正社員
掲載予定期間：2024/11/7(木)〜2025/2/5(水)
【フレックス】データサイエンティスト◆AIプロダクト開発との連携／コンサル経験も可能／土日祝休み
機械学習等を活用したアルゴリズムモジュールの開発と、ライセンス提供事業等を行う当社にて、AIプロダクト開発と連携するデータサイエンティストを募集します。
■業務内容：
・データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発担当のエンジニアと連携して実施
・データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営
・開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーション
■使用技術：
・開発言語：Python, R, SQL等
・データベース：MySQL, PostgreSQL, Big Query等
・クラウド環境：GCP, AWS等
・開発ツール：GitHub／Slack／JIRA／Confluence等
■事業の特徴：
日本の産業をアップグレードすることを使命とした東大発のAI企業です。日本の変革の主体となるために、東京大学、各産業におけるリーディングカンパニー、要素技術を有するベンチャーとチームアップし、利益に直結したAIサービスを提供しています。大学から社会への知の還元をリードし、クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団として、日本社会をアップグレードします。
■歓迎条件：別枠記載の必須条件と併せて以下経験などをお持ちの方は歓迎します。
・MLOps の構築・実践経験、チーム開発体制をデザイン・リードした経験
・AWS等クラウドを利用したデータ処理・バッチ処理等の開発経験
・特定の技術領域での研究もしくは実務経験（画像処理、信号処理、自然言語処理、数理最適化、計測制御、等）
・特定のビジネスドメイン領域での実務経験
【チーム／組織構成】
| 募集職種 |
営業、事務、企画系 > 企画、マーケティング、宣伝 > 市場調査、分析、マーケティングリサーチ |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員
＜雇用形態補足＞ 期間の定め：無 ＜試用期間＞ 3ヶ月 |
| 勤務時間 | ＜労働時間区分＞ フレックスタイム制 コアタイム：10:30～16:30 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 10:00～19:00 |
| 勤務地 | ＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都文京区小石川1-4-1 住友不動産後楽園ビル16F 勤務地最寄駅：丸の内線／後楽園駅 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 |
| 交通 | ＜勤務地補足＞ ・リモート可（上長承認） ＜転勤＞ 当面なし ＜在宅勤務・リモートワーク＞ 相談可 ＜オンライン面接＞ 可 |
| 給与 | ＜予定年収＞ 617万円～1,373万円 ＜賃金形態＞ 月給制 ＜賃金内訳＞ 月額（基本給）：374,000円～ 固定残業手当/月：141,000円～（固定残業時間45時間0分/月） 超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ＜月給＞ 515,000円～（一律手当を含む） ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ■昇給：年2回 ■賞与：あり 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。 |
| 待遇・福利厚生 | 通勤手当、住宅手当、寮社宅、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：交通費支給（上限25,000円/月） 住宅手当：近距離手当※会社から15分以内に住めば月2万5千円 寮社宅：借り上げ社宅制度 社会保険：補足事項なし ＜副業＞ 可 ＜教育制度・資格補助補足＞ ■学術支援制度 ■書籍購入補助（全額） ■セミナー参加費 ■技術知見を用いた対外発表 ■Competition参画推奨制度 ■個人研鑽のためのサーバー代補助 ＜その他補足＞ ■お菓子、ドリンク無料 ■社内に卓球ルームあり（筋トレマシーンもあり） ■スポーツジム補助（上限5000円／月） ■部活支援制度 ■近距離手当（25,000円／月） ■健康診断 ■産休／育休復帰お祝い金支給 |
| 休日・休暇 | 【休日・休暇】 完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇3日～3日（下限日数は、入社直後の付与日数となります） 年間休日日数126日 慶弔休暇、結婚休暇、出産休暇、育休産休、看護介護休暇、年末年始休暇（12月30日～1月3日） ※年次有給休暇（採用時3日、3か月勤務後は入社月に応じ追加で有給付与、早期に消化したら＋2日） |
| 応募資格 | 学歴不問 ＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： ・Python/SQL/GCPを用いたデータ処理・モデリングスキル ・データサイエンスの基礎理論の理解と応用領域に関する理解・学習意欲 ・数理最適化含む数理科学分野もしくは計算機科学分野の体系的な知見を基礎としたアルゴリズム開発・実装経験 |
|---|---|
| 応募方法 | このページ内の「応募」ボタンよりご応募ください。 |
| 選考プロセス | - |
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