募集要項
- 仕事内容
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【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、様々な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、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、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)
・大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
・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（ML ops / LLM ops）
■提案活動、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
・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
■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（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
【ポジションの魅力】
■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。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
■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：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 W
- 応募資格
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- 必須
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【必須要件】
■機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）
【歓迎要件】
■顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験
■LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など）
■統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験
■MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験
■git / dockerを用いたチーム開発経験
■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貢献
■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
【人物イメージ】
■経営課題・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方
■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
■組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方
■技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都
- 年収・給与
- 600～800万円
