アポロ株式会社の

データサイエンティスト（インターン）の求人

分析屋から脱却し、ビジネス価値の追究とプロダクト開発の両輪を行う高付加価値なデータサイエンティストを目指す。

募集概要

【募集背景】 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。大手コンサルティングファーム出身者を中心に、データサイエンスや機械学習を専攻した者以外にもC/C++コンパイラやUNIX OSの開発、物理学を専攻など多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。大手コンサルティングファーム出身者を中心に、データサイエンスや機械学習を専攻した者以外にもC/C++コンパイラやUNIX OSの開発、物理学を専攻など多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。 【データサイエンティスト職の特徴】 アポロでは、コンサルタントと共同しながら深く課題に入り込み、AI技術を活用して解決を進めています。またコンサルティングをしながら見つかったクライアントの課題のタネを基に、その課題を解決するためのソリューションを開発し、他の会社にも展開しています。多種多様な業界に対して、特定の技術（統計解析、深層学習、強化学習など）に拘らずに、解決しているのが特徴です。 弊社のデータサイエンティスト職は、あるクライアントの課題を解いて終わりではなく、それを他の会社にソリューションとして展開できるような課題設定、モデル構築、エンジニアリング等を行っています。つまり、クライアントでのビジネス価値を生み出すことと、プロダクト開発の双方に携わっていただきます。 アポロのデータサイエンス職は大きく3つの強みがある人材に分かれています。 ▷データアナリスト ビジネス課題を紐解き、課題に対していかにデータを使うかに強みがある人材（コンサルティング会社出身のメンバーなどに多い） ▷データサイエンススペシャリスト 統計、機械学習、数学などのデータサイエンス知識やモデル開発に強みがある人材（アカデミア出身のメンバーなどに多い） ▷機械学習エンジニア 深層学習などのアルゴリズムとデータサイエンスモデルのプロダクトとの連携、定常運用などに強みがある人材（エンジニア出身のメンバーなどに多い） 個人を上記の職種に明確に分けているわけではありませんが、それぞれの強みや希望に合わせて案件のアサインを行っています。 【プロジェクト事例】 《小売業の広告効果分析ツールの構築》 ▷業種：小売業 ▷目的：ソーシャルネットワークと売上の関係から、広告や営業の効果を把握すること ▷期間：6ヶ月 ソーシャルネットワーク(テキストデータ等)とPOSデータやオンラインショップの購買履歴データを組み合わせて、商品の関係性や売上との相関を把握する分析を行いました。 また、各SNSにおけるインフルエンサーの類似度や、相互の影響の関係を表すモデルを構築し、注力すべきインフルエンサーを把握することもできるようになりました。 現在はソフトウェアエンジニアと連携してAPIの設計や実装を行い、開発したAPIを小売業の企業が広告効果を把握するためのツールとして利用しています。 今後は、開発したツールに加えて広告の効果を把握するための分析レポート（BI）や、推奨広告の提案などを行うことができるように開発を進めています。 ほかにも、航空（レコメンデーション、ダイナミックプライシング）、流通小売（需要予測、在庫最適化）、製薬（営業向けマーケティング支援）、ディベロッパー（顧客分析支援）、人材・人事（動画の採用精度向上、最適人員配置）など様々な案件がございます。 📍上記プロジェクトではインターン生も大活躍してくれています！ 🌸アポロで働くインターン生が書いたTech Blogです！🌸 https://note.com/apollo132/n/n16f2587ee0d4 https://note.com/apollo132/n/n202edc9a513e インターンから新卒社員で入社したメンバーもいます！ 今後は、クライアント企業と下記のようなJoint Ventureを組成して推進するケースも今後増加します。 https://apol.co.jp/orbitics https://www.orbitics.co.jp 【選考ステップ】 （カジュアル面談⇒）書類選考⇒1次面接⇒スキルテスト⇒最終面接⇒内定 📍APOLLO Tech Blog https://note.com/apollo132/m/m6148f4b67ce9