新卒・インターン の求人一覧 - アポロ株式会社

【アポロとは？】 「コンサルティング＋AIで、社会進化の軌道を描く」 アポロ株式会社は、業界を代表する大手企業をクライアントとし、コンサルティングやデジタル・AI技術を用いた課題解決のためのプロダクト開発を行っています。 そして、ただ課題解決で終わるのではなく、そのプロダクトを他の企業にも展開していくソリューション事業も行っています。 これらを通じ、AIサービスを世の中に加速度的に普及させるスタートアップ企業です。 ただ目の前のクライアントの課題を解決するだけではなく、ハイスピードで多くの企業の課題を解決していきたい。 そんな想いで事業を展開しています。 【募集の背景・事業の説明】 今回は、アポロが行っているAI人材に特化したAI人材紹介事業を一緒に推進してくれるメンバーを募集します！ 事業の特徴としては以下になります。 ・AIを用いた事業を展開する企業のみに絞り、データ人材を中心に様々な職種の紹介を行っている ・現役AIコンサルタントが企業も候補者も面談を行い、精度の高いマッチングを行う - AIコンサルタント例：https://apollo-consulting.biz/member/detail/post-4913/ ・毎月第3木曜日に、企業や人材とカジュアルに繋がれるMeetupを開催している 立ち上げたばかりですが、2024年11月現在300名以上のAI人材の登録があり、今後より企業とのマッチングも増やしていく予定です。 詳細は以下のページをご覧ください。 https://apol.co.jp/techmine/ 【具体的な業務内容】 人材紹介事業における、企業・候補者との営業業務や顧客管理等をお願いします。 具体的には以下のような内容です。 ・転職希望者の集客に向けた施策企画やスカウトメール作成・配信 ・企業と候補者のマッチング業務のサポート ・求人紹介企業との契約業務や候補者との日程調整などの事務業務 ・KPIの達成に向けた自身のタスク内容の設計と実行 上記の業務に慣れ、AIやテクノロジーに関する知見が増えてくれば、実際に企業や候補者との面談も行っていただく予定です。 個人作業ではなく、事業目標の達成に向けて、チームで協力しながら業務を行い、喜びを分かち合える点が仕事の醍醐味となります。 また、AI等のテクノロジーを生業とするメンバーの傍で、様々な企業や候補者の人とお会いしながら業務を行える点も、他の企業ではなかなか味わえないポイントです。 【働き方】 ■基本的には、オフィスでの勤務を想定していますが、 お仕事に慣れてきたら、状況に合わせてリモート勤務も可能です。 ■勤務時間：月24時間以上（1日8時間 週3～4日程度を想定しています。学業等の状況に合わせて調整は可能です。） ■長期間お仕事いただくことを想定しています。新卒社員としての入社など将来的に目指す姿があれば、ぜひ面談時にご相談ください。

【募集背景】 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。大手コンサルティングファーム出身者を中心に、データサイエンスや機械学習を専攻した者以外にもC/C++コンパイラやUNIX OSの開発、物理学を専攻など多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。大手コンサルティングファーム出身者を中心に、データサイエンスや機械学習を専攻した者以外にもC/C++コンパイラやUNIX OSの開発、物理学を専攻など多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。 【データサイエンティスト職の特徴】 アポロでは、コンサルタントと共同しながら深く課題に入り込み、AI技術を活用して解決を進めています。またコンサルティングをしながら見つかったクライアントの課題のタネを基に、その課題を解決するためのソリューションを開発し、他の会社にも展開しています。多種多様な業界に対して、特定の技術（統計解析、深層学習、強化学習など）に拘らずに、解決しているのが特徴です。 弊社のデータサイエンティスト職は、あるクライアントの課題を解いて終わりではなく、それを他の会社にソリューションとして展開できるような課題設定、モデル構築、エンジニアリング等を行っています。つまり、クライアントでのビジネス価値を生み出すことと、プロダクト開発の双方に携わっていただきます。 アポロのデータサイエンス職は大きく3つの強みがある人材に分かれています。 ▷データアナリスト ビジネス課題を紐解き、課題に対していかにデータを使うかに強みがある人材（コンサルティング会社出身のメンバーなどに多い） ▷データサイエンススペシャリスト 統計、機械学習、数学などのデータサイエンス知識やモデル開発に強みがある人材（アカデミア出身のメンバーなどに多い） ▷機械学習エンジニア 深層学習などのアルゴリズムとデータサイエンスモデルのプロダクトとの連携、定常運用などに強みがある人材（エンジニア出身のメンバーなどに多い） 個人を上記の職種に明確に分けているわけではありませんが、それぞれの強みや希望に合わせて案件のアサインを行っています。 【プロジェクト事例】 《小売業の広告効果分析ツールの構築》 ▷業種：小売業 ▷目的：ソーシャルネットワークと売上の関係から、広告や営業の効果を把握すること ▷期間：6ヶ月 ソーシャルネットワーク(テキストデータ等)とPOSデータやオンラインショップの購買履歴データを組み合わせて、商品の関係性や売上との相関を把握する分析を行いました。 また、各SNSにおけるインフルエンサーの類似度や、相互の影響の関係を表すモデルを構築し、注力すべきインフルエンサーを把握することもできるようになりました。 現在はソフトウェアエンジニアと連携してAPIの設計や実装を行い、開発したAPIを小売業の企業が広告効果を把握するためのツールとして利用しています。 今後は、開発したツールに加えて広告の効果を把握するための分析レポート（BI）や、推奨広告の提案などを行うことができるように開発を進めています。 ほかにも、航空（レコメンデーション、ダイナミックプライシング）、流通小売（需要予測、在庫最適化）、製薬（営業向けマーケティング支援）、ディベロッパー（顧客分析支援）、人材・人事（動画の採用精度向上、最適人員配置）など様々な案件がございます。 📍上記プロジェクトではインターン生も大活躍してくれています！ 🌸アポロで働くインターン生が書いたTech Blogです！🌸 https://note.com/apollo132/n/n16f2587ee0d4 https://note.com/apollo132/n/n202edc9a513e インターンから新卒社員で入社したメンバーもいます！ 今後は、クライアント企業と下記のようなJoint Ventureを組成して推進するケースも今後増加します。 https://apol.co.jp/orbitics https://www.orbitics.co.jp 【選考ステップ】 （カジュアル面談⇒）書類選考⇒1次面接⇒スキルテスト⇒最終面接⇒内定 📍APOLLO Tech Blog https://note.com/apollo132/m/m6148f4b67ce9