株式会社エスタイルの過去求人・中途採用情報

AI・機械学習領域のプロジェクトへ、興味や能力・キャリアプランに合わせて配属
具体的な仕事内容
【入社後の流れ】
■～160時間／基礎研修
集中して学習により、コードが書けるレベルになります。

■～320時間、最長480時間／課題・実践
興味・能力・目指すキャリアプランを考慮した配属予定のプロジェクトに合わせ、研修内容をカスタマイズ。

■480時間～／実務デビュー

【研修内容】
データサイエンティストに必要な最低限のスキル・知識を網羅。
課題に対して自発的に取り組むスタイルです。
例）Kaggle（※）過去題材を用いた実践的なデータ分析業務

※データサイエンティストが集い、実力を競い合うコンペを行っている世界最大級のコミュニティ。アクティブユーザー約13万人中、100位以内に入ったデータサイエンティストが複数、当社の研修講師（技術アドバイザー）として名を連ねています。

【カリキュラム例】
Python基礎
機械学習基礎（LightGBM／FNN／CNN）
機械学習系ライブラリ（Numpy／Pandas／TensorFlow等）
GCP（BigQuery／AI Platform）
Kaggle実践
BIツール基礎（Tableau）
数学（線形代数・偏微分・統計）
その他基礎技術（Linux／SQL／Git等）

【案件】
案件例1：大手製薬会社様
データ分析業務における仮説の立案から検証までを支援する案件

■タスク内容
・論文リサーチおよび特徴量候補の探索
・特徴量の実装
・特徴量の有効性を検証

■言語/ツール
【言語】
・Python3(pandas,numpy,matplotlib等)

【ツール】
・Anaconda
・Visual Studio Code
・Jupyter Notebook
・Git Lab

案件例2：金融系SIer様
新しいAIサービス開発のためのR＆D業務を支援する案件

■タスク内容
・論文リサーチ
・モデル実装・学習・精度確認
・プロトタイプ開発言語/ツール

■言語/ツール
【言語】
・Python3(PyTorch,TensorFlow,Django)
・JavaScript

【ツール】
・Anaconda
・Jupyter Notebook

チーム／組織構成
AIエンジニア／データサイエンティストは11名

■年齢構成：23～29歳

【未経験歓迎】【大卒、または高専卒以上】理系の方、もしくは文系でも数学が得意な方／実務経験不問
■大卒以上、または高専卒（理系歓迎／プログラミングを学んだ方は尚歓迎）
■数学が得意な方

【選考ポイント】
■数学的素養
AI・機械学習に取り組む上での大前提です。
書類選考、SPIテストの結果などを元に選考させていただきます。

■対人スキル
クライアントとのコミュニケーションが求められる仕事なので必須です。

■キャリアビジョン
「なぜデータサイエンティストになりたいか？」のビジョンが明確なことを最重視します。
「トレンドな領域だから」といった第三者的な観点ではなく、「自分はAI・機械学習を通してこういうことを成し遂げたい」と、自分事としての“志”をしっかりと持っている方を求めています。

【転勤なし】東京本社、各プロジェクト先　

【東京本社】
東京都渋谷区神宮前3-25-14 エスラ原宿ビル8F

9：00～18：00(実働8時間／休憩60分)

【平均残業時間／日】
0時間・・・50％
1時間・・・33.3％
2時間・・・16.7％

【在宅勤務　一部利用可】
現在は「週3日全員出社、残りの週2日は選択制」
という仕組みを採用しています。
ただ、緊急事態宣言が発令されれば、
フルリモート勤務へ即座に切り替え可能。
感染状況に合わせた、柔軟な働き方を実現しています。
■平均残業時間
20時間

程度

正社員
※試用期間6カ月あり（待遇の変動なし）

月給23万円～50万円+各種手当／昇給年2回

※経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定します。
※上記月給には、固定残業代40時間分（5万9523円～13万200円）を含みます。固定残業代は、残業の有無に関わらず毎月支給し、超過分は別途支給します。


【研修期間中も、月給は変わりません】
AI・機械学習領域のデータサイエンティストは、非常に需要が多く、目指す人も多い人気職種。
通常、未経験から目指すのであれば、スクール等で長い時間と高い費用をかけて学ばなければいけないところですが、当社であれば1～3カ月の短期間で、月給23万円～を得ながら学ぶことができます。
本気でAI・機械学習を極めたい方にとっては、この上ないチャンスです。

■昇給
年2回

■入社時の想定年収
年収300万円
～700万円

■社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
■交通費支給（上限あり）
■時間外手当
■作業環境の整備（デュアルディスプレイ）※業務に必要なものを整えます！
■社内懇親会あり

＜オリジナル制度も多数＞
■コウキシン50
「好奇心」という感情から出た自発的な学習やスキル習得、技術向上などの知的活動を支援する制度。
外部講座・研修受講費用を1人につき年間50万円まで会社が負担。

■マガサポ
業務で必要な専門書や書籍の購入費用を支援（上限あり）。

■ロジLab
若手社員を対象にした、ロジカルシンキング習得のための教育制度。
ロジカルシンキングを身につけた上で専門性やスキルを学ぶことで、圧倒的なスピードでの成長が実現できます。

■Flatな感じ
役職や社歴、雇用形態に関係なく、ニックネームで呼び合う制度。
上下関係を気にせず意見を言いやすい、風通しの良いカルチャーの醸成につながっています。
（ちなみに社長は、「宮さん」または「村長」と呼ばれています）

＜年間休日＞
120日
以上

＜休日・休暇＞
■完全週休2日制
（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇　
■夏季休暇
■慶弔休暇　
■有給休暇　
（取得率80％以上）
■産前・産後休暇
（取得実績あり）
■育児休暇
（取得実績あり）

DXを推進する大手事業会社など

「難破船で生き残るのは誰？」

Kaggleに興味がある人なら、察したかもしれませんね。
これは、Kaggle実践の初心者向けモデルで
当社では研修課題として使用しています。

実はコチラ、「面白いからやってみて」と
メンバーからの提案で仕入れた課題。
実際、課題を受けた新人メンバーから評判なんですよ。

配属先プロジェクトと
個人の能力・希望等の条件に合わせ、
研修内容をカスタマイズ。

例えば…

■GAN（画像解析）
サンプルデータが不足している状態で
補足するサンプルデータを新たに作る「AIを強くするAI」。
研究開発よりのプロジェクト向けのモデルです。

■Data Robot（AI Platform）
機械学習のモデリング作業全体を自動化するツールを用いて、データ分析業務を遂行します。
AIのモデル作成に手間取らず、データ活用の流れにフォーカスできます。
データ分析を深く学習したい方に受けていただきます。