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。こちらに公開できない非公開求人もございますので、ご興味をお持ちの方はこちらからエントリーをお願いします。

【求人の特徴】 もっと見る

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。

【JAPAN AI】データエンジニア
ジーニー

想定年収 ~ 1,400万円程度 ( 25~ 35才 )
職務内容 データエンジニアとして、同社のデータ分析基盤の構築と運用を担当していただきます。
<業務内容>・大規模データの収集、変換、保存を行うためのデータパイプラインの設計・実装・ETLプロセスの最適化と自動化を通じて、データ処理の効率化を図る・データの可視化や分析を支援するためのインフラストラクチャの構築・複雑なエンタープライズ...
求めるスキル
(必要条件)
・コンピュータサイエンスや関連分野の学士号・修士号、または同等の実務スキル・クラウドプラットフォーム (AWS, GCP, Azure いずれか) やコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の利用経験・データパイプラインの設計・実装経験(3年以上)・RDBMS、NoSQL、Data Warehouseの運用経験・Python、SQLなどを用いたデータ処理の経験・スクリプト言語を用いたデータ処理の自動化経験・データベースの設計、運用、最適化の経験・データベースのパフォーマンスチューニングの経験・データのクレンジングや正規化、データ品質向上のためのプロセス設計経験・データセキュリティに関する知識と実践経験・LLM / AI 領域への強い興味、および最新技術を追い続ける探究心・日本語 (Fluent) : プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 新宿区

データサイエンティスト(コーポレート)
ラクスル

想定年収 1,000万円 ~ 1,400万円程度 ( 28~ 45才 )
職務内容 主に同社事業におけるさまざまな事業課題を統計や機械学習を用いて解決し、事業成長や事業競争力の向上を推進する役割を担っていただきます。
<業務内容>・データ分析プロジェクトの企画およびマネジメント・データ分析によるビジネス課題の発見と事業サイドへの提言・ビジネス課題の解決に向けた統計および機械学習の活用目的の明確化・統計、...
求めるスキル
(必要条件)
<経験>・データサイエンスおよび機械学習を用いて課題解決を行なってきた実務経験4年以上・複雑なSQLを書いてレビューできる水準のスキル・マーケティングに関する基本的な知見・複数名で構成されるチームやプロジェクトを率いた経験<能力>・問題解決にあたり適切な仮説を立てて論理的に思考できる・専門的な内容を専門外の人に分かりやすく説明できるコミュニケーション力、ドキュメンテーション力・顧客目線、ROIを意識して課題や課題解決を考えられる・統計や機械学習の技術ありきではなく、問題解決に適切な技術や分析アプローチを選定できる・統計や機械学習の実装において、メンバーのトラブルシューティングや改善のアドバイスができる/【英語力不問/大卒以上】
勤務先 東京都 港区

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