要約求人票をもとにAIがまとめたものです

膨大なデータを分析し、ビジネスの課題解決に向けた洞察を提供します。統計分析を用いたデータパターンの発見、予測モデルの構築、意思決定の支援を担います。

応募資格

必須

統計学やデータマイニング手法に基づいた分析の実務経験。
Tableau、MotionBord、QuickSightなどのデータ可視化ツールの使用経験。
SQLやRDBMS、データベースに関する知識とデータの取得・操作の経験。

歓迎

機械学習アルゴリズムの理解と実際のプロジェクトでの応用経験。
業界やビジネスのニーズを理解し、データ分析をビジネス戦略に活用する能力。
プロジェクトの進行管理やチーム内での役割分担に関する経験。
データ分析基盤、システムエンジニアとしての開発に従事した経験。

求める人物像

データを使ってビジネスの課題を解決することにやりがいを感じ、新しい知識を積極的に吸収する方。
新しい技術やトレンドに敏感で、変化を恐れずに挑戦する意欲を持った方。常に学び続ける姿勢を持つ方。
複雑なデータセットを解析し、合理的な結論を導き出す論理的かつクリエイティブな思考を持つ方。

使用ツール

Python SAS RJuliaScala TableauMotionBordQuickSight LookeMicroStrategyOracle SQL Server PostgreSQL MySQL Redshift BigQuery SnowflakeAzure Synapse AnalyticsTeradata S3Azure ADLSCloud Storage Hadoop決定木アップリフトモデル回帰分析属性分析セグメンテーションスコアリングABテスト位置情報データツリーヒストグラム散布図バブルチャートヒートマップユーザー行動観察KJ法ペルソナ分析RFM分析デジル分析ROC曲線（AUC）

募集要項最終確認 10/2

職種: データサイエンティスト
雇用形態: 正社員あり（3か月）※条件・待遇に変更なし
給与: 記載なし
給与の詳細: 当社規定に基づく
勤務地: 記載なし
働き方: ※テレワーク制度、時差勤務制度あり
勤務時間: 9:00～17:30 （実働7.5時間／1日）※本社外勤務の場合、お客様先に準じます。※テレワーク制度、時差勤務制度あり
年間休日: 124日
休日・休暇: 完全週休2日制（土・日）祝日年末年始特別休暇（リフレッシュ・慶弔・配偶者の出産時、記念日休暇、他）年次有給休暇（初年度10日・最大20日／翌年度繰越加算制度あり・最大40日）産前産後休業育児休業※2026年度・年間休日124日
福利厚生: ◆育児・介護休業制度◆産前・産後休業制度◆資格取得支援制度（資格取得時に受験料・報奨金を支給）◆慶弔見舞金制度◆親睦会活動◆健康保険組合施設（保養所、スポーツセンターなど）など
社会保険: ◆社会保険完備（雇用・健康・労災・厚生年金）
受動喫煙対策: 敷地内すべて禁煙
掲載日: 2026/07/03 16:04（91日前）
最終確認: 2026/10/02 07:21（今日）

仕事内容

職種紹介

高度な解析技術を駆使し、ビジネスの課題を解決し成功へ導く。
膨大なデータを分析し、ビジネスの課題解決に向けた洞察を提供する役割を担います。統計分析を駆使してデータのパターンを見出し、予測モデルの構築や意思決定の支援を行います。業務改善や新規事業の発展に貢献できるやりがいがあり、最先端の技術に触れながら、データを基にした戦略的な提案力を高められる魅力的なポジションです。

開発具体例

出版部数予測モデルシステム過去の書籍の販売データを基に新刊書籍の販売部数を予測。各店舗での販売数、書籍の出版日・出版部数・著作者の情報などから分析。予測に合わせて出版数を決定し、返本・廃棄部数を削減し利益率の向上に貢献するシステム。
顧客解約予測モデル通信契約者の利用履歴やサポート履歴を分析し、解約の可能性が高い顧客を特定。機械学習アルゴリズムを用いて予測精度を向上させ、早期の対策を講じ、解約率を減少させる施策。

分析環境

言語
Python、SAS、R、Julia、Scala、SQLなど
BIツール
Tableau、MotionBord、QuickSight、Looke、MicroStrategyなど
データベース
RDBMS（Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MySQLなど）
DWH
Redshift、BigQuery、Snowflake、Azure Synapse Analytics、Teradata
データレイク
S3、Azure ADLS、Cloud Storage、Hadoop

統計手法

分析モデル構築
決定木、アップリフトモデル
統計分析
回帰分析、属性分析
データマイニング
セグメンテーション、スコアリング
施策検証
ABテスト
商圏分析
位置情報を活用した分析

データの可視化・統計分析メニュー

可視化ツール
データツリー、ヒストグラム、散布図、バブルチャート、ヒートマップ
分析手法
ユーザー行動観察、KJ法、ペルソナ分析、RFM分析、デジル分析
モデル評価
ROC曲線（AUC）による評価

ビジネスインサイトの提供

膨大なデータを分析し、企業の意思決定を支えるインサイトを導き出すことで、ビジネス戦略に直接貢献する醍醐味があります。

多様な業界での応用

金融、ヘルスケア、マーケティングなど、様々な業界でのプロジェクトに携わり、幅広い知識と経験を得ることができます。

クリエイティブな問題解決

データを用いた新しい課題解決手法を探求する過程で、創造的思考や分析力を高め、専門家としての自信を深めることができます。

この求人は株式会社シー・エス・エスの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。

データサイエンティスト