【Google出資|ABEJA×機械学習×経営課題】画像・言語・構造化データを扱うデータサイエンティスト
どんな仕事か
■サービス内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓デジタルトランスフォーメーション支援 ・画像・自然言語・構造化データを活用したAI/機械学習モデル開発 ✓課題解決型コンサルティング ・経営・事業課題の整理から、技術選定・実装・改善までを一貫支援 ✓技術ブランディング/プロダクト化推進 ・再利用性の高い実装、知見共有、技術発信に注力 ■仕事内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓データサイエンスによる経営課題・事業課題の解決 ・課題定義、EDA、前処理、モデリング、評価指標設計、精度改善 ✓多様なアプローチの実践 ・機械学習/統計モデリング/数理最適化/生成AI(LLM等) ✓商用化を見据えた実装・パフォーマンス維持 ・エンジニアと連携しプロダクトとして実装、運用設計・改善 ✓プリセールス・技術提案 ・提案内容レビュー、実現可能性の判断、PoC段階での技術支援 ✓技術の横展開 ・再利用可能なロジック開発、社内外発信(登壇・ブログ等) ■プロジェクト一例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓製造業向け画像認識による異常検知アルゴリズム開発 ✓小売業の顧客購買履歴分析によるレコメンドモデル構築 ✓自然言語処理によるカスタマーサポート自動化の最適モデル提案 ✓生成AIを用いた業務支援ツールの開発とパイロット導入
この仕事の魅力
✓ 経営課題の上流から、技術で解決に関われる ✓ 多様なデータと先端技術(生成AI・数理最適化など)に触れられる ✓ 優秀な仲間とともに、高難度なテーマに挑戦できる ✓ 技術発信・プロダクト化など、影響力のある仕事ができる
必要なスキル・経験
✓画像/自然言語/構造化データいずれかにおけるモデリング経験 ✓EDA~精度改善まで一貫して携わった経験 ✓主要MLモデルの構造理解と適切な手法選定ができること ✓最新技術(LLM・生成AIなど)に対するキャッチアップ力
歓迎条件
■歓迎スキル ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓統計モデリング、因果推論、数理最適化の経験 ✓プロジェクトリードや技術選定のリード経験 ✓社外発信(論文、ブログ、登壇、Kaggle実績など) ✓GCP/AWS、Spark、MLOps環境での開発経験GCP/AWS、Spark、MLOps環境での開発経験 ■求める人物像 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓技術の目的化ではなく「課題解決志向」を持っている方 ✓学習と発信を継続し、チームや社会への価値提供を意識できる方 ✓データサイエンスを通じて企業や社会を変革したい方
選考プロセス
書類選考 ・履歴書/職務経歴書による選考 面接(2~3回) ・現場メンバー/マネージャー/経営層との面接
| 想定年収 | 600 ~ 1,500 万円 |
|---|---|
| ポジション | データサイエンティスト |
| 勤務地 | 東京都 |
