エスタイルでは、最先端のAI・データ技術を駆使し、お客様のニーズに合わせた ◾️データサイエンスサービス ◾️LLMコンサルティングサービス を提供しています。 【プロジェクト事例】 ・製菓会社：コンビニの売上データから新商品の販売予測を検証 ・大手製薬会社：データ分析業務における仮説の立案・検証支援 ・金融系SIer：AIサービス開発のためのR＆D業務支援 ・メーカー系：工場のラインの在庫管理や作業メンバーの業務可視化 　など

データサイエンスやAIなど、テクノロジーは日々目まぐるしい進歩を遂げています。 それはつまり、これまで積み重なっていた様々な企業の課題が、「解決できる課題」になってきていることを示しています。 そこで、エスタイルは、最先端のAI・データ技術を駆使しお客様の課題を解決するだけではなく、好奇心にあふれたFull-stack DX companyを目指しています。 ◾️エスタイルでは、Mission・View・Visionに基づき、好奇心にあふれたデータサイエンティスト/LLMエンジニア達が“テクノロジーで日本を元気に”しています。 ・Mission: 『日本をAI・DXで元気にする』 　少子高齢化、財政問題。日本は多くの課題を抱えています。 　AIとDXはその働き手が不足する日本へのソリューションとなる可能性を秘めています。 　私たちは好奇心を源泉とする"テクノロジーへの理解"を武器に、AIとDXの力でこの国を元気にしています。 ・View: 『コウキシンが世界をカクシンする』 　いつの時代も、人類が新たな領域を切り開く原動力となったのは"好奇心" 　"Passionately Curious" 　私たちが目指すのは情熱的好奇心に溢れた組織です。 　その熱い好奇心が最先端テクノロジーの理解に形を変え、世界を革新していくと信じています。 ・Vision: 『コウキシン駆動の "Full-Stack DX Company"になる』 　私たちは、様々な専門性を持った「個」が集まり「組織」として活動することにより、 　AI / DXのプロジェクトを上流から下流まで一貫して行える組織を目指します。 　ワンストップでのサービス提供で、より大きなインパクトをより良い品質で、クライアントに提供します。

ビジネスにおいて、データ活用が重要視されてきている一方で、社会全体では未だデータ分析を上手く活用できていないのが実情です。 弊社は、「好奇心を持って共に走り続ける」メンバーでそんな社会のビジネス課題を解決しています！ ◾️Value : 私たちが大事にしている価値観・考え方 　私たちは、常に5つの価値観・考え方を持ってビジネスを行なっています。 1.【Technology for Others 】: 人のために技術を学ぶ、常に新しいことに取り組む 　技術を学ぶことや修得すること自体を目的としない。 2.【Hold on to your Vision 】: ビジョンを持ち続ける 　自身のビジョンを持ち続け、それを原動力として行動する。 　ESTYLEで仕事をするのは、自分とESTYLEのビジョンに共通部分があるから。 3.【Hack your Curiosity 】: コウキシンをハックする 　互いに尊重し、社会や自分のビジョンのために持つべきコウキシンを見極めて支配する。 　衝動的な好奇心や興味、少しの挫折に振り回されない。 4.【Inspire Others 】: 仲間に刺激を与える 　ビジョンやコウキシンによる情熱を周りに伝播させ刺激となる。 　常に自分が熱源となり、周囲の熱量に依存しない。 5.【Be Collective 】: 互いにサポートし合う 　共通のビジョンを持つ仲間との全体最適を目指して動く。 　自分のビジョンやコウキシンを追求するあまり、自分ファーストにならない。 ◾️分野未経験からプロへ、ずっと学び続けられる環境 ・プロへの入社後研修【ESTYLE U Junior】　 　　幅広い分野の基礎を学ぶことができる独自の研修です。 　　約2~3ヵ月のカリキュラムを通して、自身の興味や適性も見極めることができます！ ・よりハイレベルなデータ・AI活用を学べる研修【ESTYLE U】 　　毎月外部より様々な分野のプロフェッショナルを講師としてお招きし、弊社だけの特別講座を開催。 ・先輩によるサポート【オンボーディング制度】 　　未経験からの挑戦に不安はつきもの。研修時には先輩メンバーが担当としてしっかりサポートします。 ・福利厚生：【マガサポ】(書籍購入サポート)、【コウキシン50】(資格取得サポート)など 　　学びに必要な書籍購入や、受講・受験費用をサポートします！ など ◾️働く環境サポート ・好きなスタイルで働けるオフィス環境 　集中して静かに作業するスペースや、自由にリラックスして作業できる緑あふれたラウンジなど、自由に働ける環境をご用意しています。 ・社員同士の交流サポート「コミュニケーションランチ」、「ピザパーティー」 　弊社はチームワークを大事にしているため、社員同士の交流イベントを積極的に開催しています！ など ◾️他社にはないエスタイルの特徴 ・【分野未経験→プロのエンジニアへの成長】 　ESTYLE Uをはじめとした充実した学習サポート ・上流から下流まで、【オールラウンダーを目指すことができる】 　弊社は上流から下流まで様々な案件を取り扱っており、案件へのアサインは社員ファーストです。 　ご自身のキャリアプランや適性などを踏まえて、案件への配属を決定します。 ・ニックネーム制度の導入で、【上下隔たりのないフラットな人間関係】 　弊社では、役職に関わらず社員をニックネームで呼び合います。 　そのため、コミュニケーションの負荷が低く、フラットで働きやすい人間関係が特徴です。

◆募集背景 ビジネスにおいて、データ・AI活用が重要視されてきている一方で、社会全体でみると未だデータ・AIを上手く活用できていないのが実情です。私達の役割は、データ・AI・機械学習を駆使することで、企業の課題解決に向けたソリューションの提案や意思決定の支援を行います。 ◆業務例 ・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認 ・データ前処理 ・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計 ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善 ・各種パフォーマンス評価・検証 ・分析レポート作成、分析結果の報告 など ◆プロジェクトについて 【成長できるプロジェクト！】 エスタイルでは、一般企業にありがちな「IT領域の一つ」ではなく、事業として立ち上げ注力しています。 そのため、どのプロジェクトもデータ分析の経験が積める、成長できる場となっています。 ※データサイエンス・AI領域と関係ないプロジェクトにはいる可能性がありません。 大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトにアサインされています。数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化しています。 ■製菓：売上データから新商品の販売数を予測 ■製薬：創薬や予防に影響のあるデータの分析・探索 ■金融：データ分析による債務回収業務の効率化支援 ここで挙げたものはほんの一例。 クリエイティブなプロジェクトが多数あります。 ◆活用する要素技術等 ・Python ・SQL ・BIツール(Tableau) ・Langchain ・Haggingface ・llamaIndex　など ◆研修例 データサイエンスのプロフェッショナルとして必要な研修を用意。 職種ごとに研修内容も違うため、最短でデータサイエンスのプロフェッショナルとして踏み出すことができます。 ▼カリキュラム例 Python基礎 機械学習基礎（LightGBM, FNN, CNN） 機械学習系ライブラリ（Numpy, Pandas, matplotlib, TensorFlowなど） kaggle実践 数学（線形代数・偏微分・統計）の基礎 その他基礎技術（Linux, SQL, Git等）など ◆環境 ◎未経験からの成長できる！ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 日々新しい技術が生まれる業界のため、自己研鑽は欠かせません。入社直後の導入研修【Estyle University Junior】では、この基本姿勢を磨くため「自己学習」をベースとしたカリキュラムが組まれています。「調べても分からない」悩みは、先輩メンバーにすぐ相談できる環境です。 また、先輩がオンボーディング担当としてサポート。未経験から活躍する先輩だからこそ、新しいキャリア・新たな環境での不安に親身に寄り添えます。 ◎コウキシンを刺激する環境！ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 当社では事業成長のため、社員がさらなるスキルアップを目指せる制度を用意。ハイクラス研修【ESTYLE U】を始め、資格試験や外部研修費用にあてられる【コウキシン50】など、自学自習・メンバーの成長を手厚くサポートします。 ◎自由かつ柔軟な働き方！ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 当社では、研修期間を終えた後は、出社と在宅（出社も選択可）を交互に行う仕組みを採用。働きやすい環境です。 常駐：非常駐の割合は「１：９」となっており、多くの社員はエスタイルへの出社・在宅のハイブリッド勤務をしています。 【必須条件】 ■高専卒以上(理系や院卒歓迎) ■プログラミングに触れたことがある(授業・独学など問わず、何らかの経験あり) ■データ活用、DX、AI、ChatGPTなどのデータサイエンス領域に興味関心がある方 【歓迎条件】 □数学（線形代数・微積分）・統計学の知識 □調査や研究で、データから傾向や特徴を検証した経験 □ITエンジニアとしての実務経験 □顧客折衝やビジネス部門との調整、チームリードなど、コミュニケーション力や提案・プレゼンテーション力を活かした経験 【活かせる経験・スキル】 ◎数学・統計学の知識 データを解釈する上で、統計学や数学（線形代数・微積分）が必要になります。大学の授業や独学経験がある方は、知識を活かせます。 ◎コミュニケーション クライアントへのヒアリング・提案が求められるため、社内・社外での交渉経験を活かすことができます。