求人情報詳細
NEW 株式会社データフォーシーズ データサイエンティスト【D4cプレミアム】
正社員
| 仕事内容 | 【お客様のビジネスをデータで革新するプロフェッショナル】 同社は「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、広告、金融、医療など多岐にわたる業界のお客様に対し、データサイエンスの専門家として深くコミットしています。お客様が抱える複雑な課題に対し、最先端のデータ解析と技術力を駆使し、ビジネスを成功に導く具体的なソリューションを提供しています。 あなたには、これまでのデータ解析の実務経験を活かし、幅広い業界のプロジェクトに携わることで、データサイエンティストとしての専門性をさらに高め、お客様の課題解決に貢献していただきます。 【高い専門性と裁量で取り組むデータ解析業務】 クライアントのビジネス成長を加速させるため、データサイエンティストとして以下のような業務に携わっていただきます。 ・クライアントのビジネス課題をヒアリングし、分析の方向性や具体的な要件を定義 ・膨大なデータの抽出・加工・クレンジング・前処理、および分析に最適化されたデータ基盤の設計・構築 ・高度な統計解析や機械学習/深層学習モデルの構築・評価・改善、および実運用を見据えたシステム実装 ・分析結果から深いインサイトを抽出し、ビジネス戦略に落とし込んだ提案資料の作成とプレゼンテーション ・データ品質管理、分析プロセス改善、新規技術導入など、自律的な業務改善・推進 将来的には、プロジェクトリーダーとしてチームを牽引するだけでなく、多様な業界・ドメインでの経験を活かし、特定の専門分野を深く追求したスペシャリストとして、お客様へのより戦略的な提案を行う上流工程に挑戦することも可能です。同社は、あなたのキャリア志向に合わせて、汎用性の高いスキルと深い専門性の両方を兼ね備えたデータサイエンティストへの成長を支援します。 【携わるプロジェクト例】 ・大手飲料メーカー:新商品コンセプト開発支援における高度な需要予測モデル構築 ・大手ゲーム会社:販売本数予測モデルの精度向上とレコメンデーションシステムの開発 ・コンビニチェーン:パブリックデータとPOSデータを組み合わせた新たな顧客行動分析と戦略提言 ・外資系銀行:プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析とパーソナライズされたマーケティング施策提案 【開発環境】 主要言語:Python、R、SAS、SQL クラウド:AWS、Azure、GCP BIツール:Tableau、Power BI ※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。 【充実の育成支援と成長ロードマップ】 データサイエンティストとして、さらに高みを目指したい方を同社は積極的に支援します。 経験年数やスキルに応じて、最大5ヶ月の研修期間を柔軟に調整。基礎を固めた後は、OJTで実務にいち早く参画し、着実にステップアップできます。 ・PythonやSQLなど、基礎から応用まで段階的に習得可能な実践型カリキュラム ・グループ会社の専門教育機関による少人数制の個別サポート ・質問しやすい環境で、経験に応じた丁寧なフィードバック 【学び続け、高め合える環境】 変化の激しいデータサイエンスの世界で長く活躍していくため、継続的な学びを支える環境を整えています。 ・社内Wikiや勉強会によるナレッジ共有 ・オンライン共同学習会 ・年4回開催のノウハウプレゼン大会(MVP・新人賞あり) ・資格取得支援制度(取得実績は人事評価にも反映) ・役職者研修など、キャリアに応じた継続学習プログラムも提供 【広がるキャリアと成長のチャンス】 同社は、常に変化するデータサイエンスの最前線で、社員一人ひとりが長期にわたってプロフェッショナルとして活躍し続けられるよう、継続的な学習とキャリア形成を全力で支援します。多様なプロジェクトと充実した育成プログラムを通じて、同社の中核を担うデータサイエンティストとして、着実にステップアップしていける環境です。 ・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大 ・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能 ・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も ・成長意欲と行動次第で、活躍の舞台を積極的に提供 【選考ステップ】 ・書類選考(履歴書、職務経歴書) ・一次面接(Web面接) ・二次面接(プレゼンテーション) ・三次面接(役員面接) ※選考フローと選考回数は変更となる可能性がございます ※応募者様のスキル状況を鑑みて、二次面接は免除となる場合がございます |
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
●必須条件・データ解析関連業務の実務経験 ーPython、R、SAS、SQL等のいずれかを用いたデータ抽出、加工、集計、分析経験 ー統計解析や機械学習モデルの構築・評価経験 ・ビジネス課題をデータで解決するため、論理的思考力を用いたご提案経験(もしくは課題解決のご経験) ●歓迎条件 ・統計解析/モデリング、SAS/R/Python等を使っての実務経験 ・大学でのデータ解析・統計解析の履修経験 ・データ解析の自己学習経験 ・Kaggle/SIGNATEなどデータ解析コンペへの参加/上位ランクイン経験 ●求める人物像 【こんな方と一緒に働きたいと考えています】 同社は、実務経験以上に「データサイエンスへの情熱」と「成長意欲」を重視します。 以下のような価値観に共感できる方と、共に成長していきたいと考えています。 ・知的好奇心と自己研鑽意欲 常に新しい知識や技術を学び、自ら課題を見つけて解決しようとする姿勢を歓迎します。 KaggleやSIGNATEなどのデータ分析コンペへの挑戦経験も、高く評価します。 ・論理的思考力 数字や事実をもとに構造的に考え、課題解決へと導く論理的なアプローチができる方。 ・コミュニケーション力とホスピタリティ精神 クライアントやチームと円滑に連携し、相手の期待を超える価値を届けたいという姿勢を重視します。 挨拶や身だしなみ、ビジネスマナーといった基本を大切にし、信頼関係を築ける方。 ・チャレンジ精神と粘り強さ 困難な課題にも前向きに取り組み、あきらめずにやり遂げる実行力がある方。 ・チーム志向と貢献意識 自分のスキルや知見を共有し、仲間と共に成長していくことに喜びを感じられる方。 ※更なる詳細事項は、カウンセリング(面談)時にお伝えします。 |
||||||||||||
| 想定年収 | 400 万円 ~ 650 万円 | ||||||||||||
| 勤務地 | 東京都港区南麻布5丁目2番32号興和広尾ビル | ||||||||||||
| 勤務時間 | 8:30~17:30 | ||||||||||||
| 休日・休暇 | 【D4c事業部・営業・事務系】 ・完全週休2日制(土・日)、祝日 ※教育研修等含め休日出勤の可能性があります ・年末年始含む公休日(年5日) ・アニバーサリー休暇(年2日) ・バカンス休暇 ・年次有給休暇 【データサイエンティスト・AIエンジニア・BIコンサルタント・クラウドデータエンジニア】 ・完全週休2日制(土・日)、祝日 ※東京都内取引先での常駐業務可能性があるため、その場合は常駐先によって異なります ※教育研修等含め休日出勤の可能性があります ・年末年始含む公休日(年5日) ・アニバーサリー休暇(年2日) ・バカンス休暇 ・年次有給休暇 【開発設計エンジニア】 完全週休二日制 ・年末年始含む公休日(年5日) ・アニバーサリー休暇(年2日) ・年次有給休暇 ※休日の曜日は派遣先によって異なります ※教育研修等含め休日出勤の可能性があります |
||||||||||||
| 試用期間 | 4カ月 | ||||||||||||
| 加入保険 | 各種社会保険完備 | ||||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 ※派遣先による |
||||||||||||
| 企業データ |
|
||||||||||||
| 取材班による独自解説 | ITスキル・統計解析の専門性・業務知識を兼ね備えたデータ解析技術者を擁し、データ解析のプロ集団としてクライアント企業の価値向上に寄与している。 業界は、マーケティング分野(大手通信キャリア・電子マネー発行企業・ポイントサービス提供企業等)、金融分野(大手金融機関)、医療分野(製薬メーカー・健保組合・研究所・医療機関等)など多岐にわたる。 データサイエンスアカデミーを運営するグループ会社があるため、充実した研修制度を持ち、未経験者が多数活躍していることも特徴。 | ||||||||||||
| Recruiting No. | 01007314000027 |
関連する業種から探す
エリートネットワークのおすすめの『転職体験記』
-
- 統計解析を研究した博士29歳。任期1年の特定助教から、財閥系総合重機メーカーのデータサイエンティストに転職成功
- 前職
- 【旧帝国大学 大学院】
経済学研究科の特定助教(研究テーマ:統計解析、機械学習、計量経済学)
- 現職
- 【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】
AI・データサイエンティスト(機械学習、深層学習、大規模言語モデル)
転職体験記を読む -
- 工学博士29歳。バイオインフォマティクス解析技術を活かし、アカデミア(国立大学)から、AI活用データ解析に強みのテクノロジー企業に転職成功。
- 前職
- 【地方国立大学】
博士研究員(バイオインフォマティクス解析によるがん研究)
- 現職
- 【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】
AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
転職体験記を読む -
- 地球惑星科学分野のポスドク研究員、子供を授かり家族のために安定を求め人材サービス会社のデータサイエンティストに
- 前職
- 私立大学 研究センター 地球惑星科学分野 任期付き嘱託研究員(ポスドク)
- 現職
- 大手総合人材サービス会社 テクノロジー本部 デジタルテクノロジー統括部 データサイエンティスト
転職体験記を読む