企業情報

株式会社ARISE analytics
コンサルティングファーム・ベンチャーキャピタル シンクタンク ソフトウェア・情報処理

株式会社ARISE analytics

    • 22新卒 2020/10/06 更新

      【KDDI×Accenture】次世代のデータサイエンティスト募集 ※博士・修士学生積極採用中

      ■データサイエンティストとは? 今起きていることから、将来起きる事を予測し、対策を提言する仕事です。 例) ・犯罪の多発する地域を過去の事例から予測して、警官を配備することで事件の発生を未然に防ぐこと ・鉄道システムの故障を予測して、予めメンテナンスすることで故障による電車遅延を無くすこと ・ECサイト利用者の商品購入や閲覧の履歴好みを予測して、利用者に欲しそうな物を提案すること ■ARISE analyticsのデータサイエンティストの仕事とは? データそれ自体はただの情報ですが、顧客を深く理解したデータサイエンティストの手によって、未来を切り拓くための原動力に変えることができます。私たちが目指すのは、データを起点にビジネスを考え、アナリティクスによってビジネスを、そして社会を変えることです。 弊社には、150名を超えるデータサイエンティストが在籍しています。各チームが、アナリティクスソリューションを通じ、顧客と共に社会を変えていくことを目指しています。具体的には、KDDIが保有する多種多様なデータやチャネルに加え、顧客独自のデータを掛け合わせ、ユーザーの行動予測/顧客対応の高度化/IoTを活用したソリューション等の開発を行っています。 ■データサイエンティストの業務プロセス 業務プロセスは、大きく6つに分けられます。多くのコンサル・分析会社及び事業会社に所属するデータサイエンティストは、このプロセスの幾つかを担っておりますが、これら全てを行うことができる、あるいは自分が注力したいプロセスを選択できる環境にあるのが、ARISE analyticsの事業体としての特徴と呼べます。詳しくは、オープンオフィス内で行う若手データサイエンティストとの座談会にてご紹介します。 1、現状把握・課題認識 2、目指す姿の策定 3、データ収集、加工 4、モデル構築 5、施策設計 6、施策実施・検証

    • 22新卒 2020/10/06 更新

      【KDDI×Accenture】次世代のデータサイエンティスト募集 ※博士・修士学生積極採用中

      求人詳細
      募集職種 博士・修士の学生を積極採用中です!
      データサイエンティストに興味がある方は、是非、エントリーをお待ちしていま
      す!


      ■募集職種
      ・データサイエンティスト
       ※キャリア志向により、AIエンジニア、データアーキテクトとしての入社も可能

      ■入社時の仕事内容
      応募者の適性に合わせ、以下いずれかのテーマに配属予定
      ・データに基づいたKDDI顧客のニーズ把握・理解
      ・最適なサービスレコメンドなど、顧客体験価値の最大化
      ・ユーザ流入出やARPAなどの経営指標の可視化
      ・予測による意思決定の迅速化
      ・KDDI社内外データの一元的管理の実現
      仕事内容 ■データサイエンティストとは?
      今起きていることから、将来起きる事を予測し、対策を提言する仕事です。
      例)
      ・犯罪の多発する地域を過去の事例から予測して、警官を配備することで事件の発生を未然に防ぐこと
      ・鉄道システムの故障を予測して、予めメンテナンスすることで故障による電車遅延を無くすこと
      ・ECサイト利用者の商品購入や閲覧の履歴好みを予測して、利用者に欲しそうな物を提案すること

      ■ARISE analyticsのデータサイエンティストの仕事とは?
      データそれ自体はただの情報ですが、顧客を深く理解したデータサイエンティストの手によって、未来を切り拓くための原動力に変えることができます。私たちが目指すのは、データを起点にビジネスを考え、アナリティクスによってビジネスを、そして社会を変えることです。

      弊社には、150名を超えるデータサイエンティストが在籍しています。各チームが、アナリティクスソリューションを通じ、顧客と共に社会を変えていくことを目指しています。具体的には、KDDIが保有する多種多様なデータやチャネルに加え、顧客独自のデータを掛け合わせ、ユーザーの行動予測/顧客対応の高度化/IoTを活用したソリューション等の開発を行っています。

      ■データサイエンティストの業務プロセス
      業務プロセスは、大きく6つに分けられます。多くのコンサル・分析会社及び事業会社に所属するデータサイエンティストは、このプロセスの幾つかを担っておりますが、これら全てを行うことができる、あるいは自分が注力したいプロセスを選択できる環境にあるのが、ARISE analyticsの事業体としての特徴と呼べます。詳しくは、オープンオフィス内で行う若手データサイエンティストとの座談会にてご紹介します。

      1、現状把握・課題認識
      2、目指す姿の策定
      3、データ収集、加工
      4、モデル構築
      5、施策設計
      6、施策実施・検証
      応募資格・求める人物像
      応募資格 ■歓迎条件
       −統計、人工知能(機械学習、自然言語処理など)、自然情報処理(パターン認識、画像解析など)に関する知識を、どれか一つでも有する方
       −研究や課外活動等で、Python/R/Java/Ruby/Cなどのプログラミングの利用経験を有する方
       −情報分野に関わらず、特定の分野において極めて優れた能力をお持ちの方
       ※博士課程の方も積極的に採用しております。
      人物像 【スキル面】
      ・相手の言動の意図や見方を理解できる方
      ・伝えたいことを構造的に整理して表現できる方
      ・自身を謙虚に捉え、計画を立てて学びを得られる方

      【マインド・スタンス面】
      ・原因を探求する熱意や課題を解決する意欲がある方
      ・周囲の力を活用し、物事を進めている方
      ・目的意識を持ち、知識・技術の習得に励んでいる方
      ・自分の課題/弱みを素直に受け止めている方
      ・明確な行動目的をもち、主体的に推進している方

      ★求めるのは「失敗を恐れず常に挑戦し続ける人」です!

      弊社はこれから、次々に新しいデータビジネスをオープンイノベーションによって打ち立てようとしています。誰も経験したことがない領域を開拓するのですから、初めから失敗を恐れ避けているようでは、大きな仕事は成し遂げられません。弊社は、KDDIとアクセンチュアという大企業の潤沢なリソースを受け継いでいますので、これから入社される方も、これらを存分に活用して、失敗を恐れずに常に挑戦していただきたいと思っています。
      文理 文系 ・理系
      学歴 修士新卒 博士新卒 ポストドクター オーバードクター 修士修了中途 博士修了中途 既卒学生可能 博士満期退学可能 博士号必須(見込含)
      専門領域 文系専門領域 言語学・外国語学 心理学 経済学・経営学・商学 専門を問わない
      理系専門領域 基礎科学 応用科学 理系:学際分野 理学系 工学系 実験系 理論系 計算機科学 システム科学 数学 物理学 化学 生物学・生命科学 農学 医学・歯学 薬学 獣医学・畜産学 医療・保健・看護学 地球科学・環境学 宇宙科学・天文学 建築学 交通科学 その他理系 情報工学 通信工学 機械工学 電気工学 電子工学 材料工学 航空宇宙・海洋船舶工学 土木工学 有機化学 無機化学 物理化学・その他化学 半導体工学 応用芸術・デザイン工学 金融工学 経営工学 その他工学 専門を問わない
      ITスキル IT関連能力 ソーシャルメディア関連研究 検索エンジン研究 自然言語処理技術 分散コンピューティング 並列コンピューティング 機械学習 拡張現実(AR) 可視化(VR) 画像処理技術 オブジェクト指向 関数型言語 データマイニング 人工知能 セキュリティ技術 低レイヤ技術 組み込み開発 数値解析 シミュレーション アルゴリズム 統計処理能力
      各種ITスキル Windows Mac UNIX Linux Android iOS Windows Phone Access Excel PowerPoint Word Illustrator Photoshop InDesign TeX/LaTeX アセンブリ言語 (Visual) Basic COBOL FORTRAN Lisp Pascal Verilog Scheme Visual C++/C# Flash(ActionScript) Windows API UNIXシェル(sh,csh) HTML CSS XML/XMLスキーマ/XSL/XPATH/DOM/SAX Apache Delphi/Object Pascal OCaml Haskell Scala jQuery Ajax AWS Git/GitHub MySQL PostgreSQL Oracle Database その他データベース言語 R言語 SAS SPSS S-PLUS MATLAB JMP IDL Hadoop
      採用データ
      勤務地 東京都
      給与 ■基本給(初任給)
      学部卒業:219,000円
      大学院修了(博士・修士):239,000円
      ※毎年、成果、成長に応じて昇給の可能性があります。
      待遇 ■昇給
      年1回

      ■諸手当
      通勤費(実費全額支給)、残業手当

      ■賞与
      年2回支給(6月、12月)

      ■試用期間
      入社後3カ月、労働条件の変更なし
      社会保険 雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金加入
      福利厚生 ・社内教育制度(各種研修、非公式勉強会)
      ・外部セミナー参加支援
      ・KDDIグループ加入団体保険制度
      ・フロア内無料軽食コーナー完備
      ・書籍購入補助 
      ・リモートワーク推進
      ・2020年12月にオフィス全面改修

      ※社員の声を反映し、適宜拡充
      勤務時間 フレックスタイム制 標準労働時間7時間30分
      ※コアタイム10:30〜15:30
      休日休暇 ■休日
      完全週休2日制(土日)、国民の祝日、年末年始

      ■休暇
      有給休暇有
      屋内の受動喫煙対策

      あり

      ヒカリエビル内に屋内喫煙所あり。オフィスフロアは全面禁煙。
      フリーPR
      就職活動をしている大学院生へのメッセージ
      ■その1:「これまで未経験・専門外の方もデータサイエンティストとして活躍する可能性は十分にあります」
      データサイエンティストは、ここ数年注目始めた比較的新しい職種です。他項目でご紹介した内容から推察されるように、統計やAI、機械学習の知見・スキルがある方の方が、最初のうちは仕事に馴染みやすいかもしれません。ただし、分析することだけがデータサイエンティストの仕事ではありません。いかにお客様にとって・社会にとってインパクトのある示唆を提言できるかは、それまで経験で培ってきた感覚も十分問われると思います。

      また、スキル面においては、弊社は基礎レベルから教育体系を組んでおり、意欲がある方なら入社後でも十分にキャッチアップできるように思います。よって、採用選考時にスキル面で優位に評価することはいたしません。求めているのは、「失敗を恐れず常に挑戦し続けようとする姿勢」です。それが伝わる経験をお伝えください。

      未知の分野のスキルを積極的に吸収いただき、やがてはこれまでの経験(研究や課外活動等)をもブレンドさせ、ご自身の色をARISEanalyticsで見出してください。どの方も優れたデータサイエンティストになれる可能性があると信じています。

      ■その2:「弊社とのコンタクト時には、就活対策は一切不要です」
      弊社は、POTENTIAL採用と銘打ち、新卒既卒問わず、未就労経験者の方に対し、通年で採用活動を行っています。一方で、大手の就職ナビサイトでの告知や就職イベントへの参加等、マス的な採用活動を行っておりません。多くの方にエントリーいただくことは非常にありがたいことではありますが、そのために、皆さん一人一人と向き合う時間を削ることは本意ではないからです。複数の内定取得企業から入社先を選択したい志向の方より、ARISEanalyticsという会社のユニークさに関心を持ってコンタクトしていただいた方を優先してお会いしたいと考えています。

      また、選考においても、企業側が皆さんを評価するだけではなく、お互いを知って判断し合う機会と捉えています。弊社からは、オープンオフィスを開催し、office見学と若手データサイエンティストとの座談会の機会を提供いたします。皆さんからは、学業の集大成である研究や卒論を、書類やプレゼンの機会でご提供いただければと思っています。よって、弊社の選考においては、就活対策は一切不要です。

      ■その3:「残りの学生生活を有意義にお過ごしください」
      皆さんのこれまでの経験が、今後のデータサイエンティストとしてのキャリアの糧となります。是非、残りの学生生活を本業である学業をはじめ、様々な興味・関心事にチャレンジしていただく時間に費やしていただきたいと思っています。弊社としても、選考プロセスを極力短くできるよう、ご協力いたします。
      応募方法・選考の流れ・連絡先
      応募方法 ★22卒のエントリー募集しています★

      【エントリーステップ】
      弊社の選考にエントリーを希望される方、DataScientist/ARISEanalyticsに興味があり、イベントに参加されたい方、問わず、まずは、以下のステップにてエントリーをお願いします。

      STEP1:まずは、アカリクWEB上でエントリーしてください。
      STEP2:次に、弊社までメールにてご連絡ください。
       ※大学アカウントからの場合、不通の可能性が高いため、その他(gmail,hotmailなど)のアカウントからのご連絡を推奨しています。
      STEP3:連絡いただいたメールアドレス宛に、MyPage登録をご案内いたします。MyPageにて、各種イベント・選考のご案内をいたします。


      ★STEP2のメールテンプレート
      宛先:potential@ariseanalytics.com
      件名:エントリー希望
      本文:
      ・大学:XX
      ・学年:学部・修士・博士X年
      ・卒業予定年月:XX年X月
      ・氏名:XX
      ・備考:アカリクからエントリー。
      選考の流れ 現在の居住地及び、文理系、能力、経験、ITスキル等のバックグラウンドにより異なります。
      まずは、どの方も、アカリクWEBよりエントリーをお願いします。

      ※モデルケース
      書類選考 ⇒面接選考(1,2回)
      この求人の説明会情報 ※2021年2月1日更新

      現在、初めて弊社のイベントに参加される方には、少人数での「WEB座談会」を実施しています。
      内容や開催日程については、弊社MyPageにて詳細をご案内しています。
      まずは、お気軽にエントリーの程、お願いします。

      なお、希望人数が多い場合は抽選としています。ご了承ください。

      ーー参考情報ーー
      ※4月以降、コロナウイルス騒動が収まり次第、以下のイベントを実施予定です。
      ■Career Explorer's WORKSHOP -DataScientist-
      ・概要:業界動向等マクロ情報や「データサイエンティストとは?」について理解を深められるイベント

      ■OpenOffice
      ・概要:ARISEの会社概要や業務事例について理解を深め、オフィスツアーで職場の雰囲気をつかめるイベント
      先輩データサイエンティストも登場。

      <参加者の声>
       ー「DataScientistという職種の理解が深まった」
       ー「具体的な業務内容を確認できて、ARISEで働くイメージがもてた」

      ぜひオフィスに遊びに来てください!
      連絡先 potential@ariseanalytics.com
      (ARISE analytics POTENTIAL採用担当)
    • 次世代データサイエンティスト人材の輩出

      今後、IT技術の進歩に伴うイノベーションの加速により、あらゆる市場で既存ビジネスの再構築はさらに進んでいくものと思われます。そんなVUCAな時代の中では、どの市場においても扱うデータの質と量ともに拡大化はますます進み、それを扱うことのできるデータサイエンティストの需要はまだまだ伸びていくでしょう。

      ARISEanalyticsは、次世代を担う優秀なデータサイエンティストを早期に輩出していくことも一つのミッションとして考えています。

      ■データサイエンティストとして大きく成長するには?
      「多種多様なデータ」と「大容量分析基盤」、そして「経験豊かなメンバー」、これら3つが備わった環境が、データサイエンティストとしての成長を加速させます。ARISEanalyticsでは、これら全ての要素を提供します。

      さらに、教育機会としても、必要なスキルを学ぶプログラムが基礎レベルから体系的に構築されています。全くの未経験の方もチャレンジいただきたいと思っています。
    • 3つの成長環境

      1)経験豊富なメンバーが参画
      KDDI・accenture等の様々なバックグラウンドを持つメンバーが、互いに教え学びあう組織風土があります。また、Chief Science Officer (CSO)担う工藤卓哉をはじめ、例えばカンファレンス等で耳にするような国内外のアナリティクス領域での第一人者が多数所属しています。彼らから最先端の知見が得られるだけでなく、優れたロールモデルが身近にあることは、あなたのキャリア形成に大きく役立つことが期待されます。

      2)マルチビッグデータの保有
      KDDIの約4,000万名のお客様データ及びKDDIグループ企業の各種保有データを、目的に応じ活用することが可能です。さらに、KDDIグループ外のお客様に対しては、さらにお客様の保有データを取込んで活用します。扱うデータ量だけでなく、その多種多様さからも、本当の意味でのビッグデータを保有していると言えます。

      3)大容量分析基盤の構築
      拡張性とセキュリティを両立させた分析基盤をAWS上に構築しています。AIやデータマイニング・ビッグデータ解析・ディープマイニングといった、新たな分析手法を柔軟に取り込むOSSに対応した分析環境があります。
    • より働きやすい環境の追求

      データサイエンティストが所属するScienceDivision等のビジネス遂行部門とCorporateDivision(本社機能を担う部門)が一丸となって、働きやすい環境づくりに取り組んでいます。

      安定した事業基盤を背景に持ちながらも、ベンチャー気質も同居しており、現場の社員の声が経営に反映されやすい環境も、働きやすさに結びついているといえます。



      【実施例】
      ・11時半〜14時半のフレックス勤務を導入。また、水曜日はノー残業デーとして定時退社が奨励されており、制度が存在するだけでなく、生産性の向上を皆が意識している環境になっています。

      ・勤務地は渋谷ヒカリエ。駅直結の利便性、高層フロアならではの眺望等、office環境にも強いこだわりがあります。

      ・Skypeやoffice365、Zoomを活用し、face to faceに縛られないフレキシブルな働き方を実現しています。

      ・軽食(お菓子やサラダ、フルーツ等)やドリンク(コーヒーや紅茶等)を提供しています(一部、無償提供)。
  • 企業・研究機関 株式会社ARISE analytics
    URL https://ariseanalytics.com/
    資本金 20,000万円
    所在地 〒150-8510 東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ31F
    設立年月日 2017年2月27日
    事業内容 データ分析、アルゴリズム開発、及びDMP、AI、IoTソリューション導入支援などのアナリティクスサービスの提供。

    ■事業詳細
    1、KDDIのビジネス躍進への貢献
    ・データに基づいたKDDI顧客のニーズ把握・理解
    ・最新テクノロジーを活用した最適なサービスレコメンド等、顧客体験価値の最大化(AIチャット等)
    ・ユーザ流入出やARPAなどの経営指標の可視化・予測による意思決定の迅速化

    2、KDDI内外問わず各企業の次世代新規事業創出に向けた貢献
    ・データやアルゴリズム等のアセットを利用した新規ビジネスの検討・展開
    ・他業種やベンチャーとのアライアンスによる両者の強みを活かした協業ビジネスの創出
    代表者名 代表取締役社長 家中 仁
    従業員数 約400人(2021年1月1日現在)
    平均年齢 30.0歳
    採用実績校 非公開
    主要取引先 非公開

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