データサイエンティスト Pythonの求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア(6ページ目)
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Python データサイエンティストの求人・転職情報一覧
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必須条件 ・研究員／ポストドクターの経験を含めIT経験が1年以上（言語種類は不問） ・AI（画像認識・データサイエンス）に関する技術要素の経験1年以上（PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn、OpenCVなど） ・素直で謙虚で元気に仕事に取り組める方 ・能動的でチームワークを重んじる方
想定年収 400～1,600万円
募集職種 最寄り駅 品川駅 (東京都)
会社概要 【業務詳細】 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用に携わっていただきます。 【具体的な仕事内容】 ・画像を活用したDeep Learning アルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装したシステムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) 【仕事の特色】 ＜配属予定チーム＞ クライアント・システム開発事業部 ■配属予定部署の特色・PR 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)、医療機器、FA、通信、金融、物流、小売り、デジタルカメラなど、組込み機器やIoT、Webシステムなど様々なソフトウェア開発を受託しており、言語やOS、業務知識の幅を広げることが可能です。 また、一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。 客先常駐でも持ち帰りでも、Ｓｋｙ株式会社のチームの一員として参画いただきますので、未経験の領域も上司や仲間がサポートします。 ＜技術に対する魅力＞ ■活かせるスキル／身につくスキル ・自動車／医療／FA／物流／マーケなどでAIを用いるシステムの業務知識 ・画像認識、OpenCV、機械学習、深層学習、Python、IoT(Edge、Server、WebUI、スマホアプリ、Cloud)などの開発技術 ・要求分析、顧客折衝、チームマネジメント
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- 研修制度・勉強会充実
必須条件 ＜データサイエンティスト＞ ・データ分析経験のある方(データ作成、モデル構築、統計ツール/ライブラリの使用経験) ・統計解析手法に関する知識(相関、クラスタ・セグメント、回帰、決定木、テキストマイニング等) ＜データ基盤エンジニアリング＞ ・クラウド環境での開発、システム構築経験（AWS, GCP, Azure）と基本的な機能理解と操作・管理知識 ・クラウドデータベース基盤の構築に携わった経験のある方（Snowflake、Databriks、Google Big Query等） ・大規模データを対象としたデータ分析基盤、機械学習基盤の設計、構築・運用経験 ・データパイプライン・ETLの構築`運用経験（Apache Spark, AirFlow, etc.） ＜共通＞ ・分析・開発内容などを平易な言葉で分かりやすく伝えるコミュニケーションスキル (分析・開発の専門ではない他部署のメンバーとのやりとりが多いため)
想定年収 365～979万円
募集職種 最寄り駅 中野駅 (東京都)
会社概要 <データサイエンティスト> データ分析・企画・開発に幅広く携わっていただきます。 ＜データ基盤エンジニア＞ 効率的なデータ処理と、統合データ基盤の整備・構築にむけて、企画、設計、開発に幅広く携わっていただきます。 【仕事の特色】 ■部門/部署の役割 エポスカードを中心に、丸井店舗・ECでの購入データ等のビッグデータ分析を行い、施策立案から結果分析までのサポートを実施しています。 また、エポスカードのデータベースや分析・マーケティングツールの保守・管理も行っており、システム開発にも携わっています。 今後は、新たな分析ツールの導入やエポス・丸井・ECの統合データ基盤の構築、分析人材の教育など、丸井グループ全社員の「データ民主化」に向けてあらゆる方面から取り組んでいきます。 ■環境 ・開発環境:Oracle、DB2、Linux ・開発言語:Java、SQL、Python、R、 ・使用ソフト:MicroStrategy、SPSS、PowerCenter、Google Big Query、Google Analytics、Looker ■部署 データアナリティクス部
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必須条件 ■マーケティング領域に興味・関心があり、以下いずれかのご経験がある方 - SQLを使用したデータ処理業務経験 - 業務でのデータの分析/活用経験 - データ分析に関する言語やツールの使用経験（SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど） - データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方 - ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方 - 現状に満足せず自己研鑽をしている方 - データ分析をマーケティング領域で活用したいと考えている方 - 主体的に考え、提案ができる方
想定年収 350～650万円
募集職種 最寄り駅 新宿駅 (東京都)
会社概要 ・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。 将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義～分析実施～提案」の一連の業務をお任せします。 ＜マーケティング領域例＞ ・デジタルマーケティング ・地方自治体向け支援・調査・分析 ・リサーチ ・POSデータ分析 【仕事の特色】 ■個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ■中途入社者の前職・入社後のキャリアの例 ＜2019年入社Tさん＞ 【前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE】 ・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート 【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】 ・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP） ・分析設計 ・報告書作成 ＜2019年入社Aさん＞ 【前職／医療関係にて医療技師】 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア） データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 ＜2019年入社Iさん＞ 【前職／自動車業界にて開発職】 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】 ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修 ■募集背景 設立から13年目。今回は、さらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。 成長期である今、核となるアナリストに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。 更にマーケティング領域について強化を図っており、将来的にマーケティング領域でデータ分析を行っていきたい方を募集しています。 ■仕事の魅力 ・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・クライアントの声を生で聞くことができる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる ・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ■開発環境/使用ツール AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど
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- 研修制度・勉強会充実
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必須条件 ■経験 ・BIツールを使用した可視化や統計解析、AI（機械学習、ディープラーニング）などの業務に携わった経験 ■マインド ・論理的で問題解決能力がある方 ・良好なコミュニケーションが取れる方 ・自走して物事を進められる方 ・技術への探求心
想定年収 350～600万円
募集職種 最寄り駅 東梅田駅 (大阪府)
会社概要 データサイエンティストとして下記業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・ビッグデータの分析（データ収集、抽出、加工、集計、可視化、特徴の発見、業務への活用） ・課題とする業務の分析→内製化→自動化など効率化への流れを目指した業務改善の支援 例：品質安定化（製造系）、与信分析（金融系）、 運用効率化（工業系）、 商圏分析（小売系）、 顧客分析（マーケティング系） ・データ基盤の構築、運用 ・分析に必要なデータの変換と整備の提案。データ蓄積のためのDWHやデータレイクの設計、構築、実装作業 【仕事の特色】 【社内環境】 社内の約8割が未経験スタートのため、研修カリキュラムが充実しています。 月に1度上司との面談を行い、⾃⾝で⽴てた⽬標に対する進捗確認を実施。また、月に1度グループ会を行うなど、社内コミュニケーションも大切にしています。 【開発環境】 開発言語：Python、R、SQL、他 使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfire、Azure Machine LearningStudio
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必須条件 ＜経験＞ ・システム開発経験1年以上 ＜マインド＞ ・論理的で問題解決能力がある方 ・良好なコミュニケーションが取れる方 ・自走して物事を進められる方 ・技術への探求心
想定年収 350～700万円
募集職種 最寄り駅 薬院駅 (福岡県)
会社概要 主な業務は、ビッグデータの収集や分析です。 ＜具体的な業務内容＞ ・ビッグデータの分析（データ収集、抽出、加工、集計、可視化、特徴の発見、業務への活用） ・課題とする業務の分析→内製化→自動化など効率化への流れを目指した業務改善の支援 例：品質安定化（製造系）、与信分析（金融系）、 運用効率化（工業系）、 商圏分析（小売系）、 顧客分析（マーケティング系） ・データ基盤の構築、運用 ・分析に必要なデータの変換と整備の提案、データ蓄積のためのDWHやデータレイクの設計、構築、実装作業 【仕事の特色】 ＜社内環境＞ 社内コミュニケーションについては、月に1度のグループ会やZoomやSlackを用いた連携、勉強会の開催など行っております。また、月に1度上司との面談を行い、⾃⾝で⽴てた⽬標に対する進捗確認を実施。技術研鑽としては資格取得支援制度を運用し、個人のスキルアップの後押しをしております。 ＜開発環境＞ 開発言語：Python、R、SQL など 使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfire、Azure Machine LearningStudio
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必須条件 ■経験 ・BIツールを使用した可視化や統計解析、AI（機械学習、ディープラーニング）などの業務に携わった経験 ■マインド ・論理的で問題解決能力がある方 ・良好なコミュニケーションが取れる方 ・自走して物事を進められる方 ・技術への探求心
想定年収 350～600万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 データサイエンティストとして下記業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・ビッグデータの分析（データ収集、抽出、加工、集計、可視化、特徴の発見、業務への活用） ・課題とする業務の分析→内製化→自動化など効率化への流れを目指した業務改善の支援 例：品質安定化（製造系）、与信分析（金融系）、 運用効率化（工業系）、 商圏分析（小売系）、 顧客分析（マーケティング系） ・データ基盤の構築、運用 ・分析に必要なデータの変換と整備の提案 ・データ蓄積のためのDWHやデータレイクの設計、構築、実装作業 【仕事の特色】 【社内環境】 社内の約8割が未経験スタートのため、研修カリキュラムが充実しています。 月に1度上司との面談を行い、⾃⾝で⽴てた⽬標に対する進捗確認を実施。また、月に1度グループ会を行うなど、社内コミュニケーションも大切にしています。 【開発環境】 開発言語：Python、R、SQL、他 使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfire、Azure Machine LearningStudio
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必須条件 以下いずれかのご経験がある方 ・プログラミング言語を用いたシステム開発実務経験1年程度 ・SQLを使用したデータ処理業務経験 ・業務でのデータの分析/活用経験 ・データ分析に関する言語やツールの使用経験（SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど） ・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方 ・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方 ・現状に満足せず自己研鑽をしている方 ・データサイエンティストを目指している方
想定年収 350～650万円
募集職種 最寄り駅 新宿駅 (東京都)
会社概要 ・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 ＜案件事例＞ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ 【仕事の特色】 ＜個人の働き方に合わせたキャリアパス＞ 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ＜募集背景＞ 設立から13年目。今回は、さらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。 成長期である今、核となるアナリストに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ＜仕事の魅力＞ ・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・クライアントの声を生で聞くことができる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 業界のデータに触れることができる ・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ＜スキルアップの流れ＞ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word ＜開発環境/使用ツール＞ AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど
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- 正社員
- リモート可
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
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必須条件 ・学歴 - 大学卒業、情報専門学校卒業、高等専門学校卒業のいずれか ・技術経験 ※以下のいづれかの経験を必須とさせていただきたいです。 - SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 - Pythonを用いた開発経験（1年以上） - データ可視化ツール（Tableau, Power BIなど）の使用経験 ・分析スキル - 基本的な統計解析手法の理解と適用能力 - データから意味のある洞察を引き出す能力 ・コミュニケーション能力 - 技術的な内容を非技術者にもわかりやすく説明できる能力 - チームでの協業経験 ・学習意欲 - 新しい技術やツールへの強い関心と自己学習の姿勢 ・データに基づいた意思決定の重要性を理解し,積極的に推進できる方 ・複雑な問題を論理的に分析し,創造的な解決策を提案できる方 ・ビジネス課題を理解し,データサイエンスの手法を用いて解決に導ける方 ・チーム内外で円滑にコミュニケーションを取り,協力して成果を出せる方 ・常に新しい技術やメソッドに関心を持ち,積極的に学習・適用できる方 ・失敗を恐れず,試行錯誤を繰り返しながら最適な解決策を見つけられる方 ・データの倫理的な取り扱いに高い意識を持ち,適切に実践できる方
想定年収 300～600万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 1. データ分析と洞察の提供 - ビジネス課題に対する適切なデータ分析手法の選択と実施 2. 機械学習モデルの開発と実装 - 予測モデル、分類モデル、レコメンデーションシステムなどの設計と実装 3. データパイプラインの構築と最適化 - ETLプロセスの設計と実装 4. ビッグデータ処理 - 大規模データセットの効率的な処理と分析 5. アルゴリズムの開発と改善 - ビジネス要件に基づいた新しいアルゴリズムの開発 - 既存アルゴリズムの改善と最適化 6. データ品質管理 - データクレンジングと前処理の実施 - データ品質向上のための施策立案と実行 プロジェクト期間は通常6ヶ月〜2年程度で、複数のプロジェクトを並行して担当することもあります。 また、以下のような社内活動でリーダーシップを発揮していただきます。 - 技術戦略の策定と推進 - 社内外での技術講演や執筆活動 - 若手・中堅エンジニアの育成プログラムの企画・実施 高度な技術力と豊富な経験を活かし、チーム全体の技術力向上と事業成長に貢献できる、やりがいのある仕事内容です。 【仕事の特色】 ＜予定所属事業＞ ・QDXコンサルティング事業 ＜所属部署名＞ ・プロダクトディビジョン ＜具体的な事例＞ 1. 自動車会社向け営業データ分析BI構築支援 - 業務内容: 自動車の販売に関わるデータの分析、利活用、BI（Business Inteligence）の開発 - 使用技術: Python、Qlik社製品 等 - 期間: 1年以上継続中 2. 製薬会社DWH基盤構築 - 業務内容: 製薬会社のMR営業向けの営業データ分析基盤の確立、利活用の推進 - 使用技術: Python、MotionBoard、Dr.Sum 等 - 期間: 1年以上継続中 3. 社会公共基盤系データ利活用推進 - 業務内容: 既存のデータ利活用構造からの刷新、対象はBI、DWH、ETL - 使用技術: Java、Python、SQL、SnowFlake等 - 期間: 1年以上継続中 ＜キャリアパス＞ 営業からエンジニアへの転身メンバーやWebエンジニアからAR/VR開発エンジニアに転身したメンバーも現在在籍しております。 以下のキャリアパスに拘らず、柔軟なキャリアパスが選択可能となります。 また経験年数は目安であり、実際の技術力で評価致します。 1. ジュニアエンジニア（1-2年目） - 基本的なインフラ構築・運用スキルの習得 - メンターのサポートのもと、日常的な運用業務を担当 2. ミドルエンジニア（3-5年目） - プロジェクトの中核メンバーとして活躍 - 技術選定や設計に積極的に関与 - 若手エンジニアのメンタリングを開始 3. シニアエンジニア（6-8年目） - 大規模プロジェクトの技術リード - インフラアーキテクチャ設計や技術戦略の策定 - 社内外での技術発信（登壇、執筆活動） 4. スペシャリストまたはマネジメント（8年目以降） - テックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど - 新規事業の立ち上げや技術コンサルティングにも挑戦可能
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- 正社員
- リモート可
- 転勤なし
- 上場企業
- 研修制度・勉強会充実
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必須条件 ・機械学習・ディープラーニング等に関する知識 ・ビジネスにデータサイエンスを活用した5年以上の実務経験 ＜求める人物像＞ ・難しいことをわかりやすく相手に伝える高いコミュニケーション力がある ・お客様の要望や状況などを正しく把握し理解する力がある ・論理的に物事を考える力がある ・難しいことや経験のないことにもひるまない挑戦心を持っている ・自身やチームを成長させようとする向上心がある ・最後まで諦めない熱意・バイタリティがある ・良いものを取り入れて進化していく柔軟性がある ・新しい環境や状況変化への適応力がある
想定年収 1,000～1,800万円
募集職種 最寄り駅 大崎駅 (東京都)
会社概要 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、データサイエンティストを積極的に採用します。 ■データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ■最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ■データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ■同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 【仕事の特色】 【プロジェクト事例】 ■データサイエンス ○最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ○50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ○小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ○店舗従業員のシフト最適化 ○物流における配送経路最適化 ○倉庫内ピッキング経路最適化 【募集部門のビジョン・ミッション】 Vision： 構想から実現まで「AIの社会実装」を通して、これまでにないスマート社会を実現する Mission: ビジネスｘデータｘコンピュータサイエンスを掛け合わせ構想から実現までコミット 難題への挑戦を仲間や顧客とともに楽しみ、成長する 先端を追求し高め合う 【成長機会・キャリアパス】 •仕事の醍醐味 お客様の業務の実態を調査・分析・ヒアリングし、現状の課題を抽出して、お客様の経営層、マネジメント層にあるべき姿の実現に向けたオーダーメイドの提案を行います。お客様の課題抽出から実際のコーディングまで一気通貫でプロジェクトに携わることができます。お客様の業務改革、IT改革を牽引し、企業の変革に携われることが何よりの醍醐味です。またStrategic AI Groupには、データサイエンスのコンペティションkaggle, Atcoder等で入賞経験のあるメンバーやコンピュータサイエンスの博士号を有し学会でも活躍するメンバーなどが在籍しています。メンバー同士が互いに切磋琢磨しスペシャリストとして技術スキルを磨いていくことができる環境です。 •自ら創る多様なキャリア 同社では、決まりきったキャリアパスは存在しません。マネジメントスキルを磨き経営幹部を目指す人や、技術を追究しスペシャリストの道を進む人など、個々人が目指すキャリアの姿は十人十色です。社員一人ひとりがプロフェッショナルとして多様なキャリアを創っていく環境が同社にはあります。 •個人の希望を考慮したアサイン 個人の希望とプロジェクトの要望を最大限に考慮しマッチングを行う仕組みであるため、個人のキャリアプランに沿ったアサインが可能です。また、フューチャーグループの別企業へ出向を希望できる“Open Career制度“も備えています。将来的にグループ会社の幹部候補へのチャレンジもでき、幅広いキャリアを模索できます。 •最新技術の活用 データサイエンス・AIをはじめとし、先端テクノロジーを顧客企業の課題解決に活用しています。IT投資の削減や、ITを活用した新ビジネス創出など多岐にわたる案件があります。また、世界中の最新技術をリサーチしオープンな技術を要素別に整理した技術マップ「Winners‘ Circle」を毎年最新化しています。世界のトレンドを把握するとともに、利用可能な最新技術は検証をした上で積極的に活用しています。 •社会的インパクト 携わる業界は、流通・小売、物流、製造、金融など、多種多様です。売上規模も1000億円以上の業界最大手のお客様がほとんどであるため、社会的にもインパクトが大きい仕事に関わることができます。 •教育研修制度 「Future School」という研修制度があります。現在の業務や自身のキャリアアップに必要な知識・スキルを体系的に身に着けることを目的とし、定期的に講義やテストを開催しています。 例えば、クリティカルシンキングやMBA関連講座、AIの基礎スキル習得など、実践的な内容です。また、社員誰もが自発的に開催できる「TERACOYA」という勉強会を開催しており、ナレッジの共有が活発に行われています。イントラ上での動画配信や資料公開も行っており、必要な時にアクセスできる環境も整っています。
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験（直近含めて5年以上） ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（直近含めて5年以上） ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験（特にGCP、もしくはAWS） ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ＜マインド＞ ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方
想定年収 1,000～1,500万円
募集職種 最寄り駅 北池袋駅 (東京都)
会社概要 ご志向に応じて、ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれか、もしくは領域横断で下記のような業務に取り組んでいただきます。 ＜ビジネス&マーケティング＞ 社内営業メンバーの生産性向上に向けたデータプロダクトの開発や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリングといった業務を、事業部メンバーやマーケティングメンバー、その他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 ＜プロダクト＞ アプリユーザーのUX向上のため、検索・推薦システムの強化や、プラットフォームの健全性を維持向上する取り組み、その他R&Dを実施し、その結果（予測結果等）のプロダクトへの組み込みといった業務を、プロダクト開発メンバーやその他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれにおいても、具体としては下記のような業務を想定しています。 ・課題探索、課題定義 ・プロジェクト組成 ・ロードマップの策定 ・論文調査を含む技術調査及び検証 ・具体の分析や、モデリング・エンジニアリング業務 ・実証実験 ・KPI設計 ・効果検証の設計 ・モニタリング・運用体制の構築・運用 ・改善のための仮説検証 ・チーム運営改善やチーム共通開発基盤への貢献 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ タイミーの事業成長に伴い、社内営業メンバーの生産性向上や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、アプリユーザーのUX向上などが課題になっています。これらの課題に対してデータサイエンス的なアプローチでの取り組みを行っておりますが、更に取り組みを加速させるため、新たな仲間を募集しております。 ＜ポジションの魅力＞ ・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・施策の設計から携わることが可能です。 ・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
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- リモート可
- 転勤なし
- 上場企業
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ・機械学習・ディープラーニング等に関する知識 ・ビジネスにデータサイエンスを活用した5年以上の実務経験 ＜求める人物像＞ ・難しいことをわかりやすく相手に伝える高いコミュニケーション力がある ・お客様の要望や状況などを正しく把握し理解する力がある ・論理的に物事を考える力がある ・難しいことや経験のないことにもひるまない挑戦心を持っている ・自身やチームを成長させようとする向上心がある ・最後まで諦めない熱意・バイタリティがある ・良いものを取り入れて進化していく柔軟性がある ・新しい環境や状況変化への適応力がある
想定年収 1,000～1,800万円
募集職種 最寄り駅 大崎駅 (東京都)
会社概要 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、データサイエンティストを積極的に採用します。 ■データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ■最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ■データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ■同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 【仕事の特色】 【プロジェクト事例】 ■データサイエンス ○最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ○50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ○小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ○店舗従業員のシフト最適化 ○物流における配送経路最適化 ○倉庫内ピッキング経路最適化 【募集部門のビジョン・ミッション】 Vision： 構想から実現まで「AIの社会実装」を通して、これまでにないスマート社会を実現する Mission: ビジネスｘデータｘコンピュータサイエンスを掛け合わせ構想から実現までコミット 難題への挑戦を仲間や顧客とともに楽しみ、成長する 先端を追求し高め合う 【成長機会・キャリアパス】 •仕事の醍醐味 お客様の業務の実態を調査・分析・ヒアリングし、現状の課題を抽出して、お客様の経営層、マネジメント層にあるべき姿の実現に向けたオーダーメイドの提案を行います。お客様の課題抽出から実際のコーディングまで一気通貫でプロジェクトに携わることができます。お客様の業務改革、IT改革を牽引し、企業の変革に携われることが何よりの醍醐味です。またStrategic AI Groupには、データサイエンスのコンペティションkaggle, Atcoder等で入賞経験のあるメンバーやコンピュータサイエンスの博士号を有し学会でも活躍するメンバーなどが在籍しています。メンバー同士が互いに切磋琢磨しスペシャリストとして技術スキルを磨いていくことができる環境です。 •自ら創る多様なキャリア 同社では、決まりきったキャリアパスは存在しません。マネジメントスキルを磨き経営幹部を目指す人や、技術を追究しスペシャリストの道を進む人など、個々人が目指すキャリアの姿は十人十色です。社員一人ひとりがプロフェッショナルとして多様なキャリアを創っていく環境が同社にはあります。 •個人の希望を考慮したアサイン 個人の希望とプロジェクトの要望を最大限に考慮しマッチングを行う仕組みであるため、個人のキャリアプランに沿ったアサインが可能です。また、フューチャーグループの別企業へ出向を希望できる“Open Career制度“も備えています。将来的にグループ会社の幹部候補へのチャレンジもでき、幅広いキャリアを模索できます。 •最新技術の活用 データサイエンス・AIをはじめとし、先端テクノロジーを顧客企業の課題解決に活用しています。IT投資の削減や、ITを活用した新ビジネス創出など多岐にわたる案件があります。また、世界中の最新技術をリサーチしオープンな技術を要素別に整理した技術マップ「Winners‘ Circle」を毎年最新化しています。世界のトレンドを把握するとともに、利用可能な最新技術は検証をした上で積極的に活用しています。 •社会的インパクト 携わる業界は、流通・小売、物流、製造、金融など、多種多様です。売上規模も1000億円以上の業界最大手のお客様がほとんどであるため、社会的にもインパクトが大きい仕事に関わることができます。 •教育研修制度 「Future School」という研修制度があります。現在の業務や自身のキャリアアップに必要な知識・スキルを体系的に身に着けることを目的とし、定期的に講義やテストを開催しています。 例えば、クリティカルシンキングやMBA関連講座、AIの基礎スキル習得など、実践的な内容です。また、社員誰もが自発的に開催できる「TERACOYA」という勉強会を開催しており、ナレッジの共有が活発に行われています。イントラ上での動画配信や資料公開も行っており、必要な時にアクセスできる環境も整っています。
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ■以下の条件の1つ以上に対し、3年以上の職務経験有すること。あるいは、以下の条件のいずれかに対し1年以上の職務経験およびWANT条件を任意に数個を満たしていること ・データ分析、AI活用(上記職務内容の定義に従う)に関する自社及び他社(ベンダーの場合)の実業務システムの企画を中心的に主導して遂行した経験 ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システムをプロジェクトマネージャとして開発した経験 ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システムの運用に関し、特にデータや分析モデルについて運用設計を行い、実際の運用を行った経験 ・総合的なデータサイエンス業務に対して前向きに取り組んでいただく方 ・狭い意味でのAI「だけ」をやりたい方（例：機械学習モデルの作成のみに強い関心がある）ではなく、データの整備・データの基盤構築・モデルの作成・アウトプットを業務に活かす仕組みの構築などに幅広く関心がある方
想定年収 930～1,100万円
募集職種 最寄り駅 三田駅 (兵庫県)
会社概要 【職務内容】 金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です) ・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等) ・データ可視化/BI ・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI) 上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。 ・企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します ・検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む) ・構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います ・開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります ・運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います 【仕事の特色】 【事業・組織構成の概要】 AIおよびデータ解析を用いた分析及びシステム開発を実施。データ整備・データガバナンス・データ活用基盤の設計／開発／運用を併せて行う。 事業部内は、データサイエンティスト・アナリストチームと、人材育成チームで構成される。 ■事業についての参考情報 ・NECのAI事業 https://jpn.nec.com/ai/index.html ・NECのデータアナリスト https://jpn.nec.com/ai/consulting/analyst/index.html 【ポジションのアピールポイント】 ・アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。 大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。 また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。 ・分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像／言語／数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。 NECにいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。 ・AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。 NECはAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。 キャリアパスとしては、上流工程を担当するコンサルタントタイプのデータサイエンティストや、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。 技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。 【採用形態・ランク】 ・課長レベルを想定 ※ピープルマネジメントあり
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜経験・スキル＞ ・新規性のある取り組みを自身のアイディアにより行った経験がある方（分野を問わず研究、開発など。大学院、研究機関などでの取り組み含む） ・高いプレゼンテーション能力をお持ちの方 ＜マインド＞ ・顧客や関係者の要望、技術的成立性などの境界条件を踏まえて最適な課題設定や提案を行おうとする意欲がある方 ・経験のない技術でも必要性に応じて学習／習得しようとする意欲がある方
想定年収 750～1,000万円
募集職種 最寄り駅 新宿駅 (東京都)
会社概要 主に、データサイエンティストとして下記の業務に携わっていただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・データ利活用施策や新規サービス企画の提案 ・顧客保有データの分析実施 ・データを活用したサービスの技術検証、システム化支援 ・研究開発：同社保有技術の先鋭化／差別化、対外発表 【仕事の特色】 ＜技術面における魅力＞ 同社は、日本トップクラスの技術力を持ち、事業会社を中心に厚い信頼を獲得。顧客のソフトウェア・ファースト＝内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を同社は兼ね備えています。 ■技術力向上への取組み ・社内エキスパート人材が多数在籍 ・各種勉強会の定期開催：技術者の学ぶ意欲に応えるために、社外／社内の有識者による講演会（豆寄席）を毎月1回同社では開催しています ・ノウハウ／ノウフーの一元管理への取り組み：技術に関するノウハウや、各社員が何を得意としているかというノウフーを一元管理するためのクラウドサービスを全社で展開されています ＜職場環境＞ 社員のほとんど（95%以上）がリモートワークを実施しており、勤務地を選べます。（北海道、福岡県、三重県、大阪府在住の社員も在籍）また、社員に上下関係がないことも同社の特徴です。フラットな組織であるため、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方をしたい方には魅力的な職場といえるでしょう。 ■参考記事 ・株式会社豆蔵 採用ページ https://wwwrecruit.mamezou.com/ ・株式会社豆蔵 ホームページ https://www.mamezou.com/ ・株式会社豆蔵 ニュース・プレスリリース https://www.mamezou.com/news
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- 正社員
- リモート可
- 上場企業
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 - 大学初年級レベルの微分積分、線形代数、基礎統計を理解している、または強い意欲を持って学習できる方 - PythonまたはRでの実装経験 - データサイエンスを手段としてビジネスの成長を実現したい方 - 大局的な視点で取り組むべき課題を選択できる方 - 先入観を排し、ゼロベースで解決策を考えられる方
想定年収 700～1,000万円
募集職種 最寄り駅 神谷町駅 (東京都)
会社概要 【主な業務内容】 - 自社サービスを深く理解し、ビジネス部門と共に定量分析を行い戦略を策定 - 課題を発見し、施策を提案 - 必要に応じて、機械学習モデリングやBI構築などを実施 - ソフトウェアエンジニアとの連携を含むプロジェクトマネジメント - A/Bテストや因果推論を用いた施策の効果検証 - 次の戦略策定や施策提案へのフィードバック 【具体的な業務内容】 5つの事業部が持つ各種Webサービスのうち、1つないし複数のサービスを担当していただきます。事業部に深く入り込み、データサイエンスの専門家として課題を発見し、それをデータサイエンスの問題に落とし込むことが主な役割です。このプロセスでは、幅広い技術知識とビジネスへの深い理解が求められます。 問題を明確にした後は、プロジェクトマネジメントが中心となります。自身でも開発を行いますが、高度な専門性を持つ機械学習エンジニアやアナリストが業務委託として参加し、数人のインターンがモデリング業務に携わります。そのため、彼らのマネジメントが大きな役割となります。他のサービスを担当する正社員データサイエンティストとも横の連携を行い業務を進めます。 経営層を含むビジネス部門との調整や、プロダクトにロジックを組み込む際のエンジニアとの連携も重要です。統計学や計量経済学の知識を活かし、A/Bテストなどの実験を正しく設計し、データを正しく解釈することも求められます。 【実施中の施策例】 - 不動産賃貸物件などの検索サービスで、ランキング学習によるおすすめ順の最適化 - BIツールをTableauやスプレッドシートからLookerに移行し、属人化・データカオスを解消 - 各種サービスでのアイテムレコメンドを深層学習手法で改善 - A/Bテストの標準化・高度化による意思決定の改善 - SEO施策の因果推論による効果検証 - Lookerを用いた営業支援ツールの構築で業務効率化 - 強化学習を用いたUIのパーソナライズ - マーケティングミックスモデリングを用いた広告の最適配分 【仕事の特色】 【募集概要】 当社は、不動産や人材などの生活領域で複数の事業を展開しています。現在、蓄積された膨大なデータを活用し、データドリブンな意思決定を加速させることに注力しています。 そこで、データ活用の中心となって活躍するデータサイエンティストを募集します。 【仕事の魅力】 - ビジネスの現場でデータサイエンスを応用する豊富な経験が得られます - 幅広い技術領域に関わるため、フルスタックなデータサイエンティストとして成長できます - チームにはデータサイエンスの各分野の専門家が在籍しており、知識を吸収できます - ビジネスを学術的に捉えることを重視し、頻繁に勉強会が開催されるなど、技術向上を尊ぶ文化があります 【データサイエンティストの社員情報について】 新卒、中途社員のキャリアパスや転職理由、環境の魅力などの情報をインタビュー記事で掲載しております。 ▼詳細はこちら ・新卒社員 https://overs.zigexn.co.jp/career/11114/ ・中途社員 https://www.bizreach.jp/column/tenshoku-real-160/
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜経験・スキル＞ ・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決したご経験（3年以上） ・統計や機械学習に関する基礎的な知識 ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（3年以上） ・クラウドにおける開発経験（特にGCP、もしくはAWS） ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ＜マインド＞ ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方
想定年収 700～1,000万円
募集職種 最寄り駅 北池袋駅 (東京都)
会社概要 ご志向に応じて、ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれか、もしくは領域横断で下記のような業務に取り組んでいただきます。 ＜ビジネス&マーケティング＞ 社内営業メンバーの生産性向上に向けたデータプロダクトの開発や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリングといった業務を、事業部メンバーやマーケティングメンバー、その他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 ＜プロダクト＞ アプリユーザーのUX向上のため、検索・推薦システムの強化や、プラットフォームの健全性を維持向上する取り組み、その他R&Dを実施し、その結果（予測結果等）のプロダクトへの組み込みといった業務を、プロダクト開発メンバーやその他データ職種メンバー等とコミュニケーションを取りながら担当いただきます。 ビジネス・マーケティング・プロダクト領域のいずれにおいても、具体としては下記のような業務を想定しています。 ・課題探索、課題定義 ・プロジェクト組成 ・ロードマップの策定 ・論文調査を含む技術調査及び検証 ・具体の分析や、モデリング・エンジニアリング業務 ・実証実験 ・KPI設計 ・効果検証の設計 ・モニタリング・運用体制の構築・運用 ・改善のための仮説検証 ・チーム運営改善やチーム共通開発基盤への貢献 【仕事の特色】 ＜企業の魅力＞ ■参考リンク ・Timee Tech Blog https://tech.timee.co.jp/ ＜募集背景＞ タイミーの事業成長に伴い、社内営業メンバーの生産性向上や、機械学習等の手法を用いたマーケティング活動の高度化、アプリユーザーのUX向上などが課題になっています。これらの課題に対してデータサイエンス的なアプローチでの取り組みを行っておりますが、更に取り組みを加速させるため、新たな仲間を募集しております。 ＜扱っているデータ＞ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 ＜配属予定チーム＞ ■データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。 事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」https://tech.timee.co.jp/entry/2023/02/02/105555 ・データを利活用する土壌が整っております。 また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 ＜ポジションの魅力＞ ・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・施策の設計から携わることが可能です。 ・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 ・考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
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