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データサイエンティストの求人269件

データサイエンティスト

500〜900万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は全国のデータサイエンティストの求人の中央値(675万円)より175万円低い

勤務地
フルリモート(国内)
休日
記載なし
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

顧客の研究開発課題を構造化し、データサイエンスを用いた解決策の設計からモデル構築、成果物のデリバリーまでをリードするポジションです。研究開発をAI・インフォマティクスで加速するソリューションの開発や提案も担います。業務には担当プロジェクトの推進、新規技術の導入と標準プロセス整備、新規ソリューション企画の提案や実行が含まれます。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

この求人に応募

給与500〜900万円/年

募集元で応募するMI-6株式会社の採用ページへ
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応募は募集元の採用ページで受け付けています。当サイトに応募フォームはありません。

応募資格

必須

  • データ解析の実務経験
  • 機械学習または統計モデリングの経験
  • 顧客課題を構造化し、技術的ソリューションに落とし込む力
  • スライド作成・文章化を通じて技術内容をわかりやすく伝える力
  • プロジェクト単位でのタスク管理・進行経験

歓迎

  • MI 領域に関連する技術知識
  • 材料・化学・製造プロセスに関する基礎理解
  • データ基盤や可視化ツールの利用経験
  • Python による再現性の高い分析環境構築
  • 顧客への技術説明、レポート作成、提案経験

求める人物像

  • 顧客の研究開発課題に真摯に向き合い、成果に責任を持てる方
  • 技術的な正しさと、課題解決としての筋の良さを両立できる方
  • 解析結果を研究者が実際に活かせる形に翻訳できる方
  • 物事を構造化し、関係性を整理する習慣がある方
  • チームでナレッジを共有し、再現性と品質を高めることに興味がある方

使用ツール

AIインフォマティクスデータサイエンスロボティクスLab Automation

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
正社員あり(6ヶ月)
役職
データサイエンティストチームのリーダー候補
給与
500〜900万円/年
給与の詳細
500~900万円※上記金額には30時間分のみなし残業代を含む
勤務地
フルリモート(国内)
働き方
<原則フルリモート勤務>※月数回オフサイトミーティングの実施可能性あり
勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム11:00~16:00)1日の標準労働時間:8時間
福利厚生
・ストックオプション制度あり
社会保険
・社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
選考の流れ
書類選考→面接複数回(2,3回程度)→リファレンスチェック・バックグラウンドチェック→最終面接
掲載日
2026/06/30 22:48(109日前)
最終確認
2026/10/16 14:29(1日前)

仕事内容

募集内容

  • 研究開発をAI・インフォマティクスで加速するためのソリューションの開発や提案をしながら、プロジェクトリードを担っていただきます。

ポジションについて

  • MI-6 の全事業を技術的に支えるデータサイエンティストチームのリーダー候補のポジションです。顧客の研究開発課題に対して成果をハンズオンで(協業しながら直に)届けるプロフェッショナルサービスの価値を技術的側面から高めていく役割です。
  • 本ポジションでは、顧客の課題を適切に構造化した上でデータサイエンスを用いた最適な解決策を設計し、実際にモデルを構築して成果物をデリバリーする、という一連のプロジェクトをリードしていただきます。
  • 顧客の研究開発をAI・インフォマティクスで加速するためのソリューションの開発や提案をしながら、プロジェクトリードを担っていただきます。
  • 発想力を活かしながら、様々な技術を組み合わせ、価値創造を行います。

ポジションの魅力

  • 材料開発・化学プロセス・実験計測など、フィジカルな研究開発への知識領域と触れ合えます。さらに、MI-6 にはソフトウェアエンジニア、Lab Automationエンジニア、機械学習リサーチャーなど多領域の専門家がいるため、「研究開発サイクル」全体をカバーした統合的なソリューションの設計に取り組むことができます。

業務内容

  • 顧客の研究開発課題の構造化
  • 担当プロジェクトの推進
  • 新規技術の導入と標準プロセス整備
  • 新規ソリューション企画の提案や実行

この求人は、MI-6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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