【データサイエンティスト】年収1200万|社長室で経営を動かす|リモート・フレックス可|全社横断DX
600~1200万
キャディ株式会社
東京都台東区, 大阪府大阪市
600~1200万
キャディ株式会社
東京都台東区, 大阪府大阪市
データサイエンティスト
リサーチ/分析データサイエンティスト
【ポジション概要】 キャディの社長室は、「全社に影響を与える経営イシューを自ら見極め、解決する」ことをミッションとする、全社横断の組織です。 キャディの事業成長に伴い、部署単位では解決しきれない構造的・横断的な経営課題が顕在化しつつある中で、経営直下で横断的に課題解決を担う社長室を立ち上げました。 例えば、AIの進化が製造業にもたらすインパクトを踏まえ、10年後の産業構造とキャディのあるべき姿を構想し、そこから逆算して必要な打ち手を設計・実行することが、現在の具体的なミッションのひとつです。 あらゆる前提が変わっていく中で、キャディが業界変革をリードするために何をなすべきかを見極め、戦略シナリオを描き打ち手を構築していきます。 同時に、全社横断で解くべき構造的課題にも取り組んでいます。例えば、全社のデータ基盤を整備し、経営や現場の意思決定の質・スピードを飛躍的に高めるためのプロジェクトを推進しています。 単なる分析にとどまらず、事業を構想できる力と、組織を動かす推進力が求められるポジションです。 【職務内容】 以下のような全社横断・経営直結のプロジェクトに、構想〜実行まで一貫して関わっていただきます。 ・AIの進化やを前提とした産業構造の構想やキャディの10ヵ年計画の設計 ・10ヵ年計画実現に向けた経営課題の設定と実行のリード ・各部署の難易度の高い未解決課題へのタスクフォース的アプローチ ・CEO・CFO・CPOはじめ、各部門責任者との密な連携 ・経営や現場の意思決定の精度と速度を飛躍的に引き上げる仕組みの設計 ・全社データ基盤構築とデータドリブンな組織変革の実行(BigQuery/Salesforce/財務/CSなどの全社データ統合)
■必要条件 【必須要件】 ・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が3年以上 ・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を用いたデータ抽出・加工(BigQueryやRedshiftなどでの実務経験が望ましい) ・Excel / Google Sheets 高度な関数・モデリングスキル ・データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 ■内定の可能性が高い人 【歓迎要件】 ・生成AIをはじめとする先端技術を活用したプロジェクトを推進されたご経験 ・スタートアップ/メガベンチャーでの事業責任者またはCxOとして大きな事業成長をリー ドしたご経験 ・高い目標やとてつもなく困難な課題に自ら挑み、成果を創出したご経験 ・ビジネスレベルの英語力 【こんな方と働きたい】 ・どんな困難な状況でも立ち向かい、結果にコミットしてきた方 ・常にチームのパフォーマンス最大化に貢献し、ミッションドリブンな意思決定ができる方 ・社内の誰にも解けなかった難題にチャレンジし、全社にインパクトを与える仕事がしたい方 ・抽象度の高いテーマの戦略構築を行うと共に、実現に向けて自ら手を動かすことを厭わない方 ・キャディの掲げるミッションに強く共感できる方
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)、大学院(その他専門職)、4年制大学、6年制大学
正社員
無
600万円〜1,200万円
全額支給
08時間00分 休憩60分
09:00〜18:00 フレックスタイム制あり、リモートワーク可
有
有
123日 内訳:土曜 祝日 日曜
慶弔休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
<経験・能力を考慮し、当社規定のグレードごとの給与レンジに応じて決定します>
東京都台東区
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
東京都台東区浅草橋4-2-2 ■働く場所について オフィスワークとリモートワークのハイブリッドワーク 週1〜3日程度のオフィス出社を取り入れています
大阪府大阪市
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
大阪府大阪市北区曽根崎新地
出産・育児支援制度
社会保険完備、交通費支給、健康診断、家族手当 補足情報:社員同士の交流支援 ・部活動活動支援費(1活動1500円/1名) ・Teaming Offsite費用補助(1人あたり5,000円、Q1回まで) ・社員交流の食事代用補助(1人あたり2,000円〜3,000円、月1回まで) ライフイベント・ファミリー支援 ・育児休業・介護休業(入社3か月後から取得可能) ・結婚お祝い金(5万円)、出産お祝い金 (10万円) ・引っ越し補助金 その他 ・社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金) ・健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助 ・交通費実費支給 毎月、実費(IC料金)を支給(上限 150,000円/月) ・子ども手当 18歳以下の扶養家族一人につき1.5万円/月を支給 試用期間3ヵ月(この間の給与・待遇等に変わりはありません)
東京都台東区浅草橋4-2-2 D'sVARIE浅草橋ビル(総合受付6階)
非公開
最終更新日:
700~1100万
次世代プラットフォーム「Databricks」を活用し、顧客のデータ活用内製化を支援。データ基盤やインフラの設計・構築から、データの収集・最適化、BIツール向けのデータマート構築まで一気通貫で担います。 ・データ基盤環境の設計、構築 ・データの収集、クレンジング、最適化 ・ETL/ELTパイプラインの実装(Python等) ・BIツール向けデータマート構築、内製化支援 【魅力】上流の活用構想から分析基盤構築、定着まで一気通貫で伴走。Claude CodeなどAI開発ツールを積極導入し、開発生産性を高めています。
【必須】・AzureまたはAWSでの環境構築、運用の経験 ・PythonまたはSQLでのコーディング経験 ★データ領域未経験からスタートしたメンバーも活躍中!ポテンシャルを活かせる環境です。 【歓迎スキル】・ビッグデータ技術の経験(Hadoop、Spark、Pysparkなど) ・アジャイル手法を用いたプロジェクトへの参画経験 ・英語マニュアルの使用経験 【求める人物像】・相手の目線に立った行動ができる方 ・主体的に業務や技術学習に取り組める成長志向のある方 【研修制度】丁寧な研修からスタートするため、最先端データ領域の知識を安心して身につけられます。
◆インフラ基盤事業:サーバ・ネットワーク要件定義・設計・構築/ オンサイトBPOサービス(サーバ・ネットワーク構築・運用・保守 )等 ◆開発事業:Webサービス、企画開発、自社サービス展開等
800~1500万
○顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します(提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します)。 ○AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。 ○医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。
■実データを利用した研究開発(データ分析、アルゴリズム考案など)に携わった経験 ■社内関連部門および外部研究者と適切に協働し、良好な関係を構築しつつコミュニケーションまたは交渉に取組んだ経験 ■自然言語処理(NLP)、機械学習、データマイニング、統計解析、ビッグデータ解析のご経験を有する方 ■Pythonによるデータサイエンスの業務経験がある方 ■1件以上の筆頭著者論文もしくは、特許出願がある方
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600~1500万
沢山のスカウトメールの中からご開封いただき誠にありがとうございます。 お世話になります。Hays Japanの田村と申します。 私はITコンサルティング・DX・データ活用領域に特化した案件でご支援させていただいております。 早速ですが今回ご紹介する企業は、国内最大級の会員基盤を持つ大手テクノロジー企業であり、EC・金融・決済・モバイル・メディアなど多岐にわたる事業を展開しております。 膨大なデータアセットを活用しながら、AI・データドリブン経営を推進している企業様です。 ======================= ≪国内最大級のデータを活用し、事業変革を推進するデータアナリストポジション≫ ⭐魅力⭐ ◇ 70以上のサービスから得られるビッグデータを活用可能 ◆ EC・金融・決済・モバイルなど幅広い業界データに携われる ◇ データ分析だけでなく、課題発見・戦略立案・実装推進まで一気通貫で担当 ◆ 事業部門と開発部門の橋渡し役として事業インパクトの大きい案件に参画可能 ◇ AI・データサイエンス領域の専門組織でキャリア形成が可能 ◆ グローバル環境で英語を活かせる ◇ コンサルティングファーム出身者も多数活躍 【年収】~1500万円(ご経歴や面接のご評価で決定します。これ以上も可能性あり) 【勤務地】本社:東京 【雇用形態】正社員 【仕事内容】 国内最大級のデータ基盤を活用し、各事業やクライアント企業に対してデータドリブンな課題解決を推進いただきます。 データ分析だけでなく、ビジネス課題の特定からソリューション提案、実装推進まで幅広くご担当いただきます。 ▼具体的な業務 ・データ分析を活用した事業課題の抽出・解決提案 ・ビジネス課題に対する仮説設計および戦略策定 ・事業部門と開発組織をつなぐプロジェクト推進 ・マーケティング・広告領域におけるデータ活用支援 ・分析結果をもとにした経営層への提案・レポーティング ・AI・データ活用施策の企画および推進 【大歓迎】※下記いずれかに該当する方はぜひご検討いただきたく存じます。 ・データ分析やデータ活用に関する業務経験 ・コンサルティングファームでのご経験 ・事業会社での分析・戦略立案経験 ・SQL、Python、R等を活用した分析経験 ・事業企画、経営企画、マーケティング分析の経験 ・データを活用した課題解決や事業変革に興味をお持ちの方 =======================。 データ分析のみに留まらず、事業課題の解決や経営インパクトの創出まで携わることができる希少なポジションかと存じます。 ご興味ございましたら、是非お気軽にご連絡ください。 田村 栞/Shiori Tamura コンサルタント・IT・エキスパート部門
【大歓迎】※下記いずれかに該当する方はぜひご検討いただきたく存じます。 ・データ分析やデータ活用に関する業務経験 ・コンサルティングファームでのご経験 ・事業会社での分析・戦略立案経験 ・SQL、Python、R等を活用した分析経験 ・事業企画、経営企画、マーケティング分析の経験 ・データを活用した課題解決や事業変革に興味をお持ちの方
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500~1000万
<主な業務> ・データ抽出・集計・分析(各種データの取得、加工、可視化まで一気通貫) ・効果分析(施策の成果を定量化し、改善ポイントを特定) ・レポート作成(「見やすい」だけでなく「判断できる」アウトプットを設計)、BI/ダッシュボード構築・改善 ・データに基づくサービス提案:防犯 × リテールメディアの両面から多角的に分析し、クライアント課題に対する打ち手を提案します ・KPIマネジメント(設計→検証→改善):KPIを設計→実績検証→改善実施・指標の定義から運用、管理まで、パフォーマンス最大化をドライブします <仕事のやりがい> 新規事業の0→1フェーズで、型をつくる側に立てる:仕組み・指標・レポートの正解を与えられるのではなく、自分で定義し、運用に落とし込めます。 一石二鳥の価値をデータで証明できる:防犯とリテールメディアの両立という独自性を、分析と提案で「成果」として可視化できます。 分析がそのまま提案・改善につながる手触り:数字を読むだけでなく、次のアクションまで設計し、クライアントの価値創出を前進させられます。 <事業の魅力> 当事業の強みは、単体のサイネージに留まらないこと。万引き対策(防犯)と、リテールメディア(広告・販促)を両立する“一石二鳥”の次世代AIサイネージを提供しています。 店舗様の「安心」をデータで可視化し、現場の行動変容につなげることができます。さらに、視聴分析を通じて、店舗で見られやすいメディアコンテンツの最適配信を実現するなど、リアル接点での効果をデータで証明しながら、事業成長に直結する取り組みが可能です。 <裁量権や組織カルチャー> 新規事業の立ち上げフェーズならではの、裁量の大きい環境で挑戦できます。 単なるレポーティングにとどまらず、指標を自ら定義し、仮説→検証→改善のサイクルを高速で回す、データドリブンな業務を自律的に推進できます。
必須: ・大規模データを扱った経験(一定のデータ量での抽出・加工・集計・分析の実務経験) ・データ分析~改善施策の立案・実行経験(示唆出しで終わらず、打ち手に落として回した経験) ・論理的思考に基づく問題解決力(課題設定→仮説→検証→結論の構造化ができる) ・コミュニケーション能力(関係者と調整し、合意形成しながら進められる) ・分析能力(定量・定性) ・数字に基づく定量分析ができる ・状況に応じて定性情報も踏まえて解釈できる ・資料作成能力(意思決定者が一目で判断できる、視覚的にわかりやすい資料を作れる) 歓迎: データの解釈~提言までできる高度な分析力(示唆を「提案」に変換できる) BI/分析ツールの活用経験(いずれか/複数)SQL、DOMO、Tableau、Python など
Eコマース、フィンテック、モバイル、プロスポーツなど、70以上のサービスをワンストップで提供する「楽天エコシステム(経済圏)」を展開。世界30カ国・地域に拠点を持ち、国内外で約17億人のユーザーに利用されています。
690~2500万
職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓生成AI(LLM)やAIエージェント、機械学習、ナレッジ基盤などの設計・実装およびPoC開発の推進 ✓数理最適化、ML、RL、マルチモーダル等を活用した、実効性のある業務プロセス自動化のロジック構築 ✓RAG、ベクトルDB、GraphDB、セマンティックレイヤー等を含む高度なデータ環境の設計・統合およびチューニング ✓クライアントのAI活用を前提とした、先進的なシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーションの実施 ✓顧客内製チームに対する技術移転や、AIを活用した業務変革(BPR)および新規サービス開発のハンズオン伴走支援 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓AIエージェント(単体・マルチ)の設計・実装とPoC開発プロジェクト ✓数理最適化やマルチモーダルAIを活用した、既存業務プロセスの自動化・再設計(BPR) ✓RAG・ベクトルDBを活用したナレッジ検索基盤の構築、および顧客内製化に向けた技術移転・ハンズオン伴走
必須条件(MUST) ✓デジタルテクノロジーに関連する業務経験3年以上、およびクラウドを活用したシステム設計・開発・構築・運用のいずれかの経験 ✓AIエンジニア、データサイエンティストなど、AI関連領域での実務経験、またはAI活用を前提とした業務変革/サービス開発の実務経験3年以上 歓迎条件(WANT) ✓FDEやAI駆動開発、分析・データ活用基盤(データレイク/DWH等)の構築・導入などデータマネジメント経験 ✓プロジェクト責任者として顧客協働をリードした経験、またはプロダクトマネジメント、コンサルティング実務経験3年以上
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690~2500万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLM(OpenAI/Anthropic等)を用いたエージェント(単体・マルチ)の設計・実装およびPoC開発の推進 ✓数理最適化、ML、RL、マルチモーダル等を活用した、実効性のある業務プロセス自動化のロジック構築 ✓AI活用を前提としたシステムアーキテクチャのモダナイゼーション設計、およびRAGやベクトルDBの構築・チューニング ✓AI技術や最新トレンド(Dify等の活用含む)のキャッチアップと、ビジネスにおける「価値創造・優位性」の設計 ✓AIを用いた業務プロセス再設計(BPR)の推進、および顧客内製チームに対する技術移転やハンズオンでの伴走支援 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓生成AIやAIエージェント(マルチ・単体)の設計・実装とPoC開発 ✓数理最適化、機械学習(ML)、強化学習(RL)等を組み合わせた業務プロセスの高度自動化 ✓ナレッジ検索基盤(RAG・ベクトルDB等)のチューニングと、顧客内製チームへの技術移転伴走支援
必須条件(MUST) ✓デジタルテクノロジーに関連する業務経験3年以上、およびITライフサイクルに関わる実務経験3年以上 ✓AIエンジニア、データサイエンティスト等のAI関連領域での実務経験、またはAIを活用した業務変革・サービス開発の実務経験3年以上 歓迎条件(WANT) ✓英語力、プロジェクト責任者としての顧客協働リード経験、またはプロダクトマネジメント業務経験3年以上 ✓FDEやAI駆動開発の業務経験、またはAI技術を活用した新規ビジネス/サービスの企画・立ち上げ経験
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500~1500万
◎詳細 AI/ML技術を積極的に活用し、当社において運営するサービスはもちろん、将来的には社会全体に革新をもたらすAIソリューションアーキテクトのポジションとなります。 当ポジションは現在注目されているGenAIや最新技術を取り入れ、社内をより快適で効率的に変えていくキーポジションでもあります。 主な業務は下記の通りです。 ・Generative AI技術を利用した社内業務の効率化システムの開発 ・自社サービスへのリコメンド機能の導入 ・MLOpsプラットフォームの開発 ・データサイエンティストと協力して、モデルの性能改善 ・学習、推論処理のパフォーマンスチューニング 技術調査や研究を行うのみならず、弊社では一気通貫で技術調査/研究、応用方法の発見/提案、AI/ML基盤の開発、サービスへのAI/ML機能の導入などAI/MLに関する業務を多岐にわたって幅広く行っていただくことができます。 新たなイノベーションの牽引者となり、未来のテクノロジーに挑戦していく方を募集しております。 ◎当ポジションの魅力 ・業界で注目されている〈GenAIの活用〉という最先端技術に国内でもいち早く携われる ・企画から提案まで関われる環境であるため、AIに取って代わられることのないクリエイティブな業務経験が積める ・社内に在籍するデータサイエンティストやデータエンジニア、マーケターなど多職種と連携し幅広い知見を得られる ◎開発環境 ・開発言語:Python, TypeScript ・フレームワーク:React, gRPC, FastAPI ・ライブラリ:Tensorflow, PyTorch, LightGBM, pandas, scikitlearn, Apache Beam ・モデル:ChatGPT, Gemini, Palm, Claude2 ・サービス:Azure OpenAI, AWS SageMaker, AWS Bedrock, AWS Personalize, Vertex AI, Google Cloud dataflow, dbt ・DB:Aurora MySQL, BigQuery, DynamoDB ・開発マシン:MacBook Pro (従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務)
◎必須要件 下記いずれかのご経験 ・システム開発の実務経験2年以上、かつ、機械学習に関する基礎的な知識を持っている ・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実務経験、かつ、趣味等でのサービス開発経験
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1500~1800万
【職務内容】 ・データサイエンティスト目線での将来像を描く ・アドテクノロジーの予測モデル改修、機能アップデート ・開発組織におけるマネジメント業務 ・PMや社内ビジネスサイドとのコミュニケーション 【開発環境】 ①このチームが使う主要な言語・ライブラリ ・主要開発言語: Python ・ライブラリ:Pytorch、scikit-learn、MLFlow ・クラウド:GCP ②コミュニケーションツール、開発ツール ・Github、Slack、Confluence ・各種エンジニア向けAIツール(求人ID:412835)
【必須】 ■大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 5年以上 ∟ データサイエンス ∟ 機械学習 またはそれに準ずるスキルを持つ方 【歓迎】 ・関連分野での博士号または修士号、またはそれに相当する実務経験 ・生成AIや機械学習に関する専門知識を有していること ・戦略的思考能力と問題解決能力を兼ね備えていること ・新しい技術のトレンドを追い、ビジネスへの応用を考え実現したことのある方 ・広告業界における技術的な課題に対する理解
【マーケティング×テクノロジーで世界に挑むMarTechカンパニー】 「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」、「日本発の世界的なテクノロジー企業となり、日本とアジアに貢献する」という2つのパーパス(企業の存在意義)のもと、企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニーです。 ・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・海外事業
800~1500万
リードAIエンジニアとして、コンピュータビジョン技術とプロジェクトマネジメントを組み合わせた店舗DXシステムの技術リードをお任せいたします。リアルタイムAIシステムのアーキテクチャ設計、自ら手を動かし実装 ~開発チームのマネジメントまでを牽引いただきます。【業務詳細】 ■カメラ映像から店舗実態(欠品・陳列・補充状況)をスコア化するシステムの設計・実装。Vision LLMなどの先端技術を活用した画像分析アルゴリズムの研究開発■事業責任者と連携し現場ニーズを技術仕様に落とし込み、小規模チーム(1~3名)のマネジメント■人物トラッキング・行動認識・レジレス化を見据えた大規模展開に耐えるアーキテクチャ設計
【必須】■Python実装経験5年以上■Computer Vision開発経験 ■プロジェクトマネジメント経験■チームリード経験 ■英語力(海外の協働者との実務のやりとりができるレベル) 【歓迎】■AWS等クラウドインフラ構築経験■LLM/Vision LLM活用経験■エッジAI開発経験■スタートアップでの開発経験 【魅力】■ Vision LLMなどの最新AI手法を自ら試作・検証し、次世代無人店舗システムの構想段階から構築まで携わる機会があります。 ■大手コンビニ向け開発プロジェクトのため日常の中で自分が関わったプロダクトを目にすることができやりがいに直結します。
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600~900万
【職務内容】 データサイエンティスト組織のリーダーとして、機械学習モデル開発、データ基盤整理、AIモデルを活用した事業設計などを幅広く担います。 【具体的には】 ・中古車売買データを活用した独自のプライシングモデル開発 ・IoTデバイスの運転データや支払いデータを用いた与信スコアリングモデル開発 ・マーケティング、営業組織の生産性向上につながるデータ分析 ・データパイプライン作成、MLOps環境整備などのデータエンジニアリング 【開発環境】 Python R SQL AWS(Lambda、Glue、Redshift、Athena、QuickSight)(求人ID:264160)
【必須】 ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験3年以上 ・SQLを用いたデータベース利用経験3年以上 ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験3年以上 ・機械学習、深層学習などのモデル構築実務経験2年以上 【歓迎】 ・AWS(Analytics関連領域)の利用経験 ・DWH構築などのデータエンジニアリング経験 ・プロジェクトマネジメントまたはプロダクトマネジメント経験 ・IoTデバイスで取得したジオデータ活用の経験
【マイ・カーライフを、すべての人に】 1994年、不透明で非合理的な自動車市場を変えるため、業界で初めて、買取専門店を立ち上げたガリバー。 現在、全国450店舗を超え、通算約400万台の取引実績を誇ります。 そんなガリバーのネットワークと独自のテクノロジーやビッグデータを活用し、同社は2020年、誕生しました。 広がり続けるライフスタイルに寄り添いながら、 クルマのソフトウェア・カンパニーとしてCaaS領域で新たなマーケット開拓し続けます。