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基本情報
| 事業内容 |
・ビッグデータ、人工知能、機械学習をはじめとするデータサイエンスに関わる教育・研修事業
・データサイエンティスト育成プログラムの運営 ・有料職業紹介 ・ビッグデータ、人工知能、機械学習に関する法人向け研修 ・ビッグデータ、人工知能、機械学習に関するコンサルティング さらに表示する |
|---|---|
| 設立年月日 | 2017年02月01日 |
| 代表者 | 代表取締役 堅田 洋資 |
| 資本金 | 16,100万円 |
| 企業HP | https://peopledot.co.jp/ |
| 従業員情報 | 19名 |
| 福利厚生 |
制度 <福利厚生制度> さらに表示する |
| 休日休暇 |
休日制度 日、シフトで定める日(週1日)、国民の祝日及びその他会社が休日と定めた日、年末年始休暇、年次有給休暇 さらに表示する |
| 手当 |
交通費
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代表的な開発環境
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職種
募集中求人
2
件
2026年04月19日
確認済み
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- 正社員
- 土日祝日休み
- 年間休日120日以上
- フレックス制
- 外国籍の方も活躍中
- BtoC向け
- BtoB向け
必須条件 ・戦略/財務/IT/総合コンサルティングファームでのコンサルティング業務経験(分野問わず1年以上) ・Python, Rを活用したデータ分析の経験(実務経験は問わない) ・マーケティング/SCM/財務といった領域、または自動車/製薬/エンターテイメントなど得意なインダストリーがある 特になし
想定年収 800~1,500万円
募集職種 データサイエンティスト
最寄り駅 東京メトロ半蔵門線 神保町駅
仕事内容 企業向けデータ人材育成サービスと連携しながら、企業のデータ活用に関する課題を解決するコンサルティングサービスのデリバリーをお任せします。 1. コンサルティングプロジェクトのデリバリー クライアント企業と密接にコミュニケーションを取りながら、プロジェクトの中心メンバーとして、受注したプロジェクトを自社のデータサイエンティストならびにクライアント企業とともに進めていきます。 プロジェクト体制によっては、自身でも分析作業、定例会向けの資料作成、レポーティング等も行います。 【主に当社に寄せられる課題の例】 ・データドリブンな企業文化への変革プロジェクト ・自社データを活用したマーケティングやオペレーション改善の支援 ・AIを活用した新規事業立ち上げ ・データ分析チームの立ち上げ ・AI関連スタートアップのM&Aに関わるデューデリジェンス 2. プロジェクトの営業活動のサポート 企業向けの研修を行なっているチームと連携しながら、顧客インタビューやワークショップ等を開催し、クライアント企業の課題を整理します。 そして、プロジェクトを提案する際の資料作成を行います。 3.(ご自身の適性や希望に応じて)コンテンツ企画・開発 コンサル事業で得た知見、ナレッジをメソッドとして昇華させて、スクールや法人研修で使用するコンテンツを作ります。
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- 正社員
- 土日祝日休み
- 年間休日120日以上
- 外国籍の方も活躍中
- BtoC向け
- BtoB向け
必須条件 ・PythonもしくはRを用いたデータ分析の経験(実務、学生時代の研究、プライベートでのプロジェクト問わず) ・統計学や機械学習の理論に関する理解 ※データ分析の実務経験は問いません ・ビジネスにおけるデータ活用に関する強い興味のある方
想定年収 450~800万円
募集職種 データサイエンティスト
最寄り駅 東京メトロ半蔵門線 神保町駅
仕事内容 データアナリストとしてクライアント先に常駐(案件によりリモートもあり)して、当社のビジネストランスレーター(コンサルタント)と連携しながらデータ分析業務を行います。 クライアント企業の事業を深く理解し、クライアント企業の意思決定を支援します。 【主なプロジェクト例】 1. クライアント企業の財務モデリング クライアント企業に常駐しながら、経営の見える化を推進していただきます。 現在は、基幹システムからデータをダウンロードしエクセルを用いた可視化を行なっていますが、プロジェクトに参画し、ダッシュボードの作成・経営課題を見つけるための分析を行なっていただきます。 2. クライアント企業のマーケティング支援 小売店のIDーPOSデータの分析を行いマーケティングの企画立案を行うプロジェクトに参画いただきます。 担当の業務としては、小売店のIDーPOSデータをSQLとBIツールを用いて可視化を行います。 そのデータ分析の結果をもとに、プロジェクト参加者でマーケティングの企画立案を行います。 3. 倉庫の需要予測プロジェクト 倉庫コスト削減プロジェクトに参画いただきます。 倉庫のコスト削減を目標に、倉庫から出荷する物量を予測するモデルの作成をお任せいたします。 Pythonを用いて、出荷量の予測を行っていただきます。
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