株式会社ABEJA

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。

【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

業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、エンジニアやデータサイエンティストと密に連携しながらそれを実現に導いていただくビジネス最前線のポジションです。お客様は、経営戦略としてデータ利活用を掲げる国内ブルーチップ企業を中心に、新サービスの開発や新規事業の創出など、非常に多くの大プロジェクトの引き合いをいただいております。
【具体的には】
・様々な業種・業界の既存顧客への深耕及び新規顧客の開拓・リレーション維持・管理・アカウント／アクションプランニングと実行・DX戦略やAIなどデジタル技術を利活用した提案・経営／事業課題の特定と抽出・提案書の作成・プレゼンテーション・ディールクロージング・技術メンバ（データサイエンティストやエンジニア）と連携した開発プロジェクトの推・プロジェクトの立ち上げ・開発プロセスを通じた品質担保・開発プロセスを通じた予実管理・スケジュール策定と管理
お客様への進捗報告及びそれに要するレポート作成お客様のカウンターパートはCxOから現場責任者まで幅広く、それぞれに合わせた課題抽出能力や抽象度の高い課題に対する言語化／提案能力を求められるとともに、お客様とお客様の課題解決には、ビジネスと技術メンバ一丸となった取り組みが重要になることから、本質的な課題解決や価値創出の実感と、先端技術に対する手触り感を、強く感じていただけるポジションとなります。
※本ポジションは、大手企業ボードメンバクラスに対して、DX戦略やAIなどデジタル技術を駆使した経営／事業の課題解決に取り組んでいただきます。

以下必須要件のうち、2つ以上の該当があること（全てに該当している必要はない）
・Pythonを含む複数言語(TypeScript、Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上)
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上)
・ETLやELTの実装経験
・クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験
・GitHubを用いた開発経験
【歓迎】
・PySparkによるデータ処理・Sparkの内部アーキテクチャに関する知識およびパフォーマンスチューニングの経験・データサイエンス一般に関する理解・経験・B2Bシステム開発の経験・Webアプリケーション開発経験・Kubernetesベースのデータパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験・クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験・英語によるビジネス遂行能力