データサイエンティスト/年収300万円以上/退職金制度ありの求人・転職・中途採用情報
データドリブンサービスの提案・実証・開発
安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルAI・生成AI/LLM・AutoML・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野(自衛隊等)の顧客の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。 これらシステム・サービスの実現に向けては、Foresight・先見性の視点を重視し、国内先端R&D機関であるNTT及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しています。 目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。
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生成AIエンジニア
全社の各部門が抱える業務課題に対し、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した解決策を検討し、POCとしてシステム開発・技術検証を行っていただきます。 基本的には自ら課題を整理し、管理職のサポートを受けながら、技術選定から開発・検証、依頼部門との伴走まで主体的に進めます。1つのPOCを2~3ヶ月程度で完了させることを基本とし、スピード感を持って成果を創出することが重視されています。 また、全社DXの推進に加えて、外部研究機関との共同研究や最新AI技術の調査・検証などの先進領域の研究開発にも携わっていただきます。 さらに、AIを全社で安全かつ適切に活用していくため、AIに関連するデータやシステムの取り扱い方針、利用基準などのガバナンスルールの策定・整備にも携わっていただきます。技術開発だけでなく、AIを安心して活用できる環境・仕組みづくりを通じて、全社的なAI活用の推進を支えていただきます。 【具体的には】 ■各事業部門・コーポレート部門等への課題ヒアリング、業務理解 ■AI技術を活用した課題解決方法の企画・提案 ■生成AI・機械学習を活用したPOCの企画・設計・開発 ■RAG、AIエージェント等を活用したAIアプリケーションの開発 ■社内データセットを活用した機械学習モデルの開発 ■LLMのファインチューニング ■Azure OpenAI等を活用した生成AI開発環境・基盤の活用、整備 ■外部研究機関との共同研究、最新AI技術の調査・検証 ■先進AI技術の研究 ■技術検証結果の外部発表、論文発表等 ■AI案件の利用目的・影響範囲の明確化、AIを活用したリスクアセスメントの実施 ■精度、安全性、公平性、透明性、プライバシー、情報セキュリティ、知的財産等を考慮した設計・評価・対策の実装 ■本番移行後のモニタリング要件、インシデント対応手順および教育・ガイドラインの設計支援
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データサイエンティスト<コンシューマ向け>
会社を牽引する高度データサイエンティストとして、組織横断でデータドリブンな意思決定を促進し、事業成果の実現に貢献いただきます。 ・高度専門技能に関する裁量権を保有し、データ製品や分析サービスの企画・開発計画を立案・推進して事業価値と利益の向上 ・自己の専門技能を高め、新たな技術習得を行うとともに、データサイエンス分野のソリューションリーダーとしてS1の育成計画策定および実務を通じた高度スキル伝承 ・業界トレンドや顧客ニーズを継続的に把握し、分析組織・データ基盤・ワークフローの体系化と効率化を推進 【具体的には】 ・データ戦略 部門やプロジェクト単位でのデータ活用戦略の策定に積極的に関与し、データ利活用の方向性や施策を具体的に提案。関係部門と連携し実行計画の策定を担当。データベース設計やデータパイプラインの基本設計に関わる。 ・プロジェクトマネジメント 小規模または中規模の分析プロジェクトを管理。チームメンバーの指導や調整を行い、問題発生時は対応策を講じる。データベース設計やパイプライン構築のタスク管理を行う。 ・データ品質管理とガバナンス データガバナンスの方針や基準の策定に関与し、データ品質管理プロセスの改善提案や導入を推進。データ管理ツールの活用や監査対応も実施。 ・経営層への報告・提言 分析結果や洞察を経営層に報告し、課題解決に向けた具体的な改善策や施策を提言。データ基盤に関する運用状況報告を行う。 ・附帯業務・その他 同社(本部,部署,グループ含む)にて規定もしくは指示された当該職務の遂行・達成に必要な附帯業務を実施する。なお,業務にあたっては,同社共通の価値基準を共有し,社員が遵守すべき規範「行動指針」に則って活動する。その他,同社にて定める規定・規律を遵守し,ガバナンス維持・向上のため当然に社員が参加すべき施策や事項について業務として行う。
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AI・最適化技術の産業応用に関する研究開発
同社にて、倉庫や工場の様々な工程・機器の最適化に貢献する技術の研究開発をご担当いただきます。 ※ 将来的には、開発技術を世の中に出すための量産開発への移行もご担当いただきます。 【具体的には】 上記業務内容に関するAI・最適化手法及びアルゴリズムの開発 ・研究テーマの立ち上げ ・大学・研究機関との共同研究 【業務のやりがい】 ・国内最先端の研究施設との共同研究など、知識を身につけながら、新しい技術開発にチャレンジできます ・若いエンジニアが切磋琢磨して技術を磨いている環境にて、自らテーマを立ち上げ取り組むことができます 【想定されるキャリアパス】 開発テーマのリーダとして、チームでの研究開発を推進
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AI・クラウドサービスデリバリーエンジニア
■AI・データ・クラウドを駆使し、顧客課題を実装まで解決するエンジニアに従事いただきます。 ・AIを活用したアプリケーション開発、顧客要求に沿ったAI Agent開発 ・生成AIパッケージ、LLM活用、AIエージェント、データ基盤、分析基盤、Data/AI Opsなどの導入・活用支援 ・AI活用による業務効率化、設計・構築・テスト工程の品質向上、ナレッジ化・テンプレート化の推進 ・Azure/AWS/Google Cloud/自社クラウドなどを活用したクラウド基盤の提案、要件定義、設計、構築、運用設計 ・顧客課題のヒアリング、課題整理、仮説提案、技術検証、PoC、本番導入までのプロジェクト推進 ・営業、コンサル、開発、運用、パートナー企業と連携した案件創出・提案支援・デリバリー推進 【具体的には】 ・FDEとしての案件推進、ステークホルダー調整、品質・進捗・リスク管理 ・生成AIプロダクト、LLM Ops、回答精度向上、AI活用支援 ・AI for Security/AIガバナンス、クラウドセキュリティ設計 ・マルチクラウド共通基盤、セルフサービス化、PlatformOps/DevOps導入支援 ・Databricks/Microsoft Fabricなどを活用したデータ基盤・分析基盤の設計・導入 ・データマネジメント、データガバナンス、セキュリティ、メダリオンアーキテクチャ設計
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データエンジニア
■データエンジニア<法人事業>をご担当いただきます。 【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的には】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 【ポジションの魅力】 ・クラウド、セキュリティ、アプリケーションなど、同社の多彩な商材を各分野のエキスパートSEと協業・共創して、顧客に価値を届ける ・CDP、生成AI、データ分析など、最新技術を実際のシステム開発で活用し、実務を通じて技術力とスキルを磨くことができる ・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じ、システムエンジニアとしての専門性とマネジメント能力を高めることができる ・LINEヤフー、PayPayなど、同社のグループ会社と連携した最適なデジタルソリューション基盤の提供 ・同社・ビジョン・ファンドの出資先企業との連携
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データサイエンティスト
■データサイエンティスト<ヘルスケア領域>をご担当いただきます。 【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的には】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 【ポジションの魅力】 ・PHR・EMR・健診データという希少性の高い実データを扱える ・医療専門家と協働し、AIの精度向上から新たな医療インサイト創出まで担える ・PoCではなく、実際のサービスとして社会実装まで関われる
先進安全システムの前方監視・周辺監視レーダの開発を加速するAIエンジニア
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・仕様作成、設計、検証工程のAIによる自動化・効率化 ・AI/データ基盤構築およびモデル開発 ・レビュー/評価プロセスのAI高度化 ・開発プロセスの再設計(AI前提) ・各技術分野と連携したAI適用 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・自分が携わった製品が、国内外のさまざまな顧客に広く採用され、交通事故低減など社会課題解決に貢献することができます。 ・従来の人手中心の開発をAIで変革し、開発リードタイムの短縮・品質向上に直接貢献できます ・最先端のセンシング技術(レーダ、ソナー等)とAIを掛け合わせた新しい開発スタイルを創出できます ・グローバル案件においてAI活用を横断展開し、組織全体に影響を与えることができます ・単なるAI開発にとどまらず、業務そのものを設計する上流経験が得られます 【募集背景】 自動運転・先進安全システムの高度化に伴い、開発規模と複雑性が急速に増大しています。 従来の手作業中心の開発プロセスでは、スピード・品質の両立が難しくなっており、AIを活用した抜本的な開発改革が必要です。 そのため、「人がやっている業務を正しく分解し、AIで置き換える」ことができる人材を求めています。
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AIアーキテクト
■AIアーキテクト<ヘルスケア領域>をご担当いただきます。 【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的には】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築 【ポジションの魅力】 ・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる ・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる ・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える
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AI・データエンジニア【法人事業】
■AIエージェントとデータ基盤を活用し、顧客課題の解決を担うエンジニアをご担当いただきます。 【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的には】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進
フィジカルAIリサーチエンジニア
映像解析・フィジカルAIに関する研究開発を遂行し、事業の技術的優位性を創出します。具体的な業務内容例は以下です。 【具体的には】 ・実世界の状況を映像解析等を用いて認識・予測する技術の研究開発 ・認識・予測を用いたロボット等の動態デモ開発 ・研究成果および周辺技術を実装した試作品開発 ・独自データ収集/データ生成の設計・実施 ・創出した認識・予測技術の特許出願による知財化 ・国内外学会発表、論文発表による対外的なアピール、情報発信 アルゴリズム開発、実際のコーディング作業、論文調査、研究グループ内議論、事業部門とのコミュニケーション、データ収集、社外委託の管理監督、大学連携への参画などを含みます。最小単として数人のチームに所属し、チームリーダーの下で業務頂きます。強みとなるコア技術の創出はもちろんのこと、机上の研究にとどまらず、OSSを活用した早期のプロトタイプ開発や必要なデータ収集推進など、最終的に使えるものを作るためのエンジニアリングマインドも歓迎されています。 【ポジションのアピールポイント】 認識技術は実世界を正しく理解し、働きかけるためのフィジカルAIの根幹技術です。研究所では常にその最先端で仕事ができ、同社の幅広い事業領域への応用可能性があります。また、会社・部門としての成果だけでなく、論文・特許・社外連携などを通じた個人(バイネーム)の社外アピールがしやすいメリットがあります。将来的には研究を追及するパス・研究を統括するパス・事業応用に比重を置くパス等がございます。
データエンジニア<金融サービス領域>
■個人の顧客に対して、納得感があり安心して利用できる金融アドバイスを届けるためのAI活用を支えるデータ基盤と、その運用の仕組みを構築することがミッションです。金融実務とAI実装の両立を見据え、説明可能でAIが扱いやすいデータ設計と継続的にAIが学習改善できる運用基盤を形にします。 【具体的には】 ・ナレッジグラフおよびデータモデル設計 ・金融ドメインにおけるデータベース設計 ・同意管理/ログ取得を含むデータガバナンス設計 ・AI Agentと人の協働を前提としたデータフロー設計 ・継続学習を実現するデータループ設計 ・技術選定およびアーキテクチャ設計 【ポジションの魅力・成長機会】 ・金融×AI×データ設計という新領域において、事業立ち上げフェーズから関与できる点が本ポジションの大きな特徴です。ナレッジグラフ、生成AI、AI Agent、データガバナンス、継続学習基盤などの領域を横断しながら、技術選定から運用設計まで広く関与することができ、データエンジニアの枠を超えたアーキテクト視点を習得できます。 ・同社の技術アセットや知見を活かしながら、新しい金融サービスの中核基盤づくりに挑戦できるフィールドであり、社会的意義の高い金融サービスをデータの側面から支える経験を得ることができます。 【入社後のイメージ】 入社後3か月で初期データモデル設計を担い、半年程度で同意管理・ログ管理フレームの整備に取り組みます。その後は、AIの継続学習を支えるデータループの構築や運用改善、サービスの高度化・スケール設計へと役割を広げていきます。
AI推進
■AI CoEのメンバーとして、製造業ならではの豊富なAI適用フィールド(品質検査、予知保全、生産最適化、需要予測など)において、AIプロジェクトの企画から実装・運用まで一気通貫で携わっていただきます。 【具体的には】 共通業務をベースに、ご経験・スキルに応じてレベル別に以下ご担当いただきます。 <共通> ・Copilotおよび生成AIの活用推進、ユーザー要望のヒアリング、AI活用ナレッジ整備、他部門との連携 <レベル1(AI活用支援担当)> ・Copilot、exaBase AI利用支援 ・問い合わせ対応、FAQ作成、ガイドライン整備、ユーザー教育、勉強会運営 <レベル2(AI導入推進担当)>※レベル1を包括 ・PoC実施、AIモデル構築 ・業務改善テーマ推進、AI施策提案、プロジェクト推進 ・AI効果検証、利用状況分析 <レベル3(AI戦略企画担当)>※レベル1・2を包括 ・AIロードマップ策定、全社テーマ企画、製造AI戦略立案 ・AIガバナンス整備、AI組織運営、経営レベルへの提言
量子コンピューティング技術の応用研究リードエンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社の量子コンピューティング技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 量子コンピューティング、量子アルゴリズム、量子AI、量子機械学習に関する技術調査・検証 - 材料・化学領域における計算科学、量子化学計算、分子シミュレーション、材料探索、物性解析への応用検討 - 最適化、大規模シミュレーション・CAE解析など、産業応用テーマに対するPoCおよびプロトタイプ開発 - 事業部門、大学・研究機関、社外パートナーと連携した共同研究・技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語:Python等 - 環境:クラウド上の量子コンピューティング環境、クラウド計算資源、研究開発用ツール等
業界・業務特化型AI応用研究リードエンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社の業界・業務特化型AI技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 業界・業務特化型AI、ドメイン特化AI、バーティカルAIに関する技術調査・検証 - LLM、RAG、ナレッジグラフ、AIエージェント等を活用した業務ナレッジ活用基盤のPoCおよびプロトタイプ開発 - 熟練者の暗黙知、業務ノウハウ、判断プロセスの可視化・構造化 - 事業部門、顧客、社外パートナーと連携した業務課題の整理、AI適用テーマの設計、技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語:Python等 - クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) - ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - LLM:ChatGPT、Calude、Gemma、Qwen等の各モデル
マルチモーダルAI・大規模言語モデル応用研究エンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 - マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 - テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 - 先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC - 研究成果の知財化(特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 - 言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) - クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) - ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ
フィジカルAI・ロボティクス応用研究エンジニア【在宅勤務可】
同社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【開発環境】 - Linux(Ubuntu)- ROS 2- AWS- Isaac Sim- docker 【言語】 - C++- Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり
AI技術を活用した自動運転・ADAS向け仮想環境開発エンジニア
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・仮想環境(CG/物理シミュレーション)の構築・運用 ・ニューラルレンダリングやAI技術の応用検討・実装 ・実車評価との整合性検証、シミュレーション精度向上 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ✓ 最先端のAI・CG技術を業務で活用できます。 ✓ 自動運転・ADAS向けの大規模な仮想環境開発を通じて、画像認識・コンピュータグラフィックス・シミュレーション技術の専門性を高められます。 ✓ 研究開発から実用化まで一貫して携わり、次世代モビリティ開発に貢献できます。 【募集背景】 自動運転や先進運転支援システム(ADAS)の開発では、膨大な走行データが必要となります。実車による走行データの取得が行われていますが、すべての状況を網羅するには時間やコストの面で限界があります。そこで同社は、仮想空間を活用したシミュレーション環境の構築に取り組んでおり、道路、車両、歩行者などをCGで再現することで、現実に近い環境での評価を可能にしています。これにより、開発効率と品質のさらなる向上を目指しています。最近では、NeRFやGaussian Splattingなどのニューラルレンダリング技術、生成AIを活用した環境表現技術など、CG分野にも革新的な技術が次々と登場しています。これらを積極的に取り入れ、仮想空間のさらなるリアリティと柔軟性の向上を目指しています。未解決の技術課題に挑戦しながら、次世代のモビリティ開発を支える仮想環境を共に創り上げていく仲間を募集しています。
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データ分析/フュージョンアルゴリズム開発エンジニア
■データ分析/フュージョンアルゴリズム開発エンジニアとして、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 In Cabin Sensing領域でのソフトウェア開発をご担当いただきます。 ・データ分析/収集 ・センサーフュージョンアルゴ開発 ・データ収集基盤構築 【ポジションの魅力】 以下が可能 ・In Cabin Sensing領域における知識 ・画像認識に関する知識 ・車載システムに関する知識 ・センサーデータの取り扱い経験 ・言語(英語)※海外現法とのやり取りが出来ること
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ビジネス推進業務<AIを含む新技術の探索と検証および事業化>
■LLMをはじめとする生成AI技術とデータを活用して顧客の課題解決や業務改善を推進するAIネイティブな評価/開発/展開またはその支援業務、あるいはAI活用にあたって考慮が必要となるセキュリティに関する評価/展開またはその支援業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・同社AIビジネス創造のための技術評価、実現性検証、社内実践推進 ・同社データ基盤を活用したサービス企画・開発 ・ETL/ELT、DWH、BIを使用した設計・製造 ・プロジェクトの提案、立上げ、計画、実行、監視、終結の実施 ・生成AI/AIエージェント活用におけるセキュリティ技術の検証・サービス企画 【案件の事例や取り扱い商材】 ・自社サービスの企画・開発 ・自社サービスの顧客提供に先立つ自社実践 ・技術把握・検証のための海外/国内の自社未取扱製品 【ポジションの魅力】 同社は、宇宙・海洋・通信とさまざまなマーケットに向けてDXサービス事業を展開していて、社内での関連組織間の人的交流(異動含む)が活発であることから、社員のキャリア設計に対応する人材配置が可能です。 また人材育成・スキル強化に継続的に取り組んでいて、変化した社会環境や自身の環境に合わせたキャリア設計を支援しています。 【入社後の流れ(入社後はじめに携わっていただく業務等)】 経験・スキルによる判断となりますが、AI関連技術の評価、社内実践/顧客PoCに向けた実現性検証、またAI活用のためのデータ基盤の整備など、AIとデータfor AIに関する業務に携わっていただく事が想定されています。
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ネットワークの設計・構築・SI<通信事業者向け>
■通信事業者向けネットワークの設計・構築・SIとして従事いただきます。 ・通信事業者のモバイル及び固定ネットワークのネットワーク設計・構築・SI・検証作業 ・NW機器等のソリューション提案 ・業務の自動化/効率化、業務プロセス改善、品質向上活動 ・その他ネットワーク構築に関する業務 【具体的には】 ■通信事業者のモバイル及び固定ネットワークのネットワーク設計・構築・SI・検証作業 ■NW機器等のソリューション提案 ■業務の自動化、効率化 ■業務プロセス改善 ■品質向上活動 【配属予定部門】 KNSI出向いただく想定です。 【案件事例や取り扱い商材】 ■新規ネットワーク構築(設計・構築・SI)
CMP・ボンド工程 装置エンジニア
■同社にて下記業務を担当していただきます。 ・CMP / ボンドプロセス装置の立ち上げ ・安全衛生方針の遵守(必要な安全教育の受講・実施) ・新規装置の設計・開発・特性評価の主導、およびハードウェア・作業手順における課題(ギャップ)の特定と改善 ・装置の搬入・設置(インストール)およびアップグレードの全般管理 (作業品質、コスト管理、プロジェクトスケジュールの厳守を含む) ・装置ベンダーとの交渉・連携(既存製品の改善、将来的なロードマップの実現に向けた取り組み) ・各種ドキュメントの作成・維持管理(装置のパフォーマンス、運用手順書、保守仕様書、コスト指標など) ・社内監査および社外監査への対応
先進安全システムの前方監視・周辺監視レーダの開発を加速するAIエンジニア
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・仕様作成、設計、検証工程のAIによる自動化・効率化 ・AI/データ基盤構築およびモデル開発 ・レビュー/評価プロセスのAI高度化 ・開発プロセスの再設計(AI前提) ・各技術分野と連携したAI適用 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・自分が携わった製品が、国内外のさまざまな顧客に広く採用され、交通事故低減など社会課題解決に貢献することができます。 ・従来の人手中心の開発をAIで変革し、開発リードタイムの短縮・品質向上に直接貢献できます ・最先端のセンシング技術(レーダ、ソナー等)とAIを掛け合わせた新しい開発スタイルを創出できます ・グローバル案件においてAI活用を横断展開し、組織全体に影響を与えることができます ・単なるAI開発にとどまらず、業務そのものを設計する上流経験が得られます 【募集背景】 自動運転・先進安全システムの高度化に伴い、開発規模と複雑性が急速に増大しています。 従来の手作業中心の開発プロセスでは、スピード・品質の両立が難しくなっており、AIを活用した抜本的な開発改革が必要です。 そのため、「人がやっている業務を正しく分解し、AIで置き換える」ことができる人材を求めています。
モビリティ開発におけるAIを活用したDX推進エンジニア
■同社にて、モビリティシステム開発に関わる各種業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援 ・パワートレーン領域(モータ、バッテリー、トランスミッションなど)の制御開発 ・シャシー領域(シフトバイワイヤ制御、走行モード選択機能等)の制御開発 ・自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)研究開発、量産開発 ・シミュレーション検証(DILS/HILS)環境構築構築・検証実施業務 ・デジタルコックピット領域の開発支援サービス ・モビリティDX関連ソフトウェア開発
モビリティ開発におけるAIを活用したDX推進エンジニア
■同社にて、モビリティシステム開発に関わる各種業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援 ・パワートレーン領域(モータ、バッテリー、トランスミッションなど)の制御開発 ・シャシー領域(シフトバイワイヤ制御、走行モード選択機能等)の制御開発 ・自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)研究開発、量産開発 ・シミュレーション検証(DILS/HILS)環境構築構築・検証実施業務 ・デジタルコックピット領域の開発支援サービス ・モビリティDX関連ソフトウェア開発
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データプラットフォームエンジニア<MotoGP開発>
■世界最高峰の二輪レースを支えるデータ活用基盤およびAI活用基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。レース車両データ、解析結果、技術文書、音声情報など、さまざまな情報を活用し、エンジニアや現場担当者が必要な情報へ迅速にアクセスできる環境を構築していただきます。AIを主役とするのではなく、人の思考や判断を支援する道具として活用し、PoCに留まらない実運用可能なシステムへ発展させることを目指していただきます。 【具体的には】 ■データ活用基盤の設計と構築:レース開発、運営で利用される各種データを統合し、業務で活用しやすい形に整理・蓄積するためのデータ基盤を設計・構築 ■業務システム・AI活用基盤の開発:検索システムやAI活用機能など、現場の意思決定を支援する業務基盤の設計・開発・運用を担当 ■クラウド・システム基盤の整備:AWSやAzure等を活用し、開発現場で長期的に運用できるシステム環境を構築 ■現場展開と継続改善:利用者と対話しながら課題を整理し、小さく実装・改善を繰り返しながら実運用システムとして育てます 【開発ツール】開発言語:Python、SQL、JavaScript、MATLAB、.Net C#/開発環境:Windows、Linux/クラウド:AWS、Azure/ソースコード管理:Git、GitHub 【キャリアパス】 入社後はデータ活用基盤や業務システムの開発を通じて、クラウド、データモデリング、AI活用技術を実践的に習得いただきます。将来的にはMotoGP開発を支えるデータアーキテクトやシステムアーキテクトとして、技術戦略やシステム設計を主導する役割を想定しています。
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データ活用コンサルタント/データマネジメントコンサルタント
データ活用コンサルタント・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。 ■データ活用を軸としたソリューション/サービスの企画・開発 ■ビジネス改善/創出を目的とする、データ活用システム構築のためのコンサルティング、システム開発のリード <ポジションの魅力> ・データ分析システムに必要な幅広い経験ができる ・業界を横断し、幅広い業種・業務の顧客に対して活動ができる ・先端技術の実適用に向けて、同社研究所やスタートアップとも密に連携している ・データ活用の推進に必要な、コンサルティング、データ分析、データ基盤構築、データ分析の運用プロセス整備を組織全体でカバーしている <ポジションの特徴(仕事のやりがい・案件の特徴)> AIやデータ活用を推進するためには、ビジネス・IT基盤・データ分析といった多方面のスキルセットが必要となります。 同組織では、データ活用を推進するために、計画立案のコンサルティング、高度なデータ分析技術の適用、データ処理システムの構築、運用改善プロセスの整備を組織全体でカバーしており、グループ間で連携対応できることが強みです。また、先端技術の実適用に向けて、研究所とも密に連携(兼務等)しています。
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研究員<AIネイティブ/アーキテクト>
研究員(AIネイティブ/アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・アーキテクトとして企業のDX推進をリードできる ・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる ・最新の技術を幅広く身に付けることができる(キャリアパスの項目を参照) ・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる ・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる 【ポジションの魅力・特徴】 ・アーキテクトとして企業のDX推進をリードできる ・既存システムの開発・運用現場が抱える様々な問題を新技術で解消できる ・最新の技術を幅広く身に付けることができる(キャリアパスの項目を参照) ・アジリティと信頼性の担保を通して高品質なDX向けシステムを実現できる ・自身が探索したシーズを用いて、顧客の課題の解決というゴールを設定し、その達成に向けて主体的に行動できる
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研究員<AIネイティブ エンタープライズアーキテクチャ>
AI Native時代の企業情報システムのアーキテクチャに関する研究を行います。自律的なAIエージェント群が組織で業務を取りまわす、サステナブルな企業情報システムの実現を目指し、業務コンテキストの取り扱いと、業務・タスクのAIへの自律的オフロードに現在は注力しています。研究に関連する顧客の実プロジェクトへの参画も行います。 【具体的には】 ・ 開発担当:AI Nativeな企業情報システムの開発・現場での実証 ・ 研究企画・推進:アーキテクチャ全体の検討、組織戦略への組み込み・顧客企業を含む展開 <ポジションの魅力・特徴> ・ 研究員として、自分で問いを立て、仮説を実装し、成果を社内外に発信できる ・ 自分が設計・実装したものについて、業務オーナーから「使えた/使えなかった」の手応えを直接受け取れる ・ 研究テーマ単位で動くため、複数の顧客現場・複数の業務システムに関与できる ・ 業務に必要な技術・知識を習得するための学習機会(研修・出張等)を主体的に活用できる
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研究員<クラウドネイティブforAI/FinOps>
クラウドネイティブforAI/FinOpsの研究員をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIやクラウドを用いた開発における種々の問題に対してFinOpsの考えに沿った研究開発とその成果の成果展開 ・AIやクラウドを用いた開発を幅広くカバーしコスト可視化・配賦、利用量、最適化、ガードレール整備などのFinOpsの技術担保を推進 ・FinOpsの社内啓蒙、育成コンテンツの作成、展開 <ポジションの魅力・特徴> ■新しい研究テーマであるFinOpsの立ち上げに関わることができる FinOpsはクラウドやAIのコスト最適化を持って技術の価値最大化を目指す比較的新しい領域です。日本ではまだまだ市場が小さいですが、FinOpsは大きなニーズとして近い将来大きな市場となると考えています。技術だけではなくプロセスや顧客の業務まで理解した総合的なアプローチが必要なこの領域はSIerとして取り組む大きな意義があります。近年、生成AIの利用拡大に伴い、AIコストが加速度的に急増しています。この問題を解決できる新しいソリューションの開発を行うことができます。 ■チャレンジングな案件経験ができる 扱う技術の先進性から前例がない事例やDX案件などの非常にチャレンジングな案件が経験できる機会が多いです。 顧客内の変革に携わる機会も多いです。
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研究開発エンジニア<SDV>
SDV(Software Defined Vehicle)研究開発エンジニアをご担当いただきます。 日本の自動車産業は、世界的に競争力がある製造業の代表格です。その自動車産業では、単なる製品としての自動車から、モビリティ・サービス(MaaS)へと提供価値が徐々に変質してきています。その実現にむけて、内燃エンジン車(ICE)やBEV(Battery EV)に関わらず、自動車の内部構造はこれまでのHardware Definedから、Software Definedへ徐々に移行しています。Software化することでモジュール間の制御がしやすくなり、クラウドと連携することで、運転手にパーソナライズした自動車の実現が可能になります。また自動車の運転だけでなく、生活空間としての価値、社会インフラとしての価値など、大きな可能性を秘めています。 10年先のMaaS実現を見据えて、InCAR領域での技術担保にチャレンジ頂きます。 同社は少数精鋭のコアエンジニアを中心に、SDVパートナー会社等と協働でSDVのアーキテクチャを研究し、車に搭載される製品開発を行いたいと考えています。 新規事業であるため、初期メンバーはエンジニアの小チームでクイックに技術担保するところから始め、技術コンサルや製品開発リードができるレベルを目指して頂きます。
次世代AI半導体の研究開発担当
AIを実行するロジック半導体の省電力化と演算性能向上を目指し、以下研究開発をご担当いただきます。 【具体的には】 ■SoC向けAIモデル研究開発 ・AI SoCに用いるAIモデルの調査および選定 ・アルゴリズム設計・実装・学習・最適化 ・AI SoC上での推論性能評価 ※様々な開発部門、取引先・共同研究先と連携して業務を進めていただきます。 【開発ツール】 ■プログラミング言語(C/C++/Python 等) ■開発環境(Github/Docker/AWS等) ■ライブラリ(PyTorch/ONNX等)
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クラウドアプリケーション開発エンジニア
■クラウドアプリケーション開発エンジニアとして以下をご担当いただきます。 ・接客録音システムに関するWebアプリケーション/業務アプリケーションの設計/開発/テスト/リリース ・既存接客録音システムのAWS環境へのリプレイスに伴うアプリケーション設計/開発/移行対応 ・録音デバイス、音声認識サービス、生成AIサービス、社内外システムとのAPI連携設計/実装 ・音声データの蓄積、加工、検索、可視化に関する機能開発 ・接客単位の分割、音声認識結果の補正、要約、トーク抽出、単語カウントなど、音声データ活用機能の開発/改善 ・AWS上でのアプリケーション構成、データ管理、ログ管理、セキュリティを考慮した設計/実装 ・コードレビュー、技術課題の解消、性能/保守性/運用品質の改善 ・業務部門や社内関係者と連携した仕様検討、およびリリース後の機能改善/品質改善 【具体的には】 ・Webアプリケーションの要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース対応 ・AWS環境へのリプレイスを前提としたアプリケーション構成、データ構造、API設計の検討 ・既存接客録音システムの仕様/データ構造を読み解き、新システムへの移行方針を設計 ・新デバイス、音声認識サービス、生成AIサービス、各種SaaS/外部システムとの連携機能の設計/実装 ・音声データの蓄積、管理、検索、可視化、分析に関するアプリケーション機能の開発 ・AI要約、接客単位分割、音声認識結果の補正、トーク抽出、単語カウントなどの音声データ活用機能の開発/改善 ・業務部門や社内関係者と連携した仕様検討、およびアプリケーション設計/実装 ・コードレビュー、技術課題の解消、リファクタリング、開発品質の向上 ・リリース後の機能改善、性能改善、運用品質向上、安定稼働に向けた継続的な改善
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AI/MLソリューション開発エンジニア
■AI/MLソリューション開発エンジニア<次世代クラウド基盤>をご担当いただきます。 【ミッション】ソブリンクラウド環境において、生成AI/LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI/CD、LLMOps/MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元しAI活用の高度化とスケールを実現します。 【主な業務】 ・生成AI/LLMアプリケーション開発・導入 ・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援 ・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元 ・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発 【具体的には】 ・ソブリンクラウド上での生成AI/LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用 ・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発 モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI/CD、運用自動化を包括するLLMOps/MLOps/DevOps基盤の整備 ・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元 ・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備
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AI/データエンジニア<計算機>
産業技術総合研究所にて取り組む研究テーマの社会実装を目指すエンジニアリング部で、AIやデータサイエンス領域で以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・ABCIやAWSなどのクラウドを活用した、AIモデル学習 ・スケール則に伴う大規模なモデル学習 ※大規模AIクラウド計算システム「ABCI 3.0」 https://www.aist.go.jp/aist_j/news/au20250120.html 【配属部署】 産総研のエンジニアは、多様な専門技術と創造力を複合的に活用し、産総研の研究成果を実装可能な形に具現化して、社会実装を担う人材です。 エンジニアリング部に所属しつつ、同所の多様な研究現場のプロジェクトに参画し、産総研全体のエンジニアリング機能向上に努めていただきます。 【働き方】 審査過程において、コアスキル・経験を生かすことのできるプロジェクト(PJ)をすり合わせ、入所直後はそちらでご活躍いただきます。 複数PJを並行することや参画PJが変化することも想定されています。PJによっては、多様なスキル・経験を持つ複数名のエンジニアで業務にあたり、お互いに助け合い・磨き合いながら技術課題に挑んでいただきます。
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データサイエンティスト
コンシューマー事業のビジネス・データ分析やシミュレーション分析などを担当し、経営・マーケティング戦略の意思決定に寄与することがミッションです。 【主な業務】 ・モバイル顧客の解約予測モデルの開発と運用 ・各種マーケティング施策効果の因果推論 ・LLMエージェント市場シミュレーションと評価 【具体的な業務】 ・Pythonを用いた機械学習・因果推論の実装および分析・評価(分析基盤としてはGoogle Cloud/Databricksなど) ・Pythonを用いたLLMエージェントおよびシミュレーションの実装および分析・評価 ・ジュニアデータサイエンティストに対する育成・指導など 【ポジションの魅力】 ・コンシューマー事業の顧客を対象としたリアルデータ分析ができる ・OpenAIの最新モデル of APIを使った開発にチャレンジできる、LLMシミュレーションという方法論が定まっていない難しい課題にチャレンジできる
全社の開発生産性向上に向けたPMO業務
■以下のいずれかの業務について推進担当あるいはリーダとして担っていただきます。 【具体的には】 (1)R&D組織における開発テーマの推進力強化 ・R&D組織メンバのプロジェクトマネジメント力をはじめとするテーマ実行力・推進力強化に向けた施策の企画・実行推進 (2)技術ポートフォリオマネジメント運用と連結したR&Dプロセスの高度化・改革 ・全社技術戦略~テーマポートフォリオ~個別テーマ管理・予算工数管理を連動させるR&Dプロセス・仕組み・運用の企画、実行推進 ・R&D活動の生産性を高めるためのR&Dプロセスと運用の改善・改革の企画・実行推進 (3)AI活用をふまえたR&Dプロセス・開発環境改善・整備等 ・開発生産性向上に向けてR&D活動にAI活用・自動化の導入を踏まえたR&Dプロセス改革、開発環境・インフラ改善の企画・実行推進 ・全社R&D推進活動と連動した、開発基盤DX、ツールチェーン等の実装・活用推進 ・R&Dテーマ企画の生産性を高める施策の企画・実行推進 ■この仕事の魅力 ・全社戦略を具体的な実行策に落とし込み、将来成長に向けた仕込み・開発現場での成果創出・同社の開発生産性向上につなぐ戦略統括・実行部隊の中核として、部門横断で関係者と連携しながら変革をリードする経験を積むことができます。 ・いずれの業務も組織マネジメント課題を構造的に捉え、実効性高い施策の企画から実行まで担当いただくので、将来マネジメント人財として活躍を希望される方にとってチャンスが広がる業務経験になると思います。
新規サービス企画・戦略策定担当
■au PAYを導入している小売企業(au PAY加盟店)を対象に、市場動向や加盟店ニーズを踏まえた新規サービスの事業企画およびサービス開発をご担当いただきます。 顕在化されたニーズへの対応にとどまらず、加盟店自身も言語化できていない潜在的な課題やニーズを捉え、それに応えることのできる新規サービスの企画・開発・構築および運営の具現化に向けて推進していただきます。 【具体的には】 au PAYを利用する個人の顧客が、よりau PAY加盟店を利用できるようにするための販促サービスや、au PAY加盟店向けのリテールマーケティングソリューションに関連する以下の業務を行っていただきます。 これまでのご経験に応じて、新規サービス企画・戦略策定をメインに、既存サービスや関連する付帯業務も担っていただく想定です。 ■新規サービスの開発 ・au PAY加盟店が取り巻く市場動向や加盟店ニーズを踏まえた新規サービスのコンセプト設計 ・新規サービス開発に向けたサービス要件およびシステム要件の策定 ・au PAYと双璧をなす新たなB2B2Cサービスの事業企画(金融/決済領域に限らない) ■既存サービスの開発 ・既存サービスにおける機能追加、改修を通じた更なる利用拡大の促進 ・プロジェクトオーナーとして、担当サービスに関連するシステム開発におけるアジャイル開発体制のリード ■その他付帯業務 ・営業部門やパートナー企業と連携した、リテール領域における市場調査・情報収集 ・新規サービス提供に向けた運用フローの構築 ・サービスを推進にあたって必要となる法規制への対応・整理
データサイエンティスト
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。
ソフトウェア研究開発<次世代製品開発>
同社デバイス(電子部品・センサー・電池)を用いたシステム・モジュールにおける、システム及びソフトウェア開発のリード業務をお任せします。 【具体的には】 ■新規デバイスの可能性を最大化するためのシステム/ソフトウェアの設計開発 ■信号処理や機械学習を用いたアルゴリズムを検討し、C/C++を用いて組み込みシステムへ実装 ■顧客が活用イメージを膨らませられるような新規性の高いデモ機やアプリケーションの開発、および技術提案 【プロジェクト例】 ■ARグラス用レーザーモジュール開発: デバイス単体では顧客が活用をイメージしにくいため、ソリューションとしてのデモ機・アプリを構築 ■じゃんけんシステム: 高度な信号処理技術を、視覚的に分かりやすい動的なデモとして構築。 ■HRXソリューション: IMU(加速度センサー)を用いた予知保全システム。数年前にR&Dで立ち上げたテーマが、現在は見事に事業化されている成功例です。 【魅力】 ■仕様書や過去のノウハウが未蓄積な状態から、自分のアイデアと技術で道を切り開く「ベンチャー気質」を持った組織です。 ■売上の9割以上が海外であり、海外拠点のエンジニアとの日常的な連携などグローバルに活躍をすることができます ■「センサー」「アクチュエータ」「電池」の3分野に集中投資しており、世界最高峰のハードウェア技術を間近で体感できます。
データサイエンティスト/AIプランナー
■データサイエンティスト/AIプランナーを担当していただきます。 【具体的には】 同社製品や同社サービスに対して機械学習や自然言語処理等を活用することにより、課題の解決や新たな価値創出を行っていただきます。 現状の製品やサービス毎の課題を解決するために、AIのモデリングを通じてデータ活用や可視化分析等を行います。 定型化されたモデルがあるわけではなく、案件に応じてモデルの選定を行い、入手したデータをどう活用すべきか、各部署へのヒアリングやベンダーの意見も取り入れながら最適解を模索していただきます。 【仕事の進め方】 デザイン思考による価値抽出や新たなビジネスアイデア創出など、データ活用の観点から様々なエッセンスをもたらしていただきたいと考えています。 【出張】 頻度:年数回程度、1回の期間:1〜2日 【本ポジションの魅力ややりがい】 各事業部門の課題や改善点に向き合い、AI活用において理想を実現することで、実際に形となった(自社製品・サービス)を目にすることができるのが最大のやりがいです。
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Data and Analytics<銀行/保険/証券>
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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シニアデータサイエンティスト
■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
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データサイエンティスト
■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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Data Analytics Consultant ※東京勤務
■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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Data Analytics Consultant ※大阪勤務
■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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データサイエンス・マネージャー
■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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