エンジニア (VP of Data Science候補)の求人

日本に眠る非構造化データを整理し、分析し、価値にする社員番号1桁エンジニア

要相談

正社員

一部リモート可

求人概要

JOB DESCRIPTION

株式会社INDXのミッション「日本企業に眠る膨大な非構造化データを整理・分析し、価値に転換する」を実現するため、「創業初期の社員番号1桁エンジニア」として、データ分析技術スタックの構築、データサイエンス戦略の策定から実行、特に非構造化データを構造化し分析可能にするための技術開発と基盤構築をリードします。さらに、研究開発・PoCで終わることなく、AI・機械学習モデルの製品化までを一貫して責任を持ち、世界レベルのデータサイエンスチームを組成・牽引していただける方（VP of Data Science）を募集しています。具体的には - データサイエンス業務の実行と戦略化: - データサイエンスチームの構築とリード - AIプロダクト開発と価値創出の推進などを機動的に行う職位です。選考プロセス： 1．書類選考 2．カジュアル面談（CEO伊藤、COO髙谷より企業やポジションについてご説明し、相互理解を深める場です） 3．技術面談（これまでのご経験や技術的知見についてディスカッションさせていただきます） 4．最終面談（CEO伊藤、COO髙谷との最終的な意思確認）上記は変更になる可能性もございます。選考プロセスは迅速に進める予定です。

求める人物像

QUALIFICATIONS

株式会社INDXはまだ設立間もないスタートアップです。社員1桁目のエンジニアとして機動的に活躍していただける方を募集しています。 ■ 代表取締役伊藤克哉の経歴 1994年兵庫県生まれ。東京大学理学部数学科・東京大学大学院経済学研究科卒。 2019年に株式会社Preferred Networksにてエンジニアとして就職しデータサイエンス業務に従事。その後、2021年より三井物産株式会社にてAI・データ等を活用した新規事業開発に従事。2025年4月に株式会社INDXを創業。一貫して、数理的・機械学習的技術を用いて顧客の競争優位性のエンハンス・課題解決を行ってまいりました。 ■ 取締役髙谷謙介の経歴 1994年兵庫県生まれ。東京大学理学部生物学科・筑波大学大学院生命環境科学研究科研究科卒。 2020年にオムロングループにソフトウェアエンジニアとして就職し開発業務に従事。その後、2022年よりFPTコンサルティングジャパン株式会社にてITコンサルティング業務に従事。2025年4月に株式会社INDXを創業。一貫して、高度な課題解決技術を用いて顧客の課題解決を行ってまいりました。私たちが大切にしたいこと(INDX Cluture Code) https://culture.indx.jp/ 1．理を奏でる科学者であれ。事実に基づいて美しい物事の本質を探求し続けることに喜びを感じる人であろう。 2．言葉を研ぐ商売人であれ。相手に伝わる言葉を大切にし、人や物事を繋げ、顧客にとっての価値を創造する人であろう。 3．ゴールを目指す戦略家であれ。常に目的を明確にし、そこへ至る最善の道筋を考え抜き、達成に向けて行動する人であろう。 4．現在を嫌う冒険家であれ。現状に甘んじることなく、失敗を恐れずに新しいことに挑戦し、未来を切り開く人であろう。 5．自分らしくあれ。自分の考えや価値観を大切にし、主体的に行動することで、個性を輝かせる人であろう。

必須要件

ESSENTIAL CRIETERIA

必須条件： - 株式会社INDXのミッション、ビジョンへの強い共感。 - コンピュータサイエンス、統計学、数学または関連分野の修士号以上、もしくは同等の実務経験。 - AI/機械学習技術（特に自然言語処理、データマイニング、Embedding技術、生成AIなど）に関する深い理解。 - スタートアップのような不確実性が高く、リソースが限られた環境で、自律的に課題を発見し、データに基づいて仮説検証を繰り返しながら解決に導いた経験。コミュニケーション能力とリーダーシップ。

歓迎要件

DESIRABLE CRIETERIA

- 創業初期のスタートアップ等でのCTO/VPoE/VP of Data Scienceとしての就業経験。膨大な非構造化データを構造化し、分析可能な状態にするための技術と経験。データパイプライン構築、特徴量エンジニアリング、データベース設計に関する深い実務経験。クラウドプラットフォーム（AWS, GCP, Azureなど）上でのデータ分析基盤、機械学習基盤の設計、構築、運用経験。 - データサイエンス/AI技術をコアとしたプロダクトやソリューションをゼロからイチで企画・開発し、市場にリリース、または事業に大きく貢献した経験（PoCだけでなく製品化までを責任を持って推進した経験）。 - データアナリティクス市場、特に金融、医療、小売業界におけるドメイン知識。大規模ユーザーベースを持つサービスの開発・運用経験、またはエンタープライズ向けSaaSの開発経験。 - 機械学習・データサイエンスだけでなく、フルスタックエンジニア（フロントエンド・バックエンド）としての開発経験や知見、またはそれらへの強い関心。

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