400万人が利用するビジネスSNS

  • データサイエンティスト
  • 12エントリー

2021年上場! 画像・動画認識 データサイエンティスト募集

データサイエンティスト
中途
12エントリー

on 2024/07/01

414 views

12人がエントリー中

2021年上場! 画像・動画認識 データサイエンティスト募集

東京
中途
東京
中途

加藤エルテス 聡志

教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、技術でアップグレードすること。そして、それをプロとして尊敬できるメンバーと取り組める組織を作ること。この2つが私の仕事です。 一緒に日本をアップグレードできる方、是非ご応募ください。 【経歴】 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(Japan Data Science Consortium、現 株式会社日本データサイエンス研究所)を創設、代表に就任。 元 医療データ リーズンホワイ 監査役。 【著書】 『機械脳の時代』http://bit.ly/kikainou (ダイヤモンド社)、『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』(技術評論社・共著)、『プログラミングは、ロボットから始めよう』(小学館)、『日本製造業の戦略』(ダイヤモンド社・共著)、編集協力に『日本の未来について話そう』(小学館)、『REIMAGINING JAPAN』(VIZMedia LLC)など。 # 特に、『機械脳の時代』は (書籍タイトルはともかく) 何を考えてどうアプローチしているのか、JDSCのイメージを掴める便利なサマリです。また、テクノロジーがどう実社会の課題解決に役立っているか理解できるので、一読をおすすめします。 【教育活動】 ビジネスブレークスルー大学「問題解決力トレーニングプログラム」(監修:大前研一) 講師 https://www.lt-empower.com/course/psa/ # いわゆるコンサルティングファームで使うようなビジネスの考え方を紹介しています。 【講演】 TEDxTokyo Salon "データサイエンスと教育の未来"など。 【趣味・好きなこと】 温泉 (たまに行く)、カヤック (最近行けてないから、今年は行きたい)

城戸崎 由美香

私は、ずっとマーケティング畑の人間です。 小さい時から、同じものなのに、見え方によって「受け手が感じる価値」が変わることに関心がありました。 「手作りのお菓子がラッピングで、すごく豪華に見える!」 「同じメニューなのに、お店の名前が変わって外観が綺麗になっただけですごい人気!」など。 そんな事象を日々見つけては、単純に、おもしろいな、と思っていました。 大学でマーケティングの授業を初めて受けて「これだ!」と思ってから一直線。 ゼミの選択も、1社目にP&Gを選んだのも、全てはマーケティングに携わるため。 そのため、これまでマーケティングの専門家として、 様々なものの「見せ方」を工夫することに注力してきました。 マーケターとしては、 商品の「見せ方」(コンセプト開発、販売戦略の策定、広告の作成) の工夫をして、売上を上げたり、シェアを拡大したり。 プロジェクトリーダーとしては、 ビジョンの「見せ方」や個々のメンバーの貢献と目的の関連付けなど、 プロジェクトの「見せ方」を工夫して、 モチベーションの向上&チーム全体のパフォーマンスの最大化を図ってきました。 こんな感じで、マーケティングは、「商品」以外にも使えると知ってから、 私がおもしろいと感じていたのは、少し違うことだったのだと気づきました。 「見せ方」の工夫で価値が変わるということは、 意味付けを行うことで、価値を生み出すということなのだと。 それからは、もっと広い分野にも楽しみを見いだせるようになりました。 そんな私が、日本データサイエンス研究所(JDSC)を選んだ理由は、 JDSCが会社としてそれを行っているからです。 世の中に埋もれて、いや、今ではむしろ溢れすぎて 収拾がつかなくなっている無数のデータに、価値を与える会社だから。 データ単体ではたいした価値はないけれど、 それらをつなげて、意味付けを行うことで、とんでもない価値になる。 そんな、「データの価値を創る会社」で、楽しんで仕事をしています。

株式会社JDSCのメンバー

教育、輸送、エネルギーといった生活を支える領域を、技術でアップグレードすること。そして、それをプロとして尊敬できるメンバーと取り組める組織を作ること。この2つが私の仕事です。 一緒に日本をアップグレードできる方、是非ご応募ください。 【経歴】 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(Japan Data Science Consortium、現 株式会社日本データサイエンス研究所)を創設、代表に就任。 元 医療データ リーズンホワイ 監査役。 【著書】 『機械脳の時代』http:...

なにをやっているのか

◆「利益に直結」したAI活用サービスの提供◆ デジタル化、AI構築に多額の費用を投資しても、 収益が上がらなければ意味がありません。 JDSCは従来の人月単価に基づいた請求から決別し、 成果に基づいたコミッション請求により、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です。 アプリケーション開発を通して、需要予測・異常検知・物流最適化・教育・在庫最適化・与信評価・言語/画像認識など多岐にわたる課題に取り組んでいます。 ◆これまでの事業実績例とメディア掲載◆ ◇AIやデータサイエンス、機械学習を社会実装するために、さまざまな企業と協業をしています。 最新の取り組みは、当社プレスリリースをご覧ください。 https://jdsc.ai/news/ <最近の取り組み> ・JERAとJDSCが太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発 ・ディーエムエスとAIを活用したダイレクトメール送付先選定ソリューションを共同提供 ・センコーと物流倉庫作業工数の削減にむけ「AI職長プロジェクト」のパイロット運用を開始  〜経験と勘にAIを組み合わせ、意思決定の標準化・高度化を実現〜 ・AI活用による在庫・欠品削減効果を低コストで検証できる「JDSC 過剰在庫・欠品削減シミュレーション」を提供開始 ・三井物産と船舶の生涯価値向上に貢献する合弁会社を設立 ・パーソルグループとAIと自動搬送ロボット活用による工場・物流倉庫業務の生産性向上に向けた共同研究を開始 ・イオントップバリュの輸入発注業務に、demand insight® が導入され、倉庫在庫の改善と、作業時間の約60%を改善 ◇需要予測 商品の売上を正確に予測することで、欠品による売上機会損失を防ぎ、過剰生産による廃棄費用・保管費用を削減することを行いました。自社データからだけでは正確な予測ができない場合でも、JDSCが保有する景気情報・消費情報や、SNS上のビッグデータ解析を組み合わせることで人力での予測を超える予測精度を実現しています。 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 ◇不在配送の削減 不在配送は全配送の2割近くを占め、数千億円のコストを生んでいます。2020年までに全戸配備されるスマートメータから得られる電力データを元に、人工知能が配達先の現在~将来の在不在を予測することで、不在を回避し、在宅と配達時間をつなげています。開発アルゴリズムを用いた実際の配送実験で不在配送が9割近く減少しています。 ◇日経新聞 1面にて、大きく取り上げられました。 宅配時不在なくせ 東大発など2社、AIで商用化 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO39181040Q8A221C1FFR000/

なにをやっているのか

◆「利益に直結」したAI活用サービスの提供◆ デジタル化、AI構築に多額の費用を投資しても、 収益が上がらなければ意味がありません。 JDSCは従来の人月単価に基づいた請求から決別し、 成果に基づいたコミッション請求により、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です。 アプリケーション開発を通して、需要予測・異常検知・物流最適化・教育・在庫最適化・与信評価・言語/画像認識など多岐にわたる課題に取り組んでいます。 ◆これまでの事業実績例とメディア掲載◆ ◇AIやデータサイエンス、機械学習を社会実装するために、さまざまな企業と協業をしています。 最新の取り組みは、当社プレスリリースをご覧ください。 https://jdsc.ai/news/ <最近の取り組み> ・JERAとJDSCが太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発 ・ディーエムエスとAIを活用したダイレクトメール送付先選定ソリューションを共同提供 ・センコーと物流倉庫作業工数の削減にむけ「AI職長プロジェクト」のパイロット運用を開始  〜経験と勘にAIを組み合わせ、意思決定の標準化・高度化を実現〜 ・AI活用による在庫・欠品削減効果を低コストで検証できる「JDSC 過剰在庫・欠品削減シミュレーション」を提供開始 ・三井物産と船舶の生涯価値向上に貢献する合弁会社を設立 ・パーソルグループとAIと自動搬送ロボット活用による工場・物流倉庫業務の生産性向上に向けた共同研究を開始 ・イオントップバリュの輸入発注業務に、demand insight® が導入され、倉庫在庫の改善と、作業時間の約60%を改善 ◇需要予測 商品の売上を正確に予測することで、欠品による売上機会損失を防ぎ、過剰生産による廃棄費用・保管費用を削減することを行いました。自社データからだけでは正確な予測ができない場合でも、JDSCが保有する景気情報・消費情報や、SNS上のビッグデータ解析を組み合わせることで人力での予測を超える予測精度を実現しています。 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 ◇不在配送の削減 不在配送は全配送の2割近くを占め、数千億円のコストを生んでいます。2020年までに全戸配備されるスマートメータから得られる電力データを元に、人工知能が配達先の現在~将来の在不在を予測することで、不在を回避し、在宅と配達時間をつなげています。開発アルゴリズムを用いた実際の配送実験で不在配送が9割近く減少しています。 ◇日経新聞 1面にて、大きく取り上げられました。 宅配時不在なくせ 東大発など2社、AIで商用化 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO39181040Q8A221C1FFR000/

なぜやるのか

「UPGRADE JAPAN」 ◆わたしたちは、日本をアップグレードする会社です◆ JDSCは日本の産業をアップグレードすることを使命とした、東大発のAI企業です。 今私たちが生きるのは、かつての高度成長時代ではありません。より少ない労働人口で、より多くのリタイア世代を支えなければかつての豊かさを維持できません。また、国外のマーケットに目を向ければ、デジタル化とグローバル化が急速に進行し、かつての日本の製造業が謳歌した海外成功モデルの転換なくして、生き残ることができない状況にあります。 こうした中で、大学で培われた知がより直接的な形で社会に貢献することが求められます。JDSCはこうした知の還元をリードし、社会が今の時代にあわせてアップグレードすることを使命としています。わたしたちはAI技術を通じて、企業を、産業を、ひいては日本をアップグレードしていきます。 ◆東京大学の知を社会に還元する◆ ビッグデータ、機械学習、IoT、ロボティックスなど、デジタル領域で東京大学は膨大な知見を有しています。これらの領域での技術革新と活用推進のため、東京大学の複数の研究室と協力し、JDSCは知の社会還元と実装をリードします。 また東京大学エッジキャピタルを株主に加え、大学とのより強力なパートナーシップを推進していきます。

どうやっているのか

◆メンバー 優秀な経営陣( https://jdsc.ai/team/ )と経験豊富で頭の回転が速いメンバーが揃う少数精鋭のチームです。多種多様なアイデアと地に足ついた実現方法の提案、また高い技術力によるその具現化が可能であり、アイデアとロジックの両立ができる非常に優秀なチームだと自負しています。 それぞれの分野でのプロフェッショナルがチームを作り、切磋琢磨しながら迅速に業務を行うことで、高度なソリューション提供のみならず、自身の成長をも可能な環境を作り出しています。 ◆カルチャー メンバーが能力を発揮することに非常にポジティブで、社外社内ともにパフォーマンスのためならそのための環境を用意する文化があります。 企業の成長と個人の成長をリンクさせる制度のほか、外部トレーニング出席や書籍購入等、必要だと認められるものは、かなり幅広い分野で会社から提供しています。 ◆働く環境 事業内容や東大発ベンチャーということで堅く見られがちですが、上下関係のない雰囲気のなかで楽しく働いています!月2回のフライデーナイトなど、オフィス内外の関係者と広くカジュアルに交流する時間も設けています。 またフレックスやリモート勤務の導入もしており、個人の成果を最大限にするための制度にも意欲的に取り組んでいます。

こんなことやります

【仕事概要】 自分の仕事が、社会に影響を及ぼしていると感じたい、もっと直接的に貢献したいと考えている方へ。 ある会社・産業が変わったと言われた時に、その変換点に自分がいた、自分が携わったのだと胸を張って言える、誇れる仕事がここにはあります。 JDSCは、UPGRADE JAPANを掲げ、個社最適ではなく、産業共通課題の解決を目指し、産業、ひいては社会に影響を及ぼします。 各産業のトップ企業群がJDSCの顧客です。今からデータビジネスに足を踏み入れようという企業から、データ活用を既に始めており、より加速させたい企業まで様々です。 その顧客のフォーズに合わせて、データサイエンス・エンジニア・ビジネスの三位一体で、一気通貫で顧客の変革を支援します。 それは顧客の深い理解の上で、決して従来のやり方や慣習に惑わされず、顧客にあるべき姿を説き、意思決定基準を変え、日々の意識を変え、業務フローを変え、組織全体を変え、顧客の変革をリードすることです。 本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。 東京大学の知見と、最先端の技術に触れ、その学びを実践できる仕事があります。顧客と一緒に社会に変革を起こしていくという仕事のやりがいの中で、自身の成長を求める方のご応募をお待ちしています。 【チーム編成】 業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。 プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発~保守まで一気通貫で取り組みます。 その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。 【キャリアの特徴】 ・データサインスの専門性の更なる強化だけでなく、 ・解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案といったビジネス領域、 ・仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発といったエンジニアリング領域 にも挑戦できます。 活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。(マネジメント役や、エキスパート役など) 【業務内容】 他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします。 ・データ分析実務  ・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証  ・データ収集/加工   ・データのETL処理、整形   ・EDA(探索的データ分析)  ・モデリング   ・深層学習(画像処理)     ・機械学習   ・統計モデリング など  ・可視化   ・BIツール等による可視化   ・分析結果の社内/社外報告  ・デプロイ   ・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート   【主な開発環境(使用頻度が高いものを優先して記載)】 ・言語:Python, SQL, 場合によりR ・データベース:BigQuery, 場合によりMySQL, Postgres, Snowflake ・BIツール:Looker Studio, Tableau ・クラウド環境:GCP, AWS, Azure ・ソースコード管理:GitHub ・プロジェクト管理:Jira, Notion ・情報共有ツール:Slack, Confluence 【必須スキル】 以下の知識と経験を全てお持ちの方 ・データサイエンスを活用した事業課題解決の経験やビジネス知見 ・データ整形・前処理に関する知識と実装経験 ・画像処理に関する知識と実装経験 ・機械学習or統計学に関する知識と実装経験 ・上記実装に要するプログラミング能力(SQL, Python or R) ・AIモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート能力 【歓迎スキル】 ・コンサルティングビジネスの経験 ・開発ツール・インフラに関する基礎知識(Linux、Git、GCP(AWS)) ・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験 ・クライアントフェイシングの経験 【求める人物像】 ・論理的思考力を持ち、物事を曖昧なままにしない方 ・常に今のやり方に疑問を持ち、改善を進められる方 ・自分の得意領域に留まらず、常に周辺領域へ好奇心と向上心をもって取り組める方 ・技術への情熱を持ち続けていける方、自らもコーディング等手を動かし続けられる方 ・リーダーシップがあり、社内だけでなくクライアントに対してもプレゼンスを発揮できると尚良
0人がこの募集を応援しています

    0人がこの募集を応援しています

    話を聞きに行くステップ

    1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
    2. 会社からの返信を待つ
    3. 話す日程を決める
    4. 話を聞きに行く

    会社情報

    2018/07に設立

    108人のメンバー

    • 1億円以上の資金を調達済み/

    東京都文京区小石川1-4-1  住友不動産後楽園ビル16階