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データサイエンティストの年収ガイド

雇用形態別の平均給与

  • すべての雇用形態

    平均年収 841 万円

  • 正社員・契約社員

    平均年収 845 万円

  • 派遣・紹介予定派遣

    平均時給 -- 円

※平均給与の集計について：本データはクリジョブに掲載された求人情報をもとに算出した、給与情報の中央値です。

※給与情報が「―」の場合：集計対象となる求人件数が少なく、数値の信頼性を担保できないため、給与情報は「―」で表示しています。

国税庁が発表している令和6年分民間給与実態統計調査結果（令和7年9月発表）によると給与所得者の平均年収は478万円です。

データサイエンティストの平均年収は841万円で、給与所得者平均を上回っています。
データサイエンティストは、データの収集・分析を通じて事業課題の解決や意思決定を支援する職種です。
統計学や機械学習の知識に加え、PythonやSQLなどの実装スキル、ビジネス理解力が求められます。
担当領域やプロジェクト規模、専門分野によって年収に幅が出やすい点が特徴です。
特に、機械学習モデルの設計・実装を主導できる人材や、経営レベルの意思決定に関与するポジションは、比較的高い年収水準となる傾向があります。

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  • ヘルス・アンド・ウェルネス・バイオプロジェクト　エンジニア リサーチャー

    株式会社Preferred Networks

    正社員 東京都

    No.JN00517052

    職種
    オープン・Web・パッケージソフトシステムエンジニア
    業務
    内容
    【Health ＆ Wellnessのミッション】 PFNのHealth ＆ Wellness（H＆W）チームは、LLM（大規模言語モデル）などの生成AI基盤モデルや最先端のAI技術を駆使して、創薬、医療といったヘルスケア産業や、保険、食品、介護といったウェルネス産業における革新的なソリューションを創出し提供することをミッションとしています。 ヘルスケア産業・ウェルネス産業は、創薬・生命科学研究のように最先端の計算機科学が求められる領域から、フィジカルAIによる医療・研究現場の変革、ヘルスケアデータを活用した医療のパーソナライズや健康管理の高度化、LLMやAIエージェントを活用した業務改革まで、AIによるイノベーションが非常に期待されている産業領域です。 PFNは、長年のAI事業を通じて培われた深層学習・国産マルチモーダル基盤モデル・フィジカルAIなどの自社技術を最大限活用することで、ヘルスケア産業・ウェルネス産業の課題解決に貢献できる国内でも稀有な存在です。 Health ＆ Wellness担当のエンジニアとして、産業全体やクライアントの課題を深く理解し、世界にインパクトを与える最先端の研究開発を担っていただけるコアメンバーを募集します。 【職務内容】 クライアントが抱える本質的な課題を解決するため、ビジネス開発メンバーや他のエンジニア／リサーチャーと密に連携しながら、以下の業務を遂行していただきます。 ・顧客へのヒアリングを通じた課題の深掘りと要件定義 ・論文調査やデータ解析を通じた技術的な実現可能性の評価 ・クイックなプロトタイプ開発と、顧客へのデモンストレーション ・機械学習モデルやAIエージェントの実装、学習、評価、改善 ・顧客への進捗報告や成果をまとめたプレゼンテーション・報告書の作成 ・プロダクト開発を見据えたシステム開発メンバーとの連携 ご経験やスキルに応じて、以下のような専門性の高いプロジェクトに参画いただきます。特に製薬企業、医療・ヘルスケア関連企業、ライフサイエンス関連研究機関との案件を想定していますが、それ以外の顧客案件にもアサインされる可能性があります。 ▼これまでのプロジェクト事例 ・創薬・生命科学研究を支援するAIエージェントの研究開発：クライアントの独自データや膨大な論文データ等を活用し、研究者の仮説検証を支援するAIエージェントを研究開発 ・ヘルスケアデータの精密解析：デバイス由来のバイタルデータを精密に解析することで、健康状態の可視化と健康施策を推奨するAIエージェントを構築 ・医用画像解析：外部ステークホルダーと連携した医用画像解析、診断支援AIの開発 ・標的・バイオマーカー探索：論文データ、オミックスデータを用いた新規創薬ターゲットやバイオマーカーの探索 ・医療LLMの研究開発：医療知識を持った特化型LLMの研究開発と社会実装 ・フィジカルAIの研究開発：実験工程や医療現場のオペレーションへのロボット基盤モデルの適用による業務の高度化について研究開発 ・新規プロダクト開発：マウス尾静脈自動注射システム「AUTiv」の開発・提供（製品ページ）、薬機法等のガイドラインに照らして資料の自動レビューを行う生成AIシステム、ライフケアプラットフォーム「VITA NAVI」の開発・提供 【入社後のオンボーディング】 ご経験や専門性、ご入社時期に応じて最適なプロジェクトにアサインします。原則として、入社後約1ヶ月間はメンターとなるH＆Wチームのメンバーと同じプロジェクトで業務を進めていただき、PFNでの開発スタイルやプロジェクトの進め方をキャッチアップしていただきます。 ※リモート勤務制度あり（日本国内に限る） ※ハイブリッド勤務（オフィス出社と在宅勤務を組み合わせての勤務）
    勤務地
    東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル
    最寄駅：【最寄り駅】各線 大手町駅から徒歩1分
    各線 東京駅から徒歩6分
    給与・
    報酬
    想定月収0万円〜
    詳細を見る

  • 第二新卒 データサイエンティスト（金融業界担当）【AC】

    株式会社ブレインパッド

    正社員 東京都

    No.JN00516992

    職種
    データサイエンティスト
    業務
    内容
    【募集概要】 ▼配属部門：金融事業部アナリティクスコンサルティングユニット 多くの企業がデータ活用を経営に根付かせるという本質的な課題に悩む中、データサイエンティストは「データをどのように活用し、経営の意思決定にどのように活かすのか」を考える、今後さらに重要性の増す職種です。ブレインパッドは、データ活用の構想策定から専門人材育成まで一気通貫した支援を提供しており、戦略立案から内製化までデータ活用領域全体を見渡し、社会や経済にインパクトを創出する経験を積んでいただけます。多様なクライアントの課題に対し、抽象的な要望から本質的な課題を特定し、データに価値を与える力を磨くことが可能です。 【募集背景】 生成AIをはじめとするテクノロジーの進化に伴い、企業のデータ活用は「初期的な集計・分析」から「高度なアルゴリズムやモデルを用いた実践的活用」へとシフトしています。これに伴い、データサイエンスのパイオニアであるブレインパッドへの相談も、より専門性の高いデータの紐解きが求められるケースへと急増・変化しています。 単にデータを整理するだけでなく、データの中に潜む本質的な価値を発見し、高度な分析アプローチで課題を解決する――まさにデータサイエンスの真価が問われるフェーズです。 今回の募集では、金融業界の知見を活かしていただき、この進化を支える「次世代のデータサイエンス・コアメンバー」をお迎えします。「データの力で複雑な問題を解き明かしたい」「データサイエンスのスペシャリストとして市場価値を高めたい」という意欲あふれる方の挑戦をお待ちしています。 【業務内容】 ▼概要 クライアントの経営課題・事業課題に対し、課題設定から解決策のビジネス実装まで、データ分析を軸に一貫して支援します。 まずはスタッフロールとして、先輩メンバーのサポートの元で基礎的な分析タスクをお任せします。 プロジェクトのゴールに応じて、社内のコンサルタントやエンジニアと協業チームを編成することもあり、クライアントとのディスカッションを重ねながら、データ活用による本質的な課題解決を推進します。 【段階的なお仕事の流れ（職務内容）】 ※ご自身の経験や適性、成長スピードに合わせて、できる業務から順にお任せしていきます。 ▼STEP 0：中途入社者向け研修（入社直後～） データサイエンスから、エンジニアリング、ビジネスまで幅広くカバーした研修 ▼STEP 1：基礎業務（入社初期～） ・データの集計・加工・クレンジング（分析可能な状態への整理） ・ダッシュボードや集計レポートの作成・更新 ・基礎的な機械学習モデルやLLMを活用した分析 ▼STEP 2：実践的な分析・モデル構築（スキル向上に応じて） ・顧客データや外部データを用いた要因分析・効果検証 ・統計モデル・機械学習モデル・数理最適化モデルの設計・構築 ・データパイプラインの設計・構築 ・LLM（大規模言語モデル）やマルチモーダルLLMを活用したAIエージェントの開発 ▼STEP 3：高付加価値な提言・高度な技術開発（将来的にお任せする領域） ・分析結果に基づくクライアントへの戦略提言・仮説立案 ・クライアントのDX推進やデータ活用人材の育成・データ活用組織の立上／増強・内製化支援 ・先進的なデータ分析技術／事例の調査／ビジネス実装 【配属後に携われるプロジェクトテーマ例】 先輩のサポートのもとチームで参画するため、未経験からでもスケールの大きな高度な案件に触れながら成長できます。 ▼銀行 金融商品の購入確率予測、総預金残高等の重要指標の将来予測、融資判断や資料作成など様々な業務をサポートするAIエージェントの開発など ▼保険 医事統計分析、生成AIによるFAQ生成／コンプライアンスチェック汎用化など 【働く魅力】 ・他社のデータサイエンティスト育成研修も手掛けるブレインパッドだからこそ、実践的なトレーニング環境が整っています。 ・新卒・未経験入社から3～4年でプロジェクトマネジャー（PM）として大手企業の課題特定から牽引するメンバーも多数活躍中。年次に関わらず、成長に応じたチャンスが得られる環境です。 ・200名超のデータサイエンティストが在籍しており、業務上の悩みや分析手法の相談をSlack等で気軽に投げ合えるオープンな風土です。身近にロールモデルを見つけやすく、プロジェクト内における定期的なフィードバックにより、日々の業務の中で成長できる実感が持てる環境です。 ・経営陣との距離が近く、気軽にコミュニケーションできる環境です。 ・スタッフロールの場合、1人あたりの担当は1案件。複数案件に追われることなく、1つのプロジェクトに深く集中して知見を深めることができます。 【出社ポリシー】 ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。 ※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。 当社は、「人への興味と共感／人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。 したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。 会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。 ※在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給しています。 【出張について】 アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。 出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。
    勤務地
    東京都港区六本木三丁目1番1号六本木ティーキューブ
    最寄駅：【最寄り駅】東京メトロ南北線 六本木一丁目駅から徒歩1分
    東京メトロ各線 溜池山王駅から徒歩7分
    各線 六本木駅から徒歩8分
    給与・
    報酬
    想定年収450万円〜800万円
    想定月収0万円〜
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  • エリアビジネス統括部　店舗運営部　店舗運営課：出店戦略　楽天モバイル　出店戦略グループ（GSD）

    楽天グループ株式会社

    正社員 東京都

    No.JN00516862

    職種
    データサイエンティスト
    業務
    内容
    【部署・サービスについて】 楽天モバイルの店舗網を起点に、通信・金融・ECなど楽天グループのサービスをお客様に届けるリアルチャネルを担う部署です。 出店戦略グループでは、出店候補地の選定からROI最大化のための条件交渉、賃貸借契約管理、出店プロセスの標準化まで担い、持続可能な店舗網の拡大を牽引しています。 【募集背景】 楽天モバイルショップの拡大に伴い、商圏データ・競合情報・既存店実績を統合分析し、データに基づいた出店戦略と投資判断を推進できる人材を募集します。 【業務内容】 ・商圏データ・競合情報・既存店実績の統合分析による出店戦略の立案 ・店舗開発の進捗・収益性の可視化とダッシュボード構築・レポーティング ・出店データのモデル化によるリードタイム短縮・コスト削減の業務プロセス改善 ・他部門と連携したデータ起点での出店・撤退意思決定のサポート 【働く環境】 出店戦略グループ：25名（マネージャー2名、アシスタントマネージャー2名、メンバー21名） 【勤務地に関する補足】 日本、東京都 【転勤に関する補足】 有り※国内・海外の出張及び転勤の可能性があります ・勤務日　月～金（土日祝日は休日） ・勤務時間　9：00～17：30（実働7.5H／日） ・時間外労働　あり ・休日労働　基本的には完全週休2日間休みですが、業務状況次第では休日出勤をお願いする場合があります。 ・休憩室　あり ・カフェテリア　あり（朝昼夕一食ずつ無料提供） ・外出　あり ・業務端末　PC貸与 ・第二新卒歓迎 経験よりも、意欲と適性を重視します。業界未経験でも安心して働ける環境であり、異業種からの転職者も多数活躍中です。着実に成長できるサポート体制が整っています。 【就業場所】 ※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。 ※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。
    勤務地
    東京都世田谷区玉川1-14-1楽天クリムゾンハウス
    最寄駅：【最寄り駅】東急電鉄各線 二子玉川駅から徒歩4分
    給与・
    報酬
    想定月収28.3万円〜
    詳細を見る

  • 楽天ペイメント株式会社（出向）プロダクト開発本部統括部：プログラムマネージャー - Product Development Division

    楽天グループ株式会社

    正社員 東京都

    No.JN00516542

    職種
    プロジェクトマネージャー
    業務
    内容
    【楽天・事業について】 楽天は、「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」という企業理念を掲げ、「グローバルイノベーションカンパニー」として、グローバル市場で通用する革新的なサービスを生み出していくことを目指しています。 フィンテックグループは、銀行、クレジットカード、証券、保険、楽天ペイなどの決済サービス、Edy（電子マネー）等多岐にわたる金融サービスを提供しており、楽天が展開する70以上のサービスで形成される「楽天エコシステム(経済圏)」においても非常に重要な役割を担っております。 【部署・サービスについて】 ▼特徴・強み プロダクト開発本部統括部では、それら金融サービス間のシナジーを高め、楽天エコシステムをより拡大していくことをビジョンとして掲げており、金融サービスを担うグループ各社と連携しながら、戦略・企画、開発あるいはマーケティングの観点を中心に業務推進しております。 【募集背景】 AI技術を活用してFinTechグループ全体（カード、銀行、証券、保険など）の業務改革を推進するため、新たなリーダーを募集しています。急速に進化するAI技術を駆使し、国内外の知見を取り入れながら、FinTechグループ全体に変革をもたらすことが求められます。特に、AIを活用した革新的なソリューションを提供し、グループ全体のシナジーを最大化するために、各社役員やステークホルダーと協働しながらプロジェクトをリードできる人材を求めています。 【業務概要】 楽天グループのFinTech領域（銀行、クレジットカード、証券、保険、電子マネー、決済サービスなど）において、AI技術を活用したグループ内業務改善を推進する戦略リーダーポジションです。本ポジションはFinTechグループ横断の戦略組織に所属し、各金融サービスの業務プロセスや運用課題を横断的に分析し、中長期的なビジョンに基づいたAI活用戦略を立案・設計します。実行は各金融サービスの担当部門に委ねるため、役員やステークホルダーと密接に連携しながら、グループ全体のシナジーを最大化する役割を担います。 【業務詳細】 ▼中長期ビジョンの策定 ・FinTechグループ全体の中長期的な業務改善ビジョンを策定し、AI技術を活用した効率化・最適化の方向性を示す ・各金融サービスの現状と将来の課題を横断的に分析し、グループ全体の成長を支える戦略を立案 【やりがい・魅力】 ・楽天エコシステムという大規模なプラットフォームの中で、AI技術を活用した中長期的な業務改善戦略を立案し、FinTechグループ全体の効率化・最適化をリードする挑戦ができます。 ・各金融サービスの経営層と直接連携し、経営レベルでの意思決定に関与することができます。 ・国内外の最先端技術や知見を取り入れながら、横断的な視点で大規模な変革をリードする経験を積むことができます。 ・各金融サービスの経営層と直接連携し、経営レベルでの意思決定に関与することができます。 ・国内外の最先端技術や知見を取り入れながら、横断的な視点で大規模な変革をリードする経験を積むことができます。 ・FinTechカンパニーを横断し、グループ全体のプロジェクトに携わることができます。 ・中～長期的なプロジェクトを担当し、FinTechカンパニーの今後に大きく影響を与えるポジションです。 ▼AI戦略の立案 ・業務プロセスや運用課題を特定し、AI技術を活用した解決策を提案 ・国内外の最新AI技術やトレンドを調査し、FinTechグループに適したソリューションを設計 ・各金融サービス間のシナジーを最大化するためのAI活用プランを策定 ▼プロジェクト推進とステークホルダー調整 ・各金融サービスの役員やステークホルダーと連携し、業務改善に向けたAI活用プロジェクトの方向性を定義 ・各社が実行可能な形でのプロジェクト計画を策定し、実行部門への移管をサポート ・プロジェクト進捗をモニタリングし、必要に応じて調整やアドバイスを提供 ▼横断的な視点での課題解決 ・各金融サービスの個別課題だけでなく、グループ全体の横断的な課題を特定し、解決策を提案 ・楽天エコシステム全体の成長を支えるため、FinTechグループ内外のリソースを活用した最適な戦略を設計 【責任範囲】 ・FinTechグループ全体の中長期的な業務改善ビジョンとAI戦略の策定・推進責任 ・各金融サービスの実行部門がプロジェクトを円滑に進められるよう、計画の設計とサポートを提供 ・ステークホルダー間の調整と合意形成を主導 【英語使用頻度】 日本人のメンバーとの会話がメインになります。 英語の使用頻度は少ないですが、資料などは英語で記載、作成されますので読み書きは英語が多いです。 【出向に関する補足】 このポジションは楽天グループ株式会社で雇用され、楽天ペイメント株式会社へ出向となります。 【就業場所】 ※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。 ※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。
    勤務地
    東京都港区港南2-16-5NBF品川タワー
    最寄駅：【最寄り駅】各線 品川駅から徒歩5分
    給与・
    報酬
    想定月収28.3万円〜
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  • 楽天ペイメント株式会社（出向）プロダクト開発本部　カスタマーサービス開発部：AIプロジェクトマネージャー

    楽天グループ株式会社

    正社員 東京都

    No.JN00516540

    職種
    プロジェクトマネージャー
    業務
    内容
    【楽天・事業について】 FinTechグループカンパニーでは、楽天カードをはじめとする各種決済サービスやポイントプログラム、インターネット銀行サービス、証券取引サービス、保険サービスなど様々なフィンテック（金融）系のサービスを提供しています。オンラインからオフラインに至るまで様々なフィンテック系サービスを提供している点が楽天の強みとなります。 【部署・サービスについて】 楽天ペイメントは、楽天グループの決済を担う企業です。『楽天ペイ』や『楽天ポイントカード』などの決済サービスを提供し、加盟店企業様（楽天ペイメントサービスが利用できる店舗）と利用者をつなぎ、より便利なキャッシュレス社会の推進に貢献しています。 カスタマーサービス開発部は、楽天ペイメントの加盟店企業様、および楽天ペイメント社内向けに、横断的なサービスを開発する部署であると共にAIの推進を担う部署でもあります。AI戦略の中核を担い、全社的なAI導入を牽引しています。 ペイメント社内の営業、マーケティング、審査といったあらゆる業務に対しAI適用を推進します。この活動を通じペイメントユーザーや加盟店企業にAIを通じて価値を提供し、ペイメント事業への貢献をめざします。 AIプロジェクトの企画段階からビジネス適用、そして運用まで一貫して担っています。当部では、AIを活用したプロダクトも複数運営しています。社内業務を支援するデータ統合プラットフォームや不正検知システムなど、多岐にわたるAI関連サービスを手がけています。特定のビジネスに限定されないため、楽天ペイメントサービスの市場動向や業務知識を幅広く習得できるのが特徴です。最先端技術を活用し、ペイメント事業の成長に貢献できる、やりがいのある環境です。 【募集背景】 AIプロジェクトの増加に伴い、プロジェクトマネジメントの専門知識を持つ人材が必要不可欠となっています。また、新規AIプロジェクトの立ち上げを加速するため、即戦力となるAIプロジェクトマネージャーを求めています。 具体的には、AIプロジェクトのマネジメント経験、データ分析の知識、ビジネスコミュニケーション能力をお持ちの方を歓迎します。多様なバックグラウンドを持つメンバーが活躍しており、互いに協力し、新しい技術に挑戦する文化が根付いています。 【業務内容】 プロジェクトマネージャーとして、ペイメント社内のAI推進、AIテーマ実行、AI基盤の構築をご担当頂きます。ユーザー・ビジネスに貢献できるAIを活用したプロジェクトを企画し、ステークホルダーマネジメント、ROIの定義、実行フォーメーションのデザイン、プロジェクト成果物の定義、リスクマネジメント、デリバリー計画をご担当いただきます。 【業務イメージ】 プロジェクトマネージャー、データサイエンティスト、エンジニアチームのリスクマネジメント、WBS管理、依存関係の可視化を行いながら一丸となってプロジェクトを成功に導きます。 【責任範囲】 ・プロジェクトマイルストーンの設定と合意形成 ・プロジェクトフォーメーションの編成 ・プロジェクト成果物の定義 ・リスクマネジメント ・プロジェクトステータスの把握とレポーティング 【働く環境】 プロジェクトマネージャーとデータサイエンティストがチーム一丸（1チーム4名～6名）となりAIプロジェクトの推進を行います。 国籍の比率：海外籍60％、日本人40% 【プロジェクト数】 1サービスのプロジェクト数：4～5案件 【ポジションの魅力】 ・幅広い視野と多様な経験が得られる 楽天ペイメントの多岐にわたるサービス（楽天ペイ、楽天ポイントカードなど）を横断的に担当するため、特定の領域に閉じこもらず、幅広い視野と多様な経験を得られます。 ・企画から運用まで一貫して携われる サービス開発の全工程（企画、設計、開発、テスト、リリース、運用）に一貫して携われるため、自分のアイデアを形にする達成感を味わえます。 ・最先端技術に触れ、活用できる AutoMLや社内生成AIプラットフォームなどの最先端技術を活用しながらビジネス課題を解決していくため、技術的な知識やスキルを向上させることができます。 ・裁量権が大きく、主体的に動ける 裁量権が大きく、自分のアイデアや判断をサービスに反映させやすいため、主体的にプロジェクトを推進できます。 【英語／日本語の使用頻度】 ・日本語の使用頻度：業務の5割は日本語を使用 ・英語使用場面： 　- データサイエンスメンバーとのコミュニケーション 　- 技術文書の読解と作成 【出向に関する補足】 このポジションは楽天グループ株式会社で雇用され、楽天ペイメント株式会社へ出向となります。 【就業場所】 ※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。 ※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。
    勤務地
    東京都港区港南2-16-5NBF品川タワー
    最寄駅：【最寄り駅】各線 品川駅から徒歩5分
    給与・
    報酬
    想定月収28.3万円〜
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  • 【価格本部】プライシング戦略・データサイエンスリード／価格を科学して大きなビジネスインパクトを

    株式会社サイバーエージェント

    正社員 東京都

    No.JN00516444

    職種
    データサイエンティスト
    業務
    内容
    【業務内容】 価格本部責任者とともに案件の優先順位を決め、自ら分析・施策設計を担いながら、事業責任者と改善施策の実行を進めます。顧客の利用継続やサービスへの信頼も踏まえ、利益成長につなげる役割です。 ・事業課題と収益構造を分析し、価格・料金プラン・割引施策の改善案と利益への効果を検討する ・事業責任者と目標・検証計画を合意し、施策の実行から効果検証、継続・修正の判断まで主導する ・データプラットフォームエンジニアと必要なデータの有無・品質を確認し、不足するデータの取得・整備を進める ・サービス開発のエンジニアと実験の実現可能性を確認し、事業効果と開発負荷を踏まえて必要な実装の範囲・優先順位・時期を交渉する ・技術・データ・事業運用の制約を踏まえて検証方法を設計し、判断に十分な検証ができない場合は追加整備や計画の見直しを提案する ・メンバーの分析をレビューし、得られた知見を他事業への展開やチームの運営に活かす 【ポジションの魅力】 経営に直結する価格の意思決定に、事業責任者とともに取り組めます。複数の事業で施策の成果を確かめながら、価格本部の仕事の進め方や専門性を、自ら形にしていくポジションです。
    勤務地
    東京都渋谷区宇田川町40-1
    最寄駅：【最寄り駅】各線 渋谷駅から徒歩6分
    給与・
    報酬
    想定月収0万円〜
    詳細を見る
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東京都・大阪府の平均給与

国税庁調査による地域別平均給与（全職種）

札幌
平均年収 411 万円
仙台
平均年収 388 万円
関東
平均年収 423 万円
東京
平均年収 545 万円
金沢
平均年収 431 万円
名古屋
平均年収 466 万円
大阪
平均年収 480 万円
広島
平均年収 412 万円
高松
平均年収 403 万円
福岡
平均年収 406 万円
熊本
平均年収 412 万円
沖縄
平均年収 393 万円

※本データは国税庁の令和6年分民間給与実態統計調査に基づく全職種の平均給与です。

求人条件別の平均給与

データサイエンティストの平均年収を未経験歓迎・経験者募集という条件別に見ると、未経験歓迎の求人は掲載件数が少なく、平均年収を算出できませんでした。
一方で、経験者募集の求人の平均年収は845万円となっています。

データサイエンティストは高度な分析スキルや実務経験を前提とするケースが多く、未経験から直接採用されることは多くありません。
一般的には、データアナリストやエンジニア職などで実務経験を積み、分析設計やモデル構築のスキルを高めながらキャリアアップする流れが中心となります。
一方で経験者募集の求人では、課題定義から分析設計、モデル構築、結果のビジネス活用まで一貫して担えるスキルが求められます。
特に、機械学習・AI領域での実装経験や、大規模データ基盤を活用した分析実績を持つ人材は、同職種内でも比較的高い年収につながりやすい傾向があります。

ご紹介した給与データは、あくまで平均的な傾向です。実際の条件は、経験やスキル、勤務先の企業によって大きく異なります。 当社の転職支援サービスでは、あなたのキャリアや希望条件に合わせた具体的な年収の可能性をご提案できます。ぜひお気軽にご相談ください。

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