データサイエンティスト
500~1300万
株式会社ブレインパッド
東京都港区
500~1300万
株式会社ブレインパッド
東京都港区
データサイエンティスト
■会社概要 『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに掲げ、データ活用のフロンティア企業として累計1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。 データ活用のフロンティア企業として1,400社以上の支援を通じて蓄積してきた「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。 また、「データ活用」をテーマとする会社の中では最も早く上場した企業でもあり、現在まで毎年順調に15〜20%程度の増収を重ねております。 SaaSプロダクト事業だけでなく、データ活用のプロフェッショナルが多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業も行っており、様々な顧客のご要望に適切に対応しております。また、2020年に三大商社の一角、2022年には某都市銀行とも資本業務提携を行い、より多くの産業においてDX支援ができるようになってまいりました。 また、自社開発プロダクトの「Rtoaster(アールトースター)」が、「ITreview Grid Award 2025 Winte」にて、レコメンドエンジン部門における17期連続受賞をはじめ、4部門で最高位の「Leader」を獲得し、殿堂入りを果たしました。 直近ではAIエージェント事業に特化した子会社設立を発表するなど、さらなる成長が見込める注目すべき企業です。 ■業務内容 ・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。 ・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。 ■ポジションの魅力 ・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある ・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める ・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している ・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である ・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
・統計分析、最適化や時系列予測などの数理モデリング、機械学習などの理論面の理解と分析に基づいた課題解決や意思決定支援業務を2年程度経験していること ・クライアントワーク経験者
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
500万円〜1,300万円
01時間00分 休憩60分
09:00〜18:00
127日 内訳:完全週休2日制
最高: 20日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都港区
<教育制度・資格補助補足> ■SKILL-UP-AID:年額12万円まで、個人のスキルアップのために活用できる制度 ■BOOK-AID:業務に必要な書籍を全額会社が購入支援 ■メンター/1on1/各種オリエンテーション <その他補足> ■社員持株会制度 ■確定拠出年金 ■インフルエンザ予防接種無料 ■関東ITソフトウェア健康保険組合:保養所や提携している宿泊施設、スポーツ施設、レストラン、テーマパークなどを安価で利用可 ■肉会:社員同士のコミュニケーション促進を目的として、会社が食事代を補助 ■CLUB-AID:クラブ活動実施に伴う活動費について会社から補助 ■在宅勤務手当:毎月5000円 ■サバティカル休暇制度:勤続5年以上の方を対象とした、理由を問わない休職制度
当社は、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。 私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。
プライム市場
最終更新日:
1160~1490万
【配属組織名】 研究開発グループ Next Research 合成バイオプロジェクト 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立製作所は、次の社会からのバックキャストにより解くべき社会の本質的課題を見極め、産業構造に変化を引き起こす革新的なブレークスルー技術の創出に取り組んでいます。本プロジェクトは、持続可能な脱炭素・資源循環型社会の実現をめざし、生物の能力を活用した化学品製造(バイオものづくり)分野の研究開発を推進しています。特に、AIやデータ統合などデジタル技術と、計測・解析・制御などのプロセス技術を融合した「バイオ×デジタル」領域の技術開発を推進しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・バックキャスト型研究開発 https://rd.hitachi.co.jp/backcasting ・Carbon Transformation (関連分野) https://rd.hitachi.co.jp/backcasting_carbon_transformation ・Carbon Transformationに向けた合成バイオ技術 (関連分野) https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2025/01/19/index.html#toc-7 【募集背景】 脱炭素など環境意識の高まりを背景に、バイオものづくりは、石油依存からの転換を支える将来の化学品製造インフラとして期待されています。こうした背景のもと、本プロジェクトでは、バイオものづくりへの変革を支える日立の将来事業の創生に向けた研究開発をスタートしました。同分野における事業創生に向け、スピード感をもって研究開発を推進し、社会実装を牽引する研究者・研究リーダーを募集します。 【職務概要】 当社が新たに取り組む「バイオものづくり」領域において、インフォマティクスを活用した研究開発を推進するポジションです。 主担当研究者または研究リーダーとして、社内外の研究者と連携しながら研究テーマの立案から計画策定、技術開発や検証実験の実行、成果創出までをリードしていただきます。 分野動向の把握、研究戦略の策定、プロジェクトマネジメントなど、研究開発およびチーム運営全般を担う中核人材として期待しています。 【職務詳細】 以下の領域を中心に、バイオものづくりの高度化に資するデジタル技術の研究開発を担当いただきます。 <主な担当業務> ・生物機能の数理モデリング/シミュレーション技術の開発 - バイオ由来製品の培養・発酵プロセスの開発・最適化に向けた動的モデル構築・計算科学アプローチの導入 ・生物データ統合・管理基盤の構築 - マルチオミクスデータを含むバイオデータの統合解析環境の設計・構築 ・社内外研究者との共同研究の推進 ・研究プロジェクトの計画立案、進捗管理、成果報告 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・環境課題など社会課題解決に繋がる研究開発業務への取り組みを通じ、大きな社会価値の創出に貢献できます。 ・日立グループの未踏領域で、新事業創生に向けた研究開発というチャレンジングな業務に携わることができます。 ・バイオロジー、デジタル、計測・分析、メカトロニクス、サービス科学など、専門性の異なる研究者とともに、研究開発を行うため、自身の専門分野以外の知識・経験を広げながら、融合領域のキャリアを築くことができます。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて:20代から50代までの幅広い年齢層で、バイオロジー、デジタル、計測・分析、メカトロニクス、サービス科学など多様な研究バックグラウンドを持つ、約10名のチームです。 ②働き方について 国内外の連携先などへの出張があります。業務状況により、在宅勤務など柔軟な働き方の相談が可能です。
・バイオインフォマティクス、システム生物学、計算生物学など生物数理モデルに関する専門知識 ・マルチオミクスなど生物データ解析の専門知識 ・Pythonなどを用いたデータ解析や機械学習に関するプログラミングスキル ・TOEIC650点程度の英語力(技術文書の読み書き・メール利用に支障のないレベル)
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500~850万
【募集背景】 急成長中のLast Data Inc.では、マーケティング戦略を一層強化するため、新たなメンバーを迎え入れることとなりました。 今回は、新規集客チャネルとして、SNSの立ち上げを予定しております。 今後のあらゆる集客の軸となるSNSの立上げをしていただける方を募集しております。 【業務概要】 SNS運用や広告の最適化を担当いただきます。企画から運用実行、数値管理まで、全ての業務をお任せします。幅広い業務内容と大きな裁量の中で得られる経験は、今後のキャリアにおいて必ずプラスとなると確信しています。 【業務詳細】 ・求職者の集客に関わる企画立案、運用からマネタイズ設計、仮説検証まで一貫して担当 ・Instagram、TikTok、YouTube、X(Twitter)を活用したコンテンツ制作と運用 ・SNS広告の運用、効果測定を行い、データ分析に基づいた改善提案を実施し、広告のROIを最大化 ・ブランドイメージ強化のためのクリエイティブ制作とトレンドを反映したコンテンツ発信 ・ゆくゆくは、CMOとして組織拡大や経営戦略に携わっていただく予定です。採用活動や経営計画の立案・実行をお任せします。 【業務のやりがい】 1.0→1を体験し、希少価値の高いマーケターとして急成長ができる環境 ・代表直下のポジションで数億円規模の大規模プロジェクトのマーケティングを0→1で行うことができる。 ・マーケティングチームはまだ数名。チーム作りやルール作りなど、トップのビジネスパーソンとして必要なスキルが身に付く。 ・代表直下、経営に近いポジションで業務推進を行うことで、経営視点が身に付く。 2.チャレンジングな環境 今までも下記のようなプロジェクトを小数精鋭で進めてきました。 ・自社オウンドメディアを立ち上げプロジェクト。1年間で約400記事を出稿し、月間100万PVを達成。 ・転職市場の慢性課題を解決するためのアプリ開発プロジェクト ・大学教授監修のもと、これまでにないAI開発を行うプロジェクト etc.. 3.ともに高みを目指すメンバー ・一緒に働くメンバーは、大手外資や大手企業での事業推進経験のあるメンバーなど、スペシャリストが多く在籍。 ・起業を目指すメンバーが多く在籍し、当たり前の基準や視座の高い環境 ・事業の成功には、人間力が重要。負けず嫌いで、努力を惜しまない、素直で気遣いのできるメンバーのみを採用しています。 【サポート体制】 代表や事業責任者などと、壁打ちしながら、企画立案、実行をしていきます。OJT形式で学んでいきます。 業務内容の変更範囲:会社の定める業務の範囲 【所属:マーケティング部】 オープンポジション|新規企画×自社プロダクト|CMO候補|成長環境|圧倒的に稼げる
【応募必須条件】 ■事業会社のデータサイエンティストになりたいという意志をお持ちの方(未経験大歓迎)
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700~1200万
■募集背景 弊社は中期の事業戦略のテーマとして、継続的な新規事業創出やM&Aの活用を掲げております。 そうした中で、社長直下にてAIを活用した新規事業を立ち上げております。 この新規事業は組織固有のオンボーディングを仕組み化し、マネジメントを変革するAIサービス「Onboard AI」です。 現在プロダクトの本格展開フェーズに入っています。設計からビジュアルアウトプットまで、プロダクトを本気で作るためのプロが必要です。 戦略立案から自ら手を動かしアウトプット制作まで、プロダクトデザイナーとしてお任せしたいと考えております。 ■業務内容 リードデザイナーとして、プロダクトのグロースに必要なデザイン全般をお任せできる方を探しています。 以下業務を想定していますが、立ち上げフェーズのため様々な業務に携わっていただきます。 ・プロダクトの情報設計、UI/UXデザイン ・新機能の企画、市場調査、ユーザーリサーチ ・マーケティング向けのデザイン全般 ■「Onboard AI」が解決する課題 多くの組織では、マネージャーが「教える(基礎知識の伝達)」業務に追われ、本来注力すべき「育てる(対話やキャリア支援)」業務に時間を割けていない現状があります。 「Onboard AI」は、生成AIが組織固有の暗黙知を含めた教育を代替し、メンバー一人ひとりに最適化された実践練習(疑似ロールプレイング等)を提供することで、マネージャーの負担を軽減し、企業の「組織力」そのものを強化します。 ■開発環境 デザインツール:Adobe Creative Cloud、Figma コミュニケーション:Slack、Notion その他、Cursor や Codex、 Claude Code など AI ツールを積極的に導入・活用中
【必須(MUST)】 ・事業会社でのWebプロダクトのUI/UXデザイン経験(3年以上) ・FigmaやAdobe Creative Cloudなどの利用経験 ・インハウスのプロダクト組織における実務経験 ・異なるチームや職種をまたいだコミュニケーション能力 ・日本語でのコミュニケーション能力 【歓迎(WANT)】 ・新規プロダクトのデザインをリードした経験 ・デザイン組織のマネジメント経験 ・グラフィック・LP・広告バナーなどの制作・ディレクション経験 【求める人物像】 ・主体性をもって行動し、デザイン業務をリードできる方 ・関係者と自ら率先して円滑なコミュニケーションができる方 ・経営視点や顧客視点を持って業務に取り組める方
採用プラットフォーム: ・即戦力人材と企業をつなぐ転職サイト「ビズリーチ」 ・OB/OG訪問ネットワークサービス「ビズリーチ・キャンパス」 人財活用プラットフォーム: ・社内スカウトで人材流出を防ぐ 社内版ビズリーチ by HRMOS ・人財活用システム HRMOSタレントマネジメント ・採用管理システム HRMOS採用 ・勤怠管理システム HRMOS勤怠 ・経費精算システム HRMOS経費 ・労務・給与システム HRMOS労務給与
1000~1500万
□基本情報 ■仕事概要: ■ナウキャストとは ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。 クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。 ■ナウキャストが提供しているサービス - POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」 - JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」 - 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」 - HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」 - 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ - データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス - 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス ■「Snowflake Data Superhero」が在籍する技術環境 弊社には、2026年度世界でわずか128名、日本国内では15名のみが選出されたSnowflake公式認定の技術リーダー「Snowflake Data Superhero」が、VP of Data & AIとして技術戦略をリードしています。 ・世界水準の技術力と知見: 全世界のデータ専門家の中から128名しか選ばれない、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが弊社のデータ戦略をリードしています。 ・知見を共有するカルチャー: 「Snowflake Data Superhero」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。 こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は弊社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。 ・個人の挑戦を尊重し、支援する組織: 私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。 技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。 ■募集する背景 ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定サポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。 2024年には新たに商業不動産向けのデータ活用・DXを支援するユニットやクライアント向けにデータ基盤構築開発や、生成AIの導入等を支援する事業が発足し さらにアクセルを踏み込むフェーズとなりました。 その中でもデータエンジニアはナウキャストの中で非常に重要な役割を担っており、事業の根源であるデータを扱い、社内だけではなく社外向けプロダクトの開発や加工/分析等も行っております。 実際、社員の半数以上がデータエンジニアの構成となっており、データエンジニアが主役となり、事業の成長を支えております。 ■業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ・事業の推進活動 ・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング ■事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/
■必須スキル: [データエンジニアリング] ※以下すべての経験5年以上 ・チームでのシステム開発・運用経験 ・Pythonを用いた開発・運用経験 ・クラウドインフラ開発・運用経験 ・データ分析基盤の構築・運用経験 [インフラ管理] ・Terraform等のIaCツールを用いて、AWS等のパブリッククラウドのリソースを構築・管理することができる ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験 [その他] ・Snowflakeの利用経験 ・BIツールの運用、構築経験 ■歓迎スキル: ・組織立ち上げ経験 ・チームマネジメント経験 ■求める人物像: ・顧客志向で開発ができる ・人を巻き込み物事を推進できる 何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。 自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。 ・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。 学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。 ・泥臭く細部にこだわることができる きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
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650~1200万
■仕事についての詳細: 「募集背景」 DMM は日本でも有数のデータに基づいた意思決定・施策提案に情熱を燃やしている会社です。 商いを大事にする精神を失わず、データから的確な打ち手を取っていくことが全社的に求められています。 しかしながら、それらをリードするデータサイエンティストが十分在籍しているかと言えば、そうではありません。 データの可能性を信じており、またそれを通じて、社会に価値を提案できるようなデータサイエンティストを我々は求めています。 「事業概要」 我々は、膨大なデータをDMMの強力な競争力へと変え、売上・利益の最大化を通じて直接的な事業貢献を目指すプロフェッショナル集団です。 特に、ユーザー体験を左右する「検索・レコメンド」をデータサイエンスの最重要課題と位置づけ、以下の点に注力しています。 一つは、仮説立案から実装、評価までの一気通貫したプロジェクト推進です。 DMMの多種多様な事業から生まれる膨大な行動ログを武器に、データサイエンティスト自らが課題を特定し、アルゴリズムの設計・実装からA/Bテストによる効果検証までを一貫して担います。単なる分析や実装に留まらず、高トラフィックな本番環境で自らの仮説を形にし、高速に改善ループを回せる環境がここにあります。 もう一つは、事業貢献を最大化させるための高度な技術選定と社会実装です。 セマンティック検索やランキング学習、リアルタイムレコメンドといった先端技術の中から、事業課題に最もインパクトを与える手法を自ら選定し、現場へ最適化して導入します。自ら選び抜いたロジックが、ダイレクトに事業KPIを動かし、多くのユーザー体験を変えていくことが、当グループで開発に携わる最大の醍醐味です。 「業務内容」 データサイエンスグループのメンバーと連携しながら、以下の業務を裁量を持って推進していただきます。 DMMが提供するサービスの中から、レコメンドエンジンや検索エンジンの改善によるビジネスインパクトが最大化するポイントを特定し、注力すべき領域の決定 事業課題に対し、高度な手法から最適な技術を選定し、オフライン/オンラインテストを通じて改善可能性を迅速に立証 検証されたロジックを本番環境へサービング、数百万人規模のユーザーに届けるための実装・最適化を行います。 リリース後のパフォーマンスを多角的に分析し、得られた示唆をもとに次の施策を立案。ビジネス価値を最大化させるための改善ループを自ら回し続けます。 「ポジションの魅力」 データサイエンスを直接的な「事業のエンジン」として機能させる、非常にエキサイティングで裁量の大きいポジションです。 特定サービスに深く入り込むことも、プラットフォーム横断で複数サービスへ価値を波及させることも可能であり、社内外に対して技術的なプレゼンスを大きく発揮できます。自らのロジックが年間で数億円規模の売上増に直結する、データサイエンティストとしてこれ以上ない手応えを実感できる環境です。 最新の技術を迅速に社会実装できるよう、基盤は極めてモダンです。GCP 環境に整備された開発環境では、エンジニアリングのストレスなく実験からデプロイまでをシームレスに行うことができます。 成果に対して真摯に向き合う文化ですが、孤立して結果を求められることはありません。上長やチームメンバーが個々の成果に強くコミットし、随時のディスカッションや徹底したサポートを通じて、目標達成までのプロセスを全力でバックアップします。高い専門性を持つ仲間と共に、確かな成長とビジネスインパクトの両立を目指せる環境です。
■【必須条件/歓迎条件】 ◯必須条件 ・SQLを使用したデータ分析の豊富な経験 ・大規模データの処理経験 ・機械学習プロダクトを本番にて開発・運用した経験 ・基本的な機械学習に関する知識(回帰・決定木系・DNNなど) ◯歓迎条件 ・基本的な商品推薦プロダクトに関する知識(検索エンジン・レコメンドエンジンなど) ・商品推薦プロダクトの継続的な品質改善及び技術選定 ・データドリブンな意思決定 ・マネジメント経験(職種問わず) ■【求める人物像】 ・課題に対して分析的なアプローチが行える方 ・仮説検証から効果測定までを高速で回すことを楽しめる方 ・自ら問いを立て、問いの質を上げるために粘り強く考え続けられる方 ・データサイエンスの可能性を信じている方
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800~1500万
Solafuneは、AIとデータ解析を武器に、行政・企業・国際機関が抱える社会課題の解決に挑むテクノロジーカンパニーです。プロジェクト領域の拡大に伴い、“研究〜実装まで一気通貫”でリードできるAIエンジニアを新たに迎えます。 最先端の技術を社会に届け、実装まで責任を持てる方を求めています。 行政・企業・国際機関の社会課題に対し、AIとデータ解析技術を用いて解決策を生み出すポジションです。画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、AIモデルの設計・開発・評価・運用、クラウド実装まで一貫して担当します。 研究チーム・プロダクトチーム・クライアントと連携し、最先端技術を実環境へ適用しながら社会実装を推進いただきます。 業務内容 ・画像処理・時系列予測・生成モデルなど、AIモデル全般の設計・開発・最適化 ・Python / PyTorch 等による深層学習モデルの実装・学習・評価 ・画像・数値・テキストなどのデータ前処理、特徴抽出、評価指標の設計 ・API化・MLOps・クラウド環境(AWS / GCP / Azure)での実装 ・PoC(技術検証)〜本番運用までのプロセスリード ・研究チームとの協働による新規アルゴリズムの検証・実装
・Pythonを用いたAI / MLモデル開発経験 ・PyTorch または TensorFlow による深層学習モデルの構築・学習経験 ・機械学習の基礎理論および評価方法への理解 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・英語での読み書き・会議の基本的なコミュニケーション能力
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390~600万
【職務内容】 顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。 昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。 ▼主な業務内容 ・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施 ・受講生の学習進捗管理、サポート ・受講生による応用プロジェクトの伴走支援 スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。 ・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 (求人ID:427739)
【必須】 ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験(経験年数不問) ・プレゼンテーションや人前で話すことが得意な方(講師、トレーナー経験不問) 【歓迎】 ・統計学、データサイエンス、プログラミングに関する講師経験 ・教育用マテリアルの作成経験 ・開発ツール・インフラに関する基礎知識(Linux、Git、GCP(AWS))
【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
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。
350~700万
■ 職務内容 お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 ・データクレンジングデータを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。 ・データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。 ・効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 ・データ基盤の構築・運用分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。 ・データを蓄積する保存場所(DWHなど)の設計、構築、実装作業を行います。 ・ビックデータの分析データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。 ・PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。 ・分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 ・分析結果の可視化Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 ・データサイエンス養成講座の運用企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 【環境】 ・開発言語:Python、R、SQL、他 ・使用ツール:Tableau、PowerBI、Snowflake、SAS、Azure、GCP、AWS ※上記は、業務に入られてから十分学んでいくことができます。
■ 必要な能力・経験 以下、いずれも必須 ・ITエンジニアのご経験が2年以上ある方(業界/領域不問) ・開発エンジニア、インフラエンジニア、データエンジニアなど ・データサイエンス・データ領域の自己学習をされてらしゃる方(実務経験不問)
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