{"id":1177464,"url":"https://alion.io/job/beja-28xin-udeetasaienteisuto","title":"＜28新卒＞データサイエンティスト","company":{"id":9488,"name":"ABEJA","domain":"abejainc.com","url":"https://alion.io/company/abejainc","size_band":"51-200","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HRMOS","truth_index":{"grade":"D","score":46,"open_postings":28,"ghost_share":0.893,"stale_share":0,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-10-22T06:10:10Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Tokyo, Japan"],"countries":["JP"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":{"min":5000000,"max":6080000,"currency":"JPY","period":"year","gross":null,"usd_annual":38626},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"LeRobot","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"LLMOps","optional":false},{"name":"NVIDIA Omniverse","optional":false},{"name":"ROS","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-07-29T09:31:10Z","employer_posted_date":"2026-07-29","last_verified_at":"2026-10-22T08:27:04Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":84,"trust":{"level":"ok","repost_count":0,"flags":["company_stale"],"days_open":84},"description":"ABEJAについて\n会社概要\nABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「エンタープライズプラットフォーム事業」を展開しているスタートアップです。\n事業領域\nトランスフォーメーション領域 ： コンサルティングやビジネスプロセスへのABEJA Platformの導入、人材育成の支援など個別顧客のニーズに対応したABEJA Platform導入支援とその周辺サービス提供を提供しています。\nオペレーション領域 ：プラント設備の腐食検知や損害保険のアンダーライティング、オフィスの施錠管理、 医療・介護システムなど個別顧客のニーズに対応したABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を提供しています。\nプラットフォーム領域 ：ミッションクリティカル業務における堅年で安定した基盤システムとアプリケーション群を開発提供しています。生成AIをはじめとする最先端技術による運用を人とAIの協調により実装可能にしています。\nABEJAの会社や事業に関する説明は、下記リンクも併せてご確認ください。\n\n会社紹介資料(https://speakerdeck.com/abeja/zhu-shi-hui-she-abeja-hui-she-shao-jie-zi-liao)\n\n採用サイト(https://careers.abejainc.com/)\n\nテクプレたちの日常 by ABEJA(公式note)(https://note.com/abeja/)\n\nABEJA Tech Blog(https://tech-blog.abeja.asia/)\nメンバー出身企業（一部抜粋）\nA.T.カーニー / DeNA / GMOインターネット / J.P. Morgan / KDDI / NEC / NTTコミュニケーションズ / NTTドコモ / PwCコンサルティング / SoftBank Robotics / アクセンチュア / ダイキン / デロイトトーマツコンサルティング / トヨタ自動車 / ボストン コンサルティング グループ / ミクシィ / メルカリ / ヤフー / リクルート / レバレジーズ / ワークスアプリケーションズ / 三菱電機 / 東芝 / 日本サムスン / 日立製作所 / 野村證券\n募集背景\nABEJAは2012年に創業し、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績バックボーンとして、300社以上の顧客へのソリューション提供実績・プロダクト導入・DXの実現をしてきてました。\nそして今、Chat GPTをはじめとした生成形AIの出現により、更にビジネス内でのAIの活用検討が進み、クライアント数・案件数が右肩上がりで増加している中で、我々が継続的に事業成長を続けていくためにも、組織に新しい血と風が絶対的に必要であると考えております。\nまた、今後の世界においては更にテクノロジーで以て社会課題の解決に挑む人材のニーズが高まっていく事が間違いない中で、ABEJAという会社組織の枠を超えた社会で活躍しうる人材を我々こそが輩出していきたいとの思いから、2023年新卒から継続的に募集を行っております。\nミッション\n「テクノロジーの力で産業構造を変革する」\nお客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。\nそのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。その経験する中で、10年後100年後の未来の産業構造を変革する旗手として育っていっていただきたいと考えております。\n業務内容\nプロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。\nデータ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定\nデータの前処理、EDA、可視化\n最適な手法の調査・選定\nモデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)\n大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）\nPhysical AIへのモデル応用\n統計解析・因果推論などの統計モデリング\n数理最適化などの数理モデリング\n\nエンジニアと連携したモデルの商用実装定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）\n\n提案活動、提案内容レビュー受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理\n整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断\n提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし\n\n技術の横展開・技術ブランディング実装ロジックの汎用化およびプロダクト化\n技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）\n\nあなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）\n受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。\n多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）\n\nABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。\nKaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）\n\n勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）)\n\n新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。\nLLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。また、VLAをはじめとし、Physical AI領域でのデータサイエンス経験を積むことも可能です。\n＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞\nABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引データサイエンスのスペシャリスト\nデータサイエンス組織の責任者\n技術に強いプロジェクトマネージャー\n\n事業会社のデータサイエンス部門の責任者\n大手企業のCDO（Chief Digital Officer）\n採用要件\n必須要件\n2028年3月末までに大学院・大学・高等専門学校の理系学科(専攻)を修了/卒業見込みの方\nプログラミング経験がある方(研究・趣味・独学等で何かしらの制作経験を想定)\n変化の激しいAI業界の最先端の記事や論文を追いかけ続ける高い熱量\nCoding Agentを活用して実装を前に進める事ができる\n歓迎要件\n外部活動における実績Kaggleをはじめとしたデータサイエンスコンペへの参加・上位入賞経験\nデータサイエンス領域におけるカンファレンス登壇経験\n登壇やブログの執筆など、積極的な外部発信\nジャーナルでの論文採用経験\nOSS貢献\n\nインターン、アルバイトでの実務開発経験\n英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと\ngit / dockerを用いたチーム開発経験\nLLMの深い活用経験（学習やローカルLLMの推論など）\n統計解析/因果推論、数理最適化などの統計モデリング経験\nMLOps環境の構築・運用経験、分散処理（Spark等）の経験\nLeRobot、NVIDIA Omniverse、ROS/ROS2などロボティクス関連ライブラリの利用経験\n募集要項\n職種 / 募集ポジション\n＜28新卒＞データサイエンティスト\n雇用形態\n正社員\n給与\n年収 5,000,000円 〜 6,080,000円\n- 賞与（2ヶ月分相当×年2回支給）を含みます。\n- 賞与は半期ごとに実施する評価および業績に応じて当社規定により決定します。\n- 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます。\n- 月あたり40時間分のみなし残業代を含んでいます。\n勤務地\n108-0073 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階\nエンジニアの場合はフルリモート勤務可能です\n会社情報\n会社名株式会社ABEJA\n代表者\n代表取締役CEO 兼 創業者 岡田陽介\n設立年月\n2012年9月10日\n従業員数\n125名（2024年8月時点）\n本社所在地\n〒108-0073\n東京都港区三田一丁目1番14号\nBizflex麻布十番2階","description_format":"text","description_chars":3992,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Machine Learning","MLOps","AI Consulting & Integration"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-24T12:08:22Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":7,"band":"cold","label":"Long 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