データサイエンティスト

なぜ今、primeNumberのデータサイエンティストなのか

1. 1可視化・集計で終わらず、現場への実装、予測・最適化・異常検知、LLMを活用した意思決定支援までデータをビジネス成果につなげる
2. 2製造・小売・流通・金融など高度な分析やAI活用が手つかずの企業に価値の源泉となるテーマが多く眠っている
3. 3自社プロダクト「TROCCO」「COMETA」がデータ整備の負荷を軽減し、自ら課題を定義し最も価値ある問いから解き始められる
4. 4データの力で顧客の意思決定を変え、その知見をAIソリューションやプロダクトへ還元できる人材を求めている

お任せしたいミッション

1. 1顧客のデータ資産からビジネス成果を最大限に引き出し、知見をAIソリューションやプロダクトへ昇華させる
2. 2コンサルタントやエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、課題定義から実装、成果創出まで一気通貫で責任を持つ
3. 3顧客現場でのデータ活用とビジネス成果の創出：本質的な課題の特定からML・LLMを活用したソリューション設計・本番導入まで一気通貫
4. 4現場知見を元にした新AIソリューション・新プロダクトへの展開：複数顧客の課題を横断的に捉え共通パターンをソリューションへ昇華
5. 5データサイエンス組織・文化の立ち上げ：初の専任メンバーとして技術標準・組織文化・将来像を自らの手で設計

本ポジションの魅力

1. 1顧客現場で得た知見や成功パターンが自社プロダクトやAIソリューションへ昇華され、2,500社を超える企業へ価値として届けられる
2. 2TROCCO・COMETAの知見とアセットにより、データ収集・品質改善に時間を奪われず価値ある問いとビジネス成果の創出に集中できる
3. 3生成AIの進化でモデルやアルゴリズムの差別化が難しくなる中、「何を解くか」という課題設定と「データの質」で競争優位を築ける
4. 4FDEやテクノロジーアーキテクトと並ぶ精鋭ポジションとして、評価基準・技術標準・チーム文化などデータサイエンス組織の土台づくりに深く関わる

primeNumberとは

1. 1「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」を掲げ、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニー
2. 2AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現する

primeNumberの提供するサービス

1. 1クラウドETL「TROCCO」を提供
2. 2AIデータプラットフォーム「COMETA」を提供
3. 3ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」を提供
4. 4エージェント型AIソリューション「primeBusinessAgent」を提供
5. 5主力事業のTROCCOはサイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社など2,500を超える企業や団体に提供

応募資格（必須）

• 機械学習・統計モデリングの実務経験（Python: pandas / scikit-learn / PyTorch or TensorFlow 等）
• 課題定義〜モデル実装・本番導入まで一気通貫で完遂した経験（年数不問、実績重視）
• クライアントワーク経験（非エンジニアへの説明・合意形成含む）

歓迎する経験

• LLMを活用したアプリケーション開発・本番運用経験（RAG・エージェント・Fine-tuning等）
• テーブルデータ・自然言語・時系列など複数のデータ形式を扱った実務経験
• DWH（BigQuery / Snowflake等）やデータパイプラインの構築・運用経験
• MLflow等の実験管理ツールや、モデルのデプロイ・監視・運用経験
• 分析・MLの知見を、再現可能な仕組みやプロダクト機能として実装した経験
• 新規事業・プロダクト開発など、0→1フェーズへの関与経験
• Kaggle等コンペでの入賞、または国際会議・論文への投稿経験

待遇・福利厚生

• PC支給
• スポーツクラブ優待制度
• フリーアドレス制・サブモニタ完備
• 服装自由
• 業務関連書籍補助・資格取得費用支援、慶弔見舞金 有

求めるスキル・経験