{"id":36083,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"primenumber","company":{"id":33658,"name":"株式会社primeNumber","user_name":"primenumber","company_name":"primenumber","number_of_employee":120,"number_of_developer":null,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/33658/a9fdbfa3bd28d95865b181484237b03e.png","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/33658/a9fdbfa3bd28d95865b181484237b03e.png","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/33658/a9fdbfa3bd28d95865b181484237b03e.png","article":null},"team_gender_composition":{"id":27033,"number_of_male":30,"number_of_female":5,"number_of_other":null},"service_and_product":"━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\r\n▽このポジション・事業について\r\n・【実績】2,000社導入／累計調達34億円。データ活用SaaS×専門家集団で事業拡大中\r\n・【挑戦】32兆円規模へ拡大するデータマネジメント市場 × 生成AI事業化にも挑戦中\r\n\r\n💬 「ちょっと話を聞いてみたい」も大歓迎。CIO山本とのカジュアル面談も可能です。\r\nprimeNumberの挑戦について、CIO山本が何でも話します。お気軽にご応募ください。\r\n\r\n🔍 10分でわかる事業紹介資料はこちら（私たちの挑戦、プロジェクト事例、組織体制など）\r\nhttps://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao \r\n━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\r\n\r\n# primeNumberについて\r\n\r\n## ▍「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」\r\nprimeNumberは「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」を掲げ、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。\r\n\r\n\r\n## ▍primeNumberの事業\r\n■ primeNumberの提供するサービス\r\n・クラウドETL「TROCCO」\r\n・AIデータプラットフォーム「COMETA」\r\n・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」\r\n・エージェント型AIソリューション「primeBusinessAgent」の提供\r\n\r\n主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2,500を超える企業や団体に提供しています。\r\n会社やカルチャーの詳細は、ぜひprimeNumber採用サイトをご確認ください。\r\n\r\n▽採用サイト\r\nhttps://primenumber.com/recruit/\r\n\r\n\r\n\r\n## ▍ 採用背景・一緒に取り組みたい課題\r\n■なぜ今、primeNumberのデータサイエンティストなのか\r\n精緻な分析レポートを納品したのに、結局ビジネスでは使われずに終わった――そんな経験はありませんか。\r\n私たちは「可視化・集計」で終わりません。その先にある現場への実装、予測・最適化・異常検知、さらにはLLMを活用した意思決定支援まで、データをビジネス成果へとつなげることにこだわっています。\r\n製造・小売・流通・金融をはじめ、高度な分析やAI活用はほとんど手つかずの企業が多く、価値の源泉となるテーマが数多く眠っています。\r\n\r\nわたしたちは自社プロダクト「TROCCO」「COMETA」がデータ整備の負荷を軽減するからこそ、与えられたテーマをこなすのではなく、自ら課題を定義し、最も価値ある問いから解き始めることができます。\r\n求めているのは、データの力で顧客の意思決定を変え、その知見をAIソリューションやプロダクトへと還元できる人材です。そんなエコシステムを、ともにつくっていける仲間を歓迎します。\r\n\r\n\r\n\r\n## ▍お任せしたいこと\r\n顧客のデータ資産からビジネス成果を最大限に引き出し、その知見をAIソリューションやプロダクトへと昇華させることがミッションです。\r\nコンサルタントやエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携しながら、課題定義から実装、成果創出まで一気通貫で責任を持っていただきます。\r\n＜1. 顧客現場でのデータ活用とビジネス成果の創出＞\r\n顧客の業務や意思決定プロセスを深く理解し、データとAIを活用してビジネス成果につながる課題解決をリードします。\r\n本質的な課題の特定から、ML・LLMを活用したソリューション設計・本番導入まで一気通貫\r\n「この課題は他の300社でも起きている」というマクロ視点での知見の構造化\r\n\r\n＜2. 現場知見を元にした、新AIソリューション・新プロダクトに繋げる＞\r\n顧客現場で得た発見をもとに、再現可能なAIソリューションやプロダクトの企画・開発に携わります。\r\n複数顧客の課題を横断的に捉え、共通パターンをソリューションへ昇華\r\nRAG・エージェント設計など次世代AIの研究開発から、PoC・事業化まで\r\n\r\n\r\n＜3. データサイエンス組織・文化の立ち上げ＞\r\nデータサイエンス領域を牽引する初の専任メンバーとして、技術標準・組織文化・将来像を自らの手で設計します。\r\n\r\n\r\n\r\n## ▍ 本ポジションの魅力\r\n\r\n■ 本ポジションの魅力\r\n\r\n①あなたの仕事が、2,500社に届く\r\n顧客現場で得た知見や成功パターンは、自社プロダクトやAIソリューションへと昇華され、2,500社を超える企業へ価値として届けられる可能性があります。一社の課題解決で終わらず、業界全体へのインパクトを生み出せる環境です。\r\n\r\n\r\n② 「データがない」「品質が悪い」に悩まされない\r\nTROCCO・COMETAで培った知見とアセットがあるからこそ、データ収集・品質改善に時間を奪われることなく、価値ある問いとビジネス成果の創出に集中できます。\r\n\r\n\r\n③ AIコモディティ化の時代に、本質的な競争優位の場所で戦える\r\n生成AIの進化により、モデルやアルゴリズム自体の差別化は急速に難しくなっています。\r\n競争優位の源泉となるのは、「何を解くか」という課題設定と「データの質」ーーその両方がprimeNumberにはあります。技術の希少性が下がる今、本当に価値ある領域を見極める力を、実践のなかで身につけられる環境です。\r\n\r\n④ 事業の「次の柱」を創る、データサイエンス組織の立ち上げを担える\r\nFDEやテクノロジーアーキテクトと並ぶ精鋭ポジションとして、評価基準・技術標準・チームの文化など、データサイエンス組織の土台づくりに深く関わることができます。拡大フェーズだからこそ、自らの意思や専門性が組織と事業の未来を形づくる。今このタイミングでしか得られない経験です。\r\n\r\n\r\n\r\n##  ▍必須スキル\r\n以下をすべて満たす方。\r\n\r\n機械学習・統計モデリングの実務経験（Python: pandas / scikit-learn / PyTorch or TensorFlow 等）\r\n課題定義〜モデル実装・本番導入まで一気通貫で完遂した経験（年数不問、実績重視）\r\nクライアントワーク経験（非エンジニアへの説明・合意形成含む）\r\n\r\n\r\n## ▍ 歓迎スキル\r\n以下のようなスキル・ご経験がある方は、より早期にご活躍いただけます。\r\n\r\n・LLMを活用したアプリケーション開発・本番運用経験（RAG・エージェント・Fine-tuning等）\r\n・テーブルデータ・自然言語・時系列など複数のデータ形式を扱った実務経験\r\n・DWH（BigQuery / Snowflake等）やデータパイプラインの構築・運用経験\r\n・MLflow等の実験管理ツールや、モデルのデプロイ・監視・運用経験\r\n・分析・MLの知見を、再現可能な仕組みやプロダクト機能として実装した経験\r\n・新規事業・プロダクト開発など、0→1フェーズへの関与経験\r\n・Kaggle等コンペでの入賞、または国際会議・論文への投稿経験\r\n\r\n\r\n\r\n###  ▍求める人物像\r\nカルチャーフィットおよび価値提供の完遂の観点から、以下人物像の方を求めています。\r\n\r\n・「分析して終わり」ではなく、最後まで価値提供に責任を持つ姿勢（ラストマンシップ）\r\n・ビジネス課題とデータの間を往復し、「解くべき問い」を自分で定義できる人\r\n・全体最適・部分最適、短期・中長期それぞれの最適化を考えることができる方\r\n・1つのプロジェクトの知見を「他の100社でも使える仕組み」に昇華しようとする視点を持つ人\r\n・課題に対して論理的に物事を組み立て説明し、合意形成に導く努力を惜しまない方\r\n・クライアント、市場、社内問わず、さまざまな人を巻き込んで円滑なコミュニケーションが取れる方\r\n・primeNumberのミッション・バリュー (8 Elements) に共感いただける方\r\n ( https://recruit.primenumber.co.jp/#8-elements )\r\n\r\n\r\n\r\n###  ▍参考資料\r\n- PaaSとSaaSの境目で信頼性と開発速度を両立する 〜TROCCOのこれまでとこれから〜\r\nhttps://speakerdeck.com/gtnao/paastosaasnojing-mu-dexin-lai-xing-tokai-fa-su-du-woliang-li-suru-trocco-r-nokoremadetokorekara\r\n\r\n- データの力で100+コネクタを実現！山口さんが語るエンジニアリングマネージャーの挑戦\r\nhttps://note.primenumber.co.jp/n/nc7484eeba7a1\r\n\r\n- AI-NativeSummer Calendar 2025\r\nhttps://primenumber-dev.github.io/ai-native-summer-calendar/\r\n\r\n- CTOインタビュー記事\r\nhttps://note.primenumber.co.jp/n/n116a53066d61\r\n\r\n- エンジニアインタビュー記事\r\nhttps://note.primenumber.co.jp/n/n3ae5c538030d\r\n","required_experience_and_skills":null,"preferred_experience_and_skills":null,"desired_personality":null,"message_for_candidates":"最後に、TROCCO開発の面白さを是非お伝えさせてください！\r\n\r\n##  ▍データ転送と言えば TROCCO\r\nTROCCOは2000を超えるユーザーさんに使っていただき、日本のデータエンジニア界隈において広く知れ渡るプロダクトになりました。\r\nお客様からは「TROCCO無しに分析基盤構築は考えられない」と言っていただけることもあり、お客様の課題に対して刺さるプロダクトを開発し続けています。\r\n\r\n## ▍エンジニアが主体となり、よりディープダイブするプロダクトへ\r\nプロダクトは今後、よりエンタープライズ（大手）企業に深く入り込み、より大規模なデータ活用の基盤を支援していくことに挑戦していきます。\r\nそのためにはより「データエンジニアリング」の複雑なユースケースを捉え、エンジニアが主体となってプロダクトの企画・開発を推進していくことが求められています。\r\n\r\n社会的背景として、AIの台頭があります。\r\nAIのニーズの高まりにより、「データ基盤」の必要性や、データガバナンスの強化を急ぐ企業が非常に増えています。\r\nなぜなら、AIを活かせる企業／活かせない企業の差は、データの持ち方・整え方・使い方で決まるためです。\r\n\r\nTROCCOの支援する「データ基盤」は、今後AIを適切に使うための「AI基盤」になっていきます。\r\n\r\n## ▍サービス成長が最優先だが、同時に品質も高く\r\nリリースから現在まで、顧客の課題解決を最優先にプロダクト開発を行ってきました。\r\nその一方で、しっかりとテストコードも書いてレビューを行う文化も根付いています。\r\n（TROCCO自体でデータの品質を担保する仕組みも取り入れています。）\r\n\r\n上記でも触れたようにAI基盤として使われることが想定されるデータ基盤は、これまで以上にお客様の事業基盤に入り込むからこそ、”品質の高さ”が求められていきます。\r\nSaaS界隈において品質が高い企業としてだけでなく、世界基準のテックプロダクトとして高品質なプロダクトを目指します。\r\n\r\n\r\n## ▍働き方・制度\r\nリモート：週2回リモート可（水曜、木曜）\r\nフレックス：11-16時のコアタイム以外は、自由に調整可能です\r\n有休：入社日に15日付与され、すぐに使用することができます。\r\n　　　1時間単位での有休消化も可能です。\r\n育休：過去7名取得実績あり\r\n育児のしやすさ：子育て社員が30名以上いるため、看護休暇にも理解がある環境です\r\n残業時間：エンジニア組織は20時間程度\r\n手当：業務関連書籍補助・資格取得費用支援、慶弔見舞金、スポーツジム費用負担（上限1万円/月）\r\nその他：水、お菓子、ビールが無料\r\n","working_condition":"試用期間：入社日より3ヶ月間　※諸条件に変更無し\r\n勤務時間：フレックス制度あり。コアタイム11:00～16:00(休憩60分)\r\nリモート制度：リモートワーク可(水曜・木曜)、地方在住の場合はフルリモート制度あり\r\n休日：完全週休2日制(土日)、祝日、有給休暇(入社年度は15日付与)、慶弔休暇、年末年始休暇(12/29～1/4)\r\n年間休日：120日以上","insurance":"社会保険（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）完備\r\n業務関連書籍補助・資格取得費用支援、慶弔見舞金 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やディスプレイが支給される"}]},{"id":18,"name":"職業安定法に対応する記載事項","environments":[{"id":100,"name":"【フレックスタイム制を適応している】"},{"id":89,"name":"固定残業時間：月45時間分"},{"id":103,"name":"フレックスタイム制の所定労働時間：1日平均8時間相当"},{"id":110,"name":"休憩時間：1時間"},{"id":112,"name":"休日制度：完全週休2日制（土日祝休み）"},{"id":116,"name":"主な休暇：年末年始、夏季、慶弔休暇など"},{"id":118,"name":"給与形態：年俸制"},{"id":121,"name":"給与形態：賞与なし"},{"id":138,"name":"試用期間：あり（3ヶ月間）"},{"id":126,"name":"社会保険：各種社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）"},{"id":47,"name":"受動喫煙防止措置：屋内禁煙（屋内に喫煙可能室設置）"},{"id":46,"name":"受動喫煙防止措置：屋内禁煙"}]}],"title":"データサイエンティスト【分析して終わりではない。2,500社に届くAIを、自らの手で創る】","updated_at":1784019434,"published_at":1784019434,"skilltags":[{"id":40,"formal_id":40,"name":"ruby","translated_name":"Ruby"},{"id":2373,"formal_id":2373,"name":"typescript","translated_name":"TypeScript"},{"id":125,"formal_id":125,"name":"java","translated_name":"Java"},{"id":49,"formal_id":49,"name":"ruby-on-rails","translated_name":"Ruby on 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