アポロ株式会社の

データサイエンティスト（数理最適化チーム）の求人

業務効果を挙げられるAIを作る、データサイエンティスト募集！

募集概要

アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍(大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・)する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。 アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 【主な業務】 コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。 ■スタッフレベル ・データ加工 ・基礎分析 ・顧客課題の数理モデルへの落とし込み ・数理モデルを解くアルゴリズムの実装 ・誤差要因分析等のモデル改善分析 ・業務検証の設計 ■マネージャーレベル スタッフレベルの業務に加えて、下記業務も行っていただきます。 ・プロジェクト全体の設計 ・プロジェクトのマネジメント ・新規プロジェクト・既存プロジェクトの拡大提案 ・スタッフメンバーの育成 【プロジェクト事例】 - 食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・ユニークな業務をしているクライアントが多く、面白いテーマと出会える。そのようなテーマに対し、クライアントが持つ業務知識と我々のもつ数理的な知識を掛け合わせて、より良いAIをクライアントと一緒に作りあげていけること。 ・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられること。 ・クライアントの実課題を数理モデルとして落とし込み、それを解く最適なアルゴリズムを考え抜く。そして実装したアルゴリズムがうまくハマり、高い精度が実現できたり最適解が求まったときに、ひとしおの達成感を感じられること。 【チーム構成】 ・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名で構成されています。（2025年3月時点） ・平均年齢30歳 【働き方・チームの雰囲気】 ・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています。 ・チームメンバー全員が一つの同じプロジェクトにアサインされていることはあまりないので、週に1回それぞれのプロジェクト状況を共有する時間を設けています。 デリバリーの品質担保のために、今どのようなプロジェクトに取り組んでいるのか、苦戦しているポイントはないかなどを情報共有し、お互いの知見やノウハウの向上を進めています。 ・リモートワークも可能ですが、全員週3日以上は出社しており、業務を進めるうえで困ったことなどがあればすぐに誰にでも相談ができる体制を大事にしています。 ・機械学習や数理最適化が得意・好きなメンバーが集まってはいますが、ミクロ的に見ると得意分野は異なっています。そのため、何か困ったことがあっても相談できる相手がいることがチームの強みです。 ・落ち着いて議論し、必要なときはしっかり伝え合う、そんな安心感のあるチームです。