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SIer(システムインテグレータ)/データサイエンティスト/年収600万円以上/フレックス勤務の求人・転職・中途採用情報

公開求人63件中 51〜63件表示
株式会社日本総合研究所
株式会社日本総合研究所

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データサイエンティスト<同社グループデータ利活用分野>

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
580万円~1,000万円
勤務地
東京都品川区

データに基づくビジネスの重要性が叫ばれる中、同社グループにおいてもデータ分析に関するニーズが高まっています。同社グループのビジネス部署と連携して、以下の業務を担当頂きます。 【具体的には】 ■データ分析に関わるビジネス企画~PoC~本番実装~保守 ■機械学習モデルの開発、システムへの実装、運用保守 <案件例> 以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をご担当いただきます。 ・リテール:マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発 ・ホールセール:企業間の資金商流図の構築・分析 ・その他:各種サービスの需要予測 等 【同部門の魅力】 ・データ分析を行う組織は平均年齢が30歳弱、また人数が10名程度の組織であるため、自由闊達な雰囲気であり、新しいことにもチャレンジできます。 ・新設部署である為、組織の立上げから成長まで一緒に歩んでいくことが出来ます。 ・世界トップクラスの規模であるグループの各種データを分析し、様々なビジネス分野へ貢献することができます。 ・業務時間の一定割合を、自分の知識・スキル向上に充てることが出来ます。

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データマネジメントをリードするデータエンジニア

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
550万円~1,000万円
勤務地
東京都江東区

製造業の顧客に対し、業務課題を起点にデータマネジメント領域のプロジェクトをリードし、データ活用基盤の構築と定着を担うポジションです。 【具体的には】 ・顧客業務の理解および業務課題・データ課題の整理 ・業務要件/データ要件の定義(AsIs/ToBe整理) ・顧客および関係部門との合意形成/ステークホルダーマネジメント ・プロジェクト管理(進捗/品質/リスク管理) ・データ統合・加工・蓄積の設計(ETL/DWH/データレイク等) ・データクレンジング/マスタ整備による品質向上 ・BI/分析基盤の設計および活用シナリオの具体化 ・データ運用/ガバナンスの設計と定着支援 データの収集から統合/加工/可視化/活用までを一気通貫で捉え、継続的な改善サイクルを構築します。 【組織/ポジションについての特徴・魅力】 ・業務課題に直結するデータ活用に携われる ・要件定義から実装、定着まで一貫して関われる ・データ基盤(ETL/DWH/BI)を横断的に経験できる ・業務とデータの両方に強いエンジニアとして成長できる 単なる開発ではなく、「使われるデータ」を設計できる点が大きな特徴です。 【将来のキャリアパス】 同ポジションで業務理解・データ設計・実装経験を積むことで、以下のキャリアへ発展可能です。 ・データ戦略/データコンサルタント(上流フェーズへの拡張) ・データアーキテクト(大規模基盤設計の専門人材) ・プロジェクトマネージャ(データ領域の大規模案件統括) 業務課題定義から関わる経験をベースに、戦略・コンサル領域へのステップアップが可能です。

東証プライム上場の日系電機メーカーのシステム子会社
東証プライム上場の日系電機メーカーのシステム子会社

データサイエンティスト

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
430万円~800万円
勤務地
東京都

■製造業を中心とした顧客向けに、需要予測・不良要因分析・テキストマイニング・設備異常予知・生産計画最適化などを推進していただきます。 【具体的には】 ■AIを用いたデータ解析・分析の実施、および数理最適化処理の提案・設計・開発 ■AIを用いたデータ解析・分析、および数理最適化により顧客のビジネス課題を解決するなどの業務

Analytics Experience

外資系企業
転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
650万円~1,100万円
勤務地
東京都港区

■高度な分析手法を活用しながらクライアントのデータと既存のビジネス・プロセス・事業目標や成長計画を把握し、 データ分析を通じてビジネスの成長に貢献していただきます。 【具体的には】 ・Power BIおよびPurviewまたは同等の製品を用いたデータ利活用プロジェクト ・データマイニング、データ分析、データモデリング、データガバナンス ・SQLまたはPythonを活用したデータ分析・レポーティングを目的としたデータ生成・抽出

日鉄ソリューションズ株式会社

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【産業】データマネジメントコンサルタント

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
500万円~1,000万円
勤務地
東京都港区

データ活用の推進・定着化を実現するコンサルタントをご担当いただきます。 データドリブン経営の実現を目指す製造業の顧客向けに、データ活用推進サービスの提供を通じて、顧客のビジネス革新を支援する重要な役割を担っていただきます。製造業のデータ活用における課題を理解し、データドリブンな文化の醸成支援/データ活用人材育成/データマネジメント組織設計などを通じて、顧客の変革に貢献できます。 プロジェクト実行においては、データマネジメントに関わる専門知識を活かしながら、プロジェクトの上流フェーズ(企画・基本構想・基本計画)を担当していただきます。 【ポジションの魅力・特徴】 ・製造業のパラダイムシフトがまさに目の前で起きています。その歴史の転換点に自らの身を置き、経験することは何物にも代えられない魅力があります。 ・次々と登場する新たな技術をキャッチアップしつつ、顧客の事業や業務も理解した上で、如何にして競争力を高めるかを考えるのは、苦労も多いですが、やりがいもある仕事です。 ・新たな事にチャレンジし続ける精神を持ち、互いに良い刺激を与えあえる仲間とともに自己成長を実現できます。

BIコンサルタント / BIエンジニア

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
500万円~1,600万円
勤務地
愛知県名古屋市瑞穂区 他

SAP ERPを強みとする同社では、財務/管理会計、製造・販売・在庫、人事などの基幹システムデータを対象とした分析基盤の開発および保守を担当していただきます。幅広い産業の顧客に対し、データ活用に関する提案から実装まで、一貫したサービスを提供していただきます。 また、データマネジメントやデータ活用の提案をはじめ、分析(BI)ツールやデータ基盤の選定、データモデリング、アーキテクチャ/フロー設計、実装までを含む、包括的なサービスを提供していただきます。 同社では、コンセプトレベルの検討から実装まで、数多くの顧客に対する支援を通じて経験を積むことができます。 その中で、顧客にとって真に価値のある、市場価値の高い技術力を有するデータマネジメントコンサルタントとしての成長を目指すことが可能です。 【やりがい】 顧客に近い立場でサポートさせていただけるため、仕事の成果や貢献度を実感できます。要件定義から設計開発、導入、保守運用とシステムライフサイクル全体を見ることになるため、顧客と長いお付き合いとなってきます。その中で築いた信頼関係と知見を活かし、するどい提案、ITマネジメント等、様々なことができるようになります。 また、提案だけでなく、メンバー育成をする人、技術を深掘する人など各自の強みを活かしながら、それぞれの領域のプロフェッショナルたちが、一体となってお客様にサービスを提供できる点が魅力や強みでもありますし、やりがいでもあります。 そして、様々なお客様やプロジェクトがあるため、常に成長を感じることができています。

東証プライム業界トップ級の実績を持つ老舗メーカー
東証プライム業界トップ級の実績を持つ老舗メーカー

リードAIエンジニア(LLM/Agentプロダクト開発)

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
930万円~1,400万円
勤務地
神奈川県

■同社の次世代AIエージェント技術を始めとする、LLM/Agent関連プロダクトの開発を技術的に牽引していただきます。 【具体的には】 ・最先端AIモデル(LLM等)を活用したプロダクト開発のリード ・研究成果に基づく製品企画、システムアーキテクチャ設計 ・技術的リーダーとして開発チームの課題解決を支援し、コードレビュー等を通じて品質向上に貢献

東証プライム上場、老舗の日系総合電機メーカー
東証プライム上場、老舗の日系総合電機メーカー

顧客の課題解決を行うデータサイエンティスト

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
730万円~1,030万円
勤務地
東京都

■AI/アナリティクス技術により顧客の課題解決を行うデータサイエンティストをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発 ・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出 ・PJチームのマネジメント支援(リソース手配、スケジュール管理) <詳細> ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV(Proof of Value=価値実証)などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング等 ※参画するプロジェクト(規模・関わり方)は様々で同社の各部門と連携して対応します。

顧客に寄り添い課題解決を支援するデータサイエンティスト

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
450万円~720万円
勤務地
東京都千代田区

■顧客に寄り添い課題解決を支援するデータサイエンティスト(数理最適化スペシャリスト)をご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発 ・PJチームのマネジメント(リソース確保、スケジュール管理)

顧客に寄り添い課題解決を支援するデータサイエンティスト

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
730万円~970万円
勤務地
東京都千代田区

■顧客に寄り添い課題解決を支援するデータサイエンティスト(数理最適化スペシャリスト)をご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発 ・PJチームのマネジメント(リソース確保、スケジュール管理)

生成AIを活用したサービス検討<金融機関向け>

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
780万円~1,030万円
勤務地
東京都千代田区

■金融業務適用ユースケースの検討およびサービス化の検討をご担当いただきます。 市場分析および同社技術を把握した上で、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【具体的には】 金融機関業務への生成AI適用検討を担当して頂きます。具体的な業務は下記の通りです。 ・技術調査、検証 ・金融機関業務への適用ユースケース創出 ・生成AIを活用した技術検証・効果検証 ・ビジネスモデル検討 ・製品概要検討(機能要件、システム構成など) ・顧客への提案や検証 【ポジションの魅力】 ・同社には数多くのAI技術、基盤、金融業務、および戦略立案の有識者がいます。同社職員と触れ合いながらノウハウを吸収いただき、スキルアップを図っていただくことが可能です ・また、金融業界を中心とした多数の顧客と接することで信頼関係を構築でき、また業界/業務に関わる知見を習得することが可能です

データサイエンティスト

職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
780万円~1,030万円
勤務地
東京都品川区

【担当業務】 ・顧客のビジネス課題ヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ※実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 1,受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かした顧客への提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 2,プロジェクトの立ち上げ ・顧客へのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 3,データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用した顧客材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・顧客社内でのデータ利活用コンサルティング 4,サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、ご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的に検討されます。 ※その他募集背景詳細や働く環境等は担当アドバイザーへご質問ください。

新技術コンサルタント<BigData,AI,IoT>

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / SIer(システムインテグレータ)
年収
500万円~1,600万円
勤務地
愛知県名古屋市瑞穂区

■新技術・DX技術(Big Data、AI/生成AI、IoT 等)を活用し、顧客の業務改革に参画いただきます。データ基盤の構築・高度化から、可視化・分析による業務課題解決まで経験を積み、企業の変革と価値創造をリードできる人材を目指します。 【具体的には】 ■データ分析基盤 【マネージャー】 顧客のデータ活用テーマを起点として、全体データアーキテクチャの構想・方針を策定し、提案・見積・プロジェクト統括(QCD責任)まで一貫して担当 データ品質・ガバナンス・非機能を踏まえ、関係部門やベンダーと合意形成し、要件~導入~保守運用までを統括 【リーダー】 データ・技術の両面で現場をリードし、要件整理~設計・実装・テスト ETL/ELT、DWH/レイク、BI 等の設計・実装を通じて品質や性能課題を解決し、提案具体化や見積支援、メンバーの技術フォロー 【メンバー】 実装・運用の実行担当として、データ影響調査や工数積み上げを行い、設計・実装(SQL、ETL/ELT、BI設定)~テスト、導入支援、保守運用 データ品質確認や可視化改善、運用効率化 ■新技術 【マネージャー】 新技術適用を前提に、構想策定、技術選定、PoCから段階導入・本番までの意思決定をリード 技術的実現性・運用性・リスクを踏まえた提案・見積・計画立案を行い、顧客や社内外ステークホルダーと連携し、要件~運用までを統括 【リーダー】 新技術の適用を具体化し、要件定義・設計・開発工程をリード 方式比較やトレードオフ整理、PoC・検証を通じて実現性を担保し、品質管理や技術課題の解決、標準化・再利用 【メンバー】 新技術を活用した開発・PoC・検証に参画し、影響調査や工数積み上げ 設計・実装・テスト・導入支援・保守運用を通じて実務経験を積み、学びを改善提案に反映

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