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近年、AI技術の急速な発展により、企業や個人の活動におけるAIの重要性が増大しています。 国内AIソリューション市場は2030年までに年平均成長率25%で拡大すると予測され、特に生成AI市場は2023年から2028年にかけて10倍以上の成長が見込まれています。 しかし、多くの組織ではAIの技術的側面のみに注目し、人間的な要素や共感力との融合が十分に図られていないのが現状です。 AIの実装に成功している企業でも、その効果を最大限に引き出せていない例が多く見られます。 このような市場環境の中、私たちは「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」という理念のもと、2024年4月より新しいAIチームを立ち上げることとなりました。 当チームでは、AI技術を通じて個人と企業のポテンシャルを最大限に引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できる世界の実現を目指しています。 この挑戦的な使命に共感し、共に歩める仲間との出会いを心待ちにしています。 【チーム理念】 「共感力で、オリジナリティ輝く世界を拓く」 AIチームは共感力を基礎に、一人ひとりの思いに寄り添い、理解を深めていきます。 その上で、個人や企業が持つオリジナリティを最大限に引き出し、新たな可能性が広がる世界の実現に取り組みます。 "拓く"には、新たな可能性を切り開くという積極的なニュアンスを込めています。 【Mission】 「共感を原動力に、AIで誰もが驚く強みを生み出す」 相手を理解し、共感する力を原動力として、AI技術の可能性を追求します。 個人と企業のポテンシャルを引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できるよう支援することが、AIチームの使命です。 【Vision】 「共感×AIで、技術と事業と人材を紡ぐフロンティアチーム」 AI技術・AIビジネス・AI人材の3つの領域を有機的に結びつけ、総合的に推進する先駆者となることを目指します。 「紡ぐ」という言葉には、それぞれの要素を融合させ、新しい価値を生み出していく意味を込めています。 AIチームは常に新規性のある事柄に挑戦する精神を持ち続けます。 【Value】 「活発なコミュニケーション」：相互理解と価値創造の基盤 「ダイバーシティ」：多様な個性と価値観の尊重 「ワークアズライフ」：仕事と私生活を一体として捉え、人生を充実させる 「チームワーク」：相互支援と協働 「ホスピタリティ」：思いやりの心 「誠意」：信頼関係の構築 「創造性」：革新への追求 「挑戦」：新しい可能性への探求 「感謝」：互いを認め合う心 「熱意」：目標達成への推進力 AIチームは、オープンで活発なコミュニケーションを基盤に、多様な個性や価値観を持つメンバーが互いを理解し、尊重し合える環境を大切にしています。 仕事と私生活を厳密に区別するのではなく、人生全体を豊かにする「ワークアズライフ」の考えのもと、メンバー一人ひとりが自分らしく活躍できる場を創造します。 チームワークとホスピタリティの精神で、互いをサポートし、共に成長する関係性を築きながら、誠意を持って業務に取り組みます。 既存の枠組みにとらわれず、創造性を発揮しながら新しい課題に挑戦し続けることで、技術と人間性の両面で進化を目指します。 そして、チームメンバーや関係者への感謝の気持ちを忘れず、情熱を持って目標達成に向かって邁進します。 この熱意こそが、私たちの革新を支える原動力となっています。 一人ひとりがこれらの価値観を体現することで、チーム全体の力を最大限に引き出していきます。 【概要】 AIエンジニア（AIチームメンバー）としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム（画像認識・自然言語処理など）の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験（コーディングを含む） クラウド： AWS、GCP、Azure データ活用基盤：Snowflake、Databricks 生成AI：OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語： Python、SQL、Rなど フレームワーク：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face ・ 必須スキル・経験 ⮚ 言語・機械学習問わず実務での開発経験1年以上 ・ 歓迎スキル・経験 ⮚ Pythonの実務経験 ⮚ データ分析コンペティション（Kaggle, SIGNATEなど）の参加経験 ⮚ 競技プログラミングコンペティション（AtCoderなど）の参加経験 ⮚ 統計・機械学習関連の資格保有 ⮚ 基本情報技術者試験の資格保有 ⮚ 顧客折衝の経験 ・ 共感力とコミュニケーション能力がある方 ・ 創造性と挑戦

設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。 ＜案件事例＞ ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発 ・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発 ・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発 ・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発 ＜開発環境/使用ツール＞ ・AWS／Azure／GCP／Python／Docker 他 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。 ■AIビジネス部 入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。 ・案件の種類/クライアントの業種 ⇒ 製造業 ⇒ 通信業 ⇒ 大手メーカー ⇒ 大手リサーチ会社 ⇒ 大手広告代理店 ⇒ 飲食チェーン会社 ⇒ ソーシャルゲーム会社 ⇒ 鉄道運営会社 ⇒ 製薬会社 ⇒ 国／地方法自治体 ⇒ 大学法人、教育関連会社 ■研修内容 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。 研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。 入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます！ ※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。 ＜研修メニュー例＞ ・Excel研修 ・SQL研修 ・Python実務研修 ・pandas研修 ・AIエンジニア研修 ※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術などの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） ・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） ・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian（Jira、Confluence）、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発（scrumベース） 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一