データサイエンティスト AWSの求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア
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データサイエンティスト AWSの求人・転職情報一覧
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 育児支援制度
必須条件 - 統計学、数学、データサイエンス、工学、言語学、経済学、または関連する定量分析分野の学士号、もしくは同等の実務経験。 - NLP製品分析アプリケーション（例：テキスト抽出／分類、感情分析、統計分析）、およびコーディング（例：Python、R、SQL）の3年以上の経験。 - 流暢な英語力とチームワーク能力。
想定年収 1,030～1,900万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 私たちは、法務データに精通し、製品開発と機能強化に注力できる、経験豊富なNLPデータサイエンティストを募集しています。LegalOnの活気あふれるチームに加わり、リーガルテクノロジーの変革において重要な役割を担ってみませんか。高度な生成AIとデータサイエンスの手法を応用する専門知識は、私たちの製品戦略とプロセスの進化に大きく貢献するでしょう。 経営幹部、プロダクトマネージャー、MLエンジニア、そして他のすべてのチームと緊密に連携して業務にあたります。チームの主要メンバーとして、製品の設計、実装、管理を主導し、常に最先端のテクノロジーを提供する責任を担っていただきます。 ■主な職務 - 法務チーム、エンジニア、プロダクトマネージャーと連携し、高度なNLPを法務文書分析および契約管理に統合する。 - NLPモデルのトレーニングと微調整のための法務データの収集、処理、統合パイプラインを構築する。 - 手動アノテーションや権威ある法務コンテンツ分析を含む、NLPシステム評価手法を開発する。 - 高度なNLPツールを駆使して、法務文書関連データを分析する。 - プロジェクトライフサイクル全体を通じてデータ品質を維持する。 - LLMモデルの結果を分析して、契約関連の意思決定に役立つ実用的な洞察を導き出す。 - LLMモデルのパフォーマンスを評価し、改善点を特定するための実験を実施する。 - 法的正確性、公平性、コンプライアンス、堅牢性に焦点を当て、LLMモデルの包括的な評価を実施する。 - 社内のステークホルダーと効果的にコミュニケーションを取り、複雑な調査結果を明確かつ分かりやすく提示する。 - 監査およびコンプライアンスのために作業を文書化し、調査結果を上級管理職に提示する。 【仕事の特色】 当社は、世界有数のAI契約レビューソフトウェアプロバイダーです。世界中の6,000社の企業や法律事務所で、革新的な弁護士や法務専門家に利用されています。お客様からは、レビューのスピードと品質が大幅に向上したという報告をいただいています。
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ■以下の条件の1つ以上に対し、3年以上の職務経験有すること。あるいは、以下の条件のいずれかに対し1年以上の職務経験およびWANT条件を任意に数個を満たしていること ・データ分析、AI活用(上記職務内容の定義に従う)に関する自社及び他社(ベンダーの場合)の実業務システムの企画を中心的に主導して遂行した経験 ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システムをプロジェクトマネージャとして開発した経験 ・データ分析、AI活用に関する自社及び他社の実業務システムの運用に関し、特にデータや分析モデルについて運用設計を行い、実際の運用を行った経験 ・総合的なデータサイエンス業務に対して前向きに取り組んでいただく方 ・狭い意味でのAI「だけ」をやりたい方（例：機械学習モデルの作成のみに強い関心がある）ではなく、データの整備・データの基盤構築・モデルの作成・アウトプットを業務に活かす仕組みの構築などに幅広く関心がある方
想定年収 930～1,100万円
募集職種 最寄り駅 三田駅 (兵庫県)
会社概要 【職務内容】 金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です) ・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等) ・データ可視化/BI ・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI) 上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。 ・企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案します ・検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を担います (自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む) ・構築:上記に関するITシステムに関し、プロジェクトマネジメントスキルを活用して要件定義・設計・製造・試験・導入を担います ・開発はウォーターフォールのこともアジャイルのこともあります ・運用:データガバナンスやMLOpsの知見・スキルを用いて上記に関するITシステムの運用を担います 【仕事の特色】 【事業・組織構成の概要】 AIおよびデータ解析を用いた分析及びシステム開発を実施。データ整備・データガバナンス・データ活用基盤の設計／開発／運用を併せて行う。 事業部内は、データサイエンティスト・アナリストチームと、人材育成チームで構成される。 ■事業についての参考情報 ・NECのAI事業 https://jpn.nec.com/ai/index.html ・NECのデータアナリスト https://jpn.nec.com/ai/consulting/analyst/index.html 【ポジションのアピールポイント】 ・アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができます。 大企業や官公庁などの大型データサイエンスプロジェクトに関与することでスキルアップ・キャリアアップにも繋がります。 また、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。 ・分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像／言語／数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。 NECにいる数百名のAI研究者の成果物を活用するプロジェクトも多く、TOP研究者との協働を行うことで、最先端技術の知見についてのキャッチアップを随時行うことができます。 ・AIを活用したシステムの開発と運用の経験が多数あるチームに所属いただきます。 NECはAIガバナンス・AI品質のマネジメントに関する方法論を長期的に検討しており、業界内でもトップランナーの1つとなっており、AIやデータを企業内で中長期的に運用し続けるノウハウの開発に携わることができます。 キャリアパスとしては、上流工程を担当するコンサルタントタイプのデータサイエンティストや、技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのデータサイエンティストを想定します。 技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データサイエンティストとしてのキャリアを私たちと歩みませんか。ぜひご応募ください。 【採用形態・ランク】 ・課長レベルを想定 ※ピープルマネジメントあり
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- 正社員
- リモート可
必須条件 ・データサイエンティストの実務経験3年以上 ・実用を意識した研究／プロジェクト経験 ・論文や先行事例を読み解き、課題解決に繋げる思考力・実践力 ・Pythonでのモデル実装、開発環境構築などの実装・運用の経験 ・チームや社内外に対して技術をわかりやすく説明・発信する能力（資料作成、登壇、ブログなど） ・「本質的な課題は何か」を常に考えてデータサイエンスに取り組んでいる方 ・最新の論文や技術系のニュースをキャッチアップする習慣のある方 ・上述の「データサイエンスで重要視している活動」4つを実践できる方
想定年収 800～1,000万円
募集職種 最寄り駅 日比谷駅 (東京都)
会社概要 ＜仕事概要＞ AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当いただきます。 データサイエンスグループでは、「データから価値を生む」ことを意識しています。 そのための指標設計や、各種モデル構築を通じて、プロダクトと顧客の成果に貢献していきます。 ＜データサイエンティストの担当範囲＞ ・各種モデルの構築（統計モデル、機械学習モデル） ・PoCなどのデータ分析支援 ・顧客mtgへの参加（必要に応じて） 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ フルカイテンでは現在、全社のデータを統合する新たなデータ基盤の整備が進んでいます。 これにより、企業横断的な情報のつながりが強化され、プロダクト開発や顧客支援の可能性が飛躍的に広がるフェーズに突入しようとしています。 そこで、課題の本質を見極め、データから価値を創出するためにはプロフェッショナルの力が不可欠です。 だからこそ今、フルカイテンはデータの可能性を爆発させてくれるような強い仲間を求めています。 ＜サービスが解決する課題＞ 我々が提供する「FULL KAITEN」は小売業や卸売業で発生する在庫過多の問題を、AIと独自の技術で解決するこれまでにないサービスです。 具体的には、サービスを活用いただくことで在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化することが可能となります。 これまで小売業は、在庫をたくさん持つことで売上を作るという商慣習から、在庫問題は業界の宿命的課題として何十年も放置されておりました。FULL KAITENはこの宿命的課題に対して全く新しい解決策を提供できるプロダクトです。 サービスローンチ以降、多くの反響を頂いており、ナノ・ユニバース様、オンワード樫山様、3coinsのパルグループ様などの大手企業を中心に導入件数が急増しております。 最終的にFULL KAITENが在庫を削減することで目指すのは「いらないものは作らない」という世の中を実現することです。 FULL KAITENが普及することで、世界的問題となっている【大量生産・大量廃棄】【労働環境】【環境汚染】の抑制の大きな一歩となるのです。 ＜データサイエンスで重要視している活動＞ 1. 課題から発想する - 目の前の課題に向き合い、必要なデータを見極める - データは手段であり、目的は課題解決にある - 分析のための分析に陥らず、価値ある示唆を導き出す 2. 価値創造の架け橋となる - 部門間の対話を生み出し、新たな価値の種を見出す - 繋ぐことが目的化せず、より良い意思決定のために協働する - データを介して、組織の知恵と経験を結びつける 3. 示唆を実践へと結びつける - 単なる分析で終わらせず、具体的なアクションを導く - 事実と論理に基づく、実行可能な提案を行う - 分析結果を、組織の力とするために昇華させる 4.具体的な成果にこだわる - 明確に測定可能な形で価値を定義する - 一時的な解決でなく、再現可能な形での実現を目指す - 小さくても確実な価値から、着実に積み重ねる ＜現状のチーム体制＞ プロダクト責任者（CPO） 1名 Lデータサイエンティスト 3名（★ここが今回の募集ポジションです） ＜データサイエンスチームの特徴＞ フルカイテンのデータサイエンスチームは、「データから価値を創出すること」に本気で向き合えるチームです。 以下のような点が、このチームで働く魅力です。 ・技術がプロダクトにすぐ反映されるスピード感 -自分のアウトプットが、素早く顧客価値として現れる環境です。 ・ビジネスサイドとの距離が近く、課題解決までリードできる -CPOやCSチームと連携しながら、実データをもとに仮説・検証・実装まで一貫して関われます。 ・技術選定や設計など、上流フェーズから裁量を持てる -まだ整いきっていない領域に、自分の考えで道をつくっていく面白さがあります。 ・複数の大手小売企業の実データを分析できる -実店舗や商品単位のデータに触れながら、業界を超えた知見を得られます。 ・「在庫のムダをなくす」という社会的意義あるミッションに直結 -分析の先に、社会課題の解決があることを実感できます。 ＜使用技術＞ ・開発言語： Python ・DB：Redshift, Athena ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECR, S3, SageMaker, Bedrock ・ツール： GitHub、Slack、Notion Lineでコンテンツ情報発信中！気になる方はこちらから↓ https://lin.ee/BiPWr3Q
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方 -機械学習全般における理論的な理解 -画像処理・自然言語処理・構造化データ のうち2つ以上のご経験 -業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している -業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる -メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る -ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る ・LLMや生成系AIを実務上でも取り扱ってこられたご経験 ・機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験(いずれか片方でも可) ・エンジニアリングの知見 -AWS・GCPでの開発経験 -git及びGithubの利用経験 -分散処理（Spark等）を用いた経験 -機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 -Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験 ・業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 ・顧客折衝・プリセールス活動 等による、プロジェクトの要件定義を行ってきたご経験 ・プロジェクトリードとしてメンバーを率いてこられたご経験 ・経営課題/事業課題の解決に興味が持てる方 ・特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方 ・自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方 ・組織貢献にやりがいを感じ、主体的に動いていただける方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
800～1,200万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
麻布十番駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ■データ分析、モデル作成 ・データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査、選定 ・モデルの作成、精度性能評価 -ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) -統計解析・因果推論などの統計モデリング -数理最適化などの数理モデリング ・エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 ■プリセールス活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ■チームリーディング、メンバーメンタリング ・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う ・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う ・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う ■技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 ＜ミッション＞ 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 また、クライアント企業の経営課題を解決するデータサイエンティストグループが最高のパフォーマンスを発揮できるよう、組織のリード・変革・カルチャー醸成をお任せします！ ＜ポジションの魅力＞ ・プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。 ・多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 ・参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ・ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 ・Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 ・勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 ・外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ ・ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 -データサイエンスのスペシャリスト -データサイエンス組織の責任者 -技術に強いプロジェクトマネージャー ・事業会社のデータサイエンス部門の責任者 ・大手企業のCDO（Chief Digital Officer） |
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
＜スキル＞ ・効果検証（統計的因果推論）、数理最適化の少なくともどちらかには精通していること ・機械学習と深層学習アルゴリズムの理解 ・モデルの評価とチューニング手法、および適切な評価指標の選択能力 ・初見のデータソースに対しても、自身で調査しながら適切な整形・加工ができること ＜経験・知識＞ ・AI関連分野・最適化・計量経済学に関する研究もしくは開発において3年以上の経験 ・チーム内外での技術的課題を発掘し、成果まで繋げた事例（1件以上） ・自立・自走できる方 ・協調性を有し、チームの一員として動ける方 ・健全なコミュニケーション能力を持ち、円滑な人間関係を築くことができる方 ・会社の発展に貢献し、自己成長を促進しながら共に組織を発展させていく意欲を持っている方 ・継続的な自己学習能力があり、新しい技術や手法を迅速に取り入れることができる方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
700～1,300万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
赤坂駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
■本ポジションのミッション・期待役割 ・ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から問題を定式化。効果検証及び運用最適化を図る。 ・上記課題に対する適切なソリューション策定 ・ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。 ■業務の概要 ・Web広告やマス広告を対象とした、効果検証フレームワークの開発、あるいは当該効果を考慮した最適化アルゴリズムの開発メンバーとしてジョインいただきます。 ■具体的な業務内容 具体的には、以下のタスクのうちいずれかに関わっていただくことになります。 ・広告クリエイティブ・要素の評価技術の開発 -Web広告などの広告実績データを元にしたアンバイアスな予測器の開発あるいは改善提案 -複数媒体への横展開 ・組合せ最適化スキームの開発 -Web広告における複数要素（訴求軸、クリエイティブ、予算）の最適組合せに関する基礎研究 -上記探索スキームのアルゴリズム開発 -複数媒体への横展開 ・マス広告の効果検証及び最適配分 -TV広告は（Web広告に比べて）取得可能なメトリクスが限定的ですが、そのような制約下でもワークする効果検証あるは最適化アルゴリズムの高度化 ・その他 -外部研究機関（大学）との共同研究 -他チームとの協業 等 【仕事の特色】 【本ポジションの魅力】 ・自社開発プロダクト：当センターで開発するプロダクトは全て自社開発プロダクトであり、組織ミッション達成に向けたプロダクト開発に注力できます。 ・豊富な計算資源：DGX A100のクラスタマシンが導入済。豊富なGPU計算資源のもとで研究開発を推進できます。 ・豊富な広告データ：国内広告代理店業において2位の売上を有する博報堂DYグループの豊富なデータを利用できます。 ・自由なカルチャー：博報堂テクノロジーズは、エンジニアドリブン組織であり、プロダクトのため、顧客のための問題解決を目的として自由に意思決定ができるカルチャーを有します。 ・迅速なデプロイメント体制：一つのプロダクトに対して企画/エンジニア/DSがワンチームで開発に取り組んでおり、PoCから結果のデプロイメントまで最短2週間程度の短いサイクルで開発を行っているため、自分が開発した技術をいち早く顧客にデリバリーすることができます。 【本ポジションのやりがい】 ・広告業界は現在、深層学習の発展に伴い、大きな変革の時を迎えています。5年、10年後には、我々が目にする広告のほとんどがAIを利用して作られているでしょう。データサイエンティストとしてジョインいただければ、その変革の瞬間を、我々と共に目の当たりにし、その変革の一翼を担うことができると考えております。 ・自身が関与したプロダクトによって生まれた広告が人々に感動を与えたり、人ともののつながりを促進することによって経済を活性化させたりと、業界全体に起こるイノベーションを目の当たりすることができる可能性があります。 【得られるスキル】 ・効果検証・最適化などに関わるPoC → プロダクト化までの一貫して実行するスキル ・スクラムでのチーム開発スキル 【3～5年後、10年後のキャリアパス】 ・効果検証・最適化などのスペシャリストとしてのキャリア、もしくは、チームリーダーを経てマネージャーとしてのキャリアがあります。 【使用アプリケーション】 Slack, Notion, JIRA, GitHub, AWS, Docker, Figma, Big Query 【開発環境・その他】 ・開発環境：NVIDIA DGX A100複数台, ハイメモリメニーコアのCPUマシン, Cloud GPU ・プログラミング言語：Python ・利用パッケージ：EconML, PyTorch, Flax, JAX, numpy, onnx, numba, grad-cam, torchvision など 【配属予定チーム】 ・メディア事業推進センター配属 データテクノロジー2部 |
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
＜スキル＞ ・効果検証（統計的因果推論）、数理最適化の少なくともどちらかには精通していること ・機械学習と深層学習アルゴリズムの理解 ・モデルの評価とチューニング手法、および適切な評価指標の選択能力 ・初見のデータソースに対しても、自身で調査しながら適切な整形・加工ができること ＜経験・知識＞ ・AI関連分野・最適化・計量経済学に関する研究もしくは開発において3年以上の経験 ・チーム内外での技術的課題を発掘し、成果まで繋げた事例（1件以上） ・プロダクト開発センターのMission, Vision,Value に共感してくださる方 ・自立・自走できる方 ・協調性を有し、チームの一員として動ける方 ・健全なコミュニケーション能力を持ち、円滑な人間関係を築くことができる方 ・会社の発展に貢献し、自己成長を促進しながら共に組織を発展させていく意欲を持っている方 ・継続的な自己学習能力があり、新しい技術や手法を迅速に取り入れることができる方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
700～1,300万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
赤坂駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
■本ポジションのミッション・期待役割 ・ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から問題を定式化。効果検証及び運用最適化を図る。 ・上記課題に対する適切なソリューション策定 ・ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。 ■業務の概要 ・Web広告やマス広告を対象とした、効果検証フレームワークの開発、あるいは当該効果を考慮した最適化アルゴリズムの開発メンバーとしてジョインいただきます。 ■具体的な業務内容 具体的には、以下のタスクのうちいずれかに関わっていただくことになります。 ・広告クリエイティブ・要素の評価技術の開発 -Web広告などの広告実績データを元にしたアンバイアスな予測器の開発あるいは改善提案 -複数媒体への横展開 ・組合せ最適化スキームの開発 -Web広告における複数要素（訴求軸、クリエイティブ、予算）の最適組合せに関する基礎研究 -上記探索スキームのアルゴリズム開発 -複数媒体への横展開 ・マス広告の効果検証及び最適配分 -TV広告は（Web広告に比べて）取得可能なメトリクスが限定的ですが、そのような制約下でもワークする効果検証あるは最適化アルゴリズムの高度化 ・その他 -外部研究機関（大学）との共同研究 -他チームとの協業 等 【仕事の特色】 【本ポジションの魅力】 ・自社開発プロダクト：当センターで開発するプロダクトは全て自社開発プロダクトであり、組織ミッション達成に向けたプロダクト開発に注力できます。 ・豊富な計算資源：DGX A100のクラスタマシンが導入済。豊富なGPU計算資源のもとで研究開発を推進できます。 ・豊富な広告データ：国内広告代理店業において2位の売上を有する博報堂DYグループの豊富なデータを利用できます。 ・自由なカルチャー：博報堂テクノロジーズは、エンジニアドリブン組織であり、プロダクトのため、顧客のための問題解決を目的として自由に意思決定ができるカルチャーを有します。 ・迅速なデプロイメント体制：一つのプロダクトに対して企画/エンジニア/DSがワンチームで開発に取り組んでおり、PoCから結果のデプロイメントまで最短2週間程度の短いサイクルで開発を行っているため、自分が開発した技術をいち早く顧客にデリバリーすることができます。 【本ポジションのやりがい】 ・広告業界は現在、深層学習の発展に伴い、大きな変革の時を迎えています。5年、10年後には、我々が目にする広告のほとんどがAIを利用して作られているでしょう。データサイエンティストとしてジョインいただければ、その変革の瞬間を、我々と共に目の当たりにし、その変革の一翼を担うことができると考えております。 ・自身が関与したプロダクトによって生まれた広告が人々に感動を与えたり、人ともののつながりを促進することによって経済を活性化させたりと、業界全体に起こるイノベーションを目の当たりすることができる可能性があります。 【得られるスキル】 ・効果検証・最適化などに関わるPoC → プロダクト化までの一貫して実行するスキル ・スクラムでのチーム開発スキル 【3～5年後、10年後のキャリアパス】 ・効果検証・最適化などのスペシャリストとしてのキャリア、もしくは、チームリーダーを経てマネージャーとしてのキャリアがあります。 【使用アプリケーション】 Slack, Notion, JIRA, GitHub, AWS, Docker, Figma, Big Query 【開発環境・その他】 ・開発環境：NVIDIA DGX A100複数台, ハイメモリメニーコアのCPUマシン, Cloud GPU ・プログラミング言語：Python ・利用パッケージ：EconML, PyTorch, Flax, JAX, numpy, onnx, numba, grad-cam, torchvision など |
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
| 必須条件 |
・Python/R などによるデータ分析・機械学習の実務経験 ・時系列データの解析経験 ・IoT/センサーデータの前処理・モデリング経験 ・SQL を用いたデータ抽出・加工のスキル ・機械・電気・水処理装置に関する基本的な理解（分野問わず歓迎） ・社会課題の解決に強い関心がある方 ・不確実性の高い環境でも自ら課題を発見し、行動できる方 ・現場や実物（ハードウェア）とデータの橋渡しができる方 ・多様なバックグラウンドのメンバーと協働できるコミュニケーション力のある方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
600～1,100万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
馬喰町駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
データサイエンティストとして、IoTセンサーデータや水質分析データなどをもとに以下の業務を担っていただきます： ・水処理装置の稼働データ分析による性能評価と異常検知 ・水質データ（センサー＋ラボ分析）に基づく品質推定モデルの構築 ・装置の保守最適化のための予兆保全モデル開発 ・再生水の利用傾向・需要予測モデルの設計 ・データパイプラインおよびダッシュボードの設計・構築（AWS、Redash） ・エンジニア・製造チームとの連携による装置制御アルゴリズムの改善提案 【仕事の特色】 ■採用の背景 WOTAは、「人類の資源利用を循環型社会へと変革することで水問題を根本解決する」ことを使命に、上下水道に依存しない水インフラの開発を進めてきました。国内外の災害現場や水資源の乏しい地域での導入に加え、近年では海外展開も本格化し、グローバルな注目を集めています（COP28参加、アースショット賞受賞など）。 現在、WOTAはシリーズC以降の成長フェーズにあり、IPOを視野に入れながら、さらなる非連続な進化を目指しています。その中核を担うのが、自律的に行動し、困難な課題にも挑戦できる仲間の存在です。 100人規模の組織ながら、一人ひとりが主体的に動き、挑戦を楽しめる「百人経営」という組織思想のもとで、WOTAは“水の自由”を世界へ広げる次の仲間を募集しています。 ■WOTAの可能性 ・グローバル展開のリーダーシップ └WOTAの製品は、災害対応やインフラ整備の遅れた地域に革命をもたらす技術として世界中から注目されています。 COP28への参加や英ウィリアム王子が創設した"史上最も名誉ある"環境賞「アースショット賞」の受賞など 海外市場でも評価が高く、持続可能な水循環モデルを世界中に普及させる可能性を秘めています。 ・社会的意義のある技術 └水の循環を効率化し、廃棄水の削減を実現する技術は、気候変動や水資源問題を克服する重要な鍵となります。 人々が「水の自由」を享受できる社会づくりを支援するという、 非常に社会的意義のある事業に携わることができ シリーズCから今後IPOを目指していく事業グロースフェーズのため今後も、やりがいや実感を持てる機会も多くあると自負しております。 ・ひとりひとりが主体性を発揮できる組織体制 └製造業でありながらも、100人規模の異能が集まり本気の挑戦を通じて組織全体が進化する「百人経営」を組織思想として掲げ、 "本気の遊び"を成立させるための「人材の高い純度」と、"責任と成長"の考えを土台にした「大胆に挑戦の奨励する環境」づくり、 そして一律基準による人事評価だけでなく、"人間愛"をベースにした「一人ひとりの実存と向き合う人事」を大事に考えています。 |
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・学歴：大学卒以上 ・適切な目標設定を行い、それに向けて自律的、主体的に動くことができる方 ・データサイエンティスト、AIコンサルタント、もしくはAIエンジニア、機械学習エンジニアとして実務経験がある方で、加えて、下記の要件の実務経験もお持ちの方 -データサイエンス力…数理統計モデル、機械学習モデル、自然言語処理モデル、いずれかの開発経験 -ビジネス力…顧客との折衝経験、プレゼンテーション経験、ビジネス改善提案経験 -エンジニアリング力…機械学習モデルやAIをビジネスで実利用するためのツールもしくはシステム全般（フロント、バックエンド、開発環境等）を、単独もしくはチームで実装/構築した経験 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
600～2,000万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
門前仲町駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
【業務の詳細】 - AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。 - 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発 - リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション - 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築（主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心） - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。 【仕事の特色】 【採用部門概要】 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能（AI）技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 【求人の概要】 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。 【業務の魅力】 - アサインプロジェクトは、個々のキャリア志向や希望に寄り添いながら決定します。「伸ばしたいスキルを伸ばす」チャンスがあります。 - 共同で研究開発を行うクライアントは、グループ各社や、大和総研のシステムインテグレーションビジネスの多種多様な顧客企業であり、大企業中心となります。プロジェクト規模やビジネスインパクトに、意義を実感しながら仕事をすることができます。 - AI、クラウドをはじめとするさまざまな技術領域にチャレンジすることができます。 - 経験者採用を積極的に行っている部門となります。多様なバックグラウンドを持つ社員が所属しており、受け入れ体制が整っています。 【具体的な担当案件の例】 - 機械学習関連論文の調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - グループ内におけるAIシステムの研究開発、構築。 - グループ外の企業向けのAIプロダクト研究開発。 - 金融業界各種企業向けAIプロダクト - 通信業界各種企業向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した人事部向け経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発。 - 研究開発成果の社外発信。講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など。 - 社内のシステムエンジニアを対象とした、AI教育と育成。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。 |
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
| 必須条件 |
下記いずれか ・データサイエンティストとして、分析の問題設定から従事されたご経験 ・Pythonでのモデル開発のご経験 ・テーブルデータを用いたモデル開発・データ分析のご経験 ＜ベーススキル＞ ・課題解決のためのデータサイエンス活用力 ・技術への興味 ・コミュニケーション能力 ・論理的思考力 ＜カルチャー＞ ・ミッションへの共感 ・チームプレー ・提供価値の最大化に対する意識 ＜パーソナリティ＞ ・素直 ・折れない ・地頭が良い ・明るい ・元気 ・人から好かれる ・チャレンジャー |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
600～900万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
内幸町駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
【業務詳細】 AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当頂きます。 各種データを使って各種指標や統計値さらに機械学習を応用した予測モデルを構築し管理していきます。 ■データサイエンスで重要視している活動 ＜データサイエンスを活用した課題解決方法の立案＞ ・顧客が抱える課題を統計学や機械学習の考え方を応用して解決まで導くことは、プロダクトの成否を左右する重要なものと考えています。 ＜顧客目線を意識した指標や予測モデルの作成＞ ・同社は顧客に価値を届けるために必要な指標やモデル作成をしたいと考えます。そのために、常に顧客視点をもつことを大切にしています。 ■データサイエンティストの担当範囲 統計的指標、予測モデルの構築 【具体的な仕事内容】 ・各種指標の開発と管理 ・機械学習による予測モデルの構築 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 同社は今後、少数精鋭で高速にビジョンの実現と事業のスケールをしていきます。 そういった背景から、開発組織の中心で活躍して頂ける方を募集することにしました。 ＜プロダクトの魅力＞ ■サービスが解決する課題 同社が提供する「FULL KAITEN」は小売業や卸売業で発生する在庫過多の問題を、AIと独自の技術で解決するこれまでにないサービスです。 具体的には、サービスを活用いただくことで在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化することが可能となります。 これまで小売業は、在庫をたくさん持つことで売上を作るという商慣習から、在庫問題は業界の宿命的課題として何十年も放置されておりました。 FULL KAITENはこの宿命的課題に対して全く新しい解決策を提供できるプロダクトです。 サービスローンチ以降、多くの反響を頂いており、ナノ・ユニバース様、オンワード樫山様、3coinsのパルグループ様などの大手企業を中心に導入件数が急増しております。 最終的にFULL KAITENが在庫を削減することで目指すのは「いらないものは作らない」という世の中を実現することです。 FULL KAITENが普及することで、世界的問題となっている【大量生産・大量廃棄】【労働環境】【環境汚染】の抑制の大きな一歩となるのです。 ＜配属予定チーム＞ ■現状のチーム体制 プロダクト責任者（CPO） 1名 Lデータサイエンティスト 3名（※ここが今回の募集ポジションです） ※上記は社員のみ 業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 ■エンジニアチームの特徴 フルカイテンのエンジニアチームの環境は、エンジニアとしてのキャリア形成と業務のやりがいを両立したいと考えています。 具体的に、まずキャリア形成の観点では、元々使っていたものにこだわらず、どんどん新しい技術を取り入れチャレンジできるモダンな開発環境となっております。 加えて、フルカイテンはお客様の在庫情報を扱うのでかなりデータ規模が大きく、パフォーマンスを考慮した設計/開発をする必要があるため、結果として難易度の高いプロダクト開発を経験することが可能となっております。 次に、業務のやりがいという観点では、明確にお客様から感謝の声をいただくことができます。 具体的には、カスタマーサクセスのメンバーから随時Slackで、「フルカイテンを使うことで在庫の圧縮ができた！」とフルカイテンを使用している企業からのお声を共有される環境です。 そのため、開発しているものがお客様のお役に立っていることを実感できます。 ＜開発環境＞ ・開発言語： Python ・DB：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda ・機械学習ツール：Kedro, MLflow ・ツール： GitHub、Slack、CircleCI、Sentry Lineでコンテンツ情報発信中！気になる方はこちらから↓ https://lin.ee/BiPWr3Q |
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
①AIや機械学習を活用したシステムの開発、分析経験をお持ちの方 ②TB~PB級の大量データに対する分散処理や、データ分析の設計・開発経験 ③クラウドの設計・構築・運用保守に関する経験をお持ちの方（AWS,GCP,Azureなど） ④統計ソフトウェア（R,Python,Julia,MATLAB,pandasなど）およびデータベース言語（SQL など）の利用経験をお持ちの方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
600～1,200万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
・当社が提供しているクラウドプラットフォームサービスの裏側では、毎日億規模のトラフィックデータが蓄積されており、このビッグデータを支えるアーキテクチャ、基盤設計、開発、運用・保守を当部署が担っています。 ・そのためビッグデータを蓄積するための技術的な選定やアーキテクチャ、データ蓄積の方法、データ処理に関するテーマに対して、AIや機械学習を活用したデータ分析基盤の設計や開発・運用を行います。 ・また最新技術への投資も行っており、研究開発を行いながら先端技術を商用に生かす取り組みも行っています。 【仕事の特色】 ■先端技術開発室とは？ ・既に自社が展開しているクラウドプラットフォームサービスをはじめ、今後新たに企画開発するプロダクト全体の企画や技術選定、仕様決めなど技術的な視点と、ビジネス的な視点でプロダクト開発をリードする組織です。 ・研究開発や要件定義、アーキテクチャの設計などの上流工程から設計・開発・運用までをトータルに関わる組織です。 ・アプリ（バックエンド／フロントエンド）、インフラ、クラウドエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアなどのエンジニアメンバーやプロダクトマネジメント、BizDevなどを行うメンバーも在籍しております。 ■組織構成 先端技術開発室には28名のメンバーが在籍しています。 -データ基盤開発課：10名 -基盤開発課：14名 -先端技術開発室が 4名 ＊30〜40代のメンバーが多いですが、20代のメンバーも在籍しています。 ＊コンサルファーム、自動車メーカー、SIer、事業会社など様々なメンバーが在籍しております。 ■先端技術開発室のミッションと役割 ・現在提供しているプラットフォームビジネスの基幹となる基盤・サービス・データ アーキテクチャの開発とリバイス・拡張を能動的に行う。 ・エンタープライズサービスとしてのエコシステムを作る。 ・5年先、10年先のビジネスに向けた具体的な研究開発を行う。 ・データビジネスのための基盤サービスを機械化を実現する。 ■参考／開発環境 ＊技術選定、投資（研究開発）を行う部署ですので、以下に限定されません！ 【バックエンド】 ・Java（Spring、SpringBoot） ・C♯ ・Go ・Python 【フロントエンド】 ・JavaScript, TypeScript ・React, Vue.js ・HTML5 ・CSS3（Sass） 【環境】 ・Visual Studio Code ・Eclipse ・IntelliJ 【コンテナ技術】 ・docker ・Kubernetes 【OS】 ・Windows ・macOS, iOS ・Linux ・Android 【ソースコード管理】 ・GitLab 【データベース】 ・Cassandra ・Elasticsearch ・Redis ・CloudSQL (mySQL, PostgreSQL) 【クラウドサービス】 ・GCP ・AWS |
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 交通費補助
| 必須条件 |
・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上) ・統計学、機械学習の基礎知識 ・SQLを使用したデータの処理経験 ・機械学習を使ってビジネス課題を解くのが得意な方 ・目的指向性の強い方 ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方 ・能動的に自ら仕事を生み出すことに興味がある方 ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方 ・人材育成に関心がある方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
600～1,000万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
渋谷駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 【仕事の特色】 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ◎使用技術 言語：Python（Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：Google Cloud、AWS ◎当ポジションの魅力 ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 ・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。 ◎キャリアパス ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ・データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ・データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ・データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 ◎働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー 【組織について】 ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ＜メンバー構成＞（2025年5月時点） マネージャー1名、データサイエンティスト3名、データアナリスト5名、データアーキテクト10名 ※データエンジニア：システム本部テクノロジー戦略室所属 |
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・Google BigQueryやSnowflakeなどの列指向型データベースの利用経験 ・Looker Studio、Power BI、TableauなどのBIツールの利用経験 ・生成AIモデルに関する基本的な理解（生成AIの基本概念と代表的なモデルの理解、モデルのトレーニングと評価に関する基礎知識） ・問題解決能力と分析スキル ・コミュニケーション能力とチームワークスキル |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
544～655万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
初台駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
・生成AIプロジェクトでの要件定義（クライアントと直接会話しながら生成AIの有効な活用を検討します） ・データ分析に基づくクライアントアプリ・サイトのグロースハック支援 ・広告アクセス解析ログやDB格納のトランザクションデータに基づいた顧客分析、売上分析 ・各種分析結果を用いたインサイトの抽出 ・上記業務に必要となる各種ツール等の習得 ・弊社エンジニア、デザイナーとのコラボレーションなど ■案件事例 様々な業界・業種の案件に携わっています！ ・ヘルスケアアプリの利用者行動分析、それに基づく機能改善提案 ・みまもりアプリの利用者行動分析、KPI見直し、機能改善提案 ・バックオフィス向けソフトウェアの利用者行動分析 ・将来的なマーケティングオートメーションに向けた位置情報データの分析 【仕事の特色】 ■テックファーム自己紹介 テックファームは、独立系システムベンダーとして20年以上の開発実績を誇り、最新技術をいち早く取り入れたシステム開発を通じて、多種多様な業界でお客さまが抱えている課題解決や効率化・合理化などのお手伝いをいたします。 私たちは、お客さまのニーズやリクエストにそのまま応えるだけでなく、常にお客さまの事業やサービスの価値向上を考えた提案をおこなうことを重視しています。 より高品質なソリューションを提供するため、サービスそのものの根本的な部分に介入するためユーザーヒアリングなど、よりユーザー目線でモノづくりを行っており、世の中に本当に必要とされるサービスを生み出します。 さまざまな業界のITの仕組みを手がけてきた豊富な開発実績と、そこで培われた知見や技術力を背景に、単なる開発企業ではなく、「ITのプロフェッショナル集団」として、また企画から一気通貫で携われる稀有なベンダーとして、既存の常識にとらわれず革新的に挑戦し続けます。 ■DXデザイン＆コンサルティング部 AI/データ分析グループの紹介 前期新設されたDXデザイン＆コンサルティング部門は、これからのクライアントのDXを支える核となるチームです。 システムコンサルティングやUX/UIデザインをはじめ、生成AI技術とデータドリブンな分析とを融合し、クライアントの課題を解決する最前線で活躍しています。 この度、生成AIを駆使したプロジェクトの支援強化のため、AIエンジニアの仲間を募集します。 ■何をしているのか 現在要望が増えている生成AIプロジェクトにおける要件定義、データ設計・管理を中心に、データ分析を通じた有用なインサイト抽出から、お客さまのビジネス価値を最大化するためのソリューションを提供します。 エンジニアやデザイナーなど他職種を含んだコラボレーション活動が多く、チームでクライアントへ貢献する醍醐味があります。 新しい分析手法や技術の導入を積極的に行い、生成AIとデータの力でクライアントの未来を共に創り上げましょう。 ■チームの特徴 ・生成AIエンジニア、データサイエンティスト、デザイナーが所属するチームです。 ・週2日の出社と在宅勤務の混合です。クライアントがオフィスに回帰しているため、往訪も増えています。 ・定期的なオンライン朝会、1on1、チーム会や業務外のSlackチャンネルを設定し、困ったことや雑談など話しやすい環境を設けています。 ・統計検定保有者が在籍しています。資格取得に伴う費用補助があります。 ■所属メンバーの考え方 ・クライアントワークを理解し、個人プレーではなくチームプレーで価値を出すことに面白さや達成感を見い出す人が多いです。 ・状況を自分ごととして捉え、時に境界を越えながら能動的に行動しています。 ・デザインやテクノロジーに関するトレンドのキャッチアップや継続した学習と、得た情報の積極的な共有やアウトプットに面白みを感じています。 ・業務やプロセスに対し常に改善意識を持ち、体系化、最適化を継続しています。 ■開発に使っている主なツール ・Google Tag Manager ・Google data portal ・Google BigQuery ・Power BI / Tableau ・MS Excel / Power Point ■1日の流れ 10時ー10時半 ・チームメンバーと週1での朝会 他メンバーのプロジェクト状況確認や協力してほしいことをお互いに相談 11時ー13時 ・データ分析、その他ワーク フィジビリティスタディーや机上整理のための自習時間 気づきや整理をwikiにしてまとめチーム内で情報共有 月1回の定例分析レポートの作業などの取りまとめ など 14時ー15時 ・お客様との週次定例会議 分析要件の整理後の具体展開のために、あらかじめ仮組みしたダッシュボードの レイアウトを提示、そのレビューを通じ、クライアントの意見を確認 終了後は議事メモを見ながら、翌週に向けてタスク整理 15時ー16時 ・開発メンバーとの仕様確認 要望整理に照らし合わせたタグ計測設計書をベースに、システム部門に要求事項を伝え 実装で必要な内容を整理してもらう社内会議を開催、連携をはかる 17ー18時 ・営業チームからの引き合い相談、ディスカッションに合流 開発進行中のコンシューマ向けアプリ開発プロジェクト 今後取得すべきデータを、サービス拡張を踏まえた観点で提案するため他メンバーと意見交換をしてまとめる 18時ー ・日報作成、明日のタスク確認 勤怠打刻し終了 ・業務外で、社内有志の開催するLT会に登壇 ■社員に嬉しい環境を整備 ・集中したいときはイヤホンもOK ・服装はカジュアル（ジーンズ、スニーカー、室内履きOK） ■コミュニケーションツール ・全社員Slackを導入（プロジェクトによって、Chatwork、Backlogなどを利用） ・ナレッジの共有はQiita:Teamや技術メーリングリストを使用 ・Google Work Space ・Office365 ■フォローアップ体制 ・OJT制度（ご入社後3ヵ月間） ・Buddy制度（ご入社後3ヵ月間） |
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
※以下いずれかのご経験が2年以上ある方 ・データ分析（データ抽出、統計解析、機械学習など）の実務経験 ・SQL／Pythonを用いたデータ処理やシステム開発の経験 ＋ 要件定義や設計などの上流工程業務経験 ・PythonやSQLを駆使し、統計解析・機械学習・データ基盤構築等の実践経験を積みたい方 ・クラウド環境（AWS・GCP・Azure）でのデータ分析やMLOpsに挑戦したい方 ・特定業界に縛られず、幅広い業界のデータ分析を経験したい方 ・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方 ・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方 上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
500～700万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
東京駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
【仕事内容】 データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。 データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく エンジニア領域 とビジネス領域に分かれ、ご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 ■エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。 実務を通じて、分析スキルを磨きながら、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集、前処理（データクレンジング、ETL処理など） ・データ基盤構築、管理（データベース設計、データパイプラインの開発など） ・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など） ・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ■ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。 プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出、整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など） ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 【仕事の特色】 【募集背景】 当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸としたサービスを展開してまいりました。 データ活用の需要が年々高まる中、2034年には売上100億円を目指し、さらなる事業拡大を進めています。 その実現に向け、分析力を活かして貢献できる方やさらなる成長を求めて次のステップに挑戦したい方を募集いたします。 当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略の提案・実現を含むものが多数あります。 これにより、技術力を深めるだけでなく、ビジネス視点を持ったデータ活用スキルを磨くことが可能です。 今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。 経験を活かしながら、新たなスキルを身につけ、市場価値を高めたい方をお待ちしております。 ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーとともに成長を遂げませんか？ 【案件事例】 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につける ことができます。 鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング 教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール（Tableau、Power BI など）を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工、集計、分析（Python、SQL などを活用） ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理、資産管理 ・データガバナンスの設計、運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 （Python, SQL, BIツール, 統計解析 など） ・ビジネス課題解決力 （データに基づいた施策立案・提案力） ・データ基盤構築・マネジメント （データ設計、品質管理） ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 ＜開発環境＞ ・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール ： BIツール（Tableau、Power BI等）、SAS、SPSS ・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R |
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 交通費補助
| 必須条件 |
＜スタッフレベル＞ ・Pythonの2年以上の実務経験 ・生成AI（特にLLM）に関する基礎知識 ・チーム内外の関係者と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力 ＜マネージャーレベル＞ ※ スタッフレベルに加えて ・LLMをはじめとした生成AIを活用した開発に関わるプログラミングの経験（3案件以上） ・コンサルティングファーム、分析会社、事業会社等で、データ分析・AI開発プロジェクトのマネジメント経験 ・スタッフレベルのメンバーを管理・育成した経験 ・クライアントの事を理解し、クライアントの実益や結果を追求できる方 ・他者の良いところを素直に吸収する柔軟性を持ちつつ、自分の良いところは広める事ができる方 ・自分の頭で考える事に楽しさを感じられる方 ・ 以下のアポロが掲げる行動指針に共感できる方 - プロ前提：「プロになる」のではなく「プロ前提」。自分が関わった案件に関して、責任感を持って最後までやり抜こう。 - 私ならこれがいい：自分の意思があり、逃げずに発想・創造をどんどん行い、チャレンジしよう。 - うずしおスタイル：「うずしお」のようにステークホルダー全体を巻き込んで、事業や仲間づくりを推進しよう。 - リスペクトある直言：相互にリスペクトを持ち、率直に意見を言い合おう。 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
400～1,000万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
渋谷駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
【主な業務】 1. コンサルティングワーク ・新規プロジェクトの営業活動及び提案 ・アサインされたプロジェクトのデリバリー ＜想定される仕事内容＞ ■技術PoC ・先端技術のフィジビリティ確認のための検証 ・フィジビリティ確認済みの先端技術や、ツールを使用したシステムの業務効果の検証 ■AIモデル活用システム開発 ・クライアントの課題から、機能要件・非機能要件をまとめる -機能要件：必要なデータや処理 -非機能要件：データ蓄積、セキュリティ、コストパフォーマンスなど ・仕様策定、技術選定 ・システム設計 ・実装 ・テスト 2. 自社プロダクト開発 現在、Azure基盤をベースに、情報検索ソリューションを開発中です。 ドキュメントの格納や検索体験を改善していくサービスで、イベントでのデモなども行っております。 【仕事の特色】 【募集背景】 アポロは、2020年に設立し、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 特に生成ＡＩの活用については、基礎研究からサービス化までが過去類を見ないほどのスピードで進むなか、クライアントから相談を受ける機会が急激に増えています。 そうした状況に柔軟に対応し、クライアントの実益創出に貢献できるチームを作るため、基盤技術から最新のサービスまで、多様なケイパビリティを持った人材の採用を推し進めています。 【AI Unitの組織構成について】 アポロのデータサイエンティストはAI Unitという部署に20名程度在籍しており、個々の強みや得意を活かすべくさらに3つのチームに分かれています。 ・生成AIに強みを持つチーム（SoTAチーム） ・数理モデリングに強みを持つチーム ・ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に生成AIチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 【プロジェクト事例】 1．大手自動車メーカーにおける生成AIを活用したナレッジ検索システムの構築 ・RAG（検索拡張生成）を中心としたナレッジ検索システムのPoC（概念実証）を実施 ・特殊な文書に対する AI OCR を含む、データ基盤構築を支援 ・PoCの結果を基にした本開発における継続的な支援 2．製造業向けスキル指向人材マネジメントシステム開発における業務効率化支援 ・生成AI（GPT）を活用したスキル情報の統合・辞書化 ・スキルの名前や説明からスキルを統合し、企業共通のスキル辞書を作成 ・開発企業様の担当者との連携による、人手による統合判断との照合 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・生成AIを活用したシステムはもちろんのこと、システムを運用していくための組織やルール作りなど、クライアントのビジネスに対して包括的に携わることができます ・新しいモデルやツールなどを積極的に検討できます 【SoTAチームの構成】 ・平均年齢29歳 - マネージャー3名、スタッフ5名、の計8名で構成されています（2025年3月時点） ・大手コンサルファームでデータサイエンティストとして働いていたメンバーや、ソフトウエア開発を行っていたものなど様々なバックグラウンドをもったメンバーがそれぞれの強みを生かし業務にあたっています 【働き方・チームの雰囲気】 小規模なチームのため、プロジェクト横断で全体の共有をしながら、日々業務にあたっています。 また、分からないことや困っていることに対してチーム全員で解決するよう努めています。 具体的には下記の取り組みを行っています。 ・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています ■週に2回、チーム全体の週次MTGを開催しています。 ・SoTAチームが進めている各プロジェクトの状況などを共有する会 ・全社的に生成AIの知見を蓄えるため、生成AI系の技術やプロジェクトから得た知見などをチーム内外で報告・共有する会（＝SOTA_TechPipelineと呼ばれています） |
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
■以下全て必須となります。 - チームでのデータ解析プロジェクト推進経験 - データプロダクトの構築経験 - Python及びSQLを用いたプログラミング経験1年以上 ■求める人物像 ・複数人チームでの解析プロジェクト経験者 ・データ利活用を推進したいと考えている方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
400～550万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
東日本橋駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
プロジェクトやタスクに応じて調整しますが、運用2割・プロジェクトやタスクが8割程度のイメージです。部内ではロードマップを作成し全社方針や部としての注力ポイントを明確に共有した上で、各プロジェクトをお任せいたします。 フルリモートではあるものの、隔週で実施しているミーティングや朝会、勉強会でチームメンバーとの交流も可能です。 ・Myscope運用 ・アドホック分析 ・ダッシュボードツールの運用 ・社内におけるデータ利活用の推進（データマネジメント） ・全社横断的なKPI策定支援 ・データアクティベーションの推進 ・データプロジェクトの推進 ※データ分析基盤の概要についてはDSブログをご覧ください。 https://note.com/prevent_ds/m/mb4bc51cd6b93 【扱うデータの例】 ・レセプト、健康診断結果、ライフログデータ（テーブルデータ、RDB） ・面談介入記録（テキスト） ・食事写真（画像）※今後活用予定 ・音声記録（音声）※今後活用予定 【仕事の特色】 PREVENTでは、レセプトや健康診断情報などの医療情報に加え、提供するDMPから蓄積されたライフログデータ、健診・採血データ、面談データ等の多種多様なデータを保有しています。 これらのデータを分析し、インサイトを提供することがデータサイエンス部のミッションです。 現在、当社のEBPM事業（自治体向け解析事業）では、数年連続で億規模の売上をコンスタントに出せるようになっており、事業としての基盤が整いつつあります。 それに伴い、部内ではデータ基盤の整備が進み、データアクティベーション（プロダクト側への解析結果の還元）やダッシュボード管理といったデータ活用の取り組みが本格的に始まりました。 まだまだ事業立ち上げ期であるため、入社後プレイヤーとしてご活躍いただいたあとはビジネス課題へのインパクト最大化にコミットするプロジェクトマネージャーとしての役割も担っていただける方を求めています。 経験豊富なデータエンジニアやアナリストと協力しながら、PREVENTおよび日本の疾患管理プログラム事業（DMP）の未来を切り開くであろうミッションの達成を目指しませんか？ ※DMPとは？https://www.wantedly.com/companies/prevent/post_articles/171126 【入社後の研修制度について】 基本業務に関するOJTプログラムを1ヶ月実施し、別途で入社3ヶ月間は研修期間としてキャッチアップ期間を設けています。 【社内の雰囲気について】 ・上下関係ではなく、それぞれの専門性をリスペクトし合う、研究室のような雰囲気があります。意見やスキルが尊重されるため、安心して議論を重ねながら成果を追求できます。 ・「まずはやってみる」という挑戦精神と、「やったことを検証する」という改善精神が共存しており、OODAを実現しやすい環境が整っています。これにより、スピード感を持って仮説検証を行い、継続的な成長と改善を目指すことができます。 【やりがい・魅力】 ◆裁量権が大きく、専門性を発揮できる環境 ・主体性を発揮ながらプロジェクト推進をするため、自身の裁量を生かせます！また、健康という身近で人類共通のテーマに対して企業健保、自治体、製薬企業といった多様なステークホルダーの意思決定にも関われます。 ・チームにはデータサイエンティストをはじめエンジニア、デザイナー、医療専門職など各分野のプロフェッショナルが在籍しており、それぞれの専門分野を生かしながらも枠にとらわれない新しい挑戦を続けています。 ◆ヘルスケア分野でのデータ活用の魅力 ・自社データベースとして200万人超のヘルスデータベースや1万人のライフログデータを保有しており、医療統計や疫学の観点からあらゆる分析が可能です。 ・ヘルスケアは現在注目されている領域ですが、当社が取り扱うのは「重症化予防事業」や「保健事業」というニッチな分野です。そのためドメイン知識が重要となり、一般的なデータサイエンススキルをベースに、特有の分野ニーズに適応させる柔軟性が求められます。ハードルが高い一方で、専門性を深め社会的に意義のある成果を得られるため、非常に面白みがあります。 ◆社外データサイエンティストとも協業しやすい環境 ・アカデミック分野や住友生命のデータサイエンティストと協業する機会があります。 ・まだまだ若く発展途上の部門であるため、社外知見や新規ツールについて学び、どんどん試せる文化があります。 ・学術界との連携により、より深い洞察や新たな発見を得られる機会があり、ヘルスデータサイエンス分野の発展にも貢献できます。 ◆アジャイルを意識した素早いデータ解析環境 ・必要に応じてデータ基盤やツールの改善にも関与でき、環境づくりを通じて業務効率を高めるスキルを磨くことができます。 ・柔軟で迅速なデータ解析環境もあり、短いサイクルで仮説検証を繰り返しながら、成果物をスピーディーに提供する経験ができます。 ・顧客対応やプロジェクト管理は主にプロジェクトマネージャーやセールスが行うため、解析に集中できます。解析方法の選定やデータの定義、顧客への提案を行い、解析の計画〜解析において専門性を発揮できます。また、事業の効果検証を通じて評価まで携わることも可能です。 ◆ヘルスデータサイエンスに真摯に向き合える環境 ・レセプト、健康診断結果、ライフログに加え、面談介入記録、食事写真、音声記録など、多様なヘルスデータを扱うことができるため、幅広い視点から健康課題にアプローチする力を養えます。 ・健康支援会社として、単なるデータ解析に留まらず、実際の健康改善に直結する解析を提供できるというやりがいがあります。 ・アドホック解析を通じて、現在の社会が抱える健康課題にダイレクトに影響を与える意思決定をサポートするという役割を担うことができます。 【キャリアについて】 以下の役職は、スキルやご希望に合わせて目指すことも可能です。 ◆ データプロダクトマネージャー -ヘルスケア分野でのデータ活用に向き合い、データマネジメントも含めたガバナンスを牽引しながら、プロダクトとしてデータ活用を推進するポジション ◆シニアデータサイエンティスト/アナリスト -データサイエンスチームマネジメント、プロジェクトマネジメントなどを部長に近いポジションで遂行するポジション ◆データサイエンス部/部長 -経営及びデータサイエンスを繋げるポジション 【開発環境】 言語：Python Cloud：AWS, GCP DB/DWH：PostgreSQL, Athena, BigQuery ETL/ELT：Embulk, dbt, AppFlow ワークフロー：Step Functions BI/ダッシュボード：Tableau, Superset 構成管理：Docker コード管理：GitHub プロジェクト管理：Notion, Miro ※ DS部の概要についてはDSブログ（https://note.com/prevent_ds）をご覧ください。 ■その他 - 賞与：業績による - 評価/昇給：年2回 - 勉強会補助制度あり - 住宅補助あり - PC貸与（Mac） - マウス、キーボード持ち込み可能 - 服装自由 - ウォーターサーバー ■ データサイエンス部メンバー構成 - データエンジニア：3名 - データサイエンティスト：3名 - データアナリスト：2名 |
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