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機械・精密機器商社のデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストの転職・求人情報

機械・精密機器商社のデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストの転職 求人数は4件です。

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検索結果一覧4件(1~4件表示)
  • 大規模データ×データサイエンティスト/在宅可/プライム上場

    機械・精密機器商社

    • 管理職・マネージャー経験
    • 副業制度あり

    【データサイエンス部門の特徴】〈単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある〉【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】■商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット■EC、物流(在庫管理や配送)やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており■「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】■データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い■検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる■データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える【生成AIを活用したビジネス価値の創出】■LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進■VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している■保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。【事業貢献性が非常に高いポジション】■高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる■課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい■1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある【主な役割】私たちは、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。データサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用し某社が目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。【このポジションにおけるミッション】■データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決■顧客体験価値の最大化■オペレーションの高度化、効率化■チームのアウトプットの最大化チームごとの具体的な業務の一例〈商品検索・推薦システムの研究開発〉・市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現・SCM高度化・統計・機械学習を活用したマーケティング・Decision Scienceによる経営組織運営の推進

    年収
    700万円~1500万円
    職種
    ネット系プログラマ・システムエンジニア

    更新日 2026.07.17

  • 大規模データ×データサイエンティスト/在宅可/プライム上場

    機械・精密機器商社

    • 管理職・マネージャー経験
    • 副業制度あり

    ■募集背景 MonotaROでは、日本最大級のBtoB ECサービスとして、商品数2,800万点以上・登録ユーザー数1,100万件以上の膨大なデータを活用し、事業成長を続けています。 現在、全社でデータドリブンな意思決定をさらに加速させるため、データ基盤・API基盤・データマネジメント領域の強化を推進しています。 社員の6割以上がSQLを活用し、全26部門・1,000名以上の社員が月間500万回以上のクエリを実行するなど、データ活用は経営そのものを支える重要な基盤となっています。一方で、事業拡大に伴い、データ品質の維持やガバナンス、リアルタイムデータ連携、API基盤の高度化など、新たな課題も生まれています。 そこで今回、データエンジニアリング領域を横断的に担い、より強固でスケーラブルなデータプラットフォームの構築を推進いただける方を募集します。■業務内容ご経験やご志向に応じて、以下いずれか、または複数の領域をご担当いただきます。・データ基盤・データプラットフォームの設計・構築・運用・データウェアハウス・データレイクの設計・運用・API基盤の設計・構築・運用・データガバナンス・データ品質管理の推進・データマートや分析基盤の整備・BigQueryを中心としたデータ活用環境の改善・BIツールやdbt等を活用したデータモデリング・大規模データを活用したリアルタイム処理・ストリーミング基盤の構築※経験や専門性に応じて、アナリティクスエンジニア、データ基盤エンジニア、API基盤エンジニアなど最適なポジションをご提案します。■ミッション MonotaROが目指すのは、「誰もが正しく、安心してデータを活用できる環境」の実現です。単なるデータ基盤の開発ではなく、各部門が自律的にデータを活用し、迅速な意思決定ができる環境を構築することがミッションです。 データ収集から加工、蓄積、分析、API連携まで一貫した仕組みを整備し、事業の成長スピードに耐えられるデータプラットフォームを構築していただきます。■このポジションの魅力⇒国内最大級のデータ基盤に携われるMonotaROでは、商品・在庫・物流・検索・購買履歴・ユーザー行動など、多種多様な一次データを保有しています。ECだけでなく、自社物流網も持つため、「リアル」と「デジタル」の両方を支えるデータを扱えることが大きな特徴です。一般的なWebサービスでは経験できない、大規模かつ複雑なデータ基盤の構築に挑戦できます。⇒データドリブン経営を支える中核ポジション全26部門・1,000名以上の社員が日々データを活用しており、月間500万回を超えるクエリが実行されています。 構築した基盤が全社の意思決定を支え、事業へ直接インパクトを与えるため、自身の仕事の価値を実感しやすい環境です。

    年収
    700万円~1200万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.07.15

  • データサイエンティスト

    機械・精密機器商社

    • 副業制度あり

    【データサイエンス部門の特徴】〈単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある〉【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】■商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット■EC、物流(在庫管理や配送)やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており■「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】■データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い■検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる■データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える【生成AIを活用したビジネス価値の創出】■LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進■VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している■保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。【事業貢献性が非常に高いポジション】■高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる■課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい■1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある【主な役割】私たちは、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。データサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用し某社が目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。【このポジションにおけるミッション】■データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決■顧客体験価値の最大化■オペレーションの高度化、効率化チームごとの具体的な業務の一例〈商品検索・推薦システムの研究開発〉・市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現・SCM高度化・統計・機械学習を活用したマーケティング・ Decision Scienceによる経営組織運営の推進

    年収
    600万円~1000万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.07.05

  • データサイエンティスト(マネージャー候補)

    機械・精密機器商社

    • 管理職・マネージャー経験
    • 副業制度あり

    【データサイエンス部門の特徴】〈単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある〉【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】■商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット■EC、物流(在庫管理や配送)やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており■「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】■データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い■検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる■データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える【生成AIを活用したビジネス価値の創出】■LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進■VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している■保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。【事業貢献性が非常に高いポジション】■高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる■課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい■1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある【主な役割】私たちは、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。データサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用し某社が目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。【このポジションにおけるミッション】■データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決■顧客体験価値の最大化■オペレーションの高度化、効率化■チームのアウトプットの最大化チームごとの具体的な業務の一例〈商品検索・推薦システムの研究開発〉・市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現・SCM高度化・統計・機械学習を活用したマーケティング・Decision Scienceによる経営組織運営の推進

    年収
    800万円~1500万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.07.05

  • 検索結果一覧4件(1~4件表示)

    年収800万円以上、年収アップ率61.7%

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    • Q機械・精密機器にはどのような人が向いていますか?
      機械・精密機器には技術や製造プロセスに関心を持ち、顧客のニーズに応じた最適な製品やソリューションを提案できる人や、メーカーや取引先との調整をスムーズに行い、長期的な関係を構築できる人が向いています。また、製品や技術の専門知識を学ぶことに消極的な人や、細かい仕様調整や長期的なプロジェクト管理を煩わしく感じる人には適性を感じにくいかもしれません。