スタートアップ◎データサイエンティスト経験者必見!【リーダー候補/Python】データサイエンティスト

正社員

株式会社データミックス

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通過ランク A ランクA以上で面接可能
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企業の特徴

【2017年設立のスタートアップ◎データサイエンス教育専門企業】

株式会社データミックスは白ヤギコーポレーションのデータサイエンティストが新たに始めた2017年4月創業のスタートアップです。ビジネスに貢献できるデータサイエンティストを育成するプログラムを日本とアジアで展開していきます。

以下3つのビジネスを展開しています。
・データ活用に取り組む企業に対して機械学習・統計モデル・最適化手法を組み込んだプロダクト・ソリューションのPoC(概念実証)の支援・コンサルティング
・データサイエンスチームを作りたい法人向けにデータサイエンスのコーポレートトレーニング
・データサイエンティストへのキャリアチェンジや企業の中でステップアップを目指す社会人向けのデータサイエンススクール

現在「人工知能」と言うワードがバズワードになっており、データ分析系の言葉が流行するのに伴いデータ分析に取り組む企業が増加しています。アメリカでは複数の民間企業でデータサイエンティストの育成を行われていますが、日本ではまだまだ供給が追いついてない状態です。弊社はこの課題を解決するため、高度な専門性をもつコンサルティングサービスを提供していきます。

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求人概要
ポジション データサイエンティスト(リーダー候補)
提示年収
600万 〜 1,000万円
開発環境
言語
環境 Linux、Amazon Web Service
データベース
プロジェクト管理
支給マシン
開発手法
開発内容タイプ
その他
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この求人の募集要項

ポジション データサイエンティスト(リーダー候補)
特徴
職務内容
設立間もないスタートアップで働きませんか?

データ分析コンサルタントとして、当社の事業の核となっているデータサイエンティスト育成スクールでの講師と、データ分析コンサルティング業務となります。
データサイエンティストとしてクライアントと二人三脚で課題解決を目指していただきます。
リーダー候補としてチームを引っ張ってください!
設立したばかりのスタートアップですので、裁量も大きく、やりがいを持って働くことができます。

◆具体的には
データミックスでは機械学習、統計モデル、最適化、Deep Learningを用いて企業の課題を解決する分析コンサルティングを行っています。
コンサルティングといっても一方的に課題を解決するのではなく、クライアントと二人三脚で新しいソリューションやプロダクトを作るための支援を行なっていきます。
どれも難易度の高いプロジェクトが多く、クライアントと一緒に新しいソリューションやプロダクトを生み出したい、成長したいという方を歓迎します。
現在のところ、国内外問わず、メディア関連クライアントや物流、Fintech関連のクライアントを中心にプロジェクトを行っております。

仕事のやりがい

データサイエンスチームをリードできるチームリーダー候補としての採用となります。

応募要件
必須要件

以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・研究開発(画像処理,自然言語処理,機械学習,AIなど) 実務3年以上
・Python2, Python3, R言語 のいずれか 実務3年以上

歓迎要件

・コンサルティングの経験
・Web開発・モバイル開発 の経験
・Rを使ったデータ分析スキル
・Sparkを使ったデータ分析スキル
・Kaggleなどデータ分析コンペの経験

求める人物像

データサイエンティストとして専門性を高めたい方

募集人数 若干名 配属部署人数 --
給与体系・詳細

月給制
※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定。

想定年収 600万 〜 1,000万円
勤務時間

フレックスタイム制(コアタイムなし 休憩60分)

休日休暇

・日祝、シフトで定める日(週に1日)
・有給休暇(入社半年後に10日付与)

諸手当

通勤手当

インセンティブ
昇給・昇格

昇給あり

保険

各種社会保険完備
(雇用保険・労災保険・健康保険・厚生年金保険)

試用期間 選考フロー

①paiza(コーディングテスト)

②カジュアル面談

③面接(数回)

④内定
※お電話での面談をご希望の場合、備考欄へのご記載をお願いいたします。

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります

勤務地

勤務地
東京都千代田区神田神保町2-44 第2石坂ビル2階
最寄り駅

神保町駅より徒歩5分
水道橋駅より徒歩6分

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開発環境の詳細情報

開発部門の特徴・強み

Bg 14 02

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組織構成

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配属部署
配属上司経歴

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平均的なチーム構成

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開発手法・開発の仕組み

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その他開発環境

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主な開発実績

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技術向上、教育体制

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エンジニア評価の仕組み

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