職種
データサイエンティスト年収
1,000万円 〜 1,500万円利用技術
- Python
- BigQuery
- Snowflake
- pandas
- TensorFlow
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-05-11最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Claude, Gemini, Claude Code
仕事内容
■なぜ今、primeNumberのデータサイエンティストなのか
精緻な分析レポートを納品したのに、結局ビジネスでは使われずに終わった――そんな経験はありませんか。
私たちは「可視化・集計」で終わりません。その先にある現場への実装、予測・最適化・異常検知、さらにはLLMを活用した意思決定支援まで、データをビジネス成果へとつなげることにこだわっています。
製造・小
開発環境
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: TROCCO / dbt
BIツール: Tableau / Looker Studio / Power BI / QuickSight
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他:
求人の特徴
利用技術
- Python
- BigQuery
- Snowflake
- pandas
- TensorFlow
- Tableau
- QuickSight
- Databricks
- dbt
- OpenAI
- Vertex AI
- GitHub
- Slack
- Confluence
- Backlog
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 法人顧客向けサービスの開発
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- モバイル
- アプリケーション開発
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 新規事業・新サービス
- 開発の効率化・最適化
- 研究開発
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計