コンぺ好き歓迎【データサイエンティスト】国内最大級★コンペ設計/多様なAI開発でスキルUP

Nishika株式会社は「テクノロジーですべての人が誇りを持てる社会を」目指すスタートアップです。
AIコンサルティング・開発企業の顔と、国内最大級のデータサイエンスコミュニティの運営企業という2つの顔を持っています。
◆AIコンサルティング・開発
AIコンサルティング・開発企業として、我々はAIで解決すべきタスクの設計に強みを持っています。
さらに、データサイエンスコミュニティの力をお借りして、データ分析コンペティションという圧倒的な精度を実現できるAI開発方式もご提供しています。そこでも、コンペティション設計という形で機械学習タスクの設計を行っています。
これまで特許庁様・防衛装備庁様などに対して、40回以上のデータ分析コンペティションを開催し、AIで解決すべきタスクの設計、および圧倒的に高精度なAIを開発・提供してまいりました。
機械学習にとどまらない領域で課題解決を行っており、日本郵便様などに対して数理最適化技術を提供してきています。
◆国内最大級のデータサイエンスコミュニティ運営
国内最大級のデータサイエンスコミュニティの運営企業として、1万人超のデータサイエンティストが登録する国内最大級のデータサイエンスコミュニティを運営しています。
これまでデータ分析コンペティション、AI人材特化型採用サービスをリリースしており、さらに新規のC2Cサービスも検討中です。
わたしたちは、データサイエンティストとデータサイエンスで課題を解決したい人や企業が出会い、データサイエンスにより社会の課題を解決できる場を創造します。
正しい用途に使われ・効果が出るAI開発を行いたい方、データサイエンスで社会の課題を解決する場の創造に携わりたい方、是非お話ししましょう!
- 必須要件
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以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・何らかのシステム開発経験 実務1年以上
・Python2, Python3 のいずれか 実務1年以上
- 歓迎要件
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■歓迎するスキル・経験
・Kaggle等データ分析コンペでの上位入賞経験(メダル獲得経験)
・Pythonを使ったコーディングスキル
・ミスの少ない、確かなデータ処理スキル
■生かせるスキル・経験
・コンサルティング・受託開発案件の遂行経験
・Kaggle等データ分析コンペでの賞金圏内入賞経験 - 求める人物像
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・コンサルティング・プロジェクトマネジメントに強みを持ちつつ、プログラミング、AI開発に関心を持ち、自ら取り組んでみようという姿勢
・多様なバックグラウンドの仲間に対してリスペクトを持って仕事を進められる方
・スタートアップならではの、多種多様な仕事を任され、責任と権限を与えられる環境を楽しめる方 - 求める英語レベル
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ドキュメントが読める
- 選考フロー
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paiza (コーディングテスト)
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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カジュアル面談
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実技テスト/通常面談(1~2回)
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内定
データサイエンティストとして、「コンペ設計」「クライアント向けAI開発のタスク設計」「自社プロダクト向けAI開発のタスク設計」の3つの業務をご担当いただきます。
【具体的な業務内容】
◆コンペ設計
お客様(クライアント企業)の要望・課題を伺い、それが「データサイエンスで解ける課題か」「データ分析コンペで解ける課題か」を整理した上で、データ分析コンペの設計をおこないます。
コンペ設計では、ビジネスのKPIに貢献するように評価指標を決めたり、どのようなコンペにしたいかによってtrain/test、public/privateのデータの分割の仕方を考えたりといったことをおこないます。
どのようなコンペにするかを決める局面は、コンペ設計者の一番の醍醐味です。
コンペはお客様からの依頼を受けておこなうものだけでなく、企画から含めて自社でおこなう自社主催のものもあります。
ゼロから自社で企画する場合もありますし、「コンペアイデアコンペ」という形で企画を募る場合もあります。あなたのやりたいコンペを開催することができます。
◆クライアント向けAI開発のタスク設計
お客様の課題によっては、コンペではなく自社開発で対応します。
例えば、数理最適化技術で解決すべきとなった場合は、自社開発で要件定義・PoC・実装をおこないます。
過去に、日本郵便様向け配送経路最適化プロジェクトや、大手飲料メーカー様向け生産計画最適化プロジェクトを実施した実績があります。
◆自社プロダクト向けAI開発のタスク設計
自社サービスのデータ分析・モデル開発・機械学習基盤構築にも取り組んでいただきます。
例えば、AI特化型求人サービスでは、求人の推薦エンジン、求職タイミングの予測など、AIモデルを導入するユースケースが多く考えられます。
また、AI開発に限らず、プロダクト改善を目的とした、BigQueryを用いたユーザー行動データの分析もおこなっています。
【この仕事で得られるもの】
スキル:
・AI開発において最も重要と言われる企画・設計工程のスキルを、コンペ設計を通じて鍛えることができます。
・データ分析コンペを通じ、多様なデータの分析・モデル構築を経験できます。
・自社サービスで蓄積したデータ分析・モデル構築・機械学習基盤構築に携われます。
・自分自身で設計したコンペティションに、数百人のデータサイエンティスト達が実際に参加します
体験:
・創業期におけるスタートアップの成長を体験できます。
・データサイエンス・AIが当たり前に使われる社会の実現に携われます。
・法人向けサービスで得られるやりがいとC向けサービスで得られるやりがいの両方を得ることが出来ます
- 開発部門の特徴・強み
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AI・機械学習をコアな付加価値とした自社サービス開発に関与できます
コンペティション・求人サービスなどの自社サービスにおけるAI・機械学習の活用の経験がつめます
クライアント向けの受託開発を通じて様々なモデル開発が可能です - 主な開発実績
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①特許庁からの委託によるコンペティション「AI×商標:イメージサーチコンペティション(類似商標画像の検出)」を通じた機械学習モデル開発
②防衛装備庁からの委託によるコンペティション「空戦AIチャレンジ」を通じた機械学習モデル開発
③日本郵便からの委託による「郵便配達ルート最適化」
nado - 技術向上、教育体制
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社内勉強会の開催
書籍、社外勉強会・カンファレンス参加費用の補助制度
コンペティション参加奨励制度 - 支給マシン
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相談の上、ご希望のマシンを支給いたします。
- 開発支援ツール
- GitHub
- AI・データ分析
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BigQuery、Jupyter notebook
- その他開発環境
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【開発環境】
・言語:Python3.x、SQL、Shell Script
・DB:PostgreSQL、BigQuery
・手法:機械学習、数理最適化、探索的データ分析
・インフラ:AWS、GCP
・コード管理:GitHub
・その他:Slack、Trello - 組織構成
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正社員・業務委託合わせて、
・データサイエンティスト:5名
となります。 - 配属部署
- CTO直下
- 配属部署人数
- 4名
- 配属上司経歴
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2010年に野村総合研究所に入社。主に海外進出支援に従事。
2016年に日本アイ・ビー・エムに入社。データサイエンティストとして人工知能Watson・機械学習技術を活用するシステムの技術検証を主導。主導したテーマは、自然言語分類、最適化計算、画像分類・物体検出等。
2019年7月に同社を退職し、Nishika株式会社を創業。
東京大学および大学院、筑波大学大学院修士課程修了。大学院での研究テーマは自然言語処理技術による語義曖昧性解消。
- 勤務地
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東京都港区芝浦3丁目7-8
エスパース田町202
オフィスとリモートのハイブリッド型です
客先常駐などはありまえん - 最寄り駅
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JR山手線「田町駅」より徒歩4分
- 給与体系・詳細
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※年収500万~900万の場合
■賃金形態:年俸制(年俸を12分割)
■賃金の決定方法:当社規定により決定
■月給:41.6万円~75.0万円(固定残業代を含む)
■基本給:約30.5万~55.0万円
■固定残業代:45時間分、約11.1万~20.0万円(超過分は別途支給)
※ご経験・スキル・前職給与等を総合的に考慮して決定いたします。 - 給与(想定年収)
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500万 〜 900万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
- 勤務時間
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10:00 ~ 18:45(実働7時間45分)
フレックスタイム制(コアタイム10:00 ~ 16:00)
固定残業時間45時間休憩時間:休憩60分 ※昼食時間は業務の都合により各々の自主性に任せています
平均残業時間:平均残業時間:平均20-30時間/月
- 休日休暇
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【年間休日120日以上】
・完全週休2日制(土・日・祝)
・年末年始休暇
・夏季特別休暇
・年次有給休暇 - 諸手当
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・交通費一律支給
・各種社会保険完備
・ストックオプション付与実績あり
・健康診断費用補助(毎年)
・書籍購入、自己研鑽費用補助
・インフルエンザワクチン接種費用補助
・育児支援
・出産祝金制度あり - インセンティブ
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ストックオプション有り
- 昇給・昇格
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給与改定:年1回
- 保険
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各種社会保険完備
- 試用期間
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3カ月(条件などは変わりません)
【福利厚生】
・ストックオプション付与実績あり
・健康診断費用補助(毎年)
・書籍購入、自己研鑽費用補助
・インフルエンザワクチン接種費用補助
・育児支援
