【価格エージェント】PdM/データサイエンティスト
年収非公開
サイバーエージェントグループ
東京都渋谷区
年収非公開
サイバーエージェントグループ
東京都渋谷区
データサイエンティスト
事業概要 AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。 大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。 ミッション 現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。 本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。 PHASE 1|要件定義・課題設計 クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する 使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する 提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、営業アポイントに同席することもある PHASE 2|モデル開発 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 顧客データに対する探索的データ分析(EDA)と特徴量エンジニアリング 既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める PHASE 3|オフライン/オンライン検証 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算 本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証 検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す PHASE 4|プロダクト化・横展開 プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する 新たな差別化要素の研究開発 知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与 プロジェクトの進め方: ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1~2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。 本ポジションの魅力 ・世界的にも新しい「AI × 経済学」領域 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。 ・トップクラスの研究者との協業 東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶応義塾大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。 最新の学術知見を事業に応用する機会 があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。 ・経営インパクトに直結 分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減(最大70%)や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。 ・プロダクト化を通じた技術的成長 目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。 チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。
必須スキル Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験(目安:2年以上) SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること 歓迎スキル 統計学・因果推論・機械学習に関する体系的な知識(Uplift Modeling、CATE推定等の経験があれば尚可) 機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験 A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験 事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験 経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験 クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験 求める人物像 現場での実践を通じて技術的な方法論を深化させ、プロダクトとしての完成度を高める志向をお持ちの方 クライアントの要望・要件を踏まえ、社内外のメンバーと円滑に連携しながら最適な解決策を提案できる方 分析・モデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)につなげる意識をお持ちの方 課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方 研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
正社員
年収非公開
内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
応相談 【半期ごとの目標管理制度】 半期初に目標を立て、半期末に目標の達成度を評価します。 評価に応じて給与・年俸を見直します。 その他、各種インセンティブ制度があります。
東京都渋谷区
家賃補助制度(2駅ルール、どこでもルール)、エンジニア向け新制度「ENERGY(エナジー)」 、退職金制度(勤続インセンティブ)、従業員持株会、社内カウンセリング制度、慶弔見舞金制度、社内親睦会費補助制度、無料マッサージルーム完備など。
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業
プライム市場
最終更新日:
500~1000万
AIエンジニアとして、データに関する課題を抱えるお客様に対してデータ活用コンサルティング及び 分析業務全般、プロジェクトマネジメント業務を担っていただきます。
Python,R,SQLプログラミング及びデータ解析業務 機械学習 クラウド(AWS,GCP,Azure) 統計学,数学の知識
-
年収非公開
事業内容 AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。 大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。 ミッション クライアントの経営課題に正面から向き合い、顧客折衝・要件定義から分析実行・示唆出しまで、案件全体を牽引して成果に着地させることが本ポジションのミッションです。既存の分析モデルを最大限活用しながら、高度な実装が必要な場面ではデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと協働し、プロジェクトを前に進める推進力が求められます。 本ポジションの役割 価格エージェントのプロジェクト全体を推進するアナリティクスコンサルタントを募集します。 特にPhase 1・3を主戦場とし、クライアントと社内チームの橋渡し役として案件を成果に結びつけることに責任を持っていただきます。 PHASE 1|要件定義・課題設計(主担当) クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する 使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する 提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、営業アポイントに同席する PHASE 2|モデル開発(協働) 既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析を実行する 高度なアルゴリズム開発・チューニングはスペシャリストと役割分担しながら推進する PHASE 3|オフライン/オンライン検証(主担当) シミュレーション結果・A/Bテスト設計をスペシャリストと連携しながら推進する 検証結果をクライアントにわかりやすくレポーティングし、示唆・ネクストアクションを提示する クライアントとのコミュニケーションを主導し、モデル改善サイクルを回す PHASE 4|プロダクト化・横展開(協働) 案件を通じて得た知見・ベストプラクティスを社内に蓄積・横展開する 新たなクライアント課題の発掘や提案に向けた営業支援にも積極的に関わる プロジェクトの進め方: 1案件あたり1~2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。コンサルタントがプロジェクト全体の進行とクライアントコミュニケーションを主導し、技術的な深化はスペシャリストが担う役割分担です。 本ポジションの魅力 ・クライアントの経営に直結する意思決定を主導 大手アパレル・ドラッグストア・ファストフードなど多様な業界のクライアントに対し、価格戦略という経営の根幹に関わる課題解決を自ら推進できます。数字で見える成果(クーポン原資最大70%削減等)にPMとして携われます。 ・最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす 因果推論・機械学習の最先端成果をプロダクトとして活用し、クライアントに届けることができます。技術の中身を理解しながら、ビジネス価値に翻訳する力が磨かれます。 ・トップクラスの研究者・スペシャリストとの協働 東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣とのR&D定例MTGに参加する機会もあります。スペシャリストとの協働を通じて、分析の深い知識も継続的に吸収できる環境です。 ・プロジェクトを自分ごととして動かす経験 要件定義からクライアントへの最終報告まで、一気通貫で案件に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」でなく、成果着地まで関わり切ることで、PM・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。 チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。
必須スキル Pythonによるデータ分析の実務経験(目安:2年以上) SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること クライアントや社内関係者と円滑にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進できること 歓迎スキル 統計学・因果推論・機械学習に関する基礎的な知識 A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験 クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験 データ分析プロジェクトのPM・リード経験 経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験 求める人物像 クライアントの課題を自分ごととして捉え、成果着地まで責任を持って推進できる方 分析・技術の知見を持ちながら、それをビジネス価値に翻訳してクライアントに届けられる方 スペシャリスト・エンジニア・ビジネスメンバーなど多様な職種と連携しながら、プロジェクトを前に進められる方 分析・モデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)につなげる意識をお持ちの方 課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業
年収非公開
事業概要 AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。 大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。 ミッション 因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。 本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。 PHASE 2|モデル開発(主担当) 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 顧客データに対する探索的データ分析(EDA)と特徴量エンジニアリング 既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める PHASE 3|オフライン/オンライン検証(主担当) 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算 本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証 検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す PHASE 1・4|要件定義・プロダクト化(協働) 分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画 プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する 新たな差別化要素の研究開発 知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与 プロジェクトの進め方: 1案件あたりデータサイエンティスト1~2名がアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。 本ポジションの魅力 ・世界的にも新しい「AI × 経済学」領域 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。 ・トップクラスの研究者との協業 東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。 ・経営インパクトに直結 分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減(最大70%)や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。 チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。
必須スキル Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験(目安:3年以上) SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験 歓迎スキル 因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験 機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験 A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験 事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験 経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験 求める人物像 因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方 モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方 分析・モデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)につなげる意識をお持ちの方 課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方 研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業
年収非公開
事業内容 AIと経済学の技術を組み合わせて、商品価格・顧客値引価格を最適化する「価格エージェント」を提供しています。 昨今、原材料費や人件費の高騰により、多くの企業が商品の価格改定を迫られています。 また商品バリエーションや顧客ニーズが多様化している現在、従来の経験や感覚だけに頼った価格設定は難しくなっています。 実際に値上げ、値下げすべき商品の選定が難しいという問題や、 顧客属性や購買履歴を考慮せずに一律で値引きを行った結果、予算効率が著しく低下するという問題が顕在化しています。上記問題を解決するために「価格エージェント」を立ち上げました。 サイバーエージェントが持つAI技術と経済学分析手法の知見、それらをビジネスに応用してきた実績を活かし、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチを実現し、企業が抱える価格問題を解決します。 商品ごとの価格最適化では、経済学のモデル分析と因果推論の手法を用いて、価格変化の効果分析を行い、値上げ、値下げすべき商品を特定し、その分析をクライアントに提供しています。 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、企業の価格戦略を高度化するための技術開発を行っています。 顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化では、クーポン配信施策における「効いていない配信」の無駄を因果推論の手法で可視化し、効果的な配信戦略を構築し、クライアントに提供します。全ユーザへの配信が主流のなか、アップセル・クロスセルに寄与するターゲットを抽出する仕組みづくりを行います。クライアントの持つ購買データに対して因果推論・機械学習を応用し、マーケティング施策の費用対効果を直接高めています。 すでに本サービスは、大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど、さまざまな業界で導入が進んでいます。案件の中には、A/Bテストで既存のクーポン配布方法と比較した際に、売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減できているものもあります。 本ポジションの役割 ・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計 ・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証 本ポジションの魅力 AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です。よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります。 そのためにAI・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです。 単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)にまでつなげる意識を持っていることが重要になります。 そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです。 ※入社時に因果推論の実務経験・知見は必要ございません。(入社後にキャッチアップいただける環境があります。) チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。 メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。 常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。
必須スキル Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の経験 事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること 歓迎スキル 顧客折衝経験 統計・因果推論・機械学習の知識 データ分析にもとづいたアルゴリズムの改善提案 機械学習アルゴリズムの実装経験 事業課題にあった論文の調査やその論文を読解して再現出来る 事業課題に対して経済学の切り口からアプローチができること 求める人物像 クライアント企業の要望、要件を踏まえて社内外の方々と円滑な連携をしながら適切な解決策を提示できる方 実務適用における課題と解決に興味のある方 小売・マーケティング領域への興味のある方 因果推論・機械学習の知識を活用し、分析、モデル開発を通して大きな経営インパクトを与えたい方 Embedding・因果推論・機械学習・社会科学的な手法の事業化・プロダクト化・実務適用における課題と解決に興味のある方 研究者と協業し最新の知見を取り入れ、事業に応用することに興味のある方
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業
580~2000万
<AIソリューションプランナー> ・マーケットイン思考でのソリューション開発企画・投資計画立案 ・ソリューションの要件定義、開発プロセスの設計・統括 等 <データサイエンティスト> ・目的に合致した最適手法での分析実施、知見獲得、モデル構築支援 ・分析結果の評価プロセス、運用プロセスの適正化支援 ・アナリティクスに関するトレーニングサービスの提供 ・最新の研究動向(学会、コンソーシアム)の調査 等
<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 ※自然言語処理、数理最適化のビジネス活用経験をお持ちの方はさらに歓迎
-
1280~1490万
【職務概要】 【ミッション】 ・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】 ・業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及び折衝の推進 ・業界・企業の経営課題を特定し、材料開発ソリューションの企画・提案・実践を推進 ・社内の関連部門・外部パートナーと連携し、協創プロジェクト推進、サービス実装を推進 ・新規事業・サービスの企画立案(特にフィジカルAIなどの最先端技術を活用したもの) ・リリース発表や展示会・セミナーでの社外発信の推進 ・若手データサイエンティストやデータエンジニアの技術啓発・ナレッジ共有の推進 【職務詳細】 (1) 社内関連部門と連携して業界・企業の経営層とのトップリレーションの構築及びソリューション提案の推進 (2) 業界・企業の経営課題を特定し、経営課題を解決するための協創プロジェクトをリード 協創プロジェクト:MI・PIを用いたプロトタイピングからPoC・PoVの実践 (3) 業界の経営課題を解決するサービスの実装をリード 日立独自のAIツール群をWebブラウザー上で直感的に操作可能なWebアプリケーションの設計・開発・テスト・リリース・サポート 代表的なWebアプリケーション ・材料データ分析環境 材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI・PIを用いた分析環境 ・実験/製造自動化プラットフォーム 計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI・PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォーム ・再生材マーケットプレイス 再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイス (4) Lumada3.0を加速する最先端技術(フィジカルAI等)を用いた新規事業・サービスの企画立案の推進 (5) 広報と連携したリリースや展示会・セミナーでの社外発信の推進、若手データサイエンティスト・データエンジニアの育成 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・チーフデータサイエンティストとして、業界・企業の材料開発に対する経営課題に対して、MI・PI・IoT等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、業界・企業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業界・企業に解決策を提示でき、業界・企業から感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらにその解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進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MI・PIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスを実装する業務ですが、日立のAI研究者や計測装置等のプロダクト開発部門と議論を重ねながら最先端のAIを用いたデータ分析技術を修得でき、ビジネスに実装(ビジネスデザイン、そのデザインの事業化)できることが魅力です。 【働く環境】 データサイエンティスト及びデータエンジニアからなるチームである。在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々が分析・開発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。異なる組織のデータサイエンティストとの連携やAI研究者と議論や意見交換をする機会が多い。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合がある。 ※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)下記のご経験やスキルをお持ちの方: ・MI・PIを用いたプログラム開発経験(5年以上) ・MI・PI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(5年以上) ・MI・PIの組織を牽引し、組織や事業を拡大してきた経験 ・MI・PI(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)にて頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標の知見 ・AI、IoT、クラウドアーキテクチャ等において本番環境として運用した経験 (2)下記のマネジメントのご経験やスキルをお持ちの方: ・データサイエンティスト及びデータエンジニアのチームマネジメント ・事業部において業界/企業の経営課題をベースとしたAIを用いたソリューション提案から運用に至るまでを主導した経験 ・P/L(損益計算書)を用いた業務経験 ・AIを用いた新規事業開発経験または既存事業のオペレーション変革により成長に導いた経験 ・アジャイル開発によりWebアプリケーション開発経験及び開発チームと連携しながら業務を推進した経験 ・複数部署のステークホルダーを主導したプロジェクトマネジメントの経験 ・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、TOEIC650点程度)
-
605~1500万
「採用背景」 Sun Asteriskは、「誰もが価値創造に夢中になれる世界」の実現に向け、クライアントのビジネス変革をデジタルで強力に推進しています。この変革を加速させるため、AI戦略の策定からプロジェクトのデリバリー成功まで一貫して責任を持つ、戦略と実行の架け橋となる人材を求めています。 本ポジションは、クライアントの経営課題・業務課題に対し、AI活用という革新的なソリューションを提案・設計するだけでなく、数千人規模のグローバルな開発組織を率いて、その戦略を確実に世の中に届けるという重要な役割を担います。あなたの戦略的な視点、AIリテラシー、そして強固なPM能力が、クライアントの成功を確実なものにします。 「業務内容」 お客様の事業創造と業務改善を目的としたデータ・AI活用プロジェクトにおいて、戦略の策定、要件定義の支援、そしてプロジェクトのデリバリー成功に責任を持ちます。 AI戦略立案と業務・プロダクト要件定義の主導的支援 クライアントの経営・事業課題を深く分析し、AIを活用した新規事業・プロダクト戦略、および業務改善/BPR(プロセス改革)戦略を立案。 クライアントPO/PdMを深く支援し、ビジネス要件に基づき、AIアプリケーション等の具体的な機能・業務要件を1人称で定義するプロセスを主導。 生成AI(RAG、LLMなど)の最新トレンドを組み込んだ、革新的なソリューションデザインを提案。 技術トレンドの活用と開発チームとの橋渡し AIのトレンドやRAG等の仕組みをきちんと理解・把握し、ビジネス的な効果と技術的な実現性を両立させるためのロードマップを設計。 当社のデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを含むグローバル開発チームに対し、クライアントの意図と要件を正確に伝え、技術的なディスカッションを通じて、最適なソリューションの実現を推進。 プロジェクトマネジメント(PM)とデリバリー責任 プロジェクトの成功に責任を持ち、スコープ、スケジュール、品質、予算、リソースといったプロジェクトのデリバリー要素を総合的に管理。 アジャイル開発手法を駆使し、クライアントと開発チーム間のコミュニケーションを円滑化し、リスクを早期に特定・解決。
必須要件 戦略を策定し、実行組織を率いて成果を出す、複合的な能力を重視します。 IT/Web/デジタル領域における、データ・AIを活用した戦略立案・企画、および業務改革/BPRのコンサルティング経験(3年以上)。 クライアント側PO/PdMへの要件定義支援、およびプロダクト/ソリューションの実現に向けたプロジェクトマネジメント経験。 AI/MLプロダクト開発プロセス全体を理解し、最新のAIトレンド(RAG、LLM、生成AIなど)や基本的な仕組みを深く把握しており、エンジニアリングチームとのロジカルな議論と適切なコミュニケーションができる技術リテラシー。 複数のステークホルダー(経営層、現場、開発チーム)を巻き込み、プロジェクトを成功に導いた実績。 歓迎要件 特定の産業における業務プロセスやデータ構造に関する深い知見。 大規模プロジェクトやグローバルチームを対象としたPM経験。 PMPなどのプロジェクトマネジメント資格、またはそれと同等の実践経験。 ビジネスレベルの英語力(グローバル開発組織との協業経験)。
テック、デザイン、ビジネスの専門チームによる事業共創 デジタル・クリエイティブスタジオ ・テック、デザイン、ビジネスの専門チームによる事業を共創していく新規事業・プロダクト開発支援 ・国内外におけるIT人材の発掘・育成・紹介
年収非公開
漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。 CV・NLPいずれか、または両方の専門性を活かしながら、 漫画というマルチモーダルデータ(画像×テキスト)を対象とした高度な技術課題に挑戦していただきます。 画像内のコマ・物体・文字構造理解から、翻訳文脈制御・LLM活用まで、 視覚と言語を横断した技術開発を担っていただきます。 <例> ■CV領域 ページ内のコマ、テキスト、フキダシ、オノマトペ、物体などの検出 オノマトペの文字認識 文字の除去と除去領域の生成 ページ内のオブジェクトの関係のグラフ化(SGG) 等 ■NLP領域 翻訳後のキャラクター口調の整合性を評価する手法の開発 LLMによる文脈を考慮した翻訳生成プロンプトの開発 特定ジャンルに特化した専門用語表現LLMの開発 長期コンテキストを活用する知識表現・RAGの開発 マルチモーダルLLMを活用した画像×テキスト統合理解
【必須スキル】 ・機械学習の専門知識および実務経験 ・以下いずれかの専門性 画像処理 / コンピュータビジョン 自然言語処理(NLP) / 機械翻訳 ・Pythonを使用したデータの分析変換、モデルの実装の能力と実務経験 ・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの実務経験 ・LLMに関する専門知識 【歓迎スキル】 ・CVまたはNLPに関する国内外での論文投稿、発表、登壇実績 ・物体検出、セグメンテーション、深度推定など、特定タスクの高度な専門知識・経験 ・画像処理や幾何学処理に関連するアルゴリズムの最適化の経験 ・GPUに最適化されたプログラミングの開発経験 【マッチする人物像】 ・漫画が好きな方 ・日本の漫画を海外に発信することに関心がある方 ・漫画というマルチモーダルなコンテキストの自然言語処理に興味がある方
メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業
1500~1800万
・データサイエンティスト目線での将来像を描く ・アドテクノロジーの予測モデル改修、機能アップデート ・開発組織におけるマネジメント業務 ・PMや社内ビジネスサイドとのコミュニケーション
必須条件 ■大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 5年以上 ∟ データサイエンス ∟ 機械学習 またはそれに準ずるスキルを持つ方 歓迎条件 ・関連分野での博士号または修士号、またはそれに相当する実務経験 ・生成AIや機械学習に関する専門知識を有していること ・戦略的思考能力と問題解決能力を兼ね備えていること ・新しい技術のトレンドを追い、ビジネスへの応用を考え実現したことのある方 ・広告業界における技術的な課題に対する理解
・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・デジタルPR事業
1000~1800万
ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI GroupはAIの専門組織です。 NLP、Computer Vision、Machine Learning全般、AIエージェント、数理最適化やMLOpsなど多様な専門性をもつAIエンジニア、AIコンサルタントや研究者が集結し、基礎・応用研究を通した先端追求による基礎技術力の獲得と、実ビジネスへのAI応用を両軸ですすめています。 わたしたちは最適解の追求のために特定の製品によらず、世にないAIは自ら作り出し、フューチャーが持つ屈指のITコンサルティング力と組み合わせて顧客・業界の変革を続けています。 ◆シニアデータサイエンティストの仕事 ・データサイエンス領域のプロジェクトにおいてプロジェクトマネージャーまたは主要メンバーとして、仮説検討から検証までを推進し、顧客に具体的な成果をもたらします ・データサイエンス案件の獲得に向けた営業・提案活動の最前線に立ち、技術的な専門性とビジネス理解に基づいた提案で案件を成功に導きます ・社外への情報発信(講演活動、専門誌への執筆など)を通じて、AI領域における当社のプレゼンスを確立することもできます。
■応募資格(必須) ・ビジネスにデータサイエンスを活用した5年以上の実務経験 ・顧客折衝・報告の経験 ・機械学習に関する知識 ■応募資格(歓迎) ・データサイエンスのコンペティション入賞の経験や研究実績 ・LLM、AIエージェント、自然言語処理、その他機械学習等のAI技術の知識、活用した経験 ・MLOps/LLMOps知識・経験や、大規模データ処理(データ蓄積・収集・分析)基盤のアーキテクチャ設計・構築スキル ・ビジネス・業界の専門知識 ※部分的な技術要素/知識を保有されている方であっても広く募集します。
-