名古屋市（愛知県）、データサイエンティスト/データアナリスト、子育てサポートありの転職・求人情報

必要な経験・能力等 【いずれも必須/通算5年以上】■課題未定義の状態からヒアリングで課題特定・構造化 解くべき問いを自ら設定し推進した経験 ■統計・機械学習モデルの設計実装運用経験 例：「売上が伸びない」「コストが高い」といった漠然とした相談を分析可能な問いに分解した経験、分析の結果、当初の依頼とは異なる課題設定を提案し合意を得た経験など 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■AI・データサイエンス関連の実務経験3年以上■AI・データサイエンス分野の論文を読み、再現実験が行えること ■LLMの事前学習・ファインチューニング、およびRAG技術の実務経験 ■モデル精度や 学習効率の改善に向けた仮説検証を主体的に行えること 【魅力】 ■顧客であるトヨタ自動車様内で、AI活用を強度を上げて推進する部門との案件となるため、様々なリソースをフル活用してAI案件に集中できる環境です。 ■非常にフラットで自由な社風。マネージャー以上の役職者も含め中途比率が高いため、環境に慣れやすく活躍しやすい環境です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■CAN・ダイアグデータ関連の業務経験・知識■その他、データ分析の実務経験 【当社について】■自動車販売台数世界1位■東証プライム上場■連結従業員数38万名以上■近年は約1兆2000億円（2023年度）もの資金を研究開発に投資し、自動運転、電動化など先進技術の開発に注力■住宅、金融、宇宙領域など多角的な経営を展開■WovenCityなどスマートシティ構想にも挑戦■フレックス制度、在宅勤務などライフステージに合わせた働き方が可能■手当、福利厚生も充実（詳細はご面接にて確認ください。） 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】 ■Java、C#、Python、R いずれかの言語を用いたシステム開発経験5年以上ある方 以下のいずれかの経験・知見をお持ちの方 ■統計解析または機械学習モデルの構築・運用経験 ■Python(pandas, scikit-learn等)を用いた分析経験 ■BIツールによる可視化、レポート作成経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■AI（画像認識・データサイエンス・自然言語処理・音声認識）に関する開発経験が3年以上（PyTorch、TensorFlow、Keras） ■Python/C++/C#/Java/JavaScriptのいずれかを用いて適切なコードが書ける方 (5年以上の開発経験)※研究員／ポストドクターの経験を含む 大学時代、AI領域の研究をしていたが、用務ではAIになかなか携わることができない。AI開発に興味があり自己学習などするものの、実務で経験を積むことができない。こんな方は当社のAIエンジニアはおすすめです。開発支援を行っているため、様々な分野にチャレンジ。AI開発の実務経験を必須としていないため、AIに興味関心がある方はぜひご応募ください。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】プログラミングのご経験をお持ちの方 【歓迎】■イメージング(可視光・Lidar・赤外線・電波)■2D(画像解析・認識)■3D(SfM・点群処理・SLAM) ・ディープラーニング(画像処理技術・パラメータチューニング)■3DCAD/BIM/CIM ※修士/博士歓迎、学術誌・カンファレンスでの論文執筆経験尚良し 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■CAN・ダイアグデータ関連の業務経験・知識 ■データ分析/活用の実務経験 【当社について】■自動車販売台数世界1位■東証プライム上場■連結従業員数38万名以上■近年は約1兆2000億円（2023年度）もの資金を研究開発に投資し、自動運転、電動化など先進技術の開発に注力■住宅、金融、宇宙領域など多角的な経営を展開■WovenCityなどスマートシティ構想にも挑戦■フレックス制度、在宅勤務などライフステージに合わせた働き方が可能■手当、福利厚生も充実（詳細はご面接にて確認ください。） 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】 ■Python,SQL等の言語で分析業務のためのデータ抽出・加工経験2年以上 ■データマネジメント全般に関する基礎知識（リスク管理、メタデータ管理等） ■データを用いた課題解決に向けてのPDCAサイクルを回せる方 ■機械学習を用いたモデルのロジックの理解 ■データ成形・機械学習予測モデルの実装の工程の一通りの経験 【キャリア支援】■ご本人の「やりたい/実現したい」ことに対して、その環境を提供するだけでなく、スキルなどの不足している部分をスモールステップで提示し、着実にステップアップしていくキャリアデザインをつくるが特徴です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：