データエンジニア/サイエンティストとして、以下の業務を通じてお客様のDX推進をご担当いただきます。 企画、要件定義～リリース、保守までと、幅広い工程をご担当いただきます。 【具体的には】 ＜プロジェクト例＞ データ移行PJ：ETLツールを用いたIF（インターフェイス）開発 データ活用基盤構築PJ：RDB、DWH、DataLakeの設計・構築 データ分析PJ：BIツールによる可視化レポート作成、機械学習(Python、R等)、DeepLearningによるAI分析 ■工程：企画、要件定義～リリース、保守 ■活かせる分野：システム開発経験、ETLツール、DWH製品、BI製品、数学・統計の知識 ※未経験の方も、まずはご自身の経験を活かせるプロジェクトからスタートし、段階的にスキルを習得いただけます。 ※あらゆるプロジェクトを通じて基本的なSEスキルだけでなく、データサイエンスやコンサルティングの知見、クイックなシステム導入経験などが身に付きます。
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■FAI／AIビジネスコンサルタントをご担当いただきます。 ・顧客の業務課題を特定し、データやAIの活用を含めた最適な解決策を企画・提案・実行支援するコンサルティング業務を担当いただきます ・データ・AIなどのテクノロジーを活かし、ビジネスと技術の橋渡し役として、業務改革や新規事業開発、社会課題の解決に貢献します ・最新の市場動向も踏まえ、社内外の専門チームと連携しながら、構想立案から実行支援まで一貫して取り組んでいただきます 【具体的には】 ・顧客の経営・業務課題に対するAI・データ活用を軸としたコンサルティング支援 ・AI導入や業務変革を見据えたビジネス戦略・業務プロセスの再設計 ・AI・データ活用によるサービス変革・顧客体験設計の企画立案 ・グローバルの専門家やテクノロジーパートナーと連携したソリューションの立案・実行支援 ・最新技術や市場トレンドを踏まえた技術適用の検討とナレッジ蓄積 など 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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■FAI ／AIコンサルタント＜生成AI・画像AI・予測AIなど＞をご担当いただきます。 ・顧客のビジネス目標の達成に重点を置き、顧客とともに課題形成するフェーズから参画し、同社グループのデジタル技術基盤を活かした、コンサルティングをご担当していただきます。 ・データ・アナリティクス・AIに関する知見を持ってコンサルティングを実施いただき、ビジネスとテクノロジーの橋渡しをすることで、顧客の課題解決や新規事業開発支援、社会課題の解決をしていただきます。 ・顧客に付加価値を提供できるよう、AIエージェントなど市場トレンドを常にキャッチし、最新技術を適用した付加価値を提供できるよう、社内のAIチームをリードして提案から実装支援まで担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客のデータ活用に関する戦略・ロードマップの構想策定 ・顧客の課題解決のためのソリューションデザインやパイロット検討の実施および本格適用 ・AIの業務適用に向けたアドバイザリー・伴走支援 ・生成AIアプリやAIエージェントを活用した業務自律化の推進 ・顧客のデータ活用の内製化支援 ・同社のエキスパートと連携した提案・デリバリー支援 ・同社のグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 など
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■技術的な専門知識を活かして、Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームがどのように顧客の複雑なデータ課題を解決するかを示し、イノベーションと創造性を重視する顧客中心のチームと共に、顧客のデータ活用の課題を解決し、先進的かつ持続的なデータ活用を実現する構想立案から課題解決の実行まで幅広く支援を行うポジションです。 【担当業務】 ・顧客のデータ活用課題の分析とそれらを解決するためのToBeの検討支援 ・顧客ビジネスを支えるデータ基盤のソリューションアーキテクチャーの検討支援 ・データ活用基盤構築の支援 ・データ加工処理（ETL・ELT）の設計・開発支援 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発支援 ・データ基盤の構築ロードマップの検討支援 ・データマネージメント整備のプロジェクト推進 ・データ基盤およびデータ活用業務の持続的な発展のための次期プロジェクト計画・推進 ・Ai／MLおよび生成AIによるデータ基盤活用の検討支援 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等
■マーケティングDX(セールスやマーケティング変革およびAIも含めたデータ活用)を実現・実行するためのマーケティング基盤や新規事業・既存サービス変革を担うプラットフォームを開発する上でのITコンサルタントを募集しております。上流フェーズから顧客に伴走しながらIT戦略構想やロードマップ、全体アーキテクチャ設計をしていくポジションです。 【具体的には】 ・顧客のビジネス課題を整理し、解決の方向性に向けたIT戦略構想 ・IT戦略ロードマップの作成 ・ITグランドデザインとしての構築すべき全体アーキテクチャ設計 ・テクノロジーおよびデータを活用したビジネス／マーケティング戦略の立案 ※注力テーマ：マーケティング基盤、プロダクト開発 ・マーケティングプラットフォーム（主にCDP／BI／分析／AI／SFA・CRM基盤）の構築(要件定義から構築までの全工程) ・マーケティングプラットフォームの活用業務設計および定着化支援(施策検討・策定、施策PDCA、定着化支援、人材育成・内製化支援) ・マーケティングプラットフォームのIT運用支援 ・新規プロダクト構想や顧客体験(CX)起点におけるIT要件の整理、開発実行計画の作成
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■データサイエンティストとして、様々な業界な顧客のプロジェクトに参画いただきます。 【具体的には】 ＜過去プロジェクト事例＞ ・国内大手不動産ホールディングス向け、ServiceNowデータ分析支援 ServiceNowを活用し、業務プロセスや顧客データの分析を通じて、業務効率化と意思決定の迅速化を実現する支援。 ・生命保険会社の代理店募集におけるマーケティングDBの構築 代理店のターゲティングと効率的な営業支援を目的に、顧客データの集約・分析を行い、最適なマーケティング戦略を支えるデータ基盤を構築。 ・日本全国に展開する陸運業向け、効率的な配達を実現するためのデータ利活用支援 配達ルートや配送状況のデータを活用し、物流効率を最大化するための最適化アルゴリズムを導入し、コスト削減とサービス向上を支援。 ＜魅力＞ ・データドリブンな企業変革の支援 日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定をサポートし、データ活用の先端を体験できます。 ・幅広い業界に携わるチャンス 多様な業界のプロジェクトに参画でき、特に東証一部上場企業が多いため、スケールの大きなプロジェクトを経験できます。 ・AI・データ活用の最前線で活躍 データサイエンス、AI、データ活用のためのテクノロジーを駆使し、先進的な課題解決に取り組むことができます。 ・コンサルティングから技術提供まで AI・データ活用に関するコンサルティングから、技術提供、実装支援までトータルで関わることができるため、スキルアップやキャリアの幅を広げることができます。
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■データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーをご担当いただきます。 顧客に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行っていただきます。 【具体的には】 ・AI案件のリーダー（テックリード、プロジェクトマネージャー） ・顧客の課題や要件のヒアリング ・AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 ・同社グループのエキスパートと連携した提案・デリバリー ・同社グループのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 ・AIエンジニアチームのリーダー（チーム管理、など） など 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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■データアナリストをご担当いただきます。 【具体的には】 ・同社グループのデジタル技術基盤を活かしつつ、顧客にAIの価値を提供できるよう、データ分析やBI案件をご担当いただきます ・データ・アナリティクス・BIに関するスキルを持って、TableauやPower BIなどのBI、またはデータ分析案件に従事していただきます ・データ分析のご経験がない方は、スキルのキャッチアップからしていただきます（Python経験者前提） ＜詳細＞ ・データ分析やBIダッシュボートの設計・開発（Tableau、Power BI、など） ・同社のエキスパートと連携したデリバリー ・同社のグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討（ハンズオン含む） 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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AI and Dataチームでは、業界を問わず、セールス・マーケティング・サプライチェーン・マニュファクチャリング・R&D・事業開発・バックオフィス領域など、ビジネスのあらゆる領域に対して、データ・AI利活用に関わる専門性を用いて、クライアントのビジネス変革および課題解決を支援します。 ■チームの強み・魅力 ・事業の成長にテクノロジーが不可欠な昨今のビジネス環境において、ITコンサルタントに求められるシステム導入／テクノロジー活用および、ビジネスコンサルタントに求められる事業／業務改革の両輪を駆使したケイパビリティが求められ、コンサルタントとして付加価値の高い人材となれるポジションです。 ・先進的なクライアントとビジョン策定から事業実行支援までを伴走することで、先進技術をクライアントコアビジネスに活用する経験のほか、社会課題解決、10年先、20年先の社会を見据えた高い視座を得ることが可能です。 ・既存ビジネスの延長線上ではない新たなビジネスのあり方を、データやAI等を駆使して導出し、クライアントビジネスの非連続な成長に資する価値提供を行うことができます。 ・同社のグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、研修コンテンツの活用、および、グローバルのメンバーと協業することで、ノウハウ・知見を吸収でき、自己の成長を効果的に行うことができます。 ・中途採用入社者の比率が高く、ポジションに関係なく一人一人が重要な戦力として位置付けられるため、ビジネス機会の創出やプロジェクト活動だけでなくData and Analytics チームのマネジメントにも積極的に参画いただくことで、リーダーシップ能力が磨かれます。
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要件定義からテストまで幅広くプロジェクトに携わっていただきます。日立製作所と連携して業務を進めていくケースもあります。 チームの規模としてはBP含めて3-10名ほどになります。主に以下のソリューションをご担当頂く想定です。 【具体的には】 以下の業務からいずれかをご担当頂く予定です。 ・データ利活用基盤（Azure, AWS, GCP, DataLake, ETL, DWH, BI, AI）の要件定義・方式検討・技術検証 ・データ利活用基盤の構築対応 ・データ利活用基盤の設計・テスト対応 ・データ利活用基盤の運用 【同社(募集部門)の強み】 日立ブランドの製品開発で培った技術力と幅広いソリューションのラインナップにより、様々な分野で顧客の課題解決に貢献します。また、日立グループの一員として、基本を大事にしつつ組織力を活かしたマネジメントを強みとしています。 【人財育成の取り組み】 充実した教育制度や資格取得の支援など、学ぶ意欲のある人にご活用頂ける制度が充実しています。若年層向けにはジョブマッチング制度、新しい仕事にチャレンジしたい人向けには社内FAや社内公募など、思い描くキャリアプランの実現を支援するための制度も多数用意しています。 また、技術・知識習得の支援も積極的に行なっていて、適宜外部研修やカンファレンス、イベント等へ参加いただくことが可能です。 常に新しい技術の模索を行なっている組織になりますので、顧客視点を持ち、好奇心旺盛な方にとっては働きやすい環境です。
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データ活用、AI活用、生成AI活用といったプロジェクトにおける課題・要件整理、PoCからシステム導入、アプリ開発まで幅広くサブリーダー・リーダーとして携わっていただきます。オンプレもありますが、基本はAWS/Azureのクラウド環境上でのシステム導入が中心となります。 【具体的には】 ・顧客の課題確認、要件整理 ・データ活用、AI活用、生成AI活用のためのクラウド基盤導入、アプリ開発（生成AIアプリ、データ加工/ダッシュボード開発、AIモデル開発など）における管理全般 ・生成AI活用に関する要件整理、PoC検証、精度チューニング、本番導入まで一連の管理全般 【スキルアップできる環境】 日立ソリューションズの一員としての教育や、業務における資格取得のサポート体制も整っています。また事業部の中のユニットでも勉強会や情報共有を行っているため、安心してスキルアップすることのできる環境が整っています。
■社内外で主に広告領域におけるデータ利活用を推進いただきます。 ・クライアント企業の分析や意思決定を、業務設計からデータ設計、基盤構築、可視化、運用までトータルで支援し、マーケティングの高度化／業務効率化を図る業務 ・同社グループに蓄積された多様なマーケティングデータを用いた、ソリューション開発やデータの民主化、業務効率化推進業務 【具体的には】 ・マーケティング関連のデータ戦略立案／実行 ・データを活用した業務効率化のための施策立案／実行 ・データを活用した意思決定サイクルの提案／実行 ・データパイプライン／データマート構築 ・データ加工／可視化（レポート／ダッシュボード化） ・上記構築物の保守運用／継続的な改善・伴走 ・BIツール／RDBMS／ETLツールなどのツール導入支援 ・データソリューションの開発／運営／普及浸透
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FAI／データコンサルタントとして、データエンジニアリングをご担当いただきます。 【具体的には】 ■顧客企業や組織の経営戦略のコアのひとつとしてのデータ戦略に関するアドバイザリーとコンサルティング業務全般 ■経営、事業(ビジネス)、IT部門の顧客のビジネスゴールの達成や課題の解決などに関わるデータ戦略に最適なデータ基盤やアーキテクチャ、フォーマットなどのデータエンジニアリングのアドバイザリーや戦略の策定、設計と実装 ■データパイプライン、データやプロセスや統合、ストレージなどデータ基盤の構築に関わる業務 ■データ基盤やソリューションの選定におけるパフォーマンスやコスト最適化に関する技術的なアドバイザリー
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■クライアントの成長をDXで支援するイネーブラー集団の中の「データ利活用による事業成長を支援する専門家」として、購買データ、アクセスログ、顧客情報、同グループが保有する各種調査データ等をフル活用し、同社ならではのデータ分析やAI/機械学習ソリューションの実装を通じて、クライアントのDXを支援いただきます。 【具体的には】 ・クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計 ・Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの基礎分析、データから見られる課題整理とアクションの提示 ・Pythonによる機械学習モデルの実装と、プログラムの自動化実装（MLOps） ・データ分析/機械学習案件のプロジェクトマネジメント ・同社保有の調査データや各種マーケティングツールで取得できる行動データ（検索行動、閲覧行動など）を活用した各種コンサルティング 【案件例】 ・セールス：大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援（規模：5～6名、期間：4年～） ・EC：ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援（規模：5～6名、期間：2年） ・金融：大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援（規模：3名、期間：3ヶ月） 【ポジションの魅力】 ・同社は事業領域も広く、様々な専門領域をもつ人間が多く集まっており、それらの人材のクロスアサインが多く実施されている ・クライアントとの距離が近く、要件やフィードバックをダイレクトに受け取れる ・データ分析～施策実施～PDCAまで携わることができ、自分の分析がどのように活用されたか、どんな結果が得られたかがダイレクトに分かる
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企業情報のデータベースを構築するため、データの初期工程から最終工程までの幅広い分野で、関係者やプロダクトマネジャーと連携し、システムの設計や開発をリードて頂きます。 経験や志向に応じて、アーキテクトとして、あるいは特定領域のスペシャリストとして、以下の業務に裁量を持って取り組みます。 【具体的には】 ・データ統合基盤のアーキテクチャー設計・刷新： 事業の非連続な成長を見据えた、次世代のデータ統合基盤のアーキテクチャー設計、技術選定、および実装のリード ・大規模データパイプラインの開発・運用： 各種企業情報データの収集方法の検討、企業の統廃合といった現実世界の複雑なイベントを反映するデータ加工アルゴリズムの実装、Dataform、Dataflowなどを用いた複雑なワークフローの構築と安定運用 ・データ活用の推進と組織への貢献： データサイエンティストや各プロダクトのエンジニアが最高のパフォーマンスを発揮できるよう、データモデルの設計や、安全かつスケーラブルなAPIの提供 ＜開発環境、使用するツールなど＞ ・開発言語：Ruby、TypeScript、Python、Rust ・データベース・DWH：Aurora MySQL、OpenSearch Service、Redshift、DynamoDB、CloudSQL、BigQuery ・データツール：Dataform ・インフラ：Google Cloud、AWS ・構成管理：Terraform ・バージョン管理、コラボレーションツール：GitHub、Slack、Notion、Datadog、Opsgenieなど
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■SAPコンサルの主担当として、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・SAP導入における要件定義を担当 ・顧客の業務(会計・財務・生産管理等)を理解し、技術設計が出来ることを期待 ■案件規模(例)： ・計測器メーカー：20億強／80人月規模 ・製鉄用機器メーカー：6億円程度 ・半導体メーカー：5億円程度 ■担当エリア：中部以西 ＜詳細＞ 同部は主に製造業の顧客向けに製造業DXを中心とした事業に属し、経営管理や工場管理などの業務領域に対して「提案・企画、コンサル・設計・開発・導入・保守、維持管理」などを提供しています。そのうち第四課では、西日本エリアを中心にSAP ERPのビジネスを展開しています。
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製造業向け ERP（Oracle、SAPその他）をベースとした業務改革 × ERP再構築プロジェクトのプロジェクトマネージャー／リーダー業務を担当して頂きます。 ビジネスとITをブリッジし、設計・実装を推進して頂きます。 【担当業務と役割】 ・プロジェクト全体(BPR、ERP再構築)の企画・立案・推進 ・現場（工場・物流・購買など）との業務課題整理、As-Is/To-Be 業務設計、改革推進 ・Fit/Gap分析、ワークショップのファシリテーション、関連ベンダーの管理（成果物品質、スケジュール、コスト） ・マスタ整備・データ移行、テスト・ユーザトレーニング計画策定・実施など実装までの一連管理、定着化支援 ＜この仕事を通じて得られること＞ 日本を代表する企業で、民生と産業両方の電池事業で経験を積むことができます。 事業拡大、経営・オペレーション効率化のため100年の歴史を持つ同事業の経営基盤を刷新する。 挑戦の中で中心的なプレイヤーとして活躍するポジションで、幅広い経験・知見を得ることができます。 ＜キャリアパス＞ プロジェクト推進を通じ、様々な職務を経験いただいて、総合的なプロジェクトマネジメントスキルを身につけられるキャリアパスを用意しています。 本プロジェクトは国内、海外拠点を対象としており、双方での活動を通じて将来的に本人の希望を勘案したにジョブローテーションを計画しています。
■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・国内拠点生産システムの業務革新（DX）に関して、業務分析、要件定義から、SAP社製品をベースとしたシステム構築（設計・開発・導入・導入後フォロー等）に参画していただく案件や、自社向けのSAP社製品をベースとしたシステムの保守要員として参画いただく案件などを担当予定 ・経験に応じて、社内SEとして保守メインでご担当いただいたり、内販として導入フェーズから参画いただいたりと柔軟に検討 ・各案件のユーザー数については300人規模のものや1000人規模のものなどがあり、大規模開発に関わることが出来る ※システム構築プロジェクトは1年以上（数年）かけて行い、1人基本1案件の対応ですが、保守を希望される方は、保守と開発案件と2案件対応いただく場合があります。 ■システム環境： ・利用OS：Windows,Linux ・開発言語：ABAP/HTML5/JavaScript/CSS ■親会社の業務革新（DX）について： 現状のシステム・データが分散している状態からシステム標準化・データ一元化を進め、情報システムを整備していくことと合わせ、国内拠点とコーポレートが連携して業務改革を実現するため、その主軸としてSAP社製品を活用します。 ■同課について： 「親会社及び関係会社の国内拠点向け」あるいは「自社向け」の業務システムソリューションを提供し、親会社の事業に貢献しています。 特にSAP社システムに特化した技術を保有しており、価値提供を進めてきています。
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■Salesforceでのシステム開発、機能向上、保守を担っていただきます。 【具体的に】 ・事業部門（DX本部やコンタクトセンターなど）と共に、要件定義、システム設計 ・開発ベンダーと共に、開発、テスト、ローンチ、保守運用 ・Salesforceの設定、APEXコード作成、画面作成 ・事業部門との調整業務 ・開発ベンダーの管理・調整・レビュー業務 【組織チーム紹介】 同社の心臓部となる業務系システムの開発を担う組織の中の、Saleceforce導入、開発・運用を担当するチームへの配属となります。 事業企画組織、CS組織などあらゆる部門とコミュニケーションをとりながら業務を推進していただきます。 【働く魅力】 20年間続いているVBシステムをSalesforceのモダンなシステムへ作り変えるというタイミングで、Salesforceエンジニアとして経験を積むことができます。
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■総務グループの社内SEとしてインフラやネットワーク関係やインフラ周りの運用、ヘルプデスク業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・新規導入のITシステムの運用・トラブル対応 ・情報・ITシステムの分析・評価・改善 ・ITソリューションの選定 ・ネットワークシステムの管理・運用 ・情報システム・基幹システムの改修や管理・運用 ・社外広報（HP管理） ・IT備品の管理・購入・設定 ・その他総務業務 ※システム例：クロジカ（スケジューラー管理）サイバーメール（メーラーの選定・管理）オフィス365の導入・セキュリティソフト・デバイス管理ソフト（MDM）等の設定管理
■クライアント課題の定義からデータ活用戦略への落とし込み・実行支援までを担って頂きます。 ＜業務概要＞ ・大手クライアント企業に対するデジタル戦略立案、実行計画立案、業務改革・システム導入といった一連のコンサルティングプロジェクトを実施し、クライアントのデジタルトランスフォーメーションを併走・実現していきます。 ・入社後数カ月は、プロジェクトマネージャーに随伴する形で複数プロジェクトを経験し、業務の流れや適性を確認していただきます ・その後は、プロジェクトマネージャーまたはメンバーとして、プロジェクトの提案段階からデリバリーまでをリード・サポートするポジションでご活躍頂きます ・年単位で伴走するプロジェクトもあれば、3ヶ月〜半年の短期間でアウトプットを出すプロジェクトもあります。 ＜具体的業務内＞ 1.データ活用構想 ・外部環境分析／内部環境分析による課題整理、データ関連施策のロードマップ化 ・データ分析に基づく課題定義・施策提案 ・システム要求整理・RFP策定支援 2.データ活用実行支援 ・データの分析や可視化に基づくコミュニケーション戦略策定／施策PDCAの伴走 ・マーケティングシステム導入のプロジェクトマネジメント
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金融ビジネスの知見とアナリティクスのスキル・ケイパビリティ、デジタル／テクノロジーの専門性を複合的に有する金融テクノロジーコンサルタントとして、未来の金融ビジネスのあり方に対する深い洞察やクライアントが直面する課題に基づいて仮説構築し、他のプロフェッショナルや関係者を巻き込みながらデータやアナリティクスを起点とした金融クライアントのニーズ実現や課題解決に取り組みます。 【プロジェクト事例】 ■生成AIを活用した新たな金融ビジネス創出や業務活用の検討・ユースケース案の作成、生成AI活用戦略の立案・ロードマップ策定、非構造化データ活用基盤の導入と企業内データの活用 ■金融リスクモデルの既存コード資産からPythonへのマイグレーションとモデルガバナンスの整備、各種金融レギュレーションやガイダンスを踏まえたAI／機械学習アルゴリズムのモデル適用 ■統計的因果推論や行動科学に基づくナッジ理論の活用などによる顧客の行動変容分析、分析結果に基づく顧客分類モデルの構築・実装、デジタルマーケティングの高度化
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同社にて、デジタル技術の開発・活用を推進し、物（もの）を作らずに製品・工法・設備の完成度を高め、 「開発から量産までのリードタイム短縮」、「量産トラブルの早期解決・未然防止」に貢献します。 【具体的には】 ※以下のいずれかの業務をご経験に伴い担当いただきます。 ・データを駆使した業務、働き方の変革、DXの推進 ・データ駆動型のリチウムイオン電池開発、要素技術開発、工程改善 ・データ蓄積、データ可視化、データ分析をセル開発、設計、評価、プロセス開発、工程へ適用 ・シミュレーション技術開発，CAE技術開発，モデルベース開発（MBD）、XR技術活用 ・上記技術活用によるリチウムイオン電池設計開発、要素技術開発、生産準備への適用 ・CAEを活用した開発効率化推進，及び評価 【拠点ごとの仕事内容】 ・豊田拠点：技術開発（全方位） ・西神拠点、姫路拠点：技術開発（高容量系），解析支援，検証評価
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■プロジェクトマネージャーとして以下業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・自社プロダクトに関するデータ分析プロジェクトの管理 ・顧客や社内のプロダクト・プロジェクトチームとのコミュニケーション。ニーズや課題の理解、スコープや期待値の調整などを含む。 ・課題解決のための分析設計やビジネスメトリクスの考案、提案 ・データ分析チームとの折衝（優先度、リソース、スケジュールの管理、分析結果のレビュー） ・分析結果に自分なりの考察や課題解決のための施策提案を加え、レポートを作成し、社内外のステークホルダーへ説明 ・プロジェクトの品質管理
■同社にて、データ蓄積／統合などCDP／DMP／DWHなどの各種プラットフォームの導入コンサルティング、設計、構築、改善業務、活用支援などにおけるITコンサルティング業務全般をご担当いただきます。クライアントのデジタルマーケティング施策の実施を目的とし、Google Cloud／AWS／Snowlfakeなどにより以下のような業務を担っていただきます。 【具体的には】 ・データ基盤構築におけるデータパイプラインや業務運用フローの設計・開発 ・機械学習を活用したデータ分析・施策実現の提案・活用支援 ＜案件例＞ ・地方銀行様：データ統合基盤構築・活用支援プロジェクト ・メーカー系金融事業者様：デジタル戦略基盤構築・活用支援プロジェクト ・情報通信事業者様：チャネル横断DX化プロジェクト など 【想定されるキャリアパス】 ・入社直後は同社他メンバーと一緒にプロジェクトをご担当いただき、同社のプロジェクト推進等のノウハウを獲得いただきます。 ・スキルや経験に応じて、担当システム規模や担当役割の拡大を順次行っていただきながら、より裁量・責任のある立場でのプロジェクト遂行を実施いただきます。 ・データエンジニアだけではなく、ITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、ITアーキテクト、プリセールスなど様々なキャリアパスを選択いただいたり、掛け持ちいただくなど、志向性によって柔軟なキャリア形成が可能です。
クライアント企業のデータモデリングを実施したうえで、大量・複雑データを分散処理システムで高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。 【具体的には】 ・データ分析基盤の構築と運用 ・ビックデータ収集とIoT構築 ・バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築 ・データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持 ・異常検出基盤の構築
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■データサイエンス・マネージャーをご担当いただきます。 【概要】 ・データサイエンスチームのビルド・グロース ・データ分析業務を通じたデータサイエンスチームメンバーの育成 ・提供中のデータ分析サービスのブラッシュアップ ・顧客キーマンとのリレーション構築・維持 【具体的には】 ・複雑化した顧客データの可視化による業務課題解決 ・顧客の業務要件に基づくデータ活用最適化提案 ・データ活用業務運用による顧客のビジネス課題解決 ・(将来的に)顧客の意思決定支援に向けたAI導入、開発(異常予兆検知、需要予測、レコメンドなど)を予定 【働く魅力】 ・データ活用案件に対して、データエンジニアと協働して効果的に取り組むことが可能な体制を有すること ・データサイエンティストだけで解決困難な問題に対して、様々な分野のエキスパートと協働して解決することができる環境 ・案件対応のリソースが豊富かつ多様なため、特定の事業領域に限定されることなく幅広い経験を積むことができる ・サービスを開発して終了ではなく、BPOとして運用も対応しており、顧客の業務課題を最初から最後までサポートすることができる
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■同社にて、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】 ＜役割＞ ・高度で専門的なデータサイエンス、プログラミング、分析技術を駆使し、複雑なデータ分析モデル、アルゴリズム、システム、ソリューションの開発およびレビュー ・ 複雑な予測モデルを提供し、新しいプロジェクト、機会、データソースを特定することで、クライアントと商業的利益を測定できるようにする ・クライアントのビジネス成果を向上させるための意思決定を支援するために、さまざまなデータソースからシニアチームメンバーに洞察や提案を行う ＜担当業務＞ ・シニアチームメンバーと密接に連携し、プロジェクトの適切なデータ分析手法を詳しく調査、特定、確立を行う ・最先端のデータサイエンスソリューションを実現するための新しいデータソースを社内外から探し出す ・複雑なアルゴリズム、人工知能、機械学習、深層学習、高度な統計学を駆使し、クライアントのビジネス成果につながる複雑な統計モデリングツールの開発 ・ビジュアルツールを使ってデータの洞察を伝え、データをビジネス成果に結びつける
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■クライアントのデジタルトランスフォーメーション戦略を実現する新規サービスの立ち上げから、企画・設計・開発・ローンチまで全工程に参画し、幅広いコンサルティングサービスをご担当いただきます。 【具体的には】 ■提供する役割として、以下1～4のいずれかの業務または、横断でご担当いただきます。 1.DX戦略・計画の策定支援／AIシステムの開発・導入 2.データ利活用組織組成／データサイエンティスト育成支援 3.データマネジメント／データガバナンス構想策定／実装支援 4.データ基盤構想策定／構築支援 【チームの強み・魅力】 ・企業戦略とテクノロジーの結び付きが深くなってきているため、従来のITコンサルタントに求められるテクノロジーのデリバリーのみならず、経営戦略コンサルタントとしての資質も身に着けられる ・同社グローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、研修コンテンツの活用、および、グローバルのメンバーと協業することで、ノウハウ・知見を吸収でき、自己の成長を効果的に行うことができる ・中途採用入社の比率が高く、ポジションに関係なくビジネス戦略策定、営業活動、デリバリー活動など幅広い業務を経験することができる ・組織規模がこれからのため、リーダーシップ能力がつく 【育成体制について】 ・コンサルタントとしての基礎力（仮説思考やロジカルシンキングなど）を効率的にキャッチアップして頂くために教育コンテンツを用意 ・入社後は、同ポジション同年代の同僚がバディとして任命され、日々の困りごとをサポート。また、同チームの先輩社員がカウンセラーとして任命され、相談やスキル向上 のためのアドバイスを行う ・最新のテクノロジーを理解するためにグローバルのトレーニングコンテンツをベースとした学習支援および資格取得支援を行う
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■クライアントのデジタルトランスフォーメーション戦略を実現する新規サービスの立ち上げから、企画・設計・開発・ローンチまで全工程に参画し、幅広いコンサルティングサービスをご担当いただきます。 【具体的には】 ■提供する役割として、以下1～4のいずれかの業務または、横断でご担当いただきます。 1.DX戦略・計画の策定支援／AIシステムの開発・導入 2.データ利活用組織組成／データサイエンティスト育成支援 3.データマネジメント／データガバナンス構想策定／実装支援 4.データ基盤構想策定／構築支援 【チームの強み・魅力】 ・企業戦略とテクノロジーの結び付きが深くなってきているため、従来のITコンサルタントに求められるテクノロジーのデリバリーのみならず、経営戦略コンサルタントとしての資質も身に着けられる ・同社グローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、研修コンテンツの活用、および、グローバルのメンバーと協業することで、ノウハウ・知見を吸収でき、自己の成長を効果的に行うことができる ・中途採用入社の比率が高く、ポジションに関係なくビジネス戦略策定、営業活動、デリバリー活動など幅広い業務を経験することができる ・組織規模がこれからのため、リーダーシップ能力がつく 【育成体制について】 ・コンサルタントとしての基礎力（仮説思考やロジカルシンキングなど）を効率的にキャッチアップして頂くために教育コンテンツを用意 ・入社後は、同ポジション同年代の同僚がバディとして任命され、日々の困りごとをサポート。また、同チームの先輩社員がカウンセラーとして任命され、相談やスキル向上 のためのアドバイスを行う ・最新のテクノロジーを理解するためにグローバルのトレーニングコンテンツをベースとした学習支援および資格取得支援を行う
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■同社にて、シニア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】 ＜役割＞ ・データ探索、モデル構築、パフォーマンス評価、テストなど、大規模かつ複雑な分析プロジェクトの管理 ・構造化、半構造化、非構造化データの複数のソースを使用して、顧客や利害関係者と協力して設計、インサイト提供、ソリューション開発を行う ・ビジネス／顧客コミュニティと技術コミュニティの仲介役として活動 ・複雑なソリューションやオプションを、顧客やビジネス関係者に分かりやすく説明する ＜担当業務＞ ・様々なツールや手法を用いたデータサイエンスの見識と大規模プロジェクトのデリバリーをリードし、チームメンバーにむけて最適な方法を提供する ・社内の主要なステークホルダーとの関係構築、および社外のクライアントや技術コミュニティとの関係構築 ・ データサイエンス・モデルにおけるデータ倫理とデータの使用に関する堅牢なガバナンスを確保し、方針と手順を設定する ・社内外の新しいデータソースを開発し、ビジネス、顧客、技術コミュニティとの緊密な連携を通じて、大規模なプロジェクトや機会を特定する
■クライアントの販促課題に取り組むことを目的に、店頭接点での購買データを活用したOMOソリューションの開発支援と拡販推進業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・購買データを横断したクライアント課題に副ったOMOプランニング ・個社リテールやリテールDX企業各社と連携したメーカー向けソリューション開発 ・ユーザーの買い物体験に合わせたプロモーション事例創出、情報発信 【配属部門／ポジションの特徴】 ECも店頭もデータを活用し豊かなCXを実現し事業に貢献し、自社EC・プラットフォームEC・店頭での経済圏データ活用など、生活者のあらゆる「購買」を起点とし、クライアントの事業支援を行う部門です。 自社ECをはじめとしてAmazon・楽天などプラットフォームECの台頭、さらには店頭での電子決済と「購買のデジタル化」は益々進んでいます。 コマース部門では価値ある経験を積んだ専門家たちがチームを組み、チャネル戦略立案・構築、制作、運用までを支援しています。 また、国内においてはコミュニケーションインフラとなり、もはや顧客との繋がりには欠かせない存在となっているLINEの活用についても、多くの経験と実績を保有しています。 そして、オンライン、オフライン双方対応で、オンラインでは自社EC、プラットフォームEC、CRMなど、オフラインでは大手流通企業のデータやメディアを活用した販促施策のプランニングなどを想定しています。 ECに課題を抱えているクライアントをトータルにサポートできる環境、スタッフが揃っている環境もあります。
■ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 【具体的には】 ・CADDiに蓄積された製造業関連データ（図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など）の収集、加工、分析 ・クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 ・機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 ・データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション ・新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ・ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 【仕事のやりがい・魅力】 ・製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータインフラです。 データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 ・Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本や米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 ・一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる 自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます ・チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えます
■同社にて、データアナリストをご担当いただきます。 【具体的には】 同社では、経営判断に必要な全社的データ分析体制の整備を進めており、その中心となるデータセクションは、データ分析・活用推進、データマネジメント、データ基盤構築・運用の3つのチームで構成されています。その中、データ分析機能を担うデータアナリティクスチームは二つの目標を掲げています。一つは、それぞれの部門において、データの徹底的な分析によって新たな価値を発見すること、もう一つは、それを全社の経営レベルにおいて、自律的に実行できるデータドリブンな組織を構築することです。 このように構築された分析基盤を活用し、統計や分析手法を用いたデータソリューションを提供することで、各部門におけるデータに基づく新たな価値の発見を目指しています。そして、最終的には全社レベルで自律的にデータ分析を実行できる、データドリブンな組織を構築することが同社目標です。 この目標達成のため、データアナリストはプロダクトとビジネスの両領域でデータ分析をリードし、ビジネス領域では、営業オペレーションの改善やマーケティングROIの分析などを積極的に推進します。また、プロダクト領域においては、データサイエンスの専門家として、製品機能の詳細分析からマーケティング戦略立案まで幅広く貢献しています。 ＜使命・課題＞ ・ビジネスインパクトを意識した分析を自発的に提案し、全社のデータ分析をリードする ・各組織が自律的にデータ分析・利活用できる環境や体制の構築を支援する ・データ利活用を必要とするステークホルダーに対し、要件を整理し、それに基づいたデータ分析およびモデリングを行う ・要求内容に合致したインサイトを提供する
日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。 【具体的には】 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・テクノロジーを用いたソリューションの提案、プロジェクトの推進・実行 ・最新の技術を活用したToBeベースの提案 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の構築・刷新推進 【ポジションの魅力】 最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。 ・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです ・特定のベンダー、ソリューションに縛られず、中立的な立場でお客様に最適なソリューションを評価、選定することができます ・コンサルタント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です ・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わる機会があります
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■客観的かつ専門的な第三者としてのAIアシュアランス業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIのリスク評価およ内部統制フレームワークの評価およびテスト検証に関する助言 ・内部監査室と連携し、内部監査に必要な手続きや評価プロセスの実装に関する助言 ・グローバル企業が対応すべき各国のAI規制対応に関する助言 ・AI導入における、社内外での横断的な業務プロセス・ガバナンス設計・AIポリシー等の文書化に関する助言 ・AIに関連する規制・ルール等中央官庁や自治体との連携及び提言 ・AIベンダーコントロールやSLA管理に関する助言 ・認証制度導入に関する助言
製品の開発と機能強化に向けた法的データを専門とする、NLP データ サイエンティストをご担当いただきます。 LegalOn の活気に満ちたチームに加わって、リーガル テクノロジーの状況を変革する上で重要な役割です。高度な生成 AI およびデータ サイエンス手法を適用する際のあなたの専門知識は、同社の製品戦略とプロセスを進化させるのに役立ちます。 エグゼクティブ リーダー、プロダクト マネージャー、ML エンジニア、その他すべてのチームと緊密に連携していただきます。同社チームの主要メンバーとして、製品の設計、実装、管理を陣頭指揮し、同社の製品がテクノロジーの最先端を維持できるよう努めていただきます。 【具体的には】 ■法務チーム、エンジニア、プロダクト マネージャーと協力して、法的文書分析と契約管理に高度な NLP を統合します。 ・NLP モデルのトレーニングと微調整のための法的データの収集、処理、統合パイプラインを構築します。 ・手動による注釈や権威ある法的内容分析など、NLP システムの評価方法を開発します。 ・高度な NLP ツールを使用して法的テキスト関連データを分析することがよくあります。 ・ プロジェクトのライフサイクル全体を通じてデータ品質を維持します。 ■LLM モデルの結果を分析して、契約関連の意思決定のための実用的な洞察を導き出します。 ・実験を実施して LLM モデルのパフォーマンスを評価し、改善点を特定します。 ・ 法的正確性、公平性、コンプライアンス、堅牢性に焦点を当てた LLM モデルの包括的な評価を実行します。 ■内部関係者と効果的にコミュニケーションし、複雑な調査結果を明確かつ明確に提示します。 ・監査とコンプライアンスのための作業を文書化し、結果を上級幹部に報告します。
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■同社にて、下記の（1）または（2）または両方を担当して頂きます。 【具体的には】 （1）歩留やホットスポット解析を目的として、センサIPやDFT（*1）を顧客の設計に組み込み、歩留の低下やホットスポットの原因を故障解析を通じて特定し、前工程プロセスの改善や顧客の設計変更や推奨等の支援を行う （2）複数のダイを実装したチップレットにおいてダイ、インターポーザ、有機基板等における不良個所や電気的特性の劣化の原因を特定するセンサIPやDFT(*1)を顧客の設計に組み込み、故障解析を通じて後工程プロセスの改善や顧客の設計変更や推奨等の支援を行う （*1）DFT: Design for Test
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グループ内の様々なデータとAIの技術を掛け合わせ、グループ内の生産性向上や価値創造へ価値提供へのチャレンジが可能です。 【具体的には】 入社後はグループのデータ利活用を推進するデータガバナンス組織として、ルールの浸透や活用基盤の整備に関連する業務を担当頂きます。 ・データメッシュの構想を踏まえたキリングループのデータガバナンス、データマネジメントに関するルール策定・ガバナンスの遂行 ・データ活用基盤の開発・運用・保守 ・事業会社や各開発案件におけるデータ活用に関する支援 ※現在は、中核となるデータ基盤のHUBとなる仕組みの構築を行っています。 【担当するシステム】 ■概要 ・Databricksを中心としたデータ基盤の環境を事業へ提供（Snowflakeもあり） ・社外・社内データを各データ基盤へ公開・提供 ・横断的メタデータ管理 ■担当工程 ・事業が利用するデータ基盤の環境構築、要求データの取得（IF対応）の開発・運用 ・開発案件に対する支援（データ活用に関連する企画構想、要件定義等） ・最新のアーキテクチャを複数扱っていて、ソリューションに依存しないスキル・経験を得られます。 ■技術キーワード ・データ活用基盤：Databricks、Snowflake、BigQuary ・ツール：Fivetran、dbt、GitHub ・技術要素：Python、SQL、クラウドのデータサービス ・IaaS：Azure、AWS、GCP ※データ基盤はAzureをベースとしたDatabricksが中心となりますが、マルチクラウドの利用が前提となっています。 ※社内データはSAP S4/HANA、SaaS、AWS上のスクラッチ開発のシステムが中心となります。
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