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東京都/IT・通信/データサイエンティスト/年収400万円以上/フレックス勤務の求人・転職・中途採用情報
アルゴリズムエンジニア
■事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアをご担当いただきます。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を同社は求めています。 【具体的には】 ・ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ・ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ・クライアントに対する分析結果等のレポーティング ・ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ・最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ・自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み 【過去事例】 ・クレジットカード不正検知、個人与信推定 ・小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化 ・教育における出題最適化 ・レコメンドエンジン、不正投稿監視 ・コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等
データコンサルタント/エンジニア<広告領域>
■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
【DE】データストラテジスト / データサイエンティスト
■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
【DE】IT・データコンサルタント / エンジニア
■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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【産業】データマネジメントコンサルタント
データ活用の推進・定着化を実現する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を目指す製造業の顧客向けに、データ活用推進サービスの提供を通じて、顧客のビジネス革新を支援する重要な役割を担っていただきます。製造業のデータ活用における課題を理解し、データドリブンな文化の醸成支援/データ活用人材育成/データマネジメント組織設計などを通じて、顧客の変革に貢献できます。 プロジェクト実行においては、データマネジメントに関わる専門知識を活かしながら、プロジェクトの上流フェーズ(企画・基本構想・基本計画)を担当していただきます。 【ポジションの魅力・特徴】 ・製造業のパラダイムシフトがまさに目の前で起きています。その歴史の転換点に自らの身を置き、経験することは何物にも代えられない魅力があります。 ・次々と登場する新たな技術をキャッチアップしつつ、顧客の事業や業務も理解した上で、如何にして競争力を高めるかを考えるのは、苦労も多いですが、やりがいもある仕事です。 ・新たな事にチャレンジし続ける精神を持ち、互いに良い刺激を与えあえる仲間とともに自己成長を実現できます。
データマネジメントをリードするデータエンジニア
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。
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。
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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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
ITコンサルタントとしてAI/Big Dataの利活用を中心とした課題解決の戦略策定~実施策運用まで一貫した支援をご担当いただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
ITコンサルタントとしてAI/Big Dataの利活用を中心とした課題解決の戦略策定~実施策運用まで一貫した支援をご担当いただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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ITコンサルタント職<AI&Data Analytics>
AI&Data Analytics領域の事業責任者として、AIを活用したコンサルティングサービスの企画・運営から案件獲得、チーム組成、チームメンバーの育成まで担当していただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI/Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備/データ統合基盤整備/組織組成・人材育成 ■AI/Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
データサイエンティスト
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】 ・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。 ・データ活用プロジェクト: 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。 【ポジションの魅力】 ・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある ・DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める ・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している ・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である ・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境
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データサイエンティスト<同社グループデータ利活用分野>
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。
Manager/Advanced Analytics
■顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースとしたデータサイエンス領域のコンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。 【具体的には】 ・Python またはR を使用し、機械学習、AI、統計モデルを活用したソリューションの開発 ・データ分析における最新テクノロジーを活用し、ステークホルダーへの分析結果の提示 ・アナリティクス領域のプロジェクトにおいて、上流から一気通貫で顧客対応 ・プリセールスに参画し、データサイエンスや統計モデルによってもたらされるビジネス上の優位性について潜在顧客へのプレゼンテーション ・ソリューションプロトタイプを開発し、ビジネスデベロップメントチームに提供 ・実用面の観点からアナリティクスソリューションのアーキテクチャの検証・改善 ※プロジェクトにより国内・海外出張があります。
Manager/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
データエンジニア/データベースエンジニア
データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、顧客のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などをご担当いただきます。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使して顧客の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っていて、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ■開発環境/商材の説明 同部門では以下の技術・スキルを使用してデータ基盤の設計・構築を行います。 ・データ基盤の設計・構築: SnowflakeやAmazon Redshift、Oracle DatabaseなどのDWH/データベース ・データモデリング: データカタログやデータマートの設計で、構造化と価値創出のモデリングスキル ・ダッシュボード設計・開発 BIツールを用いた分析結果を視覚化 ・データ連携・加工処理 ETL製品を使ったデータ連携や加工の設計・開発 ・AI/MLの活用 AIや機械学習を利用して売上予測などの高度なデータ活用スキル ※経験は必須ではありません。入社後に学び、部門内でフォロー体制があります。
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データドリブンコンサルタント/データエンジニア・マネジメント
注力テーマであるデータユーティリゼーション領域のプロダクト企画開発をリードいただきます。 データユーティリゼーション領域については、データ活用ソリューションの開発やデータ活用を軸にしたコンサルティングサービスなどのサービスを企画しています。 各プロジェクトにおける企画から市場調査、PoC、実装、リリースまで一連のプロセスをリードいただきます。 また事業アイデアを出し、プロダクトオーナーとして企画を牽引いただくことも期待されています。 ■ミッション データ×AIドリブンを実現するデータパートナーとして、データで顧客のビジネスを変革することがミッションです。 ■キャリアパス ・基本的には、メンバ各自が描くキャリアパスになるべくそいながら、アサインを考えていきます。もちろん、ビジネスを遂行する中で100% 意に沿えないこともありますが、オープンな対話を通して納得感の醸成を心がけています。 ・以下のどちらのキャリアパスも、描くことができます。 ‐「顧客のデータパートナーとしてコンサルティング能力を磨き、データで企業の変革をリードする能力を身につける」 ‐「テクノロジーにコミットし、データエンジニア、データアナリストとしてスキルを徹底的に高める」 ‐「AI‐Readyなデータ基盤をキーワードに、データ×AIを網羅するスペシャリストとしてキャリアを拡大する」
データサイエンティスト
■自動車業界における多様化・高度化する顧客課題に対し、プロジェクトマネジメントや品質エンジニアリングの知見を活かしたソリューションビジネスを展開しています。特に、ソフトウェア・ディファインド・ビークル(SDV)開発においては、品質向上に直結する取り組みをリードし、顧客価値の最大化を図っています。こうした取り組みをさらに加速させるため、同社の強みを活かしながら、顧客課題の解決に貢献できる人材を募集しています。 【業務内容】 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います。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。 【業務詳細】 ・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。
機械学習エンジニア
機械学習システムの開発・運用を通じて、顧客の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、顧客の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。 【具体的には】 ■これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件を担当いただきます ■深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます ■クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます ■ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です 業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただく想定です。
自社プロダクトの未来を創るAIエンジニア
■自社プロダクトの未来を創るAIエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■業界特化・業務特化AIエージェントの企画‧設計 ・ ERPに蓄積された会計、販売、生産管理、⼈事のデータを活⽤した、新たなAI機能の企画⽴案 ・ 顧客の潜在的なニーズや業務課題を分析し、解決策となるAIソリューションの設計 ・ ⽣成AI(LLM)、需要予測、異常検知、最適化など、最新AI技術の応⽤研究と技術選定 ■AIモデル‧AIを活⽤したシステムの開発‧実装 ・ Python、各種AIフレームワークを⽤いたAIモデルの開発、評価、改善 ・ Google Cloud (Vertex AI, Gemini) やMicrosoft Azure (Azure OpenAI Service) などクラウドプラットフォーム上でのAI機能の実装 ・ PROACTIVE本体やBIツール(Looker等)とのAPI連携開発 ■プロダクトへのインテグレーションと改善 ・ 開発したAI機能をプロダクトへ組み込み、継続的なパフォーマンス改善や機能拡張 ・ リリース後の効果測定、ユーザーフィードバック分析に基づいた改善サイクル
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生成AI・AIエージェント系プロジェクトリーダー
生成AI・AIエージェント系プロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ■製造・金融・流通など顧客企業における、生成AIやAIエージェントによる業務変革をテーマとした案件に参画いただき、具体的なアプリケーションの企画・開発や同社が提供するプラットフォームの導入をリーダとして推進いただきます。 ■生成AI・AIエージェントの導入計画策定や顧客の従業員教育、アプリケーションリリース後の運用スキーム検討や活用促進など、コンサルタントが担うような顧客支援の業務に従事する可能性も見込まれます。 ■同社内において、生成AIやAIエージェントに関連する先端技術リサーチや、顧客向けサービス・ソリューションの企画などを担当する機会もあります。 <ポジションの魅力> ■IT業界で現状最もホットと呼べる領域で顧客をリードし、先端技術で業務変革を成し遂げる経験を積むことが出来ます。 ■顧客と密連携しながら進める共創型の案件が多く、顧客と直接対話したり、提案したりする機会が非常に多いです。 加えて、社内の他部門やベンダー等多様なステークホルダと連携する機会があります。 ■様々な業界の顧客向けの案件があるため、業界横断で経験を積むことが出来ます。 ■顧客向け案件の提案・実行のみでなく、そこで得た知見を元に同社のサービス・ソリューションの企画にも携わることが出来ます。 ■求められるスキル・知識は多岐に渡りますが、それゆえに「自らの強みを活かしながら新しいスキルの習得に挑む」ことができます。
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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
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
生成AIを活用したサービス検討<金融機関向け>
■金融業務適用ユースケースの検討およびサービス化の検討をご担当いただきます。 市場分析および同社技術を把握した上で、関係各所と連携しながら事業戦略の立案・遂行をしていただきます。 【具体的には】 金融機関業務への生成AI適用検討を担当して頂きます。具体的な業務は下記の通りです。 ・技術調査、検証 ・金融機関業務への適用ユースケース創出 ・生成AIを活用した技術検証・効果検証 ・ビジネスモデル検討 ・製品概要検討(機能要件、システム構成など) ・顧客への提案や検証 【ポジションの魅力】 ・同社には数多くのAI技術、基盤、金融業務、および戦略立案の有識者がいます。同社職員と触れ合いながらノウハウを吸収いただき、スキルアップを図っていただくことが可能です ・また、金融業界を中心とした多数の顧客と接することで信頼関係を構築でき、また業界/業務に関わる知見を習得することが可能です
データサイエンティスト
【担当業務】 ・顧客のビジネス課題ヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの立案と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ※実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【職務詳細】 1,受注前活動 ・材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かした顧客への提案活動 ・学会、研究会への参加、論文・特許の執筆 2,プロジェクトの立ち上げ ・顧客へのヒアリング、課題分析、仮説立案 ・課題解決方針の設計・提案 ・ビジネスインサイトの導出 3,データ分析・評価 ・機械学習、AIを活用した顧客材料データの分析 ・機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング ・分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案 ・顧客社内でのデータ利活用コンサルティング 4,サービス移行・運用 ・材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携) ・材料データ分析基盤の活用コンサルティング ※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、ご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的に検討されます。 ※その他募集背景詳細や働く環境等は担当アドバイザーへご質問ください。
顧客の課題解決を行うデータサイエンティスト
■AI/アナリティクス技術により顧客の課題解決を行う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】 ・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング ・事業価値を生み出す高度データ分析・解析 ・AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発 ・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出 ・PJチームのマネジメント支援(リソース手配、スケジュール管理) <詳細> ・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV(Proof of Value=価値実証)などの上流フェーズ対応 ・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング等 ※参画するプロジェクト(規模・関わり方)は様々で同社の各部門と連携して対応します。
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データエンジニア
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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データ✕AIプロフェッショナル人材
同社が展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 【具体的には】 ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 - 全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 - 各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例:※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進