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下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI （Artificial Intelligence）を活用した2nm世代、及びBeyond 2nm技術開発の加速と短サイクルタイム化とそのために必要なデータセットのIA （Information Architecture）の設計・構築 ・半導体専門エンジニアとの連携を図り、効果的な技術開発を遂行 技術開発の加速と短サイクルタイム化を目的として半導体技術開発と量産技術に対してデプロイを行いますので、基本的な半導体製造プロセスや計測技術、生産方式の知見を習得していただきます。
■プラットフォーム のシステム構成・アーキテクチャ・開発方針を理解していただき、領域を限定せず、あらゆる手段を通して課題解決・生産性向上・信頼性確保をしていただきます。 【具体的には】 ■ソフトウェアデリバリー ■アプリケーション・クラウドインフラストラクチャーの運用 ■実行基盤・学習基盤の構築・運用 ■メトリクス設計とモニタリング ■運用業務の自動化 ■国際展開対応 ■情報セキュリティ ■クラウドコストの可視化・最適化 【チャレンジ・やりがい】 ■多様な技術領域 （ECU、Mobile Network、IoT、Web、Container、Serverless 等）への挑戦が可能 ■自動運転のグローバル展開を支えるプラットフォームとして、各地域の法規制・セキュリティ要件・コスト要件への対応など、技術的・社会的な複雑性のあるテーマにも継続的に取り組み可能 ■まだ誰も成し得ていない「現実世界へ自動運転を社会実装する」メンバーになることができる
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■AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定されますが、以下のような内容が想定されています。 【具体的には】 ・問題発見と評価設計：開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義 ・迅速な実験とプロトタイピング：短サイクルでPoCを主導し、効果を検証 ・実運用への橋渡し：LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計 ・ナレッジの標準化：ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開 【想定PJT】 R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただきます。 【開発環境・手法】 開発端末：MacOS 生成AI：Azure OpenAI, AWS Bedrock スクラム開発の実践：1週間単位のスプリントサイクルを採用／小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標／グループ社員のみのスクラム体制
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7万人の同社グループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていくポジションです。 【具体的には】 ・開発したプロダクトの信頼性向上のための施策立案・推進 ・エンジニア組織の生産性向上の施策立案・推進 ・事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定 ・Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定 ・社内エンジニアと協力した、AWS／Azure等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築 【ポジションの魅力】 ・世界トップクラス規模の総合人材企業である同社グループで、様々な経験を積むことができます。 ・グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。 ・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。 ・フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。 ・技術選定に対し、裁量が与えられます。 ・まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます。
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■売上1兆円規模、グループ148社（国内：37社、海外：111社）を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業である同社グループ。テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などを同社はITの側面から推進しています。7万人のグループ企業に対し、ホールディングスの専門部隊の一員として、各社の事業・サービス企画を一緒に立案・推進し、実現していただきます。部門を跨いだ組織を形成していて、2025年度も積極的に組織を拡大していく方針のため、変化に富んだ状況の組織作りにも挑戦していただくことが可能です。 【具体的には】 同社グループの各事業会社における経営戦略・事業課題に対し、AI活用を前提とした システム構想・設計・意思決定の中核を担い、複数プロダクトを横断するプラットフォーム視点で、企画からリリース・進化までをリードしていただきます。 【ご担当いただく業務例】 ・グループ横断／事業横断の視点でのシステム構想・全体アーキテクチャ設計 ・事業・ビジネス要件の構造化および、システム要件・非機能要件への落とし込み ・各プロダクト要求の再構造化および、共通化／個別化の判断 ・技術選定方針およびアーキテクチャ方針の策定 ・設計思想・判断基準を展開するためのガイドライン・標準化の整備 ・プロダクトマネジメント（プラットフォーム視点での横断的なPOとしての役割） ・開発フェーズにおけるディレクションおよび意思決定支援（なお、開発は開発チームが担います） ・担当プロジェクトにおけるマネジメントおよび関係者とのコミュニケーション
同担当はシステム開発業務を対象として「AIを使いたい現場に入り込み、成功事例をつくり、それを全社の標準に変えていく役割」をご担当いただきます。近年はAIを活用したシステム開発が当たり前になっていることから、同担当が中心となりAIを活用した開発手法の確立・標準化・展開を推進していきます。ゼロからAIを活用したシステム開発標準を作り上げ展開していく、非常に重要かつ達成感を得られる業務です。 【具体的には】 ■業務内容、担当業務 ・AIをフル活用したシステム開発「AI駆動開発」の標準化と定着に向けた以下の業務を担当いただきます - システム開発における要件定義・製造・テスト・運用の各所へ適用できるAIツールの目利き - これらのツールを組み合わせた「AI駆動開発標準」の策定 - AI駆動開発標準を各組織へ浸透させるための施策立案と実行 ・業務の遂行にあたっては、部内他担当の技術者と密に連携し、互いに情報交換しながら進めます - 周囲にはシステム基盤・クラウド・AI技術・上流工程など各分野を専門とする有スキル者が多く在籍しています
■同社にて、以下業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・自動車車体設計におけるデータ利活用DXツールの開発 ・AIエージェントによる社内業務アプリケーションの開発 ・技術支援ワークフローシステムおよびツールの開発 ・Local LLMを使った評価業務の効率化 ・ソフトウェア開発で利用する生成AIツールの開発 ・AIによる船舶制御の先行技術開発 ・AIのOSSを応用した映像解析開発 ・AIプロンプト自動更新機能の開発 【関われる製品・サービス】 自動車（開発効率化・自動化/生産効率化）、ロボット、次世代デバイス、医療機器、AR/VR製品、センシング/IoT 等
AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をご担当いただきます。クラウド（PaaS）上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 【具体的には】 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をご担当いただきます。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語：Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS：Windows、Linux 環境：AWS ツール：Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI（GPT、Claude、Gemini） 愛知をはじめ、他の拠点（東京、博多）のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたっていただきます。入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。
従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 【具体的には】 ＜因果分析＞エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 ＜施策提案AI＞因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 ＜データ統合・分析基盤＞異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 ＜分析手法の高度化＞分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 ＜チーム連携＞業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 【業務のやりがい】 ・構築した因果モデルやAIが提案する施策が全社の人材戦略に直接活用される手応え ・人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた、実践的かつ難易度の高い技術開発への挑戦 ・確立した分析手法・設計パターンが他のコーポレート領域にも横展開される波及効果 ・分析手法の確立から全社の人材戦略への反映まで、一気通貫で主導できるポジション
■以下の業務領域を主なスコープとし、業務プロセスの現状把握と課題抽出、AI技術の適用領域の特定・PoC設計、ステークホルダーとの要件定義・ファシリテーション、社内データ・システムチームとの連携を行います。 【具体的には】 ・需給調整（S&OP）領域：需要計画と供給計画の整合、需給ギャップの可視化／意思決定支援 ・生産領域：生産現場等でのAI活用促進、工場での製造計画立案支援など原材料／部材調達やロジスティクス領域は別部門が担当のため主要な領域ではありませんが、必要に応じて各部門と連携する可能性はあります。 【担う役割】 同ポジションは、AIスペシャリストとして、オペレーション部門におけるAIなどのデジタル技術を活用したプロジェクトの「企画」「実行」「現場への定着」を一気通貫でリードする中心的な役割を担っていただきます。プロジェクトの成否に直結する、極めて重要な役割です。 ・真の課題発見：現場に入り込み、「本当の課題は何か」という問いを設計し、AI活用に向けた仮説を構築する。 ・変革の推進：AI技術の選定、PoCの実行、そして現場／IT／本部／経営層など多様なステークホルダーを巻き込んだ業務変革を推進する。
同社にて、ご経験やご希望、適性に応じて、以下のいずれかまたは複数の業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・AIプロジェクトの要件定義・ヒアリング：社内外の顧客の課題をヒアリング、AIで解決できる顧客課題を発見、要件に落とし込み顧客との合意形成 ・PoC：要件定義の内容が想定の効果が出せそうかを技術検証するため、トライアルのサービスを開発する （自身で開発する場合、オフショア先の子会社に委託する場合あり） ・オフショア開発管理：オフショア先の子会社に開発を委託した際、進捗確認等マネジメントを実施 ・AIシステムの導入：開発したサービスを顧客または対象のチームに導入し、業務活用を推進、他の顧客や他チームでも活用できるよう、導入事例としてまとめ、展開・普及活動を行う ・先進AI技術動向の調査：AI分野における最新の技術・ツール・業界トレンド等を広く収集・分析する ・PM、PL：3名～100名規模のプロジェクト全体の進捗管理や課題管理、リソース調整、関係者とのコミュニケーションなどプロジェクトマネジメント全般
同社にて、データ・AIの基盤構築や活用、推進領域を担当いただきます。 【具体的には】 ①データ基盤構築 ・BigQueryを中心としたデータ基盤の設計・構築 ・EC・CRM・マーケティングデータの統合 ・データパイプライン構築 ・データマート設計 ②WEBアプリ開発/業務改善支援 ・Python等でのアプリケーションやAIを活用した業務改善ツールの開発 ・データ活用プロジェクトの技術実装 ③開発ディレクション ・外部パートナー/派遣エンジニアとの開発推進 ・技術仕様整理 ・開発プロジェクトの進行管理 ④BI/分析チームとの連携 ・Tableauチームと連携したデータマート設計 ・分析要件に基づくデータ整備 ・データ構造改善 【キャリアパス】 データ基盤・AI活用の中核人材として事業と技術の両面でキャリアを広げていくことが可能です。ご志向や強みに応じて、以下のようなキャリアパスを想定しています。 ■データエンジニアリング領域 データ基盤の設計・構築をリードするデータエンジニア / テックリードとしてキャリアを発展させることができます。 ■AI / データ活用領域 PythonやAI技術を活用したデータ活用・AIプロジェクトの推進役としてキャリアを広げることも可能です。 ■データ組織のリーダー 将来的には、データエンジニアや分析チームをまとめるデータ組織のリーダー / マネージャーとして活躍いただきます。 【ポジションの魅力】 ■データ基盤とAI活用の両方に関われる データパイプライン構築からAI活用まで一貫して関わることができます。 ■事業に近いデータエンジニアリング EC売上・顧客データなど事業に直結するデータを扱うため、開発成果がそのまま事業改善に反映されます。 ■AI活用プロジェクトに関われる 生成AIやデータ分析AIなど新しい技術の検証・活用にも関われます。
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自社開発のパフォーマンスエンジニアリングプラットフォーム『Fixstars AIBooster』のForward Deployed Engineerとして、製品の導入・活用支援・開発チームへのフィードバック・営業支援をご担当いただきます。 顧客が直面するAI開発（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善など）の技術的な課題を解決し、製品価値を最大化することで、顧客と自社製品双方の成功を能動的にリードするポジションです。 【具体的には】 ・顧客へFixstars AIBoosterの導入・活用支援 ・顧客のAI開発における困りごと全般の解決支援（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善、etc...） ・製品導入から活用促進までのプランの構築 ・顧客課題に基づく技術検証や製品仕様へのフィードバック ・活用事例などによる営業・マーケティング支援
生産現場・間接業務領域におけるAI活用と、AIを活用した内製開発の両面から業務改革を推進します。現場に足を運び、業務部門と一体で課題抽出し、AI活用テーマの企画・PoC・システム化・展開まで一気通貫で担当いただきます。社員がAIを日常的に使いこなせるよう、部門横断的なAI活用施策の推進担当として下記のいずれかの業務で活躍いただきます。 【具体的には】 ①AI活用施策の企画・推進リード ・生成AI／RAG／AI自動化を用いた業務改善テーマの企画・PoC推進 M365を中心としたAI活用（Copilot、AI Builder、Power Apps/Automate、Teams AI拡張など）の展開 Azure OpenAI Service、Azure AI Search、AutoML等を使用したユースケース創出 ・部門横断の市民開発／EUC活動の推進 社内向けAIガイドライン作成、プロンプト標準化、セキュリティ整備 社員向けAI教育企画 利用状況の分析と活用拡大施策の推進 ②AIを活用した内製開発プロセスの確立・推進 ・GitHub Copilot、C#、Python を利用した内製開発プロセスの標準化・実装 要件定義〜設計〜開発〜テスト〜導入〜運用までの一連の開発 M365＋AIを活用した高速開発（Power PlatformとAI統合） ・AI機能（RAG、LLM推論、Azure AI Services）を組み込んだアプリケーション／Bot開発 ③生産現場DXとの連携 ・生産管理・製造現場・物流領域でのAI活用テーマ創出 製造現場と共同し、現場で使われるAIサービスの設計・展開 海外拠点を含むグローバル生産におけるAI活用テーマの企画・支援（画像AIによる作業分析支援、需要予測AI、在庫最適化AI、異常検知など）
同社として、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。 本ポジションでは、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。 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おり、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っていただきます。 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、定着化までを推進いただく想定です。 【具体的には】 ①AI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 ②QA4AI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 ■想定顧客 製造メーカー（現時点での想定となります）
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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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けたサービス提供として、データエンジニアリングの知見に基づき、データエンジニア／PMとしてデータレイク、DWH、ETL、BI、AI領域におけるソリューション開発の推進、および、顧客企業のデータ利活用の促進業務を実施いただきます。 【業務例】 ■データ利用部門との課題定義および要件整理 ■データレイク、データウェアハウス、データマートのデータモデル設計・開発 ■データ加工処理（ETL・ELT）の設計・開発 ■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 ■データ利活用を促進させるためのデータカタログの設計・開発 ■データ活用促進／データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング など 【ポジションの魅力】 ■データ分析領域における最新の技術／製品を駆使し、様々な構造のデータのエンジニアリング経験を積むことができます。また、そうした経験を通じ、市場価値の高い技術スキルを磨くことができます。 ■単にデータを開発するだけではなく、顧客のデータ利用要望のヒアリングや顧客社内全体のデータモデリングや分析基盤全体のグラウンドデザインの検討にも関与することができるため、データ分析領域のスキルを幅広く高めていくことができます。
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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。 法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）の顧客の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を担っていただきます。 【具体的には】 ・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ・データサイエンティストの活動を通じて、将来はDX 推進コンサル、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、業務コンサル（CRM、SCM、R&Dなど）として顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ・業界・業種に強みのあるデータサイエンティスト経験者、また、特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を広く募集しております。
■高度な分析手法を活用しながらクライアントのデータと既存のビジネス・プロセス・事業目標や成長計画を把握し、 データ分析を通じてビジネスの成長に貢献していただきます。 【具体的には】 ・Power BIおよびPurviewまたは同等の製品を用いたデータ利活用プロジェクト ・データマイニング、データ分析、データモデリング、データガバナンス ・SQLまたはPythonを活用したデータ分析・レポーティングを目的としたデータ生成・抽出
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■データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の銀行、保険、カード会社等の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析、AIモデル構築まで、幅広い領域をご担当いただきます。 【ポジションの魅力】 金融機関におけるデータ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析の設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、データ活用・分析のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのデータの活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスと同社は考えています。金融分野に限らず同社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことが可能です。
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同社および同社グループのデータ活用領域（tableau,Infomatica,Snowflake等）について、機能主管組織（経営企画部門、財務部門等）およびエンドユーザ等のステークホルダと連携しながら、企画・設計・開発、導入推進、維持管理までを実践いただきます。 【具体的には】 ・経営ダッシュボード基盤更改（GAIA.data）の対応 ・国内関係ステークホルダ（経営企画部門、財務部門等）との折衝、ニーズ把握を通じたダッシュボードの企画～運用 ・データ活用領域における将来構想立案、関係者合意形成 ・現場活用を促す導入推進、教育コンテンツの充実 【ポジションの魅力】 データ活用領域の重要性は同社グループにおいても増していて、従来のダッシュボード基盤の更改、データ活用における将来構想の策定などターニングポイントとなるタイミングとなっています。 経営幹部層、機能主管組織（経営企画部門、財務部等）などとも非常に距離が近く、同社の経営幹部と合意形成を行っていく中で、幹部の声を直接聞くという貴重な経験を積むこともできます。 技術面ではデータ活用領域（BI／BA）の豊富な経験を持つメンバと協働することで、アプリケーションスペシャリスト・データサイエンティストとしての経験を積むことも可能です。 参考：主な技術構成要素：tableau、MS Azure、Snowflake、Infomatica
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生成AI、データ分析／活用等に関する知見／ノウハウを活かし、幅広い業界の顧客に向けてデータドリブンDXによる事業課題解決を支援するポストです。組織内の様々なスペシャリストと連携しながら、DXの構想立案から施策実行までEnd to Endで伴走支援し、顧客のビジネス成果創出を実現するポジションです。 chatGPTの登場により生成AIの企業での活用が盛り上がる一方で、多くの企業が社内に保有しているデータに基づいた情報を業務に活用できるレベルではアウトプットできていない状況です。この状況において顧客とユースケースを検討し、顧客のデータを確認し、期待するアウトプットを出すための検索・プロンプトのチューニングなどを行っています。活用するテクノロジーとしてはハイパースケーラーの技術も活用しつつ、同社で保有しているソリューションである「LITRON Generative Assistant」の活用や今後は同社LLMなどの活用も推進していく予定です。 今後は顧客社内のデータ検索による文書生成だけではなく、BtoC領域でのエンドユーザー向けの活用や、多様なLLMを組み合わせての活用、デジタルレイバーといった領域での活用などが想定されているので、現在の活用シーンに捕らわれずに事業領域の拡大を図っていく予定です。 【業務例】 ■生成AIを活用したソリューション開発 ■顧客ユースケースでの生成AI活用、精度改善のためのチューニング・エンジニアリング ■分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価／選定
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法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）の顧客の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データエンジニアリングの活動を通じて、将来はＤＸ推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。 ・業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。 【ポジションの魅力】 ■様々な顧客との深いリレーションを保持していて、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、顧客・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指しています。 ■社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けていて、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。 ■ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインされます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っています。
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人手不足、インフラ老朽化、少子高齢化などの社会課題解決への期待は大きく、デジタルインフラ整備の政府投資が見込まれています。（例：自動運転社会） 同ポストでは、その社会実現とビジネス創出に向け、同社の4Dデジタル基盤、デジタルツインコンピューティング（※）を活用した予測・最適化技術を武器に、社会課題解決コンサル・ユースケース開発、技術アセット開発を行います。 【具体的には】 様々なデータソースを融合させることで、人流や交通流などの現実の事象を精緻に再現したデジタルモデルを構築する技術や、デジタルツイン上で様々なデータ分析やシミュレーションを行い、道路の混雑解消や無駄のない商品の仕入れなどを実現していく技術を開発し、また社会に適用していきます。純粋な技術としての面白さはもちろん、技術の実地適用によって社会を変革しながら新しいビジネスを開拓していきたいという志を持った方を同社は募集しています。
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同ポジションはメガバンク、大手証券会社、大手信託会社など金融業界のTier１の顧客を担当しています。 これら顧客の共通ニーズとし、データドリブン経営・データドリブン営業の実現があり、この高度な課題を同社として解決する手段を提供し顧客ビジネスの拡大に貢献することが、同組織のミッションです。 また、Tier1顧客とのビジネスを通じてメソドロジとデータサイエンティストリソースをアセット（金融版デジタルサクセス）として整備し、金融分野全体への提供を目指しています。 顧客のデータドリブン経営の実現、社内／顧客含めた人材育成、社内のデータ活用ビジネス拡大を一緒に推進してくれる方を同社は募集しています。 【具体的には】 ■データ分析に関する経験、知見を駆使し、同事業部におけるデータ分析ビジネスの戦略、方針に対し専門家としての提言を行い、意思決定に関与する ■コンサルティング・データ分析案件での実務的な案件推進を担い、プロジェクト全体の推進と、データ活用領域のタスクをexpertとして対応 ■自身の持つ高度な知識の資料化と公開、講演を通じて、当社アセットとしての整備、及びそのアセットを活用した新規案件のプリセールスを実施 ■各組織のステークホルダー（チームメンバー）に対してデータ分析、コンサルティングの考え方や実運営に関するノウハウを伝承し、後進育成を行う 【事例紹介】 大手銀行向けのデータプラットフォーム基盤構築後の活用推進（人財育成含む）の実施
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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、顧客のDXを推進するためのデータマネジメントプロセスを策定し、高品質かつ安全・安心でありながら、DX施策推進者にとって利便性の高いデータ提供を行うためのあらゆる活動を行っていただきます。 【業務例】 ・データマネジメントポリシー策定コンサルティング ・DX施策推進に必要となるデータ要件検討及びデータモデリング ・データ品質やデータセキュリティが規定レベルを満たす運用を行っているかの統制 ・データアーキテクチャ、データモデルのデザイン ・ビジネスユーザ向けに企業内のデータの所在や意味を公開するデータカタログの設計・運用 ・セキュリティと利便性のバランスがとれたデータ利用ポリシーの設計 ・顧客企業内におけるデータマネジメント人材の育成 など 【ポジションの魅力】 ・顧客社内のデータ利活用に関するガバナンスルールを策定する経験を通じて、データマネジメント係る技術スキルおよびコンサルティングスキルを磨くことができます。 ・データマネジメントポリシーの策定だけではなく、実際のデータ利活用の現場に入り込んだ支援も行うため、構想から実行まで一貫した職務経験を積むことができます。 ・DMBOK等の旧来の知識体系をベースとしつつ、変化の激しいデータ活用関連技術のトレンド（SnowflakeやDatabricks、データメッシュ等）を次々と取り込んでいくことができます。そのため、新たなデータ利活用のスタンダードを生み出すといった挑戦が可能です。
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顧客企業の事業課題に対し、ビッグデータ／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、顧客のDX／デジタルサクセスを推進いただきます。 具体的にはデータ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・顧客の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティストを同社は求めています。 【ポジションの魅力】 事業部内には多様な人財・スペシャリストが在籍していて、コミュニティ内での情報交換・切磋琢磨を始め、同社研究所やグローバルスタートアップとの連携案件を通して、最先端の技術や知見を学ぶことができ、単にITやアナリティクス技術の導入だけでなく、それらをどうやってビジネス成果・価値に繋げられるかといった経験・対応力を身に付けることができます。また同社では各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点もあり、様々な業界でのデータ分析を通じたビジネス価値創造に挑戦できます。
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データ活用に関するAI／BI／IoT／クラウド等の先進テクノロジーの深い知見・技術力と、データ活用に関連する企業の戦略策定・業務改革・組織変革（チェンジマネジメント）・基盤構想等のコンサルティングノウハウ、各業界・業務におけるデータ活用ユースケースの知見・分析力を生かし、データ活用コンサルティングのオファリング企画・マーケティング・プリセールスを主導して機会創出・案件獲得および実行をリードし、製造・流通・サービス業等、業界横断の顧客企業のデジタル変革（新サービス創出、ビジネス変革等）を推進するテクノロジーコンサルタントをご担当いただきます。技術ベンチャーや海外グループ会社とも連携し、構想から実行・運用まで一貫した価値提供をリードしていただきます。また、組織成長のため、後進育成も担当いただきます。 【具体的には】 志向・経験に応じ、人事上の部下を持ち組織マネジメント（組織戦略策定・組織運営）を伴う管理職と、人事上のラインは持たず、専門性によるプロジェクト／プリセールスのリードを中心としたテクニカルグレードのポストを選択可能です。 対象とするデータ活用のビジネス領域として、以下ご担当いただきます。 1つまたは複数の領域を得意領域として、ビジネスを成長させます。（すべてをカバーしている必要はなく、1つまたは複数の領域に強みを持つことが期待されています。） ■データ活用戦略・構想 ■データサイエンス／データ分析およびデータビジュアライゼーションによる業務改革 ■データエンジニアリング・分析基盤 ■組織変革（チェンジマネジメント）・人材育成の推進等
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データ分析・活用に関するAI／BI／IoT／クラウド等の先進テクノロジーの深い知見と技術力および各業界・業務におけるデータ活用の知見・分析力をベースとしたコンサルティングプロジェクトに参画し、顧客企業のデジタル変革（新サービス創出、ビジネス変革等）を推進するテクノロジーコンサルタントをご担当いただきます。 技術ベンチャーや海外グループ会社なども組み合わせ、構想から実行・運用まで一貫した価値提供をリードします。 対象とするデータ活用のビジネス領域として、「データ活用戦略・構想」、「データサイエンス／データ分析およびデータビジュアライゼーションによる業務改革」、「データエンジニアリング・分析基盤」、「組織変革（チェンジマネジメント）・人材育成の推進」等があり、志向・経験により1つまたは複数の領域を得意領域として、コンサルティングに従事します。（すべてをカバーしている必要はなく、いずれか１つまたは複数の領域に強みを持つことが期待されています。） 【ポジションの魅力】 データ分析・データサイエンスのスキルを習得・活用し、Tableau、Alteryx、Dataiku、Snowflakeなどのテクノロジーも活用しながら、データ分析・活用の構想策定やAI・IoTを活用した業務改革のコンサルティングプロジェクトにメンバーまたはリーダーとして従事できます。海外グループ会社（欧米亜含む）のアナリティクス部隊と連携したナレッジ共有や共同アセット構築等の活動に従事する機会もあります。
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■同社にて、リアルワールドデータを用いたデータサイエンティスト_データ分析・提案業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界の顧客の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待されています。 ・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとして顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定されます。
製造業の顧客に対し、業務課題を起点にデータマネジメント領域のプロジェクトをリードし、データ活用基盤の構築と定着を担うポジションです。 【具体的には】 ・顧客業務の理解および業務課題・データ課題の整理 ・業務要件／データ要件の定義（AsIs／ToBe整理） ・顧客および関係部門との合意形成／ステークホルダーマネジメント ・プロジェクト管理（進捗／品質／リスク管理） ・データ統合・加工・蓄積の設計（ETL／DWH／データレイク等） ・データクレンジング／マスタ整備による品質向上 ・BI／分析基盤の設計および活用シナリオの具体化 ・データ運用／ガバナンスの設計と定着支援 データの収集から統合／加工／可視化／活用までを一気通貫で捉え、継続的な改善サイクルを構築します。 【組織/ポジションについての特徴・魅力】 ・業務課題に直結するデータ活用に携われる ・要件定義から実装、定着まで一貫して関われる ・データ基盤（ETL／DWH／BI）を横断的に経験できる ・業務とデータの両方に強いエンジニアとして成長できる 単なる開発ではなく、「使われるデータ」を設計できる点が大きな特徴です。 【将来のキャリアパス】 同ポジションで業務理解・データ設計・実装経験を積むことで、以下のキャリアへ発展可能です。 ・データ戦略／データコンサルタント（上流フェーズへの拡張） ・データアーキテクト（大規模基盤設計の専門人材） ・プロジェクトマネージャ（データ領域の大規模案件統括） 業務課題定義から関わる経験をベースに、戦略・コンサル領域へのステップアップが可能です。
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【業務内容】 データサイエンティスト技術の知識の社内展開、活用による顧客の課題解決。 そのために下記のいずれか、または複数の職務を行っていただきます。 【データサイエンティスト業務】 ■データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 ■数理統計や機械学習を用いた分析 ■Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装 （データ前処理および後処理を含む）など 【マネジメント業務】 ■プロジェクトマネジメント 人材育成、メンバーマネジメント、顧客との折衝、予算管理等 【プロジェクト例】 ■自動車メーカー：物件検出：車載カメラ動画からの車両識別、構造物識別 ■通信事業：位置情報分析：旅行者の行動パターン分析、可視化 ■建設会社：予測 識別 分類：建造物外壁劣化度診断
■同社やグループ会社が展開している各種事業に対して、データ分析を行う事でより高度化を図っていただきます。 特に、同社の自社サービスにおけるマーケティング活動上の課題に対する仮説立案を行い、データ抽出から集計、分析、報告業務をご担当いただきます。 ※経験や希望に応じて、「データアナリスト」または「データサイエンティスト」、「マネージャー」等と職務内容を担っていただきます。 【具体的には】 各種事業における経営判断や施策実施判断、施策効果検証が必要な際に、正しく判断ができるようその背景を把握した上でデータ分析～分析結果報告を行います。 分析手法は相関分析や重回帰分析、機械学習を用いた分析など、求められているアウトプットに応じて選択します。 また、データ分析に必要となるデータを取得する対象システム、およびデータ定義もあわせて確認します。 言語：Pyhon／R／SQL等、ツール：Tableau等を想定しています。 【魅力】 ■同社は通信キャリアである強みを活かし、通信インフラとサーバーアプリケーションを掛け合わせた統合ソリューションが提供可能な数少ない企業です。 ■通信会社である同社は、国内外に事業を展開する多くの顧客のビジネスを支え、そのサービス提供エリアは国内・海外はもちろんのこと、今や宇宙（衛星通信）にも拡大しています。 昨今、ゼロトラスト・AI・AR／VR・自動運転などの新しい概念やテクノロジーが商用化されつつありますが、同社が事業の中核に据える通信はこれらに不可欠な存在となっており、常に新しい技術の発展と変化の早さを直に体験することができます。顧客への提案やコンサル業務についても実務経験がなくとも、コミュニケーションに興味があれば、研修を通じて習得していくことも可能です。
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【業務内容】 データサイエンティスト技術の知識の社内展開、活用による顧客の課題解決。 そのために下記のいずれか、または複数の職務を行っていただきます。 ※「先端技術センター」もしくは「データサイエンス課」に所属を予定 【業務内容例】 ・データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 ・数理統計や機械学習を用いた分析 ・Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装 （データ前処理および後処理を含む） ・BIツールでのダッシュボード開発 ・レポーティング、プレゼンテーション 【プロジェクト例】 ・自動車メーカー：物件検出：車載カメラ動画からの車両識別、構造物識別 ・通信事業：位置情報分析：旅行者の行動パターン分析、可視化 ・建設会社：予測 識別 分類：建造物外壁劣化度診断 ・プラントメーカー：自動化 予測：鉄鋼プラントや環境プラントの遠隔自動操業や設備診断 ・損害保険会社：識別 予測：車載カメラ動画からの事故要因識別、顧客エンゲージメント分析
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■電子顕微鏡（SEM／TEM／STEM）のソリューション開発を担当していただきます。 【具体的には】 同社の電子顕微鏡は観察する用途で用いられるのではなく、製造工程の全工程で活用いただけるモノづくりのパートナーの役割を担っています。 例えば、製造工程において画像分析を用いて異常検査を行ったり、完成品の検査だけでなく、使用後の劣化状態をソフトウエアを用いて予測し、現品との比較検証を行っています。 同部署は付加価値創出するための組み込みおよび応用ソフトウェア開発を担う部署です。組み込みおよび応用ソフトウェア開発者と協働し、ソフトウェア技術を用いてどのような開発、ソリューションを創出するかを模索していただきます。（データ解析など） 【仕事の魅力】 ・同社の電子顕微鏡は「高分解能観察」が特徴であり、世界トップクラスの技術力を持っています。小惑星探査機「はやぶさ」が小惑星イトカワから持ち帰った粒子の解析に使用された実績もあります。 ・欧米・アジアの世界トップクラスの研究者や大学との共同研究を通して、世界中の最先端分野の技術に触れながら技術力を高められる機会があります。また、グループ会社との共同開発も行っています。 ・電子顕微鏡は、原子レベルで試料を直接見ることができる強力な観察、解析、分析装置です。さまざまな素材・製品に役立つ川上製品を扱うため、次世代電子顕微鏡の開発はあらゆる産業に対するインパクトがあり、やりがいに感じることができます。 ⇒マテリアルズ・インフォマティクス（MI）やPIなどにまさに応用される製品やデータとなるため、データ量も多く非常にやりがいある職種となります。
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データ活用コンサルタントをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データ活用（機械学習、ディープラーニングなど）を通したビジネス・サービスの企画・実行支援 ・事業・業務課題解決向けたデータ活用の企画、トライアル、本格展開支援（チェンジマネジメントなど） ・顧客のデータサイエンス組織立ち上げ、および社内データサイエンティストの育成 【ポジションの魅力】 ・同社グループのコンサルティング会社として、グループが有するデジタル技術や顧客基盤を駆使し企業や日本社会の変革に関われる最先端の経験が可能 ・同社グループ内のデジタル関連の専門家とのプロジェクトが多くあり、自身の専門性をさらに磨くことが可能 ・同社グループで保有しているデジタルテクノロジー（AI、IoT、ビッグデータ等）や新たなデジタルビジネスソリューション開発への参画が可能 ・データサイエンスの専門性を高めるだけでなく、デジタル技術、思考（デザイン、アート）の複合的な能力を高めることが可能
■車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行っていただきます。採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。 【具体的には】 ・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。 ・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。 ・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。 ・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。 ・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 【ポジションの魅力】 最新技術（アジャイル、AWS、AI）を活かした車開発や革新的なSDV車プロジェクトを通じて成長できます。 自動運転やマイクロモビリティなど先進安全システムの開発に携わり、社会貢献を実感。国内トップクラスの自動車メーカーで大規模プロジェクト、 車の基本機能、SDV時代の開発全体に挑戦し、経験次第で大手OEMでのプロジェクト管理も可能です。
CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発を担当いただきます。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのグループへの配属となります。 ・アウトカーグループ：走行領域への技術提供（走行制御システムと連携した機能開発） ・コネクテッドグループ：モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発） ・エントリーグループ：車体領域への技術提供（車室内外監視システムと連携した機能開発） ・ユニバーサルグループ：各領域で必要となる基盤技術提供 【具体的には】 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転／自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術の開発 ・「自動運転時代の新サービス：おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉実現に向けた行動・意図推定技術の開発 ・「基盤技術開発」プロジェクト…製品展開・開発を加速するデータ生成、学習効率化技術の開発 【使用言語、環境、ツール等】 使用言語：C、C++、Python、環境：Windows、Ubuntu、ツール：各種DLフレームワーク（Tensorflow、Keras、PyTorch）
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同社パーパスである、くらしの礎を「創る」「担う」「つなぐ」Just For the Earthを指標に、多様な商品・技術に対して以下のような研究開発を取り組んでいただきます。 【具体的には】 ・AI／ビッグデータとプラントエンジニアリングを融合させた技術・システム ・生成AIに同社独自のデータも学習させてプラント運営やものづくりの技能伝承に繋がる技術・システム ※予算規模 数千万円～数億円／年の研究開発テーマを商品本部や社外研究機関等と連携しながら、研究開発テーマの提案・推進をしていただきます。 【仕事の進め方】 研究開発テーマは、企画立案者を中核に数名の研究員で取り組みます。 担当テーマは、1つに専従することはほとんどなく、複数を同時並行で進めるケースが多いです。 働き方は、担当テーマの状況に応じて、出社と在宅を組み合わせています。 【業務のやりがい、魅力】 エンジニアリングの分野でもDXの重要性が増しているため、研究開発においても最注力分野に位置づけています。この分野では新しい取り組みを進めていて個々の研究員が新規テーマを提案することも強く推奨し、入社年次等に関わらず活躍できる環境にあります。業務の魅力は独自のアイデアが研究開発を通して社会実装される点にあります。
■ 社内外の事業データを活用したAIモデル開発・ソリューション実装にむけた技術選定と開発実装を行い、新たなビジネスチャンスや業務効率化機会を見つけていただきます。 ■ プラットフォーム企画・実現性検証・開発実装をリードしていただきます。 【具体的には】 ・映像、画像、音声、行動データの解析（認識・特徴抽出） ・AIモデル開発に向けたデータセット準備、技術選定、開発実装 ・全社事業戦略に資するプラットフォーム要件の具体化 ・現行ビジネスや業務課題の抽出、改善点の特定 ・データ・AI製品を活用した新規ビジネス創出や業務効率化の推進 ・オブザーバビリティ向上に基づくシステム運用改善 ・AI／MLを活用した業務改善PoCの実施 ・データ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画・開発 【ポジションの魅力】 ・KDDIの多様な事業データを活用し、データエンジニアリングやAIモデルの開発を通じて、データドリブン経営や社会課題解決に貢献できます。 ・クラウドネイティブな開発やグローバルな技術取り込み、パートナー連携を経験しながら、AIエンジニアとしてスキルを磨ける環境です。 ・最新GPU基盤を備えたAIデータセンターを自ら活用しつつ顧客へ提供することで、AI時代の新しいサービス創出をリードする機会があります。
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同社にて、Ai技術を用いたデータ分析および解析業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・プラントデータを活用した解析検討 ・画像データを活用した各種診断 ・大規模言語モデルを活用したユースケース及び活用促進検討 ・上記プロジェクトの管理 【本ポジションの魅力】 JFEホールディングス傘下の中核企業として、プラント・インフラ分野をリードするJFEエンジニアリングにおいて、DX戦略の最前線を担うポジションです。本ポジションでは、プラントの時系列データや画像データ、さらには大規模言語モデル（LLM）を活用した解析・診断に取り組みます。AI・データサイエンスの最新技術を、社会インフラというスケールの大きな領域で実装・展開できるため、技術者としての成長と社会貢献の両立が実現可能です。また、DX推進センターという全社横断組織に所属し、経営視点でのデータ活用にも関与できるため、単なるAI開発にとどまらずビジネスインパクトの大きいプロジェクトに携われる点も魅力です。 【将来性・安定性】 JFEホールディングス傘下の総合エンジニアリング企業で、資本金100億円・連結売上約5,700億円・社員数11,000名以上という規模を誇り、安定した経営基盤を有しています。 国内シェアNo.1のガスパイプライン建設や、2,000基を超える橋梁の施工実績を持ち、大規模インフラ事業を中心に景気や社会情勢に左右されにくい強固なビジネスモデルを築いています。近年は、廃棄物処理・再生可能エネルギー・DX・AIといった成長分野にも注力し、将来性にも優れた企業となります。
■最先端のAI技術を駆使して、眼科医療の課題を解決する業務を担当していただきます。 ※上位エンジニアのサポートを受けながら、以下のいずれか1つもしくは複数の業務に取り組んでいただきます。 【具体的業務】 （1）画像処理とコンピュータビジョン：AIに「目」の役割を与え、眼科画像から病気の兆候を検出する技術を開発します。暗くて見えにくい画像を鮮明にしたり、必要な部分をAIが認識できるようにデータを準備したりします。 （2）自然言語処理（NLP）：AIに「言葉」の役割を与え、大量の医療テキストデータ（カルテなど）を分析し、必要な情報を効率的に探し出すシステムを構築・改善します。 （3）先端解析と予測モデル：目の画像データと患者記録などの情報を組み合わせてAIを動かし、病気の予測や医師の診断をサポートするシステムを作ります。 （4）AIモデル開発と最適化：開発したAIモデルが、医療現場でスムーズに、かつ安全に使えるように調整し、クラウドやエッジデバイスに導入します。 （5）部門横断的なコラボレーション：ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティスト、そして眼科医など、さまざまな専門家と協力し、現場のニーズに合ったAIソリューションを開発します。進捗報告やフィードバックを通じて、チーム全体でプロジェクトを推進します。 （6）研究とイノベーション：AI分野の最新トレンドを常に学び、既存の技術やプロセスを改善するための新しいアイデアを提案し、技術革新に貢献します。 【業務の魅力】 最先端のAI技術を学びながら、人々の健康に直接貢献できるやりがいのある仕事です。眼科医の負担を軽減し、患者さんの早期発見や治療に役立つシステムを開発することで、社会貢献性の高さを実感できます。
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データに基づくビジネスの重要性が叫ばれる中、同社グループにおいてもデータ分析に関するニーズが高まっています。同社グループのビジネス部署と連携して、以下の業務を担当頂きます。 【具体的には】 ■データ分析に関わるビジネス企画～PoC～本番実装～保守 ■機械学習モデルの開発、システムへの実装、運用保守 ＜案件例＞ 以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をご担当いただきます。 ・リテール：マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発 ・ホールセール：企業間の資金商流図の構築・分析 ・その他：各種サービスの需要予測 等 【同部門の魅力】 ・データ分析を行う組織は平均年齢が30歳弱、また人数が10名程度の組織であるため、自由闊達な雰囲気であり、新しいことにもチャレンジできます。 ・新設部署である為、組織の立上げから成長まで一緒に歩んでいくことが出来ます。 ・世界トップクラスの規模であるグループの各種データを分析し、様々なビジネス分野へ貢献することができます。 ・業務時間の一定割合を、自分の知識・スキル向上に充てることが出来ます。
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■同社は長年培った製品開発や新技術研究の知見・技術とデータサイエンス、IT技術を組み合わせて顧客の課題解決をワンストップで対応する独自のポジションを得ています。データドリブン・ソリューションビジネスを拡大するため、データ分析やAI開発に特化した部署である「データサイエンス課」もしくは「先端技術センター」にて次代のリーダーをご担当いただきます。 【組織構図】 ・DXコンサルタント：7名 ・シニアアナリスト：20名 ・アナリスト：33名 【案件事例】 ・半導体設計・評価における多目的最適化の論文調査 ・電気自動車の電池性能向上の要因分析 ・自動車部品インバータ回路基板の品質検査 ・航空機の飛行経路／飛行時間のばらつき要因分析 ・XAIによる機械学習モデル解釈支援
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データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発を担当していただきます。 ※同社では、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つ顧客向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値を顧客に提供しています。 【具体的には】 ・自律走行に関わる分析基盤の設計・構築・運用 ・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化 ・データ分析ソフトウェアの開発・高速化 ・実データを用いた分析 【プロジェクトのやりがい】 ・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる ・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる ・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる ・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる
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