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データサイエンティスト/年収1300万円以上/年間休日120日以上の求人・転職・中途採用情報

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直請け特化で超上流から実装まで一気通貫の独立系ITコンサル
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データサイエンティスト<SAIG>

職種/業界
データサイエンティスト / ITコンサルティング
年収
500万円~1,800万円
勤務地
全国

■世界最先端のディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトのリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動(講演、執筆活動などの機会あり) 【プロジェクト事例】 ・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル(購買履歴・画像・テキスト)レコメンドシステム構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ・店舗従業員のシフト最適化 ・物流における配送経路最適化 ・倉庫内ピッキング経路最適化

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フューチャー株式会社
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AI・機械学習エンジニア

職種/業界
データサイエンティスト / ITコンサルティング
年収
550万円~1,500万円
勤務地
東京都品川区 他

【概要】 ITコンサルティングカンパニーの同社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とするAI技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的AIプロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なAIエンジニア・AIコンサルタントが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AIエンジニアを積極的に採用します。 ・画像処理・言語処理・データ分析等の、幅広いAI技術を元にしたソリューションの開発、R&D活動 ・最先端AI技術を取り入れた、新たなAIサービス企画、実行 ・AI領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・社外に向けたプロモーション活動(学会発表、講演、書籍執筆などの実績あり) <AI活用コンサルティングサービス実績> ◆画像処理   ・店内カメラを活用した顧客と店員の行動分析   ・スポーツ動画を用いた、選手のモーション解析   ・手書き文字を含む、証票認識技術の向上 ◆言語処理(音声処理)   ・集積された顧客の声に対する自動文書分類や要約   ・コールセンタの音声解析によるオペレータの対応品質改善と施策の仮説抽出   ・文書意味ベクトルを用いた専門文書検索技術   ・機械学習を利用した文書校正用言語モデル構築 ◆データ分析   ・製造業向け需要予測統計モデルの構築   ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測   ・ARIMAモデルベースの仮説・検証、及び統計モデルの構築   ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価

AI・データ分析プロジェクトリーダー

職種/業界
データサイエンティスト / ITコンサルティング
年収
550万円~1,500万円
勤務地
東京都品川区 他

【概要】 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・AIエンジニアが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AI・データ分析プロジェクトリーダーを積極的に採用します。 ・AI・データ分析活用コンサルティング案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・最先端技術を取り入れた、新たなAI・データ分析サービス・ソリューション企画、実行 ・AI・データ分析領域におけるプロジェクトマネジメント ・同社コンサルタントに対するAI普及活動、および社外に向けたプロモーション活動(講演、執筆活動などの機会あり)

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 / ITコンサルティング
年収
550万円~1,500万円
勤務地
東京都品川区 他

【概要】 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、データサイエンティストを積極的に採用します。 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動(講演、執筆活動などの機会あり) 以下、プロジェクト事例をご覧ください。多岐に渡る業界・業態のお客様、R&D活動からコンサルティング、最先端テクノロジーを駆使したシステム構築に至るまで、幅広いフィールドでご活躍いただくことが可能です。 【プロジェクト事例】 ◆データサイエンス ・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル(購買履歴・画像・テキスト)レコメンドシステム構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ・店舗従業員のシフト最適化 ・物流における配送経路最適化 ・倉庫内ピッキング経路最適化

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。

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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