データサイエンティスト×年収800万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -4ページ目
76件中 31件~40件
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ&AI案件プロジェクトマネージャー/SIerやITコンサルでPM・TL経験3年以上経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 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: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/データサイエンティスト】実務経験がなくともデータ解析に関する深い知識や研究経験がある方歓迎! のリモートワーク求人
【職務概要】
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
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 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社テックオーシャン
【首都圏フルリモート/データサイエンティスト/実務4年~】理系・テクノロジー人材と企業のマッチングサービス&新規プロダクトリリース! のリモートワーク求人
プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
■同社について:
私たちテックオーシャンは「人と組織の可能性を最大化し、豊かな暮らしと社会をつくる」をビジョンに理系人材と採用企業のマッチングサービスを行っています。理系人材の就職活動は課題が多く、大学で学んで得た知識や能力、個性を活かすことができず、「TECH(TechnorogyやTechnique)」を埋もれさせてしまう若者がたくさんいます。近年、IoTやDX・AIなどの需要の伸びに伴い、理系人材の需要が高まっております。同社代表の長井は、理系採用支援事業に約15年携わっているパイオニアであり、テックオーシャンがTECH人材領域におけるライフパートナーになれるよう事業拡大をしていきます。 【あらゆるTECHを社会につなぐTECH領域のDX企業】 テクノロジーにより進化し続ける現代社会において、TECH人材(TechnologyやTechniqueを有する人材)の専門性は、あらゆる産業で必要とされています。 同社は TECH 人材とTECHの価値を可視化して、社会に解き放ち、それぞれが伸び伸びと活躍するTECHの海(エコシステム)を作ります。 このエコシステムは「若者が気付きと刺激とフィールドを得るインフラ」となり、世界中の子供たちが明るい未来を達成する礎となります。 ・理工系専用就活サイト TECH OFFERの企画・運営 |
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| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×新規事業】医療薬局業界 データサイエンティスト★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,050 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート/自社プロダクト×AI】医療調剤業界★機械学習エンジニア のリモートワーク求人
■お仕事内容
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社インフォボックス
【東京/週3リモートデータサイエンティスト】技術的リーダー経験×Python・TypeScript活用経験者 のリモートワーク求人
具体的な業務内容
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,200 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】07:00-21:00
【コアタイム】11:00−16:00
【標準労働時間】9:00〜18:00
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5時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 40人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/機械学習・深層学習に関連する開発または研究の経験/アルゴリズムエンジニア】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業で、アルゴリズムエンジニア (機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI Solution】募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。
テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、
クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、
様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、
未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
▼過去事例
クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、
教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る
■ポジションの魅力
・自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける
(大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など)
・多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、
アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける
(Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど)
・近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。
テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、
クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、
様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、
未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
・クライアントに対する分析結果等のレポーティング
・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
▼過去事例
クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、
教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る
■ポジションの魅力
・自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける
(大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など)
・多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、
アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
・機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける
(Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど)
・近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
| 想定年収 | 600 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/AIによるプロダクトの価値向上や新規プロダクト創出への強い興味/アルゴリズムエンジニア】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業で、アルゴリズムエンジニア (機械学習エンジニア/データサイエンティスト)【AI SaaS】募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、
チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、
昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、
エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。
このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、
SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、
最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。
「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、
プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、
プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、
未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、
AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。
・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。
・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方
■ポジションの魅力
・“コミュニケーション課題の解決” というあらゆる業界に刺さるプロダクトをさらに進化させるAIを自らの手で生み出し、多くの方々に価値を届けることができる。
・急速な発展を遂げている大規模言語モデルの進化をいち早く取り込んで実用的なSaaSに仕立てることで、これまで解けなかった実社会の課題解決にチャレンジできる。
・多様なAI技術を利用してプロダクトを進化させていく過程で、AIが中心となったSaaSを開発・運用していくための実践的なスキルを身につけることができる
・CursorやClaude Codeといった最新のAIコーディングツールを社内で迅速に取り入れており、最先端技術を用いた未来のエンジニアの働き方を自ら確立することができる。
・AI・ソフトウェア開発で卓越した技術を持つエンジニアメンバーはもちろん、
・ビジネス課題やUI/UXに精通したプロダクトマネージャーと共にワンチームで働き、自他共に専門性を高め合える。
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、
チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、
昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、
エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。
このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、
SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、
最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。
「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、
プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、
プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、
未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、
AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。
・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。
・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方
■ポジションの魅力
・“コミュニケーション課題の解決” というあらゆる業界に刺さるプロダクトをさらに進化させるAIを自らの手で生み出し、多くの方々に価値を届けることができる。
・急速な発展を遂げている大規模言語モデルの進化をいち早く取り込んで実用的なSaaSに仕立てることで、これまで解けなかった実社会の課題解決にチャレンジできる。
・多様なAI技術を利用してプロダクトを進化させていく過程で、AIが中心となったSaaSを開発・運用していくための実践的なスキルを身につけることができる
・CursorやClaude Codeといった最新のAIコーディングツールを社内で迅速に取り入れており、最先端技術を用いた未来のエンジニアの働き方を自ら確立することができる。
・AI・ソフトウェア開発で卓越した技術を持つエンジニアメンバーはもちろん、
・ビジネス課題やUI/UXに精通したプロダクトマネージャーと共にワンチームで働き、自他共に専門性を高め合える。
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
| 想定年収 | 600 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
エフアンドエムネット株式会社
【大阪/リモート◎/HR系自社開発!】生成AI/画像解析の開発◆9万人が使用する会計代行サービス/年休125日 のリモートワーク求人
■お仕事内容
▼AI開発チームの強化"AIを活用してサービス拡充をはかるエンジニア"の募集
現在、9万人以上のユーザーが活用する自社クラウド会計システム。
その根幹を支える「AIOCR」の開発からスタートし、今後は生成AIを活用したAIエージェントやRAGなど、
より高度で先進的なAI技術の実装へと進化していくフェーズに入っています。
ただのPoCにとどまらない「本当に使われるAI」を開発し、プロダクトに実装・改善まで継続して関与できるのが最大の魅力。
ユーザーの課題解決に直結する、やりがいある開発環境がここにあります。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネスメンバーとのヒアリング、課題抽出
・抽出した課題に対し、AIでどう解決するかを企画・設計
・AIモデルの開発、実装、デプロイメント
・データ収集・前処理・整理・クレンジング
・RAG、LangGraphなどを用いたAIエージェントの構築
・大規模ベクトル検索システムの構築
・生成AIの研究・実験・応用検討
■ポジションの魅力
・他社のAPIを利用しているのではなく、自社でモデル作成を一貫して行っているため、モデル作成の全工程に携わることができます。
・技術に対しての投資も積極的で、裁量権も大きいのが特徴です。自分から新しい技術やプロジェクトを提案し、実行に移すことができます。
・ベトナムでトップ100企業に選出されている有名研究機関と共同研究開発を行っており、最先端の研究機関と協業ができます。
・在籍しているメンバーも国際色が豊かで、様々なバックグラウンドから知見を持ち寄り、よりよい開発に活かすことができます。
■入社後のキャリアと成長環境
・生成AI・RAG・LLM応用プロジェクトに中心メンバーとして関与
・研究〜設計〜運用まで一貫して関われる環境
・将来的には技術リード、AIプロダクトマネージャーなどの役割も選択可能
・自社サービスのため、ユーザーからのフィードバックをもとに継続改善できる土壌あり"
■エフアンドエムネット株式会社について
昨今日本企業は、人手不足に直面し、生産性の向上や人事戦略を掲げ働き方改革を推進しています。
しかしながら、労務・人事領域のルーティン業務がそのボトルネックとなっています。
わたしたちは、クラウド型人事労務管理システムを主軸に「人がやるべきこと」に集中できるよう、ITの分野から企業、事業主を支援していきます。
■技術支援制度
・資格取得支援制度:受験費用は会社が負担。(※別途社内規定あり)
・ライブラリー制度:気になる書籍は、社内申請で購入が可能。
・Udemy Bussiness:Udemyを自由に使用することができます。月8時間までは勤務時間中の受講もOK。
・社内・社外研修制度:研修の費用は会社が負担。勤務時間中にも受けることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
▼AI開発チームの強化"AIを活用してサービス拡充をはかるエンジニア"の募集
現在、9万人以上のユーザーが活用する自社クラウド会計システム。
その根幹を支える「AIOCR」の開発からスタートし、今後は生成AIを活用したAIエージェントやRAGなど、
より高度で先進的なAI技術の実装へと進化していくフェーズに入っています。
ただのPoCにとどまらない「本当に使われるAI」を開発し、プロダクトに実装・改善まで継続して関与できるのが最大の魅力。
ユーザーの課題解決に直結する、やりがいある開発環境がここにあります。
<具体的な業務イメージ>
・ビジネスメンバーとのヒアリング、課題抽出
・抽出した課題に対し、AIでどう解決するかを企画・設計
・AIモデルの開発、実装、デプロイメント
・データ収集・前処理・整理・クレンジング
・RAG、LangGraphなどを用いたAIエージェントの構築
・大規模ベクトル検索システムの構築
・生成AIの研究・実験・応用検討
■ポジションの魅力
・他社のAPIを利用しているのではなく、自社でモデル作成を一貫して行っているため、モデル作成の全工程に携わることができます。
・技術に対しての投資も積極的で、裁量権も大きいのが特徴です。自分から新しい技術やプロジェクトを提案し、実行に移すことができます。
・ベトナムでトップ100企業に選出されている有名研究機関と共同研究開発を行っており、最先端の研究機関と協業ができます。
・在籍しているメンバーも国際色が豊かで、様々なバックグラウンドから知見を持ち寄り、よりよい開発に活かすことができます。
■入社後のキャリアと成長環境
・生成AI・RAG・LLM応用プロジェクトに中心メンバーとして関与
・研究〜設計〜運用まで一貫して関われる環境
・将来的には技術リード、AIプロダクトマネージャーなどの役割も選択可能
・自社サービスのため、ユーザーからのフィードバックをもとに継続改善できる土壌あり"
■エフアンドエムネット株式会社について
昨今日本企業は、人手不足に直面し、生産性の向上や人事戦略を掲げ働き方改革を推進しています。
しかしながら、労務・人事領域のルーティン業務がそのボトルネックとなっています。
わたしたちは、クラウド型人事労務管理システムを主軸に「人がやるべきこと」に集中できるよう、ITの分野から企業、事業主を支援していきます。
■技術支援制度
・資格取得支援制度:受験費用は会社が負担。(※別途社内規定あり)
・ライブラリー制度:気になる書籍は、社内申請で購入が可能。
・Udemy Bussiness:Udemyを自由に使用することができます。月8時間までは勤務時間中の受講もOK。
・社内・社外研修制度:研修の費用は会社が負担。勤務時間中にも受けることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
| 想定年収 | 550 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 27年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社ジール
【ハイブリット/正社員/東京/システムエンジニア(データベース・webエンジニア、インフラ、サイエンス)経験】ビッグデータ活用のプロフェッショナル集団でのデータスペシャリスト募集! のリモートワーク求人
■業務内容
データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。
データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの
提案・設計・構築を担っていただきます。
【仕事内容】
データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト(データプラットフォームの企画、設計、実装まで)において、中心的な役割を担っていただきます。
・データ収集/抽出/連携
・データ蓄積/統合/加工
・ストリーム処理
・機械学習
・データ可視化
【特徴】
データ活用に関する技術・ツールについて、マルチベンダーとして幅広く扱っており、
新しい技術も取り入れながら様々な技術に触れていただける環境があります。
<先端技術・ツール例>
・Snowflake
・Databricks
・dbt
・Denodo
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。
データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの
提案・設計・構築を担っていただきます。
【仕事内容】
データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト(データプラットフォームの企画、設計、実装まで)において、中心的な役割を担っていただきます。
・データ収集/抽出/連携
・データ蓄積/統合/加工
・ストリーム処理
・機械学習
・データ可視化
【特徴】
データ活用に関する技術・ツールについて、マルチベンダーとして幅広く扱っており、
新しい技術も取り入れながら様々な技術に触れていただける環境があります。
<先端技術・ツール例>
・Snowflake
・Databricks
・dbt
・Denodo
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 570 〜 850 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
フレキシブルタイム/6:00~10:00、15:00~22:00
コアタイム/10:00~15:00
標準的な勤務例(標準労働時間)/9:00~18:00
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19時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411人 |
76件中 31件~40件
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