4ページ | 東京都/データサイエンティスト/アナリストの転職・求人・中途採用一覧

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非公開求人とは
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知名度の高い人気企業が応募の殺到を防いだり、極秘プロジェクトや新規事業を競合に知られたくない場合に WEB上では公開せず募集するケースがあります。ご登録いただくことで、非公開求人をご紹介できます。

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業務内容 広告事業本部のエンジニア組織は、累計7,000万DL / 月間動画再生数3億9,000万のサービス「TVer」で配信される
広告プロダクト「TVer広告」の配信システム・広告周辺領域のシステムを開発・保守しています。
現在、インターネット動画広告市場は急激な拡大を続けています。そんな中で「TVer広告」は
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勤務地 東京都 想定年収 600~800万円
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業務内容 2021年9月1日から「第2の創業フェーズ」となりました。
それに伴い、新たなマーケティング手法の開発とCX向上のためのデジタルサービス強化をミッションとし、新規に立ち上げました。
知見寄せ集め合い、アイデア出しと検証を繰り返しながら、お客様に更に好きになっていただける仕組み作りをします。
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勤務地 東京都 想定年収 600~1500万円
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業務内容 コメ兵およびグループ各社で運用をする商品販売/在庫管理システム【オムリス】の開発・導入に向け、様々なDBに関する下記のような業務を担っていただきます。

・部門担当者ヒアリング、要件定義
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勤務地 東京都 想定年収 500~800万円
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業務内容 ◆配車アプリ『GO』やDRIVE CHART事業を支えるデータサイエンティストとしてタクシー需要共有予測や危険運転行動検知などの
機械学習モデル・アルゴリズム構築に関わる要件定義、仕様策定、データ分析、データ前処理、AIサービス実装、精度改善など予測モデルを
実サービスに適用するために必要な幅広い業務に携わっていただきます。フットワーク軽く様々な課題解決を実行できる方をお待ちしています。
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勤務地 東京都 想定年収 600~1200万円
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業務内容 【業務内容】   :お客様のデータ分析に関わるコンサルティング~分析基盤やBIの構築まで、ビジネスに直結する話からシステム的な内容までデータ分析に関する業務を、幅広くご担当いただきます。
【採用背景】   :日本で数社しか取得していないGoogleCloudの最高峰のデータ分析領域の資格を取得したこともあり、Google社とのリレーションが強化され、データ分析に関する案件・業務が増えてきております。
今後、さらにデータ分析に関する業務が増えることが予想されるため、データサイエンティスト/アナリストを募集します。
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勤務地 東京都 想定年収 400~1000万円
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業務内容 ◆顧客向けデータ分析基盤構築プロジェクトに従事し、以下の業務に従事し、お客様と適切なKPIの設計や分析について0から進めることが可能です。
・顧客がデータ分析基盤を導入する際のKPI設計からダッシュボード構築までを実施
・自社プロダクトである『 trocco』 を用いた基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装
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勤務地 東京都 想定年収 480~720万円
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業務内容 同社グループに出向(本籍は同社)し、以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー
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勤務地 東京都 想定年収 1075~1490万円
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業務内容 ◆車両から収集される挙動データ、気象・路面データ、位置情報データ等のビッグデータの分析およびAI開発をお任せいたします。

【対象】    :トヨタ自動車 情報システム領域、技術領域、コネクティッド領域、MONET Technologies株式会社
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勤務地 東京都 想定年収 502~995万円
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業務内容 【業務内容】
◆AI(深層学習、機械学習、統計解析)のプロであるデータサイエンティストとして、顧客企業の課題解決に取り組んでいただきます。
顧客の業務理解から始まりAIを用いた解決手法の提案、実装の一連の業務を担当していただきます。
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勤務地 東京都 想定年収 450~800万円
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業務内容 【業務内容】
日本郵政グループが持つユーザーデータを集約した顧客基盤を活用し、顧客分析の最適化と分析実務を行います。
サービスの効率的な運用、コスト削減、利益アップなど、低コストで高いリターンを得られる仕組みづくりや
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勤務地 東京都 想定年収 800~1000万円
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業務内容 【職務内容】
データソリューションで事業創生を行う事業開発本部 システム開発第三部にて、先端産業・社会インフラ向けの最先端デジタルソリューションシステム開発(AI、データ分析など)推進のプロジェクトリーダーとして、システムの設計・開発からPoC/PoVをお任せします。

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勤務地 東京都 想定年収 630~880万円
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業務内容 【ポジション概要】
CRMデータに基づいた分析により、チーム、部門上司、関連部署、経営陣等ステイクホルダーの意思決定をサポートし、DTC(直営リテールおよびECサイト)の顧客獲得・ロイヤリティ向上・売上UPに貢献する。

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勤務地 東京都 想定年収 486~710万円
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業務内容 同ポジションはMLエンジニア(画像認識)として、ユーザーに最大の価値を提供するためのAIモデルの開発と、その製品実装を担っていただきます。
実用レベルのAI製品を販売・拡大していくためには、非常に高い精度と、なるべくリアルタイムにユーザーに解析結果を返
したり、少ない計算資源で多数のプロセスを捌いたりするための、モデルの軽量化の両立が必要です。
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勤務地 東京都 想定年収 1000~1500万円
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業務内容 全社横断データ組織として、全社データ戦略に基づき活動します。新規/既存サービスにおけるビジネス課題解決、新たなビジネスインパクト創出に向けたデータ分析基盤の構築と運用、データの可視化と利活用の推進、最適なデータマネジメントの実現に向けた一連の業務をご担当いただきます。
【業務詳細】
・サービス毎のデータ要件に対し、最適なデータデリバリーを実現するためのアーキテクチャー、データパイプラインの設計、開発、運用
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勤務地 東京都 想定年収 600~750万円
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業務内容 クライアントが目指すマーケティングDXの実現やビジネスゴールを基にITグランドデザインを描き、事業変革に向けたテクノロジー活用の
構想から構築、活用のための伴走支援まで幅広い業務を実践・経験できる業務です。
【業務概要】
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勤務地 東京都 想定年収 500~1500万円
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業務内容 estieではデータを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。
「産業の真価を、さらに拓く。」ためのプロダクトを今後も続々と立ち上げています。
バックエンドエンジニア(データ)として、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます
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勤務地 東京都 想定年収 600~1000万円
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業務内容 ◆データサイエンティストとして、高度な専門性を発AI/DS関連プロジェクトにおいて、上流工程から開発実装までの一連の業務で、データサイエンスを活用し、お客様の理解を深めるとともに、データドリブンな事業活動に貢献し、データそのものの価値創造にも繋げる。
◆1st Party Data(自社商品購買データ、肌診断、クリエイティブ画像など)や2nd Party Data
(リテーラー購買、SNSデータなど)を含む、社内に点在する各種データをビジネスに活用できるよう、分析やAI活用の仕組みを整える。
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勤務地 東京都 想定年収 600~1200万円
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業務内容 同社は「日本のGDPを増やし、明日がもっといい日になると思える社会に」をミッションに掲げ、2017年の創業以来、年率200%以上の驚異的な成長を遂げてきました。
創業以来の中核事業に加え、革新的なVertical SaaSプロダクトを新たに立ち上げました。
同社では創業当初からプロダクトのUXに情熱を注ぎ、ユーザーやお客様との最初の接点を大切にしながら成長を続けています。
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勤務地 東京都 想定年収 600~1100万円
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業務内容 同社は「日本のGDPを増やし、明日がもっといい日になると思える社会に」をミッションに掲げ、2017年の創業以来、年率200%以上の驚異的な成長を遂げてきました。
創業以来の中核事業に加え、革新的なVertical SaaSプロダクトを新たに立ち上げました。
同社では創業当初からプロダクトのUXに情熱を注ぎ、ユーザーやお客様との最初の接点を大切にしながら成長を続けています。
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勤務地 東京都 想定年収 600~1000万円
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業務内容 【業務内容】
クラウド上(GCP等)へのデータ基盤構築、事業戦略遂行に関連するデータの加工・分析をメインに行い、事業企画やマネジメント層、経営層と対話しながら、データドリブンな経営の実現にいただきます。

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勤務地 東京都 想定年収 600~900万円
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業務内容 <業務内容>
・当社の多様なビッグデータと、機械学習技術を用いた分析設計、予測モデル設計、開発
(利用ツール:databricks、Python、SQL、dotData、PyCarret、各種LLM 等)
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勤務地 東京都 想定年収 550~1000万円
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業務内容 <業務内容>
・databricks上でのデータパイプライン設計、開発、運用
・dbt、SQL、Pythonなどを用いた、様々な分析目的に合わせたデータパイプライン処理の設計開発と運用
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勤務地 東京都 想定年収 500~1000万円
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業務内容 同社において、FX取引(外国為替証拠金取引)およびCFD取引(株価指数・商品・個別株)におけるディーリング収益最大化にむけた
顧客取引データ解析やアルゴリズムによるカバーディーリングロジック開発をご担当いただきます。金融業務経験の有無は問いません。
具体的には、①顧客取引行動、②為替・商品・株価指数先物市場の価格・注文情報の相関性の定量的な分析を実施していただき、業務の効率化、トレード収益の改善、リスクの最適化の施策の提案と推進を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。
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勤務地 東京都 想定年収 690~1300万円
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業務内容 同社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、各事業部のデータ分析を行い
必要な技術的な支援を行います。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。

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勤務地 東京都 想定年収 500~1000万円
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業務内容 【業務内容】
①全社データ分析基盤の企画・構想、導入推進
全社的なデータ分析基盤の企画・構想をリードし、導入から運用開始までを推進する重要な役割を担います。
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勤務地 東京都 愛知県 想定年収 880~1350万円
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業務内容 【業務内容】
◆AI(深層学習、機械学習、統計解析)のプロであるデータサイエンティストとして、顧客企業の課題解決に取り
組んでいただきます。
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勤務地 東京都 想定年収 450~800万円
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業務内容 【仕事内容】
同社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。
更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。
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勤務地 東京都 想定年収 500~700万円
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業務内容 2015年にスタートした当社の民放公式テレビポータルは、累計6,200万DL / 月間動画再生数3億9,000万回再生の規模にまで成長をしております。
また、当社ではテレビ放送のデータ放送を通じてテレビの視聴データを収集しております。
本ポジションでは民放公式テレビポータルやテレビから大量に集まる視聴データを用いて
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勤務地 東京都 想定年収 650~1000万円
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業務内容 ■求人の特色
・顧客企業の次世代ビジネスを生み出すデータ利活用プロジェクトで大規模分析プラットフォームを構築します。
・今後、ニーズ拡大が予想されるデータエンジニアとしてのキャリアを歩めるポジションです。
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勤務地 東京都 想定年収 532~1334万円
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業務内容 IoT(モノのインターネット)やAI(人工知能)といった高度なICT化に対応した情報基盤技術の強化と応用拡大を図ります。機械学習などビッグデータ解析に関わる情報科学の最先端技術やソフトウエアの基盤技術の研究開発を行い、新規材料や製品、IoT社会に適したソリューションサービスを創出します。

【担当職務(1、2、3のいずれか)】
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勤務地 東京都 想定年収 650~1000万円
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業務内容 【職務内容】
募集背景であげた、ライフサイエンス、医療、高機能材料の各分野を主な対象として、深層学習手法を用いたAI技術の研究開発をご担当いただきます。深層学習に用いるデータは、画像、言語、数値など多岐にわたりますが、ご希望や適性を考慮し、下記のいずれかの業務をご担当いただきます。

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勤務地 東京都 想定年収 650~1000万円
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業務内容 データドリブン経営の実現に向けた戦略を立案します。具体的には、データ利活用の成熟度を客観的に調査、評価し、データドリブン経営を実現するまでのロードマップと具体的なステップアップの計画をお客さまと一緒に作成します。

具体的には、以下のような案件でご活躍いただけます。
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勤務地 東京都 想定年収 800~1400万円
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業務内容 TVerの事業成長のための、データ取得・蓄積・分析を設計・実行をすると共に、マーケティング部門のユーザー理解を深め、ユーザーエクスペリエンス向上のためのマーケティング戦略立案にシニアデータアナリストとして貢献していただきます。

<業務内容例>
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勤務地 東京都 想定年収 600~800万円
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業務内容 本部門のミッションは、「数理技術や先端技術を用いたデータ活用を通じたイノベーションによる、エス・エム・エスの事業課題解決を通じた業界への貢献」です。
事業会社のデータ活用組織として事業課題解決を通じた事業貢献を最優先となりますが、技術開発としてAWSやGCPなどから随時公開される新規A&I関連プロダクトの評価、研究開発や学会発表等、研修受講を通じた専門性の維持伸張するための活動と、事業開発として専門性を事業に変換していくための活動に取り組みます

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勤務地 東京都 想定年収 590~1400万円
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業務内容 【業務内容】
・データサイエンティストとしてのデータ分析業務をお任せいたします。
・顧客の購買分析や音声分析、市場動向との連動性を検証し、経営をサポートするポジションであり、ビックデータ、Fintechに関わる
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勤務地 東京都 想定年収 600~1000万円
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業務内容 【業務内容】
主にラクスル事業におけるさまざまな事業課題を統計や機械学習を用いて解決し、事業成長や事業競争力の向上を推進する役割を担っていただきます。

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勤務地 東京都 想定年収 500~800万円
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業務内容 【職務内容】
[1] プロジェクトの立ち上げとデリバリー
様々なスキル・知識・経験を持った複数の事業部やメンバーと協力し、お客様の変革を実現するための戦略策定や実行を支援します。
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勤務地 東京都 想定年収 680~800万円
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業務内容 【東証一部上場/独立系SIer】お客様の課題やビジネス展開に合わせて、自社サービス「ADDPLAT」を用いたデータ分析案件に携わって頂きます。

【業務内容】   :お客様の課題やビジネス展開に合わせて、自社サービス「ADDPLAT」を用いたデータ分析案件に携わって頂きます。
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勤務地 東京都 想定年収 460~1000万円
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業務内容 日本や世界の津々浦々で 「感じ良い暮らし」を実現するため、土着化とグローバル化を支えるグローバル共通の仕組み作りを推進中です。
その中で、グローバル全社におけるデータドリブンな意思決定を行うための仕組みを構築して頂ける方を募集しています。

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勤務地 東京都 想定年収 600~1500万円
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業種カテゴリ
業務内容 日本や世界の津々浦々で 「感じ良い暮らし」を実現するため、土着化とグローバル化を支えるグローバル共通の仕組み作りを推進中です。
その中で、グローバル全社におけるデータドリブンな意思決定を行うための仕組みを構築して頂ける方を募集しています。
全社で取り扱う計画・実績数値の可視化・レポート開発および関連プロジェクトの推進を行い、業務部門に対してデータドリブンな意思決定を行うための風土の醸成やツールの展開・定着を担当して頂きます。
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勤務地 東京都 想定年収 600~1500万円
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業務内容 ◆GO Inc.の各種モビリティサービスを通じて発生した交通情報ビッグデータの活用を通じて、身近な交通を劇的に進化させるための
仮説構築からデータ収集・分析・可視化・自動化などのデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータについての戦略立案までをお任せします。
データ分析により、モビリティサービスの利用者と運び手への理解を深め、需要と供給に影響を与える施策を評価し、不確実性を適切に取り扱うことで事業の未来を予測する中心的な役割です。身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。
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勤務地 東京都 想定年収 600~1200万円
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業務内容 同社グループ会社に出向(本籍は同社)し、以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、データ基盤構築(DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と
BI の構築までカバー)の専門家・プロジェクトマネージャー
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勤務地 東京都 想定年収 1075~1980万円
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業務内容 【業務内容】
データ分析の課題を持つお客様に対して、Google Cloud(GCP)のBigQuery等を用いて課題解決を行って頂きます。
入社後はクラウドの設計・構築から参画頂き、将来的には顧客への提案を含めた上流から携わることが出来ます。
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勤務地 東京都 想定年収 460~1000万円
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業務内容 【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。また、機械学習をはじめとする画像解析・言語解析・数値解析に関する各種技術の製品化とそれを用いたデータ分析プロジェクトの遂行を行う。
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、AI技術製品化チームと、AI活用ソリューション企画開発チームと、AI活用PF製品企画開発チームで構成される。
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勤務地 東京都 想定年収 450~800万円
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業務内容 ◆ITコンサルタントとして、デジタルマーケティングにおけるDMP、EC、ID統合、マーティングオートメーション、経営ダッシュボードなどの領域に関するあるべき姿の構想と、各種ツールやソリューションの理解に基づく構想実現の推進を
ご担当いただきます。各種ツールやソリューションを導入するに当たっての、新規業務設計やシステムデザインの実行も行います。
様々なプロジェクトの中からご経験に応じてアサインを検討いたします。複数名のPJTのため、既存のPM・メンバーやパートナー企業
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勤務地 東京都 想定年収 600~900万円
公開中の求人230件中151-200 件表示
非公開求人550ヒットしました
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