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（ミドル）

募集背景 ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。 こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。 ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 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、様々な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、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、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) 大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む） 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（ML ops / LLM ops） 提案活動、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 提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし 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（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等） あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力） 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。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。 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：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）> 新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。 LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。 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 機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験） 要件定義・モデル設計・評価までの一貫した実務経験 クラウドサービス（AWS/GCP/Azureなど）を用いた開発経験 git / dockerを用いたチーム開発経験 歓迎要件 顧客折衝・課題発見から解決策立案（要件定義）を担った経験 LLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など） 統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験 MLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験 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 登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信 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・事業課題の解決を通じて、社会にインパクトを与えることに意欲的な方 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 組織としての成果最大化に喜びを感じ、チームでの価値創出を重視できる方 技術好奇心が旺盛で、外部発信・社内共有なども積極的に行える方