データサイエンティスト特集求人情報

データサイエンティストは、統計学・機械学習・プログラミングを駆使してデータから価値あるインサイトを抽出し、ビジネスの意思決定を支える専門職です。データドリブン経営の中核を担い、企業の競争優位を生み出すポジションです。

こんなお悩みありませんか?
Do you have any of these concerns?

分析スキルはあるがビジネスへのインパクトを出せない

考える男性

アカデミアからの転身で企業のスピード感についていけるか不安

悩む女性

データ基盤が整っていない企業でどう価値を発揮すればいいか分からない

悩む男性

データサイエンティストならではの魅力

POINT.01

データの力でビジネスの意思決定を変えるインパクト

データサイエンティストは、膨大なデータから隠れたパターンやインサイトを発見し、経営判断やマーケティング戦略に反映させる仕事です。自分の分析が売上向上やコスト削減に直結する手応えは大きく、ビジネスへのインパクトを実感できるポジションです。

POINT.02

統計学・ML・AIの専門性で市場価値が極めて高い

データサイエンティストは、世界的に人材不足が続く最も需要の高い職種の一つです。Python、R、SQL、機械学習、ディープラーニングなどの技術スキルに加え、ビジネス課題への適用力を持つ人材は、業界を問わず高い報酬で迎えられます。

POINT.03

マーケティング・プロダクト・経営企画など多彩なキャリア展開

データサイエンスの知見は、マーケティングアナリティクス、プロダクトマネジメント、経営企画、MLエンジニアリングなど多方向へのキャリア展開を可能にします。データを軸にしたキャリアは選択肢が広く、将来的にCDO(最高データ責任者)への道も拓けます。

データサイエンティストの求人例

転職サービスの流れ

6 STEPS TO A SUCCESSFUL CAREER MOVE

  • STEP.01

    無料転職相談

    「無料転職相談」必須項目を入力の上、ご登録をお願いいたします。また、ご登録は、履歴書や職務経歴書を添付できます。

  • STEP.02

    コンサルタントの面談

    各専門分野に精通した担当コンサルタントがこれまでのご経験やご希望をじっくり伺い、最適なキャリアプランを一緒に考えます。目先の成功だけでなく、中長期的な視点でサポートいたします。また、転職希望者一人に対して、数名のキャリアコンサルタントと面談をしていただくことがございます。面談時間は、約1~1.5時間程度です。

  • STEP.03

    求人紹介

    アージス ジャパンでは企業担当とキャリアコンサルタントを兼任しているため、ダイレクトな求人情報をご紹介可能です。職務内容はもちろんのこと、採用の背景や配属部門の組織構成、通年採用か急募案件なのか、求める人物像の確認、中途採用者が活躍しているか、書面にはないアナログな求人情報をご提供致します。

  • STEP.04

    書類添削/面接対策

    転職希望者の今までの経験や強みを最大限にアピールし、より効果的な応募書類の書き方をアドバイス致します。また、面接が初めての方や面接が不安な方へは、事前に模擬面接を実施しております。

  • STEP.05

    企業への応募/企業との面接

    転職希望者の意思を最終的に確かめた上で、その方の人柄や転職理由、今後の希望、当該求人に活かすことのできる経験をクローズアップして、担当コンサルタントが企業に推薦致します。面接日時の設定、面接に向けての準備(企業情報の収集、予想される面接内容や質問事項)などのアドバイスを致します。

  • STEP.06

    内定/入社

    内定までのサポートはもちろん入社日、条件・待遇の交渉等は担当コンサルタントにお任せ下さい。円満退社のための退職手続きのアドバイスもいたします。転職先への入社後も定期的にフォローいたします。何かお困りのことがございましたら、アージスジャパンへご相談下さい。

求人紹介から面接対策まで
丁寧にサポートいたします。

無料転職サポートを受ける

データサイエンティストに必要なスキル

POINT.01

統計分析と機械学習の実装力

データサイエンティストには、回帰分析、分類、クラスタリング、時系列予測などの統計・機械学習手法を理解し、Python(scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等)で実装する力が不可欠です。モデルの精度改善や特徴量エンジニアリングの実務経験が評価されます。

POINT.02

ビジネス課題をデータ分析に翻訳する力

データサイエンスの真価は、ビジネス課題を適切な分析アプローチに落とし込む力にあります。KPIの設計、分析フレームワークの選定、結果の解釈とアクション提案まで一気通貫でできることが、ビジネスインパクトを生むデータサイエンティストの条件です。

POINT.03

データ基盤とSQLの実務スキル

データサイエンティストは、自らデータを取得・加工・分析できることが前提です。SQLによる大規模データの抽出・集計、データウェアハウス(BigQuery、Redshift等)の操作、ETLパイプラインの理解がなければ、分析以前の段階で手が止まります。

転職成功事例

SUCCESS STORIES