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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年収1000万円以上の転職・求人情報(10ページ目)

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年収1000万円以上の転職 求人数は464件です。

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検索結果一覧464件(460~464件表示)
  • データアナリスト【エンターテインメント領域】

    その他インターネット関連

    • 副業制度あり

    同社では新体制のもとで、今後AIを活用したデータの管理・活用を進めていくにあたり、ゲーム分野をはじめとするさまざまな領域でデータを扱うスキルを持つメンバーが必要となりました。今回は国内外問わず、エンターテインメント(ゲームなど)をコミュニケーションで包みユーザーに提供していく新規事業部のポジションでの募集となります。【職務内容】■包括的なデータ基盤のための設計、構築推進■AIを活用したデータ利用の推進【ポジションの魅力】■若い組織なので自身の力量を存分にアピールしながら活動し、主力になれます■国内外問わず、さまざまな環境のデータを扱えます【同社について】同社は「コミュニケーション」を事業ドメインに掲げ、オンライン・オフラインを通じて様々な事業を展開しています。AIの進化によって余暇時間が増加する中で、穏やかで豊かな時間を過ごす手段として、「コミュニケーション」の重要性は一層増すと考えられます。25年以上にわたる知見と技術力を活かし、同社は今後も新しい時代に向けて様々な挑戦を行っていきます。

    年収
    504万円~1064万円
    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 2026.01.19

  • 先端テクノロジー/データサイエンス【TXD/TSO】

    戦略・会計・人事系コンサルティング

    • 副業制度あり
    • 未経験可

    【採用背景】今日、先端テクノロジーを活用した事業創生、BPR(ビジネス・プロセス・リエンジニアリング)、新規ビジネスモデルの構築は企業の持続的な成長に不可欠な要素となっています。これまでの「人手」による社会構造やビジネスモデルを見直し、安全で自律的かつ公平な社会やビジネスの新しい仕組みを創っていく仲間を募集しています。多様な業種・業界、国内外の大手企業とよりアイデアにあふれた世界をめざし、先端テクノロジーや研究開発テーマを取り入れながら、困難な技術的課題に挑戦し、社会やビジネスの革新に挑みます。ぜひ、我々とともに、課題解決・革新による社会貢献とあわせ、自らの自己実現と市場価値を高め、成長を続けていきませんか?【業務概要】テクノロジーを活用した事業企画、業務改革構想、BPR推進、プロトタイピング、実践まで、応募の皆さまの志望領域に応じ、一貫しての推進もしくはビジネス寄り/実装寄りのフェーズを担当いただきます。<主なテーマ>・AI(生成AI/AIエージェント/Physical AI/AI半導体/チャットボットなど)・データ分析(Python/R/Tableau/SQL/SASなど)・機械学習(予兆検知、画像処理、自然言語処理、など)・生体認証(静脈認証、顔認証など)・XR(AR/VR/3DCG)、メタバース、シミュレーション・IoT、ロボティクス・量子コンピューティング・データセンタ・スマートシティ/デジタルシティ・PHR(医療、介護、バイタル、ライフログなどのデータ)・イノベーションの仕組み化(CVC、コンソーシアム/ラウンドテーブル、協創方法論の開発・推進)【同職種で働く魅力】・複雑化を増す社会課題やビジネス課題に対して、先端テクノロジーを活用した価値創出アイデアを企画・構想~プロトタイピング・実装~事業拡大まで、一気通貫で取り組めます・各々のアイデアや意見を積極的に取り入れ失敗を恐れず挑戦し、デジタルスキルを通じ社会や企業にポジティブな影響を与えるとともに、自己の専門性を高め成長することができます・同グループの各事業部門、研究開発部門、コーポレートベンチャリング組織、テクノロジースタートアップと連携し、新たなビジネスをリードできます・同グループやクライアントを巻き込んだビジネスプロデュース活動を経験できます※テクノロジーの本番実装は同グループのSIerなどで実施【主なクライアント業界】製造、物流、交通、小売流通、通信、電力、ガス、金融、エンタメ、サービス業、公共、学術、商社・卸など業種業界を問わず多種多様な業界で実績があります。また、労働人口減少や縦割り組織の弊害、マスカスタマイゼーションなどビジネスモデルが個別化・複雑化するなかで生まれる複数業種・企業にまたがる複合的な課題に取り組み、社会を支えるインフラから変革し人々の生活を豊かにするより良い世界へテクノロジーを活用した社会革新を実践しています。【コンサルティングの案件例】3~5名体制、3カ月~1年の案件が多く、同グループと顧客を牽引し全体では100名を超える大規模案件もあり裁量あるリード役を担います。(A)テクノロジー戦略室(TSO)・ANA:運航計画の自動修正立案・最適化・サントリー:AIを活用した生産計画立案・NTT:XAI(AIを説明する技術)を活用したビジネス高度化・上記のニュースリリース以外に、自動車OEMで次世代車両企画、次世代半導体企画、製造・物流業でデータドリブン経営改革、複数企業のバリューチェーンでビジネスモデル構築など、最上流の企画構想からテクノロジー活用での実現まで推進(B)テクノロジー&トランスフォーメーションディビジョン(TXD)・東武鉄道、JCB、上新電機、博報堂との協創を通じた本人確認/決済プラットフォーム(SAKULaLa)の立上・事業展開・大手アウトソーシング事業者:AI事業構想、BPRの推進・大手製造業:研究開発テーマをもとにした事業構想、立上・同グループ:イノベーション創出組織の立上、運営支援【採用クラス】アナリストクラス~シニアマネージャークラス

    年収
    460万円~1700万円
    職種
    ITコンサルタント

    更新日 2025.11.19

  • 【AI領域】データアナリスト(BIツール・tableau)

    システムインテグレーター

    • 管理職・マネージャー経験
    • 副業制度あり

    ■同社について同社は「AI」「クラウドネイティヴ(システム開発)」「UXデザイン」「マーケティング」という4つの事業領域で、企業様のDX推進を支援する事業会社です。2001年の設立から20年以上にわたって積み上げてきたナレッジと幅広い事業領域で、各領域単独での支援だけでなく、それぞれの領域を掛け合わせた支援など、企業特有のニーズに広くお応えしております。自社プロダクトAIの開発にも力を入れています。例えば、当社が開発した「AI人数カウンターCROSS」というシステムでは、1つのカメラ映像から複数地点の人の通行量をリアルタイムでカウントすることが可能。・AI開発/データ分析:AIプロダクトの開発や、ビッグデータの分析活用提案など、データ分析を切り口に先端技術や経営効率化に携わっています。AIの自社サービスを続々とリリースしていて、プロジェクト拡大中。・システム開発:金融系の顧客を中心に、上流(企画・提案)から下流(システム開発・納品・運用)までの全工程を、ワンストップで提供・資本金:7,992万円・従業員数:708人 ※2023年9月1日現在<業務詳細>上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。様々な課題をデータで解決いたします・データの加工/集計/抽出・データ分析設計/実施・機械学習などのモデル構築・ダッシュボードの設計/構築・施策の実施と効果分析・生成AI活用におけるデータ活用/整備など<データの種類>大手通信キャリアのビックデータ大手時計メーカーの購買データスポーツ振興くじの購買データ位置情報データ電気・ガスなどの大規模な顧客データポイントカードサービスの購買データ某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データECサイト、スマホアプリの行動データWEB広告のデータなど<PJT例>・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカーのサイト分析・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証・在庫などの需要予測・生成AI向けデータ整備など<詳細PJT 一部>■例1スマホアプリ利用促進施策の分析業務施策立案をサポートする示唆出し1.基礎分析(データを可視化)RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握→傾向を元に施策の実行 or 強化使用ツール:BigQuery、Looker Studio2.予測モデルロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測使用ツール:Python(scikit-learnなど)3.レコメンドアルゴリズム協調フィルタリング、バンディット等使用ツール:Python(scikit-learn、Scratchなど)■例2ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与1.カスタマーデータ統合GA360:web行動データAdjust:アプリ行動データEC Otange:ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築2.BI分析環境構築BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る3.CRM施策最適化データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

    年収
    500万円~1000万円
    職種
    Web・オープン系プログラマ・システムエンジニア

    更新日 2026.01.13

  • 組み込みエンジニア【定年67歳】

    システムインテグレーター

    • 副業制度あり

    【会社概要】同社は、2024年に**「NEXT株式会社」と「ITbookテクノロジー株式会社」**が経営統合して誕生した、東証グロース上場グループの中核を担うITソリューション企業です。「統合ITソリューション企業」として、幅広い領域でサービスを展開しています。・システムソリューション事業: Web・オープン系システムの受託開発、基幹システムの設計・構築。・IoT・デジタルサービス事業: 自社製品「みまわり伝書鳩?」などのIoTデバイス開発、AI・クラウド技術の提供。・ITエンジニアリングサービス: 大手企業や官公庁プロジェクトへのエンジニア常駐支援(SES)。・組込みシステム開発: 産業用機器や車載システムなどのエンベデッド開発。NXTechは「技術者の使い捨て」を良しとせず、定年(67歳まで)を見据えた長期的なキャリア形成を支援している企業です。今の環境に「正当に評価されていない」「将来が不安」と感じているなら、一度話を聞いてみる価値がある一社です。【職務内容】IoTソフトウェアの要件定義、設計、開発、運用を担当します。センサーやデバイスとの通信インターフェースの実装、データ収集・解析システムの構築、クラウド連携やAIを活用したサービスの開発を行います。さらに、エンベデッド技術と組み合わせた独自製品・ソフトウェアの開発も担当します。【魅力】1. 「前職給与保証」と納得感のある評価制度転職における最大の不安である「給与」に対し、非常にポジティブな姿勢を持っているのが特徴です。前職給与保証: 経験者採用においては前職の給与をベースに検討されるため、年収を下げずに新しい環境へ挑戦できます。年収アップ実績: 1年で年収が100万円アップした事例や、基本給が10%向上したケースもあり、成果がダイレクトに還元される仕組みです。2. ワークライフバランスと自由度の高い働き方「長く健康に働き続ける」ための環境整備に力が入れられています。残業は月平均10時間程度: 業務過多による疲弊を防ぎ、自己研鑽やプライベートの時間をしっかり確保できます。リモートワークの導入: 案件の約7割で在宅勤務が導入されており、柔軟な働き方が可能です。年間休日120日以上: バースデー休暇などの特別休暇も充実しており、オフを大切にできる社風です。3. 未経験から上流工程まで、豊富なキャリアパス東証グロース上場グループ(SAAFホールディングス)の一員として、プライム案件や大手企業との直接取引が約9割を占めています。充実の教育支援: Udemyを活用した5,000以上のオンライン講座や、200種類以上の資格取得支援(受験料補助+報奨金)が用意されています。アサインの柔軟性: 「次は設計に挑戦したい」「現場で技術を極めたい」といった希望を、営業や上司が定期面談(1ヶ月・3ヶ月・評価面談)を通じて汲み取ってくれます。多彩な領域: AIソフトウェア、公共・防災インフラ、金融システムなど、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。

    年収
    448万円~1000万円
    職種
    Web・オープン系プログラマ・システムエンジニア

    更新日 2026.01.26

  • 検索結果一覧464件(460~464件表示)

    年収800万円以上、年収アップ率61.7%

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    よくあるご質問

    • Q転職するとどのくらい年収アップが期待できますか?
      転職による年収アップの幅は、業界や職種、転職先の企業規模、さらにはご自身の経験やスキルによって大きく異なります。パソナキャリアでは、転職を通じて年収がアップした方の割合は61.7%という実績があります。
    • Qデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストにはどのような人が向いていますか?
      データサイエンティスト・データ分析・データアナリストにはビジネス課題を的確に把握し、大量のデータを分析して経営判断やマーケティング施策に直結するインサイトを導き出せる人や、統計学や機械学習の知識を活用しながら、事業成長に貢献するデータドリブンな戦略を構築できる人が向いています。また、データのビジネス活用を意識せず分析のみを行いたい人や、関係者との連携や説明責任を避けて技術領域にのみ集中したい人には適性を感じにくいかもしれません。
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