データサイエンティスト・データ分析のベンチャー企業の転職・求人情報

【ミッション】以下の様な活動を加速させて頂きます。■様々な変数を考慮した掲載募集の埋まり度合い予測■労働経済学、マッチング理論等を応用したマッチングの最適化■プッシュ通知やデジタル広告配信の最適化■タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリング【具体的な業務内容】ご志向に応じて、R&D、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。＜R&D＞■テーマ選定■論文調査を含む技術調査及び検証■具体の分析や、実験設定、モデリング・エンジニアリング業務■実証実験■レポート作成■改善のための仮説検証■論文執筆・発表■実運用に向けた開発業務＜社内向け業務改善＞全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。■プロジェクト組成■KPI設計■効果検証の設計■具体のモデリング・エンジニアリング業務■モニタリング・運用体制の構築・実施■改善のための仮説検証【データ統括部の特徴】■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。■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。【本ポジションの魅力】■「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。■機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。■考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。■グループのMission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・提案を歓迎する文化があります。

【募集背景】2024年1月にデータ統括部の開発体制を再編成し、新たにアナリティクスエンジニアのチームを発足しました。全社的なデータマネジメントまで推進していけるチームにしていきたいと考えており、データの使いやすさや信頼性の向上といったデータ活用における課題をアナリストとエンジニアリングの両方の視点から考え実行できる方を募集しております。【業務内容】タイミーの様々なデータを利活用可能にするため、データ品質の維持・向上、BIツールの整備、データアナリストを始めとした社内のデータ利用者に対するデータ活用のルールづくりや周知などを担当いただきます。■Data Warehouse / Data Martの設計・開発■Looker、他BIツール上での開発・整備■各種ドキュメンテーションやルールなどの作成・整備【配属組織】タイミー全社の様々な機能に対してデータを用いた支援・効率化を行うデータエンジニアリング部の所属になります。データエンジニアリング部は20名弱の組織になっており、DSグループとDREグループに分かれております。【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【魅力ポイント】■1000人を超えて拡大し続ける組織の意思決定のあり方を、データ加工とデータインターフェースの開発を通して変革することができます。■データ活用が当然というカルチャーが既に存在しているので、活用促進のような煩わしさは存在せず、データの使い勝手改善にフォーカスいただくことが出来ます。■カルチャーが既にあることが背景になり、dbt周辺技術を中心に、最新技術を導入することをビジネスの成果に直接結びつけることが出来る稀有な環境です。■チームにPOが存在しており、ロードマップの推進と、新規技術の調査や開発とを半々くらいの割合で進めていただくことが出来ます。■プロダクト組織全体で、毎日のように勉強会が開催されています。興味がある分野について学べる機会も多いですが、自らの成果を発表する機会も非常に多いです。【働く環境について】■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×フル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。■新しいプロダクトやサービスを創造し、様々なプロジェクトでのクリエイティブを支えることを目指し、成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上に資する取り組みをしております。

【ミッション】以下の様な活動を加速させて頂きます。■様々な変数を考慮した掲載募集の埋まり度合い予測■労働経済学、マッチング理論等を応用したマッチングの最適化■プッシュ通知やデジタル広告配信の最適化■タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリング【具体的な業務内容】ご志向に応じて、R&D、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。＜R&D＞■テーマ選定■論文調査を含む技術調査及び検証■具体の分析や、実験設定、モデリング・エンジニアリング業務■実証実験■レポート作成■改善のための仮説検証■論文執筆・発表■実運用に向けた開発業務＜社内向け業務改善＞全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。■プロジェクト組成■KPI設計■効果検証の設計■具体のモデリング・エンジニアリング業務■モニタリング・運用体制の構築・実施■改善のための仮説検証【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【データ統括部の特徴】■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。■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。【本ポジションの魅力】■「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。■機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。■考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。■グループのMission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・提案を歓迎する文化があります。

SFA/MAツールに散在する事業データを統合・整備し、データに基づいた意思決定を事業で実現するための基盤を構築・活用促進をすることが本組織のミッションです。部門長直下で大きな裁量を持ち、事業の心臓部となるデータ戦略の策定から実行、組織の立ち上げまでを一貫してリードいただく、極めて重要なポジションです。【具体的な業務内容】■データ統合戦略の立案と実行・各システム（Salesforce, Marketo, KARTE, Schoo.jp等）に散在する事業データの構造を把握し、課題を特定・全社最適の観点からデータ統合基盤の全体像を企画し、営業・マーケティング、プロダクト・IT部門と連携して構築を推進■データ分析・可視化環境の構築・バリューチェーン分析など、事業貢献に繋がるデータ分析の要件を定義・必要なデータを収集・整形し、BIツール等を用いて可視化する仕組みを構築■データガバナンスと活用文化の醸成・データ品質を維持・向上させるための運用ルールや入力規則を策定し、全社へ展開・営業・マーケティング部門に対し、データ活用の啓蒙活動やトレーニングを企画・実施■スケーラブルなデータアーキテクチャの設計・将来の複数事業・複数拠点展開を見据え、拡張性の高いデータ基盤のアーキテクチャを設計（※全体デザインはプロダクト・IT部門本部と連携）■チームマネジメントと外部ベンダーコントロール・ユニットメンバーのマネジメント（目標設定、育成、進捗管理）・各システムの外部支援業者との連携、およびマネジメント【マネジメント対象】2名（30代男性・30代女性）

【募集背景】グリッドでは、エネルギープラント、道路・鉄道、物流、建設、製薬などのお客様と機械学習や強化学習を用いて、膨大な量のデータを分析するプロジェクトを行っております。産業現場における膨大なデータの活用については、日々重要性は高まってきており、グリッドで実施するプロジェクト数も増えつつあります。そのため、各プロジェクトをリードし、次世代の社会インフラを実現するプロジェクトマネージャーを増員にしようと進めております。今回のプロジェクトマネージャー採用は、インフラ事業現場の抱いている課題に寄り添い、上流工程はもちろん、希望によっては実際に手を動かしデータ分析を行っていただくポジションです。お客様と社内データサイエンティストの間を繋ぎ、要件定義～進捗管理～納品までの一連を裁量権をもって管理していただきます。【業務内容】・デジタル技術や手法を活用した業務の効率化、省力化の提案、および実装・他部署とも連携したプロジェクト管理/推進・チームディレクション■プロジェクト例・電力会社の発電計画・物流会社の配船計画・運送会社の陸上輸送計画、など■主なクライアント・エネルギーインフラ、製造、建設、サプライチェーンを中心とした大手企業様★魅力■実証実験にとどまりがちなAI技術をお客様の実業務に適用できる数少ないソリューションプロバイダーであるため、「実際に現場で使えるAI技術」を身につけることができます。■「物理、数学、工学の博士多数」＋「重工やメーカ出身社員のドメイン知識」＋「コンピューターサイエンス専門家」＋「数理最適化の実務20年経験のプロ」で構成されたエンジニア組織です。お客様のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションの提供が可能です。■日本を代表するような社会インフラ企業に「最新テクノロジー」を提案、導入していく業務のため、 社会貢献性の高さや社会的インパクトが大きく、やりがいを多く感じることができます。

【業務内容】・顧客のニーズと課題を深く理解し、カスタマーサクセスのマーケティング戦略を立案・実行・既存顧客向けのコミュニケーション戦略の構築・実施・顧客データの分析とレポート作成を通じたマーケティング活動の最適化・顧客満足度向上のためのキャンペーンの企画・実施・セールスチームおよびカスタマーサポートチームとの連携・ウェビナー、ワークショップ、セミナーなどのイベント企画・運営【やりがい】課題解決に向けた利用率向上の為にどのようなアプローチが最適かを考えながら支援するため、営業的な思考も重要なポジションです。 また仕組みが整っていないため、幅広くチャレンジしていただけるポジションとなっております。 定量・定性の両面のバランスを取りながら仕組みづくりを行いたい方は是非ご応募ください。

ブランドバッグの仕入業務を中心に日々の業務をリード・推進していただきます。【具体的には】■在庫の分析、最適化に向けたマーケットリサーチに基づく効率的な仕入れ提案■レンタル用ブランドバッグの買い付け（卸売り業者との交渉、中古業者オークションへの参加等）■ブランドバッグの真贋鑑定【配属先】　フルフィルメント部…ブランドバッグの調達～受発送/メンテナンス/在庫管理/売却等を通じ資産価値の最大化を図る部門です。【平均残業時間】　15時間/月＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ラクサス・テクノロジーズとは＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝【世界的にも珍しいブランドバッグのサブスクサービスを展開】ブランドバッグのシェアリングサービスを手掛ける同社。月額9,800円を支払えば同社が保有するエルメス、ルイ・ヴィトン、シャネル、グッチなどのバッグが借りられるサブスクリプション型のサービスを提供しています。全てのバッグは交換自由で定額使い放題のため、シーンに合わせて様々なバッグを使用することができます。【競合が参入しづらいブルーオーシャンのビジネスモデル】人気や需要の高いブランドバッグをいかに豊富にラインナップできるかがサービスの肝であり、事業を始める上では必ず大型の投資が必要となります。加えて適切な価格でバッグを仕入れる必要もあり、目利きの力が問われるサービスでもあります。同社は約10年にわたり培った購買ノウハウに加え、蓄積された豊富な貸出データ・販売データにより、経験とデータから導き出される失敗しない仕入れを実現。現在は60ブランド、約40,000点のバッグを揃えています。【シェアリングだけではない、「モノの価値を最大化」するサービスラインナップ】シェアリングサービス以外にも、使ってみて気に入ったバッグを購入できる「買えちゃうラクサス」やリペアしながら相当回数利用したバッグを二次流通のto C/to B(取引業者)へ販売する事業も成長してきており、シェアリングで利益が発生する構造だけでなく、新たな利益構造がうまれています。【サービス成長と売上・利益の拡大を両立！】赤字を出しながらも地道に顧客基盤を築き、収益を積み上げていくことが肝要のサブスク型ビジネスにおいて、売上UPと黒字化を達成しています。・売上：13.2億円(21/3期)→16.3億円(22/3期)→20.7億円(23/3期)→22.5億円(24/3期)→26.9億円(25/3期計画)・営業利益：-4.5億円(21/3期)→-2.2億円(22/3期)→3.3億円(23/3期)→4.7億円(24/3期)→6.3億円(25/3期計画)【2024年12月13日東証グロース市場へ上場！今後の展望は…？】■上場することによって得たキャッシュを使い、さらに商品ラインナップの拡充に投資していきます。またビットコイン決済の導入やロイヤリティ醸成施策の実行などユーザー体験の向上を目指します。■またラクサスの在庫、ロジスティクス、メンテナンスなどのリソースを活用し、Sharing as a Service（ShaaS：シェアリング アズ ア サービス）というどんな会社でも独自のシェアリングサービスを展開できるプラットフォームを提供する新規事業も展開します。直近では、ブランドバッグのシェアリングサービス機能をスキンケアブランド「P.G.C.D.」のお客様専用のアプリを通じてOEM 提供することも決まり新たな事業の柱となることが期待されています。

【募集背景】AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に同社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、同社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。【業務内容】プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。■データ分析、モデル作成・データ要件の整理、技術スタック選定・データの前処理、EDA、可視化・最適な手法の調査、選定・モデルの作成、精度性能評価　-ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)　-統計解析・因果推論などの統計モデリング　-数理最適化などの数理モデリング■エンジニアと連携したモデルの商用実装■定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上■プリセールス活動、提案内容レビュー・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断■技術の横展開・技術ブランディング・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）【ポジションの魅力】■プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます■多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。・参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）■ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。■Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。・参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）』■勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。・参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）■外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引データサイエンスのスペシャリストデータサイエンス組織の責任者技術に強いプロジェクトマネージャー事業会社のデータサイエンス部門の責任者大手企業のCDO（Chief Digital Officer）【必須要件】※続き・LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方　∟実務上での当該技術を扱った事があれば尚可・業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力

同部内のメンバーのみならず、経営層・他チームなど幅広くコミュニケーションを取りながら業務を推進していただきます。【具体的な業務内容】■プロダクト戦略・改善のためのデータ分析・インサイト抽出■分析結果に基づいたプロダクトとマーケティング改善・新規施策の提案分析結果だけではなく施策ネクストアクションの提案/実施■テクノロジーマネジメント（技術的課題の方針策定および解決推進）■ピープルマネジメント（1on1、目標設定、心理的安全性の確保、採用/育成等）【特徴や魅力】■スキルマーケット市場とデータドリブンな意思決定を重んじる環境スキルマーケットという先駆者のいない新しいマーケットおいて、自ら仮説を立て、分析・施策提案・効果検証を一気通貫で対応できます。■ユーザードリブンな意思決定を行う環境基本月3回オンラインユーザーイベントを実施。直接ユーザーさんからの声を聞きに行くことができる。その声を元に新機能開発や機能改善が行われることもあります。

【職務内容】データサイエンティストとして、様々な業界なお客様のプロジェクトに参画いただきます。お客様は東証一部上場の企業が9割以上のため、大規模プロジェクトに参画できる可能性があります。過去プロジェクト事例は以下の通りです。・国内大手不動産ホールディングス向け、ServiceNowデータ分析支援ServiceNowを活用し、業務プロセスや顧客データの分析を通じて、業務効率化と意思決定の迅速化を実現する支援。・生命保険会社の代理店募集におけるマーケティングDBの構築代理店のターゲティングと効率的な営業支援を目的に、顧客データの集約・分析を行い、最適なマーケティング戦略を支えるデータ基盤を構築。・日本全国に展開する陸運業向け、効率的な配達を実現するためのデータ利活用支援配達ルートや配送状況のデータを活用し、物流効率を最大化するための最適化アルゴリズムを導入し、コスト削減とサービス向上を支援。【魅力】・データドリブンな企業変革の支援日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定をサポートし、データ活用の先端を体験できます。・幅広い業界に携わるチャンス多様な業界のプロジェクトに参画でき、特に東証一部上場企業が多いため、スケールの大きなプロジェクトを経験できます。・AI・データ活用の最前線で活躍データサイエンス、AI、データ活用のためのテクノロジーを駆使し、先進的な課題解決に取り組むことができます。・コンサルティングから技術提供までAI・データ活用に関するコンサルティングから、技術提供、実装支援までトータルで関わることができるため、スキルアップやキャリアの幅を広げることができます。【募集背景】急速に進化するデジタル時代において、データは企業成長の鍵となる要素です。しかし、実際には多くの企業がその膨大なポテンシャルを最大限に活用できていないのが現状です。データ活用における課題解決を通じて、企業の競争力を高め、次なる成長を支えるための革新的なアプローチを提供できる人材を求めています。

【現状の課題】国産LLM・VLMの自社開発を進める中で、推論・モデル軽量化などの性能最適化がボトルネックとなっています。既存のフレームワークやGPU構成に依存しない、高速・安定・安価な基盤を構築することが急務です。研究開発レベルの知見をプロダクトとして成立させる実装力を持つエンジニアを求めています。【業務内容】自社プロダクトで活用する大規模言語モデル（LLM）およびマルチモーダルモデル（VLM）の推論・学習の高速化を担当します。製品開発チームやリサーチチームと協働しながら、実際のプロダクトに最適な形で技術を落とし込んでいただきます。■具体的な業務内容・LLM/VLM推論パイプラインの最適化（高速化・省メモリ化・分散処理）・モデル圧縮、量子化、蒸留などによる軽量化手法の検討と実装・推論基盤の設計（モデル並列・パイプライン並列・ロードバランシング）・推論時間・コストの定量的改善に向けた性能計測と最適化サイクルの運用※変更の範囲：開発関連業務【チーム構成】PaaSユニット事業責任者（CEO）1名プロダクトマネージャー 1名【開発環境】[組織体制]<PaaSエンジニアチーム>・プロダクトマネージャー1名・フロントエンドエンジニア1名・バックエンドエンジニア1名・機械学習エンジニア3名[開発言語]TypeScript、Vue.js 、Node.js、Python[コンテナ]Docker[IaC]Terraform[クラウド]AWS, Azure【ポジションの魅力】・国産LLMを自社でフルスクラッチ開発している希少な環境・研究成果を“動くプロダクト”として社会に届ける技術開発ができる・OSSや論文に還元できるほどの技術的挑戦を実務で経験可能・LLM/VLM領域の先端研究者と密に協働できる【関連資料】・Stockmark LLM特設LPhttps://llm.stockmark.co.jp/・業務AIの実装支援プラットフォーム「 SAT 」https://sat.stockmark.co.jp/

本ポジションでは、新規事業「Findy Tools」のBizOpsとしてビジネスサイド全体の戦略・戦術策定や推進、業務オペレーションの設計及び改善と関連システムの導入/整備をお任せします。【職務内容】■ビジネス戦略とオペレーションの連携　- 経営陣の戦略を現場のオペレーションに反映させる - 現場からのデータと知見を経営陣にフィードバックする - 部門横断的な課題解決を推進する■データ分析と意思決定支援 (DataOps）　- ビジネスデータの収集、分析、可視化 - データに基づいた経営判断のためのインフラ構築 - KPIの設定と管理■業務プロセスの最適化　- 既存のオペレーション体制の見直しと改善 - 業務フローの構築・整備 - SaaSツールの導入と活用による効率化■営業支援 (SalesOps) - 営業活動の効率化と生産性向上 - 営業戦略の立案と実行支援 - 営業パフォーマンスの分析と改善提案■収益管理 (RevOps) - 見積から請求・入金までのプロセス最適化 - 収益予測と分析 - 費用予算の見通しと実績管理■契約管理　- 契約管理オペレーションの構築（国内、海外）【組織体制】現在16名の組織です【採用背景】2025年から事業部化し、すでに事業部として3つのサービスを提供しています。今後も複数のサービスの立ち上げを検討しており、ビジネスサイドの事業企画、オペレーション設計が急務となったため募集します。