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東京都/技術職(IT)/フレックス勤務の求人・転職・中途採用情報
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Data and Analytics<銀行/保険/証券>
金融ビジネスの知見とアナリティクスのスキル・ケイパビリティ、デジタル/テクノロジーの専門性を複合的に有する金融テクノロジーコンサルタントとして、未来の金融ビジネスのあり方に対する深い洞察やクライアントが直面する課題に基づいて仮説構築し、他のプロフェッショナルや関係者を巻き込みながらデータやアナリティクスを起点とした金融クライアントのニーズ実現や課題解決に取り組みます。 【プロジェクト事例】 ■生成AIを活用した新たな金融ビジネス創出や業務活用の検討・ユースケース案の作成、生成AI活用戦略の立案・ロードマップ策定、非構造化データ活用基盤の導入と企業内データの活用 ■金融リスクモデルの既存コード資産からPythonへのマイグレーションとモデルガバナンスの整備、各種金融レギュレーションやガイダンスを踏まえたAI/機械学習アルゴリズムのモデル適用 ■統計的因果推論や行動科学に基づくナッジ理論の活用などによる顧客の行動変容分析、分析結果に基づく顧客分類モデルの構築・実装、デジタルマーケティングの高度化
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
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【XC2】データエンジニア
■同社にて、データ蓄積/統合などCDP/DMP/DWHなどの各種プラットフォームの導入コンサルティング、設計、構築、改善業務、活用支援などにおけるITコンサルティング業務全般をご担当いただきます。クライアントのデジタルマーケティング施策の実施を目的とし、Google Cloud/AWS/Snowlfakeなどにより以下のような業務を担っていただきます。 【具体的には】 ・データ基盤構築におけるデータパイプラインや業務運用フローの設計・開発 ・機械学習を活用したデータ分析・施策実現の提案・活用支援 <案件例> ・地方銀行様:データ統合基盤構築・活用支援プロジェクト ・メーカー系金融事業者様:デジタル戦略基盤構築・活用支援プロジェクト ・情報通信事業者様:チャネル横断DX化プロジェクト など 【想定されるキャリアパス】 ・入社直後は同社他メンバーと一緒にプロジェクトをご担当いただき、同社のプロジェクト推進等のノウハウを獲得いただきます。 ・スキルや経験に応じて、担当システム規模や担当役割の拡大を順次行っていただきながら、より裁量・責任のある立場でのプロジェクト遂行を実施いただきます。 ・データエンジニアだけではなく、ITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、ITアーキテクト、プリセールスなど様々なキャリアパスを選択いただいたり、掛け持ちいただくなど、志向性によって柔軟なキャリア形成が可能です。
データをビジネス価値につなげるデータエンジニア(アナリティクスエンジニア)
■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
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>
■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。
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AIエンジニア(LLM、AIエージェント等)
■同社グループのサービス創出力強化をミッションとする部署にて、AIエンジニア(LLM、AIエージェント等)として参画、生産性向上、新たな価値創出に向けた実証・実装をご担当いただきます。 【具体的には】 ・同社グループの生産性向上、新たな価値創出を目的としたLLM活用案件において、AIエンジニア(LLM、AIエージェント等)として参画いただきます ・必要に応じ、同社クラウドエンジニア、フロント、サーバサイドエンジニアとチームを構成し同社グループ会社と協業し対応を進めていただきます 【開発ツール/環境】 ・AWS (Lambda/RDS/Cloud9/CodeSta/Config/OpsWorks) ・Azure ・Git/jenkins ・Python/Java/ruby/JavaScript ・Slack 【研修制度】 アジャイル開発の経験は必須ではありません。 同社独自のアジャイル開発研修もあり、実務でのOJTが予定されています。
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アルゴリズム開発エンジニア
同社では、超小型衛星を活用した多様な宇宙ミッション(地球観測、通信、月探査など)を企画・設計・実装しています。同ポジションでは、ミッションを技術面から支えるべく、軌道時刻決定や姿勢制御系において、観測ノイズや外乱の影響を受けながらも高精度な状態推定を行うアルゴリズムの設計・開発をリードしていただきます。 【具体的な仕事内容】 ・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 【使用ツール】 ・OS:Windows, Linux ・コード管理:GitHub/タスク管理:GitHub Projects V2・GitHub(Issue)/バージョン管理:Git ・使用言語:C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) 【ポジションの魅力】 ・地球周回から月周回に渡る衛星搭載のリアルタイム軌道時刻決定システムの開発に携われること ・最先端の推定技術とFPGA技術の知見を活かせること ・自身の開発したシステムが実際の宇宙ミッションに貢献できること ・JAXA、NASA、ESAも含む国際的なステークホルダーやパートナーと共に先端的な技術開発が可能であること ・国際会議や学会に参加し、自分の仕事を発表・論文化する機会が得られること
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プロダクト開発におけるAI技術の適用検討とAIモデル開発対応
■AI技術チームとして、プロダクトへのAI適用案件における対応をプロダクト企画チームと協働しながら実施していただきます。 【具体的には】 社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成するサービス商品であるプロダクトの企画チームで、販売チャネル営業とプロダクト適用に関する検討を顧客と実施していただきます。その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなAI適用が有効かを検討し、提案を実施していただきます。検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施していただきます。 <詳細> ・課題解決に有効なデータ分析に関する提案 ・環境構築 ・受領すべきデータの要件の提示 ・分析に必要なツールの選定 ・受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証 ・検証結果によるアセスメントと再検証の実施 ・検証結果の顧客説明 ・商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施 などを実施していただきます。
経営コンサルタント(AI・DXプロフェッショナル)
■経営コンサルタント(AI・DXプロフェッショナル)をご担当いただきます。 【具体的には】 入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をご担当いただき、徐々に経営支援全体(マーケティング/デジタル/ファイナンスなど)へ、幅を広げていただきます。 -課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析 -機械学習システムの導入・運用 <その他事例> - 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価 - 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転 - MLOps・GPUインフラ最適化 - 技術ブログ・登壇によるブランディング 【ポジションの魅力】 ・AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる(価値にフォーカスすることが求められる) ・ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい ・「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない(実際に現場で運用するところまでやりきれる)
AIエンジニア
■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。 【職務内容】 ・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 【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。 実務未経験者も歓迎。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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機械学習エンジニア<衛星画像>
■主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。 人工衛星の代表的なミッションの一つである地球観測において、取得する多様な地球観測データ(可視光、赤外線、SAR等、地理空間情報を含む)を分析し、新たな価値を創出することを目的とします。 ■宇宙空間の活用法は無限大であり、地上のIoTデータ等の異種データとの融合や、未活用の衛星データから様々な事業ドメインや社会課題に応用可能な活用法を模索など既存に囚われない開発環境です。 【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 【ポジションの特徴】 ・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務に携われること ・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること ・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること ・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること ・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を牽引できること ・グローバルな業務に携われること(ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど) ※宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不問
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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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データ運用責任者/データ規模拡大・拡張
■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
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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データアナリスト(事業戦略)
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
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DX・AI活用推進<SCM領域におけるデータ分析・自動化>
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
データアナリスト/データ分析コンサルタント
社内のデータ分析・利活用を推進し、経営や事業の意思決定に貢献するデータアナリスト/データ分析コンサルタントをご担当いただきます。 依頼されたデータを分析するだけではなく、部署横断で事業の成長に向けた課題解決を主体的に推進していただきます。 【具体的には】 ■データ分析基盤の開発及び改善 ■データ分析基盤の安定稼働 ■データ分析及び利活用の推進 ■データドリブンな文化の醸成 ■ビジネス課題に関わるデータ分析・利活用 例1)各プロダクトの成長指標の設計・評価 例2)サービスやプロダクトにおいてまだ顕在化していないリスクや課題の可視化と対応方針の提言 データ分析基盤の構築 例1)データエンジニアと連携してデータ分析基盤の構築及び運用 例2)BIツールを用いたレポート /ダッシュボードの開発
データ・AI基盤 セキュリティエンジニア
グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 【具体的には】 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計 ・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計 ・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計 ・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み ・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築 ・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援 ・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着 ・セキュリティバイデザインの推進(開発初期からの組み込み ・生成AIにおけるリスク管理(プロンプトインジェクション、出力制御等) ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もあります。 パーソルグループの事業・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。
アナリティクスエンジニア
■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・開発をご担当いただきます。 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 【具体的には】 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づくデータ要件定義 ・データモデリング(DWH設計)およびデータマート整備(dbt等) ・データ品質管理(テスト・監視) ・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備 ・事業KPI(粗利/人、生産性、成約率等)に紐づくデータ設計 ・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備 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いただく場合もあります。 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。 <シニアクラスの方に期待する役割 > ・技術選定およびアーキテクチャ設計の主導 ・複数プロジェクトのリード、技術課題解決 ・チームの技術力向上および育成 ・事業における技術的意思決定への関与
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DFTエンジニア
■同社にて、下記の(1)または(2)または両方を担当して頂きます。 【具体的には】 (1)歩留やホットスポット解析を目的として、センサIPやDFT(*1)を顧客の設計に組み込み、歩留の低下やホットスポットの原因を故障解析を通じて特定し、前工程プロセスの改善や顧客の設計変更や推奨等の支援を行う (2)複数のダイを実装したチップレットにおいてダイ、インターポーザ、有機基板等における不良個所や電気的特性の劣化の原因を特定するセンサIPやDFT(*1)を顧客の設計に組み込み、故障解析を通じて後工程プロセスの改善や顧客の設計変更や推奨等の支援を行う (*1)DFT: Design for Test
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データサイエンティスト
同社グループにおけるデータ及び生成AIの利活用を、データサイエンティストとしてリードする役割をご担当いただきます。 グループAI推進部は、デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーで構成されていて、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。同社グループの主要事業である人材ビジネスは、候補者と企業をつなぐ「リボンモデル」を基盤としていて、以下の4つの領域におけるプロジェクトが予定されています。 ■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/業務オペレーションの効率化 同ポジションでは、事業課題に対する最適な解決策やAIの活用について、企画段階から関わります。 さらに、グループ全体に対する横断施策の戦略立案から実装までを一貫して担当し、技術的な観点からプロジェクトやチームをリードしていただきます。 ■具体的な担当業務 データサイエンティストとしてプロジェクトをリードし、以下の業務に携わっていただきます。 なお、保守業務の割合は全体の約1割程度です。 1,データ分析と企画立案 ・デジタル企画担当や事業責任者と連携し、データを分析することで示唆を得る ・分析結果を基に企画案を立案をサポートし、必要に応じてAIのプロトタイプモデルを作成・検証 2,AIモデルの構築およびサービス化 ・サービス化に向けたAIモデルの設計・構築 ・AIシステムやAIプロダクトの開発・保守運用 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。
マネージャー候補【DX/AI&データ】
日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。 【具体的には】 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・テクノロジーを用いたソリューションの提案、プロジェクトの推進・実行 ・最新の技術を活用したToBeベースの提案 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の構築・刷新推進 【ポジションの魅力】 最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。 ・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです ・特定のベンダー、ソリューションに縛られず、中立的な立場でお客様に最適なソリューションを評価、選定することができます ・コンサルタント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です ・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わる機会があります
コンサルタント【DX/AI&データ】
日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。 【具体的には】 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・テクノロジーを用いたソリューションの提案、プロジェクトの推進・実行 ・最新の技術を活用したToBeベースの提案 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の構築・刷新推進 【ポジションの魅力】 最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます ・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです ・特定のベンダー、ソリューションに縛られず、中立的な立場で顧客に最適なソリューションを評価、選定することができます ・コンサルタント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です ・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わる機会があります
データサイエンティスト
■ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 【具体的には】 ・CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 ・クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 ・機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 ・データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション ・新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 ・ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 【仕事のやりがい・魅力】 ・製造業における最大規模のデータ量を扱える CADDiは製造業における最大規模のデータインフラです。 データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 ・Global SaaSトップクラスの成長スピード 日本や米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 ・一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる 自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます ・チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えます
データアナリスト
■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】 同社では、経営判断に必要な全社的データ分析体制の整備を進めており、その中心となるデータセクションは、データ分析・活用推進、データマネジメント、データ基盤構築・運用の3つのチームで構成されています。その中、データ分析機能を担うデータアナリティクスチームは二つの目標を掲げています。一つは、それぞれの部門において、データの徹底的な分析によって新たな価値を発見すること、もう一つは、それを全社の経営レベルにおいて、自律的に実行できるデータドリブンな組織を構築することです。 このように構築された分析基盤を活用し、統計や分析手法を用いたデータソリューションを提供することで、各部門におけるデータに基づく新たな価値の発見を目指しています。そして、最終的には全社レベルで自律的にデータ分析を実行できる、データドリブンな組織を構築することが同社目標です。 この目標達成のため、データアナリストはプロダクトとビジネスの両領域でデータ分析をリードし、ビジネス領域では、営業オペレーションの改善やマーケティングROIの分析などを積極的に推進します。また、プロダクト領域においては、データサイエンスの専門家として、製品機能の詳細分析からマーケティング戦略立案まで幅広く貢献しています。 <使命・課題> ・ビジネスインパクトを意識した分析を自発的に提案し、全社のデータ分析をリードする ・各組織が自律的にデータ分析・利活用できる環境や体制の構築を支援する ・データ利活用を必要とするステークホルダーに対し、要件を整理し、それに基づいたデータ分析およびモデリングを行う ・要求内容に合致したインサイトを提供する
Data Scientist
製品の開発と機能強化に向けた法的データを専門とする、NLP データ サイエンティストをご担当いただきます。 LegalOn の活気に満ちたチームに加わって、リーガル テクノロジーの状況を変革する上で重要な役割です。高度な生成 AI およびデータ サイエンス手法を適用する際のあなたの専門知識は、同社の製品戦略とプロセスを進化させるのに役立ちます。 エグゼクティブ リーダー、プロダクト マネージャー、ML エンジニア、その他すべてのチームと緊密に連携していただきます。同社チームの主要メンバーとして、製品の設計、実装、管理を陣頭指揮し、同社の製品がテクノロジーの最先端を維持できるよう努めていただきます。 【具体的には】 ■法務チーム、エンジニア、プロダクト マネージャーと協力して、法的文書分析と契約管理に高度な NLP を統合します。 ・NLP モデルのトレーニングと微調整のための法的データの収集、処理、統合パイプラインを構築します。 ・手動による注釈や権威ある法的内容分析など、NLP システムの評価方法を開発します。 ・高度な NLP ツールを使用して法的テキスト関連データを分析することがよくあります。 ・ プロジェクトのライフサイクル全体を通じてデータ品質を維持します。 ■LLM モデルの結果を分析して、契約関連の意思決定のための実用的な洞察を導き出します。 ・実験を実施して LLM モデルのパフォーマンスを評価し、改善点を特定します。 ・ 法的正確性、公平性、コンプライアンス、堅牢性に焦点を当てた LLM モデルの包括的な評価を実行します。 ■内部関係者と効果的にコミュニケーションし、複雑な調査結果を明確かつ明確に提示します。 ・監査とコンプライアンスのための作業を文書化し、結果を上級幹部に報告します。
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データサイエンティスト<テック職>
■金融機関を中心とした既存顧客の業務効率化・高度化の実現に向けて分析のリードを担っていただきます。スキルに応じて、自社データ分析環境、自社ソリューション(新規/既存)のアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待されています。 【具体的には】 ・分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成 ・AIソリューションのテックリードとして、アーキテクチャの設計および開発・運用のドライブ <案件例> 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。同社ソリューション(eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知)のエンハンスを担当しているメンバーもいます。テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 【ポジションの魅力】 機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。また、分析に関連する基幹システムを同社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているため、サポートもあります。
データアナリスト
クライアントビジネス部門のニーズ、既存のデータ基盤上でデータ集計やアナリティクス等専門知識を必要とする業務をご担当いただきます。 【具体的には】 商品企画、生産、マーケティング、広告、販売、営業、プロモーション、品質管理、顧客コミュニケーションなど、クライアント側ビジネスの様々な領域で事業ニーズを踏まえ、 データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行し、データ利活用による価値創出を行います。 例えばPOSなど事業活動を通じて得られるデータの利活用に関してコンサルタントやエンジニアと協働しながらデータ分析を企画・実践します。 また事業側メンバーと一体になり、施策デザインに資する分析示唆の提供や、効果検証を行います。
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大規模ネットワーク基盤アーキテクト
導入が決定しているサービス・システムのITシステム基盤(主にNWインフラ)の導入・更改に関わる企画検討、アーキテクチャ検討、または新サービス・新システムの検討時のITシステム基盤(主にNWインフラ)の企画検討・アーキテクチャ検討をご担当いただきます。 【具体的には】 ■導入が決定しているサービス・システムのITシステム基盤(主にNWインフラ)の導入・更改に関わる企画検討、アーキテクチャ検討 グループが展開する通信事業やdカード/d払いといった様々なサービスを支えるITシステム基盤(NWインフラ)の追加機能や更改について、企画の検討・提案、プロジェクト管理(進捗・課題管理等)やベンダマネジメントを実施していただきます。 ■新サービス・新システムの検討時のITシステム基盤(主にNWインフラ)の企画検討・アーキテクチャ検討 今後グループが展開する新サービス・新システムの導入等に関わるNWの企画検討・構築案件のプロジェクト管理(進捗・課題管理等)やベンダマネジメントを実施していただきます。
IT/NWインフラアーキテクト
■ITインフラ/NWアーキテクトとして、幅広い技術的コンサルティング業務から、設計、導入まで支援いただきます。 【具体的には】 ・グローバルインフラ(AD、Teamsなどのコミュニケーションツール導入のあるべきプランニング~設計~導入業務 ・LAN、WANから最新技術(SASE、SD-WAN, SD-ACCESS, ACI など)を含め、幅広い技術的コンサルティング業務、NWアーキテクチャ策定支援 ・NWを中心とする要件定義、基本設計、詳細設計などの設計導入工程業務およびマネジメント業務 【プロジェクト事例】 ・大手生命保険会社:ITグランドデザイン策定支援 ・大手電機メーカー:クラウド移行支援 ・大手金融系SIer:NW構想策定支援 ・大手建設会社:セキュリティガイドライン策定支援 【ポジションの魅力】 ・IT/NW分野で、新チームの中核メンバーとして立ち上げに携わり、リーダーシップを発揮できます。 ・大手エンタープライズ企業と100%直取引の環境で、戦略や上流案件に直接向き合い、ビジネスの根幹に関与する経験を積むことができます。 ・テクノロジーベンダーとの代理販売契約に縛られることなく、クライアントに最適なソリューションを自由に提案し、真の価値を提供できます。
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ソリューションアーキテクト
■同チームの<ソリューションアーキテクト>の業務として、デジタル化プロジェクトや特定ソリューションの導入における、計画策定フェーズの技術的アドバイザリーから、アーキテクチャデザイン、実際の導入まで携わっていただきます。 クライアントのビジネス変革やDX戦略の実現、さらには既存の延長線上だけではない非連続な成長の実現にはダイナミックな変革には、テクノロジーの利活用が欠かせません。Digital Engineering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、最新のデジタルやソリューション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ています。 【具体的には】 特定の技術領域【ServiceNow, Web3, Process Automation】分野において、クライアント環境への導入に関する要求確認、ソリューションのFitGap分析、計画策定、設計、PoCから導入まで、ライフサイクル全体において関わる想定です。
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アプリケーションアーキテクト<SaT Lab>
■同社にて、アプリケーションアーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 顧客が保有するデータをアナリティクス技術を駆使して分析し、事業戦略から業務・ITにいたるまで様々な施策の確立を支援するサービス、ソリューションのデリバリー、コンサルティング業務 【ミッション】 デジタル化の進展により生み出される膨大で多様なデータから有益な示唆を引き出し、それを実行に移せるかどうかが、企業の競争優位の源泉である。 そのために、同社は最先端のアナリティクス技術を駆使して、斬新な視点から企業への示唆を抽出し、その示唆を戦略策定、組織改革、プロセス改革を通じて実践に移すコンサルティング・サービスを展開。 【役割及び責任】 顧客がビジネスを改革し、複雑な問題を解決する作業を直接支援。 アプリケーション・アーキテクトは技術リーダーであり、ビジネス・パートナー、技術者、およびプロジェクト関係者の間の橋渡し役を務める。
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システムアーキテクト
主にオープン系のシステム開発の全工程で、屋台骨となるアーキテクチャの検討や、プロジェクト全体を技術力で推進する立場で参画いただきます。 オープンソースやベンダの新製品なども携わるため、技術者としての基礎力と応用力を発揮していただきます。 ■配属について ご経験やご希望に基づき、以下いずれか事業部への配属となります。 ・テクノロジーファウンドリー事業部 ・ストラテジックデリバリー事業部 ■具体例 要件定義: システム全体の処理方式の検討、採用するフレームワークやミドルウェアの検討、製品やプロトタイプによる動作検証、非機能要求や移行方式の策定またはアドバイス等の実施。 設計工程: IT化するサービスや業務の特性、採用されたシステム基盤等を考慮した機能仕様の策定、非機能要求に対するAP基盤またはシステム基盤に関する設計 実装工程: 開発手法やガイドラインの策定、サンプルプログラムや共通モジュールの開発、開発効率向上に向けた自動化ツールの開発 試験工程: 試験自動化に関するツールの開発、性能測定や性能改善のチューニング、技術的な問題に関する解析 稼働システム: システムダウンや仕様通りの動作にならないなどのトラブルシューティングや処理性能改善のコンサルティング
AIサービス開発エンジニア
■AIサービス開発エンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■ 必須となる業務 以下の業務のうち、経験や志向に応じて担当していただきます。 ※すべてを同時に担当するわけではありません。 ・Know Narratorシリーズ製品の企画・開発 ・ユースケース定義、設計、実装、テストまで一貫して携わっていただきます ・新たな製品の種を生み出す研究開発 ・先端技術のリサーチ、活用提案、プロトタイプ開発、外部発表 ・AI駆動開発の推進 ・生成AIやAIエージェントを活用した、社内開発プロセスや業務変革の推進 ・技術支援・ソリューション提案 ・製品に関する技術的な問い合わせへの対応や、課題に応じた解決策の提案 ■ ご経験・ご志向に応じてご担当いただく可能性がある業務 以下は必須ではありませんが、意欲や適性に応じてご担当いただく可能性があります。 ・ソリューション開発の推進・マネジメント ・システム全体の設計リード ・製品の方向性を定義するプロダクト戦略の策定・実行 ・製品のプリセールス活動 ・顧客向け有償案件への参画
Backend Engineer<CI/CD>
■自動運転システムの評価を支える基盤の開発・運用を行っていただきます。 【具体的には】 ■自動運転システムの品質を保証するCI/CD Pipelineを支える基盤システムの開発・運用 ■自動運転システムの評価・動作に必要なアセット情報の管理システムの開発・運用 【チャレンジ・やりがい】 ■同時に数千のテストケースが実行され、その処理を安定的に捌き、スケールする基盤の開発 ■Edge/Cloudなど様々なコンピューティング環境において実行される自動運転システムの環境一致性に対するアプローチ
Site Reliability Engineer
■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
開発エンジニア<プロジェクトプラットフォーム│Co-MLOps AI/MLOpsエンジニア>
■以下のいずれか、または複数の領域における開発・運用をご担当いただきます(経験や志向に応じて担当範囲を決定します) 【具体的には】 ・Active Learning基盤の構築/運用 ・シーン理解(Scene Description)基盤の構築/運用 ・オートラベリング(Autolabeling)基盤の構築/運用 ・生成AIを活用したデータ生成/加工基盤の開発 ・AIロバスト性向上のためのDomain Adaptation技術の研究/実装 ・類似データ検出システムの開発/運用 ・自動データ品質評価/検知システムの開発/運用 ・Co-MLOpsプラットフォーム上で動作するEnd-to-End型AIモデルの開発(Reference AIなど) 【チャレンジ・やりがい】 ・世界中で収集される大規模なデータを用いた自動運転AI開発、およびサービス提供 ・世界中のパートナー企業と連携した新規ソリューション開発 ・AI技術を駆使した自動運転の社会実装への寄与
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