⁨統計学⁩関連の求人⁨20⁩選

募集背景「管理」が増えるほど、技術が遠ざかっていく。そんな焦燥感を抱えていませんか。 PLやPMという役割を任されるようになると、いつの間にか主な業務が「社内調整」や「進捗管理のエクセル更新」になってしまう。最新の技術動向は追っているものの、実務で触れる機会は減り、現場のエンジニアと対等に議論できなくなっていく……。そんな「キャリアの踊り場」にいる方に、私たちは出会いたいと考えています。 株式会社分析屋は、東証プライム上場グループの安定感を持ちながらも、その本質は「現場第一主義」の技術者集団です。私たちは、PMを単なる「調整役」とは定義していません。最新のAI技術や、ビジネスの根幹を支える表データの回帰・予測モデルを深く理解しているからこそ、顧客の真の課題を解決できると考えています。 「技術のアップデートを止めない、生涯現役のPMでありたい」 「AIを魔法の杖ではなく、確かなビジネスの手段として使い倒したい」 そんな越境するマインドを持った方と共に、AIビジネス部を、そして新しい自社事業を創り上げていきたいと考えています。 仕事内容クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 案件事例 生成AIを活用した検索システムの開発 ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 クライアントのAI人材教育のための伴走支援 Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 入社配属部署（AIビジネス部）AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 メッセージ私たちが求めているのは、指示を待つ人でも、ただエクセルを埋めるのが上手い人でもありません。 社内チャットでは日々、メンバーがキャッチアップした最新の技術情報や活用アイデアが飛び交っています。また、受託案件に留まらず、現場発信で「こんなソリューションを作りたい」という新規事業への挑戦も歓迎される文化です。 「PMとして広い視野を持ちつつ、技術への発想力も磨き続けたい」 「自ら主体となって、組織や事業を動かしていきたい」 そんな越境するマインドを持った方にとって、ここは非常に刺激的なフィールドになるはずです。あなたのこれまでの経験と、これから実現したいこと。そのすべてをぶつけられる環境を用意して、お待ちしています。

データ分析・AI活用業務において、非定型かつ高度な分析やAIモデル構築において自ら手を動かすことに加えて、新入社員や他部門からの転入者を含むジュニアメンバーの指導・支援などにも貢献いただきます。 データサイエンティストとして全社のデータ利活用を推進するCoE組織に所属いただき、LNGバリューチェーンの最適化や、1to1マーケティング実現、新たな経営マネジメントシステム整備や最適なフィールドオペレーション構築、高度なインフラ・設備管理実現、新たなソリューション開発におけるAI利活用など、東京ガスグループを横断して各種PJに参画いただきます。 東京ガスでは、1980年代以前から一貫してデータ分析の専門組織を設けて事業に深く活用しています。 「CO2ネットゼロ」「低廉で安定的なエネルギー供給」「暮らしを支えるエネルギー・サービス提供」など経営ビジョンに掲げるGX・CX・DX実現のためにデータサイエンティストの役割は増しており、分析組織拡大のため、中核として活躍いただけるデータサイエンティストを募集します。 1000万件超の顧客データや年間500万件超のお客さまとのリアルな接点データ、様々な設備データなど、事業活動の中で生み出される多種多様なデータを扱うことが可能です。データ分析の活用領域もトレーディング、設備保全、マーケティング、カスタマーオペレーション、ソリューション開発などバリエーションに富んでいるため、特にビジネス活用・社会実装に興味を持つデータサイエンティストとしては大きく成長できる環境です。分析結果をインフラ事業者ならではの様々なアセットを通じて実現することで、共に社会に大きなインパクトを与える仲間を募集しています。

私たちが思う日本に対する危機感とは 日本は、世界でもいち早く高齢化・人口減少に直面する「課題先進国」です。 例えば、「人手不足」という課題。 2025年時点の日本の人口は約1億2300万人です。2050年には9500万人になります。今から25年後に2800万人が日本からいなくなります。どれほどの数字かイメージが湧くでしょうか？これは、北海道・九州・中国・四国地方から人が完全にいなくなるのと同じくらいの数字です。 他にも気候変動や異常気象、日本企業の国際競争力の低下、少子高齢化、AIや情報リテラシーの格差など数えきれないほどの課題があります。 これらのマクロな課題により、それぞれの企業のビジネス環境も大きく変わります。 まさに前例のない不確実なビジネス環境です。 しかし、日本の多くの企業で見られる光景は前例主義や経験主義的な意思決定であり、そのような環境で働く個人も本来持っているはずの創造力・課題発見力・課題解決力が十分に発揮できていないと考えます。企業は個人の集まりですから、個人の課題発見力・解決力が失われれば、当然、企業の課題発見力・解決力が失われます。 ただ、このような悲観論はどこでも聞かれますが、傍観し「日本はダメだ」と同じように評論していても何も変わりません。高い志と多くの知恵が集まれば解決案が生まれ、高速で試行錯誤することで未来は切り拓けるとピープルドットは考えています。 そして、 未来を切り拓くための鍵は「データサイエンス」 であると考えています。 データサイエンスとは 一般的には、データサイエンスとは統計学や機械学習・AI、プログラミング等の技術をイメージする方が多いのですが、ピープルドットでは、データサイエンスを以下のように定義しています。 データサイエンスとは データで客観的かつ多面的に問題を分析し、課題を特定すること 多くの人がデータという共通言語を用いて建設的議論を行うこと 統計モデルや機械学習・AIで課題を解決すること という、課題発見から解決までの総合的な営み であると考えています。 さらに、データサイエンスは、特定の領域に縛られません。 営業やマーケティング、人事やファイナンスといった職種での掛け合わせもあれば、メーカーや物流、メディア、気象など様々な業種との掛け合わせもあります。 つまり、 データサイエンスは、職種も業種も関係なく課題発見・解決に取り組めるフィールドであり、多様な知見・アイディアを持ち込むことのできるイノベーションの中心地 です。 ピープルドットとは ピープルドットは2017年にデータサイエンススクールから事業がスタートしました。今では、データサイエンススクールをはじめ人材育成プログラムを通じて、育成したビジネスパーソンは約1万人になりました。高い志を持ち、自ら課題を見つけ解決することができるプロフェッショナルたちです。 先述した日本社会や日本企業の抱える多種多様な課題を素早く解決すべく、 ピープルドットは、ピープルドットで学んだビジネスパーソンの知恵を結集し課題を解決するプラットフォーム を構築しています。 そして、今後は、より多くの事業やプロダクトを生み出し、課題を解決する事業創造プラットフォームになるべく進化します。 日本に対する危機感やピープルドットのビジョンに共感していただき、自らの手でビジネス課題・社会課題を解決すべくプロダクト開発・事業創造・組織変革を実現したいと思うプロフェッショナルに、ぜひご応募いただければと思います。