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データサイエンティスト

データサイエンティスト:数百億件のデータを扱い、IoT技術を進化させる

ソフトバンク株式会社

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  • キャリア採用を担当しています。採用って"楽しい!"

  • ソフトバンク(株)人事本部 リクルーター
    新卒入社後、法人営業を12年経験し、FA制度で2017年に人事本部へ。
    現在は、中途採用(エンジニア担当)として日々奮闘しています!

  • 2005年ソフトバンクに入社。ブロードバンドの営業、モバイルの代理店営業等を経験し、2011年よりHRBPとしてIT、技術部門を担当。2018年よりキャリア採用へ異動しエンジニアを中心にリクルーター活動中。

  • 新規事業領域のリクルーターと採用ブランディングを担っています。募集ポジションは事業開発・投資・経営企画を中心に、ジョイントベンチャーにおける全ての職種、経営人材から事業企画、営業/マーケティング、プリセールス、管理など多岐にわたります。いずれも先端テクノロジーを駆使した新規事業を創出するエキサイティングなポジションです。

What we do

  • AI・データサイエンス部のマネジャーの面々。
  • AI・データサイエンス部・部長の山田。「様々なバックグラウンドを持つ人が活躍しています」

【機械学習・統計解析を活用して、ソフトバンクを進化させる】
ソフトバンクのデータサイエンティストが所属する「IoT事業推進本部 AI/プラットフォーム統括部 AI・データサイエンス部」と「データエンジニアリング部」は、合わせて約60名の組織です。ソフトバンク社内の課題や、お客様の課題を機械学習や統計技術を駆使して解決していく組織です。具体的には、以下のようなプロジェクトを手掛けています。

◎モバイル通信サービス向けのソリューション
・お客様にひもづくデータを用いてマーケティングに活用したり、自然言語処理技術を用いて、コールセンターの業務支援などを行っています
・通信キャリアならではの大規模なデータに触れられることが魅力です

◎自治体、行政、外部企業向けのソリューション
・ソフトバンクの基地局が取得している位置情報データをもとに、自治体、行政、民間企業へのソリューションを展開しています
・社会的影響力の大きなプロジェクトに携わることができます

◎その他のソリューション
・ARMなど、IoT領域を手掛けるソフトバンクグループの会社との技術開発
・画像処理技術を活かした、IoT領域での新ソリューション開発
・データ分析技術を用いた、新しい自社プロダクト開発
・データ分析基盤の設計と開発

※プロジェクトの詳細は、下記<どうやっているのか>をご覧ください。

【AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部の組織体制】
AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部は、それぞれ以下の2つの課に分かれています。ご自身のスキルや志向に応じて、いずれかの組織に所属していただくことになります。

<AI・データサイエンス部>

◎AIエンジニアリング課
・画像認識、音声認識、自然言語処理などの技術開発を担当
・ソリューションやツールへの技術実装フェーズも担います

◎データサイエンス課
・統計技術などを用いて、主に顧客情報の分析を行うチーム
・モバイル通信サービス向けのプロジェクトが多く、マーケティング部門やカスタマーサービス部門の課題を解決するのがミッションです

<データエンジニアリング部>

◎システムデザイン課
・データ分析のためのシステム基盤の開発
・システム開発だけでなく、各種データの整備やデータ活用のための業務フローの建てつけ、利用規約の整備なども各部署と調整しながら行います。社内外の関係者と接する機会が多い部署です

◎データソリューション課
・ビッグデータの加工・分析を通じて、社外(主に自治体や行政)への価値を生み出すチーム
・主に基地局が取得する位置情報データを活用しており、自治体などの都市計画や避難計画などに、データ分析の結果を活かしています

Why we do

  • データエンジニアリング部・部長 兼 システムデザイン課・課長の金子。「他部署の社員とのやりとりが多いので、コミュニケーション力も重要です」
  • ソフトバンクは国内通信事業だけではなく、最新のテクノロジーを活用した付加価値のある新しいサービスや製品を次々に提供している。シンギュラリティのキーとなるのは、「AI」「スマートロボット」「IoT」の3つのテクノロジーだ

【情報革命に向けてのAI活用】
ソフトバンクグループは、「情報革命で人々を幸せに」を経営理念とし、「世界の人々から最も必要とされる企業グループ」となることを目指しています。このビジョンを実現するために、AIの活用は最も重要な戦略のひとつに位置づけられています。そのため、社内でのコンセンサスも取りやすく、プロジェクトを推進しやすい状況です。

また、ソフトバンクグループの企業群が拡大していく中で、AI活用のニーズは多方面で高まっています。日々、様々なAI活用のテーマが生まれているので、最先端のソリューションに携わることもできるでしょう。AI設計部も新しい組織ですので、チーム自体の拡大にも寄与できる仕事です。情報革命に向けて、刺激的な環境に身を置き、自身を成長させるチャンスに溢れています。

How we do

  • AI・データサイエンス部 データサイエンス課・課長の合志。「新しいデータ分析の取り組みを自ら提案できるのも仕事の魅力です」
  • データエンジニアリング部 データソリューション課・課長の北野。「社内のデータで、都市や街区の開発に携われるのは非常に面白いです」

【プロジェクトの例】
AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部では、以下のようなプロジェクトをリードしています。

◎モバイル通信サービス向けソリューション
大きく分けて、「お客様向けプロジェクト」と「社内向けプロジェクト」の2つを推進しています。

●お客様向けプロジェクト
マーケティングチームと協働して、お客様の満足度を向上させることがミッションです。数千万人のお客様が生み出す、大量のデータを扱えます。たとえば、お客様一人ひとりを分析して、オプションサービスのレコメンドを行ったり、満足度をスコアリングして、その向上を図る取り組みを推進中です。

●社内向けプロジェクト
AI技術を応用し、社内の業務改善を行っています。たとえば、コールセンター向けのツールとして、音声認識・自然言語処理技術を用いてお客様の声を自動分類したり、音声データのテキスト化を行うソリューションを開発中です。また、チャットボットのようなツールも開発しています。

◎自治体、行政、外部企業向けソリューション
モバイル通信の基地局で収集している、数千万レコードの位置データを用いて、様々なソリューションを展開しています。たとえば、今まで行なった実証実験では、地震が起きた際の避難状況を分析したり、インフラ系の企業とは、道路や橋の利用状況を解析して都市計画に活かしたりと、様々な取り組みを推進中です。

◎グループ会社とのコラボレーション
ソフトバンクグループ内には、AI/IoT事業を手掛ける様々な企業があります。それらの企業とコラボレーションを行い、グループとしての提供価値や技術力を向上させることも、重要なミッションです。たとえば、半導体の設計を行っているARMとデータ分析基盤の情報交換を行ったり、他のグループ企業と基盤を連携させてデータの活用を推進したりと、協業を加速させています。

【誰もが意思決定に参加できる組織風土】
「合理的」かつ「フラット」であることが、AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部の組織風土の特徴です。プロジェクトをスタートさせる際の判断基準は、合理的で明確であることを心がけています。また、メンバー一人ひとりの意見をもとに意思決定を行うことも、AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部のカルチャーのひとつです。そのために必要な技術情報や社内の情報は、部内で積極的に共有されています。

データエンジニアリング部 データソリューション課・課長の北野のコメント。「自分の組織は、指揮者のいないオーケストラを目指しています。自分がいなくても、メンバー同士で協調して自律的に仕事をしてほしいと伝えています」

Description

エンジニア寄りの方/ビジネス寄りの方、それぞれのデータサイエンティストの方にポジションをご用意できます。AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部内では、様々なバックグラウンドを持つデータサイエンティストが働いており、「ソフトバンクの技術を通じて、社会を変えていきたい」という想いがあれば、活躍できるフィールドが多くあります。

【主な業務】
・データ活用した新たなビジネスモデル企画・構築
・通信事業データの分析企画立案、データ分析(予測モデル作成、精度向上等)、レポート作成・報告
・処理自動化・効率化の為のシステム企画・設計・開発・検証
・自然言語、画像等の非構造化データを処理するシステムの企画・設計・開発・導入

【具体的には・・・】
・社内のビジネス課題を解決する為、必要となるデータを調査・収集し、データ分析を行います。
・必要となるデータをサーバ上に収集し、SQL、R等で加工、分析します。
・予測モデル作成の場合、アルゴリズム選択を行い、予測精度向上を実施します。
・統計/機械学習のフレームワークを用いて、ビジネス課題を解決するための仕組みを構築します。
・原因報告、改善策プランニング等をとりまとめたレポートを作成し、社内ビジネス部門へのプレゼンテーションを行う事で、具体的な施策・改善アクションの支援を行います。
・システム設計・開発・検証は内製する場合と外部ベンダーと協力して進める場合があります。
・Deep Learning等を用いて、自然言語、画像を取り扱うAIサービスの開発を行います。
・AIサービスを導入したい社内他IT部署への導入コンサルティングを行います。

【必須知識・経験】
以下のうちいずれかの分野に関して、プロジェクトを推進した経験を有すること。

・統計解析モデル、機械学習モデルの構築
・データ分析基盤の開発
・各種機械学習を利用したシステムの開発

以下のうちいずれかの分野の経験を有すること。

・ビッグデータ処理基盤:Hadoop, Sparkなど
・システム開発:PythonないしJavaを用いたシステム開発
・統計解析、機械学習:自然言語・画像・音声などの非構造データの処理、ビッグデータ分析、Deep Learning、その他統計解析に関する研究

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Basic info
Looking for データサイエンティスト
Job type Mid-career
Company info
Founder 孫 正義
Founded on December, 1986
Headcount 17200 members
Industries IT (Internet/Mobile) / IT (Telecom/SI/Software)

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Location

東京都港区東新橋1-9-1