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カジュアル面談可 データサイエンティストの求人・転職情報

該当求人数 5

1~5件を表示

キャディ株式会社

キャディ株式会社

Technical PdM - Enterprise Solution -

データサイエンティスト

900~1,400万円

正社員

東京都(台東区)

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定  -プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

JIRA

Discord

Slack

生成AI・LLM

Confluence

Apache

PostgreSQL

Datadog

Terraform

GitHub Actions

GitHub

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Technical PdM - Enterprise Solution -

データサイエンティスト

正社員

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定  -プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

900~1,400万円

東京都(台東区)

JIRA

Discord

Slack

生成AI・LLM

Confluence

Apache

PostgreSQL

Datadog

Terraform

GitHub Actions

GitHub

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

キャディ株式会社

キャディ株式会社

株式会社クーリエ

株式会社クーリエ

2512【Business Implementation||Data & Intelligence||データサイエンティスト】 データサイエンティスト

データサイエンティスト

700~1,800万円

正社員

渋谷区恵比寿4-20-3恵比寿ガーデンプレイスタワー9階

ミッション 日々蓄積される膨大なファーストパーティデータの収集・分析・可視化を行い、経営戦略に基づいた事業成長のためのアクションプランを実行し、新たな事業インパクトを生み出すことがミッションとなります。 業務概要 今回募集のデータサイエンティストは、Analyticsを用いてさまざまなビジネスプロジェクトをリードしていただき、メディアプラットフォーム事業におけるさまざまな意思決定を、合理的かつ迅速にする役割を期待しています。ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定・業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発・ハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のための各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。 具体的な業務内容 ・データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善 ・大規模データセット上でのレコメンデーションや行動ターゲティングのためのアーキテクチャ設計 ・Analyticsのハイレベル設計のためのKPIツリーの定義 ・経営課題を解決するための各種アルゴリズム開発 ・データ収集のためのデータフロー設計/構築 ・マーケティングのデジタル化による広告パフォーマンスの最大化 ・新規施策のフィジビリティ検討のためのデータ分析 ・意思決定のためのデータ抽出/加工/可視化(レポート作成やダッシュボード化) ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

PostgreSQL

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

業界未経験歓迎

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

2512【Business Implementation||Data & Intelligence||データサイエンティスト】 データサイエンティスト

データサイエンティスト

正社員

ミッション 日々蓄積される膨大なファーストパーティデータの収集・分析・可視化を行い、経営戦略に基づいた事業成長のためのアクションプランを実行し、新たな事業インパクトを生み出すことがミッションとなります。 業務概要 今回募集のデータサイエンティストは、Analyticsを用いてさまざまなビジネスプロジェクトをリードしていただき、メディアプラットフォーム事業におけるさまざまな意思決定を、合理的かつ迅速にする役割を期待しています。ビジネスインサイトを発見し、分析によって付加価値を生み出すことで、テクノロジーを用いたビジネス戦略の策定・業務オペレーションの設計やアルゴリズムの開発・ハンズオンによるオペレーション実行までを推進し、マーケティング最適化のための各種施策をプロジェクト立ち上げから実装までをお任せします。 具体的な業務内容 ・データ分析による課題抽出からビジネスプロセスの改善 ・大規模データセット上でのレコメンデーションや行動ターゲティングのためのアーキテクチャ設計 ・Analyticsのハイレベル設計のためのKPIツリーの定義 ・経営課題を解決するための各種アルゴリズム開発 ・データ収集のためのデータフロー設計/構築 ・マーケティングのデジタル化による広告パフォーマンスの最大化 ・新規施策のフィジビリティ検討のためのデータ分析 ・意思決定のためのデータ抽出/加工/可視化(レポート作成やダッシュボード化) ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

700~1,800万円

渋谷区恵比寿4-20-3恵比寿ガーデンプレイスタワー9階

PostgreSQL

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

業界未経験歓迎

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

キャディ株式会社

キャディ株式会社

★優先度Top Priority★ Engineering Manager, Machine Learning

データサイエンティスト

1,000~1,400万円

正社員

東京都(台東区)

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

Express

Rust

Elasticsearch

Adobe XD

Confluence

React

FastAPI

NestJS

GitHub Actions

GitHub

Python

BigQuery

Backlog

Next.js

TypeScript

Slack

JIRA

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

★優先度Top Priority★ Engineering Manager, Machine Learning

データサイエンティスト

正社員

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

1,000~1,400万円

東京都(台東区)

Express

Rust

Elasticsearch

Adobe XD

Confluence

React

FastAPI

NestJS

GitHub Actions

GitHub

Python

BigQuery

Backlog

Next.js

TypeScript

Slack

JIRA

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

プロダクトマネージャー|プロダクトの要件定義および、ユーザー視点での課題・改善を推進

データサイエンティスト

正社員

社内外から寄せられる機能要望の収集から、要件定義・バージョン判断・開発依頼に至るまで、 プロダクト進化のサイクルを製品企画課(PdM)が主導していきます。 ●仕事詳細 ・顧客・営業・CSからの要望収集・整理および社内共有 ・要望管理台帳の更新・維持管理 ・要件定義書・仕様書の作成補助(下書き含む) ・問い合わせや不具合情報の共有、ユーザー課題の吸い上げ ・バージョン計画の資料化および関係者への共有 ・リリース後の効果確認・フィードバック収集 ・ユーザーインタビュー・データ分析 ●将来的には… 担当領域における企画〜要件定義を主体的に推進し、 マネージャーの補佐やメンバーサポートも担うポジションへとステップアップいただきます。 (変更の範囲)会社の定める業務

600~800万円

東京都(渋谷区)

JIRA

Notion

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

カジュアル面談可

リモート可

時短勤務可

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

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