[渋谷]研究開発 MLリサーチャー AI開発拠点「SUBARU Lab」勤務
550万~
株式会社SUBARU
東京都渋谷区
550万~
株式会社SUBARU
東京都渋谷区
データサイエンティスト
IT研究開発
機械学習技術を用いて自動運転に必要なアルゴリズムの研究・開発を行います。 文献調査やアルゴリズム考案から、実環境での有効性の実証まで行うことで新技術を創出します。 【主要な開発テーマ】 Depth Estimation/Opticalflow Estimation/Motion Prediction/Scene Recognition/Multitask Learning/Unsupervised Learning/Reinforcement Learning/Generative Adversarial Network 【使用するツール】※状況により柔軟に変わります ●C言語/C++/Python ●Tensorflow(Keras)、PyTorchなどのDNNフレームワーク
【必須】●ML,CVに最低限必要な基礎的な統計、数学の知識 ●C言語、C++、Pythonなどのプログラム経験 ●Tensorflow、PyTorchなどのフレームワーク使用経験 ●Pythonでビッグデータ加工、分析などを容易に行えるレベルのスキル ●CVPRなど主要学会での発表/論文掲載経験 【歓迎】●教師なし学習を研究・開発した経験 ●Python等でビッグデータ加工、分析などを行った経験 ●レーダー情報や地図情報と画像情報を組み合わせた認識技術を研究・開発した経験 ●特許出願実績
高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 2ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
550万円~ 月給制 月給 252,000円~ 月給¥252,000~ 基本給¥252,000~を含む/月
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
有 コアタイム 無 (コアタイム:無)
有 平均残業時間:30時間
有 残業時間に応じて別途支給
年間121日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜
入社半年経過時点10日 最高付与日数20日 入社時に付与。日数は入社月により変動有。
その他(GW、夏季休暇、年末年始、特別休暇)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【標準就業時間】9:00~18:00(休憩1時間) 【働く環境について】 研究に必要な物は基本的に自由に利用できます。ハイスペックデスクトップ環境(例:GeForce RTX 4080搭載PC、5Kモニタ)オンプレミス計算環境(例:NVIDIA A100搭載マルチGPUサーバーなど) クラウドコンピューティング環境(例:GCP) など。海外主要学会への発表/聴講、海外サプライヤやメーカとの協議、世界中の環境での評価など、グローバルに活躍する機会があります。 そのほかにも「SUBARU Lab」はエンジニアの方が集中してアウトプットを高められるよう、 エンジニアファーストの環境を目指し続けています。 業務内容の変更の範囲:会社が定める業務 就業場所の変更の範囲:会社が定める場所(テレワークを行う場所を含む)
SUBARU Lab
無
東京都渋谷区
敷地内全面禁煙
在宅勤務(一部従業員利用可) リモートワーク可(一部従業員利用可) 時短制度(一部従業員利用可) 自転車通勤可(一部従業員利用可) 出産・育児支援制度(全従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(全従業員利用可) 社員食堂・食事補助(全従業員利用可) 従業員専用駐車場あり(一部従業員利用可)
有
有
公的資格取得/自己啓発(通信教育等)支援/住宅預金、企業年金制度/持ち株会制度/財形貯蓄制度/食堂施設
※福利厚生の適用条件は、職種・所属部署・役職やそのほか個別事情により異なる場合があります。 【昇給】年1回 【その他制度/福利厚生】カフェテリアプラン(住宅補助等選択可) 【手当】在宅勤務手当、育児支援手当 【休暇備考】慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇(子が満2歳到達後の4月末まで)、介護休業 ※有給休暇取得率:97.8%(2022年度実績) 【年収例】 ★28歳 620万円/大卒、時間外手当(30時間/月)含む ★30歳 670万円/大卒、時間外手当(30時間/月)育児手当1人含む ★32歳 770万円/大卒、時間外手当(30時間/月)育児手当1人含む
1名
1~2回
筆記試験:有
◆「安心と愉しさ」という価値を提供するグローバル自動車メーカー。2030年に死亡交通事故ゼロを目指して、先進運転支援システムEyeSightやボクサーエンジン等を開発しており、走行性能と安全性の高さを向上させ続けています。
【当事業部に関する説明動画】https://www.rs-information.com/subaru-move?utm_source=ats&utm_medium=js 【SUBARU Labが手掛ける研究テーマ】https://techplay.jp/video/52 【当事業部の役割】「SUBARU Lab」は、SUBARUの車のあらゆる道路での安全性を高めていく事を目的に、2020年12月に新たに渋谷の地にオープンしました。SUBARUのコアテクノロジーであるアイサイトのステレオカメラの画像認識に、AIをはじめとした最先端技術を融合していく事で新たな技術革新を生み出していきます。 新しい技術を世の中に役立てたいといった方、技術を進化させることに喜びを感じられるような方に、チームに加わっていただけることを期待しております。
〒150-8554 東京都渋谷区恵比寿1-20-8エビススバルビル
国内/東京(三鷹)、群馬(太田)、栃木(宇都宮)、愛知(半田) 海外/アメリカ、カナダ、イタリア、中国等11拠点
【自動車】自動車ならびにその部品の製造、修理および販売 【航空宇宙】航空機、宇宙関連機器ならびにその部品の製造、販売および修理7
富士機械株式会社、株式会社イチタン、桐生工業株式会社、スバルテクニカインターナショナル株式会社、スバル興産株式会社、スバルファイナンス株式会社
プライム市場
トヨタ自動車(株) 20.4% 日本マスタートラスト信託銀行(株) 14.1% (株)日本カストディ銀行 5.2%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2023年03月 | 3,774,468百万円 | 267,483百万円 |
| 前期 | 2024年03月 | 4,702,947百万円 | 468,198百万円 |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
36.2%
最終更新日:
590~1090万
【職務内容】Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、マ ーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現します。 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築します。 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施します。 プロジェクトマネージャーやデータサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までをリードします。 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデル構築や、大規模データの処理、 可視化を行い、インサイトを導出します。 ビジネス課題を把握し、分析設計を行うことで、実効性ある施策提案につなげます。 【具体的には】 ・ Hondaが保有する膨大な顧客データに統計学や機械学習技術を適用し、 マーケティング/デジタルマーケティング領域における高度な顧客・市場分析を実現。 ・ 顧客の状態や価値観をもとに分類・理解するための分析技術を開発・構築。 ・ 各ビジネス部門の仮説やナレッジをベースに、データによる裏付けと検証を実施。 ・ プロジェクトマネージャーや課内データサイエンティストと連携し、 仮説構築~分析設計~ビジネス実装までの一連のプロセスをリード。 ・ 顧客の状態や特性、購買確率等を捉えるため、 統計学やデータ分析技術を活用した分類・予測モデルを構築。 ・ 大規模データの処理や可視化、クラスタリング、次元圧縮などの手法を駆使し、 意味のあるインサイトを導出。(求人ID:393834)
【必須】 ・ 自ら考え行動する思考力と実行力 ・ 多様な関係者と協働できるコミュニケーション力と協調性 ・ 問題解決力(スコープ設計、目標・課題設定力) ・ 比較的高度なデータ分析スキル 【歓迎】 ・ 顧客・市場分析などのマーケティング経験 ・ 機械学習による次元圧縮やクラスタリングの経験
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
780~1030万
【職務概要】 ・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践 ・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進 ・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践 【お任せしたい業務】 ・お客さまのビジネス課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング 実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 ①受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 ②プロジェクトの立ち上げ ・お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 ③データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング ④サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。 特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。 さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。 ・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。 また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。 【働く環境】 ①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。 ②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方: ・お客さま対応経験(目安:3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識
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1000~1200万
ポジション概要: リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。 職務内容: • ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。 • データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。 • データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。 • ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。 • CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。 • SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。 • 特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。 • 分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。 • 分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。 • 倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。 • 他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。 • 新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
• 5年以上の高度な分析役割での経験があり、成功したビジネス成果をもたらした実績。 • データサイエンスまたは分析チームの管理におけるリーダーシップ経験。 技術的スキル: • 定量的方法およびビジネス分析のスキルと強力な問題解決能力。 • 分類、回帰、クラスタリング、時系列分析、次元削減などの機械学習技術を使用したデータモデルの構築と応用の専門知識。 • PythonおよびSQLプログラミングスキル。 • 特にPowerBIなどのデータ可視化ツールに関する深い理解。 • CI/CD、MLOps、およびAzureなどのクラウドプラットフォームの経験。 • Pandas、PySpark、AzureMLなどのデータ分析ツールおよびライブラリの実践的な経験。 • 流通、運用、マーケティング分野における金融または保険ドメインの背景。 • 業界トレンドに先んじて、新しいツールや技術(例えば、Generative AI (GenAI))を継続的に学習し、分析能力を向上させます。 教育: • 統計学、マーケティングサイエンス、オペレーションリサーチ、計量経済学、機械学習 • 特にAzure Data Scientist、Azure Enterprise Data Analyst、Azure Data EngineerのAzure認定。 言語要件: • 日本語:上級 • 英語:中級
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710~1000万
【職務内容】 同が提供する自社サービス(例:ConoHa、お名前.com、GMOとくとくBB など)のさらなる成長・価値向上を目指し、Webアプリケーションの開発・運用をリードしていただきます。 本ポジションでは、生成AIを活用した開発の高度化と効率化を前提とし、従来の手法にとらわれない柔軟な発想とスピード感のある開発を期待しています。 【具体的には】 ・自社サービスにおけるWebアプリケーションの新規開発および既存機能の改善・運用保守 ・開発スピード・品質を最大化するための生成AI(例:GitHub Copilot 等)の活用 ・チーム内での技術ナレッジ共有、開発プロセスの改善提案 ・サービスのスケーラビリティやセキュリティを考慮した設計・実装 ・プロダクトマネージャーやデザイナーと連携したUI/UX改善(求人ID:391143)
【必須】 ・Webアプリケーションの開発実務経験(目安:3年以上) ・RDBMSを用いた開発経験(MySQL、PostgreSQL など) ・Gitを利用したチーム開発経験 ・GitHub Copilot 等、AIコード補完ツールの利用経験または活用意欲 ・フロントエンドまたはバックエンドのいずれかの専門性を持つこと 【歓迎】 ・フロントエンド(例:React、Vue.js 等)およびバックエンド(例:PHP、Go、Python 等)のフルスタック開発経験、クラウド環境(例:AWS、GCP、Azure など)を活用した開発・運用経験 ・DevOps/CI/CDパイプラインの構築・運用経験、チームリーダーやテックリードとしてのプロジェクト推進経験、セキュリティや可用性を考慮した設計スキル ・品質確保/見解の取り組み、性能確保/見解の取り組み、業務改善対応に取り組んだご経験、レガシーシステムの改善に取り組んだ経験、オフショア開発/ニアショア開発経験
ドメイン取得:「お名前.com」など国内シェア90%以上の圧倒的No.1サービス。国内No.1のレンタルサーバー:「お名前.comレンタルサーバー」事業。「カラーミーショップ」などEC支援事業(流通額トップ)。等 【インターネット広告・メディア事業】 ネット広告代理事業やメディア・検索関連サービスの提供 【インターネット金融事業】 FX取引高6年連続世界1位を獲得している、インターネット証券事業のGMOクリック証券、GMOコイン
500~900万
【職務内容】 同社グループのWINTICKETは、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 機械学習エンジニアは、蓄積されたデータと機械学習技術を用いて、サービスの課題解決に取り組みます。 具体的には、スポーツ映像の新しい視聴体験の提供や、 悪質なユーザーの検知によるサービスの信頼性向上など、幅広い課題に取り組みます。 機械学習や統計学の専門知識を活用し、アルゴリズムの開発、実装、検証を行います。 また、データ活用の効率化のための基盤作りも進めています。 【具体的には】 ・ スポーツ映像に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装 ・ 悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上 ・ データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見 ・ 課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成 ・ アイディアを実現するアルゴリズムの開発 ・ 実サービスへの適用 ・ 効果検証 ・ 運用 ・ 競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計/開発 ・ 本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発 ・ ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発(求人ID:320789)
【必須】 ・ 機械学習技術を用いたサービスの開発に携わった3年以上の経験 ・ 情報推薦・情報検索・自然言語処理・画像解析など機械学習技術が 必要とされる分野のいずれかにおいてソフトウェアの要求分析・設計・実装・運用・改善を行える 【歓迎】 ・機械学習領域の経験に限らず、Webアプリケーションの開発経験がある ・Dockerなどコンテナ技術を利用したサーバ開発経験がある ・保守性の高いコーディングができる ・AWS / GCPでの開発経験 ・動画像、音声などに対するリアルタイム処理経験
サイバーエージェントグループとして、グループ・関連会社の合計58社(2020年3月時点)でインターネット業界の革命児として、事業全般を運営しております。
910~1030万
【配属組織名】 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット マネージド&プラットフォームサービス事業部 AIサービス本部 生成AIサービス開発部 【配属組織について(概要)】 ラインオブビジネス向けのフィジカルAI、間接業務含めた幅広い業務を支援するAI Agentをサービスとして提供するために、生成AIの学習、アプリ開発、AI AgentやフィジカルAIの開発、それを稼働する基盤の開発・運用迄をトータルでお客様に提供する組織となります。そしてさらに外部のお客様だけでなく日立社内、グループ会社での業務効率化に向けた全社向けの生成AI基盤の開発・運用も行っています。 【配属組織について(ミッション)】 ・AIを通じて社会課題を解決するために必要となるAIに関するサービスを社外に展開、また日立全社に向けたAI基盤提供を通して全社の業務効率改善に貢献することをミッションとしています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ■生成AIで面談業務を効率化し、住民支援の質を高めるリンクワーカー業務支援システムを開発 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/08/0827.html ■日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0626.html ■日立、Physical AIのイノベーションを加速するNVIDIA AI Factoryを発表 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/09/0926b.html ■日立、数百の事例で獲得したOTナレッジの活用手法によりお客さま専用のAIエージェントを迅速に提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/03/0326.html ■生成AIの本格的な業務活用に向け、「業務特化型LLM構築・運用サービス」を提供開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0829a.html ■生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上!日立製作所の取り組みに迫る https://digital-highlights.hitachi.co.jp/_ct/17709830?web_o_20240724 ■日立とマイクロソフトが、生成AIでビジネスと社会イノベーションを加速するための契約を締結 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/06/0604c.html 【募集背景】 現在、多くの企業が生産性向上や顧客体験の改善などをめざして生成AIの活用を試行する一方で、その実行には継続的な学習が不可欠であり、そのための生成AI基盤の整備や専門人財の確保など、投資負荷が非常に大きいことが生成AIの業務適用の障壁となっています。これを解決するために、50件以上の業務適用検証プロジェクトや、社内生成AI基盤の構築で培ったノウハウを活用した新サービスを開発していますが、この変化の早い市場にアプローチするためには、これを開発・運用できる人財の体制強化が不可欠となっており、生成AIの学習強化を推進するプロフェッショナル人財、またそれを稼働させる基盤の設計・構築を行うことが出来る人財、そしてそれらをサービスとして設計・管理出来る人材を求めています。 【職務概要】 顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。 【職務詳細】 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義 ・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発 ・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発 ・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映
【必須条件】 以下(1)(2)(3)のすべての条件を満たす方 (1)下記いずれかのご経験やスキルをお持ちの方 ・生成AIシステムのチューニングに関する経験(目安1年以上) ・データサイエンティストとしての経験(目安2年以上) (2)Pythonを用いたプログラミングの経験(目安2年以上) (3)TOEIC 650点
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600~1000万
▼Findy Team+について(https://findy-team.io/) GitHubやJiraなどエンジニア向けツールの解析を通じ、Four Keys指標の 可視化することで、エンジニアリング組織の生産性、開発者体験の向上を支援するサービスです。 国内に明確な競合が存在しないブルーオーシャン市場にアプローチしており、リリースから2年半で YoYでの売上・ARR成長率は約3倍と、2024年からはアジア圏内やインドといった 海外向けの開発や導入も始まり、急成長フェーズのプロダクトです。 【募集背景】 ファインディでは、エンジニア組織の生産性を可視化・向上させるプロダクト 「Findy Team+」を展開しています。 このたび、より広い開発プロセス全体における生産性向上を支援する 新たなプロダクトの開発を検討しています。 生成AIを活用したプロダクトを想定しており、FastAPIを用いたバックエンド開発において Pythonエンジニアの専任人材が不足しており、プロダクト立ち上げ初期から リードいただける方を募集しています。 【業務内容】 ・GitHub / GitLab / JIRA / Slackなどの外部サービスとの連携基盤構築、API作成、データベースの設計 ・Four Keysやサイクルタイムなど生産性の指標となる新規メトリクスの設計や開発、メンテナンス ◎チームとして職責を分けておらず、ご経験やご志向性に応じて フロントエンドやインフラなど他領域にもチャレンジができる環境です。 ▼開発環境 開発言語:Python, TypeScript, GraphQL フレームワーク:FastAPI, React, LangChain, Apollo Client, Chakra UI テスト:pytest, Vitest, Storybook, React Testing Library, Playwright インフラ・ミドルウェア:AWS, PostgreSQL, Redis, Docker, SendGrid, Terraform, Node.js CI/CD:GitHub Actions ツール:GitHub, GitHub Copilot, Slack, Sentry, Datadog, Dependabot, Renovate, Notion, Figma, Findy Team+ AIツール: GitHub Copilot, Cursor, Cline, Devin, Dify - チーム構成 - PO 1名 - AIエンジニア 1名 - エンジニア 3名 【AIの取り組み】 私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上が GitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。 また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。 プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーは これらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
【必須スキル】 ・Python(FastAPI)を活用した開発経験(3年相当) ・仕様を基に設計から開発、テスト、リリースまでの一連を担当した経験 ・リレーショナルデータベースでの正規化、クエリの最適化を考慮したDB設計経験 ・AWSやGCPなどのパブリッククラウドサービスの利用経験 【歓迎スキル】 ・StrawberryなどのGraphQLライブラリを用いた開発経験 ・LangChainを用いた生成AIアプリケーションの開発経験 ・pytestを用いたユニットテスト経験 ・マルチテナントSaaSの開発・運用経験 【求める人物像】 ・プロダクトや事業の成長に主体性に関わりたい方 ・周囲と協力しながら、開発を推進できる方 ・常に起きうる変化を楽しみながら開発に取り組める方
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400~700万
●データ分析基盤の開発及び改善 ●データ分析基盤の安定稼働 ●データ分析及び利活用の推進 ●データドリブンな文化の醸成
以下 <すべて>の項目のご経験をお持ちの方 ●データの分析や利活用によってビジネスの課題解決や改善を実現した経験 ●SQLによるデータ抽出及び集計経験3年以上 ●Tableau、Redash、Looker、Qlik Sense、Power BI など何らかのBIツールの利用経験1年以上
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400~800万
◎プロモーション施策の効果検証 ◎顧客獲得に貢献している施策の分析(アトリビューション分析) ◎LTVの高い顧客のカスタマージャーニーの導出 ◎ゴルフ場予約/ゴルフ用品購買の高意向者予測モデルの構築
・回帰分析、時系列分析など、データ分析手法に関する基礎知識を有している ・統計解析ツール(例:R、Python など)の利用経験 ・SQL を用いた基礎的な集計・分析業務の実務経験
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600~900万
「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ・データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ 事業課題に即したデータ分析の設計 ‐ データの抽出・可視化・分析 ‐ 分析結果の報告及び施策提案 ‐ その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ・データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ KPI設計及びデータの定義 ‐ DWHの構築及び改善 (BigQuery) ‐ データ活用を促進するための社内教育 ‐ その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ‐ BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ・データアナリスト/データアーキテクト共通 - 事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション - 要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 - 事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行
【データアナリスト】 ・データアナリストまたはそれに準ずるデータ関連の職務での実務経験(2年以上) ・他職種とコミュニケーションを取りながら、データをもとにして、業務における課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・SQL・Pythonを用いたデータ抽出・集計スキル ・統計学および機械学習の基礎知識 ・機械学習モデルや統計モデルを実務で構築した経験 【データアーキテクト】 下記のいずれかのデータに関わる職務の実務経験(2年以上) ・他職種とコミュニケーションを取りながら、データをもとにして、業務における課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・データ活用における業務経験(要件定義、データ抽出・集計、可視化までの一連の業務) ・SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの設計・構築・運用経験 ・BIツールを用いたダッシュボードの開発、運用経験
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