我々ディリスルはデータ分析・AI開発を軸に企業のデータ活用やAI活用の支援を行っております。 【サービス内容】 ■データ分析・AI構築 クライアントの持つデータの種類に合わせて、オーダーメイドでAI構築・データ分析を行なうことでビジネス課題を解決するソリューションを開発します。 数値予測/需要予測/自然言語処理/広告・マーケ分析等幅広く支援しております。 ■データ分析基盤構築 データを貯めて活用したい企業様向けにデータ分析基盤の構築を行なっております。 ・関連データの連携により複合的な分析を可能に ・異なる部門、システムのデータを集約・モニタリングし組織を横断した分析を可能に ・ワークフローを駆使して各部門や要望に応じたデータを自動で抽出、可視化 etc… ■新卒データサイエンティスト育成事業 これからデータサイエンティストとして就職を目指す学生に対する支援サービスを立ち上げております。またデータサイエンティストの新卒採用をお考えの企業様に対しての支援サービスも同時に行なっております。 ただ技術力がある、ということではなく、データサイエンティストとして活躍できるようなビジネス観点や論理的思考力や課題解決力を身につけた即戦力人材への成長を支援しています。

AI人材、デジタル人材の不足が顕著となっており、自社でAI人材が不足している企業は半数を超えているというデータもございます。 そのような環境の中で、データはあるが技術がない、データはあるが人が足りていないといった課題のある企業に対して、弊社の技術を活かして支援していきたいと考えております。 また企業への支援だけではなく、自社でAI人材、デジタル人材を育て、輩出することにより、日本全体での人材不足に対して貢献していきたいと考えています。

社内では下記のような行動指針を掲げております。 【マインドセット】 他責で考えず、自責で物事を考え、改善、実行する 【仕事の仕方】 ■PDCA ・どうしたら成功したか、どうしたら半分の時間でタスクを捌けたかを常に考える ・何が良くなかったか、どうすれば良かったか、改善策を考え実行する ・もう一度同じタスクをした場合、何を改善するか ■レスポンス ・基本的に早くする ・自分がボールを持たない ■期日の確認 ・依頼者が欲しい期日の確認 ・最遅の期日の確認（他の業務との優先順位にも影響するため） ・既存のタスクを考慮し、期日の認識を合わせる（自分で決めるのではなく確認必須） ■共通認識 ・タスクやアウトプットのイメージ等を自分の中だけで消化しない ・心配な場合アウトプットの骨組みを確認する ■優先順位付 ・優先度と緊急度を意識する ・タスクを細分化して、何をいつまでにやるべきか

※データ分析PJ（3-4ヶ月のインターン）への参画希望学生向けとなります ※データサイエンティストとしての実務スキルをつけながら就活サポート受けたい学生大歓迎です※ ※就活中の学生向けのPJです（就活終了している学生はお断りする可能性がございます） ※アルバイトではありませんので、アルバイト希望の場合は別求人にてご応募ください。（有償ではありません） ※関東近郊にお住まいの方はオフィス出社必須です（毎回ではありません） ※地方にお住まいの方はリモートでも可能ですが難易度は上がります データを活用したPJを弊社で行なっており、将来的にデータサイエンティストを目指している学生、実務経験を積んで就活に活かしていきたい学生お待ちしております。 弊社のデータサイエンティストがサポートにつき、データ活用PJを学生同士で進めていただきます。 【PJ内容】 ・Python基礎〜データ分析〜AIモデル実装含めたデータサイエンティストに必要なコーディングスキルの育成 ・データ分析PJを企画部分から実装まで行い、アウトプットを出していく ・データサイエンティストに必要な論理的な思考力や課題解決力の育成 等 【PJ経験者の就職活動について】 ・大手戦略コンサルティング企業 ・大手ITコンサルティング企業 ・大手データ分析受託開発企業 ・大手SIer 等データサイエンティストとしての就職決定 【こんな方大歓迎です】 ・データサイエンティストとしての実務スキルをつけながら就活サポートも受けたい学生 ・実務経験はないけどデータサイエンティストになりたい ・データサイエンティストに挑戦したいけど、自分に合っているかわからないから試してみたい ・就活のために実務経験を積みたい、データサイエンティストの仕事を理解したい ・今後のキャリアを迷っている。自らキャリアを創れる人材になりたい 【業務イメージ】 ・データを効果的に収集・整理・分析し、ビジネス上の意思決定に役立てる ・機械学習モデルや統計モデルを構築・適用し、予測・分類・クラスタリング等のタスクを実行 ・AIやデータを活用したツール作成 ・目的からデータを活用するための施策を検討し実装、アウトプットを提出する 等 【魅力】 ・社内にKaggleExpertやフリーランスでも活躍していた者が在籍しており、スキルUPが可能 ・データサイエンティストとしての就活サポートを受けられる 【応募要件】 ・27卒の大学生/大学院生 ・データサイエンティストを志望している学生（未経験でも問題ありません） ・Pythonの基礎は学習済の方（Python未経験、プログラミング未経験の方は勉強してからご応募ください） 【PJ参画方法】 ・リモート可能ですが、出社もしていただきます ・平日、土日可能 少しでも興味お持ちの方は是非カジュアル面談させていただければと思います。（オンラインで0.5h-1h） 宜しくお願い致します。