株式会社ビットエーの【デジタルパートナー事業部】データサイエンティストの求人

【ミッション】
－プロフェッショナルなチームでセカイを変える。－

テクノロジーは想像以上のスピードで進化しています。
これまでは、〈ビジネス領域〉に精通したリーダーが企業を牽引していくことがスタンダードでした。しかしながら、昨今テクノロジーやクリエイティブなどの〈専門領域〉に軸足を置いたリーダーが、新しいサービスを創造し、世界的企業に導くケースが多く生まれています。

私たちは、〈専門領域〉のプロフェッショナルとしてビジネス課題に向き合い、テクノロジーとクリエイティブから生み出されるアイデアで企業成長に寄与し、パートナーとして、ともに発展することを目指します。

【事業内容】
日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。

デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。

ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業／Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者／サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。

【職務内容】
デジタルパートナー事業部の”データサイエンティスト”として、クライアント企業の課題に対して、統計モデリングや機械学習などの高度なデータサイエンス手法を用いた支援を行っていただきます。
業務は課題ヒアリングから、データの設計・解析・アルゴリズム開発、成果物のビジネス実装支援まで多岐に渡ります。
分析レポートやダッシュボードにとどまらず、予測モデルや意思決定支援アルゴリズムの開発・改善を含む、より高度な分析実務が中心です。
※変更範囲：全ての業務への配置転換あり

【仕事内容の例】
以下のような業務を想定しています：
・クライアントの課題に応じた機械学習・統計モデリングの設計と実装
・時系列予測／需要予測／異常検知／クラスタリング／レコメンド等のモデル構築
・LLMやRAGを活用したソリューション・システムの構築
・モデルの学習、評価、改善（クロスバリデーション、指標設計等含む）
・PythonやJupyter Notebook等を用いた分析レポートの作成
・PoC（概念実証）フェーズの設計・実行、およびビジネス適用に向けた支援
・データ基盤チームや業務チームとの連携による実運用への落とし込み

【主な取引先】※全体の9割が直案件
エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

・クライアントの課題に寄り添い、当事者意識を持って取り組める方
・専門性を磨き続け、プロとしての責任を持って成果を出せる方
・チームや関係者と協働し、前向きに課題解決へ取り組める方
・当社のフィロソフィー（https://bita.jp/philosophy/）に共感し、共に成長していける方
・経験や学びを共有し、チームや組織の成長に貢献できる方

・Pythonを用いた機械学習／統計モデリングの実務経験（2年以上）
・Pandas、NumPy などを用いたデータ前処理スキル
・機械学習モデルの評価指標（精度、AUC、RMSEなど）に関する理解
・クライアントや他部門とのコミュニケーションを通じた課題設定経験
・Git等を用いたチーム開発経験
・LLM（GPT系など）の利用経験（API活用または軽微なファインチューニング含む）

・Deep Learning（PyTorch、TensorFlow等）の実装経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の設計・開発経験
・GCP/AWS/Azure などクラウド環境でのモデル実行・運用経験
・データ基盤設計やETLパイプライン構築の理解・実務経験
・MLOps（MLflow、Docker、CI/CD、パイプライン化等）の構築経験
・数理最適化、因果推論、ベイズ統計モデリング等への知見
・コンペやハッカソンでの実績（Kaggle、SIGNATEなど）
・統計学・情報科学・機械学習などの学位、もしくは同等の知見