機械学習エンジニア

アスタミューゼとは

アスタミューゼは「圧倒的なデータ規模」と「少数精鋭の専門家チームの知見」を活かして、サステナブルで革新的な未来創造と企業価値向上につながる活動を支援している会社です。技術起点の未来推定、新規事業創出、R&D/知財戦略など、イノベーションの上流から下流まで一貫して支援し、わくわくする未来の実現にこだわります。

私たちの強み

①世界最大級のイノベーションデータベース

193カ国の技術・知財情報に加え、研究テーマ・サービスアイディア・ベンチャービジネス等の各情報と投資額を10億レコード以上、収集・統合し、未来推定の土台を構築しています。

②機械学習 × 博士人材の融合

自社で開発したアルゴリズムと、各専門分野に精通した博士人材（テクノロジーアナリスト）の知見を融合。このハイブリッド分析により、広範囲かつ高解像度な未来予測を実現します。

③ 多様なプロフェッショナル集団

コンサルファーム出身者（パートナークラス）、アカデミア出身の博士人材、データエンジニア、機械学習エンジニアが結集し、不確実な未来を勝ち抜くお客様の企業価値向上に貢献します。

ポジションの魅力：唯一無二のイノベーションデータを未来創造に活かす

アスタミューゼは、世界193カ国の約8億件に及ぶ「イノベーションデータ（技術・知財、研究テーマ、投資額など）」を保有しています。この膨大な独自データを最大限に活用し、 技術情報から未来の社会像をデータドリブンに描き、産業の進化をデザイン していきたいと考えております。

単なるデータ分析に留まらず、EBPMを掲げる政府機関への政策提言につながるようなデータ分析や大手製造業の新規事業創出支援、VC・投資銀行のデューデリジェンス支援など、社会性の高い課題解決のご支援をしております。

• 唯一無二のデータベース ： 特許・論文・VC/M&A・研究予算データなど、複合的な大規模テキストデータを教師データとした、AI・アルゴリズム開発に挑戦できます。
• 社会実装への高い貢献度 ： 脱炭素領域でのGPIF向け報告書への活用や、経済安全保障に関わる国家レベルのプロジェクトに携わり、分析結果が政策や社会の意思決定に直結します。
• フルスタックな経験 ： クライアントとのMTGにエンジニアとして同席し、課題のヒアリングから分析手法の構想、アルゴリズムの実装・実行、そして結果の説明まで一貫して担います。

仕事内容：データ分析のプロフェッショナルとして、未来のインサイトを生み出す

未来を創るためのデータ情報源（世界193カ国、約8億件超のデータベース）を活用し、客観性・納得感の高いイノベーション創出のためのプロダクト、およびアルゴリズムを構築いただきます。

特に、特許・論文などの専門性の高いテキストデータ、画像、グラフなど複合的なデータを扱うため、コンピュータサイエンス、統計学、数理科学に基づいた高度な分析・構造化能力が求められます。

【主な業務内容】

• 高度なデータ解析とアルゴリズム開発（プロジェクトデリバリ）
• 顧客のビジネス課題に応じた統計解析手法の選定と実行。
• 複合的なデータ（テキスト、画像、グラフ、表）を処理するための機械学習アルゴリズムの設計、開発、精度検証。
• 開発したアルゴリズムの実行結果を、専門家ではない顧客層にも分かりやすく説明する役割。
• データプロダクト・AIエージェント開発
• 巨大な自社データベースとLLM（大規模言語モデル）を活用した社外向けAIエージェント、および社内向けシステムのプロダクト開発。
• プロジェクトで開発したアルゴリズムのAsset化（再利用可能な形へのリファクタリング、ドキュメント整備など）
• データエンジニアリング
• お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工処理。（データチームと連携して対応いただく可能性あり）

【具体的なプロジェクト事例】

• 経済安全保障リスク評価： 官公庁等に対し、イノベーションデータを用いた技術的な強み・弱み、人的ネットワークなどの多角的な分析とシステム化。
• 未来技術の社会実装推進 ： 東京大学など最先端研究機関との連携による、革新的な基礎研究（例：光格子時計）の事業化・社会実装に向けた技術動向の分析と応用化。
• 脱炭素領域の評価 ： 大規模投資ファンド（例：GPIF）の報告書に活用される、気候変動技術に関する客観的かつデータドリブンな評価・分析システムの開発。

**開発環境・技術スタック

言語： Python

インフラ： Google Cloud Platform （GCP）

DWH/DB： BigQuery,PostgreSQL

ワークフロー：Google Cloud Composer (Apache Airflow), Dataflow(Apache Beam), Dataproc(Apach Spark)

実行環境：Cloud Run, Docker

機械学習：scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, transformers (LLM関連), numpy, pandas, RAPIDS など

その他：GitLab, Slack, Growi, Asana, Jenkins

個人環境：Mac/Windows/Linux（選択可）

開発手法：プロジェクトごとに選択、スクラム、チケット駆動開発

**働く環境・組織の特徴

• 働き方 ： リモート可（週3以上の出社）、フレックス制（コアタイム10:30～17:30）。個々人のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能。
• プロフェッショナルな環境 ： 社内に大学の元教授や博士号取得者などアカデミア出身の専門家が多数在籍。エンジニアが分析した結果を、未来構想力のある示唆として具現化できる協力体制があります。
• 技術成長支援 ： 外部勉強会への参加・発表奨励、書籍購入費補助、週1回の社内勉強会実施。

職種 / 募集ポジション

機械学習エンジニア

雇用形態

正社員

給与

応相談 〜

諸手当：通勤費月額3万円まで支給（※状況によって柔軟に対応）

人事考課：1月～6月・7月～12月（年2回：3ヶ月以上の勤務実績がある期間での考課を行います）

勤務地

101-0054 東京都千代田区神田錦町二丁目2番地1 KANDA SQUARE 11F We Work

東京メトロ半蔵門線・都営新宿線・都営三田線『神保町』駅 徒歩7分

その他経路

都営新宿線「小川町」駅 徒歩3分

東京メトロ丸ノ内線「淡路町」駅 徒歩3分

東京メトロ千代田線「新御茶ノ水」駅 徒歩3分

東京メトロ東西線「竹橋」駅 徒歩6分

求める能力・経験・人物像

必須となる能力・経験

• 機械学習または統計解析を用いたデータ分析の実務経験
• Pythonを用いたデータ分析・モデル開発・実装の経験
• 単なるライブラリ実装に留まらず、アルゴリズムの理論や統計学を学習し、その特性を理解した上で最適な手法を選定できる能力。

歓迎する能力・経験

• GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Composerなど) または AWS/Azureなどのクラウド環境での開発経験。
• LLM（大規模言語モデル）やTransformerモデルを用いた開発経験。
• 自然言語処理（NLP）に関する知識と実務経験（非構造化テキストデータ解析経験は特に歓迎）
• プロダクトのリファクタリングやドキュメント整備を通じて、開発資産（Asset）化を推進した経験。
• アカデミアでの研究経験（博士号取得者、または修士課程修了者で相応の論文・学会発表実績）
• （社内外問わず）クライアントの要望やビジネス課題を聞き、自ら解決手法を構想し、実装に落とし込んだ経験。
• 大規模データ（テラバイト級以上）を扱う上で直面する計算時間、コスト、実行環境に関する困難に対処し、納期コミットメントを持ってプロジェクトを完遂した経験。

求める人物像

• 結果への強いコミットメント： ただ何かしらの結果を出すだけでなく、理論を理解した上で最適なアルゴリズムを選定し、結果の客観性と解像度を貪欲に追求する姿勢。
• 創造性と向上心： 今までにない分析手法の開発や、異分野の手法を取り入れる創意工夫力を持ち、常に新しい情報やアルゴリズムを求め続ける姿勢。
• コミュニケーション能力： 技術的な理論がわからないクライアント（経営層、官僚など）に対して、分析結果やアルゴリズムの妥当性をわかりやすい言葉で論理的に説明できる。

労働条件

雇用形態：正社員

試用期間：あり（3ヶ月）

会社情報

会社名

アスタミューゼ株式会社

設立

2005年9月2日

代表者

代表取締役社長 永井 歩

資本金

1億円 （2026年3月末時点）

所在地

東京都千代田区神田錦町二丁目2番地1 KANDA SQUARE 11F We Work

主な事業内容

新規事業・イノベーション創出支援事業

未来創造・未来推定支援事業

投資運用支援事業

主要株主

株式会社電通グループ

株式会社日本経済新聞社

SBI Ventures Two株式会社