WORK

仕事を知る

TDSEでどんな仕事ができるか、知ってください。

BUSINESS

ビジネスモデル

データ分析コンサルティング

顧客のデータを活用し、ビジネス課題の解決策を提供するコンサルティングサービス。

AI・機械学習ソリューション

機械学習・深層学習モデルの開発・実装から、本番運用のMLOps基盤構築まで一貫対応。

SaaSプロダクト

蓄積した知見をプロダクト化し、繰り返し価値を届けるサブスクリプション型サービス。

ROLES

職種紹介

データサイエンティスト

アナリティクスコンサルタント

顧客の課題をデータで解明し、ビジネスインサイトを提供するコンサルタント。大量の複雑なデータを管理・解析・解釈し、経営判断を支援します。

Python / R統計解析BI ツールSQL

エキスパート(研究開発)

最先端の機械学習・深層学習技術を研究・開発し、高度な分析モデルを構築するポジション。アカデミックな知見を実ビジネスに適用します。

機械学習深層学習論文実装Python

エンジニア

データエンジニア

データパイプラインやデータ基盤の設計・構築・運用を担当。安定したデータ収集・加工・配信の仕組みを作ります。

SQLBigQueryAirflowSpark

アプリケーションエンジニア

AIモデルをプロダクトに組み込み、実際に動くアプリケーションとして提供するエンジニア。フロント〜バックエンドまで幅広く担当します。

PythonReactAPI設計クラウド

MLOpsエンジニア

機械学習モデルの本番運用を支える基盤(MLOps)の構築・改善を担当。モデルの再学習・モニタリング・デプロイを自動化します。

KubernetesCI/CDMLflowDocker

プロジェクトマネージャー

データサイエンス・AIプロジェクト全体をリードするPM。顧客折衝から要件定義、チームマネジメントまで幅広く担います。

プロジェクト管理ステークホルダー管理アジャイル

営業・その他

AIコンサルティング営業

AI・データ活用の課題を持つ企業に対し、TDSEのソリューションを提案する営業職。技術的な素養を活かし、顧客の信頼を獲得します。

法人営業IT提案ソリューション営業

SaaS営業

TDSEが提供するSaaSプロダクトの営業を担当。継続的な顧客との関係構築・アップセルを行います。

SaaSカスタマーサクセス法人営業

人財強化チーム

採用・育成・組織づくりを担う人事ポジション。TDSEの成長を「人」という観点から支えます。

採用組織開発研修設計

A DAY IN THE LIFE

1日のスケジュール

フレックスタイム制のため、あくまで一例です。自分のリズムで働けます。

CASE 01

データサイエンティスト(田中さんの場合)

  1. 業務開始

    Slack・メール確認。今日のタスクを整理する。

  2. データ処理・分析

    クライアント向けの分析モデル構築。Pythonでデータを加工・可視化。

  3. ランチ

    チームメンバーと最新論文や業界トレンドの話に花が咲くことも。

  4. クライアントMTG

    分析結果の共有。「この数字が意味すること」を言語化して伝える。

  5. 提案資料作成

    MTGのフィードバックをもとに、次回提案に向けた資料作成。

  6. 退勤

    翌日のタスクを簡単に整理してから上がることが多い。

CASE 02

データエンジニア(佐藤さんの場合)

  1. 業務開始

    Slack確認とGitHubのPR・Issueチェック。今日の実装タスクを確認。

  2. コードレビュー

    チームメンバーのPRをレビュー。技術的な議論もここで行う。

  3. ランチ

    リモート日はひとりでゆっくり。出社日はチームでランチに行くことも。

  4. 実装作業

    データパイプラインの設計・構築。BigQueryやAirflowを使って処理を組む。

  5. チームMTG

    スプリントの進捗共有。ブロッカーがあればここで解消する。

  6. 退勤

    実装の区切りがついたら上がる。フレックスなので前後は自由。

あなたに合ったポジションを探してください。

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