データ解析の年収650万以上の求人・採用情報

• 360万円〜1000万円
  
• フルリモート
• SQL Python AWS GCP

■TableauなどのBIツールを用いたデータ分析ダッシュボード制作 ■機械学習などを用いた統計分析のデータサイエンス業務 ■データのETL処理・データプレパレーション設計・構築 ■データドリブン人材育成支援 もっと見る

• 600万円〜1200万円
  
• 東京都
• Django React PostgreSQL

フルスタックエンジニアとして小売企業向け経営データ一元管理SaaS「ストアレコード」の開発全般を担っていただきます。小売企業の経営管理環境は膨大なSKUのせいもあり、かなり複雑で経営データを一元管理できている企業は特に中小規模の企業ではほとんどできていません。 経営の意思決定に必要なデータを極力自動で収集し、データを一元管理するからこそ実現可能な... もっと見る

• 500万円〜800万円
  
• 茨城県，栃木県，群馬県，埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県，フルリモート
• SQL Python AWS Azure GCP

事業会社のAI・データ活用を推進するため、以下の業務を担当いただきます。 ① データ分析およびデータ基盤開発 　・SQLによるデータ抽出・加工 　・Pythonによる分析ロジック・ETL開発 　・BIツール（Power BI / Looker / Tableau等）の設計・開発 　・既存データ基盤の改善・データマート開発 ② AI・... もっと見る

• 438万円〜864万円
  
• 東京都
• R

■会社概要 ADDIXは、デジタルマーケティング会社として2008年に創業しました。 デジタルシフトの流れと共に、マーケティング領域だけでなく、DX実⾏⽀援、1から事業を創りだす事業開発、データプラットフォームサービスの提供、内製化⽀援まで、クライアントへの提供範囲を次々と広げていきました。 2022年、関連会社5社の統合により、趣味やライフスタ... もっと見る

• 600万円〜900万円
  
• 東京都，フルリモート
• SQL Python AWS MySQL Lambda GCP

下記の業務内容から、適性に合わせてお任せいたします。 ・データ分析基盤の構築、運用 ・データ分析基盤のインフラ構築・運用（データソースからのデータ取得に関するインフラ設計・開発） ・HRプロダクトからのデータ収集および提供 ・新規にデータ基盤への連携を始める際の、データ基盤上でのELTパイプラインの設計、データモデリング ・既存ELTの運... もっと見る

• 600万円〜1000万円
  
• 東京都
• SQL Python R

【業務内容】 - クライアント課題の把握 - データを活用した広告営業活動のサポート及び推進 - データ文脈において、営業メンバーと並走した、顧客対応 - クライアント課題に即した、ソリューションの選定及び推進 - ダッシュボードの構築等、データ利活用が進む環境の推進 - 広告データ分析実施 - ツールを活... もっと見る

• 500万円〜700万円
  
• 東京都

■「データは、管理するだけではつまらない。活かしてこそ価値がある。」 あなたにお任せするのは、業界トップシェアを誇る消費財の商品情報データベース『Ch@nge（アットチェンジ）』の運用・進化を 担う仕事。データを「ビジネスの武器」に変えるポジションです。 データマネジメント関連業務を通じて、ビジネスとITの橋渡し役として活躍するためのスキル・経験... もっと見る

• 600万円〜850万円
  
• 東京都
• SQL R pandas

事業KPIを改善する多様なデータの分析・提案および意思決定の推進を行っていただきます 〈具体的な業務内容〉 子育て世帯向けのアプリやプレゼントキャンペーンを通じて収集したデータを分析し、ビジネス戦略の立案や改善に貢献していただきます。 ・アプリのイベントデータ分析およびレポーティング ・キャンペーンのデータ分析およびレポーティング ・今後... もっと見る

• 500万円〜800万円
  
• 東京都，フルリモート
• Python

秘密計算プラットフォームQueryAhead®の研究開発、および当該プラットフォームを使用したアプリケーション開発を担当していただきます。 当該プラットフォームは完全自社開発なので、上流（企画・設計・技術選定）から下流（実装・テスト）まで全ての工程に関わることができます。 主な使用言語はPython、構成管理ツールはGit、10名以下の小さなチ... もっと見る

• 400万円〜1000万円
  
• 神奈川県
• SQL Perl PHP Ruby Python Go Node.js AWS Docker GCP

■何を目指しているのか データの在り方や部門ごとに異なる用途、使用ニーズなどを深く理解したうえで、全社的にデータドリブンな判断・意思決定を行える環境を目指しています。 ■そのために必要なこと データエンジニアは、データ量とコストのバランスを考えながら、最良のアーキテクチャを提案するスキルが求められます。そのためには、エンジニアとしての「アプリ... もっと見る