キーワード「データサイエンティスト」 × 勤務地「千葉県 印旛郡栄町」の検索結果

＊一般事務の業務（成田工場での勤務） ・ＰＣへのデータ入力業務（入庫 ・加工 ・出庫データ） （ＦＡＸやメールできたデータの細かい数字の入力あり） ・書類作成および計算業務 （現場の安全管理関係の書類や作業指示書等） ・伝票作成及び伝票整理 ・その他雑務 ・データ入力は専用ソフトを使用しますが ・指導致します。 【変更範囲：変更なし】

＊一般事務の業務 ・ＦＡＸやメールできたデータ入力 ・電話対応 ・来客対応 ・その他 ・関連業務 ※データ入力は専用ソフト使用 【変更範囲：変更なし】

・土木工事・舗装工事に関連するデータの内容確認 ・パソコンでのデータ入力 ・資料作成 ・書類やデータの整理・保管 ・郵便局や市役所への外出業務 （運転免許のある方は社用車での外出となります） ※ＣＣＵＳ（建設キャリアップシステム）の取り扱いやグリーンサイト（土木・舗装に係る労務・安全衛生管理の書類の作成 ・確認 ・提出等）の取扱い経験者を募集します。 【変更範囲：変更なし】

医薬品工場にて ・錠剤の医薬品製造に関する作業を担当します。 〇生産機器・包装機器のオペレーター 包装資材の供給およびオペレーター作業です。製品の荷積 ・運搬も行います。 〇生産機器・包装機器の清掃 ・切替作業 洗剤および少量のアルコールを使用して ・機器の清掃を行います。 最大２０Ｋｇ程度の物を移動させる作業があります。 〇定期的な品質チェックおよび品質評価試験 確認項目に基づき ・定期的に品質チェックを行います。 〇データの入力作業 ワード ・エクセルを使用して日々の生産実績データの入力を行います。 変更範囲：変更なし

日勤帯での輸入通関補助業務 ・専用端末を使用しての輸入通関データ加工（主要な業務） ・その他通関に付随する業務（メール処理等） ・社用車（普通車１ＢＯＸ：ＡＴ車）の運転あり ・貨物確認 ・検査貨物の対応 「変更範囲：変更なし」

造成・整地・管入れの掘削作業 ・エリア：茨城県・千葉県 他 ＊就業場所に集合して現場に行く 現場によっては直行直帰も可 ＊変更範囲：会社の定める業務

卵の加工食品を製造している会社で ・生産ラインの菌検査や商品の微生物検査などを行います。 ・製品や製造環境の分離微生物の同定 ・培地作成 ・菌液調整 ・データ解析 ・実験計画立案など 【変更範囲：変更なし】

クリーニング工場の事務所内でのオシゴト！ 手書きの用紙の内容をパソコンにコツコツ入力！ ■入力する内容 ・従業員の名前 ・作業場エリア ・生産枚数 など 決まったところに入力するだけ！ ＊電話対応はありません◎ ＊正確に入力することが大切なので ・もくもく進められる方にピッタリ★

総合病院の薬剤課にてひたすらデータ入力！正社員を目指せます！ 【データ入力】 ・薬剤課にてデータ入力 （お薬情報や患者情報など ・カンタンな入力です） ・伝票の処理・整理（処方箋などの整理です） ・その他付随する業務 ※水日休みで ・残業少なめ ・アットホームな職場です！ ※電話対応なし♪ＰＣ基本操作ができればＯＫ！ 変更範囲：変更なし

輸出に関するカンタン事務サポートです♪ ◆出荷データ入力 ◆システムの操作 ◆出荷指示書作成 ◆メール・電話対応 ――――――＊―――――― 専門知識・難しいスキルは一切不要＾＾ まずはカンタンな作業からスタート♪ ゆっくり覚えられます＊

○エンジニアリング会社にて ・データセンター建設での機器配管工事に於ける施工管理業務。 ○非常用発電機燃料系統 ・関連する機器据付や配管工事等がメイン。 ○同経験１０年以上 ・必須。 ○本件は２０２６年６月に終了予定 ・以降は同様案件をご案内致します。 ＊変更範囲：変更なし

＊一般事務の業務（成田工場での勤務） ・ＰＣへのデータ入力業務（入庫 ・加工 ・出庫データ） （ＦＡＸやメールできたデータの細かい数字の入力あり） ・書類作成および計算業務 （現場の安全管理関係の書類や作業指示書等） ・伝票作成及び伝票整理 ・その他雑務 ・データ入力は専用ソフトを使用しますが ・指導致します。 【変更範囲：変更なし】

▼具体的な業務内容 ・データ提出加算に係るデータ作成 ・エラー修正 ・統計作成 ・カルテ開示 ・全国がん登録 ・施設基準に係るデータ管理 ・退院サマリー代行入力 ・記載率管理 ・院内文書の作成 ・修正 ・カルテ管理 ・貸出業務 ・診療録管理委員会の運用 ・その他かかる業務 【変更範囲：変更なし】

＊一般事務の業務 ・ＰＣへのデータ入力業務 （ＦＡＸやメールできたデータの細かい数字の入力あり） ・書類作成および計算業務 （現場の安全管理関係の書類や作業指示書・請求書作成等） ・伝票作成及び伝票整理 ・その他雑務 ・データ入力は専用ソフトを使用しますが ・指導致します。 ＊当社の会社概要や会社画像等がホームページでご覧になれます。 【変更範囲：変更なし】

＊一般事務の業務 ・ＰＣへのデータ入力業務 （ＦＡＸやメールできたデータの細かい数字の入力あり） ・書類作成および計算業務 （現場の安全管理関係の書類や作業指示書・請求書作成等） ・伝票作成及び伝票整理 ・その他雑務 ・データ入力は専用ソフトを使用しますが ・指導致します。 ＊当社の会社概要や会社画像等がホームページでご覧になれます。 【変更範囲：変更なし】

診療情報管理士の業務を行っていただきます。 ▼具体的な業務内容 ・データ提出加算に係るデータ作成 ・エラー修正 ・統計作成 ・カルテ開示 ・全国がん登録 ・施設基準に係るデータ管理 ・退院サマリー代行入力 ・記載率管理 ・院内文書の作成 ・修正 ・カルテ管理 ・貸出業務 ・診療録管理委員会の運用 など 【変更範囲：変更なし】

ビルの施設警備業務 ・出入管理及び受付業務 ・入館申請データ等を取り扱う管理業務 ・防災センター内機器管理業務 ・警報発報時の対応業務 ・ビル内及び敷地内の巡回業務 ・モニター監視業務 など 変更範囲：会社の定める業務

【施設警備スタッフ募集】未経験歓迎！安心・安定の職場です。 データセンター施設での巡回・出入管理などの施設警備業務を担当していただきます。勤務日報はエクセルでの作成です。車通勤可。 ＜主な業務＞ ・出入管理及び受付業務 ・入館申請データ等を取り扱う管理業務 ・防災センター内機器管理業務 ・警報発報時の対応業務 ・ビル内及び敷地内の巡回業務 ・モニター監視業務 など 変更範囲：会社の定める業務

（派遣業務） 【業務内容】 ・生産状況を弊社基幹システムへの入力作業 ・エクセルを用いたデータ作成管理及び表管理（棚卸データ作成等） ・社内における生産調整業務（電話及び社内システム使用） ・電話対応 ・入金・支払いの確認業務 ・その他上記に付随する業務 変更範囲：変更なし

医薬品工場にて ・原料や製品の品質管理業務を担当します。 安全衛生レベルの高い ・快適な職場環境を整えています。 ・医薬品原料の受け入れ試験 ・製剤の分析・評価 ・試験検体のサンプリングや試薬・機器の管理 ・データの入力 ・ファイリングなど ワード ・エクセルを使用して試験データの入力や資料のファイリングを行います。 【変更範囲：変更なし】

１ ・総務 ・人事関係事務 ２ ・注文データを当社のシステムに取り込み指定納品書を作成し ・取引先に注文書の発行を行う。 ３ ・注文データより作業指示書 ・作業図面の作成を行う。 ４ ・その他資料の作成 ５ ・エクセル関数の使用 ６ ・上記に付随する業務 ７ ・電話応対 ＊変更範囲：変更なし

＊データ入力 ＊お客様からの問い合わせメールや電話の対応 ＊出荷準備 ※ＰＣ入力ができれば未経験の方でも大丈夫です。 【変更範囲：変更なし】

＊データ入力 ＊お客様からの問い合わせメールや電話の対応 ＊出荷準備 ※ＰＣ入力ができれば未経験の方でも大丈夫です。 【変更範囲：変更なし】

展示場に来場されたお客様よりアンケートを取得して ・建物を案内 ・その後顧客データーを入力します。 展示場の維持管理・清掃 イベントの応援 変更範囲：変更なし

＊一般事務のお仕事です。 ・電話 ・来客応対およびファイリング ・伝票チェック ・パソコンを利用したデータ入力 ・報告書作成 ・その他付随する業務 【変更範囲：変更なし】

■3つの事業(オルタナティブデータの提供、オルタナデータによるDX支援、資産運用助言)を支える、 　データサイエンティスト業務を担当いただきます。 【主な業務内容】 ・オルタナ/ビッグデータ分析 ・新規オルタナデータの検証、マネタイズ方法の考案 ・資産運用戦略の開発 ・実用に耐えうる戦略が構築できた場合、資産運用助言事業にてパイロット運用の実施

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

＜募集背景＞ 組織拡大によりPMポジションの方を増員したいと考えています。 データサイエンティストのご経験がある方に、新たな知識・技術の導入をしていただき分析屋組織の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ＜仕事内容＞ ～顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援～ ＜業務概要＞ ■課題ヒアリング～戦略立案、分析設計などの支援を行います。 　ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用や 　データ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ■現在増えてきているプロジェクト内容としては、 具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った 各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 ＜主な業務内容＞ ご経験やご志向に合わせて①か②又は①と②の両方をお任せします。 ①エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備（データベース構築など） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ②ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データサイエンティストの育成をお任せします。 ・プロジェクトマネジメント 　-顧客のIT開発プロセス／予算／年間案件数の把握 　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 　-全体方針の検討／策定 　-タスク・スケジュール管理 　-稼働／コスト管理 　-進捗管理 　-品質管理 ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　 ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ＜主要取引＞ 　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 　多数いただいております。 ＜特徴（強み）＞ 　現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を 　含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 　そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、 　分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを 　一貫してご担当いただくことが可能です。 　また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を 　評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって 　取り組んでおります。 ＜開発環境・使用ツール＞ ※実装に関する知識があれば問題なし！ ■データ分析基盤/BIツール：Python,Tableau,Google Analytics SQL,R ■DB：Oracle Database/SQL Server MySQL/AWS ■インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python

PREVENTでは、レセプトや健康診断情報などの医療情報に加え、提供するDMPから蓄積されたライフログデータ、健診・採血データ、面談データ等の多種多様なデータを保有しています。 これらのデータを分析し、インサイトを提供することがデータサイエンス部のミッションです。 現在は社内解析基盤が整理され、次のステージに進む段階です。データ統合に関しては目処が立ってきたため、今後はアクティベーションやデータガバナンス（コレクション含む）に力を入れたいと考えています。 上記のミッションを牽引いただけるデータサイエンティストを募集しています。 経験豊富なデータエンジニアやアナリストと協力しながら、PREVENTおよび日本の疾患管理プログラム事業（DMP）の未来を切り開くであろうミッションの達成を目指しませんか？ ※DMPとは？https://www.wantedly.com/companies/prevent/post_articles/171126 # 具体的業務 フルリモートではあるものの、隔週で実施しているミーティングや朝会、勉強会でチームメンバーとの交流も可能です。 - Myscope運用 - アドホック分析 - ダッシュボードツールの運用 - 社内におけるデータ利活用の推進（データマネジメント） - 全社横断的なKPI策定支援 ※ DS部の概要についてはDSブログ（https://note.com/prevent_ds）もご参照ください。 # 開発環境 - 言語：Python - Cloud：AWS, GCP - DB/DWH：PostgreSQL, Athena, BigQuery - ETL/ELT：Embulk, dbt, AppFlow - ワークフロー：Step Functions - BI/ダッシュボード：Tableau, Superset - 構成管理：Docker - コード管理：GitHub - プロジェクト管理：Notion, Miro ※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

◇データサイエンティストを将来的に目指したい方歓迎！◇ ソフトウェア・ハードウェアの統合と様々な要素技術を駆使して、 高品質で信頼性の高いトータルソリューションサービスを構築、提供している当社にて、 システム開発業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： 大手コンビニチェーンの本社に駐在していただき、プロジェクトに取り組んでいただきます。 現在30名ほど駐在しておりますが、20名ほどがマネージャーとして管理業務も行っています。 クライアントの要望に応じて ・PM ・アプリケーション開発 ・業務部門の効率化支援 ・データマイニングのためのデータ抽出、加工 ・データマイニングソフトを用いたデータ分析 ・分析結果をもとにしたマーケティング動向 ・顧客傾向などの導出 ・施策の提案 ・BIツールによるデータ活用環境の提供 上記の業務などをお任せいたします。 入社後はデータエンジニアリング業務を中心に取り組んでいただき、 将来的にデータサイエンティストとしてPMなどのポジションも担っていただきます。

・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、データマネジメントの プロセス整備、システム実装などを主にご担当いただきます。 【プロジェクト例】 ・某大手証券会社のIB（投資銀行）業務の数値リサーチPJT ・銀行様向けにEUCツール開発PJT ・動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJT ※官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、構築、運用・保守、 　技術支援など一流企業の大規模プロジェクトが多数です。

【仕事内容】 顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）に加え、 データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 ご経験やご志向に合わせて、PM業務もお任せします。 ＜業務内容＞ ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理 ・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）　※尚可 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ 【ポジションと期待】 データサイエンティストとしてデータ利活用の課題を抱える顧客のパートナーとなり、最適なデータ利活用サイクル（データ収集～管理～利活用）の形を提案し、実装管理を行う役割を担っていただきます。 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やデータ管理のあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進させます。

【募集背景】 　分析屋は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してきました。 昨今、コロナ禍での巣ごもり需要により生活が大きく変わったことから数年前に比べてもPOSやECによる販売データ、アクセスログやGPSデータといった自動取得データの活用が大きく進展しており、特に小売・流通業界からのお引き合いも多くなっております。 そのため、分析屋では小売・流通業界のドメイン知識をお持ちの方を求めております。 　データ分析とは、単に数値を可視化するためのものではなく、ビジネスやサービスにおける戦略など、さまざまな意思決定のための重要な指標であるべきです。高度な解析手法を使うだけではなく、ドメイン知識を用い仮説を立て、分析シナリオを定義することにより「使える分析結果」を導きだすことが非常に重要となります。 分析屋が、創業以来大切にしているのは”おもてなし分析”。 “データ分析におもてなしの心を添えて。 　無駄を省き、新しい気付きが感動を呼び、最後はその人らしい意思決定を促す“ そんなデータ分析の在り方です。 小売・流通業界のドメイン知識をお持ちのあなたこそ、業界におけるデータ分析の在り方をともに変えていけると信じております。 　データ分析業務を主軸におき、社員は多様なキャリアを実現しています。 ぜひ分析屋の一員として、お持ちのドメイン知識×顧客へのおもてなし分析で業界を変え、自己成長を実現しましょう！ 【仕事内容】 顧客が抱える課題の解決をデータの利活用を通して支援していただきます。 顧客とのコミュニケーションを通した分析設計から分析・レポーティングを行い施策の提案までお任せしたいと考えています。 当ポジションでは基本的に以下の業務を担当していただきます。 - プロジェクトに関する顧客との折衝 - 分析設計 - PythonやBIツールを用いたデータ分析 - レポーティング・施策提案 ※スキルや案件により担当領域は変動いたします。 これまで培われてきた社内外のステークホルダーとの調整力やコミュニケーション力活かして顧客の課題解決に貢献頂きたいと考えております。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど 【業務例】 ・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案 ・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など） 【ポジションと期待】 　当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。 　顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進（PM/PL）を行っていただけることを期待しております。 【キャリアパス】 ◆短期（メンバー） 　これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。 　研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。 ◆中期（PL/TL） 　データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。 　また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。 　チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。 ◆長期（PM/PL） 　PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。 　また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

子会社である株式会社ヘルスケアコンサルティングへの出向していただき、データサイエンティストとしてご活躍いただきます。2022年1月に会社を始動させたばかりですが、多くの引き合いをいただいており、業務拡大による募集となります。 ■業務内容： HCC社では、現状製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、下記の通り幅広い業務を行っております。 ◇市場調査／マーケティング戦略／医療ビックデータ解析によるレポーティング／論文執筆／HTAなど ■業務の特徴： 今回は顧客開拓を行う社長／役員のもとで解析実務や論文執筆実務を担っていただきます。 ※労働集約的なコンサルティングのみならず、ご希望に応じてプロダクト開発などのプロジェクトへの参画も可能です。 ■キャリアパスについて： データサイエンティストとして医療ビックデータや医薬マーケットへの理解や経験をさらに深めていただき、その後はコンサルタントとして自ら顧客を開拓していただくことや、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆いただくこともできます。また、プロダクト開発も検討しておりますのでプロジェクトに参画いただき、ビジネス側でプロダクトマネージャーや事業部長等のポジションを目指していただけます。 ■働きやすい環境： 残業月20時間以下、フレックス制度、在宅勤務（一部利用可能）と、ワークライフバランスを重視した働き方が可能です。また、産休・育休率取得率が非常に高く、その後の復職者も多いのが特徴で、男女問わず家庭と仕事を両立して働くことをサポートしています。 ■当社の特徴： 【40万人を超える医療従事者が利用する医療情報専門サイト】 当社は「情報技術と映像の力で明日の医療をもっとよくする」ことをミッションとし、インターネットを通じて医師・医療者の日常臨床に役立つ記事や動画等の情報をお届けするとともに、製薬企業に対し、医薬情報提供活動を効率的に行うソリューションを提供しています。 【製薬企業・医療従事者双方のニーズに並走したサービス展開】 生活習慣病からスペシャリティ（がんや希少疾患など）への情報提供の充実を望む製薬企業、医療従事者双方のニーズに応えるべく、がん治療に関わる専門家医師を抱えるフェーズワン社との業務提携や、キーオピニオンリーダーの生の声を届けるため、ソーシャル機能を備えた医療・医学ニュースサイトをオープンするなど、製薬企業、医療従事者双方のニーズをマッチングさせるためのサービス提供に力を入れております。

【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】 プロジェクトマネージャ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です。 - 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 - モデルの作成、精度性能評価 - 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 - 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） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり 【あなたは何を得られるのか（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）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211%EF%BC%89)』 - 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[）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23%EF%BC%89) - 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）

【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】 プロジェクトマネージャ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です。 - 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 - モデルの作成、精度性能評価 - 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 - 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） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり 【あなたは何を得られるのか（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）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211%EF%BC%89)』 - 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[）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23%EF%BC%89) - 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）

【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」 クライアント企業が抱える経営課題を、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ただきます！ お客様の抱える経営課題を、データサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、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】 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 - 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード - クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 - 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） - 国際会議、論文などによる技術調査 - アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価 - AWS, GCP, ABEJA Platform等への商用実装 - 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新規プロダクト化 - 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） - 前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成 - 技術スタックについては、https://stackshare.io/abeja/abeja-datascienceをご覧ください。 - https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111のブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 - フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 - プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 - 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) - お客様とのコミュニケーション - 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 - 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

【募集背景】 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 【業務内容】 プロジェクトマネージャ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です。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 - 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 - モデルの作成、精度性能評価 - 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 - 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 - チームリーディング、メンバーメンタリング - クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う - メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う - 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う - 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） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

■業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 クライアントのデータ基盤の構築、運用プロジェクトのディレクション～実装、運用などを担当していただきます。 ■具体的には： ・クライアントのデータ基盤初期構築プロジェクトにおける要件定義、テクニカルディレクション業務 ・クライアントのデータ基盤の実装、運用業務（データクレンジング、集計設計、実装、etc） ・分析用ダッシュボード（BI）構築業務 ・分析指標やセグメント視点などを含むデータ基盤の活用提案（機械学習含む） など、これまでのご経験に応じてお任せします。 クライアントの課題に対して、マーケティング的な視点から「どんなデータが必要か」をロジカルに考え、 設計・実装のディレクションをしていただきます。 クライアントのざっくりした要望から本質を読み取り、コミュニケーションを重ねていける力も必要です。 プロジェクト毎にマネージャーもおりますので、フォロー体制もしっかりあります。

＜主な業務＞ ・データ抽出・加工 ・集計・解析 ＜具体的な業務内容＞ まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当していただき、 それから分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python ＜中途入社者経歴＞ ■2019年入社Tさん ■前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE ・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート →現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア ・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP） ・分析設計 ・報告書作成 ■2019年入社Aさん 前職／医療関係にて医療技師 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成など ■2019年入社Iさん 前職／自動車業界にて開発職 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

【仕事内容】 Data Engineerは、社内のデータを整備し事業に活用できる体制、基盤を構築し、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築だけに留まらず、 データ活用の促進をリードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】 実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・アルゴリズム設計者と連携したデータ処理パイプラインの構築 ・データを分析し事業改善に関する仮説を提案、推進 ・バッチおよびストリーミングデータ処理基盤の設計、構築、実装 ・データ基盤の設計・構築 ・常に変化する複数プロダクトの共通基盤として利用できるマスタデータの設計および運用

【業務内容】 あなたにお任せしたいお仕事は、データ分析の基となる基盤の立案や方針策定、 構築などや、データの可視化や利活用、計測などの仕組みを構築するエンジニア業務のお仕事になります。 ・データ基盤の戦略立案や方針策定 ・データ基盤の構築・運用 ・データ利用部門との課題の定義、要件整理 ・データウェアハウスやデータマートの仕様策定や設計及び構築 ・各サービスのエンジニアと連携し、データソースをデータチームへ繋げる ・クラウドサービスを活用したシステムアーキテクチャの設計及びレビュー ・データの可視化やデータ活用の支援及びデータ設計や自動化 ・各プロジェクトで利用される BIツールの構築・運用 ・データ利活用の推進 ・データ計測の仕組みの構築・運用 ・マーケティングの効果測定で用いる計測環境を整える　など IT系だとCTCやSCSK、Skyや帝人など、WEB系だとアクセンチュアやシャノン、 PPIHなど業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、 1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます！ 【仕事で身に付くスキル】 エクストリームの事業モデルは 「デジタル人材事業」「受託開発事業」「コンテンツプロパティ事業」の3つの柱で成り立っています。 コンテンツプロパティ事業やグループ企業をはじめとした自社プロダクト開発のほか、 クライアントのプロジェクトを担当するので、スキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけることができます。 変化の激しい時代に通用する、本物のデジタルクリエイター・エンジニアになれる。 この自信がエクストリームで得られる大きなメリットです。

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

【仕事内容】 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、 それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、 プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

【仕事内容】 MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に サービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進を リードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ・推論・学習プラットフォームのコストの最適化 ・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、 ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、 新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

【仕事内容】 DXソリューション事業部のAI PJにおいて、課題解決のための開発を担当します。 具体的には... ・テーブルデータ・画像認識・自然言語処理・点群処理・図面認識を初めとする様々なデータや技術の検証 ・DXプロジェクト成功のための、現場に足を運んでのヒアリングや現地視察 ・クライアント向けスライドやドキュメント、技術検証結果の作成 ・経営層に対するAI講習会など、全社的なDX戦略策定・実施のためのサポート CTOをはじめとする経験豊富なエンジニアと数理的な部分にしっかり踏み込んで議論し、最適な技術的アプローチや実装方法を導き、顧客の課題を解決し、社会実装とプロダクト化を実行していきます。

私たちWeStyleは、⼤⼿企業を中⼼としたAI開発、ERP導入、WEB系システム開発等をはじめ、 幅広い領域でシステムコンサル・開発を⼿掛けます。 この度、株式会社WeTecのグループ会社として社名変更し新たなスタートを切った スタートアップITベンチャーです。 今回、「AI・RPAエンジニア」のポジションを募集いたします。 【仕事内容】 顧客先に常駐の上で、AIをはじめとした⾃動化技術の導⼊⽀援、開発を⾏います。 ・顧客企業の課題、ニーズのヒアリングと把握 ・顧客企業の業務フロー、既存システムなどの把握 ・業務フローや既存システムに合わせた導⼊開発 ・テスト、改修 ・導⼊後の⽀援、アフターフォロー そのほか、AI技術を活⽤した顔認証システムの導⼊や、ビッグデータ解析などに取り組むことも可能です。 【⼊社後について】 ⼊社後はスキル・経験・適性・志向を考慮の上、⾯談によって最適なプロジェクトを決定していきます。 AI・⾃動化技術が未経験の⽅や経験の浅い⽅に関しては、既存プロジェクトの⼀員として、 経験豊富な⽅は早期にスキルを発揮できるプロジェクトにアサインいたします。 【プロジェクト例】 ■AI技術を駆使した経営支援システム（Python,Mongo DB, Angularなど） ■ECサイトにおけるビッグデータ解析（Python, Mongo DB, Angularなど） ほか 【業務の魅力】 ①上場約20社との取引実績を持ち案件豊富なWeグループして、　安心・安定・信頼できる環境でのお仕事。 ②PGからSE、SEからPM、PMからコンサルを⽬指す⽅など、　意欲に応じてキャリアアップ可能。 ③Ｗeグループは、日本人、中国、韓国、インド、　バングラディッシュなど多国籍のエンジニアが活躍。 ④最新技術に触れられる機会も多数。グローバルな視点を持ったエンジニアになることができる環境です。

機械学習技術を利用したデータ分析業務を担当して頂きます。 ●注力ポイント AIに関連する分野。 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python, scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務