キーワード「データ入力・タイピング」 × 勤務地「埼玉県越谷市」の検索結果

経理事務全般（データー入力・伝票等の作成）のお仕事です ・専用ソフトによるデーター入力 ・伝票作成 ・チェック ・整理 ・ワード ・エクセル ・表計算等を利用した資料作成 ・集計 ・月次作成 ・決算業務 ・電話対応 変更範囲：変更なし

データ入力を主に ・事務処理をお願いします。 ・ドライバーから受けた送り状等伝票の振分け ・パソコンでのデータ入力 ・その他 ※未経験者歓迎します。 ※夕方６時〜夜９時３０分程度の時間勤務 ・就業日数・時間応相談 ＊変更範囲：変更なし

・原料の計量 ・仕込み ・データ入力作業 ・３０ｋｇ程度の原料を持ち上げることもあります。 ・計量済みの原料を混合機に投入する作業。 ・原料の棚卸とパソコンへの入力業務 ・その他付随した業務 ※コンタクトの使用は禁止しておりますので ・メガネを 使用してください。 【変更範囲：なし】

業務効率化を目的とした ・データ抽出ツール開発業務になります。 言語はＰｙｔｈｏｎやＪＳ使用いたします。 開発経験はなくとも ・ＤＢ接続やＳＱＬ操作の知識をお持ちの方も ご対応いただける工程ございます。 業務の効率化や開発業務にご興味ある方からの ご応募是非お待ちしております。 変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

○運送会社での事務です。 ・営業補助 ・電話対応 ・エクセル入力 ・伝票管理 など ・簡単な入力業務 など ◆未経験者・経験者共に歓迎 変更範囲：変更なし

ＰＯＬＵＳグループ会社の運送事業における入力事務業務になります。 １．運賃入力 ２．請求・仕入入力業務 ３．データ分析資料作成 ４．荷主への請求処理業務 「変更の範囲：変更なし」 ＜増員のため募集＞ ※働き方改革関連認定企業

◇簡単な事務作業 専用ソフトを利用して ・商品の発送等に必要な情報を入力して頂きます。その他にお客様からの電話・メール対応 ・ＰＣを使用した 簡単なデータ入力 ・書類作成や伝票作成等を行って頂きます。 また一般事務 ・営業事務 ・経理事務 ・物流事務など ・今までの事務経験が活かせるお仕事です。 ※変更範囲：会社の定める業務

・システムを使用しての食肉の受注・出荷作業 ・納品書作成等 ・仕入伝票入力・仕入先への発注・宅急便送り状作成 ・請求対応・来客対応・電話対応 ・データ入力・集計 ・請求業務 ・その他付随する業務 ※ワークライフバランスを重視しています。 １年単位の変形労働時間制 ・各日の労働時間はシフト表によります １ヶ月平均所定労働時間は１６６．００時間です。 （変更の範囲：会社が定めるすべての業務）

次の一般事務に係る業務をお願いします。 ・電話受付 ・伝票入力 ・その他 ＊パソコン（ワード ・エクセル）基本操作が必要となります。 変更範囲：なし

■営業所内の事務処理を担当します。 ▼お客様からの電話対応（受注・配送・設置など） 電話で ・ご依頼などを受けていただきます。 ▼電話を受けパソコンに情報を入力するのが主な業務となります。 電話でご依頼を受け ・システムに入力 受注・配送依頼・設置対応依頼などの入力業務 ※キーボードで入力が出来れば大丈夫です。 ★年間休日１３０日！（完全週休２日制！） ＜ 正社員登用制度あり ＞ 「変更範囲：変更なし」

「安全な建設現場」「快適なイベント会場」に貢献する ・仮設資材をレンタルする会社です。 営業所内における一般事務作業全般 ・電話応対 ・パソコン入力（自社システムあり） ・請求書・見積書発行等 変更の範囲：変更なし

業務効率化ツール作成を担当いただきます。 ＥｘｃｅｌＶＢＡのご経験を活かしていただけるポジションです。 ◎主な業務内容 ・ＥｘｃｅｌＶＢＡでの業務効率化ツール作成 ・マニュアル作成 ・一部問い合わせ対応（メール・電話） ◎サポート体制 ・先輩社員がフォローする環境が整っており ・経験が浅い方も安心 ・実務未経験からスキルを伸ばせるチャンス 業務効率化に興味のある方からの ご応募是非お待ちしております。 ＊変更範囲：システムエンジニア業務を除く当社業務全般

◎パソコンによる申請書類の作成 ＜エクセル・ワード・ＣＡＤ＞ ◎ＣＡＤオペレーター ◎各申請先への書類提出 ◎現場調査

・調剤薬局における処方箋のコンピューター入力 ・及び請求業務 ・患者さんとの対応 ・調剤補助 ※変更範囲：会社の定める業務 ※就業時間は ・となりの医療機関に合わせて店を閉めますので ・多少前後いたします。

▼仕事の内容 土木工事の現場管理（現場監督・施工管理）をお願いします。最初 は先輩のサポートから始められるので安心です。 工事規模：１００万〜４，０００万程度 書類作成（エクセル・ワード・写真アルバムソフト等） 主な現場：草加・越谷・春日部・川口等 ▼仕事の流れ 受注→見積作成→業者選定→現場管理→工程・予算管理→引き渡し ▼ポイント 基本的に夜間工事はなし。ほとんどの現場は１７時に終了。入社後 は補助業務からスタートし ・少しづつ仕事に慣れていただきます。 ＜変更範囲：変更なし＞

《定年なし》 介護施設での介護業務（対応人数９名）【未経験歓迎】 ・キャリアＵＰ可／資格支援最大２７万円／定年なし ・残業５時間以内 【仕事内容】 ・生活援助（お食事作り ・健康チェック） ・身体介護（入浴 ・服薬 ・排泄介助等） ・レクリエーションの運営等 ＊認知症を患うご利用者様の生活を支援するお仕事です。 ・介護記録はアプリで簡単入力！業務効率化を実現しています◎ 【変更範囲：変更無し】

・盛り付けの補助 ・配膳の補助 ・下膳の補助 ・食器類の洗浄 ・片付けの補助 ・発注業務の補助 ・食数業務 ・帳票作成業務 ・食事のチェック ・マニュアル ・手順書作成 ・厨房業務教育 変更範囲：変更なし

数字・文字等の簡単なパソコン入力です。ワードエクセルのスキルは問いません。他に伝票の振り分け等の仕事があります 変更範囲：なし

・調剤薬局における処方箋のコンピューター入力 及び請求業務 ・受付 ・電話 ・患者さんの対応 ・調剤補助 変更範囲：会社の定める業務 ※就業時間は隣の医療機関に合わせて お店を閉めますので多少前後いたします。

社会保険労務士の補助業務 ＊データ入力 ＊資料のスキャン ＊郵送対応 ＊電話対応 など ★資格・経験不問！経験者ももちろん大歓迎です！ ★子育て中・子育てが一段落された方も歓迎です！ ぜひご相談ください。 【変更範囲：求人に関する特記事項参照】

電話応対 ・コピー機操作 ・パソコンへの入力作業 ・生徒対応 ・保護者対応 ・営業補助 ・ポスティング及びハンディング業務等 【変更範囲：なし】

訪問診療と外来クリニックで ・拡大に伴う事務職の募集です。 医療事務の業務を通して ・地域医療に貢献する大切な業務を お願いいたします。 未経験の方でも１つ１つ覚えていく前向きな気持ちをお持ち の方 ・是非チャレンジください。 ≪主な業務内容≫ ※変更範囲：変更なし ・介護施設や病院 ・ご家族の方からの電話対応 ・外来の受付業務 ・レセプト ・会計業務 ・封入などの送付作業 ・地域活動（盆踊り・ゴミ拾い）など ※職業訓練受講生 ・専門学生のインターンも可能

訪問診療と外来クリニックで ・拡大に伴う事務職の募集です。 医療事務の業務を通して ・地域医療に貢献する大切な業務を お願いいたします。 未経験の方でも１つ１つ覚えていく前向きな気持ちをお持ち の方 ・是非チャレンジください。 ≪主な業務内容≫ ＊変更範囲：変更なし ・介護施設や病院 ・ご家族の方からの電話対応 ・外来の受付業務 ・レセプト ・会計業務 ・封入などの送付作業 ・地域活動（盆踊り・ゴミ拾い）など ※職業訓練受講生 ・専門学生のインターンも可能

データ入力を主としている部門にて勤務していただきます。 データ入力専用ソフトのフォームやデータ編集 ・社内で働くオペレータースタッフへ仕様の説明などお願いします。 専用ソフトの知識や操作方法などは先輩は教えていきますので ご安心ください。 長期で働ける方 ＶＢＡや他のプログラム言語の基礎知識があれば ・経験は問いません。 ※変更範囲：変更なし

＊野菜の下処理／スライサー／ピッキング／仕分け／計量のいずれかをしていただきます。 ※ 未経験の方大歓迎です。 ※ 先輩社員が丁寧にお教えいたします。 ★お気軽にお問い合せ下さい。★ 変更範囲：変更なし

＜主な業務＞ ・データ抽出・加工 ・集計・解析 ＜具体的な業務内容＞ まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当していただき、 それから分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python ＜中途入社者経歴＞ ■2019年入社Tさん ■前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE ・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート →現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア ・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP） ・分析設計 ・報告書作成 ■2019年入社Aさん 前職／医療関係にて医療技師 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成など ■2019年入社Iさん 前職／自動車業界にて開発職 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

■3つの事業(オルタナティブデータの提供、オルタナデータによるDX支援、資産運用助言)を支える、 　データサイエンティスト業務を担当いただきます。 【主な業務内容】 ・オルタナ/ビッグデータ分析 ・新規オルタナデータの検証、マネタイズ方法の考案 ・資産運用戦略の開発 ・実用に耐えうる戦略が構築できた場合、資産運用助言事業にてパイロット運用の実施

【仕事内容】 顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、 データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 ご経験やご志向に合わせて、PM業務もお任せします。 ＜業務内容＞ ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理 ・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）　※尚可 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ 【ポジションと期待】 データサイエンティストとしてデータ利活用の課題を抱える顧客のパートナーとなり、最適なデータ利活用サイクル（データ収集～管理～利活用）の形を提案し、実装管理を行う役割を担っていただきます。 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やデータ管理のあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進させます。

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。 大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。 ＜業務内容＞ ご経験・キャリア志向にあわせて、 １または ２、 １・２ の両方をお任せします。 また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。 １．データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。 ・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解 ・要件定義 ・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計／構築 ・機械学習などのモデル構築 ・BIツールにおけるダッシュボード設計／構築 ・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務 ・生成AI活用におけるデータ整備 ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント など ２．データサイエンティスト データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。 ・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析 ・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC) ・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案 ・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・ ・機械学習などのモデル構築 ・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案 ・クライアントコミュニケーション ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント など ＜本ポジションの魅力＞ ・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント ・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる ・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる ・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる ・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある ＜データの種類＞ 大手通信キャリアのビッグデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ Web広告データ など ＜PJT例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築 ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ▽詳細PJT 一部 ■例1 スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート) 1. 基礎分析 (データ可視化分析) RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握 分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート 環境：BigQuery、Looker Studio 2. 予測モデルの構築 ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上 さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現 環境：Python (scikit-learnなど) 3.レコメンドアルゴリズムの最適化 協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現 環境：Python (scikit-learn、Scratchなど) ■例2 事業会社のECサイトにおける全マーケティングチャネルの顧客獲得単価最適化を支援 さらに、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなコミュニケーション施策設計／運用に寄与 1. マーケティングツールにおけるカスタマーデータ統合 (顧客情報一本化) Google Analytics：Web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Orange：ECサイトのトランザクションデータ 各データをユーザー単位で一本化し、BigQueryに分析用DWHを構築 2. BIツールを用いた分析環境構築 BigQueryから、BIツール連携用データマートを作成。Tableau やnehan など、各種BI・分析ツールと接続し、データ分析PDCAを仕組み化。分析環境の効率化を図る 3. CRM施策の最適化 クロスチャネル下におけるデータ分析で、CRM施策、設計／運用を支援 顧客獲得単価の低いチャネルにおいて顧客の新規獲得を促進、さらに利益率の高いチャネルへユーザーを誘導するなど、粗利を効率化する施策を実施 ■例3 物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減) 配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現 ＜開発環境＞ ・言語：SQL、Python、R ・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure ・データプラットフォーム例：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他 ・BIツール例：Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO ・ETLツール例：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt ・その他ツール例：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS ※ シニア積極採用中 ※ 定年60歳迄、再雇用65歳迄（2024年9月現在） ※ 60歳以降の試用は契約社員予定となります

＜募集背景＞ 組織拡大によりPMポジションの方を増員したいと考えています。 データサイエンティストのご経験がある方に、新たな知識・技術の導入をしていただき分析屋組織の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ＜仕事内容＞ ～顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援～ ＜業務概要＞ ■課題ヒアリング～戦略立案、分析設計などの支援を行います。 　ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用や 　データ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ■現在増えてきているプロジェクト内容としては、 具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った 各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 ＜主な業務内容＞ ご経験やご志向に合わせて①か②又は①と②の両方をお任せします。 ①エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備（データベース構築など） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ②ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データサイエンティストの育成をお任せします。 ・プロジェクトマネジメント 　-顧客のIT開発プロセス／予算／年間案件数の把握 　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 　-全体方針の検討／策定 　-タスク・スケジュール管理 　-稼働／コスト管理 　-進捗管理 　-品質管理 ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　 ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ＜主要取引＞ 　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 　多数いただいております。 ＜特徴（強み）＞ 　現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を 　含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 　そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、 　分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを 　一貫してご担当いただくことが可能です。 　また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を 　評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって 　取り組んでおります。 ＜開発環境・使用ツール＞ ※実装に関する知識があれば問題なし！ ■データ分析基盤/BIツール：Python,Tableau,Google Analytics SQL,R ■DB：Oracle Database/SQL Server MySQL/AWS ■インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python

▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。 案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。 ＜業務内容＞ 様々な課題をデータで解決いたします。 ・要件定義 ・データパイプラインの設計／構築 ・データPF・DWH・DMの設計／構築 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ整備 など ＜開発環境＞ ・言語：SQL ・インフラ：GCP、AWS、Azure ・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake ・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt ＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 など ====================== ▼データアナリスト ＜業務詳細＞ 上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。 様々な課題をデータで解決いたします ・データの加工／集計／抽出 ・データ分析設計／実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用／整備 など ＜データの種類＞ 大手通信キャリアのビックデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ WEB広告のデータ など ＜PJT例＞ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ====================== ▼両職種共通 ＜職種の魅力＞ ・多種多様なビックデータの取り扱いができるため、技術の幅をより広げることができる ・直受け案件のため、より上流の工程で働けたり、幅広い業務に携わることができる ・充実した資格取得奨励手当制度により、技術者としての市場価値を高められる ＜入社直後にお任せ予定の業務＞ 面接や面談にてヒアリングした上で、一人ひとりにあったプロジェクトにアサインいたします。 求人票にPJT例を記載しておりますので、ぜひご確認くださいませ。 ＜業務を通して得られるスキル＞ ◎データアナリストとして専門的なスキル・知識を極めたい方や、 　プレイングマネージャーへのステップアップを目指す方にもマッチするポジションです。 　当社が手掛ける案件には誰もが知っている大規模サービスのデータ基盤構築を 　要件定義から手掛けられることも多くありますので、やりがいが非常にある業務です。 ◎様々な業界でのデータを扱えるため、技術者としての市場価値を高められ、 　クライアントの業種を問わず、様々な業態のプロジェクトに関与することで 　様々な業界知識と適応力を高めることができるため、プロフェッショナルなスキルが身につきます。 ◎社内勉強会参加や主催することも歓迎されており 　知識の共有やコミュニティの形成をサポートする環境です。 　エンジニア同士の技術も高めあえます。 ◎「DX」「データ活用」「AI」領域のプロフェッショナルと協働し、 　最新の技術やトレンド情報を収集する機会が豊富です。 ◎今後のステップアップとしてプロジェクトリーダー、マネージャーを目指すことも可能ですし、 　さらにスキルを磨きたい方にはデータ活用コンサルタントへステップアップも可能です。 ＜組織構成＞ 1ユニット：4～7名（マネージャー、リーダー含む） ＜働き方＞ リモート勤務：週1,2回出社OK（メンバーコミュニケーションも含めた出社）※案件により異なる 年間休日：125日程度 副業：可能（申請許可必須）

【募集背景】 　分析屋は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してきました。 昨今、コロナ禍での巣ごもり需要により生活が大きく変わったことから数年前に比べてもPOSやECによる販売データ、アクセスログやGPSデータといった自動取得データの活用が大きく進展しており、特に小売・流通業界からのお引き合いも多くなっております。 そのため、分析屋では小売・流通業界のドメイン知識をお持ちの方を求めております。 　データ分析とは、単に数値を可視化するためのものではなく、ビジネスやサービスにおける戦略など、さまざまな意思決定のための重要な指標であるべきです。高度な解析手法を使うだけではなく、ドメイン知識を用い仮説を立て、分析シナリオを定義することにより「使える分析結果」を導きだすことが非常に重要となります。 分析屋が、創業以来大切にしているのは”おもてなし分析”。 “データ分析におもてなしの心を添えて。 　無駄を省き、新しい気付きが感動を呼び、最後はその人らしい意思決定を促す“ そんなデータ分析の在り方です。 小売・流通業界のドメイン知識をお持ちのあなたこそ、業界におけるデータ分析の在り方をともに変えていけると信じております。 　データ分析業務を主軸におき、社員は多様なキャリアを実現しています。 ぜひ分析屋の一員として、お持ちのドメイン知識×顧客へのおもてなし分析で業界を変え、自己成長を実現しましょう！ 【仕事内容】 顧客が抱える課題の解決をデータの利活用を通して支援していただきます。 顧客とのコミュニケーションを通した分析設計から分析・レポーティングを行い施策の提案までお任せしたいと考えています。 当ポジションでは基本的に以下の業務を担当していただきます。 - プロジェクトに関する顧客との折衝 - 分析設計 - PythonやBIツールを用いたデータ分析 - レポーティング・施策提案 ※スキルや案件により担当領域は変動いたします。 これまで培われてきた社内外のステークホルダーとの調整力やコミュニケーション力活かして顧客の課題解決に貢献頂きたいと考えております。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど 【業務例】 ・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案 ・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など） 【ポジションと期待】 　当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。 　顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進（PM/PL）を行っていただけることを期待しております。 【キャリアパス】 ◆短期（メンバー） 　これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。 　研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。 ◆中期（PL/TL） 　データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。 　また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。 　チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。 ◆長期（PM/PL） 　PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。 　また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

■業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 クライアントのデータ基盤の構築、運用プロジェクトのディレクション～実装、運用などを担当していただきます。 ■具体的には： ・クライアントのデータ基盤初期構築プロジェクトにおける要件定義、テクニカルディレクション業務 ・クライアントのデータ基盤の実装、運用業務（データクレンジング、集計設計、実装、etc） ・分析用ダッシュボード（BI）構築業務 ・分析指標やセグメント視点などを含むデータ基盤の活用提案（機械学習含む） など、これまでのご経験に応じてお任せします。 クライアントの課題に対して、マーケティング的な視点から「どんなデータが必要か」をロジカルに考え、 設計・実装のディレクションをしていただきます。 クライアントのざっくりした要望から本質を読み取り、コミュニケーションを重ねていける力も必要です。 プロジェクト毎にマネージャーもおりますので、フォロー体制もしっかりあります。

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

PREVENTでは、レセプトや健康診断情報などの医療情報に加え、提供するDMPから蓄積されたライフログデータ、健診・採血データ、面談データ等の多種多様なデータを保有しています。 これらのデータを分析し、インサイトを提供することがデータサイエンス部のミッションです。 現在は社内解析基盤が整理され、次のステージに進む段階です。データ統合に関しては目処が立ってきたため、今後はアクティベーションやデータガバナンス（コレクション含む）に力を入れたいと考えています。 上記のミッションを牽引いただけるデータサイエンティストを募集しています。 経験豊富なデータエンジニアやアナリストと協力しながら、PREVENTおよび日本の疾患管理プログラム事業（DMP）の未来を切り開くであろうミッションの達成を目指しませんか？ ※DMPとは？https://www.wantedly.com/companies/prevent/post_articles/171126 # 具体的業務 フルリモートではあるものの、隔週で実施しているミーティングや朝会、勉強会でチームメンバーとの交流も可能です。 - Myscope運用 - アドホック分析 - ダッシュボードツールの運用 - 社内におけるデータ利活用の推進（データマネジメント） - 全社横断的なKPI策定支援 ※ DS部の概要についてはDSブログ（https://note.com/prevent_ds）もご参照ください。 # 開発環境 - 言語：Python - Cloud：AWS, GCP - DB/DWH：PostgreSQL, Athena, BigQuery - ETL/ELT：Embulk, dbt, AppFlow - ワークフロー：Step Functions - BI/ダッシュボード：Tableau, Superset - 構成管理：Docker - コード管理：GitHub - プロジェクト管理：Notion, Miro ※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【仕事内容】 DXソリューション事業部のAI PJにおいて、課題解決のための開発を担当します。 具体的には... ・テーブルデータ・画像認識・自然言語処理・点群処理・図面認識を初めとする様々なデータや技術の検証 ・DXプロジェクト成功のための、現場に足を運んでのヒアリングや現地視察 ・クライアント向けスライドやドキュメント、技術検証結果の作成 ・経営層に対するAI講習会など、全社的なDX戦略策定・実施のためのサポート CTOをはじめとする経験豊富なエンジニアと数理的な部分にしっかり踏み込んで議論し、最適な技術的アプローチや実装方法を導き、顧客の課題を解決し、社会実装とプロダクト化を実行していきます。

＜業務詳細＞ 上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。 様々な課題をデータで解決いたします ・データの加工／集計／抽出 ・データ分析設計／実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用／整備 など ＜データの種類＞ 大手通信キャリアのビックデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ WEB広告のデータ など ＜PJT例＞ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など ＜詳細PJT 一部＞ ■例１ スマホアプリ利用促進施策の分析業務 施策立案をサポートする示唆出し １．基礎分析（データを可視化） RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化 使用ツール：BigQuery、Looker Studio ２．予測モデル ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上 時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測 使用ツール：Python（scikit-learnなど） ３．レコメンドアルゴリズム 協調フィルタリング、バンディット等 使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど） ■例２ ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与 １．カスタマーデータ統合 GA360：web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築 ２．BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る ３．CRM施策最適化 データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援 獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ■例３ 数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業） →トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減 現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている 解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 ＜開発環境＞ ・言語：SQL、Python、R ・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他 ・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio ・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS ＜職種の魅力＞ ・多種多様なビックデータの取り扱いができるため、技術の幅をより広げることができる ・直受け案件のため、より上流の工程で働けたり、幅広い業務に携わることができる ・充実した資格取得奨励手当制度により、技術者としての市場価値を高められる ＜入社直後にお任せ予定の業務＞ 面接や面談にてヒアリングした上で、一人ひとりにあったプロジェクトにアサインいたします。 求人票にPJT例を記載しておりますので、ぜひご確認くださいませ。 ＜業務を通して得られるスキル＞ ◎データアナリストとして専門的なスキル・知識を極めたい方や、 　プレイングマネージャーへのステップアップを目指す方にもマッチするポジションです。 　当社が手掛ける案件には誰もが知っている大規模サービスのデータ基盤構築を 　要件定義から手掛けられることも多くありますので、やりがいが非常にある業務です。 ◎様々な業界でのデータを扱えるため、技術者としての市場価値を高められ、 　クライアントの業種を問わず、様々な業態のプロジェクトに関与することで 　様々な業界知識と適応力を高めることができるため、プロフェッショナルなスキルが身につきます。 ◎社内勉強会参加や主催することも歓迎されており 　知識の共有やコミュニティの形成をサポートする環境です。 　エンジニア同士の技術も高めあえます。 ◎「DX」「データ活用」「AI」領域のプロフェッショナルと協働し、 　最新の技術やトレンド情報を収集する機会が豊富です。 ◎今後のステップアップとしてプロジェクトリーダー、マネージャーを目指すことも可能ですし、 　さらにスキルを磨きたい方にはデータ活用コンサルタントへステップアップも可能です。 ＜組織構成＞ 1ユニット：4～7名（マネージャー、リーダー含む） ＜働き方＞ リモート勤務：週1,2回出社OK（メンバーコミュニケーションも含めた出社）※案件により異なる 年間休日：125日程度 副業：可能（申請許可必須）

◇データサイエンティストを将来的に目指したい方歓迎！◇ ソフトウェア・ハードウェアの統合と様々な要素技術を駆使して、 高品質で信頼性の高いトータルソリューションサービスを構築、提供している当社にて、 システム開発業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： 大手コンビニチェーンの本社に駐在していただき、プロジェクトに取り組んでいただきます。 現在30名ほど駐在しておりますが、20名ほどがマネージャーとして管理業務も行っています。 クライアントの要望に応じて ・PM ・アプリケーション開発 ・業務部門の効率化支援 ・データマイニングのためのデータ抽出、加工 ・データマイニングソフトを用いたデータ分析 ・分析結果をもとにしたマーケティング動向 ・顧客傾向などの導出 ・施策の提案 ・BIツールによるデータ活用環境の提供 上記の業務などをお任せいたします。 入社後はデータエンジニアリング業務を中心に取り組んでいただき、 将来的にデータサイエンティストとしてPMなどのポジションも担っていただきます。

■業務内容 マーケティング部所属のデータエンジニアとして全社のデータ分析基盤の運用に携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・SQLを用いたデータマートの作成 ・ETLツールTroccoを利用したデータ統合パイプラインの保守、設計、構築 ・データマネジメントの推進 ＜今後行っていく予定の業務内容＞ ・dbtの活用 ・モダンなデータ分析基盤へのリファクタリング

自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当していただきます。 基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的です。シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発になります。（LLM自体の開発ではありません。またプロンプトエンジニアの募集とも異なります。） ＜技術開発＞ ・機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 ・技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 ・モック開発 ＜組み込み＞ ・モック開発からシステム開発へのブリッジ ・実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

Pytorchを用いたAIアルゴリズムの開発・検証、学習効率化のための機能開発、ONNXを利用したC++プロジェクトへの組み込み、AI実行プラットフォームにおける処理時間最適化、ユーザーや営業の学習サポート ■職務の特徴：汎用プロダクトにおけるAI機能の実現のため、オープンソースをpythonで簡単に実装するのみではなく、アルゴリズム改善、プラットフォーム最適化、機能実現方法の検討など、AI技術を使い方から実装まで深堀りすることができます。 ■適用事例： ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け不良品検査システム

データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、データマネジメントの プロセス整備、システム実装などを主にご担当いただきます。 【プロジェクト例】 ・某大手証券会社のIB（投資銀行）業務の数値リサーチPJT ・銀行様向けにEUCツール開発PJT ・動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJT ※官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、構築、運用・保守、 　技術支援など一流企業の大規模プロジェクトが多数です。

▼概要 リーダー候補として、クライアントのビッグデータを処理する基盤のアーキテクチャの策定から、 DWHやデータ加工処理の開発、機械学習モデルのML&Opsへの組み込み等、 開発案件を技術的にリードし、後進の育成もお任せいたします。 当社の根幹事業である受託開発サービスの更なる成長に向けた施策の企画実行や、 新規プライム案件のリードにチャレンジいただけるポジションです。 プレイングマネージャーとしてのロールを期待しています。 当社の開発体制として、案件ごとにチームを組んで開発を推進する体制をとっています。 そのため、同じ所属のデータエンジニアだけでなく、コンサルタントや、エンジニア、PM等の 色んなポジションの方々と協働で開発を進めて働ける環境なので、切磋琢磨し合いながらスキルを伸ばしていけます。 ▼具体的な業務内容 ・技術上の調査及び提案のための研究 ・顧客との要件定義、打ち合わせへの同席 ・メンバーのレビューや指導や支援などの開発チームの技術力向上 ・プロジェクトのスケジュール管理 ・コーディング作業 ・バグ修正作業 ・ドキュメント作成／修正作業 ▼過去の開発案件事例 ・マンションオンライン販売「sumune for LIVIO」 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」 ・多言語対応ヘルスケアサービス「WELL ROOM」 ・中小企業の経営相談と専門家を派遣できるサービス「中小企業119」 ・オンライン対戦ゲーム「ソーセージレジェンド2」 ・結婚式専用ライブ配信アプリ「WeddingLive」 ・オンラインクレーンゲーム「Liftる」 ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様な案件をいただいております！ 【言語・フレームワーク】 Pythonがメインですが、以下の言語やスキルも活用する場合があります。 開発言語：Python, Java等 分散処理：EMR, Spark, PySpark等 DWH：Redshift, BigQuery, Snowflake, Databricks等 DBMS：MySQL, PostgreSQL, DynamoDB, Firestore等 ETL：AWS Glue, Talend, PowerCenter, Informatica等 CI/CD：GitHub, Docker, CircleCI, GitHub Action, Terraform

【業務内容】 あなたにお任せしたいお仕事は、データ分析の基となる基盤の立案や方針策定、 構築などや、データの可視化や利活用、計測などの仕組みを構築するエンジニア業務のお仕事になります。 ・データ基盤の戦略立案や方針策定 ・データ基盤の構築・運用 ・データ利用部門との課題の定義、要件整理 ・データウェアハウスやデータマートの仕様策定や設計及び構築 ・各サービスのエンジニアと連携し、データソースをデータチームへ繋げる ・クラウドサービスを活用したシステムアーキテクチャの設計及びレビュー ・データの可視化やデータ活用の支援及びデータ設計や自動化 ・各プロジェクトで利用される BIツールの構築・運用 ・データ利活用の推進 ・データ計測の仕組みの構築・運用 ・マーケティングの効果測定で用いる計測環境を整える　など IT系だとCTCやSCSK、Skyや帝人など、WEB系だとアクセンチュアやシャノン、 PPIHなど業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、 1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます！ 【仕事で身に付くスキル】 エクストリームの事業モデルは 「デジタル人材事業」「受託開発事業」「コンテンツプロパティ事業」の3つの柱で成り立っています。 コンテンツプロパティ事業やグループ企業をはじめとした自社プロダクト開発のほか、 クライアントのプロジェクトを担当するので、スキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけることができます。 変化の激しい時代に通用する、本物のデジタルクリエイター・エンジニアになれる。 この自信がエクストリームで得られる大きなメリットです。

■業務内容: アパレル企業のみではなく、百貨店や飲料メーカーなどモデルを必要としている企業様に対して、AI技術で生成したオリジナルモデルの制作や、モデルを使用したブランディングやプロモーションの最適化を提供している同社にて、AIエンジニアとして業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： ・当社サービスにおける画像生成AIの精度向上業務 ・AI技術を用いた新規プロダクトの開発 ・最新論文を含む技術的な調査及び自社技術への実装検討 ■技術スタック： ・Python、PHP

来年度の請負化が決定している当案件にて、 まずは業務のキャッチアップと土台作りとして経験を積み、 ゆくゆくはリーダーやプレイングマネージャーとしてご活躍いただくことを想定しております。 （配属時は派遣でのご参画となります） 【入社後は・・・】 約1週間の研修（東京）を経て案件へ配属 最大約2カ月間、業務理解のためにつくば市内の顧客先に常駐し、 実際の自動運転車両におけるMATLAB,Pythonでのデータ分析・検証業務。 その後はリモートベースでのご参画が可能となります。 ※必要に応じて数か月単位の出張対応をいただく可能性もございます。 【サポート充実！】 OJTや社内研修等、サポート体制が充実しています！ 案件にはチームで参画しており、必ずOSTメンバーが身近にいます。 また、ゆくゆくはリーダーとして案件を牽引していただくことを視野に入れているため、積極的に学べる方が活躍しやすい環境です。 ※課題解決力等を身に着けられる社内研修もございます。 実務ベースでPythonの経験を積みたい方や、 リーダー業務に挑戦したい方からのご応募、お待ちしております！

■業務概要 画像解析・画像認識・AIの要素研究、製品化に向けた開発を担当いただきます ■業務詳細 画像処理及びAI技術の研究開発を行っている当社プロジェクト先で、以下2業務のいずれかをご担当いただきます (1)要素開発・先行開発業務：自動運転におけるセンサーとしてのカメラ/レーダー/LiDARのデータ機械学習 (2)ポーティング開発：顧客が開発した、画像解析・画像認識関連のIP（Intellectual Property）を様々な製品に組み込むポーティング開発 (1)・(2)いずれの業務も、リサーチャーとの連携や設定された課題に対する検証/考察が求められます

【仕事内容】 Data Engineerは、社内のデータを整備し事業に活用できる体制、基盤を構築し、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築だけに留まらず、 データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】 実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・アルゴリズム設計者と連携したデータ処理パイプラインの構築 ・データを分析し事業改善に関する仮説を提案、推進 ・バッチおよびストリーミングデータ処理基盤の設計、構築、実装 ・データ基盤の設計・構築 ・常に変化する複数プロダクトの共通基盤として利用できるマスタデータの設計および運用

機械学習技術を利用したデータ分析業務を担当して頂きます。 ●注力ポイント AIに関連する分野。 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python, scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務