エスタイルの魅力
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！
当社は「個の成長が事業・会社の成長に繋がる」と考え、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・外部研修費用にあてられる【コウキシン50】など、メンバーの成長をサポートします。
自由かつ柔軟な働き方！
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、多くの社員が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。
活用する要素技術等
※例
・クラウド関連：AWS、GCP、Azure
・python
・SQL
・Linux
・Langchain
・Huggingface
・llamaIndex など
応募条件
必須条件
・大卒以上、または高専卒
・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)
・ChatGPTなどの生成AIの活用に興味・関心のある方
活かせる経験・スキル
・ITエンジニア・データサイエンスを目指して学習をしている
・研究などで、機械学習(画像・自然言語・構造化データ)、Deep Learning、LLMのいずれかを研究された経験
・英語の文献や論文をご自身の研究に活かした経験
・研究成果の学会発表で表彰された経験
・数学（線形代数・微積分）が得意
・コミュニケーション力を活かした経験
・チームリーダー経験
求める人材像
・積極的に技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方
・新しい技術への取り組みに前向きな方
・変化を楽しみながら働ける方
エスタイルのデータサイエンス事業では
・最先端のAI・DX分野で仕事ができる
・AIやデータの活用により、社会に大きな価値を提供できる
・好奇心旺盛なメンバーと一緒に切磋琢磨できる
と最先端×ベンチャーならでは環境で仕事をすることができます！
当社では、スキルや経験よりも
△データサイエンス分野でクライアントに貢献したい
△データ・AI活用で社会を良くしていきたい
といった、ビジョンや目標を重視しています。
●大学／大学院で学んできたAIやデータ活用などを活かしたい！
●LLMや機械学習などの研究を活かしたい！
●フラットな組織で一丸となって成長・貢献していきたい！
といった方は、是非ご応募ください！
勤務地
150-0001 東京都渋谷区神宮前3-25-14 エスラ原宿ビル8F
地図上で確認
本社、サテライトオフィス（本社近く）、クライアント先のいずれか
本社アクセス
最寄り駅：JR原宿駅 徒歩7分／東京メトロ明治神宮前駅 徒歩5分
勤務時間
9：00～18：00(実働8時間／休憩60分)
ハイブリッドリモート制度
現在は「出社・選択（出社・在宅）を交互に行う」という仕組みを採用しています。
社会情勢によってはフルリモート勤務へ即座に切り替え可能で、柔軟な働き方を実現しています。
休日
■完全週休2日制（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇、夏季休暇
■慶弔休暇
■有給休暇（取得率80％以上）
■産前・産後休暇、育児休暇（取得実績あり）
給与
月給 250,000円 〜
※院卒の場合：270,000円～
※経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定
※上記月給には、固定残業代40時間分（月6万5477円～※院卒の場合は月7万239円～）を含む
※固定残業代は、残業の有無に関わらず毎月支給し、超過分は別途支給
※賞与年2回
※昇給年2回
福利厚生
■コウキシン50
「好奇心」という感情から出た自発的な学習やスキル習得、技術向上などの知的活動を支援する制度。
研修受講費用・資格受験費などを1人につき年間50万円まで会社が負担します。
■マガサポ
業務で必要な専門書や書籍の購入費用を、月5000円まで支援。
加入保険
社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
選考フロー
書類選考、WEBテスト２種類、面接１〜２回
会社情報
■会社名：株式会社エスタイル
■代表取締役：宮原 智将
■設立年月日：2006年7月
■従業員数：59名（2023/4/1現在）
■事業概要：データサイエンス事業
データコンサルティング／PoC・データクレンジング／顧客価値の最大化
※徹底的なクライアントニーズのヒアリングを行い、データサイエンスに基づく解決策を提案します。