想定年収
779～1,373万円
勤務地
東京都
事業内容
【革新的なビジネスモデルで注目が集まる企業 ?ジョイントR&D ?産業全体への横展開】
?ジョイントR&D：多様な産業のリーディングカンパニーと成果物横展開を前提に契約。その後R&Dを行います。
?産業全体への横展開：上記で創出したAIソリューションを自社SaaSとして産業全体へ還元していきます。
【教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、AI技術でアップグレード】
(1)物流最適化 事例：不在配達ゼロ化AIプロジェクト
※走行距離の25%は再配達のために費やされ、年間9万人の労働力に相当し、年間約1.8億時間が不在配達に費やされています
(2)教育(アダプディブラーニング) 事例：駿台予備校など大手予備校を顧客として抱えていることが投資家からの評価が高いです。勉強の分野の進み方は個人でバラバラですが、あと一つヒントがあれば解ける得意分野の問題と、多くのヒントがあってはじめて解ける苦手分野の問題が存在します。それぞれに対して、解けるまで少しずつヒントを出していくことで、個々人の教育成熟度にアダプト(適応)していくプロジェクトです。
(3)需要予測 事例：大手消費財企業で、予測のブレを人力予測の7割に抑えることに成功。
?ジョイントR&D：多様な産業のリーディングカンパニーと成果物横展開を前提に契約。その後R&Dを行います。
?産業全体への横展開：上記で創出したAIソリューションを自社SaaSとして産業全体へ還元していきます。
【教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、AI技術でアップグレード】
(1)物流最適化 事例：不在配達ゼロ化AIプロジェクト
※走行距離の25%は再配達のために費やされ、年間9万人の労働力に相当し、年間約1.8億時間が不在配達に費やされています
(2)教育(アダプディブラーニング) 事例：駿台予備校など大手予備校を顧客として抱えていることが投資家からの評価が高いです。勉強の分野の進み方は個人でバラバラですが、あと一つヒントがあれば解ける得意分野の問題と、多くのヒントがあってはじめて解ける苦手分野の問題が存在します。それぞれに対して、解けるまで少しずつヒントを出していくことで、個々人の教育成熟度にアダプト(適応)していくプロジェクトです。
(3)需要予測 事例：大手消費財企業で、予測のブレを人力予測の7割に抑えることに成功。
会社特徴
【「AIでデータの真価を解き放ち、産業の常識を塗り替える」 東大（松尾研究所）発のAIスタートアップ企業】
単に大学の技術を右から左に動かすだけでは、アップグレードは実現されません。同社は日本の変革の主体となるために、東京大学、各産業におけるリーディングカンパニー、要素技術を有するベンチャーとチームアップし、従来の人月単位に基づいた請求から決別し、利益に直結したAIサービスを提供しています。大学から社会への知の還元をリードし、クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団として、日本社会をアップグレードします。
【輝かしいメディア掲載実績】
・2021.12 創業わずか4年弱でグロース上場
・2020.10 シリーズBラウンドで約29億円を調達
・2019.11 Forbes JAPAN CEO conference 2019 にてみずほ賞を受賞/日経「NEXTユニコーン調査」に掲載
・2019.9 日本経済新聞社と金融庁共催の「FIN/SUM」のコンテストにて、「最優秀賞」を受賞
・2019.2 学校法人駿河台学園およびSATT株式会社との業務提携が、日本経済新聞
・2018.12 AIでの不在配達を防ぐ取り組みが、日本経済新聞に取り上げられる
【代表の経歴】
CEO代表取締役社長 加藤 エルテス 聡志
東京大学卒業後、マッキンゼーアンドカンパニー、米系メーカー等での経験を経て、2014年に一般社団法人日本データサイエンス研究所(現同社 )を創設、代表に就任。医療データ リーズンホワイ 監査役。
単に大学の技術を右から左に動かすだけでは、アップグレードは実現されません。同社は日本の変革の主体となるために、東京大学、各産業におけるリーディングカンパニー、要素技術を有するベンチャーとチームアップし、従来の人月単位に基づいた請求から決別し、利益に直結したAIサービスを提供しています。大学から社会への知の還元をリードし、クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団として、日本社会をアップグレードします。
【輝かしいメディア掲載実績】
・2021.12 創業わずか4年弱でグロース上場
・2020.10 シリーズBラウンドで約29億円を調達
・2019.11 Forbes JAPAN CEO conference 2019 にてみずほ賞を受賞/日経「NEXTユニコーン調査」に掲載
・2019.9 日本経済新聞社と金融庁共催の「FIN/SUM」のコンテストにて、「最優秀賞」を受賞
・2019.2 学校法人駿河台学園およびSATT株式会社との業務提携が、日本経済新聞
・2018.12 AIでの不在配達を防ぐ取り組みが、日本経済新聞に取り上げられる
【代表の経歴】
CEO代表取締役社長 加藤 エルテス 聡志
東京大学卒業後、マッキンゼーアンドカンパニー、米系メーカー等での経験を経て、2014年に一般社団法人日本データサイエンス研究所(現同社 )を創設、代表に就任。医療データ リーズンホワイ 監査役。
仕事内容
・Google Cloudを軸としたクラウドネイティブ環境下で、ビッグデータの加工しMLモデルやWebアプリケーションとつなぎ込む（「データ基盤」の構築）
・複数の「データ基盤」を、k8s上でコストや運用側面など多様な側面で効率的・効果的に運用するための施策・ソフトウェア開発を立案・実施する
・必要や希望に応じて、DS分野・MLOps分野へ踏み込んだ理解・貢献も行うことがある
【ポジションの魅力】
B2Bソフトウェア開発において、顧客データを加工して、MLモデルやWebアプリケーションといった他のコンポーネントで活用できるように、いわゆる「データパイプライン」「データ基盤」を構築する必要があります。顧客データの素性は顧客システム毎に異なるため、効率的に基盤を構築すると同時に、それら別個のシステムを維持するにはそれ自体のためのプラットフォームも構築し、進化させ続ける必要があります。当募集では、プロジェクトごとのデータ基盤構築の他、コスト・運用観点の双方からデータ基盤群を効率的に稼働させるためのk8sベースの社内プラットフォームの開発に興味をお持ちの方をお待ちしておりますビッグデータに関する開発・運用のスキルに加えて、データサイエンスやMLOpsといった隣接業務を習得し、貢献いただく機会も見込まれます。
【技術環境】
プログラミング言語：Python SQL(特にBigQuery)
データベース：BigQuery PostgreSQL
フレームワーク：Apache Airflow Kubernetes Dataform
管理・コミュニケーションツール：GitHub Jira Confluence Slack
クラウド環境: Google Cloud (GCP) AWS
・複数の「データ基盤」を、k8s上でコストや運用側面など多様な側面で効率的・効果的に運用するための施策・ソフトウェア開発を立案・実施する
・必要や希望に応じて、DS分野・MLOps分野へ踏み込んだ理解・貢献も行うことがある
【ポジションの魅力】
B2Bソフトウェア開発において、顧客データを加工して、MLモデルやWebアプリケーションといった他のコンポーネントで活用できるように、いわゆる「データパイプライン」「データ基盤」を構築する必要があります。顧客データの素性は顧客システム毎に異なるため、効率的に基盤を構築すると同時に、それら別個のシステムを維持するにはそれ自体のためのプラットフォームも構築し、進化させ続ける必要があります。当募集では、プロジェクトごとのデータ基盤構築の他、コスト・運用観点の双方からデータ基盤群を効率的に稼働させるためのk8sベースの社内プラットフォームの開発に興味をお持ちの方をお待ちしておりますビッグデータに関する開発・運用のスキルに加えて、データサイエンスやMLOpsといった隣接業務を習得し、貢献いただく機会も見込まれます。
【技術環境】
プログラミング言語：Python SQL(特にBigQuery)
データベース：BigQuery PostgreSQL
フレームワーク：Apache Airflow Kubernetes Dataform
管理・コミュニケーションツール：GitHub Jira Confluence Slack
クラウド環境: Google Cloud (GCP) AWS
株式会社JDSC募集概要
勤務地
東京都文京区
応募資格
※GitHubの提出必須※
・データ基盤や分析基盤などの開発・構築経験、もしくは同経験に対する強い興味・キャッチアップ力
・クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験（GCP・AWS・Azure等）
【歓迎】
・可読性・パフォーマンスを意識したOLAP分析向けのSQL記述力
・バッチ処理によるETLやELTの実装経験
・データサイエンティストとしての経験。特に需要予測・時系列予測・数理最適分野
・B2Bシステム開発の経験
・物流事業に対する理解・経験
・Webアプロケーション開発経験（Go言語、 TypeScript等）
・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
・データ基盤や分析基盤などの開発・構築経験、もしくは同経験に対する強い興味・キャッチアップ力
・クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験（GCP・AWS・Azure等）
【歓迎】
・可読性・パフォーマンスを意識したOLAP分析向けのSQL記述力
・バッチ処理によるETLやELTの実装経験
・データサイエンティストとしての経験。特に需要予測・時系列予測・数理最適分野
・B2Bシステム開発の経験
・物流事業に対する理解・経験
・Webアプロケーション開発経験（Go言語、 TypeScript等）
・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
勤務時間詳細
就業時間：10:30～16:30
休日休暇
リモート勤務の導入 週休完全2日制
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
SO有り 外部トレーニング出席 書籍購入制度 隔週で丸1日 研究開発・勉強デー 近距離手当 産休/育休復帰お祝い金支給
SO有り 外部トレーニング出席 書籍購入制度 隔週で丸1日 研究開発・勉強デー 近距離手当 産休/育休復帰お祝い金支給
採用人数
1
