データサイエンティスト×年収1200万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧
37件中 1件~10件
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート/データアナリスト(データサイエンティスト)/データアナリストとしての実務経験および顧客との協働経験】東大発のスタートアップ企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)の募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して
経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
・クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
・複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、そのデータを掛け合わせて
多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■ポジションの魅力
・クレジットカードデータやPOSデータなどのオルタナティブデータを活用し、企業や自治体の意思決定を支援
実データに基づく分析を通じて、社会課題の解決に直接貢献できる
・金融、行政、不動産、観光・消費分析など、幅広い業界のデータ活用に関与可能
特に、官公庁や地方自治体向けの経済分析を通じ、政策決定や地域活性化に貢献できる
・課題設定から分析、施策提案まで一貫して携われるため、データ活用の上流から下流までを経験できる
単なるデータ分析にとどまらず、ビジネスの意思決定に直結する役割を担える
・急成長フェーズのスタートアップで、自らのアイデアを反映しやすく、大きな裁量を持てる環境
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
■社員インタビュー
・官公庁×データで社会を動かす。──ナウキャストのFinancial Research Unitを紐解く
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_data_publicsector
・【入社エントリー】子育ても自分のキャリアもどちらも私らしく頑張りたい、私の選択
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_ichikawa
■働き方
・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます!
・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
【業務の変更の範囲】
企業様の選考方針・ご状況により、今回はご縁に至らなかった
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して
経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
・クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
・複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、そのデータを掛け合わせて
多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■ポジションの魅力
・クレジットカードデータやPOSデータなどのオルタナティブデータを活用し、企業や自治体の意思決定を支援
実データに基づく分析を通じて、社会課題の解決に直接貢献できる
・金融、行政、不動産、観光・消費分析など、幅広い業界のデータ活用に関与可能
特に、官公庁や地方自治体向けの経済分析を通じ、政策決定や地域活性化に貢献できる
・課題設定から分析、施策提案まで一貫して携われるため、データ活用の上流から下流までを経験できる
単なるデータ分析にとどまらず、ビジネスの意思決定に直結する役割を担える
・急成長フェーズのスタートアップで、自らのアイデアを反映しやすく、大きな裁量を持てる環境
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
■社員インタビュー
・官公庁×データで社会を動かす。──ナウキャストのFinancial Research Unitを紐解く
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_data_publicsector
・【入社エントリー】子育ても自分のキャリアもどちらも私らしく頑張りたい、私の選択
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_ichikawa
■働き方
・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます!
・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
【業務の変更の範囲】
企業様の選考方針・ご状況により、今回はご縁に至らなかった
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 28人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む! のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社カケハシ
【フルリモート可能×次世代薬局向け事業】Patient Engagement事業_ Real World Data(RWD) Analyst のリモートワーク求人
■お仕事内容
製薬企業向けサービスを提供するため、データ分析を通してフロントチームを支援いただきます。
主に、保有する診療データを用いた医薬品市場分析や医薬品の処方実態の分析、
患者や医療従事者の行動変容について分析し、そこから得られる示唆を
提案書や報告書にまとめていただきます。
■募集背景
カケハシでは薬歴/服薬指導業務等の調剤薬局DXを推進するサービスを提供していますが、
現在は新たに新規事業を複数立ち上げており、そのうちの1つが主に製薬会社を
クライアントとした患者向け情報プラットフォーム(Patient Engagement)構築への拡大となります。
順調に患者向け情報プラットフォーム構築が拡大しており増員募集となります。
■患者向け情報プラットフォーム(Patient Engagement)構築で目指すこと
これまでカケハシで提供してきた調剤薬局DXプロダクト(Musubi、Musubi InsigtInsight、
Pocket Musubi)群は、製薬会社が患者向け情報(Patient Engagement)を確立するための
プラットフォームになると見立て、この患者接点を通して蓄積されるテクノロジー活用を
前提としたReal World Data(RWD)の活用を通じて、患者アドヒアランス向上や
PRO(Patient reported outcome)を用いたエビデンス創出を行います。
テクノロジーと患者接点を通した軸に、多様なアプローチにより、
製薬会社を中心としたステークホルダーの課題解決支援を実施します。
■参考記事
・具体例で振り返る、カケハシの新たな兆し(2023年末編)
https://blog.kakehashi.life/n/ndf0ba55c2bd3
・僕はカケハシに、日本版Value Based Healthcareの可能性をみた。
https://blog.kakehashi.life/n/n3f6c23f87b88
・カケハシが考えるPROの可能性と日本版Value Based Healthcareへの道のり
https://blog.kakehashi.life/n/n11b275f471b9
・カケハシが「Patient Engagement プロジェクト」で目指すもの
https://blog.kakehashi.life/n/n1df70a12a4f9
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
製薬企業向けサービスを提供するため、データ分析を通してフロントチームを支援いただきます。
主に、保有する診療データを用いた医薬品市場分析や医薬品の処方実態の分析、
患者や医療従事者の行動変容について分析し、そこから得られる示唆を
提案書や報告書にまとめていただきます。
■募集背景
カケハシでは薬歴/服薬指導業務等の調剤薬局DXを推進するサービスを提供していますが、
現在は新たに新規事業を複数立ち上げており、そのうちの1つが主に製薬会社を
クライアントとした患者向け情報プラットフォーム(Patient Engagement)構築への拡大となります。
順調に患者向け情報プラットフォーム構築が拡大しており増員募集となります。
■患者向け情報プラットフォーム(Patient Engagement)構築で目指すこと
これまでカケハシで提供してきた調剤薬局DXプロダクト(Musubi、Musubi InsigtInsight、
Pocket Musubi)群は、製薬会社が患者向け情報(Patient Engagement)を確立するための
プラットフォームになると見立て、この患者接点を通して蓄積されるテクノロジー活用を
前提としたReal World Data(RWD)の活用を通じて、患者アドヒアランス向上や
PRO(Patient reported outcome)を用いたエビデンス創出を行います。
テクノロジーと患者接点を通した軸に、多様なアプローチにより、
製薬会社を中心としたステークホルダーの課題解決支援を実施します。
■参考記事
・具体例で振り返る、カケハシの新たな兆し(2023年末編)
https://blog.kakehashi.life/n/ndf0ba55c2bd3
・僕はカケハシに、日本版Value Based Healthcareの可能性をみた。
https://blog.kakehashi.life/n/n3f6c23f87b88
・カケハシが考えるPROの可能性と日本版Value Based Healthcareへの道のり
https://blog.kakehashi.life/n/n11b275f471b9
・カケハシが「Patient Engagement プロジェクト」で目指すもの
https://blog.kakehashi.life/n/n1df70a12a4f9
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フレックス制】
・コアタイム:無し
・フレキシブルタイム:無し(フルフレックス)
・1日あたりのみなし標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 無 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
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| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
エムディー株式会社
【首都圏ハイブリッド(フルリモ相談可)/データサイエンティストPM/PM経験】自社開発SaaSプロダクト|AI×立地戦略コンサル|IPO準備中のコンサルティングファーム のリモートワーク求人
■お仕事内容
全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や
立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします
gleasin(グリーシン)とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上
予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
<具体的な業務イメージ>
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
■配属先情報
AIソリューション事業部
■企業・求人の特色
自社SaaS「gleasin」のAI・データ活用を軸に、顧客と開発をつなぐ
データサイエンティストPMポジションです。要件定義からモデル改善まで、
ビジネスと技術の両面でプロジェクトをリードできます。
エムディー株式会社は、「ヒトとAIのハイブリッド・コンサルティングファーム」として、
医師・歯科医師に特化した開業・経営支援を22年間展開してきました。
私たちの強みは大きく3つあります。
1.好立地の医療モール全国展開
大型商業施設・駅直結・商業モールなど、「人が集まる場所」に医療インフラをつくる事業を推進。
すでに全国で約100区画のクリニック開業実績があります。
2.大手デベロッパーとの強いネットワーク
創業以来の実績により、全国の主要デベロッパーと強固な関係性を構築。
良い場所を、確度高く押さえられることが競争優位になっています。
3.AI×出店予測のプロダクト力
2023年にAI企業をM&A。
東京大学との共同研究で開発した「売上予測AI」を軸に、ナショナルチェーンの出店戦略も支援しています。
現在は上場(東証グロース)に向けて、本格的にIPO準備を進行中。
今期は40名以上の採用を予定しており、事業・組織ともに大きく伸びるフェーズに入っています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や
立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします
gleasin(グリーシン)とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上
予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
<具体的な業務イメージ>
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
■配属先情報
AIソリューション事業部
■企業・求人の特色
自社SaaS「gleasin」のAI・データ活用を軸に、顧客と開発をつなぐ
データサイエンティストPMポジションです。要件定義からモデル改善まで、
ビジネスと技術の両面でプロジェクトをリードできます。
エムディー株式会社は、「ヒトとAIのハイブリッド・コンサルティングファーム」として、
医師・歯科医師に特化した開業・経営支援を22年間展開してきました。
私たちの強みは大きく3つあります。
1.好立地の医療モール全国展開
大型商業施設・駅直結・商業モールなど、「人が集まる場所」に医療インフラをつくる事業を推進。
すでに全国で約100区画のクリニック開業実績があります。
2.大手デベロッパーとの強いネットワーク
創業以来の実績により、全国の主要デベロッパーと強固な関係性を構築。
良い場所を、確度高く押さえられることが競争優位になっています。
3.AI×出店予測のプロダクト力
2023年にAI企業をM&A。
東京大学との共同研究で開発した「売上予測AI」を軸に、ナショナルチェーンの出店戦略も支援しています。
現在は上場(東証グロース)に向けて、本格的にIPO準備を進行中。
今期は40名以上の採用を予定しており、事業・組織ともに大きく伸びるフェーズに入っています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 1,200 〜 1,800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~19:00
※時差出勤制度有:出社時間は9:00~11:00の間、30分単位で毎日選択可
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均0時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■当社は、医師、歯科医師のための好立地物件に特化した『医院開業コンサルティング会社』です。特に「開業物件選び」「資金調達」に特化し、業界では珍しい成果報酬型コンサルティングを行っています。業界屈指のノウハウで「ヒト/モノ/カネ/ジョウホウ」の全ての経営資源の面で、開業前から開院後まで、ドクターをトータルにサポートしています。
■商業施設や複合施設、マンションに特化した医療モール『medimo』をブランドとして展開。医療モールとは、複数の診療科目を集め、ドクターそれぞれの専門性を活かした質の高い医療を提供する場です。大型商業施設、大型マンションに特化しているため、クリニックの集積や専門性の高いドクターの誘致により、認知度の向上が図り、広域からの患者の来院を目指すことが可能です。 ■2023年12月に、立地戦略・最適化に関わるAI・SaaS領域などに強いジオマーケティング(株)をM&Aにより吸収合併し、新規事業を立ち上げ、自社SaaSプロダクト「gleasin(グリーシン)」を事業展開しております。 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 53人 |
株式会社RIT
【首都圏フルリモート×コンサルタント】AIコンサルタント募集!◆平均成長率135%!/裁量の大きさ◎/基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
① 業務要件整理・構想設計
• クライアント/グループ会社へのヒアリング
• 業務フロー・課題の整理
• LLM活用の適用可否検討(フィジビリティスタディ)
• AI活用方針・全体構成の設計
※「AIありき」ではなく、業務に本当に適用できるかを見極める視点を重視します。
② AIスクリプト設計・実装
• LLMを活用したスクリプト・処理フローの設計
• プロンプト設計・改善
• 各種ツールや既存システムとの連携設計
• PoC開発・簡易実装
※特定の言語・ツールに固定せず、目的に応じた実装方法を柔軟に選択します。
③ テスト・改善・運用設計
• 実業務を想定した検証・テスト
• 精度・使い勝手・業務適合性の改善
• 本番運用を見据えた設計調整
• 利用部門への説明・ドキュメント整備
④ プロジェクト推進・伴走
• プロジェクト単位での進行管理
• クライアント/関係者との調整・合意形成
• マーケティング/ITコンサルタントとの連携
※実装だけで終わらず、業務に定着するところまで伴走する役割です。
⑤ 技術・ツールの調査・検証
• 新しいLLMサービスやAI関連ツールの調査・検証
• 特徴・ユースケースの整理
• 業務適用の可能性検討
■役職ごとのミッション
① メンバークラス
• 担当する業務領域において、顧客の課題を深く理解し、
「AIでこう解決できるのではないか」という仮説を立てる。
• 設計・実装・検証のサイクルを自律的に回し、フィードバックを受けて精度を高める。
• 失敗を恐れず、積極的に学び、手を動かして試行錯誤する「行動量」と、
そこから学びを得て全社に共有する姿勢
※興味・学習意欲・実行力があり自律的な「仮説検証」が出来る方であれば、
AIスクリプトの実務経験がなくても応募可能です。
② マネージャー以上
• クライアント/グループ会社の意思決定者をカウンターパートに持ち、
AI活用プロジェクト全体をリード、プロジェクトのゴールとスコープを握れる
• 要件整理〜設計〜実装〜改善までの統括が出来る
• 個々人のナレッジをチームのナレッジへ昇華させ、組織としての再現性を高める仕組みを作る
• メンバーの設計やアウトプットをレビューし、コンサルティング品質を担保するとともに
メンバーに成長の機会を与えられる
■ポジションの魅力
• 最新のLLMを活用し、実業務に効くAI活用を設計・実装できる
• 特定技術に縛られず、目的起点で設計できる裁量
• 業務改善・DXのど真ん中に関われる
• 新しいAIツール・サービスを試し、形にする余地が大きい
• コンサル×実装の両方のスキルを磨ける環境
■ミッション
▼組織紹介
「安定基盤」×「無限の挑戦権」。 プロフェッショナルと共に、市場価値の高い人材へ駆け上がる。
当社は、東証プライム上場・太陽HDグループのインキュベーションに特化した
ITコンサルティングファームです。 グループ長期経営構想「Beyond Imagination 2030」
における「DXによる進化と変革」「新たな事業の創出」を実現するため、
戦略子会社として最先端のDXを推進しています。
私たちの活動領域はグループ内にとどまりません。 大手ファーム出身のプロフェッショナルたちが集う
環境で、その高度な知見を武器に、グループ外の多種多様な企業の経営課題解決にも日々取り組んでいます。
「上場企業グループの安定基盤」と「業界・商流に縛られない挑戦権」。
一見矛盾するこの二つの環境を両立しているのが私たちの強みです。
未経験からでも、第一線で活躍する先輩たちと共に実践を積み重ねることで、
真に市場価値の高いコンサルタントへと成長できる土壌がここにあります。
▼募集ポジション紹介
「AIがあるのに、現場が変わらない」という社会課題に挑む。
技術と実務の架け橋となる、次世代のAIコンサルタント。
本ポジションでは、顧客の業務課題に深く向き合い、LLM(大規模言語モデル)を活用して
本質的な業務変革を実現するAIコンサルタントを募集します。
【立ちはだかる「実装の壁」】
現在、世界中で革新的なAIモデルが次々と誕生しています。しかし、多くの企業には
「どう使えばいいかわからない」「導入したが定着しない」という"実装の壁"が存在しています。
単に業務をAIに置き換えるだけでは、現場は変わりません。
だからこそ、今求められているのは技術と現場を繋ぐ翻訳者です。
【あなたにお任せしたいこと】
技術力以上に重要なのは、顧客の業務を深く理解しようとする「姿勢」です。
• Where:AIを使うべき箇所はどこか(逆に、どこは人がやるべきか)
• How:AIの特性に合わせた最適な実装方法は何か
• Combination:AIで補えない部分を、どう他ツールでカバーするか
これらを泥臭く考え抜くことで初めて、単なる技術検証でも上流だけの提案でもない、
「手触りのある業務変革」を起こすことができます。
【共に成長する】
日進月歩で進化するAI業界の情報をキャッチアップし続け、顧客からのフィードバックを糧に、
私たちと共に成長していきませんか? 「正解のない問い」に挑み、
新しい当たり前を創る意欲のある方をお待ちしています。
■参考URL
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般
① 業務要件整理・構想設計
• クライアント/グループ会社へのヒアリング
• 業務フロー・課題の整理
• LLM活用の適用可否検討(フィジビリティスタディ)
• AI活用方針・全体構成の設計
※「AIありき」ではなく、業務に本当に適用できるかを見極める視点を重視します。
② AIスクリプト設計・実装
• LLMを活用したスクリプト・処理フローの設計
• プロンプト設計・改善
• 各種ツールや既存システムとの連携設計
• PoC開発・簡易実装
※特定の言語・ツールに固定せず、目的に応じた実装方法を柔軟に選択します。
③ テスト・改善・運用設計
• 実業務を想定した検証・テスト
• 精度・使い勝手・業務適合性の改善
• 本番運用を見据えた設計調整
• 利用部門への説明・ドキュメント整備
④ プロジェクト推進・伴走
• プロジェクト単位での進行管理
• クライアント/関係者との調整・合意形成
• マーケティング/ITコンサルタントとの連携
※実装だけで終わらず、業務に定着するところまで伴走する役割です。
⑤ 技術・ツールの調査・検証
• 新しいLLMサービスやAI関連ツールの調査・検証
• 特徴・ユースケースの整理
• 業務適用の可能性検討
■役職ごとのミッション
① メンバークラス
• 担当する業務領域において、顧客の課題を深く理解し、
「AIでこう解決できるのではないか」という仮説を立てる。
• 設計・実装・検証のサイクルを自律的に回し、フィードバックを受けて精度を高める。
• 失敗を恐れず、積極的に学び、手を動かして試行錯誤する「行動量」と、
そこから学びを得て全社に共有する姿勢
※興味・学習意欲・実行力があり自律的な「仮説検証」が出来る方であれば、
AIスクリプトの実務経験がなくても応募可能です。
② マネージャー以上
• クライアント/グループ会社の意思決定者をカウンターパートに持ち、
AI活用プロジェクト全体をリード、プロジェクトのゴールとスコープを握れる
• 要件整理〜設計〜実装〜改善までの統括が出来る
• 個々人のナレッジをチームのナレッジへ昇華させ、組織としての再現性を高める仕組みを作る
• メンバーの設計やアウトプットをレビューし、コンサルティング品質を担保するとともに
メンバーに成長の機会を与えられる
■ポジションの魅力
• 最新のLLMを活用し、実業務に効くAI活用を設計・実装できる
• 特定技術に縛られず、目的起点で設計できる裁量
• 業務改善・DXのど真ん中に関われる
• 新しいAIツール・サービスを試し、形にする余地が大きい
• コンサル×実装の両方のスキルを磨ける環境
■ミッション
▼組織紹介
「安定基盤」×「無限の挑戦権」。 プロフェッショナルと共に、市場価値の高い人材へ駆け上がる。
当社は、東証プライム上場・太陽HDグループのインキュベーションに特化した
ITコンサルティングファームです。 グループ長期経営構想「Beyond Imagination 2030」
における「DXによる進化と変革」「新たな事業の創出」を実現するため、
戦略子会社として最先端のDXを推進しています。
私たちの活動領域はグループ内にとどまりません。 大手ファーム出身のプロフェッショナルたちが集う
環境で、その高度な知見を武器に、グループ外の多種多様な企業の経営課題解決にも日々取り組んでいます。
「上場企業グループの安定基盤」と「業界・商流に縛られない挑戦権」。
一見矛盾するこの二つの環境を両立しているのが私たちの強みです。
未経験からでも、第一線で活躍する先輩たちと共に実践を積み重ねることで、
真に市場価値の高いコンサルタントへと成長できる土壌がここにあります。
▼募集ポジション紹介
「AIがあるのに、現場が変わらない」という社会課題に挑む。
技術と実務の架け橋となる、次世代のAIコンサルタント。
本ポジションでは、顧客の業務課題に深く向き合い、LLM(大規模言語モデル)を活用して
本質的な業務変革を実現するAIコンサルタントを募集します。
【立ちはだかる「実装の壁」】
現在、世界中で革新的なAIモデルが次々と誕生しています。しかし、多くの企業には
「どう使えばいいかわからない」「導入したが定着しない」という"実装の壁"が存在しています。
単に業務をAIに置き換えるだけでは、現場は変わりません。
だからこそ、今求められているのは技術と現場を繋ぐ翻訳者です。
【あなたにお任せしたいこと】
技術力以上に重要なのは、顧客の業務を深く理解しようとする「姿勢」です。
• Where:AIを使うべき箇所はどこか(逆に、どこは人がやるべきか)
• How:AIの特性に合わせた最適な実装方法は何か
• Combination:AIで補えない部分を、どう他ツールでカバーするか
これらを泥臭く考え抜くことで初めて、単なる技術検証でも上流だけの提案でもない、
「手触りのある業務変革」を起こすことができます。
【共に成長する】
日進月歩で進化するAI業界の情報をキャッチアップし続け、顧客からのフィードバックを糧に、
私たちと共に成長していきませんか? 「正解のない問い」に挑み、
新しい当たり前を創る意欲のある方をお待ちしています。
■参考URL
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般
| 想定年収 | 450 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏週1出社/データサイエンティスト】データ活用領域のリーディングカンパニー/データサイエンティスト在籍数国内TOP のリモートワーク求人
募集背景
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
具体的な業務内容
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード:プロジェクトのマネジメントも含む
シニア:プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
具体的な業務内容
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト(※): 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード:プロジェクトのマネジメントも含む
シニア:プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 1,600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: コアタイム:11:00〜16:00
フレキシブルタイム:8:00~19:00
標準労働時間:8時間
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習を用いたモデルの開発・実装の経験】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決する機械学習エンジニアの募集 のリモートワーク求人
■MyVisionについて
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フルフレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/データサイエンティスト】実務経験がなくともデータ解析に関する深い知識や研究経験がある方歓迎! のリモートワーク求人
【職務概要】
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート/自社プロダクト×AI】医療調剤業界★機械学習エンジニア のリモートワーク求人
■お仕事内容
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社インフォボックス
【東京/データサイエンティスト/フルリモート可】技術的リーダー経験×Python・TypeScript活用経験者 のリモートワーク求人
具体的な業務内容
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フレキシブルタイム】07:00-21:00
【コアタイム】11:00−16:00
【標準労働時間】9:00〜18:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均5時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 40人 |
37件中 1件~10件
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