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

▼業務内容　 - データ分析基盤構築と、社内外のデータソースの統合 - データの全社活用のためのデータマートの整備　 - 予測モデルなどのシステム開発、データの可視化・ダッシュボード化 - 機械学習のモデリングやデータ分析にも挑戦したい場合はご本人の意向次第で相談可 ▼ツール環境 GCP、Google BigQuery google colabotaly(主にpython)を使ったデータ分析・可視化

【仕事内容】 ■Tableauを用いたデータ活用企画・設計・開発・導入・保守の範囲で担当 クライアントのニーズを深く理解し、最適なデータ活用基盤を提案していただきます！ ハードウェア（クラウド）設計や、ダッシュボード・ETL開発、導入後のデータ活用支援や保守サポートなど、幅広い業務範囲から知識経験により役割定義させていただきます。また、Tableauを活用した自社商品の開発といったプロジェクトにも参画していただきます。 【仕事の魅力】 ・新しいことへ挑戦できる ・トライ＆エラーを繰り返した結果、達成感を得ることができる ・自分の頑張りが必ず成果として現れる ・お客様から評価を直接いただくことができ、やりがいがある ・業界データを知り分析することにより、アプローチできる領域が広い仕事 【社内の雰囲気】 オフィスは全国に3拠点あり、オンライン会議やコミュニケーションツールを活用して全社員で交流を行っています。

データエンジニアは、データ基盤の構築・運用を行うことで、当社のメイン製品であるProduct Data Platformをさらに進化させ、顧客にとって価値提供ができるよう製品グロースに貢献することを主な役割としています。 ■データエンジニアのミッション - データ処理に関わる機能やパイプラインの開発、運用および維持管理に貢献し、顧客に価値を提供する。 - データ処理および分析の効率性を向上させ、プロダクトに関するものだけではなく、ビジネス上の意思決定をサポートするためのデータ基盤を構築する。 - データ品質とセキュリティの確保を通じて、データの信頼性と保護を担保する。 ■具体的な業務内容 - GCPを用いたデータパイプライン / ETL処理基盤の開発運用 - データ取得やデータ提供のためのAPIの開発 - オフショアチームとのアーキテクチャ検討 - プロダクト仕様に関するドキュメントの整備 - プロダクトチームの技術力向上 - 仕様検討、ビジネス部門とのデータに関する協働など ■技術スタック - バックエンド Node.js / TypeScript / Go / Python / GraphQL / PostgreSQL - フロントエンド TypeScript / React(Next.js) / GraphQL / Firebase - 機械学習・データ基盤 Python / Pandas / BigQuery - インフラ GCP ( GCE / GKE / Cloud Functions / Cloud Run / Workflow / Dataflow / BQ / Vertex AI 等 ) / Docker / Terraform / Vercel - CI / CD GitHub - コミュニケーション Slack / Google Workspace / Notion - タスク・プロジェクト管理 Asana

au PAY マーケットにおけるデータ分析の実践・推進を行っている部署の中で、データマネジメント活動の策定・推進や、KDDIグループにおけるデータ戦略の対応等を行っていただきます。 具体的には ・au コマース＆ライフ全社へのデータ利活用促進のための新規データ資材の要求定義・企画・実装 　*サービスの新規機能あるいは新規業務の発生に伴う計測データ・KPI体系の要件整理 　*計測済みのデータ資材のデータウェアハウス化、データマート製造、ダッシュボード等の企画設計 ・エンジニア／ビジネスなど複数職種に対するダッシュボード作成 ・社内のデータ資材に関する、社内の機能別本部への教育・支援

【業務内容】 当社のデータアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 ・事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 ・分析を通した将来傾向の予測 ・アンケートデータ、定性データの分析 ・A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 ・因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 【組織構成】 以下の3つのユニットで構成されています。 ・プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム） ・マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析をするチーム） ・ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析をするチーム） ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB、ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのようなオポチュニティがあるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。 【扱っているデータ】 ・アプリユーザーのアクセスログ ・募集内容やマッチングに関する各種データ ・地理空間データ ・レビュー情報や評価データ ・広告データ ・カスタマーサポートへの問い合わせデータ ・SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ・アンケートやサーベイデータ ・人事データ 【データアナリティクス部の特徴】 ・向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。　 ・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を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。 ・データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 ・経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。 ・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

PKSHA TechnologyはAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。 このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。 AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。 ・大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証 ・運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善 ・ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定 ・アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ・クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例：クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

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

◆新規事業としてスタートしたデータアナリティクス関連のエンジニアを募集します★ データ領域の事業を拡大するにあたりメンバーの募集を行います。 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

私たちCOMPASSは、AIが子どもたち一人ひとりの習熟度に合わせて最適な問題を出題する 学習eポータル＋AI型教材「キュビナ」を開発、全国170以上の自治体、2,300以上の公立・私立の小中学校で計100万以上の子どもたちの学びを支援しています。 文部科学省が推進するGIGAスクール構想やコロナ禍によるICT教材の需要の伸び受けて、弊社の事業は急成長を続けています。また、事業成長に伴って、生徒・先生向けのサービスだけでなく、教育委員会や校長先生等の管理者向けのサービス、校務支援システムやデータ利活用サービス等と連携する学習eポータルサービスと、プロダクトが多角化してきています。 本ポジションでは ■日本の教育をデータの利活用によって改善していく業務をお任せします。 ・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。 【業務環境】 ・作業ツール 　‐Google Workspace ・タスク管理 　‐Asana、Instagantt ・ドキュメンテーション 　‐Notion、Google Drive、Confluence ・コミュニケーション 　‐Slack、Gather、Google Meet、Miro ・インフラ 　‐GCP、Kubernetes、Cloudflare ・DB 　‐CloudSQL(MySQL) ・データレイク、データウェアハウス 　‐BigQuery ・ELT 　‐trocco(embulk) ・ダッシュボード 　‐Tableau、Looker Studio ・CRM 　‐Salesforce、Zendesk

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

全社横断のIT統括組織であるグローバルICT本部にて、DXの推進・データ解析等を担う【DX推進部 DX企画課】の一員として下記業務をご担当頂きます。 【具体的な業務内容】 ・データサイエンティストとしてデータ解析 ・工場や業務部門のデータからAIモデルを構築、ソリューションを現場に導入 ※例：工場の作業動画を解析／農業や水環境のデータ解析 【仕事の進め方】 ・各個人ごとに取り組むAIテーマを担当 ・推進上の課題についてはチームで話し合いグループで解決 ※圃場、畑、工場など現場へ赴くこともあります 【部署の平均残業時間】 10時間／月 程度 【中途入社者の有無】 有 【入社後のキャリアパス】 データサイエンティストとしてのキャリアパス、 もしくは、中長期ではDX企画・データ活用企画人財へのパスが考えられます。 【現在の課題と目指す姿】 事業部門の業務に寄り添い業務、ソリューションにAIモデルを開発・提供することを目指しています。 体制強化のため、データサイエンティストの増員募集です。 【ポジションのやりがいや魅力】 ・農業に関するデータ、水に関するデータなどから社会課題の解決の提案をすることが可能。 ・工場におけるデータから、スマートファクトリーの姿を描くことが可能。 ・その他、需要予測、リスク予測等へのデータ活用推進等にも携わることが可能。

下記のいずれか又は兼任して業務を担当していただきます。 クボタのデータ分析/解析の技術HUBとなるべく体制強化のため人員の強化を図ります。 　①データ分析/解析をするための共通プラットフォームの企画及び開発 　②クボタの農機・建機などの車両データ分析/解析を用いた技術支援・提案 　③KSASの圃場・農作物などの情報を用いた新たな車両機能提案・改善 プロジェクト立ち上げにチャレンジしたいという気概のある方大募集です。 ■仕事の進め方 社内の各部門と連携してデータ分析/解析に馴染みが無い方でも、容易にデータを可視化できる共通プラットフォームを作ります。 社内の各部門の様々な課題に対し意思決定ができるようデータ分析/解析の技術支援または提案をします。 KSASの圃場・農作物のなどの情報を用いて新たな車両機能開発・改善を行います。 ・技術的な内容に関して、裁量権はあります。各技術部門から要望をヒアリングしながら業務を遂行していただきます。 ・最初のPoc（概念実証）段階では、課題の深掘り、新たな技術調査等も含めて裁量をもって推進できます。 ・各技術部門と我々グローバルICT本部の部門長同士の合意の下、定期的に進捗確認しプロジェクトを進めています（アジャイル開発）。 ・それぞれが責任を持って自分のプロジェクトを進行しつつも分からないことがあれば自由に相談できる風土があります。 【入社後のキャリアパス】 データエンジニア・データアナリスト・データサイエンティストそれぞれの技術分野を習得することができます。 またAzureなどのクラウド知識を用いることでICT技術者としても活躍していただけます。 最終的にはクボタのデータ分析/解析・共通プラットフォームを技術で支える人材になっていただきます。近い将来、データ分析専任の部署を構築する予定で、組織として様々な課題解決、ソリューション開発に関わっていただきます。 【ポジションのやりがいや魅力】 ・クボタにおけるデータ分析/解析は始まって間もないため、 　会社に潜在している業務の課題を色々と発掘し、企画提案していくことができます。 　これから必ずデータ分析/解析は重要なポジションとなっていくため、 　会社に新たな風を取り込み業務改善をしていきたい人にはとても魅力的なポジションです。 ・日本の基盤を支える農業機械や建設機械の開発や効率化など 　日本の将来にとって必要不可欠な分野においてご活躍いただけます。 ・福利面では、在宅勤務制度により 　週２回程度の出社、週３回の在宅勤務なども可能です。 　キャリアアップを目指す社員の支援も積極的に行っています。 【配属部署の役割】 部門：研究開発部門の開発プロセスをDX化し、抜本的に改革を推進する組織 　　　ICTを活用した新規ソリューション開発を支援する組織 DXによりクボタのデータ分析/解析を推進し、クボタの未来を実現する組織 【現在の課題と目指す姿】 クボタではデータ分析/解析は各部門独自の取り組みが多く、 共通プラットフォームの構築がなかなか進んでいません。 今後、データ分析/解析の必要性は益々高まっていくため、 共通プラットフォームを構築して業務効率化を図り、 データ分析/解析の支援・提案をすることで 課題解決していくことが非常に重要となります。 ①データ分析/解析をするための共通プラットフォームの企画及び開発 ②クボタの農機・建機などの車両データ分析/解析を用いた技術支援・提案 ③KSASの圃場・農作物などの情報を用いた新たな車両機能提案・改善 ①～③を推進し、クボタの農機建機の研究開発領域における データ分析/解析技術のHUBとしての役割を担うことを目標としています。 【募集背景】 体制強化（増員） 【配属先部署の平均残業時間】 20時間／月 【中途入社者の有無】 有（Sier／データ分析業務、プラットフォーム構築経験者等）

・金融事業における統計モデル・機械学習を用いた予測技術の高度化 ・金融事業グロースのための分析・施策検討・提案 ※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

■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。

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