データサイエンティスト（数理最適化チーム）

業務効果を挙げられるAIを作る、データサイエンティスト募集！ 仕事概要 アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍(大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・)する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。 アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 【主な業務】 コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。 ■スタッフレベル ・データ加工 ・基礎分析 ・顧客課題の数理モデルへの落とし込み ・数理モデルを解くアルゴリズムの実装 ・誤差要因分析等のモデル改善分析 ・業務検証の設計 ■マネージャーレベル スタッフレベルの業務に加えて、下記業務も行っていただきます。 ・プロジェクト全体の設計 ・プロジェクトのマネジメント ・新規プロジェクト・既存プロジェクトの拡大提案 ・スタッフメンバーの育成 【プロジェクト事例】 - 食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・ユニークな業務をしているクライアントが多く、面白いテーマと出会える。そのようなテーマに対し、クライアントが持つ業務知識と我々のもつ数理的な知識を掛け合わせて、より良いAIをクライアントと一緒に作りあげていけること。 ・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられること。 ・クライアントの実課題を数理モデルとして落とし込み、それを解く最適なアルゴリズムを考え抜く。そして実装したアルゴリズムがうまくハマり、高い精度が実現できたり最適解が求まったときに、ひとしおの達成感を感じられること。 【チーム構成】 ・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名で構成されています。（2025年3月時点） ・平均年齢30歳 【働き方・チームの雰囲気】 ・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています。 ・チームメンバー全員が一つの同じプロジェクトにアサインされていることはあまりないので、週に1回それぞれのプロジェクト状況を共有する時間を設けています。 デリバリーの品質担保のために、今どのようなプロジェクトに取り組んでいるのか、苦戦しているポイントはないかなどを情報共有し、お互いの知見やノウハウの向上を進めています。 ・リモートワークも可能ですが、全員週3日以上は出社しており、業務を進めるうえで困ったことなどがあればすぐに誰にでも相談ができる体制を大事にしています。 ・機械学習や数理最適化が得意・好きなメンバーが集まってはいますが、ミクロ的に見ると得意分野は異なっています。そのため、何か困ったことがあっても相談できる相手がいることがチームの強みです。 ・落ち着いて議論し、必要なときはしっかり伝え合う、そんな安心感のあるチームです。 数理モデリングチームでは、業務での学びや成果をTechblogでも発信しております。ぜひ、ご一読ください！ ▼ Tech Blog（note） https://bit.ly/3RfnPqZ 必須スキル アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。 また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。 データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍(大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・)する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。 アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム この募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。 【主な業務】 コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。 ■スタッフレベル ・データ加工 ・基礎分析 ・顧客課題の数理モデルへの落とし込み ・数理モデルを解くアルゴリズムの実装 ・誤差要因分析等のモデル改善分析 ・業務検証の設計 ■マネージャーレベル スタッフレベルの業務に加えて、下記業務も行っていただきます。 ・プロジェクト全体の設計 ・プロジェクトのマネジメント ・新規プロジェクト・既存プロジェクトの拡大提案 ・スタッフメンバーの育成 【プロジェクト事例】 - 食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【社員から見たこの仕事の面白さ】 ・ユニークな業務をしているクライアントが多く、面白いテーマと出会える。そのようなテーマに対し、クライアントが持つ業務知識と我々のもつ数理的な知識を掛け合わせて、より良いAIをクライアントと一緒に作りあげていけること。 ・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられること。 ・クライアントの実課題を数理モデルとして落とし込み、それを解く最適なアルゴリズムを考え抜く。そして実装したアルゴリズムがうまくハマり、高い精度が実現できたり最適解が求まったときに、ひとしおの達成感を感じられること。 【チーム構成】 ・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名で構成されています。（2025年3月時点） ・平均年齢30歳 【働き方・チームの雰囲気】 ・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています。 ・チームメンバー全員が一つの同じプロジェクトにアサインされていることはあまりないので、週に1回それぞれのプロジェクト状況を共有する時間を設けています。 デリバリーの品質担保のために、今どのようなプロジェクトに取り組んでいるのか、苦戦しているポイントはないかなどを情報共有し、お互いの知見やノウハウの向上を進めています。 ・リモートワークも可能ですが、全員週3日以上は出社しており、業務を進めるうえで困ったことなどがあればすぐに誰にでも相談ができる体制を大事にしています。 ・機械学習や数理最適化が得意・好きなメンバーが集まってはいますが、ミクロ的に見ると得意分野は異なっています。そのため、何か困ったことがあっても相談できる相手がいることがチームの強みです。 ・落ち着いて議論し、必要なときはしっかり伝え合う、そんな安心感のあるチームです。 数理モデリングチームでは、業務での学びや成果をTechblogでも発信しております。ぜひ、ご一読ください！ ▼ Tech Blog（note） https://bit.ly/3RfnPqZ 歓迎スキル ※完全に一致するスキルをお持ちでなくても、類似スキルをお持ちであれば大歓迎です。 - 数理最適化における専門的な知識・実務経験 - Kaggle Master以上 - AIを組み込んだシステム開発経験、MLOpsの知見 求める人物像 ・クライアントや分析対象を本気で好きになれる人 ・各種アルゴリズムやモデルを愛している人 ・時間も忘れてしまうくらい、分析に熱中できる人 ・自分一人の力だけでなく、他のデータサイエンティストや他部門の人たちとも協力して、より良いものを作っていきたいと思える人 ・自分の意見や信念を持つことも大事だが、相反する意見も尊重できる人 ・アポロが掲げる行動指針に共感できる方 - プロ前提：「プロになる」のではなく「プロ前提」。自分が関わった案件に関して、責任感を持って最後までやり抜こう。 - 私ならこれがいい：自分の意思があり、逃げずに発想・創造をどんどん行い、チャレンジしよう。 - うずしおスタイル：「うずしお」のようにステークホルダー全体を巻き込んで、事業や仲間づくりを推進しよう。 - リスペクトある直言：相互にリスペクトを持ち、率直に意見を言い合おう。 応募概要 給与 スタッフレベル：400万円～1,000万円 マネージャー以上：～3000万円 ※賞与込み ※管理監督者であるマネージャー未満は、固定残業代(月20時間分)を含む ※超過分別途支給 ※これまでご経験・スキルを考慮の上、当社規定によりご提示いたします。 面談時に、役職と給与レンジの参考値をお伝え可能ですので、お問合せください。 勤務地 東京都渋谷区渋谷1丁目11−1　ヒューリック渋谷美竹通りビル7F （各渋谷駅から徒歩5分ほど） 雇用形態 正社員 勤務体系 【勤務時間】 フレックスタイム制（標準労働時間 8時間/日　休憩60分） ※コアタイム12:00~16:00、フレキシブルタイム7:00~21:00 【休日】 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 試用期間 あり（3ヶ月～6ヶ月） 試用期間中の勤務条件：変更無 福利厚生 ■休日 ・完全週休2日制（土日祝休み） ・年間休日数：約120日 ■休暇 ・夏季休暇日数：無 ※年次有給休暇や特別休暇を活用し、リフレッシュの時間を各自で取っています。 ・年末年始休暇日数：年間カレンダーによる（2023年度実績6日、2024年度9日） ・有給休暇日数：初年度10日 ※毎年7月1日もしくは1月1日を基準日とし、基準日に一斉付与 ※入社から初回の基準日までの間は、その期間利用できる特別休暇（有給休暇）を付与（付与日数は入社日に応じて計算） ・育児目的休暇：未就学児がいる従業員に対して、1人当たり年間1日（最大2日）の有給休暇を付与。 ■各種手当 ・交通費手当有無：社内規定に応じて支給 ・在宅手当有無：無 ・残業手当有無：有（固定残業手当を超過した分は法定通りの割増にて計算し支給） ■各種制度 ・定年制有無：有 ・定年（歳）：65歳 ・再雇用制度有無：無 ・退職金有無：有 （企業型確定拠出年金制度：会社が従業員の掛け金を負担し、従業員が運用指図者） ■社会保険 ・健康保険有無：有 健康保険組合は関東ITソフトウェア健康保険に加入しています。 （医療費の付加給与（出産手当金の付加給与、医療費の一部負担還元金等）、インフルエンザ予防接種や一部健診の負担無料など制度が充実しています） ※詳細は関東ITソフトウェア健康保険にご確認ください。 ・雇用保険有無：有 ・厚生年金有無：有 ・労災保険有無：有 ■福利厚生 ・健康診断 35歳以上は1日人間ドック・オプション検査代も一部会社負担有 婦人科検診代会社負担 ・資格取得補助制度 ・書籍購入補助 ・社内勉強会支援制度あり ・ウェルカムランチ ・PC会社貸与 ・社員旅行（年1回）※2023年は北海道、2022年は沖縄へ行きました。 ・フリーフード＆ビバレッジ（お菓子や飲み物） ・社内部活動（会社からの支援もあり） ・各種社内イベント、懇親会 月に1回行う全社会の後、参加任意で懇親会を行っています。 会社にお肉を常備し、不定期で焼肉会もしています。 ■教育制度・資格補助補足 ・先輩社員からOJT形式で指導あり ・フォローアップ面談 ・社員1名につき1名のキャリアカウンセラー（CC）がつきます