SQL×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
18件中 1件~10件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制
- コアタイム:なし
- フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
コインチェック株式会社
【リモートあり/データサイエンス】米NASDAQ上場/国内最大規模の暗号資産取引サービス運営企業 のリモートワーク求人
■お仕事内容
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【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 |
作業時間: 清算期間と1ヶ月の総労働時間:毎月1日~末日
所定労働時間:8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。
標準労働時間:1日8時間(部署により基本勤務時間は異なる)
コアタイム:12時~15時
フレキシブルタイム:7時~22時
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10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
2014年8月に暗号資産取引サービス「Coincheck」を開始して以来、金融リテラシーにかかわらず、誰でも使いやすいサービスを提供することにより、「新しい価値交換」を身近に感じられる機会をお客さまに届けてきました。
暗号資産やブロックチェーンは日々進化を重ね、より個々人を主体とした「新たな価値交換」を実現しつつありますが、あたらしい技術がもたらす恩恵はまだほんの一部の人にしか行き届いておらず、情報リテラシーによる格差が生じています。 コインチェックは、暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けます。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 212人 |
AMBL株式会社
【東京/ハイブリ/データサイエンティスト】成長企業でキャリアUP/裁量大きく活躍可◎ のリモートワーク求人
仕事内容
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
この仕事で得られるもの
◎技術的スキルやデータの洞察力
データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当していただきます。それに加え、データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
この仕事で得られるもの
◎技術的スキルやデータの洞察力
データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当していただきます。それに加え、データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 650 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
AMBL株式会社は、AI活用を中心に、クラウドネイティブ、UXデザイン、マーケティングの4つの事業領域でデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援しています。AIを活用した課題解決や人材育成、クラウドネイティブなシステム開発、ユーザー体験の最適化、そしてブランド戦略とクリエイティブに特化したマーケティングを提供し、企業のDX推進を総合的にサポートしています 【★社風/文化】 AMBL株式会社は、社員の自主性とチャレンジ精神を尊重する社風が特徴です。若手社員にも積極的に挑戦の機会を与え、OJT制度やチーム内のサポート体制が整っています。また、社員同士のコミュニケーションを大切にし、フレンドリーで協力的な環境が醸成されています 【★働き方/リモートワーク】 AMBL株式会社では、フレックス制度やリモートワークを積極的に導入しており、柔軟な働き方が可能です。リモートワークに適したセキュリティ環境やコミュニケーションツールの提供により、社員が効率的に働ける環境を整えています。また、有給の1時間単位での取得や育児の時短勤務など、ライフステージに応じた働き方をサポートしています |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 544人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
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 |
|---|---|---|---|
| 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 |
||
| 設立年数 | 9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
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サイエンティスト 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
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サイエンティスト 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 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社インフォボックス
【東京/週3リモートデータサイエンティスト】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 |
トランス・コスモス株式会社
【首都圏フルリモート/データサイエンティスト/SQLを使ったデータ抽出・集計の経験+第三者への報告経験】分析だけでなく、改善後の効果測定まで実施|今後データサイエンティストとしてのスキルを伸ばしたい方 のリモートワーク求人
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)
※弊社子会社のトランスコスモス・アナリティクスに出向兼務となります。(アナリティクス本部の全メンバーが出向兼務です)
【業務内容】
・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
※業務内容の変更範囲:当社業務全般
【入社後】
・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)
【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
【業務環境】
・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)
・PC:ノートPC
・ディスプレイ:ノートPC以外に21インチor24インチモニター
・OS:Windows
・業務ツール:Microsoft Office
・コミュニケーション:Google Chat
・ビデオ会議:Google Meet、zoom
・タスク管理:ASANA
・分析ツール:Snowflake(データ統合環境)、Jupyter Notebook(Python実行環境)、Amazon QuickSight(アウトプット環境)
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
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)
※弊社子会社のトランスコスモス・アナリティクスに出向兼務となります。(アナリティクス本部の全メンバーが出向兼務です)
【業務内容】
・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
※業務内容の変更範囲:当社業務全般
【入社後】
・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)
【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
【業務環境】
・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)
・PC:ノートPC
・ディスプレイ:ノートPC以外に21インチor24インチモニター
・OS:Windows
・業務ツール:Microsoft Office
・コミュニケーション:Google Chat
・ビデオ会議:Google Meet、zoom
・タスク管理:ASANA
・分析ツール:Snowflake(データ統合環境)、Jupyter Notebook(Python実行環境)、Amazon QuickSight(アウトプット環境)
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:50
※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 |
||
| 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。
|
||
| 設立年数 | 42年 | 従業員数 | 16,791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10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社アイスタイル
【オープンポジション/データ領域】米Amazonと資本提携!美容×IT国内最大手 のリモートワーク求人
■募集背景
データ職種領域で検討されている方向けのオープンポジション求人です。
■職務内容
アイスタイルのサービス(@cosme/@cosme SHOPPING/@cosme STORE)を通じて得られるデータの分析・活用、機械学習を用いたソリューションの提供、またデータを活用し事業価値の最大化に貢献いただきます。データという文脈の中で幅広い領域においてご活躍いただける環境です。
・メディア、広告、EC、小売などを領域を横断したデータの取り扱ったデータ分析
・プラットフォームサービスのデータを集約したデータ基盤の運用/活用
・データ連携ビジネスの企画と実現のための他部署との連携
・社内のデータユーザーのためのBI環境の整備/リテラシー育成
※上記は社内にある業務の一部です。選考プロセスの中でご志向や適性を考慮させていただき、具体的なポジションのご提案をさせていただきます。
■求人の魅力
・1600万UUの大規模ユーザーデータを利用した、大規模データに関する経験
・「計測、管理、分析」のデータライフサイクルを意識したチームに所属することで、データのライフスタイルの各スペシャリストなメンバーと一緒に働けます。
・プロジェクトによってはコミュニケーションに執行役員レイヤーなども含まれ、上位層とのコミュニケーション経験も得られ、経営観点でのFBが得られる機会があります
【業務の変更の範囲】
無
データ職種領域で検討されている方向けのオープンポジション求人です。
■職務内容
アイスタイルのサービス(@cosme/@cosme SHOPPING/@cosme STORE)を通じて得られるデータの分析・活用、機械学習を用いたソリューションの提供、またデータを活用し事業価値の最大化に貢献いただきます。データという文脈の中で幅広い領域においてご活躍いただける環境です。
・メディア、広告、EC、小売などを領域を横断したデータの取り扱ったデータ分析
・プラットフォームサービスのデータを集約したデータ基盤の運用/活用
・データ連携ビジネスの企画と実現のための他部署との連携
・社内のデータユーザーのためのBI環境の整備/リテラシー育成
※上記は社内にある業務の一部です。選考プロセスの中でご志向や適性を考慮させていただき、具体的なポジションのご提案をさせていただきます。
■求人の魅力
・1600万UUの大規模ユーザーデータを利用した、大規模データに関する経験
・「計測、管理、分析」のデータライフサイクルを意識したチームに所属することで、データのライフスタイルの各スペシャリストなメンバーと一緒に働けます。
・プロジェクトによってはコミュニケーションに執行役員レイヤーなども含まれ、上位層とのコミュニケーション経験も得られ、経営観点でのFBが得られる機会があります
【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: フレックスタイム制
標準労働時間:8時間(始業9:00、終業18:00を基本)
フレキシブルタイム : 5:00~22:00
コアタイム:なし
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均13時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
【 Vision : 生活中心の市場創造 】
アイスタイルが1999年の創業以来ずっと持ち続けている、私たちの事業すべての指針です。 生活者はもちろん、私たちの事業に関わるすべてのステークホルダーと好循環を生み出しながら生活者を軸とした市場を創造することを目指します。 【 Values : 共創の精神 】 Visionを実現するために、アイスタイルグループが組織として大切にしている価値観です。 年々複雑化・多様化している社会の中で、私たちは互いを尊重し、全員が主体者となって共に「未来のあるべき姿」を考え、”共に創る”という「共創の精神」を、全員が共有する価値観として大切にしています。 【 Spirit : 7つのi 】 Visionを実現するために、そしてその市場に最適な仕組みや新しい価値観=“style”を創造し続ける企業であるために、アイスタイルで働くひとりひとりに大切にして欲しい行動指針として、アルファベットの「i」で始まる7つの英単語からなる「7i」を掲げています。 「7つのi」 ・IMAGINATION - わくわくする未来を描く ・INTELLIGENCE - 考えて考えて考え抜く ・INNOVATION - 新しい時代を切り開く ・INSPIRE - 周りを巻き込み全てを仲間にする ・INFINITY - 決してあきらめないでやりぬく ・INTERESTING - どんな時もどんなことも楽しむ そして最後に ・I -自らを、事業をつくっていく |
||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 449人 |
18件中 1件~10件
リモートワーク求人を探す
職種からリモートワーク求人を探す
- CTO
- VPoE
- テックリード
- ITコンサルタント
- ITアーキテクト
- プロジェクトマネージャー
- プロダクトマネージャー
- スクラムマスター
- PMO
- ブリッジSE
- プロジェクトリーダー
- webデザイナー
- UIUXデザイナー
- webディレクター
- デジタルマーケター
- ゲームデザイナー
- CGデザイナー
- インフラエンジニア
- SRE
- ネットワークエンジニア
- サーバーエンジニア
- セキュリティエンジニア
- システムエンジニア
- システムディレクター
- サーバーサイドエンジニア
- フロントエンドエンジニア
- マークアップコーダー
- iOSエンジニア
- Androidエンジニア
- ゲームエンジニア
- ゲームプランナー
- QAエンジニア
- テストエンジニア
- テスター
- AIエンジニア(DL/機械学習)
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- BIエンジニア
- データベースエンジニア
- 社内SE
- ヘルプデスク
- テクニカルサポート
- CRE
開発経験からリモートワーク求人を探す
- Access
- ActionScript
- AD
- Android(Java)
- Angular
- Ansible
- AWS
- Azure
- C#
- C++
- CakePHP
- COBOL
- Cordova
- C言語
- Django
- EC-CUBE
- Electron
- Elixir
- Express.js
- Figma
- Firebase
- Flask
- Flutter
- FuelPHP
- GCP
- Go
- HTML/CSS
- Illustrator
- Java
- JavaScript
- Kotlin
- Kubernetes
- Laravel
- Linux
- MySQL
- Next.js
- Node.js
- Nuxt.js
- Objective-C
- Oracle
- Perl
- Photoshop
- PHP
- PL/SQL
- PostgreSQL
- Python
- R
- React
- React Native
- RPA(Biz Robo)
- RPA(UiPath)
- RPA(WinActor)
- Ruby on Rails
- Rust
- Salesforce
- SAP
- Scala
- Seasar2
- Sketch
- Spring
- Spring Boot
- SQL
- SQL Server
- Struts
- Swift
- Symfony
- Tableau
- Tensorflow
- Terraform
- Tresure Data
- TypeScript
- Unity
- VB
- VBA
- Vue.js
- WordPress
- Xamarin
- XD
働き方からリモートワーク求人を探す
リモートワークタイプからリモートワーク求人を探す
語学・国籍からリモートワーク求人を探す
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
への応募が完了しました。
ご応募ありがとうございます。
担当エージェントからの連絡をお待ちください。
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人を辞退しますが間違いないですか?
への辞退が完了しました。
またのご応募お待ちしています。
既に応募済みの案件です。
求人への応募には
リラシクの利用を開始してください。
求人への応募にはご住所の入力が必要です。
予期せぬエラーが発生しました。