データサイエンティスト×首都圏フルリモートのリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
24件中 21件~24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 | 8年 | 従業員数 | 314人 |
株式会社Rosso
【首都圏ハイブリッド/機械学習エンジニア/Python2年~】研究者気質の方、AI技術を使って面白いもの作りたい方を積極採用中! のリモートワーク求人
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用したAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 94人 |
株式会社Rosso
【機械学習エンジニア/首都圏/高リモート率】顧客視点で量より質のサービスを提供することをミッションとし、成長を続けてきた企業でのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
【仕事内容】
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発プロジェクトに参画していただきます。
※機械学習のご経験が豊富な方には、ミドル層向けの求人も別途ご用意しておりますので、ぜひご確認ください。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発(画像認識)
◎言語:Python(Pytorch、TensorRT)
◎概要:エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。
具体的には、詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。
■大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上(自然言語処理)
◎言語:Python(Transformers、Pytorch、pandas)
◎概要:音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。
具体的には、モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング(LoRA)、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。
■連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート
◎言語:Python(Pytorch、Flower)
◎概要:国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。
具体的には、顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。
該当コンペティションのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。
【キャリアパス】
2〜3年目で一通りの業務を1人でコントロールできるようになった場合はPL、さらにはPMや組織マネージャーへのキャリアを目指していただけます。 また、ご希望があれば設計や構築など手を動かしつつプレイングマネージャ―としてもご活躍頂けます。
【待機保証100%】
安心して働いていただくため、案件待機中の給与の減額はございません!
タイミングによって待機が発生した場合でもキャリアアップのサポートをいたします。
【ほぼ全員が年収UP】
当社に転職したエンジニアの平均年収上昇額は62万円です。
上場グループである当社は優良な案件を用意できる環境を整えています。
【スキルアップ】
統計検定やE資格などの資格取得者が多数おります。
資格取得のための受講費や書籍代は会社が負担いたします。
【部署間でのナレッジ共有】
定期的に帰社日を設け、技術についての情報交換や今後の部署活動においてディスカッションを行っております。
部署独自での『もくもく会』と実施し、ひたすら技術と向き合う時間を設けています。
中にはKaggleのコンペンションに参加したり、JDLA(日本ディプラーニング協会)の勉強会にてメイン登壇したメンバーも。
最近では技術発信ブログとして「note」にも企業登録し、弊社社員が技術情報を投稿しております。
【プライベートも充実】
■年休130日以上 (年休125日+有給5日以上)
■残業月平均10時間程度
オフも充実させながら、長く活躍できます。
【組織構成】
20~40代活躍中!
音楽やゲーム好きの方は軽音を楽しんだり、ボードゲーム会をしたり、アウトドア派はキャンプやゴルフに行ったり。
社員同士の仲が良く、あなたが居心地よく思える場所が見つかるはずです。
【業務の変更の範囲】
無
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用した生成AIやAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
経験・志向を考慮した上で、スキルアップを目指せるプロジェクトに配属、または受託開発プロジェクトに参画していただきます。
※機械学習のご経験が豊富な方には、ミドル層向けの求人も別途ご用意しておりますので、ぜひご確認ください。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■物体検出モデルを活用した家畜見守りサービス開発(画像認識)
◎言語:Python(Pytorch、TensorRT)
◎概要:エッジAI機器向け検知アルゴリズムの実装、AI学習、MLOps構築を担当。
具体的には、詳細設計をもとにエッジAI機器という制約の多い環境で動作させる状態検知アルゴリズムの実装やアノテーション、物体検出モデルの訓練・微調整を実施しながらAIOps環境のクラウドへの構築を担当。
■大規模言語モデルを利用した音声認識機能の品質向上(自然言語処理)
◎言語:Python(Transformers、Pytorch、pandas)
◎概要:音声認識から得られたテキストに対する大規模言語モデルを利用した要約・誤り訂正・クラス分類の各タスクについて複数のモデル間での比較検証を担当。
具体的には、モデルの選定、データ作成、データ前処理、ファインチューニング(LoRA)、モデルの量子化の検証、仕様書の作成など。
■連合学習コンペティション向けの開発・実験サポート
◎言語:Python(Pytorch、Flower)
◎概要:国際会議の中で行われた連合学習コンペティションに向けて、連合学習フレームワークの開発、及び実験のサポートを担当。
具体的には、顧客が開発した新規アルゴリズムを既存連合学習フレームワークに組み込み、LLMモデル学習のパラメータ調整をしつつ、ベンチマークを取得。
該当コンペティションのベンチマークにおいて歴代最高性能達成に貢献。
【キャリアパス】
2〜3年目で一通りの業務を1人でコントロールできるようになった場合はPL、さらにはPMや組織マネージャーへのキャリアを目指していただけます。 また、ご希望があれば設計や構築など手を動かしつつプレイングマネージャ―としてもご活躍頂けます。
【待機保証100%】
安心して働いていただくため、案件待機中の給与の減額はございません!
タイミングによって待機が発生した場合でもキャリアアップのサポートをいたします。
【ほぼ全員が年収UP】
当社に転職したエンジニアの平均年収上昇額は62万円です。
上場グループである当社は優良な案件を用意できる環境を整えています。
【スキルアップ】
統計検定やE資格などの資格取得者が多数おります。
資格取得のための受講費や書籍代は会社が負担いたします。
【部署間でのナレッジ共有】
定期的に帰社日を設け、技術についての情報交換や今後の部署活動においてディスカッションを行っております。
部署独自での『もくもく会』と実施し、ひたすら技術と向き合う時間を設けています。
中にはKaggleのコンペンションに参加したり、JDLA(日本ディプラーニング協会)の勉強会にてメイン登壇したメンバーも。
最近では技術発信ブログとして「note」にも企業登録し、弊社社員が技術情報を投稿しております。
【プライベートも充実】
■年休130日以上 (年休125日+有給5日以上)
■残業月平均10時間程度
オフも充実させながら、長く活躍できます。
【組織構成】
20~40代活躍中!
音楽やゲーム好きの方は軽音を楽しんだり、ボードゲーム会をしたり、アウトドア派はキャンプやゴルフに行ったり。
社員同士の仲が良く、あなたが居心地よく思える場所が見つかるはずです。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 20年 | 従業員数 | 94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 | 14年 | 従業員数 | 130人 |
24件中 21件~24件
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