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    SONY発ユーザー140万人ヘルスケアアプリ「harmo」データサイエンティスト

    harmo株式会社

    • 雇用形態

      正社員

    • 勤務場所

      相談の上決定する

    • 稼働時間

      09:00 ~ 17:30

    • 給与・報酬

      年収 600万〜1,000万

    • 技術スタック

      Python

    • 職種

      データサイエンティスト

    ## お任せすること 電子お薬手帳「harmo」はおくすりの調剤データを基にした **ヘルスケアプラットフォーム**です。 現在、登録者数40万人の電…

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    スマートシティ×データサイエンス事業のリードデータサイエンティストの募集！

    株式会社DATAFLUCT

    • 雇用形態

      業務委託

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      40時間 ~ 80時間（週10 ~ 20時間）

    • 給与・報酬

      時給 8,000円〜12,000円

    • 技術スタック

      -

    • 職種

      データサイエンティスト

    専門的な知識やソフトウェアなしでエリアに関するビッグデータを分析でき、データに基づく「持続可能なまちづくり」を可能にするプラットフォーム『TOWNEAR(タウ…

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    予測モデルで社会問題を解決へ導くデータサイエンティスト募集！／リモートOK

    フルカイテン株式会社

    • 雇用形態

      業務委託

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      140時間 ~ 180時間（週35 ~ 45時間）

    • 給与・報酬

      時給 4,400円〜6,400円

    • 技術スタック

      -

    • 職種

      データサイエンティスト

    **【概要】** AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、データサイエンス領域の開発 **【詳細】** ・データ集計基盤構築…

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    大量廃棄問題を解決！AI×SaaS企業データサイエンティスト

    フルカイテン株式会社

    - 各種指標の開発と管理 - 機械学習による予測モデルの構築 ## データサイエンティストの担当範囲 - 統計的指標、予測モデルの構築 ## …

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    ゲノム分野・ヘルスケア分野の革新を目指すバイオサイエンティストを募集します

    株式会社Zene

    • 雇用形態

      業務委託

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      84時間 ~ 168時間（週21 ~ 42時間）

    • 給与・報酬

      時給 3,000円〜6,000円

    • 技術スタック

      -

    • 職種

      データサイエンティスト

    ## 開発環境 Linux

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    【フルリモートワーク】機械学習エンジニア/ゆくゆくはデータを使った事業開発も

    SO Technologies株式会社

    弊社が展開するサービスの成長に対してデータ分析・仕組み化の観点から携わって頂きます。 具体的には、 - サービスの現状分析および課題分析 - サービスに…

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    ヘルスケアデータ×健康課題解決_自社サービス・AI/データサイエンス/外資金融

    Hatch Insight株式会社

    • 雇用形態

      正社員

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      09:00 ~ 17:00

    • 給与・報酬

      年収 800万〜1,700万

    • 技術スタック

      -

    • 職種

      データサイエンティスト

    ■職務内容 ・新規事業創出 　データサイエンスを主軸にしたAflacの新規事業の立ち上げに貢献するü社内外の様々なデータを活用し、データを深く分析すること…

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    日本発・グローバルサービスの成長を加速するデータサイエンティストを募集！

    株式会社Lang-8

    • 雇用形態

      正社員（業務委託からスタートもOK）

    • 勤務場所

      相談の上決定する

    • 稼働時間

      40時間 ~ 180時間（週10 ~ 45時間）

    • 給与・報酬

      時給 4,000円〜6,000円

    • 技術スタック

      -

    • 職種

      データサイエンティスト

    【募集背景】 サービスのユーザの増加やマネタイズの向上に伴い、さらなる機能開発や整備が必要な状況になりました。一緒にプロダクトを作っていただける方を募集して…

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    【データサイエンティスト】大規模データ活用で産業構造改革を／GAFAM出身者多数

    株式会社フライウィール

    ## システム構築・運用 - パートナーが保有するデータの分析 - プロダクトのコアになるモデル・アルゴリズムの開発と改良 - 分析のための環境構築とデ…

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求人・案件一覧

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エンジニア/デザイナーの副業案件・求人 相場

平均時給

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中央値時給

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最高時給

15,000.0円

週間平均稼働日数

週3.1日

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複業転職/フリーランス求人・案件の週間平均稼働日数は、3.1 日（100h）です。

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注目の求人・案件

データサイエンティストとは

データサイエンティストは、統計解析やアルゴリズムの実装など、幅広いデータを元に事業やプロダクトの改善に役立てるデータ分析・活用の専門家です。

その業務は大まかに、分析中心のアドホック分析型と、アルゴリズムの実装までおこなうアルゴリズム実装型の2つに分けることができます。

アドホック分析型はマーケターやコンサルタントに多く、アルゴリズム実装型はエンジニアリング知識に優れたエンジニアに多い傾向があります。

出典：データサイエンティストは「アルゴリズム実装系」と「アドホック分析系」とに分けた方が良いかも

データサイエンティスト案件・求人の平均単価・稼働時間

Offersでの単価・稼働時間の傾向をご紹介します。

2021年4月現在、Offersで募集しているデータサイエンティスト案件の単価については下記のようになっています。

  • 最高時給：10000円
  • 時給上限の平均：10000円
  • 時給下限の平均：5000円
  • 最低時給：5000円

案件の報酬金額については、Offersの他案件と比べると時給上限が高めであり、時給の下限は高めとなっています。

業務委託の場合の稼働時間については次のようになっています。

  • 上限稼働時間の平均：160時間
  • 下限稼働時間の平均：20時間
  • 最小稼働時間：10時間

他言語と比べると、案件数は少なめです。また、案件の稼働時間については上限の稼働時間は長めであり、稼働時間の下限は短めとなっています。

データサイエンティスト案件・求人の平日夜・週末稼働案件

Offersでの案件の傾向

2021年4月現在、Offersで募集しているデータサイエンティスト案件の平日夜稼働がOKな案件は全体の80%、週末稼働がOKな案件は全体の100%になっています。

全体平均（平日夜稼働可：26％、週末稼働可：25%）と比べると、平日夜稼働が可能な案件数は多めであり、週末稼働が可能な案件数は多めです。

また在宅（フルリモート）が可能な案件は100％あり、全体平均（58％）と比べると多めの傾向があります。

データサイエンティストの週1・週2・週3の稼働の案件・求人

Offersでの案件の傾向

Offersで募集中のデータサイエンティストの週1案件は全体の100％、週2の案件は全体の0％、週3の案件は全体の0％になっています。

全体平均は週1案件で19％、週2案件で33％、週3案件8％なので、短時間稼働案件については多めの傾向にあることがわかります。

データサイエンティストの週1案件の例

Offersのデータサイエンティストの週1案件には次のような案件があります。

  • データサイエンティスト案件・求人
    • プロダクト：新規金融サービス開発
    • 稼働時間/月：10
    • 雇用形態：正社員（業務委託からスタートOK）
    • 技術スタック：Adobe Illustrator,UI,R,Java,Adobe Photoshop,UX,Python
    • 備考：平日夜稼働OK。土日稼働OK。

データサイエンティストの案件・求人の業務内容

データサイエンティストの業務範囲は、データの整備から分析・アルゴリズムの作成までデータにまつわる広範囲に渡ります。

  • ETL（さまざまデータベースやシステムからデータを抽出し、扱いやすいフォーマットに変換して、DWHに書き出す一連のプロセスのこと）
  • 事業やプロダクトの特徴を把握
  • ビジネス課題のヒアリング
  • 生データからデータの傾向を把握
  • 分析/解決策に落とし込む

データサイエンティストの案件・求人で求められるスキル

幅広い知見や経験が求められるデータサイエンティストは、以下のようなスキルやアプローチが求められます。

下記のようなスキルの他に、データサイエンティスト協会が定めるデータサイエンティストのスキルチェックシートも参考にしてみてください。

  • ドメイン知識：より良い分析をするため、事業・業界についての背景知識が必要
  • 部門間の連携：実装のため、インフラエンジニアやアプリケーションエンジニアとの連携が必要
  • データ整理：ETLを適切に実行するため、データ処理の基礎的な知識が必要
  • 統計・数学：分析をするため、数理統計あるいはモデリングの知識が必要
  • Pythonを使った実装力：モデル実装だとPythonが主流のため、pypyやnumpyなどのPythonの関連フレームワークの習熟が必要
  • 機械学習：機械学習のアルゴリズムが成果物になることもあるため、機械学習についての知識も必要

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