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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（シニアクラス）

年収：800万～ 1200万

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採用企業

部署・役職名	トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（シニアクラス）
職種	データサイエンティストシステムコンサルタント
業種	ソフトウエアハードウエア
勤務地	東京都
仕事内容	【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。【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。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）【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（応募資格「その他」欄参照） - 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（応募資格「その他」欄参照） - 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）*（応募資格「その他」欄参照） - 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）
労働条件	雇用形態：正社員契約期間：期間の定めなし試用期間：あり（3か月）勤務時間：10:00～19:00（休憩60分） ※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 06:00～10:00/15:00～19:00）休日・休暇：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） - 想定年収には賞与（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。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） ※弊社は一律の夏期休暇期間を設けずに、その分を法定の年次有給休暇に3日を加えて付与しており、ご都合に応じてお使いいただけます。入社タイミングにより初年度に付与される有給休暇日数は異なります。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。
応募資格	【必須（MUST）】 - 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（WANT）】 - 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、ジャーナルでの論文採用経験 - 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 - 経営課題/事業課題の解決に興味が持てる方 - 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 - 組織貢献にやりがいを感じ、主体的に動いていただける方
アピールポイント	自社サービス・製品あり日系グローバル企業ベンチャー企業 2年連続売り上げ10％以上UP 完全土日休みフレックスタイム
リモートワーク	可「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策	屋内禁煙
更新日	2024/03/27
求人番号	3389614

採用企業情報

株式会社ABEJA

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