データ・AI の求人一覧 - 株式会社ディー・エヌ・エー

【事業背景】 DeNAグループのヘルスケアにおけるデータ利活用事業では、健保組合や自治体から提供されたデータを匿名加工情報として効果的かつ効率的な保健事業の遂行のために活用しています。また、生活者の健康に資する専門的な調査や研究を製薬企業・生命保険会社へのデータ提供や分析結果の提供を通して推進しています。データ解析から得られたエビデンスを生活者向けのサービスへ還元することを目指しており、社会課題解決や社会実装に根ざした解析検討や立案が期待されます。 【業務目的】 製品開発統括部データサイエンス部 トラディショナルサイエンスグループでは、主に製薬会社向けのデータ分析（後述のAdhoc分析, DB研究サポート）を行っています。 【職務要約】 医療系データサイエンティストとして、主に製薬会社に対するデータ分析・DB研究解析を担当していただきます。 適切なデータ分析を実施するためには、解決したい課題の把握、データに関する知識（データの生成背景である社会保障制度、傷病に関する知識、データ構造 etc）とそれを元に分析可能な課題へ落とし込む技術、データを取り扱う技術（SQL、R、Python etc）、データを分析する数理知識（数理統計、生存時間解析 etc）、資料作成能力等が必要です。これらを磨いていただき、医師等専門家の助けを借りつつ研究を実施・報告できるようになることが当初の目標となります。 【職務内容】 チーム配属後は教育担当のもとで一定の教育プログラムを受けていただき、その後クライアントからの依頼をもとに、分析設計〜スクリプト開発〜分析報告 という一連の分析業務を主に担当します。 ・製薬向け分析（DB研究サポート） 　・研究実施計画書の作成支援 　・研究解析計画書の作成支援 　・SQL, R等を用いた統計解析プログラムの構築 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・製薬向け分析（Adhoc分析） 　・研究実施検討の事前調査 　・治療実態調査 　・その他、上記業務に伴うステークホルダーとのコミュニケーション ・その他 　・各種社内PJの推進 【開発環境・ツール】 ・分析言語： SQL, R, Python, SAS ・Infrastructure：GCP, AWS ・ツール：Confluence, JIRA, Slack, GitHub, Google Workspace

近年、健診やレセプトをはじめとする健康医療情報は電子化が進み、またスマートフォンやウェアラブルデバイスの普及によってヘルスケアPHRが取得しやすい時代となっています。それに伴い、アカデミアのデータ分析による健康のためのエビデンス創出、製薬企業や生保企業によるヘルスケアデータ活用が加速しています。 健康を維持して個人の労働生産性を高めること、将来の医療費を削減することは国・自治体・企業・健保組合の共通課題ですが、ヘルスケアデータ分析によってこれを解決する動きがあります。ヘルスケア領域においてもデータサイエンティストは増え、その課題解決活動は活発ですが、以下のような理由によってまだ十分には解決が実現されていません。 　・データサイエンティストが増えても、データ生成の背景である疾患の発生機序や社会保障システムの理解が浅いと、データ選択、分析方法選択、分析結果の解釈などを誤る。そのため単にデータを取り扱えるだけではヘルスケア領域においてはデータサイエンティスト能力として不十分である。 　・近年AIに長けたデータサイエンティストの増加が著しいが、ヘルスケア業界においては人口統計、疫学、生物統計学といった数理統計に基づく分析を求められることが多く、統計学に長けたデータサイエンティストは不足している。 　・データ分析をビジネス価値の創出に活かす方法が分からない企業がたくさんあるといった社会のビジネス課題と同様に、データ分析を個人の健康行動の促進や行政にどう活かすべきかといった個人や行政固有の課題がある。そのため、正確で詳細な分析レポートを提供すべき場合もあれば、エンタメ要素のあるスマートフォンアプリやBIツールのようなプロダクトサービスとして分析に詳しくない方向けに分かりやすく伝える手段を選択する必要もある。 　・個人の多くはお金を払ってまで健康になりたいわけではない。しかし健康を害して高い医療費を使うことになる人はそのような健康に対する関心が低い人である。自身の健康に対する将来投資ができない人向けの健康増進サービス運営のためにスポンサーをつける必要があり、ビジネス構造は B2B2C あるいは B2G2C となる。 このようにチャレンジングな領域において、ヘルスケアデータ分析を中心として、ビジネス・健康・テクノロジーを扱い、社会課題の解決に本気で取り組んで頂ける方、ヘルスケア業界に求められるデータサイエンティストの育成にも熱意を注げる方を募集します。

データ統括部では、Kaggle Masterを中心とした多くのトップデータサイエンティスト(DS)や、データエンジニア、MLエンジニアを多数抱えており、AI業界でも大きな知名度を持っています。 開発チームの専門性を十分に活かして、大きな事業価値を生み出すためには、AI利活用の発見、課題ドリブンでの戦略立案、AI案件の特性を理解したプロジェクトリードが行える人材が重要になり、データ活用推進グループにて、次の業務をお任せします。 ＜業務内容＞ クライアントや社内の他事業本部からの相談、依頼に対し、AI利活用の発見やAI案件のプロジェクトリードを実施します。 - クライアント、社内各事業における課題発掘 - 課題に対する技術のアジャスト、期待値調整 - 提案/契約/POC/サービス実装までのプロジェクトマネジメント - QCD管理 - データ統括部エンジニアやその他の関連部署の人材との橋渡し - 各ステークホルダーとの折衝、マネジメント 等 ＜当該業務を通じて得られるもの＞ ‐ 今後ますます増えて行くであろう、AI活用プロジェクトを最前線で経験出来る ‐ 新たな収益の柱を生み出す経験・事業マネジメントスキル全般 - 様々な業界・業種、特に大手上場企業との対話を通じて得られる人脈・ネットワーク

DeNAのAI活用を一手に引き受けるデータ統括部にて、MLOps エンジニアとして大規模な推薦システム開発のリードをご担当いただきます。 このポジションでは、推薦システムをマイクロサービスとして、Python APIで開発・運用し、また学習パイプラインを開発・運用することが責務になります。 それに加え、推薦システムの要件定義、アルゴリズム設計、アーキテクチャ設計からデプロイメントまで、幅広い技術的裁量を持ち、企画、サーバサイドエンジニア、データサイエンティストと協力してプロジェクトを推進します。 ＜具体的な業務内容＞ - 大規模な推薦システムの要件定義及びその機能の設計、実装、運用 - データサイエンティストと連携して、アルゴリズムの選定、モデルのトレーニングとデプロイメントの最適化 - Python による API サーバの開発・運用 - 学習パイプラインの開発・運用 - 大規模負荷試験の実施 - 24時間365日安定して稼働するシステム運用 ＜仕事の魅力＞ - 大規模な推薦システムの初期リリースから関わっていただきます。 - 大規模トラフィックを受けるためのアプリケーション開発ノウハウを習得し、得た知見を自ら体現できます。 - サーバーサイドだけでなくデータサイエンス・アルゴリズムといった幅広い領域の知識を活かせます。 - 要件定義や技術選定から参画可能です。 ＜開発環境＞ - 開発言語 　- Python - インフラ 　- Google Kubernetes Engine（GKE） 　- Cloud Run 　- Cloud Functions 　- Cloud Firestore 　- Cloud Spanner 　- Memorystore for Redis 　- BigQuery 　- Vertex AI 　- Cloud Build - ツール 　- GitHub Enterprise 　- Notion 　- JIRA 　- Slack

※ 同じ業務内容で、Kaggle などのコンペティション実績のある方へ向けた求人も合わせてご参照下さい。 https://herp.careers/v1/denacareer/yoeiLonh7Fy1 DeNAは、インターネットやAIを自在に駆使しながら、世界に通用する新しいDelightを提供し続けることを目指して、ゲーム、エンタメ、ライブストリーミング、ヘルスケア・メディカル、スポーツ等の多種多様な事業を展開しています。 DeNAのデータサイエンティストは、上述の既存事業や新規事業において、事業が生み出す価値を見極めながら、事業の成長戦略をAIで支えるミッションを持っています。さらに、世の中に届ける価値を考え抜き、高い技術力を活かした世の中にない「体験」を生み出して、お客様の行動と感情に変化を起こすことを大事にしています。 https://dena.com/jp/guide/ 【業務内容】 ・事業内容・課題を理解し、適切な分析設計を行い、実際にモデル作成を行っていただきます。 ・データの前処理から分析、予測・分類モデルの作成を一貫して実施していただきます。 ・AI基盤エンジニアと連携し、機械学習を活用したシステム開発・運用を行っていただきます。 ・ビジネス職メンバーと連携し、AI技術で事業課題を解決するためのタスク・ゴール設定を行っていただきます。 【キャリアパス】 ・DeNAは事業が多岐に渡るため、多様なドメインでの機械学習による問題解決が可能なプロフェッショナルのキャリアを目指すことができます。 ・事業貢献と技術的チャレンジを意識したプロジェクト創出、メンバーが成長できる環境作り、部門やグループのビジョンメイキングなど、マネージャーのキャリアを目指すことができます。 【プロジェクト】 各事業で抱える課題に合わせて、様々なドメインのデータ（行動ログ・自然言語・動画像・音声など）を収集し、様々なアプローチ（分類・推薦・生成・異常検知・強化学習など）で問題解決をしています。応募者の皆様には、社内ニーズを踏まえつつ、Willや強みが活かせるプロジェクトに携わって頂きます。 以下ページにデータサイエンティストが関わるプロジェクトの例が掲載されているので、合わせてご参照下さい。 https://dena.ai/works/ 【実際のプロジェクトで関わりが大きいロール例】 ・AI案件のプロジェクトリーダー ビジネス課題を特定し、プロジェクトの方向性の定義や工程の管理を行う ・AIエンジニア コンピュータビジョン・音声・強化学習など特定領域の専門性が必要な場合に連携する ・MLOpsソフトウェアエンジニア 学習バッチ・推論APIなどを、プロダクト品質で提供するための設計・基盤作りを行う 【Kaggle社内ランク制度】 データサイエンティストとしての技術力向上、キャリア形成を支援するため、会社のコンピューティングリソースを使った業務でのKaggle参加を認める「Kaggle社内ランク」制度を導入しています。実際に、Kaggle Grandmaster/Master など複数のメンバーが20%~50%の範囲で業務時間を使ってKaggleに取り組んでおり、得た経験をプロジェクトに還元しながら活躍しています。 採用時の条件に満たない場合でも、入社後の社内ランク更新条件達成で制度の利用が可能です。 ・DeNA AI Kaggleページ（Kaggle社内ランク制度、在籍メンバー、サポート内容などが記載されています） https://dena.ai/kaggle/ ・自己研鑽も“仕事のうち”を体現するDeNA Kagglerの働き方 https://dena.ai/story/kaggle_2023/ ・業務時間のKaggle参加を推奨する新制度導入。DeNA内でのAI技術者育成と活用を強化 https://dena.com/jp/article/3587 ・対談！Kaggle Grandmasterの仕事とは【DeNA TechCon 2022】 https://www.youtube.com/watch?v=pdUpeBip3Z8

※ この求人は、【事業横断】データサイエンティストと同じ業務内容で、Kaggle などのコンペティション実績のある方へ向けたものになります。 https://herp.careers/v1/denacareer/AezbK3wWNpu4 DeNAは、インターネットやAIを自在に駆使しながら、世界に通用する新しいDelightを提供し続けることを目指して、ゲーム、エンタメ、ライブストリーミング、ヘルスケア・メディカル、スポーツ等の多種多様な事業を展開しています。 DeNAのデータサイエンティストは、上述の既存事業や新規事業において、事業が生み出す価値を見極めながら、事業の成長戦略をAIで支えるミッションを持っています。さらに、世の中に届ける価値を考え抜き、高い技術力を活かした世の中にない「体験」を生み出して、お客様の行動と感情に変化を起こすことを大事にしています。 https://dena.com/jp/guide/ 【業務内容】 ・事業内容・課題を理解し、適切な分析設計を行い、実際にモデル作成を行っていただきます。 ・データの前処理から分析、予測・分類モデルの作成を一貫して実施していただきます。 ・AI基盤エンジニアと連携し、機械学習を活用したシステム開発・運用を行っていただきます。 ・ビジネス職メンバーと連携し、AI技術で事業課題を解決するためのタスク・ゴール設定を行っていただきます。 【キャリアパス】 ・DeNAは事業が多岐に渡るため、多様なドメインでの機械学習による問題解決が可能なプロフェッショナルのキャリアを目指すことができます。 ・事業貢献と技術的チャレンジを意識したプロジェクト創出、メンバーが成長できる環境作り、部門やグループのビジョンメイキングなど、マネージャーのキャリアを目指すことができます。 【プロジェクト】 各事業で抱える課題に合わせて、様々なドメインのデータ（行動ログ・自然言語・動画像・音声など）を収集し、様々なアプローチ（分類・推薦・生成・異常検知・強化学習など）で問題解決をしています。応募者の皆様には、社内ニーズを踏まえつつ、Willや強みが活かせるプロジェクトに携わって頂きます。 以下ページにデータサイエンティストが関わるプロジェクトの例が掲載されているので、合わせてご参照下さい。 https://dena.ai/works/ 【実際のプロジェクトで関わりが大きいロール例】 ・AI案件のプロジェクトリーダー ビジネス課題を特定し、プロジェクトの方向性の定義や工程の管理を行う ・AIエンジニア コンピュータビジョン・音声・強化学習など特定領域の専門性が必要な場合に連携する ・MLOpsソフトウェアエンジニア 学習バッチ・推論APIなどを、プロダクト品質で提供するための設計・基盤作りを行う 【Kaggle社内ランク制度】 データサイエンティストとしての技術力向上、キャリア形成を支援するため、会社のコンピューティングリソースを使った業務でのKaggle参加を認める「Kaggle社内ランク」制度を導入しています。実際に、Kaggle Grandmaster/Master など複数のメンバーが20%~50%の範囲で業務時間を使ってKaggleに取り組んでおり、得た経験をプロジェクトに還元しながら活躍しています。 ・DeNA AI Kaggleページ（Kaggle社内ランク制度、在籍メンバー、サポート内容などが記載されています） https://dena.ai/kaggle/ ・自己研鑽も“仕事のうち”を体現するDeNA Kagglerの働き方 https://dena.ai/story/kaggle_2023/ ・業務時間のKaggle参加を推奨する新制度導入。DeNA内でのAI技術者育成と活用を強化 https://dena.com/jp/article/3587 ・対談！Kaggle Grandmasterの仕事とは【DeNA TechCon 2022】 https://www.youtube.com/watch?v=pdUpeBip3Z8