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データサイエンティスト リモートワーク･在宅の求人・転職情報一覧
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- 正社員
- リモート可
- 転勤なし
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ・機械学習・ディープラーニング等に関する知識 ・ビジネスにデータサイエンスを活用した5年以上の実務経験 ＜求める人物像＞ ・難しいことをわかりやすく相手に伝える高いコミュニケーション力がある ・お客様の要望や状況などを正しく把握し理解する力がある ・論理的に物事を考える力がある ・難しいことや経験のないことにもひるまない挑戦心を持っている ・自身やチームを成長させようとする向上心がある ・最後まで諦めない熱意・バイタリティがある ・良いものを取り入れて進化していく柔軟性がある ・新しい環境や状況変化への適応力がある
想定年収 1,000～1,800万円
募集職種 最寄り駅 大崎駅 (東京都)
会社概要 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。 既に約50名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、データサイエンティストを積極的に採用します。 ■データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ■最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ■データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ■同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 【仕事の特色】 【プロジェクト事例】 ■データサイエンス ○最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ○50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ○小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ○店舗従業員のシフト最適化 ○物流における配送経路最適化 ○倉庫内ピッキング経路最適化 【募集部門のビジョン・ミッション】 Vision： 構想から実現まで「AIの社会実装」を通して、これまでにないスマート社会を実現する Mission: ビジネスｘデータｘコンピュータサイエンスを掛け合わせ構想から実現までコミット 難題への挑戦を仲間や顧客とともに楽しみ、成長する 先端を追求し高め合う 【成長機会・キャリアパス】 •仕事の醍醐味 お客様の業務の実態を調査・分析・ヒアリングし、現状の課題を抽出して、お客様の経営層、マネジメント層にあるべき姿の実現に向けたオーダーメイドの提案を行います。お客様の課題抽出から実際のコーディングまで一気通貫でプロジェクトに携わることができます。お客様の業務改革、IT改革を牽引し、企業の変革に携われることが何よりの醍醐味です。またStrategic AI Groupには、データサイエンスのコンペティションkaggle, Atcoder等で入賞経験のあるメンバーやコンピュータサイエンスの博士号を有し学会でも活躍するメンバーなどが在籍しています。メンバー同士が互いに切磋琢磨しスペシャリストとして技術スキルを磨いていくことができる環境です。 •自ら創る多様なキャリア 同社では、決まりきったキャリアパスは存在しません。マネジメントスキルを磨き経営幹部を目指す人や、技術を追究しスペシャリストの道を進む人など、個々人が目指すキャリアの姿は十人十色です。社員一人ひとりがプロフェッショナルとして多様なキャリアを創っていく環境が同社にはあります。 •個人の希望を考慮したアサイン 個人の希望とプロジェクトの要望を最大限に考慮しマッチングを行う仕組みであるため、個人のキャリアプランに沿ったアサインが可能です。また、フューチャーグループの別企業へ出向を希望できる“Open Career制度“も備えています。将来的にグループ会社の幹部候補へのチャレンジもでき、幅広いキャリアを模索できます。 •最新技術の活用 データサイエンス・AIをはじめとし、先端テクノロジーを顧客企業の課題解決に活用しています。IT投資の削減や、ITを活用した新ビジネス創出など多岐にわたる案件があります。また、世界中の最新技術をリサーチしオープンな技術を要素別に整理した技術マップ「Winners‘ Circle」を毎年最新化しています。世界のトレンドを把握するとともに、利用可能な最新技術は検証をした上で積極的に活用しています。 •社会的インパクト 携わる業界は、流通・小売、物流、製造、金融など、多種多様です。売上規模も1000億円以上の業界最大手のお客様がほとんどであるため、社会的にもインパクトが大きい仕事に関わることができます。 •教育研修制度 「Future School」という研修制度があります。現在の業務や自身のキャリアアップに必要な知識・スキルを体系的に身に着けることを目的とし、定期的に講義やテストを開催しています。 例えば、クリティカルシンキングやMBA関連講座、AIの基礎スキル習得など、実践的な内容です。また、社員誰もが自発的に開催できる「TERACOYA」という勉強会を開催しており、ナレッジの共有が活発に行われています。イントラ上での動画配信や資料公開も行っており、必要な時にアクセスできる環境も整っています。
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- 正社員
- リモート可
- 転勤なし
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ・機械学習・ディープラーニング等に関する知識 ・ビジネスにデータサイエンスを活用した5年以上の実務経験 ・難しいことをわかりやすく相手に伝える高いコミュニケーション力がある ・お客様の要望や状況などを正しく把握し理解する力がある ・論理的に物事を考える力がある ・難しいことや経験のないことにもひるまない挑戦心を持っている ・自身やチームを成長させようとする向上心がある ・最後まで諦めない熱意・バイタリティがある ・良いものを取り入れて進化していく柔軟性がある ・新しい環境や状況変化への適応力がある
想定年収 1,000～1,800万円
募集職種 最寄り駅 北浜駅 (大阪府)
会社概要 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する先進的プロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、プロジェクトをリードするデータサイエンティストを募集します。 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・当社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 以下、プロジェクト事例をご覧ください。多岐に渡る業界・業態のお客様、R&D活動からコンサルティング、最先端テクノロジーを駆使したシステム構築に至るまで、幅広いフィールドでご活躍いただくことが可能です。 ＜プロジェクト事例＞ ■データサイエンス ・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ・店舗従業員のシフト最適化 ・物流における配送経路最適化 ・倉庫内ピッキング経路最適化 【仕事の特色】 ＜募集部門のビジョン・ミッション＞ ■Vision 構想から実現まで「AIの社会実装」を通して、これまでにないスマート社会を実現する ■Mission ビジネスｘデータｘコンピュータサイエンスを掛け合わせ構想から実現までコミット 難題への挑戦を仲間や顧客とともに楽しみ、成長する 先端を追求し高め合う ＜企業の魅力＞ ■仕事の醍醐味 お客様の業務の実態を調査・分析・ヒアリングし、現状の課題を抽出して、お客様の経営層、マネジメント層にあるべき姿の実現に向けた提案を行います。IT戦略立案や、システム全体のデザイン、実行フェーズ（開発・運用フェーズ）のマネジメントなど一気通貫でプロジェクトに携わることができます。お客様の業務改革、IT改革を牽引し、企業の変革に携われることが何よりの醍醐味です。 ■自ら創る多様なキャリア フューチャーでは、決まりきったキャリアパスは存在しません。マネジメントスキルを磨き経営幹部を目指す人や、技術を追究しスペシャリストの道を進む人など、ITコンサルタントと一口で言っても個々人が目指すキャリアの姿は十人十色です。社員一人ひとりがプロフェッショナルとして多様なキャリアを創っていく環境が当社にはあります。 ■個人の希望を考慮したアサイン 個人の希望とプロジェクトの要望を最大限に考慮しマッチングを行う仕組みであるため、個人のキャリアプランに沿ったアサインが可能です。また、フューチャーグループの別企業へ出向を希望できるOpen Career制度も備えています。将来的にグループ会社の幹部候補へのチャレンジもでき、幅広いキャリアを模索できます。 ■年に一度の個人プレゼンテーション 全社員が年末に、自身の一年の業務を振り返り成果発表をします。社員は上司や同僚はもちろんのこと、全社員のプレゼンテーションに参加が可能です。プレゼンテーションの中で次年度の目標や実現したいことのほか、昇格や昇給希望を伝えることも可能です。また、発表後には上司やメンバーからフィードバックがもらえるためフラットでオープンな360度評価が行える制度です。 ■最新技術の活用 IoTやビッグデータおよびAIなど、先端テクノロジーを顧客企業の課題解決に活用しています。IT投資の削減や、ITを活用した新ビジネス創出など多岐にわたる案件があります。また、世界中の最新技術をリサーチしオープンな技術を要素別に整理した技術マップ「ウィナーズサークル」を毎年最新化しています。世界のトレンドを把握するとともに、利用可能な最新技術は検証をした上で積極的に活用しています。 ■社会的インパクト 携わる業界は、流通・小売、物流、製造、金融など、多種多様です。売上規模も1000億円以上の業界最大手のお客様がほとんどであるため、社会的にもインパクトが大きい仕事に関わることができます。 ■教育研修制度 キャリア入社においても約1週間の座学研修を実施し、その後、半年間に渡る早期活躍フォローを実施しています。 その他、実践的な階層別研修「FutureMBA」を実施。 また、社員誰もが自発的に開催できる「TERACOYA」という勉強会を開催しており、ナレッジの共有が活発に行われています。イントラ上での動画配信や資料公開も行っており、必要な時にアクセスできる環境も整っています。 ■自由度の高いワークスタイル 裁量労働制を採用しています。一人ひとりが自立したプロフェッショナルとして、業務内容に応じてフレキシブルに働くことを推進しています。仕事の進め方は個人の裁量に任され、時間にとらわれることなく社員それぞれが主体的に取り組んでいます。また、リモートワークを積極的に活用しており、自由度が高い働き方が可能です。 ■社員の健康をサポートする体制 2020年4月、社員の健康増進や活き活きと働ける環境づくりと、コンサルタントの相談窓口として「ウェルネスサポートチーム（WST）」を新設しました。心理的安全性の高い、健康的な職場づくりにおける施策や情報発信、学びの場の提供を実践しています。また、健康戦略経営を掲げ、社員の健康をサポートするために、フューチャーグループ健康保険組合を設立しており、充実した健康診断や健康を維持するための手厚いサポートを受けることができます。
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- 正社員
- リモート可
- 転勤なし
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ・機械学習・ディープラーニング等に関する知識 ・ビジネスにデータサイエンスを活用した5年以上の実務経験 ＜求める人物像＞ ・難しいことをわかりやすく相手に伝える高いコミュニケーション力がある ・お客様の要望や状況などを正しく把握し理解する力がある ・論理的に物事を考える力がある ・難しいことや経験のないことにもひるまない挑戦心を持っている ・自身やチームを成長させようとする向上心がある ・最後まで諦めない熱意・バイタリティがある ・良いものを取り入れて進化していく柔軟性がある ・新しい環境や状況変化への適応力がある
想定年収 1,000～1,800万円
募集職種 最寄り駅 大崎駅 (東京都)
会社概要 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。 既に約50名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、データサイエンティストを積極的に採用します。 ■データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ■最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ■データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ■同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 【仕事の特色】 【プロジェクト事例】 ■データサイエンス ○最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ○50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ○小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ○店舗従業員のシフト最適化 ○物流における配送経路最適化 ○倉庫内ピッキング経路最適化 【募集部門のビジョン・ミッション】 Vision： 構想から実現まで「AIの社会実装」を通して、これまでにないスマート社会を実現する Mission: ビジネスｘデータｘコンピュータサイエンスを掛け合わせ構想から実現までコミット 難題への挑戦を仲間や顧客とともに楽しみ、成長する 先端を追求し高め合う 【成長機会・キャリアパス】 •仕事の醍醐味 お客様の業務の実態を調査・分析・ヒアリングし、現状の課題を抽出して、お客様の経営層、マネジメント層にあるべき姿の実現に向けたオーダーメイドの提案を行います。お客様の課題抽出から実際のコーディングまで一気通貫でプロジェクトに携わることができます。お客様の業務改革、IT改革を牽引し、企業の変革に携われることが何よりの醍醐味です。またStrategic AI Groupには、データサイエンスのコンペティションkaggle, Atcoder等で入賞経験のあるメンバーやコンピュータサイエンスの博士号を有し学会でも活躍するメンバーなどが在籍しています。メンバー同士が互いに切磋琢磨しスペシャリストとして技術スキルを磨いていくことができる環境です。 •自ら創る多様なキャリア 同社では、決まりきったキャリアパスは存在しません。マネジメントスキルを磨き経営幹部を目指す人や、技術を追究しスペシャリストの道を進む人など、個々人が目指すキャリアの姿は十人十色です。社員一人ひとりがプロフェッショナルとして多様なキャリアを創っていく環境が同社にはあります。 •個人の希望を考慮したアサイン 個人の希望とプロジェクトの要望を最大限に考慮しマッチングを行う仕組みであるため、個人のキャリアプランに沿ったアサインが可能です。また、フューチャーグループの別企業へ出向を希望できる“Open Career制度“も備えています。将来的にグループ会社の幹部候補へのチャレンジもでき、幅広いキャリアを模索できます。 •最新技術の活用 データサイエンス・AIをはじめとし、先端テクノロジーを顧客企業の課題解決に活用しています。IT投資の削減や、ITを活用した新ビジネス創出など多岐にわたる案件があります。また、世界中の最新技術をリサーチしオープンな技術を要素別に整理した技術マップ「Winners‘ Circle」を毎年最新化しています。世界のトレンドを把握するとともに、利用可能な最新技術は検証をした上で積極的に活用しています。 •社会的インパクト 携わる業界は、流通・小売、物流、製造、金融など、多種多様です。売上規模も1000億円以上の業界最大手のお客様がほとんどであるため、社会的にもインパクトが大きい仕事に関わることができます。 •教育研修制度 「Future School」という研修制度があります。現在の業務や自身のキャリアアップに必要な知識・スキルを体系的に身に着けることを目的とし、定期的に講義やテストを開催しています。 例えば、クリティカルシンキングやMBA関連講座、AIの基礎スキル習得など、実践的な内容です。また、社員誰もが自発的に開催できる「TERACOYA」という勉強会を開催しており、ナレッジの共有が活発に行われています。イントラ上での動画配信や資料公開も行っており、必要な時にアクセスできる環境も整っています。
- 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 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
930～1,100万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
三田駅 (兵庫県) |
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| 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 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
800～1,000万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
日比谷駅 (東京都) |
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| 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 |
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- 正社員
- リモート可
- 上場企業
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・以下の領域において2年以上の実務経験 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験 ・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験 ・データ分析・改善プロジェクトのPM・リーダー経験 ・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
800～1,500万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
大阪駅 (大阪府) |
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| 会社概要 |
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。 「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。 MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。 今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。 我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。 ＜このポジションにおけるミッション＞ ・データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決 ・顧客体験価値の最大化 ・オペレーションの高度化、効率化 ・チームのアウトプットの最大化 ・チームごとの具体的な業務の一例 - 商品検索・推薦システムの研究開発 - 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現 - SCM高度化 - 統計・機械学習を活用したマーケティング - Decision Scienceによる経営組織運営の推進 【仕事の特色】 ＜MonotaROのデータサイエンス部門の特徴＞ 単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある 【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境がある】 ・商品点数2300万、ユーザー980万を超える大規模プロダクト「MonotaRO.com」の競争優位性を高めるデータ・アルゴリズム領域の様々な課題に取り組める ・ECだけでなく、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど取り扱う領域が広範囲かつ複雑に絡み合っている ・取り扱うデータ・アルゴリズムの領域も「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域について取り組むことができる ・BtoBのEC事業という特性上、データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える 【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】 ・データサイエンティストが、「コト」に向き合える環境が整っている ・データサイエンティストがプロデューサーとして企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い。 ・開発リソースのアサインまで手配することが可能であるため、検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる 【事業貢献性が非常に高いポジションである】 ・「すぐ見つかる・すぐ届く」を実現しユーザーに価値を届け、事業の競争優位性にも直接貢献することができる ・検索・推薦の技術を活用し、高度なパーソナライゼーションを実現することで競争優位性を高めることができる ・MonotaROのビジネス特性上、データサイエンティストの課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい ・膨大なデータを活用し、ビジネス課題や顧客体験に関する課題に対してのソリューションを提案〜実行できる ・1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある |
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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
- フレックス制
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
| 必須条件 |
＜スキル・経験など＞ ・ Pythonを使ったBtoC課題における機械学習モデルの作成・評価の経験（予測モデル、レコメンデーションモデルなど） ・ビッグデータからの機械学習モデルデータセットの作成経験（データクレンジング含む） ・高度なSQLの経験（複雑な副問合せなど） ・ビジネス企画部門からの課題をヒアリングし、自ら機械学習問題として落とし込んだ経験 ・マネジメント、またはチームリーダーの経験 ＜マインド＞ ・顧客志向（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢）をお持ちの方 ・物事をそのまま受け取らず、常に本質を確かめようとする目線を持っている方 ・新しい技術やトレンドのキャッチアップなど、学習意欲が高い方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
790～1,620万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
三越前駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
本ポジションでは、国内だけでなくグローバルでのKINTOサイトにおいて、 クルマという高額商品をはじめ、あまり事例の多くない未知の領域のECマーケティングに対して、データサイエンスを駆使して 新たな因果関係の発見、機械学習モデルの開発などに携わっていただきます。またKINTOだけではなく、トヨタグループの 分析案件について協働で参画することもあります。データを使って、「なぜ」をどんどん深めていける方を求めています。 私たちは、単なる機械学習モデルの作成にとどまらず、ビジネスや顧客を深く理解し、様々な問題をデータサイエンスの視点から解決できる能力を持つ人材を求めています。実際のビジネス課題に対して創造的かつ柔軟に対応できることが重要です。 このようなビジネス環境のなかで、メンバーをリーディングしていける発想力の豊かな方を求めています。さらには、生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用にも力を入れており、データサイエンスのビジネスへの活用に幅広く関わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・ビジネス課題を抽出し、ビッグデータ×データサイエンスにより、課題解決のための企画・立案 ・特に未来を予測する業務においては、機械学習を用いた予測モデルの構築・評価 ・データサイエンス課題発見のための探索的なデータ分析 ・グループ企業と協働での与信スコアリングモデルの開発 ・クルマの現在価値・将来価値予測の開発 ・生成AI/大規模言語モデル(LLM)のビジネス活用提案とモデルの実装 ・画像解析、自然言語処理、レコメンデーションモデル など各種機械学習問題 【仕事の特色】 ＜データ分析部について＞ ※データ分析部は、データサイエンスGが所属している部門です。 クルマのサブスクというビジネスモデルを展開するKINTOでは、市場やお客様のニーズを捉え、最高の顧客体験を提供するために、マーケティング分析においても挑戦と創造が求められます。 データ分析部には、常に新しい挑戦を続け、発見や課題に対して「なぜ」を問い続ける姿勢を持つメンバーが集まっています。事業部門や他の開発部門と協力し、施策の評価や課題の発見、改善提案や仕組み化など、幅広い業務に携わっています。 データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアが、データの収集や分析基盤構築から、データ分析、課題解決の提案まで、幅広い知識とスキルを身につけることができます。 さらに、KINTOだけでなく、グループ会社の分析部門とのコラボレーションも行っており、多様な環境やメンバーとの意見交換を通じて成長の機会を創出しています。 ・メンバー紹介（一部） https://www.kinto-technologies.com/recruit/ ＜ポジションの魅力＞ ・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 ・データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 ・特にリーダーには、前例のないビジネス問題をデータサイエンス課題に置き換えることにおいて、大胆な発想力を活かしていただくことができます。こういったこと経験をメンバーとも共有することで若手の育成にも貢献していただきます。 ・グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ＜開発環境＞ PC：WindowsとMacより自由に選択可 開発言語：Python, R, SQL, shell, AWS CLI ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など |
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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
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・データ分析経験：3年以上 ・プロジェクトリーダー経験：3年以上 ・言語：Python, SQL ・大卒以上 ・顧客や関係者とのコミュニケーション能力がある方（顧客ニーズ・シーズの把握） ・分析力・ロジカルシンキングがある方 ・積極的な行動力がある方 ・自律的なリーダーシップ力がある方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
700～900万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
向河原駅 (神奈川県) |
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| 会社概要 |
管理職候補（データ分析領域）： 顧客の経営課題やビジネスニーズを深く理解し、データ分析領域のリーダーとして以下の業務を担当いただきます。 ・データ分析プロジェクトの企画・提案 ・顧客のビジネス課題を解決するための分析要件の定義と具体化 ・データに基づく仮説立案、分析設計、データ収集/加工プロセスの管理 ・人工知能や統計学を用いた高度なデータ解析の実施 ・データ可視化/評価を通じて、顧客への示唆の導出と施策の提案 ・データ活用基盤の設計、構築、テスト ・チームメンバーの指導・育成 【具体的なプロジェクト想定】 データ利活用によるDX推進プロジェクト（故障予兆、需要予測、マーケティング、生成AI活用など）のコンサル、システム企画・提案、PoC、システム構築、プロジェクト推進 【仕事の特色】 【募集背景】 各企業のビジネス成長を支援するためにデータを活用した意思決定や革新的なアイデアの推進が重要だと考えています。そのため、新しいデータサイエンティストを募集して、データ分析、データ処理ツール開発、ダッシュボード構築、データ活用基盤構築など、データをより効果的に利活用できるようなプロジェクトに取り組むことを目指しています。 データ分析を活用したソリューション提供に対する需要が高まっており、より複雑かつ高度なプロジェクト、より広い市場に対応するために、組織全体を見渡し、指導力を発揮しながらプロジェクトを推進できる管理職候補が必要です。このポジションでは、チームメンバーの牽引役として、ビジネス成績の向上に大きく貢献していただくことを期待しています。今後の事業拡大とチームの成長を共に実現するため、経験豊富なリーダーを募集しています。 【就業環境】 ・機密性の高いデータを扱うプロジェクトではお客様やNEC事業場（府中）に常駐しているケースもあります。 ・Teamsで社内メンバーとチャットやオンラインミーティングでコミュニケーションをとっており、社内のイントラを使用しながらメンバー内での情報共有や可視化をおこなっております。 ・その他、週に1回、課長級以上のミーティングを対面で行っております。 【所属組織について】 当事業部は主に官庁、通信キャリア、グローバル向けの社会インフラ構築・検証などのPM/SI/SE業務を担当しています。 その中でも当チームは通信キャリアを軸としたデータ利活用によるDXソリューションを推進しています。 【キャリアパス想定】 ・3か月間 既存社員支援のもと、プロジェクト対応および提案支援を実施していただきます。 ・4か月目以降 チームリーダとして単独でのプロジェクト遂行を実施していただきます。 【このポジションの魅力】 ・NEC独自またはお客様が保有するAIプラットフォームやデータ分析自動化ツールを利用可能 ・今後主流になるAIエージェント活用により自社内の業務効率化や労働力不足などの社会課題に貢献 ・科学技術政策[Society5.0]の実現に貢献 ・自治体との共創により地域活性化・社会価値の創造 |
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
＜経験＞ ・3年以上の機械学習、画像認識、自然言語処理等のアルゴリズム、ソフトウェア開発経験 ・AIフレームワーク(Pytorch、Tensorflow、scikit-learn、statmodels等)の使用経験 ・顧客向け報告資料の作成及び顧客折衝経験 ＜マインド＞ ・お客様課題に対して提案段階から主体的に動き、お客様の立場に立って考えることができる方 ・機械学習・深層学習等のAI技術に興味があり継続的な学習ができる方 ・AI技術開発のみならずWebサービス開発、プリセールス等のスキルも身につけたい方 ・顧客満足度、利益、技術的なノウハウの蓄積を意識して取り組める方 |
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|---|---|---|---|
| 想定年収 |
700～1,100万円 |
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| 募集職種 | |||
| 最寄り駅 |
溜池山王駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
＜業務詳細＞ 不動産業界、金融業界、物流業界を始めとした様々な業界向けのAIコンサルティングサービスの展開や自社AIクラウドサービスへの技術適用、成長に向けて、機械学習／深層学習／画像認識／自然言語処理、レコメンドシステム等の技術を用いたPoC・開発プロジェクトをリードしていただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・PoC、開発プロジェクトのマネジメント、リーディング（スケジュール管理、仕事のアサイン等） ・PoC、開発プロジェクトでのデータ分析、AIアルゴリズム／ソフトウェア開発 ・PoC、開発プロジェクトでの顧客折衝、報告（業務範囲／顧客期待値調整、プロジェクト推進のためのコミュニケーション等） ・セールス活動でのPoC、開発プロジェクトの提案具体化 ■技術領域 ・統計解析技術（時系列分析、検定、ベイズ推定、因果推論など） ・機械学習技術（深層学習、勾配ブースティング、クラスタリングなど） ・画像認識技術（物体認識、異常検知、GAN、3次元認識等） ・自然言語処理技術（チャットボット、BERT、LLM等） ・上記先端技術を用いたWebアプリケーション、レコメンドシステム開発 ※上記技術領域を一つまたは複数をご担当いただきます。 【仕事の特色】 ＜配属予定部署＞ テクノロジーソリューション事業本部 ■人員構成 6名 ＜募集背景＞ 「不動産×AI」のユニークなビジネスモデルで7年連続増収・増益。 ソニーグループ発のAIベンチャーである当社は、デジタル時代を先導する企業としても東証より選定され、現在、さらなる成長期を迎えております。 当社は、2022年4月には東証プライムへ市場を変更し、非連続な成長の実現に向けた戦略・施策を一段と磨き上げ、かつ着実に進捗させるために、機械学習等の最先端技術を駆使したAI/IT事業を展開しています。 お客様によりよい問題解決、ソリューションを提供するため、AI開発プロジェクトをリードしていただけるデータサイエンティスト及びプロジェクトリーダーの方を募集します。 ＜ポジションの魅力＞ ・各プロダクト開発、コンサルティングサービスにおいて技術者が自ら実装することが求められるため、各プロジェクトを通して周りの技術者とともに機械学習、画像認識、自然言語処理等の技術力を磨くことが可能です ・技術者がコンサルタントとともに直接顧客と会話し提案内容を具体的に詰めていくため、技術力に加えてコンサルティング、企画、提案、顧客コミュニケーションなどのビジネススキルを身に付けることが可能です ・不動産業界、金融業界、物流業界等を始めとした様々な業界の問題解決に取り組んでいるため、幅広い業界や技術領域のテーマに携われる機会があります ・クラウド開発環境（Github、AWS等）、学習データ作成/学習管理ツール（MLFlow, SageMaker, 各種アノテーションツール等）、MLOps、 CI/CDなどのサービス開発・運用に不可欠なスキルについてもプロジェクトを通して伸ばすことができます |
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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
- フレックス制
- 残業少なめ
- 交通費補助
| 必須条件 |
以下すべての要件を満たす方 ・Pythonを用いたデータ分析経験（他の言語も応相談） ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験 ・機械学習を用いた実務経験 ・SQLを用いたデータベース利用経験 ・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験 ・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識 ・モビリティ領域の進化や社会貢献に共感し、技術だけではなくサービスそのものにコミット出来る方 ・社内外の様々な領域のメンバーと綿密にコミュニケーションを取りながら、主体的に業務を推進できる方 ・特定の技術にこだわりなく、必要に応じて新たなスキルを独力で身につけられる方 |
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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 |
神谷町駅 (東京都) |
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| 会社概要 |
配車アプリ『GO』（https://go.goinc.jp/）やDRIVE CHART事業（https://drive-chart.com/）を支えるデータサイエンティストとして、タクシー需要共有予測や危険運転行動検知などの機械学習モデル・アルゴリズム構築に関わる要件定義、仕様策定、データ分析、データ前処理、AIサービス実装、精度改善など、予測モデルを実サービスに適用するために必要な幅広い業務に携わっていただきます。フットワーク軽く様々な課題解決を実行できる方をお待ちしています。 ■本ポジションは、 ・AI技術開発部 アルゴリズムグループ ・AI技術開発部 データサイエンスグループ どちらかの配属を想定しています。 ■業務内容 ・事業部門または顧客とのコミュニケーションによる、予測モデル・アルゴリズムの要件定義、設計 ・多様なデータソースを元に、機械学習を中心とした予測モデル・アルゴリズムの構築、精度改善 ・実サービスへの予測モデル・アルゴリズム組み込み実装とその継続改善、モニタリング ■GOについての参考記事 https://www.youtube.com/watch?v=S53N8oP23Ks https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-AI-Engineer-39ecce3c396044c2a0d8c8068d92dfab 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ ■アルゴリズムグループ タクシーアプリ『GO』では、革新的なアプローチとデータドリブンな意思決定に注力しており、成長戦略の一環としてデータサイエンスチームを強化することが重要です。 データに基づくイノベーションを推進し、より一層優れたモビリティサービスを一緒に作っていく仲間を募集しています。 ■データサイエンスグループ 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』は、機械学習技術を駆使した交通事故削減支援サービスです。 危険な運転行動を検出・分析した結果をドライバー様に提示することで、安全運転への行動変容を促進します。 データサイエンティストは、車両に取り付けられたセンサ、カメラのデータから危険な運転行動を検知するモデルの開発・運用を行います。検知モデルの精度を改善するだけに留まらず、高速化、コスト削減にも取り組みます。 また、新機能のためのモデル開発も行います。 一緒に世の中を安全にするために活躍してくれるデータサイエンティストの仲間をお待ちしています。 ＜解決したい課題＞ ■アルゴリズムグループ 顧客満足度の向上やドライバーの収益最大化などの様々な課題に直面しています。 データサイエンススキルを駆使して、配車システムの効率化のためのアルゴリズム開発や、施策の効果検証を担当します。 ■データサイエンスグループ 交通事故という社会課題を解決する一助を担います。普段の危険な運転行動をAI技術で検出することでユーザーであるドライバー様に危険な運転を反省し減らしてもらうことで運転行動を安全に変容してもらうことを目指します。 ＜本業務を通じて得られる経験＞ ・実験だけで終わらず、泥臭い作業も含め、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、運用する経験 ・累計数億kmを超える走行データから得られるGPS/加速度/ジャイロなどのセンサーデータや、数十万枚を超える画像データなどを用いて学習された画像認識モデルの推論結果を始め、多様なデータを活用する経験 ・サービス要件を満たしつつ技術的に解決可能な問題設定を行い、サービス実装まで自ら推進する経験 ＜開発環境＞ プログラミング言語：Python ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow, PyTorch データベース：BigQuery, Aurora(MySQL) 可視化：Redash, Kepler.gl, Plotly ＜所属組織＞ ■アルゴリズムグループ：8名 事業部、PdM、エンジニアなどの担当者と連携しながら、課題発見や施策検討を行い、実サービスにおいて必要な機能追加や改善を推進します。 ■データサイエンスグループ：7名 AIドラレコサービス『DRIVE CHART』の危険運転行動を検出する予測モデルの構築、運用を担っています。機械学習をサービスに実応用することを一番大事にしており、データと向き合い予測モデルの構築、改善を行っています。 ＜組織風土＞ ■オンボーディング GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。 業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。 配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。 ■エンジニア組織風土 エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。 テックブログや、YouTubeでの月1回のTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、幅広く技術情報発信に取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。 GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニア (https://go-on.goinc.jp/n/nee1b68438747) が多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。 それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。 ＜参考記事＞ ・GO Tech Talk #25_GOのデータ・AIを活用する「組織」の紹介 https://speakerdeck.com/mot_techtalk/gonodetaaiwohuo-yong-suru-zu-zhi-wo30fen-deshao-jie ・新たに2名がKaggle「Grandmaster」に！GOの“Kaggler”たちの挑戦の日々を振り返る https://go-on.goinc.jp/n/n163470a9bb45 ■アルゴリズムグループ ・タクシーアプリ『GO』の配車機能を支える「配車ロジック」リニューアルの裏側 https://go-on.goinc.jp/n/n98e73d5f391b ・Data Science @ GO https://techblog.goinc.jp/entry/2021/08/02/090000 ・タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜 https://lab.mo-t.com/blog/mot-online-techtalk-13 ■データサイエンスグループ ・GO TechTalk #20 Deep Dive into AI - 次世代AIドラレコサービス編 https://techblog.goinc.jp/entry/2023/08/01/090000 ・DRIVE CHARTのAI技術まとめ-データサイエンス編 https://techblog.goinc.jp/entry/2023/12/06/090000 ・AIスペシャリストが集結！ 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』にかける想い https://go-on.goinc.jp/n/n11d44bc24c57 ■その他 ・GO Inc. Entrance Book for AI Engineer https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-AI-Engineer-39ecce3c396044c2a0d8c8068d92dfab ・GO Tech Blog （GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ） https://techblog.goinc.jp/ ・GO-on（GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ） https://go-on.goinc.jp/ ・オフィスフリー制度（全国どこからでも勤務できる制度） https://go-on.goinc.jp/n/nece2dde0c633 ・トライアルタクシー制度 （タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度） https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510 ・Engineer Challenge Week（半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム） https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd |
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- 正社員
- リモート可
- 上場企業
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む） 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験 ・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験 ・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力 |
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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 |
大阪駅 (大阪府) |
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| 会社概要 |
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。 「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。 MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。 今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。 我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。 ＜このポジションにおけるミッション＞ ・データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決 ・顧客体験価値の最大化 ・オペレーションの高度化、効率化 チームごとの具体的な業務の一例 - 商品検索・推薦システムの研究開発 - 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現 - SCM高度化 - 統計・機械学習を活用したマーケティング - Decision Scienceによる経営組織運営の推進 【仕事の特色】 ＜MonotaROのデータサイエンス部門の特徴＞ 単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある 【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境がある】 ・商品点数2300万、ユーザー数980万を超える大規模プロダクト「MonotaRO.com」の競争優位性を高めるデータ・アルゴリズム領域の様々な課題に取り組める ・ECだけでなく、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど取り扱う領域が広範囲かつ複雑に絡み合っている ・取り扱うデータサイエンス・アルゴリズムの領域も「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域について取り組むことができる ・BtoBのEC事業という特性上、データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える 【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】 ・データサイエンティストが、「コト」に向き合える環境が整っている ・データサイエンティストがプロデューサーとして企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い。 ・開発リソースのアサインまで手配することが可能であるため、検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる 【事業貢献性が非常に高いポジションである】 ・「すぐ見つかる・すぐ届く」を実現しユーザーに価値を届け、事業の競争優位性にも直接貢献することができる ・検索・推薦の技術を活用し、高度なパーソナライゼーションを実現することで競争優位性を高めることができる ・MonotaROのビジネス特性上、データサイエンティストの課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい ・膨大なデータを活用し、ビジネス課題や顧客体験に関する課題に対してのソリューションを提案〜実行できる ・1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある |
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