データサイエンティスト・エンジニアリングの求人情報の検索結果一覧

国内有数の大手企業を始めとした約600社の感情データ（アンケートデータ等）と特許を取得したデータ分析技術を用いて 、リアル、デジタル、業種問わずあらゆるサービスの顧客体験(カスタマー・エクスペリエンス : CX)、従業員体験（EX）における課題と改善策を簡単に見つけられるプロダクト「EmotionTech CX/EX」を開発、提供しています。 実際の顧客企業のアンケートデータやクライアントのエンドユーザーの生データ（売上や行動データ）を基に、どのようなビジネス上の価値を生むことができるか企画からビジネス化、プロダクト実装までお任せいたします。コンサルティングサービスのレポートメニュー化や新たな分析手法のプロダクトの機能へ反映するための開発、検証、評価を主に担っていただくため、特許取得の機会もあります。 また、コンサルタントとともにお客様とのミーティングやレポーティングに参加することでお客様の反応を直接見ることができます。加えて、お客様は大手企業を中心に幅広い業種で利用されているため、技術的な応用は利きつつも、求められるものが幅広いため学びが多く刺激的な環境です。 お客様そして社会課題の解決のためのデータ分析や利活用に携わり、大きな裁量とオーナーシップを持って感情データから新しいビジネスを作ることをリードいただきたいと考えています。 雇入れ直後：データサイエンティスト 変更の範囲：会社の定める業務

当社電子コミックのデータ分析基盤を活用し、データ分析する職務です。 国内最大級の電子コミックサイトである「めちゃコミック」を支える大規模データプラットフォームの、 以下のような業務のいくつかを行なっていただきます。 【業務】 (1)データ分析 ・各種モデルの構築（予測、推定、時系列データ、テキスト等） ・各種施策の効果検証（介入効果分析） ・データ分析によるサービス課題に対する企画立案 ・機械学習を活用したサイト機能改善 (2)データ基盤構築 （データエンジニアと連携し分析基盤を改良） ・データパイプライン開発と運用（ETL） ・各種モデルの実装 ・データレイク/データウェアハウスの設計

弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データエンジニアを募集いたします。 ＜具体的な業務内容＞ ●既存データレイク基盤の設計、開発、運用 ●データを価値に変換する分析基盤(SOI)構築 ●ETLツールを用いたDLake/DWH/DMの構築 ●BIツールの設計、運用 ●データガバナンスの整備、運用 ●上記活用のためのヘルパモジュール開発 ●上記構築のためのインフラ設計、運用

※本求人は、日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング（略称: ISE）での募集となります IBMグループ内でも、特に高い技術力が期待されるポジションです。 お客様とのディスカッションを通じてデータから生まれる新たな価値を提案し、AIやデータを活用したシステム実装をリードできるデータ・サイエンティストを募集しています。 業務の進め方としてはツールを用いた分析からPythonコーディングによる分析、また対象とするお客様領域も全業界と大変幅広く、技術のスペシャリストとして活躍・またスキルアップしていただけます。 「業務内容」 -お客様ビジネスの課題を理解/整理し、AIやデータを活用した課題解決のアプローチ策定 -CRISP-DMに基づく、データ分析案件リード *CRoss-Industry Standard Process for Data Mining ISEでは、会社として社員の技術力向上に大変注力しています。 上記の業務のほか、業務時間のうち一定時間を割き、社員自身のスキルアップ・キャリアアップにつながる学習活動を行っていただき、マネージャーにもレポートしていただきます。 興味のある内容を学ぶことができ、各種資格取得に関する補助もございます。

国内有数のビッグクライアントのAIプロジェクトを担当頂きます。クライアントの課題解決のために、AIの研究・開発においてクライアントと協業し、サービスの設計・環境構築から最先端の技術開発まで携わっていただきます。具体的には下記業務をご担当いただきます。 ・オーダーメイドでの先端アルゴリズム開発（機械学習、テキストマイニング等）／システム開発 ・サービスの設計、各種環境構築 ・最先端のAI技術の研究開発 ・将来的に全社的な開発業務に係るコンサルティング及びプロジェクトマネジメント

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 スタートアップ企業のスピード感を味わいながら、裁量を持ってやりたいことが実現できます。幅広い経験値を得たい方、主体性を持ち動ける方を募集しています。 ▼業務内容の一例 ◆事業戦略のための分析 - 重要指標策定・可視化 - 事業成長のための課題抽出 - オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析 - 継続的な業務改善のための分析および施策実施 ◆サイト改善のための分析 - KPI指標策定・可視化 - 行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施 - 施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定 - 施策の効果測定とインサイトの導出 【技術スタック】 ・クラウド基盤: Google Cloud ・使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Vertex AI, Cloud Run, Dataproc, Dataflow, Cloud Monitoring など ・開発言語: Python, SQL, Go など ・BI: Redash, Tableau ・その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

【業務内容】 全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 Red Frascoでは、目的と手段さえ合致していれば裁量を持ってやりたいことが実現できます。またスタートアップ企業のスピード感も経験できます。 幅広い経験値を得たい方、主体性を持ち動ける方を募集しています。 ▼業務内容の一例 ◆データパイプラインの構築：以下の機能を持つパイプラインを構築します。 　- 各種データをBigQueryに集約する 　- BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する ◆データマートの作成 　- BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 ◆データの可視化 　- Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 ◆データの活用 　- BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 【技術スタック】 ・クラウド基盤: Google Cloud ・使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Vertex AI, Cloud Run, Dataproc, Dataflow, Cloud Monitoring など ・開発言語: Python, SQL, Go など ・BI: Redash, Tableau ・その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

【業務内容】 データサイエンティストとして、主にPdMと連携しながらプロダクトの価値の中核でもある賃料査定アルゴリズムの精度向上に取り組んでいただきます。 多様な変数を組み合わせて不動産の家賃、価格、収益性などのより高精度な推定アルゴリズムをつくっていただきます。 【技術スタック】 ・ライブラリ：SciPy, pandas, scikit-learn, matplotlib, XGBoost, SHAP ・モジュール：NumPy ・ツール：JupyterLab ・フレームワーク：LightGBM ・手法：多項式近似, 重回帰分析 ・DB：MySQL ・OS：Linux ・インフラ：AWS, GCP ・テスト：Autify, RSpec ・CI/CD：CircleCI ・ソースコード管理：GitHub ・ローカル開発環境：Docker 【スマサテの文化や特徴】 ・Slackとオフィスは常に顧客の話題であふれる 顧客に感謝されるプロダクトづくりを意識していますし、実際に顧客からそのような声を頂くことがとても多いです。プロダクト開発、セールスなど様々な場面で、顧客へのインタビューやヒアリングをしつこく繰り返しながら、顧客理解を深める文化が定着しています。こんな顧客がいる、こんなフィードバックがあった、こんなことを言っていたなど、顧客に関する情報が会話やSlackで常に飛び交っています。 ・オープンでリラックスした雰囲気 社内の雰囲気はとてもオープンでリラックスしていると思います。笑い声もかなり多いです。上司や部下、先輩や後輩というラベリングは意味がないと思っているので、立場に関係なく風通しの良いコミュニケーションが取れていると思います。毎週月曜日は皆でランチをしており、もちまわりで担当者が趣向をこらしたりふざけたランチ企画をして皆でわいわい楽しくやっています。 働き方としては、個人の自主性に基づいて自分の判断で時間や場所を決めて働くことが可能です。会社の雰囲気としてはアットホームで、メンバーの仲も良くとてもリラックスした環境で仕事に取り組んでいます。 ・データを中心に事業を構想 スマサテはデータを中心に事業を構想しています。今後展開される様々なプロダクトが、共通のデータ基盤を中心に相互に関連づけされることで、より価値を持つように考え抜いています。データを中心に多面的で相互関連性の高いプロダクトを展開していきます。 ・統計手法やMLを駆使したアルゴリズム スマサテのプロダクトではデータとアルゴリズムがとても重要な価値を持っています。何度も仮説と検証を重ねたアルゴリズムには、様々な統計的手法や機械学習が活用されておりとても高い精度を誇っています。今後もアルゴリズムの研究、改善は手を抜かずにがんばっていきます。 ・プロダクトデリバリー重視のチーム運営 プロダクトを通して新しい価値を生み、それを顧客に届けることが僕たちの仕事です。事業において、顧客が使うプロダクトが日々どれだけ進化、進歩しているかに最も関心があるといっても過言ではありません。ですので、デリバリーの質と量を最大化すること（デリバリーのスループットをあげる）を常に意識してチーム運営がされています。 ・解約率は0.8％、売上が順調に積み上がる構造を実現 徹底的に顧客に向き合いプロダクトの改善を続けてきた結果、解約率は0.8パーセントと非常に低い水準を維持することに成功しています。製品が理由で解約になることは基本的になく、会社の方針転換などやむを得ない理由で担当者がやむなく利用をあきらめることがほとんどです。 このように非常に低い解約率と毎月順調な新規契約の獲得で、売上が積み上がり続ける盤石な収益構造を実現しています。 ・利益を新規事業に積極投資するフェイズへ これまでスマサテは賃料査定システムのみを少人数で展開してきました。今後はこの盤石な事業からうまれる利益を再投資して新しい事業やサービスを次々と作っていきたいと考えています。会社のフェイズが変わり成長が加速するまたとない機会です。

機械学習、データサイエンスを活かしてAmebaブログの推薦システムを改善します。具体的な業務内容は下記のようなものを想定しています。 ・推薦アルゴリズムの改善と新規開発 ・推薦システムの改善と運用 ・自然言語処理を用いた記事情報の解析 ・ユーザ情報の分析 ・A/B テストによる効果測定と施策の評価、分析 [主な利用技術] Java / Python / Spring Boot / Apache Spark / HBase / CatBoost / TensorFlow / Apache Hive / Kubernetes / GitHub Enterprise --------------------------- ＜チームの文化や体制、働く環境について＞ Ameba に携わるデータサイエンティストは3名、機械学習エンジニアは5名となっています。 メインとする職種は分かれているものの、プロジェクトの状況や本人の志向性に応じて領域の境界線は動的に変わります。 メディアの横軸組織にはデータサイエンティストと機械学習エンジニアが約25名在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。 ＜配属について＞ サイバーエージェント メディア事業のあらゆる事業部に配属の可能性がございます。 事業状況を踏まえて、ご希望・適正を元にご入社までに決定します。 会社として推奨するキャリア、ロールモデル等を特に提示しておりません。 個人の性質、性格、能力、今後イメージするキャリア等を面接で伺い、 ご本人としっかりお話した上で最初の配属を決定します。 尚、入社後の異動、ミッション変更については、柔軟に対応する仕組みがあります。 ※但し契約社員の場合、正社員登用するまでは同一の部署の配属を原則としています。 サービス例） ・Amebaブログ ・Ameba占い館SATORI ・Amebaマンガ

<業務内容> - サイバーエージェントが運営する、ABEMAのアドテクノロジーグループのKGIを伸ばすための分析・アルゴリズム設計・施策の実装をお任せいたします。 - 広告商品の企画開発からフロント・バックエンド・ネットワークまで幅広く開発に携われます。TVの世界で当たり前だったCMという概念をABEMAのこのチームが新しいTVマネタイズ・概念を構築できるやりがい大きいポジションです。 --------------------------- <業務フロー> - ABEMAのマネタイズに関わる広告システムの機能開発、本番環境の運用 インストリームの動画広告商品の開発 - 営業や企画チームと共に、ABEMAのマネタイズにつながる分析を行い、システムの設計、構築、運用を行います。

株式会社サイバーエージェントとその子会社は、ABEMAやアメーバブログに代表される大規模なサービスを運営しています。各サービスでは、サービス改善を目的として日々大量のデータを収集しています。本ポジションでは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。 機械学習エンジニアが扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。 本ポジションでは、本人の強みや志向性に合わせて、下記のような業務に従事することになります。 ・データに基づいた意思決定のサポート 　- ステークホルダーとの調整を通じた仕様策定 ・ソフトウェア開発に関わること 　- 推薦システムの開発計画の策定・設計・実装 　- 推薦システムの運用 　- 推薦システムの開発効率性を高める取り組み 　- 推薦システムの信頼性や可用性、機密性などを高める取り組み ・機械学習モデル開発と改善に関わること 　- 推薦アルゴリズムの開発 　- 推薦アルゴリズムの実サービスへの適用と効果検証 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。

◆サービス成長のためのデータ分析 -KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 　例）ボトルネックの特定と打ち手の考 -ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 　例）データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 -社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 　例）チャンネル表編成の数理的な最適化 -プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 　例）ターゲティング広告商品の開発

株式会社サイバーエージェントとその子会社は、ABEMAやアメーバブログ、タップルに代表される大規模なサービスを運営しています。各サービスでは、サービス改善を目的として日々大量のデータを収集しています。サイバーエージェントの機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。 機械学習エンジニアが扱う課題は幅広く、必要となる技術も多岐に渡ります。課題の一例として、サービスの安全性と信頼性を維持するための、悪質な投稿の検知・ユーザにとってより良いコンテンツを配信するための推薦・収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザ属性推定などがあります。こういった課題に対し、情報推薦・情報検索・画像解析・自然言語処理などの知見に基づいて、コアとなるアルゴリズムの開発から成果を様々なサービスに展開するための基盤開発までを進めています。 機械学習エンジニアは、開発した技術を実サービスへ適用することを重視しています。そのため（１）サービスの課題を発見する分析、（２）課題解決につながるアイディアの提案、（３）アイディアを実現するアルゴリズムの開発、（４）実サービスへの適用、（５）効果の検証、（６）運用までを、様々なチームと協働しながら繰り返し行います。異なるサービスであっても、有害コンテンツの検出や類似アイテムの推薦など、要望が共通していることが多々あります。そのため、あるサービスのソリューションを別サービスへ展開していくための基盤開発を行います。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 サイバーエージェントの機械学習エンジニアは、ユーザの皆様に満足してサービスをご利用頂けるように、高度な専門技術を用いてサービス改善を支援していきます。 過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介をします。 ・画像・映像など、マルチメディアデータを解析し、カテゴライズ・オブジェクト検出を行う。抽出した特徴量を情報推薦・情報検索などに応用する ・様々なテキスト前処理を統合した、テキスト処理解析基盤を開発する ・悪質なコンテンツがユーザの目に触れないよう、画像解析・自然言語処理技術を用いてコンテンツのフィルタリングを行う ・ユーザ属性の推定を行い、収益性の高い広告セグメント作成に貢献する ・閲覧や購買などの行動履歴やコンテンツのデータ、コンテキスト情報、広告データなどを基にユーザ１人１人に合ったコンテンツのレコメンデーションを提供する ・更新性の高いサービス向けに、ユーザの行動履歴や新着コンテンツがリアルタイムで推薦結果に反映されるようなシステムの設計・開発を行う

自社クラウド型CRMシステム「クライゼル」をご利用いただくお客様向けのカスタマイズプロジェクトの品質管理業務をお任せできるメンバーを募集しています。 カスタマイズプロジェクトは、マイページやカスタムフォーム制作を中心としたフロントエンドエンジニア系のプロジェクト、サーバーサイドを含むSIプロジェクト等多岐に及びます。今までのご経験に応じてお仕事をお任せいたします。 ご経験が少ない場合は先輩のアシスタント業務を通しお仕事を覚えることができます。 【主な仕事内容】 ■自社ツールを活用したマイページ・カスタムフォームなどの品質管理テスト業務 ■メール制作を中心としたクリエイティブ系の品質管理テスト業務 ■テストケース策定や進行管理など品質管理のディレクション業務 ＜働き方＞ 現在は在宅勤務が中心です。 黙々と作業を進めていくイメージを持たれるかもしれませんが、顧客への提案や案件進行の相談等で部内メンバーに留まらず、セールスや外注パートナーと共に活動するためミーティング機会は比較的多いです。 主にzoomやslack等のコミュニケーションツールを用いて業務を推進していただきます。

クライアントのデジタルマーケティング DX を推進していく人材として、CDP や DWH を活用したデータ基盤構築や、BI を活用した分析基盤構築、マーケティングオートメーションを活用した施策実行基盤の構築を担当して頂きます。 ＜主な仕事内容＞ ▪TreasureData や BigQuery 等の CDP / DWH を活用したデータ基盤の導入設計・構築 ▪Tableau 等の BI を利用したデータ分析基盤の導入設計・構築 ▪Salesforce Marketing Cloud 等の MA を活用した施策実行基盤の導入設計・構築 ▪データモデリングや SQL を利用したデータ統合・集計・抽出 ▪ETL 処理等、システム間データ連携の設計・構築 ※ご入社当初は、主に Salesforce Markeing Cloud の導入設計・構築を中心に担当いただきます。