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課題を自分で定義し、AIで解く。データサイエンティスト候補

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on 2026-10-02

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課題を自分で定義し、AIで解く。データサイエンティスト候補

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レイスシステムソリューションズ株式会社's members

S. Aizawa

エンジニアとは程遠い大手小売業から転職。 新しいチャレンジをする時は、越えるべき壁の高さや挫折を日々感じていますが、ほんの少しの成長が嬉しくてやめられない。 共に切磋琢磨できる仲間がいること、成長できる環境を求めている方に、レイスシステムソリューションズはきっと何かを提供できるのでは?と思っています。

レイスシステムソリューションズ株式会社's members

エンジニアとは程遠い大手小売業から転職。 新しいチャレンジをする時は、越えるべき壁の高さや挫折を日々感じていますが、ほんの少しの成長が嬉しくてやめられない。 共に切磋琢磨できる仲間がいること、成長できる環境を求めている方に、レイスシステムソリューションズはきっと何かを提供できるのでは?と思っています。

Job Description

What we do

レイスグループが展開する複数事業から生み出される様々なデータを源泉とし、データサイエンス力とデータエンジニアリング力を駆使して、グループの事業成長を牽引する役割を担っています。 主な分析領域は以下の通りです。 ・グループ蓄積データを活用した推薦システム、マッチングエンジンの開発・運用 ・機械学習モデルの構築と効果検証・改善サイクルの設計 ・自律型AIエージェントの開発(基幹プロセスへの統合) ・事業課題の抽出から要件定義・AIモデル化までの上流工程 ・データ分析・データ処理基盤の構築 ■レイスシステムソリューションズ コーポレートサイト https://race-ss.co.jp/

What we do

レイスグループが展開する複数事業から生み出される様々なデータを源泉とし、データサイエンス力とデータエンジニアリング力を駆使して、グループの事業成長を牽引する役割を担っています。 主な分析領域は以下の通りです。 ・グループ蓄積データを活用した推薦システム、マッチングエンジンの開発・運用 ・機械学習モデルの構築と効果検証・改善サイクルの設計 ・自律型AIエージェントの開発(基幹プロセスへの統合) ・事業課題の抽出から要件定義・AIモデル化までの上流工程 ・データ分析・データ処理基盤の構築 ■レイスシステムソリューションズ コーポレートサイト https://race-ss.co.jp/

Why we do

AI技術の進化により、「精度の高い予測モデルを作ること」自体の価値はコモディティ化しつつあります。 我々が本質的に求めているのは、事業部門の深部に入り込んで根本的なビジネス課題を自ら抽出し、機械学習と生成AIを適材適所で使い分けて解決に導ける専門家です。 「何を解くべきか」を見極める力——そこにデータサイエンティストとしての真価が問われると考えています。 そのフィールドとして、レイスグループは特異な環境です。 売上高は5年で3倍、従業員数は5年で4倍と急成長を続けており、28の事業部門が日々生み出す営業・業務データは量・多様性ともに年々拡大しています。私たちが構築したモデルの分析結果は、事業部マネージャーや経営層が出席する会議の意思決定材料として直接使われます。 「社内に眠る巨大データ」をビジネス課題と紐づけ、事業成果へと変える。 その上流の課題設定から一貫して担える環境がここにはあります。

How we do

■技術スタック Google Cloud、Vertex AI、Docker、GitHub、BigQuery、MySQL、PostgreSQL、Python等 ■働き方 裁量労働制 / 年間休日130日(土日祝・年末年始・夏期休業含む)/ 有給取得率90.5% / 一部リモート可

As a new team member

■業務内容 ・Python・SQL等を用いたデータ分析・データ処理基盤の構築 ・機械学習・生成AIを活用した推薦システム・マッチングエンジン・AIエージェントの開発・運用 ・事業課題の抽出から要件定義・AIモデル化までの上流工程 ・構築したモデルの効果検証・改善サイクルの運用 ■このポジションの魅力 ・入社時にデータサイエンティストとしての職種を確約 ・自分のモデルが事業にどのような効果をもたらしたかを直接確認できるインハウス環境 ・「何を解くか」の定義から携われる上流ポジション ・25事業部のデータを横断的に扱える規模感 ■求める人物像 ・自身のスキルを活かして大きな付加価値を生み出したいと考えている方 ・向学心をお持ちの方 ・会社を創り上げていくことに魅力を感じる方 ■ 求めるスキル・経験 ・Python・SQLを用いたデータ分析、またはAI(機械学習・生成AI等)を活用した開発経験 ・複雑なビジネス課題を論理的に整理し、データを用いた解決策に落とし込む素養 ・2027年6月〜2028年3月に卒業見込みの方(学部・専攻不問)
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    Company info

    Founded on 03/2018

    115 members

    東京都中央区京橋3-1-1 東京スクエアガーデン7階