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＜一部上場グループ会社＞ModelOpsを実践する社内開発エンジニア／自社プロダクトで連結会計業務に変革を起こす

2024/8/16 更新

データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア

東京都（西新宿駅）

550-800万円

PythonTensorFlow

自社サービスあり服装自由オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的残業月20時間未満

事業概要

■ 大手企業の決算業務を担うディーバ社員をエンドユーザーに社内システムを開発

■ これまで約150社のお客様（プロジェクト）にサービスを提供、2021年度の年間売上は約25億円

株式会社ディーバについて

仕事内容

■ 概要・各種会計文書の社内チェックツールに対して機械学習モデルの導入を推進します・データ管理、モデル開発、運用、モデルチューニングといった機械学習活用の一連のフェーズをおまかせします

■ 詳細＜具体的な業務内容＞・機械学習モデルの設計と各種技術選定・学習用データの収集と管理・機械学習モデルのチューニング・運用後の観測と機械学習モデルの改善

＜開発の体制＞・開発メンバは10名程度で構成されています・プロダクトだけでなくチーム全体の方針にも参画することができます

■ この仕事の面白み、魅力・各種会計文書をどう学習させるかデータの準備から、モデル設計やチューニングまで一貫して携わることができます・開発しているプロダクトはチェックツールだけではないため、自社製品をゼロベースで創り上げていく機会に携わることができます・ITエンジニアとしての成長機会だけでなく、会計知識を高める機会や大手企業で利用されているシステムのノウハウも身に付きます・教育体制が充実しており、入社後2カ月間はPython、コーディング知識、オブジェクト指向を用いた設計について教育を受けてから実務にアサインされます・企画から実装まで幅広く携わることができます

＜評価制度＞・エンジニアと管理職双方が納得できることを目的に以下制度を採用しています。半年ごとに各メンバー自身が向こう半年の個人目標を考えます。個人目標は部全体の目標と部で定義した育成モデルに沿ったものを複数設定します。設定した目標に対しては上長を交えて定期的に振り返りを行い、結果と取り組みの過程を明確にしていきます。外的要因で目標に大きな変更が生じる場合も振り返りでお互いに合意を取ります。最終的な評価段階では、上記結果と過程を踏まえつつ総合的に評価を判断します。

＜教育制度＞当社では入社後研修を通して、チーム開発に必要なスキルやソフトスキルを一通り学んでいただきます。期間は2カ月程度で、受講者1名に対し現場の開発者が2名体制でフォローアップします。コンテンツとしては、実装課題やOJT、会計知識のキャッチアップ等があります。実装課題では、「Python・Git・OOP・XP」等の開発メンバーとして、必ず身に付けて欲しい技術スキルを習得するだけではなく、現場と同等の「コードレビュー」を受けてもらいます。コードレビューを通して、当社の良いコード・設計の追究姿勢やなぜを考える文化を体験します。 OJTでは、現場のgood first issueを用いて、実際の開発からコントリビュートまでを体験します。チームのコーディング規約や開発環境を理解し、スムーズに配属できるようにサポートします。会計知識のキャッチアップでは、開発者として最低限理解しておくべきドメイン知識を「連結決算の講座」を受けて身に付けます。

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験・Pythonを用いた機械学習エンジンの開発経験（2年以上）・画像認識分野の知見（業務で使用するレベルを想定しています）

■ 歓迎スキル/経験・MLOps/AIOps/ModelOpsの経験・自然言語処理分野の知見（業務で使用するレベルを想定しています）・機械学習/深層学習の専門的な知識（先端研究の論文読解が可能）・オブジェクト指向での設計、開発スキル・システム開発の実務経験（1年以上）・アジャイル開発の経験

■ 求める人物像・会計領域に知見をお持ちの方

勤務地・給与・その他情報

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雇用形態
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開発環境・現場

■ チーム詳細・開発メンバは10名程度で構成されています・誕生して3、4年と比較的に若いチームです ■ 現場・社員の雰囲気・メンバーのアイデアやフィードバックは積極的に全員で話し合い、より良い姿を常に考えて各メンバーが行動をしています・例えば、「振り返りのフレームワークとしてGKPTの採用」や「新規プロダクトの技術要件の選定」、「エンジニアに適した評価制度の策定」これらはメンバーの行動をきっかけに実現されました・行動を起こすと周りも反応してくれますし、変化を受け入れる文化が醸成されていると感じています・平均残業時間は10時間程度で20時間を超えることはほとんどないです・フレックス勤務のような時間に融通の効く働き方ができます・安定成長している企業のため、書籍やハードウェア、サービスの購入/導入が比較的通りやすいです ■ 開発体制・環境について・開発に必要な全ての資料やデータ（個人情報を除く）は、実装を担当するメンバーなら誰でも、上長やそのほかの許可の必要なく自由に閲覧可能です・KPIをはじめとした、チームの目標/実績値について、メンバーの誰もがいつでも閲覧可能になっています・チャットツールを導入しており、チームのためのチャットルームがあります・専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録、日報といった情報共有を行っています・特定の人だけしかできない業務が存在しません（属人性をなくす取り組みをしている） ■ 社内の体制・会社全体のうち、8割の200名強がお客様からお預かりした決算業務、開示業務を担当しています（ほかは営業や人事総務等）・会社全体でITエンジニア、エンジニアキャリアを母体としている社員は約20名程度が在籍しています

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: GoPython
フレームワーク・ライブラリ: pandasTensorFlow
データベース: SQLite
プロジェクト管理: GitHubGitJIRA
支給PC: Windows

得られる経験・キャリアパス

■ キャリアパス・本人の志向性により、スペシャリストまたはマネージャーのポジションを選択することができます

事業内容の詳細

株式会社ディーバは、連結会計システム『DivaSystem』を提供しています。また、グループ会社を多く有する大手企業や海外拠点展開を積極的に行う中堅企業のCFO組織を顧客とし、同組織にて恒常的に抱えがちな『業務における属人化や人的リソース不足の問題』を支援。その中でも連結決算業務を主軸としたアウトソーシングサービスが堅調に事業成長できており、2017年に売上10億円/従業員数100名のラインを超え、毎年20～25%ペースで事業成長を継続しています。2022年度の目標売上額は約30億円弱となっており、その後も拡大していく予定です。取り組みの概要としては、大手上場企業のお客さまからお預かりする会計業務（連結決算、開示）を担う当社社員をエンドユーザーとし、社内システム開発プロジェクトを2019年度から計画的に進めています。短期的には現場の生産性向上を目的に、『繁忙期における業務工数の削減』に取り組んでいます。長期的には蓄積した会計実務とIT自動化ノウハウを組み合わせ、『会計業務のAIナビゲーション化（自動運転）』を実現するITプロダクトを開発し、自社の事業モデルを進化させることを目指しています。

株式会社ディーバ

経験豊富なBPOと約1,200社に導入されている業界シェアNo.1(※)のソフトウエア。連結開示という専門分野に特化した2つのソリューションを持っているというユニークネスこそが、私たちディーバの最大の･･･

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＜一部上場グループ会社＞ModelOpsを実践する社内開発エンジニア／自社プロダクトで連結会計業務に変革を起こす

事業概要

仕事内容

求められるスキル・人物像

勤務地・給与・その他情報

開発環境・現場

このPJ・案件で使われている技術

得られる経験・キャリアパス

事業内容の詳細

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