データサイエンティスト・データアナリストの転職・求人情報

弊社がお預かりしている『データサイエンティスト・データアナリスト』の求人情報を一部公開いたします。 もっと見る

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データソリューション
三井不動産

想定年収 800万円 ~ 1,500万円程度 ( 30~ 37才 )
職務内容 データ分析業務の推進、データ利活用サイクルの実行、ナレッジの蓄積・共有、分析環境の整備、事業部との連携強化、データ利活用推進の啓発、最新技術・手法の活用、等。
事業横断でのデータ活用強化の必要性の高まりをうけ、2025年度から特化したチームをDX本部に新設。
新チームでは、事業部門での施策立案やビジネスにつなげることを目的...
求めるスキル
(必要条件)
コンサルファーム、SIer、事業会社で職務内容に類する経験を幅広くお持ちの方。
○プロダクト・サービスの改善に対する統計・データ分析(※)の経験。
※データ分析ライブラリ(例:Python/Pandas・Numpy、scikit-learn、seaborn・matplotlibなど)やSQLによるデータ抽出を用いたデータ分析の経験、統計検定3級以上相当。
○事業価値、リスク(特許権、セキュリティなど)等を踏まえた最新技術(機会学習、AIなど)導入の経験。
○データ活用におけるコンサルティング業務経験。
/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 中央区
コンサルタントからのおすすめポイント
働きやすい環境でダイナミックなビジネスを展開。
年間の離職者も少なく非常に離職率が低く、従業員の満足度の高い企業。
時短、テレワークなどをはじめ、子育て支援も充実しており、活躍しているシングマザーもいます。
デジタル技術とデータを活用する一方、デジタルで代替できないリアルの価値を最大限に高め、リアルとデジタルを最適に組み合わせることにより、不動産を「モノ」ではなく、「サービス」として提供する“Real Estate as a Service”の実現をめざしています。
現在、リアルとデジタルを融合し、お客様にとって価値あるサービスを提供するため、データ活用に注力しております。
必要なデータを取得・蓄積するプラットフォームを整備するとともに、そのデータを活用した各施策の企画・推進いただける方を募集しています。
同社および同社グループの関与者を巻き込み、主体的に業務を推進します。

NEW
デジタルイノベーション推進部(データドリブン推進ポジション)
アフラック生命保険

想定年収 800万円 ~ 1,200万円程度 ( 28~ 39才 )
職務内容 デジタル技術活用に欠かせないデータマネジメント・データ分析基盤を担当いただき、デジタルイノベーションの推進・実践の支援。
最新の技術動向を調査しながら、各種ステークホルダーのニーズをくみ取り、実現させるためのデータマネジメント・分析基盤提供の活動を担う。
・ステークホルダーに対して、データサイエンスを活用したプロジェクトを...
求めるスキル
(必要条件)
・プロジェクトを成功させるための計画立案および管理を行うスキル・ビジネス課題を発見・整理し、解決策を立案するスキル・高度な専門知識を持つメンバーの意見を要約し、関係者に分かりやすく伝えることのできるコミュニケーションスキル・データを活用したビジネス課題の整理/解決のスキル・システム開発プロジェクト運営(PMやPMO)の経験 ※規模は問わず・情報系システムの構想立案、アーキテクチャ設計の経験・社内のデータを横断的に整備・管理し、データの収集や品質向上に向けた取り組みの経験/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 新宿区

NEW
Enterprise Bizdev(SoA) データサイエンス×新規事業/プロダクト企画・開発
キャディ

想定年収 800万円 ~ 1,800万円程度 ( 26~ 45才 )
職務内容 製造業の顧客の課題を解決する新規のプロダクト/ソリューションを企画・提案・開発・デリバリーするポジションです。
「経験・データを資産化して企業変革を支えるプラットフォーム」である同社クラウドプロダクトを用いながら、経営/事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど...
求めるスキル
(必要条件)
以下(1)~(3)のいずれかを満たす方。
(1)データサイエンティストまたはデータアナリストのご経験をお持ちの方データ分析や機械学習モデル開発などの案件に関わり、顧客毎にカスタマイズ提案を行ったことがある方を想定。
分析・開発にとどまらず、顧客課題の抽出、提案フェーズに関わるなど、顧客対応を強みとしている方が特にマッチします。
(2)コンサルティングファームでコンサルタントとしてのご経験をお持ちの方戦略、総合、ITコンサルタントとしてのご経験を想定。
取り扱ってきたテーマが「AI/DX」といったカテゴリの方は、特にフィット感が高いと考えています。
(3)事業企画・開発のご経験をお持ちの方経験してきた業界は不問。
製造業以外の業界での知見・知識も活かすことが可能です。
/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 台東区

データアナリスト(コマーシャル アフェアーズ統括本部 クロスセールスマーケティング部) / 音楽レーベル

想定年収 ~ 1,000万円程度 ( 30~ 45才 )
職務内容 フィジカル・マーチャンダイジング・デジタルを含む販売データ、ビルボードやオリコンといったチャートデータ、販促施策のアーカイブ、ユーザー行動データやSNSデータなど、音楽作品やアーティスト活動に紐づく幅広い情報を対象に分析を行う。
関連部署と連携しながらこれらのデータを横断的に扱い、作品ごとに異なる「カスタマージャーニー」...
求めるスキル
(必要条件)
○SQLを用いたデータ抽出・集計経験(BigQuery利用経験尚可)。
○データ分析に基づいたインサイト抽出・施策提案の経験。
○BIツール(Tableau, Looker Studio, PowerBI 等)の利用経験。
○多様なデータソースを組み合わせ、仮説構築~分析~レポーティングまで一貫して対応できる力。
○音楽作品のように 事前にターゲットが定まらないコンテンツに対して、後発的にカスタマージャーニーを設計できる思考力。
/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 港区
コンサルタントからのおすすめポイント
関連部署と連携しながらこれらのデータを横断的に扱い、作品ごとに異なる「カスタマージャーニー」を可視化・設計することで、販売戦略やマーケティング施策の最適化を推進するデータアナリストを募集します。

Data Scientist(Creative Vision)
SB Intuitions

想定年収 ~ 1,800万円程度 ( 25~ 45才 )
職務内容 <ミッション>研究者やエンジニアと協力し、大規模な基盤モデルの学習を支える効率的なデータ基盤およびコードベースを開発していただきます。
<職務内容>データサイエンティストは、データ処理、キュレーション、キャプションを含むデータ関連の業務に従事することが期待されています。
<仕事の魅力>・大規模マルチモーダル生成モデルの学習...
求めるスキル
(必要条件)
・データ基盤/パイプライン:大規模マルチモーダルパイプライン・(ingest→dedupe→filter→shard→snapshot/version)設計・標準化データAPIと高スループットローダー(ストリーミング、キャッシュ、サンプリング等)を提供・キャプション/人手ラベリング:キャプション・注釈フロー構築(属性/関係スキーマ、多言語対応)・ベンダー/内部アノテータ運用、ゴールドセット、IA一致率、QCダッシュボード・自動キャプショナー(CLIP/VLM補助)の検証・キュレーション/品質管理:重複検出、クラスタリング、品質/美的評価、ポリシーフィルタ(NSFW/暴力/PII等)・領域・スタイル・地域間のバランス調整、密キャプションや合成データ効果測定・研究志向データサイエンス:データアブレーション(構成、キャプション密度、合成比)、軽量スコアラー試作(品質/安全)、社内レポート作成・連携/展開:研究・プロダクトと協働しデータ構成をロードマップに沿って最適化・スキーマ/マニフェスト/SLAを整備し、複数チームで再利用可能にする/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 港区

データエンジニア
ユニ・チャーム

想定年収 800万円 ~ 1,200万円程度 ( 30~ 50才 )
職務内容 MDX本部にて、ソフィBeを中心としてユニ・チャーム社内外にある大量の構造化データ・非構造化データの活用に携わることができ、データアーキテクチャの設計から実装・標準化までをリードするデータエンジニアとしてご活躍いただきます。
自社DWH / データマートの整備から、社内・アライアンス先データの統合基盤構築までを一気通貫で...
求めるスキル
(必要条件)
・SQLによるデータ抽出・集計経験 (5年以上)・クラウドDWH (Google BigQuery, Redshift, Snowflakeなど) の構築・運用経験 (3年以上)・データモデリング経験・ PythonやETL/ELTツール (dbtなど) を用いたデータパイプラインの設計・実装・運用経験/【初級英語力要/大卒以上】
勤務先 東京都 港区
コンサルタントからのおすすめポイント
ユニ・チャームのMDX本部で、フェムテックアプリ「ソフィBe」をはじめとしたデジタル事業を支えるデータ基盤をゼロから磨き上げていくポジションです。
現在はデータサイエンティスト2名と外部ベンダーが中心となっており、内製のデータエンジニアとしては初の専任採用を想定しています。
社内外に散在する構造化・非構造化データをつなぎ、事業横断のDWH・データマートを設計から実装・運用までリードいただく役割です。
生成AIを組み込んだパイプライン構築や、アライアンス先・グローバル展開を見据えたデータアーキテクチャ設計など、技術的なチャレンジと事業インパクトの両方を求める方におすすめです。
ビジネスサイドとも近い距離で議論しながら、データマネジメントやガバナンスの標準づくりにも踏み込めるので、事業会社側で「ビジネスと技術の橋渡し」をしていきたいデータエンジニアにとって、長期軸でキャリアを築ける環境だと感じました。

AIエンジニア(画像認識・内視鏡AI)
AIメディカルサービス

想定年収 800万円 ~ 1,200万円程度 ( 26~ 38才 )
職務内容 【職務概要】所属するAI開発グループは、AIを実装・開発し、自分たちのコードを「臨床現場で確実に動くAI」として作り切るチームです。
臨床・薬事・アノテーション・ソフトウェアエンジニアリング・営業などの多くの他のチームと協力し、製品搭載・社会実装まで責任を持ちます。
裁量は大きく、要件定義~アルゴリズム設計~実装~最適化ま...
求めるスキル
(必要条件)
・機械学習またはDeep Learningを用いたAIモデルの開発経験・画像処理や自然言語処理など一つでも特定領域の専門知識・PythonまたはC++を用いたアプリケーション開発経験/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 豊島区
コンサルタントからのおすすめポイント
内視鏡は既存の医療情報処理の様な静的なものでなく、医師が操作する内視鏡を通して得られた映像に対して推論を実行し得られた情報を適切に表示しなければなりません。
そのため医師の使用ニーズを満たす推論性能やリアルタイムでユーザビリティの高いUIを高度に組み合わせ実現する必要があります。
 当ポジションでは、製品開発においてプロダクト向けに推論モジュールを開発し、アプリケーションに組み込む実装を担って頂きます。
実装されたアプリケーションは製品として市場へ提供されるため、信頼性や性能に対して高い要求レベルが求められます。
非常にチャレンジングではありますが、開発を通して実現した実装技術は医療の現場で長く使用され、他分野への高度な応用も通用するものであると言えます。

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