データサイエンティストの求人情報

【企業概要】 株式会社Azitでは、エンタープライズ企業を対象に物流・SCM領域のDXソリューションを提供しています。 AI需給予測プラットフォーム「ForecastX」およびAI配車プラットフォーム「DeliveryX」通じて、需要予測を起点としたサプライチェーン全体の生産性を上げていくご支援をしています。 プラットフォームの提供に限らない課題解決のため、プロフェッショナル・サービスとして個社ごとのデータ分析やコンサルティング、BPOも付録ソリューションとして提供します。 ▼AI需給予測プラットフォーム「ForecastX」について AIを活用し、低単価・短期間での個社ごとの需要予測モデルを開発を実現、そしてAIによるモデルの解説や対話的なモデル改善をプラットフォーム上で実現し、在庫最適化や発注最適化、物流最適化等の供給最適化まで含めた後工程に接続します。 ▼AI配車プラットフォーム「DeliveryX」について 全国47都道府県で約20万台の配送ネットワークの利用を可能とするマーケットプレイス（AI配送手配）を中心に、AI自動配車・AI配車計画・AI配送管理といった様々なモジュールを自由に組み合わせて配送生産性の向上を実現します。 【ポジションについて】 ▼ジョブ・ミッション 今回の募集ポジションでは、クライアント企業のための需要予測モデルの開発をミッションとして持ちます。 生成AIを活用することで、従来の需要予測モデルの開発よりも高い生産性で各社に提供する需要予測モデルをアップデートしていくというこれからの時代のサプライチェーンのインフラ創りにチャレンジしていただきます。 ▼ポジションの魅力 ・最新のAIを用いる業務環境で働けます ・Pythonを用いた需要予測モデルの開発経験を積むことができます ・20代の方や未経験も大歓迎 ▼具体業務イメージ ・エンタープライズ企業の需要予測モデル開発をリードする 　・プロジェクトマネジメント 　・AIを活用した開発体制の構築 　・必要に応じて、様々なAIやSaaSを利用する 　・開発したモデルのアップデートを行う

- 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）

【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

■会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 ・ AI・データを活用したコンサルティング＆エンジニアリングサービス「LeanDataX」 ・ 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング＆事業創出支援「LeanX」 ・ 7,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800％成長を遂げており、2027年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。 ■事業/組織概要 (LeanDataX) LeanDataX事業部は、「AIプロフェッショナル経済圏を構築し、AIやデータが世の中に提供する価値を誠実に増幅させる」をテーマとして、DX/AI戦略やデジタル事業構想策定などのコンサルティング領域、データ分析やAIモデルなどのデータサイエンス領域、データ基盤構築などのデータエンジニアリング領域など、AI・データを中心とした広範囲の領域においてクライアントの成功を実現する事業です。 EYストラテジー・アンド・コンサルティングにてAI＆Data組織を立ち上げたディレクターを始めとして、SIerやコンサルティングファーム出身の開発/データ/AI知見を有したデータサイエンティスト等が在籍しています。 ▽参考記事：ZLテクノロジーズ社と協業　コンプライアンス領域におけるAI・データ活用を推進 https://work-x.com/news/mkl8k2l31r/ ■募集背景 当社のLeanDataX事業は、設立当初から一貫してAIとデータ活用を軸に事業を推進し、常に最先端のプロジェクトに挑み続けています。 DXが進む現代において、クライアントが抱える課題は抽象度と複雑さを増しており、単なるデータ分析を行うだけでは、具体的なビジネスインパクトを生み出すことが困難になっています。 私たちは、こうした高度なニーズに応え、より大きな価値を生み出すために、多様な専門性やバックグラウンドを持つプロフェッショナルを広く募集しています。ただ作業に閉じるのではなく、クライアントとの対話を重ね、真の課題を特定し、ビジネスに実装する一貫した支援をしたい方のご応募をお待ちしています。 ■業務内容 多様なプロジェクトでデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。 Iコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。 マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 ■具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ■業界例 ・金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ■本ポジションの魅力 ・多様な業界・テーマに関わることで、幅広い分析経験を積むことができます。 ・DX推進やデータ活用を本格的に進めたい大手企業の意思決定層と直接関わり、成果を事業インパクトにつなげるプロジェクトをリードできます。 ・プロジェクトには必ずレビュー担当者がつくため、属人的な進め方に偏らず、日々の業務の中でフィードバックを受けやすい環境です。 ・原則として1人1プロジェクトにアサインされるため、自身の担当領域に集中してコミットできる体制が整っています。 ■中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ◯AI/データ活用コンサルティング領域 ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ◯データサイエンス領域： 高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ◯データエンジニアリング領域 データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ■サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ■各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり (参考)LeanDataXについて https://www.docswell.com/landing/5YDJJL#p15

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。

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

①事業内容 【誰に】 BtoC企業様（業界特化型/主に伝統通販・アパレル・銀行・旅行・ショッピングモールなど） 【何を】 マーケティングオートメーションツールAIMSTAR（エイムスター）やAIソリューション・コンサルティングの提供を通じ、グロース支援を実施しています。 BtoC企業様にとっての顧客である生活者（会員・消費者）とのエンゲージメントの最適化を目指しています。 【どのようなサービスで】 BtoC事業の戦略構築/施策実行/効果検証まで一貫して成果伴走するコンサルティングサービスを提供しています。 ◆ KGI/KPI設計 ◆ 経営DB構築、運用改善 ◆ マーケティング戦略構築、体制整備 ◆ AI PoCのROI設定、連続実装 ◆ シナリオ/コンテンツ作成/配信/検証 【なぜやるのか？】 BtoC企業様と生活者との接点（スマホアプリ・メール・Webサイト等）を通じたブランド体験は日々変化が起きています。 しかしながらポテンシャルのあるデータが眠ったまま利活用できていない状況を多く目にします。私たちはAIMSTARやAI/コンサルティングの提供を通じ、BtoC企業様側のデータリテラシー・マンパワー不足により手が回っていない状態を解決し、真のデータの活用の実現を目指しています。 ②業務内容 コンサルティングプロジェクトにおいて、 高度な統計解析、機械学習、プログラミングスキルを駆使し、 データから予測モデル構築や新たな示唆を導きだすことで顧客のグロースをサポートします。

■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)

テックドクターは、ウェアラブルデバイス等のデータを活用して医療課題を解決する、ヘルステックスタートアップ企業です。 ◆テックドクターについて 『データで”調子”をよくする時代へ』をビジョンに掲げ、2019年に慶應義塾大学医学部の研究チームから創業。医療（医師/研究員）×データ（アドテクノロジー）のエキスパートで構成されたチームで、医学的視点とデータ解析を強みとしています。研究員も多数チームに在籍しており、事業開発やプロダクト開発に携わりながら、医学研究に関わることも可能です。 ◆事業内容 テックドクターでは、ウェアラブルデバイス等から取得できる24時間・365日の生体データを解析し、体の変化や治療等による変化を捉える「デジタルバイオマーカー（dBM）」開発を目指しています。医療機関で診察を受けた際に測定される「点のデータ」に、こうした日常的な「線のデータ」を加えた新しい指標は、痛みや発作を伴う様々な疾患の管理やQOLの向上に有効であると考えます。 事業としては、医療・製薬・食品関連企業等や研究機関向けのデジタルバイオマーカー開発プラットフォーム「SelfBase（セルフベース）」と、ヘルスケアサービス・健康施策・プログラム医療機器（SaMD）などの開発を実現するデータプラットフォーム「Health Portal（ヘルスポータル）」を展開しています。 研究活動に基づく医学的な視点と、ウェアラブルデバイスや医療機器から収集された大量のデータをAIや機械学習で解析する技術を組み合わせ、あらゆる人々の健康とウェルビーイングの向上に貢献していきます。 ◆プロダクト 【SelfBase】（https://www.technology-doctor.com/selfbase） ウェアラブルデバイス等で取得できるモニタリングデータや医療関連データの解析に特化した、デジタルバイオマーカー（dBM） 開発プラットフォームです。研究機関や、製薬・保険会社等の企業向けに提供し、疾病者を含む累積1000人以上の解析に使われています。 【Health Portal】（https://www.technology-doctor.com/healthportal） データを活用したヘルスケアサービス、健康施策、プログラム医療機器（SaMD）の開発などを実現するプラットフォームです。集積したデバイスデータを連携し、テックドクター独自のアルゴリズム（デジタルバイオマーカー）を搭載することで、ユーザーに新たな価値を提供できます。 ◆業務内容 臨床研究やプロダクトの開発・運用に必要な解析業務や、データの医療活用を目指した研究に携わっていただきます。 - クライアントの要望に応じたデータの集計・分析 - colabを使ったデータ分析およびクライアントとのコミュニケーション 【研究】 - 個別の患者・従業員のデータ分析 - 医師・心理士と連携した患者データの解析および解析結果を用いた医師・心理士の診断サポート （雇入れ直後）データサイエンティスト（変更の範囲）会社の指示する業務

当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。 特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。 2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。 ▍業務内容 データサイエンティストとして、クライアントのデータや当社の有するデータを用いて下記業務を担当いただきます。 ・クライアントのサービスの利用データ等を用いたモデル構築やレポーティング、ダッシュボードの構築など ・当社の提供する「App Ape」サービスにおけるスマホ利用動向のビッグデータを用いた統計モデルの構築、運用など ・社内業務改善のための調査、ツール開発など App Apeについては下記のサービス紹介ページをご覧ください。 https://ja.appa.pe/ その他、会社情報や採用情報について採用サイトに掲載しています。 https://recruit.fuller-inc.com/top また、フラーのデジタルノートでは、エンジニアリングにおけるこだわりや社員インタビュー等を掲載しています。ぜひご覧ください。 https://note.fuller-inc.com/m/mfa7be2d47751 ▍業務内容の変更の範囲 会社の定める業務（本人と協議のうえ） ▍主な使用技術 ・言語 Python、SQL ・ライブラリ Pandas、scikit-learn ・BIダッシュボード Looker Studio ・データウェアハウス BigQuery ・機械学習/生成AIプラットフォーム Vertex AI、Amazon Bedrock ▍事業内容 フラーは「ヒトに寄り添うデジタルを、みんなの手元に。」というミッションのもと、デジタル領域全般で"頼られる存在"として顧客であるパートナーに寄り添い、新しい価値を共創する「デジタルパートナー事業」を手掛けています。 「事業開発」「デザイン」「システム開発・運用」「データ分析」、そしてスマホアプリのユーザー数や利用時間などの推計データを提供するアプリ分析サービス『App Ape（アップ・エイプ）』を主軸に、アプリ開発やDX戦略推進を中心とした本当に必要とされる価値あるデジタルを提供しています。 ・徹底的に寄り添い、パートナーの成功に向き合う。 デジタルパートナー事業では徹底的にパートナーに寄り添い、パートナーの課題解決や事業成長に「本当に必要なもの」を考え抜くことにこだわっています。 プロジェクトメンバーは全員が最上流から参加。職種の垣根を越えて一丸となってパートナーの成功にコミットすることで、効率性と品質を両立しています。 ・最高のユーザー体験のために、自らがまず経験する。 パートナーの成功のためには、プロダクトを手にするユーザー理解が必要不可欠です。「どんなユーザー体験を実現したいか」の共有から企画を始め、まずは自分たちがユーザーとして実際に体験したことをものづくりに活かす過程は、デジタルパートナー事業が大切にしていることです。 ・リリースしてからが、本当のスタートと考える。 事業やプロダクトの課題や目標の多くは、一回の納品により完了するものではありません。フラーは「創ったら終わり」ではなく「リリースしてからが本当のスタート」と考え、長期的な事業成長にコミットしています。 ゴールは、ものを創った先にある価値を提供すること。デジタル領域の最高のパートナーとして本当に求められるものを提供するため、より良いものを追求し続けます。 詳細はこちらをご覧ください。 https://www.fuller-inc.com/business 主な制作事例はこちらをご覧ください。 https://www.fuller-inc.com/works

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) ---

当社は2023年12月に約8億円のシリーズA調達を完了し、2024年12月には日本初となるレベニュー・ベースド・ファイナンス（RBF）特化型の「Yoii RBFファンド1号投資事業有限責任組合」を設立しました。今後はRBFファンドを通じたスタートアップ・中小企業支援を加速させ、さらなる事業拡大を実現すべく、体制強化を進めております。 現在、RBFにおけるリスクスコアリングや収益予測モデルの高度化を推進できる デ ータサイエンティスト を募集しています。 ▍事業について 2022年4月にリリースした「Yoii Fuel」は、スタートアップや中小企業に対し、将来発生する収益をAIで予測し、その予測を担保にいま必要な成長資金を調達できるRBFを提供するプラットフォームです。 必要な手続きは全てオンラインで完結し、株式の希薄化が生じず、個人保証や担保も要することなく「いま必要な成長資金」を確保できます。 スタートアップの資金調達では、銀行借り入れなどの「デットファイナンス」株式の移転による「エクイティファイナンス」の２つが一般的ですが、時間も労力もかかり、また計画通りのスケジュールで調達できないことも多いことが課題です。Yoiiでは、企業がより本業であるビジネスに集中することができ、スピーディーな事業成長を支援することを目指し、RBFサービスを立ち上げました。現在はSaaS等のサブスクリプション型ビジネスやD2Cなど、売上の予測が立てやすい事業の企業様を中心にお取引をしております。 現在は、顧客が利用している各種会計管理システムとのAPI連携が可能となっており、お客様の売上や利益など財務状況データをAPIで取得でき、AIで売上を予測、審査してRBFでの資金提供を実行することが可能です。 2022年4月の正式リリース以来、当社はRBFを通じてスタートアップや中小企業の成長資金提供を行い、累計200件を超えるRBFを実行してきました。 顧客の広がりも加速しており、利用企業層については、スタートアップに留まらず約30％は中小企業が占めており、今後は更に幅広い地域・業種の中小企業へのサービス提供も強化していきたいと考えています。 ▍具体的な想定業務 - RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築‧改善‧運用 - 財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出 - ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発 - MLflowを活用した実験管理‧モデルライフサイクル管理 - モデルの実験‧評価‧改善を行い、技術‧ビジネス両面でレポート作成 - エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング - 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ ****************************** ▼ 5分でわかる「レベニュー・ベースド・ファイナンス(RBF)」デットでもエクイティでもない新たな資金調達手段 https://yoii.jp/posts/revenue-based-financing ▼レベニュー・ベースド・ファイナンスのYoii、シリーズAラウンドにて総額8億円の資金調達を完了 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000078333.html Fintechとブロックチェーン領域で豊富な経験を持つCEO 宇野とCTO 大森の2名が2021年4月に創業した当社は、2022年 9月に約4.8億円のプレシリーズA調達、2023年12月に約8億円のシリーズA調達を完了しています。 ▼レベニュー・ベースド・ファイナンスのYoii、三菱UFJ信託銀行等からの出資を受けて日本初のRBFファンドを設立 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000078333.html 日本初となるレベニュー・ベースド・ファイナンス（RBF）に特化したファンド「Yoii RBFファンド1号投資事業有限責任組合（以下、RBFファンド）」を設立いたしました。 ▼ 採用紹介スライド https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vTWEF0WlA1uLjaEs2gUtKkE-Lxv5S6CfZA_pLqPbbmdFlbFldS4rNkb5dVaq3CT2Vj4cwBHjkcVcdIo/pub?start=false&loop=false&delayms=3000 2025年10月1日現在24名の組織です。 多国籍メンバーで構成されている当社は国外への事業展開も見据えており、社内のコミュニケーションは英語ベースになっています。 ****************************** 【ご応募を検討されている方へメッセージ】 私たちは、既存金融システムではカバーしきれないスタートアップや中小企業に対し、従前とは違った手法でリスクを評価し、真に必要とされる資金を供給していくことは社会のためになると強く信じ、私たちのミッションである「資産の流動性を上げ、挑戦する起業家・企業の成長を後押しする。」を実現するために、日々試行錯誤しながら業務に取り組み、お客様と向き合っています。 豊富な金融経験を持つメンバーたちと世界中から集まった優秀な開発者たちが集まり、常に学習を続けながら全力で事業成長に取り組んでいる環境です。 【note記事やインタビュー記事もご一読ください】 ▼ 当社CEO 宇野のnote記事「The sky is the limit! YoiiシリーズA 8億円調達振り返り」 https://note.com/masa_ukov/n/n219f1fb11ea8?sub_rt=share_pb　 ▼ デットでもエクイティでもない新たな資金調達手段を提供する「Yoii」-創業ストーリーや資金調達、組織づくりに迫る-｜ONE CAPITAL https://onecapital.jp/perspectives/yoii#index_fByXNk0t ▼ ブロックチェーンと金融業界の経験を活かし、起業家へ成長資金を提供するビジネスで起業｜創業手帳 https://sogyotecho.jp/yoii-uno-interview/ ▼ Yoii宇野氏／人に薦めたい本は『音楽の根源にあるもの』｜日経ビジネス https://business.nikkei.com/atcl/seminar/19/00073/022200222/

■募集背景 バンドルカードは2016年のリリース後順調にアクティブユーザー数を伸ばしており、それに伴いデータの活用がビジネス戦略においてますます重要になっています。データを活用して、プロダクトの改善、効果的なプロモーション施策の策定、機能の追加などに直接貢献していただきたいと考えています。分析技術だけでなく、ビジネスに対する深い理解を持ち、データを基に新たな価値を生み出すことができる方を募集します。 ■ 業務内容 バンドルカードの機能改善を課題特定から施策企画、効果検証まで一貫して担っていただきたいと考えています。プロダクトチーム、エンジニアと協力しながら具体的には以下のような仕事をお願いします。 お任せする業務のミッションはユーザーのLTV最大化のための課題特定～解決策立案・提言・実行・効果検証です。 (雇入れ時) ・KPIの設計、モニタリング、変動要因の分析 ・課題の特定から解決策の提案 ・インパクトの試算を行い、ステークホルダーを巻き込んで実行プランを示し、解決策の詳細を詰めて実行。その効果検証とさらなる改善の提案まで。 ・予算精緻化 ・その他当社指定業務 (変更の範囲) ・なし ■ チーム構成　マネージャー1名、メンバー3名 ■仕事の魅力 ●事業成長に直結するやりがいあるポジション● 私たちのビジネスモデルではデータ分析の結果が事業上重要なKPIに直接結びついており、大きな影響を与える環境で働くことができます。ただ数値を改善するだけではなく、課題の特定から解決施策の立案、そしてその効果検証まで幅広く関与し、事業の未来を形作る手応えを実感できます。また、元データエンジニアであった代表の八巻を筆頭に経営陣もデータ分析への理解が深く、データドリブンな意思決定がなされている環境です。 ● 挑戦と成長を後押しする文化● 新しい挑戦を歓迎し、失敗を恐れず前進できるカルチャーが根付いています。データ分析を通じて事業成長に貢献するだけでなく、施策立案や検証など幅広い経験を積むことで、自身のスキルやキャリアを着実に成長させることができます。さらに、チーム内でのサポート体制が整っており、協力しながらスキルアップを目指せる環境があります。 ●リモートで柔軟な働き方を実現● 全国どこからでも働けるリモート環境を完備し、場所に縛られない柔軟な働き方が実現可能です。さらに、フレックス勤務制度を導入しており、自分のペースで効率よく仕事を進められます。ライフステージやライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能で、ワークライフバランスを大切にした環境が整っています。自由度の高い働き方を追求しながらも、プロフェッショナルとして成果を発揮しやすい体制を構築。柔軟性とやりがいの両立を叶える職場で、充実した仕事に取り組むことができます。 ●ご入社後のキャリアパス● 段階的な成長を通じ、データ活用で事業を動かすキャリアを築けます。入社時のスキルや経験に応じて業務内容を調整するため、早期に2～3年目相当のプロジェクトへ挑戦いただくことも可能です。 【1年目：基礎スキルの習得と小規模プロジェクトへの挑戦】 事業モデルやデータ基盤を理解し、SQLやPythonを活用してKPI分析や改善提案をサポート。小規模プロジェクトを担当し、課題抽出から効果検証まで一貫して経験します。 ・目標スキル: データ基盤や分析ツールの習得、KPI分析・施策提案の基礎スキル、優先順位を考慮した問題解決力の習得 ・アウトプット例: KPIダッシュボード整備、予測モデル構築、施策のデータ裏付け提示 ・期待成果: データ構造やビジネスモデルの理解を深め、KPI分析を自走可能にし、複数の小規模プロジェクトを自分自身がオーナーとなり完遂する。 --- 【2年目：高度な課題解決と中規模プロジェクトの推進 】 LTV改善やコスト削減など抽象度の高い課題に取り組み、機械学習モデルや統計モデリングを活用してプロジェクトを推進。データ活用文化の組織的な定着に貢献します。 ・目標スキル: 仮説立案とプロジェクト推進力、機械学習モデルの開発・活用、KPI管理プロセスの標準化とリード ・期待成果: 中規模プロジェクトで、LTV改善や不正検知モデル導入・改善などの明確な成果創出、データ分析を戦略設計の一部に組み込む仕組みの構築。 --- 【3年目：データ戦略のリードと組織成長の推進】 経営戦略に直結するデータ活用をリードし、新規事業提案やチーム育成を通じて事業成長を牽引。高度な分析基盤整備とデータ文化の内製化を推進します。 ・目標スキル: データ戦略の立案と経営戦略へのデータ活用の統合、分析チームのリード、新規シーズ創出、分析基盤整備と内製化推進 ・期待成果: 経営判断に直結する成果の創出、分析チーム全体の能力向上、新たなビジネス価値の創造と組織リーダーシップの確立。 ■ 使用言語 - SQL - Redash - PostgreSQL - BigQuery - Python/R - Googleスプレッドシート

はたLuckは日常の業務で使われているアプリを中心に、さまざまな仕事の行動データ（育成、職場マネジメント、業務指示、マニュアルの閲覧状況や店舗への貢献度合い等）を取得しています。 今回、これらの取得したデータをもとに、業務を代行するAIや働きがいを可視化し、エンゲージメントを高めるための改善アクションをコンサルするAIの開発に携わっていただきたいと考えています。 具体的な業務内容としては、 職場の「働きがい」や感情、人間関係といった非定量的・文脈依存的な要素をAIに理解させるための高度なプロンプト設計・調整、 ユースケースに応じた最適なLLMツールの選定とシステムへの統合、 生成されるテキストや情報の品質（正確性、共感性、内発的動機付け）を評価し改善するプロセス設計と実行などが中心となります。 ・ChatGPT等を活用したプロンプト設計・調整 ・生成AIツールの選定・実装（FAQ・自動生成ツール等） ・出力の検証・改善（ばらつき／誤り／再設計） ・Python等を用いた軽量なAIツールの構築 ・出力品質の評価と改善サイクルの実施

【募集背景】 私たちは「より良いアウトカムを求める世界の医療従事者のために」をミッションに掲げ、医療従事者の課題解決に貢献するプラットフォームを開発・運営しています。 医療業界におけるDXのニーズが加速度的に高まる中、当社のプラットフォームも利用者数・事業規模ともに急成長しています。 今後さらなる事業成長の実現に向け、医師向けアプリおよび製薬企業向けマーケティング支援サービスの成長レバーをデータから発見し、分析・モデル構築・施策実行まで自らリードできる人材を募集します。 【業務詳細】 HOKUTO におけるデータ領域の中核ポジションとして、医師向けアプリと製薬企業のマーケティング支援サービスの成長をデータドリブンで支えます。 単なる分析にとどまらず、施策創出・効果検証・モデル設計・最適化まで踏み込める環境で、データと事業を繋ぐ中核として活躍いただきます。 - 事業戦略やプロダクト戦略を支える分析／インサイト抽出 - KPI 設計とモニタリング体制設計 - 新規施策／既存改善に向けた仮説設計とA/B テスト／効果検証 - 記事／通知／広告最適化のための機械学習モデル開発・運用 - 分析基盤／データ品質／ガバナンス整備の主導 【ポジションの魅力】 - 医療×データ×広告という社会インパクトの大きい領域 国内医師の約3分の1以上が活用するサービスをさらに進化させることで、医療現場の診療効率と患者アウトカムに貢献できます。 - 事業とプロダクトに直結するデータサイエンス 分析結果を報告して終わりではなく、施策設計・実装・モニタリングまで一気通貫で関与いただきます。 リテンション改善、広告配信最適化など、自らの分析が事業KPIの改善・売上インパクトに直結する環境です。 - 0→1 期のデータ基盤とML活用フェーズに参画 すでに BigQuery＋Dataform ベースの整備が進行中で、今後は ML 活用やプロダクト自動最適化に挑戦できます。 「一人目のデータサイエンティスト」として、基盤設計から文化づくりまで裁量を持って推進できます。 【選考フロー】 カジュアル面談 ⇒ 1次面接 ⇒ 2次面接 ⇒ マッチング期間(1-2ヶ月程度。スキップ可) ⇒ 最終面接 ⇒ 採用 ※ 各プロセスは候補者および弊社の都合により省略または変更される可能性があります

■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。

■■募集背景■■ SENSY Inc.は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いから、2011年に創業し、パーソナル人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。特に、人工知能アルゴリズムの研究開発は、当社の人工知能研究所で行っており、慶應義塾大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。 「Follow your Sense（感性のまま自分らしく）」をビジョンに掲げ、必要なモノや情報が、必要なタイミングで、 必要とするヒトのもとへ届く世界を作ろうとしています。 そのために、あらゆる産業における、ロスやミスマッチを解消するビジネスを展開しています。 このビジネスの根幹にあるのは、ヒトの「感性」を学習する独自のAI技術（特許出願済）です。 どのような刺激によって、ヒトは心を動かされ、行動が変わっていくのか。私たちはそのようなヒトの感情のメカニズムのことを「感性」と呼び、AI技術とビッグデータを駆使して、感性を科学する研究を日々重ねています。 スーパー、百貨店、ドラッグストア等のリテール企業、消費財メーカを中心として、消費者の感性を理解し、その行動を予測するAIを主力商品として、需要予測やマーケティングなどのサービスを提供しており、今後幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業拡大を図っております。 弊社では、さらなる成長のアクセルを踏むべく、独自の技術とデータを活用した、新しいビジネスを開発したいと考えています。 これまでのプロジェクトから得られたナレッジを活かしてプロダクトを開発し、事業展開していきます。 また、これまでの事業ドメインも拡大し、金融、物流、不動産、外食など、新しい業界の課題解決にチャレンジしていきます。 そのため、今後の事業を更に加速させ、最新技術を用いて生活・産業、そして社会に価値提供をし続けるためにも新しいメンバー（研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア等）を採用します。 ■■お任せしたい仕事■■ これまでの経験や今後のキャリアによってお任せする業務は変わりますが、大きくは3つの役割があります。 ・研究者：AIアルゴリズム（ディープラーニング等）の基礎研究並びに応用研究 ・データサイエンティスト：ビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用した分析・提案・検証 ・機械学習エンジニア：AIアルゴリズムを活用したシステム開発などのエンジニアリング ＜一例です＞ ・データ理解、ビジネス理解、要件定義、アルゴリズム開発までのPoCプロジェクト ・開発したAIソリューションの実証実験 ・実証実験、本運用に向けたデータパイプライン、MLパイプラインの開発（MLOps） ・これまでに開発したAIソリューションのプロダクト化 ・SENSY独自のAIアルゴリズムの研究開発

■募集背景 「深掘る、サステナブル。」 企業におけるESGの取り組みの重要性が世界的に増してきている昨今。九州大学発のスタートアップである株式会社aiESGは、世界初となるプロダクト・サービスレベルのESG評価サービスを開発しました。強制労働・児童労働などの、人権関連の指標も含めた全方位網羅型・包括的なESG分析を提供しています。弊社サービスはエンタープライズ企業を中心とする多くの企業様にご好評をいただいており、今後のさらなる事業拡大に向けて人的リソースの拡大が必要です。ESGデータ分析を通じてクライアントの成功を追求し、会社の成長に貢献していただける方を募集しています。 ■職務内容 ・契約後におけるクライアントのESGデータ分析 ・クライアントとの定例会での数値分析報告や改善施策提示 ・クライアントへの分析結果報告 ・クライアントへの最終報告書執筆 ・クライアントから寄せられた機能改善要望をプロダクト開発チームへフィードバック

# 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。

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。