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 -8ページ目
78件中 71件~78件
株式会社Antway
【正社員/首都圏フルリモ/MLエンジニア/データサイエンティスト】フードデリバリーサービス「つくりおき.jp」を提供する企業! のリモートワーク求人
■募集背景
当社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。具体的な重要性や取り組み事例については、以下の記事でも詳しく紹介しています。
https://www.wantedly.com/companies/company_9312698/post_articles/525372
https://note.com/antway/n/n4d8ed2730126
これまで当社のML活用は、現マネージャーの佐々木が立ち上げから構築までを担ってきましたが、現在はマネージャー業務が中心となり、専任のMLエンジニア不在の状態です。
そこで、1人目のMLエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるML活用の進化をリードしてくださる方を募集しています。
■業務概要
当社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。
Antwayの事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。
関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です!
■業務内容
・ビジネス課題の発見と統計・機械学習モデルを用いたソリューションの提案
・機械学習モデルの開発と評価、既存で運用されているモデルの精度改善
・デプロイしたモデルの監視とチューニング
・サービスのデータ分析による潜在的な課題の発見
・MLパイプラインの構築
■現時点での開発実績
・顧客の注文需要予測
過去の注文傾向などから、翌週・翌々週に顧客が注文するかどうかを予測する機能。
予測結果をもとに、集客・発注などを行うことで、無駄のないオペレーションを実現する。
◾️技術スタック
Data Source: firestore(つくりおき.jpのプロダクトデータ), Hubspot, GA4, 各種広告媒体(Google広告, Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート, (今後IoTなど)
Data Warehouse: BigQuery
Extract, Load: firestore extensions, trocco, fivetran
Transform: dbt
BI: Looker Studio
Analytics: Colab Enterprise, Rstudio
ML Pipeline: Vertex AI pipelines
CI/CD: Github Actions
IaC: terraform
Communication: Slack, Notion
◾️本ポジションの魅力
・小規模なチーム体制:現在、マネージャー+データアナリストの2名構成のため、ビジネス企画からPoC、モデルサービング・MLOpsまで幅広く携わることができます。
・アイデアを形にしやすい環境:フラットな組織なので、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。
・柔軟な働き方をサポート:フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。
■2-3年後に期待する姿・状態
・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。
※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。
■参考情報
・Antwayエンジニアになるべき3つの理由(代表 前島)
https://note.com/antway/n/nea6ff8d2f7a1
・機会の平等をITで実現!Antwayのシステムアーキテクト部とは?(マネージャー 佐々木)
https://note.com/antway/n/n64fc51f483fc
・Antway Engineering 特設採用ページ
https://antway.co.jp/recruitment/engineer_rc
・テックブログ
https://zenn.dev/p/antway
【業務の変更の範囲】
無
当社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。具体的な重要性や取り組み事例については、以下の記事でも詳しく紹介しています。
https://www.wantedly.com/companies/company_9312698/post_articles/525372
https://note.com/antway/n/n4d8ed2730126
これまで当社のML活用は、現マネージャーの佐々木が立ち上げから構築までを担ってきましたが、現在はマネージャー業務が中心となり、専任のMLエンジニア不在の状態です。
そこで、1人目のMLエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるML活用の進化をリードしてくださる方を募集しています。
■業務概要
当社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。
Antwayの事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。
関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です!
■業務内容
・ビジネス課題の発見と統計・機械学習モデルを用いたソリューションの提案
・機械学習モデルの開発と評価、既存で運用されているモデルの精度改善
・デプロイしたモデルの監視とチューニング
・サービスのデータ分析による潜在的な課題の発見
・MLパイプラインの構築
■現時点での開発実績
・顧客の注文需要予測
過去の注文傾向などから、翌週・翌々週に顧客が注文するかどうかを予測する機能。
予測結果をもとに、集客・発注などを行うことで、無駄のないオペレーションを実現する。
◾️技術スタック
Data Source: firestore(つくりおき.jpのプロダクトデータ), Hubspot, GA4, 各種広告媒体(Google広告, Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート, (今後IoTなど)
Data Warehouse: BigQuery
Extract, Load: firestore extensions, trocco, fivetran
Transform: dbt
BI: Looker Studio
Analytics: Colab Enterprise, Rstudio
ML Pipeline: Vertex AI pipelines
CI/CD: Github Actions
IaC: terraform
Communication: Slack, Notion
◾️本ポジションの魅力
・小規模なチーム体制:現在、マネージャー+データアナリストの2名構成のため、ビジネス企画からPoC、モデルサービング・MLOpsまで幅広く携わることができます。
・アイデアを形にしやすい環境:フラットな組織なので、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。
・柔軟な働き方をサポート:フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。
■2-3年後に期待する姿・状態
・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。
※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。
■参考情報
・Antwayエンジニアになるべき3つの理由(代表 前島)
https://note.com/antway/n/nea6ff8d2f7a1
・機会の平等をITで実現!Antwayのシステムアーキテクト部とは?(マネージャー 佐々木)
https://note.com/antway/n/n64fc51f483fc
・Antway Engineering 特設採用ページ
https://antway.co.jp/recruitment/engineer_rc
・テックブログ
https://zenn.dev/p/antway
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,100 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:なし
・コアタイム:12:00~16:00
・休憩時間:60分
・1日の標準労働時間:8時間
・標準的な勤務時間帯: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20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 314人 |
株式会社リンクアンドモチベーション
【正社員/東京/シニアデータエンジニア】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
▍リンクアンドモチベーションについて
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」
私たちはこの想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し
エンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。
いま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。
テクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。
また、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、
大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。
この挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。
人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。
組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、
働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。
人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。
チーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。
その“見えづらい関係性”こそ、私たちがテクノロジーで解き明かそうとしているものです。
■会社紹介資料:https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers
■Entrancebook:https://note.com/linkandm_dev/n/nfc08247981c4
■技術広報X:https://x.com/LinkandM_dev
■Dev portal:https://portal.link-and-motivation.tech/
▍募集背景
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、
これまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを
より深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。
長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、
その内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。
現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、
各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。
将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」
というデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。
その実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を設計・推進することが重要です。
これらの挑戦をリードし、技術と組織の両面から再現性あるデータ活用基盤の構築を牽引するデータエンジニアを募集します。
▍業務内容
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。
主な業務内容
・データ基盤の刷新・標準化の推進
・データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築
・サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備
・複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定
・技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進
・技術育成・牽引
・Peopleマネジメント
▍開発環境
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
▼バックエンド
Rails、Python、TypeScript、Sorbet
▼フロントエンド
Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma
▼インフラ・CI/CD
AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov
▼生成AI
OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search
▼コミュニケーション
GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」
私たちはこの想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し
エンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。
いま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。
テクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。
また、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、
大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。
この挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。
人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。
組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、
働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。
人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。
チーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。
その“見えづらい関係性”こそ、私たちがテクノロジーで解き明かそうとしているものです。
■会社紹介資料:https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers
■Entrancebook:https://note.com/linkandm_dev/n/nfc08247981c4
■技術広報X:https://x.com/LinkandM_dev
■Dev portal:https://portal.link-and-motivation.tech/
▍募集背景
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、
これまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを
より深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。
長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、
その内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。
現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、
各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。
将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」
というデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。
その実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を設計・推進することが重要です。
これらの挑戦をリードし、技術と組織の両面から再現性あるデータ活用基盤の構築を牽引するデータエンジニアを募集します。
▍業務内容
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。
主な業務内容
・データ基盤の刷新・標準化の推進
・データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築
・サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備
・複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定
・技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進
・技術育成・牽引
・Peopleマネジメント
▍開発環境
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
▼バックエンド
Rails、Python、TypeScript、Sorbet
▼フロントエンド
Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma
▼インフラ・CI/CD
AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov
▼生成AI
OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search
▼コミュニケーション
GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 800 〜 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: 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 | 27年 | 従業員数 | 499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。 |
||
| 設立年数 | 15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。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 24,596人 |
株式会社博報堂テクノロジーズ
【正社員/データサイエンティスト】世界一級のマーケティング×テクノロジー会社を目指す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
■採用背景について
◎チームや業務上の課題
博報堂テクノロジーズでは、広告運用の最適化や効果検証を目的としたSaaSを開発しており、当チームでは広告予算の最適配分や広告パフォーマンスの予測を行うモデル・アルゴリズムの開発を担っています。広告キャンペーンは多くの要素(ターゲティング、予算配分、出稿タイミングなど)が絡み合う複雑な問題であり、その最適化には高度なデータ分析や機械学習技術が求められます。
◎なぜ採用したいのか?
近年、広告運用の効率化や効果検証のための技術は急速に進化しており、競争優位を築くためにはデータドリブンでの予算最適化やパフォーマンス予測の精度を高める必要があります。これを実現するために、広告運用の最適化に関わる新たなアルゴリズムや予測モデルを開発するデータサイエンティストを募集しています。
■職務内容
◎本ポジションのミッション・期待役割
・ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から問題を定式化。効果検証及び運用最適化を図る。
・上記課題に対する適切なソリューション策定
・ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。
◎業務の概要
・Web広告やマス広告を対象とした、効果検証フレームワークの開発、あるいは当該効果を考慮した最適化アルゴリズムの開発メンバーとしてジョインいただきます。
◎具体的な業務内容
具体的には、以下のタスクのうちいずれかに関わっていただくことになります。
・広告クリエイティブ・要素の評価技術の開発
・Web広告などの広告実績データを元にしたアンバイアスな予測器の開発あるいは改善提案
・複数媒体への横展開
・組合せ最適化スキームの開発
・Web広告における複数要素(訴求軸、クリエイティブ、予算)の最適組合せに関する基礎研究
・上記探索スキームのアルゴリズム開発
・複数媒体への横展開
・マス広告の効果検証及び最適配分
・TV広告は(Web広告に比べて)取得可能なメトリクスが限定的ですが、そのような制約下でもワークする効果検証あるは最適化アルゴリズムの高度化
・その他
・外部研究機関(大学)との共同研究
・他チームとの協業 等
■本ポジションの魅力
◎本ポジションの魅力
・自社開発プロダクト:当センターで開発するプロダクトは全て自社開発プロダクトであり、組織ミッション達成に向けたプロダクト開発に注力できます。
・豊富な計算資源:DGX A100のクラスタマシンが導入済。豊富なGPU計算資源のもとで研究開発を推進できます。
・豊富な広告データ:国内広告代理店業において2位の売上を有する博報堂DYグループの豊富なデータを利用できます。
・自由なカルチャー:博報堂テクノロジーズは、エンジニアドリブン組織であり、プロダクトのため、顧客のための問題解決を目的として自由に意思決定ができるカルチャーを有します。
・迅速なデプロイメント体制:一つのプロダクトに対して企画/エンジニア/DSがワンチームで開発に取り組んでおり、PoCから結果のデプロイメントまで最短2週間程度の短いサイクルで開発を行っているため、自分が開発した技術をいち早く顧客にデリバリーすることができます。
◎本ポジションのやりがい
・広告業界は現在、深層学習の発展に伴い、大きな変革の時を迎えています。5年、10年後には、我々が目にする広告のほとんどがAIを利用して作られているでしょう。データサイエンティストとしてジョインいただければ、その変革の瞬間を、我々と共に目の当たりにし、その変革の一翼を担うことができると考えております。
・自身が関与したプロダクトによって生まれた広告が人々に感動を与えたり、人ともののつながりを促進することによって経済を活性化させたりと、業界全体に起こるイノベーションを目の当たりすることができる可能性があります。
◎得られるスキル
・効果検証・最適化などに関わるPoC → プロダクト化までの一貫して実行するスキル
・スクラムでのチーム開発スキル
◎3~5年後、10年後のキャリアパス
・効果検証・最適化などのスペシャリストとしてのキャリア、もしくは、チームリーダーを経てマネージャーとしてのキャリアがあります。
■組織について
◎組織名・チーム名
メディア事業推進センター配属 データテクノロジー2部
◎チームミッション
AI時代における革新的なクリエイティブ・ワークフローを開拓し、広告クリエイティブの価値を最大限に引き出す
◎自組織の強み・事業責任者からのコメント
・プロダクトは全て内製となっており、ロジック考案からリリースまで短いサイクル
・博報堂DYグループが持つ大規模で豊富なデータアセットを活用しつつ、ベンチャー企業のスピード感を併せ持ったハイブリッドなカルチャー
・当社は、NVIDIA社製のGPUを複数台保有しており、豊富な計算資源と最新のコンピュータビジョン技術を活用した革新的な広告ソリューション開発を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
◎チームや業務上の課題
博報堂テクノロジーズでは、広告運用の最適化や効果検証を目的としたSaaSを開発しており、当チームでは広告予算の最適配分や広告パフォーマンスの予測を行うモデル・アルゴリズムの開発を担っています。広告キャンペーンは多くの要素(ターゲティング、予算配分、出稿タイミングなど)が絡み合う複雑な問題であり、その最適化には高度なデータ分析や機械学習技術が求められます。
◎なぜ採用したいのか?
近年、広告運用の効率化や効果検証のための技術は急速に進化しており、競争優位を築くためにはデータドリブンでの予算最適化やパフォーマンス予測の精度を高める必要があります。これを実現するために、広告運用の最適化に関わる新たなアルゴリズムや予測モデルを開発するデータサイエンティストを募集しています。
■職務内容
◎本ポジションのミッション・期待役割
・ユーザーヒアリングなどを通じた問題把握から、広告代理店の立場から問題を定式化。効果検証及び運用最適化を図る。
・上記課題に対する適切なソリューション策定
・ソリューションの検証、実装指示。必要に応じて自ら手を動かし検証、実装実行。
◎業務の概要
・Web広告やマス広告を対象とした、効果検証フレームワークの開発、あるいは当該効果を考慮した最適化アルゴリズムの開発メンバーとしてジョインいただきます。
◎具体的な業務内容
具体的には、以下のタスクのうちいずれかに関わっていただくことになります。
・広告クリエイティブ・要素の評価技術の開発
・Web広告などの広告実績データを元にしたアンバイアスな予測器の開発あるいは改善提案
・複数媒体への横展開
・組合せ最適化スキームの開発
・Web広告における複数要素(訴求軸、クリエイティブ、予算)の最適組合せに関する基礎研究
・上記探索スキームのアルゴリズム開発
・複数媒体への横展開
・マス広告の効果検証及び最適配分
・TV広告は(Web広告に比べて)取得可能なメトリクスが限定的ですが、そのような制約下でもワークする効果検証あるは最適化アルゴリズムの高度化
・その他
・外部研究機関(大学)との共同研究
・他チームとの協業 等
■本ポジションの魅力
◎本ポジションの魅力
・自社開発プロダクト:当センターで開発するプロダクトは全て自社開発プロダクトであり、組織ミッション達成に向けたプロダクト開発に注力できます。
・豊富な計算資源:DGX A100のクラスタマシンが導入済。豊富なGPU計算資源のもとで研究開発を推進できます。
・豊富な広告データ:国内広告代理店業において2位の売上を有する博報堂DYグループの豊富なデータを利用できます。
・自由なカルチャー:博報堂テクノロジーズは、エンジニアドリブン組織であり、プロダクトのため、顧客のための問題解決を目的として自由に意思決定ができるカルチャーを有します。
・迅速なデプロイメント体制:一つのプロダクトに対して企画/エンジニア/DSがワンチームで開発に取り組んでおり、PoCから結果のデプロイメントまで最短2週間程度の短いサイクルで開発を行っているため、自分が開発した技術をいち早く顧客にデリバリーすることができます。
◎本ポジションのやりがい
・広告業界は現在、深層学習の発展に伴い、大きな変革の時を迎えています。5年、10年後には、我々が目にする広告のほとんどがAIを利用して作られているでしょう。データサイエンティストとしてジョインいただければ、その変革の瞬間を、我々と共に目の当たりにし、その変革の一翼を担うことができると考えております。
・自身が関与したプロダクトによって生まれた広告が人々に感動を与えたり、人ともののつながりを促進することによって経済を活性化させたりと、業界全体に起こるイノベーションを目の当たりすることができる可能性があります。
◎得られるスキル
・効果検証・最適化などに関わるPoC → プロダクト化までの一貫して実行するスキル
・スクラムでのチーム開発スキル
◎3~5年後、10年後のキャリアパス
・効果検証・最適化などのスペシャリストとしてのキャリア、もしくは、チームリーダーを経てマネージャーとしてのキャリアがあります。
■組織について
◎組織名・チーム名
メディア事業推進センター配属 データテクノロジー2部
◎チームミッション
AI時代における革新的なクリエイティブ・ワークフローを開拓し、広告クリエイティブの価値を最大限に引き出す
◎自組織の強み・事業責任者からのコメント
・プロダクトは全て内製となっており、ロジック考案からリリースまで短いサイクル
・博報堂DYグループが持つ大規模で豊富なデータアセットを活用しつつ、ベンチャー企業のスピード感を併せ持ったハイブリッドなカルチャー
・当社は、NVIDIA社製のGPUを複数台保有しており、豊富な計算資源と最新のコンピュータビジョン技術を活用した革新的な広告ソリューション開発を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,300 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 時間管理、裁量労働制
└所定労働時間 7時間、休憩 60分
└1日あたりのみなし労働時間:8時間
└勤務時間:9:30~17:30を基本とし、
就業時間の変更は裁量労働制適用者が自主的に設定する
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 無 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■会社設立の目的
博報堂DYグループの「生活者データ・ドリブン フルファネルマーケティング」への対応力を進化させるために、グループのテクノロジー開発体制と基盤整備のコアとなる、「株式会社博報堂テクノロジーズ」を設立 ■会社MVV Mission マーケティング×テクノロジーによって社会と生活者に新しい価値・体験を提供する Vision 世界一級のマーケティング×テクノロジー会社になる Value プロフェッショナルであること・オーナーシップを発揮すること・新しい価値を生み出すことに果敢にチャレンジすること ■会社の特徴 ・博報堂DYグループ各社から多彩なエンジニア人材が結集 ・現在の従業員約260名体制から、新たに100名規模で外部人材の積極的な採用・育成を進めている ・博報堂DYグループの文化を継承しつつも、エンジニア人材にマッチした新しい制度・環境の整備を進めている |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 461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
・標準労働時間: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 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ビットエー
【正社員/東京 】「ものづくりをする人が、より価値を発揮できる社会をつくる」ことを目指す企業でのデータストラテジスト/データサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
【事業内容】
日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。
デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。
ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。
【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データストラテジスト/データサイエンティスト”として、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ活用の業務全般をお願いいたします。
【仕事内容の例】
具体的には、機械学習モデルの開発/実装を中心に、案件に応じてデータ分析を通じたビジネス課題の発見や、データ活用プロジェクトのディレクションなどの業務をおまかせします。
・転職業界における求人レコメンドアルゴリズムの開発
・ダイナミックプライシングによるホテル宿泊価格の最適化
・クライアント課題解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案業務
など
【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数
【働く環境について】
・リモートワーク推奨
・マネジャーとの定期面談
・社内勉強会『ENGINE』(現在50回以上開催)
・PCや周辺機器の支給
PC:Mac 、Winの希望する方を支給
大型モニター支給 など
【業務の変更の範囲】
無
日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。
デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。
ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。
【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データストラテジスト/データサイエンティスト”として、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ活用の業務全般をお願いいたします。
【仕事内容の例】
具体的には、機械学習モデルの開発/実装を中心に、案件に応じてデータ分析を通じたビジネス課題の発見や、データ活用プロジェクトのディレクションなどの業務をおまかせします。
・転職業界における求人レコメンドアルゴリズムの開発
・ダイナミックプライシングによるホテル宿泊価格の最適化
・クライアント課題解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案業務
など
【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数
【働く環境について】
・リモートワーク推奨
・マネジャーとの定期面談
・社内勉強会『ENGINE』(現在50回以上開催)
・PCや周辺機器の支給
PC:Mac 、Winの希望する方を支給
大型モニター支給 など
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 550 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
ものづくりをする人が、より価値を発揮できる社会をつくる
【Vission】 ビットエーは「ものづくりをする人が、より価値を発揮できる社会をつくる」ことを目指し、日々進化を続けています。 もともと日本は自動車をはじめとする多くの「ものづくり」領域で世界をリードしてきました。しかし残念なことに、今の日本から世界を変えるほどのインターネットビジネスは生まれてはいません。理由のひとつとして、日本では「ものづくり」側と「ビジネス」側の距離が遠すぎるという点が挙げられます。 「ものづくり」側は多段請け構造で受注することが多いため、ビジネスモデルを俯瞰して見たり、ビジネス課題を自分ごととして捉えるのがむずかしい。逆に「ビジネス」側は作り手側に発注する立場上、ICTリテラシーを向上させる機会に恵まれないことが大きなネックになっていると考えています。 創業メンバーである吉田と橋本は、学生時代にインターネットアーキテクチャやコンピュータサイエンスを専攻し、自らWebサービスを運用していく中でビジネスの難しさを学びました。また社会人として事業会社で働くことで「ものづくり」との距離感を実感しました。 「ものづくり」をする人が「ビジネス」を理解することで、ビジネスにとって価値があるものを生むことができ、結果としてものづくりをする人の価値向上につながるのではないかと考え、「ビジネス力のあるものづくり集団」をつくっていこうとビットエーを創業、順調な成長を続け現在に至っています。 【Mission】 ビットエーのミッションは、クライアントのデジタル領域の課題を解決し、事業成長を加速させることです。そのため、「クリエイティブ」、「エンジニアリング」、「マーケティング」、それぞれの領域でプロフェッショナル集団を形成しています。 どの領域のビジネスであれ、デジタル戦略の立案とデジタル施策の実行は必要不可欠になっており、今後もデジタル領域において専門性が高い人材は重宝されていきます。 このトレンドとして上昇していくデジタル領域の「ものづくり」の価値に加え、次の4つの方針で価値を高めていこうとしています。 1. エンドクライアントとの直接取引 2. 中長期的な課題解決、サービスグロース支援案件に注力 3. ビジネス人材の積極採用 4. 案件バリエーションの構築 私たちの専門性を高めていくためには、案件のバリエーションが重要であり、そのためには一定の規模感が必要だと考えています。 様々な業界、サービス、事業フェーズ、技術仕様…と多くの案件バリエーションがあることで専門性を高める機会が増え、ものづくり屋として多様なキャリアパスを選択できる組織を目指しています。 また、2020年3月には初の海外進出となるベトナム拠点の立上げを実施し、同年12月にはビットエー初の自社プロダクトのリリースも控えており、多方面での事業展開を進めています。 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 300人 |
株式会社博報堂テクノロジーズ
【正社員/データサイエンティスト】世界一級のマーケティング×テクノロジー会社を目指す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】
博報堂DYグループが広告メディアビジネスの次世代モデルとして提唱する AaaS(Advertising as a Service)を実現するためのソリューションでコアとなるアルゴリズム開発を行うデータサイエンティストになります。メディアビジネスDXをデータテクノロジーによるメディア・コンテンツ開発からも探求し、大学等の社外パートナーとも共同研究を行いながら、データテクノロジーによるAaaSの進化をリードしていく役割になります。
【具体的な業務内容】
・ビッグデータ/機械学習を用いたTV視聴率や広告効果の予測モデリング
・メディアプランニング支援のためのソリューションに搭載されるアルゴリズム開発
・データ/テクノロジーを用いたTV番組企画などのメディア・コンテンツ開発
・AaaSのソリューションを進化させるための大学等の社外パートナーと共同開発
【配属される部署】
メディア事業推進センター配属
【提供できる成長・環境】
部員全員が高度な機械学習スキルを有しており積極的にデータ分析コンペに参加しています。日々の開発はLeaderBoard形式を用いた競争型でありながら情報共有や開発支援は丁寧に行われています。ソリューション・基盤アルゴリズム開発だけではなく、データ/テクノロジーを用いたメディア・コンテンツ開発案件もあり、自身の関わった事例がTV番組や商品開発、イベントなどを通して世の中に出る機会がある環境です。
【業務の変更の範囲】
無
博報堂DYグループが広告メディアビジネスの次世代モデルとして提唱する AaaS(Advertising as a Service)を実現するためのソリューションでコアとなるアルゴリズム開発を行うデータサイエンティストになります。メディアビジネスDXをデータテクノロジーによるメディア・コンテンツ開発からも探求し、大学等の社外パートナーとも共同研究を行いながら、データテクノロジーによるAaaSの進化をリードしていく役割になります。
【具体的な業務内容】
・ビッグデータ/機械学習を用いたTV視聴率や広告効果の予測モデリング
・メディアプランニング支援のためのソリューションに搭載されるアルゴリズム開発
・データ/テクノロジーを用いたTV番組企画などのメディア・コンテンツ開発
・AaaSのソリューションを進化させるための大学等の社外パートナーと共同開発
【配属される部署】
メディア事業推進センター配属
【提供できる成長・環境】
部員全員が高度な機械学習スキルを有しており積極的にデータ分析コンペに参加しています。日々の開発はLeaderBoard形式を用いた競争型でありながら情報共有や開発支援は丁寧に行われています。ソリューション・基盤アルゴリズム開発だけではなく、データ/テクノロジーを用いたメディア・コンテンツ開発案件もあり、自身の関わった事例がTV番組や商品開発、イベントなどを通して世の中に出る機会がある環境です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 660 〜 1,800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 時間管理、裁量労働制
└所定労働時間 7時間、休憩 60分
└1日あたりのみなし労働時間:8時間
└勤務時間:9:30~17:30を基本とし、
就業時間の変更は裁量労働制適用者が自主的に設定する
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 無 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
■会社設立の目的
博報堂DYグループの「生活者データ・ドリブン フルファネルマーケティング」への対応力を進化させるために、グループのテクノロジー開発体制と基盤整備のコアとなる、「株式会社博報堂テクノロジーズ」を設立 ■会社MVV Mission マーケティング×テクノロジーによって社会と生活者に新しい価値・体験を提供する Vision 世界一級のマーケティング×テクノロジー会社になる Value プロフェッショナルであること・オーナーシップを発揮すること・新しい価値を生み出すことに果敢にチャレンジすること ■会社の特徴 ・博報堂DYグループ各社から多彩なエンジニア人材が結集 ・現在の従業員約260名体制から、新たに100名規模で外部人材の積極的な採用・育成を進めている ・博報堂DYグループの文化を継承しつつも、エンジニア人材にマッチした新しい制度・環境の整備を進めている |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 461人 |
78件中 71件~78件
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