募集要項
- 募集背景
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部門強化のための採用です。
業界においてトップクラスの会社規模、ブランド力があり、入社後に担当する案件は有力、有名企業の大規模案件ばかりです。
他の会社では経験することができないものであり、自身が担当した案件が広範囲に影響があり、とてもやりがいのある仕事です。
条件、待遇、積めるキャリア、そのすべてがトップクラスであり、満足感がある中でさらに上を目指すことができます。
・データ分析技術の活用によるビジネスモデル変革実現への強い関心があること
・データサイエンスへの強い関心・探求心があること
・英語を含む専門的な論文や説明書などを読み、新たな技術を自身に取り込むキャッチアップ力があること
一例ではありますが、上記の志向をお持ちの方を求めています。
- 仕事内容
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日本を代表する企業のビッグデータを分析し、ビジネスプロセスの無人化やコスト削減、リードタイムの短縮など経営課題を解決するためのアルゴリズムを開発します。物流経路の最適化モデル、ダイナミックプライシングの価格決定モデル、自然言語解析を取り入れたリコメンデーションモデル、AI自動発注モデルの改善など、自身にとっての大きな経験、強みとなる経験を積むことができる環境です。
【使命とミッション】
担当するお客様の業界、案件
→コンビニ・スーパーの購買データ・ポイントデータ、旅行・家電量販ECサイトの閲覧ログ、物流の集配送データ・車載データ…etc.
BtoB/BtoCを問わず、あらゆる業界のあらゆるデータに触れる機会があります。
システムを提供する業界大手のクライアントには、多種多様なビッグデータが日々、蓄積されています。
その情報を用いて顧客企業それぞれの経営課題の解決を目指す。それが使命です。
「単に数値を分析するのではなく、その情報から何を読み解き、どんな策を導き出すのか」- エンジニアリングだけではなく、コンサルティングの視点も併せ持ち、データに秘められた人の意思を読み解き、顧客課題の解決する“本質的なソリューション”まで落とし込むことが可能です。
何十億円、時には何百億円を投じた「ビジネス改革」に関われるのは、他の企業ではなかなか味わえない醍醐味でしょう。
【チームで実現する協働力】
とてつもなく大きな案件に関わるからこそ、大切にしているのは協創力です。
チーム・部署・企業の垣根を越えて、アイディアを出し合う必要があります。
さまざまな専門性を持つスペシャリストが、お互いをリスペクトし、混ざり合って問題の解決に挑む。個々人の知見や多様な視点・考えに触れられるのも、このチームで働く面白さのひとつです。
【チャレンジングな環境】
デジタルに特化したこのチームはまさに今、組織として急成長を遂げており、スピード感を持って業務を遂行しています。
非常にチャレンジングな環境が整っているからこそ、責任が伴うポジションなので、覚悟も必要になります。
その分、社会に変革をもたらす、やりがいあふれる仕事です。
※「内容に興味があり、話を聞いてみたい」
「興味はあるものの、自分にマッチするかがわからない」
という方はぜひ、「気になる」をクリックしてください。
ご面談をお願いしたい(ご経歴が合致している)場合は
募集企業名を公開致します。
- 応募資格
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- 必須
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・データサイエンティスト、AIエンジニアとしての実務経験3年以上
・期間3カ月以上のデータ分析／AI案件を5案件以上担当
・データ分析／AI案件の実務リーダーを経験していること
- 歓迎
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・統計検定2級以上
・クラウド系資格（AWS、GCP、Azure）
・Kaggleなどのデータ分析コンペティションにおけるメダル獲得
- 募集年齢(年齢制限理由)
- 28～40歳 （特定年齢層の特定職種の労働者が相当程度少ないため）
- フィットする人物像
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・キャリアアップへの強い意欲がある方
・セルフスターターで明るく、周りを巻き込みながら仕事が出来る方
・お客様の成長を支えていきたい方
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
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神奈川県横浜市西区
東京都千代田区大手町
※リモートワーク可能
- 勤務時間
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専門業務型裁量労働制
みなし労働時間/日：9時間10分
休憩時間：60分
時間外労働有無：有
【標準的な勤務時間帯】
8:40～17:10
- 年収・給与
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1,000～1,800万円程度
※現職考慮
昇給:年1回
賞与:年2回
- 待遇・福利厚生
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交通費全額支給、各種社会保険完備、財形貯蓄制度、保養所、各種スポーツ施設などの福利厚生制度
マタニティ休暇、産前・産後休暇、育児休業制度、時短勤務制度 など
- 休日休暇
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完全週休２日制（土日）、祝日、年末年始、暑中休暇（連続１週間）
リフレッシュ休暇（連続１週間）、産前産後休暇、育児休業など
- 選考プロセス
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書類選考
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1次面接
↓
2次面接
↓
3次面接
↓
オファー面談
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内定
