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(2ページ目)
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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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必須条件 ・Looker Studio、Power BI、TableauなどのBIツールの利用経験 ・Google BigQueryやSnowflakeなどの列指向型データベースの利用経験 ・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
想定年収 544～655万円
募集職種 最寄り駅 初台駅 (東京都)
会社概要 ■お任せしたい主な仕事内容 ・生成AIプロジェクトでのLLM、RAG活用設計、構築 ・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 ・改善施策の企画、施策実施にあたっての関係各所とのディレクション ・各種施策や機能等のKPI設定および効果測定方法の設計 ・KPIモニタリングに基づいたPDCAサイクル実施 ・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 【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 デザインシンキング・サービスデザイン部門をアップグレードし、今期から新たにDXDesign＆Consulting部として新設しました。 システムコンサルティング・UX/UIコンサルティングと横並びに、データドリブンを軸としたデータ分析に特化したグループを新たに誕生させています。 新設、案件増加に伴い、データ分析グループの配属、分析コンサルタント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、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 ・データサイエンティスト、生成AIエンジニア、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 ■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 ■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 ＜その他＞ ・服装髪型自由 ・集中したいときはイヤホンもOK ・社員が使う事のできる冷蔵庫が1台あります ・電子レンジ2台あります ・無料お茶・コーヒーサーバがあります ・ドリンク30円から購入可能 ・オペラシティタワー18階は14時まで食堂、また地下や高層フロアに飲食店が充実 ・会社の大きいイベントは上期7月と下期1月のキックオフ（ホテルや会社内で実施します）
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必須条件 ・機械学習、AIの基礎知識、実課題への適用経験 ・関連部署とのコミュニケーションスキル ・アルゴリズム開発の経験
想定年収 450～1,000万円
募集職種 最寄り駅 東京テレポート駅 (東京都)
会社概要 【お任せする業務】 主に異業種との協業事業領域にて、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAI・データ分析を含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 ●具体的には 商品開発部門もしくは社外企業と連携し、以下のようなプロジェクトをご担当いただきます。 ・「スポーツチーム強化」プロジェクト…スポーツ中の選手の統計データをもとに、選手コンディション、チームの補強ポイントなどをデータ分析で可視化する研究・開発 ・顧客の購入履歴をもとに商品の関心の移り変わりを予測、それに合わせて商品提案するサービスの企画・開発 ・その他、協業企業との新事業につながるサービスの企画・開発 【仕事の特色】 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語：C,C++,Python 環境：Windows,Ubuntu ツール：各種フレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorchなど) 【組織のミッション】 AIデータ分析2室は、DS部の「技術のソリューション化、幅広い領域への活用」という基本方針を主軸に、異業種のパートナーと一体となり、価値創造・社会貢献を図ることをミッションとしています。 自動車の製品開発で培ってきた技術をAI・データ分析技術を活用し、社外の異業種企業との連携を中心とし、幅広い社会課題に対して新規ソリューションをはじめとした企画・開発を進めてまいります。 【募集背景】 製品競争力向上・新サービス創出にあたり、AI・データ分析技術による開発力の強化が必須です。自動車業界の経験のみならず、異業種にてAI・データ分析の知見・適用経験をお持ちの方も広くお迎えし、組織体制の強化を図ってまいります。 【キャリアパス】 本領域で実務での経験を積んで頂きながら、チームを束ねるマネージャ、または現場応用技術のスペシャリストになって頂く事を期待しています。希望と適正により、DS部内でのローテーションの可能性もございます。 【このポジションの魅力】 ●仕事の魅力 ≪アイシンのデータサイエンティストとして働く魅力≫ ・自動運転やスマートファクトリーなど、社会的意義の大きな開発テーマに挑戦 大都市の渋滞や、交通弱者問題など、自動運転には社会課題の解消への期待が寄せられています。自動運転を世界中に普及させるには様々な機能の進化が必要です。 例えば、乗員の状態を確認し車内で快適に過ごす機能など走行制御だけではない機能が求められます。 また、全世界への普及には、価格の適性化を果たす製造プロセス改革を、スマートファクトリーで実現することも欠かせません。ここに、人工知能開発によるブレイクスルーが求められています。 自動車に使用される重要な技術を提供しているのは、私たちサプライヤー。 私たちが未来のモビリティ社会の技術を担っていくと言っても過言ではありません。社会的意義が大きなプロジェクトに最前線で携わっていただけます。 ・社会を変える開発テーマに携わることで、実現できる技術者としての成長 自動車業界に訪れるCASE（自動運転、コネクティッドカー、シェアリング、電動化）によって、AI・機械学習の技術が今後ますます重要になってきます。アイシンでも、社会を変える新しい開発テーマが、日々、生まれており、最先端の技術を駆使して、最前線で研究・開発に携わっていただけます。 ・事業戦略上の重点領域として位置づけ、全社で強化を図る DS部は次世代の技術革新に対応するため、全社の期待を込めて組閣された専門組織です。そのため、当社では研究開発費のうち大部分をAI領域へ投資、愛知・東京以外に、博多にも新しく開発拠点を設置するなど強化を図っています。 ・多様なバックグラウンド、強みを持ったメンバーと仕事ができる 自動車のみでなく、その他製造業、IT、ソフトウェア等様々なバックグラウンドのメンバーが在籍。チームとして保有する技術の幅が広いのが特徴です。また、AIリサーチャーの部署とは密に連携して仕事を行うため、最新技術動向などをキャッチアップしやすい環境であるといえます。業務内外で自学自習の意識が強いメンバーが多く、切磋琢磨できる活気のある職場です。 ●体制・教育 １チームに平均８名ほどが在籍し、チームの中で２～３個のプロジェクトを担当。同僚の技術者からのＯＪＴ指導、または社内外研修も多く受けて頂きながら、知識習得、実践力向上を行って頂きます。 ●職場環境 高機能な人工知能用計算機を揃えています。 アクティビティ・ベースド・ワーキング（Activity Based Working）をコンセプトに、オフィスを設計。 席を自由に選べるフリーアドレス制度を導入しています。 デュアルディスプレイを設置した席や立って仕事ができるスタンディング席、周りを遮断して1人で集中できるソロスペースなどを設けています。 他にも簡単な打ち合わせが出来るソファ席やBOX席、オープンカフェスペースなども用意しているので、目的や気分によって働く環境を選べることが魅力です。 【組織構成】 ＤＳ部（143名） └ＡＩデータ分析2室（28名） └シェアリングサービスG（11名） └ビジネスプロモーションG（9名） ★配属予定ポジション └データ基盤G（8名） 【配属部署】DS部
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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
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ＜主任の場合＞ ■以下のいずれかに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活用に関する自社及び他社の実業務システム開発に、プロジェクトマネージャや、分析検証担当として関わった経験 ・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おいて、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 ＜担当の場合＞ ■以下に対し1年以上の職務経験を有すること ・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開発に、分析検証担当として関わった経験 ・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 450～990万円
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。 ・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、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】 ・担当～主任を想定
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
必須条件 ＜経験＞ 以下すべての要件を満たす方 ・統計学や機械学習に関する知見および経験（自学含む） ・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見および経験（自学含む） ・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験 ＜マインド＞ ・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 ・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 ・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 ・固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
想定年収 420～520万円
募集職種 最寄り駅 大阪駅 (大阪府)
会社概要 ＜業務詳細＞ ・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます ・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます ・JR西日本グループ全体の顧客価値創出／拡大にむけた戦略策定、施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。 ・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析／AIモデル構築及びその実装を担っていただきます ・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます ＜具体的な仕事内容＞ ・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析 ・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営、業務効率化 ■分析業務例 ・BIツールや統計、機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援 ・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討／開発の実施 ・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用、改善 ・データ分析関連の文献調査、アルゴリズム実装 ■作業環境（例） ・分析用言語：Python/R/Julia ・BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI ・分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS ・ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL ・プログラム管理：Github/Gitlab 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 現在、JR西日本グループでは、1.グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、2.JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。 1.WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー（モバイルICOCA含む）、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 2.JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。 上記2領域での取組みには、顧客データや業務データを分析するデータサイエンティストの力が必要となるため、これらの取組みを推進していただける方を募集いたします。 ＜ポジションの魅力＞ ・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること ・現実社会、リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること ・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点 ＜職場環境＞ ■ご入社後の流れ ご入社後、約1ヵ月間を目安に当社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。 本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータサイエンティストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
必須条件 ＜経験＞ 以下すべての要件を満たす方 ・統計学や機械学習に関する知見および経験（自学含む） ・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見および経験（自学含む） ・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験 ＜マインド＞ ・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 ・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 ・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 ・固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
想定年収 420～520万円
募集職種 最寄り駅 大阪駅 (大阪府)
会社概要 ＜業務詳細＞ ・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます ・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます ・JR西日本グループ全体の顧客価値創出／拡大にむけた戦略策定、施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。 ・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析／AIモデル構築及びその実装を担っていただきます ・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます ＜具体的な仕事内容＞ ・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析 ・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営、業務効率化 ■分析業務例 ・BIツールや統計、機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援 ・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討／開発の実施 ・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用、改善 ・データ分析関連の文献調査、アルゴリズム実装 ■作業環境（例） ・分析用言語：Python/R/Julia ・BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI ・分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS ・ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL ・プログラム管理：Github/Gitlab 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 現在、JR西日本グループでは、1.グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、2.JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。 1.WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー（モバイルICOCA含む）、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 2.JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。 上記2領域での取組みには、顧客データや業務データを分析するデータサイエンティストの力が必要となるため、これらの取組みを推進していただける方を募集いたします。 ＜ポジションの魅力＞ ・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること ・現実社会、リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること ・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点 ＜職場環境＞ ■ご入社後の流れ ご入社後、約1ヵ月間を目安に当社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。 本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータサイエンティストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。
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- リモート可
- フレックス制
必須条件 ＜経験＞ 以下すべての要件を満たす方 ・統計学や機械学習に関する知見および経験（自学含む） ・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見および経験（自学含む） ・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験 ＜マインド＞ ・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 ・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 ・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 ・固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
想定年収 420～520万円
募集職種 最寄り駅 大阪駅 (大阪府)
会社概要 ＜業務詳細＞ ・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます ・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます ・JR西日本グループ全体の顧客価値創出／拡大にむけた戦略策定、施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。 ・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析／AIモデル構築及びその実装を担っていただきます ・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます ＜具体的な仕事内容＞ ・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析 ・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営、業務効率化 ■分析業務例 ・BIツールや統計、機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援 ・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討／開発の実施 ・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用、改善 ・データ分析関連の文献調査、アルゴリズム実装 ■作業環境（例） ・分析用言語：Python/R/Julia ・BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI ・分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS ・ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL ・プログラム管理：Github/Gitlab 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 現在、JR西日本グループでは、1.グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、2.JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。 1.WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー（モバイルICOCA含む）、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 2.JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。 上記2領域での取組みには、顧客データや業務データを分析するデータサイエンティストの力が必要となるため、これらの取組みを推進していただける方を募集いたします。 ＜ポジションの魅力＞ ・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること ・現実社会、リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること ・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点 ＜職場環境＞ ■ご入社後の流れ ご入社後、約1ヵ月間を目安に当社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。 本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータサイエンティストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。
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必須条件 ＜経験＞ 以下すべての要件を満たす方 ・統計学や機械学習に関する知見および経験（自学含む） ・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見および経験（自学含む） ・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験 ＜マインド＞ ・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている方 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 ・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 ・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 ・固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
想定年収 420～520万円
募集職種 最寄り駅 大阪駅 (大阪府)
会社概要 ＜業務詳細＞ ・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます ・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます ・JR西日本グループ全体の顧客価値創出／拡大にむけた戦略策定、施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。 ・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析／AIモデル構築及びその実装を担っていただきます ・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます ＜具体的な仕事内容＞ ・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析 ・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営、業務効率化 ■分析業務例 ・BIツールや統計、機械学習モデルを活用したデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し、施策実行支援 ・自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討／開発の実施 ・ダッシュボードや機械学習システムなどのデータ分析に関わるシステムのオペレーション設計や運用、改善 ・データ分析関連の文献調査、アルゴリズム実装 ■作業環境（例） ・分析用言語：Python/R/Julia ・BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI ・分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS ・ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL ・プログラム管理：Github/Gitlab 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 現在、JR西日本グループでは、1.グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、2.JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。 1.WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー（モバイルICOCA含む）、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 2.JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。 上記2領域での取組みには、顧客データや業務データを分析するデータサイエンティストの力が必要となるため、これらの取組みを推進していただける方を募集いたします。 ＜ポジションの魅力＞ ・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること ・現実社会、リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること ・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点 ＜職場環境＞ ■ご入社後の流れ ご入社後、約1ヵ月間を目安に当社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。 本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータサイエンティストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。
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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 - Python及びSQLを用いたプログラミング経験 特になし
想定年収 400～550万円
募集職種 最寄り駅 東日本橋駅 (東京都)
会社概要 ・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 【仕事の特色】 ■株式会社PREVENTについて 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。 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？ ■ データサイエンス部メンバー構成 - データエンジニア：1名 - データサイエンティスト：3名 - データアナリスト：1名 ■この仕事で得られるもの - データサイエンス全般に関する幅広い知識・経験・技術 - データマネジメントに関する知見・経験 ■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）もご参照ください。
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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 - Python及びSQLを用いたプログラミング経験 特になし
想定年収 400～550万円
募集職種 最寄り駅 東日本橋駅 (東京都)
会社概要 ・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 【仕事の特色】 ■株式会社PREVENTについて 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。 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？ ■ データサイエンス部メンバー構成 - データエンジニア：1名 - データサイエンティスト：3名 - データアナリスト：1名 ■この仕事で得られるもの - データサイエンス全般に関する幅広い知識・経験・技術 - データマネジメントに関する知見・経験 ■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）もご参照ください。
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- 正社員
- 契約社員
- リモート可
- 上場企業
- ベンチャー企業
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
必須条件 ・データサイエンスの実務経験が３年以上であること ・ビジネスメンバーと伴走して課題発見から問題解決までを実行できるコミュニケーション能力 ・データサインエス、数学、統計学、経済学などの1分野に深い知識を持っている ・高いオーナーシップを持ち主体的に課題発見や問題解決を推進できる ・未知の領域でもドメイン知識の獲得を前向きに進められる ・1つの領域に捉われず、事業の課題やチームの状況に対して柔軟に事業貢献できる ・他者とのコミュニケーションを円滑に進められる
想定年収 400～1,100万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。 本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。 ・ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案 ・ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築 ・既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証 ・スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用 【仕事の特色】 ＜チームの文化や体制、働く環境について＞ チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
必須条件 ＜データサイエンティスト＞ ・データ分析経験のある方(データ作成、モデル構築、統計ツール/ライブラリの使用経験) ・統計解析手法に関する知識(相関、クラスタ・セグメント、回帰、決定木、テキストマイニング等) ＜データ基盤エンジニアリング＞ ・クラウド環境での開発、システム構築経験（AWS, GCP, Azure）と基本的な機能理解と操作・管理知識 ・クラウドデータベース基盤の構築に携わった経験のある方（Snowflake、Databriks、Google Big Query等） ・大規模データを対象としたデータ分析基盤、機械学習基盤の設計、構築・運用経験 ・データパイプライン・ETLの構築`運用経験（Apache Spark, AirFlow, etc.） ＜共通＞ ・分析・開発内容などを平易な言葉で分かりやすく伝えるコミュニケーションスキル (分析・開発の専門ではない他部署のメンバーとのやりとりが多いため)
想定年収 365～979万円
募集職種 最寄り駅 中野駅 (東京都)
会社概要 <データサイエンティスト> データ分析・企画・開発に幅広く携わっていただきます。 ＜データ基盤エンジニア＞ 効率的なデータ処理と、統合データ基盤の整備・構築にむけて、企画、設計、開発に幅広く携わっていただきます。 【仕事の特色】 ■部門/部署の役割 エポスカードを中心に、丸井店舗・ECでの購入データ等のビッグデータ分析を行い、施策立案から結果分析までのサポートを実施しています。 また、エポスカードのデータベースや分析・マーケティングツールの保守・管理も行っており、システム開発にも携わっています。 今後は、新たな分析ツールの導入やエポス・丸井・ECの統合データ基盤の構築、分析人材の教育など、丸井グループ全社員の「データ民主化」に向けてあらゆる方面から取り組んでいきます。 ■環境 ・開発環境:Oracle、DB2、Linux ・開発言語:Java、SQL、Python、R、 ・使用ソフト:MicroStrategy、SPSS、PowerCenter、Google Big Query、Google Analytics、Looker ■部署 データアナリティクス部
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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 ・データサイエンス領域における論文の読解・実装 ・機械学習全般における理論的な理解 ・以下のうち1つまたは複数の領域(ただし①は必須)における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上) ①ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ) ②統計解析・因果推論などの統計モデリング ③数理最適化などの数理モデリング ・Git / Docker / クラウド（AWS・GCP）を用いた開発経験 ・機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 ・英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと -あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません
想定年収 1,000～2,000万円
募集職種 最寄り駅 麻布十番駅 (東京都)
会社概要 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 ・顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード -クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 -機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） -国際会議、論文などによる技術調査 -アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価 -AWS, GCP, ABEJA Platform等への商用実装 ・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新規プロダクト化 -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） ・前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成 【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」 クライアント企業が抱える経営課題を、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ただきます！ お客様の抱える経営課題を、データサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、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。 技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・機械学習ライブラリを用いたモデリング ・機械学習サービスの運用 ・データ分析業務全般（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） ・AWS等のクラウドベースでの開発
想定年収 800～1,500万円
募集職種 最寄り駅 虎ノ門駅 (東京都)
会社概要 ＜業務内容＞ 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを当社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ＜案件例＞ 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 【仕事の特色】 ＜事業方針＞ 同社がこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスクなどの管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した画像認識技術などを用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューションなど、金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析／AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域などのコア業務に対する業務支援、ソリューション開発などを提供しており、案件の拡大を進められている会社です。 ＜同社の強み＞ 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者など）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでいる同社。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウドなど）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指されています。 (1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。 (2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 ＜職場環境＞ ■社内の雰囲気 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築／検証といった業務を経験しているメンバーが在籍。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。 ■アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をされています。 ■評価の考え方 年に1度、札入れ（ふだいれ）と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定。評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、仮に中途採用で今入社するとしたらいくらで雇いたいかという視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 同社では技術力の高さを適正に評価することができているため、4、50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多いです。 ■その他 ・勉強会：プログラミングやデータモデリング、性能や可用性などの非機能要件、AWSに関する研修有 ・ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携 ・就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料 ・コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会／発表会の実施
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・機械学習ライブラリを用いたモデリング ・機械学習サービスの運用 ・データ分析業務全般（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） ・AWS等のクラウドベースでの開発
想定年収 800～1,500万円
募集職種 最寄り駅 虎ノ門駅 (東京都)
会社概要 ＜業務内容＞ 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを当社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ＜案件例＞ 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 【仕事の特色】 ＜事業方針＞ 同社がこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスクなどの管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した画像認識技術などを用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューションなど、金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析／AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域などのコア業務に対する業務支援、ソリューション開発などを提供しており、案件の拡大を進められている会社です。 ＜同社の強み＞ 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者など）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでいる同社。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウドなど）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指されています。 (1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。 (2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 ＜職場環境＞ ■社内の雰囲気 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築／検証といった業務を経験しているメンバーが在籍。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。 ■アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をされています。 ■評価の考え方 年に1度、札入れ（ふだいれ）と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定。評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、仮に中途採用で今入社するとしたらいくらで雇いたいかという視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 同社では技術力の高さを適正に評価することができているため、4、50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多いです。 ■その他 ・勉強会：プログラミングやデータモデリング、性能や可用性などの非機能要件、AWSに関する研修有 ・ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携 ・就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料 ・コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会／発表会の実施
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- 正社員
- リモート可
- 交通費補助
必須条件 以下全てを満たす方 ・データサイエンティストとしてPythonを用いたデータ分析経験 ・データサイエンティストとしてPythonなどを用いたAIモデル開発経験 ・Webアプリケーション開発経験 ・データベースの概念設計から論理設計・物理設計の経験 ・関係者から課題や問題を発掘することができる方 ・発掘した課題や問題を解決するために柔軟な思考で提案を行える方 ・関係者に論点を整理し明確に説明できる方
想定年収 750～1,200万円
募集職種 最寄り駅 代々木駅 (東京都)
会社概要 ユーザーの問題を定義し、抽出した課題に対する提案を行って、プロダクトを更に成長させるための機能開発・改善に携わって頂きます。 【主な業務内容】 ・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価 ・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案 ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 【仕事の特色】 ＜プロダクトについて＞ ・GVA manage（https://gvamanage.com/） 事業部の業務プロセスを変えずに法務案件の受付管理とナレッジマネジメントを実現するプロダクトです。 ・GVA assist（https://ai-con-pro.com/） 的確な契約書審査を効率的に行うための、AI契約書審査クラウドです。AIが契約書に潜むリスクを瞬時に検知し、リスクの抜け漏れや見落としを防止。他にも契約書のドラフト〜修正の過程で生じる様々な作業をGVA assistがアシストし、契約審査に安心とスピードをもたらします。 ・GVA 契約書管理 （https://gvamanage.com/lp/gva-contract-management/） 生成AIが自動で契約書の項目を整理し管理台帳を自動で作成することにより、簡単に締結済み契約書の一元管理を行うことができるサービスです。 ・GVAひな型（https://ai-con-pro.com/release/2024032813255/） 自社のひな型等の書式のバージョン管理ができるクラウドサービスです。また、業界最多の1,500以上のひな型を搭載しています。 ・GVA法人登記（https://corporate.ai-con.lawyer/） 商業・会社変更登記の書類作成を支援するオンラインサービスです。登記変更したい会社情報をサイト上で入力するだけで、必要書類を簡単に、安く、自社で作成できます。 オプションを利用することで、押印・郵送するだけで法務局に行かずに登記申請が完了します。 ・GVA登記簿取得（https://toukibo.ai-con.lawyer/) 24時間365日、Webサイト上から登記事項証明書（履歴事項全部証明書・現在事項全部証明書・代表者事項証明書）や登記情報PDFファイルの交付請求ができるサービスです。最低限の情報入力とクレジットカードでの支払いにより、最短1分程度で請求ができます。 ・GVA NDAチェック (https://ai-con.lawyer/) NDA（秘密保持契約書）のチェックから交渉までのプロセスを、弁護士の知見を学習したAI（人工知能）がサポートします。※2021年4月1日に完全無料化しました。 ＜エンジニアとして働く環境＞ ・モブプロを取り入れています。また、モブプロ以外にもつまづいた時や質問がある時はslackでの質問や、個別でペアプロなど気軽に出来る雰囲気です ・毎週、振り返りを行っており、問題をチームや仕組みで解決する文化は定着していると思います ・毎週月曜日にスプリントプランニング、毎日朝11時〜と夕方〜デイリースクラムを実施して、進捗の確認や相談ごとの共有などを行っています ＜使用技術＞ ・関連技術：Python3/ OpenAI/ Hugging Face/ AWS SageMaker ・開発基盤：AWS/ Microsoft Azure ・ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot / CI/CD / GitHub Actions / CircleCI ・グループウェア：Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp, Jira, GitHub
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