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企業情報募集情報

27年就職：本採用

データサイエンティスト

※27卒積極採用中！※【データサイエンティスト職／Python・統計知識が活きる！】47名の精鋭チームで、本田技研・読売新聞・東京ガスのDXを動かす！データから本質を見極める力を武器に、多様な業界の事業課題を解決に導く

東京都

▼ 募集条件 ▼ スケジュール ▼ 実施概要

募集職種: データサイエンティスト

対象資格: 2027年修了見込みの方学部, 修士, 博士

対象専攻: 工学 / 機械工学・電気電子工学・土木工学・建築学・材料工学・プロセス・化学工学・総合工学総合理工 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・計算科学情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア数物系科学 / 数学・天文学・物理学・地球惑星科学・プラズマ科学化学 / 基礎化学・複合化学・材料化学総合生物 / 神経科学・実験動物学・腫瘍学・ゲノム科学・生物資源保全学生物学 / 生物科学・人類学農学 / 基礎生物学・生産環境農学・農芸化学・森林圏科学・水圏応用科学・社会経済農学・農業工学・動物生命科学・境界農学医歯薬学 / 薬学・基礎医学・境界医学・社会医学・内科系臨床医学・外科系臨床医学・歯学・看護学複合領域 / デザイン学・生活科学・科学教育・教育工学・科学社会学・科学技術史・文化財科学・博物館学・地理学・社会・安全システム科学・人間医工学・健康・スポーツ科学・子ども学・生体分子科学・脳科学環境学 / 環境解析学・環境保全学・環境創成学社会科学 / 法学・政治学・経済学・経営学・社会学・心理学・教育学総合人文社会 / 地域研究・ジェンダー・観光学人文学 / 哲学・芸術学・文学・言語学・史学・人文地理学・文化人類学

勤務予定地: 東京都

面接予定地: 東京都
備考: 最終面接のみ東京都（オフィス）にて実施

選考フロー・応募後の流れ: １）当募集への応募 / スカウト承諾をお願いいたします２）メッセージにてその後のご案内をお送りいたします。・通常選考フロー　書類選考→カジュアル面談→一次面談→二次面談→最終面接→オファー面談

応募受付期間: 2026年5月21日(木) ~ 2026年12月30日(水)

仕事内容: 研究で培ったデータ分析スキルを、実社会の課題解決に活かしてみませんか？私たちが求めているのは、プログラミングの完璧さではなく、データから価値を見抜く力や多角的な視点。研究で培った探究心を武器に、社会課題を解決するフィールドで共に挑戦することができます。 GRIのデータサイエンティストは、各業界のエンタープライズ企業を中心にしたデータドリブンな事業開発の企画から伴走・運用支援までの幅広い領域にチャレンジしています。具体的には、・読売新聞様：読売グループのシナジー創出のためのデータ統合基盤と言語モデルを利用した新しい広告ソリューションの立案・開発・本田技研様：コネクテッド・カーの価値を全世界に安心／安全に提供するためのMLOps開発・アミューズ様：ファンの熱狂を可視化するためのDX基盤の構築・東京ガス様：高度デジタル人材育成のための組織づくりのベストプラクティスの立案・推進サポートなど多岐にわたります。 ━━━━━━━━━━━━━ 具体的な仕事内容 ━━━━━━━━━━━━━ データ活用サイクルを一貫して、要件定義・データの収集/加工・分析・施策の実行/評価まで担当します。（業務例）・要件定義/初期分析：データ活用を進めるために課題や目標を整理し、プロジェクトの道筋を立てる・データ収集：必要なデータを取得したり、複数のデータソースを一つにまとめるための準備・データ加工：欠損値や誤りの確認・修正や、データを分析しやすい形に変換・データ活用：データ分析やダッシュボードを作成し、クライアントが自身で分析や活用ができるようにトレーニングや仕組みの構築・施策実行/評価：施策の検討や必要な数値指標の設定、改善案の提案 ━━━━━━━━━━━━━ GRIの特徴 ━━━━━━━━━━━━━ 弊社がクライアントに選ばれる理由の一つは、すべての工程をワンストップで実現できるチームであることです。戦略策定のみ、AIモデルのみ、運用支援のみ、という事業の一部を切り取ったソリューションではクライアント側での統合が必要になり、膨大なコミュニケーションコストが発生します。その点、弊社では事業部を区切らずワンチームで取り組むため、有機的な事業開発が可能です。また、人数的には50名弱の小さな会社ですが、マルチロールな各メンバーが、外部の信頼できるパートナー企業とコンソーシアムを主導することで、エンタープライズ企業の巨大な統合デジタル基盤の開発・運用をご依頼いただいています。 ━━━━━━━━━━━━━ 入社後の仕事内容のイメージ ━━━━━━━━━━━━━ 弊社のデータサイエンス領域における先輩たちが、顧客ニーズを満たしつつ、あなたのキャリアにとって最適と思えるカスタム提案をつくり、圧倒的に成長できる環境を提供します。提案の中には「誰」と「何」を「いつまで」に「どんな方法」で進めるかという項目が含まれており、それをどう組み合わせるかが重要です。入社後の社内研修（2~3ヶ月）では、データサイエンスの専門知識を身に着けていただきつつ、あなたが他の人より少し得意なこと、熱中していること、5年後のなりたい自分、なども対話を通してメンバーと共有していきます。例えば、・論理的思考力に優れている人　→　データエンジニアリングが得意な人と組み、クライアントのデータ基盤構築の提案をつくる・コミュニケーション能力が高い人　→　組織構築が得意な人と組み、クライアント組織のDX内製化を支援する提案をつくる研修後は、上記の提案をもって3〜6ヶ月ほど特定業界でOJTによる実践的な知識を身に着けていただきます。具体的には、先輩社員とチームで以下のような業務をクライアントの課題・要望に合わせてカスタムで行っていきます。・デジタル変革のための投資計画の立案・基盤アーキテクチャの検討・基盤構築・機能開発（AI/可視化ダッシュボード/自動化など）・導入支援・運用支援データ分析やAI領域の課題に対して、事前に的確な要求ができるクライアントはいません。要求できるならば分析は必要ないので、そのタスクは弊社の領域ではなくなるからです。曖昧で時々刻々と変わる課題感に対し、どんな仮説を立て、優先度を決め、自律的に課題解決できるかがビジネスの場では求められます。身近な先輩たちの動き方も参考にしながら、自分だからこそできるオリジナルなソリューションを追求していきましょう。

求める人物像: データ分析や機械学習プログラミングに関心や素養のある方を歓迎します。プログラミングなどのハードスキルよりも、データから本質的な価値を導く力や法則を見抜く力、多角的な視点を持つ力を重要視したポテンシャル採用になります。 ■マインド・自分の成長にこだわり、業界や職種といった壁にとらわれたくない人・データの裏側にある法則や本質を見極めることに夢中になれる人・他の人との対話を通して物事を多面的に捉え、自分の価値観をアップデートできる人

待遇: 交通費支給
備考: 対面での面接の際は、当社規定に基づき支給いたします。

求める経験、スキル、資格など: ■必須スキル・経験・平均や標準偏差、正規分布などの大学初等レベルの統計知識・実験や研究結果の発表経験 ■歓迎スキル・経験・PythonやRといったプログラミング言語を利用した経験・AIや時系列解析などのモデリングに関する知識・データベースやAPI構築などのバックエンドに関する知識・ReactやVueなどのフロントエンドに関する知識・Githubやチケット管理ツールを利用したチーム開発の経験・ハッカソンや著名な国際学会などへの参加経験