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【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・データアナリストとしての実務経験 ・データを扱ったコンサルとしての実務経験のいずれか(目安：3年) 【尚可】 ・データ分析関連のプロダクトに携わっていた方 ・データサイエンスを学ぶ意欲のある方（入社時の知識は必須ではありません） [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 セルフスターターな方 【職種名】 データサイエンティスト ※年間休日120日以上 【仕事内容】 高待遇！業務効率化を大切にする社風でスキルアップ可！ 【職務詳細】 高い利益率・生産性の根幹である

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下、全てのご経験をお持ちの方 ・機械学習や深層学習の基本知識、実課題適用の経験 ・社内外の関係者と連携しながらプロジェクトを推進するコミュニケーション力 【職種名】 データサイエンティスト〈モビリティ関連〉 【仕事内容】 CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発を担当いただきます。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 【使用言語、環境、ツール等】 使用言語：C、C、Python、環境：Windows、Ubuntu、ツール：各種DLフレームワーク（Te

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【＜金融×IT＞データサイエンティスト】■業務内容・役割：・業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、PoC・データ収集・分析体制の設計・構築および実務（解析・可視化・評価）を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善＜案件例＞①取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析、および営業担当者へのレコメンド②生成系AIを用いたコールセンター業務の高度化③不正な資金移動・口座利用の検知 担当製品: ＜金融×IT＞データサイエンティスト 職種: [ IT系 ] 関連業務 ツール: MS-Office 必要スキル: 【こんなスキルや経験のある方を歓迎します！】■A

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・機械学習や深層学習の理論に触れる研究の経験がある ・特に深層学習、生成AIの理論の深い知識 ・情報系の博士号を取得している ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある ・RもしくはPythonが書ける 【尚可】 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習／深層学習を活用して実績を出した経験がある [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 ・手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方。 【職種名】 データサイエンティスト（情報系博士） 【仕事

仕事内容【応募資格】 [必須] TOEIC600点以上をお持ちの方、もしくは入社後800点取得を目指して取り組める方 ※ご受験歴のない方については選考過程でTOEICを受験いただく可能性がございます。 【必須】 ・ プログラミング言語：Python、R、SQLなどのデータ解析に使用される言語の経験 ・ データベース：SQLやNoSQLデータベースの使用経験 ・ 統計学:統計的手法やデータ解析手法の理解 ・ 機械学習:機械学習アルゴリズムの知識と実装経験 ・ データ可視化:BIツールを使用したデータ可視化の経験 【歓迎】 ・ データサイエンスやデータ解析の実務経験(通常2～5年程度) ・ ビジネスインテ

仕事内容三井住友カード株式会社 データドリブン経営への転換を支える【データサイエンティスト】 ※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】 国内有数の決済データを活用し、ビジネス課題の分析・予測モデル構築・施策提案を担当！統計解析や機械学習、生成AIを駆使し、意思決定を支援します。ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証 機械学習による予測モデル構築と評価 KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援 LLMを活用した要約・レポート生成などの分析支援ツール開発 ※開発用の端末はMacBook P

勤務時間【時間】09:00 ～ 17:00（休憩60分）

仕事内容●直接雇用前提！●データサイエンティスト/801294 仕事内容： 【＜金融×IT＞データサイエンティスト】 ■業務内容・役割： ・業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、PoC ・データ収集・分析体制の設計・構築および実務（解析・可視化・評価）を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善 ＜案件例＞ ①取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析、および営業担当者へのレコメンド ②生成系AIを用いたコールセンター業務の高度化 ③不正な資金移動・口座利用の検知 【担当製品】＜金融×IT＞データサイエンティスト 給与： 時給 2,700円～ 交通費別途支給

仕事内容【応募資格】 [必須] ■健康保険組合での業務経験または社会保険(人事)経験のある方 ■社会保険制度、特に健康保険制度に関する理解と、今後の制度改正に対応できる柔軟な思考ができる方 ■ITスキル(Word、Excel、PowerPoint) ■日本語での高度なコミュニケーション能力（JLPT N1相当） ■4年制大学卒業（学士号）以上 【職種名】 日本マクドナルド健康保険組合 適用スタッフ 【仕事内容】 ■仕事内容 ・適用業務についての適切なチェックと管理（将来は給付にも携わっていただく予定） ・事業主、加入者からの問い合わせ等対応 ・業務課チームリード（課長サポート） ・職員育成、フォロー

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須経験・スキル】 ※当ポジションは職務経験をお持ちの方を対象とした、中途採用ポジションです フルタイム職歴をお持ちでない方は、新卒データサイエンティストのポジションにご応募ください ■関連領域での修士課程修了、もしくはデータアナリティクスにおける実務経験 ■Pythonによる開発経験 ■機械学習を用いたモデリング経験 ■英語力（日常会話レベル以上） 【歓迎経験・スキル】 ■コンサルティングファームでの勤務経験 ■データ分析会社やデータ分析プラットフォーム会社での勤務経験 ■LLMを活用したアプリケーションの開発経験 ■数理最適化やオペレ

仕事内容覆面調査／覆面調査スタッフ 未経験 大歓迎 稼ぎたい方・高収入を実現したい方大歓迎！ あなたの頑張りが成果に直結します！ 当社グループ店舗でお店作りとサービス向上を支える重要なポジション。 未経験から正社員として新たなスタートしませんか？ [仕事内容］ お客様目線で店舗を確認し、接客やサービスを評価する調査スタッフを募集しています！ 業務内容は以下の通りです。 ・接客態度、清掃状況、管理状況、職場環境、設備の確認 ・監視カメラを使って接客態度や不正行為の監視 ・調査報告書作成とプレゼンテーション 未経験の方でも丁寧な研修をご用意しておりますので、安心してご応募ください。 ［おすすめ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・機械学習、深層学習、強化学習等の高度な分析手法を駆使したモデリング実務経験 例：-小売業における状態空間モデルを活用した来店者人数の予測 -Mask R-CNNを用いたドライブレコーダーの動画解析 -教師なし学習によるセンサーデータを活用した機器故障検知 -LSTMを用いた応答文章の自動作成 ・以下のいずれかの言語/ライブラリを用いたモデリング経験：Python、R、TensorFlow、Theano、Keras、PyTorch、Watson API、等 ・ビッグデータ基盤技術への理解と大規模データの抽出・加工の経験（Hadoop、Spark、SQL等） [歓迎]

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データ分析もしくは機械学習エンジニアリングの実務経験 【職種名】 データサイエンティスト◆東証グロース／最先端技術有給取得7割／副業◎ 【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。 【具体的な業務】 社会インフラ、製造、流通、小売業等の顧客が抱える課題に対し、 ・顧客ビジネス課題解決のためのデータ集約、クレンジング、分析業務 ・機械学習等を含むデータ利活用による業務改善提案 ・DX戦略の

仕事内容【応募資格】 [必須] ・社会人歴5年以上 ・データサイエンティスト、データアナリストもしくはデータエンジニアとして自社またはユーザ企業のデータ活用経験（3年以上） ・5名以上のプロジェクトにおけるリーダー経験※（1年以上） ※課題管理、進捗管理、予算管理、契約管理、メンバー育成 など [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【NTTドコモのビッグデータ活用】（年収613万円～892万円） 【仕事内容】 NTTクループのシステム問発事業を手掛け、日本の慣報通信インフラを広げ支え進化させてきた実績とノウハウがあります。 【

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 株式会社アイ・エス・ビーでは、お客様のビジネス課題をデータ分析と機械学習モデル構築で解決するデータサイエンティストを募集しています。☆ AI開発では先進技術を駆使し、お客様との密な連携を通じて製品及びサービスの開発に取り組んでいます。☆ 具体的には、要件定義から機能実装、検証までの一連のフェーズを担当していただき、AIモデルを搭載した製品開発では、お客様のニーズを引き出し、ワンストップで対応しています。☆ 早い段階から上流工程に携わることが可能で、経験を積むことができる環境を整えています。幅広い方が活躍中の職場です。☆ データサイエンティストとしてのス

勤務時間■ シフト・勤務時間 週4日以上 0:00～24:00（実働8時間）/週4日以上 6:30~12:30（実働6時間）/週4日以上 7:00~12:00（実働5時間）/週4日以上 ※シフト制 ★時間内で柔軟に就業できる方大歓迎！ ★週5日勤務希望も大歓迎！ ★5:00～勤務可能な方も大歓迎！ ※公共交通機関が通ってない時間帯は自社送迎あり！ 是非ご相談ください！ あなたのライフスタイルに合わせて 仕事していただけます♪ ■ 勤務できる曜日 月、火、水、木、金、土、日

仕事内容【羽田空港でのチェックイン受付】 人気×レアバイト★高時給1500円！週3～OK！ 羽田空港 ■ 給与 時給1500円以上 ■ シフト 週4日以上 ■ アクセス 東京モノレール羽田空港第３ターミナル(東京モノレール)駅 ■ 時間帯 早朝、朝、夜、夜勤 ■ 勤務地 23区全体 大田区 【人気＊羽田空港でのお仕事】 英語スキルも活かせます♪ チェックイン受付やオフィスでの 電話応対などの旅客サービス業務！ 面接1回！待遇充実！ コミュニケーションや ホスピタリティが学べて やりがいを感じます！ 新しいメンバーも多く加わり、 チームみんなと一緒に さらなる成長を目指しております！

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] 必須スキル・経験 ◆スキル経験 ・統計に関する実務経験/研究経験 ・農業資材/ソフトウェア/ハードウェアなどの開発の実務経験 ◆マインド ・当社経営理念に共感できる方 ・既存の商慣習にとらわれず、自ら農業の産業/ビジネス構造をよりよくする気概を持っている方 必須資格 ・普通自動車免許（出張での車の運転機会があるため） [歓迎] 歓迎スキル・経験 ・農業の実務経験 ・農業生産技術に関する知識 ・開発の実務経験(Python、R言語など)、アプリケーション開発経験 ・学習モデルの構築/策定経験 ※農業の詳細な知識については入社後でも学ぶ機会が御座います 【フィッ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・SQLを使ったデータ抽出・集計の経験 ・自身の分析結果を社内外問わず第三者に報告した経験 [歓迎] ・機械学習に関する知見（モデル構築、検証などの実務経験～自主学習でも可） ・Pythonを使った分析経験（実務問わず） ・CRMデータの分析経験 ・分析結果を元に改善提案を実施した経験 ・クラウドサービス（Amazon SageMaker、Amazon QuickSight、BigQueryなど）の利用経験 【フィットする人物像】 ・最新の機械学習技術を活用してデータサイエンティストとしてのスキルを伸ばしたいと考えている方 ・分析だけにとどまらず、改善後の効果測定まで行

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれも必須 ・Pythonを用いた分析経験が2年以上 ・機械学習や因果推論等の統計手法を用いた経験が2年以上 【職種名】 データサイエンティスト＜サービス横断最適化＞ 【仕事内容】 ■同社にて、データサイエンティストとして、主に医療従事者向けポータルサイトで展開されている様々な事業を横断した同社グループ全体最適化のための企画・開発をご担当いただきます。 【事業内容・会社の特長】 ■医療関係者・製薬会社・一般消費者向けに、ITを活用した多様な医療関連サービスを提供する企業です。 【雇用形態】 正社員 【勤務時間】 09:00 - 17:45（コアタイム：00:00 -

仕事内容＊倉庫・工場での稼げる仕事が多数！＊ ～倉庫～ ●仕分け ●ピッキング ●梱包 ●検品 など ～工場～ ●マシンOP ●加工 ●組立 など ＼未経験でもできる簡単な作業になっております！／