情報の精度には最大限注意しておりますが、新型コロナウイルスの感染予防対策等による社会情勢の変化の影響で、募集内容に随時変更があるかもしれないため、本記事に記載の情報は最新ではない可能性があります。締切情報収集の際には本記事の記載情報だけでなく、必ず、当該企業の採用HP/マイページなどでご確認いただき、そこで発表されている"最新の一次情報"を優先して下さいますよう、お願い申し上げます。
■募集職種
データスペシャリスト職種へ初期配属されます。
■募集対象
2023年4月に入社できること
入社時に30歳以下であること
※雇用対策法3号のイに基づく
■応募必須条件（スキル・経験・志向など）
・数理統計学/解析/機械学習/自然言語処理/人工知能/画像解析など分析・解析手法に関する知識を有する方
・Python、Rなどの統計解析言語やプログラミングの知識・利用経験を有する方
・AWS、GCP、BigQuery,Terraform,Kubernetes,Dockerなどのクラウドサービス、OSSの知識・利用経験を有する方
・上記などの専門知識や技術を活かして問題解決をしたいと考えている方
※選考過程でGithubのアカウントが必要となりますので、お持ちでない方はアカウント発行をお願いいたします。
（有料プランである必要はありません）
■選考スケジュール
STEP 01：マイページ登録
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STEP 02：エントリーシート提出
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STEP 03：テスト受検（SPI）（エントリー完了）
※エントリーシートを提出した方に案内があります。
※テスト受検完了をもって書類選考対象となります。
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STEP 04：書類選考
※エントリーシートとSPIを併せて書類選考が実施されます。
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STEP 05：面接(複数回)
※書類選考合格者にのみ案内があります。
※面接回数は一律ではありません。
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STEP 06：内々定
【ES設問内容】
◆これまでに最も成果を出した取り組みの種類を教えてください。
◆これまでに最も成果を出した取り組みを具体的に教えてください。
（データ解析/機械学習を主体とした開発・エンジニアリング/データインフラなど）（600文字以下）
◆使用経験のある言語、ミドルウェア、フレームワーク、ライブラリ、環境などについて教えてください（800文字以下）
◆今後のキャリアについて、あなたの希望に一番近い職種を選択してください。
※本設問への回答は選考には影響しません。（第二希望まで）
【A】データサイエンティスト
ビジネス理解×データサイエンスで事業を牽引する
#データプランニング #数理科学 #数理最適化 #シミュレーション #データマイニング
【B】機械学習エンジニア
ML×エンジニアリングでプロダクトを進化させる
#MLプロダクト #アルゴリズムデザイン #MLOps #機械学習工学 #非構造化データ
【C】データエンジニア
データパイプラインの設計・構築を通じて事業に貢献する
#BigQuery #GCP #AWS #NoSQL
【D】アルゴリズム系エンジニア
大規模データ高速処理などの技術課題を解決する
#アルゴリズム #競プロ #高速化 #計算量 #データ構造
◆上記を希望する理由をご自身の経験を踏まえた上で教えてください。（第二希望まで）
※文字数の多寡は選考に影響しません。（600文字以下）
◆これまでに最も成果を出した取り組みの種類を教えてください。
◆これまでに最も成果を出した取り組みを具体的に教えてください。
（データ解析/機械学習を主体とした開発・エンジニアリング/データインフラなど）（600文字以下）
◆使用経験のある言語、ミドルウェア、フレームワーク、ライブラリ、環境などについて教えてください（800文字以下）
◆今後のキャリアについて、あなたの希望に一番近い職種を選択してください。
※本設問への回答は選考には影響しません。（第二希望まで）
【A】データサイエンティスト
ビジネス理解×データサイエンスで事業を牽引する
#データプランニング #数理科学 #数理最適化 #シミュレーション #データマイニング
【B】機械学習エンジニア
ML×エンジニアリングでプロダクトを進化させる
#MLプロダクト #アルゴリズムデザイン #MLOps #機械学習工学 #非構造化データ
【C】データエンジニア
データパイプラインの設計・構築を通じて事業に貢献する
#BigQuery #GCP #AWS #NoSQL
【D】アルゴリズム系エンジニア
大規模データ高速処理などの技術課題を解決する
#アルゴリズム #競プロ #高速化 #計算量 #データ構造
◆上記を希望する理由をご自身の経験を踏まえた上で教えてください。（第二希望まで）
※文字数の多寡は選考に影響しません。（600文字以下）
