研究開発部門 アナリティクスエンジニア 00160511-3018b
686~1134万
Sansan株式会社
東京都渋谷区
686~1134万
Sansan株式会社
東京都渋谷区
領域特化データサイエンティスト(Computer Vision)
データサイエンティスト
その他データサイエンティスト/アナリスト
募集背景 社内の各プロダクトの開発において、データ活用へのニーズが急増しており、より多角的かつ高度な分析・可視化の要望が増えています。 これまで蓄積してきたデータを、さらに価値ある形で提供するための人材を募集します。 以下のような技術的な課題に挑戦していきたいと考えています。 ・柔軟かつ効率的なデータモデリングの確立 ダッシュボードの設計・開発において、追加要件に対応しやすく、初回リリースを迅速に行えるデータモデリング手法を確立することが重要な課題です。 ・設計と実装におけるアウトプットの最適化 設計の自由度がある一方、ロジックの分散や技術的負債の増加を防ぎつつ、アウトプットの量と質のバランスを取ることが求められます。優先順位、そしてトレードオフすることも考えながら、データ活用を推進していきます。 こうした課題を解決するため、データ活用人材として大きく成長できるポジションを募集します。 仕事内容 ■具体的な業務 Data warehouseに蓄積されたデータを使いやすい形に加工・提供することにより、業務を改善します。 データソースは、Salesforce、Gainsight、各プロダクト(Sansanなど)の顧客行動データなどです。 具体的な業務としては以下を想定しています。 業務フロー・課題のヒアリングとソリューション提案 a. 社内の各担当者・チームへ直接ヒアリングを行い、現場の課題を深堀りします。 b. データ活用を軸にした解決策を提案し、実際に開発・運用までを担当します。 c. リリース後のフィードバックを回収しつつ、継続的にPDCAを回すことで運用改善を加速させます。 ダッシュボードの設計・開発 a. ビジネスの要件に合致し、利用者が直感的に意思決定できるダッシュボードを設計・開発します。 b. 開発フローやデザインの進め方は柔軟に対応可能です。 c. 新規機能や高度な分析要件についてはアジャイルリリース、既存のダッシュボードなど重要度が高いものについては慎重にフィードバックを得るなど、合理的で柔軟な開発体制を整えています。 d. 成果物のアウトプットだけでなく、ビジネスインパクト(アウトカム)が評価されます。 ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ■サービスについて 全社横断組織としてSansan、Bill One、Eightなどのサービスに関するデータ利活用に関わります。 ■組織のミッション 技術本部は、技術を磨くだけでなく、磨いた技術を用いてビジネスの課題解決に取り組み、事業の成長をリードすることを目指しています。技術本部の強みを生かし、ビジネスデータとテクノロジーを組み合わせたプロダクトや新機能を開発することで、同社の非連続な成長をけん引します。 ■本ポジションの魅力 最先端のデータ活用事例を探求できる 現時点で1000IDほどのユーザーを対象に業務を遂行でき、非常にインパクトを生み出しやすい環境である プロダクトごとに異なる課題があり、多様なデータ活用のチャレンジに取り組める フィードバックがカジュアルかつ丁寧に行われる環境であり、自分の提案や開発が本当に役立っているかを検証できる ■組織構成 アナリティクスエンジニア、データサイエンティストが数名所属するチームに所属します。 チームの一つ上の組織レイヤーには、4チーム、20名程度のメンバーが所属しています。 本チームの他には、Sansan Labs企画開発、新規事業(Sansan BI)、データ基盤の3チームがあります。 ■開発環境 開発言語:Python、SQL データベース・Data warehouse:BigQuery ETL/ELT:Cloud Composer、Cloud Workflows、dbt(data build tool) BIツール:Looker、Looker Studio インフラ:Google Cloud、AWS 構成管理:Terraform バージョン管理、コラボレーションツール:GitHub、Slack、Notionなど
応募条件 ・データ分析および BI ツールに関する開発経験 ・BigQuery、SnowflakeなどのData warehouseを利用したデータ分析基盤の利用経験 ・Looker、Tableau、Power BIなどのBIツールを利用したダッシュボードの構築経験 ・SQLによるデータモデリングの経験 ・ビジネスレベル以上の日本語 歓迎条件 ・機械学習やベイズ統計などの高度な数理的手法を用いてデータ分析を行った経験 ・データ基盤に対する開発経験、特にTerraformなどを用いたIaC環境における開発経験 ・ITプリセールス、ITコンサルタント、プロジェクトマネジャーの経験 ・社内外のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメントの経験
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、専門職大学、大学院(その他専門職)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
686万円〜1,134万円
一定額まで支給
08時間00分 休憩60分
フレックスタイム制 コアタイム 10:00-16:00(但し、全社会議日(月2回)は9:30-15:30とする。) 1日当たりの標準労働時間8h 月平均残業時間 残業20時間以下
有 コアタイム (10:00〜16:00)
有 平均残業時間: 20時間
有
120日 内訳:土曜 日曜 祝日
土日祝日 年末年始休暇 有給休暇
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
給与詳細 年収686万の場合 月額49万(基本給39.6万+時間外手当9.4万) 年収1134万の場合 月額81万(基本給65.6万+時間外手当15.4万) ※時間外労働の有無に関わらず月30時間相当分の時間外手当を支給します ※30時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給します ※試用期間(6ヵ月)中の条件変更はありません 昇給:年1回(6月)
無
東京都渋谷区
屋内全面禁煙
福利厚生 社宅/家賃補助制度あり 諸手当 通勤交通費(1日あたり5,000円かつ1ヵ月定期代10万円を上限とします。往復分合計。特急券及び航空券は会社負担は致しかねます。) 福利厚生詳細 社員持株会 知識習得・業務効率向上補助制度(エンジニア職・クリエイター職のみ) 社内交流支援制度 住宅補助制度 英語学習補助制度 平日・土日入れ替え制度 育児サポート制度 特別休暇制度 ※ 制度により、対象社員や適応ルールあり。 社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
最終更新日:
550~1000万
Hakuhodo DY ONEの主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。 プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における当社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。 <具体的には> ・国内最大級DMP「AudienceOne®」や豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装 ・Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発 ・次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発 ・新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進 <チームの特徴> 部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。 <キャリアパス> データサイエンティスト → マネージャー(組織とプロジェクトを牽引) データサイエンティスト → リード(CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード)
【必須経験】 ・PythonまたはRでの分析実務、モデル実装および可視化の経験(2年以上) ・機械学習または統計に基づく課題解決の実務経験 ※以下のいずれかの専門領域における深い知識と実務経験 ・マーケティングサイエンス、行動計量学、統計解析、因果推論、自然言語処理(NLP) ・画像認識・コンピュータビジョン(CV) ・音声・音響・音楽分析、数理最適化、強化学習など 【歓迎経験】 ・広告・マーケティング関係の業務経験 ・業務課題起点での論文調査から実装・検証に至る一連の経験 ・企画設計から評価、そして次期改善までのPDCAサイクルを主導した経験 ・AWS/GCPなどのクラウドプラットフォーム上での機械学習モデルの実装・運用経験、数TB級データのSQLによる効率的な処理経験 ・統計モデリングや因果推論を活用したサービス開発・実装経験z
Hakuhodo DY ONE は、インターネット広告黎明期より培ったデジタル広告の知見とノウハウを活かし、統合的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。 マーケティング戦略立案力、クリエイティビティ、高度な運用力と技術開発力、媒体社・プラットフォーマーとの強固な関係性を強みとし、国内外のクライアント企業に対して、デジタル起点でのマーケティング戦略やテクノロジー活用を包括的に支援します。
1000~1800万
日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。 顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析し、アルゴリズム設計および実験検証を主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたデータ分析、仮説立案、および実験設計の推進 ・機械学習や統計解析を用いたモデル設計およびアルゴリズムの検証 ・実装を見据えたPoC開発や評価指標の設計、およびモデルの精度改善に向けた要因分析と施策の実行 ・最新論文の調査・理解、および先端技術を用いたアルゴリズムのプロダクトやプロジェクトへの応用
【必須スキル】 ・Pythonを用いたデータ分析、および機械学習モデルの実装・チューニングの実務経験 ・大規模データの前処理、特徴量設計、データパイプライン構築の実務経験 ・機械学習プロジェクトを主体的に推進し、チーム開発やコード管理を行った経験 ・最新論文の読解に基づくアルゴリズムの原理理解、および実務への実装・応用経験 ・ビジネス課題を理解し、実データの前処理・分析から仮説立案、解決策の提案までを主導した経験 ・コンピュータサイエンス・AI・数学等の関連分野における学位または同等の知識・経験 【歓迎スキル】 ・ベイズ最適化、因果推論、統計モデリング、または実験計画法(DOE)を用いた統計解析の実務経験 ・数理最適化、シミュレーション、または物理モデルと機械学習を組み合わせたモデリング経験 ・自然言語処理(LLM含む)を活用した、特定領域における機械学習モデルの開発・応用経験 ・コンサルティングファーム/Slerにおける顧客課題に対するソリューションの提案経験
-
400~600万
ERPパッケージの導入やシステム構築を幅広く手掛ける当社にて、インフラエンジニアをお任せします。ERP導入の支援とサーバー構築、稼働中のシステム保守運用がミッションとなります。 【詳細】■SAP S/4HANA、ERP、PO、BWシステム等のシステム設計/構築 ■SAPシステムやOSや関連システム(ジョブやバックアップや監視など)等の運用保守■弊社社員が既に参画している案件に弊社社員と一緒に参画頂きます、2~4週間ほど業務理解に注力しつつ、少しずつ業務を増やしていきます。【案件例】大手衛生用品メーカー様や大手小売業様のサーバ構築・保守案件【案件規模】2~3か月から1年~1年半程度まで
【必須】■サーバ構築・運用経験(経験1年以上) ★SAP未経験からチャレンジしてスキルアップできます。 ★Linux、Windowsサーバに関する知識、SAPに関する知識が身につきます。 【魅力】≪社員ファースト≫健康を第一に、働く人が健康でなければ健康経営は不可能とし、有給消化率向上や残業時間削減の取組みを積極的に推進。高負荷な案件はお断りしている場合も有り。≪やりたいことができる≫経営層はメンバーの「やりたい!」が実現できる案件を探してチームに配属。今後の方針として社員一人ひとりの市場価値を上げるため、社内開発案件を増やして、社内で教育しながら育てていきたいと考えています。
ERPソリューション事業,SIビジネス事業,インフラソリューション事業,ビジネスコンサルタント事業の4事業を柱として,お客様のシステムの立案から定着にいたるまで,要望や予算に合わせて様々なIT支援を提供させていただきます。
896~1946万
Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善(MLOps)などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド(AWS/GCP)や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。
【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD/クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験(例:FastAPI、Rails等) MLOps(CI/CD、デプロイメント、監視)知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験
働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売
800~1300万
【募集背景】 生成AIの登場は、プロダクト開発に留まらず、産業構造、ビジネスモデル そして人々の働き方そのものに根本的なパラダイムシフトをもたらしました。 この未曾有の時代において、私たちは変化に「対応」するのではなく 変化そのものを「創造」するリーダーシップが不可欠であると考えます。 世界中のあらゆる企業がAIを戦略の核心に据え、生き残りをかけた 競争を繰り広げる中で、現状維持は後退を意味します。 私たちのミッションは、既存事業の連続的な成長をAIによって加速・高度化させつつ 生成AIを起点とした未来の収益柱となる新規事業を速やかに立ち上げることです。 これは単なる効率化を超え、当社の企業価値と市場ポジションを再定義する 最も重要なキードライバーとなります。 私たちは「生成AIの登場」を、単なる技術導入ではなく、企業文化、経営戦略 そして私たちが社会に提供する価値の再定義と捉えています。 この重要な変革期において、全社的なAI戦略を策定し、企業変革を牽引いただける リーダーの参画を強く望みます。 【具体的な業務内容】 戦略的AIプロジェクトの実行責任者として、実装とチームマネジメント 部門連携を統括。事業成長を加速させ、AIによる具体的成果創出と 組織への定着を牽引いただきます。 ・事業戦略とAI推進方針のアラインメント 全社の経営方針及び事業戦略を踏まえ、データ・AI活用のテーマ選定から ロードマップ策定、組織横断での着手優先順位付けまでを担い、事業インパクトを 最大化するチーム運営を行っていただきます。 <具体業務例> ・各事業におけるAI活用テーマの発掘、要件整理、優先順位付け ・中長期ロードマップ策定と投資領域の選定及び意思決定支援 ・メンバーの役割設計と実行体制の最適化 ・OKR設計・スプリント方針策定 ・AIガイドライン・ナレッジ共有を通じた会社全体のAI推進カルチャーの醸成 ・データ・AI活用プロジェクトの推進 プロジェクトにおいてPoCから機能実装までを一気通貫で推進する役割を担っていただきます。 プロジェクト内において技術選定から課題解決の方法を設計し 提供価値の最大化によって事業価値につながる成果創出をリードしていただきます。 <具体業務例> ・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施 ・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計 ・要件定義やCI/CDの構築、運用改善 ・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる ・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行 ・リリース後のモデル評価・精度改善方法の検討と実装 【ポジションの魅力】 ・経営戦略と現場実行の橋渡し役として、事業変革に最も直接的にインパクトを与えるポジション ・マネジメントと技術の両側面を扱いながら、AI領域での戦略遂行力を磨けるハイブリッドなキャリア ・PoCを量産して終わるのではなく、本番導入・事業成果まで責任を持てる、レバレッジの大きい役割 ・AI活用を組織文化として定着させる中心人物として会社全体に影響を与えられる
【必須スキル】 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)を用いたPoC〜本番運用までの いずれかのフェーズのリード経験 ・Python 等を用いたデータ処理やモデル実装の実務経験(3年以上) ・AWSやGCPなどのクラウド環境上での開発・運用経験(3年以上) ・3〜5名程度のチームやプロジェクトをリード・マネジメントした経験(1年以上) ・採用・評価制度の運用経験(評価基準策定、キャリブレーション経験含む) ・複数ステークホルダーとの調整・整理・合意形成の経験 【歓迎スキル】 ・LangChainやLlamaIndex などの LLMフレームワークの利活用経験 ・ML/LLMワークロードの運用・監視基盤の設計・運用経験 ・社内のAIガイドライン策定や、セキュリティ・ガバナンス観点を踏まえたAI導入プロジェクトの経験 【求める人物像】 ・ファインディのビジョン&バリューに強く共感し、技術を手段として 事業価値最大化を追求できる方 ・市場や競合の「解像度」を高め、2年後の未来を先回りして事業変革を起こす視点を持つ方 ・自律的に課題を発見し、戦略の実行に必要な調整・交渉を積極的に行える方 ・チームメンバーの成長を促し、部門を超えた連携を構築できる 高いリーダーシップとコミュニケーション能力を持つ方
-
500~900万
・Computer Visionコンポーネントのテクニカルリードとしての開発推進(要求管理、スケジュール管理、タスク管理) ・ミッション要件に基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの開発および検証 ・ターゲットハードウェア上での検証・統合およびリリース管理 ・システムテストおよび運用フェーズへの参画
<必須条件> ・数値計算系アルゴリズム設計・実装に関する8年以上のソフトウェア開発経験 ・画像処理または信号処理を用いたコンピュータビジョン分野における物体検出アルゴリズム開発・検証の3年以上の経験 ・C言語またはC++による5年以上の開発経験および3年以上の組み込みソフトウェア開発経験 ・サブシステムレベルのテクニカルリードとしての開発推進経験(要求管理、スケジュール管理、タスク管理を含む) ・要件定義から設計、テスト計画および実施までのソフトウェア開発ライフサイクル全体の経験 ・最新のソフトウェア開発手法およびSCM(Git等)に関する知識 ・チーム内外での協働および主体的な開発推進能力 ・アジャイル開発プロセスに関する理解 ・技術コミュニケーション能力およびプレゼンテーション能力 ・TOEIC750点以上相当の英語力およびビジネスレベルの日本語能力 <望ましい条件> ・機械学習/AIを活用した画像認識および信号処理に関する知識 ・Unity、Unreal Engine等を用いた3Dシミュレーション環境構築経験 ・組み込みLinuxベースのシステム開発経験 ・Python等スクリプト言語による開発経験
軌道上サービス End of Life (EOL):衛星運用終了時のデブリ化防止のための除去 Active Debris Removal (ADR):既存デブリの除去 Life Extension (LEX):衛星の寿命延長 In-situ Space Situational Awareness (ISSA):故障機や物体の観測・点検
500~700万
AI活用、業務自動化、DX等の推進に取り組んで頂ける方を募集致します。 ・生成AI(ChatGPT、Claude等)を活用した業務改善の企画、実行 ・RPA、マクロ、スクリプト等による定型業務の自動化推進 ・社内各部門の業務課題のヒアリング、解決策の提案 ・BIツール(Qlik Sense等)を活用したデータ分析および可視化 ・AIツール導入時の社内教育、マニュアル作成
【応募条件】 ・AI、DX(デジタルトランスフォーメーション)等の新技術の導入に積極的な方 ・変化に柔軟に対応し、新しいツールや技術を自主的に学び、業務に活かしていける方 ・日常会話レベル以上の中国語が可能な方(外国の方の場合は、日常会話レベル以上の日本語が可能な方) 【歓迎条件】 以下のようなご経験をお持ちの方 ・生成AI(プロンプト設計、API連携等)に関する使用経験をお持ちの方 ・Python、GAS、VBA等いずれかのスクリプト言語の基礎知識をお持ちの方 ・RPAツール(UiPath、Power Automate等)の使用経験をお持ちの方 ・BIツール(Qlik Sense、Tableau等)の使用、開発経験をお持ちの方
【事業内容】 ・貿易事業 ・グリーンケミカル、次世代エネルギー開発 ・技術ライセンス事業 ・触媒開発、量産、受託 【会社概要】 日本と中国間にて、化学品(機能化学品、基礎化学品、塗料・インキ原材料、医薬、農薬、食品添加物、ヘルスケア等)の貿易を行っている専門商社です。日本には3拠点(本社及び研究所)、中国には12拠点(営業所、研究所、工場)、米国及びハンガリーには2拠点(営業所)ございます。尚、日本オフィスの従業員の内訳は、半数は日本人、半数は日本語が出来る外国の方々です。
500~2500万
【仕事の内容】 企業のAIによる変革「AIトランスフォーメーション(AX)」を最重要テーマと位置づける当社にて、AIエージェントの開発を通じて業務のAI活用を大きく拡大していただきます。「業務をサポートするAI」から「AIを組織や業務の中心にするエージェント」へと進化させる重要なポジションです。 【具体的な業務内容】 ・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発 ・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発 ・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善
【必要な能力・経験】 ・エンジニアとしての開発経験(2年以上) ※AIエージェントエンジニアとしての実務経験は不問です。 【求める人物像】 ・会社のミッション「Upgrade Japan」に共感いただける方 ・大企業のAX(AIトランスフォーメーション)に関心のある方 ・AIを用いた次世代型業務のあるべき姿の模索・提案・実現に魅力を感じる方 ・顧客企業のビジネス領域にも関心を持ち、顧客の視点で問題解決に取り組める方 ・0 → 1の挑戦を楽しむことができる方
アルゴリズムモジュールの開発とライセンス提供、ITシステムの開発と運用、データサイエンスに関するコンサルティングなど
450~900万
オンラインゲームプラットフォームDMM GAMESを運営するEXNOAで、プラットフォームへタイトルを誘致する業務をサポートする部署です。また、アライアンス本部内の横断部署として業務効率改善提案にも取り組んでいます。 具体的な業務内容は以下の通りです: ・Googleスプレッドシートで関数やGASを用いた様々なアウトプット作成 ・契約申請業務や経費処理などの営業事務全般 担当する主な工程は: ・市場調査/分析(タイトル分析含む) ・予算集計 ・次期予算策定 ・タイトル毎の予算策定や与実管理 ・契約申請 ・経理処理 ・その他営業事務 業務環境としては、メンバー約2名、男女比1:1、平均年齢
【必須要件】 ・各種分析が可能なGoogle スプレッドシートの関数/GASスキル ・既存Google スプレッドシートの関数/GASの読解能力 ・分析結果のアウトプット/プレゼン能力 ・高密度なマルチタスク下での自己マネジメント経験 【歓迎要件】 ・MySQLなどの言語を用いたDBアクセス経験 ・ゲーム業界就労経験 ・マーケティング用語などの理解 ・資料作成における PowerPoint(google slides)スキル 【求める人物像】 ・分析業務が好きな方 ・関数やGASなどを使った業務経験がある方 ・普段の業務と並行して業務効率を追求できる方 ・AIなど新しい技術にトレンドを持ち
■DMM GAMESプラットフォームの開発、運営やゲームタイトルの開発、運営、配信 同社は、登録ユーザー3,100万人超のプラットフォーム”DMM GAMES”を運営しています。プラットフォーム事業を中心に、パブリッシング事業、コンテンツ事業、海外事業、投資事業の5つの事業を展開しています。 ◆プラットフォーム事業 PCやスマートフォンなど複数デバイスでオンラインゲームやダウンロードゲームを遊べる、登録ユーザー3,100万人超のプラットフォーム「DMM GAMES」を開発
年収非公開
機械学習・最適化・データサイエンス分野のエンジニアを通年で採用しています。 多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、自社のスーパーコンピューターを用いた研究開発・実装を通じて「現実世界を計算可能にする」というPFNのビジョンを実現します。それぞれの事業ドメインの専門知識を学び、コンピュータサイエンスの幅広い知識や実装力を用いることで、PFNでしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。社内・社外のバックグランドの違う人々とコミュニーションを積極的にとりながら、PFNのvalueにある”Learn or Die”の精神で新たな知識を学び続け、そこから新たな価値を生み出していくことのできる人材を求めています。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 **業務例** 新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 - 新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング - 対象となる実在の設備・プロセス等に関するデータおよびその稼働・運転業務等の観察および分析 - 機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 - 実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 - 機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証 - 顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス 問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・数理最適化・逆問題解析などの問題解決を行います。 - 対象設備・プロセス等に関する時系列データに対する予測、あるいは異常検知のための機械学習モデルの構築・検証 - 実世界の組合せ最適化問題に対する、ヒューリスティクス・数理計画・機械学習などの複合的な視点からの解決アプローチの提案・実装・実験 - リモートセンシング実データを用いた、計測対象の内部状態・構造の逆問題解析・推定 - シミュレーションデータと実データのドメインアダプテーション 稼働中の化学プラント等の大規模生産設備や、産業機械・ロボット装置等を対象に、これらをより安全・最適に運転できるよう制御するための技術開発を行います。 - 安全を保証しつつ最適な制御を可能とする機械学習モデルの構築 - 設備・装置の異常を運転時系列データを用いて検知・予知する機械学習モデルの構築 製造プロセスや製造装置などを対象に、シミュレーションなども活用しながら効率的な製造をするための技術開発を行います。 - 2D/3D での粒子シミュレーションを使った課題の定式化と機械学習への応用 - 最適な製造プロセスを探索するための連続・離散最適化アルゴリズムの開発 - 開発したアルゴリズムや機械学習モデルを用いた最適化処理を自社クラスタと連携して行うシステムの構築・運用 小売業における収益性および顧客満足の向上につながるデータ分析およびそれに基づく問題解決の提案を行います。小売業における業務の再構築・業務品質の向上に資する手法を開発します。 - 店舗オペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 - 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード - 販売促進・機会損失回避・在庫最適化等を目的とする画像・POS データ分析および最適化手法開発 - 顧客企業と連携した、開発手法の効果検証
■Qualifications / 応募資格(必須): - コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 - コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること - 特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 - 実データに基づく問題解決の経験 - 特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 - ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等) - コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る - 特に Python または C++ によるプログラミング能力 - 次の分野のうちいくつかの分野での実践・実務経験 - アプリケーション開発もしくは運用経験 - Web/クライアント/スマホなどの機種問わず - ツール/ゲームなどのジャンル問わず - ライブラリの開発経験 - Unix/Linuxサーバ運用経験 - 数学、自然科学(物理、化学など)に関する、高校卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと) - チームでの課題解決の経験 - ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当)
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