株式会社ビットエーの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、ビジネス課題の解決と新たな価値創造に向けたデータ活用・AI技術の社会実装を推進していただきます。 従来のデータ分析やインサイト抽出にとどまらず、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の領域まで幅広く担っていただくポジションです。 ビジネスサイドと密接に連携しながら、要件定義からモデリング、システム開発、運用までを一気通貫で担当し、プロダクトの成長とビジネスインパクトの創出を技術面からリードしていただきます。
※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：
・ビジネス課題のヒアリングおよび要件定義、データに基づく課題解決のロードマップ策定
・データの抽出、前処理、基礎集計、およびインサイト抽出
・機械学習／ディープラーニングを用いた予測モデル
・推論モデルの構築、評価、チューニング
・機械学習モデルを組み込んだ推論APIの開発およびバッチ処理の構築
・クラウドリソース（GCP／AWS／Azure等）を活用したインフラ構築・管理（IaC）、およびシステム監視 ・モデルの精度監視や運用改善を通じたMLOpsの実践

【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 / 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

【働く環境について】

・AI活用推進
　全社員にGoogle GeminiおよびClaude（Team）のアカウントを付与
・資格取得支援制度
・書籍購入制度
・マネジャーとの定期面談（1on1）
・セミナー参加の費用負担
・社内勉強会『ENGINE』（現在80回以上開催）

・常に最新の技術トレンドにアンテナを張り、自発的かつ継続的に学習できる方
・技術ありきではなく、ビジネスの目的を理解し「課題解決のための手段」として技術を活用できる方
・チームメンバーや関係者（非エンジニア含む）と円滑にコミュニケーションをとり、協働できる方
・スピード感のある環境で変化を楽しみ、柔軟にアプローチを改善していける方
・当社のフィロソフィーに共感し、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を用いた実務経験（2年以上／Web・API開発経験を含む）
・機械学習モデルの実装経験、および各種評価指標（精度、AUC、RMSEなど）に関する深い理解
・SQLを用いたデータ抽出・操作の実務経験
・GCP／AWS／Azure などクラウド環境の利用・操作経験

・Deep Learning（PyTorch、TensorFlow等）の実装・運用経験
・大規模言語モデルシステム（RAGを含む）開発経験
・大規模データのETLパイプライン構築・運用経験
・MLOps（MLflow、Docker、CI/CD、パイプライン化等）の知識および実践的な運用経験
・IaC（Infrastructure as Code）を用いたクラウドリソースの管理経験
・数理最適化に関する知識・実務経験
・曖昧な状況から自ら課題を設定し、ビジネス要件に落とし込んで解決策を導き出した経験