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東京都/技術職(IT)/年収500万円以上の求人・転職・中途採用情報
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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
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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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。
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データガバナンス・マネジメント
グループ内の様々なデータとAIの技術を掛け合わせ、グループ内の生産性向上や価値創造へ価値提供へのチャレンジが可能です。 【具体的には】 入社後はグループのデータ利活用を推進するデータガバナンス組織として、ルールの浸透や活用基盤の整備に関連する業務を担当頂きます。 ・データメッシュの構想を踏まえたキリングループのデータガバナンス、データマネジメントに関するルール策定・ガバナンスの遂行 ・データ活用基盤の開発・運用・保守 ・事業会社や各開発案件におけるデータ活用に関する支援 ※現在は、中核となるデータ基盤のHUBとなる仕組みの構築を行っています。 【担当するシステム】 ■概要 ・Databricksを中心としたデータ基盤の環境を事業へ提供(Snowflakeもあり) ・社外・社内データを各データ基盤へ公開・提供 ・横断的メタデータ管理 ■担当工程 ・事業が利用するデータ基盤の環境構築、要求データの取得(IF対応)の開発・運用 ・開発案件に対する支援(データ活用に関連する企画構想、要件定義等) ・最新のアーキテクチャを複数扱っていて、ソリューションに依存しないスキル・経験を得られます。 ■技術キーワード ・データ活用基盤:Databricks、Snowflake、BigQuary ・ツール:Fivetran、dbt、GitHub ・技術要素:Python、SQL、クラウドのデータサービス ・IaaS:Azure、AWS、GCP ※データ基盤はAzureをベースとしたDatabricksが中心となりますが、マルチクラウドの利用が前提となっています。 ※社内データはSAP S4/HANA、SaaS、AWS上のスクラッチ開発のシステムが中心となります。
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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。
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AIアシュアランス・アドバイザリー
■客観的かつ専門的な第三者としてのAIアシュアランス業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AIのリスク評価およ内部統制フレームワークの評価およびテスト検証に関する助言 ・内部監査室と連携し、内部監査に必要な手続きや評価プロセスの実装に関する助言 ・グローバル企業が対応すべき各国のAI規制対応に関する助言 ・AI導入における、社内外での横断的な業務プロセス・ガバナンス設計・AIポリシー等の文書化に関する助言 ・AIに関連する規制・ルール等中央官庁や自治体との連携及び提言 ・AIベンダーコントロールやSLA管理に関する助言 ・認証制度導入に関する助言
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
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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
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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
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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AI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(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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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
Planning and Control Engineer<自動運転>
■プランニング・コントロールエンジニアとして下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■自動運転において必要となる行動計画/車両制御の確立 ・多様な環境下で自動運転が可能な機能の設計 ・高い安定性/品質/保守性を実現する機能の実装、およびソフトウェアテストの作成 ・シミュレーションと実車両を用いた統合評価 ■開発した機能の実車両へのインテグレーション ■Planning & Control関連の最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ■シミュレーション評価基盤の改善 ・評価するユースケースの設計 ・より網羅的/多角的なシミュレーション評価基盤の検討/開発サポート ■OSSへの自動運転技術の貢献
AI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。 ■具体的な担当業務 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 ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・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
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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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
AI Transformation推進
■ビジネス組織と一体となりAI変革を推進する変革実行部隊として同社グループ本社のコーポレート機能組織をプライオリティとして、AI時代の組織戦略と変革ロードマップをベースに、以下のような組織横断/個別部門のAI施策の企画から導入まで一貫して推進する業務を担っていただきます。 【具体的には】 ・ToBeプロセス設計 ・AIソリューションの要件定義 ・AIソリューションのPoC/実装/本番適用 ・AI価値を考慮したビジネス効果試算、KPI定義、効果測定の運用設計 施策の推進においては、同部門内の専門部隊との協業だけでなく、関連部署を含む様々な部署と連携してAI施策企画・導入を行います。施策の導入状況に応じて、コーポレート機能以外にも国内外の事業会社のAI変革支援も行います。 【描けるキャリアパス】 同社グループの様々なビジネスセグメントとの協業を通じ事業戦略の理解と各社との連携を担うスキルを蓄積でき、同社グループのAI活用を通じた変革を立案できるマネジメント等、キャリアの選択肢が広がります。重要会議にて同社グループ経営層向けに直にプレゼンテーションやコミュニケーションを行う機会も多く、経営視点での視座を高めビジネスセグメントを超えたチャレンジの場を広げたい方にも適した職場です。
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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
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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
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
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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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。
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
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
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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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