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この特集の求人

データサイエンティスト(ビジネスコンサル)<ジュニア・ミドル>

株式会社分析屋

  • GCP
  • BigQuery
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • Azure
  • SQL
  • マーケティング
  • 要件定義
  • データサイエンス

募集背景 データ駆動型経営の重要性が高まる中、クライアント企業からのデータ分析・活用に関する需要が急増しています。当社では、より多くのクライアントのデータ活用を支援するため、データサイエンスチームの拡充を図っています。 仕事内容 ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。 業務概要 データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。 業務詳細 * ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計 * 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング * 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発 * データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化 * A/Bテストの設計と効果検証分析 * リコメンデーションエンジンの開発と最適化 * 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発 * 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析 * ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング * データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証 開発環境/使用ツール クラウド: AWS、GCP、Azure BI・分析ツール: Tableau、PowerBI データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など 案件例 * 小売業:顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案(チーム:5名、期間:8ヶ月) * 金融業:リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化(チーム:4名、期間:10ヶ月) * 製造業:生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発(チーム:6名、期間:1年) * 医療分野:患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築(チーム:7名、期間:1年3ヶ月) * 物流業:配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装(チーム:3名、期間:6ヶ月) 本ポジションの魅力 1. 多様なデータへのアクセス 様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。 2. ビジネスインパクトの実感 分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。 3. 最新の分析技術の適用 常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。 4. エンドツーエンドのプロジェクト経験 データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。 5. クロスファンクショナルな協業 ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。 6. 継続的な学習環境 社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。 7. 社会課題解決への貢献 データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。 8. キャリアパスの多様性 プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。 9. 最新のデータ分析環境 高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。 想定されるキャリアパス 当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。 1. スペシャリスト キャリアパス: ・ジュニアデータサイエンティスト   ↓ ・データサイエンティスト(本ポジション)   ↓ ・シニアデータサイエンティスト   ↓ ・プリンシパルデータサイエンティスト 高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。 2. マネジメント キャリアパス: ・ジュニアデータサイエン

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨450万⁩ 〜 ⁨700万⁩
  • 会社従業員数 10名以下

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【SAC部(上流・コンサル特化)】AIエンジニア/ジュニア層

株式会社分析屋

  • GCP
  • AI
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析
  • Azure
  • 生成AI
  • SQL
  • コンサルティング

近年、AI技術の急速な発展により、企業や個人の活動におけるAIの重要性が増大しています。 国内AIソリューション市場は2030年までに年平均成長率25%で拡大すると予測され、特に生成AI市場は2023年から2028年にかけて10倍以上の成長が見込まれています。 しかし、多くの組織ではAIの技術的側面のみに注目し、人間的な要素や共感力との融合が十分に図られていないのが現状です。 AIの実装に成功している企業でも、その効果を最大限に引き出せていない例が多く見られます。 このような市場環境の中、私たちは「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」という理念のもと、2024年4月より新しいAIチームを立ち上げることとなりました。 当チームでは、AI技術を通じて個人と企業のポテンシャルを最大限に引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できる世界の実現を目指しています。 この挑戦的な使命に共感し、共に歩める仲間との出会いを心待ちにしています。 【チーム理念】 「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」 AIチームは共感力を基礎に、一人ひとりの思いに寄り添い、理解を深めていきます。 その上で、個人や企業が持つオリジナリティを最大限に引き出し、新たな可能性が広がる世界の実現に取り組みます。 "拓く"には、新たな可能性を切り開くという積極的なニュアンスを込めています。 【Mission】 「共感を原動力に、AIで誰もが驚く強みを生み出す」 相手を理解し、共感する力を原動力として、AI技術の可能性を追求します。 個人と企業のポテンシャルを引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できるよう支援することが、AIチームの使命です。 【Vision】 「共感×AIで、技術と事業と人材を紡ぐフロンティアチーム」 AI技術・AIビジネス・AI人材の3つの領域を有機的に結びつけ、総合的に推進する先駆者となることを目指します。 「紡ぐ」という言葉には、それぞれの要素を融合させ、新しい価値を生み出していく意味を込めています。 AIチームは常に新規性のある事柄に挑戦する精神を持ち続けます。 【Value】 「活発なコミュニケーション」:相互理解と価値創造の基盤 「ダイバーシティ」:多様な個性と価値観の尊重 「ワークアズライフ」:仕事と私生活を一体として捉え、人生を充実させる 「チームワーク」:相互支援と協働 「ホスピタリティ」:思いやりの心 「誠意」:信頼関係の構築 「創造性」:革新への追求 「挑戦」:新しい可能性への探求 「感謝」:互いを認め合う心 「熱意」:目標達成への推進力 AIチームは、オープンで活発なコミュニケーションを基盤に、多様な個性や価値観を持つメンバーが互いを理解し、尊重し合える環境を大切にしています。 仕事と私生活を厳密に区別するのではなく、人生全体を豊かにする「ワークアズライフ」の考えのもと、メンバー一人ひとりが自分らしく活躍できる場を創造します。 チームワークとホスピタリティの精神で、互いをサポートし、共に成長する関係性を築きながら、誠意を持って業務に取り組みます。 既存の枠組みにとらわれず、創造性を発揮しながら新しい課題に挑戦し続けることで、技術と人間性の両面で進化を目指します。 そして、チームメンバーや関係者への感謝の気持ちを忘れず、情熱を持って目標達成に向かって邁進します。 この熱意こそが、私たちの革新を支える原動力となっています。 一人ひとりがこれらの価値観を体現することで、チーム全体の力を最大限に引き出していきます。 【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face ・ 必須スキル・経験 ⮚ 言語・機械学習問わず実務での開発経験1年以上 ・ 歓迎スキル・経験 ⮚ Pythonの実務経験 ⮚ データ分析コンペティション(Kaggle, SIGNATEなど)の参加経験 ⮚ 競技プログラミングコンペティション(AtCoderなど)の参加経験 ⮚ 統計・機械学習関連の資格保有 ⮚ 基本情報技術者試験の資格保有 ⮚ 顧客折衝の経験 ・ 共感力とコミュニケーション能力がある方 ・ 創造性と挑戦

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨350万⁩ 〜 ⁨500万⁩
  • 会社従業員数 10名以下

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データサイエンティスト/ジュニア

株式会社分析屋

  • GCP
  • Google BigQuery
  • AI
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析
  • Azure
  • SQL
  • システム開発

■以下お悩みの方いませんか?■ ・SESや人材派遣で案件を会社に決められ、「一生これを繰り返すのか…」と感じている方 ・高稼働に振り回され、成長を感じられない環境に疲れている方 ・レガシーな環境で、上司に意見を聞いてもらえず閉塞感を抱いている方 ・「自分はもっとできるはずなのに…」とくすぶっている方 ・システム開発に従事しているものの顧客の顔や声が届きにくく、何のために自分がこの業務を行っているのか実感できない方 今の環境を抜け出して、本当にやりたいことを見つけながら成長できる場所を探している方にピッタリのポジションです。 ■募集背景■ 設立から16期目を迎えた当社。データ分析事業を中心に急成長中です。 今期から組織を再編し、データ分析の“入り口”となる「データ利活用部」と、AI・BI・基盤運用・コンサルティングといった技術特化部門を新設。 今回募集するのは「データ利活用部」。 経験が浅い方でも、まずはここで基礎を積み、将来的に専門性を伸ばしていくことができます。 今入社すれば、将来の幹部候補。 成長期の真っ只中だからこそ、自分のキャリアを自分の意思で切り拓けます。 ■部門紹介■ 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 仕事内容 ・クライアントの課題ヒアリング&抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な  業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門(AI・BI・基盤運用・コンサルティング等)への異動も可能 ・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる ■入社者の声■ ・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」(26歳/元業務系SE) ・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」(24歳/元販売職) ・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」(27歳/元Web系SE) ・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」(26歳/元業務系SE) 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」(25歳/元営業企画) ~~~案件事例~~~ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援  アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる  使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成  クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う  使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ  地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化  使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど St

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨350万⁩ 〜 ⁨500万⁩
  • 会社従業員数 10名以下

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