「未経験でもデータサイエンティストになれる！」 弊社はエンジニア、データサイエンスに関する実務未経験が9割以上です！ 【なぜ未経験で採用をするのか】 当社は「日本をAI/DXで元気にする」というMission達成のために、未経験データサイエンティストの採用/育成に力を入れております。 現在、日本でもデータサイエンスの重要性が周知されており、学生に対して「データサイエンス教育」をしようという動きがあります。 しかし、未経験からデータサイエンスの「実務」を経験し、データサイエンティストとしての役割を担えるようになるための機会がまだ十分に存在していない実態が、「実務経験」という壁に阻まれ、データサイエンスへの道を歩めない人材を多く生み出しています。 実際、IT産業として構造的な人材不足も生んでおり、早急な人材獲得は、IT業界のみならずDXを推進する企業における喫緊の問題として挙げられています。 エスタイルは、このような社会課題を根本的に解決するため、実務スキルや経験よりも「AIや機械学習を使って、こんなことがしたい！」「こんなサービスを作りたい！」という、ご自身がお持ちのビジョンを当社では重視した、ポテンシャル採用を行い、ゼロからでデータサイエンティストの育成をしています。 経済産業省「ＩＴ人材需給に関する調査（概要）」 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf 需要高まり続ける「データサイエンティスト」人材不足突破のカギは、「実務を通じた育成」にあり https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000013257.html 【未経験でも活躍できる理由は？】 入社後、1～3か月の研修を経て、データ分析/AI・機械学習のプロジェクトに配属となります。 研修では、データサイエンティストに必要な最低限のスキル・知識を網羅した内容となっており、入社時点で足りないスキルを効率的、かつ実践的に学ぶことが出来ます！ ［カリキュラム例］ 統計学の基礎から本格的なプログラミングまで、AI・機械学習プロジェクトに参画するために最低限必要な知識・スキルを集中学習し、1～3か月で即戦力デビューを実現しています。 Python基礎 機械学習基礎（LightGBM, FNN, CNN） 機械学習系ライブラリ（Numpy, Pandas, matplotlib, TensorFlowなど） GCP（BigQuery, AI Platform） kaggle実践 BIツール基礎（Tableau） 数学（線形代数・偏微分・統計）の基礎 その他基礎技術（Linux, SQL, Git等）など 【教育・サポート】 研修担当が、1名つき研修のサポートを行います。 全員が未経験で始めているからこそ、同じ目線に立って指導してくれる環境が整っています。 「教え合う文化」これが未経験から急成長するための当社のカルチャーになります。 また変化の速い領域で、常に自己学習や情報収集が求められる職種ですが、 書籍購入や資格取得のための教育費用負担など、未経験からのキャリアアップを応援するカルチャーです！ 【未経験でも優秀な人材が集まるのは？】 教育や採用に力を入れているのはもちろんですが、 「充実した教育環境」「一緒に働く仲間」「魅力的な案件」を魅力的に感じていただけたからだと思います。 「これができるようになった自分を想像したら、ワクワクする！」 「こんなAIを作って実装したい」 そういったコウキシンをもとに各々が常に自己学習や案件に取り組んでいます！ そんな意欲のある「コウキシン人材」と「魅力的な案件」に取り組むことで、急成長はもちろん、楽しい！と感じながら、働ける環境がエスタイルにはあります。 また、未経験では通常携われないような「成長×おもしろい」魅力的な案件も取り揃えています！※魅力的な分、最初は大変です、、、 少しでも興味をお持ち頂けたり、自信のある方は、是非ご応募ください！ 共に研鑽を積んで、日本のDXをリードしていく存在になりませんか？ ◆こんな方に会いたいです！ ・実務経験ゼロだけど、AIエンジニア・データサイエンティストになりたい方 ・データ分析、AI技術を使って実現したい「何か」をお持ちの方 ・エンジニアとして、今後AI/機械学習領域にキャリアを伸ばしていきたい方 ・「データ分析」「プログラミング」「統計学」など何かしらの自己学習の経験のある方 ・優秀なメンバーと高め合いながら働きたい方 ・データ分析、プログラミング、AIで何かしら面白いと感じ取り組める方 （どれかひとつでも当てはまればご応募ください）