年収600万円〜800万円、賞与年2回で報酬と成果を両立できる
データサイエンスの専門性を活かし、将来は組織責任者や事業責任者も目指せる

【人材紹介求人】本求人は、有料職業紹介事業者 SGLインベストメント合同会社（厚生労働大臣許可番号 13-ユ-314673）がご紹介する求人です。ご応募後、当社のキャリアアドバイザーよりご連絡し、求人企業へのご紹介を行います。

お客様の経営課題・事業課題を、機械学習・統計・数理最適化などのデータサイエンスの力で解決へ導く仕事です。プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、最適な技術の選定やアプローチ検討、モデル開発・実装までをリードしていただきます。プリセールスなど受注前の顧客折衝にも参画するため、分析にとどまらず課題定義の上流工程から携われます。将来は、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などのキャリアを描けます。

【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。

【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。

- 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
- 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）

▼業務内容：変更の範囲
会社の定める業務への配置転換の可能性あり

【あなたは何を得られるのか（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。
- 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（[https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211%EF%BC%89)』
- 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。
- 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23[）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23%EF%BC%89)
- 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）

【こんな方におすすめ】
・機械学習モデルの開発経験を、より高い報酬とポジションにつなげたい方
・画像・自然言語・構造化データのいずれかで実務経験があり、専門性を高めたい方
・データサイエンスを武器に、将来は責任者や事業の牽引役を目指したい方