを有効活用してビジネスチャンスをつかみたいという企業はたくさんありますが、情報分析を行うデータアナリストは不足しており、市場価値の高い人材を目指せます。AIを活用して最先端の専門家を目指しましょう！ なんだか難しそうだなと感じた方もご安心

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データサイエンティストとしての実務経験（※経験業界問わず） ・プログラミング経験（Python、R、SAS等） ・機械学習フレームワーク（「scikit-learn」や「TensorFlow」等）を 活用した機械学習モデルの作成経験 [歓迎] 応募資格をご覧下さい 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 データサイエンティスト（年収720万円～1300万円） 【仕事内容】 【パソナキャリア経由での入社実績あり】データサイエンティストとして、保険商品やヘルスケア領域・社内各部署における経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【経験・経歴】 ●実務経験（全てを満たすこと） ・データサイエンティスト、AIエンジニアとしての実務経験3年以上 ・期間3カ月以上のデータ分析／AI案件を5案件以上担当 ・データ分析／AI案件の実務リーダーを経験していること ●資格（以下いずれかの資格を有していること） ・統計検定2級以上 ・クラウド系資格（AWS、GCP、Azure） ・Kaggleなどのデータ分析コンペティションにおけるメダル獲得 [歓迎] 【歓迎するスキル・経験・資格】 データサイエンス領域に関する資格を有する方 【フィットする人物像】 ●志向 ・データ分析技術の活用によるビジネ

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【概要】 LUUPのサービスを定量的に誰よりも理解して、LUUPの事業成長に貢献するデータアナリストを募集しています。データ分析を目的とせず手段として活用し、組織を動かしてビジネス上の課題を解くことが期待される役割です。 LUUPは、アプリというソフトウェアだけでなく、車両というハードウェア、街中にあるポートなど、多様なアセットが複雑に組み合わさることで運営されています。データアナリストは、プロダクト、オペレーション、マーケティング、事業推進、ハードウェアなど幅広い部署のメンバーと共に、データの力で事業成長を推進していただくポジションです。 私たちは、電動キックボード・電動アシスト自転車を

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◆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【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] ・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] ・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