次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Data Scientist (Remote, GB)

Atos

リモート勤務

勤務地
Remote (United Kingdom)
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月15日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

About Atos Group Atos Group is a global leader in digital transformation with 52,000 employees and annual revenue of c. € 10 billion, operating in 54 countries under two brands — Atos for services and Eviden for products. European number one in cybersecurity, cloud and high-performance computing, Atos Group is committed to a secure and decarbonized future and provides tailored AI-powered, end-to-end solutions for all industries. Atos is a SE (Societas Europaea) and listed on Euronext Paris. The purpose of Atos is to help design the future of the information space. Its expertise and services support the development of knowledge, education and research in a multicultural approach and contribute to the development of scientific and technological excellence. Across the world, the Group enables its customers and employees, and members of societies at large to live, work and develop sustainably, in a safe and secure information space. Key Responsibilities Develop scalable APIs and data services that expose trusted and governed data products and implement solutions that support both operational reporting and advanced analytics use cases. Develop web applications and internal data products using modern front-end frameworks such as React, Angular, Vue or similar. Develop and integrate REST APIs and, where appropriate, GraphQL APIs. Implement authentication and authorization mechanisms using enterprise identity providers. Collaborate with UX, Product and Business stakeholders to translate requirements into usable solutions. Test and operationalize predictive models and machine learning solutions. Collaborate with business stakeholders to identify opportunities for optimization, forecasting, automation and intelligent decision support. Support the deployment of machine learning models into production environments using MLOps practices. Work with structured, semi-structured and streaming data to generate actionable insights; Contribute to AI-enabled solutions including Generative AI, Agentic AI, NLP, forecasting and optimization where appropriate; Apply Infrastructure-as-Code principles to support repeatable cloud deployments. Build dashboards and visual analytics solutions using modern reporting and visualization tools; Translate complex analytical outputs into clear, business-focused insights. Work closely with Data Scientists, Analysts and operational stakeholders to maximize adoption of delivered solutions. Develop and maintain automated tests including unit, integration, contract and performance testing as appropriate. Understand and support security-by-design principles including least-privilege access, secrets management, network security and encryption controls. Essential Skills & Experience Software Engineering Good understanding of REST APIs and event-driven architectures. Experience applying software engineering practices to the development of reliable, maintainable applications and data products. Data Engineering Strong practical data engineering experience. Understanding of partitioning, offset management, delivery guarantees and event-driven solution patterns. Experience building data pipelines and real-time or near-real-time processing solutions. Experience working with structured and semi-structured data. Full Stack Development Experience developing user interfaces using a modern front-end framework such as React, Angular or Vue. Experience integrating front-end applications with APIs and data services. Cloud & Platform Engineering Good understanding of CI/CD practices and DevSecOps principles. Experience working with containerized applications and cloud-based environments. Data Science & Analytics Practical experience using Python for data science, automation or analytics. High-level appreciation of machine learning techniques, feature engineering and model deployment. Experience operationalizing analytical solutions within enterprise environments. Ability to collaborate effectively with Data Scientists and other analytical specialists to translate analytical approaches into production solutions. Desirable Skills & Experience: Experience developing production-grade user experiences and data visualizations. Experience with MLOps platforms and model lifecycle management. Familiarity with optimization, forecasting and simulation techniques. Experience building or contributing to AI-enabled operational products. Exposure to Generative AI, Agentic AI or NLP solutions. Knowledge of data governance, metadata management and data quality frameworks. Some grounding in statistics and analytical problem-solving. Experience with Infrastructure-as-Code tools and approaches. Benefits: Pension Scheme - contributions matched up to 10% Private medical cover Income Protection Life Assurance 25 days paid leave + National Holidays Flex benefits program Diversity, Equity & Inclusion At Atos, we want everyone to feel confident and supported throughout the recruitment process. As a proud signatory of the Armed Forces Covenant, Employers Domestic Abuse Covenant (EDAC) and Care Leaver Covenant, we welcome applications from individuals from all backgrounds and life experiences. As a Disability Confident Leader, we guarantee an interview to disabled applicants who meet the minimum essential criteria for the role. If you require any reasonable adjustments during the recruitment process, please let us know and we will ensure the appropriate support is in place. Please contact the recruiter managing this vacancy or reach out to our dedicated mailbox: . We're here to help ensure you can participate fully and showcase your skills and experience. Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。