データサイエンティスト・エンジニアリングの求人情報の検索結果一覧

データアナリストとしてビックデータを活用し、クライアントの課題解決を行います。 【具体的な仕事内容】 ・クライアントのビジネス理解 ・クライアントのビジネスの業務フロー、データ構造などの把握 ・分析手法の提案 ・SQLやPythonやRなどを用いたデータの加工・整備・分析 ・分析結果からの解析内容のまとめ、レポートの作成 【案件の選び方】 ・創立から培ってきた太いパイプがクライアントとの間で構築されています。 　そのため、案件は複数の候補の中からご自身でお選びいただいています。 ・1人のエンジニアに対して、10案件〜20案件程度、候補をあげています。 【働く環境】 当社はお仕事、プライベートの両方を大切にする会社です。 ・リモート併用率：90% ・平均残業時間　：9時間半 ・有休消化率　　：90%以上

■仕事内容 カカクコムグループのサービスに対してデータサイエンス関連業務のコンサルティング、データ分析、機械学習モデル開発を行っていただきます。 ■具体的な業務内容 ・各サービスの企画者に対する課題のヒアリング、課題解決手段の選定 ・課題解決のためのビッグデータ分析（bigquery、TreasureData、Hadoop） ・利益拡大、コストカットを目的とする、機械学習を用いた予測、推定（Python、R、Spark） ・機械学習モデルのシステム組み込み ・ナレッジマネジメント（社内研修、イントラネットでの情報発信など） 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 ■仕事の面白み データサイエンス業務を軸に全社のサービス（価格.com、食べログ、スマイティ、求人ボックス等）に横断的にかかわることができます。 ビッグデータ分析、機械学習を活用した課題解決を推進していくことにより、会社全体の成長に貢献することができます。 ■求める人物像 ・各サービスでのデータサイエンスニーズを掘り起こしながら進めるフェーズのため、自ら他者を説得し案件を推進する気概のある方 ・常に新しい技術、知識を取り入れる向上心がある方 ・他者の考えを尊重し、柔軟に適応できる方 ・目的に対する適切な課題解決方法を検討し、周囲と協力しながら案件を推進できる方

■仕事内容 データと技術力による、「価格.com」を始めとする弊社サービスの業務課題の解決をお任せいたします。 ・機械学習またはデータを活用したシステムの設計/実装/運用、および導入支援 ・データ分析に基づいた事業部への提案 弊社が提供する各種サービスには、商品・店舗やクチコミなど、多数のデータと、それを利用する数多くの利用者が存在します。これらのデータを利用してサイトの利便性や運用性を向上させたいという課題が、事業部からアドバンストテクノロジー部に寄せられます。多くの場合、漠然とした課題感を企画者とともに明確にするところからはじめ、運用性や組織構成まで考慮したうえで最適な技術の考案をお願いすることになります。実現性の目処がついた課題に対しては、実装と導入・運用もお任せします。 【具体的な業務内容】 以下はこれまでの課題解決の実績です（機械学習以外の手法を含みます） ・「価格.com」の価格比較製品に対する、関連製品提示エンジンの開発 ・大量の賃貸物件情報の名寄せアルゴリズム開発支援 ・ディープラーニングによる商品画像からの色推定の精度向上 ・商品説明からのサイズ抽出技術の開発 ・カラーチップ画像の自動抽出モジュール開発 ・旬なキーワードを発見するアルゴリズムの開発 ・クチコミからの頻出トピック抽出 現在は以下のような課題に取り組んでいます。 ・Learning to Rankの実現に向けた調査・検証 ・製品画像からの物体検出による検索UX向上 ・商品のカテゴリ間違い低品質な情報など、異常なデータの検出 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 【業務の進め方】 事業部から相談を受けた課題に対して解決方法を調査提案したり、他社の動向や技術トレンドをもとにした技術検証や提案を行います。教科書や論文に書かれている手法をコピーするのではなく、大規模なデータに耐えうるか、安定して運用できるかという観点も必要になります。連携するシステムの理解のため、検索システムやデータ基盤の運用作業にも一部参加いただきます。 ■入社後イメージ 仕事や環境に慣れていただくため、最初は既存のモデルや進行中の案件の補助から参加していただきます。その他部内で保有している基盤の定形運用等にも参加いただきます。 (例) ユーザー追加やデータ追加などデータ基盤の定形運用、部内ツールの管理、検索API改修など 慣れてきたら、スキルや経験に合わせてまとまった単位の仕事や、他事業部とのコミュニケーションが発生するお仕事をお願いすることが一般的です。 主な開発環境 ■ 開発言語 Python / Golang / Shell / Java ■ 機械学習関連ソフトウェア Pandas / Jupyterlab / LightGBM / Tensorflow / Keras ■ データ基盤関連ソフトウェア（他部署管理含む） GCP / Dataproc / Hive / Spark / BigQuery / Treasuredata / Adobe Analytics / Digdag / Embulk / fluentd ■ その他ソフトウェア Terraform / Docker / Chef / Jenkins / Grafana / Prometheus / Nagios ■ プロジェクト管理ツール GitHub Enterprise / Confluence / Jira / Microsoft Teams / Redmine ■ 端末 Macbook Pro ■キャリアパス 会社としてはマネジメント職と技術専門職の2通りのキャリアパスがあります。 部内では、たとえば以下のような活動ができると活躍の幅が広がります。 ・他の機械学習エンジニアの育成・組織化を行う ・検索技術やデータ活用技術も習得し、適切な実装ができる ・事業を理解し、効果的な提案を行う

【この職種のミッション】 調理科学×計算機科学×自動調理ロボットを組み合わせて、調理のデータ化、および、その応用システムについて研究開発をお任せします。 【領域】 食品への加熱操作について物理および化学的な側面をモデル化し、自動調理に応用する技術の研究開発 レシピのデータ化と解析、自動調整に関する技術の研究開発 調理工程のパーソナライズ化など、自動調理ロボットならではのアプリケーション開発

【業務詳細】 ・テレビ広告×デジタル広告の実績データを用いたリーチ推定モデルの開発およびシステム実装 ・ロジック開発、システム開発パートナーとの折衝およびディレクション業務 ・広告コミュニケーション上のKPIや売上等のKGIに対する広告出稿の効果分析、効果予測モデルの 構築、広告媒体最適配分シミュレーションモデル構築 ・メディアデータを直接調査で取得するのではなく、データサイエンスを用いたロジックを構築してメディアデータの推定・生成

【メーカーとの共同開発から自社製品開発まで幅広く展開／多様なキャリアアップの選択肢あり／年間休日125日／ワークライフバランスとスキルアップが叶う！】 ■業務内容：機械学習関連ソフトウェア開発をご担当いただきます。 ・自動運転シミュレーター開発 ・要件定義～設計、実装、テストまで ※OS…Windows ※言語…C言語、C++、Java、Python ■ポジションの魅力：要件定義～結合試験まで一連の作業を経験できます。構内請負のメンバーとして働けます。 ■魅力： 自社製品×チーム制の働きやすくキャリアアップも可能な環境 自動車・医療業界に強みのある会社です。メーカーとの共同開発のみならずそこで培ったノウハウをもとに自社製品の開発にも積極的に取り組んでおります。現在、共同開発・自社製品の割合は全体の4割ですが、今後力を入れていく事業となり、将来的に自社製品の開発に携わることも可能です。実際、製品開発課は全員派遣業務からの異動者であり、3年目で異動して活躍している社員もいます。自社製品の中にはNTTデータと自治体向け防災関連装置等の開発を行っているものがあります。モノづくりを通して、安心で便利な世の中へ貢献しています。 未経験分野にも挑戦することができます。その背景には、チーム単位での配属を行っているという当社の特徴があります。身近に先輩社員がいるため、スキルアップが可能であり、帰属意識も高まります。FA装置から医療機器、民生品から自動車、メカからソフトなど開発分野を超えた挑戦も実績があります。 「エンジニアの、エンジニアによる、エンジニアのための会社」という理念の元、働きやすい環境づくりを推進しています。年間休日125日、長期休暇も取得しやすいなどワークライフバランスが実現できる環境で、65歳の定年まで安心して長く働ける会社を目指し、エンジニアの声を多数取り入れて制度改革を行っています。その他にもエンジニア同士の交流やキャリアプランの面談等を実施しています。男性の育児休業取得実績もあり、子育て支援企業として2018年6月には「くるみん」も取得済です。 ■モデル年収： ・720万円／41歳エンジニア（月給47万円＋賞与＋諸手当） ・400万円／27歳エンジニア（月給24万円＋賞与＋諸手当）

【具体的な業務内容は下記の通りです。 ＜主なお仕事＞ スーパーマーケット、ドラッグストア等、小売の購買データ（POS、ID-POS）を分析し、それに基づいたコンサルティングや、クライアントが簡単にデータ活用できるような分析基盤を提供。 ・チームマネジメント ・購買データの統計解析 ・購買データのカスタマイズ分析 ・クライアントへのコンサルティング（コンサルタント営業と連携） ★顧客について★ 主にスーパーマーケット、ドラッグストア等の小売と、消費財メーカーが顧客となります。一部、大学、官公庁からの調査、研究もあります。 ★女性が活躍中★ 同社は男女問わず評価されるカルチャーがあり、女性役員も活躍されています。 ★魅力ポイント★ ・ID-POSデータと他のデータを連携した新しいビジネスに携われるチャンスがあります！ ・基本在宅勤務。フレックスタイムも取り入れており柔軟な働き方ができます！ ・残業は多い月でも20時間未満、平均でも10時間未満とワークライフバランスが整った働き方が可能です！ ・提供する購買データによるランキングや、データソリューションは各種メディアに取り上げられることも多く、やりがいがあります！

当社では機械学習、プロセスマイニングなどの最新AI技術を活用してお客様企業のCRMデータを解析し、顧客体験価値の向上や企業収益を拡大するための改善活動を行っております。EC・金融・通信業界をはじめとした様々なお客様データを分析し、最新の分析スキルと課題発見・提案能力を伸ばすことができる職種です。 入社後は分析を行う部分だけでなく、分析結果をお客様へ報告する部分も担当いただき、 将来的にはお客様とのコミュニケーション窓口としてお客様のご要望をヒアリングし、アウトプットの要件定義を行う部分も担当いただきます。 入社初日はオフィスへ出社となりますが、その後は基本在宅勤務となります。（社員の99％はリモートワークで就業中） 【業務内容】 ・CRMデータを対象としたSQLでの分析、Pythonを使った機械学習モデルの構築 ・分析アウトプットの作成、お客様への報告 ・サイト改善後の効果測定の実施、お客様への報告 ※業務内容の変更範囲：当社業務全般 【入社後】 ・合計50時間以上の課題設定、機械学習の専門研修を実施いたします。 ・チーム配属後はアナリストとして既存案件のOJTで半年程度実務経験を積みながらスキルを習得いただきます。 　（既存案件の業界：通信、金融、通販など）

〈主な業務内容〉 様々な領域やミッションを持つ各事業部や経営層に向けて、意思決定のスピードと精度を上げられる分析とそれに基づく事業支援を行なっていただきます。 分析の実行のみならず、当社における分析推進組織のあるべき姿を自ら考え、周りを巻き込みながら実行していくことを期待しています。具体的には、以下の動きを想定しています。 ・統計解析にもとづく事業部の様々な施策の効果検証 ・各チームのミッションに則したKPIの設計支援、可視化、見立てと振り返り ・上記データ利活用案件の実行体制構築、プロジェクトのディレクション・マネジメント ・分析ナレッジの蓄積と汎用化を通じた、分析の品質担保と全社への流通 〈ポジションの魅力〉 【経営判断に大きく貢献する業務】 ・経営意思決定のためのデータ作成・分析などに取り組んでいただきます。ただデータを集計・分析するのではなく、経営陣や事業部のメンバーと密に連携をとりながら、何を出すべきか戦略からお考えいただく、事業戦略に影響の大きい業務となっています。 【多事業・多プロダクトに広がる当社のSaaSビジネスにおけるデータ分析というチャレンジ】 ・多事業・多プロダクトを展開する当社において、サブスクリプション型のビジネスモデルを最適化するためのデータ分析は世の中的にも前例がなくチャレンジングな取り組みが求められます。SaaSビジネスの先行企業として、世の中的にも新しいデータ利活用事例に向き合うことができます。 【データ量や幅の広さ】 ・当社ではtoC、toB、BtoBtoCと40以上ものプロダクトやサービスを展開しており、ユーザー数も年々増えています。企業経営から個人の資産管理まで幅広い膨大なデータが蓄積され続けています。 【「今までのやり方」にとらわれない柔軟な環境】 ・中途入社2年未満の方も多く、既存のやり方に捉われず、より良い方法を取り入れていける環境です。

tableauを活用して、経営データの分析を通して、事業課題を可視化から、戦略立案、改善提案までお客様の経営課題のコンサルテーションを行うポジションです。 【お任せしたい仕事内容】 ・お客様からいただいたデータをtableauなどのツールを活用して分析 ・経営課題を可視化し戦略を立案 ・お客様とのMTGを通して具体的な施策に落とし込み改善に繋げる 【案件例】 スポーツジム運営企業の加盟店開拓強化 - 経営課題の抽出 - マーケティング・インサイドセールス強化のリード 　・出店戦略策定 　・インサイドセールス業務設計 リユース店舗運営企業の顧客分析 - 社内データの統合 - LTVが高いロイヤル顧客層の特定 - データマネジメント業務改善提案

【具体的な仕事内容】 健康保険組合・自治体が保有しているレセプトデータ等の分析業務に従事していただきます。 ご経験に応じて、下記業務に携わっていただくことを想定しています。 ・SQL/Python/Rを用いた医療ビッグデータの分析 ・分析の要件定義〜データの加工/集計/分析〜レポート化の一連の業務 ・GoogleCloud(BigQuery)上でのデータ処理/分析パイプラインの構築 ・データ処理、レポート作成の自動化 ・高品質、高効率なデータ分析基盤の構築 ・BIツールを使ったダッシュボードの作成 ・行動変容の因子分析、介入施策の立案、効果検証 医療職専門家とペアを組み、医療費適正化に向けたデータ分析や示唆出し、レポート作成を担当していただきます。 単なる分析に留まらず、セルフメディケーションにおける行動変容の因子分析やその結果を踏まえた介入施策の立案・効果検証など、データ分析により医療費適正化の実現を目指します。 【クライアント】 健康保険組合、保険薬局、自治体など、多くのステークホルダーと一緒に事業を展開しています。 【環境】 言語：SQL(BigQuery), Python, R DB：MySQL DWH：BigQuery インフラ：Google Cloud(GCP), AWS データエンジニアリング：dbt その他ツール：Slack, GitHub, Notion, backlog, Dataform, Dataplex, Vertex AI, Terraform, Docker PC：MacBooK Pro支給

当社が開発する痛み推定装置のアルゴリズム開発・改良、先端競合技術調査から当社研究開発活動へのフィードバックやそのマネジメント 具体的には、 ・痛み推定装置のアルゴリズム設計および評価 ・痛み推定装置のアルゴリズム評価指標の確立 ・臨床・非臨床試験取得データのバリデーション ・機械学習モデルを複数用いたプロセスフローの確立 ・機械学習モデルの選択メカニズム開発や計算プロセスの最適化 ・システム開発に関わるメンバーとの開発プロジェクト参画および推進 ・特許出願等 ・論文等の競合調査 ・アルゴリズム開発戦略構築と実行 ・組織マネジメント ・代表取締役等への説明・資料作成

当社が開発する痛み推定装置のアルゴリズム開発・評価および取得データのバリデーションおよび精査 具体的には、 ・痛み推定装置のアルゴリズム設計および評価 ・痛み推定装置のアルゴリズム評価指標の確立 ・臨床・非臨床試験取得データのバリデーション ・機械学習モデルを複数用いたプロセスフローの確立 ・機械学習モデルの選択メカニズム開発や計算プロセスの最適化 ・システム開発に関わるメンバーとの開発プロジェクト参画および推進 ・特許出願等

Kakao Piccoma社に存在する多種多様なデータを有効活用するためには、利用しやすい形で設計され 信頼性を担保した運用が必要不可欠となります。 そのために弊社ではMySQLやHadoop環境などの社内に存在する様々なデータをAWS上の分析環境へ 集約し一般社員が利用しやすい形で提供しています。そのAWS上にある分析環境の構築保守業務をBIエンジニアとして担当いただくこととなります。 具体的な業務内容 ・社内で保有しているデータの仕様を確認しつつ、社内でのニーズをヒヤリングし分析用データを設計する作業 ・データ分析基盤上のテーブル実装作業 ・BIツールの設定や権限管理の作業 ・BIツール上でのデータビジュアライゼーションやダッシュボードの構築作業 ・構築した分析環境に関するドキュメントを整備作業

■職務内容 データ分析に基づいたマーケティング施策の提案を行います。 ※グループ会社の営業担当、クリエイティブ担当などと連携しながらプロジェクトを進めます。 ※案件によっては自分たちで課題抽出し、解決施策の提案を行うことが求められます。 【主な業務】 　①データ分析PJT（案件対応）のプロジェクトマネジメント 　②データをつかった戦略立案 　③データ分析結果に基づいたマーケティング施策の企画・提案 　④メンバーのデータ分析業務におけるフォロー、サポート 【具体的には】 ①データ分析PJTのプロジェクトマネジメント業務 　・データ分析、企画 　・依頼者の要望把握・分析目的の言語化（どんなデータが必要なのか、何を提案したいのかを把握し具体化する） 　・ETLツール、社内システム仕様などの要件定義 　・プロジェクトマネジメント 　・分析用のデータの調達 　・統計モデル、機械学習モデル、分析レポートなどの成果物の作成管理 ②データ戦略立案業務 　・ビジネスモデル、マネタイズポイントなどの事業概要やユースケース、主要機能などのサービス特性を理解し、事業の利益向上や新しい価値創造に繋がるデータ活用案を企画・検討す 　・データ活用案を実現するための道筋を考える 　・ステークホルダーと合意形成を行い、データ戦略プロジェクトの推進を行う　　 ■データ種別（扱うデータ） 【1】構造化データ ・顧客サイトのアクセス解析データ（サイト内のユーザー行動データ　※WEB/アプリ） ・クライアント保有の顧客の属性データ、顧客の時系列情報データ ・外部からの購入データ（顧客の属性データ、顧客の時系列情報など） ・WEB広告の配信成果データ ・PRの成果データ（自社でキャンペーンを打った場合のデータなど） 【2】非構造化データ ・クリエイティブデータ（画像、動画、音声など） ・オフライン広告の配信成果データ（TVCMやOOHデータなど） ■開発環境 【言語】SQL、Python、R 【データ基盤】CDP各種（AWS RedShift、BigQuery、Snowflake、TresureDATAなど）　※クライアント環境による 【アクセス解析ツール】GoogleAnalytics、Adobe Analytics、Windows Clarityなど 【データ可視化ツール】Looker、LookerStudio、Tableau、DOMOなど 【OS環境】Windows　※場合により調整可能

楽天・事業について： クレジットカードをはじめ、電子マネーやWeb・アプリを用いた決済システムは、もはや私たちの生活から切り離せない存在です。楽天カードは、2,500万名超えの会員数、クレジットカードショッピング取扱高4年連続国内No.1(自社発行ベース)を実現し、また13年連続顧客満足度No.1を獲得するなど、業界トップクラスとなった今もスピードをゆるめることなくトリプル3(クレジットカード発行枚数3000万枚、ショッピング取扱高30兆円、カード業界のシェア30％)とう高い目標を掲げ成長を続けています。 部署・サービスについて： 急増する会員数、取扱高への対応や、楽天e-NAVI、楽天カードアプリの機能充実化など、楽天カード内のサービスラインナップに対応するすべてのシステムを手がけるのが、当社のシステム部門です。その担当範囲は、カードの決済システム、債権管理システム、楽天e-NAVI、楽天カードアプリやコールセンターシステムといった多岐わたっております。 当社での経験は最先端の技術を駆使しながら最上流から携わることになり、エンジニアとして多くの刺激を受けることができます。 業務内容 ・データパイプライン及びデータウェアハウスの構築等の基盤構築と、それらを利用可能なBIツールを含めた統合分析環境の提供 ・各事業のチームと協力したデータ収集要件定義の実施。また、データを活用した新たな収益サービスの創出 働く環境 中途採用　60％ 新卒　40％ 出身企業　SlerやWEB系システム開発会社　など OS：Linux, RHEL, Ubuntu

下記の役割でデータを活用して事業課題を解決し、事業成⻑に貢献できるポジションをお任せしたいです。 ご入社直後は、以下役割を基本としつつ、ご経験やご志向に合わせて業務幅を広げていただくことを期待しております。 <役割> ・事業の課題把握 ・会社や事業部の戦略に基づいた分析プロジェクトの⽴案 ・データ分析プロジェクトの要件定義(分析⽬的~ゴールの設計) ・データ分析プロジェクトの遂行(データ分析、施策立案) ＜過去プロジェクト事例＞ ・物件/売上データを活用した、クライアント向け商品企画 ・分析結果から課題を把握し、施策立案・実行、A/Bテストによる効果検証の実施 ・ユーザ行動データを活用した、各ユーザセグメントの特徴や課題把握 ※変更の範囲：会社の定める業務に変更の可能性があります。

大手カー用品チェーン「オートバックスセブン」グループで、データ活用能力・デジタルマーケティング戦略の強化に携われます。 プロジェクトの立ち上げからデータ活用による利益創出まで一貫して責任を持つことが出来ます。 ーーー当社ならではのポイントーーー ★上流～下流まで携わり全体像の俯瞰」ができます。 ★エンドユーザーと直接やりとりして声を聞けます。 ★馴染みの自社メンバーと共に働く安心感があります。 ★オートバックスの案件が100％で仕事は尽きません。 ーーー具体的にはーーー 購買データやWebサイトへのアクセスPVなど、世の中には膨大なデータが溢れています。 あなたにお任せするのは、このデータを集計・分析し、当グループの業績向上へと繋ぐ”データサイエンティスト”のポジションです。 DX時代の到来に伴い注目される最先端の職種であり、市場価値を高めていきたい方にとって最良のポジションです。 ■クライアント先におけるデータ分析業務 ■分析用データの整備、データベースの構築 ■統計モデルの設計・構築 ■データクレンジングされたビックデータの分析 ■可視化ツールを用いた分析・結果報告 ■データ分析から得た知見をもとにマネジメント層やビジネス/現場サイドに提言　など 《配属部署》 グループデジタル推進部 オートバックスグループの店舗以外の、生産性向上・DX推進・データドリブン経営を牽引する部署です。

当社のメインサービス『まんが王国』のデータ分析に関する業務をお任せいたします。 サービス利用者の行動データの収集から始まり、その分析から導き出される仮説の立案と検証により、まんが王国ユーザーの行動を明らかにし、 具体的な施策へと落とし込んでいき、効果検証を行いデータドリブンなサービス運営ができるようなサポートをしていただきます。 ・まんが王国が蓄積しているビッグデータの分析業務 ・BigQuery上で蓄積したGoogleAnalyticsのサイトアクセスデータや、会員の売上データなどを保持しておりSQL文を使った分析 ・OnetoOneCRMを見据えた会員セグメンテーションのサポート ・分析から導き出される仮説立案と施策提案とその検証 ・データ分析結果の可視化をBIツールにて実装 ・各種キャンペーンやプロモーション等の効果検証

【募集背景】 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化／Feature Storeの構築／ML開発環境の整備／モノリポ化／開発効率化のための社内ライブラリ開発　などを進めてきました。今後はより強固な基盤を築くべく、データ監視やモデル監視などにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 【業務内容】 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 ・機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 　・機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 　・機械学習システムのためのデータパイプライン構築 　・機械学習ワークフローの設計・開発・運用 　・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など ・上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり 　・IaCによるインフラ構築・管理 　・CI/CDによるデプロイ自動化 　・サービス監視設計・運用 　・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など ・社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 ・ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 【扱っているデータ】 ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 【データエンジニアリング部の特徴】 ・データ統括部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

・データ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務およびプリセールス活動。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。 ・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。 ・担当グループメンバーの中長期キャリアを見据えた1on1、評価関連業務、任意のグループ活動。

・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)のマネジメント業務。具体的には、顧客コミュニケーション(スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど)を含むプロジェクト全体の品質管理および実務。 ・データ活用プロジェクト(※)： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。

▼採用背景　 CAMPFIREは、スモールチームで活動をされる方々の事業やプロジェクトの立ち上げ・拡大・維持を支援するために、事業を展開し、国内最多のクラウドファンディングプロジェクトを取り扱っています。 近年、CAMPFIREではデータドリブンな意思決定やサービス開発を加速させており、ビジネスインテリジェンス室を中心に、日々蓄積される多くのクラウドファンディングデータを活用した取り組みを強化しています。 従来型のML活用に加えて、生成AIの活用は、CAMPFIREの未来を大きく左右する重要なテーマと位置付けています。 そこで、ML、生成AIの活用を推進し、CAMPFIREのサービス全体を次のステージへと導く、行動力と推進力に優れた機械学習エンジニアを募集します。 ▼業務内容 - ML・生成AI活用プロジェクトの企画・推進 - 各部署と連携したAI活用ニーズの洗い出し、課題設定 - 機械学習モデルの開発 - 生成AIモデルの選定、ファインチューニング - ML・AI導入の効果検証、改善策の実施 - 社内へのAI活用に関する啓蒙活動、ワークショップ開催 ▼ポジションの魅力 - 国内最多のクラウドファンディングデータを扱い、革新的なAIプロジェクトを牽引できます。 - ミッションに即して、様々なプロジェクトを推進できます。 - 最先端技術を駆使し、サービス全体にインパクトを与える経験を積むことができます。 ▼ツール環境 - GCP - Google BigQuery - google colabotaly - vertex ai(主にpython)を使ったデータ分析・可視化　

弊社では開発の全てを自社完結している為、エンジニアとして上流から下流工程までを一貫して体感することが可能です。研究だけではなく研究の成果を製品サービスに乗せ、運用するところまで関わることができます。 【主な業務内容】 弥生の業務効率化や製品サービスに組み込むAIMLの企画・研究・開発、PoCの実施から製品への導入サポートまでを上流から下流まで一気通貫で行います 1.お客様の価値をAIプランナーやサービス開発担当者と共に考える企画フェーズから携わることが出来ます 2.Pandasやydata_profilingなどを利用した探索的データ解析を実施しデータマートを構築します 3.AWSのSageMakerを利用したML開発を行います 4.作成したモデルのデモ環境を構築し評価を行います 5.サービス開発担当にモデルを引き渡し、製品への実装サポートを行います ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【主な取り組み】 ・お客様の業務を便利にする新機能の企画検討開発 ・社内業務を効率化するための企画検討開発 ・AIMLの社内教育や啓蒙活動 【開発環境】 クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど） 開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio 開発言語：Pythonなど その他：TensorFlow、Pandasなど コミュニケーション： Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

【業務内容】 顧客の要望に基づいたデータ分析、解析、フィジビリティ、レポーティング、及びPythonによるプログラミング 【開発環境】 プロジェクト毎に指定の環境を利用 【開発言語】 　開発要件によって変化 ・各種Script言語 ・Python ※全ての工程においてのスキルが必須ではなく、チームとして得意領域を補完し合う形で仕事を進めていきますのでご安心ください 【エンジニアとして新しいチャレンジが叶う環境】 現在、案件の約半数が車載系のHMI開発ですが、その他にも最先端技術を活用した案件や珍しいプロジェクトもあり、案件のバリエーションが豊富です。 また、フランクな場での対話から生まれるアイデアを大切にしており、それらアイデアをチームでカタチにしています。 実際に、京セラ様と実現した『高精細 空中ディスプレイ』では、従来の映像を投影するだけではなく、『空中に浮かぶ映像に触れる感触はないけど、直感的にジェスチャー操作できるものを作ろう！』そんな自由な発想で実装しました。 多種多様な案件に上流工程から携わるため、『より良いプロダクトを自らの手でつくっている』実感を得ることができます。 【スーパーフレックスタイム制】 ※コアタイム無し 標準労働時間帯／9：00～18：00（1日の標準労働時間8時間） フレキシブルタイム／5：00～22：00