金属加工品の受発注プラットフォーム企業でのデータサイエンスエンジニアの求人

【業務内容】
例1：図面解析
当社が保有するパートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う
- 図面からの自動情報抽出
- 図面の高解像度処理
- 類似図面検索
- 図面からの自動工程分解
- 図面からの自動設計ミス検出

例2：サプライチェーンデータ分析
当社は発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。
- 当社のオペレーションの観察・ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築
- 社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード
- 需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発

【開発環境】
- 利用言語: Python, R
- フレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- 開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colab
- コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

【開発組織】
- 数名の図面解析チーム
- CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー
- 数名の製造原価計算チーム
- 競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発
- スクラムベースの開発サイクル
- JIRAによるチケット管理

【必須スキル】
- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
- 統計学の基礎知識
- 機械学習を用いた研究または業務経験
- Pythonによる開発経験
- 実データに基づく問題解決能力、特に顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験


【歓迎スキル】
- GPU処理を用いた開発経験
- Kaggle等データ分析コンペティションの参加・受賞経験
- 最新論文の調査・読解およびサーベイ資料作成能力
- Rustによる開発経験
- 数理最適化（連続最適化・離散最適化・組合せ最適化等）の専門的知識・経験または実績
- SQLを用いたデータ加工経験
- データ加工処理の全体像の設計・構築・運用経験
- GCP等クラウド環境でのデータハンドリング


【求める人物像】
●大胆に挑戦し、卓越したいポイント
当社は創業以来、素早くアプリケーションを開発し価値検証をするということを続けてきました。時には突貫工事だったかもしれません。ですが、いくつかの発見があり、今当社はビジネスを急拡大させています。パブリッククラウドやIaCなどを活用することで、なんとかしのいできましたが、今後も成長を続けるプラットフォームとしてしっかりとした基盤を見直す時期に差し掛かりつつあります。 同時に、基盤やインフラに求められることも変わりつつあります。受発注プラットフォームだけであれば限られた用途だったものが、周辺プロダクトの興りによって、一部はゼロトラストなセキュリティを求められ、一方では信頼性・可用性に対するエンジニアリングの重要性が高まりつつあります。立ち上がり始めたチームや仕組みの構築から関わってみたい方を求めています。

【選考で大事にしていること】
・当社のミッション、バリュー、カルチャーへの共感
・モノづくり産業の業務プロセス変革に対する興味
・未経験の技術への貪欲さ
・情報技術やプログラミング技術の基礎
・チームワークを大事に、考えやアイデアを積極的に共有できるか
・オーナーシップを持ってスピーディに課題に挑戦できるか