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データサイエンティスト(テーブルデータ活用)

株式会社DATAFLUCTdatafluct.comAI・データ未上場

株式会社DATAFLUCTについて

非構造化データをノーコードで構造化・活用するAIプラットフォーム「Airlake」を中心に、業界別の分析・予測AIモデルや、自社業務を学習してタスクを自律実行するAIエージェントを企業向けに提供する。オーダーメイドの予測・最適化AIの開発も手がける。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

エンタープライズ企業へのAI予測サービス導入プロジェクトで、顧客ヒアリングから需要予測などのモデル構築、BI設計・可視化までを担う。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「原則リモート(勤務地の指定なし)」と明記。福利厚生にもフルリモート制とあり、業務上の理由による出勤や出張はあるが頻度の定めはない。AI予測サービス「Perswell」を軸に、在庫最適化や売上予測などの分析、AIモデル構築、報告書作成、BIでの可視化を担う。

企業名株式会社DATAFLUCT(企業サイト)
上場区分未上場
業種AI・データ
職種
カテゴリ
エンジニア
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収非公開
経験レベルプロ
応募条件データサイエンス実務、大規模データの前処理、AI・機械学習・統計の実装経験、Python・SQL等、社内外との調整力
雇用形態正社員
掲載日2026-10-13(本日)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

HERP Careers/2026-10-12 取得

データサイエンティスト(テーブルデータ活用)

募集概要

国内のエンタープライズ企業に対し、AI予測サービス「Perswell」を中心としたAIソリューション導入プロジェクトにおけるデータサイエンス業務を行っていただきます。

業務内容

  • データ分析・AIモデル構築
  • 顧客ヒアリング
  • 分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証
  • データ収集/加工
  • 基礎分析
  • AIモデル構築・検証
  • 報告書作成
  • ソリューション実装
  • AIモデルのスクリプト構築
  • BI設計・可視化

プロジェクト例

  • 卸企業における在庫最適化・配送最適化
  • 食品製造業における受注量予測
  • 小売業における売上予測

主な開発環境

  • 言語:Python・SQLなど
  • 基盤:AWS または GCP

必須スキル

  • データサイエンス技術活用の知識と実務経験
  • 大規模データの集計・加工・前処理に関する知識と実装経験
  • AI・機械学習・統計学に関する知識と実装経験
  • 上記実装に要するプログラミング言語のスキル(Python・SQL・Rなど)
  • 社内外とのコミュニケーションスキル

歓迎スキル

  • エンタープライズ企業のプロジェクトに関わった経験
  • 製造業・卸売業・小売業・物流業のドメイン知識
  • データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験

求める人物像

  • DATAFLUCTのミッション/ビジョンに共感できる方
  • カルチャーコード「FACE(フェイス)」を体現できる方

https://www.wantedly.com/companies/datafluct/post_articles/239094

応募概要

給与

正社員:想定年収 800万円〜1200万円 年俸制、年俸の12分の1を毎月支給

業務委託:応相談 ※スキル・経験・能力に応じて決定いたします

勤務地

  • 原則リモート(勤務地の指定なし)

※リモート勤務の場合も業務上の理由での出勤/出張あり ※勤務地変更範囲:会社の定める就業場所

雇用形態

正社員/業務委託(月40時間以上)

勤務体系

フルフレックス(コアタイムなし) 完全週休2日制 夏季・年末年始休暇、慶弔休暇、産休・育休 など

試用期間

正社員のみ:入社後3ヶ月(本採用と同条件)

福利厚生

Work style

  • フルリモート制
  • フルフレックス制
  • 複業可能
  • Sick Leave(有給私傷病休暇)
  • PC支給
  • 交通費全額支給
  • 健康診断
  • 予防接種等のサポート

Office/Facility

  • シェアオフィス出勤可能

Communication

  • 社内交流会(オンライン/オフライン)
  • All Hands MTG(全社集会)

Learning

  • 書籍の購入補助
  • セミナーの受講補助

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

テーブルデータでの機械学習や統計モデリングの実務経験があり、需要予測などで顧客の業務を変えたい方に向きます。卸や食品製造、小売などの案件が多く、業界知識があれば生かせます。ヒアリングからBIでの可視化まで一通り担える方に合います。

NoTrain編集部2026-10-13 に読んで書きました

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中央値 1,000万
400万1,600万750万1,200万

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