データサイエンティスト(HEROZ)
750~1450万
HEROZ株式会社
東京都港区
750~1450万
HEROZ株式会社
東京都港区
データサイエンティスト
当社はAI事業のスペシャリストとして、AIソリューションの各産業への導入と新たな価値創造によるAI革命を推進しています。深層学習(ディープラーニング)等の機械学習を活用して、予測・最適化の分析アルゴリズムやビックデータ分析、アルゴリズムなどを開発し、建設、金融など各種産業に適応しています。 世の中の課題を見極めつつ、AIをどの産業にどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、プロジェクトを牽引します。 業務詳細 (受注前) ・案件提案での初期データ分析 ・AIビジビジネスコンサルタントと共同での提案内容検討 ・データに基づくビジネス上の問題解決 (受注後) ・ユーザがデータ分析するためのダッシュボードやチャートの設計 ・データ分析プロジェクトのリード ・既存顧客、既存プロジェクトの課題を理解した上、追加受注に繋がるようなモデル改善案や新規分析案の立案 金融、建設、エネルギー、製造、エンターテインメントなどの日本を代表する産業に、最新テクノロジーであるAIを持ち込み、新たなビジネスの価値創造を支援することがHEROZの強みです。業界トップクラスのエンジニアが所属し、ワンチームで自由度の高い活動ができます。 またBtoBに留まらず、将棋ウォーズの自社データを活用したBtoC事業の牽引をいただくプロジェクトも担当いただくことを想定しています。 (変更の範囲) 当社コーポレート職以外で会社が定める業務全般 ミッションを通じえられるもの ・日本を代表する産業にAIによる新しいビジネス価値を創造したという実績 ・データドリブン社会の創造に貢献したという実績 ・多様化する市場や顧客の課題に対し、データ活用視点から課題解決を行ったという実績 社内アンケート(HEROZで働く魅力について) ・小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。(ビジネス職) ・課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。(エンジニア職) ・裁量を持って働ける環境。 ・AIの社会実装自体が不確かな道のりで、迷うことも多いですが、業界の実業務を楽にしてくれる可能性を信じて、日々取り組んでいます(ビジネス職) ・「AI企業として」という観点ですと、AIの情報が日々流れ、日進月歩でテクノロジーの進化が進んでおり、AIに真正面からぶつかることで得られる面白さ(反面苦しさも)を最大化できるのは今だと思います。そういう意味では非常に面白い社会人生活を送れるのではないかと感じます。 「他社のAI企業と比較して」という観点ですと、金融・建設・エンタメを重点領域としつつ、産業横断的なPJにも携われるAIの企業は、そう多くないのではと思います。私自身がHEROZを選んだキッカケも、金融以外の建設とエンタメ領域で事業企画やコンサルティングの経験があったためです。 「純粋な1企業として」という観点ですと、会社メンバー間での繋がりに特徴があるように思います。懇親するときは思いっきり打ち解けあいつつ、仕事モードの時は結構ピリッとする雰囲気になることも多いので、オンオフをしっかり分け、仲良しごっこではなくお互いを高めあえる存在を築けると思います。(ビジネス職) ・比較的小さい組織で大きいことをやろうとしている。自分の能力次第でかなり自由に役割を担える。(エンジニア職) ・マネジャー以上は特に個々人が個性的で優秀。技術的な知見をエンジニア以外も多かれ少なかれ持っている。社長が良い人 ・優れたエンジニアの技術力を背景に、お客様に価値遡及をしていくことに魅力を感じます。競合が多い中、競争力をもてる源泉(技術者)がしっかりと社内にあること、またそれを維持する経営陣の努力がすばらしいことだと思います。(セールス職)
必須スキル・経験 (意欲を重視します、必ずしも全てに精通している必要はありません) ・データ分析プロジェクトやPoCプロジェクトの実施経験およびリード経験 ・データの分析、示唆出し (データからお客様の課題を推察、示せる) ・ビジネスに活かすための論点、KPIの設計 ・ダッシュボードやチャートの設計、実装 ・分析結果をビジネスサイドと協力してステークホルダに説明する経験 ・数学や統計学の基礎的な理論体系の理解 ・pythonによるデータ分析の基本知識 ・データに基いたインサイトの発見、機会点の提案、示唆出しなどのビジネス貢献に関する経験 歓迎スキル・経験 ・データレイク、データウェアハウスの構築・管理等、クラウド環境やデータ基盤整理・構築に関する教養 ・ベイズ統計や統計的因果推論の知見を駆使した高度な分析設計、分析業務の遂行 ・MLOps, DevOpsに関するワークフローの設計経験があり、機械学習モデルを業務の中に実装 ・チームによる開発経験(Git等によるバージョン管理、CI運用、コードレビュー) ・AI開発プロジェクトの実務経験 ・Kaggle等のデータ分析やAI開発のコンペティションの高スコアや上位成績を保持 ・博士号や研究所勤務経験 ・AI, データサイエンス関係の国際論文(IJCAI、AAAI、NeurIPS, ICML, KDD等) ・ CDP/DMPの利用経験
6年制大学、大学院(法科)、大学院(博士)、高等専門学校、大学院(その他専門職)、大学院(修士)、専門職大学、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
正社員
無
750万円〜1,450万円
08時間00分 休憩60分
10:00〜19:00 ・事前申請許可制による在宅勤務・フレックス勤務可(コアタイム11:00-15:00) ・専門業務型裁量労働制の為、1日8時間働いたものとみなします。
内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
6ヵ月継続勤務した場合 10日付与(以降、勤続年数に応じ増加。上限23日)
入社時特別休暇・年末年始休暇・傷病時特別休暇・慶弔休暇あり
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都港区
屋内全面禁煙
■交通費支給 ※在宅勤務可(2021年度:実績95%) ■服装自由 ■希望スペックのPC用意 ■計算処理用GPUサーバ利用(https://bit.ly/2ESpiwN) ■フリードリンク ■スキルアップ支援金制度(研修/学会/論文/図書/資格等)30万円支給/回・回数上限なし 購入いただいた図書論文等は会社提供不要、ご自身のものとしてお使いいただけます ■ご友人紹介制度(お食事代お一人あたり1.5万円まで支援+入社後インセンティブ報酬) ■慶弔見舞金(結婚祝い金・出産祝い金・弔慰金) ■インナーコミュニケーション (全社つながりの場、全社ミーティング、忘年会、納会、勉強会・案件共有会)
東京都港区芝5-31-17 PMO田町7F
AI技術を活用したサービスの企画・開発・運用
プライム市場
最終更新日:
550~800万
【部署・サービスについて】 FMCG顧客戦略部は、楽天市場で日用消費財の直販サービス「楽天24」をはじめとした 複数のショップを運営する事業部です。 楽天24は、楽天市場内で楽天自身が出店する1stパーティモデルの店舗で 社内にいながらも事業会社としての経験ができる、珍しいポジションです。 私たちの部署は、UI/UXの改善やWEBページ制作、データ分析、マーケティングを手がけ ビジネスに貢献しています。 広告の販売やイベントを通じた店舗ページへの送客、制作物の納品などの プロセスにとどまらず、商品仕入れから販売、ページ制作、発送、ロジスティックス そして商品が届くまでのUX確認を行い、実際のビジネス全体を通じてスキルの向上が可能です。 データエンジニア視点では以下のような経験が得られます。 ・企画から実装までの一貫した関与 企画などの上流工程から事業部内で行っているため 参画したプロジェクトがビジネスに貢献したかを追うことができ プロジェクトの全体像を理解し、より効果的な提案まで行えます。 ・高い影響力 日本を代表するECモール「楽天市場」の売上をけん引する楽天24は 日用品・医薬品・食品など幅広い商品を取り扱い、社会インフラとして 大きな影響力を持つ事業です。 自ら手がけたプロジェクトが、確かなビジネス成果として 実感できる点も大きな魅力です。 ・技術とビジネスの融合 技術的なスキルを活かしつつ、ビジネスの視点を持ってプロジェクトに 取り組むことで、エンジニアとしての成長だけでなく、ビジネスパーソンとしての スキルも磨くことができます。 楽天24:https://24.rakuten.co.jp/(opens in new window) <ポジションの魅力> 1. 圧倒的なスケールと事業成長を肌で感じる 日本を代表するECモール「楽天市場」の売上をけん引する「楽天24」を運営する FMCG顧客戦略部。楽天市場内で楽天自身が出店する1stパーティモデルのため 社内にいながら事業会社としての意思決定と実行を経験できます。 UI/UX改善がビジネス成果に直結し、その影響力の大きさを実感。 ビジネス全体を俯瞰し、幅広い経験を得られる点が魅力です。 2. 企画から実装、効果検証まで一貫して関わるオーナーシップ 企画段階から積極的に関与し、事業全体への貢献を追求できます。 事業部内で企画から実装、検証までを一貫して行うため 自身の仕事がどれだけビジネスに貢献したかを追うことが可能。 データドリブンな意思決定とA/Bテストの文化が根付いており、提案が検証され 成果が可視化されます。風通しの良い環境で、アイデアを形にできます。 3.技術とビジネスを融合した市場価値の高いエンジニアへ データ関連技術に加え、企画・設計といった上流工程への関与を通じて 市場価値の高いスキルを習得できます。 企画・ビジネス視点:ビジネス成果に直結する思考力。 データ分析に基づく改善:データドリブンな開発スキル。 最新技術の活用:AI活用など、最新技術を実務で経験。 技術とビジネスの両面からキャリアパスを描けます。 4.楽天グループのリソースと事業会社のダイナミズムの融合 「楽天グループの強固な技術基盤と広範なリソース」と 「楽天24という事業会社ならではのビジネス全体を動かすダイナミズム」の 両方を経験できる点が最大の差別化ポイントです。 巨大なエコシステム、豊富なデータ、そして生成AIなどの最新技術を活用できる環境。 商品仕入れからロジスティクスまで、ビジネスの川上から川下まで全てを 社内で経験し、自身の開発が事業全体にどう貢献するかを実感できます。 【業務内容】 データエンジニアとして、楽天24をはじめとする当事業部運営ECサイトの 購買・アクセスデータ分析、分析環境構築、新技術調査・導入などをしていただきます。 <主な業務内容> ・新規データベース/データマート設計・構築。既存データベースの改善・最適化 ・BIダッシュボード作成、運用保守 ・購買・アクセスデータ抽出、集計、分析のためのSQLクエリ作成 ・購買・アクセスデータ分析依頼に基づく要件定義、データ抽出 データの検証、データパターン網羅、レポート作成 ・分析/集計マニュアル、設計等のドキュメントの作成・整備 <具体的なプロジェクト事例> ・ユーザーの離脱率やコンバージョン率といったビジネス指標を改善するため データ分析に基づいた課題特定から、解決策の提案、A/Bテストを通じた効果検証 ・新しいBIツールの導入のためのPoC実施
【必須要件】 ・SQLの作成・設計の経験(2年以上) ※テーブル構成を理解し、複数テーブルの結合、サブクエリ、条件設定をしての データ抽出ができる。 ・BIツールのダッシュボード作成経験(1年以上) 【歓迎要件】 ・RDBMS(MySQL、PostgreSQL、Oracleなど)やDWH NoSQLデータベース(MongoDB、Cassandraなど)を用いたデータベース設計・構築経験 ・GoogleCloud各サービスの開発・利用経験 (Cloud Run/Looker/Bigquery/Storage/Vertex AIなど) ・新規BIツール導入経験 ・DWH構築経験 ・データエンジニアリングタスク (ビジネス要件に基づいたデータの抽出、欠損値および異常値のクレンジング データ設計、整合性チェック、データセットのメンテナンス データの提供、可視化、モニタリング)経験 ・Pythonなどのプログラミング言語を用いたデータ処理、スクリプト作成経験
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1000~1800万
【職務内容】 フューチャー株式会社のAI戦略推進グループにおいて、自然言語処理技術を活用し、 全社的な課題解決をリードします。経営戦略と連携し、組織全体にインパクトを与える役割を担います。 【具体的には】 ・NLP、Computer Vision、Machine Learningなどの技術を活用し、 全社的なソリューションを設計 ・大学との共同研究を通じて、長期的な技術ロードマップを策定 ・プロジェクトリーダーとして、複数部門を横断するチームを統括 全社横断の優先度設計とガバナンスを担当し、標準化を推進します。 全社的な課題に対する戦略的な解決策の提案と、ロードマップの策定を期待します。 経営層と直接連携し、戦略的な意思決定を行います。 【募集背景】 経営課題の解決に向けた全社横断の戦略的役割を期待しています。(求人ID:435234)
【必須】 ・自然言語処理の研究または開発経験(5年以上、大学院の経験を含む) ・機械学習をベースとした自然言語処理の実務での活用経験 ・コンピュータサイエンスに関する基本知識 ・全社横断のプロジェクト管理経験 ・ガバナンスと標準化の推進力 【歓迎】 ・経営層との連携を通じた戦略的思考 ・複数部門を巻き込むリーダーシップ ・全社的なプロジェクトでのリーダー経験 ・戦略的な課題解決における実績
【東証プライム上場、日本初のITコンサルティングファーム】 本物のITコンサルティングとは、お客様の未来のあるべき姿を、お客様と共に考え、ビジネスとシステムを同時にデザインしながら、競争優位性のある戦略的な仕組みを構築することであると私たちは考えます。経営とITを本質から理解し、企業の経営や業務の改革に向けた最適解を、お客様と共に創り上げていくこと。さらに、革新が続くIT分野で、永遠のチャレンジャーであり続けることが、フューチャーのビジネススタイルです。
500~700万
【募集背景・仕事内容】 ChatGPTの登場により、生成AIの活用技術は目覚しい速さで進化しています。 当組織では、企業のDXを推進するコアテクノロジーとして、生成AI分野に力を入れています。 上流工程から、お客様と直接対話をしつつ、「如何にしてお客様の課題を解決するか」にチャレンジするやりがいのある仕事です。 AIエンジニアとして、最新のAI技術を活用したソリューションの開発/システム開発のチームリーダをお任せします(入社後お任せする業務に関しては、適性と前職のご経験により、相談の上決定します)。 【案件例】 ・各社のバックオフィス業務の効率化・高度化 ・各社のヘルプデスク業務の効率化 ・自社のスケジュール調整アシスタントの開発 ・各種SLMの研究開発支援 【ポイント】 ・NTTデータのR&D部門とも繋がりが強く、NTTデータやNTT研究所の新しい技術に触れる機会が豊富にあります。 ・オンプレミスのAI学習基盤(GPU基盤)からAWS/Azure等のクラウドサービスも自由に使える環境を整備しており、意欲さえあれば、さまざまな事にチャレンジできる環境がそろっています。 ・海外の協力会社との連携も活発に実施しており、グローバルなビジネスにチャレンジできる機会もあります。 ・在宅勤務の制度、仕組みがととのっており、案件特性からも在宅勤務の比率が高い職場です。 ・生成AIおよび大規模言語モデルに関する育成コンテンツが充実しているため、AI未経験の方でも安心してスキルを身につける環境が整っています。
【必須要件】 以下のいずれかのご経験をお持ちの方 ①業務AP開発のマネージメント ◆アプリケーション開発のリーダ経験 ②新規ビジネス開発チームリーダ ◆新サービス・ビジネス拡大を進めるリーダ経験 共通の要件 【求める人物像】 ◆チームやお客様と話し合い、巻き込みながら業務を行っていただける方 ◆新しい技術に積極的にチャレンジし、形にできる方 ◆世の中の技術トレンドをリサーチし、積極的に活用できる方 【歓迎要件】 ◆アジャイル開発の経験 ◆AI導入のコンサル・要件定義等の上流工程の経験 ◆生成AI、機械学習、NLP(自然言語処理)に関する基礎知識 ◆生成AIを活用したシステム(RAGやAIエージェント)の構築経験 ◆クラウド、GPU基盤等のインフラ経験
株式会社NTTデータ先端技術は、NTTデータグループの技術スペシャリスト集団です。 以下の6つの分野で事業を展開しています。 ・プラットフォーム: IT基盤の構築から運用まで。 ・ソフトウェア: OSSや先進技術を活用したソリューション。 ・クラウド: 多様なクラウド基盤の導入・活用。 ・AIシステム: AI技術の支援。 ・運用マネジメント: 運用効率化と品質向上。 ・セキュリティ: コンサルティングから監視まで。
450~800万
【職務内容】 同社は、新規株式上場(IPO)関連サービスから、 金融商品取引法や会社法関連サービス、IRやSRなどの任意開示関連サービスを手掛けております。 現在は、「IPO2~3年前」「株式上場」「株式上場後」の各ステージで 様々な支援サービスを提供しております。 ディスクロージャー並びにIRに関するコンサルティング、 制作、印刷、翻訳、ソフトウェアの開発と販売なども行っています。 上場企業の情報開示をサポートすることで社会に貢献している会社です。 【具体的には】 ・ 社内の業務効率化および新規事業創出を目的とした、 AIエージェントおよびLLM関連技術の開発全般 ・ 各事業部門と密に連携しながら、企画から実装、運用まで一貫して携わる ・ AIエージェントの設計・開発 ・ 社内データや業務プロセスと連携するAIエージェントの企画、設計、開発 ・ LangChain等のフレームワークを活用したプロトタイピングと実装(求人ID:436189)
【必須】 ・ Pythonを用いたソフトウェア開発実務経験 ・ 自然言語処理(NLP)またはにGPTシリーズ、Llama、Mistral等のLLM関する知識と実務経験 ・ Gitを利用したチームでの開発経験 ・ Linux/Unix環境での開発・運用経験 【歓迎】 ・ オンプレミス環境でのLLMの導入、またはファインチューニングの実務経験 ・ LangChain・LlamaIndex等を用いたAIエージェントやRAGシステムの構築経験 ・ Azure等のクラウドプラットフォーム上でのシステム構築経験 ・ プロジェクトマネジメントまたはチームリーダーの経験 ・ ビジネスレベルの課題を理解し、技術的な解決策を提案・実行した経験
株式会社タカラおよびそのグループは、上場企業を中心としたディスクロージャー(情報開示) およびIR(投資家向け広報)支援を主軸とする専門企業である。有価証券報告書や決算短信、統合報告書、株主総会招集通知など、企業が投資家や市場に向けて発信する各種開示資料の制作・支援を行っている。 事業は、法定開示書類の作成支援、IRツール制作、印刷、Webサイト構築やデジタルコンテンツ制作まで幅広く展開しており、企業の情報開示に関するワンストップサービスを提供している点が特徴である。
450~800万
【職務内容】 同社は、新規株式上場(IPO)関連サービスから、 金融商品取引法や会社法関連サービス、IRやSRなどの任意開示関連サービスを手掛けております。 現在は、「IPO2~3年前」「株式上場」「株式上場後」の各ステージで 様々な支援サービスを提供しております。 ディスクロージャー並びにIRに関するコンサルティング、 制作、印刷、翻訳、ソフトウェアの開発と販売なども行っています。 上場企業の情報開示をサポートすることで社会に貢献している会社です。 【具体的には】 ・ 社内の業務効率化および新規事業創出を目的とした、 AIエージェントおよびLLM関連技術の開発全般 ・ 各事業部門と密に連携しながら、企画から実装、運用まで一貫して携わる ・ AIエージェントの設計・開発 ・ 社内データや業務プロセスと連携するAIエージェントの企画、設計、開発 ・ LangChain等のフレームワークを活用したプロトタイピングと実装(求人ID:436188)
【必須】 ・ Pythonを用いたソフトウェア開発実務経験 ・ 自然言語処理(NLP)またはにGPTシリーズ、Llama、Mistral等のLLM関する知識と実務経験 ・ Gitを利用したチームでの開発経験 ・ Linux/Unix環境での開発・運用経験 【歓迎】 ・ オンプレミス環境でのLLMの導入、またはファインチューニングの実務経験 ・ LangChain・LlamaIndex等を用いたAIエージェントやRAGシステムの構築経験 ・ Azure等のクラウドプラットフォーム上でのシステム構築経験 ・ プロジェクトマネジメントまたはチームリーダーの経験 ・ ビジネスレベルの課題を理解し、技術的な解決策を提案・実行した経験
株式会社タカラおよびそのグループは、上場企業を中心としたディスクロージャー(情報開示) およびIR(投資家向け広報)支援を主軸とする専門企業である。有価証券報告書や決算短信、統合報告書、株主総会招集通知など、企業が投資家や市場に向けて発信する各種開示資料の制作・支援を行っている。 事業は、法定開示書類の作成支援、IRツール制作、印刷、Webサイト構築やデジタルコンテンツ制作まで幅広く展開しており、企業の情報開示に関するワンストップサービスを提供している点が特徴である。
600~1000万
【仕事内容】 〇具体的なプロジェクト例 ・大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ・次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ・技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。 【この仕事の魅力】 ・「フルスタックなMLE」への深化: モデル構築(DS領域)とシステム実装(エンジニアリング領域)の両輪を回すため、極めて市場価値の高いキャリアを築けます。 ・上流からの参画: 曖昧な要件から「どの技術を使い、どう解くか」を定義する、テックリードとしての裁量があります。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Pythonを用いた開発実務経験(5年以上) ・機械学習モデル(回帰・分類・レコメンド等)のプロダクト実装・運用経験 ・クラウド(AWS/GCP)を用いたアーキテクチャ設計・API開発経験 ・Docker等を用いたコンテナ開発環境の構築経験 【あれば尚可】 ・数十万人規模のユーザーを抱えるプロダクトでの開発・運用経験 ・自然言語処理(LLM)の実務活用、またはMLOpsの推進経験 ・チームリードや技術選定の主導経験
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600~1000万
【仕事内容】 「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 ・MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 ・AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 ・次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。 【この仕事の魅力】 ・圧倒的なドメインの幅: 金融SaaSの不正検知から建設・商圏分析まで。特定の業界に縛られず、汎用性の高い「データサイエンス×ビジネス」の経験を積めます。 ・ 自律的な働き方を尊重する現場が多く、技術研鑽とプライベートの両立が可能です。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Python/SQLを用いた機械学習モデルの構築・評価・実戦投入経験(5年以上) ・クラウド(AWS/GCP)上でのデータ分析基盤の構築・運用経験 ・5名以上のチームリード、またはビジネスサイドとの顧客折衝・要件定義経験 【あれば尚可】 ・メガベンチャー等での自社プロダクト開発経験 ・自然言語処理(NLP)や生成AI(LLM)のプロダクト組み込み経験
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650~1800万
■職務内容 ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルに関する研究開発 ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの開発基盤の構築 ・データエンジニアリング、データ基盤の構築 ・研究成果の論文発表 ■仕事の魅力 当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使いスクラッチから大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの研究開発を行います。主に、モデルの学習基盤の改善、モデルの学習方法の改善、データエンジニアリングにより継続的なモデルの性能改善を行います。 ■ミッション ・大規模言語モデルおよび大規模視覚言語モデルの研究開発を行い得られた成果を事業に還元する ・モデルの学習手法、データ処理、評価などの諸課題に対する問題解決
・GitHubなどのソフトウェア開発プラットフォームを使ったチームでの開発経験 ・情報系もしくはそれに類する分野の修士号、またはそれに準ずる経験 ・論文を読解し実装の再現、またはアルゴリズムを改変した経験
・国内通信インフラ大手ソフトバンクグループ傘下の生成AI研究開発カンパニー ・日本語に特化した大規模言語モデルをスクラッチで自社開発 ・言語モデルの高度化と応用展開、AIサービスの社会実装を推進 ・親会社の豊富な計算基盤と国内データセンターを活用した開発体制 ・2023年設立で立ち上げフェーズの新興企業ながらグループ屈指の人材が集結 ・ソフト・ハード両面で国内顧客接点を活かした事業拡大を狙う成長フェーズ
500~1050万
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。 【業務詳細】 ・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化 ・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装 ・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援 ・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート ・モデル改善や再分析による継続的な精度向上 データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。
以下いずれか必須 ・データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアなど、データに関わるエンジニアとしての実務経験がある方 ・Python、Rなど、何らかのプログラミング言語を利用した実務経験がある方 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの基礎知識 例)分析用データの整形・加工、SQL等を用いたデータ抽出、分析しやすいデータ構造の理解など 【歓迎】 ・クラウド環境を活用したデータ分析の実務経験 ・データサイエンスやデータエンジニアリングの発展的なスキル 例)需要予測や分類・回帰モデルの設計、モデル精度の評価・改善など
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