トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト｜株式会社ABEJA｜東京都/データサイエンティスト/アナリスト/ソフトウェアメーカーの求人・転職情報

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
学歴	不問

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

学歴

不問

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確認中
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：確認中平均残業時間 34時間/月
休日・休暇	年間休日 120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）
手当・福利厚生	定期健康診断深夜・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。
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確認中
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：確認中平均残業時間 34時間/月
休日・休暇	年間休日 120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）
手当・福利厚生	定期健康診断深夜・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。
保険	健康厚生年金雇用労災

企業情報

企業名	株式会社ABEJA
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
資本金	8億3228万2000円
従業員数	125名