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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。 |
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想定年収 |
1,030~1,900万円 |
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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 |
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。 |
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 |
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想定年収 |
1,000~1,800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大崎駅 (東京都) |
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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。 |
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 |
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想定年収 |
1,000~1,800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
北浜駅 (大阪府) |
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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。 |
必須条件 |
・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験(直近含めて5年以上) ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験(直近含めて5年以上) ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験(特にGoogle Cloud、もしくはAWS) ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験(3年以上) ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 |
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想定年収 |
1,000~1,500万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
北池袋駅 (東京都) |
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会社概要 |
ご志向に応じて、推薦システムの開発、プラットフォームの信頼性・安全性向上、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 <推薦システムの開発> アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に課題設定〜ロードマップの策定、システム設計、機械学習モデルの開発をフルサイクルに取り組んでいただきます。 ・ロードマップの策定 ・システム設計、ログ設計 ・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発 ・モニタリング・運用体制の構築・実施 ・改善のための仮説検証の実施 <プラットフォームの信頼性・安全性向上> 機械学習や自然言語処理技術、特にLLM(大規模言語モデル)を活用し、プラットフォーム上のコンテンツが健全かつ安全であることを保証するためのシステム開発に取り組みます。LLMのような最先端技術を事業課題に応用する、タイミーにとって非常に重要な取り組みであり、大きな裁量を持って推進できます。 ・不適切・不正なコンテンツを検知する機械学習・LLMシステムの要件定義・開発 ・課題設定、ロードマップ策定 ・システムの設計・開発・運用 ・継続的な精度改善のためのサイクル構築 <社内向け業務改善> 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 ・プロジェクト組成 ・KPI設計 ・効果検証の設計 ・具体のモデリング・エンジニアリング業務 ・モニタリング・運用体制の構築・実施 ・改善のための仮説検証の実施 【仕事の特色】 ■扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 ■データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 ■募集背景 タイミーのアプリ上では、アプリユーザーであるワーカーと、働き手を募集している事業者間での多くのマッチングが日々行われておりますが、このまま事業成長を続けると、ワーカーの方が募集を探しにくくなり、マッチング率が低下していくことが予想されます。 タイミーでは、スムーズなマッチングが事業数値にダイレクトに影響するため、機械学習によるUX向上への期待が一層高まっています。現在、データを用いたマッチングの最適化に取り組んでおりますが、まだまだ取り組む余地が多くある状況です。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 加えて、事業が急成長する中で、安心してサービスを利用いただくためのプラットフォームの信頼性・安全性向上は、我々が取り組むべき最重要課題の一つです。健全なプラットフォームを維持し、さらに発展させていくために、データサイエンスや機械学習、LLMなどの技術を駆使した新たな挑戦を始めています。この取り組みをさらに加速させるため、新たな仲間を募集しています。 ■タイミーのシニアデータサイエンティストとして働く魅力 ・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・施策の設計から携わることが可能です。 ・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 ・考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 |
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 |
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想定年収 |
1,000~1,800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大崎駅 (東京都) |
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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。 |
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 ・顧客や関係者とのコミュニケーション能力(顧客ニーズ・シーズの把握) ・分析力・ロジカルシンキング ・積極的な行動力 ・自律的なリーダーシップ力 |
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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 |
武蔵小杉駅 (神奈川県) |
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会社概要 |
管理職候補として、宇宙防衛領域における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業務を担当いただきます。 具体的には下記業務をお任せする予定です。 ・チームメンバーの指導・育成 ・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 ※同じグループ内で、通信キャリアのマーケティング分析を通じて、日本経済の活性化に貢献するプロジェクトもございます。 【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】 <服装> ・ドレスコードフリー(顧客折衝時は除く) <募集背景> 各企業のビジネス成長を支えるためには、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不可欠です。そこで、私たちはデータ分析、データ活用基盤の構築など、データを最大限に活用できるプロジェクトに取り組む新しいデータサイエンティストを募集します。 また、データ分析を活用したソリューション提供の需要が高まる中、複雑なプロジェクトや広範な市場に対応するため、組織全体を見渡し、チームを牽引できる管理職候補が必要です。このポジションでは、ビジネス成果の向上に貢献し、事業拡大とチーム成長を共に実現するために、経験豊富なリーダーを求めています。 |
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 |
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 |
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 |
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 ・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) |
必須条件 |
・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 ・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 |
名古屋駅 (愛知県) |
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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)はこちら(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。 ・探索的にデータを観察することでビジネスとデータの関連を深く学ぶことができます。 ・生成AI/大規模言語モデル(LLM)の新たな技術もいち早く取り入れ、ビジネスでの活用事例の創造を経験することができます。 ・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 |
必須条件 |
<経験> ・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 |
<業務詳細> 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。 またビジネスにおける問題をデータサイエンス課題に置き換え、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。 <具体的な仕事内容> ・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 ・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 ・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】 <配属予定チーム> ■分析グループについて KINTOにおいて開発系部門発足時から設置されているチームであり、それほど経営としても注力しているポジションです。 決まっていること、分かっていることの方が少ないぐらいですので、常に「なぜ」を考えながら、未知を楽しめるメンバーが集まっております。 企画側や他の開発チームと協力し、施策を適切に評価する仕組みや新しい施策の提案まで関わります。 チーム内には、データサイエンティストだけでなく、データアナリスト・データエンジニアといった分析基盤の創造からデータ分析までを 一気通貫で行うメンバーを揃えており、データ分析に関する幅広い知識を得ることができます。 また、KINTOだけでなく、 グループ会社の分析部門と多岐にわたるコラボレーションを行っており、顧客視点での分析でプレゼンスを発揮しています。 <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 |
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 |
必須条件 |
・3年以上のデータアナリストとしての業務経験 ・Webサイトスクレイピング技術の保有及び実装経験 ・DWH(Data Ware House)の開発及び運用経験 ・SQL/Tableau等を用いたデータ分析業務経験及びスキル 当事者意識があり、コミュニケーションスキルがある方 |
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想定年収 |
700~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
目黒駅 (東京都) |
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会社概要 |
当社レジャーホテルオンライン予約サービスにおける下記の業務 ・競合他社サイトのスクレイピング機能実装 ・コンサル営業に必要な施設予約/販売実績のダッシュボード可視化及びコンサルティング営業への提供 ・上記スクレイピング環境及びダッシュボード環境の運用及び高度化 [具体的な業務] ・自社及び競合他社サイトからのレジャーホテル施設部屋在庫及び料金情報の継続的なスクレイピング機能の実装 ・社内システムからのレジャーホテル施設関連の各種情報の抽出 ・上記スクレイピング情報と各種情報とを包括する統合データベースプラットフォームの新規構築 ・上記プラットフォームに格納されたデータのBIツールを用いたダッシュボードによる可視化 ・可視化された情報のコンサルティング営業への引き渡し ・上記プラットフォーム及びダッシュボード環境の運用及び将来に向けた高度化 【仕事の特色】 [募集背景] 当社での既存ビジネスであるレジャーホテルオンライン予約サービスの非連続的かつ圧倒的な成長を計画しており、それに際して必要となるのが多種多様な社内外のデータを如何に品質高くかつ迅速に抽出・収集した上でビジネスとして意味を持つデータ群に変換し、またBI (Business Intelligence) ツールによって可視化できるかです。これらのデータ群は、当社コンサルティング営業に引き渡され、データドリブンに基づくコンサルティング営業により施設パートナー様のビジネス成長に活用されます。当社と一緒に夢に向かって走っていただける、インテリジェントなデータサイエンティストを募集します。一緒に業界を盛り上げ、日本を変えていきましょう! [やりがい] 当該業界では初めての試みとなりますので、何ら前例や慣習、制約条件なくゼロから全てをスクラッチで作ります。よって極めて高い自由度や拡張性をもって設計することが可能です。 また同時に、ゼロから立ち上げる組織ですので、これからの組織の拡大における「始祖」となることができます。 [将来性] ゼロから立ち上げる組織であり、前例や慣習もなく、そういったものにも囚われない方針のため、実力と結果次第でより高次のレイヤへのスピード感を伴う昇進が可能です。 当該組織の責任者はグローバル企業での同様のデータサイエンティストのあり方をつぶさに経験しておりますので、グローバル企業で活躍できうるレベルへ成長することができます。 [部署について] 〇構成について ゼロから立ち上げる組織のため、第一号としての参画をお待ちしております!全体的な組織構成として、コンサルティング営業・マーケティング・ビジネス開発・エンジニアリング・データインテリジェンスの各チーム新設を予定しています。 〇所属部署の雰囲気 ゼロから立ち上げる組織のため、既存の雰囲気は現時点で存在しませんが「互いを尊重しあい、互いを助け合う。喜びも悲しみも共有し、チームメンバ一丸となって同じ目標に向かって走っていく。上司や会社に対して極めて風通しが良く、高い透明感をもって組織コミュケーションができるチーム。」の確立を目指します。 |
必須条件 |
・データ利活用・DXに関する業務・施策の企画、資料作成経験(2年以上) ・データ分析・データサイエンス領域の業務経験(2年以上) ・設計〜開発〜テストまでの一通りのエンジニアリングプロセスの経験 ・ビジネス・UX・データの接点に立って価値ある体験を生み出したい方 ・データ活用に関心があり、自ら事業会社の中でのDX推進に興味がある方 ・一つの専門領域に閉じず、DX、データサイエンス、BI、AIのビジネス価値に向けた企画から開発を手掛けたい方 |
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想定年収 |
700~1,164万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
秋葉原駅 (東京都) |
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会社概要 |
当社ではDatabricksを活用したデータ駆動型サービスの立ち上げを進めています。ビジネスや業務のDXに向けて、データ利活用プロジェクトを構想・企画・推進を行っております。 ビジネス検証やモデル開発のため、Databricks上のデータ基盤と連携し、データの加工・Goldデータ化、分析モデル(統計・ML・AI)の構築、BI/ダッシュボードのデザイン・構築を行うデータサイエンティスト・データアナリストを募集します。 データ分析やモデル開発だけではなく、上流の利活用企画・業務設計や問題設定、BIの構築や普及など、DX推進全般を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整 ・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進 ・Databricksを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発 ・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント 【仕事の特色】 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤:AWS(ECS、Glue、RDS、S3、Lambdaなど)、Databricks ・データ処理基盤:Apache Spark、AWS Glue ・データベース:RDS(Aurora MySQL)、DynamoDB ・ IaC:Terraform ・言語:Python ・ BIツール:Amazon QuickSight、AI/BI ・ツール:Slack、Zoom、Backlog、DocBase |
簡単なアンケートご協力ください
表示された求人にはどの程度関連性がありますか?
ご回答ありがとうございます。
関連性がないと感じられたのは、次のどの項目ですか?(複数可)
ご協力ありがとうございました
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