一部リモート可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

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

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/

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

■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

キャディの社長室は、「全社に影響を与える経営イシューを自ら見極め、解決する」ことをミッションとする、全社横断の組織です。 キャディの事業成長に伴い、部署単位では解決しきれない構造的・横断的な経営課題が顕在化しつつある中で、経営直下で横断的に課題解決を担う社長室を立ち上げました。 例えば、AIの進化が製造業にもたらすインパクトを踏まえ、10年後の産業構造とキャディのあるべき姿を構想し、そこから逆算して必要な打ち手を設計・実行することが、現在の具体的なミッションのひとつです。あらゆる前提が変わっていく中で、キャディが業界変革をリードするために何をなすべきかを見極め、戦略シナリオを描き打ち手を構築していきます。 同時に、全社横断で解くべき構造的課題にも取り組んでいます。例えば、全社のデータ基盤を整備し、経営や現場の意思決定の質・スピードを飛躍的に高めるためのプロジェクトを推進しています。 単なる分析にとどまらず、事業を構想できる力と、組織を動かす推進力が求められるポジションです。

■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

【UPSIDERについて】 「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに掲げ、法人カード「UPSIDER」（AI与信で最大10億円枠、リアルタイム明細、バーチャル発行等、累計決済額6,500億円*）を中心に、請求書カード払い「支払い.com」（クレディセゾンと共同運営、累計決済額1,000億円*）、グロースデットファンド「UPSIDER BLUE DREAM Fund」（みずほフィナンシャルグループ共同運営）を展開しています。 経営者向け法人カード「PRESIDENT CARD」（JALとの提携により提供）や、経理業務の効率化を実現する「UPSIDER AI経理」（経理業務を大幅削減）といった新規事業を立ち上げ、累計ユーザー数は80,000社*を突破。 2024年にはシリーズDとして154億円の資金調達を実施し、累計資金調達額は600億円*を超えました。さらに2025年7月には、みずほフィナンシャルグループへの戦略的グループインを発表。従来から共創していたデットファンド事業などに加え、AI与信領域や金融サービスの共同展開を通じて、挑戦者支援をさらに加速させていきます。 今回の提携を通じて、みずほ銀行が持つ信頼性、ネットワーク、金融知見と、UPSIDERのテクノロジー、スピード、プロダクト開発力を掛け合わせ、「日本企業の競争力を本質から高める金融エコシステム」の共創に挑んでいます。なお、創業者である宮城、水野は、引き続き経営株主として留まり、上場も視野に入れながら挑戦を続けていきます。 私たちは今後も、挑戦する企業と、それを支える社会を前進させるべく、カテゴリートップとなる新たな事業の創出を加速させていきます。 *各種数値は2025年3月末時点 【与信モデルについて】 UPSIDERの成長の根幹を担っているのが、伝統的な金融機関と一線を画した弊社独自の与信モデルとなります。 過去のお客様の事業状況ではなく、UPSIDER独自の与信を行うことで、スタートアップ企業、IT企業に留まらず、様々な業種のお客様にUPSIDERカードをご利用いただく機会が生まれています。本ポジションでは上記与信モデルに加えて、全社的なAIの導入を推進し、テクノロジーの力によってお客様に寄り添えるデータサイエンティストを募集します。 【本ポジションの魅力】 ・事業の収益性を大きく左右する与信モデルの改善に関与できる ・ビジネスやプロダクトチームと連携しながらデータを収集し、特徴量を設計する中で、UPSIDERの事業の特性、構造を深く理解できる位置にある ・システム化や自動化まで担うことで、非常に大きなスケールで価値を生み出し続けていることを実感できる 【業務内容】 ・ビジネス課題を理解し、データ解析および機械学習モデルを活用して解決策を提案、実装する ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価、および改善を行う ・機械学習モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、最適化する ・データビジュアライゼーションツールを使用して、結果をステークホルダーに説明する ・クロスファンクショナルなチームと連携し、データドリブンな意思決定を支援する 【今後やっていきたいこと】 ・不正利用検知AI ・企業ごとにパーソナライズされた金融アドバイスAI ・AIチャットボットの利活用 【利用しているツールや開発環境】 ・開発言語：Python/Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc. ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js/FastAPI ・構成管理ツール：Terraform/Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash ・その他：Docker/GitHub/Slack/Github Copilot etc. 【参考情報】 ▼Engineer Entrance Book - UPSIDER https://upsiders.notion.site/Engineer-Entrance-Book-UPSIDER-27a93c7ce32d807196bfc3e80296a9fd

！！オンライン会社説明会を実施中！！ 応募前に「情報収集のために、まずは話だけ聞いてみたい」という方は、下記フォームからお申し込みください。 エントリーフォーム：https://forms.gle/n3twiuYnW2Lbbw8bA ■データサイエンティスト アルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行っていただきます。 【主な仕事内容】 ▼業務内容は? 他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします。 ・データ分析実務 　・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証 　・データ収集／加工 　　・データのETL処理、整形 　　・EDA（探索的データ分析） 　・モデリング 　　・機械学習 　　・統計モデリング 　　・数理最適化など 　・可視化 　　・BIツールによる可視化 　　・分析結果の社内／社外報告 　・デプロイ 　　・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート ・クライアントフェイシング 　・ヒアリング 　・レポーティング 　・各種調整

【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。

HEROZは、AI事業のスペシャリストとして、AIソリューションの各産業への導入と新たな価値創造によるAI革命を推進しています。深層学習（ディープラーニング）等の機械学習を活用して、予測・最適化の分析アルゴリズムやビックデータ分析、アルゴリズムなどを開発し、建設、金融など各種産業に適応しています。 世の中の課題を見極めつつ、AIをどの産業にどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、プロジェクトを牽引します。 ▍具体的な業務内容 ────────────────── ＜受注前＞ ・案件提案に向けた初期データ分析 ・AIビジネスコンサルタントと連携した提案内容の検討 ・データに基づくビジネス課題の解決策立案 ＜受注後＞ ・ユーザーがデータ分析を活用できるダッシュボードやチャートの設計 ・データ分析プロジェクトのリード ・既存顧客やプロジェクトの課題を把握した上で、追加受注につながるモデル改善案や新規分析案の企画・立案 金融、建設、エネルギー、製造、エンターテインメントなどの日本を代表する産業に、最新テクノロジーであるAIを持ち込み、新たなビジネスの価値創造を支援することがHEROZの強みです。業界トップクラスのエンジニアが所属し、ワンチームで自由度の高い活動ができます。 またBtoBに留まらず、将棋ウォーズの自社データを活用したBtoC事業の牽引をいただくプロジェクトも担当いただくことを想定しています。 （変更の範囲） 当社コーポレート職以外で会社が定める業務全般 ▍期待する役割・ミッション ────────────────── ・AI技術を活用し、金融、建設、エンターテインメントなど日本を代表する産業に新しい価値を創出する ・多様化する市場や顧客の課題に対して、データ活用視点から課題解決を実現する ・BtoB事業のみならず、自社データを活用したBtoC事業にも貢献する ▍ポジションの魅力 ────────────────── ・日本を代表する産業にAIによる革新をもたらす実績を築ける ・データドリブン社会の創造に貢献できる ・業界トップクラスのエンジニアとワンチームで活動できる ・自由度の高い環境でプロジェクトを推進できる ・裁量の大きいポジションで自己成長を実現 ▍当社環境の魅力 ────────────────── ・小規模ながら大きな挑戦をする組織文化 ・計算リソースが豊富で技術的な裁量を持てる環境 ・新しい技術を日々吸収し、社会実装へ挑戦する面白さ ・産業横断的なプロジェクトに携わる機会 ・オンとオフのメリハリを持ち、互いに高め合える職場環境 ▍なぜ募集しているか？ ────────────────── 各産業でAI導入のニーズが拡大する中、より多くのプロジェクトを推進し、新たな価値を生み出すための体制強化を図っています。HEROZの強みを最大限に活かし、AIによる価値創造をリードしていただける仲間を求めています。 ▍社内アンケート（HEROZで働く魅力について） ────────────────── ・小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。（ビジネス職） ・課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。（エンジニア職） ・裁量を持って働ける環境。 ・AIの社会実装自体が不確かな道のりで、迷うことも多いですが、業界の実業務を楽にしてくれる可能性を信じて、日々取り組んでいます（ビジネス職） ・「AI企業として」という観点ですと、AIの情報が日々流れ、日進月歩でテクノロジーの進化が進んでおり、AIに真正面からぶつかることで得られる面白さ(反面苦しさも)を最大化できるのは今だと思います。そういう意味では非常に面白い社会人生活を送れるのではないかと感じます。 「他社のAI企業と比較して」という観点ですと、金融・建設・エンタメを重点領域としつつ、産業横断的なPJにも携われるAIの企業は、そう多くないのではと思います。私自身がHEROZを選んだキッカケも、金融以外の建設とエンタメ領域で事業企画やコンサルティングの経験があったためです。 「純粋な1企業として」という観点ですと、会社メンバー間での繋がりに特徴があるように思います。懇親するときは思いっきり打ち解けあいつつ、仕事モードの時は結構ピリッとする雰囲気になることも多いので、オンオフをしっかり分け、仲良しごっこではなくお互いを高めあえる存在を築けると思います。（ビジネス職） ・比較的小さい組織で大きいことをやろうとしている。自分の能力次第でかなり自由に役割を担える。（エンジニア職） ・マネジャー以上は特に個々人が個性的で優秀。技術的な知見をエンジニア以外も多かれ少なかれ持っている。 ・優れたエンジニアの技術力を背景に、お客様に価値遡及をしていくことに魅力を感じます。競合が多い中、競争力をもてる源泉（技術者）がしっかりと社内にあること、またそれを維持する経営陣の努力がすばらしいことだと思います。（セールス職） ▍補足情報 ────────────────── ・当社は競争戦略上、完全禁煙会社としております。就業時間中はもちろん、就業時間外も禁煙となります。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

【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”データサイエンティスト”として、クライアント企業の課題に対して、統計モデリングや機械学習などの高度なデータサイエンス手法を用いた支援を行っていただきます。 業務は課題ヒアリングから、データの設計・解析・アルゴリズム開発、成果物のビジネス実装支援まで多岐に渡ります。 分析レポートやダッシュボードにとどまらず、予測モデルや意思決定支援アルゴリズムの開発・改善を含む、より高度な分析実務が中心です。 ※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： ・クライアントの課題に応じた機械学習・統計モデリングの設計と実装 ・時系列予測／需要予測／異常検知／クラスタリング／レコメンド等のモデル構築 ・LLMやRAGを活用したソリューション・システムの構築 ・モデルの学習、評価、改善（クロスバリデーション、指標設計等含む） ・PythonやJupyter Notebook等を用いた分析レポートの作成 ・PoC（概念実証）フェーズの設計・実行、およびビジネス適用に向けた支援 ・データ基盤チームや業務チームとの連携による実運用への落とし込み 【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

■会社概要 株式会社TVerは、民放各局が制作した安心・安全なテレビコンテンツを、 いつでもどこでも完全無料でお楽しみいただける民放公式テレビ配信サービス｢TVer（ティーバー）｣を主に運営しています。 「TVer」は、2015年のサービス開始以来、累計アプリダウンロード数は8,500万、月間ユニークブラウザ数は4,120万を超え、 2024年12月には月間動画再生数も4.96億回を突破しました。 今後も「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を」をミッションに、 どこでも自由なスタイルでテレビの楽しみ方がもっと広がるサービスを目指し、新たなスタートを切っています。 【株式会社TVer DATA MARKETINGについて】 ※こちらの求人は、株式会社TVerからの出向として、株式会社TVer DATA MARKETINGにて従事いただく予定です。 ＜同社の設立背景・目的＞ 同社は2024 年7月1日、株式会社TVerと株式会社ビデオリサーチによる合弁会社として設立いたしました。 「TVer」をはじめ配信動画視聴を楽しむユーザーは拡大しており、「TVer」の2024年12月の月間動画再生数は4.96億回を超えて伸長しています。 同時に蓄積される視聴データ量も膨大になっています。 一方、昨今の個人情報保護意識の高まりやデータ保護規制の動きが広がる中、 データガバナンス強化がTVerならびに放送業界全体の喫緊の課題となっています。 そうした環境変化の中、放送業界が保有するデータを安全に管理・運用し、 持続可能かつ適正なデータ計測・可視化が行える体制構築が急務となっており、 今後の業界発展に資するデータ管理・運用・利活用検討を実現するべく、 TVerの豊富な視聴データ、ビデオリサーチの視聴データの測定・運用管理ノウハウといった、 双方のアセット・リソースを持ち寄る合弁会社の設立に至りました。 両社は、同社を通じてデータガバナンスを強化したマーケティング基盤を提供するとともに、 それぞれの保有データを掛け合わせた利活用方法を検討することで、放送・配信コンテンツの価値の向上など放送業界の発展に貢献していきます。 ＜同社の特徴＞ ・民放公式テレビ配信サービス「TVer」と視聴率調査のパイオニア「ビデオリサーチ」による合弁会社 ・双方の強み（TVerの豊富な視聴データ × ビデオリサーチの分析・運用ノウハウ）を活かし、高品質なデータマーケティング基盤を提供 ・データガバナンスを重視しながら、放送・配信コンテンツの価値最大化に貢献できる ・放送・配信業界における、横断的なデータ利活用の新しいスタンダードを構築する挑戦的なフェーズにある ＜同社で得らえるキャリア成長と経験＞ 同社は、前述の背景で設立された会社であるため、下記のキャリア成長や経験を得ることができます。 ・日本有数の視聴データを活用したデータ分析・マーケティング支援の経験 ・放送業界の変革期における、新たなデータ活用モデルの構築・実装の経験 ・個人情報保護やガバナンス、データ倫理への配慮を前提とした、高度なデータマネジメント経験 ■当社のミッションについて 「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を　TVerと新しい世界を、一緒に。」 いつでも、どこでもエンタテインメントや情報を得られるようになった今だからこそ、 私たちTVerはテレビをアップデートし、「場所」や「時間」から”開放”することで、 コンテンツを身近に、自由に楽しむ機会を提供します。 ドラマやバラエティを見て笑ったり、涙を流したり、時には皆様にとって必要な情報を必要なときに届けることで、“ワクワク”する毎日を届けたいと思います。 皆様と一緒に新しい世界を進んでいけると信じて、私たちは取り組んでいきます。 ■募集部門について 想定配属先となるデータ部門は約10名で構成されており、データサイエンティスト/データアナリストとデータエンジニアの専門組織となっています。 今後スピード感を持ってさらなるデータ活用を拡大を目指すにあたり、体制の増強を急いでいます。 TVerが持つさまざまなデータを用いて、新たなコンテンツ制作やビジネス創出につなげることを目指しています。 TVer全社および各部署の指標やKPIの策定に関する定量的な面でのサポートや、TVer広告に出稿いただいている広告主側のデータと連携した詳細な効果測定の実施だけでなく、昨年創立したTVer DATA MARKETING社にて、TVerデータの社外活用など、幅広く取り組んでいます。 サービス規模に対して少数精鋭の状況であるため、ご自身の技術力を向上できる環境であることはもちろん、組織づくりや開発体制の在り方を、主体的に提案・実践できる環境であることが大きな特徴です。 ■業務内容 2015年にスタートした民放公式テレビポータル「TVer」は、累計8,500万DL / 月間動画再生数4.96億回の規模にまで成長をしております。 また、当社ではテレビ放送のデータ放送を通じてテレビの視聴データを収集しております。 本ポジションでは民放公式テレビポータル「TVer」やテレビから大量に集まる視聴データを用いて、データサイエンティスト/アナリストとして課題解決の推進をしていただきます。 ビッグデータの分析においてフルマネージドかつスケーラブルなツールとしてGoogle Cloud BigQueryを利用しています。 現時点ではPythonなどでの統計・機械学習よりも、 BigQueryMLが全量に対してローカルで作成したモデルを適用できることなどの利便性から、 BigQuery上での「SQLによるデータ分析」を重視しています。 統計分析や機械学習も行いますが、運用コスト・維持コストを鑑みSQLでできることは最大限SQLで、実現できない範囲をPython等による分析として切り分けています。 ＜ミッション＞ ・会員情報や閲覧情報、視聴情報などのデータ集計、分析、BI化、インサイト発見、レポートの作成、施策立案など下流工程からビジネスへのサジェストなどの上流工程まで 　・施策の分析及び KPI 改善の要因特定、分析結果に基づく施策立案 　・統計やAI・機械学習による分析 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・データを用いた事業構造の可視化、モデル化　など 　・統計モデリングによるKPI等の予測 　・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 　・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 　・検索エンジンの改善/パーソナライズの開発 ・サービスや業務フローにおけるデータ収集の設計支援 ※ データ部門の組織主体は現在、株式会社TVer DATA MARKETINGとなっているため、株式会社TVerからの兼務出向となります ※（雇入れ直後）データサイエンティスト/データアナリスト （変更の範囲）当社業務に関わる全般

【会社概要】 当社は、東京大学工学系研究科の研究室に伴走し、大学を中心としたイノベーションを生み出す「エコシステム」を作り、 大きく発展させることを目的に2020年2月に設立されました。 先端技術の社会実装と、企業の次世代を担う人材やスタートアップ企業の育成を推進し、 AI技術を中心とした価値の連鎖を生み出していきたいと考えています。 AI分野を中心に先端技術の進展が目覚しく、産業構造の大きな転換期を迎える中で、 AI技術が社会にもたらすイノベーション・スパイラルの起点となることを目指しています。 【募集背景】 社会が大きな転換期を迎え、最先端の研究成果を社会へ還元することがこれまで以上に強く期待されている中、 当社は産業界や行政との一層の連携強化を推進する役割を担っています。 現在まさに立ち上げ期にあり、日々先端技術の社会実装の可能性を探っている状況です。 今後、先端技術と社会の橋渡しを行い社会実装を加速化し、構想を早期実現すべく、アクセルを踏むフェーズに入ったと考えています。 そこで今回シニアデータサイエンティストを募集することになりました。 【業務内容】 企業へのヒアリング・課題抽出と提案から、AI技術を利用したソリューションの実装と継続運用していくまで、企業とプロジェクトメンバーの間に立ち、時に手を動かしながらAI開発プロジェクト全体のリードをお任せする予定です。 高いレベルのエンジニアリング力と常に最新の技術をキャッチアップする強い向学心に加え、プロジェクトマネジメントのスキルやクライアントとのビジネスコミュニケーション能力も求められる、チャレンジングなポジションです。 人工知能技術を社会実装することで、産業界に革新をもたらし、且つ最高の環境で、自らの知識・スキルもハックできます。 【業務内容詳細】 ・AI開発・実装プロジェクトのリード ・営業担当者と共に企業に課題をヒアリング、スコープを設定 ・コーディングを含む先端技術の社会実装 ・プロジェクトメンバーのマネジメント・育成 【参考】 ▼社員インタビュー 入社３年目で最速で役員へ。データサイエンティストが経験した松尾研での0→1の新規事業開発と今後の展望。 https://matsuo-institute.com/recruit-news/2022-12-17/ 【働く環境】 ・AI技術の最新情報が常に入ってくる環境 ・書籍購入自由 ・国内外のAI研究機関との連携や人材交流も盛ん ・AI技術の最新論文読み放題 ・日本のAI最前線を走っている松尾先生から直接FBが得られる ・最先端の技術を扱うプロジェクト多数 ・Sandboxの環境充実 ・Kaggleに自主的にチャレンジしているメンバー多数 ・アカデミア領域の基礎研究チームとの技術交流が活発 ・論文の輪読会やライトな勉強会など活発に開催 【配属組織の概要】 共同研究チームに所属いただきます。 当該組織には、下記3つのチームがあり、連携しながらプロジェクトを推進しています。 ①AIコンサル（営業担当） ②データサイエンス ※今回お声がけしているポジション ③MLシステム開発 ＜役割＞ ①AIコンサル（営業担当） 日本を代表する大手企業の経営陣からお預かりする抽象的なテーマに対して、AIコンサルタントが技術的な知見・データ分析結果を基にしたクライアントの課題を整理・見直しを行います。主に、バックグラウンドとしては戦略コンサル出身のメンバーが在籍しています。 技術的な知見という側面で、クライアントの課題整理からデータサイエンティストメンバーも商談同席することも多いです。 ②データサイエンス（デリバリー）　※今回お声がけしているポジション 案件成立後、シニアデータサイエンティストがPMとして手法調査/論文リサーチ〜モデル開発〜PoCまで主導します。シニアデータサイエンティストは、PMとして、常時2~3案件を担当しております。 シニアデータサイエンティストのもと、データサイエンティストメンバーと松尾研の講義修了優秀生から抜擢されたインターン生と共に5名前後のチームを組みながらプロジェクトを進めていくことが多いです。 半年〜1年、場合によっては数年単位など、さまざまなスパンでクライアントへの価値を実装していきます（スコープを変え更新することも多い）。 ③MLシステム開発 プロジェクトによっては、プロダクト開発まで実装するケースもあり、AIモデルを活用したシステム開発〜テスト、納品まで主導します。

「在庫戦略モデルでモノづくりの価値をより高みへ」をビジョンに掲げ、製造業界で50年間解決されていない「在庫」における根深い問題を解決するために立ち上がった FACTORY X 。 CEO 神谷はトヨタ自動車の本拠地がある愛知県で生まれ、幼少期より製造業に強い興味を持ち、17歳で在庫管理に出会いました。大学在学時には独自に取り組んだ研究である「収益性を考慮した在庫価値評価モデル」により、国際学会で Best Paper Award を獲得。外資コンサルティングファーム・アクセンチュアで、グローバルSCMの売上・在庫分析システムの要件定義・設計・運用保守などシステム全体に従事しました。また製造現場により近付きたいと、AIベンチャー・エクサウィザーズで人手不足を補うための AIロボット開発のPdMとして、IPOに貢献。 スタートアップであれば学生時代より取り組んできた製造業の在庫に関する研究を事業化できると感じ、2022年9月に FACTORY X を創業しました。 プレシード期では、在庫戦略モデルにニーズがあることがわかってきました。シード期は在庫戦略モデルをシステムとして実装し、実際の工場で稼働させることがミッションとなります。 ■組織体制 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ FACTORY X は、3つのチームを柱に組織を構成しています。在庫戦略モデルを世界に届けるには、それぞれのチームが密に連携し、強固な組織とすることが必須であると考えているためです。 1.会社の地盤作りチーム：会社全体の地盤となるタスクを実施する 2.顧客対応チーム：在庫戦略モデルの開発・導入のためのPoCやデリバリーを実施する 3.プロダクト開発チーム：在庫戦略モデルを基にプロダクトを開発する 在庫戦略モデルは顧客と協力して、必要な業務・データを集める必要があります。そのため顧客に対する在庫戦略モデルの提案から始まり、PoCの実施、実際にプロダクトの導入・運用保守を担当する、「顧客対応チーム」。 在庫戦略モデルを共通基盤システムとして開発を進めていく、「プロダクト開発チーム」。昔ながらのシステムが多く存在する製造業企業に対して、新しい技術を駆使することで大量のデータを使用しながらも速い処理、使い勝手の良いUIを用いたプロダクトの確立を目指します。 会社全体の地盤を確立するために、バックオフィスだけではなく事業戦略の具体化・新規業務提携・海外展開・デザイン戦略・人事や組織設計を担当する、「会社の地盤作りチーム」。 ■具体的な仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 在庫戦略モデルの導入のためにPoCの実施・システム導入のために必要なデータのためのプログラム構築 ・顧客となる製造業企業の業務内容・システム、その裏に存在する文化・課題を理解した上で、在庫戦略モデルの必要なデータを収集・加工・実装するプログラムを開発する ・必要なデータを集め、不足があれば作成した上で、在庫戦略モデルのロジックに当てはめてシステム導入や適用の可能性をデータロジックから検討する ・顧客対応チームの一員として、プロダクトの導入・運用のための必要な作業を理解した上で、顧客やステークホルダー、社内メンバーと連携しながら、チーム・プロジェクト全体をサポートする ■ポジションの面白み ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・会社の方向性が決まる事業確立フェーズ！ 在庫オタク・神谷と新しいアイデアや解決策を共有し合うことで、社会にインパクトを残しながら成長できる機会が日常に溢れています。挑戦的な状況に直面しながらも、刻一刻と変化するスピードに柔軟に対応していく、会社の方向性が決まる事業確立フェーズです。 ・「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクト 在庫を減らすのではなく、戦略的に持つ方法として生まれた「在庫戦略モデル」。算出過程で使用するデータを応用すると経営改善のための分析やサプライチェーン全体の見える化など、製造業の経営と現場を繋ぎます。「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクトとなっています。 ・日本で結果を残すことで世界に通じる企業へ 自動車メーカー・部品メーカーを中心に多くの問合せが届いています。地方展開・海外展開にも需要が高い可能性がわかってきており、日本全体の活性化・日本で結果を残すことで世界に通じる企業として成長していく事業戦略を描いています。