CSS-Digital:データ・サイエンティスト (S and T Team)
800~2000万
株式会社KPMG FAS
東京都千代田区
800~2000万
株式会社KPMG FAS
東京都千代田区
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(不正検出/安全性分析)
データアナリスト
データサイエンス、テクノロジーを活用したプロダクト/サービスの企画・検証・実装を通じ、社内外のビジネス課題の解決を担っていただきます。具体的には以下のような業務内容です。 ・ビジネス課題に対するデータサイエンスを活用したソリューション企画および実現可能性の検証 ・PoCの結果や業務適用上の課題を踏まえた、アプローチやアルゴリズムの修正や高度化 ・構築したモデルをシステムと統合し、単発ではなく継続的に価値を出し続けるプロダクト/ サービスとして実現 ・開発・実装したプロダクト/サービスの実務への導入および活用支援 ・社内のデータサイエンスおよびテクノロジー活用力の底上げを図る施策の立案と実行
・機械学習、統計学、数理最適化、自然言語処理等を活用した、データ分析やモデリング、ソリューション開発経験 合計2年以上。コンサルティングファーム、分析専門会社、事業会社、研究機関など可。 ・PythonまたはRにてライブラリを業務で用いた経験(2年以上) ・4年制大学卒以上の学歴(特に、統計学、数学、物理学、計量経済学、 コンピュータサイエンス等の経験) ・コミュニケーション力 ・日本語ネイティブではない場合はJLPTの N1取得 【尚可】 ・データサイエンスを活用したシステムやプロダクトを開発・実装経験 ・ソフトウェアエンジニアリング、特にMLOpsに関する知識 ・ビジネス英語力
英語でビジネス会話が可能、英語で日常会話が可能
4年制大学
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
800万円〜2000万円
07時間00分 休憩60分
09:15〜17:15
有 コアタイム (07:00〜22:00)
120日
給与:応相談 経験・能力等を考慮したうえで決定いたします 年俸制+業績賞与(年1回)
東京都千代田区
完全週休二日制(土・日) 祝日 年末年始 創立記念日 年次有給休暇 特定有休休暇 慶弔休暇 育児・介護休業
最終更新日:
600~1000万
「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」をパーパスに掲げるユーザベース(東証プライム上場)にて、機械学習エンジニアとしてSPEEDAの企業情報・業界情報のAI分析・自動化機能の開発を担当します。主な業務は、NLP(自然言語処理)・機械学習モデルの設計・実装・評価・改善(Python)、学習パイプライン・推論APIの構築・運用、MLOps基盤の整備・改善(BigQuery/Redash等)、プロダクトマネージャーと連携した課題整理・機能要件定義、実験設計・A/Bテストによる効果検証です。アジャイル開発・XP(エクストリームプログラミング)を採用しており、モデリングから本番デリバリまで一気通貫で担当します。研究から本番デリバリまで一気通貫で担当するスタイルが特徴で、MLエンジニアとして事業貢献を直接体感できます。ペアプログラミング・コードレビュー・技術共有の文化が根付いており、チームで最高のAIプロダクトを作り上げる環境です。チームの雰囲気はフラットで風通しがよく、職種・役職を問わず積極的に意見を出し合える文化があります。週次・月次の全体ミーティングで会社の方向性や成果を共有しており、一体感を持って仕事に取り組める環境です。入社後は専任のメンターがサポートするオンボーディングプログラムで、スムーズな立ち上がりを支援します。
機械学習エンジニアまたはMLOpsの実務経験2年以上。NLP・LLM・RAGの実装経験。Python・機械学習基盤の構築・運用経験。CI/CDパイプラインの実務経験があると尚可。
経済情報プラットフォーム「SPEEDA」(企業情報・業界リポート・M&A情報)・経済メディア「NewsPicks」・AIデータ分析基盤「MIMIR」を展開。「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」をパーパスに掲げ、ビジネスパーソンの意思決定・生産性を支援。東証プライム上場。
500~900万
在庫分析・需要予測SaaS「FULL KAITEN」を展開するフルカイテン株式会社にて、バックエンドエンジニアとして在庫分析・需要予測エンジンの開発を担当します。主な業務は、大量在庫データの集計・分析APIの設計・開発(Python/Django or FastAPI)、需要予測・発注最適化アルゴリズムの実装・改善、データパイプライン(ETL)の設計・運用(AWS/BigQuery)、リアルタイム在庫分析の高速化・スケーラビリティ改善、コードレビュー・技術負債解消です。小売・アパレル業界の在庫最適化という社会課題を技術で解決するやりがいのあるポジションです。アジャイル・スクラム開発を採用しており、スプリントごとの振り返りと改善を繰り返すチーム文化があります。コードレビューを通じた品質向上と技術共有を重視しており、設計・実装・テストまで主体的に関われます。技術書購入補助・社内勉強会・資格取得支援など成長機会が充実しています。チームの雰囲気はフラットで風通しがよく、職種・役職を問わず積極的に意見を出し合える文化があります。週次・月次の全体ミーティングで会社の方向性や成果を共有しており、一体感を持って仕事に取り組める環境です。入社後は専任のメンターがサポートするオンボーディングプログラムで、スムーズな立ち上がりを支援します。
Python/データエンジニアリングの実務経験3年以上。大規模データ処理・データパイプライン構築の経験。SQL・機械学習・クラウドサービス(AWS/GCP等)の経験があると尚可。
在庫分析AIクラウド「FULL KAITEN」の開発・運営。「世界の大量廃棄問題を解決する」をミッションに、アパレル・雑貨・スポーツ用品等の小売業向けに在庫の可視化・需要予測・在庫最適化を提供。アーバンリサーチ・ミズノ・ムラサキスポーツ等大手企業を中心に導入実績。累計23億円調達。
900~1200万
・Enterprise AI Architectureの全体方針策定・統括。クラウド基盤・AIエージェント・データ連携の設計標準化と、関係グループへの技術指示 ・Chugai AI Platformの技術ロードマップ策定とアーキテクチャレビューの主導。新技術(LLM・マルチエージェント等)の評価・採用判断 ・AIバディ・AIアシスタント等の全社共通AIアプリの設計・実装に参画。PoC・プロトタイプを自ら構築し、技術的方向性を示す ・事業部門と協働し、業務課題からAIユースケースを引き出して要件定義から展開まで伴走する ・ローコード開発ツールを活用した民主開発(市民開発者支援)の仕組みづくりと技術標準の整備
求める経験: 1. エンタープライズ規模のAI/クラウドアーキテクチャ設計経験(3年以上)。複数チーム・複数システムにまたがる設計統括の実績 2. LLM・AIエージェントを用いたシステムの実装経験。RAG・オーケストレーション・API連携等を自ら手を動かして開発した実績 3. 事業部門・非エンジニアへのAIユースケース提案・推進経験。技術をビジネス価値に翻訳し、合意を取った実績 4. アジャイル開発環境でのテクニカルリード経験 求めるスキル・知識・能力: ・クラウドインフラ(AWS または GCP)の設計・構築スキル ・AI/LLMアプリケーション開発スキル。LLMオーケストレーションフレームワーク等の活用経験 ・システムアーキテクチャ設計スキル(API設計・マイクロサービス・データ連携設計) ・IaC(Terraform等)を用いたインフラ自動化の知識 技術的な内容を非エンジニアにわかりやすく説明するコミュニケーション能力 必須資格(TOEIC含): ・TOEIC 730以上、または同等の英語力 ・ネイティブレベルの日本語能力(日本語能力試験N1保有あるいは同等の能力)
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600~1200万
業務内容 ■仕事概要: マーケティング部に所属し、他部署・開発チームとも連携しながら、BMSGのデータ活用を強化していく役割です。 本ポジションでは、社内で日々蓄積される各種データを、どこで・何を・どのように取得し、どのように整備・活用すべきかを戦略的に設計。 CRMやMA、ダッシュボード等のツール設計・ディレクションも含め、マーケティング活動をデータ面から支えて頂きます。 "データを整え使える状態にする"を目標に、アーティストグロース担当・事業グロース担当などと連携しながら、全体のパフォーマンス最大化を担っていただきます。 職種: マーケティング部 データアーキテクト(CRM/MA/BI設計・運用) 具体的な職務内容: ・各事業やサービスにおけるデータ設計・構造整理 ・顧客データの収集設計(どこで、何を、どのように取得すべきか) ・MA(マーケティングオートメーション)、CRMツールの要件設計・ディレクション ・ダッシュボードやBIツールによるKPI可視化設計/開発ディレクション ・外部パートナー(開発・ツールベンダー)との要件定義、設計レビュー ・社内マーケターやマネジメントチームへのデータ活用支援、提案
■必須スキル: 【必須(MUST)】 ・CRM・MA・BIなどのマーケティングツールの導入・設計・運用経験 ・データベースに関する基礎理解(構造設計の知識) ・SQLやスプレッドシートを用いたデータ抽出・整形の経験 ・データ活用におけるKPI設計の経験(マーケティング/EC/会員管理など) ・他部門と連携しながら、設計やディレクションを行った実務経験 ■歓迎スキル: 【歓迎(WANT)】 ・Shopifyやファンクラブなどの基盤データ設計経験 ・Salesforce、KARTE、HubSpot、Tableau、Looker Studioなどの導入・運用経験 ・エンタメ業界やサブスクサービスでのCRM設計経験 ・エンジニアやベンダーとの要件定義・テクニカルレビュー経験 ・データガバナンス/セキュリティ設計の知見 ■求める人物像: Missionおよび4 Values (革命的、真面目、想像力、成長欲)への理解・共感を頂ける方
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600~1000万
【職務内容】 データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。 小規模~中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。 【具体的には】 ・プロジェクト進行管理・小規模チームリード ・クライアント折衝・提案活動支援 ・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理 ・モデリング(機械学習、統計モデリング、数理最適化など) ・分析結果の可視化・レポーティング(社内外向け) ・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート ・社内ナレッジ共有・標準化推進活動 ▼本ポジションの魅力 ・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます ・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます ・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます(求人ID:427740)
【必須】 ・数理統計・データサイエンスに関する基礎理論の体系的理解と応用に関する実務経験 ・Python / SQL / GCPを用いたデータ分析、モデル構築・検証 ・データサイエンス分野の知見と技術を基礎としたアルゴリズム開発・実装、プロジェクト実施経験 ・ビジネスリサーチスキルと論理的思考を持ち、クライアントとともに社会の実課題の特定と解決にむけた取り組みの経験 【歓迎】 ・特定の数理科学領域での研究もしくは実務経験がある ・特定の学問領域での専門性(公共政策、都市計画、教育工学、社会工学、経営工学等) ・特定のビジネスドメイン領域での専門性と実務経験 ・GCP等クラウドを利用したデータ処理・バッチ処理等の開発経験がある ・AIプロダクト・サービスの企画・開発・運用経験がある
【革新的なビジネスモデルで注目が集まる企業 ①ジョイントR&D ②産業全体への横展開】 ①ジョイントR&D:多様な産業のリーディングカンパニーと成果物横展開を前提に契約。 ②産業全体への横展開:上記で創出したAIソリューションを自社SaaSとして産業全体へ還元していきます。 【教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、AI技術でアップグレード】 (1)物流最適化 (2)教育(アダプディブラーニング) (3)需要予測
500~1300万
富士フイルムのライフサイエンス事業では、製薬企業の幅広いパイプラインを初期フェーズから商業生産まで一貫して支える「End-to-End Service」を提供し、製薬企業・バイオテック・アカデミアなど広く顧客満足を追求して「信頼されるPartners」となることをビジョンに掲げています。 その中で今回募集するポジションでは、当社のライフサイエンス事業グループ(バイオCDMO事業・ライフサイエンス事業・CRO事業・医薬品事業)の全体戦略立案・統括をミッションとし、事業部組織・グループ会社の総合力を引き出すため「“1+1=3” の創出」、「一体経営と縦×横の連携強化」をリードしています。また、インテリジェンス機能(業界調査・競合分析・市場予測等の統括機能)を持ち、事業部・グループ会社の戦略立案や投資判断を支援しています。 【担当職務】 ・インテリジェンス強化: ライフサイエンス事業グループの事業領域であるバイオ医薬品の市場予測、製薬業界の動向調査、競合ベンチマーク分析 ・One Life Sciencesのプロジェクト推進: ライフサイエンス事業の各事業部、および各グループ会社間のシナジー創出と一体経営推進 【仕事の魅力】 ライフサイエンス事業の経営層に近い距離で、事業全般に広くに関わるポジションであり、業界最先端の情報に触れる醍醐味を感じられます。また、当社の海外グループ企業と協働するため、グローバルな知見・経験を積むことができます。
・定量・定性データ分析スキル(中級以上) ・複雑な情報をわかりやすく社内外に報告・資料作成できるコミュニケーション力 ・複数関係者との調整・合意形成スキル(中級以上) ・英語(ビジネスレベル):社内外のグローバル連携に必須
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500~750万
【雇用形態】正社員または契約社員 ※契約社員:1 年更新、最長 5 年。90%以上が 1~3 年以内に正社員登用。 【試用期間】正社員の場合は有(6 カ月) 【試用期間中の異なる条件】無 Web 上のログ(Cookie)だけでは追えない『リアルな購買行動』を起点に、顧客体験をデザインできる。 日本で数少ない、大手不動産デベロッパーの巨大な会員基盤を使い倒すポジションです。 「いつ・どこで・何を」買ったかの購買ログに基づくセグメント設計(LINE・メルマガ配信) 既存会員の来館頻度・LTV 向上を目的としたシナリオ策定の実行支援 施策結果(購買データ)の分析と、次回の販促企画へのフィードバック(求人ID:427671)
【必須】 ID ベースの施策(LINE・メルマガ等)の運用経験、または購買データを用いたレポーティング実務経験 【歓迎】 Salesforce、Braze、b-dash 等の MA ツール使用経験、実店舗ビジネスへの興味
同社は、広告会社と媒体社が一体となった広告業界でも独自の立ち位置を持つ会社です。 駅・電車・駅ビルなどJR東日本グループの壮大なコミュニケーションゾーンを活用し、新たなメディア&マーケットを次々に創出しています。 こうした独自のコミュニケーションツールを他メディアと複合させ、効果的なコミュニケーションプランを提供しています。また、ステーションマーケティングで強みを持つ当社は、Suicaビジネスの進展のなかで、消費者の生活領域までコミュニケーション領域を広げています。
560~920万
生成AIをはじめとしたAI活用の推進およびマネジメントをお任せいたします。社内生成AI活用推進(汎用、RAG、エージェント)などがメインミッションとなります。 【主な担当業務例】 ■生成AI活用(汎用チャットボット、RAG、エージェント)の推進 ■生成AIやAIを活用した業務変革の推進 ■工場の検査AIの普及を推進 ■生成AIおよび機械学習を活用したアプリ・インフラ開発を推進
【必須】■データ分析やAIプロジェクトにおけるプロジェクトマネージャやプロジェクトリーダー経験 【尚可】■製造業や自動車業界の業務知識 ■データ分析やITシステム開発経験 ■生成AIプロジェクト経験 ■クラウド利用経験(AWS, Azure) ■コンサルティングプロジェクトのリーダー経験■マネージャ経験 【働き方について】5割以上在宅勤務でOK。フレックスタイム制も導入しており柔軟な働き方を実現しており、ライフイベントに合わせて腰を据えて長期就業できる環境です。
日野自動車グループの基幹を支えるシステムを開発・運用
560~920万
データ分析や生成AIをはじめとしたAI活用の推進をお任せいたします!社内データサイエンスPJの課題推進・分析・業務実装、生成AI活用推進(汎用、RAG、エージェント)などがメインミッションとなります。 【主な担当業務例】 ■生成AI活用(汎用チャットボット、RAG、エージェント)の推進 ■社内部署の課題ヒアリング、データ分析プロジェクトの推進
【必須】■機械学習を伴うデータ分析、または、生成AI活用の経験3年以上■データ分析やAI活用のお客様プロジェクトのリーダー経験■機械学習、数理最適化、生成AIのいずれかに関する専門知識 【尚可】■製造業や自動車業界の業務知識■データ分析やITシステム開発経験 ■クラウド利用経験(AWS, Azure)■論理的思考力やプレゼンテーション力 【働き方について】5割以上在宅勤務でOK。フレックスタイム制も導入しており柔軟な働き方を実現しており、ライフイベントに合わせて腰を据えて長期就業できる環境です。
日野自動車グループの基幹を支えるシステムを開発・運用
520~740万
日野自動車グループ全社のデータサイエンス・AI活用を推進するべく、各社の様々な部署の業務課題ニーズを喚起・抽出する業務を担っていただきます。 各部署の業務・課題を理解し、AIや機械学習などを活用して課題解決に結びつける案件を受託し、売り上げを伸ばす活動推進を担っていただける方の参画を求めています。 ・各部署の課題ヒアリング、課題解決の提案 ・案件の進捗管理やお客様との窓口業務 ・案件に関する見積作成業務 ・部の活動認知向上
【必須】■ITコンサルティング、または何らかのプロジェクトでのヒアリング。要件定義の経験 ■製造業に対する営業経験 ■論理的思考力やプレゼンテーション力 【尚可】■ITコンサルティング経験 ■生産技術経験 ■AIの知識 ■製造業や自動車業界の業務知識 【募集ポジションのやりがいや働き方】◆AI活用推進の中核組織として、様々な業務領域における幅広いAI業務実装・環境構築に関わることができる◆製造メーカーのIT子会社ということで、製造工程の課題を発掘から、構築、運用まで、一貫して推進経験を積むことができる。
日野自動車グループの基幹を支えるシステムを開発・運用