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

ABEJAについて

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。

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。

ABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を提供しています。

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。

by ABEJA(公式note)

ABEJA Tech Blog

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

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。

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。

• 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
• Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）
• 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）』
• 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）
• 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
• CDO（Chief Digital Officer）
• 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
• 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
• 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