募集要項
- 募集背景
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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。
- 仕事内容
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「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。
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！
＜業務内容＞
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）
- 応募資格
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- 必須
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【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
- 歓迎
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データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験・実績
分散処理（Spark等）を用いた経験
外部活動におけるご実績
・Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験
・データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇経験
・登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信
・ジャーナルでの論文採用経験
・OSSプロジェクト参加
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
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階
- 勤務時間
- 10:00～19:00
- 年収・給与
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想定年収 8,000,000 円 - 12,000,000円
- 賞与（2ヶ月分相当×年2回支給）を含みます。
- 賞与は半期ごとに実施する評価および業績に応じて当社規定により決定します。
- 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます。
- 月あたり40時間分のみなし残業代を含んでいます。
＜諸手当＞
深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当
※交通費は実費精算致します。
- 待遇・福利厚生
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・各種保険：健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
・健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入（直営の保養施設などの利用可）
・子ども手当：親権を持つ満20歳までの子供1名につき、試用期間後より月1万円を支給。
・健康診断：年1回、健康保険加入者を対象に実施。
・成長支援制度：自身のミッションを達成するために必要なコンテンツ（書籍・電子書籍・オンライン講座など）を、事前承認なしで会社経費にて購入できる制度。
・結婚出産祝い金：従業員が結婚した場合、または従業員に子が生まれた場合、お祝い金として3万円を支給。
※他にも複数の制度がございます。
- 休日休暇
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完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日
年次有給休暇（初年度10日）
リフレッシュ休暇（初年度最大3日）
その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）
- 選考プロセス
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書類選考→面接（原則2回）→リファレンスチェック→最終面接
※職種によって技術試験や面接の追加をする場合がございます。
※リファレンスチェックは、前職の同僚の方など2名をご紹介していただいて実施する予定です。