Python×データサイエンティストのリモートワーク転職・求人情報一覧
37件中 1件~10件
株式会社テックオーシャン
【首都圏フルリモート/データサイエンティスト/実務4年~】理系・テクノロジー人材と企業のマッチングサービス&新規プロダクトリリース! のリモートワーク求人
プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 | |||
企業概要 |
■同社について:
私たちテックオーシャンは「人と組織の可能性を最大化し、豊かな暮らしと社会をつくる」をビジョンに理系人材と採用企業のマッチングサービスを行っています。理系人材の就職活動は課題が多く、大学で学んで得た知識や能力、個性を活かすことができず、「TECH(TechnorogyやTechnique)」を埋もれさせてしまう若者がたくさんいます。近年、IoTやDX・AIなどの需要の伸びに伴い、理系人材の需要が高まっております。同社代表の長井は、理系採用支援事業に約15年携わっているパイオニアであり、テックオーシャンがTECH人材領域におけるライフパートナーになれるよう事業拡大をしていきます。 【あらゆるTECHを社会につなぐTECH領域のDX企業】 テクノロジーにより進化し続ける現代社会において、TECH人材(TechnologyやTechniqueを有する人材)の専門性は、あらゆる産業で必要とされています。 同社は TECH 人材とTECHの価値を可視化して、社会に解き放ち、それぞれが伸び伸びと活躍するTECHの海(エコシステム)を作ります。 このエコシステムは「若者が気付きと刺激とフィールドを得るインフラ」となり、世界中の子供たちが明るい未来を達成する礎となります。 ・理工系専用就活サイト TECH OFFERの企画・運営 |
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設立年数 | 8年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×新規事業】医療薬局業界 データサイエンティスト★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、
患者さん自身が医療に対して前向きに関与(“Patient Engagement”)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される個人データを活用し、
患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。
その中核を担うのがデータアナリストです。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■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覧ください。)
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。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、
患者さん自身が医療に対して前向きに関与(“Patient Engagement”)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される個人データを活用し、
患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。
その中核を担うのがデータアナリストです。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■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覧ください。)
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。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
想定年収 | 700 〜 1,050 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 | 10年 | 従業員数 | 296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 |
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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! |
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設立年数 | 10年 | 従業員数 | 296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 |
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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 |
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設立年数 | 8年 | 従業員数 | 30人 |
スパイダープラス株式会社
【GCP×データ基盤/フルリモート可/SQL・要件定義・分析経験3年以上】事業成長を支えるデータ活用リーダー募集! のリモートワーク求人
本ポジションでは、Google Cloud(GCP)を活用し、BigQuery / Cloud Storage / Cloud Functionsを基盤とする全社横断のデータ基盤の構築・運用をリードしていただきます。
具体的には、Cloud SchedulerやWorkflowsを用いたデータ取得・処理の自動化を推進し、社内外のデータを安定的・効率的に連携・活用する仕組みを設計・構築していく役割です。
また、データ品質の担保やガバナンス設計にも関わり、継続的な改善と安定運用を実現します。さらに本ポジションでは、チームの戦略立案や技術方針の設計を担うリーダーとして、全社のデータ活用文化を推進することもミッション。
ビジネスの意思決定を“勘”から“データ”へと進化させる、中心的な役割を担っていただきます。
具体的な業務内容
・GCPを活用したデータ基盤の設計・構築・運用
・kintone等の外部SaaSとのデータ連携(API連携 / ETL)
・Cloud Functions・Workflowsによるデータ取得・変換・自動化処理
・データ品質の担保、セキュリティ・ガバナンス設計の標準化
・ジョブスケジューリング・モニタリング・エラーリカバリの仕組み化
・社内の各部署と連携し、現場課題に即したデータ利活用の提案・実装
・技術的リードとしてチーム戦略を立案
このポジションについて 身に付くスキル
・GCPを活用したクラウドネイティブなデータ基盤設計・運用スキル
・データガバナンスとデータ品質管理の実践スキル
・業務効率化・仕組み化の実装力
・チームマネジメント・技術リード力
・データから読み解き、業務や経営に貢献するKPI設計・提案力
働き方について:在宅勤務制度あり
現体制(2025年5月)
・部長
・メンバー:2名
【業務の変更の範囲】
無
具体的には、Cloud SchedulerやWorkflowsを用いたデータ取得・処理の自動化を推進し、社内外のデータを安定的・効率的に連携・活用する仕組みを設計・構築していく役割です。
また、データ品質の担保やガバナンス設計にも関わり、継続的な改善と安定運用を実現します。さらに本ポジションでは、チームの戦略立案や技術方針の設計を担うリーダーとして、全社のデータ活用文化を推進することもミッション。
ビジネスの意思決定を“勘”から“データ”へと進化させる、中心的な役割を担っていただきます。
具体的な業務内容
・GCPを活用したデータ基盤の設計・構築・運用
・kintone等の外部SaaSとのデータ連携(API連携 / ETL)
・Cloud Functions・Workflowsによるデータ取得・変換・自動化処理
・データ品質の担保、セキュリティ・ガバナンス設計の標準化
・ジョブスケジューリング・モニタリング・エラーリカバリの仕組み化
・社内の各部署と連携し、現場課題に即したデータ利活用の提案・実装
・技術的リードとしてチーム戦略を立案
このポジションについて 身に付くスキル
・GCPを活用したクラウドネイティブなデータ基盤設計・運用スキル
・データガバナンスとデータ品質管理の実践スキル
・業務効率化・仕組み化の実装力
・チームマネジメント・技術リード力
・データから読み解き、業務や経営に貢献するKPI設計・提案力
働き方について:在宅勤務制度あり
現体制(2025年5月)
・部長
・メンバー:2名
【業務の変更の範囲】
無
想定年収 | 1,000 〜 1,230 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: 基本勤務時間:9:00~18:00 【勤務時間に関する制度】 時差出社(7:30~10:00の間で始業可)※要上長承認 育児中の時短勤務
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18時間) 休憩時間: 60分 |
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企業概要 |
事業内容:
建設DXサービス「SPIDERPLUS」の開発・販売 建築図面・現場管理アプリを通じて、建設業の業務効率化を支援 拠点 東京本社、札幌営業所、仙台営業所、名古屋営業所、関西支社(大阪) 福岡営業所、ベトナム(ハノイ) 主力製品「SPIDERPLUS」 iPadやiPhoneを活用した施工管理アプリで、図面への書き込み、写真・検査記録の登録などが可能。建築業、空調衛生設備業、電気工事業、プラント業など幅広い業種に対応しています |
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設立年数 | 26年 | 従業員数 | 262人 |
エフアンドエムネット株式会社
【大阪/リモート◎/HR系自社開発!】生成AI/画像解析の開発◆9万人が使用する会計代行サービス/年休125日 のリモートワーク求人
■お仕事内容
▼AI開発チームの強化"AIを活用してサービス拡充をはかるエンジニア"の募集
現在、9万人以上のユーザーが活用する自社クラウド会計システム。
その根幹を支える「AIOCR」の開発からスタートし、今後は生成AIを活用したAIエージェントやRAGなど、
より高度で先進的なAI技術の実装へと進化していくフェーズに入っています。
ただのPoCにとどまらない「本当に使われるAI」を開発し、プロダクトに実装・改善まで継続して関与できるのが最大の魅力。
ユーザーの課題解決に直結する、やりがいある開発環境がここにあります。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネスメンバーとのヒアリング、課題抽出
・抽出した課題に対し、AIでどう解決するかを企画・設計
・AIモデルの開発、実装、デプロイメント
・データ収集・前処理・整理・クレンジング
・RAG、LangGraphなどを用いたAIエージェントの構築
・大規模ベクトル検索システムの構築
・生成AIの研究・実験・応用検討
■ポジションの魅力
・他社のAPIを利用しているのではなく、自社でモデル作成を一貫して行っているため、モデル作成の全工程に携わることができます。
・技術に対しての投資も積極的で、裁量権も大きいのが特徴です。自分から新しい技術やプロジェクトを提案し、実行に移すことができます。
・ベトナムでトップ100企業に選出されている有名研究機関と共同研究開発を行っており、最先端の研究機関と協業ができます。
・在籍しているメンバーも国際色が豊かで、様々なバックグラウンドから知見を持ち寄り、よりよい開発に活かすことができます。
■入社後のキャリアと成長環境
・生成AI・RAG・LLM応用プロジェクトに中心メンバーとして関与
・研究〜設計〜運用まで一貫して関われる環境
・将来的には技術リード、AIプロダクトマネージャーなどの役割も選択可能
・自社サービスのため、ユーザーからのフィードバックをもとに継続改善できる土壌あり"
■エフアンドエムネット株式会社について
昨今日本企業は、人手不足に直面し、生産性の向上や人事戦略を掲げ働き方改革を推進しています。
しかしながら、労務・人事領域のルーティン業務がそのボトルネックとなっています。
わたしたちは、クラウド型人事労務管理システムを主軸に「人がやるべきこと」に集中できるよう、ITの分野から企業、事業主を支援していきます。
■技術支援制度
・資格取得支援制度:受験費用は会社が負担。(※別途社内規定あり)
・ライブラリー制度:気になる書籍は、社内申請で購入が可能。
・Udemy Bussiness:Udemyを自由に使用することができます。月8時間までは勤務時間中の受講もOK。
・社内・社外研修制度:研修の費用は会社が負担。勤務時間中にも受けることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
▼AI開発チームの強化"AIを活用してサービス拡充をはかるエンジニア"の募集
現在、9万人以上のユーザーが活用する自社クラウド会計システム。
その根幹を支える「AIOCR」の開発からスタートし、今後は生成AIを活用したAIエージェントやRAGなど、
より高度で先進的なAI技術の実装へと進化していくフェーズに入っています。
ただのPoCにとどまらない「本当に使われるAI」を開発し、プロダクトに実装・改善まで継続して関与できるのが最大の魅力。
ユーザーの課題解決に直結する、やりがいある開発環境がここにあります。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネスメンバーとのヒアリング、課題抽出
・抽出した課題に対し、AIでどう解決するかを企画・設計
・AIモデルの開発、実装、デプロイメント
・データ収集・前処理・整理・クレンジング
・RAG、LangGraphなどを用いたAIエージェントの構築
・大規模ベクトル検索システムの構築
・生成AIの研究・実験・応用検討
■ポジションの魅力
・他社のAPIを利用しているのではなく、自社でモデル作成を一貫して行っているため、モデル作成の全工程に携わることができます。
・技術に対しての投資も積極的で、裁量権も大きいのが特徴です。自分から新しい技術やプロジェクトを提案し、実行に移すことができます。
・ベトナムでトップ100企業に選出されている有名研究機関と共同研究開発を行っており、最先端の研究機関と協業ができます。
・在籍しているメンバーも国際色が豊かで、様々なバックグラウンドから知見を持ち寄り、よりよい開発に活かすことができます。
■入社後のキャリアと成長環境
・生成AI・RAG・LLM応用プロジェクトに中心メンバーとして関与
・研究〜設計〜運用まで一貫して関われる環境
・将来的には技術リード、AIプロダクトマネージャーなどの役割も選択可能
・自社サービスのため、ユーザーからのフィードバックをもとに継続改善できる土壌あり"
■エフアンドエムネット株式会社について
昨今日本企業は、人手不足に直面し、生産性の向上や人事戦略を掲げ働き方改革を推進しています。
しかしながら、労務・人事領域のルーティン業務がそのボトルネックとなっています。
わたしたちは、クラウド型人事労務管理システムを主軸に「人がやるべきこと」に集中できるよう、ITの分野から企業、事業主を支援していきます。
■技術支援制度
・資格取得支援制度:受験費用は会社が負担。(※別途社内規定あり)
・ライブラリー制度:気になる書籍は、社内申請で購入が可能。
・Udemy Bussiness:Udemyを自由に使用することができます。月8時間までは勤務時間中の受講もOK。
・社内・社外研修制度:研修の費用は会社が負担。勤務時間中にも受けることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
想定年収 | 550 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 | |||
設立年数 | 26年 | 従業員数 | 101人 |
トランス・コスモス株式会社
【首都圏ハイブリ/データサイエンティスト】クライアントへのデータ収集、分析、レポーティングを行うサービスのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
当社では機械学習、プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のCRMデータを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益を拡大するための改善活動を行っております。
EC・金融・通信業界をはじめとした様々なお客様データを分析し、最新の分析スキルと課題発見・提案能力を伸ばすことができる職種です。
入社後は分析を行う部分だけでなく、分析結果をお客様へ報告する部分も担当いただき、
将来的にはお客様とのコミュニケーション窓口としてお客様のご要望をヒアリングし、アウトプットの要件定義を行う部分も担当いただきます。
入社初日はオフィスへ出社となりますが、その後は基本在宅勤務となります。(社員の99%はリモートワークで就業中)
<具体的な業務イメージ>
・CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築
・分析アウトプットの作成、お客様への報告
・サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告
■ポジションの魅力
・様々な業界のCRMデータを分析することができ、幅広い課題に対応出来るデータサイエンティストとして成長できます。
・最新の機械学習モデル構築(Amazon SageMaker)、SQL(SnowFlake)の実務活用ノウハウを習得できます。
・分析を行うだけでなく、発見した課題の原因考察と改善提案を行い、効果測定まで担当するので自分の分析結果がどれだけお客様の成果に繋がったか実感できます。
・物事を筋道立てて分析し、課題から対策を導くことで、論理的思考が身につきます。
■仕事で得られるスキル/キャリア
・機械学習(Amazon SageMaker)、SQL(SnowFlake)での分析スキル
・顧客折衝スキル
・報告書作成でのレポーティングスキル(PowerPoint、Amazon QuickSight)
・お客様へのプレゼンスキル
■入社後について
・合計50時間以上の課題設定、機械学習の専門研修を実施いたします。
・チーム配属後はアナリストとして既存案件のOJTで半年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただきます。
(既存案件の業界:通信、金融、通販など)
■就業環境
・就業場所:東京都池袋・基本はリモートワークでの就業(社員の99%はリモートワークで就業中)
・チーム構成:配属予定先の課は6名(男性5名、女性1名)、所属部署は合計24名(男性19名、女性5名)
・リモートワーク用のWebカメラ/マイク/モニターは会社支給
・スキルアップ補助制度あり(書籍や外部研修受講が可能)
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
当社では機械学習、プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のCRMデータを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益を拡大するための改善活動を行っております。
EC・金融・通信業界をはじめとした様々なお客様データを分析し、最新の分析スキルと課題発見・提案能力を伸ばすことができる職種です。
入社後は分析を行う部分だけでなく、分析結果をお客様へ報告する部分も担当いただき、
将来的にはお客様とのコミュニケーション窓口としてお客様のご要望をヒアリングし、アウトプットの要件定義を行う部分も担当いただきます。
入社初日はオフィスへ出社となりますが、その後は基本在宅勤務となります。(社員の99%はリモートワークで就業中)
<具体的な業務イメージ>
・CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築
・分析アウトプットの作成、お客様への報告
・サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告
■ポジションの魅力
・様々な業界のCRMデータを分析することができ、幅広い課題に対応出来るデータサイエンティストとして成長できます。
・最新の機械学習モデル構築(Amazon SageMaker)、SQL(SnowFlake)の実務活用ノウハウを習得できます。
・分析を行うだけでなく、発見した課題の原因考察と改善提案を行い、効果測定まで担当するので自分の分析結果がどれだけお客様の成果に繋がったか実感できます。
・物事を筋道立てて分析し、課題から対策を導くことで、論理的思考が身につきます。
■仕事で得られるスキル/キャリア
・機械学習(Amazon SageMaker)、SQL(SnowFlake)での分析スキル
・顧客折衝スキル
・報告書作成でのレポーティングスキル(PowerPoint、Amazon QuickSight)
・お客様へのプレゼンスキル
■入社後について
・合計50時間以上の課題設定、機械学習の専門研修を実施いたします。
・チーム配属後はアナリストとして既存案件のOJTで半年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただきます。
(既存案件の業界:通信、金融、通販など)
■就業環境
・就業場所:東京都池袋・基本はリモートワークでの就業(社員の99%はリモートワークで就業中)
・チーム構成:配属予定先の課は6名(男性5名、女性1名)、所属部署は合計24名(男性19名、女性5名)
・リモートワーク用のWebカメラ/マイク/モニターは会社支給
・スキルアップ補助制度あり(書籍や外部研修受講が可能)
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
想定年収 | 400 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:50
※担当する案件により、多少前後する場合があります。
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10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
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企業概要 |
デジタルメディアに関わる幅広いサービスを展開し、お客様企業のプロモーションやビジネス課題の解決をトータルに支援します。 お客様企業のEC事業戦略やブランド戦略に合わせて、世界48の国と地域にワンストップサービスを提供しています。
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設立年数 | 41年 | 従業員数 | 16,791人 |
株式会社SHIFT
【HR_PAラボ】データサイエンティスト・データエンジニア_生成AI・機械学習活用|人的資本を最大化するHRデータスペシャリスト のリモートワーク求人
■お仕事内容
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG(検索拡張生成)による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール(PowerBIなど)による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策(採用、育成、配置、定着など)の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス:SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用(ピープルアナリティクス)を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム(Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど)を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG(検索拡張生成)による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール(PowerBIなど)による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策(採用、育成、配置、定着など)の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス:SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用(ピープルアナリティクス)を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム(Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど)を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
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職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: 9:00~18:15
(休憩12:00~13:00、15:00~15:15/実働8時間)
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7.5時間) 休憩時間: 60分 |
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企業概要 |
毎年約150%の売上高成長率を継続中の今、急成長中の企業です。テスト開発を基盤に成長を遂げており、現在では、連結9,000名以上の従業員が在籍をしております。また、開発案件も現在では非常に多岐に渡っており、金融や官公庁系の開発からWeb系の開発まで様々な開発を行われております。
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設立年数 | 21年 | 従業員数 | 3,247人 |
株式会社ジール
<未経験OK!特別求人・数十名採用/年>【ハイブリット/ 東京・大阪/正社員(または契約社員)経験2年以上】ビッグデータ活用のプロフェッショナル集団で、市場価値の高いデータエンジニアスペシャリスト候補者募集! のリモートワーク求人
長期的な事業成長を見据えて、未経験から2ヶ月間の研修を経て、
データスペシャリストを目指していただくポジションを募集いたします。
研修を経て、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの提案・設計・構築を担う、
データエンジニアとしてご活躍いただきます
【仕事内容】
2ヶ月間の研修を経て、データ分析の基盤を支えるエンジニアとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト(データプラットフォームの企画、設計、実装まで)において、様々な役割を担っていただきます。将来的には、プロジェクトリーダー・プロジェクトマネージャーとして活躍いただける機会があります。
・データ収集/抽出/連携
・データ蓄積/統合/加工
・データ可視化
【特徴】
データ活用に特化してきた当社のナレッジを研修という形でしっかり学んでいただき、ゼロから非常に市場価値の高いデータのスペシャリストを目指していただけます。
研修を経ての配属後も、先輩社員と一緒の案件にて経験を積み、ゆくゆくはプロジェクトリードする役割を期待しております。
データ活用に関する技術・ツールについて、マルチベンダーとして幅広く扱っており、将来的には、先端技術を含め様々な技術に触れていただける環境があります。
★未経験者多数活躍中★
データ活用は、データに関するテクニカルスキルが非常に重要となりますが、ビジネス課題に対して向き合っていく業務でもあり、ITエンジニア以外で培ったコミュニケーション能力・業務知見を活かしていただける環境です。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
データスペシャリストを目指していただくポジションを募集いたします。
研修を経て、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの提案・設計・構築を担う、
データエンジニアとしてご活躍いただきます
【仕事内容】
2ヶ月間の研修を経て、データ分析の基盤を支えるエンジニアとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト(データプラットフォームの企画、設計、実装まで)において、様々な役割を担っていただきます。将来的には、プロジェクトリーダー・プロジェクトマネージャーとして活躍いただける機会があります。
・データ収集/抽出/連携
・データ蓄積/統合/加工
・データ可視化
【特徴】
データ活用に特化してきた当社のナレッジを研修という形でしっかり学んでいただき、ゼロから非常に市場価値の高いデータのスペシャリストを目指していただけます。
研修を経ての配属後も、先輩社員と一緒の案件にて経験を積み、ゆくゆくはプロジェクトリードする役割を期待しております。
データ活用に関する技術・ツールについて、マルチベンダーとして幅広く扱っており、将来的には、先端技術を含め様々な技術に触れていただける環境があります。
★未経験者多数活躍中★
データ活用は、データに関するテクニカルスキルが非常に重要となりますが、ビジネス課題に対して向き合っていく業務でもあり、ITエンジニア以外で培ったコミュニケーション能力・業務知見を活かしていただける環境です。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
想定年収 | 400 〜 450 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
---|---|---|---|
職種 | |||
開発経験 | |||
勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
コアタイム:10:00~15:00
フレキシブルタイム:なし
休憩時間:60分
<標準労働時間帯>
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19時間) 休憩時間: 60分 |
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企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
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設立年数 | 14年 | 従業員数 | 411人 |
ファインディ株式会社
【ハイブリット(フルリモ相談可)/自社サービス/データサイエンティスト】エンジニアプラットフォーム開発を行う企業での全社横断データサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
私たちは「つくる人(エンジニア)がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる」という理念のもと、エンジニアのキャリア支援や開発生産性の可視化に取り組んできました。これまで非構造化データを構造化・定義し、転職やフリーランス、SaaSなど複数の事業として展開。各プロダクトで得られるデータを横断的に活用し、新たな価値を生み出す取り組みを進めています。
今後は生成AI(LLM)を含む先端技術を本格導入し、さらなる事業拡大や海外展開を見据えて、PoCから本番運用・事業化まで一貫してリードするデータサイエンティストが不可欠です。そのため、データ活用基盤や複数事業間の連携を強化しながら、高速な仮説検証サイクルを回し、事業価値を最大化することがミッションとなります。
▼業務内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
▼キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得:経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験:複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
▼この仕事の魅力
・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
-モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。
・事業成果へのダイレクトな貢献
-自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。
・外部知見の活用
- 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。
【業務の変更の範囲】
無
今後は生成AI(LLM)を含む先端技術を本格導入し、さらなる事業拡大や海外展開を見据えて、PoCから本番運用・事業化まで一貫してリードするデータサイエンティストが不可欠です。そのため、データ活用基盤や複数事業間の連携を強化しながら、高速な仮説検証サイクルを回し、事業価値を最大化することがミッションとなります。
▼業務内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
▼キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得:経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験:複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
▼この仕事の魅力
・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
-モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。
・事業成果へのダイレクトな貢献
-自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。
・外部知見の活用
- 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。
【業務の変更の範囲】
無
想定年収 | 600 〜 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:なし
コアタイム:10:00〜16:00
標準労働時間:10:00~19:00 (所定労働時間:8時間0分)
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20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
設立年数 | 12年 | 従業員数 | 300人 |
37件中 1件~10件
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