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◢◤データサイエンティスト職の特徴◢◤
アポロでは、コンサルタントと共同しながら深く課題に入り込み、AI技術を活用して解決を進めています。またコンサルティングをしながら見つかったクライアントの課題のタネを基に、その課題を解決するためのソリューションを開発し、他の会社にも展開しています。多種多様な業界に対して、特定の技術（統計解析、深層学習、強化学習など）に拘らずに、解決しているのが特徴です。

弊社のデータサイエンティスト職は、あるクライアントの課題を解いて終わりではなく、それを他の会社にソリューションとして展開できるような課題設定、モデル構築、エンジニアリング等を行っています。つまり、クライアントでのビジネス価値を生み出すことと、プロダクト開発の双方に携わっていただきます。

アポロのデータサイエンス職は大きく3つの強みがある人材に分かれています。

▷データアナリスト
ビジネス課題を紐解き、課題に対していかにデータを使うかに強みがある人材（コンサルティング会社出身のメンバーなどに多い）

▷データサイエンススペシャリスト
統計、機械学習、数学などのデータサイエンス知識やモデル開発に強みがある人材（アカデミア出身のメンバーなどに多い）

▷機械学習エンジニア
深層学習などのアルゴリズムとデータサイエンスモデルのプロダクトとの連携、定常運用などに強みがある人材（エンジニア出身のメンバーなどに多い）

個人を上記の職種に明確に分けているわけではありませんが、それぞれの強みや希望に合わせて案件のアサインを行っています。


◢◤プロジェクト事例◢◤
《小売業の広告効果分析ツールの構築》
▷業種：小売業
▷目的：ソーシャルネットワークと売上の関係から、広告や営業の効果を把握すること
▷期間：6ヶ月

ソーシャルネットワーク(テキストデータ等)とPOSデータやオンラインショップの購買履歴データを組み合わせて、商品の関係性や売上との相関を把握する分析を行いました。
また、各SNSにおけるインフルエンサーの類似度や、相互の影響の関係を表すモデルを構築し、注力すべきインフルエンサーを把握することもできるようになりました。
現在はソフトウェアエンジニアと連携してAPIの設計や実装を行い、開発したAPIを小売業の企業が広告効果を把握するためのツールとして利用しています。
今後は、開発したツールに加えて広告の効果を把握するための分析レポート（BI）や、推奨広告の提案などを行うことができるように開発を進めています。

ほかにも、航空（レコメンデーション、ダイナミックプライシング）、流通小売（需要予測、在庫最適化）、製薬（営業向けマーケティング支援）、ディベロッパー（顧客分析支援）、人材・人事（動画の採用精度向上、最適人員配置）など様々な案件がございます。
今後は、クライアント企業とJoint Ventureを組成して推進するケースも増加します。


◢◤社員から見たこの仕事の面白さ◢◤
・コンサルタントと共同しながら、大手企業の大きな課題解決に主体的にかかわれる
・手法にはこだわらず、解決手段の選定することができる
・あるクライアントの課題を解決して終わりではなく、自分が開発した課題のプロダクト化までを実行できる
・分析して終わりではなく、アウトカム(成果・価値)にこだわってプロジェクトを進められる
・プレスリリース等、外部に発信される可能性もあるプロジェクトに関わることができる

その他IT・ソフトウェア系その他

正社員

東京都

東京都

9:00〜18:00

渋谷駅　徒歩6分
表参道駅　徒歩13分

300万円〜1200万円

■試用期間：あり（3ヶ月～最長6ヶ月）試用期間中の勤務条件：変更無

・交通費全額支給
・健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
・企業型確定拠出年金制度

＜教育制度・資格補助補足＞
研修は基本的にOJT形式で先輩社員が指導します。

＜その他補足＞
・社員旅行
・資格取得支援補助制度
・書籍購入補助
・社内勉強会
・ウェルカムランチ
・リファラルインセンティブ
・行動指針Fit表彰手当（報奨）
・入社祝いプレゼント
・誕生日祝いプレゼント

完全週休2日制（土曜・日曜）、祝日、慶弔休暇、年末年始休暇、有給休暇

2024年5月1日