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正社員で働く
8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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業務内容 |
世の中へ新たな価値を生み出しつづけるNTT東日本のデジタル型ビジネスを支えるデータドリブン文化の定着に向け、全社のデータドリブンに関する 取り組みを推進・支援する。NTT東日本グループには約1000のシステムが稼働しており、1200万を超える加入数を誇る光サービスを中心に、契約・請求・応対等の営業情報、電柱・電線・マンホール等の設備情報など、同社提供サービスに関わる様々な社内データが存在しており、そのデータを十分に活用した事業運営を目指し、以下を推進する。 ※(1)の業務を中心に活動いただく予定です。 (1)データドリブン環境の整備(ハードウェア・ソフトウェア) …つづきを読む |
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必要な経験 |
以下の①又は②の経験を有していること ①PM又はメンバーとしてシステム開発プロジェクトに従事した経験があること ②PM又はメンバーとしてデータ分析プロジェクトに従事した経験があること …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 500~1000万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
金融業界(銀行/保険/証券/カードなど)を対象としたDXおよびデータ利活用に係る戦略の策定、およびその戦略実行に向けた構想策定、プロセス改革、組織組成、組織改革、人材育成、システム構築までを一貫して支援するコンサルティングサービスの提供します。 【具体的には】 データ利活用組織組成の支援 …つづきを読む |
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必要な経験 |
統計検定2級レベルの数理的知識を有していること (もしくは現時点で有していなくても、短期間で習得できる見込みがあること) SQLによるデータ加工、分類・回帰モデルを中心としたモデル構築、集計・可視化が行えること …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 900~1300万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
具体的な業務内容 ・データ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務およびプリセールス活動。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。 ・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
・統計分析、最適化や時系列予測などの数理モデリング、機械学習などの理論面の理解と分析に基づいた 課題解決や意思決定支援業務の経験 ・小~中規模プロジェクトのリード、マネジメント経験 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 950~1600万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
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 …つづきを読む |
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必要な経験 |
【下記いずれも必須】 ・システム開発または運用保守としてリーダおよびメンバ業務を行った経験(最低3年以上) |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 600~900万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
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。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
【MUST】 ・データ分析/統計/機械学習/数理最適化のいずれかに関する基礎知識 ・データ分析/データ活用/機械学習/数理最適化における業務適用・研究開発などの業務経験 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 450~800万円 |
職種カテゴリ | |||
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業種カテゴリ | |||
業務内容 |
【仕事概要】新規プロダクト(2023年秋リリース)である経営データ管理DX SaaS『kpiee』における データ集計や分析業務の効率化検討を行っていただきます。 【業務内容】弊社プロダクト『kpiee』を契約頂いているクライアント様から受領したPLや事業KPI、組織KPI等の様々なデータを、AccessやPython, Google App Script等を活用し、データ受領~集計までを効率的に、かつミスなく実施できる環境を設計・構築頂く業務です。 …つづきを読む |
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必要な経験 |
●必要(MUST)条件 ・ExcelやGoogle Spreadsheetなど表計算ソフトでの関数を用いた 計算処理の構築経験を3年程度有している方 …つづきを読む |
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勤務地 | 東京都 | 想定年収 | 450~1000万円 |