【機械学習エンジニア / ハイレイヤー】組織課題を解決し、市場を創るメンタルデータテックSaaS
【機械学習エンジニア / ハイレイヤー】組織課題を解決し、市場を創るメンタルデータテックSaaS
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 09:00～18:00 |
| 月収 | 66.6万円～100万円 |
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【データサイエンティスト / フルリモート】組織課題を解決し、市場を創るメンタルデータテックSaaS
【データサイエンティスト / フルリモート】組織課題を解決し、市場を創るメンタルデータテックSaaS
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 09:00～18:00 |
| 月収 | 66.6万円～100万円 |
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【リモート可】CRMマーケター｜良質なCXを生み出すCRM導入～運用＊東証グロース上場
【リモート可】CRMマーケター｜良質なCXを生み出すCRM導入～運用＊東証グロース上場
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | ◎CRM導入マーケター／PM -クライアントの課題やニーズを分析し、最適なCRM構想とシステムを提案 -CRMシステム導入計画の作成、導入後の運用支援 -CRMシステムの構築プロジェクトのマネジメント -CRMデータ分析（SQL等を活用してDBから直接データ取得し分析するケースもあり） ◎顧客データを分析し、顧客理解を深める -主に会員データ、WEB購買データ、POSデータ等をデータ統合し、顧客軸での分析を実施 -分析結果に基づいた年間戦略や月次施策をクライアント企業に提案 -CRM運用支援（月次、年次タイミングでのレポーティングと示唆出し） ◎CRMシステムの運用状況を分析し、改善提案 -ユーザー教育、運用ルール策定 ＜募集背景＞ 近年、顧客との長期的な関係構築を重視する企業が増え、CRMシステムの導入が活発化しています。 当社は、クライアント企業の成長を支援するため、CRMスペシャリストを積極的に募集します。 ＜プロジェクト例＞ 大手飲食業：顧客エンゲージメント向上のためのマーケティング施策立案からシステム構築、マーケティング運用（年間億以上の運用案件） アパレルEC：顧客分析及び顧客育成戦略の立案と評価、簡易データ分析基盤の構築（年間数千万規模 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 09:30～18:30 |
| 月収 | 33.3万円～58.3万円 |
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【AIエンジニア】OpenAIのLLMモデルを活用したソフトウェア開発／大手企業クライアント多数／ストックオプションあり
【AIエンジニア】OpenAIのLLMモデルを活用したソフトウェア開発／大手企業クライアント多数／ストックオプションあり
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 生成AIを用いたコンサルティングを行っている弊社で OpenAIのLLMモデル（GPT-3.5. GPT-4）を活用したソフトウェア開発業務に携わっていただきます。 LLMを用いた業務の効率化や新しい価値創造を提案し、活用方法を顧客と一緒に検討していきます。 クライアントは各業界トップの大手企業が中心で、先進的な取り組みに協力的です。 各産業向けのサービス創出・改革、オペレーション改革を実現する未来のソリューションを日々創出しています。 ■仕事内容 ? LLMを活用した業務内容のソフトウェアモデルへの落とし込み、アーキテクチャ設計 ? 顧客クライアントのミーティングにて業務ニーズのヒアリング、要件定義 ? プロンプトエンジニアリング・ソフトウェアエンジニアリングを通じたプロダクト開発 ? 既存のシステムへのインテグレーション、クラウド・オンプレ環境へのデプロイ、継続運用 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 10:00～19:00 |
| 月収 | 50万円～83.3万円 |
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【オープンポジション】クラウド/データ基盤構築エンジニア・データアナリスト、テレワーク・フレックス勤務・副業OK・裁量のある業務をお任せ、ビッグデータを扱いませんか？
【オープンポジション】クラウド/データ基盤構築エンジニア・データアナリスト、テレワーク・フレックス勤務・副業OK・裁量のある業務をお任せ、ビッグデータを扱いませんか？
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | ▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。 案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。 ＜業務内容＞ 様々な課題をデータで解決いたします。 ・要件定義 ・データパイプラインの設計／構築 ・データPF・DWH・DMの設計／構築 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ整備 など ＜開発環境＞ ・言語：SQL ・インフラ：GCP、AWS、Azure ・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake ・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt ＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※ ・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築 ・航空業の会員向けデータ基盤構築 ・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築 ・大手食品会社向けDMP構築 ・行動データのデータ分析基盤の設計支援 など ====================== ▼データアナリスト ＜業務詳細＞ 上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。 様々な課題をデータで解決いたします ・データの加工／集計／抽出 ・データ分析設計／実施 ・機械学習などのモデル構築 ・ダッシュボードの設計／構築 ・施策の実施と効果分析 ・生成AI活用におけるデータ活用／整備 など ＜データの種類＞ 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 など ＜PJT例＞ ・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析 ・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築 ・メガバンク向けダッ |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 09:30～18:30 |
| 月収 | 41.6万円～66.6万円 |
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【購買体験3.0を実現】AIで生成したモデル「AIモデル」事業を技術で支えるAIエンジニア
【購買体験3.0を実現】AIで生成したモデル「AIモデル」事業を技術で支えるAIエンジニア
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | ■業務内容: アパレル企業のみではなく、百貨店や飲料メーカーなどモデルを必要としている企業様に対して、AI技術で生成したオリジナルモデルの制作や、モデルを使用したブランディングやプロモーションの最適化を提供している同社にて、AIエンジニアとして業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： ・当社サービスにおける画像生成AIの精度向上業務 ・AI技術を用いた新規プロダクトの開発 ・最新論文を含む技術的な調査及び自社技術への実装検討 ■技術スタック： ・Python、PHP |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 10:00～19:00 |
| 月収 | 50万円～75万円 |
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【【CS戦略】データマネジメント（東京）】国内累計導入社数No.1の「楽楽精算（経費精算Saas）」等を提供している大手SaaS企業
【【CS戦略】データマネジメント（東京）】国内累計導入社数No.1の「楽楽精算（経費精算Saas）」等を提供している大手SaaS企業
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 楽楽クラウドCS組織におけるCX戦略チーム・データマネジメント担当は、 楽楽クラウド事業共通のデータ管理基盤の構築と運用を担う組織で、CS組織全体のデータ・ドリブンな活動に貢献します。 抽出データの拡充・質の担保、データ抽出の効率化、集計・可視化環境の構築 ・データ管理ルール（データ取得方法・管理手法の検討と実装）の構築 ・データマネジメント全体の運用企画 ・データ精度の向上（データ処理、登録方法の検討、定義の検討 ・データ活用環境の構築（Datamartの構築、BI利活用など） ・データ分析を通じた戦略策定支援とレポーティング 計画進捗や財務関連数値分析 ※CX（カスタマーエクスペリエンス）：サービスにかかわるさまざまな体験を価値として顧客に提供する考え方、顧客体験。 ※従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務 【扱うサービス】 累計20.000社以上の導入実績があるラクスの楽楽クラウド(詳細は下記)。 ※2023年11月時点。 ■楽楽清算 国内で最も選ばれているクラウド型経費精算システムで、約12.000社の企業の皆様に利用いただいています。 会社規模や業種を問わず、幅広い企業の経費精算を効率化します。 https://www.rakurakuseisan.jp/ ■楽楽明細 電子請求書発行システム『楽楽明細』は、請求書、納品書、支払明細などの帳票を WEB上で発行するクラウド型のシステムで、経理業務の効率化をすすめる企業様に多くご利用いただいており、 売上シェアNo.1（※）の製品となります。 ※デロイト トーマツ ミック経済研究所「2022年6月号 クラウド帳票発行サービスの市場の実態と展望」における 「売上シェア」、「導入社数シェア」 https://www.rakurakumeisai.jp/ ■楽楽販売 「楽楽販売」は、クラウド型の業務システム構築ツールです。 現在Excelやスプレッドシートで管理をしている業務やルーチンワークを自動化することで、 販売管理業務を飛躍的に標準化・効率化させることができます。高い柔軟性と豊富な機能、 そして低コストを強みとしており、10年以上の安定したサービス提供により3.000社以上の企業様に選ばれています。 https://www.rakurakuhanbai.jp/ ■楽楽勤怠 クラウ |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 09:00～18:00 |
| 月収 | 45.7万円～64万円 |
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【データサイエンティスト(シニアクラス)】デジタルプラットフォーム事業を展開するスタートアップ／フレックスタイム制／完全週休2日制／賞与年2回
【データサイエンティスト(シニアクラス)】デジタルプラットフォーム事業を展開するスタートアップ／フレックスタイム制／完全週休2日制／賞与年2回
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【募集背景】 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。 【業務内容】 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 |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 10:00～19:00 |
| 月収 | 66.6万円～100万円 |
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【データサイエンティスト】デジタルプラットフォーム事業を展開するスタートアップ／フレックスタイム制／完全週休2日制／賞与年2回
【データサイエンティスト】デジタルプラットフォーム事業を展開するスタートアップ／フレックスタイム制／完全週休2日制／賞与年2回
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【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」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、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くために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、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】 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。 - 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 - 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） ▼業務内容：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 【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】 - プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます - 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 - 参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） - ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 10:00～19:00 |
| 月収 | 50万円～66.6万円 |
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【データサイエンティスト（エキスパートクラス）】デジタルプラットフォーム事業を展開するスタートアップ／フレックスタイム制／完全週休2日制／賞与年2回
【データサイエンティスト（エキスパートクラス）】デジタルプラットフォーム事業を展開するスタートアップ／フレックスタイム制／完全週休2日制／賞与年2回
| 職種 | AIエンジニア |
|---|---|
| 勤務形態 | 正社員 |
| 仕事内容 | 【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、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・評価 - AWS. GCP. ABEJA Platform等への商用実装 - 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） - 前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成 - 技術スタックについては、https://stackshare.io/abeja/abeja-datascienceをご覧ください。 - https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111のブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 - フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 - プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイ |
| 都道府県 | 東京都 |
| 勤務時間 | 10:00～19:00 |
| 月収 | 83.3万円～166.6万円 |
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