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当社のデータサイエンティストは、ビジネスやプロダクトの課題解決に向けて、データ分析から機械学習モデルの構築まで幅広い業務を担当していただきます。具体的には、事業部門と密接に連携しながら課題を特定し、適切なデータ分析手法を用いて解決策を提案・実装します。また、分析結果を分かりやすく説明し、意思決定に活かすことも重要な役割です。 【具体的な業務... もっと見る
データ分析のプロフェッショナルとして、技術とビジネスの架け橋となり分析の設計・実行から現場での活用支援までを担います。 【具体的な支援領域（例）】 a. マーケティング領域（売上・顧客体験の最大化） 購買データ、Web・アプリの利用データ等を分析し、マーケティング戦略策定や施策最適化を支援。 b. オペレーション領域（業務効率化・コスト最適... もっと見る
私たちデータサイエンス組織は、「データの力で理想的なマッチングを」というミッションのもと、これまで主に会社訪問アプリ「Wantedly Visit」において、多種多様な性質や嗜好を持つ個人と企業の間でいかにして理想的なマッチングを実現するかという課題に取り組んできました。その中核として、データに基づいた出会いの最適化、特に「ユーザーにどの企業やコンテン... もっと見る
【ポジションのミッション】 データで、マーケティングの未来を描き出す クライアントのマーケティング施策・投資をデータで可視化し、事業成長につながる意思決定を支援する。それが私たちのミッションです。 マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）や消費者インサイトの分析等を駆使し、広告効果の検証から戦略提言までを担います。 単なる分析に留まら... もっと見る
配属されるビッグデータ部では、Google Cloud・AWSを中心としたクラウド環境を構築し、BigQueryやRedshiftなどの分析基盤にデータを格納、利用可能な状態にするためのデータパイプラインの構築、BIツールを用いた可視化画面の設計・構築を主な業務としています。 また、最近では機械学習案件や分析案件など業務の幅も広がっています。 ... もっと見る
SESだけど、SESっぽくない。 案件もキャリアも、あなた主導で選べる環境がここにあります。 「SES＝希望が通らない」「スキルアップできない」そんなイメージ、ありませんか？ 当社はそんな“SESの負”をゼロベースで見直し、エンジニアが主役の組織をつくってきました。 ■ なぜSESなのか？ —— “裁量”と“多様性”があるからこそ ... もっと見る
データパイプラインの設計・構築・運用、データ分析・機械学習向けの基盤整備を担当いただきます。 ・各種データソースからのデータ収集・加工・保管に至るパイプラインの設計・構築・運用 ・データ分析・機械学習向け基盤（ETL/ELT、DWH、データレイク等）の整備 ・バッチおよびリアルタイム処理のワークフロー設計と最適化 ・データ品質管理および可観... もっと見る
【ミッション/役割】 ドクターネットが保有する膨大な医療テキストデータ（読影レポート・依頼情報など）を活用し、LLM（大規模言語モデル）を用いた業務効率化・品質向上のための機能開発を担っていただきます。 医療の現場で安全かつ実用性の高い生成AI機能を届けることで、遠隔画像診断サービスのオペレーション改善・医師の負荷軽減・品質向上に貢献するポジシ... もっと見る
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... もっと見る
生成AIを複数の業務システム・開発チームで安全かつ継続的に活用するための共通基盤の設計・開発を担当いただきます。 本ポジションの面白さは、すでに完成した基盤を運用するのではなく、これから本格的に形づくっていく立ち上げフェーズから参画できる点です。どのLLMサービスを使うか、RAGやAIエージェントをどのようなアーキテクチャで提供するか、開発チーム... もっと見る
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