データサイエンス
リードデータエンジニア
◆募集背景
ビジネスにおいて、データ活用が注目される一方で、データ基盤・データベースがしっかりと構築されていないまま、分析を行い、課題解決につながらないケースが増えていきています。分析やデータの活用を前提に、データ基盤の設計〜構築、分析ができるように運用まで持っていくことのニーズが高まっています。
この度、日々増加するクライアントの需要に伴い当事業を拡大する運びとなり、データ基盤/DWHの設計からチームを牽引いただくリードエンジニアを募集しています。
◆業務例
データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。
■具体的には
・パブリッククラウド基盤（AWS/Google Cloud）へのシステム構築
・DWHシステム設計・開発
・DWHシステムの移行
・データパイプラインの設計・開発・運用
・データ分析基盤システム運用
・BIツールやダッシュボードの開発、運用
・技術動向の調査／検証
など
◆扱う技術・ツール例
・Snowflake
・Databricks
・ThoughtSpot
・Tableau
・AWS
・Azure
・Docker
・Google Cloud
・Tealium
など
◆こんな方におすすめ！
・裁量を持って仕事をしていきたい
・もっとお客さんに近い距離で仕事がしたい
・マネジメントにもチャレンジしていきたい
＜応募条件＞
必須条件
■高専卒以上
■以下のご経験・スキルが3年以上ある方
-データ基盤/DWHの設計経験
歓迎条件
□SQLの業務での利用経験
□Tableau、ThoughtSpotの業務での利用経験
□Google Cloud/AWS/Azureなど何かしらのクラウド環境の利用経験
□顧客折衝やビジネス部門との調整、チームリードなど、コミュニケーション力や提案・プレゼンテーション力を活かした経験
【求める人物像】
・積極的に技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方
・変化を楽しみながら働ける方
・チームで業務を遂行していきたい方
| 雇用形態 | 正社員（中途） |
|---|---|
| 給与 | 月給：400,000円〜500,000円 想定年収 500万円 〜 650万円 ※経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定 ※固定残業代40時間分（月9万5,239円~11万9,048円）を含む ※固定残業代は、残業の有無に関わらず毎月支給し、超過分は別途支給 ◾️昇給：年2回（4月・10月） ◾️賞与：年2回（6月・12月） |
| 休日・ 休暇 |
■完全週休2日制（土・日） ■祝日休み ■年末年始休暇、夏季休暇 ■慶弔休暇 ■有給休暇（取得率80％以上） ■産前・産後休暇、育児休暇（取得実績あり） |
| 待遇・ 福利厚生 |
【福利厚生】 ■交通費支給（上限あり） ■コウキシン50 自己成長の投資にたっぷり使える一人あたり年間50万円の教育予算を用意。資格受験費用はもちろん、大学院への入学費用にあてたメンバーも。コウキシンを全力でサポートします。 ■マガサポ 月5,000円まで自由に書籍購入できます。 【教育制度】 ESTYLE U ワンランク上の当社オリジナル研修。業界で著名な講師をお招きし、月に1~2回の特別講義を実施。現場で起きたマル秘話など、ここでしか聞けない話も多数あり、コウキシンが駆り立てられます！ https://www.wantedly.com/companies/estyle/post_articles/456554 |
| 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 【勤務地】 本社、サテライトオフィス（本社近く）、クライアント先のいずれか 【常駐比率】 常駐 1：非常駐 9 常駐｜クライアント先、在宅のハイブリッド 非常駐｜本社、在宅のハイブリッド 【出社形態】 ハイブリッド：出社、在宅勤務を交互に行います。 |
生成AI／LLM
生成AI（LLM）エンジニア
GPT-4oなどを用いたLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発、各種APIなどとの連携開発、LLMを用いたRAGシステム/エージェントシステムの開発、各種プロジェクトで求められるアプリケーション・システムの開発など、プロジェクトは多岐に渡ります。
これまで世の中になかったサービス開発などに関わることもあり、エンジニアとして技術の幅を広げることができます。
■具体的な業務例
・大規模言語モデルの技術調査やAIシステムの開発、性能向上
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・顧客ニーズに合わせた効果的なプロンプト設定・最適化
・ビジネスニーズに基づいたPoCの計画・実行・評価
・LLMモデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・クラウドを活用した環境構築
・GCP/AWSなどのクラウド環境の改善・運用
など
【活用する要素技術等】
・AWS、GCP、Azure
・python
・SQL、NoSQL
・Linux
・Huggingface
・llamaIndex、VOYAGER など
【クライアント例】
伊藤忠商事株式会社、Ｔ＆Ｄフィナンシャル生命保険株式会社など他にも多くのクライアント様からご相談をいただいており、ニーズが高まっています。
・伊藤忠商事株式会社様 生成AI活用推進プロジェクト
https://estyle.co.jp/media/interview/2571/
・Ｔ＆Ｄフィナンシャル生命保険株式会社様 生成AIによる業務効率化プロジェクト
https://estyle.co.jp/media/interview/2609/
【ポジションの魅力】
・幅広い業界の知識（ドメイン知識）を身につけられる
・最先端の幅広い技術に触れ、知識を得ることができる（音声認識など）
・上流工程から携わることもできる
生成AI／LLM
LLM開発プロジェクトリーダー／クライアントに寄り添う課題解決
GPT-4oなどを用いたLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発、各種ストレージサービス/APIなどとの連携開発、LLMを用いたRAGシステム/エージェントシステムの開発、各種プロジェクトで求められるアプリケーション・システムの開発などプロジェクトは多岐に渡ります。
これまで世の中になかったサービス開発などに関わることもあり、エンジニアとして技術の幅を広げることができます。今回はプロジェクトをリードしていただくPLポジションを募集します。
【業務内容】
GPT-4oなどを用いたLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発、各種ストレージサービス/APIなどとの連携開発、LLMを用いたRAGシステム/エージェントシステムの開発、各種プロジェクトで求められるアプリケーション・システムの開発などプロジェクトは多岐に渡ります。これまで世の中になかったサービス開発などに関わることもあり、エンジニアとして技術の幅を広げることができます。クライアントのニーズに柔軟に応えるため基本的に手組みでの開発を行っています
■具体的な業務例
・プロジェクト進行に関わる顧客折衝・信頼関係構築
・DX戦略やAI、LLMなどデジタル技術を利活用した提案・案件立案
・技術調査・PoCの実施
・プロジェクト各工程における開発・プロジェクト推進業務
・開発チームの品質管理、スケジュール管理、技術面の問題解決
・顧客への進捗報告、レポーティング
・大規模言語モデルを活用したプロトタイプ開発・改善
・Google Cloud/AWSなどのクラウド環境の改善・運用
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
など
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データサイエンス
データサイエンティスト
【事業内容】
ビジネスにおいて、データ・AI活用が重要視されてきている一方で、社会全体でみると未だデータ・AIを上手く活用できていないのが実情です。
「データサイエンス/データアナリティクス事業」において、私達は「データ・AIを駆使することで、企業の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うこと」を役割とし、クライアントに寄り添ったサービスを提供しています。
【業務内容】
クライアントの要件やご希望に合わせ、機械学習や深層学習の技術を用いたアルゴリズム構築、データ分析、前処理、特徴量エンジニアリングなどの業務や、AIを用いたデータ分析によるエンジニアリング提供を行っていただきます。
【仕事内容】
・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認
・データ前処理
・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計
・統計解析・因果推論などの統計モデリング
・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善
・各種パフォーマンス評価・検証
・分析レポート作成、分析結果の報告
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を通してクライアントへ貢献しています。
数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化したプロジェクト多数。
■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
【独自の基礎研修~ESTYLE U Junior~】
特にIT業界では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。
常に最新の技術を踏まえたサービスをクライアントへ提供する為に、独自の基礎研修では、この基本姿勢を磨くため、敢えて「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。
勿論、質問・相談はオープン&カジュアルにできる環境が整っているので、「調べても分からない」時などはすぐに先輩のサポートを受けることができます!
▼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ることができます。
【サポート制度】
基礎研修では、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。