★10/1入社★未経験歓迎【AIエンジニア】機械学習・データサイエンス|数学・統計等の知識を活かしませんか?|年間休⽇120⽇以上|プライム上場グループ

• データサイエンティスト

(記入なし)

・まずは3ヶ月の超実践型研修でエンジニアへのスタート地点へ!
ラクスパートナーズでは、一人前のエンジニアになるためまずは基礎から固めていきます。
これまでにITスクール時代から1,800名以上のエンジニアを育成した実績のある、当社オリジナルの研修カリキュラムは実践的な内容ばかり。
基礎固めの段階で「生きた技術」を学べます。

★仕事内容★
AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。

◇入社後の流れ◇
3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。

・研修詳細
≪研修 1ヶ月目≫
▼統計学
– データの可視化と数値要約
– 確率と確率分布
– 統計的推測
– 統計的仮説検定
– 単回帰分析

▼エンジニアリング
– SQL基礎
– python基礎
– pandas基礎
– Git基礎

≪研修 2ヶ月目≫
▼多変量解析と機械学習
– 機械学習の基礎
– 機械学習の基本的な手法
　・線形回帰モデル
　・主成分分析
　・k-means法　など
– 機械学習の発展的な手法
　・ロジスティック回帰モデル
　・ハイパーパラメータ最適化
　・決定木
　・ランダムフォレスト
　・線形SVM　など

≪研修 3ヶ月目≫
▼機械学習の実践
– Numpy,Pandas演習
– AWS EMRを用いたHive演習
– ロジスティック回帰を用いた演習
– リッジ回帰、Kerasを用いた演習
– 推薦システムについての演習

・研修後は各種プロジェクトへ配属!
研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍!
配属後も、先輩や講師のサポートあり◎

<プロジェクト例>
– 画像の欠陥検出アルゴリズム
– エンターテイメント企業のユーザー分析
– 大学内の履修科目レコメンドシステム
– インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築
– 決済サービスにおける顧客データ分析
– AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装　など

・配属後も継続してスキルアップが可能!
ラクスパートナーズへ入社してまず3ヶ月の研修がありますが、
エンジニアとして成長し続けられるようスキルアップ支援を充実させております。
またエンジニアから声が上がり制度化したものもあり、エンジニアの前向きな学習意欲、成長意欲をサポートしております。
いずれの制度も強制ではなく任意での利用が可能です。

★ビアバッシュ
月1回程度の頻度で、会社でビールを飲み+ピザを食べながら「ビアバッシュ」というLT(ライトニングトーク)を開催しています。

★自主的な勉強会
月1回程度の頻度で、会社内でさまざまなチームが自主的な勉強会を開催しています。

★書籍購入制度
技術書の購入について、3ヶ月ごとに1万円まで補助金がでる制度があります。

★蔵書貸出制度
ラクスパートナーズが保有する蔵書を、1ヶ月間借りることができる貸出制度です。

★資格取得支援制度
資格取得にかかる受検料を全額補助する制度です。

エンジニアデビューがゴールではありません。
ラクスパートナーズではエンジニアとしてのキャリア形成にもしっかり向き合い、フォローします!

◆こんな方がフィットします。
◎エンジニアとしてキャリアを歩みたいという気持ちがある
◎エンジニアの勉強を独学でしたことがある。
◎コツコツと勉強するのが得意。
◎目標に向って努力することを惜しまない。

会社の定める業務

<上場企業のグループ会社で、15名以上の採用!>
交通費や経費精算サービス『楽楽精算』などの自社サービスを展開し、設立以来23期連続で増収をしているラクスグループ。そのIT教育部署を分社化して誕生したのが、私たちラクスパートナーズです。

2021年にラクスは東証一部上場(現:東証プライム)。グループ会社の当社は、ITスクール事業の時から1800名以上の育成実績があります。この育成ノウハウを通じて、今後も一流のエンジニアを目指す方をイチから育てる予定。特に昨今はクライアントからのニーズが増えているため、エンジニアの採用・育成を強化しています。

★未経験歓迎!理系・文系問わず活躍しています◎★
<必須条件>
◎数学・統計の知見がある方(研修は数学の知識が前提となります)
◎コミュニケーション能力に自信がある方
◎英語の論文を読むことに抵抗がない方

<歓迎条件>
◎第⼆新卒歓迎
◎実務経験、業界経験は⼀切問いません。
◎転職回数も不問。ブランクのある⽅も歓迎します。

◆求める人物像
・大学または大学院で数学・統計を履修された方
・エンジニアの勉強を独学でしたことがある。
・コツコツと勉強するのが得意。
・目標に向って努力することを惜しまない。
・統計学の勉強をしたことがある。
・アクチュアリーの資格取得に向けて勉強していた。　…など