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97件中 11件～20件
株式会社プレイド
【フルリモ相談可◎データサイエンティスト】有名CXプラットフォームSaaS展開/東証グロース上場！福利厚生◎ のリモートワーク求人
■お仕事内容
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。
1. 施策PDCA・統計的効果検証
・マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
・BIツール（Looker Studio, Tableau, Codatum等）を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備
2. 多様な手法を用いたモデリング・実装
・Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
・機械学習モデル（予測、クラスタリング、レコメンデーション等）の構築と、KARTEへの推論結果の実装
・生成AI（LLM）を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入
3. データパイプライン設計・基盤構築支援
・クライアントのDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）とKARTEの連携設計・実装
・SQLを用いた高度なデータ加工（ETL/ELT）、分析用データマートの構築
・データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化
■募集背景
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。
プレイドが目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable（実行可能）」なデータエコシステムの構築です。
KARTEを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。
データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。
■ポジションの魅力
Actionable AIの実践
・自分の作った予測モデルが、KARTEを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。
「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。
Modern Data Stackへの深い関与
・Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。
最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。
多様な業界のドメイン知識とデータ
・EC、金融、人材、メディアなど、日本を代表する企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。
特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。
「自走支援」という視座
・単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。
技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。
■関連インタビュー記事
PLAID ALPHAについて（https://recruit.plaid.co.jp/plaid-alpha）
CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー（https://blog.plaid.co.jp/n/n560ecdda3a18）
ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー（https://wired.jp/branded/2025/09/09/plaid-1/）
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。
1. 施策PDCA・統計的効果検証
・マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
・BIツール（Looker Studio, Tableau, Codatum等）を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備
2. 多様な手法を用いたモデリング・実装
・Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
・機械学習モデル（予測、クラスタリング、レコメンデーション等）の構築と、KARTEへの推論結果の実装
・生成AI（LLM）を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入
3. データパイプライン設計・基盤構築支援
・クライアントのDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）とKARTEの連携設計・実装
・SQLを用いた高度なデータ加工（ETL/ELT）、分析用データマートの構築
・データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化
■募集背景
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。
プレイドが目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable（実行可能）」なデータエコシステムの構築です。
KARTEを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。
データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。
■ポジションの魅力
Actionable AIの実践
・自分の作った予測モデルが、KARTEを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。
「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。
Modern Data Stackへの深い関与
・Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。
最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。
多様な業界のドメイン知識とデータ
・EC、金融、人材、メディアなど、日本を代表する企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。
特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。
「自走支援」という視座
・単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。
技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。
■関連インタビュー記事
PLAID ALPHAについて（https://recruit.plaid.co.jp/plaid-alpha）
CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー（https://blog.plaid.co.jp/n/n560ecdda3a18）
ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー（https://wired.jp/branded/2025/09/09/plaid-1/）
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フルフレックスタイム制
・コアタイム：なし
・フレキシブルタイム：7:00〜22:00
・標準労働時間：9：00～18：00（休憩時間 60分）
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 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 466人 |
コインチェック株式会社
【リモートあり/データサイエンス】米NASDAQ上場/国内最大規模の暗号資産取引サービス運営企業 のリモートワーク求人
■お仕事内容
＜担当していただくこと＞
フロント機能に特化した新組織（クオンツG）の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織（クオンツG）の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造（24/365、高ボラティリティ）に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業（現物・デリバティブ）の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先（LP）との契約・口座管理や、
カストディシステム（Fireblocks）の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか？
■関連記事
note（コインチェック株式会社 公式note）：https://note.com/coincheck
Company Deck（コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description）：https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
＜担当していただくこと＞
フロント機能に特化した新組織（クオンツG）の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織（クオンツG）の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造（24/365、高ボラティリティ）に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業（現物・デリバティブ）の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先（LP）との契約・口座管理や、
カストディシステム（Fireblocks）の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか？
■関連記事
note（コインチェック株式会社 公式note）：https://note.com/coincheck
Company Deck（コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description）：https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【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 |
作業時間： 清算期間と1ヶ月の総労働時間：毎月1日～末日
所定労働時間：8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。
標準労働時間：1日8時間（部署により基本勤務時間は異なる）
コアタイム：12時～15時
フレキシブルタイム：7時～22時
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10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
2014年8月に暗号資産取引サービス「Coincheck」を開始して以来、金融リテラシーにかかわらず、誰でも使いやすいサービスを提供することにより、「新しい価値交換」を身近に感じられる機会をお客さまに届けてきました。
暗号資産やブロックチェーンは日々進化を重ね、より個々人を主体とした「新たな価値交換」を実現しつつありますが、あたらしい技術がもたらす恩恵はまだほんの一部の人にしか行き届いておらず、情報リテラシーによる格差が生じています。 コインチェックは、暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けます。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 212人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリ（週4日出社）／データサイエンティスト・機械学習エンジニア_GenAI Enablement／PythonやSQLを用いた分析・モデル実装経験】技術立国日本を取り戻す！｜「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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： 10:00〜19:00（実働8時間）
※時差出勤制度あり
（8:00〜10:00にて30分単位で稼働開始時間を選択可（1ヶ月毎に変更可、一部部署では8:00〜11:00で選択可）
※現在、週3程度の出社をお願いしております。
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～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（LLM開発）/機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【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
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【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 | 800 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 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ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（Embodied AI）/機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。
ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。
こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【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
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。
ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。
こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【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 | 800 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 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 |
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| 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。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（ミドル）/機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
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）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニア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。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成や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
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価
ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
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）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニア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。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成や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 | 800 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 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ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（シニア）/機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
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）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニア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。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成や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
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
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）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニア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。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成や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 | 1,000 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 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 |
日本ディクス株式会社
【首都圏ハイブリ／データエンジニア／面接1回】ITインフラ構築からソフトウェア開発、運用保守までを総合的に手掛けるIT企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
（例）
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH（Snowflake／Databricks等）を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール（Tableau／Power BI／Looker等）と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン（ETL／ELT）の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します）
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等）のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数：約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数：約60名
■配属事業本部
Webシステム開発（Java/Javascript）・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です！
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します！
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例：Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります！
会社全体でも任意参加のイベント（BBQ、納会、部活動）もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
（例）
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH（Snowflake／Databricks等）を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール（Tableau／Power BI／Looker等）と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン（ETL／ELT）の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します）
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等）のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数：約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数：約60名
■配属事業本部
Webシステム開発（Java/Javascript）・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です！
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します！
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例：Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります！
会社全体でも任意参加のイベント（BBQ、納会、部活動）もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 575 〜 732 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 29年 | 従業員数 | 581人 |
TISI株式会社
【首都圏ハイブリッド／ビジネスイノベーション事業部・データアナリティクスコンサルタント（推進メンバー）】 のリモートワーク求人
AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。
ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。
我々TISは「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、
実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！
■お仕事内容
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びＡＩモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進
【プロジェクト例】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、
製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）
■キャリアパス
・生成AI関連、データ分析（POC含む）、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト／エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件（AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連）における
プロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格
■担当業務の特徴、魅力、市場における強み
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発まで
ワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2.統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いてデータ分析を行い、お客様の事業の価値創造を推進することができます。
また、上記分野での大学・公官庁との共同プロジェクト実績も多数有しているため、
専門家としてスキルアップできる環境が社内外に広がっています。
■参考URL
【TISタレント】
https://www.tis.co.jp/tigtalent/
【AI・データ分析サービス】
https://www.tis.jp/service_solution/data-analytics/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。
我々TISは「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、
実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！
■お仕事内容
以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びＡＩモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進
【プロジェクト例】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、
製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）
■キャリアパス
・生成AI関連、データ分析（POC含む）、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト／エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件（AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連）における
プロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格
■担当業務の特徴、魅力、市場における強み
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発まで
ワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2.統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いてデータ分析を行い、お客様の事業の価値創造を推進することができます。
また、上記分野での大学・公官庁との共同プロジェクト実績も多数有しているため、
専門家としてスキルアップできる環境が社内外に広がっています。
■参考URL
【TISタレント】
https://www.tis.co.jp/tigtalent/
【AI・データ分析サービス】
https://www.tis.jp/service_solution/data-analytics/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
TISインテックグループのTISは、SI・受託開発に加え、データセンターやクラウドなどサービス型のITソリューションを多数用意しています。同時に、中国・ASEAN地域を中心としたグローバルサポート体制も整え、金融、製造、流通/サービス、公共、通信など様々な業界で3000社以上のビジネスパートナーとして、お客様の事業の成長に貢献しています。
|
||
| 設立年数 | 19年 | 従業員数 | 9,547人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/データアナリティクスコンサルタント】コンサルティング部門におけるデータ分析の専門家 のリモートワーク求人
■お仕事内容
技術・ビジネスの境界人材としてクライアントの経営改善を支援
コンサルティング部門におけるデータ分析の専門家として、ビジネス・オペレーション課題の定量的な解析を行います。
また、保有データやシステムのアセスメントを行い、クライアントのデジタル化に向けた課題を整理し、
技術ービジネスの双方を理解しているプロフェッショナルとして、クライアントとコミュニケーションを行いながら各分析テーマの実行計画の策定を支援します。
a.購買・顧客行動などのデータに基づくマーケティング戦略の策定・実行(デジタルマーケティング領域)
購買データ、Webサイト行動データ、アプリ利用データ等、マーケティングデータの分析結果をもとに、マーケティング上の戦略策定や施策最適化を支援します。
b.データに基づくオペレーション改革の計画策定・実行(オペレーション領域)
クライアントの活動から発生する各種オペレーションデータ(調達、在庫、販売、人や機器の稼働データ、
メンテナンス履歴等)から課題を可視化し、データに基づいた改善案・改革案を提案、支援します。
＜具体的な業務イメージ＞
・データ分析に基づくビジネスやオペレーションへの示唆出し、レポーティング、クライアントとのコミュニケーション
・顧客への課題ヒアリング、クライアントデータの調査や集計・モデリングに基づく、デジタル化のfeasibility study、実行計画の方針策定
・仮説構築・分析によるオペレーションKPIの定義、可視化スキームの構築、実行支援
■具体的な案件例
コングロマリット企業における、データにもとづく各事業会社のビジネス課題の定量化支援
マーケティング部門における、データ分析に基づくデジタルマーケティング施策の立案・実施、PDCAサイクル構築支
物流企業におけるデータアセスメントにもとづく、実行可能なオペレーションのデジタル化計画の立案・初期のアルゴリズム検討支援
◎配属部門：アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用（DX）に関する構想策定からビジネス実装まで
End to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、
外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。
■募集背景
現在、年間15％成長を目指し、組織規模の拡大を図っております。
市場からの期待も高く、年々抽象度の高い課題をお客様からいただくことが増え、コンサルティングサービスの需要が高まってきているため、積極的に人材を募集しています。
■ブレインパッドの特徴
1) データ活用に特化したコンサルティングの提供
機械学習・数理最適化や、それら知見を実装した製品を活かして、クライアントの新規サービス開発や経営・業務改革、事業成長をAIを活用することにより支援しています。
2) 構想策定からビジネス実装までのEnd to Endでの伴走
クライアントのERP・CRM・SCMシステムなどの既存システムに蓄積されたデータや、IoTデータを組み合わせて、
需要をリアルタイムに予測したり、資源投下の割合や価格を最適化するといったプロジェクトを、
クライアントのパートナーとして、企画構想にとどまらず、ブレインパッドのデータ活用プロフェッショナルと共に実装、実行支援します
3) データ分析にとらわれないデータ活用の支援
分析技術のみならず、地磁気を用いた屋内測位データを使ってデータドリブンマーケティングを進化させるなど、
テクノロジーに関する知見を生かし、クライアントの新規サービスや業務改革に新しい技術を積極的に組み込むプロジェクトを推進しています。
◎ビジネス統括本部 紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-bz-202209
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
技術・ビジネスの境界人材としてクライアントの経営改善を支援
コンサルティング部門におけるデータ分析の専門家として、ビジネス・オペレーション課題の定量的な解析を行います。
また、保有データやシステムのアセスメントを行い、クライアントのデジタル化に向けた課題を整理し、
技術ービジネスの双方を理解しているプロフェッショナルとして、クライアントとコミュニケーションを行いながら各分析テーマの実行計画の策定を支援します。
a.購買・顧客行動などのデータに基づくマーケティング戦略の策定・実行(デジタルマーケティング領域)
購買データ、Webサイト行動データ、アプリ利用データ等、マーケティングデータの分析結果をもとに、マーケティング上の戦略策定や施策最適化を支援します。
b.データに基づくオペレーション改革の計画策定・実行(オペレーション領域)
クライアントの活動から発生する各種オペレーションデータ(調達、在庫、販売、人や機器の稼働データ、
メンテナンス履歴等)から課題を可視化し、データに基づいた改善案・改革案を提案、支援します。
＜具体的な業務イメージ＞
・データ分析に基づくビジネスやオペレーションへの示唆出し、レポーティング、クライアントとのコミュニケーション
・顧客への課題ヒアリング、クライアントデータの調査や集計・モデリングに基づく、デジタル化のfeasibility study、実行計画の方針策定
・仮説構築・分析によるオペレーションKPIの定義、可視化スキームの構築、実行支援
■具体的な案件例
コングロマリット企業における、データにもとづく各事業会社のビジネス課題の定量化支援
マーケティング部門における、データ分析に基づくデジタルマーケティング施策の立案・実施、PDCAサイクル構築支
物流企業におけるデータアセスメントにもとづく、実行可能なオペレーションのデジタル化計画の立案・初期のアルゴリズム検討支援
◎配属部門：アナリティクスコンサルティングユニット
コンサルティング組織については、2017年にお客様のデータ活用（DX）に関する構想策定からビジネス実装まで
End to Endでお客様の支援をすべく立ち上げた組織となっております。
現在コンサルタントは、50名規模で多様な人材が活躍しており、外資系コンサルティングファーム、
外資系大手IT、日系大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャー出身者などが在籍しております。
■募集背景
現在、年間15％成長を目指し、組織規模の拡大を図っております。
市場からの期待も高く、年々抽象度の高い課題をお客様からいただくことが増え、コンサルティングサービスの需要が高まってきているため、積極的に人材を募集しています。
■ブレインパッドの特徴
1) データ活用に特化したコンサルティングの提供
機械学習・数理最適化や、それら知見を実装した製品を活かして、クライアントの新規サービス開発や経営・業務改革、事業成長をAIを活用することにより支援しています。
2) 構想策定からビジネス実装までのEnd to Endでの伴走
クライアントのERP・CRM・SCMシステムなどの既存システムに蓄積されたデータや、IoTデータを組み合わせて、
需要をリアルタイムに予測したり、資源投下の割合や価格を最適化するといったプロジェクトを、
クライアントのパートナーとして、企画構想にとどまらず、ブレインパッドのデータ活用プロフェッショナルと共に実装、実行支援します
3) データ分析にとらわれないデータ活用の支援
分析技術のみならず、地磁気を用いた屋内測位データを使ってデータドリブンマーケティングを進化させるなど、
テクノロジーに関する知見を生かし、クライアントの新規サービスや業務改革に新しい技術を積極的に組み込むプロジェクトを推進しています。
◎ビジネス統括本部 紹介資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-bz-202209
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,300 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 11：00〜16：00
・標準労働時間：8時間／日
・フレキシブルタイム：8:00～19:00
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15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
97件中 11件～20件
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