データサイエンティスト×週1日以上の出社のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
64件中 21件～30件
株式会社ジール
★【ハイブリ/東京/データプラットフォームエンジニア/データベース領域の知見】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
| 想定年収 | 430 〜 550 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 |
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| 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。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411人 |
株式会社オープンドア
【正社員/データサイエンティスト】国内最大級の旅行比較サイト『トラベルコ』を運営するプライム上場企業 のリモートワーク求人
国内最大級の旅行比較サイト『トラベルコ』を始めとした自社サービスにおける以下の業務をお任せいたします。
・サービスの重要指標（KPI）を継続的にモニタリングし、異常検知やトレンド分析の実施
・データに基づいた経営戦略の検討や、事業成長に向けた施策の計画、運用
・開発チームと連携しログ設計を行い、データ基盤の最適化に向けた検討の実施
【開発環境】
・データベース：PostgreSQL、Presto
・バージョン管理：Github
・コミュニケーション：Teams
・その他ツール：Tableau、Re:dash
【業務の変更の範囲】
無
・サービスの重要指標（KPI）を継続的にモニタリングし、異常検知やトレンド分析の実施
・データに基づいた経営戦略の検討や、事業成長に向けた施策の計画、運用
・開発チームと連携しログ設計を行い、データ基盤の最適化に向けた検討の実施
【開発環境】
・データベース：PostgreSQL、Presto
・バージョン管理：Github
・コミュニケーション：Teams
・その他ツール：Tableau、Re:dash
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 10:00-19:00
※前後1時間の時差勤務制度あり（例：9:00～18:00、11:00～20:00）
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
株式会社オープンドアは国内最大級の旅行比較サイト『トラベルコ』を運営するプライム上場企業です。
海外版の『Travelko』と、日本の伝統工芸紹介サイト『GALLERY JAPAN』も運営しております。 メインの『トラベルコ』は国内外のホテル、航空券、ツアーのほか、 アクティビティー、長距離バス、レンタカーなど、旅行と周辺サービスを全方位的に網羅！ その精度とユーザーの利便性で、他社の類似サービスを大きく引き離しています。 『Travelko』は既に英語、中国語、韓国語で展開し、今後さらに世界各国へ広げていきます。 多くのユーザーに愛されるサービスで、やりがいは非常に大きいです！ 1,500以上の旅行サイトを一括で検索できる旅行比較サイトで、 海外・国内のツアーや航空券、ホテルの宿泊プラン、ダイナミックパッケージなどの 幅広い旅行商品から、希望の条件での最安値商品を簡単に見つけることができます。 旅行先の基本情報のほか、定番観光スポットから最旬のお店、危険エリアまで詳しい情報が豊富なので、 旅行商品を探すだけでなく、楽しく安全な旅のサポートにも役立つサイトです。 ◆旅行を検討している人全てが”使いやすい”サイトを目指しており、旅行好きからは高いブランド認知力！ １．ほぼすべてのジャンル（ツアーやホテル、航空券、海外、オプショナルツアー等）をカバーかつ在庫情報に連動した価格比較を実現 ２．1500社以上の旅行サイトを比較可能な為、圧倒的な価格競争を可能に ３．全ジャンルでUU数が伸長 ４．創業以来、無借金であり、黒字経営を続けています。 |
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| 設立年数 | 30年 | 従業員数 | 183人 |
株式会社truestar
★【ハイブリ/東京/シニアデータサイエンティスト/機械学習および統計についての基礎的な知識、プログラム経験（言語不問）】技術力で『働く』を もっと楽しく。をビジョンに掲げるデータ活用支援のスペシャリスト集団企業！ のリモートワーク求人
業務内容（個別）
データ活用において機械学習や統計を用いた解析を行うこと、前処理としてデータのクレンジング等を行うこと、およびそれらをサポートするツールやシステムを開発する業務を行います。
また、コンサルティング事業への技術的な支援も業務内容の一部として担当していただきます。
具体的な業務の例
● 機械学習や統計を用いたデータの解析
● データを解析するツールやシステムの開発
● データの加工やクレンジングを行うツールの開発
● 既存のツールおよび技術や理論に対しての技術調査
● コンサルティング事業への知見の共有や設計のレビュー等の技術支援
※業務は経験や適性に応じてお任せします
truestarで働くメリット（個別）
● Snowflake Data Superheroをはじめとした優秀な人材と協働しながらデータサイエンティストとしての能力を高めることができます
● ツールやシステムの開発を通じてエンジニアとして開発力や課題解決能力を高めることができます
● プロダクトの販売戦略などデータサイエンティストとして意外の領域にも希望すれば関わることができ、ビジネス観点での能力の向上も見込めます
● 技術や理論の検証の過程で様々なツールに触れることができます
● PODBなど社会貢献性の高いプロダクトに参画ができます
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
データ活用において機械学習や統計を用いた解析を行うこと、前処理としてデータのクレンジング等を行うこと、およびそれらをサポートするツールやシステムを開発する業務を行います。
また、コンサルティング事業への技術的な支援も業務内容の一部として担当していただきます。
具体的な業務の例
● 機械学習や統計を用いたデータの解析
● データを解析するツールやシステムの開発
● データの加工やクレンジングを行うツールの開発
● 既存のツールおよび技術や理論に対しての技術調査
● コンサルティング事業への知見の共有や設計のレビュー等の技術支援
※業務は経験や適性に応じてお任せします
truestarで働くメリット（個別）
● Snowflake Data Superheroをはじめとした優秀な人材と協働しながらデータサイエンティストとしての能力を高めることができます
● ツールやシステムの開発を通じてエンジニアとして開発力や課題解決能力を高めることができます
● プロダクトの販売戦略などデータサイエンティストとして意外の領域にも希望すれば関わることができ、ビジネス観点での能力の向上も見込めます
● 技術や理論の検証の過程で様々なツールに触れることができます
● PODBなど社会貢献性の高いプロダクトに参画ができます
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 380 〜 550 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時30分～18時30分 （所定労働時間：8時間）
・ フレックスタイム制あり（コアタイム：10時00分～14時30分 フレキシブルタイム：8時00分～10時00分、14時30分～20時00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15時間） 休憩時間： 60分 |
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| 従業員数 | 60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SHIFT
【HR_PAラボ】データサイエンティスト・データエンジニア_生成AI・機械学習活用｜人的資本を最大化するHRデータスペシャリスト のリモートワーク求人
■お仕事内容
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG（検索拡張生成）による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール（PowerBIなど）による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策（採用、育成、配置、定着など）の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス：SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用（ピープルアナリティクス）を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム（Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど）を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
▼データ・AI基盤の設計・構築
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築
▼統計的解析・機械学習・生成AI活用
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG（検索拡張生成）による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール（PowerBIなど）による分析
▼業務自動化・効率化ソリューション開発
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化
▼MLOps環境構築と自動化
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視
▼データドリブンな人事施策の企画
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策（採用、育成、配置、定着など）の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成
■ポジションの魅力
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる
■キャリアの可能性
まずは、生成AIや機械学習を活用した 人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニア として、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに 戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在 へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、 「人と組織を科学するプロフェッショナル」 として、 経営・事業の意思決定をリードするキャリア を築いていただけます。
■募集背景
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように
「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。
日経ビジネス：SHIFTの革命 人的資本経営を極めよ
この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用（ピープルアナリティクス）を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム（Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど）を新たに構築し、
採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。
機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。
■勤務地
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。
■配属部署
人事本部 コーポレート人事部 ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務の範囲
| 想定年収 | 600 〜 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： 9:00～18:15
（休憩12:00～13:00、15:00～15:15／実働8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7.5時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
毎年約150％の売上高成長率を継続中の今、急成長中の企業です。テスト開発を基盤に成長を遂げており、現在では、連結9,000名以上の従業員が在籍をしております。また、開発案件も現在では非常に多岐に渡っており、金融や官公庁系の開発からWeb系の開発まで様々な開発を行われております。
|
||
| 設立年数 | 22年 | 従業員数 | 3,247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 |
ファインディ株式会社
【ハイブリット（フルリモ相談可）/自社サービス/データサイエンティスト】エンジニアプラットフォーム開発を行う企業での全社横断データサイエンティスト募集！ のリモートワーク求人
私たちは「つくる人（エンジニア）がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる」という理念のもと、エンジニアのキャリア支援や開発生産性の可視化に取り組んできました。これまで非構造化データを構造化・定義し、転職やフリーランス、SaaSなど複数の事業として展開。各プロダクトで得られるデータを横断的に活用し、新たな価値を生み出す取り組みを進めています。
今後は生成AI（LLM）を含む先端技術を本格導入し、さらなる事業拡大や海外展開を見据えて、PoCから本番運用・事業化まで一貫してリードするデータサイエンティストが不可欠です。そのため、データ活用基盤や複数事業間の連携を強化しながら、高速な仮説検証サイクルを回し、事業価値を最大化することがミッションとなります。
▼業務内容
・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。
▼この仕事の魅力
・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
-モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。
・事業成果へのダイレクトな貢献
-自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。
・外部知見の活用
- 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。
【業務の変更の範囲】
無
今後は生成AI（LLM）を含む先端技術を本格導入し、さらなる事業拡大や海外展開を見据えて、PoCから本番運用・事業化まで一貫してリードするデータサイエンティストが不可欠です。そのため、データ活用基盤や複数事業間の連携を強化しながら、高速な仮説検証サイクルを回し、事業価値を最大化することがミッションとなります。
▼業務内容
・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。
▼この仕事の魅力
・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
-モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。
・事業成果へのダイレクトな貢献
-自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。
・外部知見の活用
- 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 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：なし
コアタイム：10:00〜16:00
標準労働時間：10:00～19:00 （所定労働時間：8時間0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10時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
64件中 21件～30件
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～600 万円 ／ 年
【六本木／ハイブリ／PdM】【新規プロダクト「バイトルトーク」】のPdM候補！若手大歓迎★ のリモートワーク求人
～630 万円 ／ 年
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～630 万円 ／ 年
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～760 万円 ／ 年
【福岡／ハイブリ／バックエンドエンジニア】有名HR系SaaSプライム上場企業の福岡拠点★ のリモートワーク求人
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～750 万円 ／ 年
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