必須 応募条件
- 経験】
- 仮説構築と検証の高速化
- Power BI
- Tableauなどによるダッシュボード設計
公式求人詳細
（EA推進部）データで経営を進化させるデータサイエンティスト・アクティベーションリーダー
ラピダスの公式求人。勤務地は北海道、採用区分は中途、職種カテゴリはソフトウェア・ITです。
- 分類・ページ生成
- 2026/07/27
- 求人DB生成
- 2026/07/25
応募判断に必要な情報を先に確認
必須・歓迎・働き方
歓迎 あると活かせる経験
- 経験】
- プロジェクトマネージメント
働き方 勤務条件
- 勤務地
- 北海道
- リモート
- 記載なし
- 勤務帯
- 記載なし
- 出張
- 記載なし
- オンコール
- 記載なし
- 転居
- 記載なし
- 想定役割
- リーダー候補
- 転勤
- 記載なし
求人市場で見るこのポジション
企業・同職種・必須スキルの比較
企業 × 関連工程
データ・AI・ソフトウェア
純増減 +6件当DBの直近90日観測で、ラピダスは新規 7件・終了 1件。現在公開 6件です。
同職種の掲載給与
データサイエンティスト
給与確認済みが3件未満のため、中央値は表示しません。
類似求人の必須スキル
データサイエンティスト
- Python 4件 31%
- SQL 4件 31%
- 統計・データ解析 4件 31%
- 業務英語 3件 23%
新規・終了は当DBでの観測差分であり、市場成長や採用需要の増減を単独では示しません。 直近30日は収集対象拡張の影響を含みます。
企業公式情報から整理
募集要項
企業の公式採用ページまたは公式に委任された採用システムの公開情報を、項目別に整理しています。 確認できない条件は推測せず、公式募集要項への案内を表示します。
8/8 公式情報で確認できた項目
仕事内容
公式情報あり社内各部門の課題整理 → データ分析テーマへの落とし込み ダッシュボード（Power BI / Tableau等）の設計・運用 KPI設計とモニタリングの仕組みづくり データ活用による業務プロセス改善・意思決定支援 データ活用文化の醸成（勉強会・ワークショップ企画） 特徴量設計、データ前処理、仮説構築と検証の高速化
対象となる方
公式情報あり【必須スキル・経験】
・仮説構築と検証の高速化
・Power BI・Tableauなどによるダッシュボード設計 【歓迎スキル・経験】
・プロジェクトマネージメント
勤務地
公式情報あり北海道
勤務時間
公式情報ありフレックスタイム制（フルフレックス）
※1日の標準労働時間 7時間30分
※標準労働時間帯 9:00～17:30（休憩60分）
雇用形態
公式情報あり正社員
給与
公式情報ありスキル・ご経験によって応相談
待遇・福利厚生
公式情報あり・通勤手当
・残業手当 / OJTでの研修教育を想定 /
・健康保険
・厚生年金
・雇用保険
・労災保険
休日・休暇
公式情報あり・完全週休2日制（土・日）、国民の祝日
・年次有給休暇（20日 入社初年度は入社した月に応じる日数の年次有給休暇を付与する）
・創立記念日（8/10）
・年末年始休暇
・慶弔休暇
・産前・産後休暇
・育児休暇
・介護休暇
※年間休日 128日
会社概要
企業DBと接続- 会社名
- ラピダス
- 当サイト分類
- ファウンドリー
求人情報
- 求人名
- （EA推進部）データで経営を進化させるデータサイエンティスト・アクティベーションリーダー
- 会社名
- ラピダス
- 半導体直接関連度
- C：半導体企業の一般職
- 職種カテゴリ
- ソフトウェア・IT
- 工程カテゴリ
- データ・AI・ソフトウェア
- 勤務地
- 北海道
- 都道府県
- 北海道
- 地域区分
- 北海道
- 公式記載の勤務地
- 北海道
- 勤務地確認
- 通常
- 採用区分
- 中途
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- スキル・ご経験によって応相談
- 公式給与記載
- スキル・ご経験によって応相談
- 求人取得日
- 2026/06/12
- 最終監査日
- 2026/07/17
- 掲載状態
- 募集中
- 公式募集要項
- 掲載元を開く
- 公式応募ページ
- 応募ページを開く
5軸分類
- 企業カテゴリ
- ファウンドリー
- 職種ファミリー
- ソフトウェア・IT
- 具体職種
- データサイエンティスト
- 対象製品
- 対象製品未特定
- 関連工程・技術
- データ・AI・ソフトウェア
- 半導体直接関連度
- C：半導体企業の一般職
- 関連職種
- ソフトウェア・IT / データサイエンティスト
- 関連工程
- データ・AI・ソフトウェア
- 関連技術
- 未分類
- 勤務地エリア
- 北海道
一部分類項目は未確認です。公式募集要項と確認根拠を併せて確認してください。
半導体直接関連度の判定根拠
C：半導体企業の一般職 — 半導体関連企業の求人だが、仕事内容に半導体固有の接点が確認できない仕事
判定の確度：C（求人業務に半導体固有の接点なし）
社内各部門の課題整理 → データ分析テーマへの落とし込み ダッシュボード(Power BI / Tableau等)の設計・運用 KPI設計とモニタリングの仕組みづくり データ活用による業務プロセス改善・意思決定支援 データ活用文化の醸成(勉強会・ワークショップ企画) 特徴量設計、データ前処理、仮説構築と検証の高速化。【必須スキル・経験】。【必須スキル・経験】 ・仮説構築と検証の高速化。・仮説構築と検証の高速化。・仮説構築と検証の高速化
職種・工程を深掘りする
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