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データサイエンティスト（シニア）
- 勤務地
- 沖縄県浦添市
- 休日
- 年間休日125日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
多種多様な顧客課題に対し、提案・分析計画の立案から PoC、本番実装、運用までの一連の流れをチームの中心となって推進します。顧客への提案・要件定義、分析業務、機械学習・統計分析、生成 AI を活用したシステム開発、クラウドを利用した基盤構築、後進の育成・チームマネジメントを担当します。
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応募資格
必須
歓迎
- 大規模分析プロジェクトにおける分析方針の立案、分析リード経験 (複数案件パラレル推進、チーム 5 名以上のマネジメント等)
- 生成 AI / LLM / RAG / AI エージェント / マルチエージェントを用いたプロダクト開発・PoC リード経験
- MLOps / LLMOps 基盤 (Vertex AI Pipelines, SageMaker, Azure AI Foundry, Langfuse, Terraform, GitHub Actions 等) の設計・構築経験
- 以下の専門領域での深い実務経験
- 時系列 / 異常検知 / 因果推論 / Uplift Modeling / 数理最適化 / 生存時間解析 / 推薦システム / NLP / 画像処理
- 製造業 / 金融 / 通信・メディア / 流通 など特定業界のドメイン知識
- データ分析研修の講師経験、または顧客向けアドバイザリ経験
- Agentic Coding (e.g. Claude Code) を活用した開発・分析効率化の経験
- データ分析分野における学位取得、または論文執筆・技術カンファレンス登壇・OSS 貢献などのアウトプット経験
- 英文技術ドキュメント・論文の読解力
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 正社員試用期間は 3 ヶ月で、条件の変更はありません。
- 採用区分
- キャリア採用
- 役職
- シニア
- 給与
- 800〜1400万円/年
- 給与の詳細
- 年俸 800 万円 〜1400 万円※ 給与には月 44 時間分のみなし残業代（17 万円～ 26 万円、年俸に応じて変動）を含み、超過分は別途支給いたします。あくまでもみなし残業代であり、実残業時間を44時間求めるものではありません。（参考：月の平均残業時間実績 / 15 時間） ※ 年俸は月に 1/12 ずつ支給します。
- 手当
- 交通費上限 10 万円
- 勤務地
- 〒901-2134 沖縄県浦添市港川512番地55 ゆがふBizタワー浦添港川 3F
- 働き方
- ◆オフィスとリモートワークを使い分けながら、生産性が高まる方法を各自で選択できます【原則リモートワーク】居住地が日本国内に限り、在宅での勤務を行うことが可能です。※ 一定基準の技能を会社が認めた場合になります。※ 社命による出張をお願いする場合があります。・在宅勤務可能
- 勤務時間
- 専門型裁量労働契約で、1日のみなし労働時間は10時間です。
- 年間休日
- 125日
- 休日・休暇
- 年間休日125日完全週休二日制（土日）祝日休み年末年始休み年次有給休暇（入社時より付与）アニバーサリー休暇（特別休暇 1 日 + お祝い金 5,000 円）看護休暇傷病介護積立休暇育児休暇
- 福利厚生
- ・在宅勤務可能・沖縄移住者に対する入社支度金制度あり・オフィス備品貸出（机 / 椅子 / ディスプレイ）※沖縄在住者に限る・学会・カンファレンス参加支援・資格取得支援・書籍購入支援・勉強用 AWS / GCP / Azure / Snowflake アカウント・Udemy Business 使い放題・表彰制度（四半期ごと＋年間）・社員紹介制度
- 経験年数
- 3年以上
- 選考の流れ
- 1：応募2：書類選考3：1次面接（技術面接）4：最終面接（役員面接）5：オファー面談※想定年収額や状況に応じて、リファレンスチェックや追加面接／面談を行う場合があります
- 掲載日
- 2026/07/03 22:15（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 21:39（1日前）
仕事内容
Description
- 多種多様な顧客課題に対し、提案・分析計画の立案から PoC、本番実装、運用に至るまでの一連の流れをチームの中心となって推進していただきます。
具体的には
- 顧客への提案・要件定義
- 分析計画の立案、分析業務のマネジメント・遂行
- 機械学習・Deep Learning・統計分析・数理モデリング業務
- 生成 AI / LLM / RAG / AI エージェントを活用したシステムの設計・開発・評価
- クラウド (AWS / Google Cloud / Azure) を利用したデータ解析・MLOps・LLMOps 基盤の構築
- 後進の育成・チームマネジメント
開発環境
- 当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。
機械学習全般
- LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索
- クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify
- フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain
開発言語・フレームワーク
- Python（FastAPI）／Ruby（Ruby on Rails）／ JavaScript TypeScript（React, Vue.js 等） ／ SQL
インフラ・クラウド環境
- クラウド：AWS ／ Google Cloud（GCP） ／ Azure ／ Snowflake
- インフラ管理：Terraform（Terragrunt）／ CloudFormationなどの IaC
- データ基盤：Snowflake ／ BigQuery ／ Redshift ／ RBD全般
開発ツール・CI/CD
- バージョン管理：Git（GitHub／GitLab） ／ CI/CD：GitHub Actions ／ GitLab Runner
- 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン）
- 開発補助：GitHub Copilot ／ ChatGPT（業務用アカウント支給）
開発環境
- VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可
- Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント
情報共有・ナレッジ管理
- コミュニケーション：Slack ／ Google Meet
- 情報共有：esa ／ Notion ／Confluence ／ Backlog
- ドキュメント管理：Google Workspace ／ Box
支給PCスペック例
- MacBook Pro M4
この求人は、ちゅらデータ株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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