AMBL株式会社

【データサイエンティスト（AIfield ）】テックリード／技術開発やプロジェクト収支管理など

土日祝日休み
年間休日120日以上
残業少なめ
フレックス制
上流工程の仕事
外国籍の方も活躍中
新技術に積極的

年収: 600～900万円
働き方: 一部リモート
最寄り駅: 大崎駅 (東京都)

職種

データサイエンティスト

仕事内容について

＜業務詳細＞
AIFieldのテックリードとして、お持ちのスキル、ご経験に合わせて技術開発、自社プロダクト開発、受託開発、メンバーの能力開発、プロジェクトアサイン最適化、プロジェクト収支管理など全般ご担当いただきます。

＜案件事例＞
■画像解析
・エッジAIを用いた様々な画像解析ソリューションの開発
・カメラの前を通った人の特徴量からその人を認識し、複数カメラを跨いでトラッキングを行う
・属性判定プロダクトのソリューション化

■時系列分析
・サーバの監視データを用いた故障検知、予兆検知
・Auto ML開発

■自然言語処理
・チャット、ツールに連携をさせた議事録書き出し
・その他

【仕事の特色】
＜募集背景＞
2018年4月にデータアナリストの社内育成PJTを立ち上げ、現在では約60名のデータアナリスト、機械学習エンジニア、DBエンジニアが在籍しています。

立ち上げ当初に計画していた想定以上の成長スピードをさらに加速するための募集です。
経験者を募っており、AIベンチャーの成長過程を一緒に創り上げて頂ける、高い志を持った方のご活躍を期待しています。

＜配属予定チーム＞
AIfield Company　データソリューション部

国内最大規模のビックデータや機械学習、自然言語処理技術などを活用し、クライアントが抱えている課題解決にむけた、仮説立案、データ分析、予測モデル構築・可視化にいたるまでの施策を実施します。

＜ポジションの魅力＞
自社AIサービス事業、AI構築・データ分析事業、AI人材教育事業の3つの柱で、飛躍的な成長を続けています。
国内でも大規模のデータを保有する大手通信キャリアをメインクライアントとし、安定基盤を持ちつつも、R&Dなどチャレンジングな取り組みも魅力的です。

育成制度、資格取得支援、キャリアアップ制度が充実しているのも、同社の強みです。
入社後もスキルアップができる環境を徹底し、社員の成長への投資を惜しみません。

データサイエンス、AI領域の先端技術のキャッチアップに積極的な同社で、組織を創り上げる経験が積めます。

膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスを改善したり、ユーザー体験に生かしたり、レベルの高い経験が積めます。
間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんなやりがいを感じられるプロジェクトが多くあります。

■データサイエンティスト協会に加盟
AIFの設立から1年半が経過し、AIFのデータサイエンティスト人材の規模とスキル、100件以上のデータ分析の実績を積み、データサイエンティスト協会に加入できるレベルに達したと判断し、入会いたしました。
AIFの社員数77名のうち、データサイエンティスト協会の定義するSenior Data Scientist〜Assosiate Data Scientistレベルまで、54名が在籍（2021年5月末時点）し、お客様のKPI/KGI達成のための分析・指導をはじめ予測モデル作成、AIサービスの企画・構築等を行っています。
また、日々のデータ集計、分析といったお客様のビジネス推進から、分析環境構築（オンプレミス、クラウド）、BI導入による見える化といった支援も行っています。

■この仕事で得られるもの
メイン・クライアントは日本有数のビッグデータを持つ企業で、さまざまな種類のDB、ビッグデータを扱うことができます。
クライアントでの就業前に、社内でSQLをはじめとする業務に必要なスキル・ツールの研修と演習を実施。
受託案件も含め、今後さまざまな業界のクライアントとのビジネスに携われます。
KaggleやAWS、分析PC(GPU)などの環境に触れられ、今後も先端技術やツールを導入する予定です。

＜職場環境＞
■同社メンバー参考
量子情報理論で工学の博士号を取得し、前職は音声言語処理および自然言語処理を利用したプロダクトの開発に従事。

エンジニアとして、FXの分析業務に従事し分析と開発両面を担ってい、現在は某大手通信キャリアのクライアントと共に研究開発部門にて、画像処理関連の開発に取り組んでいる。

大学時代は電気工学、情報工学、量子物理学、生物学、数学を専攻し、教育業界を経て、現在は複数の研究開発プロジェクトに携わりながら、研修事業の企画開発を担当。

必須条件

以下のいずれかのご経験をお持ちの方
・分析（統計分析、時系列分析、機械学習等）による課題解決、意思決定業務
・機械学習エンジニアとしての要件定義、ロジック作成、コーディング業務
・AIプロジェクトのマネジメントおよび顧客担当

※日本語ネイティブでない方は、日本語資格N1保有の方となります

・これまでのAI/データサイエンス経験をもとに、さらにスキルアップをしたい方
・プロジェクトをリーダーとして主体的に取り組みたい方
・日本有数の企業の案件、誰もが知るようなサービスに取り組みたい方
・課題解決と変革のために技術力を活かして、新しい価値の提供をしたい方

この仕事で取り扱う技術

言語

開発ツール

キャリアアドバイザーのおすすめポイント

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募集要項

募集職・職位

データサイエンティスト

業界

IT・通信
ソフトウェア/通信/SIer
サービス
コンサルティング

歓迎要件

・Pythonを用いたプログラミング
・SAS、SPSS、Tableau経験
・クライアントワーク経験
・マーケティング業務経験
・JDLA G検定、E資格保有
・統計検定2級以上保有

雇用形態

正社員

想定年収

600～900万円（給与形態：月給）

■賞与・昇給
賞与：年2回（7月・12月）
昇給：給与改定：年2回

■募集職種の年収例

＜年収例＞
・年収500万円【モデル1／メンバー】月給35万円（経験4年／28歳）
・年収700万円【モデル2／マネージャー】月給48万円（経験10年／35歳）

■給与・評価等備考
・給与：基本的に、前職以上の給与を保証いたします。

予定勤務地

東京都内

就業時間

09:30～18:00 フレックスタイム制コアタイム10:00～15:00

平均残業時間

10~30時間

年間休日

125日

服装

ビジネスカジュアル

リモート
ワーク

一部リモート

副業

可

福利厚生

■保険制度
健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 家族手当 / 残業手当 / 慶弔休暇 / 年末年始 / 夏季休暇 / 有給休暇

■制度
＜福利厚生制度＞
確定拠出年金制度、在宅勤務制度、自己啓発支援制度、副業制度
資格取得制度、書籍購入補助、外部セミナー参加費用補助、
資格奨励金制度、資格手当制度、保険組合の各種サービス、
キャリアコンサルティング制度、定期健康診断、産業医制度、
PCスペック選択可能＆外付けモニター支給、
freeドリンク、社内イベント、社内懇親会等の費用一部補助、
スタッフケア制度、インフルエンザ予防接種、
社員紹介制度、慶弔見舞金制度、結婚祝金制度

＜教育制度＞
最長2ヶ月の研修、新人研修、IT・Web基礎研修（新卒）、
ビジネス系カフェテリア研修、オンライン動画学習サービス（schoo WEB-campus）、
メンター制度、OJT制度、勉強会、カフェテリア式研修制度、
ビジネス系研修（ラーニングエージェンシー Biz CAMPUS）

※服装：自由（PRJ先による）

■福利厚生備考
・在宅勤務制度：一部リモート可能
・資格取得制度：ex（プロジェクトマネージャ試験合格…10万円支給）
・自己啓発支援制度：「Webシステムコース」「業務システムコース」「Webデザインコース」等、同社がメンバークラスに用意する12のキャリアプランごとに、その業務のクオリティを高めることに役立つ、最適な資格を「初・中・上級」の3段階のパッケージとして設定。
・キャリアコンサルティング制度：半年毎に「目標設定面談」を行い、上長との個人面談を行うなかで、中・長期的なビジョンを決めていきます。
・社内イベント：年間4回程度。社員旅行（伊香保、伊東、箱根等）、BBQ大会、Wii大会、Familyイベント、クリスマス会など。
・保険組合の各種サービス：保養所など
・freeドリンク：コーヒー／お茶／水など。
・社内イベント：BBQ、ファミリーイベント、大忘年会他。

・最長2ヶ月の研修：スキルに応じる。
・ビジネス系カフェテリア研修：トーマツイノベーション Biz CAMPUS。
・オンライン動画学習サービス：schoo WEB-campus。
・勉強会：社内勉強会、部会・課会など。
・カフェテリア式研修制度：「ロジカルシンキング」や「コーチングスキル」など、新入社員から管理職まで、ビジネスパーソンとして身につけたいスキルの社外研修から、有名マーケター等の豪華講師陣をお呼びして開催する社内研修まで、技術以外の研修も充実しています。

休日休暇

■休日制度
完全週休2日制（土・日・祝）、年末年始休暇（5日）、夏季休暇（3日）、慶弔休暇、有給休暇、産前・産後休暇、育児休暇、介護休暇、特別休暇、記念日休暇制度（1日）、時間年休制度

■休暇備考
・記念日休暇制度：5日以上の連続休暇取得も可能。
・時間年休制度：1時間単位で有給を取得可能（2019／10／1～）

手当

交通費（上限5万円／月）、時間外手当（全額支給）、家族手当、資格手当、学資手当、役職手当、通品手当、テレワーク手当