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データサイエンティスト｜AI技術で顧客の課題解決を任される専門職
IT・エンジニア｜株式会社ABEJA｜AIエンジニア・データサイエンティスト｜正社員｜#105126
経験2〜3年目の次の一歩に、幅広い技術と経験を積めるポジションです
優秀な仲間と学び合い、上流工程まで任される範囲を広げられます
【人材紹介求人】本求人は、有料職業紹介事業者 株式会社NAVIS（厚生労働大臣許可番号 13-ユ-313285）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・数理最適化などの力で解決に導く仕事です。プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携し、データ分析やモデル作成、前処理・EDA・可視化から、手法の選定、モデルの評価、商用実装までを一通り経験できます。受注前のプリセールスや顧客との折衝にも参画し、課題の定義から携わる機会があります。勉強会やレビュー会など学び合う文化があり、Kaggle上位入賞者をはじめとする優秀な人材と切磋琢磨できる環境です。技術ナレッジの公開や登壇など、社外への発信にも挑戦できます。
【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】
・モデル作成の経験を次のステップへ伸ばし、課題定義から関わりたい方
・優秀な仲間と学び合いながら、専門性を磨きたい方
・英語を活用した業務で視野を広げたい方
この求人のポイント
【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。
選考について
1次→2次→最終（リファレンスチェック有）
給与・勤務条件の詳細
【給与】
年収 700万円～1300万円
- 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。
※試用期間：あり（原則3ヶ月／職種によって異なります）
| 採用情報 | |
|---|---|
| 募集拠点 |
IT・エンジニア｜株式会社ABEJA｜AIエンジニア・データサイエンティスト｜正社員｜#105126 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2F |
| 定員 | 1 名 |
| 勤務地 |
東京都 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2F |
| 職種 | AIエンジニア・データサイエンティスト |
| 想定給与 | 年収 700万円～1300万円 |
| 賞与・昇給 | 2回 |
| 勤務時間 | 10:00～15:00 10:00 - 19:00 （休憩60分） ※時間外労働あり ※フレックスタイム制度あり ※コアタイム 10:00 - 15:00 ※フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 |
| 休日・休暇 | 年間休日 120日 土日祝休み ■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） [有給休暇, リフレッシュ休暇, 慶弔休暇, GW休暇, 年末年始休暇, 介護休暇, 特別休暇, 産休・育休] |
| 福利厚生 | ◆交通費支給 ◆健康診断 ◆家族手当 ◆社会保険完備 ■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） ■交通費：実費精算 ■深夜・休日勤務手当 ■追加割増手当 ■時間外労働手当 ■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。 |
| 受動喫煙 | 禁煙 |
| 契約期間 | 期間の定めなし |
| 応募資格 | - 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 - 画像処理・自然言語処理・構造化データ のいずれかのご経験 - 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 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方 - 実務上での当該技術を扱った事があれば尚可 - 業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 【学歴】学歴不問 |
