データサイエンティスト×フレックス制（コアタイムあり）のリモートワーク転職・求人情報一覧
31件中 1件～10件
株式会社Mico
【正社員/東京/大阪/Bilingual Data Scientist / MLE】フレックス制/グローバルに事業を展開するSaaSスタートアップ のリモートワーク求人
■お仕事内容
シニアデータサイエンティストは、高度なアナリティクス、機械学習、統計モデリングを活用し、データ主導で複雑なビジネス上の課題解決に取り組みます。この職務には、データの示唆を実践的な戦略へと落とし込む高い専門性と、部門横断的なチームで円滑に協働できるコミュニケーション力が求められます。アナリティクス分野、ならびにIT・テック業界や先端技術領域での豊富な経験をお持ちの方を歓迎します。
具体的な業務内容
広告メッセージ配信の最適化：成果最大化に向けたパーソナライズド広告の配信内容・タイミングの最適化、顧客生涯価値（CLV）の予測、マルチチャネルでの顧客モデリング、顧客セグメンテーション、配信結果からのインサイト抽出などを目的とし、機械学習（ML）モデルの開発・運用を担います。
パーソナライズ＆レコメンデーション：ユーザーエンゲージメント向上およびブランド信頼度向上を目指し、ルールベース、機械学習、ディープラーニングなどの各種手法を活用したレコメンデーションエンジンの設計・実装を行います。
高度な顧客セグメンテーション：クラスタリング手法を用いた顧客行動分析をリードし、顧客一人ひとりに最適化したブランド強化戦略を推進します。
データエンジニアリング＆探索的データ分析（EDA）：大規模かつ複雑なデータセット（構造化・非構造化データ）のクレンジング、前処理、妥当性確認（バリデーション）を実施します。また、探索的データ分析（EDA）を通じてデータ内のパターンを特定し、データの品質を確保した上で、分析における初期戦略を策定します。
KPI設計とステークホルダー向け提案：社内の関係部門（営業やカスタマーサクセスなど）やクライアントのマーケティング担当者と連携し、論理的かつ高い目標でありながら、非専門職のチームにもわかりやすいビジネスKPIを定義・提案します。
継続的な改善ループの構築：多角的な検証とエラー分析によりモデル精度の課題を体系的に抽出・特定し、目標KPI達成に向けてモデル構造や特徴量のブラッシュアップ（イテレーション）を継続します。
協働での開発プロセスとプライバシー配慮：GitHubを利用して本番環境水準（プロダクションレベル）のコードリポジトリを管理し、研究開発の段階からバージョン管理やドキュメント作成を徹底します。あわせて、データプライバシーの保護やAI倫理に配慮した開発を徹底します。
最先端技術のリサーチと適用：ディープラーニングや自然言語処理（NLP）、LLM・生成AIなどの最先端技術をリサーチ・実装し、ビジネス戦略の高度化やブランド価値向上に向けた課題解決を推進します。
配属チーム
Data・AIチームに配属
本ポジションに期待すること
レコメンドエンジンや広告配信最適化といったコアアルゴリズムにおいて、データ探索からモデル実装・運用保守までMLライフサイクル全体をリードすること。
事業KPIに直結する形でモデルの精度と価値を継続的に高め、データ主導で売上・事業成長にインパクトを与えること。
経営・事業のステークホルダーと連携し、ビジネス課題をデータ主導のアプローチへ落とし込み、KPI設計から施策提案までを主導すること。
ジュニアメンバーの技術・非技術両面での育成、開発標準やドキュメント文化の確立を通じて、チーム全体の成果を最大化すること。
このポジションで得られること
大規模かつ独自のデータセットを活用した、事業直結型の価値創出
Micoの1st Partyデータと顧客のZero Partyデータを組み合わせた、他にはない独自のデータセットを構築・活用できます。このエンリッチなデータ環境を駆使して高精度なモデルを構築し、ビジネス課題の解決や売上に直接インパクトを与えるダイナミックな開発経験が得られます。
高度なアルゴリズムのプロダクション運用とMLOpsの実践
レコメンドエンジンや広告配信最適化などのコアアルゴリズムにおいて、開発のみならず特徴量パイプラインの構築や再学習・モニタリングといったMLOpsの構築までを一貫して手掛け、持続的にモデルの精度と価値を高めていく実践知が身につきます。
データ主導で事業成長を牽引する、高視座な意思決定・戦略策定の経験
モデル開発の枠を超え、経営・事業のステークホルダーとともにビジネスKPIを策定し、データを軸とした事業成長の舵取り（データ戦略の立案）を主導する手応えが得られます。
グローバル基準でのテクニカルリーダーシップと組織開発の実績
英語主体のグローバルチームにおいて技術的なイニシアチブを執りながら、ジュニアメンバーの育成や開発標準の確立をリードすることで、グローバルに通用する技術リーダーとしての実績を築けます。
目指せるキャリア
データサイエンス / MLチームのテックリード・マネージャーへのステップアップ
技術的な主導権とメンター経験を活かし、データサイエンス部門やMLエンジニアリングチームを牽引するリーダー・マネージャーへステップアップできます。
ML Architect / Principal Data Scientist への専門性の深化
大規模データ処理や高度なMLOps、最先端AI領域の専門性を極め、全社のデータ基盤やモデルアーキテクチャの方向性を決定づける最高峰の技術スペシャリストを目指せます。
データプロダクトマネージャー（PdM）やAIコンサルタントへの領域拡大
ビジネス課題の定義からKPI設計、ステークホルダー提案の実績を活かし、データプロダクトの戦略立案や事業成長そのものを牽引するポジションへの展開が可能です。
グローバル領域でのAI・データプロジェクトの統括
英語での技術議論能力と大規模機械学習の実績を強みに、グローバル市場やクロスボーダーなAIプロジェクトを主導するグローバル人材としてのキャリアを開拓できます。
◼︎Micoについて
私たちは、ブランドと消費者の会話を通じた Lifetime Trust の実現により、豊かな生活環境を作り上げることを目指しています。
中長期ビジョンとして アジアで最もブランドに信頼されるサービス を提供することを掲げ、グローバル展開を見据えた事業開発を進めています。
この目標を達成するためには、多くの挑戦と乗り越えるべき課題があります。
あなたのこれまでの経験を最大限に発揮できる環境がここにはあります。
各自が主体性を持ち、主役として活躍できることがMico最大の魅力です。
◼︎Mission
Empower every brand by building lifetime trust through humanlike technology
すべてのブランドが、心をつかむ瞬間をつくる。
Micoは上記ミッションのもと 、AIを活用した人間らしいテクノロジーを通じて、ブランドと顧客の間に持続的な信頼関係（Lifetime Trust）を構築する企業です 。AIを活用した多様な機能でブランドの競争力向上とビジネス成長を支援します。
会社HP：https://mico-inc.com/
◼︎Vision
Asia No.1 Brand Empowerment Company
この世界に存在する、一つひとつのブランドが持つ計り知れない可能性を信じ、その輝きを最大限に引き出すことで社会へ貢献していきます。「世の中に存在する全てのクライアントのビジネス成長に貢献すること、彼らにその手を差し伸べること（Empower every brand）」それが、私たちの存在意義です。
そして、私たちが追い求めるのは、従来のマーケティングにありがちな一瞬の出会いを創出することだけではありません。心と心を通わせるコミュニケーションの先に、「事業者と消費者に”持続可能な信頼”をもたらし、ブランドの価値を高める（by building lifetime trust）」こと。それが、ブランドの真の価値を解き放ち、永続的な絆へと昇華させる道だと信じています。
このビジョンを実現するために、「ブランドの競争力を高めるテクノロジーをユーザーに寄り添ったUIUXで実現する（through humanlike technology）」未来を創造します。冷たい機械の論理ではなく、温かく、そして深くユーザーに寄り添うUIUXで、ブランドと顧客の間に感動的な瞬間を紡ぎ出していくのです。
Product
▶︎ Mico Engage AI
Mico Engage AIは、日本最大級のプラットフォームを連携基盤とするコミュニケーションプラットフォームです 。Webサイトからの顧客囲い込み、データ活用による個別最適化されたメッセージ配信、1対1の顧客対応、そして他システム連携を通じ、企業のマーケティング課題を包括的に解決し、成果を最大化します 。顧客の集客からファン化までを一気通貫で支援することが強みです 。
▶︎ Mico Voice AI
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声による自動架電で、顧客コミュニケーションの質と効率を劇的に向上させるサービスです 。単なる自動化を超え、顧客との「心をつかむ瞬間」を創出し、企業の生産性向上と顧客エンゲージメント強化を両立させる点が最大の魅力です 。
▶︎ Biz Clo
BizCloは、エンタープライズ企業が「LINE」を真のビジネス武器へと変革する、唯一無二のソリューションです。 既存のビジネスチャットでは不可能だったLINE 1対1チャットの"無償化"と"引き継ぎ問題の解消"を実現。顧客との関係性を深く、そして組織的に築き上げ、事業成長と顧客ロイヤルティ最大化を同時に叶えます。
▶︎ Micomii
ミコミーは、店舗運営者向けのLINE会員証サービスです 。スマホから手軽に導入でき、来店回数に応じた会員ランクやスタンプラリー、特典付与が可能です 。顧客データをLINE上で管理・分析し、グルメサイトに頼らない集客とリピーター獲得を支援します 。
これからも新しいプロダクトを生み出し続けます。
Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』
・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
◼︎『徹底した顧客志向』
・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
シニアデータサイエンティストは、高度なアナリティクス、機械学習、統計モデリングを活用し、データ主導で複雑なビジネス上の課題解決に取り組みます。この職務には、データの示唆を実践的な戦略へと落とし込む高い専門性と、部門横断的なチームで円滑に協働できるコミュニケーション力が求められます。アナリティクス分野、ならびにIT・テック業界や先端技術領域での豊富な経験をお持ちの方を歓迎します。
具体的な業務内容
広告メッセージ配信の最適化：成果最大化に向けたパーソナライズド広告の配信内容・タイミングの最適化、顧客生涯価値（CLV）の予測、マルチチャネルでの顧客モデリング、顧客セグメンテーション、配信結果からのインサイト抽出などを目的とし、機械学習（ML）モデルの開発・運用を担います。
パーソナライズ＆レコメンデーション：ユーザーエンゲージメント向上およびブランド信頼度向上を目指し、ルールベース、機械学習、ディープラーニングなどの各種手法を活用したレコメンデーションエンジンの設計・実装を行います。
高度な顧客セグメンテーション：クラスタリング手法を用いた顧客行動分析をリードし、顧客一人ひとりに最適化したブランド強化戦略を推進します。
データエンジニアリング＆探索的データ分析（EDA）：大規模かつ複雑なデータセット（構造化・非構造化データ）のクレンジング、前処理、妥当性確認（バリデーション）を実施します。また、探索的データ分析（EDA）を通じてデータ内のパターンを特定し、データの品質を確保した上で、分析における初期戦略を策定します。
KPI設計とステークホルダー向け提案：社内の関係部門（営業やカスタマーサクセスなど）やクライアントのマーケティング担当者と連携し、論理的かつ高い目標でありながら、非専門職のチームにもわかりやすいビジネスKPIを定義・提案します。
継続的な改善ループの構築：多角的な検証とエラー分析によりモデル精度の課題を体系的に抽出・特定し、目標KPI達成に向けてモデル構造や特徴量のブラッシュアップ（イテレーション）を継続します。
協働での開発プロセスとプライバシー配慮：GitHubを利用して本番環境水準（プロダクションレベル）のコードリポジトリを管理し、研究開発の段階からバージョン管理やドキュメント作成を徹底します。あわせて、データプライバシーの保護やAI倫理に配慮した開発を徹底します。
最先端技術のリサーチと適用：ディープラーニングや自然言語処理（NLP）、LLM・生成AIなどの最先端技術をリサーチ・実装し、ビジネス戦略の高度化やブランド価値向上に向けた課題解決を推進します。
配属チーム
Data・AIチームに配属
本ポジションに期待すること
レコメンドエンジンや広告配信最適化といったコアアルゴリズムにおいて、データ探索からモデル実装・運用保守までMLライフサイクル全体をリードすること。
事業KPIに直結する形でモデルの精度と価値を継続的に高め、データ主導で売上・事業成長にインパクトを与えること。
経営・事業のステークホルダーと連携し、ビジネス課題をデータ主導のアプローチへ落とし込み、KPI設計から施策提案までを主導すること。
ジュニアメンバーの技術・非技術両面での育成、開発標準やドキュメント文化の確立を通じて、チーム全体の成果を最大化すること。
このポジションで得られること
大規模かつ独自のデータセットを活用した、事業直結型の価値創出
Micoの1st Partyデータと顧客のZero Partyデータを組み合わせた、他にはない独自のデータセットを構築・活用できます。このエンリッチなデータ環境を駆使して高精度なモデルを構築し、ビジネス課題の解決や売上に直接インパクトを与えるダイナミックな開発経験が得られます。
高度なアルゴリズムのプロダクション運用とMLOpsの実践
レコメンドエンジンや広告配信最適化などのコアアルゴリズムにおいて、開発のみならず特徴量パイプラインの構築や再学習・モニタリングといったMLOpsの構築までを一貫して手掛け、持続的にモデルの精度と価値を高めていく実践知が身につきます。
データ主導で事業成長を牽引する、高視座な意思決定・戦略策定の経験
モデル開発の枠を超え、経営・事業のステークホルダーとともにビジネスKPIを策定し、データを軸とした事業成長の舵取り（データ戦略の立案）を主導する手応えが得られます。
グローバル基準でのテクニカルリーダーシップと組織開発の実績
英語主体のグローバルチームにおいて技術的なイニシアチブを執りながら、ジュニアメンバーの育成や開発標準の確立をリードすることで、グローバルに通用する技術リーダーとしての実績を築けます。
目指せるキャリア
データサイエンス / MLチームのテックリード・マネージャーへのステップアップ
技術的な主導権とメンター経験を活かし、データサイエンス部門やMLエンジニアリングチームを牽引するリーダー・マネージャーへステップアップできます。
ML Architect / Principal Data Scientist への専門性の深化
大規模データ処理や高度なMLOps、最先端AI領域の専門性を極め、全社のデータ基盤やモデルアーキテクチャの方向性を決定づける最高峰の技術スペシャリストを目指せます。
データプロダクトマネージャー（PdM）やAIコンサルタントへの領域拡大
ビジネス課題の定義からKPI設計、ステークホルダー提案の実績を活かし、データプロダクトの戦略立案や事業成長そのものを牽引するポジションへの展開が可能です。
グローバル領域でのAI・データプロジェクトの統括
英語での技術議論能力と大規模機械学習の実績を強みに、グローバル市場やクロスボーダーなAIプロジェクトを主導するグローバル人材としてのキャリアを開拓できます。
◼︎Micoについて
私たちは、ブランドと消費者の会話を通じた Lifetime Trust の実現により、豊かな生活環境を作り上げることを目指しています。
中長期ビジョンとして アジアで最もブランドに信頼されるサービス を提供することを掲げ、グローバル展開を見据えた事業開発を進めています。
この目標を達成するためには、多くの挑戦と乗り越えるべき課題があります。
あなたのこれまでの経験を最大限に発揮できる環境がここにはあります。
各自が主体性を持ち、主役として活躍できることがMico最大の魅力です。
◼︎Mission
Empower every brand by building lifetime trust through humanlike technology
すべてのブランドが、心をつかむ瞬間をつくる。
Micoは上記ミッションのもと 、AIを活用した人間らしいテクノロジーを通じて、ブランドと顧客の間に持続的な信頼関係（Lifetime Trust）を構築する企業です 。AIを活用した多様な機能でブランドの競争力向上とビジネス成長を支援します。
会社HP：https://mico-inc.com/
◼︎Vision
Asia No.1 Brand Empowerment Company
この世界に存在する、一つひとつのブランドが持つ計り知れない可能性を信じ、その輝きを最大限に引き出すことで社会へ貢献していきます。「世の中に存在する全てのクライアントのビジネス成長に貢献すること、彼らにその手を差し伸べること（Empower every brand）」それが、私たちの存在意義です。
そして、私たちが追い求めるのは、従来のマーケティングにありがちな一瞬の出会いを創出することだけではありません。心と心を通わせるコミュニケーションの先に、「事業者と消費者に”持続可能な信頼”をもたらし、ブランドの価値を高める（by building lifetime trust）」こと。それが、ブランドの真の価値を解き放ち、永続的な絆へと昇華させる道だと信じています。
このビジョンを実現するために、「ブランドの競争力を高めるテクノロジーをユーザーに寄り添ったUIUXで実現する（through humanlike technology）」未来を創造します。冷たい機械の論理ではなく、温かく、そして深くユーザーに寄り添うUIUXで、ブランドと顧客の間に感動的な瞬間を紡ぎ出していくのです。
Product
▶︎ Mico Engage AI
Mico Engage AIは、日本最大級のプラットフォームを連携基盤とするコミュニケーションプラットフォームです 。Webサイトからの顧客囲い込み、データ活用による個別最適化されたメッセージ配信、1対1の顧客対応、そして他システム連携を通じ、企業のマーケティング課題を包括的に解決し、成果を最大化します 。顧客の集客からファン化までを一気通貫で支援することが強みです 。
▶︎ Mico Voice AI
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声による自動架電で、顧客コミュニケーションの質と効率を劇的に向上させるサービスです 。単なる自動化を超え、顧客との「心をつかむ瞬間」を創出し、企業の生産性向上と顧客エンゲージメント強化を両立させる点が最大の魅力です 。
▶︎ Biz Clo
BizCloは、エンタープライズ企業が「LINE」を真のビジネス武器へと変革する、唯一無二のソリューションです。 既存のビジネスチャットでは不可能だったLINE 1対1チャットの"無償化"と"引き継ぎ問題の解消"を実現。顧客との関係性を深く、そして組織的に築き上げ、事業成長と顧客ロイヤルティ最大化を同時に叶えます。
▶︎ Micomii
ミコミーは、店舗運営者向けのLINE会員証サービスです 。スマホから手軽に導入でき、来店回数に応じた会員ランクやスタンプラリー、特典付与が可能です 。顧客データをLINE上で管理・分析し、グルメサイトに頼らない集客とリピーター獲得を支援します 。
これからも新しいプロダクトを生み出し続けます。
Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』
・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
◼︎『徹底した顧客志向』
・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 804 〜 1,400 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10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
【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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
init株式会社
【首都圏在住/基本リモート/データサイエンティスト/実務2年半以上】残業時間平均10時間！案件選択制！SESを軸に事業拡大中のITベンチャー企業 のリモートワーク求人
■仕事概要
Webアプリ・モバイルアプリを中心としたバックエンド開発や、データサイエンティストとしてデータ解析業務をお任せいたします。
【言語・FW】Python：Django
================================
参画中プロジェクトの一例：
大手通信会社における商用サービスの新規開発
【技術スタック】
・クラウドインフラ：AWS
・BIツール：Tableau
・バックエンド：Python
・IaC：Terraform. AWS CDK
・CI/CD： AWS Code build/deploy
・データベース：Oracleなど
【担当工程】
開発
【チーム体制・開発手法】
・アジャイル開発を採用
・小さなサイクルで改善を繰り返しながら、スピード感と柔軟性を持って開発を進めています。
・チームで相談しながら進めるため、自分の意見やアイデアがプロダクトに反映されやすい環境。
【現場の雰囲気】
・フルリモートで自由度高く働ける
居住地を問わず、どこからでも活躍可能。ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が実現可能。
・幅広い技術領域にチャレンジ可能
インフラ・バックエンドをはじめ、希望やキャリアに応じて新しい技術領域にも挑戦できます。
「フルスタックに成長したい」「専門性を広げたい」と考える方にはぴったりの環境。
================================
「上流工程のプロジェクトに携わりたい」
「こんな開発スキルを身につけたい」
「将来こんなキャリアプランを実現したい」
まずはあなたの希望を教えてください！
働き方・キャリア..プロジェクト選択制でエンジニアの成長を第一に考えています。
直取引を含む上場企業や大手企業の中からプロジェクトをご紹介頂いているため、
自分の希望の働き方やキャリアからプロジェクト選択をすることができます。
◎initのアサインに対する考え方
initではエンジニアとしての市場価値を高める為、スキル・キャリアアップを最重要事項として考えています。具体的な取り組みとしては、一人ひとりのエンジニアに対して個別に「キャリアプラン」の作成を行い、本人の志向性と市場トレンドなどを加味しながら最適な開発プロジェクトへのアサインを行っています。プロジェクト期間についてもエンジニア本人の希望とキャリアアップをベースとして設定するため、無理なく長期的な成長を実現することが可能です。
■ 会社の雰囲気
・距離を感じさせないコミュニケーション文化
対面・オンラインを組み合わせながら、日常的に気軽な相談や情報共有ができる環境です。
ハイブリッドワーク環境の中でも、チームとのつながりを感じながら安心して働くことができます。
・年2〜3回の全体懇親会
オフラインで顔を合わせる機会も多数あり、普段のやり取りがさらにスムーズに。
・代表との距離が近い
定期的な1on1を通じて、キャリアの相談やより高い視座を得ることができます。
・安心して挑戦できる文化
仲間とのつながりとフラットな関係性が、挑戦を後押ししてくれます。
■ initのエンジニアメンバーについて
・平均年齢30歳
・「出社×リモート」を組み合わせた、柔軟なハイブリッドワーク環境
・開発経験が豊富で、チームや会社の成長を大切にするメンバーが多数在籍
■ 組織図
会社全体：16名
代表：1名
エンジニア：12名
デザイナー：1名
人事：1名
営業：1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Webアプリ・モバイルアプリを中心としたバックエンド開発や、データサイエンティストとしてデータ解析業務をお任せいたします。
【言語・FW】Python：Django
================================
参画中プロジェクトの一例：
大手通信会社における商用サービスの新規開発
【技術スタック】
・クラウドインフラ：AWS
・BIツール：Tableau
・バックエンド：Python
・IaC：Terraform. AWS CDK
・CI/CD： AWS Code build/deploy
・データベース：Oracleなど
【担当工程】
開発
【チーム体制・開発手法】
・アジャイル開発を採用
・小さなサイクルで改善を繰り返しながら、スピード感と柔軟性を持って開発を進めています。
・チームで相談しながら進めるため、自分の意見やアイデアがプロダクトに反映されやすい環境。
【現場の雰囲気】
・フルリモートで自由度高く働ける
居住地を問わず、どこからでも活躍可能。ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が実現可能。
・幅広い技術領域にチャレンジ可能
インフラ・バックエンドをはじめ、希望やキャリアに応じて新しい技術領域にも挑戦できます。
「フルスタックに成長したい」「専門性を広げたい」と考える方にはぴったりの環境。
================================
「上流工程のプロジェクトに携わりたい」
「こんな開発スキルを身につけたい」
「将来こんなキャリアプランを実現したい」
まずはあなたの希望を教えてください！
働き方・キャリア..プロジェクト選択制でエンジニアの成長を第一に考えています。
直取引を含む上場企業や大手企業の中からプロジェクトをご紹介頂いているため、
自分の希望の働き方やキャリアからプロジェクト選択をすることができます。
◎initのアサインに対する考え方
initではエンジニアとしての市場価値を高める為、スキル・キャリアアップを最重要事項として考えています。具体的な取り組みとしては、一人ひとりのエンジニアに対して個別に「キャリアプラン」の作成を行い、本人の志向性と市場トレンドなどを加味しながら最適な開発プロジェクトへのアサインを行っています。プロジェクト期間についてもエンジニア本人の希望とキャリアアップをベースとして設定するため、無理なく長期的な成長を実現することが可能です。
■ 会社の雰囲気
・距離を感じさせないコミュニケーション文化
対面・オンラインを組み合わせながら、日常的に気軽な相談や情報共有ができる環境です。
ハイブリッドワーク環境の中でも、チームとのつながりを感じながら安心して働くことができます。
・年2〜3回の全体懇親会
オフラインで顔を合わせる機会も多数あり、普段のやり取りがさらにスムーズに。
・代表との距離が近い
定期的な1on1を通じて、キャリアの相談やより高い視座を得ることができます。
・安心して挑戦できる文化
仲間とのつながりとフラットな関係性が、挑戦を後押ししてくれます。
■ initのエンジニアメンバーについて
・平均年齢30歳
・「出社×リモート」を組み合わせた、柔軟なハイブリッドワーク環境
・開発経験が豊富で、チームや会社の成長を大切にするメンバーが多数在籍
■ 組織図
会社全体：16名
代表：1名
エンジニア：12名
デザイナー：1名
人事：1名
営業：1名
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックス制
コアタイム：11:00～16:00
フレキシブルタイム：5:00～22:00
標準労働時間：8時間
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 |
||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 15人 |
株式会社ジール
【地方フルリモート可/データプラットフォームエンジニア】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
■お仕事内容
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。
【詳細】
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。
●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。
■募集背景
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。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
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。
【詳細】
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。
●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。
■募集背景
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。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 790 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
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 |
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 |
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| 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。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 212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 |
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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（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 |
||
| 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（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 |
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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（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 |
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 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/データサイエンティスト/第二新卒OK】統計・数理系専攻出身の方歓迎！ のリモートワーク求人
具体的な業務内容
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
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
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
ポジションの魅力
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
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
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 600 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。 |
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| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
31件中 1件～10件
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