データサイエンティスト の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] ■必須スキル ・統計分析、最適化や時系列予測などの数理モデリング、機械学習などの理論面の理解と分析に基づいた課題解決や意思決定支援業務を3年程度経験していること ・クライアントワーク経験者 ・（リーダーやマネージャークラス)小～中規模プロジェクトのリード、マネジメント経験 2023年11月より、月4回以上の出社を原則必須としています。 アサインされるプロジェクトによっては、出社日数の調整をしていただく場合があります。 個々の社員が選んだ任意の日、もしくは上長が指定した日を出社日としています。 尚、将来的に出社回数は変更する可能性があります。 ※在宅勤務手当を毎月5,0

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業務経験があり、下記いずれかの要件を満たす方 ■ビジネス力…コンサルティング力、顧客との折衝力、プレゼンテーション力をお持ちの方 ■エンジニアリング力…データ分析、ビックデータ関連システムの構築等技術的強みをお持ちの方 [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】 【大和総研】データサイエンティスト（年収600万円～1000万円） 【仕事内容】 ★リサーチ、コンサルティング、システム機能を兼ね備えた大和証券グループ系の総合シンクタンク★大型案件（数十億規模）も多数★ ★長期就業が可能な働きやすい環

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Webシステム開発の実務経験(言語不問) ・データサイエンティストとして活躍するために勉強していることがある方 [歓迎] ・データサイエンス、AI領域での開発経験、技術活用経験 ・顧客のビジネス課題の発見と解決力 ・様々な業界を見ていただくため業界横断したドメイン知識 【求める人物像】 ・技術を課題解決のための手段と捉え、 解決へと推進していった経験がある方 ・相手視点で物事を考え、理解し、自分事のように捉えることができる方 ・主体的に学び、動いていける方 ・地道な努力ができる方 ・新しいことにどんどんチャレンジできる方 【職種名】 データサイエンティスト【リモー

仕事内容◇業務内容 クライアントが保有するデータ分析～統計モデルの設計・構築までをお任せ。入社後は、業界トップクラスの取締役が直接育てたデータサイエンティストたちが講師として研修を実施。未経験でも一流のデータサイエンティストを目指せます。 ＜データサイエンティストとは？＞ 企業が収集する購買データやWebサイトのアクセスデータなどを分析・活用し、経営課題を解決します。データを活用することによって、新たな技術が生まれたり、医療・金融業界といった幅広い業界のDX化に貢献したりと、社会への貢献度も大きい仕事です。技術革新が進む現在、希少価値の高い専門職としてニーズも高まっています。 ＜具体的な業務内容

仕事内容◎詳細 レバレジーズ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う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用い

仕事内容データ分析の領域では、企業が保有する多様なデータを整理・統合し、経営や業務の意思決定に生かすための仕組みづくりを行っています。 当社では、データ活用の上流から下流までを一貫して支援できる体制を整えており、お客様の課題や目的に応じて、最適な分析基盤の設計からデータの可視化、さらには活用定着に至るまでを幅広く担当します。 業務はデータを資産とした活用戦略とデータを守るガバナンス戦略を策定するコンサルティング領域、プロジェクト全体を推進するマネジメント領域、高度な統計・機械学習を活用する分析領域、そして基盤構築やデータ処理を担うエンジニアリング領域に分かれます。 【データマネジメントコンサルタ

仕事内容以下のような業務からご希望やご経験をヒアリングし決定します。 １．データマネジメント業務 ・BIダッシュボード、BIレポート作成 ・データ活用支援 ・データ分析、DataOps ・デジタルマーケティング、マーケティングオートメーション ・データ分析基盤システム運用 ２．データ分析基盤構築業務 ・基盤構築 ・DWHシステム開発 【担当案件】 統合データレイクやデータ分析基盤の構築 ・データ活用支援／データ分析 ・システム運用 など 【担当フェーズ】 ・要件定義-総合試験 ・企画検討（PoC、ミドル選定） ・基盤構築 ・システム運用 【開発環境】 AmazonRedshift／Goo

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・Redshift/BigQuery/snowflakeなどのクラウドDWHを使ったデータ分析の経験(2年以上) ・JupyterNotebookを用いた機械学習モデルの作成とビジネス成果の実績(2件以上) 【尚可】 ・E資格・統計検定2級以上の資格 ・データプライバシー業務(特にGDPR)の経験(1年以上) ・AWS/GCPのクラウドシステム(データに限らず)の設計・実装経験(1年以上) ・生成AIを用いたデータ関連業務の効率化の実績 【求める語学力】 【必須】 ・英語のドキュメントを読み、それを元に設計・実装した経験 【尚

仕事内容【フルリモート可/データサイエンティスト（PM候補）】急成長デジタルヘルス企業で日本未来のDMPを切り開くであろうミッションの達成を目指しませんか？ ▼仕事内容 PREVENTでは、レセプトや健康診断情報などの医療情報に加え、提供するDMPから蓄積されたライフログデータ、健診・採血データ、面談データ等の多種多様なデータを保有しています。 これらのデータを分析し、インサイトを提供することがデータサイエンス部のミッションです。 現在、弊社のEBPM事業（自治体向け解析事業）では、数年連続で億規模の売上をコンスタントに出せるようになっており、事業としての基盤が整いつつあります。 それに伴い、部内

仕事内容【応募資格】 [必須] 下記いずれかのご経験のある方 ・データ分析に関する経験（1年以上） ・AI開発の経験(1年以上） 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 ■データサイエンティストとして業務を担当いただきます。 【事業内容・会社の特長】 【概要・特徴】 多様な業界で実績を積んだエンジニアを擁する技術ソリューションカンパニー。 機械、電気・電子、組込制御技術をコア技術として、人的リソースの提供、自社および協業先と連携したソリューションサービスを通じて顧客の課題解決の支援を行なっています。 また、全国各地に開発センターを保有し、受託開発サービスの提供にも注力しています。 【対応力

仕事内容【Lead Data Analyst】（東京・福岡）チームリーダー候補／データ戦略部門／年間休日120日／賞与あり ▼仕事内容 流通・小売・メーカーを中心としたクライアントに対し、購買／棚割／店舗カメラなどのデータを活用し、 ビジネス課題の解決を目的とした分析支援のリードを担っていただきます。 単なるデータ抽出や可視化にとどまらず、 課題の構造化・仮説設計・施策提案・検証・仕組み化まで一気通貫で推進いただくポジションです。 【主な業務】 ・チームメンバーのチームビルディング、マネジメント、育成 ・分析結果を活用した事業施策の提案・推進（経営層／現場責任者への報告・提案含む） ・クライアント

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【データ・AI活用で業務課題の発見、解決策の提案、システム開発を行い、顧客のビジネスを支援するお仕事】 化学、医療、小売り、サービス、流通・製造業界等の大手企業のデータを利活用して、顧客のビジネス/業務上の課題解決に取り組んでいただきます。その中で、プロジェクトの上流工程から下流工程まで一貫してご担当いただき、PJリーディングをお願いします。 使用技術：Python, SQL, AWS etc… (使用技術はシステム要件によって変わるため、幅広く扱うことが可能) [具体的な業務内容] 顧客業務の理解、課題の理解 ↓ データ収集、可視化 ↓ 機械学習(AI)モデル／データ分析モデルの構築

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

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【募集背景】 私たちITエンジニアリング本部は、パーソルクロステクノロジー最大の組織です。 1,400名のエンジニアが所属し、350社以上のプロジェクトに参画。 システム開発からインフラ、AI・DXまで幅広い領域をカバーしています。 この技術組織で何より大切にしているのは、「個人の成長こそが、組織全体の成長を生み出す」という考えです。幅広い技術領域と豊富なプロジェクトを活かし、新しい技術に触れながら成長できる環境を整えています。 目指すのは“課題を解決するソリューション組織”への進化、そのためにエンジニアの力が必要です。 一人ひとりが理想のキャリアを実現し、その成長がクライアントの成功へつ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・機械学習を用いた実務経験が2年以上 ・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験 ・日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当） ＜求める人物像＞ 「なぜ分析するか」「どう価値につなげるか」を考え抜ける方 チームや他職種と協働しながら、専門性を活かしてプロジェクトを前進できる方 金融業界に関心があり、実務を通じてドメイン知識を深めたい方 新しい技術やテーマにも主体的に挑戦し、手を動かしながら学び続けられる方 [歓迎] ビジネス課題を理解し、分析を通じて 価値創出に貢献した経験 金融業界でのデータ分析 またはモデル開発の経験 構造化データ（テー

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれも必須 ・3年以上の業務経験 ・統計学、機械学習、コンピュータサイエンス、計量経済学などの定量的なアプローチにおける理解 ・関連する技術やスキルの十分な割合について、確かな知識 ・少なくとも1つのプログラミング言語（R、Python、Julia、C、C）に高いレベルで精通していること ・最も複雑なスキルや技術を使用する確かな能力 ・最も複雑なものを含む幅広いスキルや技術を必要とする複数のプロジェクトに携わった経験（データサイエンス関連） ・構造化データおよび半構造化データからデータを抽出した経験 ・データマイニング／データ分析の様々な手法やツールの使用、モデルの