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WEBサービスデータサイエンティスト

経営データ分析/AI化

経営に寄与するデータ分析の推進を行う案件 分析テーマの実行と手順書作成、セマンティックレイヤおよびデータカタログの設計・運用、Snowflake等を用いたAIエージェント機能の検討・検証の推進と結果取りまとめを担当します。 あわせて、関連組織との調整や優先度策定、進捗・リスク管理、必要に応じた顧客との打ち合わせも行います。 基本はオンサイト勤務で、本番マシンルームからしかデータ取得ができないため出社可能な方が対象となります。 データ分析経験5年以上(目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティングまでを独力で推進し、手順をドキュメント化できるレベル)が必須で、PythonもしくはRの経験が求められます。 尚可として、SnowflakeやBigQuery、Amazon Athena、Databricks、Oracle Analytics等のデータ分析基盤経験、ステークホルダー調整力、案件を独力で推進またはリードした経験、セマンティックモデル/メタデータ整備経験、Snowflakeのセマンティックモデルを活用した自然言語問い合わせやAI連携のPoC・運用経験、AIエージェント/RAGのPoC推進経験、データ活用アーキテクチャ比較検討経験などが挙げられます。

PythonR

2026年3月予定

東京都

09:00 〜 18:00

常駐

140h 〜 190h

〜 80万

SI・業務系データサイエンティスト

経営データ分析推進 AIエージェント(PoC)

経営に寄与するデータ分析の推進 分析テーマの実行から手順書作成までを一貫して対応し、目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティングまでを独力で推進いただきます。 あわせて、セマンティックレイヤやデータカタログの設計・運用、命名規則や依存関係設計、メタデータ整備なども担当いただきます。 Snowflake等を用いたAIエージェント機能の検討・検証(PoC)の推進および結果取りまとめも重要な役割となり、RAGやマルチエージェント構成の評価・改善提案も期待されています。 関連組織とのデータ調達や優先度策定、進捗・リスク管理などステークホルダー調整も発生し、必要に応じて顧客との打ち合わせにも参加いただきます。 基本は豊洲でのオンサイト勤務で、本番マシンルームからしかデータ取得ができないため、出社前提で対応可能な方が対象です。 3月末までにPoC結果の提出が予定されており、その後も長期的なデータ活用・AI活用推進を見据えたポジションです。

PythonR

2026年2月予定

東京都

09:00 〜 18:00

常駐

140h 〜 190h

〜 80万

SI・業務系データサイエンティスト

経営データ分析推進/セマンティックレイヤ設計・AIエージェントPoC

経営に直結するデータ分析を推進し、PoCから本格活用に向けた基盤・運用設計までを担う案件です。 分析テーマの実行と手順書作成、セマンティックレイヤおよびデータカタログの設計・運用、Snowflake等を用いたAIエージェント機能の検討・検証・結果取りまとめを行います。 関連組織との調整や優先度策定、進捗・リスク管理、必要に応じた顧客打ち合わせも含め、案件を自走またはリードできるデータ分析人材を想定しています。 本番マシンルームからしかデータ取得ができないため、基本は豊洲への常駐勤務となり、慣れてから一部リモートの可能性がある程度です。 3月末までにPoC結果の提出が予定されており、短期間での成果創出が求められます。

PythonR

2026年1月予定

東京都

09:00 〜 18:00

常駐

140h 〜 190h

80 〜 80万

WEBサービスAIエンジニア

美容向けWEBアプリのAIエンジニア

美容向けWebアプリにおける検索機能の高度化を担当するAIエンジニア案件です。 サービス内の検索ログやユーザー行動ログを分析し、検索アルゴリズム改善に向けた仮説立案と施策設計を行います。 特徴量選定やABテストの設計・実行を通じて効果検証を行い、Learning to RankやBERTなどの機械学習技術を用いた検索順位最適化を実装します。 また、クエリ解析や類義語展開などにより検索意図の理解を深め、検索精度の向上を図る業務が中心となります。

PythonRPyTorchTensorFlowGraphQL

2026年2月予定

東京都

10:00 〜 19:00

基本リモート

固定

〜 80万

SI・業務系機械学習エンジニア

生成AI技術導入(PoC)/機械学習

LLMを活用したビジネスソリューションの設計・開発、生成AI技術の導入支援やデータ分析、モデル評価、LLM関係で調査を行い、パフォーマンス確認、所望の機能が実現できているか検証 一人で基本検討できるような人(POCの前段階)、データ集めて統計取れるかた、パラメータを元請プロパーと一緒に作ってトライアンドエラーで進める。 データサイエンスに知見のある人、マネジメントした事ある方(機械学習(日本語処理をやっていた人) 生成AI技術の導入支援やデータ分析、モデル評価

PythonRShell

2025年1月予定

神奈川県

09:00 〜 18:00

フルリモート

その他

85 〜 90万

SI・業務系データサイエンティスト

生成AI技術導入支援 (LLM) /データサイエンティスト

LLM(大規模言語モデル)の利活用支援。既存データをAI化していくプロジェクト 想定業務は、LLMを活用したビジネスソリューションの設計・開発、生成AI技術の導入支援やデータ分析、モデル評価

PythonR

2024年11月予定

東京都

09:00 〜 18:00

フルリモート

140h 〜 180h

75 〜 85万

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