募集内容

業務内容	【ミッション】「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」：お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。【業務内容】　：PMやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジション。 ◆データ分析、モデル作成・データ要件の整理、技術スタック選定　・データの前処理、EDA、可視化　・最適な手法の調査、選定・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)　・統計解析・因果推論などの統計モデリング・数理最適化などの数理モデリング　・モデルの作成、精度性能評価 ◆エンジニアと連携したモデルの商用実装　◆定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 ◆プリセールス活動、提案内容レビュー・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理　・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ◆技術の横展開・技術ブランディング・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化　・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）【ミッション】「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」：お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。【業務内容】：PMやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジション。 ◆データ分析、モデル作成・データ要件の整理、技術スタック選定・データの前処理、EDA、可視化・最適な手法の調査、選定・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング・数理最適化などの数理モデリング・モデルの作成、精度性能評価 ◆エンジニアと連携したモデルの商用実装 ◆定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 ◆プリセールス活動、提案内容レビュー・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ◆技術の横展開・技術ブランディング・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	◆ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方・画像処理・自然言語処理・構造化データのいずれかのご経験・業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している・業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる・メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る・ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る ◆LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方・実務上での当該技術を扱った事があれば尚可 ◆業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力	◆ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方・画像処理・自然言語処理・構造化データのいずれかのご経験・業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している・業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる・メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る・ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る ◆LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方・実務上での当該技術を扱った事があれば尚可 ◆業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	ポジションの魅力 ◆プリセールス等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます ◆多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。・参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ◆ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 ◆Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。・参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）』 ◆勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。・参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） ◆外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 ◆プリセールス等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。 ◆多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。・参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） ◆ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 ◆Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。・参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211） ◆勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。・参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23） ◆外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ ◆ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引　・データサイエンスのスペシャリスト　・データサイエンス組織の責任者　・技術に強いプロジェクトマネージャー ◆事業会社のデータサイエンス部門の責任者 ◆大手企業のCDO（Chief Digital Officer） ◆ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引・データサイエンスのスペシャリスト・データサイエンス組織の責任者・技術に強いプロジェクトマネージャー ◆事業会社のデータサイエンス部門の責任者 ◆大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

雇用形態	正社員期間の定めなし試用期間：有/3ヶ月備考：試用期間終了前後で待遇に変化無し
勤務地	勤務地1 〒1070061 東京都港区三田一丁目1番14号　Bizflex 麻布十番2階 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
給与	想定年収 600 ～ 800 万円
勤務時間	[勤務時間] 10:00 ～ 19:00（実働：8時間00分）フレックス有休憩時間：60分 [平均残業時間] 34時間/月 [みなし残業] みなし残業なし [フレックスタイム] 有（コアタイム：10:00～15:00）
休日・休暇	[年間休日] 120日 [年次有給休暇] 10～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔育児完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日、年次有給休暇（初年度10日）、リフレッシュ休暇（初年度最大3日）、その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日、年次有給休暇（初年度10日）、リフレッシュ休暇（初年度最大3日）、その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）
手当・福利厚生	定期健康診断通勤手当残業手当深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当子ども手当、健康診断、成長支援制度、結婚出産祝い金　※他にも複数の制度がございます。深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当子ども手当、健康診断、成長支援制度、結婚出産祝い金　※他にも複数の制度がございます。
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年2回 [昨年実績]賞与（2ヶ月分相当×年2回支給）を含みます。
保険	健康厚生年金雇用労災

勤務条件

雇用形態	正社員期間の定めなし試用期間：有/3ヶ月備考：試用期間終了前後で待遇に変化無し
勤務地	勤務地1 〒1070061 東京都港区三田一丁目1番14号　Bizflex 麻布十番2階 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
給与	想定年収 600 ～ 800 万円
勤務時間	[勤務時間] 10:00 ～ 19:00（実働：8時間00分）フレックス有休憩時間：60分 [平均残業時間] 34時間/月 [みなし残業] みなし残業なし [フレックスタイム] 有（コアタイム：10:00～15:00）
休日・休暇	[年間休日] 120日 [年次有給休暇] 10～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔育児完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日、年次有給休暇（初年度10日）、リフレッシュ休暇（初年度最大3日）、その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日、年次有給休暇（初年度10日）、リフレッシュ休暇（初年度最大3日）、その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）
手当・福利厚生	定期健康診断通勤手当残業手当深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当子ども手当、健康診断、成長支援制度、結婚出産祝い金　※他にも複数の制度がございます。深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当子ども手当、健康診断、成長支援制度、結婚出産祝い金　※他にも複数の制度がございます。
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年2回 [昨年実績]賞与（2ヶ月分相当×年2回支給）を含みます。
保険	健康厚生年金雇用労災

企業情報

企業名	株式会社ABEJA
企業HP	https://abejainc.com/ja/company
本社所在地	〒1080073 東京都港区三田 1-1-14 Bizflex麻布十番2F
事業内容	企業理念「ゆたかな世界を、実装する」を掲げ、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、300社を超える顧客のDXを実現してきた企業です。「ABEJA Platform」や「ABEJA Insight for Retail」などのDXの実現において不可欠であるAIと人の協調、デジタルとリアルの融合を実現する自社プロダクトやAIソリューションの提供を通して、顧客と共同でプラットフォームを構築し継続的に運用することで、顧客の基幹業務を変革し、さらにはビジネスモデルの革新に取り組んでいます。トランスフォーメーション領域：製造・物流・インフラをはじめとするあらゆる業界において、クライアントのDX戦略策定・新規事業計画策定・アセスメント・PoCの実施・PoC済のAIの実装など、一気通貫したAIの導入・活用支援を行っています。オペレーション領域：ABEJA Platform上に構築した様々なシステムを汎用的な仕組み・サービスとして提供しています。プラットフォーム領域：DXの実行に必要な、データの生成・収集・加工・分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的、安定的な運用を行う、ソフトウェア群を開発しています。	企業理念「ゆたかな世界を、実装する」を掲げ、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、300社を超える顧客のDXを実現してきた企業です。「ABEJA Platform」や「ABEJA Insight for Retail」などのDXの実現において不可欠であるAIと人の協調、デジタルとリアルの融合を実現する自社プロダクトやAIソリューションの提供を通して、顧客と共同でプラットフォームを構築し継続的に運用することで、顧客の基幹業務を変革し、さらにはビジネスモデルの革新に取り組んでいます。トランスフォーメーション領域：製造・物流・インフラをはじめとするあらゆる業界において、クライアントのDX戦略策定・新規事業計画策定・アセスメント・PoCの実施・PoC済のAIの実装など、一気通貫したAIの導入・活用支援を行っています。オペレーション領域： ABEJA Platform上に構築した様々なシステムを汎用的な仕組み・サービスとして提供しています。プラットフォーム領域： DXの実行に必要な、データの生成・収集・加工・分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的、安定的な運用を行う、ソフトウェア群を開発しています。
設立年月日	2012年 9月10日
代表者	岡田陽介
資本金	8億3228万2000円
従業員数	125名
株式公開	東証グロース