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【AE部】アナリティクスエンジニア

業務内容 ■事業内容 ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。データエンジニアリング本部は、分析基盤の構築やツールの提供、モデルの仕組み化等のシステムを通じて、クライアントにビジネス価値を生み出す支援を実施しています。 ▽データエンジニアリング本部の紹介資料 https://speakerdeck.com/brainpadpr/brainpad-de-202107ver ※代表的な取引先、各部署の案件事例、技術スタック、福利厚生&カルチャー等の詳細はこちらで紹介しています ▽案件事例 世界初、良品学習型ディープラーニングで原料検査を低価格に実現（キユーピー株式会社様） https://www.kewpie.com/newsrelease/2020/1677/ マーケティング効果をAI、機械学習の活用により20％改善（日本たばこ産業株式会社様） https://www.brainpad.co.jp/news/2019/01/29/9295 ∟関連記事：マネージドサービスを活用した機械学習のためのCI/CDパイプラインの構築 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/brainpad-ml-cicd-pipeline/ 災害医療プロジェクト（巨大地震発生時の災害医療シミュレーションを日本医科大学と実施） https://www.brainpad.co.jp/news/2021/01/28/14104 ■配属部署：データエンジニアリング本部　アナリティクスエンジニアリング部（AE部） これまで研究開発の文脈で語られることが多かったAI・機械学習において、AE部は、実ビジネスでの活用に導くことをミッションとしています。 DXを推進するクライアントに対して、分析PoC期間から要件定義、技術調査／検討、分析環境やAPI等の設計／開発を担当し、実地検証までスムーズに実施できるようプロジェクトを主導します。 また、他部署のコンサル、エンジニアと共にクライアントの分析組織の立ち上げを支援し、分析環境構築のためのシステムPoCの企画や構築も行います。 ※AE部は「機械学習」関連の経験がない人が多いです。そのため、その点のみで即戦力の有無を判断はしておりません。 データ収集・可視化のバッチ処理、データストリーミング、マイクロサービスの開発・運用をクラウドで作ることが主な業務になります。 ■業務内容 ・クラウド環境でのWebシステム／バッチシステムの開発 ・業務利用に向けた分析モデルの利用方法や評価指標の検討・実装 ・分析の再現や再利用に向けた、データ・分析モデル・ロジック／各種パラメタを一体化したバージョン管理の実施 ・データ整理やデータ加工の手順の整理・リファクタリング・パイプライン/バッチ化 ・ロジックテストのサポート・実施 ・分析環境の調査、クラウドの比較・選定、分析環境の構築 ・AutoMLツールの調査・利用環境のスケルトン化／構築 ・実地検証用システムの開発 ＜開発環境＞ ・開発言語：Python.SQL ・OS：Linux ・MLライブラリ：TensorFlow, PyTorch ・コンテナ：Docker, Kubernetes ・クラウド：GCP, AWS, Azure ・GitやJIRA、CircleCIを利用してプロジェクト進行やテストの効率化を実施 【業務の魅力】 ・プロジェクトの半数は、PoCフェーズから実務展開できており、実ビジネスで活用されるシステム実装を担うことが出来ます。 ・顧客の業務内でＡＩの有効利用を目指し、サービス企画的にプロジェクトを主導いただきます。 ・案件ごとに顧客の業種/業務も異なるため、画像やセンサー、テーブルデータなど様々なデータを対象とした開発を行います。 ・プロジェクトは少人数規模で進めることが多く、技術選定はPMの判断で進めることができるなど、裁量が大きい環境です。 　「自ら技術選定してクライアントに機械学習システムを実装したい」といった志向性の方にはピッタリな環境だと思います。 ・各クラウドベンダー（GCP、Azure、AWS）の技術定例や、サービス全般の勉強会、アーキテクチャの質問など密に接しているため継続的なスキルアップができる環境です。

■配属部署：データエンジニアリング本部　アナリティクスエンジニアリング部（AE部） これまで研究開発の文脈で語られることが多かったAI・機械学習において、AE部は、実ビジネスでの活用に導くことをミッションとしています。 DXを推進するクライアントに対して、分析PoC期間から要件定義、技術調査／検討、分析環境やAPI等の設計／開発を担当し、実地検証までスムーズに実施できるようプロジェクトを主導します。 また、他部署のコンサル、エンジニアと共にクライアントの分析組織の立ち上げを支援し、分析環境構築のためのシステムPoCの企画や構築も行います。 ※AE部は「機械学習」関連の経験がない人が多いです。そのため、その点のみで即戦力の有無を判断はしておりません。 データ収集・可視化のバッチ処理、データストリーミング、マイクロサービスの開発・運用をクラウドで作ることが主な業務になります。 求めるスキル／人物像 ■求めるスキル （必須） ・クラウドサービスの特性を理解したアーキテクチャ設計（GCP, AWS, Azureその他は問わない） ・Web APIの設計、開発経験 ・機械学習手法に関するの基礎的な理解 （尚可） ・AIを活用したシステムの構築/運用 ・データ収集/加工/集計システムの設計/構築 ■求める人材像 ・システム全体を対象範囲としてスクラム開発を進めながら、システムを完成させる事に興味がある方 ・多様な思考／専門性を持つ方を尊重し、一緒にプロジェクトを進めることが出来る方 ・分析システムを通してクライアントのビジネスに貢献し続けることに興味がある方 ・様々な思考／発想ができ、新しい技術をキャッチアップしシステムでの活用を自発的に出来る方

年収 600万円 〜 1100万円 – 年収は目安です。スキル・経験に応じて優遇いたします。 – 昇給：年2回（2月・8月） – 賞与：年2回（2月・8月） – 固定残業代分を超える時間外労働分については1分単位で計算し追加支給 – 給与は時間外労働の有無に関わらず、月30時間または40時間の固定残業代込 　(30時間分か40時間分かは等級による) 　月給50万円の場合、基本給380,950円、40時間分の固定残業代119,050円 【休日・休暇】 – 年間休日：127日 – 土曜、日曜、祝日、夏季休暇、年末年始休暇、その他会社が定めた休日 – 年次有給休暇（入社3カ月経過後の翌月1日に付与、半日単位での取得可能） – 慶弔休暇 – 介護休業 – 産前産後休暇制度 – 育児休業制度