なぜ募集しているのか: 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年に当社は創業、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、当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。
どんな仕事か: 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」
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。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

- 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
- チームリーディング、メンバーメンタリング
- クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う
- メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
- 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
- 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）
求められるスキルは: 必須 - ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方
- 機械学習全般における理論的な理解
- 画像処理・自然言語処理・構造化データのうち2つ以上のご経験
- 業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している
- 業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる
- メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る
- ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る
- LLMや生成系AIを実務上でも取り扱ってこられたご経験
- 機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験(いずれか片方でも可)
- エンジニアリングの知見
- AWS・GCPでの開発経験
- git及びGithubの利用経験
- 分散処理（Spark等）を用いた経験
- 機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験
- Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験
- 業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力
- 顧客折衝・プリセールス活動等による、プロジェクトの要件定義を行ってきたご経験
- プロジェクトリードとしてメンバーを率いてこられたご経験

【人物イメージ】
- 経営課題/事業課題の解決に興味が持てる方
- 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方
- 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方
- 組織貢献にやりがいを感じ、主体的に動いていただける方

歓迎 - データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験・実績
- 分散処理（Spark等）を用いた経験
- 外部活動におけるご実績
- Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験
- データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇、ジャーナルでの論文採用経験
- 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信
- ジャーナルでの論文採用経験
- OSSプロジェクト参加
- 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと
- あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません
雇用形態は: 正社員
どんなポジション・役割か: 【変更の範囲】会社の定める業務への配置転換の可能性あり
どこで働くか: 〒108-0073
東京都港区三田1-1-14　Bizflex麻布十番2F
【変更の範囲】
本社及び会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）
勤務時間は: 10:00 - 19:00 （休憩60分）
※フレックスタイム制度あり
-コアタイム 10:00 - 15:00
-フレキシブルタイム 06:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
給与はどのくらい貰えるか: ・年収：800万～1200万円（月給：500,000～750,000円）
※深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当あり
-交通費は実費精算します
- 想定年収には賞与（2ヶ月分相当×年2回支給）を含みます
- 賞与は半期ごとに実施する評価および業績に応じて当社規定により決定します
- 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます
- 月あたり40時間分のみなし残業代（116,900～175,300円）を含んでいます
※固定残業代を超える労働を行なった場合は別途支給します
待遇・福利厚生は: ・各種保険：健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
・健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入（直営の保養施設などの利用可）
・子ども手当：親権を持つ満20歳までの子供1名につき、試用期間後より月1万円を支給
・健康診断：年1回、健康保険加入者を対象に実施
・成長支援制度：自身のミッションを達成するために必要なコンテンツ（書籍・電子書籍・オンライン講座など）を、事前承認なしで会社経費にて購入できる制度。
・結婚出産祝い金：従業員が結婚した場合、または従業員に子が生まれた場合、お祝い金として3万円を支給
休日休暇は: ・完全週休2日制（土曜・日曜）、国民の祝日
・年次有給休暇（初年度10日）
・その他（慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など）
※ABEJAは一律の夏期休暇期間を設定しておりません。夏期休暇分として、法定年次有給休暇に付け加えて3日を追加付与しており、社員の都合に応じて自由にお使い頂けます。入社タイミングにより初年度に付与される有給休暇日数は異なります。
どんな選考プロセスか: 書類選考→面接3～4回（選考途中で適性検査実施の可能性あり）→リファレンスチェック→内定
※ご都合にあわせて1日で2回の面接を実施するなど柔軟に対応させていただいております。

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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト(シニアクラス)

データサイエンティスト