データサイエンティスト の求人一覧 - アポロ株式会社

【募集背景】 アポロは、主に大手企業をクライアントとして、戦略や業務コンサルティングまで幅広く行うコンサルティングファームです。 特にデータサイエンスやAI、DXを活用したコンサルティングサービスを強みとしており、実益の創出までコミットすることを信念としています。 同時にコンサルティングで得た知見や視点を活かしながら、自社でのプロダクト・サービス開発、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んでいます。 2020年に設立し現在5期目ですが、業績も組織も順調に拡大しています。 現在は50名超のコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 アポロのデータサイエンティストは20名以上在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。 ・ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム ・数理モデリングに強みを持つチーム ・生成AIに強みを持つチーム この募集は、主にビジネスアナリティクスチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、面接のプロセスだけでなく、入社後に業務を進める中でもご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですので、ご安心ください。 【業務内容 ～ ビジネスアナリティクスチームの紹介～ 】 上記の通り、アポロは「コンサルティング×データ活用」を得意とする集団です。 なかでも特にビジネスアナリティクスチームはその傾向が強く、業種や業態に関わらず、様々な企業の様々な課題に対してデータを活かした解決策を提供していくことを仕事の中心に据えています。 入社後には、 ①分析のテクニックや技術、精度が重要になるプロジェクト ②分析を行う前のアプローチ設計が重要になるプロジェクト ③なるべくシンプルに解決することが求められるプロジェクト ④データを正しく集めることが重要なプロジェクト など、多彩な性質のプロジェクトに関わって頂く機会があります。 複数のプロジェクトにアサインされることもあります。業界や業種も多岐にわたるため、マルチタスク的な頭の使い方、体(時間)の使い方を求められることもしばしばです。 ⇒ ⇒ ⇒ 頭の切り替えや気分転換などのセルフマネジメントも重要になる ⇒ ⇒ ⇒ その分、経験の蓄積が早く成長の機会もの多い また、クライアントからデータを預かって分析するだけではなく、クライアントに伴走しながらビジネス活用に係る設計やサービス企画等に関わる機会が多いのもアポロの特徴です。 ⇒ ⇒ ⇒ 外側からの専門家的な関与だけでなく、クライアント組織の”中”に入って課題解決する機会が多い ■スタッフレベル ・分析環境の構築や整理 ・データ整備、加工、マスタ整備などの大事な前処理 ・基礎分析(本格的な分析を行う前に「あたり」を付ける集計業務など) ・エクセルやJpyuter上でのグラス化 ・各種の統計解析や機械学習の活用 ・クライアント報告資料のパーツ作成 ■マネージャーレベル ・クライアントニーズのヒアリングや期待値コントロール ・（クライアントニーズやプロジェクトの目的に合わせた）分析設計 ・メンバーに対する分析方針、問題へのアプローチ方針の提示 ・AI案件のプロジェクトマネジメント ・新規案件・既存案件拡大の提案 【プロジェクト事例】 ・大手ディベロッパーの都市再開発事業における、顧客属性・来訪ニーズに合わせた情報配信施策高度化 ・小売業における、SNSデータと購買データを統合した広告効果分析 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・業種や業態に関わらず、様々な企業の課題に対してデータを活かした解決策を提供していくことができる ・分析して終わりではなく、ビジネス的なアウトカム(成果・価値)にこだわってプロジェクトを進められる ・ビジネスコンサルタントと共同しながら、クライアント企業の大きな課題解決に主体的に関われる ・プレスリリース等、外部に発信される可能性もあるプロジェクトに関わることができる ・手法にはこだわらず、クライアントValueに最適な解決手段の選定することができる 【配属チーム】 ・メンバー数：8人（マネージャー2人／スタッフ6人） ・大手コンサルファームでデータサイエンティストをやっていた者、ソフトウエアエンジニアだった者、データエンジニアに強みを持った企業でデータ分析を行っていた者など様々なバックグラウンドをもつメンバーが集まっています。 ＜チームの信念・大事にしていること＞ 我々のチームの仕事は「クライアントあってこそ」。 すべてのプロジェクト活動は、クライアントの課題解決に向いていなければなりません。 データ分析の過程の中で、様々な手法やアプローチを試すのは当然であり、とても重要な取組みですが、最終的には必ず「よりクライアントの役に立つもの」が採用されます。 自分が興味を持つものでも、頑張ったものでもなく、「クライアントの役に立つもの」です。 何でも自分のやりたいようにできるわけではありませんが、逆にこうした健全な制約こそ、素晴らしいアイディアやクリエイティビティの刺激になると考えています。

アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍(大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・)する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。 アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 【主な業務】 コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。 ■スタッフレベル ・データ加工 ・基礎分析 ・顧客課題の数理モデルへの落とし込み ・数理モデルを解くアルゴリズムの実装 ・誤差要因分析等のモデル改善分析 ・業務検証の設計 ■マネージャーレベル スタッフレベルの業務に加えて、下記業務も行っていただきます。 ・プロジェクト全体の設計 ・プロジェクトのマネジメント ・新規プロジェクト・既存プロジェクトの拡大提案 ・スタッフメンバーの育成 【プロジェクト事例】 - 食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・ユニークな業務をしているクライアントが多く、面白いテーマと出会える。そのようなテーマに対し、クライアントが持つ業務知識と我々のもつ数理的な知識を掛け合わせて、より良いAIをクライアントと一緒に作りあげていけること。 ・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられること。 ・クライアントの実課題を数理モデルとして落とし込み、それを解く最適なアルゴリズムを考え抜く。そして実装したアルゴリズムがうまくハマり、高い精度が実現できたり最適解が求まったときに、ひとしおの達成感を感じられること。 【チーム構成】 ・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名で構成されています。（2025年3月時点） ・平均年齢30歳 【働き方・チームの雰囲気】 ・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています。 ・チームメンバー全員が一つの同じプロジェクトにアサインされていることはあまりないので、週に1回それぞれのプロジェクト状況を共有する時間を設けています。 デリバリーの品質担保のために、今どのようなプロジェクトに取り組んでいるのか、苦戦しているポイントはないかなどを情報共有し、お互いの知見やノウハウの向上を進めています。 ・リモートワークも可能ですが、全員週3日以上は出社しており、業務を進めるうえで困ったことなどがあればすぐに誰にでも相談ができる体制を大事にしています。 ・機械学習や数理最適化が得意・好きなメンバーが集まってはいますが、ミクロ的に見ると得意分野は異なっています。そのため、何か困ったことがあっても相談できる相手がいることがチームの強みです。 ・落ち着いて議論し、必要なときはしっかり伝え合う、そんな安心感のあるチームです。

【募集背景】 アポロは、2020年に設立し、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 特に生成ＡＩの活用については、 基礎研究からサービス化までが過去類を見ないほどのスピードで進むなか、クライアントから相談を受ける機会が急激に増えています。 そうした状況に柔軟に対応し、クライアントの実益創出に貢献できるチームを作るため、基盤技術から最新のサービスまで、多様なケイパビリティを持った人材の採用を推し進めています。 【AI Unitの組織構成について】 アポロのデータサイエンティストはAI Unitという部署に20名程度在籍しており、個々の強みや得意を活かすべくさらに3つのチームに分かれています。 - 生成AIに強みを持つチーム（SoTAチーム） - 数理モデリングに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に生成AIチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 【主な業務】 1. コンサルティングワーク ・新規プロジェクトの営業活動及び提案 ・アサインされたプロジェクトのデリバリー ≪想定される仕事内容≫ ・技術PoC - 先端技術のフィジビリティ確認のための検証 - フィジビリティ確認済みの先端技術や、ツールを使用したシステムの業務効果の検証 ・AIモデル活用システム開発 - クライアントの課題から、機能要件・非機能要件をまとめる ・機能要件：必要なデータや処理 ・非機能要件：データ蓄積、セキュリティ、コストパフォーマンスなど - 仕様策定、技術選定 - システム設計 - 実装 - テスト 2. 自社プロダクト開発 現在、Azure基盤をベースに、情報検索ソリューションを開発中です。 ドキュメントの格納や検索体験を改善していくサービスで、イベントでのデモなども行っております。 【プロジェクト事例】 1．大手自動車メーカーにおける生成AIを活用したナレッジ検索システムの構築 ・RAG（検索拡張生成）を中心としたナレッジ検索システムのPoC（概念実証）を実施 ・特殊な文書に対する AI OCR を含む、データ基盤構築を支援 ・PoCの結果を基にした本開発における継続的な支援 2．製造業向けスキル指向人材マネジメントシステム開発における業務効率化支援 ・生成AI（GPT）を活用したスキル情報の統合・辞書化 ・スキルの名前や説明からスキルを統合し、企業共通のスキル辞書を作成 ・開発企業様の担当者との連携による、人手による統合判断との照合 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・生成AIを活用したシステムはもちろんのこと、システムを運用していくための組織やルール作りなど、クライアントのビジネスに対して包括的に携わることができます ・新しいモデルやツールなどを積極的に検討できます 【SoTAチームの構成】 ・平均年齢29歳 - マネージャー3名、スタッフ5名、の計8名で構成されています（2025年3月時点） ・大手コンサルファームでデータサイエンティストとして働いていたメンバーや、ソフトウエア開発を行っていたものなど様々なバックグラウンドをもったメンバーがそれぞれの強みを生かし業務にあたっています 【働き方・チームの雰囲気】 小規模なチームのため、プロジェクト横断で全体の共有をしながら、日々業務にあたっています。また、分からないことや困っていることに対してチーム全員で解決するよう努めています。具体的には下記の取り組みを行っています。 ・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています ・リモートワークも可能ですが、必要な時にはメンバーで集まるようにしています 週に2回、チーム全体の週次MTGを開催しています。 ・SoTAチームが進めている各プロジェクトの状況などを共有する会 ・全社的に生成AIの知見を蓄えるため、生成AI系の技術やプロジェクトから得た知見などをチーム内外で報告・共有する会（＝SOTA_TechPipelineと呼ばれています）

【募集背景】 アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 日々、世の中の新しい技術は進化し、基礎研究からサービス化までが過去類を見ないほどのスピードで進む中、特に生成AIの活用について、クライアントから相談を受ける機会が急増しています。 - 生成AIが搭載されたツールを導入したいけど、どのツールが適切なのか分からない、また社内浸透までできる人材が社内にいない - AIツールを導入したはいいが、上手く活用できていない、各ツールの新機能を把握できていない - 社内DXを行いたいが、専任で任せられる人材がいない 現状、上記のようなクライアントの課題を解決する案件に対応する専任メンバーがいない状況です。 今後はこのような案件を増やしていくために、本ポジションではAIが搭載されたツールの導入支援やツール活用コンサルタント業務を任せられる方を新しく募集いたします。 【業務内容】 1. クライアントに伴走した生成AI活用支援（コンサルティングワーク） 日常的に使用するMS Office や Slack などの業務ツールに、生成AIを組み込み活用することで、クライアント企業の日常業務の生産性向上を目指します。 生成AIの「活用方法が分からない」「効果的な使い方がイメージできない」といった現場の課題に対し、個別のニーズに寄り添い、具体的な解決策を提供します。 例えば・・・ ・提案書作成の効率化： - 営業担当者からの「提案書を作るのに時間がかかる。Copilot で何ができるのか？」という相談に対し、PowerPoint上での要点抽出、資料の自動構成、過去資料との統合方法などを実演を交えて提案 - ユーザー自身が業務で使いこなせるよう、マニュアルやテンプレートも整備 ・定型報告書作成の自動化： - 経理や人事部門からの「毎月同じ報告書を作成しており、効率化したい」という要望に対し、ExcelのCopilot機能やPower Automateとの連携による自動化手順を提案 - 担当者と共に試行錯誤を重ねながら、実用的な自動化の仕組みを構築 ・AI活用アイデアの創出： - クライアントと共に「AIを活用した業務改善アイデアコンテスト」を開催 - 応募されたアイデアを、実現可能性、インパクト、創造性の観点から評価し、優秀なアイデアは実際の業務改善プロジェクトとして採用 - 従業員のAI活用への関心の向上、当事者意識の醸成に貢献 2. アポロ社内のDX業務 コンサルティングワークと比較すると業務割合としては低いですが、同様の観点から、AIツールを用いたアポロ社内のDXもお任せしたいと思っております。 【こんな方にピッタリ】 ・AIツールに触れることが好きな方 ・ツールの新機能や、新しいツールのキャッチアップが得意な方 ・「今あるツールでどういうことができるのか」を考えられる方 ・ AIツールやデジタルツールを活用して業務効率化を行うことが好きな方 ・黙々とエンジニアリングするというより、顧客折衝やカスタマサポートの要素もあるお仕事がしたい方 ・現在社内DXを担当をしており、他の企業の社内DXや柔軟なDX推進をしていきたいと思っている方