年収1200万円以上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

■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。

【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

■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

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。

株式会社RABOは、猫の生活をテクノロジーで見守る「Catlog（キャトログ）」および「Catlog Board」をはじめ、ペットの健康管理と生活の質向上を実現するサービスを企画・開発・運営しています。 バイオロギング技術を応用し、「世界中の動物家族と飼い主が、1秒でも長く一緒にいられる社会を実現する。」という大きな目標に挑戦しています。 2025年2月には総額8億円の資金調達を実施し、これにより累計資金調達額は、国内のペットテック・スタートアップとして最大となる30億円となりました。 また、米国に続きオーストラリアでの販売・サービス展開を 2025 年 7 月から本格開始。さらに、Catlog のデータを活用し、各猫に最適な乳酸菌を提供する新プロダクト「Catlog ケア乳酸菌」 を 2025 年 9 月にローンチしました。 5周年という節目を迎えた今、私たちは新たなステージへの挑戦を決意し、日米同時リリースに向けて「Catlogの犬専用版 開発プロジェクト」に着手しています。 これまでに培った技術や知見を活用し、猫様だけでなく、世界中の「大切な家族」である他の動物たちにも貢献する未来を実現していきたいと考えています。 今後は掲げたミッションをグローバルレベルで実現していくために「アニマルウェルフェア」を軸としたESG経営をさらに強化し、ペットテック×ESGを牽引するリードカンパニーとして実行していきます。 世界中の動物家族と飼い主さんが1秒でも長く一緒にいられるように、RABOのチームメンバーになりませんか？ ▼プロダクト ・Catlog（https://rabo.cat/catlog/） 　食事や水飲み、睡眠、運動など、猫様の重要な行動を24時間記録する、首輪型IoTデバイス ・Catlog Board（https://rabo.cat/board/） 　トイレの下に置くだけで排泄情報や体重を計測できる、ボード型IoTデバイス ・スマートフォン用アプリケーション「Catlog」（デモ:https://rabo.cat/catlog/demo/） 　Catlogシリーズの各IoTデバイスより取得された猫様のデータを参照し、様々な情報や重要なアラートなどを把握できるCatlog専用アプリ ・Catlogの犬専用版 開発プロジェクト https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000081.000037478.html 【公式Xアカウント開設】Catlogの犬専用版 準備室 X公式アカウント(@Catlog4Dogs)もできました。 プロジェクトの最新情報やワンちゃんたちとともに進める開発の裏側をお届けします。ぜひフォローいただき、プロジェクトを一緒に見守っていただければ幸いです。 #Catlog4Dogs Catlogの犬専用版 準備室：https://x.com/Catlog4Dogs 【お仕事内容について】 今回のデータサイエンティストポジションでは、Catlogが保有する猫様の行動データを始めとした膨大なデータを分析し、猫様の健康的で豊かな生活に貢献する知見の創出を担っていただきます。 具体的には... ・猫様の体調や生活の質（QoL）の変化の兆候を捉えるアルゴリズム及びロジックの設計、仮説検証、並びに実装 ・季節変化やライフステージ変化といった、猫様の行動に関する統計分析、シミュレーション、及びデータ可視化 ・ユーザーアンケートを始めとした、上記の分析に必要なデータの収集 また、必要に応じて機械学習チームと連携し、以下のタスクに取り組んでいただきます。 ・適切なデータセットとデータ表現方法の選択 ・機械学習モデルの実験、性能のモニタリング、及び効果検証 ・分析から得た知見を機械学習チームにレポーティング 他にも、「Catlog（キャトログ）」「Catlog Board」から集めたデータを解析して、Catlog総研として猫様の行動に関するレポートを発表しています。 https://rabo.cat/media/tag/cri/ ◉メンバー紹介 https://rabo.cat/company/ さらに詳しく確認したい方は下記をご覧ください https://rabo.cat/ningenka/

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。

【具体的な業務内容】 下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます ・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装 　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます ・MLモデル開発の為のデータ分析： 　 LLMを用いた先端技術開発 　 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築 　 AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発 ・モデル評価とデモ環境構築： 　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築 ・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行： 　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート ・社内外の技術トレンド探索・知見共有： 　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等 ▼学会発表実績 　・言語処理学会（https://anlp.jp/nlp2025/） 　・人工知能学会（https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2025/） ※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】 バックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような研究を行い、得た成果を各弥生製品やサービスに搭載することでお客さまのビジネスを支援できます。 また、学会発表などの外部登壇をすることで、自身の成果を広く世に公開できることと、そのことにより弥生全体のプレゼンスの向上に寄与できます 【使用技術・開発環境】 クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks 開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks 開発言語：Pythonなど その他： PyTorch, Pandasなど コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase 【採用背景】 近年、AI活用やデータビジネスの拡大により、弥生製品や業務システムにも先端技術を取り入れ、新たな価値を創造し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行していくことが不可欠となっています。 弊社では、そのような背景の中、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」を掲げ、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備や、部門横断のDXプロジェクトを加速させています。 こうした取り組みをさらに推進するためには、AI・データを活用した開発基盤を安定的に運用できる仕組みが重要です。 そのため、最新技術を取り入れつつ、MLOpsの設計から実運用までをリードし、全社的なDXの加速に貢献いただけるエンジニアを募集することとなりました。 【配属先チームの特徴】 弥生のエンジニア全体を統括する全社横断組織の中で、主にAIやデータ活用をミッションとして担っている部門の中で、 AI/MLやデータ解析などの応用研究及び実用化の支援を行っているチームです。 【チーム人数】 7名（チーム長1名、メンバー6名） 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 現在在籍しているメンバーは、大学在学中に自然言語処理や時系列分析、統計解析などの「機械学習」や「データサイエンス」を学び、 大学卒業後はそういった方面のスキルを活かして機械学習モデルや統計モデルの開発を行っていた人が多いです。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 弥生全体の先端技術獲得や技術獲得をリードしていくようなポジションを担い、チームメンバーと一丸となって、 AIやDX分野での実用化や運用設計を行うことで弥生の将来へ貢献することができます。

■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。 ■ナウキャストが提供しているサービス - POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」 - JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」 - 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」 - HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」 - 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ - データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス - 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 ■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 ■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

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。 小規模〜中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。 当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。 ミッションは「UPGRADE JAPAN」 個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。 ▼主な業務内容 ・プロジェクト進行管理・小規模チームリード ・クライアント折衝・提案活動支援 ・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理 ・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など） ・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け） ・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート ・社内ナレッジ共有・標準化推進活動 ▼キャリアの特徴 ・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス ・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス ・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能 ・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能 ▼開発環境 ・言語：SQL, Python, 案件によってR ・クラウド環境：GCP, AWS, Azure ・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：Jira ・情報共有ツール：Slack, Confluence ▼求める人物像 ・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位 ・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識 ・Python、R、SQL などを用いた開発経験 ・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力 ・組織運営や育成活動に対する関心 ▼本ポジションの魅力 ・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます ・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます ・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

【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。

### 組織のミッション 「名刺管理」から「ビジネスデータベース」へ。プロダクトの「Sansan」は今、大きな転換点を迎えています。 データ戦略部のミッションは、これまでの「名刺管理」のためのデータベースを超えた、「企業情報」と「接点情報」を掛け合わせた独自のビジネスデータベースを構築し、その価値をプロダクトとして実装し続けることです。 ### 具体的な業務 データ戦略部門の一員として、データ分析からアルゴリズム開発、本番環境への実装までの全体をリードします。 - 課題発見と分析・モデリング 事業課題に基づき、適切なデータ分析や統計モデリングを行い、課題解決につながるインサイトやアルゴリズム（名寄せアルゴリズム）を検証・開発します。 - アルゴリズム・ビジネスロジックのAPI化と実装 開発したアルゴリズムや複雑なビジネスロジックを、社内の複数のプロダクトから利用可能なAPIとして設計し、バックエンドシステムへ実装します。 - 本番環境での運用と継続的な改善 一度アルゴリズムを作成しても、企業名の変更や企業の合併など現実世界は常に変化します。そのような変化に対応すべく、品質保証や運用にも責任を持ち、A/Bテストや効果検証を通じてデータに基づいた改善サイクル（MLOps）を推進します。 - プロジェクト推進 ステークホルダーとの調整を行い、プロジェクトを進行し、短期・中期の目標を達成します。

# 仕事概要 【役割】 - ビジネス課題ヒアリングおよび要件定義のリード - 高度な機械学習手法を用いたモデル開発・精度改善 - MLOps環境を整備し、モデルの安定稼働および継続的改善を推進 - チーム内外への知見共有・技術的リーダーシップ発揮 【採用背景】 - リソース観点：既存のデータサイエンス/アナリティクスチームが保有する人員では、新規プロジェクト（ユーザー行動予測モデルなど）の増加に対して、分析・モデル開発・運用フェーズまでの一貫した対応が困難になっているため。 - ケイパビリティ観点：直近のAIの発展を鑑みるに、機械学習モデルの高度化（深層学習モデル、時系列予測など）やMLOpsプロセスの構築、ビジネスサイドとの密接な連携によるアクショナブルなインサイト創出など、上級レベルのデータサイエンス能力を補強する必要があるため。 ■業務内容 変更の範囲：全ての業務への配置転換の可能性あり # 具体的な業務 ビジネス目標に直結するデータサイエンスプロジェクトのリード。特に大規模データを用いた予測モデル・推奨モデルの開発・改善を主導し、結果をサービス改善・プロダクト戦略に反映させる役割を担っていただきます。 * 誰に：社内のプロダクトマネージャー、マーケティング、営業、経営層 * 誰と：データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、デザイナー * 何を：ユーザー行動予測モデル、レコメンドエンジン、KPIダッシュボードの作成 * どのように：データ取得～前処理～特徴量エンジニアリング～モデル開発～評価～ABテスト～本番運用まで、アジャイル的な手法で進行し、クラウド環境（GCP）やMLOpsツールチェーンを活用しながら短いサイクルでモデルを改善 # このポジションにおける組織の現状 データチームは設立して1年足らずの少数精鋭6名チームです。（マネージャー含む） 役割毎にチームを分けておらずサイエンス/アナリスト/エンジニアリングそれぞれ領域を染み出して流動的に対応している状況です。 # 仕事のやりがい * 研究開発からプロダクトへの組み込み、その後の改善・効果検証まで、データチーム単体で完結するケイパビリティがあり、高速な実験が可能。 * チーム内には優秀な若手データサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、日頃から刺激を受けやすい。 * 海外論文や最新手法を取り入れようとするカルチャーがあり、定期的な勉強会・輪読会がある。 * 単なるモデル構築に留まらず、戦略立案から運用改善まで、一気通貫でプロダクト価値向上に貢献できる。 * 経営陣との距離が近く、自らのアウトプットがビジネス成果に反映されやすい。むしろ、ビジネス成果に反映させることを求められる。 # 必須条件 * 機械学習モデル開発における3年以上の実務経験（Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験） * 深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見 * 大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験 * ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル * モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験 # 歓迎条件 * MLOps環境構築（Kubeflow、MLflow、SageMaker Pipelinesなど）経験 * データガバナンス、データ品質管理プロセスへの深い理解 * ドメイン特化型モデル（例：EC、サプライチェーン、金融、HRなど）での成功実績 * チームメンバーのメンタリング、テックリード経験 # 技術スタック・主な使用ツール * 言語：Python、SQL * インフラ：AWS、GCP * 分析・可視化：Tableau、Redashなど

OLTAは「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指しています。 【募集背景】 日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、2024年7月には独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。 この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創ってくださる仲間を募集します。 【ポジションの魅力】 中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。 本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、当社のコアとなる役割です。OLTAが独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。 その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。 【具体的な仕事内容】 データサイエンス領域のリードとして、ビジネス課題の特定からモデル開発、実装、効果検証までの一連のプロジェクトを主導していただきます。 ・機械学習を用いた、信用スコアリングエンジンや不正検知エンジンの開発、運用、継続的な改善 ・経営陣やビジネスサイドと密に連携し、データに基づいた事業戦略やプロダクトロードマップの策定に提言 ・プロダクトや業務フローへのモデル実装における、Webエンジニアやプロダクトマネージャーとの協業推進 ・リスクポートフォリオのモニタリング、分析、改善提案を通じたPDCAサイクルの推進 【入社後の役割 / チーム体制】 与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。 また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。 OLTAのチームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。 ーーーー 【事業について】 ＜OLTAクラウドファクタリング＞ https://www.olta.co.jp ■請求書を売却する新しい資金調達の選択肢 日本初のオンライン型ファクタリングである「OLTAクラウドファクタリング」。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は1,000億円を突破しています。 ＜INVOYカード＞ https://card.invoy.jp/ ◼️OLTA独自の与信で多くのSMBへ利便性を届ける 2024年7月にリリースした法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、OLTA独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。 ーーーー （2025/09/29更新）

サスメド株式会社は、デジタル医療のスタートアップです。 「ICTの活用で『持続可能な医療』を目指す」というビジョンを掲げ、治療用アプリの開発と、医薬品を含む臨床試験の効率化支援の2つの事業を主軸に展開しています。 https://susmed.co.jp/businessmodel/ 治療用アプリは、治験を実施して治療効果のエビデンスを出し国の承認を得て治療行為として使うことを目的としたソフトウェア医療機器です。日本では治療用アプリがまだ浸透しておらず新しい領域で、当社はこの領域での初めての上場企業となっています。 将来的には、当社プラットフォームの活用によって治療用アプリの開発や治験を効率化し、現在の医療や医薬品で十分な治療ができていない領域に新しい価値を提供していきたいと考えています。 ■ミッション 医療データ分析者（データサイエンティスト）は「データ活用による意思決定支援と自動化の推進」をミッションとして、サスメドのビジョンである「持続可能な医療の実現」に貢献します。 まだ小規模の組織であり担当する職務領域は広く深いのですが、個々人においてはその全てではなく経験および今後の志向性と業務特性をフィットさせてスタートすることが可能です。 ■主な業務領域 ・治験/臨床試験における統計解析計画の立案および統計解析の実施（自社および受託両方） ・アプリ改善や市場への普及を目的とした自社治療用アプリの分析 ・データ活用・生成AI活用による治験効率化の実現のためのPoC、機能開発 ・その他医療データに関する研究開発やサービス開発（自社および共同研究両方） ■業務詳細/キーワード ・試験デザイン（RCT、A/Bテスト） ・臨床試験の統計解析、因果推論 ・治療用アプリに関する探索的なデータ分析、治療アルゴリズム考案 ・治療用アプリに関するマーケティング分析、BI ・生成AIを活用した治験効率化システムの機能開発、効率化（機械学習、数理最適化、生成AI） ・各種のデータ収集・パイプライン構築 ・上記に関するプロジェクトリード、折衝（自社内、他社） ■組織 臨床開発部のデータ活用・統計解析チームとなります。データ活用を接点として事業開発、システム開発とも密接に連携を行う独自性の高いチームです。 ■魅力 ・治療用アプリを通じて実際に患者さんを治療することへの貢献ができる ・治験支援システムの分析や機能開発を通じて医療費削減＝医療の持続可能性への貢献ができる ・経営層から現場まで、データドリブン、エビデンスドリブンでの意思決定の土壌がある ・政治や縦割りがなく本質的な成果を追求するプロフェッショナル集団 ・データ活用に関する幅広い業務の提案および遂行が可能 ■使用ツール・技術スタック ・R/Python/SQL ・GitHub ・GCP/AWS ・Slack, Confluence, GoogleWorkspace ■社員インタビュー サスメドで果たす、社会的使命。データサイエンティストが描く未来 https://note.com/susmed/n/n012d0f99642f

国内のエンタープライズ企業に対し、AI予測サービス「Perswell」を中心としたAIソリューション導入プロジェクトにおけるデータサイエンス業務を行っていただきます。 【業務内容】 ・データ分析・AIモデル構築 　・顧客ヒアリング 　・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 　・基礎分析 　・AIモデル構築・検証 　・報告書作成 ・ソリューション実装 　・AIモデルのスクリプト構築 　・BI設計・可視化 【プロジェクト例】 ・卸企業における在庫最適化・配送最適化 ・食品製造業における受注量予測 ・小売業における売上予測 【主な開発環境】 ・言語：Python・SQLなど ・基盤：AWS または GCP

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。