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データサイエンティスト

株式会社フライウィール

  • Julia
  • Python
  • AWS
  • 機械学習
  • データ分析
  • GCP
  • 生成AI
  • クラウド
  • SQL
  • 自然言語処理

ミッション 「データを人々のエネルギーに」 フライウィールは、データが人々の創造性を解き放ち、社会を豊かに進化させる新しいエネルギーだと考えています。データとAIを活用し、単なる業務効率化に留まらず、人々の可能性を最大限に引き出すことで、新たな価値を創造することが私たちの使命です。 私たちが描くのは、30年後、子どもたちが「成長」と「挑戦」を当たり前に楽しめる未来です。制約に縛られず、可能性が広がる社会を実現するために、データとAIによる社会変革を推進します。 フライウィールについて フライウィールは米国ビッグテック企業出身の経営陣とメンバーが一丸となり、グローバル水準のデータ利活用ノウハウを活かして、企業のデータに関する戦略立案から基盤構築、システム導入、活用支援までをワンストップで迅速に提供しています。 独自のデータ活用プラットフォーム「Conata™」とプロフェッショナルサービスを組み合わせたアジャイルなアプローチで、エンタープライズ企業向けにデータドリブンな改革を通じて収益拡大を実現しています。 プロダクトについて 私たちは「データを誰もが自在に活用できる社会」を目指し、エンタープライズ向けデータ活用プラットフォーム「Conata™」を提供しています。Conata™ は、データの収集・処理・分析・可視化、生成AI(RAG)を活用した知識検索、AI エージェントによる業務自動化まで一貫して支援し、企業のデータ活用を最大化します。 ビッグテックで培ったデータ管理・情報検索技術を活用し、高度な DataOps を実現。その技術と 生成 AI・AI エージェントを組み合わせることで、企業のデータ活用をさらに強化します。2024年には「Conata Data Agent」をリリースし、大量な社内データを自然言語で横断的に検索・活用できる環境を提供しています。 ポジションについて フライウィールはデータサイエンティストを募集しています。データサイエンティストはエンジニア・プロダクトマネージャーと連携しながら、パートナーが保有する大規模なデータを分析し、広告・EC・物流などの分野で新規プロダクトの開発および既存プロダクトの最適化で重要な役割を担います。またビジネスチームと協力して、データに裏付けられたソリューションの提案を支援します。

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データアナリスト

株式会社アンドパッド

  • Julia
  • Python
  • JAVA
  • Slack
  • GitHub
  • SQL
  • BigQuery
  • 生産性向上
  • KPI
  • R

建築現場のコラボレーションアプリに関わるデータ分析業務を担当します。プロダクト戦略の策定、KPI設計、データ分析モデルの企画立案、社内外のステークホルダーとの連携を通じて、建築・建設業界の生産性向上に貢献します。

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データアナリスト

株式会社サイカ

  • Julia
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析
  • 生成AI
  • SQL
  • マーケティング
  • コンサルティング
  • データサイエンス
  • CRM

職務内容 ポジションのミッション データ分析でビジネスの核心を捉え、事業成長をドライブする クライアントのマーケティング課題に対し、データの力を用いてビジネスの構造を紐解き、意思決定の根拠を作り出す役割です。シニアアナリストと共にプロジェクトを推進しながら、確実な分析技術とビジネス視点を武器に、データから価値を生み出すプロフェッショナルとして活躍していただくことを期待しています。 業務内容 入社直後は、シニアアナリストやコンサルタントの設計に基づき、分析実務(データ抽出・加工、モデル実行、集計)を正確に遂行することからスタートします。経験を積みながら徐々に担当領域を広げ、顧客への報告や示唆出しなど、プロジェクトのメイン担当としての役割を担っていただきます。 分析業務 ・分析設計に基づいたデータ構築 ビジネス課題を解決するための分析アプローチを理解し、必要なデータの定義・抽出・加工を自律的に行う(Excel, SQL, Python/R等を使用)。 ・仮説検証型モデリング 単にツールを操作するだけでなく、仮説に基づいたMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)等の分析モデルを構築・実行し、試行錯誤を通じて精度の高いモデルを作り上げる。 ・分析品質への責任(Quality & Logic Assurance) 数値的なミスがないことはもちろん、分析結果がビジネスの現実に即しているか、論理的な整合性が取れているかまでを含めた品質に責任を持つ。 ビジネスインサイトの導出と提言 ・ストーリーテリングと資料作成 分析結果を単なる「数値の報告」で終わらせず、クライアントの意思決定を促すための「ストーリー」として構成し、分かりやすい提案資料(PowerPoint等)を作成する。 ・インサイトの創出 データから「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」「次はどうすべきか」という深い示唆を導き出し、クライアントのネクストアクションを具体化する。 クライアントコミュニケーション プロジェクトの報告会において、自身の分析パートに関する報告や質疑応答を主体的に行う。将来的には、分析結果に基づく施策提言のメインスピーカーを担う。 チーム体制 1つのプロジェクトに対し、ビジネス課題を整理するコンサルタント、高度な技術支援を行うデータサイエンティストなど、そして分析の実働を担うアナリスト(シニアおよびメンバー)でチームを組みます。オンボーディング期間はシニアアナリストの指導(レビュー)を受けながら業務を進めるため、分析手法に不安があるフェーズでも安心してスキルアップできる環境です。 ポジションの魅力 ・データサイエンスとビジネスのハイブリッド コンサルタントとデータサイエンティストの両方と協業するため、ビジネス感覚と技術的知見の両方をバランスよく吸収でき、将来的にどちらのパス(エキスパート/マネジメント)へ進むかの選択肢が広がります。 ・経営の意思決定を動かすインパクト あなたの分析は、クライアントの経営層や意思決定者との直接対話を通じて、彼らのマーケティング戦略を動かします。事業成長の最前線に立ち、データでビジネスが動くダイナミズムを当事者として体感できます。 ・市場価値の高い専門性を磨ける経験 国内でも先進的なMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や消費者インサイト分析の経験を積むことで、アナリストとしての専門性を高め、市場価値を向上させることができます。 ・柔軟で最先端な分析環境 分析の土台となるのが、MMMの知見が凝縮された自社開発の分析フレームワークやソリューションです。それに加え、分析環境は常にアップデートされており、Python, Rはもちろん、Juliaといった多様な言語や最新の生成AI技術も積極的に活用しています。アナリストは常に最適な手法を探求・選択できる環境で、自身のスキルを磨き続けることができます。 ・明確なキャリアラダーと多様な成長機会 アナリストとしての専門性を深め、分析リーダーであるシニアアナリストを目指す明確なキャリアパスがあります。さらにその先のディレクター(マネジメント)やプリンシパル(エキスパート)へと続く道も用意されています。また、データ分析の経験を活かし、データに強みを持つコンサルタントや、自社ソリューション開発を担うプロダクトマネージャー(PM)など、多様なキャリアを築くことも可能です。

  • Company employee count 101 to 1,000

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