技術職(IT)/年収400万円以上/40代の求人・転職・中途採用情報
サプライチェーンDX推進担当
■プライチェーンDX推進を担当していただきます。 【具体的には】 1)需給業務のDXによる高度化、SCP(SupplyChainPlanning)システム活用推進 ・SCPの計画情報を活用した需給計画プロセスの安定化 ・需給計画プロセスの高度化、グローバル展開 ・ユーザーによる新業務定着・習熟支援 ・プランニングパラメータの整備・最適化 2)S&OPプロセスの立上げ・定着 ・グローバルS&OPプロセスの設計、運用ルール策定 ・S&OPプロセスのリード、事務局 ・経営層・事業部門との合意形成プロセス 3)データドリブンな意思決定プロセスの確立、定着 ・業務部門と連携したデータ分析・施策立案の仕組み構築 ・S&OPを支えるデータ基盤、ダッシュボード作成 4) AI/データサイエンス活用による業務変革 ・AI/データサイエンスを組み込んだ業務プロセス変革の推進 ・SCM内でのAI、データサインエスに関するリタラシー向上の施策企画・推進 ・業務実装までのリード、定着支援
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Manager/Advanced Analytics
■顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースとしたデータサイエンス領域のコンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。 【具体的には】 ・Python またはR を使用し、機械学習、AI、統計モデルを活用したソリューションの開発 ・データ分析における最新テクノロジーを活用し、ステークホルダーへの分析結果の提示 ・アナリティクス領域のプロジェクトにおいて、上流から一気通貫で顧客対応 ・プリセールスに参画し、データサイエンスや統計モデルによってもたらされるビジネス上の優位性について潜在顧客へのプレゼンテーション ・ソリューションプロトタイプを開発し、ビジネスデベロップメントチームに提供 ・実用面の観点からアナリティクスソリューションのアーキテクチャの検証・改善 ※プロジェクトにより国内・海外出張があります。
Manager/Analytics Experience
■高度な分析手法を活用しながらクライアントのデータと既存のビジネス・プロセス・事業目標や成長計画を把握し、 データ分析を通じてビジネスの成長に貢献していただきます。 【具体的には】 ・Power BIおよびPurviewまたは同等の製品を用いたデータ利活用プロジェクト ・データマイニング、データ分析、データモデリング、データガバナンス ・SQLまたはPythonを活用したデータ分析・レポーティングを目的としたデータ生成・抽出
AI・クラウド関連技術職<医療サービス・医療機器>
■医療ITやサービスに関するデジタルソリューション、ソフトウェアの研究開発を担当していただきます。 【具体的には】 ・機械学習・生成AIなどを利用した医療情報や医療画像の解析、利活用検討 ・クラウドサービスを活用した医療情報システムの設計構築、情報セキュリティ管理 ・社内研究開発テーマに向けた各種アルゴリズム開発、社外との共同研究等 ・社内業務改善に向けたデータの利活用検討等 【担う役割】 技術専任マネージャーの下で研究開発テーマの実務を担いながら若手社員の技術指導を行い、数年後にはご自身が技術専任マネージャーの候補を目指していただきます。 あるいは、当初から技術専任マネージャーとして研究開発テーマを技術的にリードしていただきます。 【業務の魅力】 医療現場にもデジタルの波が押し寄せ、医療業界のDX化は急加速しています。その様な中でIT・ソフトウェアの技術を通じて医療への貢献を実感することができる遣り甲斐のある仕事です。
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データマネジメント・データガバナンスコンサルタント
同社にて、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ■データドリブン実現のためのコンサルティング支援 ・データ戦略策定、データ活用ソリューション支援 ・データに関する体制構築支援 ・データマネジメント構想策定、データガバナンス推進支援 ■データ活用・データマネジメントプラットフォーム構築支援 ・データアーキテクチャー策定 ・データレイク、DWH、ビジネスインテリジェンスなどの基盤構築ソリューション支援 ・MDM/ETL/データHUBなどのデータ連携基盤整備支援 ・データモデリング/データ設計支援 ・データ管理に関するサポート支援(データカタログ、データクオリティ) 【この職種の魅力】 ・データの専門家として非常にニーズが高い職種です。 ・DX、AI、アナリティクスといった先進テクノロジーやマイグレーションや基盤再構築といった取り組みの中で、求められる分野であり、今後、さらなる成長が見込まれます。
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データサイエンティスト<同社グループデータ利活用分野>
データに基づくビジネスの重要性が叫ばれる中、同社グループにおいてもデータ分析に関するニーズが高まっています。同社グループのビジネス部署と連携して、以下の業務を担当頂きます。 【具体的には】 ■データ分析に関わるビジネス企画~PoC~本番実装~保守 ■機械学習モデルの開発、システムへの実装、運用保守 <案件例> 以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をご担当いただきます。 ・リテール:マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発 ・ホールセール:企業間の資金商流図の構築・分析 ・その他:各種サービスの需要予測 等 【同部門の魅力】 ・データ分析を行う組織は平均年齢が30歳弱、また人数が10名程度の組織であるため、自由闊達な雰囲気であり、新しいことにもチャレンジできます。 ・新設部署である為、組織の立上げから成長まで一緒に歩んでいくことが出来ます。 ・世界トップクラスの規模であるグループの各種データを分析し、様々なビジネス分野へ貢献することができます。 ・業務時間の一定割合を、自分の知識・スキル向上に充てることが出来ます。
データ・AI基盤の企画開発担当
■ 社内外の事業データを活用したAIモデル開発・ソリューション実装にむけた技術選定と開発実装を行い、新たなビジネスチャンスや業務効率化機会を見つけていただきます。 ■ プラットフォーム企画・実現性検証・開発実装をリードしていただきます。 【具体的には】 ・映像、画像、音声、行動データの解析(認識・特徴抽出) ・AIモデル開発に向けたデータセット準備、技術選定、開発実装 ・全社事業戦略に資するプラットフォーム要件の具体化 ・現行ビジネスや業務課題の抽出、改善点の特定 ・データ・AI製品を活用した新規ビジネス創出や業務効率化の推進 ・オブザーバビリティ向上に基づくシステム運用改善 ・AI/MLを活用した業務改善PoCの実施 ・データ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画・開発 【ポジションの魅力】 ・KDDIの多様な事業データを活用し、データエンジニアリングやAIモデルの開発を通じて、データドリブン経営や社会課題解決に貢献できます。 ・クラウドネイティブな開発やグローバルな技術取り込み、パートナー連携を経験しながら、AIエンジニアとしてスキルを磨ける環境です。 ・最新GPU基盤を備えたAIデータセンターを自ら活用しつつ顧客へ提供することで、AI時代の新しいサービス創出をリードする機会があります。
データサイエンティスト
■自動車業界における多様化・高度化する顧客課題に対し、プロジェクトマネジメントや品質エンジニアリングの知見を活かしたソリューションビジネスを展開しています。特に、ソフトウェア・ディファインド・ビークル(SDV)開発においては、品質向上に直結する取り組みをリードし、顧客価値の最大化を図っています。こうした取り組みをさらに加速させるため、同社の強みを活かしながら、顧客課題の解決に貢献できる人材を募集しています。 【業務内容】 車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。 【業務詳細】 ・要件定義・ヒアリング:車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。 ・PoC(技術検証):要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。 ・本開発:本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。 ・導入・展開:開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。 ・マネジメント:上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
データエンジニア/データベースエンジニア
データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、顧客のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などをご担当いただきます。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使して顧客の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っていて、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ■開発環境/商材の説明 同部門では以下の技術・スキルを使用してデータ基盤の設計・構築を行います。 ・データ基盤の設計・構築: SnowflakeやAmazon Redshift、Oracle DatabaseなどのDWH/データベース ・データモデリング: データカタログやデータマートの設計で、構造化と価値創出のモデリングスキル ・ダッシュボード設計・開発 BIツールを用いた分析結果を視覚化 ・データ連携・加工処理 ETL製品を使ったデータ連携や加工の設計・開発 ・AI/MLの活用 AIや機械学習を利用して売上予測などの高度なデータ活用スキル ※経験は必須ではありません。入社後に学び、部門内でフォロー体制があります。
データ活用・情報プラットフォーム構築
同社のMI(Materials Informatics)センターにて、MI技術開発体制の強化、対象分野の拡大のため以下業務に従事していただきます。 【具体的には】 ■情報科学(機械学習、統計学、データ分析など) ■情報システム(ソフトウェア技術、システム開発、情報セキュリティなど) ■計算科学(量子化学計算、第一原理計算、分子動力学計算など) 上記の知見を活用し、同社の各分野(有機、無機、高分子、バイオ等)の材料開発を促進するための情報プラットフォームの企画・設計・開発・運用、および研究開発におけるデータ活用・連携業務、MI理論構築、アルゴリズム開発をご担当いただきます。
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先進テクノロジーを活用するエンジニア<業界横断>
■テクノロジーコンサルティング&ソリューション分野(TC&S分野)では、顧客のDX推進や課題解決に向けて、先進技術を活用したソリューションやサービスを提供していて、当分野のソリューションやサービスを開発するエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 TC&S分野内のエンジニアを募集している下記ポジションの中から、書類上のご経験・適性を踏まえて最適なポジションの提案があります。 ■TC&S分野とは 同社の事業領域のうち、公共・社会基盤、金融、法人分野は顧客業界特化型である一方、TC&S分野は業界横断で価値提供しています。 最新のテクノロジーを用いて、顧客の課題解決に向けて伴走している組織です。 中でも同分野のエンジニアは、ソリューションやサービスのきかく・設計・開発・導入・運用・プロジェクトマネジメント等の様々な経験を積むことが可能です。 ◆提案ポジション例 ・データ分析・活用に向けたプラットフォームの企画・開発 ・DX推進に向けたデータサイエンティスト ・働き方改革ソリューションの企画・開発 ・ゼロトラストを前提としたセキュリティエンジニア 等
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ITスペシャリスト/ITアーキテクト/ビジネスディベロッパ/データサイエンティスト
■AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。同社の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。 顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバーを同社は求めています。 同組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、希望と、経験・適性を踏まえていずれかの提案があります。 面談・面接を通して、自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。 【具体的には】 各ポジションは以下となります。 ■【技術】アジャイルプロフェッショナル(スクラムマスター/プロダクトオーナーアシスタント/大規模アジャイル導入コンサルタント) ■【技術】ITグランドデザイン・コンサルタント ■【技術】ソフトウェアアーキテクト ■【技術】ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト ■【技術】グローバル(欧米中心)ビジネス拡大に向けた生成AI活用の企画・推進 ■【技術】生成AIのグローバルアセット開発・展開 ■【技術】生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開(アプリケーション開発) ■【技術】生成AI・ITコンサルタント/技術支援 ■【技術】AIエージェントの社会実装に向けたAI技術活用リーダ ■【技術】AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者
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データ活用コンサルタント
データ活用コンサルタントをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データ活用(機械学習、ディープラーニングなど)を通したビジネス・サービスの企画・実行支援 ・事業・業務課題解決向けたデータ活用の企画、トライアル、本格展開支援(チェンジマネジメントなど) ・顧客のデータサイエンス組織立ち上げ、および社内データサイエンティストの育成 【ポジションの魅力】 ・同社グループのコンサルティング会社として、グループが有するデジタル技術や顧客基盤を駆使し企業や日本社会の変革に関われる最先端の経験が可能 ・同社グループ内のデジタル関連の専門家とのプロジェクトが多くあり、自身の専門性をさらに磨くことが可能 ・同社グループで保有しているデジタルテクノロジー(AI、IoT、ビッグデータ等)や新たなデジタルビジネスソリューション開発への参画が可能 ・データサイエンスの専門性を高めるだけでなく、デジタル技術、思考(デザイン、アート)の複合的な能力を高めることが可能
データサイエンティスト〈モビリティ関連〉
CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発を担当いただきます。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのグループへの配属となります。 ・アウトカーグループ:走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・コネクテッドグループ:モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・エントリーグループ:車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ・ユニバーサルグループ:各領域で必要となる基盤技術提供 【具体的には】 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術の開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉実現に向けた行動・意図推定技術の開発 ・「基盤技術開発」プロジェクト…製品展開・開発を加速するデータ生成、学習効率化技術の開発 【使用言語、環境、ツール等】 使用言語:C、C++、Python、環境:Windows、Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow、Keras、PyTorch)
データサイエンティスト<オートモーティブ>
■車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行っていただきます。採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。 【具体的には】 ・要件定義・ヒアリング:車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。 ・PoC(技術検証):要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。 ・本開発:本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。 ・導入・展開:開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。 ・マネジメント:上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 【ポジションの魅力】 最新技術(アジャイル、AWS、AI)を活かした車開発や革新的なSDV車プロジェクトを通じて成長できます。 自動運転やマイクロモビリティなど先進安全システムの開発に携わり、社会貢献を実感。国内トップクラスの自動車メーカーで大規模プロジェクト、 車の基本機能、SDV時代の開発全体に挑戦し、経験次第で大手OEMでのプロジェクト管理も可能です。
データアナリスト<EC領域>
■同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 (1)年間数百億円規模のEC事業に直結するBI構築と深堀り分析の主導し事業成長をデータで推進 (2)ビジネス課題解決のためのダッシュボードの設計、構築、改善、運用(Tableau/Tableau Plusが中心) (3)SQL/BigQueryを用いたデータ抽出・加工 (4)成果を最大化するためのAIを活用した業務プロセス変革・仕組み化の推進 【キャリアパス】 ・入社~半年後の業務イメージ EC事業のデータ環境(DWH/BigQuery)とBIツール(Tableau)を理解し、現行ダッシュボードの保守・改善から着手。ビジネス部門のアドホックな分析依頼に対応し、事業KPIの可視化と深掘り分析を自走できるようになる。 ・データアナリティクス/BI領域の組織立ち上げ・拡大の中核メンバーとして活躍 ・BI環境の組織運用を主導し、AIを用いた対話型分析や自動示唆出しの仕組みを構築・運用 ・データ分析の要件定義から戦略策定まで一貫して担い、部門のデータ活用のリーダーとして機能する ・データエンジニアリングの領域にも携わり、経験を積む
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プラントエンジニアリングへのAI/ビッグデータ活用に関連する技術開発
プラントエンジニアリングへのAI/ビッグデータ活用に関連する技術開発に従事していただきます。 【具体的には】 ■業務内容: "同社パーパス ”くらしの礎を「創る」「担う」「つなぐ」Just For the Earth” を指標に、多様な商品・技術に対して以下のような研究開発を取り組む。 ・AI/ビッグデータとプラントエンジニアリングを融合させた技術・システム ・生成AIに同社独自のデータも学習させてプラント運営やものづくりの技能伝承に繋がる技術・システム 具体的には、予算規模 数千万円~数億円/年の研究開発テーマを商品本部や社外研究機関等と連携しながら、研究開発テーマの提案・推進をしていただきます。 ■仕事の進め方: 研究開発テーマは、企画立案者を中核に数名の研究員で取り組みます。担当テーマは、1つに専従することはほとんどなく、複数を同時並行で進めるケースが多いです。働き方は、担当テーマの状況に応じて、出社と在宅を組み合わせています。
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データサイエンティスト<回路基板生産ラインのデータ分析・システム開発推進>
■同社の電子部品実装設備・ソリューションが導入されている顧客製造現場でのビッグデータを解析し、さらなるパフォーマンス向上のため以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・データ分析に基づく当社設備・ソリューションのシステム開発 顧客の製造現場における電子部品実装ラインの稼働データや生産計画データなどを解析し、人が考える以上の生産計画の自動最適化、トラブル・不良品の自動予測等、稼働率・スループットの劇的な向上を実現するためのシステム設計、開発を主導いただきます。 (想定される開発規模:開発人数:約15名、開発期間:12〜24ヶ月、主要開発言語:Java, Python) ・組織全体のデータリテラシー向上への貢献 データサイエンティストのスペシャリストとして、社内メンバーに対してデータ分析に関する知見やスキルを共有し、組織全体のデータリテラシー向上を牽引いただきます。
全社横断データ活用基盤を支えるデータエンジニア
同グループは国内外で事業を拡大しており、増大する事業データを効率的に処理・管理する堅牢なデータ基盤が不可欠となっています。大規模データウェアハウス・データマートの設計から構築、データパイプラインの開発、クラウドネイティブなデータアーキテクチャの設計、データガバナンス・セキュリティ基盤の整備を通じて、組織全体のデータ活用を技術面から支えていただきます。 【具体的には】 ①データプラットフォームの企画・アーキテクチャ設計・構築 - AWSやGoogleクラウドを活用したデータウェアハウス(Databricks、BigQuery、Redshift、 Snowflake等)の設計・構築・運用 - データレイクの設計・実装によるマルチソースデータの統合 - SQLやPythonを活用したETL/ELTパイプラインの設計・開発・運用 - Terraformを活用したクラウドインフラのコード化 ②データガバナンス体制およびセキュリティ基盤の整備 - データカタログの整備とメタデータ管理 - アクセス制御・権限管理やデータマスキングの設計・実装 - データ監査ログの管理・分析 【キャリアパス】 ①データエンジニアリング領域のテックリード - データプラットフォームアーキテクトとして、全社データ基盤の技術戦略を策定 - データエンジニアリングチームのリード、メンバーの技術育成 - データガバナンス、データ品質管理の体制整備をテクニカル面から主導 ②高度な専門性を活かしたキャリア展開 - MLOpsエンジニア: 機械学習基盤の構築・運用 - 最新技術の調査・検証・導入をリードし、組織の技術力を向上 - プロジェクトマネージャー:ERP刷新やその他全社のシステム導入プロジェクトを牽引
生成AIを活用したグループの生産性向上推進(人事戦略高度化)
従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 【具体的には】 <因果分析>エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 <施策提案AI>因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 <データ統合・分析基盤>異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 <分析手法の高度化>分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 <チーム連携>業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 【業務のやりがい】 ・構築した因果モデルやAIが提案する施策が全社の人材戦略に直接活用される手応え ・人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた、実践的かつ難易度の高い技術開発への挑戦 ・確立した分析手法・設計パターンが他のコーポレート領域にも横展開される波及効果 ・分析手法の確立から全社の人材戦略への反映まで、一気通貫で主導できるポジション
アナリティクスエンジニア/データソリューションリード
■アナリティクスエンジニア/データソリューションリードをご担当いただきます。 【具体的には】 同ポジションで想定されている主な業務は以下の通りです。 ■業務理解とデータ設計 ・社内の分析基盤利用者との対話を通じた課題・要件の構造化(KPI定義、指標ロジック整理など) ・上記要件を反映したデータマートの設計・実装(SQLによるデータモデリング) ・利用部門のニーズを踏まえたデータ提供方法の企画(マート設計、ビュー設計) ・BI/AIへのデータ提供設計(Power BI ダッシュボード、AI Agent用データ整備) ■チーム、プロジェクト推進 ・分析基盤利用者や他のエンジニアリングチームと連携した、データ活用案件の要件定義、プロジェクト推進 ・外部パートナーが実装した成果物のレビューとナレッジ移管 ・チームメンバー(社内外)のタスク整理、優先順位づけ、進捗管理 マネージャーでの採用の場合は、チームマネジメント(メンバー育成、評価)もご担当いただきます。
全社横断データを活用したデータアナリスト
全社のデータ活用基盤の整備から社内の活用推進、分析結果に基づく経営層への提言までを一貫してご担当いただきます。 単なるデータの抽出作業にとどまらず、「データを使ってどのようにビジネスを伸ばすか」を考え、現場や経営層を巻き込んで推進していくポジションです。 【具体的には】 ・データ分析・可視化の推進 ・各チャネル(EC、店舗、卸等)の販売データや、物流・在庫データの抽出・加工・集計 ・BIツール(Tableau, SAP Analytics Cloud等)を用いた経営・各事業部向けダッシュボードの設計・構築 ・経営ボード・事業部門への提言 ・データ分析結果に基づいた、売上拡大や業務効率化に向けた施策の立案・提言 ・定例会議でのレポート報告とディスカッション ・データ活用文化の醸成 ・社内ユーザーへのBIツール活用支援、トレーニングの実施 ・「勘と経験」の業務から「データドリブン」な業務への変革推進 ・データ分析基盤の整備(エンジニアと連携) ・分析用データベース(DWH/データマート)の要件定義・整備
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AI×事業開発コンサルティング/ソリューション企画開発
■人間の知性を超えるイノベーションを企業の力にするため、戦略策定、新規事業企画、オープンイノベーション、技術戦略、営業戦略等の「新規価値の探索・創造」領域におけるAI活用をしています。 【具体的には】 ・戦略策定:シナリオプランニングと将来機会・脅威の特定 ・新規事業企画:新規性の高い事業アイデア発想と戦略仮説の策定 ・オープンイノベーション:有望な協業候補の探索と協業事業仮説の策定 ・技術戦略:先進技術テーマ領域への自社技術起点の参入戦略策定 ・営業戦略:業界攻略のための自社商材を組み合わせたオファリング策定
スマートファクトリAI開発<データ分析系:異常/予兆検知、因果分析>
AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をご担当いただきます。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 【具体的には】 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。
AI開発・データ分析用データ基盤の開発・クラウド環境構築
同社にて、AI開発向けのMLOps環境、ビッグデータ解析を実現するためのデータ解析基盤の構想立案、技術検討、構築を担当いただきます。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 【具体的には】 AI開発/データ解析に関わる計算機や基盤の環境整備、モビリティサービスを実現するための、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に係る以下の業務を担当いただきます。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・設計、開発 【使用言語、環境、ツール等】 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Ubuntu 環境:AWS、Docker、Kubernetes ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow、Keras、PyTorchなど)、IaC ( AWS CDK、Helm、Terraform など) 【キャリアパス】 同領域で実務での経験を積んで頂きながら、チームを束ねるマネージャ、または現場応用技術のスペシャリストになって頂きます。希望と適正により、DS部内でのローテーションの可能性もございます。
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データマネージメントDX推進リーダー
DMBOKをベースとしたデータガバナンス&データマネジメントの全社スキームのもと、デードリブン経営の推進を担う全社データリーダとともに、データアーキテクトとして同社におけるデータ利活用戦略をIT面で牽引する役割を担います。 【具体的には】 ■全社横断の データガバナンス/データマネジメント方針の策定と定着 ■各事業部門・共通部門とデータ利活用戦略に関する合意形成・推進 ■経営戦略と整合した データアーキテクチャの設計・継続的見直し ■データライフサイクル(生成・活用・保護・廃棄)の統制、データ品質の維持 ■上記を通じて、全社でデータ利活用が継続的に行われ事業成長を実現する
AIリサーチャー<Neuromophic Sensing>
同社にて、先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化(脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI)の領域から、適性に基づき配属を決定します。 【具体的には】 <事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案> <新事業を創成するための革新技術の研究> <AIの理論的/実験的研究> ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 ●使用言語、環境、ツール等 ・Python、PyTorch、TensorFlow、ROS、FPGA、AIチップ(Loihi等)、エッジデバイス、クラウドなど 【キャリアパス】 数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けていただきます。
AIリサーチャー<機械学習応用・理論>
機械知覚機能を支える先端AI技術の研究開発(Ex. 学習効率化)を担当いただきます。 主に、画像認識、マルチモーダル生成AI、機械学習方法論・理論といった専門性にもとづいて、テーマを決定します。 具体的には <事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案> <新事業を創成するための革新技術の研究> <AIの理論的/実験的研究> ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 ●使用言語、環境、ツール等 ・Python、PyTorch、TensorFlow、エッジデバイス、クラウドなど 【キャリアパス】 数年後には次世代のリーダーとして、後任メンバーにアドバイスいただくとともに、自らも高度なテーマにチャレンジし続けていただきます。
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シニアデータアナリスト(マネジメント職)
■分析チームのリーダーとしてテーマ推進を主導し、意思決定の質を高める重要な役割を担って頂きます。経営層や各部門のマネージャーと密接に連携し、データを活用した施策の立案から実行まで責任を持ち、チームを指導・育成しながら会社の成長に貢献することを期待しています。 【具体的には】 下記の業務内容に取り組み、「データとAIの民主化」を実現していただきます。 ・チーム目標設定および、設定した目標達成に向けた管理(プロジェクト進捗・成果の定期的なレビューと改善提案) ・チームの育成とパフォーマンスやモチベート管理 ・分析結果を基に効果的なビジュアルとレポートを作成し、関係者に説明する ・経営層向けプレゼンテーションおよび意思決定支援 ・各部門や関連会社と連携して課題抽出および分析テーマの設定 <仕事の進め方> 各部門の課題解決を目的に、複数プロジェクトを同時進行で管理します。プロジェクトのスコープ定義からデータ収集、分析、結果のビジュアル化、経営層への報告までを包括的に管理・監督します。自主性を重んじ、裁量を持って業務を進めることが求められます。
DX推進データエンジニア<AI活用>
「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、同社グループにおける本社および事業の各現場の業務プロセス変革や価値創出に向けた、データ整備や利活用に必要な基盤の整備に関する企画・設計業務をお任せいたします。会社としての重点施策に対する全体最適と、コングロマリット企業特有の課題に対する個別最適と、それぞれのプロジェクトにおいて、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのデータ基盤づくりやAI活用に向けた仕組みづくりを担当いただきます。 【具体的には】 ◆今後のビジネスの目指す姿に照らした会社全体のデータ戦略の立案~仕組みづくり ◆部門やデータサイエンティストなど他職種とのDXプロジェクトに対して関連する既存データを整備し、業務改善・DXにつなげるPoC、検証の支援 ◆AI活用を前提としたデータ整備や仕組みづくり、継続的な最適化 実際の基盤構築同社の情報子会社やベンダーと進めて行きます。運用成果をもとに新たな仮説を構築し、戦略へ落とし込むサイクルを続けながら、よりスリムにデータが利活用できるような基盤の整備を進めて行きます。
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エンジニアリングマネージャー <データサイエンスチーム>
これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。 同社にとって重要な、データサイエンスグループにおけるマネージャーとして、機械学習を活用したアプリケーション開発、プロジェクトマネジメント、組織マネジメントの中核として関わることが出来ます。 【具体的には】 ・アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築する ・フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築する ・事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行う ・同社の機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計 【主な役割】 ・プロダクトマネージャーと協力し、システム開発計画の立案と実行を行うこと ・MLエンジニアチームの組織運営やメンバーの育成 ・関連チームと協力し、アーキテクチャや開発ポリシーを定めること ・組織マネジメントを通じてチームの生産性を向上すること
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DX推進<Ai技術活用>
同社にて、Ai技術を用いたデータ分析および解析業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・プラントデータを活用した解析検討 ・画像データを活用した各種診断 ・大規模言語モデルを活用したユースケース及び活用促進検討 ・上記プロジェクトの管理 【本ポジションの魅力】 JFEホールディングス傘下の中核企業として、プラント・インフラ分野をリードするJFEエンジニアリングにおいて、DX戦略の最前線を担うポジションです。本ポジションでは、プラントの時系列データや画像データ、さらには大規模言語モデル(LLM)を活用した解析・診断に取り組みます。AI・データサイエンスの最新技術を、社会インフラというスケールの大きな領域で実装・展開できるため、技術者としての成長と社会貢献の両立が実現可能です。また、DX推進センターという全社横断組織に所属し、経営視点でのデータ活用にも関与できるため、単なるAI開発にとどまらずビジネスインパクトの大きいプロジェクトに携われる点も魅力です。 【将来性・安定性】 JFEホールディングス傘下の総合エンジニアリング企業で、資本金100億円・連結売上約5,700億円・社員数11,000名以上という規模を誇り、安定した経営基盤を有しています。 国内シェアNo.1のガスパイプライン建設や、2,000基を超える橋梁の施工実績を持ち、大規模インフラ事業を中心に景気や社会情勢に左右されにくい強固なビジネスモデルを築いています。近年は、廃棄物処理・再生可能エネルギー・DX・AIといった成長分野にも注力し、将来性にも優れた企業となります。
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データエンジニア <ユーザー行動計測領域>
■同にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・ECサイトやモバイルアプリなど弊社提供サービス上のユーザー行動の計測処理の開発 (GA4, 自社開発の計測処理) ・イベント駆動アーキテクチャを使った自社開発の計測基盤の開発、保守運用 ・ユーザー行動データの利活用部門との要求、要件調整 ・ユーザー行動データのデータ品質管理 <イベント駆動アーキテクチャの導入理由> ひとえにユーザー行動データのようなリアルタイムに、且つ大量に発生するデータを処理するには、スケーラブルで高パフォーマンスなアプリケーションを実現するために用いられる分散非同期型のアーキテクチャスタイルであるイベント駆動アーキテクチャが最適だと判断しています。 <業務の魅力> 最新技術スタックを活用し、大量のデータを効率的に収集・処理し、スケーラブルなデータ基盤を構築するポジションです。これにより、エンジニアリングスキルを高めるだけでなく、膨大なデータを「価値ある情報」として形にする実践的なノウハウを得られます。 また、自社サービスを支える基盤構築だからこそ、プロジェクト単体で終わらず、システムが継続的に運用され、サービスの成長に貢献するプロセスを長期にわたり見届けることができるのも大きな魅力です。自ら構築したものを継続的にモダン化・最適化していく挑戦を通じ、大規模な基盤設計・運用の経験を積むとともに、長期的な影響力を持つ「成長できるエンジニア」へと飛躍できるポジションです。
工場・設計のDX推進担当
■DX部門のスタッフとして、業務プロセス改革・改善を中心としたデジタル推進に関する業務を担当いただきます。 【具体的には】 既成概念にとらわれず、先端技術やIoTなどハード・ソフトの両面を駆使して課題を協力メーカーなどとともに解決していただきます。 また、開発および企画のプロジェクトリーダーとしてチームを引っ張っていく立場。 ・設計・エンジニアリングの作業環境、プロジェクト支援室をメタバース空間に構築 ・クレーンやロボットの遠隔操作システムの開発 ・同社工場・関係会社の省人化につながる自動化システム開発 【仕事の進め方】 同社工場、関係会社に出向きIoT先端技術を紹介(活用先の掘り起こし)。 また現場の課題(困りごと)をヒアリングして、IoTやAIを活用した課題解決の提案・企画。 それを開発案件としてテーマアップし、課題解決システムの設計から発注、調整・仕上げ、効果測定までを行います。 基本、一人ではなく複数人で案件を担当します。 この他、自律運用が難しい環境でのロボット遠隔操作の導入提案なども行い、省人化を実現します。
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【産業】データマネジメントコンサルタント
データ活用の推進・定着化を実現するコンサルタントをご担当いただきます。 データドリブン経営の実現を目指す製造業の顧客向けに、データ活用推進サービスの提供を通じて、顧客のビジネス革新を支援する重要な役割を担っていただきます。製造業のデータ活用における課題を理解し、データドリブンな文化の醸成支援/データ活用人材育成/データマネジメント組織設計などを通じて、顧客の変革に貢献できます。 プロジェクト実行においては、データマネジメントに関わる専門知識を活かしながら、プロジェクトの上流フェーズ(企画・基本構想・基本計画)を担当していただきます。 【ポジションの魅力・特徴】 ・製造業のパラダイムシフトがまさに目の前で起きています。その歴史の転換点に自らの身を置き、経験することは何物にも代えられない魅力があります。 ・次々と登場する新たな技術をキャッチアップしつつ、顧客の事業や業務も理解した上で、如何にして競争力を高めるかを考えるのは、苦労も多いですが、やりがいもある仕事です。 ・新たな事にチャレンジし続ける精神を持ち、互いに良い刺激を与えあえる仲間とともに自己成長を実現できます。
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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
ITコンサルタントとしてAI/Big Dataの利活用を中心とした課題解決の戦略策定~実施策運用まで一貫した支援をご担当いただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
ITコンサルタントとしてAI/Big Dataの利活用を中心とした課題解決の戦略策定~実施策運用まで一貫した支援をご担当いただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
AI&Data Analytics領域の事業責任者として、AIを活用したコンサルティングサービスの企画・運営から案件獲得、チーム組成、チームメンバーの育成まで担当していただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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データエンジニア
データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発を担当していただきます。 ※同社では、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つ顧客向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値を顧客に提供しています。 【具体的には】 ・自律走行に関わる分析基盤の設計・構築・運用 ・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化 ・データ分析ソフトウェアの開発・高速化 ・実データを用いた分析 【プロジェクトのやりがい】 ・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる ・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる ・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる ・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる
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デジタルエンジニア
■生成AIやRPAなどの技術を活用し、社内の業務プロセス改善や生産・管理業務の効率化を推進していただきます。 開発部門をはじめ幅広い部署との連携し、業務課題の抽出から解決策の検討、導入、評価までを一気通貫で担う重要な役割です。 【具体的には】 ・社内業務プロセスの分析を通じて潜在的な課題を抽出し、生成AI、RPA、BIツール等を活用した業務自動化・効率化の企画、プロトタイプ開発、評価を実施 ・開発部門から管理部門まで多岐にわたる部署と密に連携し、改善提案の立案および技術適用をリード ・DX推進施策の全社展開、効果検証、最新技術の動向収集と社内への展開を担い、組織全体のデジタルシフトを支える <入社後すぐの業務> ・既存システム、業務フローの理解 ・担当領域の業務課題の整理、改善テーマの洗い出し ・小規模なDX・自動化テーマへの参画、実行 <入社6か月以降> ・担当テーマの主担当として、DX施策を主体的に推進 ・生成AIやデータ活用の適用範囲拡大、横断展開 <入社1年以降> ・関係部門を巻き込みながら、継続的な業務改善をリード <期待される役割・責任> ・業務課題の整理および、AI・データ活用による改善テーマの検討 ・既存システムを踏まえた業務自動化・効率化の設計、実装、検証 ・関係部門と連携し、DX施策を現場に定着させるための推進・調整 ■携わる製品の名称・特徴 ・社内業務向けシステム、業務支援ツール ・生成AI/機械学習を活用した業務自動化・支援ソリューション ※外販製品ではなく、社内利用を目的としたシステムが中心です。
AIエンジニア(画像・自然言語処理)<眼科医療機器>
■最先端のAI技術を駆使して、眼科医療の課題を解決する業務を担当していただきます。 ※上位エンジニアのサポートを受けながら、以下のいずれか1つもしくは複数の業務に取り組んでいただきます。 【具体的業務】 (1)画像処理とコンピュータビジョン:AIに「目」の役割を与え、眼科画像から病気の兆候を検出する技術を開発します。暗くて見えにくい画像を鮮明にしたり、必要な部分をAIが認識できるようにデータを準備したりします。 (2)自然言語処理(NLP):AIに「言葉」の役割を与え、大量の医療テキストデータ(カルテなど)を分析し、必要な情報を効率的に探し出すシステムを構築・改善します。 (3)先端解析と予測モデル:目の画像データと患者記録などの情報を組み合わせてAIを動かし、病気の予測や医師の診断をサポートするシステムを作ります。 (4)AIモデル開発と最適化:開発したAIモデルが、医療現場でスムーズに、かつ安全に使えるように調整し、クラウドやエッジデバイスに導入します。 (5)部門横断的なコラボレーション:ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティスト、そして眼科医など、さまざまな専門家と協力し、現場のニーズに合ったAIソリューションを開発します。進捗報告やフィードバックを通じて、チーム全体でプロジェクトを推進します。 (6)研究とイノベーション:AI分野の最新トレンドを常に学び、既存の技術やプロセスを改善するための新しいアイデアを提案し、技術革新に貢献します。 【業務の魅力】 最先端のAI技術を学びながら、人々の健康に直接貢献できるやりがいのある仕事です。眼科医の負担を軽減し、患者さんの早期発見や治療に役立つシステムを開発することで、社会貢献性の高さを実感できます。
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研究開発<プラントエンジニアリングへのAI活用>
同社パーパスである、くらしの礎を「創る」「担う」「つなぐ」Just For the Earthを指標に、多様な商品・技術に対して以下のような研究開発を取り組んでいただきます。 【具体的には】 ・AI/ビッグデータとプラントエンジニアリングを融合させた技術・システム ・生成AIに同社独自のデータも学習させてプラント運営やものづくりの技能伝承に繋がる技術・システム ※予算規模 数千万円~数億円/年の研究開発テーマを商品本部や社外研究機関等と連携しながら、研究開発テーマの提案・推進をしていただきます。 【仕事の進め方】 研究開発テーマは、企画立案者を中核に数名の研究員で取り組みます。 担当テーマは、1つに専従することはほとんどなく、複数を同時並行で進めるケースが多いです。 働き方は、担当テーマの状況に応じて、出社と在宅を組み合わせています。 【業務のやりがい、魅力】 エンジニアリングの分野でもDXの重要性が増しているため、研究開発においても最注力分野に位置づけています。この分野では新しい取り組みを進めていて個々の研究員が新規テーマを提案することも強く推奨し、入社年次等に関わらず活躍できる環境にあります。業務の魅力は独自のアイデアが研究開発を通して社会実装される点にあります。
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