膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などをご担当いただきます。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証／検証も実施いただきます。 ※主業務：ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用 【ポジションの特長】 ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
顧客のビジネス上の成功を目指し、同部が提供する製品あるいはソリューションを導入するという意思決定を顧客に促す活動を行います。 【具体的には】 ■顧客が事業上で抱える課題に対するコンサルティング (1)解くべき課題の抽出／特定 (2)抽出／特定した課題に対する、データ分析・利活用の手法を用いた解決策の企画・提案 ■提案製品／ソリューションの本番導入を念頭においた、PoCフェーズにおけるプロジェクトマネジメント また、ご経験やご希望に応じて、以下の業務をアサインする可能性があります。 ・顧客にて導入済み製品／ソリューションの活用を広げていただくために実施する、活用用途発掘のためのワークショップのファシリテーション。 ※顧客知識／業界知識を生かせることを期待します。 【ポジションのアピールポイント】 ■最先端のAIを活用した、データ分析・利活用に関わる経験を積むことができます。 ■製造、金融をはじめ、多種多様な業界、部門の顧客と議論・貢献できる機会が多くあります。 ■キャリアパスとしては、以下の2つを想定しています。 ・コンサルティングスキル全般を高め、専門家として活躍するスペシャリストとしてのキャリア ・ コンサルタントチームを率いてビジネスを推進するマネジメントとしてのキャリア
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■アイスタイルのサービス(@cosme／@cosme SHOPPING／@cosme STORE)を通じて得られるデータの分析・活用、機械学習を用いたソリューションの提供、またデータを活用し事業価値の最大化に貢献いただきます。データという文脈の中で幅広い領域においてご活躍いただける環境です。 ※下記は社内にある業務の一部です。選考プロセスの中でご志向や適性を考慮させていただき、具体的なポジションのご提案をさせていただきます。 【具体的には】 ・メディア、広告、EC、小売などを領域を横断したデータの取り扱ったデータ分析 ・プラットフォームサービスのデータを集約したデータ基盤の運用／活用 ・データ連携ビジネスの企画と実現のための他部署との連携 ・社内のデータユーザーのためのBI環境の整備／リテラシー育成
■同社にて、データマネジメントコンサルタントをご担当いただきます。 【具体的には】 (1)プロジェクトの立ち上げとデリバリー 様々なスキル・知識・経験を持った複数の部門やメンバーと協力し、顧客が社内外のデータを活用し価値を生み出し続けるための戦略策定や実行を支援します。データを中心に様々なナレッジやテクノロジーの活用を検討し、時にはコンサルの枠を超え顧客の推進組織の一員となり目指す姿の実現を支援します。 (2)顧客への提案活動 顧客との対話や情報収集を通じて問題／課題分析を行い、同社およびコンサルティングサービスの付加価値を説明しながらコンサルティング支援を提案します。 【ポジションの魅力】 ・同社自らを「クライアントゼロ」と位置付けて実行してきた変革実績と専門家集団のノウハウ・ナレッジを融合し、スピーディーかつ実践的なコンサルティングサービスを提供することができる ・構想策定段階から、同じビジネスユニットに所属するAIやデータ分析の専門家と協働し、技術的により実現可能性が高く、且つ高付加価値を提供できる施策を提示することができる ・同社のソリューション提供力、システム構築力をもって、システム導入フェーズにおいても、顧客に寄り添い最後まで見届けることができる ・コンサルティング部門はキャリア入社が多く、会社や仕事の早期キャッチアップの仕組みも充実しており、すぐに実力を発揮することができる
■ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用を実施頂きます。 【具体的には】 ・膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務など ・最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施 ＜ポジション特長＞ ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しています。同社では工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。 今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。 またカンファレンス（海外・国内）参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社の社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化（可視化） ・プログラミング（解析、シミュレーション等） ＜ポジション特長＞ ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しています。現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しています。また、同チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業（MaaS）」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務／活動領域がアサインされます。
■同社にて、データサイエンティスト、システムエンジニアの作業性を改善し、同社グループのDXソリューション・サービスの展開スピード、価値向上に寄与するMLOps関連技術・ソリューションを提案・開発いただきます。 【ミッション】 ・顧客・日立グループ内のデータサイエンティスト部門、システム化部門等と連携した課題の定義 ・最新のMLOps関連技術・OSS・サービスを活用して、課題を解決する技術・ソリューションを開発、検証 ・海外の技術者と協力して、国際的なディリバリ環境を整備 ・技術を特許にまとめる ・複数の研究者をとりまとめ、関連する研究テーマをリード 【職務概要】 ・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、技術・ソリューション開発 ・国内外のデータサイエンス・システム化部門や顧客とのPOC推進と、技術のエンハンス ・特許創出、ニュースリース、学会発表 ・研究テーマ・研究プロジェクトのリーダ 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 MLOpsという新しい技術分野にチャレンジするとともに、その技術を活用して、日立が開発する次世代の社会インフラの根幹となるAIシステムという、最先端の顧客案件に関わることができます。また、それらの技術を海外に広げるため、海外の研究者等と協業する機会もあります。キャリアとしても、事業部への転籍や、研究を突き詰めていくことも可能で、様々な選択肢を提供できます。
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化（可視化） ・プログラミング（解析、シミュレーション等） 【ポジションの特長】 ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
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データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。 【具体的には】 ・データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ 事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計 前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定 ・データパイプライン・データ基盤の実装と運用 BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装 バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善 SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進 ・データマネジメント・非機能要件の推進 データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装 標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ ・案件リードとステークホルダー折衝 担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成 事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出 ・チーム・組織への貢献 コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート チーム〜部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
AI・データ基盤アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。
企業の持続的成長を財務・会計・経営管理・内部監査等のコーポレート機能のAI・データ利活用を通して高度化・効率化するコンサルサービスを提供。 【シニアコンサルタント職】 ・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案 ・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現 ・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案 ・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行 【マネジャー・シニアマネジャー職】 （上記に加えて） ・企業のコーポレート機能と課題の理解とそれに対する解決策定と提案力 ・新規クライアント・案件の提案、獲得 ・プロジェクトマネジャーとしての品質管理 ・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導 ・組織開発と人材開発 ■仕事の魅力 ・アナリティクスのリーディングカンパニーとしてグローバルで培った知見を活用できスキルアップできます ・データ分析に係る専門性を多様な業種のクライアントへのビジネスコンサルティングに活かせます ・さまざまなクライアントのデータに関する課題を解決するバラエティに富んだ業務があります ・職場の人間関係はフラットで、職位にかかわらず意見が尊重される職場です
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データ活用基盤「GAUDI」の企画・開発およびグローバル展開をご担当いただきます。 【具体的には】 ・先進デジタル技術を活用したデータ活用基盤の企画・開発 ・製造設備、環境、作業員、製品データ等の収集・蓄積・活用基盤の構築 ・AIやデータサイエンスを活用したデータ分析・価値創出 ・データ活用基盤のグローバル展開およびOSS化の推進 【使用言語】 ・言語:C、C#、Java、Pythonなど ・環境・ツール:Microsoft Azure、Databricks、Linux、GitHubなど 【業務の魅力】 ・先進デジタル技術(サービス、ガジェット)に一早く触れることができます。 ・各分野(AI、IoT等)でトップクラスの研究者やエンジニアと共同研究・開発することで、常に一流を学ぶことができます。
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■世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等
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■商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を行っていただきます。 【具体的には】 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善（データドリブン開発）や、ユーザーの声の継続的反映（ユーザーインザループ）を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 【開発ツール】 ・言語: Python, SQL等 ・データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ・AWS: Amazon Athena,Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ・CI/CD: GitHub, Docker,CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。
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データエンジニア（データマネジメント）として、生成AI活用に向けたデータ基盤の構築および運用業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■非構造化データの管理基盤構築 社内に点在する文書や画像、音声データを集約し、クラウドを活用した高度な検索やタグ付けが可能な基盤の構築 ■メタデータ管理およびカタログ整備 データカタログの整備を通じてデータの所在を可視化し、メタ情報を自動で付与する効率的な仕組み作りの推薦 ■セキュリティ対策の検討と実装 企業の重要資産を守るため、厳格なアクセス制御や暗号化、監査ログの設計・実装を行い、安全なデータ利用環境 【製品・プロジェクトについて】 ■全社横断の生成AI活用プロジェクト 製造現場の知見や膨大な技術文書を資産化し、全社的な業務効率化と新しい価値創出をリードする最先端の取り組みです。 ■データマネジメントの仕組み構築 最新のクラウド技術を駆使してデータ基盤をゼロから構築するため、自身の設計が企業の意思決定に直結するやりがいがあります。
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■対象データは主に基幹システム（材料表・生産・販売・会計等）と車両IoTであるMIMAMORIデータとなっていて、業務ユーザー接点であるフロント側チームと、データを提供するバックエンド側チーム間で連携・協力しながら業務を推進し、バックエンド側チームはデータ分析とレポート作成を可能にするデータパイプラインの開発、保守を行っていただきます。※本グループは約10名 【具体的には】 ・設計したデータパイプラインに基づき、実際にETL処理を開発・テスト・運用 ・Python／SQL／Informaticaを用いた処理実装、ジョブ管理・障害対応・性能改善を担当 ・Snowflake上でのデータ最適化や運用監視・改善を通じ、ユーザーに安定して信頼できるデータを提供 ※技術スタックとしては、主要クラウドはAWSを中心に、DWHとしてはSnowflake、BIはTableauを中心にPowerBIやQlikなどを導入済み、AIはOpenAIを中心に要件に合わせて柔軟に組み合わせて実装している 【職務ミッション】 ・社内外のデータ活用による意思決定の質・速度の向上を可能とするデータ連携基盤の整備を担当する ・クラウドを利用したデータ連携基盤の構築／拡張／維持運用、データパイプラインの構築をすることで、ビジネスに貢献する ・今後3年間で、クラウド基盤上のデータレイクを中核に、経営ダッシュボードと現場オペレーション最適化の双方を支援する ・本ポジションは、データ基盤の“実装者”として、設計されたモデルを確実に動かし、ビジネスに信頼できるデータを届け、日々の運用改善を通じて、全社の意思決定を支える
■顧客の課題解決やビジョンを実現するためのAIコンサルティング、AIソリューションの提案・定着支援を担当していただきます。 AIやクラウドソリューションを活用して顧客の課題解決するために業務でどのように利用するのかという上流工程部分を担当していただきます。 経営にAIを活用したIT戦略は不可欠なものになっていて、AI技術を前提とした業務改革コンサルティングの需要は非常な高まりを見せています。特にAIエージェントが脚光を浴びる中、単なるAIソリューションの提案でなく、業務改革立案まで含めた総合的な提案ができるAIコンサルタントの重要性は今後も高まっていくものとなります。同社AIビジネスの中核を担う人材として最前線で活躍していただきます。 ＜ターゲット＞ 現在は大手層の顧客、特にDX推進担同部門の比率が高いですが、今後は中堅層への展開も推進していきます。 中堅中小企業のAI活用による、経営の効率化を実現することがミッションとなります。 また、同社は、様々な事業を行っており、約120万社以上の顧客と取引を行っています。 その顧客から常に相談をいただくことができるため、誰もが知っている大手から中堅企業まで幅広く、また業界も問わず、様々な顧客の課題に向き合うことができます。 【ポジションの魅力】 ・顧客にある課題を分析し、AI技術を利用して解決するソリューションを自らが提案、実現する喜びを感じることができます ・顧客案件、研究開発においてプロジェクト管理を担うことで、プロジェクト達成感を得ることができます ・新しい技術への挑戦ができ、自分のアイディア・スキルで同社の新サービスの開発を行うことができます
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世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 【具体的には】 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
■AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化のリードをご担当いただきます。 【具体的には】 1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50% AI／MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作っていただきます。 ・データ収集／加工：多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL／ELT）するパイプラインの設計／構築 ・特徴量管理（Feature Store）：特徴量の作成／管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合（Training-Serving Skew）を防ぐ仕組みの導入 ・データ品質管理：データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視／通知システムの構築 2．データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30% 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立していただきます。 ・データ運用の自動化：手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine（Airflow等）を用いて自動化／コード化（IaC） ・MLOps基盤の強化：データサイエンティストがスムーズにモデル実験／デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備 ・メタデータ管理：どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備 3．チームマネジメント・戦略策定：20% ・セクションリーダーとしてメンバー（正社員・パートナー）のタスク管理、技術指導、評価 ・事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略／アーキテクチャロードマップの策定
新拠点立ち上げにおけるハードウェア・ネットワークの準備や、自動化ツールの展開および対応と倉庫管理システムの整備、システムの保守保全などを中心に、様々な業務を行っていただきます。 【具体的には】 ・新拠点でのシステム環境構築と自動化・WMS導入：40% ローコストオートメーション（LCA）のアプリ改修・設定、不具合対応、WMS（倉庫管理システム）デバイス設定などを本社や各拠点と連携して実行いただきます。 ・システム安定稼働のための保守・効率化：40% ハードウェア、ネットワーク、庫内機器の運用管理、メンテナンス、故障対応、イレギュラー対応の標準化（手順書作成、プログラム改修提案など）をご担当いただきます。 ・ITを活用した庫内改善と標準化：20% Excel・AccessVBAやPower Automate等を用いたツールの作成・維持管理、RPA導入による業務効率化を推進。データ活用で問題を発見し、改善提案や実行もご担当いただきます。 ※早ければ2026年に安定稼働を見込んでおり、安定稼働後は「ITを活用した庫内改善と標準化」の業務ボリュームが最大で40％ほどに増加する想定です。
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■同社にて、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・同社の国内拠点（工場、倉庫、オフィス）におけるグローバルレベルのコンセプトに沿ったネットワークの構築・運用管理を担当 ・ITルーム管理および国内ITインフラ全般のサポートを行う ・システムのトラブルシューティングやコンサルティングを通じて、快適なITサービス提供をサポート ・ITインフラ機器の資産計画、調達、管理を行い、将来を見据えた戦略的なIT投資を推進 ・グローバル／地域プロジェクト、内部／外部監査に積極的に関わり、組織全体の改善に貢献 【ポジションの魅力・得られるスキル】 ・最新のIT技術に関する深い知識と実践経験を得ることができます ・グローバルな環境で多様なチームと協働することで、異文化コミュニケーションスキルが向上し、グローバルな視点を持つことができます 【期待される役割】 ネットワークインフラの安定稼働と最適化に貢献し、グローバルスタンダードに準拠したITサービスの提供を推進することが期待されています 【出張頻度】 業務の必要に応じて、国内外への出張が発生する可能性があります
エネルギーに関するシステムの提案、開発、納品、運用まで、幅広い職務に携わっていただきます。 また、エネルギーに関連した新分野に対するプレ活動や、デジタルソリューションに関する市場調査、他業種への横展開を担当いただきます。 具体的な業務内容は、個々人のスキルやご要望に合わせてアサインします。 【具体的には】 ▼プロジェクトマネジメント ・プロジェクトの各フェーズにおいて作業進捗管理、品質管理等マネジメント作業の実施、取り纏め ▼提案、要件定義等の上流工程 ・社会や市場の変化を捉え、顧客課題を解決するためのシステムやサービスをソリューションとして提案 ・顧客からのご依頼に対応したシステム開発だけでなく、顧客が抱える課題や社会背景（DXの推進、生成AIの活用加速）などを踏まえ、要求を深堀して、サービスの企画や提案活動を推進 ▼設計・プログラム製造・テスト ・アプリケーション方式設計、アプリケーション詳細設計の実施、取り纏め ・プログラミング/単体テストの取り纏め、結合テスト、総合テスト等の実施、取り纏め ▼システム運用・保守 ・稼働後システム運用の実施、取り纏め
■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・社内システム（販売管理、生産管理、在庫管理、購買管理、倉庫管理など）に関するシステムの企画立案から、設計、開発、導入、運用・保守の一連の業務 ＜入社後のキャリアステップ＞ 個別のプロジェクトや案件を経験しながら、各領域の業務知識及び、要件定義スキルやマネジメントスキルを習得していただきます。 その後は全社横断プロジェクトのプロジェクトリーダーとしての活躍を期待しています。 ＜ポジションの魅力＞ ・同社では、全世界の販売拠点、生産拠点のシステム（受注してから出荷までの一連のシステム）について、企画立案から運用保守まですべての工程に携わることができます。 ・社内ユーザーと密にやり取りをすることで、ベンダーやSIer勤務にはない「やりがい」があります。 ・関連部門と連携しながら業務を進める中で、自然と上流工程やプロジェクトマネジメントのスキルを習得することができます。
■同社グループ(国内、海外)へのERPシステム開発・展開をご担当いただきます。 【具体的には】 ・業務領域は「財務会計・管理会計領域」 ・ERP(D365)による基幹業務系システム構築・展開・保守を、会計領域のチームリーダーとして推進していただきます。 ※尚、D365の知見は不問。入社後、習得可。 ・海外グループ会社への展開時は同社海外メンバーや海外ベンダーと英語でのプロジェクト推進を行います。 ・同社でのプロジェクト経験を積みながら、希望に応じ（SCM領域等)会計以外の業務領域の経験を積む事も可能です。
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■DXプロジェクト推進リーダーとして下記の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 PPMBOK（Project Management Body of Knowledge）をベースとしたプロジェクトマネジメントの推進、海外を含めたステークホルダーとの調整、社員並びに開発を担う協力会社を率い、信頼関係を築きながら担当プロジェクトを推進していただきます。 【ポジションの魅力】 ・同社がグローバル企業として大きく飛躍するDX基盤を作る、大変やりがいのある仕事です。 ・プロジェクトのオーナーとして裁量を持ちながら、グローバルな仕事に挑戦することが可能です。英語力やコミュニケーション能力を発揮しながら、経験を積みたい方にはぴったりの環境です。 ・全世界の販売拠点で、一貫性のあるERPをグローバルで統一することがミッションです。
■主な職務内容 ・M365 CopilotやBOX AI等のAIサービスに関する導入・展開・運用 ・AIルーターやMicrosoft Purview Suiteなどを利用したAI基盤の設計や監査の仕組みの検討・実装 ■将来的に期待する役割 全社的なAI活用戦略の策定やロードマップ立案のリード、経営層への提言・意思決定支援 ■本ポジションの魅力 ・M365 Copilot、BOX AI等、常に進化する生成AI製品に常に触れ続けられる環境 ・「何にAIを使えば生産性が向上するのか」、「どうすればガバナンスを担保できるのか」など、企画から本番運用まで一貫して推進可能
本社、工場、海外拠点、データセンター、クラウド等をつなぐ「会社全体のネットワーク」とセキュリティを設計～運用を担当いただきます。 【具体的には】 ・全社規模/多拠点環境を前提としたネットワーク基盤において、可用性/拡張性/セキュリティを考慮したアーキテクチャの企画、および基本/詳細設計 ・拠点間VPN、SD-WAN、ならびにデータセンター内ネットワークについて、冗長構成や運用性を考慮したアーキテクチャ設計 ・次世代ファイアウォール（NGFW）、IPS/IDS、WAF、プロキシサーバ等の境界防御に関する仕組みについて全体最適の観点からの見直しや高度化を行い、ポリシー最適化を含む運用改善や強化の推進 ・ネットワーク分離を含むマイクロセグメンテーションの検討や役割（Role）に基づいた動的なアクセス制御の設計/導入 ・リモートワーク環境を前提とした安全性と利便性を両立したアクセス基盤の検討 ・これら基盤システムについて、管理および効率化に向けた企画/設計/実装/運用、ならびに継続的な改善推進 ・外部ベンダや国内関係会社、協力会社との折衝や進捗、品質管理等のマネジメント業務 等 スキルやご希望に応じて以下のいずれか、または複数業務を担っていただく予定です。 また入社後の活躍次第で、他領域を含めて多岐にわたる領域へもチャレンジいただけます。
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■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・大規模ネットワーク設備の運用、保守、構築、企画・開発などの業務 （IIJバックボーン設備、IIJサービス設備、IIJGIOネットワーク設備等） ＜ポジションの魅力＞ ・大企業・ISPなど大規模バックボーンネットワークの運用経験者歓迎します。 ・クラウド事業者などでの大量サーバ構築運用経験者歓迎します。 ・風通しの良い組織で経験と実力を生かした仕事ができます。
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ITセキュリティエンジニアとして、同グループ全体のセキュリティ維持／向上に向けた施策の企画・推進業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■グローバル戦略に基づくITセキュリティ施策の企画および導入 日本・アジア圏の各拠点を対象に、サイバー攻撃への技術的対策や検知・復旧を実現する業務改革をリードします。 ■未管理IT機器の排除に向けたネットワーク検知システムの構築 社内接続機器を網羅的に把握し、セキュリティ要件を満たす端末のみが利用可能となる堅牢な仕組みを導入します。 ■サイバーインシデントへの即時対応および復旧プロセスの改善 脅威の高度化に対応するため、最新の検知技術を取り入れながらグループ全体の防御力を継続的にアップデートします。 【本ポジションの魅力】 ■欧米のセキュリティ専門家やベンダーとの共同プロジェクト 世界最先端の知見を持つ専門家と連携して活動するため、グローバル標準の最新サイバーセキュリティ知識が身に付きます。 ■全社規模のデジタルプラットフォームを支える社会貢献性 人・モノ・情報が繋がる持続可能な社会の実現に向け、グループ全体の事業継続を担保する強固な基盤作りに参画できます。 ■リーダーからマネージャーまで描ける多様なキャリアパス プロジェクトを牽引する経験を通じ、専門性を武器にマネジメントやスペシャリストなど多彩な将来像を選択可能な環境です。
同社グループ全体のITインフラサービスの利活用を支援する業務に従事いただきます。 【具体的には】 ・ITインフラサービス品質の評価、継続的な改善支援 ・事業部からの要望をベースに標準化を加味した新しいITサービスの提案 ・工場内における工場制御セキュリティの実装、セキュリティレベル向上の支援 ＜仕事の魅力・やりがい＞ 同社の部門は、社内のすべての事業に伴走しながら、安全・安心なITを提供することを使命としています。事業部や製造現場の課題に寄り添い、工場や業務システムの安定稼働はもちろん、セキュリティやBCP、将来を見据えたIT導入を通じて、現場が安心してものづくりに集中できる環境を支えます。その結果として、自社の製品の競争力強化を支える土台の提供を通じて、会社全体の成長に直接貢献している実感を得ることができます。また、事業部・生産技術・外部パートナーと連携しながら仕事を進めるため、自分の関わった業務が「価値として形になる」経験を積める点も、製造業ならではの魅力です。
■社内情報システム、基幹業務システム、サービス共通システムのインフラ企画・構築・保守・運用に携わっていただきます。 ■オンプレミス、自社サービスの自社利用、Microsoft365やBOX等の他社クラウドサービスを組み合わせています。 ＜サーバーエンジニア（上流工程）の場合＞ ・プロジェクトリーダとして各プロジェクトの要件定義・設計・構築・品質管理をこなしつつチームを牽引 ＜サーバーエンジニア（構築・運用）の場合＞ ・プロジェクトメンバーとしてWindows、Linuxを利用した設計・構築・運用、及びVMwareを利用した仮想基盤構築・運用 ＜ネットワークエンジニアの場合＞ ・社内ネットワーク、グループ会社との共有ネットワーク、基幹業務システムネットワーク、海外拠点とのネットワーク等の設計・構築・運用
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■エンタープライズの顧客向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供いただきます。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・顧客の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・顧客向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造
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SDV開発を支えるデータ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを担当していただきます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL／ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化
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■データサイエンティストをご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIを活用した同行グループのデジタルレンディング関連ビジネスに関する事業課題・技術課題の発見と解決 ・機械学習を活用した与信モデルの開発・改善の他、同行グループのデジタルレンディングビジネス全般におけるデータ／AI活用の高度化推進 ・同行出資先及び出資検討先企業が保有するAI与信モデルの分析・技術的評価 ・国内外のパートナー企業と協働し、AIを活用したデジタルレンディングに関する事業開発を行うプロジェクトへの参画
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■コンサルタント(AIソリューションプランナー・データサイエンティスト)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 ＜AIソリューションプランナー＞ ・マーケットイン思考でのソリューション開発企画・投資計画立案 ・ソリューションの要件定義、開発プロセスの設計・統括 等 ＜データサイエンティスト＞ ・目的に合致した最適手法での分析実施、知見獲得、モデル構築支援 ・分析結果の評価プロセス、運用プロセスの適正化支援 ・アナリティクスに関するトレーニングサービスの提供 ・最新の研究動向（学会、コンソーシアム）の調査 等 【直近のプロジェクト事例】 ・AIを活用した需要予測コンサルティング ・AIによるビジネスプロセス計画最適化 ・生成AIを活用したデータ利活用 ・社内知見検索システムを活用した生成AI導入支援 等
顧客接点を持つBI／BA事業をコアに、顧客共創を率先し、データ利活用課題の解決に挑戦しているチームです。ユースケースなどを前提に顧客価値に直結する分析モデルを業務実装を行っており、分析モデルを型化して展開可能なデータドリブン型のサービスを企画・開発し、分析実装を最適化し、DX事業成長を牽引していただきます。 【具体的には】 ・BI・BA領域の先端分析ユースケース探索とオファリング創出にむけた業務実装を通した価値検証 ・価値の型化に向けたデータ駆動型サービス基盤の強化改善（企画立案・開発および運用） ・顧客のデジタルサクセスを実現するための、AI領域との相互連携ソリューション開発 ・顧客のデジタルサクセスを実現するための、データ分析起点の共創活動の率先およびCSM事業への変革 ※工程については市場分析、企画・設計はプロパ中心。開発・運用・保守はグループ会社と協業しています。 ※プロフェッショナルクラスで、お一人1～2企画を推進し、それに伴う顧客共創プロジェクトを数件をリード頂きます。 ＜扱う商材の例＞ WingArc1st社のDr.Sum／MotionBoradなどBI(BusinessIntellegence）SoftWare グローバルでスタンダードなBA(BusinessAnalytics）SoftWare
同社にて、次世代の運転支援・自動運転システムの先行開発に関して、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・運転支援・自動運転システムの構成要素である認知・判断に関するAI、アルゴリズム開発 ・ドライバ状態推定向けのAI、アルゴリズム技術開発 ・新規車載センサ向け認識技術開発 ・ソフトウェアのSoC最適化実装技術 ※東京初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から） 具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内）） 【やりがい・⾝につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅⼒】 ・自身で企画・開発したものが顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます ・国内外の拠点と連携したグローバルな開発に携われます ・社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます 【組織ミッションと今後の方向性】 同部は、ユーザへの価値提供として「交通事故なく自由な移動」の実現に向け、多くの方に安全と快適な運転支援を提供できるよう、製品開発に取り組んでいます。その中で、同部は事業部の中長期戦略立案から具体的な実現手段を考え、製品企画・先行開発を担当いただきます。また、運転支援・自動運転分野は日進月歩で進化している為、新機能開発や新技術の弾込めを持続的に行っています。 開発のフェーズによってはテストコースや公道での実車評価など、自分たちで考え、作り上げたものを動かす楽しみもあります。 同部としては他社を経験したキャリア入社者も多く在籍し、慣習・年齢・役職にとらわれず、一人ひとりが能力を発揮できる様、個人と組織のWill、Can、Mustをすり合わせながら、働き甲斐を意識した組織カルチャーがあります。
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■運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けたデータ分析業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・自動運転・運転支援技術開発における実車テストデータ、プローブデータの分析・価値創出 ・シミュレーションデータ分析（MILS開発運用、AD／ADASの機種開発に向けた支援） 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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■同社にて、コンサルタント(先端テクノロジー)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 最前線の先端技術を「誰よりも早く触り、言語化して届ける」ことをミッションとし、新機能の検証・レポーティングから、技術トレンドリサーチ、パートナー技術評価まで、リサーチャーとしての知見をチームと顧客の意思決定に活かしていただきます。 【プロジェクト例】 ・先端技術（生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等）の新機能・新ツールの定期検証レポート作成と社内共有 ・企業システムへの先端技術適用に向けた技術調査・実現可能性評価（PoC） ・新規サービス開発・提案に向けた技術トレンドリサーチ支援 【本ポジションをおすすめしたい方】 ① 技術の最前線を「すぐに触る」探索者 ・生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等の新機能・新ツールをリリース直後に試し、本質的な変化を見極められる方 ・キャッチアップを義務ではなく知的好奇心として楽しめる方 ②気づきを「言語化・構造化」して届けられる方 ・試した結果・気づき・限界を分かりやすくまとめ、チームや顧客に意味ある示唆として発信できる方 ・「企業システムへの適用論点・懸念」まで踏み込んで補記できる方 ・正解のない領域でも仮説を立て、見解を表明できる方 ③コミュニティに根ざした「潮流アンテナ」 ・OSS／勉強会／SNS等のエンジニアコミュニティに積極参加し、"次の波"を引き出せる方 ・国内外の先行事例から、自チームの方向性への接続を描ける方 ④本質的価値を軸に技術と向き合える方 ・技術を本質的なインパクト・価値で評価できる方 ・発信・共有を惜しまず、チームの集合知向上に貢献できる方
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同社にて、データサイエンス(SQC※、機械学習など)の推進をご担当いただきます。※Statistical Quality Control(統計的品質管理) ・製造業の課題に対するデータサイエンスを活用した解決の実行支援 ・データサイエンスの推進施策の立案、実行 【具体的には】 ・機械学習を活用した問題解決の支援（画像認識、予兆検知、最適化、予測、自然言語処理など） ・SQCを活用した問題解決の支援（工程管理、最適化、不具合解析など） ・開発、生産などから得られるデータを分析し、プロセス改善や新価値創造を行う ・機械学習/SQCを有効活用できる人材育成の企画、実行 ■使用言語：Office、Pythonなど
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データベースアドミニストレーター（DBA）として、基幹システムおよび周辺システムのDB管理業務を担当いただきます。 【具体的には】 ■Oracle EBSの運用保守業務 基幹システムの安定稼働を支える管理者として、パッチ適用やパフォーマンスチューニング、クローン作成などを実施。 ■OracleおよびSQLのDB管理業務 日本とアジア地域の拠点を対象としたDB構築、バックアップ設計、セキュリティ監視など、高度な管理実務を遂行。 ■クラウドサービスのインフラ管理 Oracle CloudやAWS、Azure等の環境下で、最新のクラウド技術を駆使した最適な基盤構築と運用管理を推進。 【業務の魅力について】 ■グローバルな環境での技術研鑽 ドイツのチームリーダー指揮下で海外拠点のメンバーと連携し、世界基準のDB運用スキルを直接学ぶことが可能。 ■最先端クラウド技術の習得機会 オンプレミスから主要な各種クラウドまで幅広く網羅しており、市場価値の高いエンジニアへと成長できる環境。 ■事業の根幹を支える貢献性 世界シェアを誇る製造業の根幹を成すEBSの管理を通じ、大規模な基幹インフラを支える責任感と達成感を実感。
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■Oracle製品の導入設計・構築からお任せします。入社後は、これまでの経験やスキルが活かせるプロジェクトから担当していただき、将来のご希望をお聞きしながら、長期的なキャリア形成をサポートしていただきます。 【具体的には】 ■入社初年度～3年以内任せたい業務 先輩社員と1年ほどは一緒に作業しつつ、その中で徐々に小さめのプロジェクトはサブリーダーまたはリーダーとしてマネジメントしていただきます。 ゆくゆくは1～3プロジェクトを一人で担当できるよう活躍いただきます。 ■主な開発事例 ▽Oracle製品分野 ーOracle製品を使った環境構築（Database,WebLogic,GoldenGate等） ーOracleCloudを使ったインフラ基盤の構築（要件確認,設計,構築,テスト） ー異種データベース、異種クラウドを連携した基盤の構築 【強み】 日本オラクルの日本発の代理店としての実績。日本で十数社(18社)しかないオラクルパートナー契約Level2を締結パートナー。オラクル社と協力してビジネスを行っております。加えて一般的に顧客向け開発においてコード構成や仕様書の理解から入る必要がある中で、自社パッケージ化できるほど、高いソースコード解析力に強みを持つ同社は、このエンジニアの工数を低減。エンジニアにとってストレスフルな開発の入り口を削減し、且つ顧客にとってはブラックボックス化したシステムを紐解き、機能改修時、スクラッチ開発時にも同社の構成を理解しているパートナーとして継続的に案件をいただいております。 【キャリアパス】 プロジェクトのリーダーやマネージャー以外にも開発のスペシャリストとしてのキャリアも可能ですので希望をお伝えください。
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■同社にて下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計/構築 ・車両開発/ソフトウェア開発の各種データを統合/可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集/加工/分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析/機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析/予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化/最適化 ■魅力・やりがい ・同社のSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率/製品価値/顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます
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