想定年収
700~1,200万円
勤務地
東京都
事業内容
リアルタイムでの店舗内行動データの取得及び有効活用を目的に、画像解析・機械学習等の最先端テクノロジーを活用したリアル市場のGoogleAnalyticsサービスの提供をしております。次世代のビジネスインテリジェンスツールを活用したA/Bテストに基づいて、店舗内の陳列方法や演出技術に変化を持たせることで、お客様の購買行動を科学する店舗内マーケティング支援を行っております。
※サービス概要
(1)性別年齢推定サービス「ABEJA Demographic」
⇒人物の顔映像から性別・年齢を推定して、統計的なデモグラフィックデータを取得するサービス。
(2)ヒートマップ解析サービス「ABEJA Behavior」
⇒人物の滞留・動態状況を数値に変換して、定量評価ができるデータを取得するサービス。
※サービス概要
(1)性別年齢推定サービス「ABEJA Demographic」
⇒人物の顔映像から性別・年齢を推定して、統計的なデモグラフィックデータを取得するサービス。
(2)ヒートマップ解析サービス「ABEJA Behavior」
⇒人物の滞留・動態状況を数値に変換して、定量評価ができるデータを取得するサービス。
会社特徴
【今まで世に出てきていない インストアのオフラインマーケティング領域のパイオニア】
同社が現在リリースしております2つのサービスですが、店舗を持っているインストアに対しての「オフラインマーケティング」サービスです。
Web化が進んだ昨今の市場では「Web(オンライン)マーケティング」が主流です。ただ、同社の技術力を用いた「オフラインマーケティング」の実現を同社は成功しております。
【「テクノロジーで世界を変える」というビジョンを元に優秀なエンジニアが集まってきております】
同社は、「テクノロジーで世界を変える」というビジョンがございます。社内には優秀なエンジニアが多数在籍しており、代表の岡田氏は小学五年生の頃からプログラミングを行っている生粋の技術者で、CTOの緒方氏はIPA未踏IT人材発掘・育成事業未踏ユース「クラウド上のモデル駆動開発ツール、CloudMDDの開発」プロジェクト採択クリエータ。また、東京大学・会津大学名誉教授 國井利泰氏が最高技術顧問に就任、画像処理分野のエキスパート、 中部大学 教授藤吉弘亘氏、講師山下隆義氏と技術連携など事業拡大に向けて準備は整っております。
【導入事例、メディア掲載歴】
・三越伊勢丹百貨店導入事例
http://www.rbbtoday.com/article/2015/05/25/131546.html
・マーケティングから決済まで、人認証技術×ビジネスプロデュースで未来を変えるABEJAの挑戦【連載:NEOジェネ!】エンジニア Type
http://engineer.typemag.jp/article/abejaneo
・国内AIトップ研究者とのタッグで世界最先端狙う26歳 ABEJA岡田陽介 The WAVE
http://thewave.jp/archives/2286
同社が現在リリースしております2つのサービスですが、店舗を持っているインストアに対しての「オフラインマーケティング」サービスです。
Web化が進んだ昨今の市場では「Web(オンライン)マーケティング」が主流です。ただ、同社の技術力を用いた「オフラインマーケティング」の実現を同社は成功しております。
【「テクノロジーで世界を変える」というビジョンを元に優秀なエンジニアが集まってきております】
同社は、「テクノロジーで世界を変える」というビジョンがございます。社内には優秀なエンジニアが多数在籍しており、代表の岡田氏は小学五年生の頃からプログラミングを行っている生粋の技術者で、CTOの緒方氏はIPA未踏IT人材発掘・育成事業未踏ユース「クラウド上のモデル駆動開発ツール、CloudMDDの開発」プロジェクト採択クリエータ。また、東京大学・会津大学名誉教授 國井利泰氏が最高技術顧問に就任、画像処理分野のエキスパート、 中部大学 教授藤吉弘亘氏、講師山下隆義氏と技術連携など事業拡大に向けて準備は整っております。
【導入事例、メディア掲載歴】
・三越伊勢丹百貨店導入事例
http://www.rbbtoday.com/article/2015/05/25/131546.html
・マーケティングから決済まで、人認証技術×ビジネスプロデュースで未来を変えるABEJAの挑戦【連載:NEOジェネ!】エンジニア Type
http://engineer.typemag.jp/article/abejaneo
・国内AIトップ研究者とのタッグで世界最先端狙う26歳 ABEJA岡田陽介 The WAVE
http://thewave.jp/archives/2286
仕事内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
【具体的には】
・データ分析、モデル作成・データ要件の整理、技術スタック選定・データの前処理、EDA、可視化・最適な手法の調査、選定・モデルの作成、精度性能評価・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)・統計解析・因果推論などの統計モデリング・数理最適化などの数理モデリング・エンジニアと連携したモデルの商用実装・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上・プリセールス活動、提案内容レビュー・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断・チームリーディング、メンバーメンタリング・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化・技術ナレッジの公開(勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など)
【具体的には】
・データ分析、モデル作成・データ要件の整理、技術スタック選定・データの前処理、EDA、可視化・最適な手法の調査、選定・モデルの作成、精度性能評価・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)・統計解析・因果推論などの統計モデリング・数理最適化などの数理モデリング・エンジニアと連携したモデルの商用実装・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上・プリセールス活動、提案内容レビュー・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断・チームリーディング、メンバーメンタリング・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化・技術ナレッジの公開(勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など)
株式会社ABEJA募集概要
勤務地
東京都港区
給与詳細
- 賞与(2ヶ月分相当×年2回支給)を含みます。
- 賞与は半期ごとに実施する評価および業績に応じて当社規定により決定します。
- 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます。
- 賞与は半期ごとに実施する評価および業績に応じて当社規定により決定します。
- 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます。
応募資格
・ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方・機械学習全般における理論的な理解・画像処理・自然言語処理・構造化データ のうち2つ以上のご経験・業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している・業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる・メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る・ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る・LLMや生成系AIを実務上でも取り扱ってこられたご経験・機械学習のモデリング業務のご経験に加えて、統計解析・因果推論などの統計モデリングのご経験、もしくは、数理最適化などの数理モデリングのご経験(いずれか片方でも可)・エンジニアリングの知見・AWS・GCPでの開発経験・git及びGithubの利用経験・分散処理(Spark等)を用いた経験・機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験・Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験・業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力・顧客折衝・プリセールス活動 等による、プロジェクトの要件定義を行ってきたご経験・プロジェクトリードとしてメンバーを率いてこられたご経験【歓迎】データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験
勤務時間詳細
就業時間:10:00~19:00
休日休暇
完全週休2日制(土曜・日曜)、国民の祝日<br>年次有給休暇(初年度10日)<br>リフレッシュ休暇(初年度最大3日)<br>その他(慶弔、ゴールデンウィーク、年末年始、子の看護、介護など)
待遇・福利厚生
各種保険:健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険<br>健康保険:関東ITソフトウェア健康保険組合に加入(直営の保養施設などの利用可)
深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当<br>※交通費は実費精算致します。
深夜・休日勤務手当、追加割増手当、時間外労働手当<br>※交通費は実費精算致します。
採用人数
若干名