ABEJAについて

会社概要

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 ： コンサルティングやビジネスプロセスへのABEJA Platformの導入、人材育成の支援など個別顧客のニーズに対応したABEJA Platform導入支援とその周辺サービス提供を提供しています。

オペレーション領域 ：プラント設備の腐食検知や損害保険のアンダーライティング、オフィスの施錠管理、 医療・介護システムなど個別顧客のニーズに対応したABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を提供しています。

プラットフォーム領域 ：ミッションクリティカル業務における堅年で安定した基盤システムとアプリケーション群を開発提供しています。生成AIをはじめとする最先端技術による運用を人とAIの協調により実装可能にしています。

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。

▶ 会社紹介資料

▶ 採用サイト

▶ 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」

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、こちらをご覧ください。
• こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。

採用要件

必須要件

• データサイエンス領域における論文の読解・実装
• 機械学習全般における理論的な理解
  • 以下のうち1つまたは複数の領域(ただし①は必須)における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上)
    ①ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ)
    ②統計解析・因果推論などの統計モデリング
    ③数理最適化などの数理モデリング
• Git / Docker / クラウド（AWS・GCP）を用いた開発経験
• 機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験
• 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

歓迎要件

• Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験
• 分散処理（Spark等）を用いた経験
• データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇、ジャーナルでの論文採用経験
• OSSプロジェクトへの参加経験
• Kaggleなどのデータサイエンスコンペにおける上位入賞実績
• ビジネスレベルの英会話

募集要項