東京都新宿区のデータサイエンティストの求人情報

- 業務内容 - クライアントのデータ活用課題やニーズをヒアリングし、主にデータ運用基盤構築やデータドリブン運用のコンサルティング支援を担います。 （主な業務内容） - データの前処理〜データ分析 - コンサルティングチームと連携し、クライアント課題の解決に向けたデータ活用方針の立案 - 新機能開発に向けたプロジェクトマネージャーなど - 経営陣やデータサイエンティストと連携・ディスカッション - ポジションの魅力 - ビジネス視点を育むデータ活用スキルの習得 - 幅広い業種のクライアントが保有する一次データを分析するだけでなく、分析結果をビジネスにどう活用し、具体的な価値を生み出すかを提案する力が求められる環境です。この経験を通じて、データを活用した課題解決力や、多角的なビジネス視点を培うことができます。 - 高度なコンサルティングスキルの習得 - 大手企業に対するデータコンサルティング業務を通じて、高度なコミュニケーション能力や課題解決スキルを磨くことができます。クライアントの課題を深く理解し、データに基づいた戦略的提案を行うことで、実践的なコンサルスキルを習得できます。 - 幅広いキャリアパスを実現 - 適性や希望に応じて、プロダクトの新機能立案やアルゴリズム開発、エンジニアリングなど、多岐にわたる役割を経験できます。専門性を深めるだけでなく、キャリアの幅を広げるチャンスが豊富です。 - 最先端技術を活用したビジネス成長への貢献 - 生成AIなどの最先端技術を活用し、クライアントのビジネス成長を支援するプロジェクトに携わります。技術革新の中心で、課題解決や価値創出に取り組むことで、次世代のデータサイエンティストとして必要なスキルを磨くことができます。 - 配属組織 - データサイエンス部（２名、インターン１名）

# 仕事内容 当社Engineering部にて、革新的なMRVおよび脱炭素化プラットフォームの機械学習コンポーネントの開発をリードするシニア・データサイエンティストを募集しています。この職務は、先進的なAI、衛星リモートセンシング、包括的なカーボンフットプリント追跡を統合し、農業企業、政府機関、農家に総合的なソリューションを提供する上でとても重要なポジションです。 # プロジェクトについて ・大規模農業企業のスコープ3カテゴリー1排出量を可視化・管理するAI駆動システムの開発 ・衛星データを利用した作物分類、収穫量推定、土壌健全性分析などの機械学習モデルの作成 ・炭素／GHG排出予測および削減提案のための高度な分析と機械学習モデルの実装 ・衛星画像、IoTデバイス、現地の土壌分析施設、気候データソースなど、様々なソースからのデータの統合 # 仕事内容 ・MRVプラットフォームのための機械学習システムの研究、開発、実装をリードする ・最も効果的なアルゴリズムを特定、実装し、最高のパフォーマンスを達成するためにモデルを改良する ・モデルの有効性を評価・分析し、必要に応じて機能強化 ・機械学習モデルを本番環境に統合する ・衛星画像やIoTデータを扱う複雑なデータ処理パイプラインに取り組む ・部門横断的なチームと協力し、ML開発をユーザーニーズや規制要件に合わせる ・後輩の指導を行い、機械学習チームの成長に貢献する ■技術スタック： Languages: Python, TypeScript Machine Learning: TensorFlow, Keras, PyTorch Models: CNN, LSTM, Transformers, Vision Transformers Cloud: AWS (EC2, EKS, S3, SageMaker, etc.) Version Control: Git, GitHub Project Management: JIRA Communication Tools: Slack, Notion 言語 Python、TypeScript # 今Sagriに入社してほしい理由 Sagriでは、農業の未来を形成し、気候変動との闘いに貢献するまたとない機会を得ることができます。持続可能性と食料安全保障に影響を与える最先端のソリューション開発の最前線に立つことができます。 ■私たちが提供できるもの ・ダイナミックで協力的な職場環境 ・競争力のある報酬パッケージ ・急成長中のスタートアップでキャリアアップするチャンス ・AI、リモートセンシング、データ分析などの最先端技術に携わるチャンス ・多様性に富み、才能に溢れ、使命感に燃えるチームとのコラボレーション ・自分の仕事が世界にプラスの変化をもたらしているという満足感 テクノロジーを活用して持続可能な農業を推進し、気候変動と闘うことに情熱を注げる方からのご応募をお待ちしています。何世代にもわたって、より持続可能で強靭な農業生態系を創造するという私たちのミッションに参加しませんか。

> _【データXについて】_ _弊社は『スマートデータ社会の実現』をミッションに掲げ、 データを軸に事業を展開するデータテクノロジーカンパニーです。_ 「スマートデータ社会」、すなわち誰もが簡単にデータを活用できる社会を目指し、 データを軸にSaaSプロダクトを展開しております。 1stプロダクトの「b→dash」においては、 フロントSaaS市場（売り上げに直結する営業やマーケティングなどを支援するSaaS）において、 数ある国内のフロントSaaSの中で第2位のARRを創出しています。 また、過去には世界有数の金融機関であるゴールドマン・サックスなどから 国内最大規模の累計200億円もの資金調達を実現しており、 2022年には、Forbes JAPANの発表する優れたSaaSスタートアップを表彰する『日本における非上場クラウド企業トップ20』にて、 3位にランクインするなど、対外的にもご評価を頂いております。 現在はさらなる飛躍をめざし、新規事業の立ち上げや既存事業の拡大に取り組んでおり、 中でも特に、「BPaaS」事業に注力しています。 BPaaSとは、「SaaS」と「BPO」をかけあわせたもので、 SaaSのプロダクトの提供のみではなく、 SaaSのプロダクトを用いてクライアント企業様のビジネスプロセスの変革に必要な周辺業務を請け負うことを指します。 一般的に、SaaSプロダクトを導入する企業様のお声として、 「ツールを導入したものの、社内で工数を確保できず、運用にのらない」 「担当者が退職してしまい、知識の豊富な社員が不在となったため、ツールを使いこなせなくなってしまった」 というようなものを耳にしますが、「BPaaS」であれば、SaaSを用いてしっかりと価値を提供することが可能となります。 また、IPO準備も行っており、次なるステージに向けて、事業/組織ともに急拡大フェーズのスタートアップ企業です。 > _【組織風土】_ _◆全メンバーが同じ方向性を向いている環境_ 弊社は、平均年齢27歳と若手を中心に組織構成されていますが、 若手が多いながらも、業務に対して細部まで拘りをもち、プロフェッショナリティをもって業務に取り組む社員が多く在籍しています。 また、チーム間での日次の振り返り会や、全社での3ヶ月に1度の総会の場など、みんなで視界共有を行う場も多数設けており、 個人プレイではなく、全社員で一丸となって同じ目標に向かって取り組むことができる、一体感のある環境です。 _◆チャンスの多い環境_ 現在、急速に事業が拡大しているため、様々なマネジメントポジションが誕生しており、 今後ご入社頂く方にも、リーダー以上のポジションを担えるチャンスが多分にあります。 弊社では成果に応じて年次関係なく昇格するチャンスがあるため、いちメンバーとしてだけではなく、事業や組織を創る側に携わりたいという方に適した環境です。 （新卒入社4年目のメンバーが、マネージャーに就任した実績もあります！） _◆スピード感のある環境_ 弊社では、会社/社員の成長スピードを加速させるという想いのもと、年に4回、各個人への目標を設定/評価を行っています。 早いサイクルでPDCAを回す必要があるため、スピード感をもって成長したいという方に適した環境です。 また、評価に応じて年に4回、昇給/昇格のチャンスもあるため、成果に応じて報酬を獲得できる環境です。 > _【事業内容】_ _▼b→dash：データマーケティング SaaS_ b→dashは、業界内でもトップクラスのシェアを誇る、マーケティングDXを推進するクラウドシステムです。 昨今、あらゆる業種業態において、自社が保有するデータを効果的に活用し、 売上向上や、業務工数削減を実現に取り組む企業が年々増加しておりますが、 b→dashを用いることで、「誰でも簡単に」データを効果的に活用することが可能となります。 例えば、ECサイトにおいてb→dashを用いることで、 どういった会員が優良顧客になりやすいのか分析をしたり、 会員の属性（年代/性別など）や、購買履歴、webサイト上の閲覧履歴に基づいて、 会員が興味を持ちやすい商品を、自動的にメールやLINEでご案内したりすることができ、 データを活用して、売上向上のための施策/分析を打つことが可能です。 本来であれば、こういったデータ活用については、 データベースの知見を持ったエンジニアへの依頼が必須になりますが、 b→dashは、一切コードを書かずにデータを扱える「データパレット」という世界初の機能を有しており、 システムの知見がないマーケターの方であっても、簡単に活用できるプロダクトになります。 また、b→dashをご導入頂いた企業様の専任サポートチームを自社で有しており、 b→dashを通して成果を創出するところまで伴走する体制が整っているという点もb→dashの特徴です。 現在では、過去蓄積されてきたデータ活用の知見を活かしながら、 b→dash経由で獲得したリードに対するテレアポ代行や、マーケティングコンサルティングサービスの提供など、BPaaSとして提供領域を拡大しております。 ※詳しくは[サービスサイト](https://bdash-marketing.com/)をご確認ください 〈b→dashに対する社外からの評価〉 ・[【ITreview Grid Award 2025 Spring】において](https://bdash-marketing.com/news/30575/) [MAツール部門を含む9部門で最高位の「Leader」を受賞](https://bdash-marketing.com/news/30575/) ・[【BOXIL】SaaS AWARD 2025 MAツール(BtoC)部門1位](https://lp.boxil.jp/saasaward/2025) _▼kpiee：経営データ管理DX SaaS ※2024年春にリリースした新規プロダクト_ kpieeは、企業の経営企画における「定型業務」を自動化し、 戦略立案などの、本来工数を割くべき業務への注力を可能にすることで、 企業の生産性の向上を実現するクラウドシステムです。 経営管理において企業が抱える「見たいデータの収集に時間がかかる」 「集計したデータを経営陣に報告することに工数がかかる」 といったような負を解消できるのがkpieeです。 また、現在ではBPaaSとして、kpieeに蓄積されるクライアント企業様のデータをもとに、 企業様の経営会議用の資料作成の代行なども行っています。 _〈kpieeで実現できることの例〉_ ・販管費や各事業部のKGI/KPIなどのあらゆるデータを一元管理し、複雑なデータ集計不要で、見たい数字を可視化 ・kpieeのデータをもとに、表やグラフ形式へ自動でビジュアライズ化 ・予実のズレをAIが自動でコミュニケーションツールへ通知 ※詳しくは[サービスサイト](https://www.kpiee.com/)をご確認ください > _【仕事概要】_ 新規プロダクト（2023年秋リリース）である経営データ管理DX SaaS『kpiee』における データ集計や分析業務の効率化検討を行っていただきます。 > _【仕事内容】_ 弊社プロダクト『kpiee』を契約頂いているクライアント様から受領したPLや事業KPI、組織KPI等の様々なデータを、AccessやGoogle App Script等を活用し、データ受領～集計までを効率的に、かつミスなく実施できる環境を設計・構築頂く業務です。 【1日の大まかな流れ】 ・09:00-10:00 朝会 / 当日の業務をTeamですり合わせ ・10:00-19:00 データ設計や構築（現状を理解するためにクライアントMTGに同席頂くこともあります） ・19:00-20:00 夕会（当日業務の完了状況報告）

【概要】 AIを活用したスコアリングにおける項目検討、調査分析を行っていただきます。 【具体的な仕事内容】 ■スコアリング項目の検討、調査 ■仮説立案、課題設定、検証 ■データ処理 ■モデル作成 ■モデルのシステム導入 【開発環境】 ■開発言語：Python ■フレームワーク：Pytorch,Tensorflow ■OS：Windows／Linux ■インフラ：AWS(EC2,ECS,Fargate,SageMaker,他)、Bitbucket ※改善提案は歓迎 【仕事の魅力】 ■若手の発言を積極的に取り入れる空気がありますので、提案を企画に反映させることができます ■金融における新たなスコアリング水準を作る機会に携わることができます ■IPOにかかる業務経験を積むことができます 【社内の雰囲気】 ■若手の発言を積極的に取り入れる空気がありますので、提案を企画に反映させることができます ■金融における新たなスコアリング水準を作る機会に携わることができます ■IPOにかかる業務経験を積むことができます

### 事業内容 株式会社豆蔵は、ソフトウェア工学を基盤とした技術力を強みとし、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進を支援するITコンサルティング企業です。私たちは、データ活用・AI・機械学習などの最新技術を駆使し、クライアントのデジタル戦略立案からシステム開発・導入までをトータルで支援しています。金融・商社・製造・各種メーカーなど、多様な業界において、データ分析基盤の構築やAIシステム開発を通じ、企業の競争力強化に貢献しています。 ### 会社の特色 豆蔵は、エンジニアやデータサイエンティストが主役となる環境を提供する企業です。技術者が最新のデータ活用技術を学びながら、実際のビジネス課題の解決に貢献できるよう、プロジェクトベースでの成長機会を多数提供しています。データ分析・AI技術の適用だけでなく、お客様と共に課題を定義し、最適な解決策を導く力を養うことができます。また、書籍執筆やカンファレンス登壇、技術ブログ執筆など、社内外への技術発信を積極的に行い、データサイエンス分野でのリーダーシップを発揮できる環境を整えています。 ### 社風・その他 社内には、データサイエンスやAI技術に関心を持つエンジニア・コンサルタントが多数在籍し、学び合う文化が根付いています。新卒入社の社員も、早い段階からデータ分析・AIモデルの構築、システム開発に関わる機会があり、自分の成長を実感できる環境です。リモートワークを活用しながら、オンライン・オフラインの勉強会や技術共有の場が活発に行われています。 ### 職務内容 入社後は、データサイエンティストまたはITコンサルタントとして、データ活用・AI・機械学習領域のプロジェクトに携わります。具体的には、以下のような業務を経験しながら、データサイエンティストとしてのスキルを磨いていきます。 ・データ分析基盤の設計・構築 ・機械学習・AIモデルの開発・運用 ・データの前処理・特徴量エンジニアリング ・ビジネス課題に即したデータ活用戦略の立案・提案 ・BIツールやダッシュボードの設計・構築 まずは先輩社員と共にプロジェクトに参画し、データ分析・AI技術の基礎を学びながら、クライアントの課題解決に取り組んでいただきます。 ### 必要な経験・資格 _現在、2026年3月卒（またはそれ以降）の募集を行っています。_ 文系・理系を問わず、学んできた分野は不問ですが、大学院修士・博士課程卒見込みの方が対象です。 以下のような志向をお持ちの方を歓迎します。 ・学ぶことが好きで、未経験の分野も自分で調べながら身につけてきた方 ・社内勉強会や技術発信などを積極的に行い、IT技術に関する意識の高い環境で働きたい方 ・「これがやりたい」「これが自分の強み」という軸を持ちつつ、それだけにこだわらず幅広いことに挑戦してみたい方 ### キャリアパス・成長支援 入社後は、データ分析・機械学習の基礎を習得しながら、プロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけます。3年目以降は、希望や適性に応じて、より専門性の高いデータサイエンティスト、AIエンジニア、またはデータ活用コンサルタントへとキャリアを広げていくことができます。 ・データサイエンティスト：高度な機械学習モデルの設計・開発・運用 ・AIエンジニア：データパイプライン・MLOps環境の構築 ・データ活用コンサルタント：企業のデータ戦略立案・分析支援 ### 研修・学習環境 入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス・機械学習の基礎を体系的に学びます。研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。 研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加し、実際のデータを扱いながら業務に取り組みます。また、社内勉強会や技術カンファレンス参加支援、資格取得補助、技術書籍購入補助など、継続的な学習を支援する制度も充実しています。 ### 研修後の配属・プロジェクト例 研修後は、以下のようなプロジェクトに携わることができます。 ・金融業界向けのAIリスク管理システム開発 ・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計・構築 ・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト ・画像認識を活用した異常検知AIの開発 ・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計 1日のスケジュール（例） ・9:30 チームミーティング（進捗共有・タスク調整） ・10:00 データ分析・モデル開発 ・12:30 昼休憩 ・13:30 データ処理・可視化作業 ・16:00 チームでの技術ディスカッション ・18:30 退社 ### 会社の雰囲気 データサイエンティストやエンジニア同士が技術を学び合い、成長し続ける文化があります。Slackや社内勉強会を活用し、最新の技術や知見を共有しながら、実践的なスキルを高めていける環境です。社内には、AI・データサイエンス分野に特化した技術者が多く在籍しており、先輩社員と共に学びながら成長することができます。 ### 給与 ・修士卒：年俸4,100,000円（基本給276,000円＋固定残業代65,667円） ・博士卒：年俸4,600,000円（基本給310,000円＋固定残業代73,334円） ※固定残業代は月28.5時間分を含み、超過分は別途支給 ### 勤務地 ・東京本社（東京都新宿区西新宿2-1-1 新宿三井ビル34階）またはリモートワーク ※コンサルティング先に訪問する場合があります ### 選考フロー ・エントリー＋履歴書ES提出 ・書類選考 ・Web適性検査受験、成績証明書提出 ・一次面接（オンライン） ・二次面接（オンライン） ・内々定