Data & Science の求人一覧 - エムシーディースリー株式会社

【概要】 顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 以下のような方は、ぜひこちらからご応募ください。 ・ご自身のこれまでの経験が、どのポジションに最も適しているのか分からない方 ・希望するポジションがまだ決まっていない方 ご応募内容を採用担当が確認し、適切なポジションで選考を進めさせていただきます。提案させていただいたポジションにて、まずは書類選考を実施し、結果は合否に関わらずご連絡いたします。 【主な業務内容】 ・顧客課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの策定と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化 【事例】 2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。 [需要予測] ・食品流通における需要予測 ・自動車産業における部品需要予測 ・再生可能エネルギー産業における発電量予測 ・金融産業におけるコモディティ価格予測 [数理最適化] ・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化 ・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化 ・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化 ・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化 [パーソナライゼーション] ・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測 ・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援 ・銀行・金融産業におけるデフォルト予測 三菱商事の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、三菱商事の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。 PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等 【社員について】 社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

【概要】 エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析プロジェクトのマネジメントを行います。顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から始め、データサイエンティストとともに分析プロジェクトを推進し、分析結果をもとに顧客の戦略・施策に対するインサイトを導出します。 エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを少人数チームで出していきます。 5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待します。また、志向・適正に合わせて、新規・既存顧客への提案活動や、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部（分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…）なども担当いただきます。 【主な業務内容】 ・課題ヒアリング・仮説立案 : -クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析およびその後の解決策の仮説を構築します ・HRデータ分析 : -データサイエンティストとともに必要な人事関連データの収集・前処理・分析を行い、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します。簡易な分析はご自身でも担当いただきます -分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します ・可視化・レポーティング : -分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします -データサイエンティストと協働して、顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります ・提案活動 : -新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します 【社員について】 社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

【概要】 エンタープライズ顧客に対し、定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。 【主な業務内容】 ・課題ヒアリング・仮説立案 : 　-クライアント企業の課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築 ・データ分析 : 　-必要なデータの収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客の戦略・施策に対するインサイトを抽出します 　-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します 　-可視化・レポーティング : 　　-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします 　　-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります ・生成AIを用いた技術検証： -ChatGPT・Geminiなどを用いて生成AIの業務適応が可能かの技術的検証を担当します 【社員について】 社員数は約250名で、エンジニア、データサイエンティストは約60名所属しています。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

【概要】 エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。 適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。 【主な業務内容】 ・課題ヒアリング・仮説立案 : 　-クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築 ・HRデータ分析 : 　-必要な人事関連データの収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します -分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します ・可視化・レポーティング : -分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします -顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります 【社員について】 社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

【概要】 エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を行っていただきます。また、顧客への提案活動も担当いただく想定です。 エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを少人数チームで出していく重要な職務です。 5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待します。また、志向・適正に合わせて、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部（分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…）なども担当いただきます。 【主な業務内容】 ・課題ヒアリング・仮説立案 : -クライアント企業の人事課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築 ・HRデータ分析 : -必要な人事関連データの収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します -分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します ・可視化・レポーティング : -分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします -顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります ・提案活動 : -新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します 【社員について】 社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

三菱商事の扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト募集中！ 【概要】 顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【主な業務内容】 ・顧客課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの策定と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化 【事例】 2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。 [需要予測] ・食品流通における需要予測 ・自動車産業における部品需要予測 ・再生可能エネルギー産業における発電量予測 ・金融産業におけるコモディティ価格予測 [数理最適化] ・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化 ・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化 ・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化 ・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化 [パーソナライゼーション] ・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測 ・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援 ・銀行・金融産業におけるデフォルト予測 三菱商事の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、三菱商事の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。 PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等 【社員について】 社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

【概要】 このポジションでは、顧客の課題解決のために、機械学習や統計モデルを活用し、顧客の情報から価値あるインサイトを抽出することが求められます。特に、高度なモデル開発、特徴量エンジニアリング、最適化手法に精通した技術者を歓迎します。Kaggleコンペティションでの実績や、研究レベルの機械学習アルゴリズム開発経験をお持ちの方に最適な環境を提供します。 【主な業務内容】 ・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善 ・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング ・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング ・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成 ・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備 【事例】 2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。 [需要予測] ・食品流通における需要予測 ・自動車産業における部品需要予測 ・再生可能エネルギー産業における発電量予測 ・金融産業におけるコモディティ価格予測 [数理最適化] ・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化 ・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化 ・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化 ・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化 [パーソナライゼーション] ・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測 ・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援 ・銀行・金融産業におけるデフォルト予測 三菱商事の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、三菱商事の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。 PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等 【社員について】 社員数は約250名で、エンジニア、データサイエンティストは約60名所属しています。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

三菱商事の扱う幅広い産業のデータに興味ある数理最適化エンジニア募集中！ MC Digitalは2019年9月に三菱商事からの出資のもと設立されたテクノロジーカンパニーです。三菱商事の新規事業企画、新規サービスプロダクト開発を行います。 2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。 ・需要予測 　‐食品流通における需要予測モデル構築 　‐自動車産業における部品需要予測モデル構築 　‐再生可能エネルギー産業における発電量予測 　‐金融産業におけるコモディティ価格予測 ・数理最適化 　‐食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化モデル構築 　‐自動車産業における倉庫在庫の数理最適化モデル構築 　‐鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化 　‐配送産業における配送効率化のための組合せ最適化モデル構築 　‐鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化 ・パーソナライゼーション 　‐電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測 　‐自動車産業における顧客分析やマーケティング支援 　‐銀行・金融産業におけるデフォルト予測 三菱商事の扱う幅広い産業(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)を扱う為、グローバルな幅広い分野に関わることができます。また、開発のみでなく、三菱商事の新規事業担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。 数理最適化エンジニアは、各種産業の現場が抱える課題を配送経路最適化やジョブスケジュールの最適化などの最適化問題として表現し、課題を効果的に解決するアルゴリズムを構築・実装します。 業務では主に最適化問題の定式化やアルゴリズムの検討・実装を行うほか、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニアとしてのスキルを積みながら仕事をすることもできます。 【業務内容】 ・顧客の業務課題を現実的に実装できる最適化問題としてモデル化する方法・方針の提案 ・ヒューリスティックな手法や数理計画ソルバーを活用した最適化アルゴリズムの考案 ・C++ や Python による最適化アルゴリズムの実装 ・顧客の実データを使用した最適化アルゴリズムの適用可能性評価・改善 ・データや実装したプログラムの動作結果を可視化するツールの開発 ・開発したソリューションを運用するための WebAPI およびデータ基盤の設計・開発 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR-Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, GitHub, Confluence 等 【社員について】 社員は70人程度ですが、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際科学オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なデータサイエンスチームのメンバーと最適なソリューションを議論していける環境が揃っています。