データサイエンティスト SASの求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア
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SAS データサイエンティストの求人・転職情報一覧
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- 正社員
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- 研修制度・勉強会充実
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必須条件 ＜経験＞ ■以下いずれか1つ必須 ・SAS/Python等の分析予測ツール, MicroStrategy等のBIツール経験 ・Informatica等データマネジメントツール経験 ・DBA経験/OS/ミドルウェア/オンプレ基盤/クラウド基盤の構築の知見 ・要件～基盤まで一通りの知識をもったフルスタックエンジニア ・SIer企業におけるオープン系の開発経験2年以上 ＜マインド＞ ・新しい技術は若手中心で対応しながら、プレイングマネジメントができる技術者やマネジメント人材を獲得し、組織としてできる仕事の高度化や、より難易度の高いミッションにチャレンジできる土台を一緒に作っていける方を募集します
想定年収 620～765万円
募集職種 最寄り駅 大崎駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ デジタル技術を用いて、データ利活用を推進するためのデータ分析、ソリューション提供・構築を行うプロジェクトにおいて、小規模～中規模案件のプロジェクトリーダー格を担っていただきます。 お客様は業界、業種問わず、データに関係する課題をお持ちの方で、ベンダーを巻き込み、お客様ニーズに沿ってキャッチアップを図るため、案件次第で最新技術に触れることができます。 お持ちの技術経験と本部内案件状況により、技術面で求める部分は変動するため、広く受け入れる想定です。 対顧客の実案件において、チーム組成の中核として機能いただける方を募集しております。 ＜具体的な案件について＞ ・小規模～中規模のプロジェクトが多く、案件によっては大規模開発のうちの一員となることがあり、案件状況に依存します。 また、ライセンスビジネスではなく、SIサービスを提供することが主軸であるため、案件次第であったとしても技術者としての価値を提供することが求められます。 ・案件に入れば案件内の裁量があり、PMについても年次問わずチャレンジできる土壌があり、若手でも責任が大きい作業を担当しています。 また、新しい技術へのチャレンジが歓迎されるため、勉強意欲があれば、成長がしやすい環境にあるのが特徴です。 【仕事の特色】 ＜配属予定チーム＞ ■チーム体制 3名～5名体制が中心です（プロジェクト規模による）。 本部内の平均年齢が30歳であり、若手のメンバと組み合わせてチームを構成されます。 例）損保データ連携/BI開発チーム 7名。（内訳：20代3名、30代1名、40代1名、50代2名、男性4名、女性3名） ■本部のビジョン デジタルに関するソリューションに取り組み、お客様の「DX」の実演に向けて貢献する組織でありたいというビジョンを持っております。 優秀な若手メンバーを底上げすることで実力値を高めつつ、よりお客様の価値を直接向上させることに貢献できる大きなプロジェクトをこなしきれない点を、3年後には打破することを目標としています。 そのためには、若手の育成とリーダー層の補強を行い、育成と補強を両輪にしたレジリエントな組織作りを3年で実現します。 実力値を高めて、よりお客様に近い高度な案件を対応できるようになることで、コムチュアおよび本部のブランディングの醸成を図り、お客様のデータを取り巻く課題解決に貢献できる組織となります。 総じて、デジタルの力でお客様の価値向上を実現しつつ、会社のビジョンでもある社会とともに繁栄できる組織を作り上げます。 ■本部の役割 当本部には約180名の社員が在籍しており、入社年次の若い社員が多く活躍しています。 一方で経験豊富でプロジェクトを成功へ導ける、中堅層のリーダークラスが不足していることが課題です。 案件としては既に引き合いを多く頂いている中で、お客様から依頼されるプロジェクトの規模は年々拡大を続けており、人材不足によりお断りしているような案件についても、当社が対応できるようになることが求められています。 新しい技術や領域に興味があり、チャレンジする意欲がある方、そしてチームとしてお客様に向き合いたい方に加わっていただき、より社会貢献を高めながら、コムチュアを牽引していく事業組織であることが求められています。 ＜ポジションの魅力＞ お客様ニーズにより、需要が上がりそうなものをベンダーを巻き込み、キャッチアップを図ろうとするため、案件次第で最新技術に触れることができます。 また優秀な若手を育てながら、自己の成長も図ることができることも魅力です。 ■入社後に期待すること 小規模～中規模案件のプロジェクトリーダー格を期待します。 求める技術的な部分は採用する方の技術経験により本部内案件状況により変動しますが、対顧客の実案件において、チーム組成の中核として機能いただきます。 ＜開発環境＞ SAS, Python, Informatica, MicroStrategy, Tableau, Databricks, Snowflake, Teradata, AWS, GCP, Azure ＜募集背景＞ 組織の急拡大に伴い、チームをマネジメントできる中堅層以上の社員の絶対数が不足しており、若手の底上げに伴ったビジネス拡大を期待しているため。 優秀な若手と組み合わせる中堅層を補強し、組織としての岩盤を強化するとともにより高度な推進力を持たせ、組織全体として対応できるキャパシティーの拡大を行いたいと考えております。 若手社員を中心に新しい技術への対応をしながら、プレイングマネジメントができる技術者やマネジメント人材による仕事の高度化や、より難易度の高いミッションへの挑戦を計画しています。 ■本部からのメッセージ 当本部には約120名の社員が在籍しており、入社年次の若い社員が多く活躍しています。 一方、経験豊富でプロジェクトを成功へ導ける、中堅層のリーダークラスが不足していることが課題です。 案件としては既に引き合いを多くいただいている中で、お客様から依頼されるプロジェクトの規模は年々拡大を続けており、人材不足でお断りしている案件についても、当社が対応できるようになることが求められています。 また、新しい技術や領域に興味がありチャレンジ意欲がある方や、チームとしてお客様に向き合いたい方に加わっていただくことで、より社会貢献を高めながら、コムチュアを牽引していく事業組織であることを目標としております。 何ごとも前向きに対応いただける方、勉強し続けられる方を歓迎します。 ＜職場環境＞ ■中途入社者で活躍している方の過去経歴 ・過去の経歴 -前職以前よりSASエンジニアとしての経験多数。 お客様のご要望に応じてデータ作成や集計、またはシステムの改修などをご提供する業務を歴任。 -前職ではBigQuery(Google Cloud)やPythonなどの使用経験もあり、DHW全般に関わる知見を豊富に保有。 ・評価されている理由 -幅広い技術知識を基に若手をリードし、自身がプレイヤーとして活躍するだけでなく、若手の引き上げにも貢献しています。 -技術力の向上だけでなく、基礎動作がしっかりしており、若手の規範となっています。 かつそれを若手に指導し、基礎動作の底上げに貢献しています。 ■社員が語る業務の魅力・本部の魅力 ・Aさん/40代 独立系ならではでこれを使わなければならないといった制約が少ないです。 会社としていろいろなことを幅広くやっている面で依存性が低いため、自由度が高いところが魅力です。 また、気軽にスタートできるものについては、軽いフットワークで対応することができます。 比較的若手から責任のあるポジションを任せられるため、成長しやすい環境にあります。 自発的にやりたいと手を上げて活動すれば、上司からのサポートを得られるため、取り組みやすい環境にあります。 スモールスタートなものであれば、先端な技術に触れながら、自身がパイオニアとして活動することもできます。 ・Bさん/30代 様々なデータに関わることができ、新しいデータに触れた際、何ができるかなどを自由に考えることができることが魅力です。 幅広くデータ分析に関わることができるため、機械学習を含め最先端の分析に携わることができます。 また、優秀な若手社員と活発に議論をしながら業務を遂行することができます。
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ※以下いずれかのご経験が2年以上ある方 ・データ分析（データ抽出、統計解析、機械学習など）の実務経験 ・SQL／Pythonを用いたデータ処理やシステム開発の経験 ＋ 要件定義や設計などの上流工程業務経験 ・PythonやSQLを駆使し、統計解析・機械学習・データ基盤構築等の実践経験を積みたい方 ・クラウド環境（AWS・GCP・Azure）でのデータ分析やMLOpsに挑戦したい方 ・特定業界に縛られず、幅広い業界のデータ分析を経験したい方 ・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方 ・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方 上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。
想定年収 500～700万円
募集職種 最寄り駅 東京駅 (東京都)
会社概要 【仕事内容】 データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。 データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく エンジニア領域 とビジネス領域に分かれ、ご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 ■エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。 実務を通じて、分析スキルを磨きながら、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集、前処理（データクレンジング、ETL処理など） ・データ基盤構築、管理（データベース設計、データパイプラインの開発など） ・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など） ・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ■ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。 プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出、整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など） ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 【仕事の特色】 【募集背景】 当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸としたサービスを展開してまいりました。 データ活用の需要が年々高まる中、2034年には売上100億円を目指し、さらなる事業拡大を進めています。 その実現に向け、分析力を活かして貢献できる方やさらなる成長を求めて次のステップに挑戦したい方を募集いたします。 当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略の提案・実現を含むものが多数あります。 これにより、技術力を深めるだけでなく、ビジネス視点を持ったデータ活用スキルを磨くことが可能です。 今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。 経験を活かしながら、新たなスキルを身につけ、市場価値を高めたい方をお待ちしております。 ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーとともに成長を遂げませんか？ 【案件事例】 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につける ことができます。 鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング 教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール（Tableau、Power BI など）を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工、集計、分析（Python、SQL などを活用） ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理、資産管理 ・データガバナンスの設計、運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 （Python, SQL, BIツール, 統計解析 など） ・ビジネス課題解決力 （データに基づいた施策立案・提案力） ・データ基盤構築・マネジメント （データ設計、品質管理） ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 ＜開発環境＞ ・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール ： BIツール（Tableau、Power BI等）、SAS、SPSS ・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R
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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
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・社会人経験3年以上 ・データ分析領域での業務経験2年以上 ＜スキル＞ ・周囲を巻き込みながら課題解決をしていく積極性とコミュニケーションスキル ・可視化、統計学、機械学習などの分析スキル ・分析ソフトウェアスキル（SAS/SPSS/Python/R/Tableau/PowerBIなど） ・プログラミングスキル（SAS/Python/R/SQLなど） ＜マインド＞ ・特になし
想定年収 450～800万円
募集職種 最寄り駅 田町駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。 【仕事の特色】 ＜ポジションの魅力＞ ・金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。 ・研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。 ＜職場環境＞ ■入社後の教育体制 ・入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは当社に慣れていただきます。 その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。 ■キャリア入社者情報 以下の方が、入社された傾向がございます。 ・現業務において、データ分析を実施されている ・開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方 ・顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方 ＜今後の展望＞ ・分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1～3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。 また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。 ＜開発環境＞ ・データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。 既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。
- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・データ解析関連業務の実務経験1年以上 ーPython、R、SAS、SQL等のいずれかを用いたデータ抽出、加工、集計、分析経験 ー統計解析や機械学習モデルの構築・評価経験 ・ビジネス課題をデータで解決するため、論理的思考力を用いたご提案経験（もしくは課題解決のご経験） 【こんな方と一緒に働きたいと考えています】 私たちは、実務経験以上に「データサイエンスへの情熱」と「成長意欲」を重視します。 以下のような価値観に共感できる方と、共に成長していきたいと考えています。 ・知的好奇心と自己研鑽意欲 常に新しい知識や技術を学び、自ら課題を見つけて解決しようとする姿勢を歓迎します。 KaggleやSIGNATEなどのデータ分析コンペへの挑戦経験も、高く評価します。 ・論理的思考力 数字や事実をもとに構造的に考え、課題解決へと導く論理的なアプローチができる方。 ・コミュニケーション力とホスピタリティ精神 クライアントやチームと円滑に連携し、相手の期待を超える価値を届けたいという姿勢を重視します。 挨拶や身だしなみ、ビジネスマナーといった基本を大切にし、信頼関係を築ける方。 ・チャレンジ精神と粘り強さ 困難な課題にも前向きに取り組み、あきらめずにやり遂げる実行力がある方。 ・チーム志向と貢献意識 自分のスキルや知見を共有し、仲間と共に成長していくことに喜びを感じられる方。 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
400～650万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
広尾駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
【お客様のビジネスをデータで革新するプロフェッショナル】 当社は「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、広告、金融、医療など多岐にわたる業界のお客様に対し、データサイエンスの専門家として深くコミットしています。お客様が抱える複雑な課題に対し、最先端のデータ解析と技術力を駆使し、ビジネスを成功に導く具体的なソリューションを提供しています。 あなたには、これまでのデータ解析の実務経験を活かし、幅広い業界のプロジェクトに携わることで、データサイエンティストとしての専門性をさらに高め、お客様の課題解決に貢献していただきます。 【高い専門性と裁量で取り組むデータ解析業務】 クライアントのビジネス成長を加速させるため、データサイエンティストとして以下のような業務に携わっていただきます。 ・クライアントのビジネス課題をヒアリングし、分析の方向性や具体的な要件を定義 ・膨大なデータの抽出・加工・クレンジング・前処理、および分析に最適化されたデータ基盤の設計・構築 ・高度な統計解析や機械学習／深層学習モデルの構築・評価・改善、および実運用を見据えたシステム実装 ・分析結果から深いインサイトを抽出し、ビジネス戦略に落とし込んだ提案資料の作成とプレゼンテーション ・データ品質管理、分析プロセス改善、新規技術導入など、自律的な業務改善・推進 将来的には、プロジェクトリーダーとしてチームを牽引するだけでなく、多様な業界・ドメインでの経験を活かし、特定の専門分野を深く追求したスペシャリストとして、お客様へのより戦略的な提案を行う上流工程に挑戦することも可能です。私たちは、あなたのキャリア志向に合わせて、汎用性の高いスキルと深い専門性の両方を兼ね備えたデータサイエンティストへの成長を支援します。 【仕事の特色】 【携わるプロジェクト例】 ・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援における高度な需要予測モデル構築 ・大手ゲーム会社：販売本数予測モデルの精度向上とレコメンデーションシステムの開発 ・コンビニチェーン：パブリックデータとPOSデータを組み合わせた新たな顧客行動分析と戦略提言 ・外資系銀行：プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析とパーソナライズされたマーケティング施策提案 【開発環境】 主要言語：Python、R、SAS、SQL クラウド：AWS、Azure、GCP BIツール：Tableau、Power BI ※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。 【充実の育成支援と成長ロードマップ】 データサイエンティストとして、さらに高みを目指したい方を当社は積極的に支援します。 経験年数やスキルに応じて、最大5ヶ月の研修期間を柔軟に調整。基礎を固めた後は、OJTで実務にいち早く参画し、着実にステップアップできます。 ・PythonやSQLなど、基礎から応用まで段階的に習得可能な実践型カリキュラム ・グループ会社の専門教育機関による少人数制の個別サポート ・質問しやすい環境で、経験に応じた丁寧なフィードバック 【学び続け、高め合える環境】 変化の激しいデータサイエンスの世界で長く活躍していくため、継続的な学びを支える環境を整えています。 ・社内Wikiや勉強会によるナレッジ共有 ・オンライン共同学習会 ・年4回開催のノウハウプレゼン大会（MVP・新人賞あり） ・資格取得支援制度（取得実績は人事評価にも反映） ・役職者研修など、キャリアに応じた継続学習プログラムも提供 【広がるキャリアと成長のチャンス】 私たちは、常に変化するデータサイエンスの最前線で、社員一人ひとりが長期にわたってプロフェッショナルとして活躍し続けられるよう、継続的な学習とキャリア形成を全力で支援します。多様なプロジェクトと充実した育成プログラムを通じて、当社の中核を担うデータサイエンティストとして、着実にステップアップしていける環境です。 ・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大 ・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能 ・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も ・成長意欲と行動次第で、活躍の舞台を積極的に提供 |
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 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 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
350～650万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
新宿駅 (東京都) |
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| 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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- 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 |
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 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
350～650万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
新宿駅 (東京都) |
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| 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
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
| 必須条件 |
・Pythonを使ったBtoC課題における機械学習モデルの作成・評価の経験（予測モデル、レコメンデーションモデルなど） ・ビッグデータからの機械学習モデルデータセットの作成経験（データクレンジング含む） ・高度なSQLの経験（複雑な副問合せなど） ・ビジネス企画部門からの課題をヒアリングし、自ら機械学習問題として落とし込んだ経験 ・顧客志向（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢）をお持ちの方 ・物事をそのまま受け取らず、常に本質を確かめようとする目線を持っている方 ・新しい技術やトレンドのキャッチアップなど、学習意欲が高い方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
790～1,620万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
名古屋駅 (愛知県) |
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| 会社概要 |
本ポジションでは、国内だけでなくグローバルでのKINTOサイトにおいて、 クルマという高額商品をはじめ、あまり事例の多くない未知の領域のECマーケティングに対して、データサイエンスを駆使して 新たな因果関係の発見、機械学習モデルの開発などに携わっていただきます。またKINTOだけではなく、トヨタグループの 分析案件について協働で参画することもあります。データを使って、「なぜ」をどんどん深めていける方を求めています。 私たちは、単なる機械学習モデルの作成にとどまらず、ビジネスや顧客を深く理解し、様々な問題をデータサイエンスの視点から解決できる能力を持つ人材を求めています。実際のビジネス課題に対して創造的かつ柔軟に対応できることが重要です。 このようなビジネス環境のなかで、メンバーをリーディングしていける発想力の豊かな方を求めています。さらには、生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用にも力を入れており、データサイエンスのビジネスへの活用に幅広く関わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・ビジネス課題を抽出し、ビッグデータ×データサイエンスにより、課題解決のための企画・立案 ・特に未来を予測する業務においては、機械学習を用いた予測モデルの構築・評価 ・データサイエンス課題発見のための探索的なデータ分析 ・グループ企業と協働での与信スコアリングモデルの開発 ・クルマの現在価値・将来価値予測の開発 ・生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用提案とモデルの実装 ・画像解析、自然言語処理、レコメンデーションモデル など各種機械学習問題 【仕事の特色】 ＜データ分析部について＞ ※データ分析部は、データサイエンスGが所属している部門です。 クルマのサブスクというビジネスモデルを展開するKINTOでは、市場やお客様のニーズを捉え、最高の顧客体験を提供するために、マーケティング分析においても挑戦と創造が求められます。 データ分析部には、常に新しい挑戦を続け、発見や課題に対して「なぜ」を問い続ける姿勢を持つメンバーが集まっています。事業部門や他の開発部門と協力し、施策の評価や課題の発見、改善提案や仕組み化など、幅広い業務に携わっています。 データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアが、データの収集や分析基盤構築から、データ分析、課題解決の提案まで、幅広い知識とスキルを身につけることができます。 さらに、KINTOだけでなく、グループ会社の分析部門とのコラボレーションも行っており、多様な環境やメンバーとの意見交換を通じて成長の機会を創出しています。 メンバー紹介（一部）はこちら（https://www.kinto-technologies.com/recruit/） ＜ポジションの魅力＞ ・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 ・データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 ・探索的にデータを観察することでビジネスとデータの関連を深く学ぶことができます。 ・生成AI/大規模言語モデル(LLM)の新たな技術もいち早く取り入れ、ビジネスでの活用事例の創造を経験することができます。 ・グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ＜開発環境＞ ・PC：WindowsとMacより自由に選択可 ・開発言語：Python, R, SQL, shell, AWS CLI ・ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) ・プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 ・IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） ・ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など |
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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
| 必須条件 |
＜経験＞ ・Pythonを使ったBtoC課題における機械学習モデルの作成・評価の経験（予測モデル、レコメンデーションモデルなど） ・ビッグデータからの機械学習モデルデータセットの作成経験（データクレンジング含む） ・高度なSQLの経験（複雑な副問合せなど） ・ビジネス企画部門からの課題をヒアリングし、自ら機械学習問題として落とし込んだ経験 ・マネジメント、またはチームリーダーの経験 ＜マインド＞ ・顧客志向（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢）をお持ちの方 ・物事をそのまま受け取らず、常に本質を確かめようとする目線を持っている方 ・新しい技術やトレンドのキャッチアップなど、学習意欲が高い方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
790～1,620万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
三越前駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
＜業務詳細＞ 本ポジションでは、国内だけでなくグローバルでのKINTOサイトにおいて、 クルマという高額商品をはじめ、あまり事例の多くない未知の領域のECマーケティングに対して、データサイエンスを駆使して 新たな因果関係の発見、機械学習モデルの開発などに携わっていただきます。 またKINTOだけではなく、トヨタグループの 分析案件について協働で参画することもあります。 データを使って、「なぜ」をどんどん深めていける方を求めています。 またビジネスにおける問題をデータサイエンス課題に置き換え、メンバーをリーディングしていける発想力の豊かな方を求めています。 ＜具体的な仕事内容＞ ・ビジネス課題を抽出し、ビッグデータ×データサイエンスにより、課題解決のための企画・立案 ・特に未来を予測する業務においては、機械学習を用いた予測モデルの構築・評価 ・グループ企業と協働での与信スコアリングモデルの開発 ・クルマの現在価値・将来価値予測の開発 ・画像解析、自然言語処理、レコメンデーションモデル など各種機械学習問題 【仕事の特色】 ＜配属予定チーム＞ ■分析グループについて KINTOにおいて開発系部門発足時から設置されているチームであり、それほど経営としても注力しているポジションです。 決まっていること、分かっていることの方が少ないぐらいですので、常に「なぜ」を考えながら、未知を楽しめるメンバーが集まっております。 企画側や他の開発チームと協力し、施策を適切に評価する仕組みや新しい施策の提案まで関わります。 チーム内には、データサイエンティストだけでなく、データアナリスト・データエンジニアといった分析基盤の創造からデータ分析までを 一気通貫で行うメンバーを揃えており、データ分析に関する幅広い知識を得ることができます。 また、KINTOだけでなく、 グループ会社の分析部門と多岐にわたるコラボレーションを行っており、顧客視点での分析でプレゼンスを発揮しています。 ＜ポジションの魅力＞ ・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 ・データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 ・特にリーダーには、前例のないビジネス問題をデータサイエンス課題に置き換えることにおいて、大胆な発想力を活かしていただくことができます。 こういったこと経験をメンバーとも共有することで若手の育成にも貢献していただきます。 ・グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ＜開発環境＞ ・PC：WindowsとMacより自由に選択可 ・開発言語：Python, R, SQL, shell, AWS CLI ・ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) ・プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 ・IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） ・ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など |
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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
| 必須条件 |
＜スキル・経験など＞ ・ Pythonを使ったBtoC課題における機械学習モデルの作成・評価の経験（予測モデル、レコメンデーションモデルなど） ・ビッグデータからの機械学習モデルデータセットの作成経験（データクレンジング含む） ・高度なSQLの経験（複雑な副問合せなど） ・ビジネス企画部門からの課題をヒアリングし、自ら機械学習問題として落とし込んだ経験 ・マネジメント、またはチームリーダーの経験 ＜マインド＞ ・顧客志向（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢）をお持ちの方 ・物事をそのまま受け取らず、常に本質を確かめようとする目線を持っている方 ・新しい技術やトレンドのキャッチアップなど、学習意欲が高い方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
790～1,620万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
三越前駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
本ポジションでは、国内だけでなくグローバルでのKINTOサイトにおいて、 クルマという高額商品をはじめ、あまり事例の多くない未知の領域のECマーケティングに対して、データサイエンスを駆使して 新たな因果関係の発見、機械学習モデルの開発などに携わっていただきます。またKINTOだけではなく、トヨタグループの 分析案件について協働で参画することもあります。データを使って、「なぜ」をどんどん深めていける方を求めています。 私たちは、単なる機械学習モデルの作成にとどまらず、ビジネスや顧客を深く理解し、様々な問題をデータサイエンスの視点から解決できる能力を持つ人材を求めています。実際のビジネス課題に対して創造的かつ柔軟に対応できることが重要です。 このようなビジネス環境のなかで、メンバーをリーディングしていける発想力の豊かな方を求めています。さらには、生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用にも力を入れており、データサイエンスのビジネスへの活用に幅広く関わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・ビジネス課題を抽出し、ビッグデータ×データサイエンスにより、課題解決のための企画・立案 ・特に未来を予測する業務においては、機械学習を用いた予測モデルの構築・評価 ・データサイエンス課題発見のための探索的なデータ分析 ・グループ企業と協働での与信スコアリングモデルの開発 ・クルマの現在価値・将来価値予測の開発 ・生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用提案とモデルの実装 ・画像解析、自然言語処理、レコメンデーションモデル など各種機械学習問題 【仕事の特色】 ＜データ分析部について＞ ※データ分析部は、データサイエンスGが所属している部門です。 クルマのサブスクというビジネスモデルを展開するKINTOでは、市場やお客様のニーズを捉え、最高の顧客体験を提供するために、マーケティング分析においても挑戦と創造が求められます。 データ分析部には、常に新しい挑戦を続け、発見や課題に対して「なぜ」を問い続ける姿勢を持つメンバーが集まっています。事業部門や他の開発部門と協力し、施策の評価や課題の発見、改善提案や仕組み化など、幅広い業務に携わっています。 データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアが、データの収集や分析基盤構築から、データ分析、課題解決の提案まで、幅広い知識とスキルを身につけることができます。 さらに、KINTOだけでなく、グループ会社の分析部門とのコラボレーションも行っており、多様な環境やメンバーとの意見交換を通じて成長の機会を創出しています。 ・メンバー紹介（一部） https://www.kinto-technologies.com/recruit/ ＜ポジションの魅力＞ ・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 ・データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 ・特にリーダーには、前例のないビジネス問題をデータサイエンス課題に置き換えることにおいて、大胆な発想力を活かしていただくことができます。こういったこと経験をメンバーとも共有することで若手の育成にも貢献していただきます。 ・グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ＜開発環境＞ PC：WindowsとMacより自由に選択可 開発言語：Python, R, SQL, shell, AWS CLI ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など |
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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 |
・分析用データベース開発やデータ分析に関する技術（Python、R言語、SAS等） ・データ分析（機械学習等）のロジック実装経験 ・BIツール製品（Tableau等）を使用したデータ分析経験 ・要件、要望の整理 ・コミュニケーション力のある方（お客様、開発ベンダーとの調整等） |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
612～735万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
品川駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
■仕事内容 ・データサイエンティストとしてデータ分析を推進できる ・データ分析のロジック実装（機械学習、可視化等） ・データ分析結果のレポーティング、示唆出し 【仕事の特色】 ■事業部の特徴 最大売上基盤として、既存顧客を中心としたSIビジネスの拡大、50年間培った開発手法・フレームワークをJASTメソッドとしてブランド化し、上流・超上流フェーズの対応力強化を目的として新たな価値提供、新たな領域で活躍していくプロジェクトチームをリードする役割を期待する。 |
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- 正社員
- リモート可
- 転勤なし
- フレックス制
- 上場企業
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- ...
| 必須条件 |
＜経験＞ ・ データ分析で事業に貢献した経験 ・PythonやR、SQL、SASを用いたデータ分析の実務経験 ・市場調査や顧客調査の実務経験 ・複雑な分析プロセスや結果、担当する業務進捗等を、正確かつわかりやすく可視化・レポーティングしてきた経験 ■以下のような経験、スキルをお持ちの方はご活躍いただけます ・ 統計学と機械学習に関する基礎的な知識をお持ちの方 ・ビジネスにおける課題を深堀、構造化できる方 ・ステークホルダーとの主体的なコミュニケーション能力をとってきたご経験 ＜マインド＞ ・金融ドメインに対する興味関心がある方 ・組織牽引力のある方 ・論理的思考能力、デザイン思考をお持ちの方 ・プレゼンテーション能力をお持ちの方 ・新たな技術にチャレンジしていきたい方 ・周囲と協力しながら開発を進めていける方 ・ユーザーとの対話を重ね、責任をもって開発に取り組んでいただける方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
600～1,000万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
大濠公園駅 (福岡県) |
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| 会社概要 |
＜業務詳細＞ 当行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。 データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。 ＜具体的な仕事内容＞ ・金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行 ・プロダクト開発～スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行 ・データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施 ・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用 ・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング ・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ FFGでは持続的な成長の実現を目指し、DX推進体制の強化を進めています。 デジタル化の進展により生み出される膨大で多様なデータから有益な示唆を引き出し、それを実行に移せるかどうかが、企業の競争優位の源泉となります。 そのために、最先端のアナリティクス技術を駆使して、斬新な視点から企業への示唆を抽出する人材を募集します。 ＜プロダクトの魅力＞ ・福岡銀行アプリ（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現） サービス紹介 https://www.fukuokabank.co.jp/personal/service/bankapp/ ・BIZSHIP（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト） サービス紹介 https://bizship.fukuoka-fg.com/lp/ note記事 https://note.com/ffg_oig/n/n9dfca6c00f38 ＜ポジションの魅力＞ ・AWS上に行内や外部のデータを蓄積し、新サービスの開発に活用しています。 ・機密性が求められる金融業界において、先進的なデータレイク環境を構築しています。 ・取り扱うデータは顧客情報や取引先などの銀行情報です。今後は金融以外の営業情報へ領域拡大を目指しており、幅広く様々な種類のビックデータを扱える環境です。 ・国内有名な地域金融グループの顧客網や資金的地盤を元に、全国の金融×ITに変革をもたらす開発に携わることができます。 ・開発者が有する裁量が大きく、トライアンドエラーがしやすい環境が整っています。 -役員との距離感が近い。 -必要なプロジェクトにはすぐに予算が付いた実績あり。 -過去には2名で立ち上げたプロジェクトが存在する。 ・自身が携わる影響力と社会貢献度合いの高さをステークホルダーやお客様からのフィードバックを通じて実感することができます。 ・開発環境は上述の通りですが、チームごとに自由度が高く、新技術の導入や見直しを随時行っています。 ■キャリア形成 数名の部下を持ち、育成やレビューを担っていただきつつ、ご希望によっては組織マネジメントにも挑戦できます。 |
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- 正社員
- リモート可
| 必須条件 |
●顧客折衝経験1年以上 かつ ●データサイエンティストとしての実務経験1年以上 または エンジニアとしての実務経験が 2年以上あり、データサイエンティストに挑戦をしたい方 具体的には以下のような経験を想定しています ・顧客折衝2年以上かつ統計分析や機械学習など、データサイエンスに関する知識がある ・Pythonを用いたデータ分析、データ集計の実務経験1年以上 ・SQLを用いたデータ加工、データ集計の実務経験1年以上 ・BIツール等、何かしらのツールを使った分析経験2年以上ある ・エンジニア、言語の実務経験がありデータサイエンティストへ挑戦したい ・最初の3ヶ月程度はフル出社となるため、フル出社に抵抗がない方 ・挑戦的な方 ・チームプレイができる方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
480～600万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
広尾駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
ご経歴やスキルに応じて、下記のいずれかの業務内容をお任せいたします。 また、限定した業務内容だけではなく、幅広く業務をお願いする可能性もあるため、新しいことヘチャレンジしていただける機会もご提供できます。 ●データサイエンティスト 統計学、機械学習等のデータサイエンスを駆使し、お客様の課題解決を支援して頂きます。 ・課題解決に有益な分析の要件定義 ・データマート、レポート設計 ・データ前処理や、様々な手法を用いたデータ分析·機械学習の実装 ・顧客へのアドバイザリー ●データエンジニア 分析基盤構築やプログラミングによるデータの加工·集計·整理等を行い、データ分析プロジェクトやお客様のデータ利活用の土台を担っていただきます。 ・データマート、レポート設計 ・データ前処理や、様々な手法を用いたデータ分析·機械学習の実装 ご経験を積み、データ解析、エンジニアリングのスキルが向上してきたタイミングで、分析結果をもって、解決策を立案·提案するコンサルティング業務やチームリーダーをお任せいたします。 【仕事の特色】 【募集背景】 ■ビジョン（V）： 「まずはD5に相談してみよう」と言われる会社を目指して ■ミッション（M）：アナリティクスを武器に社会に貢献する ■バリュー（V）： 本質的、実践的、進歩的 ■スピリット（S）：高潔、主導、大志 当社は大手通信キャリアが出資した、創業8年目となるコンサルティングファームです。 データサイエンスに基づき、クライアント企業様の経営戦略をご支援しております。 在宅ワークや社会のDX化が進む中、ビッグデータの利活用や機械学習やAI開発による自動化への需要が急速に高まっています。 当社でも、クライアント数、お任せいただける案件数ともに急増しております。 そのため、Pythonを利用したデータ集計、処理、加工、整形、加工、解析といったデータアナリストとしてのご経験やデータマート作成やDWH構築といったデータエンジニアとしてのご経験があり、今後データサイエンティストとして成長されていきたい意欲溢れた方を迎え入れたいと考えております。 大手クライアント視点でのデータ分析やレポーティングの経験は、着実にデータサイエンティストとしてのスキルアップと市場価値の向上に繋がります。 まだまだ若い企業のため、組織作りから携わることができ、将来の幹部も目指せる環境です。 【現担当できるプロジェクト例】 ●特典型サービスの改善に向けたデータ分析データマート開発·改修業務 データ調査、加工、集計、など ●通信会社が提供するサービスの加入促進、解約抑止に向けた取り組み支援。マーケティング 施策に用いるリスト作成、リスト作成に伴うモデル改修や更新、施策効果検証、基礎集計など ●顧客のデータドリブンなソリューション営業活動推進支援。データ調査、データマートの設 計·実装、分析アルゴリズムの実装、効果検証と幅広く対応。 ●データ分析ツールの導入顧客に対するツール活用及び分析のコンサルティングを行う。デー 夕分析に関わる一連のアドバイザリー、カスタマーサクセス業務を担う。 ●BIツールの環境構築やダッシュボード作成を行う。ダッシュボード指標の設計、データマー ト設計·構築、ダッシュボード構築など 【働きやすさや魅力】 ●スキルアップがしやすい環境です ·複数の大手企業から多くの案件をご依頼いただいており、多数の大型プロジェクトにご参画いただけます。 ·データサイエンティストとして経験豊富な上長や幹部陣との距離が近く、フィードバックやアドバイスを貰いやすい環境です。 ·チャレンジしたいことを全力で支援する社風につき、経験を積んだ後、様々なやりたいことに挑戦することができます。 ●年間休日126日!残業時間も短めでワークライフバランスが実現しやすい 月平均の残業時間20時間以下。定時で上がられる方がほとんどです。 また、年間休日は当社規定の公休日を合わせて、126日! さらに、有給休暇はもちろんのこと、リフレッシュ休暇もあります。 忙しかった分は稼働調整でお休みをとることも可能。 有給やリフレッシュ休暇の全社平均消化率は90%以上と、 しっかり働いてしっかり休むという、 めりはりをつけたワークライフバランスのとり易い環境です。 ●20代、30代が9割を占める若さ溢れるオープンかつフラットな組織です 縦割りによるプレッシャーなどがあまりなく、ご自身のペースで業務をこなすことが可能です。 ●前給考慮の業界でも高水準の給与設定 前職から100万近く年収アップした方も複数いらっしゃいます。 |
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 上場企業
- 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 |
＜経験＞ ・分析ツール（SAS/SPSS/JMPなど）の使用 ・Microsoftoffice製品（Excel、Word、PowerPointなど）の使用 ＜マインド＞ ・自分自身で技術をキャッチアップしていく気持ちのある方 ・課題に対して自身で解決し、それをチームにアウトプットして貢献できる方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
400～1,000万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
五条駅 (京都府) |
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| 会社概要 |
データサイエンティストとして活躍していただきます。 ■業務のベースになるもの アイフルが抱える顧客データなど ＜具体的な業務内容＞ ■顧客データ分析 ※ベースとなるもの：お客さまの属性や各種トランザクションデータ ・経営層および各部署からの依頼に応じたアウトプット ・データに基づいた方針を示すこと※社内コンサル的立場／対各部署／扱う顧客データボリュームは数百万～数千万レコード ■アイフル及びグループ各社で採用するスコアリングシステムの構築・メンテナンス ・お客さまへの貸付時に使用するスコアリングシステムの構築 ※本システムは、モデルのブラッシュアップを定期的に実施しています。そもそも融資が可能なのか、いくらまでの融資が可能なのか、などを判断するためのスコアリングシステムです。 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ グループ全体としてITに積極投資していく方針です。 その一環として、データアナリティクス課でも、扱うデータやデータを利用した戦略強化のため採用を行っています。 ＜配属組織＞ 与信ガバナンス部 データアナリティクス課 別部署から異動してきた社員も多い部署です。特に多いのが、若手社員。彼らの教育も担える方を歓迎します。また、新しいものを取り入れたり、チャレンジしたりすることを歓迎する風土です。 ＜働き方＞ ・残業時間10時間程度/月 ・私服勤務OK ・フレックスタイム制 ・有給消化率年間100％目標（75％以上達成中） |
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- 正社員
- リモート可
- 転勤なし
- フレックス制
- 上場企業
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- ...
| 必須条件 |
＜経験＞ ・データ分析で事業に貢献した経験 ・PythonやR、SQL、SASを用いたデータ分析の実務経験 ・市場調査や顧客調査の実務経験 ・複雑な分析プロセスや結果、担当する業務進捗等を、正確かつわかりやすく可視化・レポーティングしてきた経験 ■こんな方はご活躍いただけます ・統計学と機械学習に関する基礎的な知識をお持ちの方 ・ビジネスにおける課題を深堀、構造化できる方 ・ステークホルダーとの主体的なコミュニケーション能力をとってきたご経験 ＜マインド＞ ・組織牽引力のある方 ・論理的思考能力、デザイン思考をお持ちの方 ・プレゼンテーション能力をお持ちの方 ・金融ドメインに対する興味関心がある方 ・新たな技術にチャレンジしていきたい方 ・周囲と協力しながら開発を進めていける方 ・ユーザーとの対話を重ね、責任をもって開発に取り組んでいただける方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
360～600万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
大濠公園駅 (福岡県) |
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| 会社概要 |
＜業務詳細＞ 当行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。 データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。 ＜具体的な仕事内容＞ ・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行 ・プロダクト開発～スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行 ・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施 ・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用 ・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング ・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ FFGでは持続的な成長の実現を目指し、DX推進体制の強化を進めています。 デジタル化の進展により生み出される膨大で多様なデータから有益な示唆を引き出し、それを実行に移せるかどうかが、企業の競争優位の源泉となります。 そのために、最先端のアナリティクス技術を駆使して、斬新な視点から企業への示唆を抽出する人材を募集します。 ＜ポジションの魅力＞ ・AWS上に行内や外部のデータを蓄積し、新サービスの開発に活用しています。 ・機密性が求められる金融業界において、先進的なデータレイク環境を構築しています。 ・取り扱うデータは顧客情報や取引先などの銀行情報です。今後は金融以外の営業情報へ領域拡大を目指しており、幅広く様々な種類のビックデータを扱える環境です。 ・国内有名な地域金融グループの顧客網や資金的地盤を元に、全国の金融×ITに変革をもたらす開発に携わることができます。 ・開発者が有する裁量が大きく、トライアンドエラーがしやすい環境が整っています。 -役員との距離感が近い。 -必要なプロジェクトにはすぐに予算が付いた実績あり。 -過去には2名で立ち上げたプロジェクトが存在する。 ・自身が携わる影響力と社会貢献度合いの高さをステークホルダーやお客様からのフィードバックを通じて実感することができます。 ■キャリア形成 数名の部下を持ち、育成やレビューを担っていただきつつ、ご希望によっては組織マネジメントにも挑戦できます。 |
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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
| 必須条件 |
・Pythonを使ったBtoC課題における機械学習モデルの作成・評価の経験（予測モデル、レコメンデーションモデルなど） ・ビッグデータからの機械学習モデルデータセットの作成経験（データクレンジング含む） ・高度なSQLの経験（複雑な副問合せなど） ・ビジネス企画部門からの課題をヒアリングし、自ら機械学習問題として落とし込んだ経験 ・顧客志向（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢）をお持ちの方 ・物事をそのまま受け取らず、常に本質を確かめようとする目線を持っている方 ・新しい技術やトレンドのキャッチアップなど、学習意欲が高い方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
790～1,620万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
三越前駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
本ポジションでは、国内だけでなくグローバルでのKINTOサイトにおいて、 クルマという高額商品をはじめ、あまり事例の多くない未知の領域のECマーケティングに対して、データサイエンスを駆使して 新たな因果関係の発見、機械学習モデルの開発などに携わっていただきます。またKINTOだけではなく、トヨタグループの 分析案件について協働で参画することもあります。データを使って、「なぜ」をどんどん深めていける方を求めています。 私たちは、単なる機械学習モデルの作成にとどまらず、ビジネスや顧客を深く理解し、様々な問題をデータサイエンスの視点から解決できる能力を持つ人材を求めています。実際のビジネス課題に対して創造的かつ柔軟に対応できることが重要です。 このようなビジネス環境のなかで、メンバーをリーディングしていける発想力の豊かな方を求めています。さらには、生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用にも力を入れており、データサイエンスのビジネスへの活用に幅広く関わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・ビジネス課題を抽出し、ビッグデータ×データサイエンスにより、課題解決のための企画・立案 ・特に未来を予測する業務においては、機械学習を用いた予測モデルの構築・評価 ・データサイエンス課題発見のための探索的なデータ分析 ・グループ企業と協働での与信スコアリングモデルの開発 ・クルマの現在価値・将来価値予測の開発 ・生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用提案とモデルの実装 ・画像解析、自然言語処理、レコメンデーションモデル など各種機械学習問題 【仕事の特色】 ＜ポジションの魅力＞ ・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 ・データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 ・探索的にデータを観察することでビジネスとデータの関連を深く学ぶことができます。 ・生成AI/大規模言語モデル(LLM)の新たな技術もいち早く取り入れ、ビジネスでの活用事例の創造を経験することができます。 ・グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ＜開発環境＞ ・PC：WindowsとMacより自由に選択可 ・開発言語：Python, R, SQL, shell, AWS CLI ・ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) ・プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 ・IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） ・ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など |
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