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マンとしてお迎えしたく考えております。
どんな仕事か: 【ミッション】
「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」
クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！
お客様の抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などのデータサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。

【業務内容】
業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。

▼以下のような業務に携わっていただきます。
・顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
　- クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
　- 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等）
　- 国際会議、論文などによる技術調査
　- アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
　- ABEJA Platformへの運用ロジックの実装
・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新規プロダクト化
　- 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）
・モデリング設計やコーディングの他メンバへのメンタリング・育成
求められるスキルは: 必須【必須要件】
・以下のうち一つもしくは複数の領域における技術の実務適用をリードした経験（合計5年以上）
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像処理・自然言語処理・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
・業務内容に関わる国際会議、ジャーナル論文、技術文献の調査・実装能力ならびに課題の特性に応じた発展・応用能力
・git及びGithubの利用経験
・AWS・GCPでの開発経験
・英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと

歓迎【歓迎要件】
・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
・コンテナ周りを用いた開発経験（Docker、kubernetes）
・分散処理（Spark等）を用いた経験
・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
・OSSプロジェクトへの参加経験
・Kaggleなどのデータサイエンスコンペにおける上位入賞実績
・ビジネスレベルの英会話
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
勤務時間は: 10:00 ～ 19:00
給与はどのくらい貰えるか: 1,000万円～ 2,000万円
待遇・福利厚生は: 健康診断：年1回、健康保険加入者を対象に実施
書籍購入サポート：自身のミッションを達成するために必要な書籍を、事前承認なしで月3,000円（税抜）まで会社経費で購入できる制度
チャレンジ制度：会社からリソース（金銭、セミナースペース等の場所）の提供を行い、メンバーの創発的イノベーションを促進させる制度
結婚出産祝い金：従業員が結婚した場合、または従業員に子供が生まれた場合、お祝い金として3万円を支給します。
※他にも複数の制度がございます。
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けずに、その分を法定の年次有給休暇に3日を加えて付与しており、ご都合に応じてお使いいただけます。
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: 試験：無

データサイエンティスト（エキスパートクラス）／在宅勤務可／フレックス勤務可

データサイエンティスト