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この特集の求人

データアナリスト

株式会社ピープルドット

  • データサイエンス
  • データ分析
  • AI
  • Python
  • 機械学習
  • SQL
  • マーケティング
  • コンサルティング
  • BIツール
  • R

私たちが思う日本に対する危機感とは 日本は、世界でもいち早く高齢化・人口減少に直面する「課題先進国」です。例えば、「人手不足」という課題。2025年時点の日本の人口は約1億2300万人です。2050年には9500万人になります。今から25年後に2800万人が日本からいなくなります。どれほどの数字かイメージが湧くでしょうか?これは、北海道・九州・中国・四国地方から人が完全にいなくなるのと同じくらいの数字です。他にも気候変動や異常気象、日本企業の国際競争力の低下、少子高齢化、AIや情報リテラシーの格差など数えきれないほどの課題があります。これらのマクロな課題により、それぞれの企業のビジネス環境も大きく変わります。まさに前例のない不確実なビジネス環境です。しかし、日本の多くの企業で見られる光景は前例主義や経験主義的な意思決定であり、そのような環境で働く個人も本来持っているはずの創造力・課題発見力・課題解決力が十分に発揮できていないと考えます。企業は個人の集まりですから、個人の課題発見力・解決力が失われれば、当然、企業の課題発見力・解決力が失われます。ただ、このような悲観論はどこでも聞かれますが、傍観し「日本はダメだ」と同じように評論していても何も変わりません。高い志と多くの知恵が集まれば解決案が生まれ、高速で試行錯誤することで未来は切り拓けるとピープルドットは考えています。そして、未来を切り拓くための鍵は「データサイエンス」であると考えています。 データサイエンスとは 一般的には、データサイエンスとは統計学や機械学習・AI、プログラミング等の技術をイメージする方が多いのですが、ピープルドットでは、データサイエンスを以下のように定義しています。データサイエンスとは、データで客観的かつ多面的に問題を分析し、課題を特定すること、多くの人がデータという共通言語を用いて建設的議論を行うこと、統計モデルや機械学習・AIで課題を解決すること、という、課題発見から解決までの総合的な営みであると考えています。さらに、データサイエンスは、特定の領域に縛られません。営業やマーケティング、人事やファイナンスといった職種での掛け合わせもあれば、メーカーや物流、メディア、気象など様々な業種との掛け合わせもあります。つまり、データサイエンスは、職種も業種も関係なく課題発見・解決に取り組めるフィールドであり、多様な知見・アイディアを持ち込むことのできるイノベーションの中心地です。 ピープルドットとは ピープルドットは2017年にデータサイエンススクールから事業がスタートしました。今では、データサイエンススクールをはじめ人材育成プログラムを通じて、育成したビジネスパーソンは約1万人になりました。高い志を持ち、自ら課題を見つけ解決することができるプロフェッショナルたちです。先述した日本社会や日本企業の抱える多種多様な課題を素早く解決すべく、ピープルドットは、ピープルドットで学んだビジネスパーソンの知恵を結集し課題を解決するプラットフォームを構築しています。そして、今後は、より多くの事業やプロダクトを生み出し、課題を解決する事業創造プラットフォームになるべく進化します。日本に対する危機感やピープルドットのビジョンに共感していただき、自らの手でビジネス課題・社会課題を解決すべくプロダクト開発・事業創造・組織変革を実現したいと思うプロフェッショナルに、ぜひご応募いただければと思います。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨300万⁩ 〜 ⁨500万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 11名〜100名

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AI Engineer

合同会社dotData Japan

  • データサイエンス
  • データ分析
  • AI
  • Python
  • SaaS
  • 機械学習
  • 生成AI
  • SQL
  • LLM
  • 自動化

dotDataは、シリコンバレーに本社を持つスタートアップ企業で、企業データの分析を自動化する製品を提供しています。 「データサイエンスの民主化」をVisionとして掲げ、世界初で独自の「特徴量自動設計技術」により、データからビジネスの洞察を自動的に導き出し、この分野において世界の最先端をリードする会社です(米フォレスター社のAutomation-focused machine learning solutionでリーダーポジションを獲得など) 「特徴量の抽出」は、データサイエンスやAIのプロジェクトの中で、最も時間がかかり、また難しいとされるプロセスです。一方で、データからビジネスの課題に応えるパターンの抽出は、ビジネスの洞察の発見や、AI・機械学習モデル精度の向上にとって、最も重要なプロセスでもあります。dotDataの製品は、特徴量自動設計技術を中核として、機械学習自動化(AutoML)を組み合わせることで、データサイエンスの主要なプロセスを自動化することができます。 また、弊社はこれまでに NEC、ジャフコ、ゴールドマンサックス、大塚商会、三井住友銀行、三井住友信託銀行などの様々な投資家から支援をいただき、シリーズA/Bのラウンドを通じて、累計7,460万ドル (当時のレートで約 100 億円) の資金調達を実施して、日本および米国で事業を拡大しています。 日本人がシリコンバレーで創業し、日本発のAI技術や様々なテクノロジーを駆使して、世界をリードするプロダクトカンパニーを目指しています。 dotDataでは、LLMを活用した「分析AIエージェント」を開発し、ターゲット設計、セグメンテーション、因果分析、レポーティングといった高度な分析実務を自動化・半自動化する次世代プロダクトを構築しています。 本ポジションの責務は、熟練アナリストの分析プロセス(暗黙知)を形式知化し、LLMエージェントが実行可能な思考プロセスとして仕様化・実装することです。単なるプロトタイプ開発に留まらず、品質保証(評価・テスト・回帰)と運用性(ログ・監視・再実行性)を担保したプロダクトコードとして製品へ組み込むまでを一貫して担います。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨600万⁩ 〜 ⁨800万⁩
  • 会社従業員数 11名〜100名

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ソリューションアーキテクト

合同会社dotData Japan

  • データサイエンス
  • データエンジニアリング
  • データ分析
  • AI
  • AWS
  • 機械学習
  • プロジェクトマネジメント
  • Azure
  • スタートアップ
  • アーキテクチャ設計

dotDataは、シリコンバレーに本社を持つスタートアップ企業で、企業データの分析を自動化する製品を提供しています。 「データサイエンスの民主化」をVisionとして掲げ、世界初で独自の「特徴量自動設計技術」により、データからビジネスの洞察を自動的に導き出し、この分野において世界の最先端をリードする会社です(米フォレスター社のAutomation-focused machine learning solutionでリーダーポジションを獲得など) 「特徴量の抽出」は、データサイエンスやAIのプロジェクトの中で、最も時間がかかり、また難しいとされるプロセスです。一方で、データからビジネスの課題に応えるパターンの抽出は、ビジネスの洞察の発見や、AI・機械学習モデル精度の向上にとって、最も重要なプロセスでもあります。dotDataの製品は、特徴量自動設計技術を中核として、機械学習自動化(AutoML)を組み合わせることで、データサイエンスの主要なプロセスを自動化することができます。 また、弊社はこれまでに NEC、ジャフコ、ゴールドマンサックス、大塚商会、三井住友銀行、三井住友信託銀行などの様々な投資家から支援をいただき、シリーズA/Bのラウンドを通じて、累計7,460万ドル (当時のレートで約 100 億円) の資金調達を実施して、日本および米国で事業を拡大しています。 日本人がシリコンバレーで創業し、日本発のAI技術や様々なテクノロジーを駆使して、世界をリードするプロダクトカンパニーを目指しています。 このポジションでは、世界最先端かつ唯一無二の「特徴量自動設計技術」を持つ『dotData』(データサイエンスオートメーション)製品の活用を通して、お客様が持つビジネス課題の解決やビジネス効果創出のためのソリューションのデザイン〜提案〜案件獲得後のデリバリーまでを行います。また、dotDataの価値を最大限にする新たなサービスの企画も並行して行います。 お客様のビジネスや業務をはじめ、システムの現状やそのシステムが持つ課題を理解し、それを解決するためのアーキテクチャをデザインし、以下業務を通してプロジェクトを成功に導くこと(同時にdotData社にも収益や企業価値の向上をもたらすこと)が主なミッションとなります。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨800万⁩ 〜 ⁨1200万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 11名〜100名

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