🔶若手~60代の内定実績多数/リモート/フルフレックス🔶【ハイクラス】データサイエンティスト
650~1000万
企業名非公開
東京都品川区
650~1000万
企業名非公開
東京都品川区
データサイエンティスト
データアナリスト
データエンジニア
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。 大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。 <業務内容> ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。 また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。 1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。 ・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解 ・要件定義 ・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築 ・機械学習などのモデル構築 ・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築 ・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務 ・生成AI活用におけるデータ整備 ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント など 2.データサイエンティスト データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。 ・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析 ・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC) ・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案 ・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・ ・機械学習などのモデル構築 ・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案 ・クライアントコミュニケーション ・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務 ・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント など <本ポジションの魅力> ・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント ・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる ・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる ・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる ・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある <データの種類> 大手通信キャリアのビッグデータ 大手時計メーカーの購買データ スポーツ振興くじの購買データ 位置情報データ 電気・ガスなどの大規模な顧客データ ポイントカードサービスの購買データ 某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ ECサイト、スマホアプリの行動データ Web広告データ など <PJT例> ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築 ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 ・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築 ・大手製造メーカーのサイト分析 ・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証 ・在庫などの需要予測 ・生成AI向けデータ整備 など
※以下スキル“全て”を満たす方 ・データ関連プロジェクトにおいて PMO / PM / PL いずれかのご経験(年数問わない) ・SQL・Pythonを用いたデータ分析、データコンサルタント、データマネジメント、データ基盤構築エンジニア いずれかのご経験(3年以上)
650万円〜1,000万円
東京都品川区
在宅勤務 リモートワーク可 副業OK 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度
最終更新日:
700~1100万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用 ✓ワーカーと求人の最適マッチングを実現するモデル・ロジック・特徴量の設計と継続的改善 ✓LLMを活用したガードレール実装や防御的プロンプト設計による、AI機能の安全性担保 ✓Vertex AI Pipelines等を活用したMLパイプラインの構築、評価、および安定運用の設計 ✓「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの構築と、品質・コスト・レイテンシーの可視化 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLMを活用した自律的なマッチング改善ループ(評価・改善候補生成・比較検証)の構築 ✓構造化データを活用した、プラットフォームの信頼性を損なう行動の予測・異常検知モデル開発 ✓合成データ生成や高度なアノテーション管理による、モデルの堅牢性強化とデータセット品質向上
必須条件(MUST) ✓機械学習・データ分析を用いたビジネス課題解決の実務経験 ✓SQL/Python、クラウド環境(Google Cloud/AWS等)での開発、Gitを用いたチーム開発経験 ✓マッチング・推薦、リスク制御、異常検知、またはLLMアプリ開発のいずれかのドメイン経験 歓迎条件(WANT) ✓Vertex AI Pipelines等のMLパイプラインやFeature Store上での実装・運用経験 ✓マーケットデザインの知見や、AI as a Judgeによる自動評価システムの構築経験
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690~2490万
◆企業概要 ・日本発、アジア最大級のグローバルコンサルティングファームです。 ・「Real Partner」として、戦略から実行までワンストップで支援。 ・連結売上高1,598億円(2025年3月期)と右肩上がりの成長を継続。 ・多様性を重視し、キャリア採用比率は直近3年で50%超と高い実績。 ・「日本独自の価値」をテクノロジーで最大化し、世界へ変革を促します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・AI・データ利活用による社会課題解決や企業の変革をリードします。 ・マーケットイン視点でのAIプロダクト企画や、投資計画の立案。 ・最新の機械学習アルゴリズムを用いた分析・モデル構築と価値創出。 ・データマネジメントから組織設計・人材育成まで幅広くコンサルティング。 ・学会調査を含む最新技術の社会実装と、クライアントへの提言を実行。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・生成AIを活用した社内知見検索システムの構築と全社導入支援。 ・機械学習を用いた高精度な需要予測によるサプライチェーン最適化。 ・AIによる複雑なビジネスプロセスの自動化・計画最適化コンサル。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 圧倒的な高待遇: 年収最大2,500万円。賞与年2回で成果を還元。 ✅ 柔軟な働き方: フルフレックス&リモートワークで自律的な勤務が可能。 ✅ 手厚い支援: 第3子以降100万円の出産祝金や充実の資格取得支援。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・構想だけで終わらない「実行力」に強みを持つ伴走型のスタイル。 ・AILセクターというAIに特化した専門組織で最先端知見に触れる環境。 ・日本発ファームとして、迅速な意思決定とグローバルな展開力が共存。
<AIソリューションプランナー> ・AIを用いたプロダクトの企画・開発経験 ・プロダクトマネジメントの経験 <データサイエンティスト> ・ビックデータ・企業内のデータの収集/加工/分析を通じて、経営課題の解決策を提言・実行してきた経験 ・Python、SQL、R等を用いたアナリティクス・統計解析ツールの使用経験 ・市場アナリティクス、顧客アナリティクス、調査データの分析経験 ・統計解析モデルを使ったレポートまたは論文作成経験 ・Vertex AI、SageMaker 、Azure Machine Learning での機械学習モデル構築経験
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1500~2500万
【職務内容】 1.アルゴリズム開発 ■配信最適化アルゴリズムの開発 ・改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善/・ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装/・Video広告のRPM最適化/・RTB配信ロジックの最新化(入札最適化、ペーシング、在庫配分等) ■統計分析・モデリング ・eCPM分解分析(Fill rate × Win rate × Bid rate)/・価格弾性モデリング/・因果推論の実務応用/・Bid landscapeの可視化・分析/・競合分析(SSP別パフォーマンスの構造理解) ■A/Bテスト・効果検証 ・A/Bテスト設計・実施/・統計的有意性判断/・効果検証レポート作成 ■オークション設計 ・First/Second Priceオークションの最適化/・Bid Shadingアルゴリズムの開発/・オークションメカニズムの改善 2.経営層・事業部門との連携 ■経営層への技術説明・提案(データドリブンな意思決定支援) ■事業KPI(RPM、CPM、CTR、CVR等)への貢献 ■ステークホルダーマネジメント ■技術投資判断とROI説明 3.組織マネジメント ■データサイエンスチームの構築・育成 ■データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成 ■PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進 ■チームの技術力向上施策の立案・実行(求人ID:428837)
【必須】 ■ML(機械学習)実装経験 5年以上 以下のいずれかの領域での実装経験 ・入札最適化、フロアプライス最適化、ペーシングアルゴリズムの開発 ・CTR/CVR予測モデルの構築・運用 ・ターゲティング精度向上(ユーザーセグメント、特徴量設計) ・レコメンデーションシステム(EC、メディア、動画配信等) ■統計分析・モデリング力 ・統計的手法を用いたビジネス課題解決の経験 ・因果推論を用いた施策効果測定の経験 ・複雑なデータを経営層に分かりやすく説明した経験 ・価格弾性モデリング、eCPM分解分析等の実務経験 ■マネジメント経験 2年以上
【マーケティング×テクノロジーで世界に挑むMarTechカンパニー】 「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」、「日本発の世界的なテクノロジー企業となり、日本とアジアに貢献する」という2つのパーパス(企業の存在意義)のもと、企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニーです。 ・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・海外事業
450~900万
データ分析に基づいた企画立案から業務自動化の推進 【業務内容】 基地局建設推進1部 基地局運用管理課 企画管理グループでは、運用中の携帯電話基地局において、オーナー様からの問い合わせ対応やフェスや花火大会の移動式基地局の配備調整、災害時の自治体との対応を行っています。モバイル通信ネットワークの安定的かつ効率的な運用を支える重要な役割を担っています。 急成長を続ける通信インフラをより高度な運用体制へと発展させるため、基地局運用の効率化・最適化に向けた、データに基づく企画立案および業務自動化推進に貢献いただける方を募集します。 ■仕事内容: 基地局運用の効率化と最適化を目指し、データ分析に基づいた企画立案から業務自動化の推進まで、幅広い業務をご担当いただきます。 <データ集計・分析> ・運用データの収集・可視化・分析を行い、改善提案までを一貫して実施します。 <企画書類立案> ・企画書・提案書・報告書など、各種ビジネス文書の作成を行います。 <業務自動化・効率化推進> ・PythonやPower Automateを活用し、運用業務の自動化および効率化を推進します。 <会議資料/議事録作成> ・各種会議における資料作成および議事録作成を行います。 <関連部署との連携・調整> ・社内外の関連部署と密に連携し、プロジェクトや課題解決のための調整を行います。 【求人のお薦めポイント】 最先端の次世代通信技術を社会インフラとして実装するダイナミックな経験が得られます。自身の仕事が多くの人々の生活やビジネスを支える極めて公共性の高い職務です。 大規模プロジェクトの推進や多様な関係者との連携を通じて多岐にわたるスキルを習得でき、市場価値を飛躍的に高めてキャリアを次のステージへ進めるための最高の舞台が整っています。 【キーワード】 基地局運用, データ分析, Python, Power Automate, 業務自動化, 企画立案, プロジェクト推進, 通信インフラ
<必須条件(スキル・経験)> ・データ集計・分析の実務経験 ・ビジネス文書作成(企画書・提案書・報告書など)の実務経験 ・Excel・Word・PowerPointの高度な操作スキル ・Pythonを用いたデータ処理または自動化の実務経験 ・Power Automateを用いた業務自動化の実務経験 <歓迎要件> ・通信業界での実務経験、基地局運用に関する知識または経験 ・統計解析に関する知識または経験 ・機械学習に関する知識または経験 ・SQLを用いたデータ操作経験 ・Power BIを用いたデータ可視化経験 ・ChatGPT等の生成AI活用経験
会社運営に関連するサービスの、企画や立ち上げ、コンサルティング、現場オペレーションのマネジメントと実行、システムやインフラの準備・運営を含めたトータルパッケージの提供
900~1140万
【業務内容】 担当業務(詳細) ・プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築 ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理 ・データ基盤のシステムアーキテクチャ検討 ・データの取得/加工方法の検討 ・テーブル設計 ・データ加工ロジックの実装 ・データ処理フローの実装 【業務の魅力/面白さ】 ・最新の技術を用いる機会が多く、技術選択の幅も広い ・取組自体がチャレンジングなため、職階に関わらず、新しいアイデアの提案が求められる ・クライアント折衝の機会が多く、エンドユーザーの顔が見える環境 ・職階・職能にとらわれる必要が無く、キャリア選択の自由度が高い(成長速度も速い) ・幅広い案件に携わることができ、自身の知識やスキルの幅を広げることが可能 ・将来的には、プロジェクトマネージャー、テックリード、自社プロダクトの開発エンジニア等幅広いキャリアを描くことが可能 ・フルリモート・フルフレックスのため、自由で裁量ある働き方が可能 【活用テクノロジー/利用サービス(例)】 Google Cloud Platform:Kubernetes Engine, BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Composer, Cloud Run など Microsoft Azure :Synapse Analytics, Data Factory, Databricks など Amazon Web Services:Fargate, Redshift, Batch など
【必須条件(MUST)】 ※下記の、すべてを満たす方 ・開発案件におけるメンバーアサインや稼働管理、社内コストの管理の経験があること(2年以上) ・クラウドサービスを用いたシステム構築の経験がある ・新しい技術やツールに高い興味・関心があり、積極的に試している ・あれこれ細かく指示されるよりも、自ら考え、自分の裁量で動きたいという「自律行動志向」である 【歓迎条件(WANT)】 ・外部向けプロジェクトにおける、プロジェクトの状況に合わせたメンバーのアサイン、稼働管理、内部コスト管理の経験 ・開発プロセス(プロジェクトの進め方)の定義、状況に応じたカスタマイズ、プロジェクトの実行計画の策定、プロジェクト実行管理経験 ・開発プロセスに合わせた開発環境の定義と構築経験(DevOps, CI/CDパイプライン、GitOps等) ・要件に応じた適切な技術選定、技術的トレードオフの判断、利用技術のコスト算出、開発環境のコスト管理経験 ・(アジャイルな開発手法を用いて)継続的にシステムを改良した経験 ・kubernetesを用いてシステム構築をした経験 ・情報工学に関する専門知識のある方
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400~1000万
事業拡大フェーズの当社にて、データエンジニアとして金融、サービス、製造、通信業など幅広い業界からのプライム案件や大手SIerからの案件に携わって頂きます。上流工程から携われる機会が多数あります。 【業務内容】 ■Azure Databricks基盤上へのパイプライン構築または生成AI(RAG等)の実装(要件定義~テストフェーズ)
【必須】■JavaまたはPythonとSQLのコーディング経験(3年以上)■AWS/Azure/GCPいずれかでのシステム利用経験■Gitを用いたチーム開発経験■アジャイル開発に対応可能であること(必須)■未経験の技術にも キャッチアップに抵抗なく取り組んでいただける方 【尚可】■Azure Databricksの利用経験■MicrosoftFabric,snowflake等のデータ基盤製品利用経験■生成AI,機械学習(ML)の利用経験■分散処理のパフォーマンス対応
■サポートサービス事業:Microsoft製品に関する技術サポート業務 ■技術開発事業:Microsoft製品を用いた設計、構築、運用保守業務 ■ソリューション開発事業:アウトドアに関連のアプリケーション開発業務
780~1800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 SQLを用いたデータベース操作経験 データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 ビジネスレベルの日本語能力 チームでの協働経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。
500~1000万
【職務内容】 ニューエラジャパン合同会社にて、BIツールを活用したデータ分析・可視化を通じて、 経営判断や事業成長を支援するポジションです。 売上・在庫・品質・顧客動向など多様なデータを横断的に分析し、 経営層や各部門が意思決定しやすい環境づくりを担います。 【具体的には】 ・Tableau等のBIツールを用いた経営ダッシュボードの設計・作成・分析 (売上、在庫、品質、トラフィック、店舗・顧客先パフォーマンス、ビジネストレンド等) ・分析結果に基づく課題抽出および、ビジネス改善施策の提案・実行支援 ・データ分析業務の効率化を目的とした分析環境の構築・運用 ・中長期的な視点での戦略策定や新規事業企画に向けた事業分析の実施(求人ID:411605)
【必須】 ・Tableauを用いたダッシュボード作成に関する知識・実務経験 ・BIツールを活用したデータ可視化の知識・経験 ・ExcelやETLツールを用いて、複数データソースから 分析目的に応じたデータ設計・集計・クレンジングができる方 (現状はTableau Prep Conductorを活用) 【歓迎】 ・リテール事業会社での実務経験 (特にファッション・アパレル・小売業界の経験)
【世界をリードするブランドのビジネス】 同社は、1920年に米国ニューヨーク州バッファローで創業した「New Era」ブランドの日本法人として、 ヘッドウェア、アパレル、バッグ、アクセサリーなど幅広いアイテムの提供を行っています。 メジャーリーグ・ベースボール(MLB)唯一の公式選手用キャップサプライヤーとして、 世界中のスポーツファンに認知されると共に、ストリートファッションや ライフスタイルの必須アイテムとしても絶大な支持を得ています。
900~1500万
■仕事概要: ================== 本ポジションについて ================== ◻︎ 募集背景 生成 AI の独自性を強化し、品質/速度/コストの最適化を進めるため、AI エンジニアを募集します。 ◻︎ 主要業務 - LLM 連携(OpenAI/Anthropic 等)、モデル選択/プロンプト最適化/評価 - ベクトル検索(Qdrant)・インデキシング・関連度改善 - 推論パイプラインの設計・最適化(レイテンシ/コスト/再現性) - 品質評価基盤・A/B テスト・自動評価メトリクスの実装 ◻︎ 本ポジションの魅力 プロダクトに直結する形で AI の品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できます。品質・速度・コストの最適化をデータで語れる環境です。 ============= Algoageについて ============= Algoageは、東京大学出身の機械学習研究者によって創設されたスタートアップです。2020年に合同会社DMM.comと資本業務提携を結び、誰かの痛みに、事業で挑み次の“当たり前”をつくる会社です。 ◻︎ MISSION 次の「当たり前」を生み出す ◻︎ VISION 誰かの痛みに、事業づくりで挑み続ける。 ◻︎ POLICY 事業成長のためになら惜しみのない投資を。 ========================== 新規事業(生成AI事業部)について ========================== 新規事業のため、詳細はカジュアル面談/面接にてお話しさせていただきます。 ◻︎ 部門体制 - 事業責任者・PdM(CEO): 1名 - CTO: 1名 - BizDev: 2名 - AI R&D: 6名 - ソフトウェア開発: 8名 - デザイン: 1名 ◻︎ 技術スタック - フロントエンド: React/Next.js、Chrome Extension - バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python - データベース: PostgreSQL、Qdrant(ベクトルDB) - インフラ: AWS、Terraform - CI/CD: GitHub Actions - 監視: Datadog - AI: OpenAI/Anthropic API 等 ◻︎システム構成 業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。 - ナレッジベースの構築・検索 - 業務ワークフロー管理・自動化 - マルチチャネル(チャット、音声、メール)対応 - オペレーター支援機能(AIによる応答生成・最適化) - マルチテナント対応の認証・認可基盤 - テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御 - パフォーマンス計測・最適化基盤 - データパイプライン・ETL基盤
■必須スキル: - OpenAI, Google Gemini, Anthropic ClaudeなどのLLM APIの利用経験 - LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) - Pythonによる開発経験 - Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 - 日本在住者(フルリモート可能ですが、PC貸与のため) ■歓迎スキル: - Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の熟達 - HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解 - 統計の理解、データ分析の経験 - 機械学習、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験 - 機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験 ■求める人物像: - LLM領域への知的好奇心をお持ちの方 - 課題を自ら発見し、解決策を講じられる方 - 仕事に対しての責任感を持った行動が取れる方 - コミュニケーション、連携を主体的に取れる方
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500~800万
募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 <具体的な職務内容> CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 仕事のやりがい・魅力 製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
Pythonを用いたデータ分析の実務経験 BIツール(Looker 等)を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験 複雑なSQL(サブクエリ・JOIN・集計等)の記述経験 望ましい経験/スキル AIを用いた業務改善・分析の経験 製造業領域において蓄積されたノウハウや経験がある方 製造業特有のデータ(BOM 等)に関わる分析経験
■事業内容: 製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」 CADDi Drawerは、2022年にAI類似図面検索機能を搭載した図面データ活用クラウドとしてローンチしたプロダクトです。 今後は製造業におけるあらゆるデータを解析・関連付け、インサイトを抽出することで、人間の生産活動をより高度化するデータプラットフォームとして進化していきます。