SIer・SESのAIエンジニア・データサイエンティスト cr245698

【職務内容】
・課題設定〜分析〜モデル構築（EDA、前処理、特徴量、学習、評価）
・業務に組み込む実装（API/バッチ化、ログ設計、再学習・運用の設計）
・精度改善のループ構築（データ品質、評価指標、仮説検証のサイクル）
・ステークホルダーと成果を揃える（要件整理、説明資料、意思決定支援）
・成果の再現性を作る（実験管理、手順化、ベースライン整備、ナレッジ共有）

※従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務

【ミッション】
・データから仮説→検証→実装まで一気通貫で価値を出す
・分析を“使われる形”に落とす設計力を高める

【募集背景】
生成AIは、単なる“ツール”ではなく、業務の設計そのものを変える技術になりました。
価値が出るのは「モデルを触れる人」ではなく、課題設定→検証→実装→運用までやり切れる人です。

スカイウイルでは、生成AIを活用した提案・PoC・開発の相談が増え、チームで再現性ある実装パターンを育てています。
だから今回、実務経験の有無に関わらず“価値に着地させる”仲間を増やします。
入社後は、小さく作って学び、次に提案・改善へ。あなたの成長が、そのままチームの武器になります。

【AIエンジニア】分析で終わらない。モデル×実装で、業務価値まで届け切る。

【注力ポイント】
・分析で終わらず、モデル→実装まで“価値が出る形”に落とし込む経験が積める
・データ前処理/特徴量/評価設計など、再現性のあるML開発の基礎体力がつく
・MLOps的な視点（運用・再学習・監視）を持ったAIエンジニアへ伸びられる
・キャリアの分岐が広い（MLエンジニア/データサイエンティスト/AIコンサル など）

・キャリアを逆算したアサイン：伸ばしたい軸（上流/技術深掘り/リード）から役割を設計
・複数の視点で成長を支える体制：定期面談やレビューで、次の一手を決定

■①データ分析業務の経験者を対象とします。
【必須】
・統計学もしくは機械学習を用いたデータ分析の実務経験1年以上
・Python実務経験1年以上
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■②データ分析業務の未経験者を対象とします。
これから、データ分析の分野に挑戦したいという方が対象になります。
【必須】
・Webシステム、アプリ開発の実務経験が1年以上
もしくは、Webシステム運用保守の実務経験が1年以上
・Pythonでの実務経験が1年以上
・Linux,Unix上での実務経験が1年以上
・SQLを利用した実務経験が1年以上
・実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること
（座学だけでなく、実際にデータを用いた統計学や機械学習による分析の実践等）

学歴不問