名古屋・中部地方で製造業界での経験が豊富なデータサイエンティスト募集！

DataRobot Japan株式会社

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90年代から医療用画像診断装置メーカーで統計解析や機械学習を使った品質改善（シックスシグマ）、要因分析、異常予兆検知、医療データ分析などに従事。2018年からDataRobot社のデータサイエンティストとしてヘルスケアチームをリードし、主に医療機関や製薬企業でのAIアプリケーション開発をサポートしている。また、伝統的な統計解析手法と機械学習各々の特長を活かした分析アプローチを研究し、各所で講演を行っている。
DataRobot データサイエンティスト。Kaggle Master、博士 (工学)。東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtB と BtC いずれにも深い経験を有する。余暇では機械学習コンペティションの Kaggle に精力的に取り組んでおり、 2020年現在も現役で活躍している。
Mikio Ogawa
データサイエンティスト
DataRobot Japan プログラムマネージャー。広告代理店、外資系金融機関、ITベンチャー企業（デジタルコンサルティングファーム）を経て2020年4月よりDataRobot Japanに参画。前職ではビジネスディベロップメント、プロジェクトマネージャーとして50以上のシステム開発、Webサービス開発のプロジェクトに従事。また、フィリピン拠点の経営の立て直し、海外15ヵ国26拠点の連携業務に携わった経験を活かし、DataRobotではプログラムマネージャーとして横断的且つ戦略的に緊急性・優先度の高いプロジェクトのマネジメントを行っている。

What we do

革新的なAIプラットフォーム「DataRobot」のUI画面です
弊社では定期的にユーザー会も開催しております

「Empowering the Human Heroes of the Intelligence Revolution」が私たちのビジョンです。

エンタープライズ AI のリーダーである DataRobot, Inc.（本社：マサチューセッツ州ボストン、CEO：Jeremy Achin、以下DataRobot）は、AIが持つ変革の力を誰もが簡単に手に入れ、企業がデータを迅速に価値へ変換できる世界を目指し、高度なAIモデルの構築から運用管理までのプロセス全体を自動化するエンタープライズAIプラットフォーム「DataRobot」と、AIネイティブな戦略的サクセスチームによる、全社的なAIドリブン* 組織を構築するための支援プログラム「AIサクセスプログラム」を提供しています。

AIを大規模に提供し、継続的にパフォーマンスを最適化することで、ビジネス価値の最大化をサポートします。DataRobotの最先端のソフトウェアと世界最高クラスのAI実装、トレーニング、サポート、サクセスサービスが、組織の規模や業種を問わず、あらゆる組織においてビジネスの成果を高めています。

これまで DataRobot は、幅広い業界で日本を代表するお客様からご愛顧いただき、急成長を遂げることができました。私たちも企業におけるデータ・AIの活用に関する比類なき経験値を得るとともに、パートナー様やお客様同士による相互扶助のエコシステムも成熟してきました。

今後もこれまで以上に強力な顧客支援体制を構築し、さらに多くのお客様の AI 活用とデジタルトランスフォーメーションを成功させることで、日本を世界的にも突出した「AI 活用の最先端」に導いていきたいと思います。

【ユニコーンAI企業】
DataRobot は創業以来AIに焦点を絞り、ROI を生み出すAIの提供において実績を挙げています。世界各地にオフィスを構え、New Enterprise Associates、Sapphire Ventures、Meritech、DFJ Growth などの一流企業からこれまでに$700Mを調達し、現在シリーズFである弊社の評価額は$2.7Bを超えます。

※ 所謂ビッグデータと称される様な集積データを、AIを利活用して学習・分析させた結果に基づいて、様々な判断・行動を起こすこと

Why we do

今日では、全ての企業がデータを活用し、AIカンパニーになる必要があります。
私たちのミッションは、世界中のビジネスにおいて重要な意思決定の方法を変えることです。
世界最高レベルの人工知能と機械学習ソリューションを提供することで、実現していきます。

【DataRobot Vision】
Engineer a more intelligent tomorrow by unleashing the full potential of human and machine intelligence

How we do

弊社主催のAI Experience 2019でDataRobot Japan代表の柴田暁のキーノート
DataRobotでは毎年日本最大級のAIの展示会「AI Experience」を開催しております

【YoY 70％以上成長】
過去三年間毎年YoY 70％以上成長

【顧客数700社以上】
日本でもフォーブスGlobal2000のトップ10社中9社が導入

【AI価値の生産性を3倍に】
モデル構築の作業工数は25倍高速化
既存のデータ・AI活用人材を大幅効率化

【既存人材をAI人材化】
既存人材を市民データサイエンティスト化
あらゆる事業へのAI導入を可能に

【3年で500%のRoI】
最新のForrester社による顧客調査では
DataRobotを導入し、最速3ヶ月でコストを回収

【世界的人材が結集】
Kaggleコンペ世界ランキング1位保持者が多数在籍

【600人以上の技術者】
15カ国のグローバルオペレーション

【あらゆる産業を支援】
金融、ヘルスケア、流通・小売、製造
各産業のエクスパートが在籍

【その他】
Forbes が選ぶ2020年の「クラウド100（世界の優良非公開クラウド企業100社）」、2019年および2020年の「AI 50（最も有望なAI企業50社）」にも選出され、IDC のレポート「IDC MarketScape: Worldwide Advanced Machine Learning Software Platforms Vendor Assessment（IDC MarketScape：世界の高度機械学習ソフトウェアプラットフォームベンダー評価）」では、リーダーに選ばれました。詳細についてはwww.datarobot.comをご覧ください。

As a new team member

＜このポジションについて＞
AIプラットフォームを導入した企業は簡単に成功できるのでしょうか。いいえ、残念ながらデータを価値に変えるプロセスは、決して平坦な道のりではありません。カスタマーフェイシング・データサイエンティスト（CFDS）はお客様に寄り添い、データサイエンス、ビジネスプロセス、そしてAIユースケースについての深い経験と知識を駆使して、ユーザー様がDataRobotという革新的な製品を通じて予測モデルを実世界問題へ応用し、価値創出に成功できるようにあらゆる支援を行います。

弊社のユーザー様は製造、流通・小売、金融、保険、ヘルスケア、メディア、スポーツなど多岐に渡っていますが、CFDSはそれらのお客様の事業ドメインと取得可能なデータを理解し、お客様と共に機械学習の新しいユースケースを開拓します。様々な分野における実際のデータに触れることができる魅力的なポジションですが、高度なデータサイエンス技術力と、お客様とのコミュニケーション力の双方が必要とされます。

＜CFDSの主な業務＞
・製品デモを軸としたDataRobot製品の紹介とディスカッションを通じた顧客価値創出機会の特定
・製品導入検討プロジェクト（Proof of Value）の立案・評価軸決定・実行支援
・製品導入後の顧客へのモデル精度向上やデータ準備に関連する技術アドバイス
・顧客事業に特化した高インパクト機械学習活用ユースケースの開発
・構築された機械学習の実運用化に向けた技術・組織支援
・ユーザートレーニング・インダストリー特化型セミナーの実施
・最新技術コンテンツ（ブログ、ホワイトペーパー、セミナーテキスト、etc.）の作成と監修
・弊社販売代理店の技術力イネーブルメントと顧客対応支援

＜主な必要経験・スキル＞
・4年以上のビジネス現場でのデータ分析経験
　- もしくはPhD以上の研究経験と2年以上のビジネス経験
・予測モデル（特に機械学習モデル）の生成及び実運用化の実務経験
・新規・既存顧客との日本語（ネイティブレベル）でのコミュニケーションスキル
・少人数チームにおいて自発的に行動し、適切なコミュニケーションを取ることができる
・Python, R, SASなどのプログラミング言語を用いた分析経験
・オフィス外勤務（顧客訪問・出張など）が可能なこと（コロナ状況前は約50％）
・技術的コミュニケーションを行える英語力（中級、読み書きのみも可）

＜その他の有利な経験・スキル＞
・PhD・ポスドクレベルの研究経験
・Hadoopなどのビッグデータテクノロジーの実務経験
・データ準備・解析に必要とされるツールの利用経験（SAS, SPSS, Matlab, JMP, Tableauなど）
・マーケティング、金融、製造、流通、製薬、通信など特定業界での予測分析の知見・経験
・教師あり・教師なし学習、時系列モデル、レコメンデーション、ベイジアンモデルなどのモデリング技術の知見
・コンサルティングの経験
・エンジニアとしての開発経験
・スタートアップ企業での経験