株式会社ABEJA クリエイティブ職 の求人一覧
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トランスフォーメーション領域：データエンジニア
募集背景 顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。 ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。 それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション 顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。 ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。 それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。 ミッション 顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。 DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。 様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。 クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。 業務内容 データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 データ分析のためのBIの開発・運用 継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 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プライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) 採用要件 必須要件 以下必須要件のうち、2つ以上の該当があること（全てに該当している必要はない） Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上) データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上) ETLやELTの実装経験 クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験 GitHubを用いた開発経験 歓迎要件 PySparkによるデータ処理 Sparkの内部アーキテクチャに関する知識およびパフォーマンスチューニングの経験 データサイエンス一般に関する理解・経験 B2Bシステム開発の経験 Webアプリケーション開発経験 Kubernetesベースのデータパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験 クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験 英語によるビジネス遂行能力 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト(シニアクラス)
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。 また、クライアント企業の経営課題を解決するデータサイエンティストグループが最高のパフォーマンスを発揮できるよう、組織のリード・変革・カルチャー醸成をお任せします！ 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・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う 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） 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 機械学習全般における理論的な理解 画像処理・自然言語処理・構造化データ のうち2つ以上のご経験 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を実務上でも取り扱ってこられたご経験 機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験(いずれか片方でも可) エンジニアリングの知見 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 業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 顧客折衝・プリセールス活動 等による、プロジェクトの要件定義を行ってきたご経験 プロジェクトリードとしてメンバーを率いてこられたご経験 歓迎要件 データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験・実績 分散処理（Spark等）を用いた経験 外部活動におけるご実績 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 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 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 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト
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 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（エキスパートクラス）
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 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：ソフトウェアエンジニア（リードクラス）
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、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・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 DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 クライアント企業のDXをテクノロジー面でリードし、サービスの新たな価値提供手法や付加価値を発見・提言 データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 クライアントのDX実現に向けた、要件定義やアーキテクチャ設定、システム構築 業務内容 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プライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) お客様とのコミュニケーション 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 採用要件 必須要件 アプリケーションの開発業務全般にわたる業務経験（要件定義、設計、実装、テスト、運用） アーキテクトポジションでのシステム構築経験 クラウド(AWS / GCP ) の運用経験 日常会話レベルの英会話に抵抗が無いこと 歓迎要件 Pythonでの開発経験 高トラフィックサービスの開発経験 大規模データ処理の開発経験 DevOps(MLOps) の理解 Docker を使った開発経験 アジャイル開発の経験 ビジネスレベルの英語力 機械学習の理解（実務経験がなくても構いません） 募集要項 続きを見る
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