アーキテクト本部　R＆Dグループは、2024年4月に新設された部署であり、ITの最先端を行くテクノロジーの研究開発・活用にチャレンジし、損保ジャパン及び国内グループのシステムにおける開発・保守・運用の生産性向上などへの貢献を見据え、技術革新をリードする役割を担います。 ■仕事内容 AIを中心とした幅広い最新技術分野をターゲットに研究開発・活用を行います。単に調査にとどまらず実証実験（PoC）の実施を通して、新しいソリューションやサービスの仕組みを理解し具現化していきます。また、本仮定で生まれたナレッジや技術的知見を社内にフィードバックし、デジタル人材の育成にも注力していきます。 特に、システム開発から運用に至るライフサイクル全体の生産性とパフォーマンスの向上を目指し、アイデアの創出から、技術トレンド調査、実証実験まで幅広い活動を担って頂きます。 ■開発環境・要素技術 クラウドサービス：AWS、Google Cloud、Azure等 使用言語：Java, Python等 OS：Linux、Windows フレームワーク：Spring boot等 コミュニケーション：Slack、GoogleChat ■業務内容の変更範囲 システム関連業務

◆データアナリティクス関連のエンジニアを募集します★ データ関連事業の拡大・強化を行うにあたりメンバーの追加募集を行います。 データアナリティクス分野の経験がなくてもアプリケーションの開発経験があればOK！育成プランがありますのでその期間に必要な知識を習得いただきます。 【主な業務】 ・データ分析（データの可視化など） ・データ基盤構築及び運用 ・データエンジニアリング業務 ・データアナリティクス ★自分がデータ系エンジニアとしてやってみたいことを積極的にアピールしてください！

＜職務概要＞ 日本最大級のAIコンペ「SIGNATE」を運営する当社CEO齋藤の直下にてAI・データ利活用、それに閉じない先端技術の社会実装を目指したオープンイノベーション型プロジェクトの推進を担っていただきます。 海外で先行して進んでいたオープンイノベーション型の研究開発が日本でもプロジェクト化され、当社のCEOがプロジェクト推進の第一人者として携わる形に。将来の社会課題解決や新産業創出に向けたプロジェクトをともに推進していただける方を募集いたします。 【具体的には】 ■データ・AIなどを用いたオープンイノベーションプロジェクトの推進 ■上記を推進する組織・制度の立ち上げ、整備 【業務内容】 業務内容(雇入れ直後)：配属先にかかる一切の業務 業務内容(変更の範囲)：・適性や業務上の必要性により、当社の全部署（具体的な部署名は組織図等により別途示す）・当社が将来、新規事業を開始した場合等は、これらに関する業務内容への変更も含む

ヘルスケアスタートアップのMICINは4つの事業と10個以上の本番プロダクトを展開するコンパウンドスタートアップです。 これらのプロダクト群で効率的なデータ利活用を実現し、生成AI等を用いたサービスを患者や医師などのユーザーへ提供するために全社データ基盤/ML基盤を構築しました。 これらのデータ基盤/ML基盤に格納されていくMICIN固有のデータを用いて革新的なサービスを実現するためのML TechLeadを私たちは求めています。 プロダクトマネージャー、MLエンジニア、データエンジニア、アプリエンジニア、各事業部門のビジネス担当者などと連携し、生成AIなどを用いたデータ関連サービスの実現及びエンドユーザーへの提供に取り組みます。 MICINが保有・収集している患者・ユーザーデータ、臨床データを活用する取り組みについて、プロダクトマネージャーと協力して企画立案段階から担当し、技術観点の検証/開発ロードマップ策定、PoC（Proof of Concept）の実施、および事業部門と連携した事業化・本番サービスの開発を担当します。 主な業務内容は以下の通りです。 ・最新のテクノロジーを理解し、プロダクトマネージャー、MLエンジニア、データエンジニアと連携して主に技術観点からプロジェクトをリードします。 ・ジュニアレベルのMLエンジニアをリードし、特に技術観点の育成に責任を持ちます。 ・MICINが保有・収集しているデータの分析、分析結果の事業部門へのフィードバック、およびこれらのデータ資産からの新規施策の検討を行います。 ・部門間での連携を強化し、各事業部門のサービスや製品の改善を支援します。 ・経験/スキルセットによっては、MICINの社外パートナーである医師、製薬企業と連携し、研究実施、論文作成、および社外への公開に取り組む場合もあります。 この役割はMICINのデータ利活用において重要な位置づけとなっており、データを活用した新しい価値創造に貢献することが期待されます。 【配属されるチーム】 横断組織のデータソリューション部への配属を予定しています。この部署はMICINの各事業部門と協働しながらMICIN全社におけるデータ利活用推進、生成AIなどのAI関連サービスの企画/検証/開発を担当しています。 【周囲の関係者について】 (A)主にデータソリューション部内のプロダクトマネージャーと共に案件を遂行します。 (B)データソリューション部内のMLエンジニアをリードします。 (C)事業部のアプリケーションエンジニアやビジネス企画者と共にAI関連技術を本番サービスに実装します。

会社訪問アプリ「Wantedly Visit」は、個人と企業のマッチングサービスです。多様な嗜好や性質を持つ個人と企業が適切にマッチングできるようにするためには、データに基づいた出会いの最適化が必要です。私たちは、「ユーザーにどのコンテンツを提示するか」という責務を担う推薦システムを開発・改善することによって、プロダクトで生まれるマッチングの数を最大化することに注力しています。 私たちデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。常に「ユーザーにとって本当に良い推薦とは何か？」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザーへの影響を踏まえて問題設定を行います。さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。データ活用という軸で、良いプロダクトを作り続けてユーザーに価値を届けられる組織を一緒につくりたい！という方を募集しています。 ■ 具体的な仕事内容（雇入れ直後） ・課題発見のための分析 ・機械学習を活用した推薦モデルの開発 ・推論結果のプロダクトへの組み込み ・施策の効果検証とレポート作成 ・推薦システムのモニタリング、障害対応 ・機械学習PJの開発生産性の改善 ・機械学習・推薦アルゴリズムに関する研究開発 ・データサイエンティストの採用活動 ・技術系カンファレンスでの登壇 （変更の範囲）会社の定める業務 ■働く環境 ・集中できる環境 インフラ基盤が揃った上で、本質的なシステム開発に集中できる環境を整えています。例えば5分でマイクロサービスの開発に必要な環境を作成できるツールがそろっています。 ・”つくるひと”の裁量を重視する環境 ウォンテッドリーでは、PdMを中心に、エンジニア・デザイナーとともにチームで仕様を決めています。企画専門部門はなく、PdM・エンジニアとデザイナーが主体となり企画から開発まで担当しているため、言われたものを作るというシゴトはありません。プロダクト開発のチームのメンバーが主体的にプロダクトの課題、ユーザーが抱える課題を発見し、それを改善するためのアクションを自分たちで判断していくため、無駄な工数を削減し必要なことだけに集中し開発できる環境です。 ・領域を跨いで協働するチーム体制 プロダクトマネージャー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、デザイナー、インフラエンジニアなど様々な領域のスペシャリストと一緒に働くことができます。チームメンバーが考えた施策アイデアに対してフィードバックを送ったり、アイデアを実現するために PdM、デザイナーと密なコミュニケーションをとったりしながら進めることができる OneTeam な環境です。 ・教育体制・対外活動 記事の投稿、登壇、勉強会、イベント開催など、外部に向けた発信などを行うことを推奨しています。 例えば、2023年9月から2024年8月までの1年間に、開発メンバー 40人ほどで年間 120件以上の登壇をしました。また、オンボーディングでは座学、OJTを実施しており、新入社員一人につき一人メンターがつき仕事のサポートを行う体制をとっています。 ■技術スタック ・言語：Python, Go, Ruby ・ツール等：BigQuery, Elasticsearch, Kubernetes, gRPC

弊社は、東京の恵比寿（渋谷区）に拠点を置く3DCGの技術開発を得意とするテクノロジー企業です。 顧客の求める要望に即したデジタルコンテンツの開発や制作に合わせて国内外の才能豊かなメンバーと共に最適なチームビルディングをゼロベースで構築しプロジェクトを成功へと導く戦略家、軍師集団として、過去に様々なプロジェクトに携わってきました。内容は3DCGに限らず、Web、グラフィックスデザイン、ITなど多岐に渡ります。大手のクライアントから多数のプロジェクトの依頼を受けて我々にしかできないユニークなソリューションを日々開発しています。 今後はさらにグローバルに事業を展開できるようにR＆Dにさらに力を入れていこうと考えています。 ■職務内容■ 弊社のR＆Dエンジニアとして、以下の職務をお任せします。 ＜具体的には＞ コンピュータサイエンス全般（CG、AI、Web、インフラ、ハードウェア等）に関する幅広い研究開発に従事いただきます。海外の最新研究動向へのキャッチアップができる技術力と、その知見を社内の開発・応用に繋げられる広い視点が求められます。

【お任せする業務内容】 ===================== ◼️データ活用の基盤作り ◼️データの加工や整理 ◼️AI活用の土台作り 【アプリケーション開発環境】 ===================== ◼️言語：TypeScript, Python ◼️FW：Next.js ◼️インフラ：AWS (API Gateway, AWS Lambda, DynamoDB, S3, etc…), CDK ◼️CI/CD：CodeBuild, CodeDeploy, CodePipeline, Github Actions ◼️その他ツール：Slack, Zoom, Gather, ClickUp, Notion, Docbase, exaBase（ChatGPT） 【DWH環境】 ===================== ◼️Treasure Data CDP, Snowflake ◼️AWS QuickSight, Athena, Glue

日本の教育をデータの利活用によって改善するデータアナリスト ・客観的なデータに基づく意思決定の支援 　顧客が契約の意思決定をするための学力向上の効果検証、自社の営業戦略や機能開発の方針を決定するための施策検討、機能単位のデータ分析や推論等、社内外を問わず、客観的なデータに基づいて意思決定を行うための指標設計・データ抽出・分析・提案を行います。 ・データ分析基盤の改善 　意思決定において有用と考えられるデータを能動的に考え、該当のデータが分析基盤に含まれていないときは、ステークホルダーと議論しデータの取得方法や分析基盤等の改善を推進します。※分析基盤へ実際にデータを流し込む等の業務はデータエンジニアが担当します。 ・BIツールを用いたデータの可視化 　組織全体で客観的なデータに基づく意思決定が当たり前となるように、重要なデータを可視化をすることで、データドリブンな意思決定の促進ならびに組織風土の形成に貢献します。 ＜参考情報＞ note：教育データサイエンスを駆使してABテストでアダプティブ遷移のアルゴリズムを改善した話

当社にてデータサイエンスに関する研究・開発および分析を担当していただきます。 ・広告画像・動画・テキストにおける広告効果予測モデルの開発 ・広告画像のレイアウト最適化モデルの開発 ・広告クリエイティブの自動生成モデルの開発 ・広告動画用BGMのレコメンド・自動生成モデルの開発 ・因果推論による広告効果測定 ・計量経済学にもとづく予算最適化モデルの開発

【当社について】 VISION：「人の可能性を解き放ち、新たな挑戦にむきあえる社会に 株式会社Exa Enterprise AI (以後、EAI)は、2023年10月に株式会社エクサウィザーズの100%子会社として設立されました。 我々の使命は、急激な人口減で確実に力を失っていく日本において、豊かな社会を実現することです。そのため、生成AIを含む最新テクノロジーを誰にでも親しみのあるサービスに昇華し、企業の生産性向上をリードしていきます。 【業務内容】 生成AIをはじめとしたあらゆるAI技術を用いた技術検証、機能実装を通じて、EAI横断組織として全プロダクトの成長と豊かな社会の実現にコミットしていただきます。 AI技術はプロンプトチューニングからLLMのファインチューニング、NLP技術、画像処理、構造データ解析など様々な分野に渡り、多くの機械学習エンジニアとの協力のもと、本人の強みを活かしつつ幅広く活用していきます。 【プロダクト開発事例】 現在、2つのプロダクト開発を行っております。このほかにも、様々な企画が進行中です。 ▼exaBase 生成AI コンプライアンス意識の高い大企業でも安心なChatGPT環境を提供する生成AIサービスです。安心のセキュリティと運用の容易さを備え、ビジネス現場のタスクを効率化します。禁止ワード登録やユーザーログ蓄積などの機能があり、全社利用状況のモニタリングやコスト制御、ユーザーアカウント管理を可能にしています。 ▼exaBase IRアシスタント 投資家や株主への広報活動を行うIR業務に特化したIR業務効率化支援サービスです。サービス展開の第一歩として、株主総会・決算説明会の想定問答集をAIと協働作成し、IR担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境を実現しています。 【働く環境】 グループリーダーは、ACL採録、研究会受賞経験があり、新卒入社2年目でエクサウィザーズの最優秀賞、入社3年目でEAI全体のAI戦略・開発をリードするエンジニアです。メンバーには、ACL、ECCV、ECIR採録経験のあるエンジニアがいます。他にも、本社にいる様々な分野の機械学習エンジニアと連携し、多くの知見を取り入れて業務を行っております。 また、EAI代表取締役を本社常務取締役が務めるなど、生成AIが社会を変えるきっかけになると考え、会社として積極的な投資を行っております。 第一線の機械学習エンジニアと共に、社長直下の横断部署で、AI技術をすべての働く人に届けるべく考え抜ける環境です。

本格的に始動する、アイ・モバイルのAIプロジェクトをけん引していただくリーダーを募集いたします。 数万社へ提供する自社CMS、そこから得られるコンテンツとコンバージョンデータという当社ならではのアセット/ノウハウを活用し、製品価値の向上・更なる顧客貢献を実現する機能実装を目標にしていただきます。 　・成果の出るホームページについてベストプラクティスを分析 　　- 業種/地域などの企業属性データ 　　- ページ構成 　　- レイアウト 　　- テキスト情報 　　- 画像情報 　・ベストプラクティスを元に顧客ホームページへの改善提案を検討 　・将来的には、ホームページの自動診断や自動提案をする生成AI領域まで検討 【仕事内容】 AI技術を用いた機能実装全般をお任せします。 　・データ整形/前処理 　・アルゴリズムの選定 　・モデルの構築 　・アプリケーション構築チームとの連携による機能実装 　・評価/モデルの解釈に向けた探索的データ分析業務

■仕事内容 累計約200社に導入/90万人以上が受験したAI×360度評価アセスメントツール「GROW360」によって測定された「従業員一人ひとりの能力データ」を基に 様々な企業データを掛け合わせた分析を行い、人事/組織/経営コンサルティング～投資を呼び込む指標の検証を行っていただきます。 今までにない画期的な方法で企業の人的資本経営をサポートし、働く人・企業・社会全体の成長を支援します。 【募集背景】 当社は「人を幸せにする評価と教育で、幸せを作る人、をつくる。」というビジョンを掲げ、2021年12月 東証マザーズ市場（現グロース市場）に新規上場を果たしました。 特許取得AI技術で学力以外の成長を可視化する学校向け評価診断ツールや、ビッグデータを活用した企業向け360度評価システム/DXコンサルティングなど国際機関・政府・教育委員会・学校・大企業と幅広い顧客に対し様々なソリューションを提供しています。 ■「人的資本の情報開示」の義務化について 2023年3月期決算以降、上場企業約4000社は、 「女性管理職比率」「男性育児休業取得率」「男女の賃金格差」といった重要業績評価指標（KPI）を、有価証券報告書に記載する、「人的資本の情報開示」の義務化が始まりました。 「データがない中でどのように人的資本を高めていけばいいのかすら分からない」という企業が大多数の中、弊社は2022年10月より一橋大学大学院と「人的資本理論の実証化研究会」を行っております。 ■「人的資本理論の実証化研究会」について 売り上げや利益などの財務データと異なり、人的資本/人材の能力は定量化が難しく、日本では人的資本への投資対効果に関する研究があまり進んでいません。 弊社が持つ上場企業32社の能力データを分析することで、 データに基づく人材施策への投資判断を促し、投資家への戦略的な情報開示を実現することが研究会の目的です。 昨年よりスタートしたこの研究会には大きな反響があり、参加企業数は今年度9社から約20社に増える予定、参加者の所属部署も人事だけではなく財務やIR（投資会向け広報）へと広がっています。さらなる事業拡大が見込まれるこの事業で、データサイエンティストとして事業を推進してくれるメンバーを募集します。 【業務詳細】 ・顧客ニーズのヒアリングと課題設定 ・R、Python等のツールを使った、データ分析の実施 ・分析結果に基づくコンサルティング ・顧客報告のための資料作成とプレゼンテーション ・プロダクト向けのアルゴリズム開発と実装 ・データに基づく組織・人材課題解決モデルの創造 ・企業経営層に対しての研究会実施・運営 【ワークスタイル】 リモートでの勤務が主ではありますが週1日程度、オフラインでの実務が伴う場合がございます。（恵比寿オフィスでのミーティング　など） ※意味もなくオフラインでの業務が命じられることはありません。

■ 業務内容 自社サービスにおける機械学習を活用した機能開発や改善、データマネジメントをお任せします ■ 具体的には ・機械学習技術活用のための技術選定/環境整備/データ基盤システムの設計・開発・運用 ・機械学習や統計モデルを用いたユーザー体験や機能の改善 ・レコメンドロジック開発、ドメインモデルを通じたデータ利活用整理 ・ユーザー行動ログの定義/データ設計 ・レポーティングツールなどデータ可視化システムの開発・運用 ・AIに関連する開発 ・レコメンド ・検索エンジン ・音声合成サービスの活用 ・音声認識および自然言語処理 ・音声処理　など ■ あなたに求める役割 ・音声プラットフォームにおいてユーザーとコンテンツのマッチング率を向上させるための、最適なレコメンドの実現や検索精度向上 ・音声コンテンツにおけるメタデータ拡充や整備 ・基本的なユーザーデータと音声プラットフォーム独自のデータを掛け合わせた体験・機能の開発/改善 ■ Voicyはたらく魅力 - 技術に対して能動性の高い組織で活躍 定期的な勉強会の開催や技術書典制作へのチャレンジなど、エンジニアが積極的に最新技術のキャッチアップを行うチームです。開発業務だけでなく組織も大切にしており、リソースの10％を使って開発チームの組織開発やテックブランディングなどのプロジェクトも推進しています。 - ユーザー目線の強いプロダクト開発が可能 音声はエンゲージメントが高いことが特徴で、ユーザーの熱量がとても大きく、直接ユーザーと接点を持ちながらプロダクトを開発していくことのできる環境です。 スクラムチームはPdMやデザイナー、データエンジニアなどがミッション単位で組織されており、ユーザーの声を聞きながら、役割に捉われず全員で最適なプロダクト開発をめざしています。 ■ 開発環境 開発言語：Python3 DB：MySQL(TiDB, RDS, Aurora), Cloud Firestore, DynamoDB, Redis ログ管理：S3, Firebase, BigQuery プロジェクト管理：GitHub, Asana 情報共有ツール：Slack, Confluence, Kibela データ分析基盤：Metabase, BigQuery, Cloud Composer(Airflow), Vertex AI, Dataflow

主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決 ・既存環境からAzure Databricksへのマイグレーション（マイグレーションプロセスの最適化やデータ分析・レポート作成の提案） ・既存システムからDatabricks Notebookへの移行検証と移行対応 ・MLflowを用いた分析モデル改善の提案 お客様製品に関するAI分析/開発モデルの構築（データ分析・前処理、モデル構築、精度検証等） 変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

AI SaaS「Anews」に関する社内のデータ活用をエンジニアリング面で実現していただける方を募集します。データ計測の設計からデータ基盤の運用、ETLの運用、効率化のためのデータウェアハウス・データマートの開発、実際の利用シーンでのデータ活用の支援まで一連の流れをより精度高く、効率的な運用を実現していただきます。 Anewsの特徴としては、「情報」を主軸としたサービスでデータ構造が比較的シンプルなため、データ基盤も比較的シンプルな構成になっています。そのため、大規模なデータパイプラインを開発して高度な基盤を構築するというよりは、保持しているデータを素早く柔軟に活用することに重点を置いた業務内容になります。 ■具体的な業務内容 ・社内のデータ分析・データ活用の支援 ・SQLやダッシュボードの作成 ・データを活用した社内ツールの開発・運用 ・ETL（trocco）の運用 ・ユーザー行動ログの計測設計 ・データ分析基盤（BigQuery）やBIツール（Redash）の運用 ・データウェアハウス・データマートの開発 ・新機能の研究開発に対するデータ面での支援 ※変更の範囲：開発関連業務 【開発環境】 ・BIツール：Redash, Googleスプレッドシート ・データ分析基盤：BigQuery ・ETLツール：trocco ・ドキュメントツール：Notion ・コミュニケーションツール：Slack ・生成AI：Azure Open AI Service,自社開発LLM ・行動分析：Wicle

クライアントの事業成長のためのデータ取得・蓄積・分析を設計・実行し、マーケティングチームの顧客理解を深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング戦略立案に貢献していただきます。また、配下のマーケティングデータアナリスト・プランナーのマネジメントも担っていただきます。 クライアントの事業成長に貢献する以下の業務 ・プロジェクトマネジメント／プロジェクトリード ・データ取得・蓄積・分析の設計および実行 ・分析レポート作成・報告 ・データに基づく顧客理解のマーケティングチームへの浸透 ・データ活用についての提案支援 ・配下メンバーのマネジメント

クライアントの事業成長のためのデータ取得・蓄積・分析を設計・実行し、マーケティングチームの顧客理解を深め、顧客体験価値向上のためのマーケティング戦略立案に貢献していただきます。 クライアントの事業成長に貢献する以下の業務 ・データ取得・蓄積・分析の設計および実行 ・分析レポート作成・報告 ・データに基づく顧客理解のマーケティングチームへの浸透 ・データ活用についての提案支援

社内のデータを一箇所に集約する「顧客情報基盤システム」の運用・活用を担当します。 チーム全員で「Google BigQuery の運用」から「SQL、Python、BI ツールを用いた集計・分析」まで幅広く対応します。 単発の依頼への対応だけでなく、社内の施策への伴走や、意思決定に役立つ情報提供を行います。 施策に伴走する上で、技術だけでなくプロジェクトマネジメントのスキルも必要です。 必要なスキルが多岐に渡るので、定期的にチーム内で勉強会を開催しています。 チームの活動は Zenn の Publication 「サイボウズ データチーム」に順次公開しています。 ■特徴 ・データ活用業務を一気通貫で経験できる 　データエンジニア/アナリストチームは2021年10月に発足した、まだ歴の浅いチームです。 　メンバーは兼務含めて 7 人で、データエンジニアとデータアナリストを分業していません。 　このような状況から、データ基盤の運用だけでなく、各チームでの活用支援まで対応できるため、 　社内でのデータ活用の全体像を知ることが可能です。 ・自社で提供しているクラウドサービスのデータを活用できる 　サイボウズは2011年11月にクラウドサービス「cybozu.com」の提供を開始しました。 　提供以来、アクセスログを始めとする「cybozu.com」に関する豊富なデータが社内に蓄積されています。 　蓄積したデータを活用する機運は社内で高まっており、 　需要はあるものの着手できていない課題が数多くあります。 　自社サービスのデータを活用して社内の課題を解決できるのは、 　事業会社のデータエンジニア/アナリストチームの魅力の1つと考えています。 ・情報共有・インプットを推奨する文化がある 　データエンジニア/アナリストチームには、一人で業務を進めるのではなく、 　チーム全員で相談・ディスカッションしながら業務を進めていく文化があります。 　メンバーによって得意なこと、興味関心が高い分野は異なります。 　情報共有しながら業務を進めることで、質の高いアウトプットが出せると考えています。 　またチームで毎週勉強会を開催しており、新しい知識が得られる環境があります。

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」をミッションとして、SMB（中小企業など小規模事業者）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。 日本企業の約99％を占める「SMB」が保有している「情報」を「信用」に変換することで、企業のパフォーマンスを最大限に発揮し、日本経済が更に発展していく未来を創っていきたいと考えています。 今回募集しているデータサイエンティストのポジションでは、OLTAのミッション実現のコアとなる与信プラットフォームを支えるモデリングを行っていただきます。なかなか扱うことがない希少価値の高いデータ（企業の資金繰り情報、財務諸表など）から、モデリングを通して事業価値の創出を担っていただきます。　 　　 　 　 　　 　 　 　 　　 　　　 　 　 　 　　 　　 　 　 　 　　　 　 ▼仕事の具体的内容 　 −機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用 −プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む） −既存の機械学習モデルの運用、改善 −ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有 −リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCA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。

衛星データを利用したソリューション市場は今後急成長していくと予想されています。地域の環境変化をモニタリングするシステムの構築、災害リスクの検知・予測モデル開発、また農地の最適な利用計画の立案や森林の維持管理システムなど、衛星データがポテンシャルを発揮しうる多岐にわたるプロジェクトが考えられます。 弊社では、従来よりプロダクトアウト志向の強い衛星データソリューション市場において、強みである「ヒアリング力」を活かしマーケットイン志向で社会課題の解決に取り組んでいます。現状は、地方自治体からの相談が多く、自治体と共同で衛星データを活用することによるデジタルトランスフォーメーション（DX）の実現に挑戦しています。具体的には、農作物を現地で確認する代わりに衛星データを解析することで推定し、現地確認の負担軽減に繋げるなど、農業行政領域でソリューション開発を進めています。 課題の特定をした上で、衛星データを活用することで解決できるのか、様々な検証を行う必要があり、データサイエンスの力が求められます。課題の特定、必要なデータの決定、収集から解析、レポーティングまで、取り組む領域は多岐に渡りますが、これによって新しいソリューションが生まれ社会課題を解決することに繋がっていきます。 私たちは、少人数で事業に取り組むスタートアップでありながら、衛星データの社会実装を推進することで課題を解決していくことに誰よりも情熱を持って取り組んでいます。課題の現場に足を運び、課題を持つ当事者と対話することを重要視しています。その課題に対して、データサイエンスの力を存分に発揮し、解決へ向けて共に挑戦してくれる仲間が応募してくださることをお待ちしております。 【職務内容】 ・地方自治体（都道府県・市区町村）の新規開拓 ・地方自治体の担当者との関係構築と課題のヒアリング ・課題解決のためのソリューション企画 　　→エンジニアリングチーム／共創パートナーとの連携 ・地方自治体の課題に合わせた事業／連携方法の提案 （営業戦略検討、企画、推進）

・Azure OpenAI Serviceを活用したエンジニアリングの提供（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/構築など） ・Azure Synapse Analyticsを活用したデータエンジニアリングの提供（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など） ・Azure Machine Learningを活用した機械学習エンジニアリングの提供（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など） ・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師 ・E/U様向けの新規サービスメニューの開発や事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援

■概要 『事業の改善と意思決定のためのデータ分析』 400Fは、お金の悩みを抱えているユーザーがFPやIFAといった「お金の専門家」と出会い相談できるプラットフォーム「お金の健康診断」「お金の健康診断 for business」を開発・運営しています。 プロダクトの成長と組織規模の拡大に伴い、施策・機能改善と意思決定にスピードが求められるようになってきています。そのような状況下では、各部署・プロジェクトチームが自律的に改善のサイクルを回す必要があり、結果としてデータ分析・計測に基づいたデータドリブンな意思決定のニーズが高まっています。 一方で、在籍しているアナリストがニーズに対して不足しており、十分な支援ができていないのが現状です。 データ分析の専門知識・経験を活かして事業の改善をリードできるデータアナリストを求めています。 データチームの一員として他のアナリストメンバーと協力しながら、担当する各部署・プロジェクトチームが自律して施策と改善のサイクルを回すためのデータ分析・計測の支援を行います。 具体的には以下のような業務が挙げられます。 - 仮説の設定とそれに基づいた分析設計を行う - 分析結果をもとに施策の立案と意思決定の支援を行う - 定常的な指標計測のためのダッシュボードの整備 【開発環境・使用ツール等】 開発コラボレーション: GitHub パブリッククラウド: AWS, GCP 言語: Python, DWH, BigQuery DBMS: MySQL (Amazon RDS for MySQL / Amazon Aurora) データ分析・可視化: Redash ワークフロー: Prefect Cloud (環境構築中), Rundeck (廃止予定) コミュニケーション: Slack, Google Workspace, taiga, miro

【概要】 先端技術エンジニアとしてご活躍いただきます。 【具体的な仕事内容】 AI、機械学習、3次元データ、SLAM開発に関わる研究開発、プロダクト、サービス開発を行ってもらいます。 製造業、建築、建設、インフラ、医療など幅広い業界の開発業となります。 個人の特性合わせ、要件定義の技術営業よりな担当から、研究開発に近いポジションまで用意があります。 一部、大学との共同研究も行っており、探求心の強い方を募集しています。 【仕事の魅力】 ■自社内勤務比率7割！基本持ち帰りで作業を行っています。 ■論文などを読み、得た知識を共有する勉強会を行っております。 ■AI、SLAMなどの先端技術に触れることができます。 ■テレワークも可能です。 ■アカデミックな活動にも取り組むことができます。 【社内の雰囲気】 数学の博士を修了した理系からIT未経験の文系の社員など様々なバックグラウンドを持つ社員が在籍しております。 社内イベントこそ少ないものの、参加が強制ではない社員旅行や新人歓迎会、忘年会などのイベントの参加率は100%近くで、社員同士の仲が非常に良いです。 弊社内のリフレッシュルームではゲーム機や様々な楽器がおいてあり、休憩中に静かにアコースティックギターを弾いてる社員がおります。

【概要】 数値計算エンジニアとしてご活躍いただきます。 【具体的な仕事内容】 ■データマイニング ■ディープラーニング ■統計的手法 などを用いて、ビックデータの解析を行います。その際、数式をプログラミングするなどまでを含めて行っていただきます。 【仕事の魅力】 ■自社内勤務比率7割！基本持ち帰りで作業を行っています。 ■論文などを読み、得た知識を共有する勉強会を行っております。 ■AI、SLAMなどの先端技術に触れることができます。 ■テレワークも可能です。 ■アカデミックな活動にも取り組むことができます。 【社内の雰囲気】 数学の博士を修了した理系からIT未経験の文系の社員など様々なバックグラウンドを持つ社員が在籍しております。 社内イベントこそ少ないものの、参加が強制ではない社員旅行や新人歓迎会、忘年会などのイベントの参加率は100%近くで、社員同士の仲が非常に良いです。 弊社内のリフレッシュルームではゲーム機や様々な楽器がおいてあり、休憩中に静かにアコースティックギターを弾いてる社員がおります。

【概要】 数値計算エンジニアとしてご活躍いただきます。 【具体的な仕事内容】 ■データマイニング ■ディープラーニング ■統計的手法 などを用いて、ビックデータの解析を行います。その際、数式をプログラミングするなどまでを含めて行っていただきます。 【仕事の魅力】 ■自社内勤務比率7割！基本持ち帰りで作業を行っています。 ■論文などを読み、得た知識を共有する勉強会を行っております。 ■AI、SLAMなどの先端技術に触れることができます。 ■テレワークも可能です。 ■アカデミックな活動にも取り組むことができます。 【社内の雰囲気】 数学の博士を修了した理系からIT未経験の文系の社員など様々なバックグラウンドを持つ社員が在籍しております。 社内イベントこそ少ないものの、参加が強制ではない社員旅行や新人歓迎会、忘年会などのイベントの参加率は100%近くで、社員同士の仲が非常に良いです。 弊社内のリフレッシュルームではゲーム機や様々な楽器がおいてあり、休憩中に静かにアコースティックギターを弾いてる社員がおります。