データアナリティクスラボ株式会社
- 従業員数
- 185人
- 業種
- ソフトウェア・情報処理 / コンサルティング・リサーチ / シンクタンク
- 所在地
- 〒104-0045 東京都中央区築地5丁目4-18 汐留イーストサイドビル 6階
- HP
- https://dalab.jp/
- 従業員数
- 185
- 事業とミッション
- ◎データで企業の課題を解決 私たちデータアナリティクスラボは、 データ分析のエキスパート企業として、企業が保有する膨大なデータ（ビッグデータ）を活用し、 集計・分析・企画提案を通じて、売上向上や業務改善などの課題解決を支援しています。 クライアントは金融・製薬・広告業界など業界を問わず、世界的企業や外資系企業です。 本質的なデータ活用のニーズは、さらに高まる中、 真の実務家として活躍できるデータサイエンティストの育成に 事業の重要な柱として注力しています。 当社では真の実務家としてのデータサイエンス人材を育成し、 日本のデジタルトランスフォーメーションの実現を支える企業として社会に貢献しています。 「世界一データサイエンティストが成長できる会社」を目標に掲げ、 創業以来、7年連続で業績成長を続けています。
- メンバーと環境
- 当社では職種別採用を行っており、データサイエンティストとしてのキャリアを1年目からスタートしていただきます。 社員の約9割がデータサイエンティストとして在籍しており、入社後は早期から実務に携わりながら、実践を通して着実に成長できる環境です。 社員一人ひとりの成長意欲・学びへの姿勢が非常に高いことも、当社の大きな特徴です。 週1回以上開催されている勉強会や、「ラボ活動」という社内研究チームがあり、 日々学んだ知識や技術を積極的に社内へ発信・共有する文化が根付いています。 金融、製薬、広告などさまざまな業界のデータ分析に携わるメンバーが集まっているため、 社内には多様な業界知見や技術が蓄積されており、日常的に刺激を受けながら成長できる環境です。 また、経営者との距離も近く、意見の発信もしやすい・届きやすい、年次・性別に関係なく活躍できる社風も当社の特徴のひとつです。 今後、注目度が高まる「データサイエンティスト」。 時代に求められる人材に向けて、常にトライできる環境の中でチャレンジしてみませんか？ 【会社紹介】 ◎企業コーポレートサイト https://dalab.jp/ ◎データサイエンティスト職コンセプト動画 ※ぜひご覧ください！ https://www.youtube.com/watch?v=tWhDEW2B... ◎社外記事 / 社内データサイエンティスト技術記事 https://dalab.jp/journal/ ◎データサイエンティストのテックブログ https://zenn.dev/p/dalab ◎加入団体 ・データサイエンティスト協会 https://www.datascientist.or.jp/ ◎社内での学習環境 ・ラボ活動 ※社内の研究チームあり （参加活動：GENIAC 東京大学松尾研LLM開発プロジェクトetc） ・社内アプリ開発チーム ・社内マーケティングチーム ========================= 社員インタビュー ========================= 【Sさん-2023年新卒入社】詳細⇒https://recruit.dalab.jp/education/6Sel_hQy （東京工業大学大学院 理学院物理学系 物理学コース 修士課程卒業) 〈新卒で入社してから10か月経った今は、深層学習や量子コンピューティング技術を使っています〉 バイオ系の実験から得た波形データがどのような特徴を持っているかを、CNNという深層学習モデルに学習・予測させています。 他にも、量子コンピューティング技術を用いた塩基配列の最適化や二次構造予測、その他いくつかの数理最適化業務を行っています。 入社当初はCNNという言葉は聞いたことがあるものの、何もわからない状態でした(笑) 研修が終わり業務が始まるまでの2日間は時間があったため、その2日でできるだけの知識を入れました。コードを公式ドキュメントと見比べ動かしてみて、こんな結果が出るんだ！と勉強しながら取り組みました。 メンターとして先輩がサポートしてくださり、技術はもちろん業務の全般的なことから私生活まで、いつでも相談できるような環境なので安心して業務に取り組んでいます。 それ以外でもご飯に連れて行ってもらったり業務外でも仲良く楽しく過ごしています！ 入社から10か月経った今では技術が身についてきて、他の業務でもCNNの知識を応用してモデルを作成できるようになるまで成長しました。また、CNN以外の深層学習モデルについても学習・実装を行っています。 深層学習モデルを使っているのですが、深層学習は人間が解釈するのにはあまり向かないと言われています。 一般的な機械学習モデルよりも精度は期待できるが、人間が解釈しにくいというデメリットがあるのでビジネスではあまり使われることがなかったりするんです。 私が使用する際には、「モデルがデータをこんな風に解釈しているから、この結果になったんだろう」と深層学習モデルのアルゴリズムを理解したうえでモデルの挙動を考えて、ただ動かすだけにならないようにしています。 また、当社のラボでは量子コンピュータの技術や世の中の動向を追ったりしています。 その活動の中で、日本量子コンピューティング協会が実施する「量子エンジニア資格」を取得しました。 これは量子コンピューティングの基礎的な実装ができることを証明する資格検定なのですが、2種類の検定に合格し、量子コンピューティング協会のホームページに名前を掲載していただきました。 2種類のうち一方は初開催の検定で合格したので、広い意味では世界初の合格者の一人となりました！
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