Python×データサイエンティストのリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
45件中 41件~45件
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 | 21年 | 従業員数 | 94人 |
株式会社ナウキャスト
【正社員/フルリモート/ポテンシャル採用】ビッグデータを用いた分析サービスを提供する東大発スタートアップ企業でのデータエンジニア募集! のリモートワーク求人
【会社概要】
東大発スタートアップのナウキャストは、ビッグデータを用いた分析サービスを提供する会社です。
世の中のデータ利活用を活性化することをミッションに、SaaS事業を中心に生成AI活用など様々なデータビジネスを展開しています。
【仕事概要】
本ポジションではデータエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
ナウキャストは社員の半分以上がデータエンジニアであり、優秀なメンバーと協力しながら裁量権をもってプロジェクトを進めることができる環境です。
また、Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発も経験することができます。
【業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援
【プロダクトの例】
・POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
・求人ビッグデータをもとにした賃金動向指数サービス「HRog賃金Now」
・「生成AI×データ基盤の開発」をキーワードとした、パッケージ型のシステム開発サービス事業
など
【本ポジションの魅力】
・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる
・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。
・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。
・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる
【メンバー紹介】
・片山(プロダクトマネージャー / データエンジニア)
新卒で野村総合研究所に入社し、マンション仲介の契約管理システムのエンハンス、顧客送客フローの最適化モデル構築を担当。2017年、株式会社ナウキャスト入社。MLエンジニアとして、上場企業の売上予測モデルや機関投資家の投資銘柄予測モデルを構築などを行う。その後、オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの立ち上げのため、サービスの要件定義からデータパイプラインの構築まで幅広く担当。
テックブログ:https://techblog.finatext.com/nowcast-data-engineering-introduction-a7f643d1276c
・隅田(データエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。 エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・島(データエンジニア)
新卒で株式会社QUICK に入社。主にバックエンドエンジニアとして、AWS の各種マネージドサービスを用いて自社内にて手動で行われていた各種オペレーション作業のオートメーション化や金融データと機械学習の技術を活用し、予測モデルを構築するプロジェクトなどに携わった。2021年、株式会社ナウキャストにデータエンジニアとして入社し、現在はデータパイプラインの新規構築やエンハンス、社内のデータに対するオペレーション作業の効率化や EDA 環境の構築などに携わっている。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n8df3a323fb21
【業務の変更の範囲】
無
東大発スタートアップのナウキャストは、ビッグデータを用いた分析サービスを提供する会社です。
世の中のデータ利活用を活性化することをミッションに、SaaS事業を中心に生成AI活用など様々なデータビジネスを展開しています。
【仕事概要】
本ポジションではデータエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
ナウキャストは社員の半分以上がデータエンジニアであり、優秀なメンバーと協力しながら裁量権をもってプロジェクトを進めることができる環境です。
また、Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発も経験することができます。
【業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援
【プロダクトの例】
・POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
・求人ビッグデータをもとにした賃金動向指数サービス「HRog賃金Now」
・「生成AI×データ基盤の開発」をキーワードとした、パッケージ型のシステム開発サービス事業
など
【本ポジションの魅力】
・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる
・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。
・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。
・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる
【メンバー紹介】
・片山(プロダクトマネージャー / データエンジニア)
新卒で野村総合研究所に入社し、マンション仲介の契約管理システムのエンハンス、顧客送客フローの最適化モデル構築を担当。2017年、株式会社ナウキャスト入社。MLエンジニアとして、上場企業の売上予測モデルや機関投資家の投資銘柄予測モデルを構築などを行う。その後、オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの立ち上げのため、サービスの要件定義からデータパイプラインの構築まで幅広く担当。
テックブログ:https://techblog.finatext.com/nowcast-data-engineering-introduction-a7f643d1276c
・隅田(データエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。 エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・島(データエンジニア)
新卒で株式会社QUICK に入社。主にバックエンドエンジニアとして、AWS の各種マネージドサービスを用いて自社内にて手動で行われていた各種オペレーション作業のオートメーション化や金融データと機械学習の技術を活用し、予測モデルを構築するプロジェクトなどに携わった。2021年、株式会社ナウキャストにデータエンジニアとして入社し、現在はデータパイプラインの新規構築やエンハンス、社内のデータに対するオペレーション作業の効率化や EDA 環境の構築などに携わっている。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n8df3a323fb21
【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 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社ABEJA
★【正社員/フルリモート/機械学習のモデリング業務経験 】技術を駆使してクライアントのDXを推進するデータサイエンティストを募集 のリモートワーク求人
【募集背景】
AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション(以下「DX」)を実現してきました。
創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。
【ミッション】
〇「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
〇私たちは、LLMを含む様々なデータサイエンス技術を駆使し、お客様の経営課題・事業課題を根本から解決へ導きます。本ポジションでは、プロジェクトマネージャやエンジニア、ビジネスサイドと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで一連の流れを率いていただきます。
〇また、組織全体のパフォーマンスを最大化するために、メンバー育成・カルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務内容】
〇クライアント課題の解決
●顧客とのコミュニケーションを通じた課題定義・要件定義
●事業・技術要件を踏まえたアプローチ検討、実践的かつ最適な技術選定
●データの前処理、EDA、モデル作成・評価(LLMを含む幅広い機械学習技術)
●エンジニアと協力した商用実装・運用体制(Ops)の構築
●提案活動への参画(受注前折衝、内容レビュー など)
〇チームリーディング・組織推進
●プロジェクトの進行管理、メンバアサイン、目標設定、進捗管理
●技術レビューやアドバイスによるメンバー育成
●他部署と連携した仕組みづくりや組織変革
●データサイエンス組織全体のカルチャー醸成、メンタリング・コーチング
〇新規技術・プロダクト開発
●大規模言語モデル(LLM)や生成系AIを活用したソリューション開発・PoC
●RAG(Retrieval-Augmented Generation)の検証や論文調査
●社内DXを促進するための技術活用(ABEJA内部を“遊び場”として実験的に挑戦)
●既存プロダクトへの高度化・適用検証
〇技術ブランディング・社外発信
●社内外への技術ナレッジの公開(ABECONや論文読み会、テックブログの執筆、Meetup登壇など)
●カンファレンス・学会への参加・発表、OSS貢献などのアウトプット活動を奨励
【ポジションの魅力】
〇上流工程からの裁量権
●要件定義やアプローチの検討段階からプロジェクトに深く関わり、大きなやりがいを得られます。
〇幅広い業界・技術領域に触れられる
●大規模言語モデルや画像解析、構造化データ分析など多様な手法を実践し、スキルの幅を広げられます。
〇社内文化・成長環境
●ABECON(全社勉強会)や論文読み会、レビュー会など、学び合う風土が根付いており、フルリモート下で
も密なコミュニケーションが行われます。
〇0→1の新規開発にも挑戦可能
●幅広い業界のプロジェクトや社内DXの実験を通じて、新しいプロダクト開発や技術検証をリードできます。
〇キャリアパスの多様性
●データサイエンス組織の責任者や技術に強いPM、事業会社のCDOなど様々なキャリアパスが描けます。
<将来的に目指せるキャリアイメージ>
・ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
└データサイエンスのスペシャリスト
└データサイエンス組織の責任者
└技術に強いプロジェクトマネージャー
・事業会社のデータサイエンス部門の責任者
・大手企業のCDO(Chief Digital Officer)
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション(以下「DX」)を実現してきました。
創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。
【ミッション】
〇「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
〇私たちは、LLMを含む様々なデータサイエンス技術を駆使し、お客様の経営課題・事業課題を根本から解決へ導きます。本ポジションでは、プロジェクトマネージャやエンジニア、ビジネスサイドと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで一連の流れを率いていただきます。
〇また、組織全体のパフォーマンスを最大化するために、メンバー育成・カルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務内容】
〇クライアント課題の解決
●顧客とのコミュニケーションを通じた課題定義・要件定義
●事業・技術要件を踏まえたアプローチ検討、実践的かつ最適な技術選定
●データの前処理、EDA、モデル作成・評価(LLMを含む幅広い機械学習技術)
●エンジニアと協力した商用実装・運用体制(Ops)の構築
●提案活動への参画(受注前折衝、内容レビュー など)
〇チームリーディング・組織推進
●プロジェクトの進行管理、メンバアサイン、目標設定、進捗管理
●技術レビューやアドバイスによるメンバー育成
●他部署と連携した仕組みづくりや組織変革
●データサイエンス組織全体のカルチャー醸成、メンタリング・コーチング
〇新規技術・プロダクト開発
●大規模言語モデル(LLM)や生成系AIを活用したソリューション開発・PoC
●RAG(Retrieval-Augmented Generation)の検証や論文調査
●社内DXを促進するための技術活用(ABEJA内部を“遊び場”として実験的に挑戦)
●既存プロダクトへの高度化・適用検証
〇技術ブランディング・社外発信
●社内外への技術ナレッジの公開(ABECONや論文読み会、テックブログの執筆、Meetup登壇など)
●カンファレンス・学会への参加・発表、OSS貢献などのアウトプット活動を奨励
【ポジションの魅力】
〇上流工程からの裁量権
●要件定義やアプローチの検討段階からプロジェクトに深く関わり、大きなやりがいを得られます。
〇幅広い業界・技術領域に触れられる
●大規模言語モデルや画像解析、構造化データ分析など多様な手法を実践し、スキルの幅を広げられます。
〇社内文化・成長環境
●ABECON(全社勉強会)や論文読み会、レビュー会など、学び合う風土が根付いており、フルリモート下で
も密なコミュニケーションが行われます。
〇0→1の新規開発にも挑戦可能
●幅広い業界のプロジェクトや社内DXの実験を通じて、新しいプロダクト開発や技術検証をリードできます。
〇キャリアパスの多様性
●データサイエンス組織の責任者や技術に強いPM、事業会社のCDOなど様々なキャリアパスが描けます。
<将来的に目指せるキャリアイメージ>
・ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
└データサイエンスのスペシャリスト
└データサイエンス組織の責任者
└技術に強いプロジェクトマネージャー
・事業会社のデータサイエンス部門の責任者
・大手企業のCDO(Chief Digital Officer)
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 06:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ビットエー
【正社員/東京 】「ものづくりをする人が、より価値を発揮できる社会をつくる」ことを目指す企業でのデータストラテジスト/データサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
【事業内容】
日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。
デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。
ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。
【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データストラテジスト/データサイエンティスト”として、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ活用の業務全般をお願いいたします。
【仕事内容の例】
具体的には、機械学習モデルの開発/実装を中心に、案件に応じてデータ分析を通じたビジネス課題の発見や、データ活用プロジェクトのディレクションなどの業務をおまかせします。
・転職業界における求人レコメンドアルゴリズムの開発
・ダイナミックプライシングによるホテル宿泊価格の最適化
・クライアント課題解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案業務
など
【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数
【働く環境について】
・リモートワーク推奨
・マネジャーとの定期面談
・社内勉強会『ENGINE』(現在50回以上開催)
・PCや周辺機器の支給
PC:Mac 、Winの希望する方を支給
大型モニター支給 など
【業務の変更の範囲】
無
日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。
デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。
ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。
【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データストラテジスト/データサイエンティスト”として、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ活用の業務全般をお願いいたします。
【仕事内容の例】
具体的には、機械学習モデルの開発/実装を中心に、案件に応じてデータ分析を通じたビジネス課題の発見や、データ活用プロジェクトのディレクションなどの業務をおまかせします。
・転職業界における求人レコメンドアルゴリズムの開発
・ダイナミックプライシングによるホテル宿泊価格の最適化
・クライアント課題解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案業務
など
【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数
【働く環境について】
・リモートワーク推奨
・マネジャーとの定期面談
・社内勉強会『ENGINE』(現在50回以上開催)
・PCや周辺機器の支給
PC:Mac 、Winの希望する方を支給
大型モニター支給 など
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 550 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
ものづくりをする人が、より価値を発揮できる社会をつくる
【Vission】 ビットエーは「ものづくりをする人が、より価値を発揮できる社会をつくる」ことを目指し、日々進化を続けています。 もともと日本は自動車をはじめとする多くの「ものづくり」領域で世界をリードしてきました。しかし残念なことに、今の日本から世界を変えるほどのインターネットビジネスは生まれてはいません。理由のひとつとして、日本では「ものづくり」側と「ビジネス」側の距離が遠すぎるという点が挙げられます。 「ものづくり」側は多段請け構造で受注することが多いため、ビジネスモデルを俯瞰して見たり、ビジネス課題を自分ごととして捉えるのがむずかしい。逆に「ビジネス」側は作り手側に発注する立場上、ICTリテラシーを向上させる機会に恵まれないことが大きなネックになっていると考えています。 創業メンバーである吉田と橋本は、学生時代にインターネットアーキテクチャやコンピュータサイエンスを専攻し、自らWebサービスを運用していく中でビジネスの難しさを学びました。また社会人として事業会社で働くことで「ものづくり」との距離感を実感しました。 「ものづくり」をする人が「ビジネス」を理解することで、ビジネスにとって価値があるものを生むことができ、結果としてものづくりをする人の価値向上につながるのではないかと考え、「ビジネス力のあるものづくり集団」をつくっていこうとビットエーを創業、順調な成長を続け現在に至っています。 【Mission】 ビットエーのミッションは、クライアントのデジタル領域の課題を解決し、事業成長を加速させることです。そのため、「クリエイティブ」、「エンジニアリング」、「マーケティング」、それぞれの領域でプロフェッショナル集団を形成しています。 どの領域のビジネスであれ、デジタル戦略の立案とデジタル施策の実行は必要不可欠になっており、今後もデジタル領域において専門性が高い人材は重宝されていきます。 このトレンドとして上昇していくデジタル領域の「ものづくり」の価値に加え、次の4つの方針で価値を高めていこうとしています。 1. エンドクライアントとの直接取引 2. 中長期的な課題解決、サービスグロース支援案件に注力 3. ビジネス人材の積極採用 4. 案件バリエーションの構築 私たちの専門性を高めていくためには、案件のバリエーションが重要であり、そのためには一定の規模感が必要だと考えています。 様々な業界、サービス、事業フェーズ、技術仕様…と多くの案件バリエーションがあることで専門性を高める機会が増え、ものづくり屋として多様なキャリアパスを選択できる組織を目指しています。 また、2020年3月には初の海外進出となるベトナム拠点の立上げを実施し、同年12月にはビットエー初の自社プロダクトのリリースも控えており、多方面での事業展開を進めています。 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 300人 |
株式会社博報堂テクノロジーズ
【正社員/データサイエンティスト】世界一級のマーケティング×テクノロジー会社を目指す企業でのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
【仕事内容】
博報堂DYグループが広告メディアビジネスの次世代モデルとして提唱する AaaS(Advertising as a Service)を実現するためのソリューションでコアとなるアルゴリズム開発を行うデータサイエンティストになります。メディアビジネスDXをデータテクノロジーによるメディア・コンテンツ開発からも探求し、大学等の社外パートナーとも共同研究を行いながら、データテクノロジーによるAaaSの進化をリードしていく役割になります。
【具体的な業務内容】
・ビッグデータ/機械学習を用いたTV視聴率や広告効果の予測モデリング
・メディアプランニング支援のためのソリューションに搭載されるアルゴリズム開発
・データ/テクノロジーを用いたTV番組企画などのメディア・コンテンツ開発
・AaaSのソリューションを進化させるための大学等の社外パートナーと共同開発
【配属される部署】
メディア事業推進センター配属
【提供できる成長・環境】
部員全員が高度な機械学習スキルを有しており積極的にデータ分析コンペに参加しています。日々の開発はLeaderBoard形式を用いた競争型でありながら情報共有や開発支援は丁寧に行われています。ソリューション・基盤アルゴリズム開発だけではなく、データ/テクノロジーを用いたメディア・コンテンツ開発案件もあり、自身の関わった事例がTV番組や商品開発、イベントなどを通して世の中に出る機会がある環境です。
【業務の変更の範囲】
無
博報堂DYグループが広告メディアビジネスの次世代モデルとして提唱する AaaS(Advertising as a Service)を実現するためのソリューションでコアとなるアルゴリズム開発を行うデータサイエンティストになります。メディアビジネスDXをデータテクノロジーによるメディア・コンテンツ開発からも探求し、大学等の社外パートナーとも共同研究を行いながら、データテクノロジーによるAaaSの進化をリードしていく役割になります。
【具体的な業務内容】
・ビッグデータ/機械学習を用いたTV視聴率や広告効果の予測モデリング
・メディアプランニング支援のためのソリューションに搭載されるアルゴリズム開発
・データ/テクノロジーを用いたTV番組企画などのメディア・コンテンツ開発
・AaaSのソリューションを進化させるための大学等の社外パートナーと共同開発
【配属される部署】
メディア事業推進センター配属
【提供できる成長・環境】
部員全員が高度な機械学習スキルを有しており積極的にデータ分析コンペに参加しています。日々の開発はLeaderBoard形式を用いた競争型でありながら情報共有や開発支援は丁寧に行われています。ソリューション・基盤アルゴリズム開発だけではなく、データ/テクノロジーを用いたメディア・コンテンツ開発案件もあり、自身の関わった事例がTV番組や商品開発、イベントなどを通して世の中に出る機会がある環境です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 660 〜 1,800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 時間管理、裁量労働制
└所定労働時間 7時間、休憩 60分
└1日あたりのみなし労働時間:8時間
└勤務時間:9:30~17:30を基本とし、
就業時間の変更は裁量労働制適用者が自主的に設定する
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 無 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
■会社設立の目的
博報堂DYグループの「生活者データ・ドリブン フルファネルマーケティング」への対応力を進化させるために、グループのテクノロジー開発体制と基盤整備のコアとなる、「株式会社博報堂テクノロジーズ」を設立 ■会社MVV Mission マーケティング×テクノロジーによって社会と生活者に新しい価値・体験を提供する Vision 世界一級のマーケティング×テクノロジー会社になる Value プロフェッショナルであること・オーナーシップを発揮すること・新しい価値を生み出すことに果敢にチャレンジすること ■会社の特徴 ・博報堂DYグループ各社から多彩なエンジニア人材が結集 ・現在の従業員約260名体制から、新たに100名規模で外部人材の積極的な採用・育成を進めている ・博報堂DYグループの文化を継承しつつも、エンジニア人材にマッチした新しい制度・環境の整備を進めている |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 461人 |
45件中 41件~45件
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