データサイエンス
【データサイエンティスト】教育サポート◎ニックネーム制度で働きやすさ◎リモート有
【業務について】
ビジネスにおいて、データ活用が重要視される一方で、社会全体でみると未だデータ分析を上手く活用できていないのが実情です。
データサイエンティストは、「データ分析のプロ」として、企業・ビジネスの場に眠るデータを構造化・分析を行い、課題解決や価値創造へと結びつける職種です。
◾️具体的なお仕事
データの構造化・モデル化・分析により、クライアントの課題解決・価値創造に有効な結果を導きます。
また、その結果を用いて、課題解決に向けたソリューションの提案や意思決定の支援を行います。
◾️業務内容の一例
- データ基盤の設計~構築
- データの可視化・ビジュアライズ化
- データ分析、有用な知見の提案・提供
- 統計モデル、機械学習モデルの設計・構築
- AIチャットの開発・性能向上
- プロンプトエンジニアリング など
◾️案件例
大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトにアサインされています。数字やデータを通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化しています。
・製菓:売上データから新商品の販売数を予測
・製薬:創薬や予防に影響のあるデータの分析・探索
・金融:データ分析による債務回収業務の効率化支援
・エンタメ:購買データを用いたグッズの売上予測
・WEB:サイト訪問データを用いた商品開発等への知見提供
・アプリ:利用者情報から最適な広告配信の検討
【募集要件】
◾️以下に該当する方
・2026年3月に大学・大学院を卒業する方
・データサイエンスへの強い興味・関心がある方
・プログラミングの学習経験がある方
◻︎歓迎スキル・経験
・データサイエンスに関連する研究、データを用いた分析経験をお持ちの方
・統計分野の学習経験(授業・独学問わず)
【働く環境】
◾️メンバーの雰囲気
データサイエンス事業部では新卒・中途合わせ、約45名のデータサイエンス人材が活躍しています。
多くのメンバーが業界・職種未経験からスタートし、プロフェッショナルへと成長しています!
ニックネーム制度を導入したオープン&カジュアルな雰囲気で、意見交換や相談も気兼ねなくできるカルチャー。
メンバー同士で休日に遊びに出かけることもあります。
◾️導入研修(ESTYLE U Junior)
日々新しい技術が生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。
導入研修では、この基本姿勢を磨くため、「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。
質問・相談はオープン&カジュアルにできるので、「調べても分からない」時はすぐに先輩のサポートを受けられます!
▼カリキュラム例
データ解析に必要となる統計学・数学(線形代数・微積分)や、データ加工・分析に必要なプログラミング(Python・SQL)など、データサイエンスに必要なスキルを身につけます。
◾️サポート制度
導入研修では、先輩社員がメンター担当となってしっかりサポートします。安心の環境の中で、データサイエンティストとしての道に挑戦できます。
雇用形態 | 正社員(新卒) |
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給与 | 月給250000円〜 ◾️月給 学部卒:25万円 院卒:27万円 ※経験・スキル等を考慮の上、当社規定により決定 ※上記月給には、固定残業代40時間分(学部卒:月5万9,524円 院卒:6万4,286円)を含む。超過分は別途支給。 ◾️その他 ・昇給:年2回(4月・10月) ・賞与:年2回(6月・12月) |
勤務時間 | 09:00〜18:00 ◾️働き方 リモート&在宅のハイブリッド制度 (研修期間は、週4出社&週1リモート) |
休日・ 休暇 |
◾️休日休暇 ・完全週休2日制 (土・日・祝日) ・有給休暇 10日〜20日(法定通り) ・年間休日120日以上 ・年末年始/夏季休暇 ・慶弔休暇 ・産前、産後休暇 (取得実績あり) ・育児休暇 (取得実績あり) |
待遇・ 福利厚生 |
・通勤手当 ・コウキシン50 自発的な学習やスキル習得や技術向上などの知的活動を「1人につき年間50万円まで」支援する制度。 例)研修受講費用、資格受験費、大学院の学費など ・マガサポ:業務で必要な専門書や書籍の購入費用を、月5,000円まで支援。 |
勤務地 | 東京都東京都渋谷区神宮前3丁目25-14エスラ原宿ビル8F 最寄り駅:JR原宿駅 徒歩5分/東京メトロ明治神宮前駅 徒歩6分 【本社】東京都渋谷区神宮前3-25-14 エスラ原宿ビル8F ※プロジェクトにより、都内の各プロジェクト先への勤務あり |

生成AI/LLM
【AIエンジニア】生成AI/教育サポート◎研修充実で超成長◎リモート有
◾️概要
近年注目を集めている「大規模言語モデル(LLM)/生成AI」を活用し、クライアントが抱える課題を解決へ導くお仕事です。
お客様のニーズに合わせたソリューションを提案し、実際に開発まで行うので、AIの最先端技術を実践的に学びながら、企業のビジネスに大きなインパクトを与えるやりがいを感じられます。
◾️業務内容(一例)
・大規模言語モデルの調査、AIチャット開発や性能向上
最新の技術動向をつかみ、質の高いAIチャットサービスをつくります。
・プロンプトエンジニアリング
LLMを効果的に動かすために、提示する指示(プロンプト)の設定や最適化を追求。
・顧客ニーズに合わせたプロンプト設計
お客様の課題に合わせてプロンプトを設計・調整し、最適な結果を得られるように工夫します。
・PoC(概念実証)の計画や実行、評価
新しいアイデアや技術を小規模に検証し、ビジネス化できるかを判断します。
・運用上の課題解決や最適化
AI導入後の運用で発生する問題を素早く特定し、改善策を提案・実装します。
・データクレンジング(加工)
AIモデルの学習に必要なデータを整理・加工し、モデル精度を高めます。
・クラウド環境構築
Azure、AWS、GCPなどを用いて、LLMが稼働するための基盤を整備します。