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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

  • MySQL
  • SQL
  • SQL Server
  • Oracle Database
  • PostgreSQL
  • AI
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • データ分析

■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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エンジニアオープン採用

GMOインターネットグループ株式会社

  • MySQL
  • Oracle
  • JAVA
  • Redis
  • PostgreSQL
  • PHP
  • GitHub
  • AWS
  • Python
  • GCP

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 主な事業領域 ・インターネットインフラ事業(ドメイン、クラウド、決済、EC) ・インターネット広告・メディア事業(SSP、DSP) ・インターネット金融事業(証券、銀行) ・仮想通貨事業(交換所、マイニング) 最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。 ◆スケーラビリティ、低レイテインシが求められるシステムの開発 GMOインターネットグループ内でも規模の大きいトラフィックをさばくシステムの開発を行います。 GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発。コンテナ技術やクラウド基盤を用いたサービスの高速化や安定化なども担当領域となります。 インターネット広告のRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の開発を行います。 ◆スタートアップ事業の開発 新規に立ち上がった事業の成長のため、クラウドサービス等を駆使してスピード感のある開発を行います。必要に応じてモバイルアプリの開発も行います。 フリーランサーの請求書(売掛債権)を買い取るフィンテックサービス。リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでいきます。 フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービス。スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしています。 ◆新規専門技術の検証と応用 個々の事業会社で取り組むのが難しい新規専門技術を調査・検証し、サービスへ応用していきます。 NFTやステーブルコインの発行に関わるブロックチェーンを活用したプロジェクト。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極めていきます。 上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり、適正に応じてプロジェクトにアサインされることがあります。 事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。 【研究開発業務】 ・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。 ・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはBlockchain、xRなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。 【ポジションの魅力】 グループCTO直轄の部署であり、技術の選定やアーキテクチャーは現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。 全て自社サービスのため、開発を中心に企画からリリース後の改善サイクルまで事業部と一緒に考え、No.1のサービスを目指すことができます。 GMOインターネットグループの様々な事業領域を支援するため、新しいことに挑戦する機会が多いです。 GMOならではの自社クラウドプラットフォームをいかして、完全自社開発で開発に取り組むことができます。 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。 【利用技術】 開発技術/環境/ツール PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby NestJS Next.js React Vue.js GCP AWS 自社クラウドサービス Microsoft 365 Google Workspace MySQL PostgreSQL Oracle ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop GitHub Trello Jira Confluence 開発プロセス スクラム(もしくはカンバン)

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨550万⁩ 〜 ⁨1000万⁩
  • 会社従業員数 1,001名〜10,000名

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データサイエンティスト

GMOインターネットグループ株式会社

  • MySQL
  • MariaDB
  • Oracle
  • Percona Server
  • PostgreSQL
  • GitHub
  • AWS
  • Python
  • 機械学習
  • LLM

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習: Transformer系(大規模言語モデル他)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、多層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル学習/勾配ブースティング(Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM)、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル(隠れマルコフモデル) 統計分析: t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング(MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論(差分の差分法など) ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData(numpy、scipy、pandasなど)、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark(PySpark) クラウド/オンプレ(ミドルウェア) ・Google Cloud(GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど) ・AWS(S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど) ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa(GPUサーバー) 大規模言語モデル(LLM)関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian(Jira、Confluence)、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub(Copilot) Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発(scrumベース) 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術(BigQuery・PySparkなど)も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な3つのスキル(ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング)を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨600万⁩ 〜 ⁨1000万⁩
  • 会社従業員数 1,001名〜10,000名

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