【AIエンジニア】分析で終わらない。モデル×実装で、業務価値まで届け切る。

募集背景 生成AIは、単なる“ツール”ではなく、業務の設計そのものを変える技術になりました。 価値が出るのは「モデルを触れる人」ではなく、課題設定→検証→実装→運用までやり切れる人です。 スカイウイルでは、生成AIを活用した提案・PoC・開発の相談が増え、チームで再現性ある実装パターンを育てています。 だから今回、実務経験の有無に関わらず“価値に着地させる”仲間を増やします。 入社後は、小さく作って学び、次に提案・改善へ。あなたの成長が、そのままチームの武器になります。 このポジションのミッション ・データから仮説→検証→実装まで一気通貫で価値を出す ・分析を“使われる形”に落とす設計力を高める 業務イメージ ・課題設定〜分析〜モデル構築（EDA、前処理、特徴量、学習、評価） ・業務に組み込む実装（API/バッチ化、ログ設計、再学習・運用の設計） ・精度改善のループ構築（データ品質、評価指標、仮説検証のサイクル） ・ステークホルダーと成果を揃える（要件整理、説明資料、意思決定支援） ・成果の再現性を作る（実験管理、手順化、ベースライン整備、ナレッジ共有） 案件事例はこちら 得られるキャリア・ベネフィット ・分析で終わらず、モデル→実装まで“価値が出る形”に落とし込む経験が積める ・データ前処理/特徴量/評価設計など、再現性のあるML開発の基礎体力がつく ・MLOps的な視点（運用・再学習・監視）を持ったAIエンジニアへ伸びられる ・キャリアの分岐が広い（MLエンジニア/データサイエンティスト/AIコンサル など） ・キャリアを逆算したアサイン：伸ばしたい軸（上流/技術深掘り/リード）から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制：定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・データ品質に引っ張られるため、前処理や評価設計を丁寧に積み上げる必要があります。 ・精度だけでなく、運用（再学習/監視/説明可能性）まで含めて価値提供する視点が求められます。 ・業務側の期待値と技術的制約のギャップを埋める説明力が成果を左右します。 応募要件 【必須】（下記いずれか） ・統計学もしくは機械学習を用いたデータ分析の実務経験1年以上 ・Pythonでの開発経験1年以上 【歓迎】 ・実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること └例：（座学だけでなく、実際にデータを用いた統計学や機械学習による分析の実践等） ・機械学習、ディープラーニングの基礎知識 ・統計学の基礎知識 ・TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnフレームワークでの実務経験 ・クラウドサービス上でのデータ分析基盤構築経験 ・SQLによるデータ加工経験 ■求める人物像 ・データと仮説検証を大切にし、再現性ある形で成果を出したい ・モデルだけでなく実装・運用まで含めて価値提供したい ・難しい内容を分かりやすく説明し、意思決定を支援したい