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通過ランク:B

【フルリモート/フレックス】企業のAIプロジェクトを伴走開発!顧客のAI変革に携わるデータサイエンティスト

正社員
求人メインイメージ

◆Mission
アイデミーのMissionは先端技術をビジネスの現場に経済実装することです。私達が大切にしているのは、「ユーザーを教育・研修すること」ではなく、「お客様の利益を生む状態にすること」です。基礎研究の先端を突き進む研究機関というより、ビジネスへの実用化でお客様の競争力を高め、次世代の産業創出を加速させる存在でありたいと考えています。

◆提供しているサービス
Aidemy Business
大企業を中心とする法人向けにAIを始めとする先端技術の学習をオンラインで行うプラットフォームです。組織で効果的に利用するために必要な管理機能、習熟度を測るテスト機能、意図した順序で学習を進めてもらうためのカリキュラム機能なども一通り揃っています。
これまで30万人以上のユーザー様にご利用いただいた実績もあり、コンテンツの分かりやすさやシステムの使いやすさを高く評価いただいています。

Modeloy
多くの企業が挑戦する「DX」に対して、AIやMLなどを駆使するDX人材育成・課題選定・PoC・システム開発・運用プラットフォームの提供までを一貫してサポート。外注としてのコンサルや技術力提供ではなく、あくまでお客様の内製化実現を目指す、これまでにないソリューションです。

Aidemy Premium
個人向け、中小企業向けのオンラインプログラミングブートキャンプです。未経験から短期間で機械学習、ディープラーニング、データ分析、AIアプリ開発まで最先端技術を幅広く学ぶことができる学習サービスの提供をしています。

◆サービスをグロースさせるメンバー募集!
①法人クライアントのDXプロジェクト内製化支援
②データサイエンス応用

上記2つの業務について、一緒に開発を進めてくださる方を募集します。
① : ② = 8 : 2 程度の比重で取り組んでいただきます。
マネジメントキャリアを志望される方には以下に加えて、組織・メンバーのマネジメントや、採用活動等の業務も徐々にお任せしていきます。

わたしたちと一緒に、次世代の産業創出を加速させていく仲間をお待ちしております!

職種名
データサイエンティスト
ポジション
テックメンバー
職種
データサイエンティスト
給与(想定年収)
520万 〜 1,300万円
(※ 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
主要開発技術
Python3
開発言語
Python2 SQL
フレームワーク
TensorFlow
クラウドプラットフォーム

Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud(Google Cloud Platform)

開発内容タイプ

自社製品/自社サービス、B2B、自然言語処理、画像処理、機械学習、AI、データベースの設計、チューニング

特徴
一部在宅勤務可 オンライン面談可 フリードリンク 女性リーダー活躍中 スキルチェンジ(技術転向)歓迎 服装自由 イヤホンOK ノートPC+モニタ別途支給 残業30H以内 ベテラン歓迎 産休育休取得実績あり 副業OK フルリモート制度あり
募集人数
複数名
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) 実務1年以上
・Python2, Python3 のいずれか 実務2年以上
歓迎要件

以下から1つでも満たせば歓迎

・リーダーやマネジメントの経験
・データサイエンス領域のSIプロジェクトへの参画経験
・Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Dify等を用いたRAGシステムの開発経験
・クラウドサービスを用いたWebアプリケーションの開発経験
・ベイズ統計に関する知見、業務での利用経験
・データ分析コンペティション(Kaggle, Nishika, SIGNATE, atmaCup 等)や競技プログラミング(AtCoder, LeetCode 等)への参加経験
・データエンジニアリング領域の知見
・技術ブログの執筆、勉強会登壇、OSSへのコミット等を通じた開発者コミュニティへの貢献
・コンピュータサイエンス分野における修士号、もしくは科学分野全般における博士号

求める人物像

・チーム・クライアントとのコミュニケーションを大切にできる方
・主体的に行動できる方
・未経験領域に対する学習意欲や挑戦意欲の強い方
・クライアントの様々なDX課題解決に取り組みたい方

備考

応募必須スキルの詳細は以下の通りです

 ・機械学習全般・統計学の基本的なリテラシーを保持している
・Pythonの機械学習ライブラリ(scikit-learn, PyTorch 等)および、画像処理ライブラリ(OpenCV, scikit-image 等)の利用経験1年以上
・Docker, Gitの業務での利用経験
・日本語での読み・書き・対話能力(クライアントの日本企業とのビジネスコミュニケーションが円滑に行えるレベル)

選考フロー

プロフィール選考(場合によっては選考なし)

カジュアル面談担当:人事or現場エンジニアマネージャー

技術試験

2次面接担当:CTO

最終面接/オファー面談:CEO

内定
※選考中に現場メンバーとの打合せが入る場合もございます
※オンライン面談可否:可
※面接対応可能時間:10:00~20:00
※選考にリファレンスチェックを含む場合がございます

※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
「AIプロジェクトが成功し、利益を生む状態にすること」をともに目指していくデータサイエンティストを募集しています!

① : ② = 8 : 2 程度の比重で取り組んでいただきます。
マネジメントキャリアを志望される方には以下に加えて、組織・メンバーのマネジメントや、採用活動等の業務も徐々にお任せしていきます。

① 法人クライアントのDXプロジェクト内製化支援
国内の製造業を中心とするクライアントの業務課題解決に向けて、社内の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、実データを対象にした分析やモデリング、それらの現場導入を推進いただきます。また「内製化支援」の文脈で、講義形式やハンズオン形式でのレクチャー、ペアプログラミング等を通じて、クライアントご担当者様のリテラシー・スキル向上の支援も行います。

特徴
・データ件数が少ない(数百件程度)状態でスタートするプロジェクトが多い。
・データ件数の制約がある状況下で、どうすればプロジェクトを前進させられるか、創意工夫(アルゴリズムや技術面での工夫、クライアントとのコミュニケーション面での工夫)を凝らすことが難しいポイントでもあり、そのぶん醍醐味でもある
・扱うデータの形式はテーブルデータと画像データがメイン

<プロジェクトの例>
・工場の製造ラインにおける画像検査の自動化
・素材開発における最適な配合提案
・クライアント専用のチャットボット構築(RAG)

・クライアントとの打ち合わせはオンラインが基本で、クライアントオフィスへの常駐はなし
※ プロジェクト開始初期で地方の工場を訪問(現場見学)する場合あり
・提案や要件定義といった上流工程から参画が可能


② データサイエンス応用
先端技術の社内導入、当社サービス “Aidemy Business” のコンテンツ製作、データ分析コンペティションの企画・運営、研究開発といった、幅広いデータサイエンスの応用領域に取り組んでおります。
※ アサインする業務は、そのときのグループ全体の業務分担や本人の専門性等を考慮して応相談

<実際のプロジェクト例>
・先端技術の社内導入
 ・LLMを用いたAidemy Businessの受講者支援機能の開発: My Aide
 ・社内RAGの開発
 ・当社サービス導入企業向けの1dayデータ分析コンペティション「comp8」の企画・運営
・研究開発
 ・機械学習関連の論文サーベイ&サマリーを公開: ds-paper-summaries
 ・自社データを題材にした大学との共同研究
 ・cvpaper.challenge主催の網羅的サーベイ企画への参加
・その他
 ・NeurIPS 2020主催のデータ分析コンペティションにて総合優勝

仕事のやりがい

・データサイエンスを社会に広める経験
・複数の企業のデータ分析経験
・プロジェクトマネジメント経験

業務内容の変更範囲
<雇入時>

データサイエンス関連業務

<変更範囲>

原則変更なし
(本社でのデータサイエンス関連業務、ただし参画プロジェクトによってはプロジェクト先に定める業務)

開発部門の特徴・強み

■エンジニア・デザイナーが中心となっている少数精鋭チームです。
■代表取締役が機械学習による解析の応用を研究内容としていたこともあり、自然言語処理や機械学習分野に強いメンバーや顧問も在籍しています。
■短期間で急速にサービスをグロースさせるため、東京大学エッジキャピタル(UTEC)など、技術分野に強いVCやエンジェルに投資いただき、レバレッジをかけています。

主な開発実績

【提供している自社サービスについて】
■『Aidemy Business』:企業のAIプロジェクトを内製化する支援をおこなうソリューションサービス
エンジニアの育成からプロジェクトのコンサルティングまで支援しています。

■『Modeloy』:データサイエンティストのためのAI/ML運用プラットフォーム
初めて機械学習モデルを構築するエンジニアが、簡単にモデルを運用できるようにするプラットフォームの提供をおこなっています。

■『Aidemy Premium』:オンラインプログラミングブートキャンプ
未経験から短期間で機械学習、ディープラーニング、データ分析、AIアプリ開発まで最先端技術を幅広く学ぶことができる学習サービスの提供をしています。

技術向上、教育体制

・書籍購入補助(全額/一部)
・社外勉強会への参加費用は会社負担
・Aidemy(自社サービス)利用し放題
・コードレビュー実施あり
・独自の社内勉強会あり

支給マシン

ご希望のPC・ディスプレイを貸与いたします。

現在の環境
・MacBook Pro(メモリ32GB〜)貸与
・オンプレGPUワークステーション (NVIDIA RTX A6000 2枚搭載)あり
・その他AWSやGCP等のクラウド上のマシンリソース

開発手法

プロジェクトごとに選択、アジャイル、スクラム

開発支援ツール
Git、GitHub
インフラ管理

Docker

AI・データ分析

PyTorch、pandas、scikit-learn、NumPy

その他開発環境

<開発環境>
計算資源
・MacBook Pro(メモリ32GB〜)貸与
・オンプレGPUワークステーション (NVIDIA RTX A6000 2枚搭載)あり
・その他AWSやGCP等のクラウド上のマシンリソース

プログラミング言語
・Pythonが90%。その他、必要に応じて SQL, Shell Script 等

Pythonのライブラリ・フレームワーク
・統計・機械学習全般: scikit-learn, LightGBM, SHAP, statsmodels, PyMC, Optuna, NumPy, Pandas, Polars 等
・画像系: OpenCV, MMDetection 等
・LLM系: LangChain, OpenAI 等
・Deep Learningフレームワーク: PyTorch および PyTorch Lightning がメイン、一部 Tensorflow
・Webフレームワーク: Streamlit, Writer Framework(旧 Streamsync), FastAPI 等

クラウド
・AWS, Azure, GCPをプロジェクトに応じて使い分け。クライアントワークではAzureがやや多め。

ツール
・Git (GitHub), Docker, MLflow, dvc 等

<部署の独自制度>
・社外の著名なデータサイエンティストとの相談・交流機会(Slack + 月1のmtg)
・ChatGPT Team、OpenAI API、GitHub Copilotの利用料を部署で負担
・自己研鑽を業務の一部として後押しする制度の設置

エンジニア評価の仕組み

半期ごとに目標設定、3カ月ごとにその振り返りを実施しています。
評価はエンジニアやCTOがおこない、現場に密着した目標設定、評価がおこなわれています。
技術職種の人事評価にエンジニアが関わっているので、スキル面でのキャリアアップもサポートいたします。

組織構成

会社全体はエンジニア10名で構成されています。
内訳:担当領域を決めず、チームごとにフルスタックに開発を担当しています。

配属部署
データサイエンスグループ
配属部署人数
4名
配属上司経歴

株式会社ドワンゴにて技術コミュニケーション室長、人事部長、研究開発部部長、子会社VPOEを歴任。また、Node.js 日本ユーザーグループを立ち上げ初代代表を務めるなど、最初期における Node.js の日本での普及に貢献を果たした。株式会社ドワンゴにて、エンジニア組織の立て直しで実績をあげた他、N高等学校のプログラミング教育やVR事業にも関わる。

平均的なチーム構成

現在は、メンバー8名が所属しています。
事業部のコンサルタントと協力して、
・クライアントの機械学習プロジェクトのデータサイエンティスト業務及びプロジェクトマネージャー
・社内向けのダッシュボード作成やデータ基盤の整備
などを担当しています。

勤務地
東京都千代田区大手町一丁目2番1号 Otemachi Oneタワー6F
就業場所の変更範囲
<雇入時>

本社及び自宅

<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
対策内容:敷地内禁煙

最寄り駅

東京メトロ千代田線・丸ノ内線・半蔵門線・東西線・都営三田線「大手町」駅C4直結
東京メトロ東西線「竹橋駅」まで徒歩5分
JR「東京駅」(丸の内中央口)まで徒歩14分
JR「神田駅」(南口)まで徒歩12分

給与体系・詳細

年棒520万円 ~ 1300万円(月給41万円~)
上記を12分割して毎月お支払いします。
(40時間の見込み残業代月額9.9万円~を含みます/残業が40時間を超過した場合は残業代を支給)
※ご経験・スキルを考慮して決定いたします。

給与改定年1回
試用期間:3ヶ月間(条件等は変わりません)

給与(想定年収)
520万 〜 1,300万円
(※ 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

5:00〜22:00の間で自由に働けるフルフレックス制
(所定労働時間:8時間00分、所定労働の場合の休憩時間:60分)

休憩時間:休憩60分

平均残業時間:平均20~30時間/月

休日休暇

・有給休暇
 ・入社日(入社月に応じて4~13日付与)
 ・毎年10月1日(在籍期間に応じて14~23日付与)
・慶弔休暇
 ・結婚(本人:5日)
 ・死亡(配偶者・父母・子・配偶者の父母:5日)
 ・死亡(祖父母・兄弟姉妹:3日)
 ・死亡(配偶者の兄弟姉妹・同居家族:2日)
・出産休暇
 ・産前産後休暇(産前6週&産後8週)
 ・育児休暇(最長2年まで延長可能)
 ・配偶者出産休暇(3日)
・年末年始休暇(日数は年度に応じて)
・長期休暇(相談可)

※変更の可能性あり

諸手当

・テレワーク手当(月5千円)
 ・通勤費(月3万円まで支給、現在は在宅勤務のため実費精算)
 ・結婚休暇&お祝い金
 ・出産休暇&お祝い金
 ・慶弔休暇&お見舞金
 ・インフルエンザ予防接種補助
 ・ベビーシッター利用補助(1回4400円まで補助)
※変更の可能性あり

インセンティブ

原則なし

昇給・昇格

昇給査定:年1回

保険

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

無期雇用

試用期間

3カ月

【福利厚生/社内制度】
・副業推奨
・月の平均残業時間は20h程度
・仕事中、イヤホンの装着が許容されている
・社内交流費用支援有
・自己研鑽
 ・書籍購入補助
 ・勉強会補助
 ・Aidemyの無料利用
・健康促進
 ・社会保険完備
 ・関東ITソフトウェア健康保険組合加入
 ・健康診断の実施(年に1回実施)
 ・カウンセリングサービスの無料利用
・生活支援
 ・テレワーク手当(月5千円)
 ・通勤費(月3万円まで支給、現在は在宅勤務のため実費精算)
 ・結婚休暇&お祝い金
 ・出産休暇&お祝い金
 ・慶弔休暇&お見舞金
 ・インフルエンザ予防接種補助
 ・ベビーシッター利用補助(1回4400円まで補助)

■オフィス内は完全禁煙です

※変更の可能性あり

企業メインイメージ

株式会社アイデミー

株式会社アイデミーは、2014年、代表が東京大学在学中に小さくスタートしたベンチャー企業です。当初は商品特化のSNS、ポイントカードアプリなどさまざまなスマートフォン向けアプリケーションなどを手がけていました。 現在、当社が提供しているのは、AI などの最先端技術をWebブラウザを起動してから10秒で学べる学習サービス『Aidemy』。 【1】専門書よりも分かりやすい説明 【2】難しい環境構築は不要 【3】プログラミング初心者でも Python の基礎から学べる の 3つを特徴としていて、現在300,000人にユーザー登録いただき、すでに350万回以上演習されています。 ◆今後不足が懸念される「機械学習エンジニア」を育てます 2020年現在、世界で100万人のAI人材が必要と報告されていますが、80万人近く不足しているというデータがあります。さらに、日本の先進国ワースト2位のIT人材不足が報告されており、2030年には数十万人の規模で不足するといわれています。 こうしたIT人材、特に先端技術分野は、学習に関して以下のようなハードルが非常に高いと考えています。 【1】3000円以上する高額で説明の難解な専門書 【2】コードを書くまでに必要な環境構築 【3】GPU環境などの専用マシンの準備 当社は、『Aidemy』を提供することで、これらの課題解決を目指し、「機械学習アルゴリズムを用いたビジネス応用の要件定義や実装ができる人材」を育てていきたいと考えています。 ◆サービスをグロースさせるメンバー募集! 当社はエンジニア・デザイナーが中心となった少数精鋭チームです。代表取締役が機械学習による解析の応用を研究内容としていたこともあり、自然言語処理や機械学習分野に強いメンバーや顧問も在籍しています。東京大学エッジキャピタル(UTEC)や個人投資家から資金調達しており、短期間で急速にサービスをグロースさせるべく新しいメンバーを募集しています! 「サービスの世界展開」「エンジニア向けサービス」「機械学習関連サービス」というテーマに興味のある方は大歓迎です。ぜひご応募ください。
通過ランク:B

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