 職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
 会社概要Company profile |
ホワイトカラーの生産性を向上させることを目指すため、機械学習やディープラーニングを活用した人工知能に関連するプロダクトを提供しているAIベンチャー企業です。15億円の資金調達を終え、IPOを目指しています。経営メンバーはいずれも起業・イグジット経験を持つ経験者のみ、事業の立上げからグロースまで確実に持って行けるメンバーが集まっています。現在の社員数は200名ほど。東京に加えて、ベトナムのハノイとホーチミン、3つの拠点で事業を展開しています。
This AI start-up company provides products related to artificial intelligence that utilize machine learning and deep learning with the aim of improving the productivity of white color. The company has raised 1.5 billion yen and are aiming for an IPO. Currently, there are about 200 employees. In addition to Tokyo, we have three bases in Hanoi and Ho Chi Minh, Vietnam. |
 仕事内容Job description |
■技術開発(メイン業務)
・データ分析系の技術開発(需要予測や最適化問題等)。
■要件定義・ソリューション提案(メイン業務)
・顧客及びビジネスメンバーとの議論によりビジネスソリューションを提案。
・顧客のHidden Requirementを掘り起こし要件を現実的なものに落とし込む。
・技術的難易度を考慮して顧客の期待値をコントロールし、適切な着地点としての機能要件および仕様を定義する。
・引き続き顧客との議論の中で要件を適切に修正し真の要件を見つけ出す。
■技術ブリッジ
・海外の開発側との間に立ち、ビジネスメンバーからのビジネスタスクの技術的実現可能性や現状のレベルに関する問い合わせに素早く対応する。
■開発計画(海外開発部隊と協働、シニア向け要件)
・自社の技術を把握した上で、顧客のビジネスタスクの開発難易度・規模を見極める。
・AIの開発ロードマップの構築において、ビジネス側の情報を考慮したフィードバックを与える。
・技術を横断的に理解し、柔軟に新しい視点からAIソリューションの将来的開発計画を提案する。
■ Technology development (main business)
・ Data analysis technology development (demand forecasting, optimization problems, etc.).
■ Requirements definition / solution proposal (main business)
・ Propose business solutions through discussions with customers and business members.
・ Unearth the customer's Hidden Requirement and make the requirement realistic.
-Control customer expectations in consideration of technical difficulty, and define functional requirements and specifications as appropriate landing points.
・ Continue to appropriately modify the requirements and find out the true requirements in discussions with customers.
■ Technology bridge
・ Stand with overseas developers and quickly respond to inquiries from business members regarding the technical feasibility and current level of business tasks.
■ Development plan (collaboration with overseas development team, requirements for seniors)
・ After understanding the company's technology, determine the difficulty and scale of development of the customer's business task.
-Give feedback that takes into account information on the business side when building an AI development roadmap.
・ Understand technology across the board and flexibly propose future development plans for AI solutions from a new perspective. |
 応募資格Requirement |
• コンピュータサイエンス/人工知能/機械学習関連の技術分野における実績
• データサイエンス分野の実績(ビッグデータ処理、データ統計処理、マイニングのスキル)
• 事業開発チームで複雑なコンセプトを齟齬なく議論できるコミュニケーション能力
• 海外のリサーチチームと協働するコラボレーションスキル
• 英語力(ビジネスレベル)
• 日本語力(ネイティブレベル)
→顧客と要件定義の議論をできるレベル
<歓迎経験/スキル>
• コンピュータサイエンス/人工知能/機械学習関連の技術分野における高い実績をお持ちの方(Ph.D, 査読付論文、国際会議での発表など)
• データサイエンスでの研究実績
• 高いコーディングスキル(Python, C++等)
• 標準的なソフトウエア開発過程の知識
• データサイエンス、機械学習、人工知能関連領域における技術開発経験(2年以上)
・更に、以下のようなことにできるだけ多く取り組んできた方は、このポジションに非常に適しています。
-scipy, pandas, matplotlib, seaborn...などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析。
-データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる。
-データの前処理、トレーニング、オンプレミスやクラウドサービスでの提供など、プロダクションスケールでの機械学習の経験。
-分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験。
-構造化データと非構造化データの両方に対する大規模データ処理の経験- 並列処理の経験が豊富
• Achievements in computer science / artificial intelligence / machine learning related technical fields
• Achievements in the field of data science (big data processing, data statistical processing, mining skills)
• Communication skills that allow business development teams to discuss complex concepts without conflict
• Collaboration skills to collaborate with overseas research teams
• English ability (business level)
• Japanese ability (business level)
• Those who have a high track record in computer science / artificial intelligence / machine learning related technical fields (Ph.D, peer-reviewed treatises, presentations at international conferences, etc.)
• Research achievements in data science
• High coding skills (Python, C ++, etc.)
• Knowledge of standard software development process
• Technology development experience in data science, machine learning, and artificial intelligence related fields (more than 2 years)
・ Furthermore, those who have worked on the following as much as possible are very suitable for this position.
-Data analysis using statistical libraries and visualization tools such as scipy, pandas, matplotlib, seaborn ...
-People who can master databases and DataFrames You can handle small to large data using frameworks such as pandas, dask, and modin.
-Experience in machine learning on a production scale, such as data preprocessing, training, on-premises and cloud service provision.
-Abundant experience in classification, clustering, regression, and correlation analysis.
-Experience in large-scale data processing for both structured and unstructured data-Experience in parallel processing |
 日本語力Japanese level |
ネイティブ
Native |
 雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
 勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
 勤務時間Working hours |
フレックスタイム制(コアタイム11:00～16:00)
Flextime |
 想定年収Salary |
600万円～1,000万円
¥6M - ¥10M |
 条件・待遇Condition |
給与改定:年2回
試用期間:入社後6ヶ月(本採用と同条件)
勤務時間:フレックスタイム制(コアタイム11:00～16:00)
※ 基本就業時間 9:00～18:00(所定労働時間8時間 休憩60分)
休日・休暇:完全週休2日制(土・日)、国民の祝日、年次有給休暇(入社時3日、6ヶ月勤務後10日付与)、産前産後休業、育児休業、介護休業(法定通り)、結婚休暇、その他、慶弔、年末年始など ※年間休日:122日
福利厚生:各種社会保険完備(ITソフトウェア健康保険組合加入)、通勤交通費支給(月額上限 3万円まで)
※その他、新しい制度を随時検討中
Salary revision: Twice a year
Trial period: 6 months after joining the company (same conditions as this recruitment)
Working hours: Flextime system (core time 11: 00-16: 00)
* Basic working hours 9:00 to 18:00 (prescribed working hours 8 hours, break 60 minutes)
Holidays / holidays: Complete weekly two-day system (Saturdays and Sundays), national holidays, annual paid leave (3 days at the time of joining the company, 10 days after 6 months of work), prenatal and postnatal leave, childcare leave, nursing care leave (as required by law) ), Marriage leave, etc., condolences, year-end and New Year holidays, etc. * Annual holidays: 122 days
Welfare: Various social insurances (joined by IT Software Health Insurance Association), commuting transportation expenses (up to 30,000 yen per month)
* Other new systems are under consideration at any time |
 選考についてProcess |
※書類選考→面接(2~3回)→最終面接→内定・オファー面談
※面接回数についてはご状況により変動いたします。
※プロダクトの開発やカスタマイズについて、海外拠点のエンジニアとのミーティングや指示を行うため、意思疎通が問題なく出来るレベルの英語力が必要となります。
※顧客とのミーティングや交渉は日本語で行う為、高い日本語力が必要となります。
※必ず、日本語の履歴書・職務経歴書、英文履歴書・職務経歴書をご提出頂けますと幸いです。
合わせて過去の研究論文リスト・開発経験リストを記載しご提出ください。
*Document screening→Interview (2~3 times)→Final interview→Offer interview
*The number of interviews will change depending on the situation.
*Regarding product development and customization, you will need to have a level of English proficiency that allows you to communicate without problems because you will have meetings and give instructions to engineers at overseas bases.
*Since meetings and negotiations with customers are conducted in Japanese, a high level of Japanese proficiency is required.
*Please submit a resume/CV in Japanese and a resume/CV in English.
Please also include a list of past research papers and a list of development experiences and submit them. |
