データサイエンティストの転職求人一覧

AS(ブローダー・アシュアランス・サービス：アドバイザリーなどの非監査業務)戦略本部にて、クライアントの企業価値に係る財務・非財務の大規模データ分析～企業価値向上に向けたアドバイス・支援業務【背景にあるプロジェクト概要】企業価値アナリティクスチームでは、上場企業2,000社以上の財務・非財務・市場データから構成される大規模パネルデータを活用した市場の投資家目線の分析により、投資家が企業価値評価の上で重要視している財務およびESGを含む非財務要因を統計的に明らかにしています。この分析結果を用いて、価値創造を目指す企業の改善ポイントを可視化して、改善案を提示することにより、投資家目線を備えた効率的な企業価値向上をサポートしています。 また、今後データの種類・量を拡充し、分析内容や分析対象を拡げていく予定です。【職務内容】(1) Pythonを用いたデータ分析業務： シニアメンバーの指導の下、上記大規模パネルデータと自社が開発した企業価値評価モデルを用いて、パラメータ推計（Python使用）、分析結果のサマリー出力（図表等）、クライアント向けの討議資料・デリバリー資料作成サポート、クライアントへの分析結果の説明を行っていただきます。(2) データベース管理業務： データ管理プラットフォーム上で、定期的にデータの更新とデータの加工（欠損値の補完や生データのインプット用データへの変換等）を行っていただき、必要に応じて、外部データベンダーとデータの内容についてコミュニケーションを行っていただきます（読み書きの英語力は必要）(3) 新しいデータ分析コンテンツ開発業務： 上記大規模データを最大限活用するために、既存モデルの改善・精緻化のサポート、新しいデータ分析コンテンツのアイデア出し、需要調査（社内外）、開発 をサポートしていただきます。(4) 社内外に公表する分析レポート（Thought Leadership, etc.）作成へのサポート： 同社のThought Leadership や外部セミナー/フォーラムでの講演、学会発表等での公表等のマーケティングを目的とした分析レポートの執筆のサポート（著者としての公表も含む）。

社内のメンバーとコミュニケーションを取りながら企画の種をキャッチアップし、プロジェクトマネージャーと連携しながら企画から開発まで一貫して対応いただける方を求めています。企画〜プロトタイピング の営みを恒常化し、顧客課題に迅速に応えながら汎用的なソリューションに昇華させていく両輪のバランス感覚と自走力が求められます。。R&D組織を起点にグローバル・国内共に事業を更にドライブしていき、ユーザーや事業貢献をしていくことに興味がある方、ぜひお話しましょう。

主に ①プロジェクト推進（PM）②提案活動 ③事業創出・組織強化 を担っていただきます。#LI-Hybrid

キャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。ビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。#LI-Hybrid#LI-KN

大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AI技術を用いて、AIサービス・プロダクトの開発・運用を担います。プロンプト設計、LLM API活用、ファインチューニング、AIエージェント構築、MLOps環境整備など、モデルを「動くもの」として実装する技術に携わります。学術研究や個人開発での経験も歓迎します。#LI-Hybrid#LI-KN

Computer Vision技術で大手企業の課題を解決するMLエンジニアを募集。■ご紹介する企業AI開発に不可欠な高品質な教師データを作成・提供するプラットフォームとコンサルティングを提供。日本の基幹産業の自動運転技術の発展を支援しています。■ポジション概要Computer Vision領域のAI受託開発プロジェクトで、顧客との仕様調整からAIモデル開発までを担当。プロジェクトで得た知見を自社プラットフォームの機能強化に繋げる重要な役割です。■業務内容・PMと連携し顧客へのヒアリング、仕様調整・顧客の業務及び課題の分析と理解・学習データに関するコンサルティングの実施・AIモデルの開発、実装、評価・開発知見を自社サービスへフィードバックご関心いただけましたら、ご応募をお待ちしております。#LI-Hybrid#LI-KN

AIロボティクス/生成AIのコア技術開発をリードするMLエンジニアを募集。■ご紹介する企業AI開発に不可欠な高品質な教師データを作成・提供するプラットフォームとコンサルティングを提供。日本の基幹産業の自動運転技術の発展を支援しています。■ポジション概要R&D担当のMLエンジニアとして、AIロボティクスや生成AI（LLM/VLM/VLA）等の最先端領域の技術開発をリードします。事業のコアコンピタンス確立に貢献する重要なポジションです。■業務内容・AIロボティクス/生成AIに係る技術調査、開発リード・様々なデータ作成を効率化する技術の研究開発・大規模モデル（LLM/VLM等）の学習・評価・事業開発に資するその他の研究開発業務・（繁忙期）AI受託開発プロジェクトの支援ご関心いただけましたら、ご応募をお待ちしております。#LI-Hybrid#LI-KN

・OpenAI APIやlangchainなどの大規模言語モデルやマルチモーダルモデルに関連したツールを駆使し、自律思考型エージェントプロダクトを形作る様々な機能を実現する。・RAGの検索精度、応答文の正確性を高めるための技術開発・マルチモーダルモデルを活用した音声対話機能の開発・生成AIの出力を評価する仕組み作り（LLM-as-a-Judge含む）・生成AIの出力を継続的に改善して運用を効率化する仕組み作り

・当社生成AIプロダクトの機能を活用した、お客様の業務自動化に向けたソリューションの設計・開発・初期検証（PoC）の課題設計と実行、成果の評価・レポート、本番開発に向けた一連のライクサイクルのリード・データ取得・処理・モデル推論のパイプライン構築やAIモデルのシステム組み込み・クラウド環境を活用した本番運用環境の構築支援・お客様との継続的な技術ディスカッションを通じた要件調整・仕様提案・導入後の技術的サポートや運用改善提案の実施#LI-Hybrid#LI-KN

[About the Role]We are seeking a highly motivated Data Scientist to join the supply chain analytics team of a global retail organization. This role focuses on leveraging data to drive smarter planning, optimize operations, and improve forecast accuracy across a large and complex product portfolio.Key Responsibilities:- Design and implement data-driven solutions for demand forecasting and supply planning across multiple SKUs- Perform exploratory data analysis (EDA) to uncover insights, trends, and patterns- Clean and prepare large datasets, handling missing values, outliers, and integrating external/promo variables- Build and maintain time-series models and other machine learning solutions using Python and SQL- Collaborate closely with cross-functional teams including supply chain, operations, and commercial teams to translate business needs into data science solutions- Use version control tools such as GitHub or Bitbucket for model and code

＜職務内容＞ビジネスの各業務プロセスを理解し、データストラテジストと連携を取りながらビジネス課題解決のための分析設計と、実際にデータ収集、前処理、アルゴリズム選択、評価、改善を行って頂きます。具体的な業務内容は以下となります：■データストラテジストと密なコミュニケーションをとり、オペレーションを考慮した分析設計■データ収集、前処理、アルゴリズム選定、モデル構築、評価、改善■分析結果の可視化、プレゼンテーション■分析パートナーのマネジメント■新規技術のビジネス活用検証（PoC）#LI-Hybrid#LI-KN

＜職務内容＞ビジネスの各業務プロセスを理解し、データストラテジストと連携を取りながらビジネス課題解決のための分析設計と、実際にデータ収集、前処理、アルゴリズム選択、評価、改善を行って頂きます。具体的な業務内容は以下となります：■データストラテジストと密なコミュニケーションをとり、オペレーションを考慮した分析設計■データ収集、前処理、アルゴリズム選定、モデル構築、評価、改善■分析結果の可視化、プレゼンテーション■分析パートナーのマネジメント■新規技術のビジネス活用検証（PoC）#LI-Hybrid#LI-KN