データサイエンティスト(フレックス/一部リモート可/年収~1200万円)
900~1200万
株式会社クリーク・アンド・リバー社
東京都港区
900~1200万
株式会社クリーク・アンド・リバー社
東京都港区
リサーチ/分析データサイエンティスト
データアナリスト
クライアントから頂く、データマーケティングにおけるご相談に対し、課題のヒアリング、分析、開発に携わっていただきます。 【業務詳細】■顧客の課題把握、要件定義■プロジェクトマネジメント ■データ解析、レポート集計、分析結果に基づいた施策の実行 【対象領域】 ■ウェブ解析(Googleアナリティクス、Adobe Analytics等) ■BI:Tableau、Power BI等 ■DB:AWS、GCP、Treasure Data ■統計分析:R、SPSS、Python、STATA等
【必須】■データ分析のご経験 ■SQLを使用してデータ抽出を行った経験 ■AWSやGCPなどのクラウドデータベースに関する知見 【歓迎】 ■BIツールのダッシュボード開発のご経験 ■データマート構築のご経験 ■チームマネジメントのご経験 ■プロジェクトマネージャーのご経験がある方
高校、専修、短大、高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
900万円~1,200万円 月給制 月給 750,000円~ 月給¥750,000~ 基本給¥655,000~ 固定残業代¥95,000~を含む/月
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
有 コアタイム 有 (コアタイム:有 11:00~16:00)
有
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:30.0時間/月
年間125日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社半年経過時点10日 最高付与日数20日
その他(年末年始休暇、夏季休暇、GW、慶弔休暇)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
・標準就業時間9:30~18:30 ※毎月第一月曜日(休日の場合は翌営業日)のみ9:00始業 【実績一例】 ■自動車メーカー様:サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築 ■B2B企業様:サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務 ※従事すべき業務内容の変更の範囲:会社の定める業務
ビジネス・エクスペリエンス・グループ
当面無
東京都港区新橋4-1-1 新虎通りCORE
都営地下鉄都営三田線内幸町駅 徒歩5分 JR山手線新橋駅 徒歩6分 東京メトロ銀座線新橋駅 徒歩6分
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
※就業場所の変更範囲:都内のクライアント企業への常駐の可能性あり
在宅勤務(全従業員利用可) 時短制度(一部従業員利用可) 資格取得支援制度(一部従業員利用可) 研修支援制度(一部従業員利用可) 継続雇用制度(再雇用)(全従業員利用可)
無
無
通勤手当、在宅勤務手当、選択制確定拠出年金制度、社員持株会制度、定期健康診断、専門性強化支援制度 等
【制度補足】 制度の適用条件は、職種・所属部署・役職やその他個別事情により異なる場合があります。 ・服装:オフィスカジュアル ・在宅勤務:相談の上在宅勤務は可能です。全社的には週に2~3日在宅勤務をしている状況となります。 ※入社初期は出社いただく可能性がございます。
1名
3~4回
筆記試験:無
【プライム市場上場】2023年2月期、売上高・営業利益ともに過去最高を更新。「プロフェッショナルの生涯価値の向上」「クライアントの価値創造への貢献」を軸に事業を展開。新規事業も積極的にチャレンジする社風で成長を続けています!
《株式会社クリーク・アンド・リバー社について》 ■1990年に設立。クリエイター・エージェンシーのパイオニアとして、TV/映像、WEB、広告/出版、ゲーム、SP/イベント、電子書籍等の分野で活躍するプロフェッショナルとパートナー・プロダクションをつなぎ成長を続けてきました。 現在はクリエイティブ領域のみならず、メディカルヘルスケア、コンピューターサイエンス、ライフサイエンス、コンストラクション、経営支援等、18分野まで広がり、プロフェッショナル・ネットワークは320,400人、クライアントは41,520社となりました。今後もプロフェッショナルの知見を活かし、新たなる未来の構築に挑んでいきます。
〒105-0004 東京都港区新橋四丁目1番1号新虎通りCORE
■大阪支社 ■名古屋オフィス/名古屋開発スタジオ ■札幌オフィス ■九州オフィス ■仙台オフィス
■エージェンシー事業(派遣・紹介)■プロデュース業務(請負・アウトソーシング)■ライツマネジメント事業(知的財産)■教育事業
■(株)メディカル・プリンシプル社■(株)リーディング・エッジ社■(株)C&Rリーガル・エージェンシー社■ジャスネットコミュニケーションズ(株) 他27社
プライム市場
(株)シー・アンド・アール 28.1% 井川 幸広 8.7% 株式会社日本カストディ銀行(信託口) 9.0%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2023年02月 | 44,121百万円 | 4,002百万円 |
| 前期 | 2024年02月 | 49,800百万円 | 4,137百万円 |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
最終更新日:
600~800万
【職務内容】 AI導入プロジェクトの推進・改善を行います。 カスタマーセンター業務へのAI・DX施策の企画・実行を行います。 新しい業務プロセスや仕組みの設計、改善を行うとともに、 外部パートナーやベンダーとの協業による技術導入を行います。 社内チームとの連携による運用ルール策定・効果測定、 BPOならではの多様なクライアント業務に対応した施策検討、 顧客対応の効率化・正確性向上施策の推進を行います。 【具体的には】 ・ 現行のAI導入プロジェクトの推進・改善 ・ カスタマーセンター業務へのAI・DX施策の企画・実行 ・ 新しい業務プロセスや仕組みの設計、改善 ・ 外部パートナーやベンダーとの協業による技術導入 ・ 社内チームとの連携による運用ルール策定・効果測定 ・ BPOならではの多様なクライアント業務に対応した施策検討 ・ 顧客対応の効率化・正確性向上施策の推進(求人ID:381313)
【必須】 ・ AIやデータを活用した業務改善・DX施策の企画・推進経験(複数社での経験が望ましい) ・ 複数関係者やチームを巻き込み、課題解決や改善を推進した経験 ・ データやシステムを活用した業務効率化や改善経験 【歓迎】 ・ AI、RPA、チャットボットなどの導入・運用経験 ・ DX推進、業務改革プロジェクトの企画・実行経験 ・ BPOやコールセンター業務を含む幅広い業務理解や改善経験 ・ AIスタートアップやツール開発経験など、技術理解が深い方
インターネットの健全な運営・活性化に貢献するため、投稿監視(ネットパトロール)やカスタマーサポート、広告審査代行、コンサルティングなど、多岐にわたるサービスを提供している会社です。 具体的には、ブログやSNSの企画コンサルティング、リアルタイム投稿監視、ゲームのユーザーサポート、風評調査、コミュニティサイトの運営代行などを手掛けています。AIやセキュリティに関するソリューション提供やデバック事業も展開し、多様な顧客ニーズに対応しています。
450~1600万
本ポジションは、デジタルトランスフォーメーション(DX)に必須となる生成AI・データ利活用に関する事業拡大に携わっていただきます。 生成AI活用における上流企画、・AI活用のご支援・データ分析基盤の導入、データ分析、ビッグデータ、プロセスマイニングなどに従事いただきます。
■必須: 【下記いずれかのご経験】 ・SQLを用いた業務経験やプログラミング言語を使用した開発経験 ・データ利活用に関連する業務のご経験 ・Java, Pythonのいずれか実務3年以上 ・組織管理のご経験やクラウドインフラ構築経験
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500~1000万
■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。 全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、 データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 特に、データアナリストについては「ビジネス」と「データ」を繋ぐ役割として幅広い役割を担っており、 データに基づいた意思決定を加速させるだけでなく、戦略的なデータ分析環境の整備や機械学習・LLM技術を活用したサービス開発など、「攻め」のデータ活用を推進しています。 今後、ビジネス全体の成長力をデータの力で押し上げていくための核となるデータアナリストの採用にチカラを入れています。 ※「仕事内容」に記載した複数の事業部門でアナリストの採用を行っており、配属先は適正とご志向に応じて、面接の過程で擦り合わせさせていただきます。 ■具体的な業務内容 ・事業課題の特定やサービス/オペレーション改善のための分析 ・KPI等のモニタリング環境の整備・構築 ・A/Bテストなどの施策の効果検証 ・データ環境の整備(データマートやDWHの構築、データ環境の移行) ・データやクエリの品質管理 ・機械学習やLLM技術を用いたモデル開発/PoCの推進 ・データ関連のプロジェクトマネジメント(Webサービスの実装、BizOps改善) ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※データサイエンティスト、データエンジニアと協働しながら仕事をしていただきます。 (求人ID:383334)
【必須】 ・ データベースやDWHなどデータ基盤に関する基本的な知識 ・ SQLやPythonを使用した分析を通して事業課題の特定や解決をしたご経験 ・ 自ら課題を設定し、仮説検証のサイクルを回して成果に繋げたご経験 ・ 3年以上のビジネス実務経験 【歓迎】 以下のいずれかの業務内容について、およそ1年以上の経験を有している方 ・ Looker、LookerStudio、TableauなどBIツールを利用した業務の経験 ・ A/BテストなどWebサービスの効果検証に関わる業務の経験 ・ データベース、DWHなどを構築・運用した経験 ・ 機械学習やLLMを活用したプロジェクトマネジメントの経験 ・ 5名以上のマネジメントをされたご経験
展開しているサービスは、4つです。 ・「Findy」: ハイスキルなエンジニアのプレミアム転職サービス ・「Findy Freelance」: フリーランス・副業エンジニア向け単価保証型の案件紹介サービス ・「Findy Team+」: エンジニア組織の生産性向上を支援するSaaS ・「Findy Global」:国内外に居住の外国人エンジニアと企業のマッチングサービス 【シリーズCラウンドで15億円の資金調達を実施。累計調達額は25億円を突破】
400~600万
実務経験の浅い方は、入社後最大2ヵ月程 座学研修を実施し、 データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。 ※今までのご経験により、研修期間は異なります 微経験からスタートした社員も多くおり、 今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。 <入社後の流れ> ご入社 ↓ 1日目|人事オリエンテーション ↓ 2日目|データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月) ↓ PJ・業務アサイン <研修内容> 座学研修後、スキルに応じた業務からスタート。 その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。 ・ Big Query (SQL) 研修 - アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成 ・Tableau研修 - 実務を想定した、ダッシュボードの作成 ・Python研修 - データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習 ・ 統計研修 - 基本的な統計知識の理解 ・データ分析研修 - コンサル型データ分析のロールプレイ学習 - CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析 - KPIの可視化とデータ分析 <実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載> ・データの加工/集計/抽出 ・データ分析設計/実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計/構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用/整備 ・データパイプラインの設計/構築 ・データPF・DWH・DMの設計/構築 など ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など <詳細PJT 一部> ■例1 スマホアプリ利用促進施策の分析業務 施策立案をサポートする示唆出し 1.基礎分析(データを可視化) RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化 使用ツール:BigQuery、Looker Studio 2.予測モデル ロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める 時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測 使用ツール:Python(scikit-learnなど) 3.レコメンドアルゴリズム 協調フィルタリング、バンディット等 使用ツール:Python(scikit-learn、Scratchなど) ■例2 ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与 1.カスタマーデータ統合 Google Analytics:Web行動データ Adjust:アプリ行動データ EC Orange:ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築 2.BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る 3.CRM施策最適化 データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援 獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ▼この仕事の魅力 ・小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。 ・大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。 ▼使用言語・ツールなど ・言語:SQL, Python, R ほか ・OS:Windows, Mac OS, Linux ほか ・クラウド環境:Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure ・DB・DP例:BigQuery, Redshift, Snowflake, Databricks, Tr
▼必須スキル ・IT業界での就業経験(2年以上) ▼以下いずれか必須(1年以上) ・システム開発(Python、Java、React) ・データ抽出 or 分析経験 ・データ構築経験 ▼歓迎スキル・経験 ・SQLを用いたデータ業務経験 ・デジタルマーケティング領域における分析・ウェブ解析経験 (GoogleAnalytics, Adobe Analytics ほか) ・データ分析のためのデータ準備やマート設計の経験 ・定量データを用いたデータ分析・レポーティング経験 ・BigQuery・Amazon Redshift などを用いたビッグデータハンドリング業務のご経験 ・Power BI や Tableau におけるダッシュボード構築経験 ・DWH・データ基盤構築・データマートの設計・開発経験 ・GoogleCloudPlatform (GCP) / Amazon Web Services (AWS) / Microsoft Azure いずれかのクラウドサービス・各種DP (データプラットフォーム) に関する導入・開発・実務経験 ・DB (データベース)・ネットワーク・権限管理に関する技術知識・開発経験 ・特定の業界におけるビジネス知識 (ビジネスモデル理解など)
-
450~600万
■KPI分析、レポーティング、施策検証を中心とした分析業務。 【具体的にお任せする業務内容一例】■KPI管理■BIダッシュボード構築■施策効果検証■SQLクエリ作成★マーケ/営業/開発と密連携
【必須】■データ分析実務経験■SQLスキル【歓迎】■BIツール使用経験■統計知識 【こんな方におすすめ】■施策に紐づく分析をしたい方■事業部と近い距離で分析したい方
■新車・中古車、パーツ・用品等をはじめとしたモビリティ関連情報、 ならびに生活関連情報サービスの提供
600~1100万
■新規データ企画・獲得推進: ・新規データを定義し、収集戦略を企画・立案し、関連部門と連携しつつデータ獲得プロジェクトを推進 ■顧客データ分析: ・分析結果に基づく、施策効果検証やCRM戦略立案 ■レポーティングと可視化: ・BIツールを用いたダッシュボードの設計・構築や経営層や事業部門に向けたレポーティングと示唆の提供 ■分析基盤の活用と改善: ・データマートの要件定義や、データクオリティ向上のための活動への参画
■経験: ・事業会社またはコンサルティングファームにおけるデータ分析の実務経験(3年以上) ・SQLを用いた、データベースからのデータ抽出・集計・加工の実務経験 ・PythonまたはRを用いたデータハンドリングおよび統計解析の経験 ・Tableau, Looker (Google Cloud), Power BI等のBIツールを利用したデータ可視化・ダッシュボード作成経験 ■スキル・知識: ・統計解析に関する基本的な知識(記述統計、仮説検定、回帰分析など) ・ビジネス課題をデータ分析の要件に落とし込み、必要なデータを定義できる能力 ・データ分析結果からビジネス上の課題や示唆を抽出し、論理的に説明・提案する能力 ・関連部署と円滑に連携し、プロジェクトを推進できる高いコミュニケーション能力 ・情報に基づく客観的な姿勢を重視し、相手に伝え、対話し、アクションを引き出す能力
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800~1200万
データ戦略部におけるデータアナリストを募集しております。 データ分析のアウトプットは、さまざまなマーケティング施策や、経営層の意思決定等、多方面で活用されます。 DMM.comのあらゆるサービスのデータ分析を担当してくださる方を募集しております。 以下のような業務を、周囲のサポートのもと、主担当として行います。 自らデータ分析を行い、事業部の現場リーダー(PO/GL)とのディスカッションを通じ、実行可能な施策まで落とし込みます。 問題設定、仮説立案、分析設計、分析実行、施策提案、効果測定まで一気通貫でプロジェクトに携わっていただきます。 ・改善対象のKPIについての仮説立案 ・仮説の正誤判定のための分析設計 ・分析設計に従った分析実行 ・分析結果を踏まえての施策提案 ・施策の効果測定方法立案 ・実行が終わった施策の効果測定支援 サービス例:DMM TV、DMM ブックス、DMMオンラインクリニック、DMMオンクレなど
・SQLを使用したデータ分析の経験 ・RやPythonなどのプログラミング言語を使用したデータ分析の経験 ・自らビジネス上の問題を設定して、問題解決した経験 ・事業・サービス・プロダクトに対して一定品質以上のKPIツリーを作るスキル 【ミドル級以上】データ分析に基づいて意思決定支援もしくは施策立案した経験
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~1200万
仕事概要 GO Inc.の各種モビリティサービスを通じて発生した交通情報ビッグデータの活用を通じて、身近な交通を劇的に進化させるための仮説構築からデータ収集・分析・可視化・自動化などのデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータについての戦略立案までをお任せします。 データ分析により、モビリティサービスの利用者と運び手への理解を深め、需要と供給に影響を与える施策を評価し、不確実性を適切に取り扱うことで事業の未来を予測する中心的な役割です。身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 業務内容 ・データドリブンなアプローチで、曖昧で困難なビジネス課題を解決する ・事業部門とのコミュニケーションにより、仮説を立て、分析の方向性を決める ・モデリング、分析、実験、シミュレーションなどのデータサイエンスの手法を実行する ・事業部門に分析内容を共有し、事業の方向性に対する決断をサポートする 募集背景 GO Inc.ではタクシーアプリ『GO』を中心に、モビリティ業界のデジタル化を推し進めています。 そのためには、モビリティを利用するユーザだけではなく、運行責任を負う事業者、実際に運転をするドライバー、法整備を進める政府・中央官公庁、課題に直面する地方自治体など、様々な関係者とともに、モビリティのあるべき姿を考え、そして実行に移していく必要があります。 決められた正解も無い中で、戦略レベルで何を描くべきか、戦術レベルで実行したことが効果があったのかについて、真正面から考えられるような分析スキルやビジネススキルを持った仲間を集めることが急務となっています。 解決したい課題 ・長期的なユーザ行動のモデリングと推定 ・売上とコストをユーザレベルで管理するユニットエコノミクスの健全性評価と改善パラメータの推定 ・供給力不足に対する施策の効果量シミュレーション ・場所、時間帯、天候、タクシー利用意向などを考慮した顧客体験と継続・離脱の関係を明らかにする 本ポジションの魅力 ビジネス意志決定者と直接コミュニケーションを取りながら、自分の分析結果を使って、会社の根幹に関わる意思決定や製品の変化に携わることができます。 開発環境 プログラミング言語:Python、R ライブラリ:pandas、statsmodels、lightgbm、pymc、econml、dowhy データベース:BigQuery 可視化:plotly、Kepler.gl、Looker 所属組織 AI技術開発部分析グループは4名体制です。 Lookerでの集計・可視化などの分析依頼については、プロダクトマネジメント本部 データインテリジェンス部が対応しています。 プロジェクトベースで進めたい新規機能案件や、シミュレーション、モデリングを伴う案件は、分析グループが担当し、事業責任者や渉外、マーケなどの担当者と一緒にプロジェクトベースで進行します。プロジェクトスケジュールは定式化されてはいないため、内容に応じてスケジュール調整しながら行っています。 また、分析グループでは「統計的因果推論」の技術に注目し、週1回の勉強会で積極的に知識のアップデートを図るなど、自己研鑽を欠かさないようにしています。
応募資格 ■必須の経験/能力 以下すべての要件を満たす方 ・回帰・分類・クラスタリング手法を使用した分析業務の実務経験 ・SQL・Python・R 等を用いたアドホック分析・モデル作成・データ処理バッチの開発・運用の経験 ・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識 ■望ましい経験/能力 ・ユーザ定義関数やパフォーマンスチューニングなどの高度なSQLの利用経験 ・ABテストなどの効果検証の実務経験 ・機械学習を用いた静的データ・時系列データの予測・判定・分類システムの実務導入経験 ・ベイズモデリングや統計的因果推論など、不確実性や因果関係をモデル化する手法の実務経験 ・Tableau・Looker などBIツールの利用経験 ・マーケティング・営業・事業企画など非システム系部門に対する分析業務の実務経験 ・事業戦略立案に携わった経験 ■求める人物像 ・モビリティ領域の進化や社会貢献に共感し、技術だけではなくサービスそのものにコミット出来る方 ・「広い視野」と「長い視点」と「柔軟性」を持って自ら行動できる方 ・継続的に求められるスキル向上に努められる方 ・相手を尊重したコミュニケーションを取れる方
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780~1800万
【開催スケジュール】2025年11月29日(土) 9:00-19:00 12月14日(日) 9:00-19:00 【募集背景】 お願いしたいことは、「エンタープライズ企業向けにプロダクトを用いたソリューションの設計から開発・デリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それは事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 幅広いスキルが求められますし、動かすものが大きい、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 【職務内容】 点在するデータ・経験を資産化し、新たな価値を創出する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を用いて、製造業のエンタープライズ企業に新しいソリューションを企画・提案・開発・デリバリするポジションです。エンタープライズ企業の経営課題や事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど様々な手法を用いて解決する役割をお任せします。ターゲットは、製造業の経営層・営業・技術/設計・調達・製造・サービス部門など全社に渡ります。CxOや部門責任者などのカウンターパートに対し、テクノロジーパートナーの立ち位置で事業を推進していただくことを期待しています。 【具体的には】 顧客の経営課題、事業課題のヒアリング 課題を解決するソリューションの提案 ソリューションの開発とデリバリ ソリューションのオファリング化と横展開 ソリューションをフックにした勝ち筋整理と戦略への適用(求人ID:383859)
【必須】 ・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を用いたデータベース操作経験 ・データ可視化ツール(Tableau、 Power BIなど)の使用経験 ・ビジネスレベルの日本語能力 ・チームでの協働経験
『CADDi』は、製造現場で扱われる図面をアップロードすると、部品の製造原価を自動的に算出し見積もりを提示。 受注が成立すれば、最適な加工工場に発注するという仕組みです。 裏側には、全国の約100の協力加工会社(町工場)の原価テーブルや得意分野といった情報データベースがあるので、 相見積もりを取ることなく確定発注が行えます。
~1200万
■仕事についての詳細: GOについて 仕事概要 配車アプリ『GO』(https://go.goinc.jp/)やDRIVE CHART事業(https://drive-chart.com/)を支えるデータサイエンティストとして、タクシー需要共有予測や危険運転行動検知などの機械学習モデル・アルゴリズム構築に関わる要件定義、仕様策定、データ分析、データ前処理、AIサービス実装、精度改善など、予測モデルを実サービスに適用するために必要な幅広い業務に携わっていただきます。フットワーク軽く様々な課題解決を実行できる方をお待ちしています。 ■本ポジションは、 ・AI技術開発部 アルゴリズムグループ ・AI技術開発部 データサイエンスグループ どちらかの配属を想定しています。 業務内容 ・事業部門または顧客とのコミュニケーションによる、予測モデル・アルゴリズムの要件定義、設計 ・多様なデータソースを元に、機械学習を中心とした予測モデル・アルゴリズムの構築、精度改善 ・実サービスへの予測モデル・アルゴリズム組み込み実装とその継続改善、モニタリング 募集背景 アルゴリズムグループ タクシーアプリ『GO』では、革新的なアプローチとデータドリブンな意思決定に注力しており、成長戦略の一環としてデータサイエンスチームを強化することが重要です。 データに基づくイノベーションを推進し、より一層優れたモビリティサービスを一緒に作っていく仲間を募集しています。 データサイエンスグループ 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は、機械学習技術を駆使した交通事故削減支援サービスです。 危険な運転行動を検出・分析した結果をドライバー様に提示することで、安全運転への行動変容を促進します。 データサイエンティストは、車両に取り付けられたセンサ、カメラのデータから危険な運転行動を検知するモデルの開発・運用を行います。検知モデルの精度を改善するだけに留まらず、高速化、コスト削減にも取り組みます。 また、新機能のためのモデル開発も行います。 一緒に世の中を安全にするために活躍してくれるデータサイエンティストの仲間をお待ちしています。 解決したい課題 アルゴリズムグループ 顧客満足度の向上やドライバーの収益最大化などの様々な課題に直面しています。 データサイエンススキルを駆使して、配車システムの効率化のためのアルゴリズム開発や、施策の効果検証を担当します。 データサイエンスグループ 交通事故という社会課題を解決する一助を担います。普段の危険な運転行動をAI技術で検出することでユーザーであるドライバー様に危険な運転を反省し減らしてもらうことで運転行動を安全に変容してもらうことを目指します。 本業務を通じて得られる経験 ・実験だけで終わらず、泥臭い作業も含め、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、運用する経験 ・累計数億kmを超える走行データから得られるGPS/加速度/ジャイロなどのセンサーデータや、数十万枚を超える画像データなどを用いて学習された画像認識モデルの推論結果を始め、多様なデータを活用する経験 ・サービス要件を満たしつつ技術的に解決可能な問題設定を行い、サービス実装まで自ら推進する経験 開発環境 プログラミング言語:Python ライブラリ:pandas, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow, PyTorch データベース:BigQuery, Aurora(MySQL) 可視化:Redash, Kepler.gl, Plotly 所属組織 ■アルゴリズムグループ:8名 事業部、PdM、エンジニアなどの担当者と連携しながら、課題発見や施策検討を行い、実サービスにおいて必要な機能追加や改善を推進します。 ■データサイエンスグループ:7名 AIドラレコサービス『DRIVE CHART』の危険運転行動を検出する予測モデルの構築、運用を担っています。機械学習をサービスに実応用することを一番大事にしており、データと向き合い予測モデルの構築、改善を行っています。
応募資格 ■必須の経験・能力 以下すべての要件を満たす方 ・Pythonを用いたデータ分析経験(他の言語も応相談) ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験 ・機械学習を用いた実務経験 ・SQLを用いたデータベース利用経験 ・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験 ・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識 ■望ましい経験/能力 ・実サービスにて継続的に機械学習/ルールベースロジックを用いた予測モデルを適用した経験 ・scikit-learn、各種勾配ブースティング系ライブラリ、各種Deep Learning frameworkなどを用いた予測モデル構築実務経験 ・数理最適化、探索アルゴリズム、強化学習などを実用システム向けに実装した経験 ・大規模データを扱った業務経験 ・センサデータまたは時系列データの分析経験 ・Kaggleをはじめとした分析コンペティションのメダル獲得経験 ・AWSやGCPなどのクラウドを利用した機械学習システム開発経験 ・Linux 環境を利用した予測モデル構築経験 ・開発プロジェクトにおけるマネジメント経験
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