Business social network with 4M professionals

  • Data Scientist
  • 2 registered

企業のDX・AI化を支援するデータサイエンティスト募集!

Data Scientist
Mid-career

on 2025-11-28

42 views

2 requested to visit

企業のDX・AI化を支援するデータサイエンティスト募集!

Mid-career
Mid-career

丈峰 加藤

株式会社atarayo代表取締役社長。 日本企業のAXとDXを牽引し、「日本経済の発展」と、「人々が豊かさと生きがいを感じられる社会」を実現することを目標として会社の経営をしています。 AX:AI Transformation DX:Dagital transformation

中村 雅実

新卒で証券会社に就職し、個人・法人営業に従事。ITベンチャーに転職してCSを経験した後、人事に異動しました。人事では人事戦略の策定、採用、新入社員のオンボーディング、社内行事の運営など幅広い業務を担当しました。現在は株式会社atarayoで人事をメインとしたバックオフィスを担当しています。

吉田 竣亮

大学時代はフロントエンドを中心に学び、就職してからはRailsを中心としたWebアプリケーションの開発に携わりました。その後、SREとして基盤の構築・保守運用を担当しています。現在はデータアナリストとしてデータの収集・分析を自動化するなどしています。

株式会社atarayo's members

株式会社atarayo代表取締役社長。 日本企業のAXとDXを牽引し、「日本経済の発展」と、「人々が豊かさと生きがいを感じられる社会」を実現することを目標として会社の経営をしています。 AX:AI Transformation DX:Dagital transformation

What we do

株式会社atarayo(あたらよ)は、AIとデータを活用したコンサルティング事業を展開している会社です。クライアント固有の課題に深く踏み込み、最先端の技術力とビジネスへの深い洞察をもって、事業成果に直結するソリューションを企画・開発から社会実装まで一気通貫で提供します。 <AI活用支援> 汎用ツールでは解けない、企業のコア課題解決に特化したカスタムAIを開発します。 大規模言語モデル(LLM)のチューニングや独自データの学習を通じ、模倣困難な競争優位性の確立を支援します。 ▼主なソリューション例: - 金融領域: 債権・与信スコアリングモデル、不正検知システムの構築 - マーケティング領域: 強化学習を活用した広告予算の最適配分モデル、LTV最大化のためのCRM自動化AI - 業務改革領域: 契約書・ドキュメント解析AI、業界特化型チャットボット、対話型AI <データ活用支援> データ基盤の構築から高度な分析まで、データが持つ価値を事業成果へと昇華させます。 勘や経験に頼る経営から脱却し、データドリブンな意思決定文化を組織に根付かせます。 ▼主なソリューション例: - 意思決定基盤: データ利活用戦略の設計、GCP/AWS等を用いたデータ基盤構築、BIダッシュボード開発 - 事業分析: 事業KPIの策定、顧客セグメント分析、統計的因果推論による施策効果検証 - Web解析: GA4分析基盤構築、サイト・広告データ統合分析による投資対効果の改善 <マーケティング支援> AIとデータ分析から得られたインサイトを、事業成果へと転換させます。 戦略設計から実行までを一気通貫で担い、データに基づいたマーケティングで継続的な事業成長を牽引します。 ▼主なソリューション例: - 戦略設計: 新規事業立案、マーケティング戦略・広告戦略の立案 - 実行支援: SEO、広告運用、SNS運用、MA設計・運用、LP・サイト制作改善 ▼会社HP https://atarayo.co.jp/

What we do

株式会社atarayo(あたらよ)は、AIとデータを活用したコンサルティング事業を展開している会社です。クライアント固有の課題に深く踏み込み、最先端の技術力とビジネスへの深い洞察をもって、事業成果に直結するソリューションを企画・開発から社会実装まで一気通貫で提供します。 <AI活用支援> 汎用ツールでは解けない、企業のコア課題解決に特化したカスタムAIを開発します。 大規模言語モデル(LLM)のチューニングや独自データの学習を通じ、模倣困難な競争優位性の確立を支援します。 ▼主なソリューション例: - 金融領域: 債権・与信スコアリングモデル、不正検知システムの構築 - マーケティング領域: 強化学習を活用した広告予算の最適配分モデル、LTV最大化のためのCRM自動化AI - 業務改革領域: 契約書・ドキュメント解析AI、業界特化型チャットボット、対話型AI <データ活用支援> データ基盤の構築から高度な分析まで、データが持つ価値を事業成果へと昇華させます。 勘や経験に頼る経営から脱却し、データドリブンな意思決定文化を組織に根付かせます。 ▼主なソリューション例: - 意思決定基盤: データ利活用戦略の設計、GCP/AWS等を用いたデータ基盤構築、BIダッシュボード開発 - 事業分析: 事業KPIの策定、顧客セグメント分析、統計的因果推論による施策効果検証 - Web解析: GA4分析基盤構築、サイト・広告データ統合分析による投資対効果の改善 <マーケティング支援> AIとデータ分析から得られたインサイトを、事業成果へと転換させます。 戦略設計から実行までを一気通貫で担い、データに基づいたマーケティングで継続的な事業成長を牽引します。 ▼主なソリューション例: - 戦略設計: 新規事業立案、マーケティング戦略・広告戦略の立案 - 実行支援: SEO、広告運用、SNS運用、MA設計・運用、LP・サイト制作改善 ▼会社HP https://atarayo.co.jp/

Why we do

『重要かつ難解な課題』に挑み、日本の再成長を後押しする。 現在の日本は、深刻な少子高齢化が進む一方、労働生産性はG7で最下位という厳しい現実に直面しています。このままでは、国際競争力は低下し、社会の豊かさを維持することさえ困難になりかねません。 この課題を解決するには、「AIとデータの利活用」が最重要テーマだと考えています。 汎用AIの登場で多くの業務が効率化される一方、各産業の心臓部には、業界構造や企業文化に深く根ざした、重要かつ難解な課題が未解決のまま点在しています。それは、汎用的なツールでは決して解くことのできない、個別最適化が求められる領域です。 atarayoは、その重要かつ難解な課題をAIとデータを活用して解決する専門家集団です。 私たちはこの挑戦を通じ、企業と社会の生産性を高め、誰もが生きがいと豊かさを実感できる未来の実現を目指します。

How we do

【私たちのアプローチ:課題の核心の発見から、価値の社会実装まで】 私たちは、画一的なサービスを提供するのではなく、一社一社の課題と真摯に向き合い、最適な価値を届けることを重要視しています。そのために、私たちは3つのアプローチを徹底しています。 1. 課題の核心(コア)を捉える 私たちの仕事は、顧客の要望をそのまま聞くことではありません。セールスとコンサルタントが一体となり、「本当に解くべき課題は何か」を顧客と議論し、事業インパクトが最も大きい本質的な課題(コア)を特定することから始めます。 2. 最適なソリューションをゼロベースで構築する 課題が特定できれば、その解決策は一つではありません。戦略コンサルティング、オーダーメイドのAI開発、SaaSプロダクトの提供など、あらゆる選択肢の中から、真に顧客のためになる最適なソリューションをゼロベースで設計・提案します。 3. 専門家チームで、価値の社会実装まで伴走する ただ分析・可視化して終わり、AIのPoC(概念実証)を作って終わり、ではありません。コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアといった専門家がワンチームとなり、ソリューションがビジネスの現場で成果を生むまで徹底的に伴走します。 【大切にする価値観(バリュー)】 このサイクルを回し、最高のパフォーマンスを生み出すために、私たちは以下の価値観を大切にしています。 1. 社会実装で、価値を創る (Create Value through Implementation) 新たな技術やソリューションは、探求するだけに留まらず、社会や顧客の課題を解決して初めて価値となります。私たちは机上の空論で終わらせず、最後までやり抜くことで、具体的な価値を社会に実装します。 2. 戦略的に思考し、コアを叩く (Hit the Core Strategically) 常に理想から逆算し、事実を正しく捉えることで、最も影響の大きい本質的な課題(コア)を見極めます。限られたリソースをそこに集中投下し、最小のリソースで最大のインパクトを生み出す戦略的思考を徹底します。 3. 顧客起点で、すべてを始める (Start Everything from the Customer) すべての価値の源泉は、顧客にあります。私たち自身の都合や思い込みを捨て、あらゆる思考のスタート地点に顧客を置きます。「顧客が本当に求めているものは何か?」と常に問い続け、その視点に立ち返ることで、本質的な課題解決を実現します。 【会社の仕組み・環境】 この価値観を実践し、メンバーが輝くための仕組みを整えています。 - 職能を越えたフラットなチーム体制: プロジェクトごとに、多様な専門家が対等な立場でチームを組成。役職や職種に関わらず、全員が率直に意見を交わし、最適な解を追求する文化です。 - 自律性を尊重する働き方: フルリモート・フルフレックスを基本とし、メンバーが最も生産性の高い方法で働ける環境を整備。裁量と責任のもと、自律的に成果へコミットすることを推奨しています。 - トップレベルのスキルを維持・向上させるための投資: 書籍購入やツール利用料のサポートはもちろん、国内外の技術カンファレンスへの参加、資格取得支援、社内勉強会の開催などを積極的に行い、メンバーの継続的な成長を全力でバックアップします。

As a new team member

atarayoでは、法律事務所の「債権回収システム」のDX・AI化を推進しており、以下の領域を担えるデータサイエンティストを募集しています。 ・債権データの分析 ・期待値スコアリングの実装 ・アクションプランの自動生成 ・事務所ごとの債権癖の分析 ■業務内容■ 1. スコアリングモデルの構築・改善 ・債権データを基に期待値を算出(現行システムあり) ・回収着地予測のチューニング ・事務所/クライアントごとの債権タイプの分析 2. アクション割振り作業 ・通知 / AutoCall / SMS の最適アクション割当(アクション割振りツールあり) ・時系列・属性・過去履歴からの最適化 3. データ分析(仮説出し & 検証) ・債権回収率が低い理由の分析 ・ボトルネック推定 ・アクション改善の仮説策定 4. オペレーションプランニング ・導入法律事務所ごとの債権特性を理解し、分析業務をチューニング ・テンプレ化しきれていない業務の整理 ・アクション割り振りの標準化 5. ドキュメント化 ・分析レポート、仕様書、アルゴリズム説明資料 ・アクション割当ロジックの体系化 ・再現性のあるプロセス作成 ■必須スキル■ ・Python(Pandas, NumPy, Jupyter が使えるレベル) ・データ分析の実務経験(3年以上目安) ・モデルのチューニング・スコアリング経験 ・SQL の基本理解 ・複雑なコンテキストの業務を理解できる力 ・実務でドキュメントをまとめた経験 ■歓迎スキル■ ・機械学習・統計の知識(分類、回帰、特徴量設計 など) ・深層学習の経験 ・時系列データ分析 ・債権回収や金融の知識 ・中小企業〜士業の業務理解 ・ビジネスサイドと話し仮説を立てるスキル ・AI(LLM)を活用した効率化の経験 ・クライアントごとのオーダーメイド分析経験 ■求める人物像■ ・課題発見とコミュニケーション設計する力 ・ビジネス課題を分析課題に変換する力 ・高いコンテキストへの理解力 ・データを見るだけでなく“意味を解釈“できる方 ・抽象的な依頼を具体化し、自分で仮説まで落とせる方 ・「このクライアントはこういう癖がある」と掴める洞察力 ・ドキュメント化まで含めてプロセスを整えられる方 ・債権回収(金融・法務系)の特殊性を理解する姿勢がある方 ・すぐに提供価値を出しつつ、中長期の仕組み化もできる方 ■このポジションの難易度とやりがい■ <難易度> ・債権回収データはクライアント業種により特性が変わる ・テンプレ業務に落とし切れていない ・自動化が難しく、人の判断が必要 ・コンテキストが非常に高く、スポットの分析が困難 <やりがい> ・全国の法律事務所の回収業務を効率化するAIシステムの中核 ・意思決定に直結する「頭脳」の部分を担うポジション ・プロダクト側への改善提案がそのまま実装される環境 ・データ基盤 × AI × 法務 × 債権 の希少領域で市場価値が爆増する ■使用ツール・環境■ ・BigQuery ・Python(Pandas, NumPy, scikit-learn) ・dbt ・GitHub ・Notion / Slack ・Snowflake(将来的に可能性あり)
0 recommendations

    Team Personality Types

    丈峰 加藤さんの性格タイプは「フォアランナー」
    丈峰 加藤さんのアバター
    丈峰 加藤代表取締役社長
    中村 雅実さんの性格タイプは「ハーモナイザー」
    中村 雅実さんのアバター
    中村 雅実Business (Finance, HR etc.)
    吉田 竣亮さんの性格タイプは「イグザミナー」
    吉田 竣亮さんのアバター
    吉田 竣亮エンジニア・データアナリスト
    丈峰 加藤さんの性格タイプは「フォアランナー」
    丈峰 加藤さんのアバター
    丈峰 加藤代表取締役社長
    中村 雅実さんの性格タイプは「ハーモナイザー」
    中村 雅実さんのアバター
    中村 雅実Business (Finance, HR etc.)
    吉田 竣亮さんの性格タイプは「イグザミナー」
    吉田 竣亮さんのアバター
    吉田 竣亮エンジニア・データアナリスト

    0 recommendations

    What happens after you apply?

    1. ApplyClick "Want to Visit"
    2. Wait for a reply
    3. Set a date
    4. Meet up
    Job Post Features
    Online interviews OK

    Company info

    Founded on 11/2022

    • Average age of employees in 20s/

    東京都港区港南2丁目15−1 品川インターシティA棟 28階