【データサイエンティスト(生成AI/マネージャー)】最先端技術活用で課題解決
1000~3000万
アポロ株式会社
東京都渋谷区
1000~3000万
アポロ株式会社
東京都渋谷区
データサイエンティスト
主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行う当社でデータサイエンティスト(生成AIチーム/のマネージャー)として実務とマネジメント業務等下記業務を行っていただきます。 【具体業務】■技術PoC(先端技術のフィジビリティ確認のための検証/フィジビリティ確認済みの先端技術/ツール活用のシステムの業務効果検証)■AIモデル活用システム開発(顧客課題から機能要件・非機能要件のまとめ※機能要件:必要データ処理 非機能要件:データ蓄積/セキュリティ/コストパフォーマンス等/仕様技術選定/システム設計実装テスト) ■自社プロダクト開発(情報検索ソリューションを開発中)
【必須】■LLMをはじめとした生成AIを活用した開発に関わるプログラミングの経験(3案件以上)■データ分析・AI開発プロジェクトのマネジメント経験■メンバー管理・育成した経験 【魅力】■生成AIを活用したシステムはもちろんのこと、システムを運用していくための組織やルール作りなど、クライアントのビジネスに対して包括的に携わることができます。)※プロジェクト事例はその他労働条件の備考に記載 ■最低2回/週、チーム全体の週次MTGを開催。全社的に生成AIの知見を蓄えるため生成AI系の技術やプロジェクトから得た知見などをチーム内外で報告・共有し知識拡充が可能です。
大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
1,000万円~3,000万円 月給制 月給 833,333円~ 月給¥833,333~ 基本給¥833,333~を含む/月 ■賞与実績:あり
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 有 (コアタイム:有 12:00~16:00)
有
無 管理監督者のため支給無
年間120日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、年末年始6日
入社直後10日 最高付与日数20日
その他(慶弔休暇 年末年始休暇は昨年度実績)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【従事すべき業務の変更の範囲 】本人の適性により当社業務全般に変更の可能性あり ※ご自身の志向性や適性に合わせ他チーム(数理モデリングチーム/生成AIチーム/ビジネスアナリティクスチーム)の業務に携わる(または異動)ことも相談可能ですのでご安心ください。 【就業場所の変更の範囲】会社の定める事業所 【プロジェクト例】 1.大手自動車メーカーにおける生成AI活用のナレッジ検索システム構築 RAG(検索拡張生成)を中心としたナレッジ検索システムのPoC(概念実証)を実施 特殊な文書に対する AI OCR を含むデータ基盤構築を支援 PoCの結果を基にした本開発における継続的な支援 2.製造業向けスキル指向人材マネジメントシステム開発の業務効率化支援 生成AI(GPT)を活用したスキル情報の統合・辞書化 スキルの名前や説明からスキルを統合し企業共通のスキル辞書を作成 開発企業様の担当者との連携による人手による統合判断との照合
データサイエンティスト 生成AIチーム(マネージャー3名、スタッフ5名、の計8名)
無
東京都渋谷区渋谷1丁目11-1 ヒューリック渋谷美竹通りビル7階
JR山手線渋谷駅 徒歩5分 東京メトロ銀座線表参道駅 徒歩13分
屋内全面禁煙
※入社直後は業務のキャッチアップのために出社を推奨していますが、その後リモートも可
無
有
企業型確定拠出年金制度導入
■試用期間補足:3~6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無) ※上記期間内で期間の変更可能性がございます。 <教育制度・資格補助補足> 研修は基本的にOJT形式で先輩社員が指導します。 <その他補足> ■健康診断 ■資格取得補助制度 ■書籍購入補助 ■社内勉強会支援制度あり ■ウェルカムランチ ■PC会社貸与 ■社員旅行(年1回)※2023年は北海道、2022年は沖縄へ行きました。 ■フリーフード&ビバレッジ(お菓子や飲み物) ■社内部活動(会社からの支援もあり) ■各種社内イベント、懇親会 <有給休暇備考> 入社後最初の一斉付与日(1/1もしくは7/1)に10日付与 ※入社日から一斉付与日の前日までは特別休暇の付与有(日数は入社日によって決定)
1名
3回
筆記試験:無 書類選考⇒(AI面接)⇒1次面接⇒2次面接⇒最終面接
◆2020年7月設立の急成長中AIスタートアップベンチャー ◆コンサルティングだけでなく、顧客のニーズに即してサービス開発まで手掛ける一気通貫型のビジネスモデル
◆◇AIサービスを世の中に加速度的に普及させることを目的としたスタートアップ企業◇◆ 業界を代表する大手企業をクライアントとし、ビジネスデザインからサービス開発までを一気通貫で行うことが本業ですが、クライアント企業の要望を叶えるだけでなく、社会進化への私たちの夢も掛け合わせ、クライアントとパートナーシップを組んでAIサービスを世に発信するCo-Incubationも行っています。ただ構想・戦略を描くだけでもなく、ただ分析を行うだけでもなく、ただモノ作りをするだけでもなく、クライアントと手を取り合い、AIサービスを世の中に加速度的に普及させることを目的としたスタートアップ企業です。 【設立の背景】当社は大手コンサルティングファームで活躍していたメンバを中心に、2020年7月7日に設立した会社です。 そのバックグラウンドは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、戦略コンサルタント、業務系コンサルタント、等多岐に渡ります。同社代表の宮地は、大手総合コンサルファームでマネージングディレクターを歴任しており、アナリティクス・AIの実ビジネスへの導入提案を得意とし、消費財・小売業・エネルギー・航空・不動産等多数の企業で実績を持っています
〒150-0002 東京都渋谷区渋谷1丁目11-1
◆Business Design(戦略コンサルティング、DXコンサルティング) ◆AI Integration(デジタル・AI実行システム全体の要件定義・設計・構築AI活用等) ◆Product(自社AIソリューションの企画開発)
子会社(株式会社ハナヒラク)2023年8月設立
非公開
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
600~1200万
募集背景 ABEJAは、B2Bビジネス分野でクライアント企業の変革を支える会社です。企画・戦略立案から運用までの一貫したサポートを通じて、特に、顧客事業のコア領域におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の実現に注力しています。 コア領域の変革には、深い顧客理解に基づいた提案と実装が求められます。また多くの場合は、デジタル領域だけでなくリアル世界とも結びついて事業開発やビジネスプロセス改善も必要です。そのため、各プロジェクトは高難度になるケースが多いです。 私たちは、単一業界や特定企業の課題に限定されず、産業を跨いで俯瞰的に課題を捉え、異なる産業間の課題解決や産業構造の変革に挑戦しています。 顧客のコア領域の変革、その先にある産業構造の変革を実現するために、難易度の高いプロジェクトともに挑戦し、楽しむ仲間を募集しております。 ミッション 「顧客企業を、未来にも必要とされる姿へと、変える」 私たちは、足元の課題やニーズに応じるだけでなく、顧客の収益向上に貢献し、さらには顧客事業のコア領域における課題やニーズを発見し、未来や業界全体に影響を与える夢のある企画を提案・推進することを目指しています。 業務内容 当社は、日本を代表する大手企業とのプロジェクトに焦点を当てています。 プロジェクトの種類は戦略や組織などのコンサルティング、要件定義からアプリケーション開発までのシステム開発が中心です。人材育成や研修まで多岐にわたります。 それぞれのテーマで業務範囲や進行方法は異なりますが、企画からデリバリーまでの一貫した推進が求められます。 顧客に最大の価値を提供するために、社内のエンジニアやデータサイエンティストと密接に連携したり、顧客企業の経営陣、役員、本部長との対話や信頼構築をすることも期待されます。 提案フェーズ DX戦略やAIなどデジタル技術を利活用した提案の実施 提案書の作成とプレゼンテーション 顧客を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ コンサルティングフェーズ デジタル技術を活用した課題解決と事業変革の構想策定 数年後を見据えたロードマップの作成、実行計画までの詳細化 顧客役員との折衝、組織への落とし込み 調査実装・インテグレーションフェーズ データサイエンティストやソフトウェアエンジニアと連携した開発の推進 顧客の要望と実現可能性を加味した仕様の調整 顧客への進捗報告および必要なレポートの作成 ポジションの魅力 顧客事業のコア領域のDXに関与できます。 顧客ファーストのカルチャーであるため、提案内容を顧客のニーズや課題に合わせて自由に検討できます。 業界やテーマによる組織の制約がなく、興味がある分野を中心に幅広い案件に参加できます。 ナレッジ共有を重視し、解決策の幅を広げる機会があります。 データサイエンティストやエンジニアと連携しながらプロジェクトを進め、技術や開発プロセスの理解を深めることができます。 弊社は「CDO輩出企業」を目指しております。顧客側のご対応責任者がCEOやCDOであったり、数千億円規模の事業インパクトを持つプロジェクトもあります。そういったプロジェクトのリードを通して、経営に結びつく意思決定に携わる経験を積むことで、将来的に他社のCDOとしても活躍できるような経験と実績を積むことができます。
下記いずれかの経験をお持ちの方 事業会社において、幅広いデジタル技術( AI/機械学習、数理統計モデリング、データ基盤構築運用、IoTデバイスなど )を活用したプロジェクトをリードした経験や、事業立ち上げ、新事業開発などを推進したご経験 SI系企業にて、大規模プロジェクトの要件定義からシステムデリバリーまでに携わったご経験 戦略/IT/総合コンサルティングファームでのコンサルタント、シニアコンサルタント以上のご経験
-
570~1040万
【募集背景・役割】 四輪事業を取り巻く市場や顧客ニーズの変化に対応し、データを用いた事業戦略・意思決定の高度化を進めます。新車・SDV・LCBなど複数の事業領域を対象に、市場、顧客、事業機会やリスクを分析し、四輪事業の競争力向上に貢献するポジションです。 【具体的な仕事】 事業戦略・商品戦略部門の担当者と対話して課題を整理し、販売台数に影響する因果関係を捉え、需要や変動リスクを分析モデルで表現します。市場動向、顧客ニーズ、競争環境、マクロ経済指標などを使い、3年・5年・10年を見据えた中長期の販売需要を予測。サプライチェーンマネジメント部門と連携する短期分析では、1年以内の販売台数や在庫リスクを扱います。原材料の供給制約や地政学的な変化も踏まえ、分析結果を事業・商品・生産戦略への提言につなげます。 統計解析、機械学習、時系列分析などによる予測モデルの開発に加え、特徴量の設計や因果分析を通じて需要変動の要因を特定します。モデル構築だけで完結せず、現場の問題設定から仮説検証、意思決定に必要な示唆の提示まで取り組みます。 【利用環境・連携】 Python(pandas、scikit-learn)、Dataiku、Excel、Google Analytics、Sprinklr、Teamsなどを活用。戦略、商品企画、SCM等の専門家や海外事業所のメンバーと協働し、ものづくりのバリューチェーン全体への理解を深められます。 【キャリア・魅力】 分析担当者から分析プロジェクトのリーダーへ進み、将来は事業戦略を踏まえたデータ分析のロードマップ策定を担うキャリアを想定。技術だけでなく事業との接点を持ちながら、正解が定まらない課題の解決に携われます。専門性・適性・会社ニーズ等により会社所定の業務へ配置転換する場合があります。
【必須】業界・業種不問。自ら考え行動する力、多様な分野の人と協働するコミュニケーション力・協調性、データ解析力、スコープ・目標・課題を設定する問題解決力。課題設定・仮説設計、意思決定に必要な分析と提案などの経験を想定。 【歓迎】英語力(TOEIC700点以上目安)、自動車のバリューチェーン・事業構造の知見、市場・顧客分析等のマーケティング、企画・商品開発・生産・品質・購買等のものづくり、コンサルティング等での問題解決経験。 【求める人物像】Hondaフィロソフィーに共感し、論理性と柔軟性を持って課題に取り組む方。部門を越えて対話し、仕組みの改善を提案できる方。個別の分析を一貫したストーリーとしてつなげて考えられる方。
二輪車・四輪車・パワープロダクツを中心に、モビリティの研究開発、製造・販売を展開。電動化、ソフトウェア、エネルギーなどの領域でも新たな技術・サービスの創出に取り組む。
600~900万
【具体的な業務】 ・衛星搭載地球観測センサのデジタル信号処理アルゴリズムの設計・実装 ・データ解析および可視化手法の開発、機械学習を用いた信号の識別 ・実験・シミュレーションによるアルゴリズムの検証 ・機器開発チームや衛星システムチームとの連携 【開発環境・使用ツール】 コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom Office:Microsoft Word、Excel、Powerpoint、Google Workplace ファイル共有:Google Drive バージョン管理: Git CI/CD: GitHub Actions パブリッククラウドサービス: AWS 開発ツール:Python、Matlab 等
必須スキル ・大学院修士課程以上の理数系の研究開発の経験 ・Python, Matlab等による数値解析、物理シミュレータの開発経験 ・数学的・論理的思考に基づくアルゴリズム設計能力 ・自発的にキャッチアップし、課題解決に向けて取り組める姿勢 ・泥臭い実験・実装作業を実施する熱意 ・英語での技術文書作成・読解スキル 歓迎スキル ・レーダー、マイクロ波観測等の信号処理経験 ・衛星観測、リモートセンシング、気象・海洋分野の知識 ・機械学習や統計処理によるデータ解析の経験
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
750~1250万
・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 ・外注管理(必要に応じて) 【使用ツール】 ・OS:Windows, Linux ・コード管理:GitHub ・タスク管理:GitHub Projects V2・GitHub(Issue) ・バージョン管理:Git ・使用言語:C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給
必須スキル ・カルマンフィルタの理論と応用に関する知見 ・FPGA開発の実務経験(VHDL / Verilog) ・組み込みシステム開発の経験 ・数値シミュレーションの経験(MATLAB, Python等) 歓迎スキル ・衛星軌道力学や摂動の知識 ・衛星の姿勢制御系における知識 ・FPGAの高位合成(HLS)経験 ・衛星搭載機器の開発経験 ・プロジェクトマネジメントの経験
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
600~1200万
・衛星が受信する電波の信号処理技術の研究・開発 ・電波の発信源を特定するためのアルゴリズム開発・最適化 ・位置推定技術(TDOA, FDOA, AOA など)の設計および実装 ・受信データの解析および評価システムの開発 ・シミュレーション環境の構築および性能評価 ・ハードウェア・ソフトウェアの統合テストおよび性能向上のための改良 ・他部門(衛星開発、運用チーム等)との連携、技術的なサポート ※使用ツール ・OS:Windows, Linux ・コード管理:GitHub ・タスク管理:GitHub Projects V2・GitHub(Issue) ・プロジェクト管理:Redmine ・バージョン管理:Git ・使用言語:C, C++, Python, MATLAB等 ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給
必須スキル ・信号処理・通信工学の基礎知識 ・MATLAB、Python、C++ などを用いたデータ解析およびアルゴリズム実装経験 ・TDOA, FDOA, AOA などの位置推定技術の理解 ・GNSS、レーダー、無線通信などの技術に関する知識 ・チームでの開発経験およびコミュニケーション能力 歓迎スキル ・衛星通信に関する基本的な理解 ・SDR(Software Defined Radio)の開発経験 ・機械学習を用いた信号解析・異常検知の知識・経験 ・FPGA / DSP による信号処理の経験 ・カルマンフィルタやベイズ推定などの確率的アルゴリズムの実装経験 ・大規模データの処理・解析の経験 ・宇宙工学・衛星システムの知識 ・英語論文の読解力および技術資料作成能力 求める人物像 ・スタートアップ環境下で、周囲と協力しながら自発的に活躍いただける方 ・基礎や泥臭い業務を疎かにせず、難しい目標にも果敢に挑戦し、それを達成することに喜びを感じられる方 ・人やシステムをとりまとめ、成功に導くことに強くモチベーションを感じる方
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
800~1200万
【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ※ 使用ツール ・主な使用言語: Python, (Rust, TypeScript) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform
必須スキル ・機械学習を含む画像処理の知識 ・画像を対象とした Python による機械学習モデル・画像処理アルゴリズムの実装経験 歓迎スキル ・リモートセンシングデータや地理空間データを扱った経験 ・機械学習を活用したコア機能をもつサービスの開発に携わった経験、MLOps の知見 ・英語の論文や技術文書を読んで理解し、業務に反映できること ・AWSの使用経験
・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等
650~1800万
<ミッション> SB Intuitionsが研究開発する国産生成AI「Sarashina」を、医療・製薬の現場で実際に使われるソリューションとして社会実装すること。 SB Intuitionsは創業からの3年間、国産生成AIの研究開発に注力してきました。2026年、その成果を社会に届けるフェーズへ移行するため、PM/BizDevとエンジニアが一体で動く当社初の混合組織「事業開発部」を新設します。事業開発部のミッションは、国産生成AIを医療・製薬・金融・製造業に導入することです。中でも医療・製薬は、大手製薬企業や大学病院との共同研究がすでに動いており、最も早く実装フェーズに入る領域となっています。 本ポジションは、この医療・製薬領域を担うソリューション開発チームのコアメンバーとして、顧客提示用のPoC・デモ実装、ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発を自ら手を動かして推進し、「研究成果」を「現場で価値を出すソリューション」へと変えていく役割を担います。 <具体的な業務内容> 【医療・製薬領域におけるPoC・デモ開発】 ・製薬企業・医療機関との共同研究において、顧客の課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証とPoC設計・実装を担う。 ・自社生成AIを用いた、医療・製薬業界におけるユースケースのプロトタイプ実装と、顧客へのデモンストレーション。 ・顧客の現場・データ環境(オンプレ、閉域網、個人情報保護要件等)を踏まえたシステム設計・実装。 【ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発】 ・医療・製薬ドメイン向けのファインチューニング・RAG・AIエージェント構築の実装と改善。 ・ドメイン特化データの収集・前処理・評価データセットの構築。 ・ドメイン専門家のフィードバックを取り込んだ性能評価と、モデル・プロンプト・パイプラインの継続的な改善。 【技術調査・共通基盤への貢献】 ・医療・製薬領域への適用に向けた最新技術(LLM、RAG、エージェント、評価手法等)の調査と社内への還元。 ・医療・製薬で得た知見を金融・製造業など他ドメインへ横展開するための共通モジュール・基盤の開発。 ・基盤モデル研究チームへの現場フィードバック。 【事業開発チームとの協働】 ・事業開発チーム(PM/BizDev)と連携し、顧客要件を技術タスクへ落とし込み、実装からデリバリーまでを担う。 ・顧客・ドメイン専門家との技術的なディスカッションに参加し、技術的な制約と選択肢を説明する。 <仕事の魅力点> ・基盤モデルの内側まで踏み込める:API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。 ・入社直後から実案件に関われる:大手製薬企業・大学病院との共同研究がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。 ・「作って終わり」ではなく「使われるまで」を経験できる:モデル開発、PoC実装、顧客デモ、現場導入まで、Vertical AIのライフサイクル全体を一人のエンジニアとして一貫して担えます。 ・立ち上げフェーズの少人数チーム:社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チームの開発プロセスや技術基盤づくりに初期から関わり、裁量を持って動けます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。 ・ドメイン専門性とAI技術の両方を伸ばせる:医療・製薬という専門性の高い領域の知識を、顧客・研究者との協働を通じて実務で獲得しながら、最先端の生成AI技術を実装できます。 ・横展開のスケール:医療・製薬で確立した手法を金融・製造業などの他領域へ展開し、ソフトバンクの法人顧客基盤・グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。
・機械学習・LLMを用いたプロダクトまたはPoCの開発経験(目安3年以上) ・医療・製薬・ヘルスケア領域における実務経験、または当該領域の顧客・研究者と技術的に対話しながら開発を進めた経験(目安3年以上) ・LLM、RAG、AIエージェントのいずれかを用いたシステムの設計・実装経験 ・PythonおよびLLM/MLフレームワーク(PyTorch、Hugging Face、LangChain/LlamaIndex等)を用いた実装力 ・Gitなどを用いたチームでの開発経験 ・顧客やビジネスサイドと対話し、技術的な内容をわかりやすく説明できるコミュニケーション力 ・ビジネスレベルの日本語に堪能であり、業務上支障なくコミュニケーションがとれること
日本語に特化した国産の大規模言語モデルの研究開発、生成AIサービスの開発、販売、提供
650~1800万
・金融や医療、広告をはじめとするドメイン特化LLMの研究開発 ・LLM、RAG、AIエージェントを含む最先端のAI技術を用いた顧客へのソリューションの提供 ・顧客とのコミュニケーションを通じたドメインやタスクの深い理解に基づく顧客の課題解決
・機械学習の開発経験3年以上 ・gitなどを使用したチームでの開発経験 ・LLM、RAG、AIエージェントいずれかの使用経験 ・ビジネスレベルの日本語に堪能であり、業務上支障なくコミュニケーションがとれること
日本語に特化した国産の大規模言語モデルの研究開発、生成AIサービスの開発、販売、提供
600~1000万
■業務内容■ 「Shizen Connect」のクライアントである電力会社や電力小売事業者に向けて、最適な機器制御・蓄電池制御を行うために、気象データや電力価格の時系列データを用いて、シミュレーション・予測を行うシステム構築、運用を行っていただきます。 具体例 ・AI、機械学習に関わる技術の調査 ・予測モデルの評価・改善 ・APIの開発、保守運用 開発環境 ・言語:Python ・ライブラリ:PyTorch, numpy, scikit-learn ・クラウド:AWS ・DB:AWS S3, Athena ・その他ツール:Github, Slack ■Shizen Connectについて■ 株式会社Shizen Connectは、2023年10月に自然電力株式会社のデジタル事業部からスピンオフして誕生したテック・スタートアップです。 「新しいエネルギーと電力システムの調和」をビジョンに掲げ、EVや蓄電池、再エネ発電設備等の新しいエネルギー機器を制御することで、災害に強く、経済的で、脱炭素化したエネルギーが利用できる社会の実現に取り組んでいます。 中でも、数千~数万台の分散して存在するエネルギー機器をあたかも一つの発電所として振る舞うようにIoT/AI技術で遠隔制御する仮想発電所(VPP: Virtual Power Plant)の構築・運用事業などを行っており、2030年までに売上高100億円を目指しております。 これまで家庭用蓄電池のVPPプラットフォームとして東京ガスや東京電力エナジーパートナー、東北電力、北陸電力などに採用され、系統用蓄電池の制御では大阪ガスや東急不動産、西鉄グループなどに採用されています。また、DR・VPPプラットフォーム市場の調査において、市場シェアNo.1を獲得しております。 ■プロダクト■ 同社のプロダクトである「Shizen Connect」は、IoT技術と人工知能(AI)を利用し独自開発した次世代のエネルギーマネジメントシステムです。 エネルギー機器とローカルで接続するIoT機器「Shizen Box」と、電力市場の価格予測やそれにもとづく最適な市場取引、エネルギー機器の制御計画生成などを行うクラウド部分から構成されます。 主な機能 ・発電所、蓄電池、電気自動車などのエネルギー機器の遠隔監視や制御 ・数千~数万台規模のエネルギー機器を集合的に制御する仮想発電所の構築・運用 ・マイクログリッド(*)の構築・運用 *マイクログリッド:エリア停電時にも太陽光発電や蓄電池などで電気が使えるようにする小規模な電力系統 ■魅力・やりがい■ ・経済性と社会価値に直結する「予測精度」への挑戦 電力価格や再エネ発電量の予測精度が、直接的にクライアント(電力会社やアグリゲーター)の収益性を左右します。また、予測精度の向上は余剰再エネ電力の有効活用に直結するため、脱炭素社会の実現に大きなインパクトを与えられます。 ・アルゴリズムで物理インフラを動かす手応え 開発したアルゴリズムに基づいて、実際に数万~数十万台の蓄電池やEVが充放電を行います。自分の書いたコードが物理的なインフラ機器を動かし、経済的・社会的価値を生む瞬間を実感できるのはこの領域ならではです。 ・価値あるビックデータ VPPプラットフォームとして市場シェアNo.1を獲得しており、提携する大手電力・ガス会社から膨大な電力データが集まります。この圧倒的なデータを基盤を武器に、研究・技術を社会に実装していくことが可能です。 電力業界は政策や制度とも複雑に絡みあう特殊な領域ですが、だからこそ挑戦のし甲斐があります。再エネの普及を目指し、研究や技術を実社会に活用する意欲ある方の応募をお待ちしております。 ■組織■ 会社全体としては、社員45名、業務委託で参画しているメンバーも合わせると60名規模の組織です。 研究開発部は社員および業務委託メンバーを合わせると21名です。一部システム開発会社とも協力しながら開発を進めています。
【必須条件】 ・Pythonの経験 ・PyTorchもしくはTensorFlowの経験 ・AI/機械学習に関する実務経験 【歓迎要件】 ・Amazon SageMakerの経験 ・電力に関わるシミュレーション、予測の経験 ・英語力
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年収非公開
【ミッション】 当社の Pococha 事業におけるデータ分析組織 (ビジネスインテリジェンスチーム) の中核メンバーとして、プロダクト開発やマーケティング、事業戦略等、サービス内の担当領域に深く入り込んで分析業務を担っていただきます。 単なる「分析業務の受注者・作業担当者」ではなく、分析を通じた示唆の提示やユーザー体験の改善、事業目標達成への貢献に深く関わり、事業を動かす当事者の一人としてプロダクトマネジャーや Biz メンバーに伴走する「参謀」としての役割をミッションとしたポジションです。 【具体的な業務内容】 - プロダクトやマーケティングの各施策に対し、施策のビジネスインパクト試算、効果検証、A/Bテスト設計、 意思決定支援といった一連の分析業務を一気通貫で担っていただきます。 - ライバー・リスナーの行動データを用いた課題探索、仮説構築、改善提案を行い、プロダクトマネジャーやマーケターと連携し、 データを武器として事業価値の創出を強力に推進していただきます。 - 各領域や施策の KPI を設計し、モニタリング用のダッシュボードの設計・運用を行っていただきます。 - 生成 AI や AI エージェントを活用した分析プロセスの変革を担っていただきます。
必須要件 - プロダクト開発、ないしはマーケティングにおけるデータ分析の実務経験 (5年以上)、またはそれに準ずる経験。 - GCP, AWS, Azure 等のクラウドサービス上で SQL を用いた複雑なデータ抽出・加工・分析の実務経験。 - 抽象的で漠然としたビジネス上の課題「感」を明確な分析上の問題に落とし込む能力。 - ビジネス上の課題に関する問いを主体的に構想・選別・設定し、探求する能力。 - 生成 AI によって出力された分析成果物の質を保証する専門的知見と審美眼。 - 複雑な分析結果をステークホルダー向けの明確なビジネスストーリーと実行可能な推奨事項に変換する能力。 歓迎要件 - プロダクトマネジメント、マーケティング、ないしは事業企画・戦略業務における実務経験 (目安: 3年以上)。 - 市場分析、競合調査、戦略コンサルティング業務における実務経験 (目安: 3年以上)。 - ユーザーインタビューや UX リサーチといった定性調査から示唆を抽出し、定量分析と併せてビジネス上の課題解決を行った経験。 - 非構造化データの分析から実世界のビジネス課題を解決した経験。 - 生成 AI 技術を用いた分析業務の効率化、高度化、標準化にオーナーシップをもって関わった経験。 その他お問い合わせください
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