東京都品川区のデータ分析活用の求人情報

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェア「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など16都市でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【募集背景とポジションについて】 LuupのMLエンジニア / データサイエンティストは、需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など幅広い重要課題に取り組みます。機械学習や数理モデル、動画・画像解析など多様な技術を活用し、既存機能の改善だけではなく、新しい機能やサービスをゼロから設計・実装します。 課題の構造化や仮説立案といった上流工程から、モデル・アルゴリズムの設計、実装、システムへの統合、運用・改善までを一貫してリードします。精度の高いモデルを構築するだけでなく、現場の制約や運用のリアルを踏まえ、継続的に使われる仕組みとして根づかせていくことが求められます。 技術的な専門性を活かすと同時に、事業・現場・ユーザーのリアルに深く関与し、複雑な構造を理解・モデル化します。現実世界の複雑な課題に技術で挑み、成果を実サービスや社会に実装していく挑戦に魅力を感じる方に最適なポジションです。 【業務内容】 - ビジネス課題の構造化と、課題解決のための定量的アプローチの設計・実行 - 各種データの探索的分析・可視化・統計的検定などを通じた課題発見、仮説構築、改善施策の提案 - 各領域（需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など）におけるモデル / アルゴリズムの設計・実装・本番運用までの一連のプロセスの推進 - モデルや分析結果に基づく意思決定支援と施策立案 - 経営陣・プロダクト・オペレーションなど多様なステークホルダーと連携した課題解決の推進 - 中長期的なデータ活用戦略の立案と、新技術・手法のR&Dの企画・推進 【MLエンジニア / データサイエンティストとともに挑戦したい事業課題】 - 各地域や時間帯における需要予測モデルの構築 - 需要予測に基づくリアルタイムなプライシングや車両配置最適化 - バッテリー交換・車両回収・車両整備を含むオペレーション全体の最適化 - エリアクラスタリングやポート戦略の設計と意思決定の支援 - 画像・動画データを活用した、ポート返却状況や走行時の安全性に関する自動検知機能の設計・実装 - 利用ログや車両のセンサーデータを活用した異常検知アルゴリズムの設計・実装 - ユーザー行動や属性に基づくセグメンテーションとパーソナライズ手法の設計 - ユーザーおよびオペレーション向けのルートナビゲーション機能の開発・改善 - KPI間の因果関係モデル化による、機能や事業をモニタリングする仕組みの構築 ※上記は一例です。主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です！ 【魅力】 ＜Luupならではの多様なデータ＞ アプリ利用ログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTによる位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェア開発・ハードウェア設計・現場運営を一貫して担うLuupならではの多様で豊富なデータを最大限に活用できます。データを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 ＜データドリブンな文化で働く＞ 経営陣をはじめ全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、モデルや分析に対する理解と期待が高い環境です。事業・プロダクト・オペレーションなどあらゆる意思決定において、MLエンジニア / データサイエンティストの視点や知見が積極的に求められています。少人数でスピーディに意思決定が行われるため、煩雑な調整を挟まず、本質的な課題に集中しやすい環境です。 ＜街づくりへの貢献＞ Luupのサービスは単なる移動手段にとどまらず、都市の交通インフラや街のあり方そのものに影響を与えます。例えばポート戦略や車両の再配置は、人々の移動行動や街のにぎわいを変え、地域の活性化や持続可能な都市づくりに直結します。MLエンジニア / データサイエンティストは、その意思決定をデータとモデルで支え、街づくりの一翼を担います。 ＜新しい技術への挑戦＞ モビリティという実世界の複雑さに向き合うために、機械学習・統計・最適化・シミュレーション・コンピュータービジョンなど、幅広い技術領域の活用が求められます。既存の枠組みにとらわれず、新たなアルゴリズムや手法に挑戦し、それを実サービスに接続するところまでやりきることが歓迎されるカルチャーです。 ＜前例のない課題解決への挑戦＞ 世界でも類を見ない大規模なポートモデル、都市ごとに異なるユーザー特性、無数のトレードオフなど、簡単に正解が見つからない課題に挑みます。既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 ＜事業の成長を日常の中で実感＞ データ分析や施策の成果が、街に広がるポートや実際に利用するユーザーの姿として現れます。自分の仕事が人々の移動や街のにぎわいを変えていく様子を、日常の中で直接感じることができます。

▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ Asobicaは「顧客中心の経営をスタンダードにする」をビジョンに掲げています。 その背景には、生活者の価値観が「モノの所有」から「良質な体験」へとシフトした現代において、多くの企業が顧客との真のつながりづくりに課題を抱えているという現状があります。 私たちはこの課題を解決するため、顧客の「行動（What）」だけでなく、その裏側にある「本音（Why）」までを可視化する、ホンネデータプラットフォーム「coorum」を開発・提供しています。 現在、複数のプロダクトをシームレスに提供する「コンパウンド戦略」を推進しており、この戦略の中核となるのがデータ基盤です。各プロダクトから得られる多種多様なデータを統合し、クライアント企業の意思決定を支える質の高いデータ基盤の構築が、私たちのビジョン実現において重要な役割を果たしています。 これらをさらに加速させるべく、各プロダクトの統合基盤プロジェクトを計画しています。coorumシリーズ全体で蓄積される膨大なデータを統合・活用し、クライアント企業の事業成長により一層貢献するため、データ基盤のさらなる技術的進化を目指しています。 現在、データエンジニアリンググループは6名体制で、自社開発したデータパイプラインの精巧化やマルチプロダクト対応への拡張に取り組んでいます。 今回の募集では、コアメンバーとして高度な設計・実装力で技術的挑戦を牽引していただける、経験豊富なデータエンジニアの方に参画いただきたいと考えています。 ▍業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ coorumシリーズから得られる多種多様なデータを安定的かつ効率的に処理・蓄積し、事業の意思決定やプロダクトの価値向上に繋げるため、データパイプラインやデータ分析基盤の開発・運用全般をお任せします。 ・BigQueryを利用したDWHの設計・構築・運用 ・質的データ（ユーザーの本音）と量的データ（購買・行動ログ）を統合するデータパイプラインの構築 ・データアナリスト・データサイエンティストが効率的に分析できる高品質なデータ基盤の提供 ■具体的な業務例 ・マルチプロダクト対応に向けたデータパイプラインの拡張設計・実装 ・自社開発データパイプラインの保守運用 ・データフローの安定化とエラーハンドリング機能の強化 ・データ品質監視とパフォーマンス最適化 【使用ツール】 ・開発言語：Python ・データ分析：GoogleCloudPlatform（BigQuery）、ETL（自社開発）、AWS EC2、GitHub、dbt、Docker ※上記に限らず、適宜必要な技術を選定して導入していきます。 【その他、社内で使われている技術スタック】 ・サーバーサイド：Ruby、TypeScript、Ruby on Rails、Node.js(Hono)　 ・フロントエンド：TypeScript、React、jQuery、Vite、Next.js ・データベース：MySQL ・ソースコード管理：GitHub ・インフラ：AWS ・ネイティブアプリ：Dart（Flutter） ・その他：CloudSearch、GitHubActions、Slack ・生成AI活用：Devin、GitHub Copilot、Cursor、Claude、ChatGPT、Gemini、Notion AI ▍ポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・質的データと量的データを高度に統合した、洗練されたデータ基盤の構築・運用を裁量を持って主体的に進めることができる ・"本音データ（ゼロパーティデータ）"というユニークな非構造化データを、量的データと掛け合わせて扱える稀有な経験を積むことができる ・多種多様なデータを統合・活用するデータ基盤の構築を通じて、事業成長に技術面から貢献することができる ・データエンジニアリンググループのコアメンバーとしてcoorumシリーズのデータ領域の根幹を支え、技術的影響力を高く発揮することができる ▍キャリアイメージ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・テックリード ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・データプロダクトマネージャー などのキャリアの機会を提供できると考えています。 上記はあくまで一例であり、スタートアップならではの、ご自身でキャリアを切り拓く機会や大胆なチャレンジは組織としても大いに歓迎します。 ▍選考フロー ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・書類選考（履歴書・職務経歴書）→面接複数回（2〜3回程度）→最終面接 ※原則、オンラインで実施します。オフィスでの対面面接の実施を希望される場合は別途ご相談くださいませ。 ▍エンジニア組織に関する参考記事 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ エンジニア組織の考え方（Qiita）：https://zine.qiita.com/interview/202310-asobica/ エンジニアテックブログ：https://note.com/asobica_official/m/me5fd4a870c19

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2,700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ■プロダクト 「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 ・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 ■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 現在、Findyにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが集まってきており、それを活用した機能開発を積極的に行っています。データサイエンティスト・機械学習エンジニアについては、特に機械学習やLLM技術などを活用した機能開発を担当しており、PoCの推進から本番環境へのデプロイまで、事業の中核として幅広い業務を担っています。 2024年までにデータ環境の整備や利活用の下地はかなり整ってきており、2025年以降はそれを活用した価値創出のフェーズに本格的に着手していきます。その中心となって、事業やサービスの成長を牽引していただけるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを募集します。 ※弊社では、特にScienceに強みのある方を「データサイエンティスト」、EngineeringやMLOpsなどに強みのある方を「機械学習エンジニア」と呼称していますが、採用自体は一括で行っています。採用プロセスの中で、ご自身のwillや能力面の擦り合わせをさせていただいた上で、入社後の業務内容や肩書などを決めさせていただいております。 ■具体的な業務内容 データを活用したサービス・機能開発のプロセスに幅広く関わっていただきます。特に、データや機械学習に関する専門性を”強み”として、社内のデータアセットを有効活用した企画の立案やプロジェクト推進をご担当いただきます。 具体的には、社内のエンジニアやPdM、ビジネス側の担当者と連携しながら、以下のようなプロセスに幅広く関わっていただきます。 ・課題や伸びしろの探索から発見（EDAだけでなく、ビジネス部門へのヒアリング等も担当） ・データを活用したソリューションの企画 ・立案した企画に対する技術検証（PoC） ・PoCで成果が出たものについては、本番リリースに向けた開発を実施 ・リリース後の保守・運用（監視やリファクタだけでなく、モデルの継続的な改良なども含む） 人材サービスや組織課題の解決など、複数の事業体を持つ弊社には社内外からエンジニア領域に関する様々なデータが集まり、蓄積されています。データの形式としても、構造化データ・非構造データが多様に存在しており、データ技術者としてはやりがいのある環境かと思います。 具体的な事例や、利用技術等についてはカジュアル面談または選考内でお伝えさせていただきます。 ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※業務の変更の範囲： 会社の定める全ての業務

◆ 会社情報 High Linkは、香りの総合プラットフォーム「カラリア」を運営しております。2025年現在、ユーザー数が80万人を突破するなど成長を続けています。また「わくわくで、あらゆる枠を超えていく」のPhilosophyのもと、新規事業への挑戦もスタートしております。 これまでカラリアを主軸に急成長を遂げてくる中で、組織も段々と大きくなり、2025年2月時点で正社員数が約40名、業務委託やインターンのメンバーも含めると約100名の規模となっております。 【事業紹介】 私たちは、"香りとの出会いを最適化する" というサービスビジョンの元、香り領域のサービス カラリアの企画・開発・運営をしています。 いままで限定的だった、人と香りの出会いをテクノロジーで最適化し多くの人が自分の好みの香りに出会えるように、以下の事業を展開しています。 ■ EC事業: カラリア 香りの定期便 約1000種類の高級ブランド香水やルームフレグランス、バスグッズなどから好きな香りをお選びいただき、1ヶ月使い切りサイズで毎月ポストにお届けする香りのサブスクリプションサービスです。 サービスURL: https://coloria.jp/ ■ メディア事業: カラリア マガジン 香りの魅力をより多くの方に知っていただくため、 香りに関する情報の発信にも力を入れています。 WEBメディアは月間100万PV、SNSは総フォロワー数27.5万人を超える国内最大級の香りを専門としたメディアとなっています。 WEBメディア: https://coloria.jp/magazine/ SNS: https://www.instagram.com/coloria_magazine/ 【データチームの使命】 High Linkは経営陣含めデータをとても大事にしています。 カラリア香りの定期便というtoCサービスにおいて、事業部全員がデータドリブンな意思決定を基にしたユーザー体験の向上に向かっています。 組織・事業フェーズが拡大していくに従い、全社的なデータ利活用を加速させるためのData Enabling業務の重要性が増してきました。 私達は事業部全員がデータアナリストとして自律的にデータ分析を行い意思決定が行える組織を目指しています。 事業部全員がデータアナリストであるという文化を根付かせ、事業部メンバー自身がデータ分析を行うことにより意思決定における早さと正しさを両立できる強い組織を目指します。 下請けとしてのデータ分析業務ではなく、「能動的に」事業を推進するためのデータ分析を考え、事業部が自律的にデータ分析を活用して事業推進ができるようサポートを行います。 【本ポジションについて】 将来的にデータエンジニアリング（データマネジメント）領域のリードポジションをお任せします。 「事業部全員データアナリスト」というビジョンに向かい、チームをリードしつつ「いつ」「何が必要か」を考えオーナーシップを持って推進することを期待しています。 また、組織拡大とデータニーズの増大に対応したデータマネジメント・データガバナンスを推進していただくことを期待しています。 【このポジションの魅力】 - 「データ分析だけ」や「基盤開発だけ」ではなく、データの上流から下流まで全体を見て「課題の吸い上げ」から「データ活用を支える基盤整備」までを一気通貫にアプローチすることができる。 - dbtやFivetranといったクラウドネイティブなサービスを積極的に取り入れておりモダンデータスタックを構成していくことができる。 - データ基盤全体を見ることができ、新たなBIツールの導入やSaaSの導入も裁量を持って進めることができる。 - 組織・事業拡大フェーズだからこその「データドリブン組織としてスケールできる」データ基盤整備やデータマネジメント・データの民主化に対する課題解決の経験ができる。 - 今後の事業拡大・新規事業の開発に伴い、マルチプロダクトにおいてもサイロ化しないデータ基盤の構成・データガバナンス体制の構築を経験することができる。 【業務内容】 - 事業KPIやチームのKPIの可視化 - 事業部が自律的に分析を進められるよう技術的なサポート（データ分析業務含む） - データ活用に関する現場課題の吸い上げと課題を解決するための基盤整備 - 開発チームと連携したユーザー行動情報の取得強化 - 機械学習に利用するためのデータ基盤整備 - dbtを用いた分析用テーブルの整備と運用 - BIツール・ダッシュボードの管理・運用 - メタデータや権限管理・監視等を含むデータマネジメント - これらデータチームのアクティビティに対するリード - 中長期目標に向かうためのロードマップの作成と推進

Leaner Technologiesでは、調達・購買部門向けのクラウドサービス「Leaner」を通じて、企業の調達・購買領域のDXを支援しています。調達はすべての会社に必要な機能であるにも関わらず、メールやFAXなどアナログな業務が未だに多く残っています。そんな手付かずで巨大な領域のスタンダードを刷新すべく、職種や役割の垣根なく、事業に向き合う仲間が集まっているのがLeanerです。調達にかかわるデータ分析基盤の構築と、ステークホルダーとコミュニケーションをとりながらデータ利活用の支援を行っていただくポジションです。 ■ミッション https://leaner.co.jp/mission ■二つのプロダクトと、複数の新規プロダクト ・リーナー見積 https://leaner.jp/sourcing ・リーナー購買 https://leaner.jp/purchasing ・新プロダクト（複数プロダクトを開発中） ■主な業務内容 - dbtを用いたデータマートの設計、構築および運用 - メタデータ整備を通じたデータ民主化の推進 - データ品質を考慮したテストの設計と実施 ■開発環境 - Google Cloud (BigQuery、DataStream など) - dbt Cloud - BIツール(Looker、Looker Studio) - コミュニーケーション(GitHub、Slack、Notion など) - 開発ツール(Cursor Business, Devin, GitHub Copilot など)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ▽このポジション・事業について ・【実績】2,000社導入／累計調達34億円。データ活用SaaS×専門家集団で事業拡大中 ・【裁量】技術起点で、顧客のデータ活用と事業変革の実装を主導するポジション ・【挑戦】32兆円規模へ拡大するデータマネジメント市場 × 生成AI事業化にも挑戦中 💬 「ちょっと話を聞いてみたい」も大歓迎。CIO山本とのカジュアル面談はこちらから。 primeNumberの挑戦について、CIO山本が何でも話します。お気軽にご応募ください。 https://herp.careers/v1/primenumber/GNzDeyk4n9wB 🔍 10分でわかる事業紹介資料はこちら（私たちの挑戦、プロジェクト事例、組織体制など） https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 採用背景・お任せしたいミッション 私たちは、「すべての企業、すべての人のデータ活用を当たり前にする」をミッションに、データを通じた事業成長支援を手がける専門家集団です。 募集しているデータエンジニアは、単なる実装担当ではありません。 クライアントの事業課題に応じて、「どんな思想で、どんな仕組みを、なぜつくるか」から構想し、実装までリードする役割です。 たとえば、TROCCOとモダンデータスタックをどう組み合わせ、どのような設計思想でデータ基盤を構築するのか。 あるいは、生成AI/LLMの活用が進むなかで、「AIも活用者に含まれる」前提で設計すべき“AI Ready”な基盤とは何か──。 私たちは、こうした問いに日々向き合いながらも、まだ組織として十分に思想を描ききれておらず、その部分をリードしていただける方を求めています。 モノづくりと思想づくりの両軸で、あなたの経験と技術を存分に発揮してください。 ■ 主な業務内容 本ポジションは、クライアントの課題や事業文脈に応じて、データ分析基盤の構築から活用支援までを一貫してリードする役割です。 自社プロダクト「TROCCO」やモダンなクラウドサービスを活用し、AI活用も視野に入れた「信頼できるデータインフラ」の実現を担っていただきます。 以下のような業務に取り組んでいただきます。 ① プロジェクト設計・実装フェーズ（主担当） ・データパイプライン（ETL/ELT）の要件定義・設計・構築 ・AWS / GCP / BigQuery / Snowflake等を用いたクラウドDWHの設計・実装 ・SQL / dbt等によるデータマート作成、名寄せ・クレンジング・整形処理 ・BIツール（Looker Studio、Tableau等）による可視化・ダッシュボード構築 ・CDP/MA/SFA等のSaaSと連携したデータ活用設計・実装支援 ② データ活用支援・運用フェーズ（伴走支援） ・データ分析基盤の運用設計・定着支援（DataOps） ・既存のデータ基盤に対する技術的な改善提案 ・クライアント要望に応じた高度分析支援（例：MLや予測モデルのPoC等） ・「どう使えば事業価値が出るか」まで踏み込んだ技術提案・改善活動 ③ 技術・事業両面での価値創出 ・プロダクト開発チームと連携したTROCCO等の機能改善・フィードバック提供 ・社内勉強会や技術記事執筆・登壇などによるナレッジ発信 ・技術コミュニティの運営・登壇など社外発信による業界貢献 ・将来的にはR&D組織やPdMと連携し、LLM/生成AIを活用した基盤構想にも挑戦可能 ■ 本ポジションの魅力 ① ビジネスと技術の両面で価値を生む、実装の最前線に立てる 　顧客の課題や事業文脈に深く入り込み、DWH・パイプライン・BI・AIなど多層的な技術で、データから事業価値を引き出す仕組みを設計・構築します。 　ただ手を動かすだけでなく、「どう使えば意味があるか」まで踏み込んだ提案・改善も行えるポジションです。 ② 市場価値の高いモダン技術を、実案件で磨ける 　TROCCOを軸に、Snowflake / BigQuery / dbtなどモダンなデータスタックの構築・運用経験が豊富に積めます。 　社内には50本以上の技術ナレッジやオンボーディングWikiがあり、現場で学びながらスピーディにスキルアップできる環境が整っています。 ③ プロダクト・R&Dと連携し、キャリアの幅を広げられる 　プロジェクトで得た知見は、自社プロダクトへの改善提案や新機能の企画にも還元可能。 将来的には、生成AI・LLMを用いたR&Dや、PdMとの共創にも挑戦できます。 　データエンジニアとして「技術で事業を動かす」先にある、キャリアの広さもこのポジションならではの醍醐味です。 ■primeNumberとは 私たちは、「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」をビジョンに掲げるデータテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIが正確なアウトプットを生み出すためには、質の高いデータが不可欠です。 primeNumberは、人とAIが共存していくこの時代において、企業のデータ活用における不自由をなくし、誰もがデータの価値と共にある世界を実現します。 ■primeNumberの提供するサービス ・クラウドETL「TROCCO」の開発・運営 ・AIデータプラットフォーム「COMETA」の開発・運営 ・データテクノロジー領域の課題解決を実現するPROFESSIONAL SERVICESの提供 主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2,000を超える企業や団体に提供しています。 また、グローバル展開も推進しており、高度なテクノロジーと独自のアイデアで、世界中のビジネスを支援しています。 会社やカルチャーの詳細は、ぜひprimeNumber採用サイトをご確認ください。 ▽採用サイト https://recruit.primenumber.co.jp/ ▽会社説明資料 primeNumberのミッション・戦略・組織・事業について説明しています。 https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-introduction

【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”データエンジニア（リードエンジニア）”として、分析基盤の構築・運用やデータ活用プロジェクトの技術的リードを担っていただきます。 顧客の業種や課題に応じた最適なデータ基盤設計、データパイプラインの構築、データマートの整備など、幅広い領域での技術支援をお任せします。 ※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： ・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善 ・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用 ・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発 ・BIツール導入・データ可視化支援 ・チームの技術リード、コードレビュー、プロジェクト推進 ・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援 【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 / ユニクロ / 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

【背景】 ティアフォーでは自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転のソフトウェアをオープンソース化するとともに、AI開発のための高品質で大規模なデータを有するプラットフォーム（Co-MLOps）の開発を加速させています。本プラットフォームではデータ収集システムからデータ提供アプリケーションまで含めてフルスタックで開発を行っています。 本求人では、機械学習モデル学習に必要なデータセットの構築・改善の方針をデータ分析による知見に基づいて意思決定する担当ポジションを募集しています。Data Centric AIの思想に基づき、収集したデータの特性の分析や分析コードの実装を行い、機械学習モデルの性能改善に貢献することが求められます。また、本プロジェクトで継続的に実施するアノテーションタスクのマネジメントと品質管理を実施します。データ収集システムにて収集したデータのキャリブレーション精度・同期精度の確認等にも責任を持つため、自動運転に使われるセンサと基盤となるネットワーク・OS等の技術への深い理解も重要となります。 At TIER IV we build self-driving solutions for many operational domains covering a broad range of applications. In addition, we are accelerating development of a platform, named “Co-MLOps”, that shares large volumes of high quality data for use in AI development cycles. We are conducting full-stack development for this platform, including the implementation of a dedicated data acquisition system (Data Recording System). We are seeking a professional to oversee the strategic development and refinement of datasets essential for machine learning models, utilizing insights derived from comprehensive data analysis. Based on the principles of Data Centric AI, this role entails thorough analysis of gathered data attributes and the implementation of analytical methodologies to optimize machine learning model performance. Additionally, responsibilities include managing ongoing annotation tasks and ensuring quality control measures. The position also involves verifying calibration accuracy and synchronization precision of data collected via our data recording system, requiring a deep understanding of sensor technologies, operating systems, and network infrastructure crucial to the autonomous driving system. 【仕事内容】 - 機械学習データセットの分析・可視化コード実装 - データセット分析に基づいた今後のデータセット構築方針決定 - アノテーションタスクのマネジメント - データセットの品質管理と品質自動確認コード実装 - 車両におけるデータ収集・デバッグ - 各データセット、データフォーマット等に関連する変換コードの実装 【Job Description】 - Implementation of code for analyzing and visualizing machine learning datasets - Decision of future dataset construction policy based on dataset analysis - Management of annotation tasks - Implementation of code for quality control and automatic quality verification of datasets - Data collection and debugging in vehicles - Implementation of conversion code related to each dataset, data format, etc. 【チャレンジ・やりがい】 - 大規模なデータを用いた自動運転AI開発 - 世界中のパートナー企業と連携した自動運転技術の開発 - AI技術を駆使した自動運転の社会実装への寄与 【Challenges and Motivation】 - AI development for autonomous driving systems using large scale data - Development of autonomous driving technology co-operating with global partners - Contributing to the social implementation of autonomous driving through the use of AI technology 【参考情報】 - プレスリリース ティアフォー、大規模データ共有による自動運転AI開発のためのCo-MLOpsプロジェクトを開始　世界8地域のデータを用いたエッジAIモデルをCES 2024で展示 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000052.000040119.html 開発をリードするエンジニアが語る！新リファレンスプラットフォームEdge.AutoとCo-MLOpsプロジェクト https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=1466fLio7kWqMD0Q2NCMAH&category=PEOPLE 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務