資格取得支援制度あり データサイエンティストの求人・転職情報

オムロン エキスパートエンジニアリング株式会社

(雇い入れ時) オムロングループやオムロングループ以外の大手企業にてFA(ファクトリーオートメーション)、医療機器、環境製品(パワコン等)、自動車関連機器など幅広い業界でAIや画像処理の技術を磨いていただくことができます。 入社前に改めて面談をさせていただき、ご経験及びご希望のキャリアの希望を伺い、配属先を決めています。 配属後もオムロングループで管理職経験のあるエンジニアから技術面でのお困りごとやキャリアについて3か月に1回面談等、サポート体制も充実しています。 配属先での業務内容例 ●FA:製造装置の次世代プラットフォーム開発 @大阪 製造装置のログを収集し、可視化させるプラットフォーム開発に従事いただきます。 収集データについてはPythonを使ってデータ分析を行い、パフォーマンス調整を行いながら歩留まり等の改善を行っていくプラットフォーム開発です。 FA業界でのデータ分析のキャリアを積んでいただくことができます。 ●FA:ロボット会話機能開発のためのAI開発 @京都 複数のセンサを搭載したロボットに対し、会話機能を新規で追加するための基礎研究の業務です。 機械学習の部分はPythonを使用し、実装においてC++を使用しているので、組み込みとAIの両方技術に触れることができます。また自然言語処理(LLM)を実務の中で使っていく経験を積んでいただけます。 ●家電:AIプラットフォーム開発 @大阪 家電製品対象のAI開発をご担当いただきます。クラウドやエッジデバイスなどのプラットフォーム上で、Pythonを使ったアルゴリズム開発です。 IoT技術を搭載した様々な黒もの家電製品から得たデータの分析に携わることができます。 ●車載:自動運転のための画像認識ソフト開発 @大阪 画像認識を扱うソフトの開発業務で、次世代プロジェクト向けの画像認識アルゴリズムの処理速度改善が主なミッションです。 シミュレータ向けに対応されたソフトをインプットにボート向け・実機向けに合わせ込む対応(実装)～開発内評価まで従事いただく想定です。 など ※上記はあくまで一例となります。内定承諾後入社までに改めてご希望等伺った上でキャリア面等配慮の上で配属先を決定しております。 (変更の範囲) 技術領域における業務

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/ジュニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 ・各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 ・機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 ・DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー ・周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 ・事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 ・時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 ・データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 ・勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

オムロン エキスパートエンジニアリング株式会社

(雇い入れ時) ●概要 新たなエッジAIセンシングプラットフォームを開発展開中で、それに関わるセンサー制御のソフト開発業務。 IoT端末の増加に伴いさまざまなデータをクラウドで処理するため、あらゆる負荷が増大します。 そこには膨大なデータ量、プライバシーリスク、通信・処理・分析のレイテンシー、電力消費、サービスの維持、セキュリティの保持といった6つの壁が発生します。 本プラットフォームを通じて、エッジとクラウドが共働し、地球環境に配慮した最適なシステムや、パートナーによるエッジAIを用いたセンシングソリューションの普及・拡大を支援し、さまざまな産業に対する新たな価値提供や課題解決に貢献することをめざします。 ●業務内容 エッジAIとセンサーを活用しクラウドとも連携した新たなシステム開発、ソリューション開発。 センサから得たデータ、情報を加工、分析しユーザー価値が上がるような新規アプリケーションの構想、開発、評価を担当。 AI、画像信号処理アルゴリズムのソフトウェア実装及び評価、課題解析と改善 AI、画像信号処理評価用ソフトウェア環境の構築 AI、画質処理システム評価と、システムの顧客導入 カメラ信号処理の画質設計、画質評価 言語:C/C++、Python (一部、処理スクリプトをVBAで実装等もある) (変更の範囲) 技術領域における業務

株式会社ホープス

業務内容 ￭仕事内容 データエンジニア/サイエンティストとして、以下の業務を通じてお客様のDX推進を支援いただきます。 担当工程は、企画、要件定義~リリース、保守までと、幅広く関わっていただきます。 <プロジェクト例> データ移行PJ:ETLツールを用いたIF(インターフェイス)開発 データ活用基盤構築PJ:RDB、DWH、DataLakeの設計・構築 データ分析PJ:BIツールによる可視化レポート作成、機械学習(Python、R等)、DeepLearningによるAI分析

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 ・コンシューマー事業のビジネス・データ分析やシミュレーション分析などを担当し、経営・マーケティング戦略の意思決定に寄与すること。 【主な業務】 例として、以下のようなデータ分析業務 ・モバイル顧客の解約予測モデルの開発と運用 ・各種マーケティング施策効果の因果推論 ・LLMエージェント市場シミュレーションと評価 【具体的な業務】 例として、以下のようなデータ分析業務 ・Pythonを用いた機械学習・因果推論の実装および分析・評価(分析基盤としてはGoogle Cloud/Databricksなど) ・Pythonを用いたLLMエージェントおよびシミュレーションの実装および分析・評価 ・ジュニアデータサイエンティストに対する育成・指導など ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

ウェルスナビ株式会社

●期待役割 データベース関連の既存の問題を自ら解決し、今後発生する可能性がある問題を早期に発見、対策を講じていただくことを期待しています。 リリースして9年目となるウェルスナビのシステムは、抜本的にプラットフォームとしての信頼性や拡張性を向上させる取り組みを推進しており、データベーススペシャリストとしてレガシー環境の改善やリプレイスを担っていただきたいです。 ●仕事内容詳細 ・事業計画を考慮した長期的な保守運用 ・金融特有の複雑なサービスを前提としたパフォーマンスの維持 ・アプリケーションエンジニアと密なコミュニケーション ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割　など ●今後のチャレンジ ・事業計画を考慮した長期的な目線でのデータベースの改善、新規構築運用 ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割 ●開発環境 ・プラットフォーム:AWS, GCP ・データベース:AWS Aurora Mysql, DynamoDB, ElastiCache(Redis) ・開発言語:Go, Python, Powershell ・IaaS : Terraform, CloudFormation

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●想定業務内容(スキル習得後) 習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。 ・データ分析・異常検知・時系列分析 ・Webアプリ/業務システム開発 ・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング ・画像処理・画像認識 ・BI(Business Intelligence)・データ可視化 ●参画プロジェクト例 ・AI分析システム開発(製造・流通・金融 等) ・Webアプリ/業務システム開発 ・自然言語処理を活用したAIシステム ・画像認識・検査自動化システム ・BIツールを用いた経営支援・データ活用 ●組織について ・データサイエンス課 在籍人数:210名(2025年6月末時点) ・未経験入社から活躍しているメンバーも多数 ・将来的には メンバー → リーダー → マネージャー とキャリアアップ可能 ※変更の範囲:会社の定める業務

ジャパニアス株式会社

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! 取引企業 自動車メーカー、製造メーカー、鉄道会社、航空会社、官公庁、流通　等 開発環境 使用OS: Linux、UNIX、Windows、μITRON、メーカ独自OS　等 使用言語:C、 C++、C#、Visual Studio、VC++、Python、アセンブラ　等 使用DB: Oracle、MySQL、PosgreSQL　等 プロジェクト例 ●車載ECU開発 ●自動運転システム開発(ADAS) ●車載カメラ開発 ●デジタルカメラ開発 ●複合機開発 ●駅務機器システム開発 ●航空機器システム開発 ●POSシステム開発 など多数案件あり ※2~7名のチーム体制での就業を想定しております。 【担当工程例】 ・　システム要件定義・設計　PM/PL ・　システム設計・実装　SE/PG ・　システムテスト　TS ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、大手企業でのプロジェクトを前提としています。

ジャパニアス株式会社

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! 当社のAI分野の開発を中心に担っていただきます。 ベンチャー企業から大手企業まで様々なクライアントに対して開発支援を行うため、業界にとらわれることなくAI開発に携わることができます。 ※AI関連資格(G検定、E検定など)奨励金あり 【具体的には】 AIを活用したソリューション提案、システム設計から開発、アノテーション作業迄 ※経験やご希望に応じて、プロジェクトを決定いたします。 【プロジェクト例】 ●機械学習を用いた都市インフラのシステム開発 ●機械学習を用いた金融系システム開発 ●画像処理技術を用いた自動車の自動運転システム開発 ●自然言語処理を用いたチャットボット開発及び関連API開発 ●自然言語処理を用いた次世代ナビゲーションシステム開発 ※規模も数ヶ月〜通年のもの迄様々な案件を用意しています。 【開発環境】 ・使用OS: Windows、Linux、Unix 等 ・使用⾔語: Python、 R、C、C++、 Java、 等 ・クラウド:AWS、Azure、GCP　等

Trust株式会社（トラスト）

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 【プロジェクト体制】 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援(自社プロダクトTrust GenGAを活用) ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援制ラウンジでシアター投影等)

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ●業務内容(具体的に) SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 アジャイル(スクラム)開発の推進 将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> データ利活用サービス:課題抽出～可視化・レポーティング 機械学習エンジニア:予測・処方的分析 工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社荏原製作所

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

ケースワイズコンサルティング株式会社

●職務内容 外資系大手コンサル出身の代表が率いる同社は、技術力に定評があります。 同社はITコンサルティングとシステム開発を内製化し、一貫したサービスを提供しています。 大手SIerが携わる企画構想段階から担当するコンサル案件、プライム案件を継続受注しています。 未経験入社者の育成力にも優れ、組織力が向上しています。 当社では、AI技術を活用したサービス開発・業務改善を推進するため、AIエンジニアを募集しています。 本ポジションでは、機械学習や深層学習を用いたモデルの設計・開発・運用を中心に、データの収集・前処理・分析を通じて、より高精度な予測や分類を実現していただきます。 また、課題解決に向けたAIソリューション提案・実装など、技術力だけではなくコミュニケーション力も活かせるポジションです。 ●ポイント ・最先端のAI技術に触れられる環境 ・大規模データを活用した実践的なプロジェクトに参画できる ●具体的な事例 大手SIer向けチャットボット導入に伴う、カスタマイズやAPI開発に携わることができます。 LLMのモデル変更及び変更後の生成結果確認。環境整備など。 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

業務内容 完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

株式会社TRAILBLAZER

JR西日本の観光ナビ「tabiwa(タビワ)」をはじめとする、モビリティ・観光プロダクトの成長を支える「シニア・データサイエンティスト(マネージャー)」を募集します。分析設計から施策提言までを主導し、プロダクト戦略に直接寄与する役割です。 【具体的な業務内容】 ●分析戦略の策定 プロダクトのKPI/KGI設計、および仮説検証・因果関係まで考慮した効果検証。 ●横断的な調整業務 JR各部、NTA(日本旅行)、開発ベンダー等との複雑な利害調整および推進。 ●チームビルディング メンバーの分析品質向上、知見の共有、組織開発への積極的な関与。 ●Webマーケティング支援 広告効果分析やユーザー行動分析に基づくグロース施策の提案。 【プロジェクト例】 ●観光領域 ・KPI管理ダッシュボードの作成 ・観光アプリ利用者のユーザー分析及びペルソナ推定/ ・旅行商品レコメンドエンジンの提案 ・旅行商品のプライシング適正化(ダイナミックディールの提案) ●鉄道関係の事例 ・アンケート及びデプスインタビューの定性的なデータと、乗降者データを組み合わせた観光列車のポジション分析及び事業開発に関わるロードマップの提案。

株式会社TRAILBLAZER

【募集概要】 モビリティ・観光領域のデータ活用を牽引する「データ活用リーダー(マネージャー)」を募集します。ご経験に応じて「データ基盤の高度化」または「プロダクト成長の分析支援」のいずれかを主軸に、組織のマネジメントを担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ利活用プロジェクトのリード 基盤整備から分析設計、施策提言までの一連のプロセスの監督。 ●ピープルマネジメント エンジニア・サイエンティストの混成チームのマネジメント、育成、評価。 ●組織のプロセス標準化 案件管理、工数管理、評価指標の策定など、組織運営の仕組み作り。 ●JRグループ内のステークホルダー調整 複雑な商流を理解した上での、円滑な連携体制の構築。

「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う、需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。 本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、販売計画の精度向上(新車販売台数の台数予測)と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。 ●意思決定エージェントAIの構築:RAG(Retrieval Augmented Generation)を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。 ●需要予測モデルの高度化:販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法(時系列分析、回帰モデル等)を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。 ●経営直結型プラットフォームの構築:S&OPシミュレーション基盤を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー(FCF)最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。 ●産学連携・グローバル推進:社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

株式会社DYM

Vtuber事業立ち上げました!2024年8月よりVTuber事業部が活動を開始し3名のタレントがデビュー→10名が活動となりました。 世界に通用するエンターテインメントの構築を目標として、所属VTuberはもちろんのこと、応援していただくファンの方々と共に事務所を作り上げていきたいと考えております。 今後、多くのタレントがデビューしていく為VTuber関連の業務の経験者を募集致します。 職務内容はタレントマネジメントになります。 大手有名上場企業のタレント達を超えるサービスを一緒に作っていきたい、盛り上げていきたいという向上心の高い方是非ご応募ください。 下記業務内容詳細記載致します。 仕事内容 Tuberタレントを“総合プロデュース”するため、以下10領域を担当します。 ①スケジュール&体調管理 週4配信のブッキング、休養日確保、機材・回線チェック 欠配信率2%未満を維持し、アルゴリズム評価を安定させる ②コンテンツ企画伴走 タレントと台本ブラッシュアップ、長尺動画の構成レビュー 視聴維持率￪￫おすすめ面に表示 ③コラボ&案件調整 相手選定・出演料交渉・成果レポート 相互送客を最大化して登録単価を抑える ④イベント企画・運営 オンラインLIVE、オフラインファンミの台本・会場手配 グッズ・チケット売上創出とSNS話題化 ⑤グッズ制作進行 アイテム企画￫デザイン発注￫量産管理￫在庫・物流 物販利益とファンのブランドロイヤルティ強化 ⑥ファンコミュニティ管理 Discord/メンバーシップ投稿のモデレーション エンゲージメント維持と炎上リスク低減 ⑦パフォーマンス分析 YouTube Studio/TubeBuddyでCTR・AVD・登録率を週報 次の企画改善ポイントを可視化 ⑧メンタル&キャリア支援 定期1on1、専門家紹介、学習コスト補助 離脱リスクを抑え長期的な活動継続 ⑨コンプライアンス BGM・画像・ゲーム利用許諾、スポンサー契約書レビュー 著作権・広告表示の違反防止 ⑩採用・育成協力 新人VTuberの面接同席、研修カリキュラム作成 事務所全体のタレント力底上げとシナジー創出 ※職務変更の可能性について 当社規定による(当社グループはVtuber事業を拡大するにあたり今後専用の別会社への出向・転籍の可能性がございます。ご留意ください。) (変更の範囲)会社の定める業務　※グループ会社への出向を含む。

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いた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) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●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) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 全体方針の検討/策定 タスク・スケジュール管理 稼働/コスト管理 進捗管理 品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <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。 使用ツール・開発環境 ● クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ● 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ● データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ● その他 : Google Analytics、SQL、Python、R 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

株式会社分析屋

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つつ、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) 変更の範囲:会社が指定した業務 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 変更の範囲:会社が指定した業務 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。 使用ツール・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 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す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。※今回求人では対象外となります※

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 自然言語処理(NLP): 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。 データエンジニアリング: AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化(QuickSight等)。 統計解析・EDA: Python(Pandas/Matplotlib)を用いた探索的データ解析、特徴量エンジニアリング、モデルの精度改善。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「今のPython開発スキルを活かして、より難易度の高いAI領域に踏み込みたい」。その意欲を、最先端の現場で形にしませんか? 【お任せする業務】 ●AIモデルの実装・組み込み: 建設業界向けの予測モデルや、商社のデータ分析ツールにおいて、Pythonを用いた高品質なコーディングを担当。 ●データ前処理・パイプライン開発: SQLを用いたデータ抽出から、AIが学習しやすい形へのクレンジング、加工処理の自動化。 ●LLM(生成AI)の活用: 既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装。 ※まずは得意なコーディングや基盤周りからスタートし、徐々にアルゴリズム選定やEDA(探索的データ解析)へと幅を広げていただけます。

パーソルクロステクノロジー株式会社

BI(データ活用)を中心に規模・業界を問わず幅広い顧客に対し企業価値の最大化に向け、 ITを活用して業務変革を設計・実行までをリードしていきます。 ●大手通信企業でのデータ分析・ツール開発 ●インターネットサービス事業会社のデータ分析 ●ITソリューション企業のデータプラットフォーム推進・構築 ●CRM企業の業務自動化支援　など 2018年からDX推進とした組織を立ち上げ、DXへの関心・興味が強いシステム開発・インフラエンジニアを育成し、今日に至るまで約100名以上の“DXエンジニア”を輩出してきた強い育成力が武器となります。 顧客の要望に合わせた技術を用いることで、幅広い課題に対応することが可能。社内にて今まで対応してきた事例をノウハウとして共有、未経験領域に関しては社内で勉強会を開き、顧客課題の解決に向け積極的にエンジニア同士が自己研鑽しています。 当社はプライム案件の比率が高く、上流～下流工程まで一気通貫にて対応できるプロジェクトが揃っており、当ポジションにおいては顧客との距離が近く、当社が注力している領域でのITコンサルティング部門との連携も活発で、将来的にはエンジニアからITコンサルタントへのキャリアも描くことができます。 プロジェクト例 <某SIer様でのAIソリューション関連業務> ●環境:Python、BI(Tableau)、Azure、GCP ●工程:データの基礎分析、実装(機械学習モデルの構築)、単体・結合テスト、運用保守 ┗既に当社メンバー3名参画中(増員) ●特徴:自社メンバーがアサインされてから歴が長いプロジェクトであり、顧客とのコミュニケーションは良好 ┗機械学習モデルの構築・運用保守について幅広い工程を経験でき、クライアントもモデル活用に積極的な環境なため、提案ベースでプロジェクトを進めることが可能。 <某事業会社(エネルギー関連)様での社内システム構築支援業務> ●環境:SQL、Python、PowerPlatform(PowerBI、Apps、Automate、OfficeScript)、AWS、Databricks、PowerPlatform、Windows ●工程:フィジビリティ検討(POC)、要件定義、基本設計、実装、テスト、リリース、運用保守 ┗既に当社メンバー4名参画中(増員) ●特徴:大規模なシステム(データ)移行の5か年計画がスタートしてまだ半ばであるため、新しくローコードやデータ蓄積基盤で作成するものはある程度裁量と自由度のある設計→実装が可能なプロジェクト。 ┗客先での対人コミュニケーションは良好で、プロジェクトの進行においてはプロパーやベンダーとやり取りしながら意見を出し合える関係性となっており、提案し易い環境。 ┗AI周りの技術についても経験可能で、データベースをリソースとしたRAG設計やCopilotの有償版契約など新しいことも積極的に取り入れている。 <某SIer様でのデータベース設計業務> ●環境:Databricks、Python、SQL、ABAP、BI、AWS、Azure、SAP(S4/HANA)、Github ●工程:技術調査、要件定義、基本設計、詳細設定、実装・運用保守 ┗既に当社メンバー2名参画中(増員) ┗フルリモートでの勤務が相談可能 ●特徴:現行のデータ分析基盤からDatabricksへの分析基盤の刷新対応のプロジェクトにて、システムの移管方法の検討フェーズからデータパイプライン構築に携わることが可能。 ┗フルリモートにて就業可能なプロジェクトにて、現在は東京・大阪のメンバーで参画中(就業先の拠点は大阪)

株式会社電通総研テクノロジー

<プロジェクト> ・グループ内製品へのAI機能の適用やAIサービスの新規開発・既存サービスのメンテナンスといった外部向けの開発作業のほか、AI駆動開発プロセスの構築といった社内向けの作業もあります。 <役割> ・生成AIサービスの選定や導入、AIシステム開発における設計・実装・テスト

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いた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) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●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) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ●テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ●コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ●食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ●小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いた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に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 *【使用ツール・開発環境】* ・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R