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渋谷区/データサイエンティストの求人・転職・中途採用情報

公開求人4件中 1〜4件表示
株式会社ディー・エヌ・エー
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事業横断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
400万円~1,500万円
勤務地
東京都渋谷区 他

同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・事業内容・課題を理解し、適切な分析設計を行い、実際にモデル作成を行っていただきます。 ・データの前処理から分析、予測・分類モデルの作成を一貫して実施していただきます。 ・AI基盤エンジニアと連携し、機械学習を活用したシステム開発・運用を行っていただきます。 ・ビジネス職メンバーと連携し、AI技術で事業課題を解決するためのタスク・ゴール設定を行っていただきます。 【キャリアパス】 ・同社は事業が多岐に渡るため、多様なドメインでの機械学習による問題解決が可能なプロフェッショナルのキャリアを目指すことができます。 ・事業貢献と技術的チャレンジを意識したプロジェクト創出、メンバーが成長できる環境作り、部門やグループのビジョンメイキングなど、マネージャーのキャリアを目指すことができます。 【プロジェクト】 各事業で抱える課題に合わせて、様々なドメインのデータ(行動ログ・自然言語・動画像・音声など)を収集し、様々なアプローチ(分類・推薦・生成・異常検知・強化学習など)で問題解決をしています。応募者の皆様には、社内ニーズを踏まえつつ、Willや強みが活かせるプロジェクトに携わって頂きます。 【実際のプロジェクトで関わりが大きいロール例】 ・AI案件のプロジェクトリーダー ビジネス課題を特定し、プロジェクトの方向性の定義や工程の管理を行う ・AIエンジニア コンピュータビジョン・音声・強化学習など特定領域の専門性が必要な場合に連携する ・MLOpsソフトウェアエンジニア 学習バッチ・推論APIなどを、プロダクト品質で提供するための設計・基盤作りを行う

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データサイエンティスト<AI・DX推進>

転勤なし
職種/業界
データサイエンティスト / 総合電機
年収
430万円~850万円
勤務地
東京都渋谷区

■全社DXに関するデータアナリティクス等専門的な業務を担当します。 ※同社グループ会社iFIND株式会社に勤務いただく求人です。 【具体的には】 ■商品企画、生産、マーケティング、広告、販売、営業、プロモーション、品質管理、顧客コミュニケーションなど様々な領域で事業ニーズを踏まえ、データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行し、データ利活用による価値創出を行います。 例:マーケティングにおける顧客コミュニケーションの課題についてデータアナリティクスの適用アプローチを考案し、コンサルタントやエンジニアと協働しながら担当者業務に適用できるシステム実装を支援します。また事業側メンバーと一体になり、KPI改善の効果検証や施策の実装、継続定常化に取り組みます。

データ✕AIプロフェッショナル人材

職種/業界
データサイエンティスト / ソフトウェア
年収
600万円~1,200万円
勤務地
東京都渋谷区 他

同社が展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 【具体的には】 ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 - 全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 - 各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例:※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進

データエンジニア

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
600万円~1,200万円
勤務地
東京都渋谷区 他

データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。 【具体的には】 ・データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ 事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計 前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定 ・データパイプライン・データ基盤の実装と運用 BigQueryを中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・実装 バッチ/ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善 SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進 ・データマネジメント・非機能要件の推進 データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装 標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ ・案件リードとステークホルダー折衝 担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成 事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出 ・チーム・組織への貢献 コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート チーム〜部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング

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