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）
データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、顧客の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】 ・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築 ・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発 ・SQLを用いたデータ加工・最適化 ・クラウドとのデータ連携基盤構築 ・BIダッシュボード向けデータモデリング ・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化 ・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案 【ポジションの魅力】 ・ワークライフバランス：残業時間は月平均10時間と非常に短く、7割以上の社員が10時間／月以内の労働時間を達成しております。また、リモートワーク率65％以上であり、併用によってご自身の自由時間を確保いただくことが可能です。 ・職務範囲の広さ：データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。 ・昇給率の高さ：昇給率も年7％以上と他SIer企業比較でも高い水準を達成しています。 ・技術の自己研鑽サポート：所属のデータエンジニア/サイエンティストで実施する分科会（週次）での技術交流やUdemy受講、英語学習、技術書購入、資格取得奨励金制度有（一部条件あり）などの学習支援制度があります。
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■2024年10月に設立された次世代のコンピュータ技術とビジネスを融合させるための研究開発（R&D）組織「ki-labs（ケーアイラボ）」にて、FPGA上で動作するAIロジックをPCやサーバ側から制御・活用するためのアプリケーションおよび通信インフラの開発を担うポジションです。ハードウェアとソフトウェアの境界線で、システム全体の価値を最大化させるエンジニアリングに挑戦していただきます。 【具体的には】 FPGA等のデジタル回路によるAI処理基盤に対し、PC・サーバ側からデータの入力、制御、解析結果の受信を行うための「サーバー・クライアント・アプリケーション」の設計・開発を担当していただきます。 ■アプリケーション・ドライバ層の開発 ・FPGAと通信（PCIe, Ethernet等）し、推論データの送受信やデバイス制御を行うバックエンド機能の開発 ・ハードウェアのリソースを効率よく叩くためのドライバ層に近い低レイヤー開発 ■インターフェース設計・UI／UX開発 ・外部システムから同社のAI基盤を容易に利用できるようにするためのライブラリ・インターフェース設計 ・AIの推論結果やデバイスの稼働ステータスをリアルタイムで表示するクライアントアプリ（GUI／Web）の開発 ■ ハード・ソフト統合とパフォーマンス改善 組み込み（ハードウェア）チームと連携し、ハード・ソフトを組み合わせた状態でのスループット計測や、ボトルネックの特定・改善
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■2024年10月に設立された次世代のコンピュータ技術とビジネスを融合させるための研究開発（R&D）組織「ki-labs（ケーアイラボ）」にて、最先端のFPGA・デジタル回路技術を用いたAI推論アクセラレータの研究開発を担うポジションです。従来のソフトウェア開発の枠を超え、「ハードウェアの性能を最大限に引き出し、実社会の課題をAIで解決する」ことをミッションに、システム全体のボトルネックを解消する「心臓部」を作り上げていただきます。 【具体的には】 AIアルゴリズムをFPGA上で高速化するためのデジタル回路設計・実装をご担当いただきます。 ■ AI推論ロジックのハードウェア最適化・回路設計 ・CNNやTransformerなどのAIモデルをFPGA上で効率よく動かすための演算ユニットおよびメモリコントローラの設計・実装 ・AIモデルのハードウェア最適化（量子化・枝刈り等）の検討 ■ 高速データ通信インフラの構築・検証 ・PCIe、10G／25G Ethernet、DDR4／HBM2等を用いた、PC・サーバ側との高速データ転送路の構築 ・制約条件を満たすための配置配線最適化、および実機（FPGA評価ボード／自社ボード）での動作検証 ■ ソフトウェアチームとの連携 PC側エンジニアと連携した通信プロトコルの定義、およびドライバ開発のためのレジスタマップ作成 【技術スタック・関連キーワード】 ・領域・手法： FPGA開発, RTL設計, 論理設計, デジタル回路設計, AIハードウェアアクセラレーション, 量子化・枝刈り ・言語・環境： Verilog, SystemVerilog, Vivado, Quartus, PCIe, NVMe, Python, C／C++
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■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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■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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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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■同ポジションでは、チームにおいてスペシャリストとして、以下の役割を担当していただきます。 【具体的には】 ・マーケティング部門の戦略および販促施策の方針を理解し、KPI・ダッシュボード・レポートを整備 ・販促施策の結果をモニタリング・評価し、改善施策を関係するチームと議論、改善案を企画・検討 ＜マーケティングチームの役割＞ ・さらなる事業成長にむけ、Web広告、メール、チラシなどのマーケティング施策を通じた顧客獲得、顧客育成を行っています。 ・マーケティングチームでは各種施策の効果測定、モニタリング、評価を行い施策の改善提案を行っています。 ＜マーケティングチームの環境＞ ・顧客の行動・購買データ、商品データなど顧客理解に必要なデータが整備されておりBigQuery, Python等を用いて必要なレポートを作成 ・販促実施チームと連携し共同で施策の改善・企画を実施 ・データ分析のスペシャリストが複数名在籍。データサイエンスCoEとも連携し立ち上がりをサポート
■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。
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APAC CoE(Center of Excellence)としてAPACエリアのプロダクト開発チームで活動します。 リクルートメントオートメーションチームのテックリードとして、エンジニアリングマネージャーと技術的責任を分担しつつ、GCP ベースの社内エコシステムを通じて、採用戦略をスケーラブルかつ自動化された仕組みに落とし込んでいただきます。 プロダクト要件とエンジニアリング実装の橋渡し役として、AI 駆動型ツールが高いアーキテクチャ整合性を保って構築されるようリードします。 【具体的には】 ・技術ロードマップの実行 エンジニアリングマネージャーから提示される優先度付きプロダクト目標を、具体的な技術タスクやスプリントに分解・推進する ・アーキテクチャ設計・技術設計 AI／自動化ワークフローおよびプロダクトの技術設計を担い、サービスがモジュール化・スケーラブルであり、GCP のベストプラクティスに沿っていることを担保する ・コード品質・開発標準の確立 コーディング規約、ブランチ戦略、CI/CD プロトコルを定義・遵守させ、厳格なコードレビューを通じて高品質かつ本番利用可能なコードを実現する ・リソース／技術的負債管理 技術的負債を特定し、新機能開発とのバランスを取りながら、持続可能で健全な開発スピードを維持する ・ステークホルダー要求の整理・翻訳 非技術系リーダーからのビジネス要件を技術仕様に落とし込み、各機能の「”なぜ必要か”」を開発チームに明確に伝える ・システム健全性の担保 社内ツールのセキュリティ・スケーラビリティ・コスト効率を確保し、高水準な CI/CD および DevOps を維持する
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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
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。
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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■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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■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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■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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■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
■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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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。
■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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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
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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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。
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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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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
■データコンサルタント＜顧客の意思決定支援、サービス改善支援＞をご担当いただきます。 【具体的には】 データの観点からMaaSビジネスを推進している顧客の意思決定の支援、サービス改善支援を担当頂きます。BIツールで分析ダッシュボードを作成し、システムログデータやユーザの属性情報、地理情報などを集積、分析したデータを元に課題ついて仮説立て、サービスおよび運用改善提案を含むレポート、運用そのものの改善など通して顧客ビジネスの成功へ貢献していただきます。 ＜詳細＞ ・モビリティサービス実証実験の運営支援プロジェクトにおけるデータを元に課題についての分析、顧客への改善レポート業務 ・自治体等の関係者への合意取り付けに向けた、運行ログやユーザ情報などの詳細データ集計およびグラフ作成業務 ※上記はあくまで一例であり、志向性と経験に応じて幅広く配属を検討していきます。 ※能力開発を目的にGX・ドローン・MaaS領域以外のプロジェクトで短期的にプロジェクト経験を積んでもらう可能性もあります。
■OTAプラットフォームのバックエンドおよび車載エージェント領域を担当し、要件定義から運用までフルサイクルでオーナーシップを発揮いただきます。バックエンドと車載のどちらかに軸足を置きつつ、もう一方にも越境することが期待されます。 【具体的には】 ・OTAバックエンドの設計・開発（クラウド側） ・キャンペーン管理、配信オーケストレーション、段階的ロールアウト／カナリア／ロールバック制御 ・デバイスフリート管理、状態同期、メトリクス収集 ・デルタ更新、再開可能ダウンロード、冪等性設計など、不安定ネットワーク前提の堅牢な配信機構 ・車載OTAエージェントの設計・開発（エッジ側） ・車載ECU上で動作するOTAエージェント本体の実装（Python／C++） ・クラウドとの双方向通信、ダウンロード制御、検証、適用、ロールバックのライフサイクル管理 ・Autoware・他車載コンポーネントとの協調動作、A/Bパーティション運用、セキュアブート連携 ・クラウド⇔車載のプロトコル設計 ・MQTT／AWS IoT Core を中心とした双方向通信基盤 ・キャンペーンモデルと車載ステートマシンの整合設計 ・セキュリティ／信頼性 ・署名検証、PKI、サプライチェーンセキュリティ ・SLO設計とインシデント対応、SREチームとの協調運用 ・PdM／ステークホルダーとの要件定義、QA／QCチームと連携したテスト設計 ・ユーザードキュメント・API リファレンス等のドキュメンテーション
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AIやデータを駆使して、SCM領域の効率化を推進するポジションです。 【具体的には】 ・SCM（特にSD／SCP）領域における業務効率化・高度化に向けたAI／データ活用の企画・推進 ※ SCP：Supply Chain Planning：需給計画・・・「いつ、何を、どこで、どれくらい作って（仕入れて）配置するか」を予測・計画 ※SD：Sales and Distribution：販売物流・・・「注文を受けてから、商品を顧客に届けて、代金を回収するまで」を予測・計画 ・需要予測、需給計画などの業務に対する分析・自動化ロジックの設計・実装および業務への定着推進 ・Python、BIツール、AIサービス等を活用したデータ分析・可視化・業務自動化の推進 ・業務プロセスの課題抽出およびデジタル化・標準化の推進 ・SCM担当と連携したデータドリブンな意思決定プロセスの構築
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クラウド上（GCP等）へのデータ基盤構築、事業戦略遂行に関連するデータの加工・分析をメインに行い、事業企画やマネジメント層、経営層と対話しながら、データドリブンな経営の実現を目指していただきます。 【具体的には】 ・経営や事業に関するデータの加工・分析・可視化 ・BIツールを用いた、経営層向けの事業指標レポート・プレゼンテーション作成 ・GCPやAWSのクラウドプラットフォームを用いたデータ基盤の構築・運用 ・データ活用による経営戦略の策定支援 ・データやクラウドインフラに関する社内外のコミュニケーション 開発環境について ・クラウド：Google Cloud Platform ・開発言語：Python3 ・IaC：Terraform ・DWH：BigQuery ・BIツール：Tableau、Looker、LookerStudio ・ワークフロー管理ツール：Cloud Run、Cloud Workflows ・データトランスフォーメーション：dbt
■自動運転の実運用から得られる大量のデータに対し多様な視点から可視化および分析を行い、各チームへ情報を繋げる役割を担当していただきます。 【具体的には】 ・自動運転システムの開発に関わる大規模データの分析 ・センサーデータやシステムログの特性を考慮した適切なデータ処理・可視化 ・分析結果に基づく自動運転システムの評価レポート ・データ分析のプロセスおよびツールの開発 【チャレンジ・やりがい】 ・最先端の自動運転技術の社会実装 ・現場のリアルな課題に対して、データサイエンスの知見を活かしたソリューションの提供 ・開発と事業の様々な専門家との連携を通じた広い視野での業務
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■生成AIを中心としたアプリケーション・プラットフォームの企画・設計・開発（ならびに機械学習モデル開発）をご担当いただきます。 【具体的には】 同社グループのデータ・生成AI利活用の推進役として、ご経験に応じて以下をご担当いただく予定です。 グループAI推進部は、デジタル企画担当、データサイエンス、エンジニア、ガバナンスなど様々な専門性を持ったメンバーで構成されていて、プロジェクト毎にチームとして活動していきます。 同社グループの主な事業である人材ビジネスは、仕事を探す候補者と人材を探す企業の求人のマッチングを行うリボンモデルから成り、人材マッチングの効率化、顧客接点のデジタル化、セールスプロセスのデジタル化や、業務オペレーションの効率化、といった4つの領域におけるプロジェクトが予定されています。 ＜具体的な担当業務＞ （1）事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど （2）AIモデル、パイプラインの設計・実装 （3）AIシステム、AIプロダクトの開発（バックエンド・フロント連携、コンテナ化、CI・CD、Infrastructure as Code） （4）必要に応じてプロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 ご経験によって、周辺業務等もご担当しながらキャッチアップ頂く場合もあります。 同社グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、同社ホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務・出向をいただく場合があります。 ※出向規程に従って出向を命じることがあります
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■以下業務を担当いただきます。 ・社内データ基盤の設計・構築・運用 ・各部門との連携によるデータ活用支援 ・データ品質の向上とガバナンスの整備 ・BIツールや分析基盤の導入・運用 ・データに基づく意思決定支援（可視化・レポート作成など） ・プロジェクト横断での技術支援・改善提案 【仕事のやりがい・魅力】 EPCプロジェクトや会社組織運営を俯瞰的に眺め多種多様な業務に変革をもたらし新たな価値を創造できること 【配属組織のミッション・役割】 ・EPC事業の深化と探索を推進し、変化していく社会と顧客のニーズに柔軟に対応できる企業へと、常に変革（DX）させ続ける。 ・事業活動のデジタルトランスフォーメーションをリードできる人財を育て、EPCプロジェクトに貢献する。 ・同社グループ全体のデータ・デジタル文化を醸成し、グローバルワイドにプロジェクト遂行力を高めるためのリーダーシップを発揮する。
■データドリブン経営の推進がミッションです。 エンドユーザーが利用するためのデータ整備、データ・AI利活用のための環境整備と、環境を使っていくユーザーに対してのスキルアップの機会を提供します。 下記（1）、（2）が主な業務となります。 【具体的には】 （1）ビジネスサプライ事業のデータ分析基盤構築・運用・利活用促進 1.データパイプラインの開発・運用 様々なデータソースからデータを収集し、データ分析基盤に連携し、ビジネスユーザーに提供するまでのETL／ELTパイプラインの構築 2.データ分析基盤内のデータ管理 データウェアハウスの設計・構築・運用、データの正確性・一貫性を保つためのデータ品質管理 3.データ分析AIエージェントの提供 データ分析基盤において、セマンティックレイヤーを整備し、それを活用するためのAIエージェントを開発し、エンドユーザーに提供 4.データ分析基盤の設計・構築・運用 ビジネスユーザーと協力しながらデータ活用による課題解決や価値創造につながるユースケースの実現とそれを可能にするデータ環境の整備 5.データ分析環境の提供 ビジネスユーザーやデータアナリスト・データサイエンティストが効率的にデータを分析するためのBIツールやAI環境の整備 （2）同社グループとパートナー企業へのデジタルスキル向上支援 6.技術支援 AI・IT・データに関する知識の獲得とスキル向上を目的としたプログラム（講座と実践）のテクニカルサポート
■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
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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