求人の特徴
土日祝休み
業務内容
【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データサイエンティスト”として、クライアント企業の課題に対して、統計モデリングや機械学習などの高度なデータサイエンス手法を用いた支援を行っていただきます。
業務は課題ヒアリングから、データの設計・解析・アルゴリズム開発、成果物のビジネス実装支援まで多岐に渡ります。
分析レポートやダッシュボードにとどまらず、予測モデルや意思決定支援アルゴリズムの開発・改善を含む、より高度な分析実務が中心です。
※変更範囲:全ての業務への配置転換あり
【仕事内容の例】
以下のような業務を想定しています:
・クライアントの課題に応じた機械学習・統計モデリングの設計と実装
・時系列予測/需要予測/異常検知/クラスタリング/レコメンド等のモデル構築
・LLMやRAGを活用したソリューション・システムの構築
・モデルの学習、評価、改善(クロスバリデーション、指標設計等含む)
・PythonやJupyter Notebook等を用いた分析レポートの作成
・PoC(概念実証)フェーズの設計・実行、およびビジネス適用に向けた支援
・データ基盤チームや業務チームとの連携による実運用への落とし込み
【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数
デジタルパートナー事業部の”データサイエンティスト”として、クライアント企業の課題に対して、統計モデリングや機械学習などの高度なデータサイエンス手法を用いた支援を行っていただきます。
業務は課題ヒアリングから、データの設計・解析・アルゴリズム開発、成果物のビジネス実装支援まで多岐に渡ります。
分析レポートやダッシュボードにとどまらず、予測モデルや意思決定支援アルゴリズムの開発・改善を含む、より高度な分析実務が中心です。
※変更範囲:全ての業務への配置転換あり
【仕事内容の例】
以下のような業務を想定しています:
・クライアントの課題に応じた機械学習・統計モデリングの設計と実装
・時系列予測/需要予測/異常検知/クラスタリング/レコメンド等のモデル構築
・LLMやRAGを活用したソリューション・システムの構築
・モデルの学習、評価、改善(クロスバリデーション、指標設計等含む)
・PythonやJupyter Notebook等を用いた分析レポートの作成
・PoC(概念実証)フェーズの設計・実行、およびビジネス適用に向けた支援
・データ基盤チームや業務チームとの連携による実運用への落とし込み
【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数
※本求人は、株式会社キッカケクリエイションによる職業紹介での求人ご紹介となります。
求める人物像
■必須条件
・Pythonを用いた機械学習/統計モデリングの実務経験(2年以上)
・Pandas、NumPy などを用いたデータ前処理スキル
・機械学習モデルの評価指標(精度、AUC、RMSEなど)に関する理解
・クライアントや他部門とのコミュニケーションを通じた課題設定経験
・Git等を用いたチーム開発経験
・LLM(GPT系など)の利用経験(API活用または軽微なファインチューニング含む)
■求める人物像
・クライアントの課題に寄り添い、当事者意識を持って取り組める方
・専門性を磨き続け、プロとしての責任を持って成果を出せる方
・チームや関係者と協働し、前向きに課題解決へ取り組める方
・当社のフィロソフィーに共感し、共に成長していける方
・経験や学びを共有し、チームや組織の成長に貢献できる方
■歓迎要件
・Deep Learning(PyTorch、TensorFlow等)の実装経験
・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の設計・開発経験
・GCP/AWS/Azure などクラウド環境でのモデル実行・運用経験
・データ基盤設計やETLパイプライン構築の理解・実務経験
・MLOps(MLflow、Docker、CI/CD、パイプライン化等)の構築経験
・数理最適化、因果推論、ベイズ統計モデリング等への知見
・コンペやハッカソンでの実績(Kaggle、SIGNATEなど)
・統計学・情報科学・機械学習などの学位、もしくは同等の知見
・Pythonを用いた機械学習/統計モデリングの実務経験(2年以上)
・Pandas、NumPy などを用いたデータ前処理スキル
・機械学習モデルの評価指標(精度、AUC、RMSEなど)に関する理解
・クライアントや他部門とのコミュニケーションを通じた課題設定経験
・Git等を用いたチーム開発経験
・LLM(GPT系など)の利用経験(API活用または軽微なファインチューニング含む)
■求める人物像
・クライアントの課題に寄り添い、当事者意識を持って取り組める方
・専門性を磨き続け、プロとしての責任を持って成果を出せる方
・チームや関係者と協働し、前向きに課題解決へ取り組める方
・当社のフィロソフィーに共感し、共に成長していける方
・経験や学びを共有し、チームや組織の成長に貢献できる方
■歓迎要件
・Deep Learning(PyTorch、TensorFlow等)の実装経験
・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の設計・開発経験
・GCP/AWS/Azure などクラウド環境でのモデル実行・運用経験
・データ基盤設計やETLパイプライン構築の理解・実務経験
・MLOps(MLflow、Docker、CI/CD、パイプライン化等)の構築経験
・数理最適化、因果推論、ベイズ統計モデリング等への知見
・コンペやハッカソンでの実績(Kaggle、SIGNATEなど)
・統計学・情報科学・機械学習などの学位、もしくは同等の知見
募集要項
| 職種 | データサイエンティスト |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務体系 | 固定時間制 |
| 就業時間 | 10:00~19:00 |
| 休日 | 土日祝休み,完全週休二日制,有給休暇,年末年始休暇,慶弔休暇, ・ワクチン接種休暇制度 |
| 給与 | 年俸:6,000,000円 〜 10,000,000円 固定残業:なし 賞与:年2回(6月,12月) 試用期間中、月額給与は正規採用時と同額 |
| 試用期間 | 試用期間:あり 期間:6ヶ月 条件:本採用時と同様 |
| リモートワーク制度 | ハイブリッドリモート |
| 通勤手当 | あり |
| 待遇・福利厚生 | 資格取得支援,書籍購入補助制度,副業OK,PC選択自由,社内表彰,服装自由,残業手当,通勤手当,出張手当,住宅手当,資格手当,社員持株会制度,企業型確定拠出年金,リモートワーク制度,永年勤続制度 |
| 加入保険 | 健康保険あり・労災保険あり・厚生年金あり・雇用保険あり |
| 受動喫煙防止措置 | あり |
| 育児休業取得実績 | あり |
| 就業場所 | 東京都品川区西五反田1-1-8五反田駅前ビル 7F |
| 沿線・最寄駅 | ・都営浅草線「五反田駅」A1出口徒歩0分 ・JR山手線「五反田駅」西口徒歩1分 ・東急池上線「五反田駅」出口徒歩5分 桜田通り沿いの正面入口よりお入りください。 |
| 勤務先名 | 株式会社 ビットエー |
| 勤務先本社所在地 | 東京都品川区西五反田1-1-8五反田駅前ビル 7F |
| 勤務先ウェブサイトURL | https://bita.jp/ |
| 勤務先事業内容 | ・Webサービス/Webサイトの制作、運用、グロース支援(準委任/請負) ・データ解析、解析基盤構築 ・組織改善のDXプラットフォーム、ourly(アワリー)の運営 |
| 勤務先従業員数 | 216 |
| 選考について | 書類選考 ↓ 一次面接(オンライン1時間) ↓ 最終面接(対面) ↓ オファー面談 ※選考回数は変動する可能性もございます ※最終面接前に適性検査(性格検査)を受験いただきます |
| 応募書類等 | 履歴書、職務経歴書 |
紹介会社情報
| 企業名 | 株式会社キッカケクリエイション |
|---|---|
| 業種 | 人材派遣・人材紹介 |
| 代表者名 | 川島 我生斗 |
| 所在地 | 東京都渋谷区桜丘町22番14号 N.E.Sビル N棟3階 |
| 事業内容 | 有料職業紹介・派遣事業 有料職業紹介許可番号:13-ユ-312698 労働者派遣許可番号:派13-316232 |
| 電話番号 | 090-8226-6875 |

