ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。

事業領域

トランスフォーメーション領域  ：製造・物流・インフラをはじめとするあらゆる業界において、クライアントのDX戦略策定・新規事業計画策定・アセスメント・PoCの実施・PoC済のAIの実装など、一気通貫したAIの導入・活用支援を行っています。

オペレーション領域 ：ABEJA Platform上に構築した様々なシステムを汎用的な仕組み・サービスとして提供しています。

プラットフォーム領域 ：DXの実行に必要な、データの生成・収集・加工・分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的、安定的な運用を行う、ソフトウェア群を開発しています。

ABEJAの会社や事業に関する説明は、下記リンクも併せてご確認ください。

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▶ テクプレたちの日常 by ABEJA(公式note) ▶ ABEJA Tech Blog

メンバー出身企業（一部抜粋）

A.T.カーニー / DeNA / GMOインターネット / J.P. Morgan / KDDI / NEC / NTTコミュニケーションズ / NTTドコモ / PwCコンサルティング / SoftBank Robotics / アクセンチュア / ダイキン / デロイトトーマツコンサルティング / トヨタ自動車 / ボストン コンサルティング グループ / ミクシィ / メルカリ / ヤフー / リクルート / レバレジーズ / ワークスアプリケーションズ / 三菱電機 / 東芝 / 日本サムスン / 日立製作所 / 野村證券

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。

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）

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、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
• Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
  • 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）』
• 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
  • 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
• 外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。

＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞

• ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
  • データサイエンスのスペシャリスト
  • データサイエンス組織の責任者
  • 技術に強いプロジェクトマネージャー
• 事業会社のデータサイエンス部門の責任者
• 大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

採用要件

必須要件

• ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方
  • 画像処理・自然言語処理・構造化データ のいずれかのご経験
  • 業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している
  • 業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる
  • メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る
  • ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る
• LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方
  • 実務上での当該技術を扱った事があれば尚可
• 業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力

歓迎要件

• 下記のモデリング業務のご経験
  •  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
• モデリングに必要なデータの整理、モデルの評価方法や要件の定義をリードされたご経験
• 機械学習プロジェクトを、技術面でリードされたご経験
• 技術への興味関心
  • Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験
  • 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信
  • ジャーナルでの論文採用経験
  • OSSプロジェクト参加
• 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと
  • あくまでも「抵抗がないこと」レベルであり、得意でなくても構いません
• エンジニアリングに関する知見
  • AWS・GCPでの開発経験
  • git及びGithubの利用経験
  • 分散処理（Spark等）を用いた経験
  • 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

人物イメージ

• 経営課題/事業課題の解決に興味が持てる方
• 特定の技術領域に限らず、データサイエンス技術全般に幅広く興味が持てる方
• 自分自身のスキルや経験に謙虚な姿勢を持ち、学び続けることができる方
• 組織貢献にやりがいを感じ、主体的に動いていただける方

募集要項