経営課題をデータサイエンスで解決するデータサイエンティスト

【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）

【必須要件】 - 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 - 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 【歓迎要件】 - 下記のモデリング業務のご経験 - 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 - モデリングに必要なデータの整理、モデルの評価方法や要件の定義をリードされたご経験 - 機械学習プロジェクトを、技術面でリードされたご経験 - 技術への興味関心 - 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 - 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 - エンジニアリングに関する知見 - 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

大卒以上

【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。

- 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。 ※試用期間：あり（原則3ヶ月／職種によって異なります）

４ヶ月分

〒108-0073 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2F 【変更の範囲】 本社及び会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）