株式会社エムニのデータサイエンティスト【業務委託】の求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。

◼️本ポジションについて

エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。

◼️仕事のやりがい

• 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
• 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
• テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
• 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
• 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
• MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
• LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる

◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。

• 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
• 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
• データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
• AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
• KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
• 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
• データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
• 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
• AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
• LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
  分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
• 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証

◼️取り組むテーマ例

• 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
• 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
• 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
• 検査工程における画像データ活用可能性の評価
• 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
• 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
• AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
• 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
• LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討

◼️このポジションで期待する成果

• 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
• AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
• 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
• モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
• MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
• 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる

◼️開発環境

• 言語：Python、SQL、R
• データ分析・統計：Pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn、statsmodels
• 機械学習：scikit-learn、PyTorch、TensorFlow
• 可視化・BI：Matplotlib、Plotly、Tableau、Looker Studio など
• AI/生成AI：OpenAI API、Azure OpenAI Service、Anthropic Claude、Gemini、Amazon Bedrock、Vertex AI
• クラウド：AWS、Google Cloud、Azure
• データベース・データ基盤：PostgreSQL、MySQL、BigQuery
• コード管理：GitHub
• コミュニケーション：Slack、Notion
• その他：Cursor、ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot など
  ※利用技術はプロジェクトや課題に応じて柔軟に選定します。

• エムニのミッションに共感し、データとAIを通じて製造業の現場課題を解決したい方
• 分析そのものではなく、分析を通じて顧客の意思決定や業務改善に貢献したい方
• 現場の業務やデータの背景を丁寧に理解し、本質的な課題を見極めたい方
• 仮説を立て、データを用いて検証し、次のアクションにつなげられる方
• 不完全なデータや整理されていない業務課題に対しても、粘り強く向き合える方
• エンジニアやPM、Bizメンバーと連携しながら、チームで成果を出したい方
• 新しい技術や分析手法を学び続け、自身の専門性を広げたい方
• PoCで終わらず、実際の業務変革につながるAI活用に関わりたい方
• スピード感のあるスタートアップ環境を楽しめる方

• 週12時間以上の安定した稼働
• データ分析、統計解析、機械学習、データサイエンスのいずれかに関する実務経験または研究経験
• PythonまたはRを用いたデータ分析経験
• SQL等を用いたデータ抽出・加工経験
• テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語データのいずれかを扱った経験
• 探索的データ分析、可視化、仮説検証、モデル検証のいずれかの経験
• 分析結果を業務課題や改善施策に結びつけて説明できる力
• 顧客またはビジネスメンバーと対話し、課題を理解しながら分析を進められる力
• 日本語での円滑なコミュニケーション能力
  ※実務経験だけでなく、大学・大学院での研究、個人開発、インターン、業務委託、副業等での経験も歓迎します。

• 週20時間以上の安定した稼働
• 製造業における生産、品質、設備、検査、サプライチェーン等のデータ分析経験
• 需要予測、異常検知、要因分析、品質予測、因果推論、最適化等の経験
• 顧客向けの分析報告、技術提案、PoC企画、改善提案の経験
• KPI設計、効果検証、意思決定支援の経験
• 機械学習モデルを用いた業務課題の検証経験
• BIツールを用いたダッシュボード構築・可視化経験
• データ基盤、ETL、データマート等に関する知識
• LLM、RAG、生成AIを活用したデータ分析・業務支援への関心または経験
• コンサルティング、DX支援、業務改革プロジェクトへの参画経験
• 論文執筆、学会発表、Kaggle等のコンペティション実績
• スタートアップや新規事業における仮説検証経験