【シンプレクスHD】直請け案件100%!顧客のコア業務をデータ分析で変革するデータサイエンティスト
800~1500万
シンプレクス・ホールディングス株式会社
東京都港区
800~1500万
シンプレクス・ホールディングス株式会社
東京都港区
データサイエンティスト
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓顧客課題の解決、データ分析、高度な機械学習・数理モデル開発 ✓自社AIソリューション(eKYC、不正検知等)のバックエンドからフロントエンドにわたる開発・運用 ✓データ分析チームのチームリード、メンバー育成、アーキテクチャ設計 ✓テーブルデータ・時系列データ・画像・テキスト等の構造化・非構造化データの分析業務 ✓コンサルタント、エンジニア、金融工学や保険数理の専門家等と協働した案件遂行 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓金融機関向け市場予測システム、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発 ✓大手ヘルスケア企業向けデータ分析基盤構築支援および在庫予測プロジェクト ✓官公庁向けAI活用プロジェクトや自社ソリューション(eKYC・リモートワーク不正検知)のエンハンス
必須条件(MUST) ✓機械学習ライブラリを用いたモデリング経験および運用経験 ✓データ分析業務に係るいずれかの経験(課題整理、仮説構築、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング等)およびAWS等のクラウドベース開発経験 歓迎条件(WANT) ✓推論用API開発、論文採択、データ分析基盤構築、DB設計・チューニング経験 ✓BIツール可視化、CI/CD構築・改善経験、Kaggle等データ分析コンペティション受賞経験
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
正社員
800万円〜1,500万円
内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
経験・スキルに応じて柔軟に決定
東京都港区
在宅勤務 リモートワーク可 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度
✓完全週休2日制(土日)、祝日、年末年始休暇、有給休暇、慶弔休暇、産前産後・育児・介護休暇 ✓各種社会保険完備、社用iPhone/PC貸与(Windows/MacBookPro選択可)、従業員持株会 ✓死亡/高度障害弔慰金制度(自己負担無)、GLTD加入(最長65歳まで自己負担無)、夕食ビュッフェ(無料)、タクシー業務利用精算
最終更新日:
700~1500万
Business Overview Rakuten is one of the biggest marketplace of Japan and is the largest internet ecosystem with a wide range of services ranging from e-Commerce, Travel, Banking, Fintech, Food Delivery, Golf, Insurance, Instant Messaging, Mobile Network etc. Rakuten has over 140 services globally. Our mission is to empower people and society through the internet while aiming at becoming the Global Innovation Company.Department Overview The "AI Lab" organization within Rakuten is focused on advancing artificial intelligence applications across the company. It plays a key role in developing innovative AI solutions, and fostering collaboration to integrate AI into various Rakuten services. The AI Application Engineering Group within the focuses on developing and implementing AI-driven applications to support various business needs. This group works on creating scalable, efficient, and innovative solutions by leveraging AI technologies to enhance Rakuten's services and operations. Position:Why We HireWe’re seeking a data scientist to join the AI Lab team and play a key role in building and improving our AI companion. You’ll operate at the intersection of data science, product insight, and applied research: analyzing early user signals, uncovering system limitations, and driving improvements that shape assistant quality and user value. You’ll also help inform the product roadmap through insights derived from user behavior and the broader Rakuten ecosystem. Position Details Responsibilities- Analyze assistant interactions and internal evaluations to identify improvement opportunities.- Generate data-driven insights to guide product development and feature prioritization.- Conduct research to improve agent architecture and user intent understanding to enhance response quality.- Design and execute experiments, identifying the right metrics to evaluate impact. - Collaborate with engineers and other Agent Science team members to implement and producti
・データサイエンス、機械学習、または関連する計量(クオンティティティブ)分野における3年以上の実務経験。 ・データ処理、分析、およびプロトタイピングのための、高い Python および 機械学習(ML) のスキル。 ・SQLの熟練度、および大規模な構造化データを扱った経験。 ・統計学、実験設計(A/Bテスト等)、予測モデリングにおける強固な基礎知識。 ・高い問題特定・定式化能力(潜在的な課題を主体的に特定し、効果的な解決策を開発した実績)。 ・潜在的な解決策を徹底的に調査・評価し、与えられた課題に対して最適なアプローチを特定できる能力。 ・優れた文章および口頭でのコミュニケーション能力(複雑な技術的概念を、技術職・非技術職の双方のステークホルダーに対して明確に説明できること)。
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600~1400万
■同社について 「あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を切り拓く」 「地球資源が限られているなか、誰もが豊かな生活を送るために何ができるか」。2013年に創業者が世界一周の旅で抱いたこの思いから、同社のサービスは生まれました。私たちは、モノやお金に限らず、あらゆる形の価値を循環させることで、誰もが夢を実現し、社会や周囲の人々に貢献できる機会を創出できると信じています。テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、誰もが自分の可能性を発揮できる世界を目指しています。 ■組織・チームのミッション 最先端技術の社会実装を目指し、2017年12月に設立された研究開発組織です。「R4D」は、Research(研究)と4つのD:Design(設計)、Development(開発)、Deployment(実装)、Disruption(破壊的イノベーション)を意味し、研究、イノベーション、そして現実世界へのインパクトをつなぐ架け橋となることをミッションとしています。 現在R4Dチームでは、機械学習やコンピュータビジョンにおいて高い専門性を持ち、最先端のマルチモーダル基盤モデル(Multimodal Foundation Models)に強い関心があり、自律的に行動できる方を募集しています。 特に、画像やテキストなど複数のモダリティを扱う大規模言語モデル(LLM)や、それらを活用したエージェント型AIシステム(Agentic AI)の研究開発に意欲のある方を歓迎します。東京のチームの一員として、次世代のEコマースプラットフォームを支えるAI技術の開発に貢献していただきます。 ■業務内容 ・コンピュータビジョンや自然言語処理(NLP)を含む、マルチモーダル基盤モデルおよび生成AIに関連する新技術の研究開発 ・大規模モデルのトレーニング設計・実行、および複数のベンチマークを用いた性能評価の実施 ・新しいアルゴリズムのプロトタイプ開発、および社内外への研究成果の発表 ・研究者、エンジニア、ビジネスチームと連携し、次世代AIサービスのための先進技術の研究・実装 ■このポジションの魅力・挑戦(Unique Challenges) 自身の研究成果を社会に実装するという、非常に価値が高く、稀有な挑戦を経験できます。 大学の研究者とも連携しており、従来の枠組みにとらわれない長期的な研究プロジェクトに民間企業として取り組むことができます。 特に、AI分野の最先端技術に深く関わることができ、AI、コンピュータビジョン、AR/VR領域における強力なスキルセットを常にアップデートしていくことが可能です。
・コンピュータサイエンスまたは関連分野の博士号(Ph.D.)、あるいはそれと同等の実務経験 ・機械学習または生成モデルの分野における、コンピュータビジョンやマルチモーダル学習の実務経験 ・CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPSなどのトップカンファレンス(国際学会)やジャーナルでの論文採択・掲載実績 ・PythonやC++などの汎用プログラミング言語を用いた開発経験 ・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの使用経験 ・Git、Docker、AWS、GCPなどのモダンな開発ツールおよびクラウド環境の知識・経験
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800~1300万
■組織の役割 募集ポジションのチームでは、機械学習をデータサイエンス分野に応用する領域で、研究開発と社会実装を進めています。 特に、機械学習の専門知識がなくても簡単に利用できる予測分析ソフトウェア を開発し、継続的にアップデートしています。これによって、社会全体に対して、機械学習による業務効率化や新規事業創出に貢献します。 また、誰でもデータ分析を業務に活用できるようにするため、生成AIを活用した次世代のAIエージェントの実現を目指し、中期的な研究開発にも取り組んでいます。 ■担当予定の業務内容 ・予測分析(表形式データや時系列データに対する機械学習技術)に関する機械学習手法の応用技術開発 ・開発した技術を搭載したライブラリやソフトウェアの開発/設計/実装 ・開発した技術を活用した商用サービスにおける顧客価値の検証と新機能の企画推進 ■ポジションの役割 予測分析に関する数名からなる技術開発/ソフトウェア開発プロジェクトのリーダーまたは担当者 ■職場の環境 若い世代が多いですが、自ら主体的に考えて行動することが推奨されており、仕事の進め方には裁量があります。自主的にKaggleなどのデータ分析コンペに取り組んだり、勉強会に参加したりするようなモチベーションの高いメンバーが多いです。技術開発や社会実装を行う上で、AWS/Azure/GCP等のクラウドサービスはもちろん、社内のGPUクラスターも自由に利用できます。 ■描けるキャリアパス 機械学習の研究開発及び実応用における高度専門家やプロジェクトマネジャーへ向けた豊富な経験が積めます。数万人規模のユーザーがいる予測分析ツールの技術開発では、応用技術の開発、商用サービスの新機能として企画、ソフトウェア実装、・リリースに携わり、多くのユーザーからのフィードバックを次の開発に繋げていく、というループを回すことができ、幅広い経験を積むことができます。 また、グループの多様な事業と協業しており、様々なデータや課題に対して経験を積め、その成果が規模の大きい事業で利用されていきます。
・コンピューターサイエンスの修士以上及びそれに相当する経験 ・機械学習の予測領域や機械学習を活用したデータマイニング、および関連領域での研究開発の3年以上の経験 ・データ分析と機械学習についての高い実装スキル ・複数名から成るソフトウェア開発のプロジェクトの推進に必要なプロジェクト管理やコミュニケーションスキル・経験
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1300~3000万
≪AIエンジニア‐LLM・AI Agent・RAGを活用した業務変革AIプロダクト開発-≫ 特定業界・業務に特化したAIソリューションの中核メンバーとして、LLM/機械学習/最適化技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。 モデルを作って終わりではなく、業務プロセス・意思決定・KPIまで設計し、AIを実際の事業成果につなげることにこだわるポジションです。 【業務内容】 ●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発 ●業務フローや意思決定ロジックの構造化/モデル化 ●LLM、機械学習、最適化アルゴリズムの業務適用 ●AIエージェント/マルチステップ推論の設計・実装 ●Prompt Engineering、RAG、構造化出力等を活用したAIアプリケーション開発 ●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計 ●MLOps/LLMOpsを含む、本番運用を前提としたシステム設計 ●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件の整理・技術要件への落とし込み ●個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元する取り組み 【このポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●アカデミック、元AIスタートアップCTOなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍 ●経営に近い距離で、プロダクト方針や事業戦略の意思決定にも関与できる ●将来的にはエンジニアリングに加えて、コンサルティング、事業開発、プロダクトマネジメントなど幅広いキャリアを選択可能 ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、最新AI技術のキャッチアップ・実装に集中できる環境 ●生成AIツール(Copilot / Claude Code)自由利用 ≪AIコンサルタント‐PoCで終わらせないAI実装・業務変革支援-≫ 顧客の現場に深く入り込み、業務理解・課題設定・AI活用テーマ設計・実装推進・本番導入・定着支援までを一気通貫で担うポジションです。 単なる要件定義やPoC支援に留まらず、実際の業務に定着し、事業成果につながるAIソリューションを構築していきます。さらに、個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元することで、顧客ごとの個別最適に閉じない価値創出を目指します。 AIを「導入する」だけではなく、業務プロセス・意思決定・KPIに組み込み、現場で使われ続ける仕組みにするポジションです。 【業務内容】 ●顧客業務のヒアリング、業務分析、課題の構造化 ●AI活用テーマの課題設定、ユースケース設計 ●PoCから本番導入、業務定着までのプロジェクト推進 ●AIソリューションの要件整理、仕様設計 ●AIエンジニアと連携した実装推進・技術要件への落とし込み ●顧客、Biz、開発チーム間のコミュニケーション設計・合意形成 ●業務KPIの設計、効果検証、定着支援 ●個別案件で得た知見の抽象化、再利用可能なプロダクトへの還元 【ポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●AIエンジニアやFDEと近い距離で、実装まで踏み込んだコンサルティングができる ●顧客の業務変革に深く入り込み、AIの社会実装をリードできる ●コンサルティング、プロダクトマネジメント、事業開発を横断したキャリア形成が可能 ●スタートアップの成長フェーズにおいて、事業づくりそのものに関与できる ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、柔軟な働き方が可能
≪AIエンジニア≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPI開発経験 ●LLM API(OpenAI, Anthropic, Gemini等)を用いた開発経験 ●Prompt Engineering、RAG等の実装経験 ●機械学習、データ分析、数理最適化領域での実務経験 ●Git/GitHubを用いたチーム開発経験 ≪AIコンサルタント/FDE≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●コンサルティングファーム、SIer、IT企業、事業会社などでの業務改善・システム導入・DX推進経験 ●顧客業務のヒアリング、業務整理、要件定義の経験 ●AI、データ分析、SaaS、業務システムなどを活用した課題解決経験 ●プロジェクトマネジメントまたはプロジェクト推進の経験 ●エンジニアやデータサイエンティストと連携した開発・導入プロジェクトの経験
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600~1500万
≪AIエンジニア‐LLM・AI Agent・RAGを活用した業務変革AIプロダクト開発-≫ 特定業界・業務に特化したAIソリューションの中核メンバーとして、LLM/機械学習/最適化技術を活用しながら、業務ロジックの設計・モデル化・プロダクト実装まで一気通貫で担っていただきます。 モデルを作って終わりではなく、業務プロセス・意思決定・KPIまで設計し、AIを実際の事業成果につなげることにこだわるポジションです。 【業務内容】 ●特定業界・業務向けAIプロダクトの設計・開発 ●業務フローや意思決定ロジックの構造化/モデル化 ●LLM、機械学習、最適化アルゴリズムの業務適用 ●AIエージェント/マルチステップ推論の設計・実装 ●Prompt Engineering、RAG、構造化出力等を活用したAIアプリケーション開発 ●KPI設計および業務成果に紐づく評価指標の設計 ●MLOps/LLMOpsを含む、本番運用を前提としたシステム設計 ●社内のFDEやコンサルタントと連携した業務要件の整理・技術要件への落とし込み ●個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元する取り組み 【このポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●アカデミック、元AIスタートアップCTOなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍 ●経営に近い距離で、プロダクト方針や事業戦略の意思決定にも関与できる ●将来的にはエンジニアリングに加えて、コンサルティング、事業開発、プロダクトマネジメントなど幅広いキャリアを選択可能 ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、最新AI技術のキャッチアップ・実装に集中できる環境 ●生成AIツール(Copilot / Claude Code)自由利用 ≪AIコンサルタント‐PoCで終わらせないAI実装・業務変革支援‐≫ 顧客の現場に深く入り込み、業務理解・課題設定・AI活用テーマ設計・実装推進・本番導入・定着支援までを一気通貫で担うポジションです。 単なる要件定義やPoC支援に留まらず、実際の業務に定着し、事業成果につながるAIソリューションを構築していきます。さらに、個別案件で得た知見を抽象化し、再利用可能なプロダクト資産へ還元することで、顧客ごとの個別最適に閉じない価値創出を目指します。 AIを「導入する」だけではなく、業務プロセス・意思決定・KPIに組み込み、現場で使われ続ける仕組みにするポジションです。 【業務内容】 ●顧客業務のヒアリング、業務分析、課題の構造化 ●AI活用テーマの課題設定、ユースケース設計 ●PoCから本番導入、業務定着までのプロジェクト推進 ●AIソリューションの要件整理、仕様設計 ●AIエンジニアと連携した実装推進・技術要件への落とし込み ●顧客、Biz、開発チーム間のコミュニケーション設計・合意形成 ●業務KPIの設計、効果検証、定着支援 ●個別案件で得た知見の抽象化、再利用可能なプロダクトへの還元 【このポジションの特徴】 ●現年収比150%up等での提示実績あり/スキルに応じたRS(譲渡制限付株式)付与制度あり ●AIエンジニアやFDEと近い距離で、実装まで踏み込んだコンサルティングができる ●顧客の業務変革に深く入り込み、AIの社会実装をリードできる ●コンサルティング、プロダクトマネジメント、事業開発を横断したキャリア形成が可能 ●スタートアップの成長フェーズにおいて、事業づくりそのものに関与できる ●リモートワークやフレックス制度を活用しながら、柔軟な働き方が可能
≪AIエンジニア≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPI開発経験 ●LLM API(OpenAI, Anthropic, Gemini等)を用いた開発経験 ●Prompt Engineering、RAG等の実装経験 ●機械学習、データ分析、数理最適化領域での実務経験 ●Git/GitHubを用いたチーム開発経験 ≪AIコンサルタント/FDE≫ 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ●コンサルティングファーム、SIer、IT企業、事業会社などでの業務改善・システム導入・DX推進経験 ●顧客業務のヒアリング、業務整理、要件定義の経験 ●AI、データ分析、SaaS、業務システムなどを活用した課題解決経験 ●プロジェクトマネジメントまたはプロジェクト推進の経験 ●エンジニアやデータサイエンティストと連携した開発・導入プロジェクトの経験
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800~1500万
【業務内容】 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容:(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング (変更の範囲)会社の定める業務
・機械学習ライブラリを用いたモデリング ・機械学習サービスの運用 ・データ分析業務に係るいずれかの経験(課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整) ・AWS等のクラウドベースでの開発経験
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800~1200万
<ポジション概要> 国内最大級の転職サービス(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、当社全社のAIモデル開発・機械学習モデルの設計/開発/チューニングをリードする、データサイエンティスト(エキスパート)ポジションです。 人材マッチングの高度化をコアテーマに、新規データや最新技術(大規模言語モデル、生成AI、各種ML手法等)を積極的に取り込みながら、 全社で再利用できるマッチングロジック・AIモデル開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業の非線形の成長に貢献していただきます。 <募集背景/期待役割> AIプロダクトソリューション部は、会社全体を非線形に成長させるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現のために、 将来的な社会変革も視野に入れた研究開発を行い、先進的な技術を調査・研究・応用することで社会に貢献していくことが求められています。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、 人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などのKPI改善まで推進いただくことを期待しています。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を推進するとともに、新技術や新たなデータの活用を全社に展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていく役割も担っていただきます。 <担当業務例> 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams <ポジションの特徴/魅力> ・全社レベルのAIモデル開発をリード 単一サービスに閉じず、「doda」を中心とした複数プロダクトに共通で使われるAIモデル・マッチングロジックの設計を任されます。 ・機密性の高い個人データを、内製で扱うデータサイエンス組織 取り扱うのは、求職者の職務経歴・スキル・志向性など、機密性の高い個人情報です。 こうした特性を踏まえ、データ分析やAIモデル開発は社内メンバーが主体となって担っており、外部パートナーとも適切に連携しながら、自社内での知見蓄積と継続的な活用を進めています。 ・事業会社インハウスDSとして、本質的な課題設定から関われる 自社のプロダクトとKPIを持つ立場で、「この指標を何%上げるか」「どのセグメントのマッチング体験を変えるか」という議論に最初から入れます。 ・HRドメインの豊富で多様なデータをフル活用 求職者・求人・行動ログ・スカウト・選考結果など、人と仕事のマッチングに関わるデータを横断的に扱えます。 ・検証〜リリースのサイクルが短く、手応えが得やすい 3〜6か月程度のサイクルでPoC〜本番リリースまで回すため、自分のモデルが実際のユーザー体験やKPIをどう変えたかを確認しやすい環境です。 <働き方> ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育て
<必須条件> ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデリングの実務経験(目安: 5年以上) ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験があり、情報収集や技術検証をしていること ・組織の中で技術情報提案や他のメンバーとのディスカッションを積極的に実施できるコミュニケーション能力 ・自然言語処理(NLP)の基礎知識(テキスト前処理、トークナイゼーション、評価指標 等) ・PyTorchまたはTensorFlowを用いたニューラルネットワーク実装経験 ・チーム開発でのリーダーシップ経験やプロジェクトマネジメント経験 <歓迎スキル・経験> ・最新の研究動向にキャッチアップし、論文実装や学会発表した実績
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700~900万
<部門概要> 私たちは、フィンテックグループ企業内のCoE(センター・オブ・エクセレンス)組織としても機能し、AIの推進を担っています。 当社は、以下の活動を通じてAI技術を活用し、フィンテックサービスに価値を創造します。 ・AI教育と研修を通じて、社内におけるAI導入を促進する。 AIプロジェクトの企画・実行を通じて、業務効率の向上と新たな価値の創造を図る。 ・フィンテック業界全体で利用できるデータインフラストラクチャを構築し、最適化する。 <私たちが採用する理由> 当社では、フィンテックサービスにおけるAIの普及を加速させるために、共に働いてくれるデータサイエンティストを募集しています。 <職務内容の詳細> フィンテックサービスにおけるAIアプリケーションの範囲は、行動予測、スコアリング、不正検出など多岐にわたります。データサイエンティストは、AutoMLなどのツールを活用しながら、これらの多様な状況に最適なソリューションを提供することで、ビジネスに貢献する責任を担っています。 同社の急成長中のフィンテックサービスでは、付加価値を創造し、AIのインパクトを実感することができます。 <職場環境> 私たちは、データ処理関連システムの開発を主に担当するプロジェクトマネージャーやメンバーと協力してプロジェクトを推進します。
・機械学習、データ分析、データ可視化、または関連開発において、少なくとも3年以上の経験があること。 ・一般的な機械学習アルゴリズムに関する知識。 ・機械学習モデルの一般的な評価方法を理解していること。 ・プログラミングスキル(Python、Rなど) - SQLおよびデータベースに関する知識と経験。 ・優れたコミュニケーション能力を持ち、チーム内外の人々と協力して仕事を進めることができる。
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1000~2000万
このポジションでは、誤り耐性型万能光量子計算機の実現に向けた基礎研究(実験・理論)を行っていただきます。 実験では、光ファイバー系・自由空間光学系・光導波路系を駆使した複雑な光学系を扱っていただきます。 研究内容は以下の通りです。 ・GKP量子状態を用いた誤り訂正操作の実現(実験・理論) ・パラメトリック下方変換によるスクイーズド真空場の生成 ・ビームスプリッタネットワークや測定系(ホモダイン測定、光子数測定)の構築 ・光子数識別と量子もつれを用いた伝令付き手法によるGKP状態の生成と保存、干渉 ・非ガウス型(Non-Clifford) ゲートの実現(実験・理論) ・測定誘起型量子計算のプロセッサであるクラスター状態の生成・制御・測定 ・光子検出と量子もつれを用いた伝令付き手法による三次位相状態の生成と保存、タイミング同期 ・FPGAによる高速リアルタイム非線形フィードフォワードの実装 ・高速低ロス光スイッチの開発 ・決定論的な状態生成に向けた非線形光学の研究(実験・理論) ・光量子状態生成に用いる新たな非線形光学デバイスの探索 ・TFLNを用いた非ガウス型状態生成の実現 ・超高効率光子数識別器の開発と評価(実験・理論) ・超伝導転移端センサの開発と評価 ・希釈冷凍機やADRを用いた実験環境の構築 ・光量子コンピュータのアプリケーション探索(理論) ・現実的な非ガウスリソースを用いた量子超越の実証・ユースケース発掘 ・自社の光量子コンピュータを使ったアプリケーションの探索
・以下のいずれかの分野で修士もしくは博士号を取得した方。 - 光学 (レーザー、光周波数コム、集積光回路、非線形光学、光通信) - 量子(物性物理、量子情報) ・光学実験経験のある方 ・分野の異なるエンジニアや研究者と円滑に連携できるコミュニケーション能力 ・未知の課題に対して、自ら解決策を探求し、試行錯誤できる能力 ・基本的なプログラミングスキル(Pythonなど)を用いた計測・評価の自動化経験
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1000~2000万
このポジションは、光量子コンピュータに関連するソフトウェアと理論の研究開発を行います。 業務内容例は以下となります。 ・光量子コンピュータの短期・中期・長期の応用探索・設計・開発・研究 ※応用の一例として、以下が挙げられます(応用はこれらに限定されるものではありません) └ 量子機械学習 └ QAOA └ 最適化問題 └ 量子通信 └ 光通信 └ 量子化学 └ FTQC ・光量子コンピュータのアーキテクチャに関する研究 ・弊社が開発した光量子コンピュータ実機を用いて量子アルゴリズムの実装および実装の効率化の方法の探求 ※基本的に少人数のチームでの活動が想定されます
・工学部や理学部などに関連した専攻で修士課程以上を修了または修了見込み ・量子コンピュータ・量子情報理論・量子アルゴリズムに関する基礎的な知識 ・基本的なプログラミングスキル、数値計算・シミュレーションのスキル ・学術論文を読んで理解する能力 ・学術論文を執筆する能力 ・企業・研究機関など、様々な場面でのコミュニケーション能力
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