東京都千代田区のデータサイエンティストの求人情報

【エコポークについて】 Eco-Porkは、ビジョンである「食はいのち。次世代に食肉文化をつなぐこと。」を実現するために、ミッションである「データを用いた循環型豚肉経済圏の共創」を目指す、世界唯一のデータカンパニーです。 現在、食肉文化を次世代に繋ぐために「タンパク質危機」と「畜産業の環境負荷」の問題解決が、世界中で求められています。 2040年に食肉を選択できる未来を創っていくために、私たちはICT/IoT/AIを活用した「生産性向上」と「環境負荷軽減」を両立させるデータソリューションを養豚業界に提供し、養豚DXを起点に食料問題解決に取り組みます。 【事業概要】 Eco-Porkは養豚農家向け経営管理システムの「Porker」を2018年にリリースし、提供しています。 タンパク質危機をご存じでしょうか。 2027年には世界のタンパク質含有農産物の需要が供給を上回る可能性があるだけでなく、2040年には畜肉（動物由来の従来の肉）の割合は40%まで減少し、細胞培養肉・植物由来の代替肉に置き換わると言われています。本物のお肉の減少という社会的課題に直面する中、私たちは「本物のお肉」を守り、未来の食肉供給に貢献したいと考えています。 これらの課題解決のために私たちが開発した「Porker」は、農家の改善を支援する養豚経営支援システムで、ICTによる見える化や、IoT/AIによる生産管理を実現することができるソリューションです。 このソリューションは、国内で初めて実用化したAI自働豚体重測定カメラ「 AI豚カメラ（ABC）」をはじめとする、養豚農家さんに寄り添ったプロダクトを評価をいただき、現在、国内で生産される豚肉の約14％はこの「Porker」が活用されています。 また、農林水産省スマート農業実証プロジェクトでの効果実証をはじめ、農林水産省のSBIRや、経済産業省のJ-Startup Impact選定などに採択いただき、国からも高く評価されています。 詳細については、インパクトレポートもぜひご覧ください。 https://www.eco-pork.com/report/7080/ 【当ポジションの募集内容】 ■募集背景 Eco-Porkが保有する様々なデータを活用し、ビジネスの成果を最大化することを目指しています。所属いただくプロダクトチームは、現在コンピュータビジョンや画像解析を主軸としたメンバー構成となっています。そのため開発すべきAIが複数あるが、開発メンバーの不足により、未着手のAIが複数ある状態ですので、データ分析やモデリングの実務経験者を採用してチーム体制を強化するため募集します。 ■業務内容 エンジニアリングチームに所属していただき、養豚DXに関連するAIの開発業務を行っていただきます。 ＜主な業務内容の詳細＞ ・データ分析基盤の開発及び改善 ・データ分析基盤の安定稼働 ・データ分析及び利活用の推進 ・ビジネス課題に関わるデータ分析・利活用 ・データ分析基盤の構築

■株式会社テックオーシャンについて 弊社は、理系・テクノロジー人材と企業の出会いを支援するオファー型サービス「TECH OFFER」を主力サービスとして提供しています。学生のスキルや志向性を可視化し、企業と高精度にマッチングすることで、理系人材の可能性が正しく評価される環境を実現します。 現在、理系の就職活動の在り方は、技術系学生の特性に適しておらず、就活時のミスマッチによって年間約5億時間分の学習努力が社会に活かされないという構造的な課題があります。私たちは、若者の時間と努力を無駄にしない社会の仕組みを創るために、教育と採用の接続を再設計しています。 一人ひとりの学びが未来につながり、社会全体がより豊かになる——その未来をテクノロジーと仕組みの力で支える仲間が、今、テックオーシャンに集まっています。 テックオーシャンの理念： https://techocean.co.jp/about-us/philosophy/ テックオーシャンのサービス： https://techocean.co.jp/service/ 当社のデータサイエンティストには、プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。 分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。 PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。 【具体的な業務について】 - プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備 - データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備 - 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行 - 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定 - ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング - 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援 - PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映 - 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート ■ポジションの魅力 1. 事業インパクトの大きさ ・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。 ・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。 2. ゼロから仕組みをつくる経験 ・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。 ・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。 3. キャリア成長の可能性 ・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。 ・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。 ・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。 ■キャリアイメージ 当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。 事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。 また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。 将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。 これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。 【業務変更の範囲】 その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式 【働き方について】 基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。） より当社組織や開発環境、働き方について深く知りたい方は、 エンジニア向けにまとめたご案内資料「Engineer Entrance Book」 をぜひご覧ください！ [https://techocean.notion.site/Engineer-Entrance-Book-1ce5190ca0878020956cd4c50dd298d9](https://www.notion.so/Engineer-Entrance-Book-1ce5190ca0878020956cd4c50dd298d9?pvs=21)

私たち株式会社フェズは、「情報と商品と売場を科学し、リテール産業の新たな常識をつくる」をミッションに、小売業界(小売企業様・メーカー様/広告代理店様等)向けのデータプラットフォーム「Urumo」を提供しています。全国10,000店舗以上から収集した購買データを活用し、メーカーや小売企業が売上向上や業務効率化を実現できるよう支援しています。特に、現場の課題に即したソリューションの開発と、顧客との強固なパートナーシップ構築を重視しています。設立以来、リテールテック市場で急成長を遂げ、現在はIPOを視野にさらなる事業拡大に挑戦しています。 ----------------------------- ▼ 【フェズ社員インタビュー】実際の働く雰囲気はこちら https://youtu.be/tOwL7PeruAo?feature=shared ▼ フェズについて、詳しくはこちら（2分で読めます） https://speakerdeck.com/fezpr/recruiting-deck-202501 ----------------------------- ▍募集背景 ID-POSをベースに複数小売様とメーカー様、双方にとっての顧客行動の理解、またそこから得られる傾向を基にした、リピート獲得施策の設計ニーズが年々高まっております。特にメーカー様にとって単独でオフライン店舗での自社商品購入顧客へのCRMはデータの観点から難しいことでしたが、我々が間に入り推進することで、一定のご評価をいただいております。案件の増加に伴い、一緒に働いていただけるメンバーを募集いたします。 社内の各担当（小売担当営業部門、IT部門など）と連携しながら、各小売流通様のデータ加工・抽出・分析業務ならびにCRM戦略立案支援〜実施策運用のプロジェクトリードを一貫して行っていただきます。 ▍具体的な業務内容 ・与件の整理およびプロジェクト管理 ・与件に合わせた、データ加工・抽出の要件定義 ・データ加工・抽出業務のディレクション、コードレビュー ・必要に応じて、エンジニアと連携したシステムへの要求定義、BI構築のディレクション ・データを用いた分析、施策案の考案 ▍現在採用している技術やツール 社内共通：Google Workspace、Slack、Notion、freee ▍配属先情報 ■リテールコンサルティング部7名 --- [業務内容：変更の範囲] 会社の定める業務 (※ただし、業務の都合により変更する場合がある) ---

■UPWARDとは ・『地図情報 × AI』で、次世代セールス体験を実現するSaaSスタートアップです。 ・外回り営業担当者の訪問データを自動で可視化して記録し、勘に頼らないデータドリブンな営業改革や新たな収益機会創出を促進します。 　※監視ツールではございません。 ・特許多数の位置情報技術とAIの組み合わせによって、効率的な訪問計画の作成、顧客訪問検知、商談記録とレポート、書類のスキャン、分析などを一気通貫で行い、顧客の業績UPを促します。 ・契約更新率99%以上を記録するプロダクト力をもとに、すでに400社以上導入の実績があります。 ■取引先実績一例（敬称略） ・株式会社クボタ（農機）、ダイハツ工業株式会社（自動車）、KDDI株式会社（通信）、大和ハウス工業株式会社（不動産）、アサヒグループホールディングス株式会社（飲料）等、多種多様な業種の企業様にご導入頂いております。 ・セコムインドネシア株式会社（セキュリティ）を始め、グローバル展開も進めており、今後加速していく予定です。 ■仕事内容 市場や顧客に深く入り込み、データやAIを駆使してプロダクトを進化させる実務を担っていただきます。 【対象ポジション例】 ・プロダクトマーケティング（PMM候補） ・データサイエンティスト ※新卒採用に加え、インターンも募集しています。インターンを経て本選考へ進むことも可能です。 【業務内容例】 ▼PMM ・開発・販売戦略の策定および実行 ・市場、顧客、ビジネス状況の分析 ・営業・開発組織と連携したプロダクト推進 ・インターン時はマーケット／競合調査・データ分析のアシスタント業務 ▼データサイエンティスト ・AI／機械学習アルゴリズム実装、生成AIを活用した活動支援機能の開発 ・CRM／営業活動データ、気象データ等を用いた多変量解析によるユーザー価値最大化 ・Azure／AWS等のクラウドを用いたアルゴリズム評価・検証とプロダクト組込み ・インターン時はアルゴリズム検証や実装補助業務 ■当社で働く魅力 ・平均残業時間は月20時間程度で、仕事とプライベートの両立がしやすい環境です。 ・フレックスタイム制やリモートワークを併用しながら、柔軟に働くことができます。 ・必要に応じてオフィス出社やクライアント訪問も行い、チームでの連携や成果を重視しています。 ・大手企業との安定した取引基盤があり、安心して長期的にキャリアを築けます。 ・スタートアップならではのスピード感と裁量の大きさがあり、自らの成長を実感できる環境です。

機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。 ■プロダクト開発 　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装 　- 機械学習モデルの開発 　- 新機能開発やモデル・システムの改善 ■PoC及び新規プロダクト開発 　 - PoC・フィージビリティスタディ 　- 機械学習システム周りの要件定義・設計・開発 将来的には、ご志向やスキルに応じてプロダクト単位でメンバーのリードをお任せできればと考えております。 弊社社員及び業務委託メンバーと連携して、プロジェクトの推進を担っていただける方を必要としております。 ※業務内容の変更の範囲：なし ＜入社後のフローイメージ＞ ■Step1■ まずは開発体制や既存コードを理解してもらう ・いくつかの小規模な開発業務を実施（1ヶ月程度） ・既存エンジニアと開発を通してコミュニケーションをとる ■Step2■ メインでお任せしたい業務を自走 ・開発の要件検討や技術選定及び設計 ・日々のコードレビューと参加エンジニアへのアドバイス ・チームの生産性向上のための開発フロー改善 【開発体制】 ■エンジニアに負担の少ない開発進行 ・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 ・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ■ドキュメント整備のエンジニア文化形成 ・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 ・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 ▍技術スタック　 ・メイン：Python, Pandas ・インフラ：AWS, Amazon SageMaker ・機械学習：勾配ブースティング ・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。 【やりがい・魅力】 ◆業界の課題に向き合い、本質的な価値を提供するエンジニアリングです！ 近年、建設業界においてIT活用の必要性が高まっています。 一方で、業界特有のデータ構造や現場ニーズに対応したソリューションの余地は多く存在しており、多くの企業が課題を抱えています。 私たちは、業界特化のデータを活用し、現場のリアルな課題を解決するサービスを開発しています。 扱うデータは、業界特化型でこれまで十分に活用されていない貴重な情報が多く含まれており、これらをもとに機械学習アルゴリズムの社会実装に取り組むことができます。 機械学習技術を用いて具体的な変革をもたらすことは、大きなやりがいと社会的意義を感じられる仕事です。 建設業界という成熟した市場の中で、次のスタンダードを一緒に作り上げていきましょう。 ◆ユーザーの声を聞きながら裁量を持って働くことができます！ 単純なDX推進サービスとは異なり、顧客の課題に合わせた新規サービスを共に作り上げ、課題解決を実現します。 ダイレクトに顧客の反応を得ながら、一緒にサービスを進化させていくことができるため、顧客と共に価値を創造していく実感を得ることができます。 ◆場所や時間に捉われない自由な働き方が実現できます！ フルリモート・フルフレックスを採用し、仕事のやりがいと働きやすさを両立しています。 リモート環境でも「一人で開発していない安心感」を大切にしており、Slackを中心にエンジニアが日々の作業ログを残しています。 マネジメント層はログを確認し、必要に応じて通話で意思疎通を図るなど、テキストと通話を適切に使い分けて円滑な連携を実現。安心して働ける環境を整えています。 開発効率を上げるための学習には組織として協力的なため、会社の成長に向けてご自身のスキルを積んでいけるところも魅力ポイントです。

■募集背景 当社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。具体的な重要性や取り組み事例については、以下の記事でも詳しく紹介しています。2025年には海外法人も設立し、グローバルな視点でのデータ活用も重要になってきています。 https://www.wantedly.com/companies/company_9312698/post_articles/525372 https://note.com/antway/n/n4d8ed2730126 これまで当社のML活用は、現マネージャーの佐々木が立ち上げから構築までを担ってきましたが、現在はマネージャー業務が中心となり、専任のMLエンジニア不在の状態です。 そこで、1人目のMLエンジニアとして新たにジョインいただき、さらなるML活用の進化をリードしてくださる方を募集しています。 ■業務概要 当社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。 Antwayの事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。 関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です！ ■業務内容 ・ビジネス課題の発見と統計・機械学習モデルを用いたソリューションの提案 ・機械学習モデルの開発と評価、既存で運用されているモデルの精度改善 ・デプロイしたモデルの監視とチューニング ・サービスのデータ分析による潜在的な課題の発見 ・MLパイプラインの構築 ・海外展開に対応したデータ分析・活用施策の検討 ■現時点での開発実績 ・顧客の注文需要予測 過去の注文傾向などから、翌週・翌々週に顧客が注文するかどうかを予測する機能。 予測結果をもとに、集客・発注などを行うことで、無駄のないオペレーションを実現する。 ◾️技術スタック Data Source: firestore（つくりおき.jpのプロダクトデータ）, Hubspot, GA4, 各種広告媒体(Google広告, Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート, (今後IoTなど) Data Warehouse: BigQuery Extract, Load: firestore extensions, trocco, fivetran Transform: dbt BI: Looker Studio Analytics: Colab Enterprise, Rstudio ML Pipeline: Vertex AI pipelines CI/CD: Github Actions IaC: terraform AI: Claude Code、Gemini、ChatGPT、Cursor、Devin Communication: Slack, Notion ◾️本ポジションの魅力 ・小規模なチーム体制： 現在、マネージャー＋メンバー3名の4名構成のため、基盤構築の企画から開発・保守運用まで幅広く携わることができます。少数精鋭で密にコミュニケーションを取りながら、一人ひとりの意見が反映されやすい環境です。 ・アイデアを形にしやすい環境：フラットな組織なので、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。 ・柔軟な働き方をサポート：フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。 ■2-3年後に期待する姿・状態 ・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。 　※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。 ■参考情報 ・Antwayエンジニアになるべき３つの理由（代表 前島） https://note.com/antway/n/nea6ff8d2f7a1 ・機会の平等をITで実現！Antwayのシステムアーキテクト部とは？（マネージャー 佐々木） https://note.com/antway/n/n64fc51f483fc ・Antway Engineering 特設採用ページ https://antway.co.jp/recruitment/engineer_rc ・テックブログ https://zenn.dev/p/antway

【具体的な業務内容】 ・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整 ・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進 ・Databricksを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発 ・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 弥生株式会社は弥生会計や給与など、中小企業のバックオフィス業務の効率化を推進するソフトウェアを提供しており、日本ではデスクトップ製品・クラウド製品合わせて高いシェアがあります。 そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、 一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。 事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。 さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。 縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など） ・データ基盤：Databricks ・ IaC：Terraform ・言語：Python ・ BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase ※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。 【採用背景】 全社横断でのデータ利活用・AI活用を推進する「データ戦略」のもと、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。 AI・データを活用したDXの加速のために、ビジネス側の分析・可視化・業務アプリを立上、構築していくことが求められ、DXプロジェクトにおいて、企画・可視化・データ分析・構築を行うDX推進担当者を募集しています。 【配属先チームの特徴】 DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装、データ分析やAI適用による活用を行っています。 【チーム人数】 7名（増員中） 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアや、データ分析コンサル会社等で、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。 Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。 また、コンサルティング会社出身のコンサルタントは、DX、データ活用、AI、データサイエンスの戦略・構想策定・計画・設計～実装までのEnd to Endで自ら実践リードできることをやりがいとして活躍しています。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI・データプロダクトを企画、推進、実装していくプロダクトマネージャ、 さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。

■ナウキャストとは ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。 クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。 ■募集背景 ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。 私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。 例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ ・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス ・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス ・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。 事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。 ■業務の概要 ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・DataLens店舗開発 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property ・DataLensオフィス営業 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。 具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。 【具体的な業務内容】 ・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援 ・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装 ・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進 ・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供 ■社員インタビュー ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ■事例 ・DataLens店舗開発 ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援 https://nowcast.co.jp/news/20240723/ ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens（マーケットレンズ）」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20241028/ ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入 https://nowcast.co.jp/news/20241101/ ・DataLensオフィス営業 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2 ■社員インタビュー ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ■ポジションの魅力 ・データが主役の環境 大手企業の限定的なデータとは異なり、裾野の広い生データやオルタナティブデータ（インテントデータ、開業データ、求人データ、人流データ、決済・POS・クレジットカードデータなど）を自在に探索・組み合わせることで、精度の高い分析が可能です。 分析の成果がそのまま事業価値に直結する醍醐味を味わうことができます。 ・分析で終わらない、プロダクト化まで一気通貫 分析に留まらず、得た知見を自社プロダクトへ昇華し、継続的かつ具体的な社会実装・事業インパクトを創出するプロセスを担います。 ・急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaS 事業の立ち上げ期を経て成長を加速するフェーズにあり、プロダクトの進化や市場開拓に積極的に関与でき、0→1から1→10まで幅広く経験できます。 ・裁量とスキル拡張の機会 データ分析のみならず、基盤整備・アプリケーション開発・UI改善など幅広い領域を横断的に経験することが可能です。 短期間でエンジニアリングとデータ分析を兼ね備えたスキルを磨ける環境があります。 ・生成AIや最新技術へのアクセス 生成AIはもちろん、最新技術を活用した商圏分析・店舗開発・営業最適化への応用が可能です。 「DataLensHub」の継続的アップデートや3rdパーティデータ導入など、技術領域における経験の幅を広げることができます。 ・刺激的なチーム環境 ユニットリーダーを中心とした優秀なエンジニア陣と切磋琢磨でき、コードレビュー文化が根づく中でスピードと品質を両立する開発が可能です。 ■以下のような方にはおすすめのポジションです ・分析結果を自社プロダクトに実装し、事業インパクトを直接実感しながらキャリアを伸ばしたい方 ・データ分析のみならず、基盤整備やアプリケーション開発まで幅広く関わりたい方 ・大手企業では得がたい、スピード感と裁量のある環境で市場価値を高めたい方 ■メンバー紹介 ・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア) 経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。 エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、 東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。 2021年4月にナウキャストへ入社。 インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f ・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア) 京都大学大学院にて、情報学を専攻。 2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。 データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。 現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。 インタビュー記事：https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata

金融市場に熱い想いを持つ、日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しております。 本ポジションでは、以下をメイン業務として行っていただきます。 ・機械学習とデータサイエンスの応用に重点を置き、数学的なコード構築 ・フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンスの最適化を反復し、機械学習モデルを使った実験を行い、金融ソリューションの改善 ・革新的な技術で将来のビジネス上の問題を解決すべく、常に最新の研究を行い、迅速にPoCにマッピングしてビジネスへの適用性評価 ・営業、ML-Ops、システムスペシャリストと連携し、クライアント折衝、英語・日本語でのプレゼンテーション実施

GEOTRA Activity Data (KDDIの保有するGPS位置情報に機械学習モデルを掛け合わせることにより生成した人流データ)の分析業務（データ拡充、データ分析、構築された分析パイプラインの運用、可視化ツール等を用いた分析結果の可視化等）の設計/実行を担っていただきます。 具体的には以下2つの業務です。 ①GEOTRA Activity Dataの分析 定型的な分析や、現状のフロントエンドシステムからでは実施出来ない分析等について、分析自体の実施、またそれらの可視化方法、パイプライン化、データベース化等について設計・実装をお願いします。 ②分析パイプラインの運用 GEOTRA Activity Dataを作成するシステムの実行をお願いします。システムの実行は、AWSコンソールを操作しながらパラメータを指定の上、実行します。

【概要】 住友商事及びグループ各事業会社の多種多様なデータを扱い、統計・AIモデルの構築や見える化など各種分析業務をご担当いただきます。 実際にデータ分析の企画から実装までを数名のチームでご対応いただきます。 様々な産業分野の課題解決や新事業アイデアを導く手段としてAI・データ分析のノウハウを駆使していただき、グループ全体のDX推進に貢献いただきます。 【具体的な仕事内容】 ・当社グループの各種課題や新事業の相談を受け、打ち合わせを実施して要件の整理からデータ分析設計を行います。 ・データを預かり分析を行い、PythonやR、BIなどの各種ツールやクラウドサービスを使って分析モデルを実装します。 ・打ち合わせにより報告を実施し、必要に応じて要件再整理から報告を繰り返します。 ・本番運用に移行する場合は本番運用に関する要件を、必要により当社のアーキテクトチームと一緒に整理し必要によりシステム化に繋げます。 ★まずはOJTを通して基礎的なスキルを身に付けていただきながら、早いタイミングからプロジェクトの主要メンバーとして実案件の推進に深く携わっていただく想定です。 （※上記を従事すべき業務とし、変更はありません） ＜過去に当社で実装したプロジェクトの一例＞ ・製造業の製造現場におけるデータ可視化・分析基盤開発：サービス基盤のPoC用のWebアプリのスクラッチ開発・導入 ・屋外業務効率化のためのIoTサービス開発：IoTデバイス、及びアプリケーションの開発・導入 ・小売業における新規出店売上予測・売上向上施策分析：アルゴリズムの作成、及び分析内容の可視化ツールの開発・導入 ・商品カテゴリ分類 半自動化：テキスト情報を基にしたカテゴリ分類アルゴリズムの開発・導入 ・製造業/製品画像検査パラメータ最適化：パラメータ最適化のためのアルゴリズム、及びツールの開発・導入 【仕事の魅力】 ・総合商社ならではの幅広い事業領域や海外事業に加え、ChatGPT/生成AIなど時代の最先端技術を活用したプロジェクトに参画するチャンスがあります。 ・グループの事業会社もターゲットとしているため、IoTやモバイルアプリなど様々な産業分野のアーキテクチャを検討することができます。 ・現場知識のある商社メンバーとの距離が近い為、協力しながらスムーズにプロジェクトを進行できます。 ・各種スタートアップパートナーを含め、高度な技術・知識を持つメンバーがプロジェクトに参加しています。 【社内の雰囲気】 ・リモート・フルフレックスタイム制を導入し、働きやすい環境を整備する一方、社内でのコミュニケーションを重視しています。 ・ツールや環境など、良さそうなものは積極的に取り入れ、常にエンジニアにとってよい環境をつくることが重要という価値観をもって組織作りをしています。 【応募書類】 ・履歴書 ・エントリーシート の２点をPDFファイルで添付してご応募ください。 書類選考の後、会社説明会またはカジュアル面談にご案内します。 ＜エントリーシート＞ ※フォーマットは自由ですが、下記について必ずご記入ください。 ①弊社への志望動機について、ご記載ください(300字以内)。 ②学生時代に、貴方が主体的に周囲と協業して何かを達成した事項について、ご記載ください(400字以内)。 ③直近で最も興味関心を持ったテクノロジー領域について、ご記載ください(300字以内)。その際に興味関心を持った理由と、今後そのテクノロジー領域が社会へ与える影響について、貴方の意見を示してください。 【開発環境・使用サービス（参考）】 開発環境についてはプロジェクトによって逐次選択していますが、主に使用するものは下記の通りです。 ※データ分析においては必須ではないものも含まれます ■アプリケーション環境：Python/JavaScript/TypeScript └フレームワーク：ServerlessFW/Django/Flask └フレームワーク：React/Vue/Next ■インフラ：AWS/GCP/Azure └構成管理：Terraform ■バージョン管理：GitHub ■CICD：GitHub Action ■タスク管理：Wrike ■チャットルール：Slack/Teams ■業務用端末（PC）：MacBook（※ WIndowsも選択可）

三菱商事の扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト募集中！ 【概要】 顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【主な業務内容】 ・顧客課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの策定と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化 【事例】 2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。 [需要予測] ・食品流通における需要予測 ・自動車産業における部品需要予測 ・再生可能エネルギー産業における発電量予測 ・金融産業におけるコモディティ価格予測 [数理最適化] ・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化 ・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化 ・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化 ・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化 [パーソナライゼーション] ・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測 ・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援 ・銀行・金融産業におけるデフォルト予測 三菱商事の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、三菱商事の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。 PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等 【社員について】 社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。

【募集背景・業務内容】 人口減少と少子高齢化による担い手不足が深刻化する我が国において、公共サービスを維持・強化するためには、政府および地方公共団体の生成AIをはじめとするAIの積極的な利活用が不可避となっています。 デジタル庁では、政府等におけるAI基盤である「ガバメントAI」を内部開発等により構築・展開しており、その取組の一部として、デジタル庁全職員が利用できる生成AI利用環境（プロジェクト名：源内（げんない））の構築を進めております。現在は「源内」で国会答弁検索AIや法制度調査支援AIなど、行政実務を支援する複数のアプリケーションを提供しており、行政の現場での利用状況や課題の把握を進めてきました。 本募集では「源内」の内製開発に特化したポジションを募集します。実際にAI（特にテキスト生成AI）を活用し、行政の業務改善・効率化の実現を通して、データとAIにより何ができるかの実証を職務とするデータサイエンティストとしての役割を担っていただきます。 具体的な業務については、以下を想定しております。 ・他部署の業務ヒアリングやAI活用サポート等を通してAIによる効率化可能な業務の仮説構築 ・実際に概念実証のためのAI開発、あるいはベンダーとの対話等による仮説の実証 ・AIにより効率化可能な業務の特定とそのレポートの作成と報告 ・行政におけるAI活用を促進するために必要な業務 ・その他、行政運営の遂行のために必要な業務 【参考情報】 AIアイデアソン・ハッカソン｜デジタル庁 https://digital-gov.note.jp/n/nd5673a37802f デジタル庁職員による生成AIの利用実績に関する資料を掲載しました | デジタル庁 https://www.digital.go.jp/news/08ded405-ca03-48c7-9b92-6b8878854a74 【採用予定人数】 複数名 【募集期間】 令和8年3月31日まで ※定員に達した場合、期間内であっても公募を終了する予定です。 ※応募の状況により延長する場合がございます。 【選考プロセス】 書類選考の後、2〜3回程度の面接を予定しております。 通常、ご応募いただいてから内定まで4週間~6週間ほどかかります｡ ただし応募者多数の場合は、面接調整の都合上、日程が延びる可能性がございます。予めご了承ください。 ※書類選考の結果については2週間以内に御連絡させていただきます。 【応募にあたる個人情報の取扱いについて】 今回の応募情報に関しては以下内容に基づき個人情報を取り扱います。ご確認のほどよろしくお願いいたします。 応募にあたる個人情報の取扱いについて｜デジタル庁 https://www.digital.go.jp/recruitment/career/privacy-policy

単なるデータ分析に留まらず、事業課題の解決に向けたデータ取得から活用までを一貫してデザインし、社内のデータ活用文化そのものを醸成する役割を担っています。 ■組織体制 私たちは提供する各サービスごとにデータ分析を担うチームを編成しており、セールスやマーケティング、カスタマーサービス、開発といった各サービスを動かす部門と密に連携しています。 また、サービスを横断するデータ分析基盤の構築、ガバナンスの強化、ビッグデータ活用など、事業全体を支える専門チームを設け、各サービスごとのデータ分析チームと連携しながら全社のデータ活用推進に尽力しています。 ■期待すること ネットプロテクションズのVALUES（価値観）である「本質を探り、変化し続ける」という価値観に共感し、共に実践できる方を求めています。 新卒として入社される皆さんには、社会の変化を捉え、本質を見極めた上で、新たな提案や企画を積極的に行っていただきたいと考えています。事業や組織活動を通じて、社会に変革をもたらすことを期待しています。 データサイエンスそのものを極めるよりも、データサイエンスを「手段」として事業課題の解決に貢献したい方を求めています。 ■NPのデータサイエンス職の魅力 1. 事業部門への「近さ」 ・私たちは事業会社であり、事業部門の中にもデータ分析を担う組織が存在しているため、事業課題をより近くでヒアリングしながら、その課題解決に向けたアクションを起こすことが可能です。 ・そのため「課題発見から実装・活用まで」のプロセスをデザインしやすい環境があります。 2. 豊富な「自社データ」と「裁量」 ・後払い決済サービスを運営する事業会社ならではの豊富な自社データを扱える点が魅力です。 ・また、ティール型組織という特性上、若手の段階から自らの分析や提案が会社の意思決定や経営に直結する実感を得やすい環境です。 3. データサイエンス領域に留まらないスキル習得 ・興味や志向に応じて、データ分析基盤を構築・運用するためのデータエンジニアリングや、安全にデータを管理するためのデータガバナンスのスキルも実務経験の中で身につけることが可能です。 ・AIが台頭している近年では、従来データサイエンティストが行っていた業務内容の一部がAIに置き換わっており、データ活用を軸とした幅広いスキルを身につけることは、将来のキャリアを広げることにもつながります。 4. 積極的なインプット環境 ・会社として外部イベントへの参加を推奨しており、常に最新の知見を学べる環境が整っています。

### ミッション 「データを人々のエネルギーに」 フライウィールは、データが人々の創造性を解き放ち、社会を豊かに進化させる新しいエネルギーだと考えています。データとAIを活用し、単なる業務効率化に留まらず、人々の可能性を最大限に引き出すことで、新たな価値を創造することが私たちの使命です。 私たちが描くのは、30年後、子どもたちが「成長」と「挑戦」を当たり前に楽しめる未来です。制約に縛られず、可能性が広がる社会を実現するために、データとAIによる社会変革を推進します。 ### フライウィールについて フライウィールは米国ビッグテック企業出身の経営陣とメンバーが一丸となり、グローバル水準のデータ利活用ノウハウを活かして、企業のデータに関する戦略立案から基盤構築、システム導入、活用支援までをワンストップで迅速に提供しています。 独自のデータ活用プラットフォーム「Conata™」とプロフェッショナルサービスを組み合わせたアジャイルなアプローチで、エンタープライズ企業向けにデータドリブンな改革を通じて収益拡大を実現しています。 * [会社説明資料](https://www.slideshare.net/slideshow/2024-2d55/274883150) ### プロダクトについて 私たちは「データを誰もが自在に活用できる社会」を目指し、エンタープライズ向けデータ活用プラットフォーム「Conata™」を提供しています。Conata™ は、データの収集・処理・分析・可視化、生成AI（RAG）を活用した知識検索、AI エージェントによる業務自動化まで一貫して支援し、企業のデータ活用を最大化します。 ビッグテックで培ったデータ管理・情報検索技術を活用し、高度な DataOps を実現。その技術と 生成 AI・AI エージェントを組み合わせることで、企業のデータ活用をさらに強化します。2024年には「Conata Data Agent」をリリースし、大量な社内データを自然言語で横断的に検索・活用できる環境を提供しています。 ### 参考情報 * [「データはあるのに使えない」日本企業の盲点──97%の企業が取り残されるAI革命の真実 | FastGrow](https://www.fastgrow.jp/articles/flywheel-deepresearch) * [「プロダクト」×「プロフェッショナルサービス」の両輪なくして勝機なし──Google・Facebook元幹部が説く、エンプラ市場で証明されたデータ活用の新方程式 | FastGrow](https://www.fastgrow.jp/articles/flywheel-yokoyama) * [企業のAI活用は、「使われていない情報」こそが価値──MSでのグローバル開発経験を持つフライウィールCTO・波村氏が指摘する、日本企業が抱えるデータ整備の課題 | FastGrow](https://www.fastgrow.jp/articles/flywheel-hamura) * [「“売らずに創る”。これがセールスの新常識だ」──元Google Japan執行役員も参画！フライウィールに訊く、AI時代のセールス・インパクト創出法 | FastGrow](https://www.fastgrow.jp/articles/flywheel-sales-impact) ### ポジションについて フライウィールはデータサイエンティストを募集しています。データサイエンティストはエンジニア・プロダクトマネージャーと連携しながら、パートナーが保有する大規模なデータを分析し、広告・EC・物流などの分野で新規プロダクトの開発および既存プロダクトの最適化で重要な役割を担います。またビジネスチームと協力して、データに裏付けられたソリューションの提案を支援します。 ### 業務内容 * パートナーが保有するデータの分析 * プロダクトのコアになるモデル・アルゴリズムの開発と改良 * 分析のための環境構築とデータ処理 * データの視覚化・ダッシュボード作成 * データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案 従事すべき業務の変更の範囲：なし ### 必須条件 * 計算機科学、統計学、数学などに関する学士号、もしくはそれに相当する知識と業務経験 * 3年以上の大規模データ分析に関わる実務経験 * Python, R, Juliaなどを使ったデータ分析の経験 * 検定、回帰分析など基本的な統計学の知識 * SVMやランダムフォレストなど基本的な機械学習の手法の知識 * Pythonなどによる基本的なプログラミングスキル * データベースとSQLの基礎的な理解 * 基本的なビジネスの理解 * 少なくともひとつの事業領域におけるドメイン知識 * コミュニケーション能力 * データへの興味と情熱 ### 歓迎条件 * 機械学習、特に下記分野に関する知識経験 \- CTR/CVR予測 \- 需要予測などの時系列予測 \- 最適化（発注、棚割り、Pricing） * KPI設計、TableauなどBIツールを使った可視化など、Business Intelligenceに関する知識と経験 * 計算機科学、統計学、数学などに関する修士号 * 自然言語処理の知識 * AWS, GCPなどのクラウドの利用経験 * ビジネスレベルの英語能力（読み書き含む）

# 部署について ### 募集部門について 当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。 ＜Global Data+AI事業部＞ グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、 データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。 ＜グローバルエンジニアリング部＞ 「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。 ＜Lakehouse部＞ インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。 ①カルチャー ・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化 ・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています ・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています ②業務環境 ・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実 ・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています ③ワークライフバランス ・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です ・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます ・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です > ＜募集部門の紹介＞ > ・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article> > ・Lakehouse部 サービスページ > <https://www.ap-com.co.jp/service/data%5Fai/> > ・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート > <https://www.ap-com.co.jp/data%5Fai%5Fsummit/> ### 募集背景 データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。 当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメント事業を推進しております。 当求人では、 _これまでにMicrosoft AzureやAWSのご利用経験をお持ちで、これからデータエンジニアのキャリアパスを希望される方を募集_ しております。 # 業務内容 Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。 本求人で採用する方には、これまでのクラウドインフラやデータ関連のご経験を基に、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。 採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。 ・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築 ・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化 ・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど） ・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど) ・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築 ・ユーザートレーニング、内製化の支援 ### この仕事で得られること _大規模案件の提案経験_ Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。 _データプラットフォーム領域での専門性_ Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。 _キャリアの幅の拡張_ クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。 ### プロジェクト事例 製造業（自動車・ヘルスケア機器）や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。 > 某製造系企業様：DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備 > 某通信系企業様：社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築（RAG・OpenAI活用） > 某金融系企業様：既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成 > 某化学メーカー様：AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装 > 某家電メーカー様：TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など ### 業務の進め方の例 > 案件開始～2週間 > ・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） > ・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング > ・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 > > 1か月～2か月目 > ・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） > ・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 > ※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備 > > 2か月～3か月目 > ・ダッシュボードの試作 > ・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 ### キャリアアップへの支援 案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。 ・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。 ・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。 ・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。 メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。 ・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。 ### 開発環境 言語：Python,SQL,Q言語 インフラ：Microsoft Azure,AWS データプラットフォーム：Databricks 可視化ツール：Tableau,PowerBI ソースコード管理:GitHub ### メンバー構成 2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです ※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成 > 部長：1名 > プロジェクトマネージャー：2名 > エンジニアリングマネージャー：1名 > データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名 > プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中） # 採用要件 ### 必須スキル ・Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験 ### 歓迎スキル ・PythonやSQLを使用したコーディングのご経験 ・英語マニュアルを使用したご経験 ### カルチャーフィットしやすい方 ・お客様やチームなど相手の目線に立った行動ができる方 ・エンジニアとしてワンランク上を目指したい 成長志向をお持ちの方 ・受け身の姿勢ではなく、自律して主体的に業務や技術学習に取り組める方 # 参考情報 Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報 > ・Databricks関連 技術ブログ記事一覧 > <https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks> > ・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article> > ・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article> > ・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう！」 > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article> > ・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催！ > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article>

> _事業概要_ 【AIソリューション事業部】 お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。 プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。 千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。 【会社、事業の強み】 ・特定の製品やプラットフォームに縛られずに顧客課題に合わせて柔軟に提案できる。 ・フリーランスとの直接の繋がりを活かして実行体制を確保できる。 ・提案から実装まで技術顧問と連携して実施することもできる。 【PJ例、割合】 大手飲料メーカーのキャンペーン応募OK/NG自動判定システム開発支援 社会人向けスクールのユーザー継続率向上～データ分析に基づく施策の効果検証支援 通販番組のディープラーニングを活用した動画コンテンツ作成業務の自動化 事業会社向け案件がほとんどの割合 > _仕事内容_ クライアントの課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上で最適なソリューションを検証・実装してクライアント業務の高度化に貢献します。 以下内容をチームメンバーと協力しながら進めます。 ・AI導入/分析提案 ・要件定義 ・動作/分析基盤構築 ・データ集計 ・データ前処理 ・データ可視化 ・特徴量エンジニアリング ・AI/分析モデル構築 ・モデル評価 ・報告書作成 ・システム連携 ・クライアントとの調整 主に担当いただく業務 プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。 【変更の範囲】会社内での全ての業務 > _募集背景_ 事業拡大につき増員。 顧客から依頼を受けたAI/DXに関するビジネス実装案件を携わっていただく社員を募集しています。 > _このポジションの魅力_ ・フリーランス人材データベース活用により体制を構築するため、様々な専門性を持ったメンバーとプロジェクトを推進することが可能です。 ・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。 > _募集要項_ 【必須要件】 ・Pythonを用いたモデル構築の実務経験1年以上 ・データクレンジング、データ操作（SQL経験）の実務経験1年以上 ・機械学習・統計学に関しての理解 ・論理的思考能力 【歓迎要件】 ・モデル評価、解釈性に関する検証、顧客への説明経験 ・LLM(大規模言語モデル)のAPIを用いた実装経験 ・クラウドサービス（AWS/Azure/GCP等）での開発経験 ・データ分析基盤の構築経験 ・特定の業界、業務に関する知識 > 選考フロー ・書類選考→1次選考→2次選考（最終）→内定 ※選考は全てオンライン(Googlemeet)で実施します。 ※選考期間は2\~3週間程度です。 ※ご要望、必要に応じてカジュアル面談も実施しています。 > _福利厚生_ ・健康診断 ・通勤交通費（月3万上限） ・社会保険制度あり （関東ITS健康保険組合） ・有給時間単位の取得OK（年間5日分まで） ・貸与品（PC、モニター、マウス、ポケットWi-Fi、携帯） ・資格取得費支援、セミナー参加支援 ・AIジョブカレ養成スクール受講無料 ・書籍購入制度 ・シャッフルランチ（月1実施） ・部活動支援 ・メンター制度

＜＜実践的でハイレベルなAI教育プログラムをつくる！データサイエンティスト・講師＞＞ AI人材の需要拡大に伴い、急成長中の弊社。今後、より事業を拡大させるにあたって、弊社の事業活動の根幹を支えるデータサインティスト兼AI講師を募集しています。 学生時代の研究で身に着けた機械学習の知識、データサイエンティストとしての実務経験などを活かして、日本を代表する大手企業のAI人材育成を支援しませんか？ 【このポジションの魅力】 ★最先端のAI技術に触れることができる！ 最新の論文を読み、講座に落とし込むため自ら実装します。インプットとアウトプットの繰り返しにより、最先端のAI技術の知識を身に着けます。 ★世の中に出回っていない最先端のAI技術やトレンドをキャッチ！ 既存の研修をただ教えるだけでなく、トレンドをキャッチして新しいAI人材育成サービスを生み出す大変クリエイティブな仕事です。 ★さまざまな業界の実データに触れることができる！ クライアント毎にカスタマイズした講座を提供する過程で、多種多様な業界・企業の実データを分析します。年に数回AI案件(開発や分析)も行うので「アカデミック」と「実装」両方の力を身につけられます。 【業務内容】 ・AI関連講座の講師（講師として登壇、教材作成、受講者サポートなど） ・新規講座開発（コンテンツ企画、スクリプト作成、動画撮影など） ・AI開発・データ分析案件（大手企業・大学の案件における受託開発など） ・書籍執筆（データサイエンティスト検定・G検定・E資格等の問題集など） ・インターン生・業務委託メンバーマネジメント（講座開発プロジェクトリードなど） ・そのほか希望される業務 ※まずは専門領域の知識や経験を活かせる業務から始め、少しずつフィールドを広げていきましょう！ 【学びをサポートする環境】 ・50以上の自社AIコンテンツ受講可能 ・書籍代は会社負担で購入OK ・海外カンファレンス参加制度あり ・社員合宿あり（実績：沖縄、北海道） 【得られる経験や能力】 ・データサイエンスの知識を「噛み砕き、正しく伝える」能力 ・Explainable AIや生成モデルを始めとした、最先端 AI 技術の知識・実装経験 ・講座開発の過程で5～6名のチームをリードするマネジメント経験 ・社会におけるAIビジネスの動向の理解 ・「AI関連書籍の著者」「AI教育事業者での講師」という肩書の獲得 ご興味をお持ちいただけた方は、一度お話ししませんか？ ぜひお気軽にエントリーください！

日本経済新聞社は新聞事業を中心に、電子メディアやデータベースなど様々な分野で情報サービスを提供する企業です。我々の強みである多様なビジネス情報を活用し、お客様の課題を解決する法人向けデジタル情報サービスの開発・展開を積極的に進めています。近年では、日経リスク＆コンプライアンス（取引先スクリーニングツール）、NIKKEI The KNOWLEDGE（ナレッジマネジメント）、NIKKEI KAI（プロフェッショナル向け生成AIサービス）などの新規サービスを立ち上げてきました。 ・情報サービスユニットの事業紹介サイト　https://nkbb.nikkei.co.jp/about/ ■募集背景 当社は、日々生み出す膨大な記事、企業、数値情報などの一次情報を強みに、法人顧客向けデジタル情報サービス（BtoB SaaS）を展開してきました。記事本数は1億本以上あり、自然言語の他にも、企業・証券データ、マクロ・金融統計、地域情報などの大規模データを取り扱っています。 近年では、これらの情報サービスの利用動向を分析し、プロダクトの価値を引き上げる分析官の存在が必要不可欠となっています。新サービスのローンチや、データドリブンにサービス開発を進めていくための分析需要の高まりなど、分析官のニーズが更に高まっているため、データサイエンティスト（アナリティクス）を募集します。 ■業務内容 BtoB向けデジタル情報サービスのデータ分析、分析結果に基づく施策提案や施策の評価等のデータ活用プロジェクトにおける分析業務を担っていただきます。 各サービスから発生する大規模な利用データや、保有するテキスト・数値系のコンテンツに向き合いながら、PM・企画・エンジニア・デザイナー等とのコミュニケーション (スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど) を含む分析実務を通じて事業価値の向上に貢献していただくお仕事です。 ＜具体的な業務＞ ・各事業のKPI策定やデータ利活用に関する支援およびKPIモニタリングのためのBIダッシュボード作成 ・事業課題に対する分析計画の立案 ・施策立案のためのデータの集計・可視化・分析（要因分析・潜在顧客・セグメント分析・クラスタ分析など） ・施策の評価支援（A/Bテストなど効果検証周辺の設計・実施） ・データマネジメント・データスチュワード業務（メタデータ管理、クエリ管理などの推進） ・統計学・計量経済学・機械学習等の高度な専門性を用いたサービス改善に資する分析 ※上記に加え、シニアレベルの場合は以下業務も担っていただきます。 ・チームメンバーのマネジメントおよびタスクのアサイン・管理・レビュー ■利用技術 ・クラウド / 実行基盤：Google Cloud (BigQuery, Dataform), Redash, Docker ・言語：Python, SQL ・ライブラリ：NumPy, Pandas, Polars, statsmodels, linearmodels, Matplotlib, Seaborn, PyMC, Scikit-learn, LightGBM ・構成管理：GitHub ・生成AIの活用について 　・活用中の技術やツール：Github Copilot / Cursor 等 　・プロダクトに対してAI導入も推進中です。 　・その他、新しいAIツールも迅速に導入を進めています。 ※このポジションに関連性の高いものを列挙していますが、これら全ての利用経験が必須ではなく、またこれ以外のツールも必要に応じて柔軟に利用可能です。 ■仕事の魅力 ・事業側との距離が近く、企画段階からの施策の検討、計測、振り返り改善まで一気通貫で関与することができ、意思決定へのインパクトを実感できます。 ・個人のスキルやモチベーションを最大限に発揮できる、20代後半から30代前半が主体の躍動感あるチームのもと、最新のテクノロジーを駆使した分析にチャレンジできます。 ・当社の法人向け情報サービス事業は現在、事業モデルを変革する時期にあります。データ分析を通じて変革を自らリードする機会を得られます。 ・外部イベントでの登壇、学会発表等の対外的な発信や社内に限らない他社との勉強会実施なども部署として推進しています。 ★こちらもぜひご覧ください！ ・採用サイト「日本経済新聞社 デジタル人材採用」　https://hack.nikkei.com/ ・会社紹介資料　https://speakerdeck.com/nikkei_engineer_recruiting/nikkei-engineer-recruiting21 ・テックブログ　https://hack.nikkei.com/blog/ 　弊社エンジニアが開発組織やエンジニアリングについてお届けしています。 ・Xアカウント「NIKKEI Developers」https://x.com/nikkeideveloper 　日経の技術についてつぶやいています。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【応募資格】 ・社会人として勤務経験がある方が対象です。 ・日本語ビジネス会話レベル以上を必須とします。 ・以前に当社を受験したことがある方も応募できます。 【選考方法】 下記を予定しています。状況に応じて変更となる場合があります。 ・書類選考 ・現場面接(2回)＋適性検査 ・人事面接：事前に所定のエントリーシートを提出いただきます。 ・最終面接：事前にリファレンスチェック(※)を実施します。面接は弊社（大手町）にて対面で実施します。 ・オファー面談 ※「back check」を使用します。現職もしくは前職の業務で関わりがあった方から、候補者様に関する情報をアンケート形式で回答いただきます。 【その他】 ・株式や投機性の高い金融商品の取引には制限があります（就業規則で規定）。 ・業務内容の変更の範囲：（雇入れ直後）情報サービスユニットにおける業務（変更の範囲）会社の定める業務