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データサイエンティスト/正社員（数理最適化チーム）>

アポロ株式会社

データサイエンティスト/正社員（数理最適化チーム）

想定年収

400～3,000万円

勤務地

東京都渋谷区

募集要項詳細

基本情報

職種/ポジション

データサイエンティスト/正社員（数理最適化チーム）

業務内容

アポロは、主に大手企業クライアントに対して戦略・業務コンサルやAI/DXコンサルを行うコンサルティングファームです。データサイエンスやAIを強みとし、実益の創出までコミットすることを得意としています。また、自社でのプロダクト・サービス開発も同時に行っており、コンサルで得たヒントを基に、様々な業界や分野に向けて新規事業も立ち上げています。 2020年に設立し、現在は50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しています。データサイエンティストは、機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバーが多数在籍(大手コンサルティングファーム出身者、物理学博士、・・・)する一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストもいます。アポロのデータサイエンティストは計20名在籍しており、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分けています。・数理モデリングに強みを持つチーム・生成AIに強みを持つチーム・ビジネスアナリティクスに強みを持つチームこの募集は、主に数理モデリングチームの一員としてご活躍いただける方を対象にしていますが、業務を進める中での、ご自身の志向性や適性に合わせて、他チームの業務に携わる（または異動する）ことも相談可能ですのでご安心ください。【主な業務】コンサルティングのプロジェクトによって異なりますが、下記のような業務を行っていただきます。 ●スタッフレベル・データ加工・基礎分析・顧客課題の数理モデルへの落とし込み・数理モデルを解くアルゴリズムの実装・誤差要因分析等のモデル改善分析・業務検証の設計 ●マネージャーレベルスタッフレベルの業務に加えて、下記業務も行っていただきます。・プロジェクト全体の設計・プロジェクトのマネジメント・新規プロジェクト・既存プロジェクトの拡大提案・スタッフメンバーの育成【プロジェクト事例】・食品卸売会社における、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善・青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築・チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築・百貨店の商品推薦アルゴリズム構築・エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善・製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。【チーム構成】・マネージャー1名、シニアコンサルタント2名、アナリスト3名、インターン生1名の計7名で構成されています。（2025年3月時点）・平均年齢30歳

この求人の魅力

【社員から見たこの仕事の面白さ】・ユニークな業務をしているクライアントが多く、面白いテーマと出会える。そのようなテーマに対し、クライアントが持つ業務知識と我々のもつ数理的な知識を掛け合わせて、より良いAIをクライアントと一緒に作りあげていけること。・自分が作ったモデルが実用化され、業務効果を挙げることができたとき、クライアントに貢献できたという実感を身近に感じられること。・クライアントの実課題を数理モデルとして落とし込み、それを解く最適なアルゴリズムを考え抜く。そして実装したアルゴリズムがうまくハマり、高い精度が実現できたり最適解が求まったときに、ひとしおの達成感を感じられること。【働き方・チームの雰囲気】・デイリーの朝会でスタッフメンバーがその日取り組む内容をマネージャーに共有し、業務の進め方の方針にずれがないか、進めるうえで困っていることがないかを確認しています。・チームメンバー全員が一つの同じプロジェクトにアサインされていることはあまりないので、週に1回それぞれのプロジェクト状況を共有する時間を設けています。デリバリーの品質担保のために、今どのようなプロジェクトに取り組んでいるのか、苦戦しているポイントはないかなどを情報共有し、お互いの知見やノウハウの向上を進めています。・リモートワークも可能ですが、全員週3日以上は出社しており、業務を進めるうえで困ったことなどがあればすぐに誰にでも相談ができる体制を大事にしています。・機械学習や数理最適化が得意・好きなメンバーが集まってはいますが、ミクロ的に見ると得意分野は異なっています。そのため、何か困ったことがあっても相談できる相手がいることがチームの強みです。・落ち着いて議論し、必要なときはしっかり伝え合う、そんな安心感のあるチームです。

応募条件

必須条件

●必須スキル＜スタッフレベル＞・アルゴリズム・データ構造の基礎知識・Pythonでのデータ加工・機械学習モデル開発に関わるプログラミングの経験1年以上・研究またはビジネスにおいて、数理最適化技術または機械学習を用いて課題解決した経験がある方・分析に熱中できる方・チーム内外の関係者と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力・原則出社であることを厭わない方 - 特に最初は、業務のキャッチアップのために出社いただくことが前提です。 - 業務に慣れてきた際には、リモートワークで業務に集中する日を作ることも可能です。＜マネージャーレベル＞ ※ スタッフレベルに加えて・データ加工・機械学習モデル開発に関わるプログラミングの経験（SQLとPythonの経験、いずれも3年以上）・データ分析・AI開発プロジェクトのマネジメント経験・スタッフレベルのメンバーを管理・育成した経験

歓迎条件

●歓迎スキル ※完全に一致するスキルをお持ちでなくても、類似スキルをお持ちであれば大歓迎です。・数理最適化における専門的な知識・実務経験・Kaggle Master以上・AIを組み込んだシステム開発経験、MLOpsの知見

求める人物像

・クライアントや分析対象を本気で好きになれる人・各種アルゴリズムやモデルを愛している人・時間も忘れてしまうくらい、分析に熱中できる人・自分一人の力だけでなく、他のデータサイエンティストや他部門の人たちとも協力して、より良いものを作っていきたいと思える人・自分の意見や信念を持つことも大事だが、相反する意見も尊重できる人・アポロが掲げる行動指針に共感できる方 - プロ前提：「プロになる」のではなく「プロ前提」。自分が関わった案件に関して、責任感を持って最後までやり抜こう。 - 私ならこれがいい：自分の意思があり、逃げずに発想・創造をどんどん行い、チャレンジしよう。 - うずしおスタイル：「うずしお」のようにステークホルダー全体を巻き込んで、事業や仲間づくりを推進しよう。 - リスペクトある直言：相互にリスペクトを持ち、率直に意見を言い合おう。

試用期間

※試用期間：あり・試用期間有無：有・期間：3か月(min)-6カ月(max) ・条件差異(待遇等)：特になし

待遇

給与

年収: 400～3,000万円スタッフレベル：400万円～1,000万円マネージャーレベル：～3000万円 ※賞与込み ※管理監督者であるマネージャー未満は、固定残業代(月20時間分)を含む ※超過分別途支給 ※これまでご経験・スキルを考慮の上、当社規定によりご提示いたします。　面談時に、役職と給与レンジの参考値をお伝え可能ですので、お問合せください。

勤務時間

フレックスタイム制（標準労働時間 8時間/日）休憩60分 ※コアタイム12:00～16:00、フレキシブルタイム7:00～21:00

勤務地

東京都渋谷区渋谷1丁目11−1　ヒューリック渋谷美竹通りビル7F （各渋谷駅から徒歩5分ほど）

休日・休暇

【勤務時間】フレックスタイム制（標準労働時間 8時間/日　休憩60分） ※コアタイム12:00～16:00、フレキシブルタイム7:00～21:00 【休日】完全週休2日制（土曜・日曜）、祝日、慶弔休暇、年末年始休暇、有給休暇 ●休日・年間休日数：約120日 ●休暇・夏季休暇日数：無 ※年次有給休暇や特別休暇を活用し、リフレッシュの時間を各自で取っています。・年末年始休暇日数：年間カレンダーによる（2023年度実績6日、2024年度9日）・有給休暇日数：初年度10日 ※毎年7月1日もしくは1月1日を基準日とし、基準日に一斉付与 ※入社から初回の基準日までの間は、その期間利用できる特別休暇（有給休暇）を付与（付与日数は入社日に応じて計算）・育児目的休暇：未就学児がいる従業員に対して、1人当たり年間1日（最大2日）の有給休暇を付与。

福利厚生・諸手当

●各種手当・交通費手当有無：社内規定に応じて支給・在宅手当有無：無・残業手当有無：有（固定残業手当を超過した分は法定通りの割増にて計算し支給） ●各種制度・定年制有無：有・定年（歳）：65歳・再雇用制度有無：無・退職金有無：有（企業型確定拠出年金制度：会社が従業員の掛け金を負担し、従業員が運用指図者） ●福利厚生・健康診断 35歳以上は1日人間ドック・オプション検査代も一部会社負担有婦人科検診代会社負担・資格取得補助制度・書籍購入補助・社内勉強会支援制度あり・ウェルカムランチ・PC会社貸与・社員旅行（年1回）※2023年は北海道、2022年は沖縄へ行きました。・フリーフード＆ビバレッジ（お菓子や飲み物）・社内部活動（会社からの支援もあり）・各種社内イベント、懇親会月に1回行う全社会の後、参加任意で懇親会を行っています。会社にお肉を常備し、不定期で焼肉会もしています。 ●教育制度・資格補助補足・先輩社員からOJT形式で指導あり・フォローアップ面談・社員1名につき1名のキャリアカウンセラー（CC）がつきます

社会保険

●社会保険・健康保険有無：有健康保険組合は関東ITソフトウェア健康保険に加入しています。（医療費の付加給与（出産手当金の付加給与、医療費の一部負担還元金等）、インフルエンザ予防接種や一部健診の負担無料など制度が充実しています） ※詳細は関東ITソフトウェア健康保険にご確認ください。・雇用保険有無：有・厚生年金有無：有・労災保険有無：有

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企業情報

社名

アポロ株式会社

設立年月日

2020年7月

本社所在地

東京都渋谷区渋谷一丁目11番1号　ヒューリック渋谷美竹通りビル7階

代表者

宮地謙輔

従業員数

46名

資本金

820万円

事業内容

・Professional Service コンサルティング、AI構築・データ分析実務支援、DX・AI組織化支援・Solution Service Marketing、HR、SupplyChainなどのAI開発・提供・人材紹介・派遣 Service ・採用支援 Service DXロードマップ策定〜エンゲージメント管理までの組織変革の総合支援・研修・体験 Service DX・AI活用、生成AI活用、カスタムメイドテーマの研修体験の実施

企業HP

https://apol.co.jp/

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データサイエンティスト（生成AIチーム）

想定年収

400～3,000万円

勤務地

東京都渋谷区

業務内容

1.コンサルティングワーク・新規プロジェクトの営業活動及び提案・アサインされたプロジェクトのデリバリー ≪想定される仕事内容≫ ・技術PoC - 先端技術のフィジビリティ確認のための検証 - フィジビリティ確認済みの先端技術や、ツールを使用したシステムの業務効果の検証・AIモデル活用システム開発 - クライアントの課題から、機能要件・非機能要件をまとめる・機能要件：必要なデータや処理・非機能要件：データ蓄積、セキュリティ、コストパフォーマンスなど - 仕様策定、技術選定 - システム設計 - 実装 - テスト 2.自社プロダクト開発現在、Azure基盤をベースに、情報検索ソリューションを開発中です。ドキュメントの格納や検索体験を改善していくサービスで、イベントでのデモなども行っております。【プロジェクト事例】 1．大手自動車メーカーにおける生成AIを活用したナレッジ検索システムの構築・RAG（検索拡張生成）を中心としたナレッジ検索システムのPoC（概念実証）を実施・特殊な文書に対する AI OCR を含む、データ基盤構築を支援・PoCの結果を基にした本開発における継続的な支援 2．製造業向けスキル指向人材マネジメントシステム開発における業務効率化支援・生成AI（GPT）を活用したスキル情報の統合・辞書化・スキルの名前や説明からスキルを統合し、企業共通のスキル辞書を作成・開発企業様の担当者との連携による、人手による統合判断との照合

アポロ株式会社

コンサルタント(戦略・業務・デジタル)

想定年収

500～3,000万円

勤務地

東京都渋谷区

業務内容

ご自身の専門性(ビジネス志向 or テクノロジー志向)を踏まえて案件へのアサインを決定しますが、職務範囲は以下の通り多岐にわたります。これまでのコンサルタントとしての経験を存分に活かし、さらにアポロの持つ専門性を活かした新たな価値創出の機会に携われます。 ●経営・事業戦略立案、中期計画・ロードマップの策定 ●業務プロセス変革(BPR)の企画・推進 ●データドリブンな事業推進態勢の整備、運営伴走 ●新規事業・サービスの企画立案、共同立ち上げ ●DX戦略策定・DXの企画・推進 ●DX推進組織の立ち上げ、人材採用・育成 ●各種事業・業務課題に対するデジタルソリューションの企画・設計など ●案件事例(案件テーマと案件概要) こちらは、ご参考としていただく実際の案件事例です。この中でご自身の得意領域、活かせるご経験など面接の際にぜひお聞かせください。 ※特にAI/デジタルに強い興味がない方も、ご自身のビジネスコンサルタントとしての経験が活かせる領域を見つけてみてください。 ①顧客マーケティング戦略策定と実行支援・顧客マーケティング戦略方針の策定支援・グループ会社機能再編における事業戦略・計画等の策定支援・グループポイントの会員プログラム改善に関する企画・実行支援　など ➁データ利活用戦略策定と実行支援・メーカー向けマーケティング戦略、新規ソリューションサービスの企画構想・(データサイエンティストとの協働による)ソリューションサービスの開発・OJT形式でのメーカー向けソリューションサービス提供支援　など ③B2B営業におけるオンライン/リアルコミュニケーション最適化・マーケティング戦略策定・顧客とのコミュニケーションの最適パス解析・顧客のチャネルプリファレンス分析・ビジネス構造分析によるマーケティング戦略立案支援　など ④グループ共通会員制度・顧客基盤構築【エネルギー】・グループ共通会員・ポイント制度の構想・企画・グループ共通顧客基盤の設計・構築と分析組織・業務の設計　など ⑤新規事業構想策定・企画・EC事業の構想策定、業務・システムの要件定義・事業計画の策定　など ⑥データ分析組織の企画・運営/分析実務・事業会社内での顧客分析組織の取組計画の設計・ロードマップ化・当該企業における分析実務・AI構築実務・組織作り、育成まで含めた伴走支援　など ⑦業務効率化DX|シフト最適化・業務アプリ連携・チーム間でのスケジュール・アサイン調整の自動レコメンド(シフト最適化モデル)の設計・実装・業務アプリの設計・開発　など ⑧機械学習スコアとマーケティング配信自動連係API基盤構築・サーバーレスな機械学習基盤を設計・構築・上記の機械学習スコアを基に、マーケティング施策の配信内容を自動で変更するAPI基盤を設計・構築　など ⑨センサーデータのリアルタイム処理基盤構築・店頭の顧客行動をビーコンで把握したデータを、ストリーミング処理・顧客のリアルタイムな行動に合わせたマーケティングアクションにつなげられる基盤を設計・構築　など

アポロ株式会社

データサイエンティスト(ビジネスアナリティクスチーム)

想定年収

400～3,000万円

勤務地

東京都渋谷区

業務内容

【業務内容～ビジネスアナリティクスチームの紹介～】上記の通り、アポロは「コンサルティング×データ活用」を得意とする集団です。なかでも特にビジネスアナリティクスチームはその傾向が強く、業種や業態に関わらず、様々な企業の様々な課題に対してデータを活かした解決策を提供していくことを仕事の中心に据えています。入社後には、 ①分析のテクニックや技術、精度が重要になるプロジェクト ②分析を行う前のアプローチ設計が重要になるプロジェクト ③なるべくシンプルに解決することが求められるプロジェクト ④データを正しく集めることが重要なプロジェクトなど、多彩な性質のプロジェクトに関わって頂く機会があります。複数のプロジェクトにアサインされることもあります。業界や業種も多岐にわたるため、マルチタスク的な頭の使い方、体(時間)の使い方を求められることもしばしばです。 ⇒ ⇒ ⇒ 頭の切り替えや気分転換などのセルフマネジメントも重要になる ⇒ ⇒ ⇒ その分、経験の蓄積が早く成長の機会もの多いまた、クライアントからデータを預かって分析するだけではなく、クライアントに伴走しながらビジネス活用に係る設計やサービス企画等に関わる機会が多いのもアポロの特徴です。 ⇒ ⇒ ⇒ 外側からの専門家的な関与だけでなく、クライアント組織の”中”に入って課題解決する機会が多い ●スタッフレベル・分析環境の構築や整理・データ整備、加工、マスタ整備などの大事な前処理・基礎分析(本格的な分析を行う前に「あたり」を付ける集計業務など) ・エクセルやJpyuter上でのグラス化・各種の統計解析や機械学習の活用・クライアント報告資料のパーツ作成 ●マネージャーレベル・クライアントニーズのヒアリングや期待値コントロール・（クライアントニーズやプロジェクトの目的に合わせた）分析設計・メンバーに対する分析方針、問題へのアプローチ方針の提示・AI案件のプロジェクトマネジメント・新規案件・既存案件拡大の提案【プロジェクト事例】・大手ディベロッパーの都市再開発事業における、顧客属性・来訪ニーズに合わせた情報配信施策高度化・小売業における、SNSデータと購買データを統合した広告効果分析【配属チーム】・メンバー数：8人（マネージャー2人／スタッフ6人）・大手コンサルファームでデータサイエンティストをやっていた者、ソフトウエアエンジニアだった者、データエンジニアに強みを持った企業でデータ分析を行っていた者など様々なバックグラウンドをもつメンバーが集まっています。＜チームの信念・大事にしていること＞我々のチームの仕事は「クライアントあってこそ」。すべてのプロジェクト活動は、クライアントの課題解決に向いていなければなりません。データ分析の過程の中で、様々な手法やアプローチを試すのは当然であり、とても重要な取組みですが、最終的には必ず「よりクライアントの役に立つもの」が採用されます。自分が興味を持つものでも、頑張ったものでもなく、「クライアントの役に立つもの」です。何でも自分のやりたいようにできるわけではありませんが、逆にこうした健全な制約こそ、素晴らしいアイディアやクリエイティビティの刺激になると考えています。

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