機械学習/AI/データ基盤エンジニア, コンサルティングファームの転職・求人情報
- テレワーク/リモートワーク(制度あり)
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- 年収
- 470万円~700万円
- 勤務地
- 東京都 渋谷区
- 職種
- その他(ITコンサルタント)、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
【業務内容】■業界・業種問わず、多くのクライアントの多様なデータに触れる機会があります。同社はTableauの実装支援を得意領域とし成長を加速させてきましたが、今後は今以上にデータ分析の領域を伸ばすべ…
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- 年収
- 400万円~600万円
- 勤務地
- 東京都 渋谷区
- 職種
- その他(ITコンサルタント)、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
【業務内容】■データ可視化(ダッシュボード構築)やデータ加工・分析・基盤構築といったソリューション、さらにはコンサルテーションを通して本質的なデータ活用施策や改善の提案等も行います。■BIツールやロー…
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- 年収
- 540万円~1200万円
- 勤務地
- 東京都 港区
- 職種
- 機械学習/AI/データ基盤エンジニア
《業務内容》主に、以下の業務をお任せします。■AI(人工知能)、機械学習技術をもちいたプロジェクト業務■クライアント企業のビジネスを支援するプロジェクトにおけるAI関連技術をもちいた解析業務、エンジニ…
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- 年収
- ※年齢、経験、能力を考慮のうえ、…
- 勤務地
- 東京都、他
- 職種
- データサイエンティスト・アナリスト、リサーチ/市場調査/データ分析、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
<主な業務>■データ分析基盤構築■データ活用施策の提案■データの可視化やデータ分析支援<具体的な仕事内容>データ分析基盤構築業務全般をお任せします。大手通信会社やゲーム会社、コンサルティング会社等、様…
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- 年収
- 1000万円~1150万円
- 勤務地
- 東京都 渋谷区
- 職種
- データサイエンティスト・アナリスト、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
【業務内容】全社DXを推進するためのシステム構築を専門とします。事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画についてコンサルティングメンバーと相談しながら必要なデータ連携機能やデータマネジメント環境をバラン…
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- 年収
- 450万円~800万円
- 勤務地
- 東京都 渋谷区
- 職種
- データサイエンティスト・アナリスト、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
【業務内容】全社DXを推進するためのシステム構築を専門とします。事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画についてコンサルティングメンバーと相談しながら必要なデータ連携機能やデータマネジメント環境をバラン…
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- 年収
- 450万円~1200万円
- 勤務地
- 東京都 目黒区
- 職種
- プログラマ・システムエンジニア(オープン・WEB)、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
【業務内容】■最新技術を駆使したソフトウェア開発からシステムの運用・保守に至るまでの工程を担当する、エンジニアリング業務に従事していただきます。■クライアントの要望を把握し、技術的な解決策を提案しなが…
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- 年収
- 500万円~1500万円
- 勤務地
- 大阪府 大阪市北区
- 職種
- データサイエンティスト・アナリスト、IT戦略・IT企画コンサルタント、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
AIエンジニアは、エンタープライズのお客様向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経…
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- 年収
- 500万円~1500万円
- 勤務地
- 大阪府 大阪市北区
- 職種
- データサイエンティスト・アナリスト、IT戦略・IT企画コンサルタント、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
AIアーキテクトは、AI(人工知能)を武器に、お客様のビジネス変革や成長をデザインし、その実現を担います。カスタムのモデルやパブリックのAI APIなど、世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最…
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- 年収
- 518万円~810万円
- 勤務地
- 東京都 渋谷区
- 職種
- 機械学習/AI/データ基盤エンジニア
【業務内容】■企業への伴走型の支援でデータ利活用をコンサルティングしています。その中でも分析基盤構築のご要望が特に多く、事業を拡大していくため、クライアントに対するデータ分析基盤構築を中心にご担当いた…
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- 年収
- 500万円~1000万円
- 勤務地
- 大阪府、他
- 職種
- データベースエンジニア、データサイエンティスト・アナリスト、IT戦略・IT企画コンサルタント、機械学習/AI/データ基盤エンジニア
【業務内容】あらゆるデータ活用の課題を解決するコンサルタント集団として、データ活用のサイクル(データ生成~蓄積~活用)をまわし、分析基盤構築の豊富な実績に裏打ちされた”実現性のある”データ利活用の戦略…
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