データサイエンティスト/年収800万円以上の求人・転職・中途採用情報
Data Scientist
■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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データ利活用・AI関連ソリューションのサブリーダー/リーダー
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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データ利活用基盤構築エンジニア
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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IT/Data Strategy Consultant
AI and Dataチームでは、業界を問わず、セールス・マーケティング・サプライチェーン・マニュファクチャリング・R&D・事業開発・バックオフィス領域など、ビジネスのあらゆる領域に対して、データ・AI利活用に関わる専門性を用いて、クライアントのビジネス変革および課題解決を支援します。 ■チームの強み・魅力 ・事業の成長にテクノロジーが不可欠な昨今のビジネス環境において、ITコンサルタントに求められるシステム導入/テクノロジー活用および、ビジネスコンサルタントに求められる事業/業務改革の両輪を駆使したケイパビリティが求められ、コンサルタントとして付加価値の高い人材となれるポジションです。 ・先進的なクライアントとビジョン策定から事業実行支援までを伴走することで、先進技術をクライアントコアビジネスに活用する経験のほか、社会課題解決、10年先、20年先の社会を見据えた高い視座を得ることが可能です。 ・既存ビジネスの延長線上ではない新たなビジネスのあり方を、データやAI等を駆使して導出し、クライアントビジネスの非連続な成長に資する価値提供を行うことができます。 ・同社のグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、研修コンテンツの活用、および、グローバルのメンバーと協業することで、ノウハウ・知見を吸収でき、自己の成長を効果的に行うことができます。 ・中途採用入社者の比率が高く、ポジションに関係なく一人一人が重要な戦力として位置付けられるため、ビジネス機会の創出やプロジェクト活動だけでなくData and Analytics チームのマネジメントにも積極的に参画いただくことで、リーダーシップ能力が磨かれます。
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AI戦略・本部企画(リード~シニアコンサルタント)
本部の戦略企画機能及び本部におけるAI企画・実行支援をご担当いただきます。テクノロジー中期計画の推進管理・次年度ローリングの企画立案、予算策定・執行管理、AI投資ガバナンス、同社グループのAI戦略、本部横断PJTの企画/実行、最新技術の知見取得と社内展開などをリードします。次期中計で重要テーマとなる「AI活用」、パーソルグループ内でその実行を担うグループAI・DX本部の戦略企画機能として、戦略の立案と実行部隊に対する伴走支援を行っていただきます。 【具体的には】 ■中期計画(テクノロジー中計) ・年度計画の策定、モニタリング、ローリング ・施策の効果測定、改善案の検討、資料作成、経営層向けレポート ・翌年度に向けた年度計画およびアップデート版中期計画の検討主導 ■予算策定・執行管理 ・IT・AI予算策定 ・予算執行管理 ・AIネイティブな予算管理業務プロセスの検討 ・AI投資モニタリングの主導、本部内のプロセス改善 ■本部のAI企画・実行支援 ・同社グループのAI戦略に紐づく施策の企画・立案、実行、実行支援(特にEX領域) ■テクノロジー関連の最新技術知見の取得・共有 ■本部長・経営層向けコミュニケーション ・定例・アドホックのレポーティング、意思決定のファシリテーション、合意形成のリード
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AI R&Dエンジニア
■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
AI駆動開発推進者
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
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AI/IAエンジニア
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。
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グループ横断AIプロダクト/システムアーキテクト
■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
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AI SREエンジニア
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。
AIエンジニア
Deeptector(画像認識AIサービス)の強化をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI技術を活用した顧客のビジネスをDX化する ・顧客のもつ業務課題を解決すべく、業務改善をAI技術で支えていくための開発業務 【詳細】 ・Deeptectorを扱う顧客案件に関して、仕様調整、開発作業等を、AI技術スキルを発揮しながら実施する役割を担う ・Deep LearningをはじめとするAI技術、各種機械学習ライブラリ、ミドルウェア(OSS)を活用し、様々な技術要素をインテグレーションすることで顧客の対象業務の効率化を図り、顧客のDX実現の支援を行う ・入社後、担当いただく業務イメージ ‐製造業およびインフラ業の顧客案件に関して、リーダーもしくは担当としての活躍を期待 ‐提案SEとして顧客の初期提案からアプリ開発までを担当 ・リーダークラスに求めるもの ‐顧客との調整を含め、次に何をすべきか、自ら計画を立て行動し、プロジェクトメンバーを率いて行動できることを想定している ・担当業務 ・これまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先が決定されます ※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります
エンジニア
同社製品の特徴である、大容量、低遅延を生かしたユースケースを検討し、将来を想定したテストベッドを検討し構築していただきます。 先行して、XR技術、ロボット技術を中心に取り組み、さまざまなユースケースを考え、良い技術はサービス化も視野に入れてより深く検討していただきます。 【具体的には】 ■業務内容 1.テストベッドの検討・構築 ・将来の構成を見据えたテストベッド環境検討し、実際の光芯線を用いた、長距離伝送をするネットワークを構築する 2.XR系技術検討 ・同社製品の特徴である「大容量、低遅延」を生かした、VR、AR、MRを利用したアプリを検討・作成し、テストベッド上で動作検証を実施する ・検証結果を元にデバイスの配置についても深堀り検討を行う 3.ロボット技術検討 ・無人化データセンタを目指し、データセンタ業務をロボットに行わせる省人化について検討・実証する 4.上記検討結果を元にしたサービス検討 ・上記検証結果を元に、新たなサービス化を検討する ■担当業務 ・これまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先が決定されます ※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。
AIガバナンス
グループのAIガバナンスの推進役として、グループ横断でAIガバナンス機能の強化やAIガバナンスシステムの導入に携わっていただきます。 【具体的には】 ・法務部門、セキュリティ部門、企画・開発部門と連携したAIガバナンスの企画、推進 ・国内外のグループ会社と連携したAIガバナンス機能の強化 ・AIシステムの導入におけるリスク評価、リスクアセスメント、コントロール設計 ・AIガバナンスシステム(リスク管理、モデル管理、モニタリング等)の導入・展開 ・AIガバナンスに関する社員教育プログラムの企画、実施 【取組案件事例】 ・AI利活用に関する制度設計 ・AIシステム導入に関するリスク審査プロセス・体制の構築 ・グループ横断のAIガバナンス審議会の運営 ・グループ会社向けAIガバナンス運用支援
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AI開発エンジニア<製造業向けAIプロダクト>
製造業向けのAIモデル開発において、リサーチから現場への実装まで一貫して携わっていただきます。単なるアルゴリズムの検証(PoC)に留まらず、データ取得環境の改善や、アプリケーションの実装、システム立ち上げまでをトータルに設計・主導できるポジションです。また、受託開発だけでなく、自社AIプロダクトの企画やプロトタイプ開発といった、0→1のフェーズにもコアメンバーとして関わっていただけるポジションです。 【具体的な業務】※得意な分野のプロジェクトに参画 頂く形となります。 ・アルゴリズムリサーチ ・エッジデバイス実装 ・クラウドデプロイ ・資料作成・顧客折衝 ・定例MTGにおける資料作成・報告 ・システム仕様策定 ・現場調査、システム立ち上げ、アフターフォロー 【プロジェクト事例】 画像認識:外観検査/ロボットピッキング・協働ロボットを用いた外観検査 時系列解析:設備センサデータを用いた異常検知や予知保全/完成品の異音検査 数理最適化:スケジューリング最適化 配送計画最適化 動画解析:定点カメラによる作業者の危険エリア侵入検知 時系列解析:設備センサデータを用いた異常検知 自然言語処理:LLMを用いたナレッジ検索システム 【主要顧客】 製造業の企業:AI関係の会社では最大の実績でもある、自動車業界国内最大手企業や半導体装置国内大手企業、加工食品業界大手企業など大企業を中心に多くの企業様と取引しています。設立から圧倒的に強い製造業界でのノウハウを確立しており、1年間で380社以上の企業様と継続的に取引しています。 【将来性】 2023年〜2025年にかけては、前年比+50%以上のペースで売上・利益ともに成長中です。 自己資本比率75%以上という高収益かつ堅固な経営基盤を築いており、ベンチャーでありながら「事業としての信頼性・持続性」も非常に高いのが特徴です。
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AI・機械学習エンジニア
■AI・機械学習エンジニアとして各種業務に従事していただきます。 【具体的には】 ■プロダクト:私たちのプロダクトである「Shizen Connect」は、IoT技術と人工知能(AI)を利用し独自開発した次世代のエネルギーマネジメントシステムです。エネルギー機器とローカルで接続するIoT機器「Shizen Box」と、電力市場の価格予測やそれにもとづく最適な市場取引、エネルギー機器の制御計画生成などを行うクラウド部分から構成されます。 <主な機能> ・発電所、蓄電池、電気自動車などのエネルギー機器の遠隔監視や制御 ・数千~数万台規模のエネルギー機器を集合的に制御する仮想発電所の構築・運用 ・マイクログリッド(マイクログリッド:エリア停電時にも太陽光発電や蓄電池などで電気が使えるようにする小規模な電力系統)の構築・運用 ■仕事内容:「Shizen Connect」のクライアントである電力会社や電力小売事業者に向けて、最適な機器制御・蓄電池制御を行うために、気象データや電力価格の時系列データを用いて、シミュレーション・予測を行うシステム構築、運用を行っていただきます。 <具体例> ・AI、機械学習に関わる技術の調査 ・予測モデルの評価・改善 ・APIの開発、保守運用 <開発環境> ・言語:Python ・ライブラリ:PyTorch, numpy, scikit-learn ・クラウド:AWS ・DB:AWS S3, Athena ・その他ツール:Github, Slack
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AI企画・導入推進<グループ横断>
グループ横断でAI活用を前進させるための枠組みづくりや運用に携わっていただきます。AIガバナンスの専門経験が浅い方でも、AI企画・導入推進やリスク対応の経験を活かしながら段階的にスキルを伸ばせる役割設計です。ご経験に応じて以下を担当いただきます。 【具体的には】 ・法務/セキュリティ/企画・開発など関係部門と連携し、AI活用の方針・ルールづくりの企画、推進 ・国内外グループ会社との協働によるAIガバナンス体制強化の支援(現状整理、課題抽出、改善提案) ・AI導入に伴うリスクの整理・評価の支援、および実務に即したコントロール案の検討 ・リスク管理、モデル管理、モニタリング等を含むAIガバナンス関連ツール/仕組みの選定・導入・展開支援 ・社員向けのAI活用・ガバナンスに関する研修/勉強会の企画・運営(教材作成、ファシリテーション) ・スモールスタートのAI活用案件におけるレビューやガイドライン適用の伴走支援 ■取組案件事例: ・AI利活用に関する制度設計 ・AIシステム導入に関するリスク審査プロセス・体制の構築 ・グループ横断のAIガバナンス審議会の運営 ・グループ会社向けAIガバナンス運用支援
AIエンジニア
■同社にて、下記業務を担当していただきます。 ※同社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。 開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。 また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。 【具体的には】 ・社内データを活用したAIモデルの設計・開発 ・開発したAIモデルの製品への実装・統合 ・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理 ・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善 ・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装 ■この求人の魅力 主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。 AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。
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ソフトウェアエンジニア<生成AIエージェント>
■ソフトウェアエンジニをご担当いただきます。 【具体的には】 AI技術への専門知識に基づいたプロダクトの応用方法を提案していただきます。 <詳細> ・AIを活用しプロダクトの価値を向上させる先行技術開発 ・特定領域のアルゴリズム開発を行うAI機能設計 【ポジションの魅力】 ・日本全体、そして世界へと羽ばたくことを目指しているプロダクトをリードすることが可能 ・大企業の規模感でありながら、スタートアップのようなスピード感をもって働くことが可能 ・ポジションや年齢、性別、国籍にとらわれずにフラットな意見交換ができる風土がある
PM<AI駆動開発>
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
工場DX推進エンジニア
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)
PM<AI駆動開発・製造メーカー向け>
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)
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AI開発<自社製品Fixstars AIBooster>
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
AIスペシャリスト
■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。
オープンポジション<EC・データ戦略推進/AI・DXリード>
■同社にて、本人の適性と志向性に合わせて、以下のいずれか、もしくは横断的なミッションを担当いただきます。 【具体的には】 ■ビジネスアナリティクス領域 TableauやBigQueryを用い、年間数百億円規模のECデータを可視化・分析。事業成長に直結する意思決定をサポートします。 ■データ基盤・AIエンジニアリング領域 GCP環境をベースとしたDWH/データマートの構築や、AI(LLM含む)を活用した業務プロセス変革・内製ツールの開発を推進します。 ■DXプロジェクトマネジメント領域 事業戦略に基づき、部門横断でのデータ活用プロジェクトの設計、システム刷新、AI導入のロードマップ策定・推進を担います。 【ポジションの魅力】 ・「事業の当事者」として動ける:PL責任を持つ事業本部の直下(DM事業戦略部)に所属するため、自分の分析やシステムが「売上」に直結する手応えを感じられます。 ・圧倒的な成長フェーズ:前期比+20〜30%の急成長を遂げるEC事業の「仕組みづくり」から関われる、最も面白いフェーズです。 ・裁量の大きさと柔軟性:特定のツール導入に留まらず、AI活用や組織立ち上げ、戦略策定など、本人の意欲次第でキャリアを広げられます。
開発エンジニア<AI・ビッグデータを活用したモノづくり支援>
■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アルゴリズム開発エンジニア<半導体製造装置>
■現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。 単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知/予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。 【具体的には】 ・装置データ収集システムの開発・改善 ・取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発 ・不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価 ・プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発(Run-to-Run制御含む) ・AI/統計モデルによるプロセスパラメータ最適化 ・構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発(C#, Python 等) ・開発・評価環境の自動化(学習データ生成、シミュレーション) ※要素開発寄りの業務に従事できるためアカデミック側の方も歓迎します。
AI・アナリティクスコンサルタント
■同職種では様々なテーマに取り組んでいます。 各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。 人材の流動性を重要視していて、職務内容については、強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定されます。 【具体的には】 ・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援 ・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援 ・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援 ・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援 ・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援 ・同社内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案 ・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計 など
研究開発<産業用電源装置・システム>
■社会インフラを支える産業用電源装置・蓄電システムの研究開発業務を担当いただきます。 社会や人々の生活基盤を支える重要な製品であり、地球環境への貢献につながる製品もあるため、強いやりがいを感じられる職種です。 【具体的には】 産業用電源装置・蓄電システムの制御技術開発 ・AIを用いた充放電・温調・運転条件の最適化(最適制御)アルゴリズム開発 ・需要・負荷予測(時系列予測)モデルの開発 ・AIを用いた異常検知(予兆保全)、劣化診断/寿命予測モデルの開発 ・モデルの実装(Python等)および実機/シミュレーション環境での検証・運用設計 ・AIを活用した設計開発プロセスの効率化(要求仕様整理の支援、設計案の自動生成/比較、評価データ解析の自動化、など) ※産業用電源装置・蓄電システムとは:以下の施設に搭載されているバックアップ用の電源装置であり、社会インフラの一翼を担う重要な設備です。 ビルやショッピングセンター等の商業施設、鉄道(駅)・道路・通信等のインフラ施設、プラント(工場)やデータセンター、上下水道・ダム など また、蓄電池システムは、BESS(Battery Energy Storage System)を中心に、系統安定化・需給調整・再エネ出力変動対策などに用いる大規模蓄電システムを手掛けています。 さらに、電力市場取引も見据え、蓄電池と系統をつなぐパワーコンディショナ(PCS)を含む周辺機器・制御まで一体で提供しています。
AIトランスフォーメーションエンジニア
顧客の AI 活用における課題に対して、AI 戦略立案や AI ソリューション導入の推進など、JBS の AI エンジニアとして顧客ステークホルダーと協働し、AI トランスフォーメーション(AX)をリードしていただきます。 特定の製品やベンダーに縛られることなく、経営課題を起点に最適な AI ソリューションを設計し、構想策定から実装・運用定着までを顧客と共にやり抜く開発を行います。 【具体的な業務内容】 ・生成 AI および機械学習モデルの設計・実装 ・アーキテクチャ設計および技術選定(Azure、AWS、GCP などのマルチクラウド対応) ・MLOps 基盤の構築および運用設計 ・RAG 環境の構築および生成 AI アプリケーション開発 ・Azure OpenAI、Copilot、Google Vertex、Anthropic Claude などを活用した AI ソリューション開発 ・大手企業の業務データを活用した AI ソリューションの企画および実装支援 ・AI 関連技術ナレッジの社内外への展開 ・先端 AI 技術の活用による同部門における新サービス開発・企画検討・立案 <プロジェクト例> 対象:大手製造業、小売・流通業、金融機関、メディア・エンターテインメント企業 ・営業支援 AI エージェントの開発 ・エンタープライズ向け生成 AI 利活用環境の構築(RAG 基盤など) ・業務特化型 AI モデルの開発および運用 ・データ分析基盤の構築および BI ダッシュボード開発 ・AI 活用定着化の支援(チェンジマネジメントおよびトレーニング実施) ・既存業務システムとの AI 統合プロジェクト ・Microsoft 365 Copilot の導入およびカスタマイズ支援
全社AI活用推進リーダー
同社情報システム本部 情報システム部の専任担当として、生成AI(LLM)を中心とした最新技術の検証から、全社導入に向けた環境構築、業務適用への企画・推進までを一貫してご担当いただきます。決まったシステムを作るのではなく、「同社のビジネスにおいて、どこにAIを適用すれば最大の効果が出るか」を探索し、形にしていくポジションです。 【具体的には】 ・全社AI活用の方針策定・ロードマップ作成 ・生成AI活用基盤(社内版ChatGPT、RAG環境等)の設計・構築・運用 ・各事業部門(研究開発、マーケティング、製造、営業等)との連携によるユースケースの発掘 ・PoC(概念実証)の実施、プロトタイプ開発 ・AI活用におけるセキュリティガイドライン・利用ルールの策定 ・社内リテラシー向上のための研修企画・勉強会の実施 ・最新AI技術の調査・検証および社内展開 【プロジェクト事例(想定)】 ・社内ナレッジ検索システム(RAG)の構築による、問い合わせ対応の自動化・効率化 ・マーケティング部門における広告コピー・商品PR文の生成支援ツールの開発 ・研究開発部門における論文要約・実験データ分析補助AIの導入 【ポジションの魅力】 ・AI推進の「旗振り役」: 全社的なAI活用の第一人者として、ルール作りから技術選定まで大きな裁量を持ってリードできます。 ・ビジネスインパクトの大きさ: 事務効率化だけでなく、新商品開発や顧客体験の向上など、メーカーとしての競争力に直結するプロジェクトに関われます。 ・最新技術への挑戦: 生成AIをはじめとする新しい技術を積極的に試し、実戦投入できる環境です。
Analytics Experience
■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
■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。
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データマネジメントコンサルタント
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。
データアナリスト担当
■同社にて、データアナリストをご担当いただきます。 【具体的には】 オンライン・オフライン施策から得たマーケティングデータと、市場データや営業活動によって得られたデータを統合・分析・考察し、事業成長のための意思決定支援を行います。 マーケティングでの課題解決や、データ分析プロジェクトをリードしていただきます。 ・データ分析を通じて事業の課題解決を図る ・自社サイトのアクセス解析、広告配信やイベント・展示会開催などマーケティング施策に関する分析 ・セールス領域と連携した顧客獲得プロセスについての分析 ・マーケティング施策投資の最適化のための分析や予測モデルの開発 ・組織で効果的なデータ活用が行われる環境を目指す 【ポジションの魅力】 新たな顧客になりうるリード獲得施策に関わります。営業部門、事業部門などの社内ステークホルダーならびに外部専門業者との調整をしていく必要があります。 多くのステークホルダーと業務を進めるために、各ステークホルダーとの信頼関係構築が不可欠となります。 「検証」という”モノ(形)”がないサービスを、顧客にどう伝えていくのかを常に考えながら、 ステークホルダーへの最適な提案を行い、期待に応えようとするマインドが重要になります。 <補足> BtoBビジネスにおいて、社内外の情報発信(特に見せ方)に関わっていただきたいと同社は考えています。 同部門には、もう1つ広報・宣伝課という部署もあり、マーケティング課との連携も多いため、適性や希望を考慮した上で将来的には兼務、異動の可能性あります。
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データ活用領域の企画・開発・維持
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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データサイエンティスト
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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データエンジニア
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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デジタルツインコンピューティング技術者
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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リードデータサイエンティスト
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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データ活用コンサルタント/データサイエンティスト
■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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データサイエンティスト
【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
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ソリューション開発/ソフトウェア<電子顕微鏡>
■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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データサイエンティスト
【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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