データサイエンティスト 社会保険完備 - 東京都 の求人・仕事・採用

仕事内容【特徴・メリット】 経験者優遇 服装自由 髪型自由 高収入・高時給 週2・3日からOK 週4日以上OK フルリモートワーク勤務 一部リモートワーク勤務 リモート面接OK 長期 【職種】 エンジニア 【雇用形態】 業務委託 【給与】 時給 2,500円〜5,000円 【勤務時間】 0900-1800の間で応相談 【試用・研修】 試用・研修の有無：どちらもなし 【勤務地】 〒164-0012 東京都中野区本町2-46-1 【最寄り駅】 中野坂上駅 【アクセス】 中野坂上駅から徒歩1分 【仕事内容】 弊社クライアント様のデータサイエンティストをしてくださる方を募集しています！

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ■AI・機械学習などの技術を活用したデータ分析・モデル開発経験 3年以上 ■データサイエンス実務と各業務部門のビジネスへの関与の双方を志向すること 【必須な英語力】 不問 [歓迎] 【歓迎要件】 ■高いセキュリティレベルが要求される分野でのデータサイエンス実務経験 ■分散処理ライブラリの活用経験・スキル（当行ではPySparkを使用） ■機械学習プラットフォームを活用したデータ分析経験（Amazon SageMaker、Azure ML、Databricksなど） ■英文の技術資料や論文などを理解でき、海外カンファレンスに単独で参加し情報収集できるレ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・「主な担当職務」のいずれかの領域における5年以上の実務経験 ・データサイエンスに関する知識・スキル（統計学、機械学習・AI等） ・SQL、Python、R等でのデータ利活用経験 ・高い顧客志向性とチームプレーヤーとしての資質 【歓迎】 ・データ分析基盤の要件定義経験 【フィットする人物像】 JAC Recruitmentでは、担当コンサルタントが直接企業へ訪問。だからお伝えできることがあります。 面談の際に、採用担当者からお聞きした情報やコンサルタント自身が感じた選考のポイントを皆さまへお届けします。 【職種名】 データサイエンティスト（マーケティング）

仕事内容日テレHD｜購買・行動データを元に、経営戦略からレコメンド開発までを担うデータサイエンティスト 仕事内容 マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。 ・プロジェクト事例： ・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。 ・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値

仕事内容【応募資格】 [必須] ・広義のAIを使った大規模データ解析経験 ・理学部卒業レベルの数学、統計の知識 もしくは、コンピュータ科学系学科卒業レベルの知識 ・ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI、等に提出される論文が理解できるレベルの機械学習、強化学習、深層学習に関する知識 ・Python/Rなどのデータ解析で良く用いられるプログラミング言語によるプログラミング経験及び PyTorch等Frameworkの利用経験 ・英語力（特に読解力。海外の技術。学術文献や論文を読む機会が多い為） ※ポスドクや大学などでの研究経験のみの方も歓迎します。 ※ビジネスにおけるデータ解析経験者だけではなく

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仕事内容【応募資格】 [必須] ・ビジネス課題解決スキル（課題の定義、解決策の立案および解決するスキル） ・データサイエンススキル（統計、情報処理、人口知能などの知識を理解し、活用できるスキル） ・データエンジニアリングスキル（データサイエンススキルで開発したモデルをビジネスに生かすことができるスキル） ・コミュニケーションスキル 【募集年齢（年齢制限理由）】 30歳～45歳位まで （ 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 【仕事内容】 CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。またリーダーポジションにてメンバ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・ Pythonを使用したデータ分析・機械学習の経験 ・ 機械学習フレームワークの実践経験 ・ SQLを利用したデータ処理の知識と実務経験 ・ ソフトウェアエンジニアリングのスキル(Git、コードレビュー等) ・ プロダクションレベルのコーディング、テスト、デバッグ能力 【歓迎】 ・ GCP(VertexAI)AWS(SageMaker)等のクラウドサービス利用経験 ・ 機械学習モデル最適化・改善手法の理解と実践 ・ MLOpsの実務経験 ・ 統計解析の実務経験 ・ カンファレンス登壇経験がある 【職種名】 データサイエンティスト（「ミツモア」と「プロワン」の2つの事

仕事内容<仕事内容> 【 データサイエンス × コンサルティング 】企業のマー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＜業務概要＞ クレジットカードやPOSなどのオルタナティブデータを活用し、経済動向や消費分析を行うデータアナリストとして、 官公庁・自治体・企業のデータ利活用を支援します。 ＜具体的な仕事内容＞ ・課題に応じたデータ分析とレポーティング ・官公庁・企業向けの経済・観光・消費データ分析 ・クライアントとの要件定義、分析設計、施策提案 ・社内外ステークホルダーとの調整・折衝 ・AI／統計モデルを活用した予測・可視化 ＜取扱いデータ・サービス例＞ ・JCB消費NOW（クレジット決済データ） ・日経CPINow（日次物価指数） ・AlternaData（機関投資家向け分析） ・HRog賃金Now（

仕事内容【応募資格】 [必須] 機械学習や統計学などに関する専門知識と、それらを用いた実務でのデータ分析経験 Webアプリケーションの設計、開発、運用経験（3年以上） SQLを用いた大規模データセットの抽出・処理・分析経験 [歓迎] ドメイン駆動設計（DDD）やクリーンアーキテクチャーなど、ソフトウエア設計思想への深い理解と実践経験 Web APIの設計・開発・運用経験（FastAPI、Django、Ruby on Railsなど） MLOps（モデルのデプロイ、CI/CD、監視など）に関する知識・実務経験 コンテナ技術（Docker、Kubernetes）を利用した開発・運用経験 名寄せアルゴリ

仕事内容【応募資格】 [必須] ※以下スキル“全て”を満たす方 ・データ関連プロジェクトにおいて PMO / PM / PL いずれかのご経験（年数問わない） ・SQL・Pythonを用いたデータ分析、データコンサルタント、データマネジメント、データ基盤構築エンジニア いずれかのご経験（3年以上） [歓迎] ・SnowflakeBigQuery、Redshift等を使ったDBからのデータ抽出経験 ・R、Python等データ分析・レポーティング・開発経験 ・GoogleCloudPlatform (GCP) / Amazon Web Services (AWS) / Microsoft Azure に関

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仕事内容【応募資格】 [必須] ・ データ分析/機械学習エンジニアリング/数理最適化の実務経験2年以上 【歓迎】 ・プロジェクトのリーディング/マネジメントの経験 ・プリセールスやコンサルティングの実務経験 ・システム構築・開発経験 ・大学院での研究経験、博士、ポスドク経験 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 主な職務はアナリティクスコンサルタントで、データを活用し企業の経営課題を解決するコンサルティング業務となります。クライアントが納得し業務改善/活用できるソリューションを、データの利活用からご提案いただきます。 【具体的には】 社会インフラ、製造、流通、小売業等の顧客が抱える課題

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下いずれか必須 ・データ分析基盤の構築経験 ・データ分析、利活用の経験 【職種名】 データサイエンティスト◆5大銀行グループが抱える膨大なデータに関われます 【仕事内容】 データ分析・利活用に関わる以下いずれかの業務に携わっていただきます。 ・分析基盤の強化・統制、CIMやR-DMP等の運用効率化の検討等データガバナンス強化に向けた整備 ビジネス部門がデータ分析を行えるように、分析環境増強をアジャイル的に推進いただきます。またそうした環境を全社的に展開できるようにするため、データの蓄積基盤や分析環境を刷新する計画も進行中です。 システムを外部へ委託するのでなく自前

仕事内容【応募資格】 [必須] ・統計解析、機械学習などデータ分析の実務経験 ・PythonやR、SQLでの分析 ・TableauやGoogle Data PortalといったBIツールの利用 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、 メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、 クライアント企業の組織課題解決に

仕事内容【応募資格】 [必須] 機械学習全般・統計学の基本的なリテラシーを保持している Pythonの機械学習ライブラリ（scikit-learn, PyTorch 等）および、画像処理ライブラリ（OpenCV, scikit-image 等）の利用経験1年以上 Docker, Gitの業務での利用経験 日本語での読み・書き・対話能力（クライアントの日本企業とのビジネスコミュニケーションが円滑に行えるレベル） [歓迎] 以下から1つでも満たせば歓迎 リーダーやマネジメントの経験 データサイエンス領域のSIプロジェクトへの参画経験 Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Dify等

仕事内容【応募資格】 [必須] 機械学習や統計学などに関する専門知識と、それらを用いた実務でのデータ分析経験 Webアプリケーションの設計、開発、運用経験（3年以上） SQLを用いた大規模データセットの抽出・処理・分析経験 [歓迎] ドメイン駆動設計（DDD）やクリーンアーキテクチャーなど、ソフトウエア設計思想への深い理解と実践経験 Web APIの設計・開発・運用経験（FastAPI、Django、Ruby on Railsなど） MLOps（モデルのデプロイ、CI/CD、監視など）に関する知識・実務経験 コンテナ技術（Docker、Kubernetes）を利用した開発・運用経験 名寄せアルゴリズム

仕事内容【応募資格】 [必須] ■自然科学、経済学、数学、工学、コンピューターサイエンス、または関連する定量分野の修士号を取得していること（同等の実務経験でも可） ■主体者としてデータ分析案件の推進経験（分析設計、データ準備、基礎分析、モデリング、評価、レポーティング） [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750万円～1200万円） 【仕事内容】 以下のような業務を担当してもらいます。 【具体的な業務内容】 ■データを元にした仮説戦略立案と検証、ビジネス上有益な傾向や統計的因果関係の解明 ■高度な統計学や解析技術・解析