〇ABEJAについて ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、デジタルトランスフォーメーションの実行に必要な、データ生成からデータ収集、データの加工、データ分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的・安定的な運用を行う、ソフトウェア群ABEJA Platformを基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで金融・製造・サービス・インフラ・物流・小売・ITなど300社以上の変革と運用をABEJA Platform上で実現してきました。現在では「ABEJA Platform」に関連する売上が75%を超えており、今後もプラットフォームを中心とした成長を進めてまいります。 グローバル展開として、2017年3月にシンガポール現地法人「ABEJA Singapore Pte. Ltd.」を設立。同年4月には、米NVIDIA社から資本業務提携を実施しました。2018年12月には、米Google社から出資を受けております。2019年10月に米シリコンバレーに現地法人「ABEJA Technologies, Inc.」を設立。2020年6月、世界経済フォーラムが新興企業の中から選ぶ2020年の「テクノロジーパイオニア」の1社に選ばれました。現在では、新型コロナウイルス感染症の影響もあり、フルリモート環境にてグローバル展開をすすめております。 〇事業紹介 ■デジタルプラットフォーム事業 ABEJA Platform上で、「顧客企業の競争優位の源泉となるビジネスプロセス」を変革し、継続的な収益成長の実現に伴走する事業。 👉ABEJAが展開するデジタルプラットフォーム事業 https://abejainc.com/digital-platform 👉【松尾豊×ABEJA岡田陽介対談】日本企業でDX、AI活用が進まない５つの理由とその処方箋 https://type.jp/et/feature/13588/

2012年1月、創業者の岡田陽介は、アメリカシリコンバレーにて、多くのアントレプレナー（起業家）やエンジニアとディスカッションをしていました。英語は流暢で無い一方で、ソースコードで会話することでなんとか意思の疎通をはかっていました。その時、アメリカにいた同世代が何とも大きく見え、本当に世界を変えていこうとしていることに度肝を抜かれました。その時の原体験に基づいて、創業者の岡田陽介は「イノベーションで世界を変える」というビジョンに沿って株式会社ABEJAを立ち上げました。 ・徹底的にイノベーションにこだわり続けること 別にイノベーションにこだわらなくてもいいのかもしれませんが、ABEJAでは徹底的にイノベーションにこだわることを目指しました。イノベーションが起きない場合、結局は分配論の世界になっていくのです。世界は極めて有限です。そんな中、不可能なことを可能にしたイノベーションがあったからこそ世界はここまで大きく進化し、人間という動物は社会を形成することができたと考えています。つまり人間は、継続的なイノベーションを起こし続けなければ社会の変革も発生しないのです。 ・リベラルアーツを重要視し、社会をより良くすることを第一義的に考えること どれだけイノベーションにこだわったとしても、それをつかって社会を構成しなければただのゴミです。また、多くの意味でイノベーションは諸刃の剣であり、正しく利用することを意識しておかなければ、すぐに負の側面が見えて来ます。だからこそ、イノベーションは必ずシビリアンコントロールができる状況を維持しなければならないのです。そのための、大局的な知見こそがリベラルアーツであり、そういったことを無視することは全体の幸福のために許されないことだと考えます。 ・ビジネスモデルを確立し、エコシステムを構築することで、未来の可能性にかけること イノベーションは不可能を可能にする一方で、経済的な成立をさせなければ社会に実装されることはありません。最初は超高価でも良いかもしれませんが、世界を変えるためにはそれが広く均等に分散して浸透している状態が必要です。そのためには、エコシステムが極めて重要な役割を果たします。１人だけ１社だけでそういった大きなことをやるのは難しいのです。互いがお互いのメリットを享受し合うかたちで世界をより良くしていくことが最終的に世界を変えていきます。そして、その次の世代に受け継がれた時、私達は少しでも良い尊敬されるものになっているかを自問自答することが重要です。

〇ABEJAが大事にしていること 私たちは「テクノプレナーシップ」という行動精神をとても大事にしています。 テクノプレナーシップとは「テクノロジーによって、非線形イノベーションを実現して インパクトのある社会貢献をする姿勢。リベラルアーツによって、その行為を問い続ける姿勢。」を指しています。 私たちは、テクノプレナーシップの行動精神のもと、人間性、創造性、倫理観を持ってテクノロジーを取り扱い、社会構造の変革を先導し「ゆたかな世界」の実現を追求したいと考えています。 - ABEJAのテクノプレナーシップ https://note.com/abeja/n/neee9681fa95e - Ethical Approach To AI が発足 https://abejainc.com/ja/news/article/20190821-2542 - ABEJA Advent Calendar 2021 https://qiita.com/advent-calendar/2021/abeja 〇メンバー紹介記事 - 「コレジャナイ」。 内なる声に従って、ベンチャーに飛び込んだ戦略コンサル（山本さん） https://note.com/abeja/n/n8666a32860b5 - 仕事の中身は「ドラクエの上級職」 データサイエンティストたちのリアル㊦（ゆうこうさん） https://note.com/abeja/n/nfeaa1ca81f21 - ABEJA なのくろさんが、うっかり転職したくなるissueはこれです（なのくろさん） https://note.com/abeja/n/ndeb202fd1d9f 〇ブログ - テクプレたちの日常 by ABEJA https://note.com/abeja/ - ABEJA Tech Blog https://tech-blog.abeja.asia/

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 ■業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） 【ポジションの魅力】 - プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます - 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 - ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 - Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 - 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 - 外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ - ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 - データサイエンスのスペシャリスト - データサイエンス組織の責任者 - 技術に強いプロジェクトマネージャー - 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 - 大手企業のCDO（Chief Digital Officer） 【必須要件】 - ディープラーニングを含む機械学習のモデリング業務のご経験がある方 - 画像処理・自然言語処理・構造化データ のいずれかのご経験 - 業務課題からタスクへの落とし込み、EDA、前処理、モデル作成、評価まで一通りの業務を自分自身で経験している - 業務用件を満たした評価指標、学習・評価データの分割方法を適切に設計できる - メジャーな機械学習モデルの仕組みや特性を理解し、データ・タスクに応じて使い分けることが出来る - ベースラインモデルの構築だけでなく、エラー分析やデータ・タスクを考慮した精度改善案の洗い出し・実行が出来る - LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方 - 実務上での当該技術を扱った事があれば尚可 - 業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力 【歓迎要件】 - 下記のモデリング業務のご経験 - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - モデリングに必要なデータの整理、モデルの評価方法や要件の定義をリードされたご経験 〜その他〜 ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり ▼勤務地：変更の範囲 本社及び会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）