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AI・機械学習の技術で研究開発/トライアンドエラーが成長の鍵になる

AI・機械学習エンジニア
Mid-career

on 2023-11-06

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AI・機械学習の技術で研究開発/トライアンドエラーが成長の鍵になる

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Tomoyuki Miyahara

「コウキシンが世界をカクシンする」 弊社のビジョンです。 日々アップデートされていく世界。 そのあたらしいテクノロジーを学ぶモチベーションの源泉は、好奇心。 組織全体で情熱的好奇心を発揮して、AIエンジニア/データサイエンスの力で、 日本を元気にします。

夢は逃げない。

Tomoyuki Miyahara's story

Kazuto Maruoka

1982年生まれ。 慶応義塾大学環境情報学部在学中に、株式会社オクトバの前身となる会社の代表取締役に就任。 その後、仕事の傍ら、慶応義塾大学大学院政策メディア・研究科を卒業。 大学院卒在学中には、2008年度上期未踏ソフトウェアにも採択される。 2009年初頭に、Androidが国内で普及することを予想し、Android向け情報サイト「オクトバ」を開始。 その後Androidの普及に伴いオクトバのユーザーも爆発的に増え、自身もスマートフォンアプリ開発の講師やスマートフォンマーケットに関する講演・ラジオ・TV出演など、多方面で活動中。

【People】エスタイル取締役CTOってどんな人?

Kazuto Maruoka's story

Nahoko Mizoguchi

株式会社エスタイル 採用担当の溝口です! 面接では ・こんな夢に向かってキャリアチェンジをしたい! ・データサイエンス分野でこうなりたい! といった思いを、ぜひ聞かせてください!! 大学時代の専攻:植物(遺伝子関連) 趣味:ゲーム(スプラ3・ポケモンSV)、熱帯魚(ベタ)の飼育、ショート動画鑑賞など 好きな食べ物:チョコレート、お寿司、うどん ※どれか与えておけば上機嫌

kamui

1992年生まれ。神戸大学大学院工学研究科機械工学専攻修了。 重工メーカーからキャリアをスタートし、現在は株式会社エスタイルでデータエンジニアとして勤務しています。 趣味は筋トレ、ランニング。最近はスパルタンレースにも挑戦中です。

株式会社エスタイル's members

「コウキシンが世界をカクシンする」 弊社のビジョンです。 日々アップデートされていく世界。 そのあたらしいテクノロジーを学ぶモチベーションの源泉は、好奇心。 組織全体で情熱的好奇心を発揮して、AIエンジニア/データサイエンスの力で、 日本を元気にします。

What we do

【エスタイルの事業とは?】 エスタイルは ・Mission:日本をAI/DXで元気にする ・View:コウキシンが世界をカクシンする ・Vision:コウキシン駆動の "Full-Stack DX Company"になる ・Value:私たちが大事にしている価値観・考え方 ◆Technology for Others〜人のために技術を学ぶ〜 ◆Hold on to your Vision〜ビジョンを持ち続ける〜 ◆Hack your Curiosity〜コウキシンをハックする〜 ◆Inspire Others〜仲間に刺激を与える〜 ◆Be Collective〜互いにサポートし合う〜 を掲げ、データ・AIによる企業の課題解決・価値創造を行うデータサイエンス事業を展開しています。 【なぜ未経験採用を行うのか】 少子高齢化や市場の非生産性といった課題を抱える日本。 様々なシーンでDX・データサイエンティストが求められる一方、「それらに精通する」人材は未だ不足しています。 このような社会課題を根本的に解決するため、エスタイルではいち早く「未経験採用」を実施。 多くの企業が実務スキルや経験を重視するなか、 ・データやAIを使って、社会を変えていきたい! ・データ/AI活用のプロになって、今までの業界を変えていきたい! といった「コウキシン」を重視したポテンシャル採用を行っています。 なぜ、エスタイルの採用では「コウキシン」を重視するのか。 これは相対性理論で有名なアインシュタインの名言にある「passionately curious」を信じているから。実務経験や才能のみに目を向けるのではなく、個々のもつ「コウキシン」の力によって、社会を変えていきたいと考えています。 持ち前のコウキシンによって、データ・AI活用によって課題解決・価値創造を行うデータサイエンスのプロとして道を歩んでいます。 今後も、共に一緒に歩むメンバーを増やし、「コウキシン」による事業展開をさらに進めていきます。
データサイエンスの人員不足に、いち早く切り込み、未経験採用・研修を行ってきました。
データ分析への情熱・コウキシンを持つメンバーたち。クライアントからも高い評価をいただいています。
未経験から不安に思うのは当たり前。ヒアリングなどを行い、先輩メンバーがサポートをします!
お昼休憩中に新しい技術について談笑していることも。新しいことにも興味津々のメンバーたちです。
ほとんどのメンバーが未経験から入社。「データを使えないもどかしさ」から「データに精通するプロ」へと成長しています。
業界・職種もバラバラ。いつかデータ分析のスキル・経験を出身業界に還元したいと考えているメンバーも数多くいいます。

What we do

データサイエンスの人員不足に、いち早く切り込み、未経験採用・研修を行ってきました。

データ分析への情熱・コウキシンを持つメンバーたち。クライアントからも高い評価をいただいています。

【エスタイルの事業とは?】 エスタイルは ・Mission:日本をAI/DXで元気にする ・View:コウキシンが世界をカクシンする ・Vision:コウキシン駆動の "Full-Stack DX Company"になる ・Value:私たちが大事にしている価値観・考え方 ◆Technology for Others〜人のために技術を学ぶ〜 ◆Hold on to your Vision〜ビジョンを持ち続ける〜 ◆Hack your Curiosity〜コウキシンをハックする〜 ◆Inspire Others〜仲間に刺激を与える〜 ◆Be Collective〜互いにサポートし合う〜 を掲げ、データ・AIによる企業の課題解決・価値創造を行うデータサイエンス事業を展開しています。 【なぜ未経験採用を行うのか】 少子高齢化や市場の非生産性といった課題を抱える日本。 様々なシーンでDX・データサイエンティストが求められる一方、「それらに精通する」人材は未だ不足しています。 このような社会課題を根本的に解決するため、エスタイルではいち早く「未経験採用」を実施。 多くの企業が実務スキルや経験を重視するなか、 ・データやAIを使って、社会を変えていきたい! ・データ/AI活用のプロになって、今までの業界を変えていきたい! といった「コウキシン」を重視したポテンシャル採用を行っています。 なぜ、エスタイルの採用では「コウキシン」を重視するのか。 これは相対性理論で有名なアインシュタインの名言にある「passionately curious」を信じているから。実務経験や才能のみに目を向けるのではなく、個々のもつ「コウキシン」の力によって、社会を変えていきたいと考えています。 持ち前のコウキシンによって、データ・AI活用によって課題解決・価値創造を行うデータサイエンスのプロとして道を歩んでいます。 今後も、共に一緒に歩むメンバーを増やし、「コウキシン」による事業展開をさらに進めていきます。

Why we do

ほとんどのメンバーが未経験から入社。「データを使えないもどかしさ」から「データに精通するプロ」へと成長しています。

業界・職種もバラバラ。いつかデータ分析のスキル・経験を出身業界に還元したいと考えているメンバーも数多くいいます。

【こんな想いや経験はありませんか?】 ・データがあるのに、勘や経験に頼っていて、もったいない ・データが使えなくて、歯がゆい ・データやAI、数字が好きで、社会に役立てていきたい ・大学時代にデータ・AIについて学んできたので、活かしたい これは実際にエスタイルに入社した多くのメンバーが、転職活動を検討するきっかけとなった想い・経験を集めたものです。 実際にこの求人を見ている方も、このような想いや経験を持っている方がいらっしゃるのではないでしょうか。 私達はデータサイエンスへの「コウキシン」を持ち、 ・データ、AI、数字を活かしたい ・データ/AIで社会をよくしたい と考えている方と、ぜひ一緒に成長し、日本にインパクトを与えていきたいと考えています。 【当社のメンバーの特徴は?】 経験者採用が多い中、エスタイルに入社したメンバーの9割以上が、業界・職種未経験。 業界も職種もバラバラですが、データサイエンスへの情熱は高く、日々新しい情報のインプットを積極的に行っています。 また、コウキシンによる爆発的な成長により、入社半年も経たないメンバーがクライアントから高い評価をいただくことがも多々あります。 <前職例> 営業、WEBディレクター、研究開発職、エンジニア、大工、役者、教師、トレーダー、自衛隊など。 業界も不動産、メーカー、教育、花卉、人材、商社と様々です。 【今までの経験は無駄になる?】 データサイエンス業界に進むと、今までの経験は活きないと考えている方がいらっしゃいますが、そんなことはありません。 ・エンジニアでのプログラミング経験 ・WEB業界や現場でのディレクション経験 ・コンサルタント・営業でのヒアリング経験 など、これまで培ってきた経験や知識を存分に発揮することができます。

How we do

未経験から不安に思うのは当たり前。ヒアリングなどを行い、先輩メンバーがサポートをします!

お昼休憩中に新しい技術について談笑していることも。新しいことにも興味津々のメンバーたちです。

【データ/AI活用のプロへ!安心の導入研修】 エスタイルでは未経験からでもキャリアチェンジができるよう【Estyle U junior】と呼ばれる専用の「導入研修」を用意。2〜3ヶ月の研修をとおして、必要なスキル・経験を習得します! カリキュラムはDX・データサイエンスのプロジェクトに必要な基礎スキル・知識を網羅。統計学の基礎から本格的なプログラミングまで、幅広く学ぶことができます。進捗や配属予定のプロジェクトに合わせて、カリキュラムを調整しますので、安心してデータサイエンティストの世界に飛び込んでください。 【オン・ボーディング制度】 導入研修時には先輩メンバーがオンボーディング担当としてサポート。未経験から始める不安や面白さなども経験しているため、同じ目線に立って指導してくれる環境が整っています。 ※日常的に、データサイエンティスト同士で情報交換や相談を行っているため、研修後も一緒に成長していくことができる場所です。 【コウキシンを刺激する制度!】 データサイエンス・AIへのコウキシン抜群のメンバーを支える制度も用意! ・書籍購入のサポートを行う【マガサポ】 ・資格受験費、外部研修の受講費などに利用できる【コウキシン50】 ・よりハイレベルなデータ・AI活用を学べる研修【Estyle University】 など、成長し続けられる仕組みを取り入れています。

As a new team member

◆募集背景 ビジネスにおいて、データ・AI活用が重要視されてきている一方で、社会全体でみると未だデータ・AIを上手く活用できていないのが実情です。私達の役割は、データ・AIを駆使・探究することで、クライアントにとって有効なソリューションとなるように技術支援をすること。また、その結果を用いて企業の課題解決に向けたソリューションの提案や意思決定の支援を行います。 ◆入社後の流れ ESTYLE U Juniorと呼ばれるエスタイル独自の基礎研修を実施。プログラミング(Pythonなど)・統計学など、AIエンジニアとして必要なスキルを身につけます。研修の進捗度合いに合わせ、難易度別カリキュラムでプロジェクトデビューをサポート。その後、AIエンジニアとしてプロジェクトに配属されます。 ◆サポート制度 基礎研修では、先輩社員がメンター担当としてつきます。未経験から新しいキャリアを歩む不安に寄り添い、早期に成長・活躍できるようフォローします。 ◆仕事内容・案件例 データ分析・AIをビジネスで活用していくために、基礎研究などを行う、技術探査のプロジェクトに携わります。 ▼具体的な業務内容 ・Deep Learningを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)の最新技術調査 ・モデルの作成、PoCの実施、精度性能評価 ・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 ・予測モデル構築・可視化 ・各種モデルの商用実装 など ※案件例 ■金融系SIer:AIサービス開発のためのR&D業務支援 ■運輸系:AIによる物流最適化 ■LLM(大規模言語モデル)の技術探査 ■需要予測システムの技術探査(画像・テキスト・音声など) など ◆活用する要素技術等 裁量があり、都度違う技術などを使うケースもあるので、さまざまな技術を扱って課題解決をしていきます。 ・Python ・SQL ・BIツール(Tableau) ・Langchain ・Haggingface ・llamaIndex など ◆エスタイルの魅力 ◎未経験からの成長できる!  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 日々新しい技術が生まれる業界のため、自己研鑽は欠かせません。入社直後の導入研修【Estyle University Junior】では、この基本姿勢を磨くため「自己学習」をベースとしたカリキュラムが組まれています。「調べても分からない」悩みは、先輩メンバーにすぐ相談できる環境です。 また、先輩がオンボーディング担当としてサポート。未経験から活躍する先輩だからこそ、新しいキャリア・新たな環境での不安に親身に寄り添えます。 ◎コウキシンを刺激する環境!  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 当社は「個の成長が事業・会社の成長に繋がる」と考え、社員がさらなるスキルアップを目指せる制度を用意。ハイクラス研修【ESTYLE U】を始め、資格試験・外部研修費用にあてられる【コウキシン50】など、メンバーの成長をサポートします。 ◎自由かつ柔軟な働き方!  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 研修期間を終えた後は、出社と在宅(出社も選択可)を交互に行う仕組みを採用。働きやすい環境です。 常駐:非常駐の割合は「1:9」となっており、多くの社員がエスタイルへの出社・在宅のハイブリッド勤務をしています。 【必須】 ■大学院(修士・博士)卒・修了見込みの方 ■以下いずれかに該当する方 ・学生時代に理系の学部・学科を専攻をされていた方で数学(線形代数・微積分)が得意 ・機械学習(画像・自然言語・構造化データ)、Deep Learning、LLMのいずれかに関する知識・知見がある 【歓迎】 □学生時代に機械学習(画像・自然言語・構造化データ)、Deep Learning、LLMのいずれかを研究された、または、研究に利用した経験 □機械学習(画像・自然言語・構造化データ)、Deep Learning、LLMに関する何かしらの実務経験 □読み書きレベルの英語 □英語の文献や論文をご自身の研究に活かした経験 □研究成果の学会発表で表彰された経験 □顧客折衝やビジネス部門との調整、チームリードなど、コミュニケーション力を活かした経験 【活かせる経験・スキル】 ◎研究経験 実務では論文を読み、実際に扱えるか検証していくことが多くあるので、研究の経験がある方はアドバンテージになります。 ◎英語力(読解力) プロジェクトによってはAI分野の英語論文を読み解き、実装を行うケースもあるため、英語の読解力を活かすことができます。
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