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Mid-career

on 2025-03-27

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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!

アポロ株式会社

Mid-career

アポロ株式会社's members

早川 朝康

データサイエンティスト(シニアコンサルタント)

鴫原 有美

早川 朝康 データサイエンティスト(シニアコンサルタント)

What we do

『コンサルティング+AIで社会進化の軌道を描く。』 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。 ✅事業内容 【Professional Service】 クライアント企業の目標・課題に応じて、コンサルティング、Digital・AIのインテグレーションを行います。 ◇ビジネスコンサルティング  -戦略コンサルティング  -DXコンサルティング ◇AIインテグレーション  -デジタル・AI実行システム全体の要件定義・設計・構築  -データエンジニアリング、サイエンス実務業務(深層学習・機械学習、統計解析) ◇ビジネスアナリティクス -統計解析・モデル構築実務 -ビジネス成果につながるデータ活用の実現サポート 【Product】 社会課題・企業のビジネス課題を解決することを目的に、APOLLOオリジナルのソリューションを構築し、様々な企業への提供を開始しています。 ・マーケティング計画・企画・検証ツール ・従業員エンゲージメント見える化ツール ・個人動画抜き出しAIソリューション ・ビジネスシーンでの活用に特化したAI・データ分析研修プログラム ✅会社の特徴 【事業の特徴】 ・業界最大手級の顧客からの継続的な業務受託案件。 (開示可能顧客:ANAX㈱様、森ビル㈱様) ・業務受託案件から生まれたソリューションを活用し、大手企業以外の中小企業にもビジネスを拡大。 ・大学連携などを開始し、先端技術開発も開始。 【会社の状況】 ・AI・デジタル系のスタートアップですが、外部からの資本受け入れを行っておらず、創業メンバー中心で経営を行っています。 ・2020年7月設立と若い会社ですが、監査法人・証券会社の協力を得ながら、IPO準備に取り掛かっています。 ✅現在提供しているプロダクト(他のサービスも開発中です!) - ilodoli( https://apol.co.jp/solution/ilodoli ): 従業員の“働くマインド”からタイプを分類し、タイプに合わせた最適なアクションを提示するHRプロダクト(デベロッパー企業の課題を基に) - MWS( https://apol.co.jp/solution/popai ): 「施策の最大効果を追求する」ことにフォーカスした、考えるマーケター向けのMAツール(航空会社の課題を基に) - Motion Cap( https://apol.co.jp/solution/motioncap ): 膨大な画像データや、複数人が写っている映像の中から特定の人物を抽出できる、画像DXプロダクト(教育系ベンチャー企業の課題を基に) - PONES( https://apol.co.jp/solution/pones ): 知識習得目的ではなく、ビジネスシーンでの活用に特化したAI・データ分析の実践研修プログラム

Why we do

✅経営理念 「コンサルティング+AIで社会進化の軌道を描く。」 私たちは、クライアント企業の要望を叶えるだけでなく、社会進化への私たちの夢も掛け合わせ、スピーディーに、沢山のAIサービスを世の中に浸透させることにこだわり抜きます。 ✅設立経緯 「コンサルティング+AIで、社会進化の軌道を描く。」という経営理念の下、大手コンサルティングファームで活躍していたメンバーを中心に、2020年に設立した会社です。データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニア、戦略コンサルタント、業務系コンサルタント、等多岐に渡るバックグラウンドの人材が活躍しています。

How we do

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。 ✅ 数理モデリングチームの構成 ・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。

As a new team member

✅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。 ✅必須スキル ・ビジネスシーンで円滑なコミュニケーションが可能な日本語能力(日本語能力検定N1レベル相当) <スタッフレベル> ・アルゴリズム・データ構造の基礎知識 ・Pythonでのデータ加工・機械学習モデル開発に関わるプログラミングの経験1年以上 ・研究またはビジネスにおいて、数理最適化技術または機械学習を用いて課題解決した経験がある方 ・分析に熱中できる方 ・チーム内外の関係者と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力 ・原則出社であることを厭わない方 - 特に最初は、業務のキャッチアップのために出社いただくことが前提です。 - 業務に慣れてきた際には、リモートワークで業務に集中する日を作ることも可能です。 <マネージャーレベル> ※ スタッフレベルに加えて ・データ加工・機械学習モデル開発に関わるプログラミングの経験(SQLとPythonの経験、いずれも3年以上) ・データ分析・AI開発プロジェクトのマネジメント経験 ・スタッフレベルのメンバーを管理・育成した経験 ✅歓迎スキル ・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
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