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- 検索条件：
- [キーワード] 数理モデリング
公開求人数： 7件
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シニアデータサイエンティスト ブレインパッド
- 想定年収
- ～ 1,200万円程度 ( 30～ 45才 )
- 学歴
- 不問
- 英語
- 不問
- 勤務先
- 東京都 港区
| 勤務先 | 東京都 港区 |
|---|---|
| 職務内容 |
大規模データの解析（データマイニング）。 マーケティングを含む様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング。 大規模データの解析業務（データマイニングや機械学習）。 数理モデリング業務（予測、最適化、統計モデルの設計など）。 顧客の課題に対して、それを解決するための分析設計に始まり、分析の実施、結果の報告までの一連の流れ... |
| 求めるスキル (必要条件) |
- 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／組織におけるリード、マネジメント経験 および顧客折衝経験 |
- コンサルタントからのおすすめポイント
-
データ分析における先進企業です。
ビックデータの分析が経営を左右する時代になり、同社のビジネスにもフォローウィンドが吹いています。
データ分析の専門家を目指す方にはお薦めです。
データサイエンティスト ブレインパッド
- 想定年収
- ～ 1,300万円程度 ( 25～ 42才 )
- 学歴
- 不問
- 英語
- 不問
- 勤務先
- 東京都 港区
| 勤務先 | 東京都 港区 |
|---|---|
| 職務内容 |
大規模データの解析（データマイニング）。 マーケティングを含む様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング。 大規模データの解析業務（データマイニングや機械学習）。 数理モデリング業務（予測、最適化、統計モデルの設計など）。 顧客の課題に対して、それを解決するための分析設計に始まり、分析の実施、結果の報告までの一連の流れ... |
| 求めるスキル (必要条件) |
- 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／組織におけるリード、マネジメント経験 および顧客折衝経験 |
- コンサルタントからのおすすめポイント
-
データ分析における先進企業です。
ビックデータの分析が経営を左右する時代になり、同社のビジネスにもフォローウィンドが吹いています。
データ分析の専門家を目指す方にはお薦めです。
トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト ABEJA
- 想定年収
- ～ 800万円程度 ( 25～ 35才 )
- 学歴
- 大卒以上
- 英語
- 初級
- 勤務先
- 東京都 港区
| 勤務先 | 東京都 港区 |
|---|---|
| 職務内容 |
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 ■データ分析、モデル作成：・データ要件の整理、技術スタック選定データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査、選定 ・モデルの作成、精度性能評価 ・ディープラーニングを含... |
| 求めるスキル (必要条件) |
■ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務の経験、画像処理、自然言語処理、構造化データのいずれかの経験：（１）業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りを自身で経験 （２）業務用件を満たした評価指標、学習、評価データの分割方法を適切に設計できる （３）メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解しデータ、タスクに応じて使い分けることが出来る （４）ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る |
- コンサルタントからのおすすめポイント
-
「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。
トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（エキスパートクラス） ABEJA
- 想定年収
- 1,000万円 ～ 2,000万円程度 ( 30～ 45才 )
- 学歴
- 大卒以上
- 英語
- 初級
- 勤務先
- 東京都 港区
| 勤務先 | 東京都 港区 |
|---|---|
| 職務内容 |
本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 【具体業務】■顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード：・ ... |
| 求めるスキル (必要条件) |
●データサイエンス領域における論文の読解・実装 ●機械学習全般における理論的な理解：以下のうち1つまたは複数の領域(ただし(1)は必須)における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上)（１）ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ)（２）統計解析・因果推論などの統計モデリング（３）数理最適化などの数理モデリング ●Git / Docker / クラウド（AWS・GCP）を用いた開発経験 ●機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 |
- コンサルタントからのおすすめポイント
-
「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。
データサイエンティスト 日立システムズ
- 想定年収
- ～ 1,200万円程度 ( 27～ 45才 )
- 学歴
- 大卒以上
- 英語
- 不問
- 勤務先
- 東京都 大崎
| 勤務先 | 東京都 大崎 |
|---|---|
| 職務内容 |
データサイエンティストとして、提供中のデータ分析サービスのブラッシュアップや、顧客キーマンとのリレーション構築・維持をお任せします。 マネージャ―クラスの方には、データサイエンスチームのビルド・グロースや、データ分析業務を通じたデータサイエンスチームメンバーの育成も担っていただく予定です。 【プロジェクト/リード/テーマの... |
| 求めるスキル (必要条件) |
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。 DS/AIに関する専門知識を有する人財のピープルマネジメントをした経験。 |
データサイエンティスト サステナブル・ラボ
- 想定年収
- ～ 800万円程度 ( 28～ 38才 )
- 学歴
- 大卒以上
- 英語
- 初級
- 勤務先
- 東京都 千代田区
| 勤務先 | 東京都 千代田区 |
|---|---|
| 職務内容 |
企業・自治体の非財務情報の見える化(データセットの提供)やESG/SDGsデータバンク「TERRAST(テラスト)」の深化を担うデータサイエンティストの役割をお任せします。 各分野のデータアナリストやデータサイエンティスト、有識者や専門家と協力しながら、オープンデータの収集、オルタナティブデータの抽出、パートナー企業から... |
| 求めるスキル (必要条件) |
データスクレイピングの経験1年以上。 Matlab、Python、Rのうちいずれかを使用し、機械学習や統計モデリングを用いたデータ分析の経験（複数あれば尚可）。 以下いずれかの経験をお持ちの方。 Auto ML。 金融系データ分析(市場データの大規模分析等)。 PythonまたはRによる機械学習、統計モデリングを用いたデータ分析。 オルタナティブデータの抽出・分析。 |
トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト ABEJA
- 想定年収
- ～ 1,200万円程度 ( 25～ 40才 )
- 学歴
- 大卒以上
- 英語
- 初級
- 勤務先
- 東京都 港区
| 勤務先 | 東京都 港区 |
|---|---|
| 職務内容 |
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 【業務内容】●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定：(1)データの前処理、EDA、可視化(2)最適な手法の調査、選定(3)モデルの作成、精度性能評価(4)... |
| 求めるスキル (必要条件) |
●ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験：1)画像処理・自然言語処理・構造化データ のいずれかの経験2)業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価までを自身で経験3)業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる4)メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る5)エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る●業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 |
- コンサルタントからのおすすめポイント
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「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。
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