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
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
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
・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
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。
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。