データサイエンティスト

・AIモデル構築の実務経験 ・深層学習モデル構築の経験 ・Pythonの実務経験 ・BIツールの利用経験 ・データウェアハウス(DWH)の構築経験 ・SQLによるデータ加工/抽出の経験 ・クラウドの利用経験

株式会社RONNABYTEは100％自社のプロパーだけで案件を回しております。 ★会社・事業の強み ・一気通貫のデータ支援： データの整備から基盤構築、運用、利活用までトータルで支援するデータ分析コンサルティング・ソフトウェア開発企業です ・安定基盤と高い独立性： KDDIグループの安定基盤を持ちながら、外販比率が7割以上を占めています ・モダンな技術環境： AWS、GCP、Azureなど特定サービスに依存せず、最適な技術を選定。特に「Snowflake」は国内最高ランクのパートナー実績を誇ります ★業務・案件の特徴 ・プライム案件中心で裁量大： 大手エンド企業との直案件がほぼ100％の受託開発企業です。LINEヤフー・トヨタ自動車・デンソーなど、日本を代表する大手企業との取引実績が多くあります。またTerraformなどのIaCの利用経験も積みやすいため開発～インフラまで幅広い経験を積むことができます。大規模プロジェクトに3〜10名程度の少数チームで参画。意思決定が早く、若手から裁量を持って働けます。 ・モダンな開発環境： PythonやSQLを用い、データ基盤構築（パイプライン構築、モデリング）やBIエンジニアリング（ダッシュボード構築）をメインに担当します ・技術感度の高いエンジニアが多く在籍しており、アメリカのラスベガスで開催された技術カンファレンスなどに登壇していたり、参加しているエンジニアが一定数います ・ビッグデータを扱った技術難易度の高い案件が豊富にあり、市場価値の高い経験を積みやすい環境があります。データサイエンス、AWSなどのクラウドインフラを積極的に活用したデータ基盤の構築、AI関連の案件などに強みを持っております。 ・案件専任制で集中できる： 基本的に1人1案件の専任制（期間は半年〜1年程度）を採用しており、目の前のプロジェクトに集中しやすい環境です。 ★組織カルチャー・働く環境 ・エンジニアファーストの組織： 社員の約8割がデータサイエンティストやエンジニア。部署の垣根を超え、各自のスキルや希望に応じたアサインが可能です。社長も技術に明るく、風通しの良い社風です。 ・充実したスキルアップ支援： 10段階のグレード評価制度に加え、週数十回開催される有志勉強会や資格取得補助など、学習意欲を後押しする環境が整っています ・業界トップクラスの役員陣が在籍：PyLadies Tokyo初代代表＆自然言語処理のスペシャリストである分析業界の女性トップリーダー真嘉比様や全世界で30名、日本唯一のDATA HERO OF THE YEARを受賞したデータエンジニア菱沼様が在籍しております ★「新しく入ったメンバーに対して、チーム全体でどのようにサポートやフォローをする文化がありますか？」 →︎チームやメンバーにより様々ですが、以下のようなフォローがよくあります ・リモートワークが多いので、困ったらすぐ会話できるよう作業部屋のようなミーティングルームを常時開設し、そこに参加しながら作業 ・PMやグループリーダー、他メンバーとの1on1 ︎あとはチーム全体というより全社として以下のようなコミュニケーションも盛んです ・slack(社内のメインコミュニケーション)で各技術トピックごとのチャンネルやお悩み相談的なチャンネルでの質疑・情報共有 ・各技術トピックごとの定例会・勉強会での情報共有 ★「仕事の進め方において、個人裁量に任される部分と、チームで密に連携して進める部分のバランスはどのようになっていますか？」 案件やPM、メンバーのグレードにより様々ですが、以下のようなケースがよくあります ■参加したばかりのメンバー ・(個人の裁量)小さめのタスクをPMやサブリーダーから割り振られ、個人レベルでの作業に着手 ・(チームでの連携)デイリーや場合によってはもっと細かく、ミーティングやslackなどで作業状況や課題を共有 ・上記のように最初のうちは小まめに作業状況をPMやサブリーダーがフォローしながら進める形が多いです ︎■ある程度自立したメンバー ・振られるタスクのボリュームや量が大きくなり、作業共有の間隔もデイリーや数日に1度など間隔が広くなっていきます ・ただし結合テスト、総合テストなど、チーム全体で取り組むような作業はデイリーで小まめにチームで課題や状況を共有しながら進めることが多いです ★「社内で最近盛り上がっているトピックや、雰囲気を感じられるような行事・交流の機会（オンライン/オフライン問わず）はありますか？」 →社内部活動や定期的な案件共有会などございます。