データサイエンティスト・データ分析の土日休みの転職・求人情報(9ページ目)

■同社新規事業及び既存製品拡販のための業務をお任せいたします。 市場調査の結果を基に戦略を立案・実際の販売戦略への落とし込みを 行っていただきます。【業務について】まずは拡販する製品の価値(誰にとって/どんなメリットがあるか)を検討 し、それに基づいて拡販ターゲット顧客及びアプローチ方法を考案。 営業と連携しながら、実際のアプローチ結果を基に更なる訴求方法の立案 と、PDCAを回しながら販売戦略を固めていきます。■所属している部署を問わず、社内起業を奨励している同社。具体例とし て、前職にて保険の営業をしていた中途入社社員が、新しい営業手法での 展開を企画・推進。一つの事業として社内で取り組んでいる実績が あります。 ■セミナー参加や書籍購入の費用を会社が負担しています。 このような環境の中で「成長したい」と考えている人材を歓迎します。

★「リモートセンシングで新しい社会を創る」をミッションとするテクノロジースタートアップです★建設、林業、インフラ、防災などの業界では、多くの危険を伴う調査・点検業務が人の手によって行われています。これを当社開発のプロダクト「くみき」などのリモートセンシング技術で代替し、安全性の向上と効率化を図ります。また、社会インフラを支える業界の人員不足といった課題の解決にもアプローチし、社会貢献性の高い企業を目指しています。【職務内容】・点群データからのメッシュ生成およびテクスチャモデル生成のアルゴリズム開発と改良・高品質な3Dモデルの生成プロセスの最適化と自動化・ノイズ除去、データの前処理、位置合わせなどの前処理技術の開発・3Dモデルの視覚的品質向上のためのテクスチャマッピング技術の開発【魅力】・自身の成果がダイレクトな社会貢献につながる経験ができる・新たな市場作りに貢献できる・お客様の声をプロダクト開発に組み込んで作り上げられる面白み・成長中サービスのさらなる拡大に携われる・自身の現時点でのスキル、経験とこれからの成長がサービスの拡大に繋がる当社は「リモートセンシングで、新しい社会を創る」をミッションとするIPO準備中のテクノジースタートアップです。建設・林業・インフラ・防災といった社会を支える産業の課題にアプローチし、テクノロジーで業界や業務を劇的に変えることに貢献できると確信し、製品開発をしています。【職務内容】・点群データからのメッシュ生成およびテクスチャモデル生成のアルゴリズム開発と改良・高品質な3Dモデルの生成プロセスの最適化と自動化・ノイズ除去、データの前処理、位置合わせなどの前処理技術の開発・3Dモデルの視覚的品質向上のためのテクスチャマッピング技術の開発【魅力】・自身の成果がダイレクトな社会貢献につながる経験ができる・新たな市場作りに貢献できる・お客様の声をプロダクト開発に組み込んで作り上げられる面白み・成長中サービスのさらなる拡大に携われる・自身の現時点でのスキル、経験とこれからの成長がサービスの拡大に繋がる【募集背景】業績拡大による増員のため【組織構成】3Dエンジニア：管理職1名(2Dと兼任)、メンバー7名

・データ分析コンサルティング・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）・レコメンドエンジン開発・Google広告自動化開発・統計を利用したビジネス支援データサイエンティストとして高みを目指しませんか？大手企業との直取引が多いことで、成長できる質の高いデータ分析案件が多くあります。色んなデータを幾つもの機械学習モデルで分析し、良い結果報告をしてクライアントの成功を一緒に導きましょう。データサイエンス一筋30年のキャリアを持つ先輩社員からスキルを学んで成長してください。＜具体的な仕事内容＞▼ データ分析設計・データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成・コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定・「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認▼ データ分析・データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築・データ加工を行い、データマートを作成・データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築・基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。※Alteryx、SAS、Modelerなど分析ツールを使用することがあります。▼ レポーティング・基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。　└基礎集計から何が明らかになったのか？　└どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか？　└それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか？そこから何か新しい発見があるか？　└構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか？といった内容をレポーティングします。＜プロジェクト事例＞需要予測：食品の詳細カテゴリ別に天候データやイベントデータを付加した多変量時系列モデル構築・組み込み・クライアント報告異常検知：自動車の販売後の不具合情報の解析によるリコール等重大な不具合の早期発見モデルの構築・クライアント報告類似度演算：Web求人広告の詳細ページをGoogle Analytics 360のログ、自社データを活用し、レコメンドエンジン構築・クライアント報告画像解析：SNSに投稿されたイメージがどのようなシーンかどうか判別する処理をトピックモデルにより構築 ・クライアント報告◎自分のキャリアを技術に特化しても良し、マネジメントに特化しても良し！◎とにかくデータ分析の技術を磨きたい方は分析に没頭できますし（機械学習エンジニア）、チームマネジメントやクライアントとの折衝に興味がある方はデータ分析コンサルタントへのステップアップも可能です。希望や適性に合わせて自らのキャリアを選択できます。

・データ分析コンサルティング・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）・レコメンドエンジン開発・Google広告自動化開発・統計を利用したビジネス支援高収入が期待できるデータサイエンティストを目指すことができます。エンジニアの延長線上のスキル（データエンジニアリング）を磨いてもらいます。詳しくは下記の具体的な仕事内容をご確認ください！データサイエンス（統計学や機械学習）は業務を通じて基礎を学んでもらいます。直接取引の大手企業が多いからこそ、成長できる質の良いデータ分析案件があり、スケジュールも柔軟に組むことができます。 このことが、月平均の残業時間が少ない理由です。◎分析だけでは終わらない。課題解決に刺さる提案まで実施し、クライアントと成功体験を共有◎クライアントの課題解決のために必要なデータ分析を提案し、データの収集から分析、活用まで一貫してサポート。ビジネスに直結する提案となっているためクライアントから厚い信頼を得ています。ゆくゆくはデータサイエンティストやデータ分析コンサルタントとしての活躍も期待していますので、データ分析だけでなく、ビジネスパーソンとしても大きな成長を見込める環境です。＜具体的な仕事内容＞▼ 基礎統計・クライアントデータの基礎統計を出力し把握・データサイエンティストやデータ分析コンサルタントに報告し、必要なデータが揃っているかなどを確認▼ データブレンディング・複数のデータソースから集計する案件では、結合キーを把握しデータを統合・クライアントの要望やコンサルタントが作成した設計書に沿って、特徴量を示す変数を作成※データ加工で誤ってしまうと分析結果に大きな影響が出てしまうため、当社では集計用マートを作成し、ミスなくスピーディーに進めています。▼ レポーティング（単純・クロス集計）・クライアントが求める集計を行ない、レポートを作成キャンペーンの報告書では「どの年代に刺さったのか？」「効果はどのくらい出たか？」など目的に沿った集計を実施しています。＜プロジェクト事例＞様々な業界、業種のクライアントと取引があり、仕事を進める中で幅広い業界知識が身につきます！事例(1)：外資系製薬企業会員サイトの投稿データを解析するプロジェクト。学べることは、データ加工基礎、可視化技術の対応分析や共起ネットワークとレポーティング。事例(2)：共通ポイント事業企業ポイント付与・利用データを解析するプロジェクト。学べることは、ビックデータと扱いデータ加工基礎・応用、顧客視点の考え方や集計軸の設定など。事例(3)：大手銀行クレジットカードの不正利用の検知モデルを構築するプロジェクト。学べることは、データ加工基礎・応用、検知モデルの構築など。

うに、いくら、昆布加工品などの水産品やアスパラ、メロンなどの農産品、畜産品など北海道の魅力ある生鮮食品やギフトセットなどを全国にお届けするECサイトの運営をお願いします。【具体的には】・ECサイトの構築、運営およびマーケティング戦略の企画・実施・ユーザー行動分析とターゲット設定・データ分析と改善施策の提案・オンラインマーケティング戦略の立案と実行・ウェブ広告キャンペーンの企画・運用（Google 広告、SNS広告など）・メールマーケティングやSNSの運用・SEO対策の立案・実施・商品ページの企画、編集、更新・商品登録・情報管理、在庫管理、注文処理・顧客からの問い合わせに対する対応※いずれも先輩社員の方からのレクチャーを受けて業務へ取り組んでいただきます。まずは商品／お客様の理解を進めて頂きます。※商品知識の習得や現場の状況把握等のため、直営店や物流拠点、グループ会社などへの短期間研修や業務支援に行く場合があります。【組織構成】現在は15名程度で担当

【期待する役割】データ分析解析基盤としてBigQueryを活用して、Pythonを利用した機械学習による予測、各プロセスの自動化を行い、売上最大、経費最小となる仕組みを創出し、ビジネス価値を最大化する取組みを担っていただきます。【職務内容】業務内容・得意分野に応じて、データ解析・モデリング、機械学習・AIの活用、BIツールによる可視化、パーソナライズドレコメンデーション開発、各種データが自動連携する仕組みの構築などを行っていただきます。 将来的には、データサイエンス職として経験を積んだのち、顧客のビジネス価値を高めるコンサルタントにも携わっていただきます。【社風について】 困ったことがあれば助け合い、嬉しい出来事があれば社員皆で喜びを共有するアットホームな雰囲気です。産休・育休取得実績もあり、子育てしている社員が多数活躍しています。研修(OJT)をご用意しておりますので、経験が少なく自信の無い方も安心して仕事にチャレンジできる環境です。

【期待する役割】データ分析解析基盤としてBigQueryを活用するために、Python、生成AI、RPA、Excelを活用したデータ収集や整理・データ分析、分析結果の可視化など、データアナリスト職として業務に従事いただきます。【職務内容】■様々なデータソースからのデータ収集や整理 ■ビジネスニーズに応えたデータ分析の実施 ■BIツールを用いたデータ分析結果の可視化 など 将来的には、データアナリスト職として経験を積んだのち、データサイエンス職にも携わっていただきます。【社風について】 困ったことがあれば助け合い、嬉しい出来事があれば社員皆で喜びを共有するアットホームな雰囲気です。産休・育休取得実績もあり、子育てしている社員が多数活躍しています。研修(OJT)をご用意しておりますので、経験が少なく自信の無い方も安心して仕事にチャレンジできる環境です。

【事業紹介】昨今、急速なデジタル化の進展とデータ活用の活性化に伴い、企業はこれまで以上に複雑な課題に直面しており、新たな施策が求められています。そのような背景において、自社の強みとする「デジタル」と「データ」のコンサルタントを軸としつつ、自社の保有する「フリーランス」プラットフォームも活用した新しい形のコンサルティングサービス展開をしております。同ポジションでは、データエンジニアとしての専門性を活かしながら、数年後にはデータ課題解決の専門家であるデータ活用コンサルタントとして立ち上がっていただくために、クライアントのビジネス課題を理解し、データ活用による解決策を提案・実行するスキルを磨いていただきます。具体的には、データ集計、加工、クレンジングなどのデータエンジニアリングのベーススキルを活かしつつ、BIツールによる可視化やデータ基盤構築・運用、データ分析環境の整備、データ分析業務のサポートなどのスキルを育み、クライアントのデータドリブンな意思決定を支援していただきます。将来的には、高度なデータ分析やコンサルティング業務にも積極的に挑戦し、クライアントのビジネス成長と成功に貢献するデータ活用コンサルタントへと成長することが期待されます。【募集背景】企業のデータ課題解決に特化したデータ活用コンサルティング部門『LeanDataX』の立ち上げに伴い、データ分析やデータ活用に関心を持ち、現在のキャリアからステップアップしてデータ活用コンサルタントを目指したい方を募集することになりました。データ活用コンサルティング部門は、これまで大手コンサルティングファームなどでデータ＆AI領域・組織をリードしてきたプロフェッショナルが事業責任者として着任し、大手コンサルティングファームと同等の方法論・メソドロジーを用いて人材育成に取り組んでいます。【業務内容】クライアント企業が抱える複雑なデータ課題を、最先端の技術とコンサルティング力で解決へと導きます。具体的には：・クライアントのビジネス課題を理解し、データ分析基盤の設計・構築・運用を行います・大規模データの収集、加工、蓄積、処理を行うための最適なデータパイプラインを構築します・データ分析チームと連携し、分析しやすいデータ環境を提供します・将来的にはデータ分析業務にも携わり、データに基づいた意思決定を支援します※案件バリエーションは様々なため、ご自身のケイパビリティに応じて業務アサインをいたします。【仕事の魅力】・大手企業をはじめ、多様な業界・規模のクライアントの課題解決に貢献できます・データエンジニアリングだけでなく、データ分析、コンサルティングなど幅広いスキルを身につけることができます・若手・ジュニア層でも、責任あるプロジェクトに携わり、成長を実感できます・チームワークを重視し、互いに刺激し合いながら成長できる環境です企業のデータ課題を解決し、データの力で未来を創る。その第一歩を私たちと共に踏み出しましょう！【歓迎条件】※以下のいずれかの経験があるとより望ましい。・データ分析会社やデータ分析プラットフォーム会社でのデータアナリティクスの経験・データ可視化ツール、ETLツール、データ分析ツール（Tableau／PowerBI／Looker／Alteryx／Dataiku／DataRobot／SASなど）の使用経験・クラウド環境（AWS／Azure／Google）のソリューション構築経験・NoSQLデータベースの経験（MongoDB、HBase、Cassandraなど）・エンタープライズ向けフルスタックなサービスの開発経験（GraphQL、React）・分散処理や大規模データのハンドリング経験（Spark、 Hadoopなど）・API設計・開発、テストフレームワーク、パッケージ化などのソフトウェアエンジニアリングの経験・GithubやSlack、Confluenceなどの効率化ツールを用いて、プロジェクト進捗や課題管理、会議のファシリテーションなどのPMOをした経験