データサイエンティスト×設立年数11〜30年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
52件中 41件~50件
AMBL株式会社
【データサイエンティスト/お客様先への出社可能性あり】クライアントのDX推進/大手案件/裁量ある業務/データ基盤構築エンジニア のリモートワーク求人
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<データの種類>
大手通信キャリアのビッグデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
Web広告データ
など
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
▽詳細PJT 一部
■例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート)
1. 基礎分析 (データ可視化分析)
RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握
分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート
環境:BigQuery、Looker Studio
2. 予測モデルの構築
ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上
さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現
環境:Python (scikit-learnなど)
3.レコメンドアルゴリズムの最適化
協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現
環境:Python (scikit-learn、Scratchなど)
■例2
事業会社のECサイトにおける全マーケティングチャネルの顧客獲得単価最適化を支援
さらに、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1. マーケティングツールにおけるカスタマーデータ統合 (顧客情報一本化)
Google Analytics:Web行動データ
Adjust:アプリ行動データ
EC Orange:ECサイトのトランザクションデータ
各データをユーザー単位で一本化し、BigQueryに分析用DWHを構築
2. BIツールを用いた分析環境構築
BigQueryから、BIツール連携用データマートを作成。Tableau やnehan など、各種BI・分析ツールと接続し、データ分析PDCAを仕組み化。分析環境の効率化を図る
3. CRM施策の最適化
クロスチャネル下におけるデータ分析で、CRM施策、設計/運用を支援
顧客獲得単価の低いチャネルにおいて顧客の新規獲得を促進、さらに利益率の高いチャネルへユーザーを誘導するなど、粗利を効率化する施策を実施
■例3
物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減)
配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現
【業務の変更の範囲】
無
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<データの種類>
大手通信キャリアのビッグデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
Web広告データ
など
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
▽詳細PJT 一部
■例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート)
1. 基礎分析 (データ可視化分析)
RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握
分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート
環境:BigQuery、Looker Studio
2. 予測モデルの構築
ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上
さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現
環境:Python (scikit-learnなど)
3.レコメンドアルゴリズムの最適化
協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現
環境:Python (scikit-learn、Scratchなど)
■例2
事業会社のECサイトにおける全マーケティングチャネルの顧客獲得単価最適化を支援
さらに、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1. マーケティングツールにおけるカスタマーデータ統合 (顧客情報一本化)
Google Analytics:Web行動データ
Adjust:アプリ行動データ
EC Orange:ECサイトのトランザクションデータ
各データをユーザー単位で一本化し、BigQueryに分析用DWHを構築
2. BIツールを用いた分析環境構築
BigQueryから、BIツール連携用データマートを作成。Tableau やnehan など、各種BI・分析ツールと接続し、データ分析PDCAを仕組み化。分析環境の効率化を図る
3. CRM施策の最適化
クロスチャネル下におけるデータ分析で、CRM施策、設計/運用を支援
顧客獲得単価の低いチャネルにおいて顧客の新規獲得を促進、さらに利益率の高いチャネルへユーザーを誘導するなど、粗利を効率化する施策を実施
■例3
物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減)
配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 650 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:なし
標準労働時間:8h(うち1h休憩)
標準的な勤務時間帯:9:30~18:30
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
AMBL株式会社は、AI活用を中心に、クラウドネイティブ、UXデザイン、マーケティングの4つの事業領域でデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援しています。AIを活用した課題解決や人材育成、クラウドネイティブなシステム開発、ユーザー体験の最適化、そしてブランド戦略とクリエイティブに特化したマーケティングを提供し、企業のDX推進を総合的にサポートしています 【★社風/文化】 AMBL株式会社は、社員の自主性とチャレンジ精神を尊重する社風が特徴です。若手社員にも積極的に挑戦の機会を与え、OJT制度やチーム内のサポート体制が整っています。また、社員同士のコミュニケーションを大切にし、フレンドリーで協力的な環境が醸成されています 【★働き方/リモートワーク】 AMBL株式会社では、フレックス制度やリモートワークを積極的に導入しており、柔軟な働き方が可能です。リモートワークに適したセキュリティ環境やコミュニケーションツールの提供により、社員が効率的に働ける環境を整えています。また、有給の1時間単位での取得や育児の時短勤務など、ライフステージに応じた働き方をサポートしています |
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| 設立年数 | 25年 | 従業員数 | 544人 |
レバレジーズ株式会社
【正社員/渋谷/データサイエンティスト】国内外の様々な領域で40以上のサービスを展開している企業でのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
◎詳細
レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
◎扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動(架電履歴など)データ
・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等
・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど)
・音声データ(通話)
・その他、画像、動画データ
※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。
◎当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。
◎キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。
◎働く環境
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー
【業務の変更の範囲】
無
レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
◎扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動(架電履歴など)データ
・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等
・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど)
・音声データ(通話)
・その他、画像、動画データ
※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。
◎当ポジションの魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。
・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。
・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。
・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。
◎キャリアパス
ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。
・データサイエンティスト
テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。
・データコンサルタント
データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。
・データエンジニア
機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。
◎働く環境
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 下記より選択制
(1)09:00〜18:00 (2)09:30〜18:30 (3)10:00〜19:00
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
レバレジーズグループは、「顧客の創造を通じて、関係者全員の幸福を追求し、各個人の成長を促す」という企業理念のもと、IT・医療・介護・若年層を中心とした人材事業や、Webメディア事業、M&Aコンサルティング事業など、国内外の様々な領域で40以上のサービスを展開しています。
創業17年で年商649億を実現し、創業以来連続増益を遂げてきました。また、2018年からは海外事業を拡大させ、アジアを中心に各国での社会問題の解決に向けた事業開発を積極的に行っています。 今後はSaaSの領域を強化し、世界に通用するビジネスモデルを展開していく予定です。既存事業を拡大しながら、国内外の新領域の問題解決に挑戦していきます。 |
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| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 1,677人 |
株式会社豆蔵
【正社員/フルリモート/データサイエンススペシャリスト】ソフトウェア開発を推進するコンサルティングファームでのデータサイエンススペシャリスト募集! のリモートワーク求人
事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。
業務内容
データ利活用施策や新規サービス企画の提案
顧客保有データの分析実施
データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
研究開発: 弊社保有技術の先鋭化・差別化、対外発表
当社の強み・魅力
■日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
■ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
■働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2021 年度実績:10.35時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
■技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1 人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの 3 つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
■技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
【業務の変更の範囲】
無
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。
業務内容
データ利活用施策や新規サービス企画の提案
顧客保有データの分析実施
データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
研究開発: 弊社保有技術の先鋭化・差別化、対外発表
当社の強み・魅力
■日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
■ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
■働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2021 年度実績:10.35時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
■技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1 人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの 3 つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
■技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 750 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
1粒の知性がソフトウェアエンジニアリングを変える。これは豆蔵 設立以来のキーメッセージです。
豆蔵は、発注者側(ユーザー企業)と受注者側(開発側ベンダ)の両方の視点で先進的なコンサルティングを提供することが可能な複眼的IT企業です。豆蔵のコンサルティングチームから対象となる組織に1粒のソフトウェアの種が蒔かれ、コンサルと人材育成を通して、大事に育って組織に広がっていき、さらに種が蒔かれて横展開していく再帰的・自己生成的なプロセスを表しています。 豆蔵のコンサルティングの特長は、領域横断・世界標準・実践ノウハウの3つの基本コンサル力に対して、モデリングM(odeling)を加え、それらを人材育成・教育E(ducation)のチカラで組織的に掛け算するという意味の「(3+M)xE」で表される、以下の5つのポイントに集約されます。 [領域横断]エンタープライズ系と組込みエンジニアリング系の両方のスキルと経験をもっており、まさに現代のIoT時代のコンサルティングに相応しいといえます [世界標準]UMLやSysMLそしてドメイン駆動設計、アジャイルプロセス、モデルベース開発、システムズエンジニアリングなど世界標準の工学的な技術/手法/規格にもとづいて教育もプロジェクトも実施いたします [実践ノウハウ]そのうえで、豆蔵の実際のプロジェクトの経験にもとづいて実践的なノウハウを付けくわえて、より効果的なアーキテクチャとプロセスをご提供します [モデリングのM]上記3つの項目は、モデリングM(odeling)技術によって見える化・共有・自動化され、さまざまな業務ドメインと各種テクノロジーを結び付ける土台としてノウハウの蓄積・共有に貢献しています [教育のE]これら4つの項目を、教育トレーニングや実プロジェクト内でのコンサルティングとしてご提供するとともに、お客様の組織への着実な浸透を図るべく実践的かつ組織的な教育E(ducation)プロセスを効果的に回していきます |
||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 207人 |
UUUM株式会社
【正社員/東京/データ基盤】新たな文化・価値を創造するコンテンツカンパニーでのソフトウェアエンジニア(データ基盤)募集! のリモートワーク求人
自社プロダクト開発・リモート/副業可・年間休日127日
【UUUMについて】
私たちUUUMは影響力の高い日本屈指の専属YouTuberのマネジメント企業として認知されていますが、数多くの中規模のYouTubeクリエイターのネットワーク化も行っており、さらにはInstagram等のマイクロインフルエンサー、Tiktokライバーなど、あらゆるクリエイターとの接点となる日本最大級のクリエイターのデータベースを構築しています。
現在UUUMは2つの事業で形成されいます。
まず1つ目はあらゆるテクノロジーとプロデュース力でその創造活動や収益安定化を仕組み化しクリエイターへ価値提供する「インフルエンサーギャラクシー事業」、もう1つは、いわゆる広告案件と言われておりますがUUUMのお客様となる企業様におけるブランド認知や商品購買などのマーケティング活動を支援するために、保有するクリエイターのデータベースや公開された動画コンテンツ等の内容や文脈まで分析し、クリエイターと案件のマッチングやプランニングを行う「コンテクスト・ドリブン・マーケティング事業」、この2つの事業を推進し挑戦を続けています。
UUUMのプロダクト開発としては、それぞれの事業に
・クリエイター向けプロダクト「UUUM ONE for Creators」
・ブランド/広告主向けプロダクト「PORT by UUUM」
の2つのプロダクトを開発しています。
【背景】
「クリエイター向けプロダクト:UUUM ONE for Creators」
UUUMとクリエイター間のタッチポイントであるWebやプッシュ通知などのUI/UXを滑らかにし、クリエイターの収益やコンテンツを管理するだけでなく、収益最大化や創作活動の効率化のためのメッセージの配信やあらゆるリソースの提供を行っていくことを目的としています。現在ではYouTubeに加えてInstagramやTiktokなど新たなプラットフォームが参入し、クリエイターの収益モデルは動画による広告収益にとどまらず、サブスクリプションやギフティング、ECやリアルイベント開催など多角化しており業界全体が成長しているため、本プロダクトも継続的な機能追加や拡張が必要となっております。
「ブランド/広告主向けプロダクト:PORT by UUUM」
インフルエンサーマーケティング市場の急激に成長しており、2027年には2023年比で4年間で約1.8倍の1,300億円になるといわております。本プロダクトもYouTube以外のマルチプラットフォーム化に対応するだけでなく、大規模なクリエイターのデーターベースや公開コンテンツ分析し価値を見つけ、それを届けるためのサーチ機能やレポート機能などによるあらたなブランド企業様への価値提供を常にプロダクトとして検証していくことが求められています。
【業務内容】
・クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発
・多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み
・データパイプラインの設計開発および運用業務
・開発しているシステムの運用と保守
・さらなる新規プロダクトの開発
【業務の変更の範囲】
無
【UUUMについて】
私たちUUUMは影響力の高い日本屈指の専属YouTuberのマネジメント企業として認知されていますが、数多くの中規模のYouTubeクリエイターのネットワーク化も行っており、さらにはInstagram等のマイクロインフルエンサー、Tiktokライバーなど、あらゆるクリエイターとの接点となる日本最大級のクリエイターのデータベースを構築しています。
現在UUUMは2つの事業で形成されいます。
まず1つ目はあらゆるテクノロジーとプロデュース力でその創造活動や収益安定化を仕組み化しクリエイターへ価値提供する「インフルエンサーギャラクシー事業」、もう1つは、いわゆる広告案件と言われておりますがUUUMのお客様となる企業様におけるブランド認知や商品購買などのマーケティング活動を支援するために、保有するクリエイターのデータベースや公開された動画コンテンツ等の内容や文脈まで分析し、クリエイターと案件のマッチングやプランニングを行う「コンテクスト・ドリブン・マーケティング事業」、この2つの事業を推進し挑戦を続けています。
UUUMのプロダクト開発としては、それぞれの事業に
・クリエイター向けプロダクト「UUUM ONE for Creators」
・ブランド/広告主向けプロダクト「PORT by UUUM」
の2つのプロダクトを開発しています。
【背景】
「クリエイター向けプロダクト:UUUM ONE for Creators」
UUUMとクリエイター間のタッチポイントであるWebやプッシュ通知などのUI/UXを滑らかにし、クリエイターの収益やコンテンツを管理するだけでなく、収益最大化や創作活動の効率化のためのメッセージの配信やあらゆるリソースの提供を行っていくことを目的としています。現在ではYouTubeに加えてInstagramやTiktokなど新たなプラットフォームが参入し、クリエイターの収益モデルは動画による広告収益にとどまらず、サブスクリプションやギフティング、ECやリアルイベント開催など多角化しており業界全体が成長しているため、本プロダクトも継続的な機能追加や拡張が必要となっております。
「ブランド/広告主向けプロダクト:PORT by UUUM」
インフルエンサーマーケティング市場の急激に成長しており、2027年には2023年比で4年間で約1.8倍の1,300億円になるといわております。本プロダクトもYouTube以外のマルチプラットフォーム化に対応するだけでなく、大規模なクリエイターのデーターベースや公開コンテンツ分析し価値を見つけ、それを届けるためのサーチ機能やレポート機能などによるあらたなブランド企業様への価値提供を常にプロダクトとして検証していくことが求められています。
【業務内容】
・クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発
・多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み
・データパイプラインの設計開発および運用業務
・開発しているシステムの運用と保守
・さらなる新規プロダクトの開発
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 専門業務型裁量労働制
始業時間10:00、終業時間19:00を基本とし、労働者の決定に委ねる。
ただし、業務の都合、その他自己の裁量により勤務時間を変更できるものとする。
【休憩時間】1時間
【みなし労働時間】9時間45分
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
UUUMは、今までにない楽しみを「コドモゴコロ」ある発想で生み出し、新たな文化・価値を創造する“コンテンツカンパニー”です。
クリエイターへの動画撮影・編集サポートだけではなく、ノウハウの提供、ファンエンゲージメントの強化、収益機会の提供、やりたいことの実現、バックヤード・資産サポート、コンテンツ管理など、サービス提供範囲は多岐に渡ります。 また、事業はそれだけに留まらず、新たなプラットフォームとの連携や自社でのコンテンツ制作、オリジナルグッズ・イベントの運営やゲームアプリの企画・運営も行うなど、常に今までにない楽しみを「コドモゴコロ」ある発想で生み出し、新たな文化・価値を創造するコンテンツカンパニーとして成長を続けております。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 626人 |
株式会社リンクアンドモチベーション
【正社員/東京/データサイエンティスト】世界初の「モチベーション」にフォーカスした経営コンサルティングファームでのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
▼概要
「良い組織の定義を変える」というビジョンの実現に向けて、自社SaaSプロダクトであるモチベーションクラウドシリーズのシステム開発をお任せします。
モチベーションクラウドシリーズは、企業に所属するあらゆる人が”働きがい”と”働きやすさ”を実感する環境をつくることにより、企業の生産性や、日本のGDPの向上を目指します。
また、私たちの人生の多くを占める"働く時間”を素晴らしくかけがえのないものに変えることで、
ひとりひとりの人生の幸福度を大きく向上するだけでなく、企業の成長も同時に実現できると考えています。
この壮大な社会課題に対し、日本だけでなく世界に向けてソリューションを提供するため、共に挑戦していただける仲間を探しています。
▼業務内容
データサイエンティストは、ビジネス上の意思決定を正確かつ迅速に行うために、ビジネス課題に対する仮説立案、データ生成メカニズムの解明、介入施策の立案、介入施策の効果検証まで幅広く行っていただきます。
また、現状では取得できていないために検証できないことなどがあれば、データ分析基盤にデータ取得することを提案、もしくはご自身での開発を行えます。
※昇格などの役割変更に伴い、担って頂く業務内容が変動する場合があります
モチベーションクラウドシリーズの顧客がサービスの価値をより享受できるように、ビジネス側とともにプロダクトの進化、及びサービスの向上を目指します。
▼技術課題
・モチベーションクラウドシリーズの解約予測モデルの構築
・組織改善のための施策の効果検証
・業務効率化のためのAIアプリケーションのPoC
・グループ全体のデータリテラシーの強化
・データ分析基盤を通じたデータ民主化
▼働く魅力
➀ 活躍範囲が広い
・データ組織の立ち上げ段階であり、自分たちで企画の提案が可能
・その分、社内の効率化のためのデータ活用や、従来は人が行っていたサービスのAI化、AIを利用した新規事業の立ち上げまで、提案すれば通る可能性あり
➁ プロとして成長できる環境
・既存のビジネスがある中で、データによる文化作りから関与
・単に良いロジックを作る、安定してETLするだけではなく、データ活用によるビジネスインパクトを出すところまで、役割を広げてチャレンジすることが可能
➂ 社会貢献性と独自性の高い事業
・現代において、あらゆる事業と人の根幹となる”働く環境”への貢献性
・企業の事業収益を中心とするのではなく、働く人のモチベーションを中心とした独自性
▼リンクアンドモチベーションについて
弊社リンクアンドモチベーショングループは、グループ全体で約330億円の売上を上げており、
BtoBビジネスだけではなく、BtoCビジネスやその他ビジネスにも事業を展開し、安定的な事業基盤を保持しています。
今後は、モチベーションクラウドだけではなく、それら事業のプロダクト化も推進していきます。
また、会社としてテクノロジー強化に注力しており、日本CTO協会への加入、及びレクター社にも技術アドバイザーとして参画頂いています。
▼プロダクトについて
モチベーションクラウドシリーズは、月会費売上(MRR)約4億円の自社プロダクトです。(2023年12月時点)
コロナ禍でリモート業務が増える中、良い組織づくりへのニーズが膨らんでおり、前年比130%で成長しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
「良い組織の定義を変える」というビジョンの実現に向けて、自社SaaSプロダクトであるモチベーションクラウドシリーズのシステム開発をお任せします。
モチベーションクラウドシリーズは、企業に所属するあらゆる人が”働きがい”と”働きやすさ”を実感する環境をつくることにより、企業の生産性や、日本のGDPの向上を目指します。
また、私たちの人生の多くを占める"働く時間”を素晴らしくかけがえのないものに変えることで、
ひとりひとりの人生の幸福度を大きく向上するだけでなく、企業の成長も同時に実現できると考えています。
この壮大な社会課題に対し、日本だけでなく世界に向けてソリューションを提供するため、共に挑戦していただける仲間を探しています。
▼業務内容
データサイエンティストは、ビジネス上の意思決定を正確かつ迅速に行うために、ビジネス課題に対する仮説立案、データ生成メカニズムの解明、介入施策の立案、介入施策の効果検証まで幅広く行っていただきます。
また、現状では取得できていないために検証できないことなどがあれば、データ分析基盤にデータ取得することを提案、もしくはご自身での開発を行えます。
※昇格などの役割変更に伴い、担って頂く業務内容が変動する場合があります
モチベーションクラウドシリーズの顧客がサービスの価値をより享受できるように、ビジネス側とともにプロダクトの進化、及びサービスの向上を目指します。
▼技術課題
・モチベーションクラウドシリーズの解約予測モデルの構築
・組織改善のための施策の効果検証
・業務効率化のためのAIアプリケーションのPoC
・グループ全体のデータリテラシーの強化
・データ分析基盤を通じたデータ民主化
▼働く魅力
➀ 活躍範囲が広い
・データ組織の立ち上げ段階であり、自分たちで企画の提案が可能
・その分、社内の効率化のためのデータ活用や、従来は人が行っていたサービスのAI化、AIを利用した新規事業の立ち上げまで、提案すれば通る可能性あり
➁ プロとして成長できる環境
・既存のビジネスがある中で、データによる文化作りから関与
・単に良いロジックを作る、安定してETLするだけではなく、データ活用によるビジネスインパクトを出すところまで、役割を広げてチャレンジすることが可能
➂ 社会貢献性と独自性の高い事業
・現代において、あらゆる事業と人の根幹となる”働く環境”への貢献性
・企業の事業収益を中心とするのではなく、働く人のモチベーションを中心とした独自性
▼リンクアンドモチベーションについて
弊社リンクアンドモチベーショングループは、グループ全体で約330億円の売上を上げており、
BtoBビジネスだけではなく、BtoCビジネスやその他ビジネスにも事業を展開し、安定的な事業基盤を保持しています。
今後は、モチベーションクラウドだけではなく、それら事業のプロダクト化も推進していきます。
また、会社としてテクノロジー強化に注力しており、日本CTO協会への加入、及びレクター社にも技術アドバイザーとして参画頂いています。
▼プロダクトについて
モチベーションクラウドシリーズは、月会費売上(MRR)約4億円の自社プロダクトです。(2023年12月時点)
コロナ禍でリモート業務が増える中、良い組織づくりへのニーズが膨らんでおり、前年比130%で成長しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 600 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:9:00~18:00
フレックスタイム制(コアタイム 11:00~15:00)
フレキシブルタイム:7:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 499人 |
株式会社Rosso
【首都圏ハイブリッド/機械学習エンジニア/Python2年~】研究者気質の方、AI技術を使って面白いもの作りたい方を積極採用中! のリモートワーク求人
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用したAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 93人 |
株式会社Rosso
【機械学習エンジニア/首都圏/高リモート率】顧客視点で量より質のサービスを提供することをミッションとし、成長を続けてきた企業でのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
【仕事内容】
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発プロジェクトに参画していただきます。
※機械学習のご経験が豊富な方には、ミドル層向けの求人も別途ご用意しておりますので、ぜひご確認ください。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発(画像認識)
◎言語:Python(Pytorch、TensorRT)
◎概要:エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。
具体的には、詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。
■大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上(自然言語処理)
◎言語:Python(Transformers、Pytorch、pandas)
◎概要:音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。
具体的には、モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング(LoRA)、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。
■連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート
◎言語:Python(Pytorch、Flower)
◎概要:国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。
具体的には、顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。
該当コンペティションのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。
【キャリアパス】
2〜3年目で一通りの業務を1人でコントロールできるようになった場合はPL、さらにはPMや組織マネージャーへのキャリアを目指していただけます。 また、ご希望があれば設計や構築など手を動かしつつプレイングマネージャ―としてもご活躍頂けます。
【待機保証100%】
安心して働いていただくため、案件待機中の給与の減額はございません!
タイミングによって待機が発生した場合でもキャリアアップのサポートをいたします。
【ほぼ全員が年収UP】
当社に転職したエンジニアの平均年収上昇額は62万円です。
上場グループである当社は優良な案件を用意できる環境を整えています。
【スキルアップ】
統計検定やE資格などの資格取得者が多数おります。
資格取得のための受講費や書籍代は会社が負担いたします。
【部署間でのナレッジ共有】
定期的に帰社日を設け、技術についての情報交換や今後の部署活動においてディスカッションを行っております。
部署独自での『もくもく会』と実施し、ひたすら技術と向き合う時間を設けています。
中にはKaggleのコンペンションに参加したり、JDLA(日本ディプラーニング協会)の勉強会にてメイン登壇したメンバーも。
最近では技術発信ブログとして「note」にも企業登録し、弊社社員が技術情報を投稿しております。
【プライベートも充実】
■年休130日以上 (年休125日+有給5日以上)
■残業月平均10時間程度
オフも充実させながら、長く活躍できます。
【組織構成】
20~40代活躍中!
音楽やゲーム好きの方は軽音を楽しんだり、ボードゲーム会をしたり、アウトドア派はキャンプやゴルフに行ったり。
社員同士の仲が良く、あなたが居心地よく思える場所が見つかるはずです。
【業務の変更の範囲】
無
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発プロジェクトに参画していただきます。
※機械学習のご経験が豊富な方には、ミドル層向けの求人も別途ご用意しておりますので、ぜひご確認ください。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発(画像認識)
◎言語:Python(Pytorch、TensorRT)
◎概要:エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。
具体的には、詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。
■大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上(自然言語処理)
◎言語:Python(Transformers、Pytorch、pandas)
◎概要:音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。
具体的には、モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング(LoRA)、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。
■連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート
◎言語:Python(Pytorch、Flower)
◎概要:国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。
具体的には、顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。
該当コンペティションのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。
【キャリアパス】
2〜3年目で一通りの業務を1人でコントロールできるようになった場合はPL、さらにはPMや組織マネージャーへのキャリアを目指していただけます。 また、ご希望があれば設計や構築など手を動かしつつプレイングマネージャ―としてもご活躍頂けます。
【待機保証100%】
安心して働いていただくため、案件待機中の給与の減額はございません!
タイミングによって待機が発生した場合でもキャリアアップのサポートをいたします。
【ほぼ全員が年収UP】
当社に転職したエンジニアの平均年収上昇額は62万円です。
上場グループである当社は優良な案件を用意できる環境を整えています。
【スキルアップ】
統計検定やE資格などの資格取得者が多数おります。
資格取得のための受講費や書籍代は会社が負担いたします。
【部署間でのナレッジ共有】
定期的に帰社日を設け、技術についての情報交換や今後の部署活動においてディスカッションを行っております。
部署独自での『もくもく会』と実施し、ひたすら技術と向き合う時間を設けています。
中にはKaggleのコンペンションに参加したり、JDLA(日本ディプラーニング協会)の勉強会にてメイン登壇したメンバーも。
最近では技術発信ブログとして「note」にも企業登録し、弊社社員が技術情報を投稿しております。
【プライベートも充実】
■年休130日以上 (年休125日+有給5日以上)
■残業月平均10時間程度
オフも充実させながら、長く活躍できます。
【組織構成】
20~40代活躍中!
音楽やゲーム好きの方は軽音を楽しんだり、ボードゲーム会をしたり、アウトドア派はキャンプやゴルフに行ったり。
社員同士の仲が良く、あなたが居心地よく思える場所が見つかるはずです。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 93人 |
株式会社テクノプロ
【正社員/フルリモート/リードデータサイエンティスト(PM)】「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる企業でのリードデータサイエンティスト(PM)募集! のリモートワーク求人
【募集背景】
FY2026に向けた中期経営計画で「人と仕事が集まるソリューション企業へ」というビジョンを定め、DXソリューション事業の推進に注力しています。この中核を担っているのが、DXソリューション統括部の先端技術センターです。お客様の課題やニーズに対して、当社がこれまで蓄積してきたノウハウやデジタル技術、先進的なITツールなどを活用したソリューションを提供しています。顧客からの引き合いも増加の一途といった状況であり、今回はデータサイエンスチームを強化し、ビジネス上の競争優位性を更に獲得するために、リードデータサイエンティストを増員募集します。
【テクノプロ・デザイン社について】
当社は年間売上が1,600億円を超える国内最大の技術ソリューション企業・テクノプログループを牽引する中核企業です。テクノプロ・デザイン社では7,000名を超えるエンジニアが上場企業を中心にソリューションサービスを提供しています。
【業務概要】
主に全国の顧客(製造業)から要望があるAI活用の課題に対し、提案~分析のリード、チームマネジメントをお任せします。具体的にはデータに基づいた意思決定を推進し、ビジネス・プロジェクト目標の達成に向けたデータ戦略の策定と実行をリードします。
また、データサイエンスチームのリーダーとして、チームメンバーの指導、育成、およびプロジェクトを指揮し、チームのパフォーマンスを最適化します。データ分析や機械学習モデルの開発を通じて、ビジネス成果の最大化に向けた取り組みをリードし、成果を実証します。
【組織構成・開発事例】
■先端技術センター(全体70名)
・DXコンサルタント:7名、シニアアナリスト:25名、アナリスト:38名
※開発は規模により2~5名のチームで構成されています
■案件事例
・半導体設計・評価における多目的最適化の論文調査
・電気自動車の電池性能向上の要因分析
・自動車部品インバータ回路基板の品質検査
・自動運転向け画像認識技術
・航空機の飛行経路/飛行時間のばらつき要因分析
・XAIによる機械学習モデル解釈支援など
【部門カルチャー】
ボトムアップでメンバーそれぞれが主体的に動きやすく、また互いの意見を尊重し、上司に対しても何でも話せる環境です。
技術交流会なども活発に行っています。
【やりがい】
白紙の段階から構想をもとに要件設定ができます。
プロセスが自由なため、様々な技術を試せる環境で働くことができます。
困ったことがあれば相談しながら進めることで、各々の技術力の成長ができる環境です。
【キャリアイメージ】
業界の先端に携われます。
PMOやセンター長、統括部長として事業経営に資する事ができます。
変更の範囲:会社の定める業務
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
FY2026に向けた中期経営計画で「人と仕事が集まるソリューション企業へ」というビジョンを定め、DXソリューション事業の推進に注力しています。この中核を担っているのが、DXソリューション統括部の先端技術センターです。お客様の課題やニーズに対して、当社がこれまで蓄積してきたノウハウやデジタル技術、先進的なITツールなどを活用したソリューションを提供しています。顧客からの引き合いも増加の一途といった状況であり、今回はデータサイエンスチームを強化し、ビジネス上の競争優位性を更に獲得するために、リードデータサイエンティストを増員募集します。
【テクノプロ・デザイン社について】
当社は年間売上が1,600億円を超える国内最大の技術ソリューション企業・テクノプログループを牽引する中核企業です。テクノプロ・デザイン社では7,000名を超えるエンジニアが上場企業を中心にソリューションサービスを提供しています。
【業務概要】
主に全国の顧客(製造業)から要望があるAI活用の課題に対し、提案~分析のリード、チームマネジメントをお任せします。具体的にはデータに基づいた意思決定を推進し、ビジネス・プロジェクト目標の達成に向けたデータ戦略の策定と実行をリードします。
また、データサイエンスチームのリーダーとして、チームメンバーの指導、育成、およびプロジェクトを指揮し、チームのパフォーマンスを最適化します。データ分析や機械学習モデルの開発を通じて、ビジネス成果の最大化に向けた取り組みをリードし、成果を実証します。
【組織構成・開発事例】
■先端技術センター(全体70名)
・DXコンサルタント:7名、シニアアナリスト:25名、アナリスト:38名
※開発は規模により2~5名のチームで構成されています
■案件事例
・半導体設計・評価における多目的最適化の論文調査
・電気自動車の電池性能向上の要因分析
・自動車部品インバータ回路基板の品質検査
・自動運転向け画像認識技術
・航空機の飛行経路/飛行時間のばらつき要因分析
・XAIによる機械学習モデル解釈支援など
【部門カルチャー】
ボトムアップでメンバーそれぞれが主体的に動きやすく、また互いの意見を尊重し、上司に対しても何でも話せる環境です。
技術交流会なども活発に行っています。
【やりがい】
白紙の段階から構想をもとに要件設定ができます。
プロセスが自由なため、様々な技術を試せる環境で働くことができます。
困ったことがあれば相談しながら進めることで、各々の技術力の成長ができる環境です。
【キャリアイメージ】
業界の先端に携われます。
PMOやセンター長、統括部長として事業経営に資する事ができます。
変更の範囲:会社の定める業務
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 600 〜 1,250 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:9:00 ~ 18:00 フレックスタイム制有:コアタイム11時00分~16時00分、フレキシブルタイム:なし
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
テクノプロ・デザイン社は「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる、高度な技術を保有する技術者集団として社会を動かすことを志し、活動しています。
ビジネスモデルはアウトソーシング領域全域に渡ります。いわゆる技術者派遣と呼ばれる、クライアント先に当社の技術者が出向する事業だけではなく、請負や受託と呼ばれる働く場所に関わらない事業支援や最新技術を用いた研究開発などを行っています。 加速度的に技術革新が進む現代社会。開発サイクルの短期化、製品開発の多角化や上流工程プロジェクトの増加といった世の中で技術者集団として価値提供を行うために、エンジニアが生涯活躍できる環境を考え事業運営を行っています。 |
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| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 24,596人 |
株式会社テクノプロ
【正社員/ハイブリッド/注力技術領域】「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる企業でのAI/データサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
データ分析やAI開発に特化した部署である「先端技術センター」もしくは「データサイエンス課」にて次代のリーダーを担う方を募集いたします。
【想定業務】
①AI開発/データ分析業務
②AI/データを活用したシステムの開発
③データエンジニア
④AI/データ領域コンサルタント
【お任せする工程やポジション】
当社ではコンサルティング~構想~PoCといったプリセールスから
分析基盤の構築、実装、運用までのすべての工程に対応しております。
プロジェクトの規模は2~6名が多く、ご経験に応じて担当いただく工程、
メンバー、リーダー、マネージャ―といったポジションをお任せいたします。
【関われる製品・サービス】
自動車(AD/ADAS、コネクテッド、MaaS)
ロボット(自律動作、協調動作、手術ロボット)
金融・保険(フィンテック、IoT機器連携、リスク算定自動化)
次世代デバイス(ヘルステック、フェムテック、ゲームペリフェラル)
医療(画像診断、遠隔医療、MI、手術サポート、見守り)
変更の範囲:会社の定める業務
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
【想定業務】
①AI開発/データ分析業務
②AI/データを活用したシステムの開発
③データエンジニア
④AI/データ領域コンサルタント
【お任せする工程やポジション】
当社ではコンサルティング~構想~PoCといったプリセールスから
分析基盤の構築、実装、運用までのすべての工程に対応しております。
プロジェクトの規模は2~6名が多く、ご経験に応じて担当いただく工程、
メンバー、リーダー、マネージャ―といったポジションをお任せいたします。
【関われる製品・サービス】
自動車(AD/ADAS、コネクテッド、MaaS)
ロボット(自律動作、協調動作、手術ロボット)
金融・保険(フィンテック、IoT機器連携、リスク算定自動化)
次世代デバイス(ヘルステック、フェムテック、ゲームペリフェラル)
医療(画像診断、遠隔医療、MI、手術サポート、見守り)
変更の範囲:会社の定める業務
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 650 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:9:00 ~ 18:00 フレックスタイム制有:コアタイム11時00分~16時00分、フレキシブルタイム:なし
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
テクノプロ・デザイン社は「総合技術ソリューションカンパニー」を掲げる、高度な技術を保有する技術者集団として社会を動かすことを志し、活動しています。
ビジネスモデルはアウトソーシング領域全域に渡ります。いわゆる技術者派遣と呼ばれる、クライアント先に当社の技術者が出向する事業だけではなく、請負や受託と呼ばれる働く場所に関わらない事業支援や最新技術を用いた研究開発などを行っています。 加速度的に技術革新が進む現代社会。開発サイクルの短期化、製品開発の多角化や上流工程プロジェクトの増加といった世の中で技術者集団として価値提供を行うために、エンジニアが生涯活躍できる環境を考え事業運営を行っています。 |
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| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 24,596人 |
株式会社ABEJA
★【正社員/フルリモート/機械学習のモデリング業務経験 】技術を駆使してクライアントのDXを推進するデータサイエンティストを募集 のリモートワーク求人
【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】
〇「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
〇私たちは、LLMを含む様々なデータサイエンス技術を駆使し、お客様の経営課題・事業課題を根本から解決へ導きます。本ポジションでは、プロジェクトマネージャやエンジニア、ビジネスサイドと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで一連の流れを率いていただきます。
〇また、組織全体のパフォーマンスを最大化するために、メンバー育成・カルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務内容】
〇クライアント課題の解決
●顧客とのコミュニケーションを通じた課題定義・要件定義
●事業・技術要件を踏まえたアプローチ検討、実践的かつ最適な技術選定
●データの前処理、EDA、モデル作成・評価(LLMを含む幅広い機械学習技術)
●エンジニアと協力した商用実装・運用体制(Ops)の構築
●提案活動への参画(受注前折衝、内容レビュー など)
〇チームリーディング・組織推進
●プロジェクトの進行管理、メンバアサイン、目標設定、進捗管理
●技術レビューやアドバイスによるメンバー育成
●他部署と連携した仕組みづくりや組織変革
●データサイエンス組織全体のカルチャー醸成、メンタリング・コーチング
〇新規技術・プロダクト開発
●大規模言語モデル(LLM)や生成系AIを活用したソリューション開発・PoC
●RAG(Retrieval-Augmented Generation)の検証や論文調査
●社内DXを促進するための技術活用(ABEJA内部を“遊び場”として実験的に挑戦)
●既存プロダクトへの高度化・適用検証
〇技術ブランディング・社外発信
●社内外への技術ナレッジの公開(ABECONや論文読み会、テックブログの執筆、Meetup登壇など)
●カンファレンス・学会への参加・発表、OSS貢献などのアウトプット活動を奨励
【ポジションの魅力】
〇上流工程からの裁量権
●要件定義やアプローチの検討段階からプロジェクトに深く関わり、大きなやりがいを得られます。
〇幅広い業界・技術領域に触れられる
●大規模言語モデルや画像解析、構造化データ分析など多様な手法を実践し、スキルの幅を広げられます。
〇社内文化・成長環境
●ABECON(全社勉強会)や論文読み会、レビュー会など、学び合う風土が根付いており、フルリモート下で
も密なコミュニケーションが行われます。
〇0→1の新規開発にも挑戦可能
●幅広い業界のプロジェクトや社内DXの実験を通じて、新しいプロダクト開発や技術検証をリードできます。
〇キャリアパスの多様性
●データサイエンス組織の責任者や技術に強いPM、事業会社のCDOなど様々なキャリアパスが描けます。
<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)
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
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】
〇「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
〇私たちは、LLMを含む様々なデータサイエンス技術を駆使し、お客様の経営課題・事業課題を根本から解決へ導きます。本ポジションでは、プロジェクトマネージャやエンジニア、ビジネスサイドと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで一連の流れを率いていただきます。
〇また、組織全体のパフォーマンスを最大化するために、メンバー育成・カルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務内容】
〇クライアント課題の解決
●顧客とのコミュニケーションを通じた課題定義・要件定義
●事業・技術要件を踏まえたアプローチ検討、実践的かつ最適な技術選定
●データの前処理、EDA、モデル作成・評価(LLMを含む幅広い機械学習技術)
●エンジニアと協力した商用実装・運用体制(Ops)の構築
●提案活動への参画(受注前折衝、内容レビュー など)
〇チームリーディング・組織推進
●プロジェクトの進行管理、メンバアサイン、目標設定、進捗管理
●技術レビューやアドバイスによるメンバー育成
●他部署と連携した仕組みづくりや組織変革
●データサイエンス組織全体のカルチャー醸成、メンタリング・コーチング
〇新規技術・プロダクト開発
●大規模言語モデル(LLM)や生成系AIを活用したソリューション開発・PoC
●RAG(Retrieval-Augmented Generation)の検証や論文調査
●社内DXを促進するための技術活用(ABEJA内部を“遊び場”として実験的に挑戦)
●既存プロダクトへの高度化・適用検証
〇技術ブランディング・社外発信
●社内外への技術ナレッジの公開(ABECONや論文読み会、テックブログの執筆、Meetup登壇など)
●カンファレンス・学会への参加・発表、OSS貢献などのアウトプット活動を奨励
【ポジションの魅力】
〇上流工程からの裁量権
●要件定義やアプローチの検討段階からプロジェクトに深く関わり、大きなやりがいを得られます。
〇幅広い業界・技術領域に触れられる
●大規模言語モデルや画像解析、構造化データ分析など多様な手法を実践し、スキルの幅を広げられます。
〇社内文化・成長環境
●ABECON(全社勉強会)や論文読み会、レビュー会など、学び合う風土が根付いており、フルリモート下で
も密なコミュニケーションが行われます。
〇0→1の新規開発にも挑戦可能
●幅広い業界のプロジェクトや社内DXの実験を通じて、新しいプロダクト開発や技術検証をリードできます。
〇キャリアパスの多様性
●データサイエンス組織の責任者や技術に強いPM、事業会社のCDOなど様々なキャリアパスが描けます。
<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)
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制度
・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
・標準勤務時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 130人 |
52件中 41件~50件
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