【データ統合】経済安全保障ソリューション向け研究開発職(経済安全保障室)

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雇入れ直後…経済安全保障室　研究チーム

<募集の全体像と業務内容>
個別の募集内容の前に、チームの全体像を把握いただくため、データ統合だけでなく、全テーマについて相互の関係がわかるように述べます。
研究チーム全体として大きく4つのテーマがあります。

(1)ネットワーク解析
在籍する担当メンバーとともに、サプライチェーンネットワーク、株主ネットワーク、研究者ネットワーク、および3種のネットワークを統合した知識グラフにおける、様々な指標の計算、経路探索、ノード・エッジの属性推定、可視化アルゴリズムの設計と実装を行っていただきます。
ネットワークのノード、およびエッジ数は億単位となる場合があり、スケーラビリティが求められます。

(2)データ統合
リスク解析のためには多岐にわたるデータを利用します。
それらデータは、複数のデータプロバイダから購入するものと、自社でクローリングによるものに分かれ、あるデータは定期的に、あるデータは随時入ってきます。
これらデータのバージョン管理、名寄せ、統合などが基本的に必須のタスクです。
データ管理に関わる学術的基盤とともに、実践的な実装能力が求められます。

(3)自然言語処理
自然言語処理自体の研究ではなく、ネットワーク解析における属性推定問題への適用や、解析に必用な情報のクローリング、名寄せの精度向上など、他のテーマで必用なタスクを機動的に遂行できる方を求めています。
機械学習に関しては、LLMを含む適切なモデルを弾力的に活用できることが必要です。
Kaggle等での入賞経験は当テーマには特に親和性が高いと思います。

(4)プロトタイピング
在籍中の担当メンバーと一緒に、ネットワーク解析やデータ統合で実装されたプログラムを、KIBIT Seizu Anaiysisのプロトタイプシステムに実装し、PoCなどで使えるようにします。
UIは非常に重要で、特に可視化に関しては、スケーラビリティが要求されます。
フルスタックエンジニアとしての経験のある人が特に好ましいです。
開発チームとのインターフェースの役割も求められます。

データ統合に関わる方は、上記の(2)を主担当していただきます。
応募条件の詳細に関しては下で述べます。
少人数のチームであるため、自分の担当テーマ以外のメンバーと協力し合うことが必要になります。
担当テーマによらず求められるのは、お客様の課題は何か、どのような形で技術を実装すればどのような差別化ポイントとなるのかを常に意識しつつ仕事をしていただくことです。
研究チーム内だけでなく、営業や製品開発スタッフとも随時ディスカッションしていただきたいと思います。

会社の定める業務

【募集枠:1名】

<背景と今回募集のポジションについて>
当社は、AIの社会実装においては世界的にも先駆的な企業の一つです。
自社開発のAIエンジン「KIBIT」を用いて、リーガルテック・ビジネスインテリジェンス・ライフサイエンス・経済安全保障の4つの事業領域で、様々な顧客課題の解決に貢献してきました。
経済安全保障に関しては、2022年5月に経済安全保障推進法が成立し、わが国でもサプライチェーンや技術流出リスク等に注目が集まってきました。
また、脱炭素や強制労働など、ESGに関わるサプライチェーン上のリスクへの関心も世界的にますます高まっています。
このような状況において、政府、官公庁、国際的に活動する大企業は、経済安全保障に関わる現状とリスクを分析し、デューデリジェンスや戦略策定を支援するソリューションを必要としています。
我々はそれを提供する事業を推進しています。

我々のチームは上記のソリューションのコアとなる、ネットワーク解析システム「KIBIT Seizu Anaiysis」を開発しています。
「KIBIT Seizu Anaiysis」は、サプライチェーン解析、株式支配ネットワーク解析、最先端技術・研究者ネットワーク解析の3つの機能を持っており、2021年のリリース後、日経新聞やワールドビジネスサテライトを始めとして多くのメディアに取り上げられ、社会的に認知して頂けるようになってきました。
政府機関・官公庁・大手企業などを中心とするお客様も増え、新規事業として拡大を目指しているところです。
本ポジションは、我々のチームに加わって、「KIBIT Seizu Anaiysis」を支える基盤技術と解析アプリケーションを一緒に創造し、事業拡大に貢献していただく方を募集するためのものです。

■ソフトウェア開発経験があること(言語についてはWANTを参照)
■機械学習や自然言語処理に関する基本的な知識があること
■計算機科学のバックボーンとして、数理的・数理工学的な素養があり、修士以上の学位(数学、情報科学、情報工学、物理学などを歓迎)を持つこと
■自身の研究者・技術者としての能力や経験を社会やお客様の課題解決に生かすことに関心があること
■個人を尊重し、互いにリスペクトしつつ、チームで問題を解決するという行動様式に親和性があること

■データウェアハウスやデータレイク等のデータ分析・活用基盤の構築・運用経験がある
■自社のデータ基盤の構築を主導した経験などを元に経験をもとに、データ基盤の構築・運用について、方針を立てることができるとさらに高く評価します
■RDBやNoSQLに対する基本的なデータベース操作を理解している。また、データベースの設計や開発・運用の経験がある
■論文誌や査読付き国際会議などでの研究業績があること。学会賞やKaggleでの入賞経験があるとさらに高く評価します
■チームでの生産性の観点からはPythonへの習熟が最も適合しますが、少なくともなんらかの計算機言語(R、C#、Java、C++など)を強みにしていることを歓迎します(研究室での経験を含めて)5年程度の経験が好ましいです
■Gitの利用経験、AWS、Azure上の開発経験がある