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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700万円以上の転職・求人情報(15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700万円以上の転職 求人数は721件です。

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検索結果一覧721件(715~721件表示)
  • 【兵庫】AI・デジタル技術を活用した生産技術開発

    化学・繊維・素材メーカー

    • 管理職・マネージャー経験
    • 英語

    同社は「カガクでネガイをカナエル会社」を掲げ、素材・食品・ライフサイエンス・医療など幅広い事業を展開する総合化学メーカーです。本ポジションでは、AI・デジタル技術を活用した生産技術開発を担当いただきます。【募集背景】生産技術研究所では、AIやシミュレーション、データ解析などのデジタル技術を活用し、開発・生産プロセスの高度化を推進しています。デジタル空間上で製造プロセスや設備の再現・解析を行うことで、スケールアップ検討や実機操業の高度化を進めており、今後、これらの取り組みをさらに加速し、競争力のある生産技術の確立と最先端の生産プラントの実現を目指すため、本ポジションの募集を行います。【職務内容】■主に以下の様な業務の取り組んで頂きます。・AI・シミュレーション等のデジタル技術に関する最新動向の調査および技術獲得・製造工程への各種センシング技術(プロセス・状態量等)の導入およびデータ取得基盤の構築・各種プロセスデータを用いた物理・統計・AIモデルの構築・検証(収率・コスト・品質の予測・最適化など)・技術実装に向けた、ラボ・ベンチ・パイロット・実機(工場)スケールでの各種実験・検証・製造現場への移管【やりがい】最先端の分野の新技術獲得から実装まで挑戦でき、研究者・技術者として大きく成長できる環境です。【キャリアパスプラン】当面の間は、本募集ポジションでご活躍頂き、プロセス開発におけるAI活用・DX推進のスペシャリストとして育成。その後は、本人の意向・適性を確認しながら、研究所内外のローテーション等を通して、キャリアアップを支援致します。【高砂工業所について】■大規模かつ多様な製造拠点健康・環境・食品など幅広い分野の製品を製造する、国内最大級の拠点です!約1500名の従業員が勤務しており、第2の本社という位置づけとなっております。■充実の福利厚生社員食堂は栄養バランスの取れたメニューを安価に提供。社宅・独身寮あり(勤務地近く/自己負担も抑えめ)で、生活面も安心いただけます!【人材戦略について】〇Diversityの推進 多様な個性がカネカならでは!を生み出す年齢・性別・国籍といった属性を問わず異なるタレントを持つ多彩な社員によって、新たな価値を生み出せるようダイバーシティを積極的に推進しています。〇1on1を柱に女性活躍を推進、女性幹部職比率・事務系新卒女性採用比率ともに増加〇男性育休取得も推進し、取得対象者の上司となるリーダー層への研修も実施参考:https://bemyself.pasonacareer.jp/interview/interview-3371/

    年収
    500万円~850万円
    職種
    生産技術・プロセス開発

    更新日 2026.09.11

  • AI・機械学習エンジニア【フルリモート可】

    その他インターネット関連

    当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。【仕事内容】■音声解析:音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析(例:AWS Transcribe、Whisper など)■OCR(光学文字認識):紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化(例:AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など)■生成AI:業務支援のための大規模言語モデル(LLM)の活用、プロンプト設計やファインチューニング(例:Amazon Bedrock、OpenAI API など)■データパイプライン構築:AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化(例:AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など)■AI推論APIの開発:各種AIモデルのAPI化・運用(FastAPI、Flask などを活用)■パフォーマンス改善・精度向上:AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

    年収
    504万円~900万円
    職種
    その他エンジニア

    更新日 2026.08.15

  • データアナリスト【社会インフラ×テックで医療体験を再設計】

    その他インターネット関連

    月間2,300万PVを超える薬局・ドラッグストア検索予約サイトや350万ダウンロードを突破した電子お薬手帳等、シェア1位の複数B向けプロダクトを横断的に担当するデータアナリストを募集します。KPIツリー設計やログ設計、ユーザーの行動ログなどのデータ集計、分析に向けた仮説立てからデータ検証等の分析業務と、得られた分析結果から企画立案までを担当していただきます。さまざまな手法でビジネス課題の発見・データ戦略設計・定量定性両面での仮説検証を行い、サービスの課題解決を推進していただきます。【仕事内容】<Healthcare×Dataの最前線で、事業を動かす分析ドリブンな意思決定を支援>当社では、月間1,000万人以上が利用する医療系メディア・サービス群(お薬手帳アプリ、薬局の検索・予約サイト、検診予約等)を展開しています。データアナリストはその事業の中心で、プロダクト改善・ユーザー体験向上・営業戦略・広告運用など、幅広い領域で分析知見を活かし、経営と現場をつなぐハブとなる役割を担います。■データ分析に関する施策立案・プロジェクト推進■BI(Tableau)ツールによるデータの見える化(レポーティング・KPIダッシュボード作成)■SQL/Python 等を用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備■顧客行動やCVRデータからの課題発見と改善提案■エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、社内へのナレッジシェア【このポジションの魅力】■リアルとデジタルが融合する医療インフラ領域でのデータ活用。社会課題解決に直結するプロジェクトに携われます。■データ活用の「守り(整備)」から「攻め(グロースハック・戦略立案)」まで一貫して関われます。■プロダクト/マーケ/事業開発など多様な職種と横断的に関わるハブ的ポジションです。■新規事業領域とも連携しながら多角化戦略の中核を担えます。

    年収
    540万円~708万円
    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 2026.08.15

  • データウェアハウスエンジニア

    信販・ノンバンク

    【業務について】DatabricksとGoogle CloudのBigQueryを中心としたクラウドDWHの企画、設計、開発、運用改善を担います。社内外のデータを「集める、整える、届ける」まで一貫して手がけ、生成AIも活用しながら、ベンダー任せにしない内製開発チームを育てます。【お任せする業務例】 <具体的な仕事内容>【データをつなぎ、使える形にする】・社内外システムからのデータ収集、加工、クレンジング、蓄積・ETL/ELTパイプライン、データモデル、データマートの設計・開発・SQLやPythonを用いたデータ処理、品質チェック、自動化【クラウドDWHを育てる】・Databricks、BigQueryを活用した基盤の設計・改善・性能、コスト、可用性、セキュリティ、監視・運用の最適化・障害やデータ品質課題の調査、再発防止【利用部門と価値をつくる】・分析、マーケティング、事業部門との要件整理・データ定義、利用ルール、メタデータ、ドキュメントの整備・生成AIや新技術の調査、検証、実務への適用【内製チームを強くする】・コードレビュー、開発標準、CI/CD、テスト自動化の改善・外部パートナーとの協働、ナレッジの社内蓄積<仕事の面白さ>・企画から設計、開発、リリース、改善まで一貫して携われます。・クラウドやデータ、生成AIなどの技術を、実際のビジネス課題に生かせます。・自分がつくったデータ基盤が、さまざまな部門の意思決定や新しい施策を支えます。・メンバー同士で気軽に相談し、試し、学び合えるチームづくりに参加できます。<キャリアパス>まずはデータパイプラインやデータマートの開発・改善を担当します。その後は、データエンジニアのスペシャリスト、データアーキテクト、テックリード、プロジェクトリーダー、データプラットフォーム責任者などへ、志向に応じて成長できます。<このポジションの魅力>・大規模で多様なデータを扱い、全社のデータ活用を支えられる・Databricks、BigQuery、Python、生成AIを実務で活用できる・上流と下流を分けず、自分のアイデアを形にできる・クラウドの性能、品質、コストをバランスよく設計する力が身につく・内製チームの文化と開発プロセスを一緒につくれる【扱うデータ基盤】クレジットカード、電子マネー、コード決済、ポイントなどの会員・決済情報や、イオングループのPOS情報を集約し、会員分析やマーケティングに活用するクラウドデータ基盤を構築しています。【組織構成】<チームについて>データ基盤の企画・開発・運用を担うチームです。得意分野を持ち寄り、レビューや勉強会、日々の相談を通じて学び合います。組織人数などの詳細は、選考時にご案内します。<入社後のフォロー>まずはデータ構成、業務知識、開発・運用フローをOJTで学びます。経験に応じてSQL開発、パイプライン改善、クラウド設計、利用部門との要件整理へ担当を広げます。 <期待する立ち位置>手を動かしてデータを届けるエンジニアであると同時に、利用部門の課題を理解し、より良いデータの持ち方や届け方を提案する役割です。<活躍いただきたい方>データエンジニア、アプリケーションエンジニア、SIerのSEなど、出身業界は問いません。SQLを軸に、クラウド・Python・生成AIへスキルを広げたい方も歓迎します。

    年収
    531万円~916万円
    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 2026.09.14

  • 電力需給オペレーション(市場戦略策定業務)【東京】

    エネルギー

    【業務内容】・規制当局による審議会に向けた意見具申・上記に関する社内方針の検討、および社外からの問い合わせ対応・規制当局からの定期/非定期のアンケート対応・規制当局等による市場制度に関する議論のうち、最適化部門に影響する要旨の社内報告・その他、直属の上長の命ずる業務

    年収
    500万円~1000万円
    職種
    リサーチャー・データ集計

    更新日 2026.08.17

  • 経験者採用 SO付与有(データサイエンティスト - メンバー採用)

    ITコンサルティング

    • 副業制度あり
    • 未経験可

    【役割】エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。【主たる業務】■データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価■LLM/RAG/生成AIの実装・最適化■データ基盤の要件定義・設計支援■PoC~本番運用までの一連のプロセス推進■クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援■AI/データ活用に関する技術リード【この仕事の魅力】■生成AI・LLM領域の最前線でプロジェクトをリードできる■技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる■コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい

    年収
    420万円~805万円
    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 2026.07.02

  • コンテンツインキュベーション管轄 データアナリスト

    ネット広告

    • 副業制度あり

    【圧倒的なアセット】 ・NTTドコモの多種多様なデータを扱い、大規模な事業やサービスのデータ利用価値を創造・推進するやりがいの大きいポジション。【強みを活かせる環境】 ・高度な分析チームをバックボーンに持ちながら、顧客(ドコモ)の課題整理から施策提案までを最前線で動かします。【選べるキャリア】 ・コミュニケーションを武器に「提案のプロ」を目指すのも、SQLを駆使して「分析から提案まで一気通貫でできるハイブリッド」を目指すのも、あなたの強み次第です。【ポジションの魅力】○【スケール】数千万規模のデータを武器に、大規模ビジネスを動かす・NTTドコモが保有する国内最大級のデータを活用し、各種サービスの意思決定にダイレクトに関与できます。単なるデータ抽出にとどまらず、大規模事業の方向性を左右するダイナミックな手応えがあります。○【柔軟な裁量】提案特化から一気通貫の分析まで、スキルに応じた働き方が可能・専門のバックエンドチームがいるため、役割を分担して顧客の課題整理や提案に集中できます。一方で、ご自身のスキルに応じて、自らSQLを駆使して分析から提案まで一気通貫で主導する働き方も大歓迎です。○【高度なデータ基盤】最先端のテクノロジーが、提案の説得力を裏付ける・業務ではSnowflakeやCortex AIといった最先端のデータ環境・AIツールに深く触れることができます。「確かなデータ」が後ろ盾となるため、顧客に対して説得力を持った提案が可能です。【業務内容】NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。【詳細】○顧客の課題整理・要求定義・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など)○分析設計・データ抽出(SQL)・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。○チーム連携・ディレクション・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。○資料作成・提案・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。【想定されるキャリアパス】1年後:フロント担当として顧客折衝や要件定義をこなし、バックエンドチームと連携しながら安定してプロジェクトを推進・納品できる状態を目指します。3年後:重要プロジェクトの進行や品質管理を統括し、他のアナリストやメンバーをリードするフロントチームのコアメンバーとしての活躍を期待します。【組織構成・ワークスタイル】○配属先・ドコモビジネス局 データコンサルティング部※今回は「フロントチーム」への配属を想定しています。○チーム体制と役割分担・フロントチーム(配属予定): 顧客折衝、要求定義、全体ディレクションバックエンドチーム: データ処理、高度な分析(機械学習/統計など)シングルミッションチーム: 特定プロジェクト専属での一気通貫対応○ワークスタイル・ハイブリッドワーク(週3日出社・週2日リモート)

    年収
    500万円~800万円
    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 2026.07.03

  • 検索結果一覧721件(715~721件表示)

    年収800万円以上、年収アップ率61.7%

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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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