楽天グループ株式会社の根幹事業である楽天市場の膨大なデータを活用したデータプラットフォームの開発・運用を担う職務です。ビジネス成長を加速させるためのデータサイエンス業務全般、革新的なAIソリューションの開発と運用に貢献します。 · ...

楽天グループ株式会社は、日本を拠点に約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいている、革新的なインターネットサービス企業です。 · ビジネス課題を解決するための高度な分析手法 · 機械学習モデル、生成AIモデルの評価/チューニング · ...

Luckily digital company is seeking a data engineer to join their team in Tokyo. As a data engineer, you will be responsible for building and maintaining large-scale batch data pipelines using Spark, Hive, Kafka and other technologies. · Hadoop、Spark、Kafkaアプリケーション開発、運用経験 · Pythonま ...

楽天グループ株式会社は、日本を拠点に約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいている、革新的なインターネットサービス企業です。ECビジネスデータアナリティクス&プラットフォーム課は、楽天市場の膨大なデータを活用したデータプラットフォームの開発・運用を担っています。当セクションは、楽天市場のビジネス成長をデータとAIの力で加速させるため、以下の主要なサービスと機能を提供しています。 · ...

楽天グループ株式会社は、日本を拠点に約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいている、革新的なインターネットサービス企業です。ECビジネスデータアナリティクス&プラットフォーム課は、コマース&マーケティングカンパニー内のビジネスサポート開発部(BSD)に属し、楽天市場の膨大なデータを活用したデータプラットフォームの開発・運用を担っています。... · 収集したデータに対し統計学機械学習生成AIなどの高度な手法を適用し深いインサイトを抽出します。 · ビジネス課題を解決するための機械学習モデルや生成AIを使ったソリューションの実験計画を作成検 ...

Rakuten Grupo es una empresa japonesa con más de 100 millones de clientes alrededor del mundo y más de 10 mil millones en servicios financieros, comunicaciones y medios digitales. · Rakuten Market es el mayor e-commerce del país japonés con más de 5 mil tiendas afiliadas y más · ...

楽天グループ株式会社は、日本を拠点に約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいている、革新的なインターネットサービス企業です。 · ECビジネスデータアナリティクス&プラットフォーム課は、コマース&マーケティングカンパニー内のビジネスサポート開発部(BSD)に属し、楽天グループの根幹事業である楽天市場の膨大なデータを活用したデータプラットフォームの開発・運用を担っています。 · ...

楽天グループ株式会社は、日本を拠点に約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいている、革新的なインターネットサービス企業です。 · ECビジネスデータアナリティクス&プラットフォーム課は、コマース&マーケティングカンパニー内のビジネスサポート開発部(BSD)に属し、楽天グループの根幹事業である楽天市場の膨大なデータを活用したデータプラットフォームの開発・運用を担っています。 · ...

We are seeking skilled software engineers to join our team developing next-gen game console file systems at Sony Interactive Entertainment. · ...

ビジネスサポート開発部(BSD)は、ユーザー、クライアント、楽天の各ビジネス間で発生する様々な業務をシステム面からサポートする重要な役割を担っています。事業側からの要望も増えており、優れた経験と能力を持ったSalesforceチームのリードが求められます。 · ...

楽天グループのビジネスに対して、ビジネスサポート開発部(BSD)は、ユーザー、クライアント、楽天の各ビジネス間で発生する様々な業務をシステム面からサポートする重要な役割を担っています。当部署では、データ、ビジネスサポート/会計、CRMの3つの主要領域にわたり、アプリケーションを開発・運用しています。このプロジェクトで最も挑戦的な点は、その動的で複雑なビジネスワークフローであり、これらの職務には継続的な改善が必要です。 ...

楽天グループは、「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」をミッションとして掲げ、国内外においてEコマースを中核に、トラベル、デジタルコンテンツ、通信などのインターネットサービス、クレジットカードをはじめ、銀行、証券、保険電子マネーのフィンテック(金融)サービス、その他多岐にわたる分野でサービスを提供しています。ビジネスサポート開発部(BSD)はユーザー・クライアント・楽天の各ビジネス間で発生する様々な業務システム面からサポートします。このうち急成長ECサービスのバックオフィス支えをする社内业务システムの企画開発運用チームが募集していま ...

あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 · 年間20を超えるプロジェクトに並行して参画することにより得られる豊富な分析経験値 · ビジネスとデータと理論を結びつけて事業インパクトを創出すること · ...

Dataアナリティクスデータエンジニアリング部 biソリューション課:データアナリスト(aded)のポジションでは、楽天内の多岐にわたるサービスデータを活用し、データマートの構築やBIレポートの開発を担当します。ビジネスユーザーの業務要件や性能要件を理解した上で、適切な設計と開発を行い、BIレポートを提供します。 · ...

楽天グループは日本に約1億人、世界中で10億人の顧客基盤を抱え、Eコマース、決済サービス、金融サービス、モバイル、マーケティングなど70以上のサービスを提供しています。AIサービスの統括部(AISSD)は楽天グループが持つ70以上のサービスのビッグデータとデータサイエンスを活用し楽天グループの各事業および楽天のビジネスパートナーへ事業拡大に貢献するソリューションを推進します。 ...

チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等を活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、業界・企業の生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対して業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 · 業界・企業の経営課題を特定し、経 ...

データ解析・生成AIを活用 · ※リモート・フレックス可能 · ﾁﾒﾂﾀ. · ...

AIDCのミッションを第一線で推進するポジションです。社内外のステークホルダーと協議し、事業拡大に貢献するデータ活用ソリューションを提案します。 · 主な業務内容 · 苹果グループ各事業部門または社外クライアントへのデータ・AI 活用施策の提案・プロジェクト立上げ · 苹果グループ各事業部門または社外クライアントへデータ・AI 活用による事業貢献のレポーティング · 苹果グループ各事業部門または社外クライアントへユーザー属性や購買藍 Web 藍 オフライン上の行動にまつわる Ad hoc 分析の実施 · ...

AI & Dataコンサルティング部(AIDC)では、楽天グループの保有する豊富なデータとAIを始めとした先端技術を活用して、ビジネス上の課題を解決するためのコンサルティング・プロジェクトマネジメント業務をおこなっています。本ポジションでは、特にモバイル事業向けのB2Bビジネスでの業務支援を想定しています。 · クライアントの要件に合わせたユースケースの選定、また最適なAI Solutionの提案 · 各クライアントに合わせた業務要件定義 · データサイエンティスト、データエンジニアチームへの要件の説明並びに進捗管理 · プロジェクトの立ち上げ・計画 · ...

楽天グループ(株)に属し、楽天モバイル業務を受託となります。本事業部では革新的な技術と先進性でキャリア事業に参入し、魅力的なサービス提供に向けて挑戦を続けています。 · ...

市場系データサイエンティストのポジションです。業務課題の解決、モデル作成、評価、システム実装まで行っています。《プロジェクト例》トレーディング部署へのヘッジ戦略、セールス部署への顧客動向分析などがあります。 · PythonまたはRを用いたデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験が1年以上 · 金融業界に関係するデータ分析の経験を備えること · 英語力(TOEICスコア730点以上) · ...