■SDV時代の製品ソフトウェア開発を"AIドリブン” で加速するための開発環境構築を担当いただきます。 【具体的には】 ・開発現場における情報収集、課題の本質的理解 ※いわゆる御用聞きではなく、課題発見のフェーズから担っていただきます ・生成AIを中心とした開発プロセス再構築 ・現行の課題解決、または開発プロセスの再構築に必要な要素技術PoCと、設計への反映 ・機能実現とリリース、開発現場からのフィードバックを得てブラッシュアップ（以下ループ） ・上記を通じた次世代エンジニア育成
最先端のSMT（Surface Mount Technology）ラインをさらに進化させるため、AI・機械学習を活用した自動化・省人化ソリューションの開発をご担当いただきます。 製造現場の未来をつくる技術を、自らの手で形にしていただけるポジションです。 【具体的には】 装置や生産ラインから得られる膨大なデータを活用し、以下のようなサービス・システムを開発します。 ・ 予知予測保全： 装置メンテナンスの最適化・故障予測 ・ 画像解析AI： 装置内カメラを用いた異常検知システム ・ 行動分析： 作業者の動作を分析・評価し効率化に繋げるソリューション ・ データ活用基盤： ビッグデータを駆使した複合的な分析・意思決定支援システムの構築 【このポジションの魅力】 ・ 世界トップクラスのメーカーと共創し、グローバルに通用するソリューションを開発できる ・ 装置やユニットなど、幅広い領域の開発に携わり、多様な技術経験を積める ・ 工場の自動化・省人化を直接推進し、ものづくりの現場に大きなインパクトを与えられる ・ 顧客との対話を通じて、ニーズや製品価値をダイレクトに実感できる
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS（MuleSoftなど）の構築、A2A（※）やMCP（※）などの技術プロプロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定していて、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 同社グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格 ※MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制
製造メーカー向けのシステム開発において、要件定義から設計・実装・テストまで一気通貫で参画し、プロジェクト全体を推進していただくPMポジションです。 同ポジションでは、AI活用による開発高度化をミッションとし、AI駆動開発およびQA4AI駆動開発の両面から、開発生産性向上と品質向上の実現をリードしていただきます。 【具体的には】 対象は、製造メーカーにおける組み込みソフトウェアや関連システム開発を中心としていて、顧客課題や要求仕様の整理、プロジェクト計画の策定、関係者調整、進捗・品質・リスク管理など、プロジェクトマネジメント全般を担当していただきます。 加えて、AI活用を前提とした開発プロセス・品質保証プロセスの設計、導入、改善、定着化までを推進していただく想定です。 ■AI駆動開発 ・生成AI等を活用した開発プロセスの企画・設計・導入支援 ・要求分析、仕様検討、設計、実装、レビューなど各工程におけるAI活用の推進 ・組み込み開発における開発環境、ルール、前提条件の整理および運用設計 ・AI活用による開発生産性向上に向けた標準化、改善施策の企画・実行 ・顧客および開発チームを巻き込んだプロジェクト推進 ■QA4AI駆動開発（AI駆動開発に対する品質保証活動） ・AIを活用した品質保証プロセスの企画・設計・導入支援 ・既存仕様書、設計書、評価観点、開発プロセスの確認および必要情報の整理 ・AI活用に必要な各種ドキュメント・ルールの整備、最適化 ・チェックリスト等を用いた現状診断、課題抽出、改善提案 ・品質保証観点を踏まえた運用ルール整備、レポート作成、改善優先度の整理 ・開発スピードと品質担保の両立に向けたプロジェクト推進
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■IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 【具体的には】 ■現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ■AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ■AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ■品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ■効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 ※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】 ・生成AI：Claude Code、GitHub （必要に応じて他ツールも検討） ・構成管理：Git（Gerrit/GitHub） ・開発言語：Kotlin、Java、Python（⼀部C++あり）、Typescript ・コミュニケーション：Slack、 Microsoft Teams ・プロジェクト管理：JIRA、 Confluenceなど
AI・IT技術・データドリブンを駆使し、運転者及び乗員向けの認知判断作用システムと、車両システム(ADAS／AD)の協調 による安全安心を実現するためのシステム要件定義、アーキテクチャ開発およびその検証をご担当いただきます。 【具体的には】 ◆車載する次世代安全システム・運転者協調機能の先行開発 ・AIとデータの活用を前提とした、価値仮説～システム要件定義、開発プロセスへの落とし込み ・自動運転社会におけるクルマと運転者との協調・注意・介入に関する要求・要件定義 ・社内要素技術開発を、目標とする安全システム(プロジェクト)と紐づけ、他課と連携し開発推進 ・各プロセスの成果物の管理と妥当性評価(システムレベルテスト実施) ◆安全安心サービスシステムに関するソフトアーキテクチャの開発 ・社内外関連メンバー（顧客北米拠点含む）とのクラウド／エッジのハイブリットアーキテクチャ立案、設計 ・上記に基づいた車載エッジのアーキテクチャ仕様設計 ・サービス実現に向けたIT技術等の先端技術探索および車載適用 ・パートナ企業への要件提示、要素技術・ソフト開発マネジメント ・試験評価、成果物管理 ◆顧客・関係会社・部署とのPoC（検証）を通じたシステム開発 ・走行体験によりデータドリブン開発を推進するPoC環境構築(車両・シミュレータ) ・顧客・社外ステークホルダー（子会社 等）への技術的な提案や開発連携 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性】 ✓AI・データ・ソフト技術を実装ではなく価値・要件・判断軸へ昇華する経験ができます ✓法規・アセス対応と将来差別化を同時に扱う上流視点のシステム思考が身につきます ✓全社横断・社外連携を通じ、抽象度の高いテーマを整理し合意形成する力を磨けます ✓PoCを通じて、仮説→検証→判断を回すことで、AI・データ活用の実効性を見極める力が養われます
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■SDV（Software Defined Vehicle）に必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務を担当していただきます。 【具体的には】 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ※上記に伴う研究開発業務、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。また、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。
■「LLM・AI・データ解析の技術の進化」「全社の検証で顕在化した実用上の問題」「ソリューション事業の構想」を踏まえて、技術も含めた価値提供の仕組みを設計し、各技術が抱える問題の解消に有用な技術開発を見極め、それを構築・検証する主担当を担当していただきます。 【具体的には】 ・テーマのチームメンバと協働しながら、技術開発の計画・実行・有用性の見極め ・事業部のソリューションに技術開発成果を展開するための対象部門の関係者との折衝 ・事業展開する上で必要なLLM・AIエージェントを活用する仕組みの設計・プロトタイピング ・自身の専門性を活かしたメンバの指導、育成 【対象領域】 ・基板検査装置を起点とした基板実装工程の生産性を向上するソリューション ・装置の制御の中枢となるPLCを起点としたデジタルツインによる生産性を向上するソリューション ・再生可能エネルギーの活用効率を高めるための発電・蓄電池・パワーコンディショナの連携を管理するソリューション ・同社の技術開発部門に提供しているLLMを活用するための開発基盤の強化
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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ご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【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。
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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ご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【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。
同社にて、大規模システムである自動運転、先進運転支援プロジェクトのプロジェクトマネージャーとして、大規模プロジェクトの完遂（量産）へ導く業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客や開発関係者とのコミュニケーション ・全体会議体の運営 ・開発全体日程の立案 ・変更管理システムの運用 【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】 ・最新の自動運転、先進運転支援プロジェクトをプロジェクトマネージャーとしてけん引することで、自分のプロジェクトの製品が世に出たときに、交通事故およびその死傷者の低減に貢献している実感が持てます。
交通死亡事故ゼロを目指し、レーダ開発設計を通して世の中に価値を提供する仲間を募集しています。従来、人が担ってきた設計・検証・調整業務をAIで置き換え、開発生産性を飛躍的に向上させたいと考えています。「同じ作業を繰り返したくない」「本質的な開発に集中したい」と感じている技術者に、AIを用いて開発の進め方そのものを変革させる役割を担っていただきます。 【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 ＜魅力点＞ ・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
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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。
■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
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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
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
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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。
■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
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。
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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
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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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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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■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
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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■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
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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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■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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■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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【概要】 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・エンジニアが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、データサイエンティストを積極的に採用します。 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 以下、プロジェクト事例をご覧ください。多岐に渡る業界・業態のお客様、R&D活動からコンサルティング、最先端テクノロジーを駆使したシステム構築に至るまで、幅広いフィールドでご活躍いただくことが可能です。 【プロジェクト事例】 ◆データサイエンス ・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ・店舗従業員のシフト最適化 ・物流における配送経路最適化 ・倉庫内ピッキング経路最適化
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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】 ■AI・データ分析活用コンサルティング案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ■最先端技術を取り入れた、新たなAI・データ分析サービス・ソリューション企画、実行 ■AI・データ分析領域におけるプロジェクトマネジメント ■同社コンサルタントに対するAI普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・AIエンジニアが集っていますが、同事業を当社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AI・データ分析プロジェクトリーダーを積極的に採用します。 以下、プロジェクト事例をご覧ください。多岐に渡る業界・業態の顧客、R&D活動からコンサルティング、最先端テクノロジーを駆使したシステム構築に至るまで、幅広いフィールドでご活躍いただくことが可能です。 【プロジェクト事例】 ■画像処理 ○服飾画像に対する類似画像検索 ○医療画像に対する病変特定のための画像解析 ○店内カメラを活用した顧客と店員の行動分析 ○スポーツ動画を用いた、選手のモーション解析 ○手書き文字を含む、証票認識技術の向上 ■言語処理（音声処理） ○集積された顧客の声に対する自動文書分類や要約 ○コールセンタの音声解析によるオペレータの対応品質改善と施策の仮説抽出 ○文書意味ベクトルを用いた専門文書検索技術 ○機械学習を利用した文書校正用言語モデル構築
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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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【概要】 ITコンサルティングカンパニーのフューチャー株式会社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なデータサイエンティスト・AIエンジニアが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AI・データ分析プロジェクトリーダーを積極的に採用します。 ・AI・データ分析活用コンサルティング案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・最先端技術を取り入れた、新たなAI・データ分析サービス・ソリューション企画、実行 ・AI・データ分析領域におけるプロジェクトマネジメント ・同社コンサルタントに対するAI普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり）
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データドリブン経営の活動全般を推進するマネジメントコンサルタントをご担当いただきます。 データドリブン経営の実現に向けた活動全般を推進します。具体的にはデータ利活用に関する各種施策の全体スケジュール・リスク・課題を管理し、優先順位をコントロールします。また、データ利活用プロセスを全社へ導入し、専門部隊となるCoE（Center of Excellence）を立ち上げ、全社を支える組織として定着させていきます。 【具体的には】 ■特定の製品ベンダーやコンサルティング会社に依存せず、クライアント企業がデータ利活用を推進するための専任組織の立ち上げ ■投資判断のための実証実験（Sandbox）環境整備や、データ利活用を促進するためのデータ基盤の高度化 ■データマネジメントやデータを活用した業務プロセスの導入・定着支援
■同社にて下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・同社の半導体デバイスの研究開発に関する各テーマのフロントローディング化に関する研究 ■ミッション 配属される最適設計研究Gは、半導体デバイスのフロントローディングに関する研究をしています。実際にモノを作る前にいかに正確なシミュレーションができるか、そして目標スペックに対して最適な設計ができるか、を目指しています。最近ではロームの最先端デバイスであるSiC/GaNといったワイドギャップ半導体や、高周波モジュールのフロントローディングで成果を上げています。最終的には、システム全体に対する顧客の要求に合わせた最適なデバイスを、モノを作る前に設計できるようにすることを目指します。 （フロントローディング：設計段階で工程バラつきを含めた詳細なシミュレーション、想定される不具合の洗い出しを行い、それらの結果を複数人でレビューすることで、後工程にて発生する問題を事前に無くす取り組みのこと。） ■入社後のキャリアステップ まずは個別の研究課題に対してそのフロントローディング化に取り組んでいただきます。半導体に関する知識や物理シミュレーションの仕方を習得してもらいつつ、これまで培ってきたデータサイエンスに関するスキルを発揮いただきます。もちろん半導体を実際に作っての評価も担当いただきますので、半導体に関する知識も(まだない方は)つけていただけます。最終的には、同社のフロントローディングを主導するリーダーになっていただきます。 ■仕事の振り分け方 原則一人一テーマなので、まずは一つ研究テーマを持ってもらって、プロジェクトマネージャー(以下PM)としてそれに取り組んでいただきます。物理モデルの検討からデータサイエンス、実物を使った実際の評価までを担当いただきます。
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【概要】 ITコンサルティングカンパニーの同社に設立されたStrategic AI Groupは、世界最先端の、ディープラーニングを中心とするAI技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的AIプロジェクトをリードしています。 既に約30名の優秀なAIエンジニア・AIコンサルタントが集っていますが、同事業を同社の中核ビジネスとして加速的に発展させるべく、AIエンジニアを積極的に採用します。 ・画像処理・言語処理・データ分析等の、幅広いAI技術を元にしたソリューションの開発、R&D活動 ・最先端AI技術を取り入れた、新たなAIサービス企画、実行 ・AI領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・社外に向けたプロモーション活動（学会発表、講演、書籍執筆などの実績あり） ＜AI活用コンサルティングサービス実績＞ ◆画像処理 ・店内カメラを活用した顧客と店員の行動分析 ・スポーツ動画を用いた、選手のモーション解析 ・手書き文字を含む、証票認識技術の向上 ◆言語処理（音声処理） ・集積された顧客の声に対する自動文書分類や要約 ・コールセンタの音声解析によるオペレータの対応品質改善と施策の仮説抽出 ・文書意味ベクトルを用いた専門文書検索技術 ・機械学習を利用した文書校正用言語モデル構築 ◆データ分析 ・製造業向け需要予測統計モデルの構築 ・50万個/日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・ARIMAモデルベースの仮説・検証、及び統計モデルの構築 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価
■世界最先端のディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトのリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれに伴う営業・提案活動 ・同社コンサルタントに対するデータサイエンス普及活動、および社外に向けたプロモーション活動（講演、執筆活動などの機会あり） 【プロジェクト事例】 ・最先端AIアルゴリズムを用いた、マルチモーダル（購買履歴・画像・テキスト）レコメンドシステム構築 ・50万個／日の生産を支える日販の食品製造業の消費需要予測 ・小売業向けの在庫データ分析およびその評価 ・店舗従業員のシフト最適化 ・物流における配送経路最適化 ・倉庫内ピッキング経路最適化
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■各種業界のトップ企業のデータ駆動型経営改革における、新規ビジネス構築、プロセス改革、IT・AIソリューション構築、データ基盤構築、セキュリティ・コンプライアンス、組織・風土改革、人材育成をプロジェクトのコアチームとして支援ただきます。 ＜具体的なプロジェクトの例＞ ・IoTデータを活用した新規サービスビジネスの構築、ライフタイムバリュービジネスの創出（ハイテク業など） ・販売・製造・物流・調達データをエンドツーエンドで活用したサプライチェーン改革（製造業、ハイテク業、製造小売業・物流業など） ・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革（通信業、エンタメ、電力など） ・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革（医療・製薬業など） ・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革（小売業、消費財製造業、金融業、保険業など） ・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革（各種業界）
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■クライアント企業におけるデータ／アナリティクスを活用した顧客体験変革、ビジネス変革を推進する専門集団として組織に参画していただきます。現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。Song Intelligenceでは、データを活用したクライアント変革の旗振り役として、アクセンチュアの保有する最先端のデータサイエンティスト集団、アクセンチュアソング本部に在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。 ◆職務内容 ・総合的な顧客体験創出のためのデータドリブンコンサルティング ・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援 ・データを活用した戦略立案支援・施策推進支援、およびデータドリブン化加速のための組織変革・システム変革・人材育成の推進支援 ・データ分析結果の業務プロセスへの落とし込み支援 ◆強み ・⾧年日本の各種業界に対してコンサルティング支援を行ってきた業界・顧客への理解とリレーションにより多種多様な活躍の場をご提供いたします。 ・業界トップクラスのデータサイエンティスト集団からのノウハウ・知見を吸収でき、データサイエンティストとしてのスキル向上の場を提供いたします。 ・アクセンチュア・ソング本部のデザイナーやクリエイティブ・ディレクターなどの専門家と連携することにより、データ分析だけにとどまらず、実行の支援まで一貫して支援することが可能です。 ・グローバル標準アプローチ・チーミングを採用しているため、グローバル最新事例の導入やグローバルチームとのコラボレーションに携わることが可能です。
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顧客のデータ活用ビジネスを支え、将来的にも「使われ続ける」データ基盤の構築を実現するエンジニアスペシャリスト集団です。顧客のビジネス要件のシステム要件への落とし込み、ソリューション選定、アーキテクチャ設計、アプリケーションプログラム設計、それらの実装・テスト、システムリリースおよび、その後の運用まで総合的に支援いただきます。 ◆役割・期待 サイロ化システム／データの統廃合、基幹システム刷新に伴うデータ基盤のレガシーアーキテクチャからモダンアーキテクチャへのマイグレーション、グローバル展開を見据えたデータメッシュアーキテクチャの実現など、さまざまな課題・チャレンジ要素を持つデジタルトランスフォーメーション案件において、顧客のビジネスバリューを見据え、データ活用のためのあるべき姿、それらに最適なソリューション選定・アーキテクチャ設計、実装を担当頂きます。 ＜業務内容＞ ・データ基盤(インテグレーション／データレイク／DWH／データマート／BI／ML／AI／MDM／データカタログなど）のソリューション選定およびアーキテクチャ設計 ・データ基盤のシステム要件定義・設計・開発・テスト・移行 ・プロジェクト作成物のアセット化および類似プロジェクトへの横展開適用
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■あらゆる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コンサルタント集団です。顧客のビジネス要件(現行課題／将来の展望)とデータサイクル(データ生成～蓄積／加工～活用)を分析し、データ基盤のソリューションブループリント・構築ロードマップを描き、システム構築およびその後の運用まで支援します。また、データマネージメント体制・業務プロセスの変革も併せて実現します。 ◆役割・期待 データ戦略における様々な課題を、顧客のパートナーとなり解決することで、データ利活用の先にあるビジネスゴールを達成していきます。 BIを中心としたデータ活用の業務への組み込みに向け、方針策定からプロセス検討、ソリューション導入・定着化を図ります。 ＜業務内容＞ ・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「あるべき姿」の定義 ・顧客を支えるデータ基盤のソリューションブループリント定義 ・データ基盤の構築ロードマップ定義(データマネージメント体制・業務プロセス整備含) ・データ基盤構築および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 ◆プロジェクト事例 ・グローバル国際開発機関：データマネジメント強化支援 ・大手国内金融機関：分析基盤構築/ガバナンス検討支援 ・大手国内エネルギー会社：ガバナンス策定/分析基盤要件定義支援 ・金融機関におけるデータ連携基盤・ダッシュボード構築
■同社にて、機械学習エンジニア／MLOPSエンジニアとして顧客のITに関する経営課題や事業課題に向けたシステム系支援をご担当いただきます。 【具体的には】 ・深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ・機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ・システムおよびソフトウェア仕様の理解 ・パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ・技術要素、開発プロセス、コード標準の整備
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