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データを扱うプロフェッショナルになるチャンス!データエンジニアを募集!

データエンジニア
Mid-career

on 2023-10-26

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データを扱うプロフェッショナルになるチャンス!データエンジニアを募集!

Mid-career
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山窪 智春

Sier、コンサルティングファーム、AI系ベンチャーでのコンサルティング業務を経て、現職。 コンサルタントとして、大企業を中心に幅広い業種の顧客のAIやデータ活用の支援業務を担っている。実際の現場で活用されるAIやデータ基盤、BI構築から、データ活用のハンズオンでの支援を強みとしている。 Sierでの開発経験の知見を活かし、上流レイヤーから下流レイヤーまで俯瞰したプロジェクトマネジメントが可能。

AIコンサルの現場で知った、最高の開発環境の源は「信頼関係」

山窪 智春's story

上野 桃香

 上記の言葉は私が最近読んだ本に書いてあった言葉です。(本:20代で得た知見) 私はこの言葉通り良くても悪くても死ぬまで覚えているような断片、瞬間に出会いたいと思ってます。SiNCE株式会社でのインターンはまさに心躍る迷いのない挑戦でした。データ分析の面白さ、仕事することの楽しさを日々感じながらインターンをやらせてもらってます。  現在はデータの整形・加工から可視化、モデル作成、資料作成など多岐にわたる業務を行ってます。

飯沼 佑太

はじめまして。プロフィールを見ていただいてありがとうございます。 飯沼佑太と申します。 研究で行っているデータ解析をしていく中で、膨大なデータから特徴量を抽出し、新たな価値を算出するデータサイエンスに魅力されました。また、私自身が日頃意思決定をする際、データや数値を判断軸にすることが多いことから、将来的にデータを用いてビジネスの意思決定やシステム開発に携わる仕事につくことを目指しています。

一筆 太郎

株式会社SiNCE代表取締役。 ニューヨーク州立大学中退。クリエイティブディレクターやコンサルを経て、2020年にデータドリブン×ハイパーグロースをコンセプトとした会社、株式会社SiNCEを立ち上げる。データをベースに売上成長とコストカットを実現するサービスを提供。D2Cでは、高級トマトを生産するメーカーのD2C部門を立ち上げ、商品開発から販売戦略、運用を行い、データドリブンなマーケティング手法で1年で売上約10倍に成長させる。 2021年、AIデータ分析インダストリークラウドInnovelをサービス開始。在京球団や大手不動産ディベロッパーなどクライアントは多岐にわたる。 特徴は事業サイドに深く入り、ビジネスやサービス、業務フロー、組織を知り尽くすことを重視していること。その上で、あらゆるデータを共有された中で、その事業に最もフィットするデータ活用の提案・実装を行っていく。

株式会社SiNCE's members

Sier、コンサルティングファーム、AI系ベンチャーでのコンサルティング業務を経て、現職。 コンサルタントとして、大企業を中心に幅広い業種の顧客のAIやデータ活用の支援業務を担っている。実際の現場で活用されるAIやデータ基盤、BI構築から、データ活用のハンズオンでの支援を強みとしている。 Sierでの開発経験の知見を活かし、上流レイヤーから下流レイヤーまで俯瞰したプロジェクトマネジメントが可能。

What we do

株式会社SiNCEは、AI・データで経営課題を解決する会社です。 ビジネス理解と事業グロースに強みを持っており、ハイレベルなデータ分析を武器に実際のビジネスで成果を上げてきました。コアコンピタンスとしたいのは、ROIへの貢献。本質的な成果につなげるためにAIやデータを活用し、経営課題の改善を実行してきました。 SiNCEが今まで、企業のビジネス成長を支えることができた事例を簡単にご紹介いたします。 ■ケース1:在京球団のデータ活用による収益機会創出 経営課題:観客動員が低下に伴う、収益機会の減少  まず、194試合の購買データと6.4万人超の会員データを繋ぎ合わせてデータを多面的に分析できる基盤を構築しました。このデータを用いることで「いつ」「どの顧客」が「どの試合」の「どのタイミング」で「どこの売店」で「何を購入」までデータを繋げて可視化できるようになりました 分析基盤から収益に繋がっている顧客行動や、試合中の行動の流れを解析・データ分析を実施。座席エリアや顧客属性別の購買行動を可視化し、顧客のペインポイントを特定しました。その結果、球団は新たな収益機会を創出することができました ■ケース2:卸事業のAI(需要予測)活用による受発注効率化 経営課題:受発注業務の効率化  各種受発注のデータからAIモデルの構築はベンダーと進めることができたが、実際に運用して効果を改善するためには多くの課題があった。 ・オペレーションが複雑で業務フローのモデル化ができていない ・発注業務を人からAIに移行したいが、効果見込みが見えないため判断ができない ・他拠点への展開したいが、新しいモデルの構築・評価ができない 課題に対して、徹底したビジネス理解と現場メンバーの巻き込みを実施。複雑な受注、発注、在庫、AIの関係性をモデル化しました。これにより精度や実運用した場合の欠品数や在庫がどのくらい発生するかのシミュレーションに繋がりました。 結果を可視化するBI画面を構築することで、従来の発注方法に比べて、低在庫数で低欠品率を実現できることが明らかになり、拠点展開への展開を推し進めるドライバーに繋がった。 BI画面は経営サイドへのコミュニケーションにも用いられ、現場の発注部門、システム部門、経営サイドが一丸となってAI予測による発注に向けて進めている。 ■ケース3:RI/SP運用のAIによる購入自動化・高度化 経営課題: オペレーション高度化と属人性解消、新サービス構築  RI/SPの購入は仕組みが複雑なため購入量の最適化が難しく、人の経験や感覚によって実施されていた。このオペレーションをAI活用することで、属人性を排除し、高度化を進めた案件である 本案件を進める上で下記の課題が存在した。 ・RI/SP履歴データであるCUR(Cost and Usage Report)が複雑で解析が必要 ・RI/SPを購入する金額が非常に大きく、実用に耐えうるAI活用を探る必要がある ・RI/SPオペレーションの効果評価は独自概念が多く、新たな評価方法が必要である この課題に対してSiNCEでは徹底したデータ調査、検証を実施。CURデータの解析はもちろん、関連データとの比較を実施。最終的に一部で差分が出ていた箇所が存在していたが、この差分もAWS側の特殊処理によってデータにずれが発生していたことが判明。データ解析ではハイレベルに数値に向き合った。 AI活用の施策提案ではAIという不確実性が高い技術を中核に据えるため、探索的なプロジェクト運営の形で推進しました。AIモデルの構築レイヤでは回帰系モデルや時系列モデル、NNモデル、さらにモデルを組み合わせたアンサンブルなど数十パターンを評価しました。精度だけではなく、実際の運用を考慮しバランスがとれたモデルを選択しています。 プロジェクトレイヤでも常時4〜5タスクを提案し、クライアントの状況やモデル精度などによって、探索的に実施タスクの優先順位を変えるプロジェクト運営をしています。 その結果、難解なCURから正確なBIを構築できました。オペレーション実施時に活用され、人によるオペレーションの高度化に成功しました。この成果は効率と利益向上に寄与し、今回の仕組み自体のサービス化に向けた取り組みも進行中です。 ■今後の展開 データ活用で企業のビジネス成長を支えてきたSiNCEのノウハウをSaaSとして提供す予定です。 AI・データを活用してマーケティングのROIの最大化を目的とするサービス開発を皮切りに今後はサプライチェーン領域、HR領域への展開を予定しています。 <現在募集職種はこちら> https://www.wantedly.com/companies/company_4791826/projects

What we do

株式会社SiNCEは、AI・データで経営課題を解決する会社です。 ビジネス理解と事業グロースに強みを持っており、ハイレベルなデータ分析を武器に実際のビジネスで成果を上げてきました。コアコンピタンスとしたいのは、ROIへの貢献。本質的な成果につなげるためにAIやデータを活用し、経営課題の改善を実行してきました。 SiNCEが今まで、企業のビジネス成長を支えることができた事例を簡単にご紹介いたします。 ■ケース1:在京球団のデータ活用による収益機会創出 経営課題:観客動員が低下に伴う、収益機会の減少  まず、194試合の購買データと6.4万人超の会員データを繋ぎ合わせてデータを多面的に分析できる基盤を構築しました。このデータを用いることで「いつ」「どの顧客」が「どの試合」の「どのタイミング」で「どこの売店」で「何を購入」までデータを繋げて可視化できるようになりました 分析基盤から収益に繋がっている顧客行動や、試合中の行動の流れを解析・データ分析を実施。座席エリアや顧客属性別の購買行動を可視化し、顧客のペインポイントを特定しました。その結果、球団は新たな収益機会を創出することができました ■ケース2:卸事業のAI(需要予測)活用による受発注効率化 経営課題:受発注業務の効率化  各種受発注のデータからAIモデルの構築はベンダーと進めることができたが、実際に運用して効果を改善するためには多くの課題があった。 ・オペレーションが複雑で業務フローのモデル化ができていない ・発注業務を人からAIに移行したいが、効果見込みが見えないため判断ができない ・他拠点への展開したいが、新しいモデルの構築・評価ができない 課題に対して、徹底したビジネス理解と現場メンバーの巻き込みを実施。複雑な受注、発注、在庫、AIの関係性をモデル化しました。これにより精度や実運用した場合の欠品数や在庫がどのくらい発生するかのシミュレーションに繋がりました。 結果を可視化するBI画面を構築することで、従来の発注方法に比べて、低在庫数で低欠品率を実現できることが明らかになり、拠点展開への展開を推し進めるドライバーに繋がった。 BI画面は経営サイドへのコミュニケーションにも用いられ、現場の発注部門、システム部門、経営サイドが一丸となってAI予測による発注に向けて進めている。 ■ケース3:RI/SP運用のAIによる購入自動化・高度化 経営課題: オペレーション高度化と属人性解消、新サービス構築  RI/SPの購入は仕組みが複雑なため購入量の最適化が難しく、人の経験や感覚によって実施されていた。このオペレーションをAI活用することで、属人性を排除し、高度化を進めた案件である 本案件を進める上で下記の課題が存在した。 ・RI/SP履歴データであるCUR(Cost and Usage Report)が複雑で解析が必要 ・RI/SPを購入する金額が非常に大きく、実用に耐えうるAI活用を探る必要がある ・RI/SPオペレーションの効果評価は独自概念が多く、新たな評価方法が必要である この課題に対してSiNCEでは徹底したデータ調査、検証を実施。CURデータの解析はもちろん、関連データとの比較を実施。最終的に一部で差分が出ていた箇所が存在していたが、この差分もAWS側の特殊処理によってデータにずれが発生していたことが判明。データ解析ではハイレベルに数値に向き合った。 AI活用の施策提案ではAIという不確実性が高い技術を中核に据えるため、探索的なプロジェクト運営の形で推進しました。AIモデルの構築レイヤでは回帰系モデルや時系列モデル、NNモデル、さらにモデルを組み合わせたアンサンブルなど数十パターンを評価しました。精度だけではなく、実際の運用を考慮しバランスがとれたモデルを選択しています。 プロジェクトレイヤでも常時4〜5タスクを提案し、クライアントの状況やモデル精度などによって、探索的に実施タスクの優先順位を変えるプロジェクト運営をしています。 その結果、難解なCURから正確なBIを構築できました。オペレーション実施時に活用され、人によるオペレーションの高度化に成功しました。この成果は効率と利益向上に寄与し、今回の仕組み自体のサービス化に向けた取り組みも進行中です。 ■今後の展開 データ活用で企業のビジネス成長を支えてきたSiNCEのノウハウをSaaSとして提供す予定です。 AI・データを活用してマーケティングのROIの最大化を目的とするサービス開発を皮切りに今後はサプライチェーン領域、HR領域への展開を予定しています。 <現在募集職種はこちら> https://www.wantedly.com/companies/company_4791826/projects

Why we do

SiNCEのミッションは「AI・データで 生産性に飛躍を」です。 私たちは、P/L や B/S などの事業面だけで企業が評価されるのではなく、組織面も評価される社会を目指しています。 その結果、従業員エンゲージメントが高い企業が増えることにより、働きがいを持つ人が増え、企業の生産性も上がり、 日本のGDP向上にも貢献できると考えています。 ■背景 日本企業の生産性の低さ: 日本の労働生産性はG7の中で約50年間にわたって最下位 (日本の1時間あたりの労働生産性はOECD加盟国の36カ国中21位)  ➡︎データで日本の生産性を向上させる ■データ活用の課題 データの活用状況も他国と比較し進んでいない状況 データ活用が「既に積極的に活用している」と回答した企業の比率が4カ国中最下位 データ活用によるビジネス成果に関しても海外と大きく差がある状態  ➡︎データ活用で人を「働きやすく」する ご参考:データ活用の効果が実感できない理由とは。データを価値に変えるための要諦と変革の道筋について https://financialservicesblog.accenture.com/why-do-we-not-realize-the-benefits-of-data-utilization-the-essentials-of-transforming-data-into-value-and-the-path-to-change ■SiNCEがデータを活用したプラットフォームを提供しようとする理由 現代のビジネス環境においてデータの活用が不可欠であるという理解に基づいています。データは、企業が市場の動向を理解し、顧客のニーズを把握し、ビジネス戦略を最適化するための重要なツールです。また、労働生産性を高く価値高めていくために必要不可欠です。 私たちはお客様のビジネスにおいても成果を出すことに強いこだわりを持ち、AIやデータはともすればビジネス上の成果につながらないことも少なくないですが、私たちは常に成果をゴールに邁進いたします。 <現在募集職種はこちら> https://www.wantedly.com/companies/company_4791826/projects

How we do

生産性を飛躍させるためには、AIの活用が大切ですが、最も大切なのはモデル化にあると考えています。モデル化は、仕組み化に似ているようで異なります。 例えば、D2Cの事業を広告活用して売上を伸ばしたいという目的があった場合、それを実現するためのモデルが存在します。実際に売れるべき商品がどのような特性があり、ターゲットとなる顧客はどのような人で、どのようなコミュニケーションをとることで購入に至るのか。広告の仕組みやマーケティングの仕組み、ECサイトにおけるUXなどさまざまな仕組みを読み解くことでモデルを明らかにすることができます。そのモデルを使って数字が大きく出るようにオペレーションを高度化していくのが私たちの手法です。 SiNCEの強みには、高速でPDCAを回し改善する力、新しいテクノロジーを積極的に活用する力がありますが、その根元にはモデル化があり、その上にさまざまなアクションが飛び交っています。 ■カルチャー ・現場に机上の空論はない 私たちは常に実践することを大切にしています。考えて落とし込んだ資料に価値があるのではなく、考えて動いた行動(データ)に価値があると考えます。 ・数字を上げるまでやる データは数字を上げるために活用すべきだと考えます。それを実現するために私たちは数字を上げることをゴールとし、ハイスピードで実行します。 ・PoCの先をいかにつくるか AIはすべてに最高の結果を生み出すものではありません。しかし、PoCは終わりではなく、ビジネス成果を生むための重要なヒントとなり、ビジネス成果を出すことを目指します。当然のことですが、PoCは単なる実験にすぎずビジネスへのインパクトを目的としています。 ・とにかくアウトプット アウトプットをしまくることを大切にしています。新しい技術に対する取り組みはもちろん、あらゆる領域でアウトプットを産んでいきます。それがデータとなり、分析やAI活用によって大きな価値を創造します。 ■価値観 各々がプロフェッショナルとして働きながらも、何よりもメンバーやその家族が健康・健全であることを大切にしています。 まだまだ、大企業に比べると福利厚生などの制度面では未整備な部分は多いですが、その分、裁量の大きさやスピード感の早さにはポジティブに驚かれるのではと考えています。 組織風土としても、階級制度のないスーパーフラットな組織やデータドリブンな意思決定を大切にしており、年齢や役職に関係のないフラットな文化な点も大企業等で窮屈な思いをされた方やFactベースで物事を思考する方などには非常にエキサイティングな環境だと思います。 <現在募集職種はこちら> https://www.wantedly.com/companies/company_4791826/projects

As a new team member

Webサイトへの流入データやECサイトでの購入データ、SNSの投稿内容と効果のデータ、POSデータや在庫データなど、企業の中には膨大なデータが溢れています。 このように社内に蓄積したデータ(ビッグデータ)を元に、経営戦略を決定していくことを「データドリブン経営」と呼びます。 データドリブン経営を目指す会社が増えている一方で、「蓄積したデータを活用できていない」「データ収する仕組みがない」といった悩みを抱える会社も少なくありません。 当社では、そういった会社に代わって、データ収集基盤の構築からBIツールを活用したデータ分析、実行支援まで行なっております。 「データ分析」や「BIツール活用」といった領域で高い専門性を持つ当社は、スタートアップでありながら大手企業様から多くのご依頼を頂いています。業務を通じて、データを自由に扱うエンジニアリングスキル、経営に活かすマーケティングの目線が養われます。 ポジション:データエンジニア 業務内容: ・データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 ・プロジェクトの技術面におけるリード ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 必須要件: 以下必須要件のうち、2つ以上の該当があること(全てに該当している必要はない) ・Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上) ・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上) ・ETLやELTの実装経験 ・クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験 歓迎要件: ・データサイエンス一般に関する理解・経験 ・B2Bシステム開発の経験 ・Webアプリケーション開発経験 ・MLOps環境の構築・運用開発の経験 ・クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験 ・お客様ビジネスの成功や事業発展を願い、コミット出来る強い責任感と最後まで伴走しきるプロフェッショナル意識 その他: ・フレックス制度あり(コアタイム11:00~16:00) ・週数日リモート可(試用期間中は応相談) ・評価制度あり(半年で執行役員に昇格した実例あり) ・オフィスはweworkなので、フレキシブルな空間でお仕事ができます。
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