【データサイエンティスト】東証プライム上場企業/海外ふくめ約25か国に160拠点以上‼/サポート体制充実で昇格のしやすさ◎

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勤務地

東京都

職種

データサイエンティスト

リモートワーク
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

私たちトランスコスモスでは、「様々な業界のAI・機械学習活用経験を積みたい」「実ビジネスでデータをビジネス価値に繋げる分析力とコミュニケーション力を高めたい」データサイエンティストを求めています。 AIを活用した業務改善を行うのが私たちデータサイエンティスト (コンサルタント)の役割です。 コールセンター、デジタル広告、eコマース等のトランスコスモス社内の業務にAI・機械学習を組み込み、よりよい意思決定を行うための予測を高速に提供します。 データの加工や予測モデル構築だけでなく、課題設定や予測モデルをビジネス現場へ適応するところまで対応します。 また、製造・小売・通販業界等のAI・機械学習活用を推進する社外コンサルティング業務も担ってもらい、対応領域の拡張や専門性を高めていくことができます。 1.顧客課題を解決するAI・機械学習活用提案、課題設定 2.データ前加工 3.機械学習による予測モデル構築 4.予測モデルの現場実装(デプロイ) 5.効果測定、予測モデル運用支援 6.上記1~5の項目における社外お客様へのアドバイス・テーマ推進支援 7.その他新規技術の検証等 【仕事で得られるスキル/キャリア】 ①プログラミング SQL/R/Pythonなどを使ったデータ加工、集計、分析スキル ②データサイエンス 機械学習自動化ツールDataRobotやR/Pythonを用いた未来 予測モデル構築や統計解析スキル ③プロジェクトマネジメント 課題設定から課題解決まで行う機械学習プロジェクトの 推進スキル ④コンサルティング 分析から見出した法則や効果測定の結果に基づき、 科学的な施策立案・改善提案スキル

必須条件

・統計解析ツールを使用した分析、またはAI・機械学習モデル構築経験、化学、機械、インフラ関連製造業界での経験者歓迎 ・大手企業のマーケティング部門やCRM部門でのデータ分析経験 ・SQL/Python/R等を活用したデータ加工経験

歓迎要件

・クリティカルシンキング、ロジカルシンキングを駆使した課題設定経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・日本ディープラーニング協会 G検定資格

想定年収

〜(給与形態:月給制)
想定年収補足
給与は当社給与規定に則った提示となります。 経験・年齢を考慮し優遇いたします。
賞与・昇給
賞与:2回(7月、12月)

おすすめポイント

★「コスト最適化」×「売り上げ拡大」を掲げる東証プライム上場企業の売り上げ好調企業 設立1985年でBPOサービス・CXサービスを展開して、売上高3700億円超えの東証プライム上場企業です。 取引先も東京都などの官公庁、りそな銀行などの銀行、ANA、ベネッセ、SUBARU、セガ、サンリオ、カゴメなどの幅広い大手の企業様となっております。 ★グローバル企業で世界へのキャリアパスも描ける! 中国、韓国、ベトナム、シンガポールなどのアジア、イギリスやポーランドなどのヨーロッパ、アメリカなどの世界各国に海外拠点を構えている企業です。 国内でも主要都市をはじめ地方にも多く拠点を構えています! グローバルな環境でキャリアパスを描きたい方にはおすすめとなっております。 ■国内拠点/札幌、青森、仙台、川口、市川、東京、横浜、名古屋、大阪、神戸、和歌山、福岡、長崎、佐世保、熊本、大分、宮崎、那覇、沖縄、うるま ■海外拠点/中国、台湾、韓国、インドネシア※、タイ、ベトナム、フィリピン、マレーシア、シンガポール、UAE※、南アフリカ※、ハンガリー、イギリス、スウェーデン※、ノルウェー※、エストニア※、デンマーク※、フィンランド※、ウクライナ※、ベルギー※、ポーランド、カナダ※、アメリカ、ブラジル※、メキシコ※、アルゼンチン※、コロンビア  ※関係会社・提携先の拠点 ★サポートが充実しており、PM/PLに上がりやすい環境 定期的な1on1面談があり、社員のサポート体制も充実している企業で、PMやPL職など比較的昇格がしやすい環境づくりがなされています。

ポジション

職種
・データサイエンティスト

開発環境

開発言語
Python
データ分析
R
DB・DWH
MySQL
その他ツール、サービス
GitHub、Backlog、RedMine

雇用形態

正社員

勤務形態

定時時間制

予定勤務地

東京都豊島区東池袋3-1-1サンシャイン60 (最寄駅:各線 池袋駅より徒歩8分 JR湘南新宿ライン・埼京線・山手線、東京メトロ・西武線・東武線をご利用の方は池袋駅「35番」出口からお越し下さい。 東京メトロ有楽町線 東池袋駅「6・7番」出口より徒歩3分 都電荒川線 東池袋四丁目(サンシャイン前)駅より徒歩4分)

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

受動喫煙防止措置

あり

制度

財産形成
退職金制度、社員持株会制度、財形貯蓄、企業型確定拠出年金
職場環境
リモートワーク制度、OJT制度

休日・休暇

年間休日日数
122日
土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇
育児・介護
育児休暇、産前産後休暇

諸手当

残業手当、通勤手当、住宅手当、家族手当、資格手当

トランスコスモス株式会社の企業情報

企業について

当社グループは、お客様企業の事業パートナーとして、売上拡大とコスト最適化を総合的かつグローバルに支援するアウトソーシングサービスを提供しております。 ■デジタルマーケティングサービス ■ECワンストップサービス ■コンタクトセンターサービス ■ビジネスプロセスアウトソーシングサービス ■グローバルサービス

会社情報

企業名
トランスコスモス株式会社
企業理念
お客様の満足の大きさが我々の存在価値の大きさであり、 ひとりひとりの成長がその大きさと未来を創る。
設立年月日
1985年06月
本社所在地
〒170-6016 東京都豊島区東池袋3-1-1サンシャイン60 16階
資本金
21億4748万3647円
売上高
3738億3000万円
上場
プライム
上場企業
社宅・家賃補助制度
持ち株会制度
従業員1000名以上
退職金制度
育休取得
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トランスコスモス株式会社

関西オンサイト開発SEリーダー

■必須条件

下記いずれかのご経験 ・上流工程(要件定義~)での経験2年以上 ・開発経験5年以上(テストのみなどは不可)

400万円〜550万円

サーバーサイドエンジニア, プロジェクトリーダー(PL)

トランスコスモス株式会社

COMPANY導入PM_大阪御堂筋センター

■必須条件

・Company導入プロジェクトPM経験 ・Company導入経験において担当領域が、人事・労務領域や給与領域の経験者 ※担当業務は設計、設定領域どちらでも可。

800万円〜1,000万円

プロジェクトマネージャー(PM)

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株式会社日本総合研究所(日本総研)

【データサイエンティスト】SMBCグループの多様なデータで機械学習モデルを企画〜本番実装/少人数組織の成長期/三井住友FG/Python・Databricks

■必須条件

●経験 ●Python等を活用したデータ分析業務に関する経験(3年以上歓迎) 基本情報処理技術者あるいは相応のベンダー系資格必須 ●入社時は未保有も可だが、入社後可及的速やかに取得必須(上位資格での代替可能)

600万円〜1,200万円

データサイエンティスト

サイバーエージェントグループ

【メディア事業部】データサイエンティスト/ WINTICKET

■必須条件

■大卒以上 ・データサイエンスの実務経験が7年以上であること ・ビジネスメンバーと伴走して課題発見から問題解決までを実行できるコミュニケーション能力 ・データサインエス、数学、統計学、経済学などの1分野に深い知識を持っている

データサイエンティスト

GMOインターネットグループ株式会社

【データサイエンティスト】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開/100%自社開発/転勤無!エンジニア向けの制度多数/幅広い成長とキャリアパス

■必須条件

■大卒以上 以下をすべて満たした方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル(統計解析、機械学習など)を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ ・Pythonが書ける

700万円〜1,000万円

データサイエンティスト

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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