数理最適化リードエンジニア◆AI活用を得意とするDXのプロ集団にジョイン！【完全フレックス×リモート可】
Shift the Direction
～改善から革新へ～
クライアントからも社員からもFirstChoice（1番に選ばれるポジション）であり続けることを目指しています。
AMBLは4つの成長領域（AI／人工知能、クラウドネイティブ／システム開発、UXデザイン、マーケティング）からお客様のDX推進を支援しております。
各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、さまざまなニーズにお答えするケーパビリティを持っています。
また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。
全国で認知されているナショナルクライアントのプロジェクトを数多く手がけているため、開発スキルだけではなく、多方面の業界知識やビジネスパーソンとしても成長可能です。
自身の開発の成果が目に見えるので、得られるやりがいも達成感も大きく、モチベーション高く働けます！
【最先端技術のプロジェクトあり】
■大手通信キャリアのビックデータ
■大手時計メーカーの購買データ
■スポーツ振興くじの購買データ
■位置情報データ
■電気・ガスなどの大規模な顧客データ
■ポイントカードサービスの購買データ
■某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
■ECサイト、スマホアプリの行動データ
■WEB広告のデータ
■スマホ決済サービスのデータベースプラットフォームを設計・構築
■大手テレビ会社のCM広告運用サービスのインフラ構築
■大手化粧品会社向けのDWH移行作業
■大手食品会社向けのダッシュボード作成
■データパイプライン構築
■大手通信キャリアのBI／AIを利用した分析ツール開発
■Pythonを使用した業務システム自動化対応開発
■次世代通信5G導入コンサルティング
■AWSを用いたDMPの基盤構築
■5G-NSAの受入試験自動化開発
■金融系業務システムオンプレからAWSへのリプレイス
など
- 職種名
- 数理最適化リードエンジニア
- ポジション
- テックリード、チームリーダー/マネージメント
- 職種
- バックエンド/サーバサイド、AI・データエンジニア
- 給与(想定年収)
-
600万 〜 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）
- 勤務地
- 東京都
- 開発言語
- C C++ Python2 Python3
- 開発内容タイプ
-
自社製品/自社サービス、受託開発（自社内開発）、B2C、B2B、自然言語処理、画像処理、機械学習、AI
- 特徴
- 服装自由 残業３０H以内 フリードリンク 副業OK 一部在宅勤務可 オンライン面談可 ベテラン歓迎 女性エンジニアが在籍 産休育休取得実績あり
- 募集人数
- 4名
- 必須要件
-
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！
・研究開発（画像処理,自然言語処理,機械学習,AIなど） 趣味or実務１年未満
・C, C++ のいずれか 実務２年以上
- 歓迎要件
-
■歓迎するスキル・経験
・競技プログラミングの経験
・開発リーダーの経験
・技術研修や勉強会等での発表経験や資料作成能力
■生かせるスキル・経験
・計算量やCPUアーキテクチャなどの情報科学の知識
・集合論・微積分学・線形代数の知識
・数理最適化アルゴリズムの知識またはヒューリスティック最適化開発の経験
・デバッグやトラブルシューティングの実務経験
・案件背景や業務を理解するための情報収集能力と、円滑なコミュニケーション能力、ドキュメンテーション力
・バージョン管理ツールの利用経験 - 求める人物像
-
・業務を人任せにせず当事者意識をもって遂行できる方
・事業の成長によって自身の成長を実感いただける方
・後輩の育成に辛抱強く関与しその成長に喜びを見出せる方
・当社のビジョンに共感いただける方 - 備考
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■選考フローについて
応募から採用内定まで、最短2週間を予定しております。
入社後のギャップを防ぐため、育成担当やPJTメンバーとの事前顔合わせや、また条件の通知や会社の制度を詳しくお伝えする場として、オファー面談を実施します。
会社説明やご応募いただいたポジションの説明はもちろん、疑問点や不安があれば遠慮なく質問してください！ - 選考フロー
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プロフィール選考（場合によっては選考なし）
※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
▼
1次面談：SE／PM＋人事（オンライン実施）
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最終面談：事業部長（オンライン実施）
▼
内定・採用
数理最適化リードエンジニアとしての業務は、以下を想定しております。
【具体的な業務】
■エンドのお客様との対話を通した数理最適化のターゲットの特定とその数理モデルの検討
■業務で使用可能な実現をえるための仕様の吟味およびアルゴリズムの改善
■ジュニアメンバーを活用したプロジェクト推進やメンバーの業務支援
■PMに対する技術的支援やステークホルダーに対する技術的交渉
【PJT例】
■従業員のシフト作成における効率化
■物品の輸送におけるコスト最適なルートの特定
■物品の効率的な配送計画の立案
■電力効率の良い蓄電池の充放電計画の立案
【募集背景】
データ利活用のステップとして可視化-> 評価 -> 最適化と進む中、当社のプロジェクトのいくつかも最適化のフェーズまで到達している案件が出てきており、今後も最適化のフェーズに進む案件がある程度発生することを見越して、数理最適化リードエンジニアの採用強化をおこなっております。
この仕事で得られるもの
■テキスト生成AIの実業務での利用知見
■テキスト生成AI活用プロジェクトの推進知見
■後進育成能力
■技術的知見からの交渉能力
システム開発関連業務
会社の定める業務
- 開発部門の特徴・強み
-
■成長意欲の高い人には、積極的にチャレンジできる機会を提供しています。積極的にさまざまなプロジェクトや職責、役割を任せられるので、AI／ITエンジニアとしてワンランク上の、スキルとキャリアを手に入れることが可能です。
■個人のキャリアに合わせ、役割やミッションを決めるので、ひとりひとりが思い描くキャリアビジョンを実現できます。また、上下関係が非常にフラットです。役職者でも役員でも社長でも1on1で意思や提案を伝えることができます。
■育成制度、資格取得支援、キャリアアップ制度が充実しています。社員の成長への投資を惜しまない社風なので、入社後もスキルアップができる環境を徹底して整えています。 - 主な開発実績
-
■例１
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
１．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
２．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
３．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
■例２
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
１．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
２．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
３．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
■例３
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 - 技術向上、教育体制
-
■経営陣の多くがエンジニアやクリエイティブ出身なので、エンジニアやクリエイターの働きやすさを第一に考える社風です。
■期初に全員と面談し、個別に中長期の目標を設定。その目標に向けて最適なプログラムをひとりひとりにプランニングしています。
■希望者には、プラスアルファ研修も用意。マネジメント側に進みたい方にもさまざまなプランを用意しています。
■個々のエンジニアと向き合い、中長期の目標に向けたキャリア形成をバックアップしていきます。そのため、一時的なスキルアップではなく、5年後、10年後を見据え、技術者としての市場価値を高めていけるフィールドです。 - 支給マシン
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PCスペックを選択できます。（Windows／Mac）
- 開発手法
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ウォーターフォール、アジャイル、スクラム
- AI・データ分析
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Treasure Data CDP、BigQuery、Elasticsearch、Apache Hadoop、Apache Spark、Apache HBase、Elastic Stack、Amazon Athena、Embulk、Apache Beam、Amazon Redshift、Keras、PyTorch、pandas、scikit-learn、Gensim、Vertica、Jupyter Notebook、Matplotlib、NumPy、InfluxDB、Apache Druid、Apache Storm、Apache Flink、Dataflow、Amazon Kinesis
- その他開発環境
-
【プロジェクトの特徴】
■要件定義～設計・開発～運用保守など上流から下流までワンストップで携われる長期プロジェクトが豊富です。
■新規開発のプロジェクトが多く、多い日では4000行程度のコードを書くこともあります。
【開発チームの雰囲気】
■成果をしっかり出しつつプライベートも充実させているメンバーがたくさんいます。
■AI／クラウド／開発／自動化などのを得意とする先輩エンジニアと一緒に働けます。
■勉強会やブログを通してのナレッジ共有も積極的におこなっており、学び続けられる成長環境です。
【開発環境】
■言語（フレームワーク）：Java（Spring）、Kotlin（SprinBoot）、TypeScript（React／Next.js）、TypeScript（Vue／Nuxt.js）
■DB：MySQL、Oracle、SQLServer
■サーバ：AWS（一部Azure、GCP）、Linux
■その他：Docker、kubernetes
■開発手法：ウォーターフォール、アジャイル開発
※アーキテクト選定からおこなう弊社では、さまざまな技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 - エンジニア評価の仕組み
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半期ごとの目標設定、振り返りによる評価をおこなっています。
中堅以降のエンジニアは、スペシャリストとしてのキャリアとマネジメントりのキャリアの2パターンが用意されています。 - 組織構成
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全社700名（2024/04現在）
- 配属部署
- AI開発事業部
- 平均的なチーム構成
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AMBL社員：2名～7名程でアサイン
- 勤務地
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東京都品川区大崎一丁目2番2号
アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階
在宅勤務も可能です。
就業場所の変更範囲＜雇入時＞
本社、および自宅
＜変更範囲＞
会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）
受動喫煙防止措置に関する事項従業員に対する受動喫煙対策：あり
敷地内禁煙（屋外喫煙可能場所あり） - 最寄り駅
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「大崎駅」より徒歩5分
- 給与体系・詳細
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想定給与①
■賃金形態：月給制
■賃金の決定方法：当社規定により決定いたします
■月給：約417,219円～
・基本給：約338,000円〜
・固定残業代：30時間分、約79,219円～（超過分は別途支給）
想定給与②
■固定残業代：基本給÷160（所定労働時間）×1.25×固定時間 - 給与(想定年収)
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600万 〜 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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■フルフレックス制
所定労働時間：8時間（うち1時間休憩）／月160時間程度
※例）①9：00〜18：00、②10：00〜19：00
※所定労働時間を超える労働の有無：あり休憩時間：60分
平均残業時間：5〜20時間／月
- 休日休暇
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【年間休日125日】
■完全週休2日制（土日祝）
■有給休暇（入社日付与 初年度最大14日※入社月による）
■夏季休暇（有給付与に変更）
■記念日休暇（有給付与に変更）
■年末年始休暇（12/29〜1/3）
■時間年休制度（1時間単位で有給取得が可能）
■産休育休取得実績（復職率100％）
■子の看護休暇
■介護休暇
■慶弔休暇 - 諸手当
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■交通費支給（実費精算支給）
■通信手当（規定あり）
■テレワーク手当（一律4,000円支給） - インセンティブ
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賞与：年2回（6・12月）
- 昇給・昇格
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給与改定：年2回
- 保険
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社会保険完備（健康保険・厚生年金加入・雇用保険・労災保険）
※関東ITソフトウェア健康保険組合加入 - 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
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3カ月（条件などの変更はありません）
【働きやすい職場】
■副業制度
■フレックス制度
■在宅勤務制度
【技術向上支援が充実】
■資格取得支援制度（11,000円～141,000円／1資格につき）
■外部セミナー参加費用補助
■書籍購入補助
【福利厚生】
■企業型確定拠出年金制度（選択制）
■持ち株制度
■定期健康診断会社負担
■スタッフケア制度
■インフルエンザ予防接種
■社員紹介制度（100,000円～500,000円）
■慶弔見舞金制度
■結婚祝金制度（30,000円＋休暇5日付与）
■産休・育休制度（100％復帰）
