企業情報

私たちが求めているのは、完璧な経験ではなく"AIを使って価値を生み出す力"。 Pythonスキルをベースに、AIモデル構築から社会実装まで挑戦できるフィールドを用意しています。 株式会社GRIでは、各業界のエンタープライズ企業を中心にしたデータドリブンな事業開発の企画から伴走・運用支援までの幅広い領域にチャレンジして頂けます。 具体的には、 読売新聞様：読売グループのシナジー創出のためのデータ統合基盤と言語モデルを利用した新しい広告ソリューションの立案・開発 本田技研様：コネクテッド・カーの価値を全世界に安心／安全に提供するためのMLOps開発 アミューズ様：ファンの熱狂を可視化するためのDX基盤の構築 東京ガス様：高度デジタル人材育成のための組織づくりのベストプラクティスの立案・推進サポート など多岐にわたります。 【弊社の強み】 弊社がクライアントに選ばれる理由は、すべての工程をワンストップで実現可能なチームであることが大きいと分析しています。戦略策定のみ、AIモデルのみ、運用支援のみ、という事業の各ファンクションを切り取ったソリューションではクライアント側で統合が必要になり、膨大なコミュニケーションコストが発生します。その点、弊社ではファンクション毎に事業部を区切るなどせずワンチームで取り組むため、有機的な事業開発が可能になります。また、人数的には50名弱の小さな会社ですが、各メンバーがマルチロールをこなせるのと、外部の信頼できるパートナー企業とコンソーシアムを主導することで、エンタープライズの巨大な統合デジタル基盤の開発・運用をお任せ頂いております。 【入社後の仕事内容のイメージ】 弊社のデータサイエンス領域における優秀な先輩たちが、顧客ニーズを満たしつつ、あなたのキャリアにとって最適と思えるカスタム提案をつくり、圧倒的に成長できる環境をつくりあげます。提案の中には「誰」と「何」を「いつまで」に「どんな方法」で進めるかという項目が含まれており、それをどう組み合わせるかが重要です。 入社後の社内研修（2~3ヶ月）では、データサイエンスの専門知識を身に着けていただきつつ、あなたが他の人より少し得意なこと、熱中していること、5年後のなりたい自分、なども対話を通してメンバーと共有していきます。 例えば、 ・AIモデルや予測モデルの構築に素養ある人 　→　可視化に素養ある人と組み、クライアントのR&Dをドライブする提案をつくる ・論理的思考力に優れている人 　→　データエンジニアリングが得意な人と組み、クライアントのデータ基盤構築の提案をつくる ・コミュニケーション能力が高い人 　→　組織構築が得意な人と組み、クライアント組織のDX内製化を支援する提案をつくる 研修後は、上記の提案をもって3〜6ヶ月ほど特定業界でOJTによる実践的な知識を身に着けて頂きます。 データ分析やAI領域の課題に対して、事前に的確な要求ができるクライアントはいません。（要求できるとしたら分析は必要ないので、そのタスクは弊社の領域ではなくなるからです。） 曖昧で時々刻々と変わる課題感に対し、どんな仮説を立て、優先度を決め、自律的に課題解決できるかというのが実戦では求められます。これは暗黙的な体験によるところが大きく、間近で先輩方の動きを観察しながら、自分だったらどんな貢献ができるかを試行錯誤して頂きます。 具体的には、先輩社員とチームで以下のような業務をクライアントの課題・要望に合わせてカスタムで行っていきます。 ・デジタル変革のための投資計画の立案 ・基盤アーキテクチャの検討 ・基盤構築 ・機能開発（AI/可視化ダッシュボード/自動化など） ・導入支援 ・運用支援

研究で培ったデータ分析スキルを、実社会の課題解決に活かしませんか？ 私たちが求めているのは、プログラミングの完璧さではなく、データから価値を見抜く力や多角的な視点。 研究での探究心を武器に、社会の大きな課題を解くフィールドで挑戦できます。 株式会社GRIのデータサイエンティストは、各業界のエンタープライズ企業を中心にしたデータドリブンな事業開発の企画から伴走・運用支援までの幅広い領域にチャレンジしています。 具体的には、 読売新聞様：読売グループのシナジー創出のためのデータ統合基盤と言語モデルを利用した新しい広告ソリューションの立案・開発 本田技研様：コネクテッド・カーの価値を全世界に安心／安全に提供するためのMLOps開発 アミューズ様：ファンの熱狂を可視化するためのDX基盤の構築 東京ガス様：高度デジタル人材育成のための組織づくりのベストプラクティスの立案・推進サポート など多岐にわたります。 【弊社の特徴】 弊社がクライアントに選ばれる理由の一つは、すべての工程をワンストップで実現できるチームであることです。戦略策定のみ、AIモデルのみ、運用支援のみ、という事業の一部を切り取ったソリューションではクライアント側での統合が必要になり、膨大なコミュニケーションコストが発生します。その点、弊社では事業部を区切らずワンチームで取り組むため、有機的な事業開発が可能です。また、人数的には50名弱の小さな会社ですが、マルチロールな各メンバーが、外部の信頼できるパートナー企業とコンソーシアムを主導することで、エンタープライズ企業の巨大な統合デジタル基盤の開発・運用をご依頼いただいています。 【入社後の仕事内容のイメージ】 弊社のデータサイエンス領域における先輩たちが、顧客ニーズを満たしつつ、あなたのキャリアにとって最適と思えるカスタム提案をつくり、圧倒的に成長できる環境を提供します。提案の中には「誰」と「何」を「いつまで」に「どんな方法」で進めるかという項目が含まれており、それをどう組み合わせるかが重要です。 入社後の社内研修（2~3ヶ月）では、データサイエンスの専門知識を身に着けていただきつつ、あなたが他の人より少し得意なこと、熱中していること、5年後のなりたい自分、なども対話を通してメンバーと共有していきます。 例えば、 ・論理的思考力に優れている人 　→　データエンジニアリングが得意な人と組み、クライアントのデータ基盤構築の提案をつくる ・コミュニケーション能力が高い人 　→　組織構築が得意な人と組み、クライアント組織のDX内製化を支援する提案をつくる 研修後は、上記の提案をもって3〜6ヶ月ほど特定業界でOJTによる実践的な知識を身に着けていただきます。 具体的には、先輩社員とチームで以下のような業務をクライアントの課題・要望に合わせてカスタムで行っていきます。 ・デジタル変革のための投資計画の立案 ・基盤アーキテクチャの検討 ・基盤構築 ・機能開発（AI/可視化ダッシュボード/自動化など） ・導入支援 ・運用支援 データ分析やAI領域の課題に対して、事前に的確な要求ができるクライアントはいません。要求できるならば分析は必要ないので、そのタスクは弊社の領域ではなくなるからです。 曖昧で時々刻々と変わる課題感に対し、どんな仮説を立て、優先度を決め、自律的に課題解決できるかが実践では求められます。身近な先輩たちの動き方も参考にしながら、自分だからこそできるオリジナルなソリューションを追求していきましょう。