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正社員で働く
2ページ | データサイエンティスト/アナリスト×正社員の転職・求人特集
データサイエンティスト/アナリスト
データアナリストの仕事内容
データの解析と洞察を提供し、比較的に基本的な統計手法を用いてデータを分析し、トレンドやパターンを特定することが多いです。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データアナリストよりもより高度な分析スキルを持ち、複雑なデータセットを処理して新しい品やサービスの開発に寄与するための分析を行う傾向にあります。
非公開求人とは
並び順:おすすめ順
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。
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
データの観点からMaaSビジネスを推進している顧客の意思決定の支援、サービス改善支援を担当頂きます。BIツールで分析ダッシュボードを作成し、システムログデータやユーザの属性情報、地理情報などを集積、分析したデータを元に課題ついて仮説立て、サービスおよび運用改善提案を含むレポート、運用そのものの改善など通して顧客ビジネスの成功へ貢献して頂きます。 <業務例> ・モビリティサービス実証実験の運営支援プロジェクトにおけるデータを元に課題についての分析、顧客への改善レポート業務 …つづきを読む |
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必要な経験 |
<必須> ・BIツール(TableauやPower BIなど)を使ったデータ可視化の経験がある方 ・課題解決に向けた企画提案や、業務改善提案の経験がある方 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 446~774万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
大手企業のビッグデータを活用し、マーケティング成果の向上やデータ分析精度を高めるための技術活用の推進を期待します。クライアント内外・各種マーケティングプロセスにて利用するツールから得られるデータを元にユーザーやサービスを分析し、各サービスやマーケティング課題の改善・仮説・提案を行って頂きます。 主な業務として、DMP及びCDP導入案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における要件定義・設計を行って頂き、その後、プロジェクト自体の進捗や品質管理業務を担って頂きます。 ・DX観点を鑑みた企業の分析環境の構築・改善・導入全般のアドバイザリー、コンサルティング業務 …つづきを読む |
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必要な経験 |
■必須要件 ・バックエンド(サーバーサイド)の開発経験 3年以上 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 600~1000万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広い データサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。以下のような業務に携わっていただきます。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
■以下のうち複数の領域における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上) ・ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 600~1000万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます。 お客様の抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などのデータサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと 連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
◆以下のいずれかもしくは複数の領域における技術の実務適用に強い興味があり、自身でモデリング実装を行うことのできる理解度とコーディング力をお持ちの方 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 600~1000万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
■案件について Databricks Lakehouse Platformの導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、新規導入の際の導入支援、機械学習モデル運用における内製化支援を行います。データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、データ収集やデータ統合、パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、エンジニアの学びたい技術や 目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
・データパイプラインに関するご経験 ・顧客折衝、調整業務のご経験 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 750~900万円 |
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