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データサイエンス、1400〜1600万の転職求人

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データサイエンス、1400〜1600万の転職求人一覧

AIソリューション企業でのデータサイエンティスト(エキスパートクラス / トランスフォーメーション領域)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,000万円〜2,000万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
エキスパートクラス
仕事内容
業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。
本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。

以下のような業務に携わっていただきます。
●顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
・クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
・機械学習・数理モデリング(予測、最適化、統計モデルの設計等)
・国際会議、論文などによる技術調査
・アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価
・AWS、GCP、当社Platform等への商用実装

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化
・技術ナレッジの公開(勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など)

●前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成

大手損保会社でのデータガバナンス戦略策定及び推進担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・全社レベルのデータガバナンス戦略の策定と推進。
・グループ内の会社(海外含む)との連携(情報交換や必要に応じて共通施策の推進)。
・ビジネス部門と連携したデータガバナンスの推進とサポート。
・データ利活用の推進と利用ルールの明確化。データ利活用に関する問い合わせ対応。
・全社的なデータ基盤の要件整理、アーキテクチャー設計支援。

ソフトウェア開発やサービス開発を手掛ける企業でのデータサイエンティスト(data / AI)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,500万円程度 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【業務詳細】
当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一貫して提供しています。
スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで、多様な規模のプロジェクトに携わる中で、
特にデータおよびAI領域のプロジェクトにおけるプリセールスからシステム導入支援までを担当していただきます。

【業務詳細】
●データ/AI領域のプロジェクトにおける提案支援・導入支援
・データ/AI領域の提案活動におけるプリセールス
・データ/AI領域の提案活動におけるAIコンサルタント、プロジェクトマネジメント
・データ/AI領域の技術エンジニアリング


【仕事の魅力】
●当社ベトナム拠点にはハノイ工科大学の卒業生を中心とした1000名以上の優秀なエンジニアが在籍しており、日本国内ではCTO経験者を10名程度擁しています。
エンジニアリング・リソースの豊富さと、優秀なエンジニアに選ばれる環境であることがSun Asteriskの魅力です。
●サービスを作りあげるためにはビジネス・テック・クリエイティブといったそれぞれの視点のどれもが強すぎることなく適切に融合される必要があると私たちは考えています。
トップダウンではなく各分野のプロフェッショナルなメンバーこそがサービスをデザインし、かたちづくると考えるチームがSun Asteriskにはあります。
●今、様々なタイプの新しいサービス・価値を届けたいという気持ちをもったクライアントが集まっています。
サービス立ち上げの最初から関わるため、その技術選定・設計・開発を行うため、制約なく本質的に必要なことを選択できる環境です。
●国籍ひとつをとっても日本・ベトナム・ペルー・オランダ・タイ出身などのメンバーからなる多様性のある組織のなかで、さまざまな視点、知見、文化をもったメンバーとのチーム開発が可能です。

【風土・働き方】
当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。

大手FASでのデジタル&データアナリティクス

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜2500万円経験・スキルを考慮の上決定
ポジション
Associate、Senior Associate、Manager、Senior Manager、Director
仕事内容
当グループでは、Priority Servicesの1つとしてData & Analytics領域を強化しています。

今回、ディールアドバイザリー部門において、M&A/事業再生・再編/都市インフラの三つの領域におけるクライアント向けの戦略・投資アドバイザリーサービスを、デジタルテクノロジーで革新する中核スタッフを募集します。 

【仕事内容】
・データ分析を活用した新規ソリューション開発(M&A等における対象会社の財務・事業に関する広範なデータを迅速に収集・加工・分析し、視覚化されたアウトプットで示唆を導く)
・クライアントへのソリューション提供
・新規ソリューションをスケールしていくためのプロセス/オペレーション構築

<フルフレックス>金融系デジタルデザイン企業のシニアデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円程度 経験能力に応じて決定
ポジション
シニアデータサイエンティスト
仕事内容
【業務内容】
グループ各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務をリードしていただきます。具体的には以下のような業務があります。

・適切な課題設定を行い顧客へソリューションを提案
・グループにおけるビジネス課題解決のためのデータ分析や機械学習モデルの開発
・顧客への分析結果の説明
・AIに関する最新技術の調査・研究

【プロジェクト例】
・市場動向分析モデルの構築
・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発
・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築
・アンチマネーロンダリング(AML)分野における分析支援

【このポジションの醍醐味】
金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。

フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。

大手保険会社でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
想定年収 740万円〜1,500万円 経験・スキルを考慮の上、決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
保険領域データに対するデータ分析およびAIモデリングにより、業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングさらには保険ビジネスモデル変革などの課題に取り組み、グループ全体のデジタル変革全体を推進する役割を担っていただきます。

具体的な業務
※ご経験に応じて異なります
・当社の顧客企業の課題解決のためのリスク領域のデータ分析・分析内容提案業務
・顧客企業が保有するデータ、保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行い、リスクを定量化するモデルの作成
・ドライブレコーダーのデータ分析(映像データを含む)による事故リスク低減サービスの開発
・AIを活用した各種業務の効率化。例えば、写真による自動車の車体の損害額の見積もり機能の開発等
・お客様のニーズに合わせた商品のレコメンド機能、 デジタル媒体を通じたお客様へのアプローチ高度化などのデジタルマーケティング手法の開発

なお、従事すべき業務の内容の変更範囲は、国内・海外営業(損害保険の引受など)、損害サービス(損害の調査・保険金の支払)、商品開発、営業支援、資産運用、情報システム、一般管理、海外事業などとする。

グローバルバンクでのデータサイエンティスト(マーケティング)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ〜1,500万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
個人のお客さま(約3,400万人)の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。

【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。

【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3,400万人)へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい

【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。

超高利益率のセンサーメーカーでのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜2,000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●お客様の自走的なデータ活用に向けた伴走型のご支援
・中長期的なデータ活用戦略の立案
・課題設計、課題抽出
・データサイエンスに関する教育支援
・施策の実施と振り返り、全体レビュー
・データに基づく意思決定の支援
・データ活用の組織づくりや文化の醸成

●社内プロジェクトの立案
・プロダクトの新たな用途開発
・業界別活用事例の企画と共有
・セミナーの企画から実施
・お客様へ提供しているEラーニングコンテンツの拡充
・導入企業様を募ったユーザー会の開催

※入社いただく方のご経験等により、担当業務を柔軟に調整することを想定しております。

【ポジションの魅力】
・お客様の売上や成果の向上に貢献することができます
我々が日々向き合うのはお客様先で蓄積をされた『実際の』ビジネスデータです。
そのため、実際の施策によってお客様先での成果がリアルに変化するため、お客様とともに大きな達成感を得ることができます。

・データ活用を根付かせる組織支援に携わることができます
クライアントの組織的なデータ活用に向けて人材育成を含めて支援をできることで、データ活用ノウハウを伝えるだけでなく組織づくりや文化の醸成などもコンサルティングでき、広く深い裁量を持って取り組むことが可能です。

・あらゆる業界のデータ活用に精通することができます
当社のサービスは金融から製造、人材、IT、物流などあらゆる業界のお客様へ提供をしております。
そのためあらゆる業界のデータ活用、DX 化の支援に携わることができるためここでしか得られない、高いビジネススキルを身に着けることができます。

・自らプロジェクトを企画し実行する裁量の広さがあります
事業として順調に成長をしておりますが、お客様へさらに高いサービスを提供するためにブラッシュアップが必要な業務やコンテンツ、機能がまだまだたくさんあります。
対クライアント様へのご支援だけでなく自分達チームの活動の効率化や質の向上につながる企画の立案、推進も担っており、チーム全体のボトムアップにも貢献することができます。

・チーム一丸でプロダクトの改善に携わることができます
コンサルティングセールスからカスタマーサクセスチーム、そして開発チームとも非常に距離が近いこともこの
組織の特徴です。自らの意見がプロダクトに反映されることもあれば、お客様からいただいたご意見や要望も開発へ随時 FB しており、プロダクトの進化に携わり実感することができます。

グローバルバンクでのデータ利活用施策の企画・推進

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
【業務内容】
BI活用のスペシャリストとして、当行のデータドリブン経営をリードする役割を担っていただきます。
1.データ利活用案件の推進・業務改善(社内向けBIコンサル、ダッシュボードの企画・開発等)
2.データ利活用人材の育成(ダッシュボード作成支援、社内向け研修等)

【成長機会】
世界有数のグローバル金融グループで、経営から現場までさまざまなビジネスの課題解決や業務改善に取り組むことができます。
・ビジネスの企画・推進力の向上
−データを切り口とするDXに、経営・ビジネス部門トップと共に企画構想から携われる
−ビジネスに加え、当行全体の経営管理に関するデータ利活用経験を積める
−多岐に渡る部門との折衝や共創を通じ、全社規模の企画を実現する力が伸びる
・データ人材としての成長
ーさまざまなビジネスの課題解決や業務改善を支援・推進することで、データ活用のノウハウやプロジェクトマネジメントスキルを獲得できる
ー全社員がBIツール(Tableau)を活用したデータ分析と意思決定ができるカルチャーの醸成をリードすることができる

【キャリアパス】
BIツール(Tableau)によるデータ利活用を起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、ビジネス部門でDX推進のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。

【デジタル戦略統括部について】
データに基づいた迅速な意思決定による更なる成長に向け、全社的な業務のデジタル化を推進し、あらゆる活動がデータ化されている状態をめざしています。その実現のため、デジタル戦略統括部では、全社的なデジタル基盤の整備と、コンサルティングやAIソリューション提供などの知見・経験を活用し、ビジネス部門および本部各部のDX推進を支援・牽引しています。

【職場環境】
当部はキャリア採用の社員が多数活躍しています。在宅勤務や時差勤務なども利用可能です。

クラウドDXサービス運営企業での研究員 マネジャー/リーダー候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円 経験、能力等に応じて個別に決定します。
ポジション
マネジャー/リーダー候補
仕事内容
組織ミッション
名刺のデータ化をはじめとした技術の研究開発でプロダクトのコアバリューを高め、事業に貢献します。

業務内容
本ポジションでは、まず一研究員としてさまざまなプロジェクトに関わり、その後チームリーダーとして少人数のマネジメントの役割を担います。 所属する研究開発部は営業DXサービスのみならず、インボイス管理サービス、契約DXサービスなどのマルチプロダクトの成長を牽引するために、プロダクトの課題を技術で解決しています。さらに、プロダクト戦略開発室やビジネス開発室との連携を強めており、研究開発部からプロダクトの新機能や新規プロダクトを生み出す取り組みも行っています。 同部には、画像処理や機械学習を専攻していた研究員以外に経済学など社会科学分野を専攻している研究員が在籍しています。さらに、DevOps/MLOpsを推進するアーキテクトのメンバーも在籍しており、サービス継続的に素早くリリースするためのML基盤の構築・推進しています。
研究員とアーキテクトのメンバーは4つのグループに分かれていますが、グループ間のコラボレーションを促すべく各グループ混合の約5名のスモールチーム体制をとっています。将来的にグループのマネジャーのポジションに就き、多様なメンバーの強みを活かし、事業貢献成果の最大化にコミットすることを期待しています。

やりがい
画像処理を用いたデータ化技術、自然言語処理を活用した情報抽出技術、機械学習やネットワーク情報を用いた名寄せ技術やレコメンデーション技術など数々のコア技術を磨くことができます。
さらにそれらを複数のプロダクトで活用する機会を自ら作り、多面的に事業の成長に携われます。
多種多様なバックグラウンドを持つ研究員が在籍しており、多様な学知からビジネス価値を生み出すことに挑戦できます。

開発環境
クラウド:AWS、GCP(Google Cloud Platform)
ソースコード管理:Github
PC:Windows PC、Macbookから選択。AWSやGCPのインスタンスも使用できます。
使用するライブラリやフレームワーク:テーマに合わせて自由に選択できます。
サービス本番環境への実装:Dockerコンテナ技術やAWS(Batch、Lambda、SageMakerなど)、GCP(AppEngine、Kubernetesなど)など、各サービスの活用によって低負荷で実装できる環境を整えています。

外資大手戦略コンサルティングファームでのData Scientist

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜
ポジション
担当者〜
仕事内容
本ポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、多種多様な業界のクライアントが抱える重要な経営課題に向き合い、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する役割を担っています。




<具体的な業務>
デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく

外資系コンサルティングファームでの社会課題ルール形成・戦略コンサルタント(Data driven Redesign Strategy)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜2,000万円)
ポジション
戦略コンサルタント
仕事内容
米中冷戦時代に不可欠な日本企業の経営能力を補完するために、安全保障経済政策、サイバー政策、ESG投資政策、ブロックチェーン・フィンテック政策の分野で政策アドバイザーを務めているトップコンサルタントで構成したチームを創設。
Data driven Redesign Strategyのコンサルティングサービスの提供を通じて日本企業のさらなる成長を支援します。

●Data driven Redesign Strategy
・データ流通プラットフォームの構築・運営
・観光客の行動・決済データを統合したデータ流通基盤を活用した地域活性化戦略
・社会課題を起点としたデータ駆動型社会変革
・IoT・AIを活用したデータ駆動型エコシステム形成とスマートシティ戦略
・利害関係のあるステークホルダを巻き込んだデータ流通による業界構造改革
・情報信託機能利用によるイノベーション戦略
・デジタルトランスフォーメーションによる経営改革
・中小企業の企業連関を通じた新たな企業向け与信・マッチングモデルの構築

データ分析会社のデータ解析部門責任者候補

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1,800万円
ポジション
責任者候補
仕事内容
主に以下の業務を行っていただきます。
・部門責任者候補としての部門内メンバー管理、部門損益管理、部門組織管理
・担当部門の売上ミッションの達成およびビジネス拡大推進
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案、営業、解析業務マネジメント
・社内組織運営および若手メンバーの指導育成施策への参画

日系ITコンサルティング企業でのDX戦略支援 データサイエンススペシャリスト【リモート可】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
想定年収 750万円以上(スキル・ご経験によって判断)
ポジション
スタッフ
仕事内容
【事業内容】
お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

【業務内容】
データ利活用施策や新規サービス企画の提案
顧客保有データの分析実施
データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
研究開発: 弊社保有技術の先鋭化・差別化、対外発表

金融機関向けシステムソリューション開発会社でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収800万円〜1500万円 経歴次第では柔軟に対応いたします
ポジション
担当者
仕事内容
<事業内容>
これまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。

<業務内容>
1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発
2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。
スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。
分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。
機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。

※業務内容:(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング (変更の範囲)会社の定める業務

<案件例>
市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。
自社ソリューション(eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知)のエンハンスを担当しているメンバーもいます。
テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。
開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。
開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。
全65件 51-65件目を表示中
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