インターネットビジネスIT
ITコンサルタント
- 主な勤務地
- 東京都
- 学科系統
- 機械系情報・通信物理系数学系薬学系医・歯学系
- OBOG情報
【業務内容】
クライアントのパートナーとして、データ基盤の提案、要件定義、設計、開発、テスト、運用及び活用支援までの一連工程に携わっていただきます。
~具体的には~
・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築
・BIによる顧客データの可視化やデータ分析支援
・データ活用支援に関わるサービス(※)を組み合わせたマーケティング施策支援 ※自社製品である「Rtoaster」、MAツール「Probance」や他社製品等
・クラウド(Azure、GCP、AWS)をベースとしたアーキテクチャ構想・設計
・システムロードマップや開発計画の策定
【勤務形態】
正社員
【求める人物像】
・常に本質に向き合える人
・自ら行動を起こせる人
・自分の知らない領域や人に対して敬意を払える人
・組織を自分事と捉え、ポジティブに周囲と協働できる人
【選考フロー】
エントリー
↓
書類選考
↓
面接(3回前後)
※適性検査とWebテストあり
↓
内定
その他福利厚生や勤務制度は採用HPをご確認ください
https://www.brainpad.co.jp/recruit/recruit/graduate.php
機械学習エンジニア
- 主な勤務地
- 東京都
- 学科系統
- 機械系情報・通信物理系数学系薬学系医・歯学系
- OBOG情報
【業務内容】
お客様のデータを活用し、データサイエンティストやコンサルタント、アナリティクスシステムエンジニアと連携しながら、機械学習システムの開発(主に機械学習モデル部分)を行っていただきます。
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
・社内勉強会やナレッジ共有活動も盛んです
【勤務形態】
正社員
【求める人物像】
・常に本質に向き合える人
・自ら行動を起こせる人
・自分の知らない領域や人に対して敬意を払える人
・組織を自分事と捉え、ポジティブに周囲と協働できる人
【選考フロー】
エントリー
↓
書類選考
↓
面接(3回前後)
※適性検査とWebテストあり
↓
内定
その他福利厚生や勤務制度は採用HPをご確認ください
https://www.brainpad.co.jp/recruit/recruit/graduate.php
自社サービス開発エンジニア
- 主な勤務地
- 東京都
- 学科系統
- 機械系情報・通信物理系数学系薬学系医・歯学系
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【業務内容】
主にデジタルマーケティング領域で展開している自社プロダクト・サービスのプロダクト企画・開発・運用を主に行います。
プロダクトマネージャー、デザイナーたちと共に企画からフロントエンド、バックエンド、インフラ、保守・運用まで一貫してプロダクト開発に携わっていただきます。
小規模なチーム同士が自発的、積極的に課題を見つけて解決していくスタイルです。
エンジニアも「売れる、お客様から喜ばれるプロダクト」について議論しながら一緒に考えて進めていきます。
【勤務形態】
正社員
【求める人物像】
・常に本質に向き合える人
・自ら行動を起こせる人
・自分の知らない領域や人に対して敬意を払える人
・組織を自分事と捉え、ポジティブに周囲と協働できる人
【選考フロー】
エントリー
↓
書類選考
↓
面接(3回前後)
※適性検査とWebテストあり
↓
内定
その他福利厚生や勤務制度は採用HPをご確認ください
https://www.brainpad.co.jp/recruit/recruit/graduate.php
アナリティクスシステムエンジニア
- 主な勤務地
- 東京都
- 学科系統
- 機械系情報・通信電気・電子系物理系数学系薬学系医・歯学系
- OBOG情報
【業務内容】
機械学習を組み込んだシステムやアプリケーションの提案、要件定義、設計・開発・テスト、運用・活用支援に携わっていただきます。
より具体的な業務の例は以下の通りです:
・システム実行基盤の開発
→主にクラウドを利用して、MLモデルによる推論やアプリケーションの実行環境を構築します。また、事業領域やクライアントごとに、都度最適なアーキテクチャを設計します。
・MLパイプラインの開発
→データサイエンティストと協力して、MLの業務利用に必要な処理を順序立てて自動実行するパイプラインを構築します。また、データ前処理、MLによる推論、推論結果の後処理に加え、推論精度のモニタリング、再学習などMLモデルの品質維持に必要な仕組みも構築します。
・フロントエンド開発
→アプリケーションの画面 (UI) およびUIから呼び出すAPIを開発します。UIは、クライアントの業務に必要な操作 (MLモデルのパラメータ設定、推論結果の可視化、人手でしか行えない業務の実行など) が効率的に行えるように、クライアントと議論を重ね改善していきます。運用開始後も、クライアントの利便性向上のために随時UI改善を行います。
・運用
→定期的なMLモデルの精度評価を行い、精度が落ちていた場合再学習を行います。精度評価に当たっては、データサイエンティストおよびクライアントと協力して、適切な評価観点を整理します。クライアントから報告された新たな課題に対して、UI改善やMLモデル改善など、必要な対応をクライアントと議論し、解決します。
【勤務形態】
正社員
【求める人物像】
・常に本質に向き合える人
・自ら行動を起こせる人
・自分の知らない領域や人に対して敬意を払える人
・組織を自分事と捉え、ポジティブに周囲と協働できる人
【選考フロー】
エントリー
↓
書類選考
↓
面接(3回前後)
※適性検査とWebテストあり
↓
内定
その他福利厚生や勤務制度は採用HPをご確認ください
https://www.brainpad.co.jp/recruit/recruit/graduate.php
データサイエンティスト
- 主な勤務地
- 東京都
- 学科系統
- 機械系情報・通信電気・電子系物理系数学系薬学系医・歯学系
- OBOG情報
【業務内容】
データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースに、データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルです。
・数理科学およびその応用領域(統計や機械学習、数理最適化、ORなど)の活用による分析やアルゴリズム開発を通じ、 クライアントのビジネス課題を解決します
・多様な業界におけるマーケティング/物流/交通/製造工程/人流の最適化など、広範な領域における課題解決の機会が拡がっています
【勤務形態】
正社員
【求める人物像】
・常に本質に向き合える人
・自ら行動を起こせる人
・自分の知らない領域や人に対して敬意を払える人
・組織を自分事と捉え、ポジティブに周囲と協働できる人
【選考フロー】
エントリー
↓
書類提出
↓
書類選考
↓
面接(4回前後)
※適性検査と小論文試験あり
↓
内定
その他福利厚生や勤務制度は採用HPをご確認ください
https://www.brainpad.co.jp/recruit/recruit/graduate.php