Data Scientist
700~1250万
LCAP
東京都港区
700~1250万
LCAP
東京都港区
領域特化データサイエンティスト(Computer Vision)
データサイエンティスト
その他データサイエンティスト/アナリスト
社内外の部門からAI関連の要件を収集し、分析を提供します。 2. 高レベルの設計に参加します。 3. データの収集とクリーニング。データには、PCAP、アラーム、KPI、CDR、CHR、ログなどが含まれます。 4. 収集された膨大な量のデータを使用して大規模な基礎モデルを事前トレーニングします。 5. 事前トレーニングされた基礎モデルとタスク固有のデータに基づいて AI モデルを微調整します。 6. AI モデルとアプリケーション用の API を設計および実装します。 7. AIモデルを活用したWebアプリケーションを設計・実装します。
1. 使用言語としての英語 2. コンピュータサイエンス、数学、メカトロニクス、または関連技術分野の学士号および/または修士号。 3. Python、Java/C++ を使用した 5 年以上のプログラミング経験 4. 大規模な AI モデルの事前トレーニングとタスク固有のアプリケーション向けの AI モデルの微調整の経験。 5. ML、ディープラーニング、Tensor Flow、Python、NLP の経験 6. 基本的なアルゴリズム、オブジェクト指向および機能的な設計原則、ベスト プラクティス パターンに関する知識
英語でビジネス会話が可能
700万円〜1250万円
10日
東京都港区
最終更新日:
590~1090万
【職務内容】Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、マ ーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現します。 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築します。 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施します。 プロジェクトマネージャーやデータサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までをリードします。 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデル構築や、大規模データの処理、 可視化を行い、インサイトを導出します。 ビジネス課題を把握し、分析設計を行うことで、実効性ある施策提案につなげます。 【具体的には】 ・ Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、 マーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現。 ・ 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築。 ・ 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施。 ・ プロジェクトマネージャーや課内データサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までの一連のプロセスをリード。 ・ 顧客の状態や特性、購買確率等を捉えるため、 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデルを構築。 ・ 大規模データの処理や可視化、クラスタリング、次元圧縮などの手法を駆使し、 意味のあるインサイトを導出。(求人ID:393834)
【必須】 ・ 自ら考え行動する思考力と実行力 ・ 多様な関係者と協働できるコミュニケーション力と協調性 ・ 問題解決力(スコープ設計、目標・課題設定力) ・ 比較的高度なデータ分析スキル 【歓迎】 ・ 顧客・市場分析などのマーケティング経験 ・ 機械学習による次元圧縮やクラスタリングの経験
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
780~1030万
【職務概要】 ・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践 ・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進 ・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践 【お任せしたい業務】 ・お客さまのビジネス課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング 実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 ①受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 ②プロジェクトの立ち上げ ・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 ③データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング ④サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 【働く環境】 ①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。 ②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・お客さま対応経験(目安:3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識
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1000~1200万
ポジション概要: リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。 職務内容: • ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。 • データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。 • データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。 • ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。 • CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。 • SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。 • 特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。 • 分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。 • 分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。 • 倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。 • 他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。 • 新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
• 5年以上の高度な分析役割での経験があり、成功したビジネス成果をもたらした実績。 • データサイエンスまたは分析チームの管理におけるリーダーシップ経験。 技術的スキル: • 定量的方法およびビジネス分析のスキルと強力な問題解決能力。 • 分類、回帰、クラスタリング、時系列分析、次元削減などの機械学習技術を使用したデータモデルの構築と応用の専門知識。 • PythonおよびSQLプログラミングスキル。 • 特にPowerBIなどのデータ可視化ツールに関する深い理解。 • CI/CD、MLOps、およびAzureなどのクラウドプラットフォームの経験。 • Pandas、PySpark、AzureMLなどのデータ分析ツールおよびライブラリの実践的な経験。 • 流通、運用、マーケティング分野における金融または保険ドメインの背景。 • 業界トレンドに先んじて、新しいツールや技術(例えば、Generative AI (GenAI))を継続的に学習し、分析能力を向上させます。 教育: • 統計学、マーケティングサイエンス、オペレーションリサーチ、計量経済学、機械学習 • 特にAzure Data Scientist、Azure Enterprise Data Analyst、Azure Data EngineerのAzure認定。 言語要件: • 日本語:上級 • 英語:中級
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800~1500万
■募集概要 同社は、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。(https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e) ■担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める職種 ■技術スタック 言語: Python, TypeScript フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ツール: GitHub, Docker
・ML/NLPに関する体系的な知識 ・ML/NLP技術をプロダクトに組み込み、評価指標の設計や継続的な性能改善に取り組んだ経験(3年以上) ・主要なLLM API(OpenAI, Claude, Geminiなど)の利用経験 ・WebアプリケーションやAPIの開発・運用経験 ・GitHub等を用いたチーム開発の経験
・契約ライフサイクルマネジメント(CLM)サービスの提供 ・契約書の作成、審査、管理、更新までを一元管理するプラットフォームの開発・運営 ・AIを活用した契約内容の分析、リスク検知、レビュー支援機能の提供 ・契約データのデータベース化および検索・ナレッジ活用機能の提供 ・電子契約サービスや社内システムとの連携による業務効率化支援 ・導入支援、運用コンサルティング、法務業務改善に関するサポート提供
600~1000万
▼Findy Team+について(https://findy-team.io/) GitHubやJiraなどエンジニア向けツールの解析を通じ、Four Keys指標の 可視化することで、エンジニアリング組織の生産性、開発者体験の向上を支援するサービスです。 国内に明確な競合が存在しないブルーオーシャン市場にアプローチしており、リリースから2年半で YoYでの売上・ARR成長率は約3倍と、2024年からはアジア圏内やインドといった 海外向けの開発や導入も始まり、急成長フェーズのプロダクトです。 【募集背景】 ファインディでは、エンジニア組織の生産性を可視化・向上させるプロダクト 「Findy Team+」を展開しています。 このたび、より広い開発プロセス全体における生産性向上を支援する 新たなプロダクトの開発を検討しています。 生成AIを活用したプロダクトを想定しており、FastAPIを用いたバックエンド開発において Pythonエンジニアの専任人材が不足しており、プロダクト立ち上げ初期から リードいただける方を募集しています。 【業務内容】 ・GitHub / GitLab / JIRA / Slackなどの外部サービスとの連携基盤構築、API作成、データベースの設計 ・Four Keysやサイクルタイムなど生産性の指標となる新規メトリクスの設計や開発、メンテナンス ◎チームとして職責を分けておらず、ご経験やご志向性に応じて フロントエンドやインフラなど他領域にもチャレンジができる環境です。 ▼開発環境 開発言語:Python, TypeScript, GraphQL フレームワーク:FastAPI, React, LangChain, Apollo Client, Chakra UI テスト:pytest, Vitest, Storybook, React Testing Library, Playwright インフラ・ミドルウェア:AWS, PostgreSQL, Redis, Docker, SendGrid, Terraform, Node.js CI/CD:GitHub Actions ツール:GitHub, GitHub Copilot, Slack, Sentry, Datadog, Dependabot, Renovate, Notion, Figma, Findy Team+ AIツール: GitHub Copilot, Cursor, Cline, Devin, Dify - チーム構成 - PO 1名 - AIエンジニア 1名 - エンジニア 3名 【AIの取り組み】 私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上が GitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。 また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。 プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーは これらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
【必須スキル】 ・Python(FastAPI)を活用した開発経験(3年相当) ・仕様を基に設計から開発、テスト、リリースまでの一連を担当した経験 ・リレーショナルデータベースでの正規化、クエリの最適化を考慮したDB設計経験 ・AWSやGCPなどのパブリッククラウドサービスの利用経験 【歓迎スキル】 ・StrawberryなどのGraphQLライブラリを用いた開発経験 ・LangChainを用いた生成AIアプリケーションの開発経験 ・pytestを用いたユニットテスト経験 ・マルチテナントSaaSの開発・運用経験 【求める人物像】 ・プロダクトや事業の成長に主体性に関わりたい方 ・周囲と協力しながら、開発を推進できる方 ・常に起きうる変化を楽しみながら開発に取り組める方
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400~700万
●データ分析基盤の開発及び改善 ●データ分析基盤の安定稼働 ●データ分析及び利活用の推進 ●データドリブンな文化の醸成
以下 <すべて>の項目のご経験をお持ちの方 ●データの分析や利活用によってビジネスの課題解決や改善を実現した経験 ●SQLによるデータ抽出及び集計経験3年以上 ●Tableau、Redash、Looker、Qlik Sense、Power BI など何らかのBIツールの利用経験1年以上
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400~800万
◎プロモーション施策の効果検証 ◎顧客獲得に貢献している施策の分析(アトリビューション分析) ◎LTVの高い顧客のカスタマージャーニーの導出 ◎ゴルフ場予約/ゴルフ用品購買の高意向者予測モデルの構築
・回帰分析、時系列分析など、データ分析手法に関する基礎知識を有している ・統計解析ツール(例:R、Python など)の利用経験 ・SQL を用いた基礎的な集計・分析業務の実務経験
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600~900万
「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ・データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ 事業課題に即したデータ分析の設計 ‐ データの抽出・可視化・分析 ‐ 分析結果の報告及び施策提案 ‐ その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ・データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ KPI設計及びデータの定義 ‐ DWHの構築及び改善 (BigQuery) ‐ データ活用を促進するための社内教育 ‐ その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ‐ BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ・データアナリスト/データアーキテクト共通 - 事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション - 要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 - 事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行
【データアナリスト】 ・データアナリストまたはそれに準ずるデータ関連の職務での実務経験(2年以上) ・他職種とコミュニケーションを取りながら、データをもとにして、業務における課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・SQL・Pythonを用いたデータ抽出・集計スキル ・統計学および機械学習の基礎知識 ・機械学習モデルや統計モデルを実務で構築した経験 【データアーキテクト】 下記のいずれかのデータに関わる職務の実務経験(2年以上) ・他職種とコミュニケーションを取りながら、データをもとにして、業務における課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・データ活用における業務経験(要件定義、データ抽出・集計、可視化までの一連の業務) ・SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの設計・構築・運用経験 ・BIツールを用いたダッシュボードの開発、運用経験
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年収非公開
【職務内容】 データ/AI利活用によるクライアントマーケティングのマーケティング/セールス変革の実現を支援を行います。 クライアント個々のビジネス課題に応じたデータ/AI戦略の策定、想定ユースケースに基づく必要な施策/業務要求に対する必要なデータ/AI利活用のデザイン/構築、データ視点でのチャネル側への効果的な施策提案などを実施し、業務とデータ/AIをシームレスに連携させて変革を実現に導くためのコンサルティング/ディレクション業務を担当します。 【担当業務】 ・変革実現に向けたデータ/AI戦略構想策定 ・変革に必要なデータ/AI要素およびプラットフォームのアーキテクチャー設計 ・変革に必要なデータデザインとデータモデル設計 ・データ視点でのマーケティング/セールスチャネルユースケース/施策デザインおよび業務定着支援 ・データ/AIプラットフォームの構築および拡張運用支援 ・上記コンサルティング/デリバリー業務におけるプロジェクトマネジメント 【人員構成】 中途入社者80%、コンサル未経験から入社した社員50%、女性メンバー25%程、外国籍メンバー20%強と、非常に多様性に富んだチームです。 【部門からのメッセージ】 FOXのサービス領域である営業/マーケティング領域では、ITソリューションの導入にとどまらない、データやAIといったテクノロジーを自社業務と融合させたより高度なDX変革ニーズが急速に高まっています。 これらのニーズに応えるビジネス×IT両面における統合的なコンサルティングサービスを構想策定~業務変革/IT構築~運用定着といった上流から下流までワンストップで提供するため、データ/AIという共通のテーマに皆さんそれぞれの様々な得意分野・強みをキーにクライアントワークを提供しながら成長を志す方々を積極的に採用しています。 これまでITプロジェクトに多く携わってテクニカルスキルを持っている方々が業務側の課題解決に取り組むことでITコンサルタントとして成長したり、逆にこれまでBPRや施策開発プロジェクトに多く携わって業務変革スキルを持っている方々がよりテクニカルな分野を融合して業務コンサルタントとして成長したりすることができます。 ビジネス×ITを跨いだ経験でコンサルタントとして成長を希求される皆さんの、積極的なご応募をお待ちしております。
【必須要件】 ・クライアントワーク(コンサルティング業務やSIベンダーなど)を3年以上経験の方 ・学士号以上、もしくは準ずる資格をお持ちの方 ・セールス業務やマーケティング業務におけるプロジェクトへの参画経験がある方 ・基礎レベルのITスキルをお持ちの方(IPA FE/APレベル) 【歓迎要件】 ①コンサルティングスキル ・セールス/マーケティング領域の業務変革における構想策定/要件定義の実施経験 ・セールス/マーケティング領域におけるユースケース/施策のデザインおよび定着支援経験・ 基盤構築におけるITアーキテクチャデザイン経験 ・IT対応(新規構築/既存改修)を伴うプロジェクトでのPMもしくはPMO経験 ②テクニカルスキル ・DMP、CDPに代表されるデータプラットフォームソリューションに関する設計/実装経験 ・ダッシュボード/レポートに代表されるBIソリューションに関する設計/実装経験 ・生成AIソリューションに関する設計/実装経験 ・SQL/Pythonなどのデータベースプログラミングのスキル/実装経験 ・ML/AIを活用した分析設計およびデリバリー経験 ・SFA/CRMソリューションに関する設計/実装経験
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500~700万
・クライアントのBI構築要件のヒアリングと必要データの洗い出し ・要件定義に合わせたデータマートの設計・構築 ・分析レポート作成に必要なデータセットの加工・抽出 ・ETLツールを用いたデータ連携(ETLツール:trocco) ・BIツールを使用したダッシュボード・レポート作成 ・クライアントのBI活用レクチャーおよびデータ分析支援業務(課題抽出・仮説検証) ※使用しているBIツール:Power BI / Tableau / Looker Studio
・BtoCの事業における、データ分析、データ抽出業務のご経験 ・SQLを利用したデータベース領域での実務経験 ・BIツールを活用したダッシュボード・レポート作成のご経験 ※事業会社、ソリューションベンダー会社のご経験、どちらでも可能
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