フィールドソリューション（顧客の装置に対するアフターサービス）に関わる業務を支援する社内システムエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ・基幹システム（SAP S/4 HANA）、周辺システムの運用保守 ・業務課題の解消・効率化といった業務改善をITを通じて実現するための企画、調整、実行 ・基幹システムの海外現地法人へのロールアウトプロジェクトや各種社内プロジェクトへの参画・推進 ・協力会社のマネジメント ※SAP S/4 HANAにおける担当モジュールはSD、MM、CSです。
機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証／AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析 － トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析 － 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証／AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価 － AIモデル・AIシステムの評価指標の設計 － ロバスト性評価、不確実性推定 － 安全分析、適合性確認、モデル監査技術 － 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援 － 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開 － 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信（標準化・学会等） － 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信 － 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与
交通死亡事故ゼロを目指し、レーダ開発設計を通して世の中に価値を提供する仲間を募集しています。従来、人が担ってきた設計・検証・調整業務をAIで置き換え、開発生産性を飛躍的に向上させたいと考えています。「同じ作業を繰り返したくない」「本質的な開発に集中したい」と感じている技術者に、AIを用いて開発の進め方そのものを変革させる役割を担っていただきます。 【具体的には】 ・仕様作成、設計、検証工程のAIによる自動化・効率化 ・AI/データ基盤構築およびモデル開発 ・レビュー/評価プロセスのAI高度化 ・開発プロセスの再設計（AI前提） ・各技術分野と連携したAI適用 ＜魅力点＞ ・自分が携わった製品が、国内外のさまざまな顧客に広く採用され、交通事故低減など社会課題解決に貢献することができます ・従来の人手中心の開発をAIで変革し、開発リードタイムの短縮・品質向上に直接貢献できます ・最先端のセンシング技術（レーダ、ソナー等）とAIを掛け合わせた新しい開発スタイルを創出できます ・グローバル案件においてAI活用を横断展開し、組織全体に影響を与えることができます ・単なるAI開発にとどまらず、業務そのものを設計する上流経験が得られます
■同社にて、新規ビジネスモデル企画・立ち上げリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ・以下5分野損保業界の付加価値向上をもたらすマーケット分析、ビジネス分析 「介護」、「防災・減災」、「MaaS／モビリティー」、「ヘルスケア」、「脱炭素」 ・分析に基づいた同社内のサービス・ソリューション、他社パッケージ、サービスを活用した新たなサービスやソリューションの企画・立案、顧客への提案 ・同社のケイパビリティを活用した新たなサービスやソリューションの企画・立案し顧客開拓、提案支援 ・PJやチームのサブリーダーとして現状のマーケットやビジネス観点での分析し、社会課題・業務課題を解決するためのインサイトや結論を導き出す。 ・顧客から業務課題をヒアリングし、最適なソリューションや分析手法の選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。 その後の一連の分析プロセスの中で、リーダーの指示のもと、チームをリードして推進する。 ・あるいは、分析プロセスから出てきたモデルを業務システムへ実装・運用するため、最適なプラットフォームの選択、必要な作業や体制、役割分担を定義する。 その後の一連の開発・運用プロセスの中で、リーダーの指示のもと、チームをリードして推進する。 ・また分析技術の動向、他社の技術レベルを見極める知識を有する。
【職務概要】システムの提案や構築において、以下のような業務に従事いただきます。 ▼提案 ・顧客ニーズ、課題の把握のための取り組みを行っていただきます。（ヒアリングや提案に係る検討、資料作成） ・市場の動向、社内外の技術やソリューションを調査し、提案スキームの検討・調整します。 ・各種官公庁等の主催するWG等への参画やロビー活動を通じ、顧客の事業検討を支援します。 ・顧客の実現したい政策、改善したい業務等の要求をヒアリングし、超上流工程での設計を担います。 ▼構築 ・大規模プロジェクトのマネジメントチームに参画します。 ・顧客ニーズや課題解決を実現するプロジェクト計画を立案します。 ・プロジェクトを構成する複数のチームを取り纏める調整業務を行います。 ・プロジェクトの進捗管理、品質管理等のマネジメント業務を行います。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・官公庁分野：国税、年金、外郭、民営化団体を支える基幹システム、Society5.0やデジタルガバメントの推進 ・自治体分野：住民情報管理や介護保険業務を支える基幹システム、スマートシティやデータ利活用の推進 ・社会保障分野：社会保障制度・マイナンバー制度を支える基幹システム、ビックデータ利活用の推進
■ITアーキテクトとして、最新技術をいち早く検証し、顧客にとって最適な技術の組合せを検討・提案し、ソリューション構築をご担当いただきます。 そのため、顧客にとって価値の高い業務／システムの企画から構築までを担うために、常に最新技術を貪欲に追い求めることが期待されています。 【具体的には】 企画・プレ段階～構築、稼働、保守までトータルで活動をしていただきます。 どのような技術を用いたアーキテクチャとするかは、顧客の要求をベースに最適な形を検討していただきます。 具体的な職務の概要(流れ)は以下になります。 （1）企画・プレ段階 顧客要求に応じた最新アーキテクチャの検討・提案を行います。 ・製品、サービスを活用検討。 ・セキュリティ等顧客の心配事項に応じた説明 ・社内／社外のサービスとの組合せに関する検討・協議 （2）構築段階～本番稼働以降 実証段階の評価を踏まえ環境等の構築を行い、ノウハウ蓄積を行います。 ・オンプレ、クラウド環境の設計・構築 ・効率的な保守を実現するための設計・実施 ・最新技術の適用事例化(社内発表)
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■同社にて、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ・テクノロジー知見をもとに、クライアントのビジネス課題を解決する上で最適なテクノロジーの選定、ビジネスで活用するためのアプリケーション・インフラストラクチャアーキテクチャの策定。 ・高効率、高品質で実現するためのアイデア出し、クライアントへの説明、プロジェクトで必要となるツールやプロセスの整備。 ・クライアントの新しいサービスを作り出すプロジェクトにおける、ビジネス課題を解決するためのソリューション、サービスのあるべきアーキテクチャの策定。 ・ビジネスサイドからの要件を加味した上で、堅牢性、適応性、信頼性、柔軟性、効率性、保守性等を満たすシステムアーキテクチャの策定、設計。 ・高品質で高効率な開発を実現するために標準プロセスやツールを整備しプロジェクト全体に浸透、ソフトウエアエンジニアが作成したアウトプットに対してのレビュー。 ・プロジェクトを円滑に進めるため、テクノロジーの観点からクライアントの様々なステークホルダーに対して説明、エコシステムパートナーや社内の様々な知識・経験・スキルを繋ぎ、リード。
■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI（Web）開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担う ＜ポジション特長＞ AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、同社が将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しています。
■研究開発全般を担っていただき、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、同組織の責任者として、社内外の多様なステークホルダーとのバランスを加味し、社内外の関係者との関係を構築していただきます。自身の経験や先行研究から積極的に学習し、組織と人財のマネジメントを通じて、最善の方法を生み出していただきます。 【具体的には】 ・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、最新ソリューション開発 ・国内外のお客様との共同研究やPOCの推進と、技術のエンハンス ・チームマネジメント、円滑な組織運営への貢献 ・特許創出、ニュースリース、学会発表 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 血液分析装置（免疫分析、生化学分析含む）、病理画像・細菌画像などを対象とした医用画像解析、診断支援サービス 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 ・同社のAIのフラグシップとなる研究所にて、同社の広範かつ独特な事業ドメインのリアルデータを用い、画像認識・AIの社会実装を推進可能です。さらに、最新技術の研究からその事業化、顧客との連携開発、国際学会投稿まで幅広く経験・推進できます。自らチームを率いて、事業部門を巻き込んで、上記活動を推進いただけます。キャリアとしても、管理職、海外ラボへの出向や、事業部に転籍しての事業化推進だけでなく、技術職として研究を突き詰めていくことも可能で、様々な選択肢が選択可能です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。
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■顧客におけるデータ/アナリティクスを活用した顧客体験変革、ビジネス変革を推進する専門集団として組織に参画していただきます。現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。データを活用した顧客の企業変革の旗振り役として、在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。 【具体的には】 ・顧客に対して、データやAIを活用した多様なテーマ（顧客理解の深化、新規ビジネス構築、サービス見直し、業務プロセス改革、AIソリューション構築、組織・風土改革、人材育成 等）の提案又はプロジェクト推進 ・データ駆動型経営改革におけるプロジェクトのコアチームとして、他組織の専門メンバーともコラボレーションしながら戦略立案から実行まで一気通貫でのビジネス価値創出の支援 【PJ例】 ・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革（小売業、消費財製造業、食品メーカー、金融業、保険業など） ・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革（通信業、エンタメ、電力など） ・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革（医療・製薬業・消費財製造業など） ・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革（各種業界）
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SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI／CD、 テスト、 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ／ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド／オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS、 Azure、 GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開
■ AI活用推進をご担当いただきます。 以下、AI技術を活用したビジネスプロジェクトの企画・実行をご担当いただきます。 AIを用いた業務の高度化・効率化に資する提言、ビジネス部門を巻き込んだ案件の企画・推進、最新のAI技術に関する教育・情報発信等、ミッションは多岐にわたりますが、 経験や志向性を考慮し、以下業務のうち親和性のあるものからご担当いただく予定です。 【具体的には】 ・IT部門と連携したAI活用によるシステム開発の効率化 開発期間の短縮とコスト削減を目指した取組の推進 ・生成AIを活用した業務プロセスの高度化 事務領域を中心に、業務の効率化と品質向上を図る ・自社AIソリューションの強化 同社版ChatGPTなどの内部ソリューションの高度化に向けた取組の推進 ・外部AIソリューションの探索と活用 最新の外部AIソリューションの情報収集と導入に向けた活動 ・AIを活用した業務変革に向けた各ビジネス部門との連携・推進展開 知見の提供およびビジネス部門への提言・サポート ・グループ会社へのAI活用ノウハウの展開 同社グループ会社へのAI技術展開に向けた情報収集と推進 ・経営層・従業員向けのAI教育 AIに関する知識と意識の向上を目的としたプログラムの検討と調整 【ポジションの魅力】 ・従来業務にはない新たな取組となり、裁量権を発揮しご活躍いただくことが可能です ・日本を代表する生命保険会社にて、規模の大きい業務の変革に初期段階から関わることが可能です ・汎用性の高い知見を生かし、多様なキャリアパスがあります 【キャリアパス】 AI活用の企画・推進担当としての経験を積んだ後、システム領域とビジネス領域を横断的に管掌するリーダーや戦略的ポジションでのご活躍が期待されています。
■AI駆動開発コンサルタント/エンジニア をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI駆動開発戦略の企画・立案: 生成AIや機械学習など最新AI技術を組み込み、ビジネス要件を満たす全社的なソフトウェア開発ライフサイクル戦略を策定 ・AI統合ロードマップの策定: 経営層や現場と連携し、ビジネス要件とAI技術要件を統合した開発ロードマップを作成 ・新規開発基盤・ガバナンス構築: エンタープライズ規模に対応したコンテキストエンジニアリング手法やAIエージェント連携を活用し、次世代の開発プラットフォームおよびガバナンス体制を設計・導入 ・エンドツーエンドの技術支援: フルスタックなケイパビリティを活かし、AIアシスタント開発環境の構築や自動コード生成ツール導入など、開発プロセス全体にわたる一気通貫でのコンサルティング支援 ・最新事例・技術動向の分析と提案: 顧客の経営課題解決に資する最新事例や技術トレンドを調査分析し、AI駆動型開発によるソリューションを提案
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世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫してご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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■SDV（Software Defined Vehicle）に必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務を担当していただきます。 【具体的には】 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ※上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
AI・IT技術・データドリブンを駆使し、運転者及び乗員向けの認知判断作用システムと、車両システム(ADAS／AD)の協調 による安全安心を実現するためのシステム要件定義、アーキテクチャ開発およびその検証をご担当いただきます。 【具体的には】 ◆車載する次世代安全システム・運転者協調機能の先行開発 ・AIとデータの活用を前提とした、価値仮説～システム要件定義、開発プロセスへの落とし込み ・自動運転社会におけるクルマと運転者との協調・注意・介入に関する要求・要件定義 ・社内要素技術開発を、目標とする安全システム(プロジェクト)と紐づけ、他課と連携し開発推進 ・各プロセスの成果物の管理と妥当性評価(システムレベルテスト実施) ◆安全安心サービスシステムに関するソフトアーキテクチャの開発 ・社内外関連メンバー（顧客北米拠点含む）とのクラウド／エッジのハイブリットアーキテクチャ立案、設計 ・上記に基づいた車載エッジのアーキテクチャ仕様設計 ・サービス実現に向けたIT技術等の先端技術探索および車載適用 ・パートナ企業への要件提示、要素技術・ソフト開発マネジメント ・試験評価、成果物管理 ◆顧客・関係会社・部署とのPoC（検証）を通じたシステム開発 ・走行体験によりデータドリブン開発を推進するPoC環境構築(車両・シミュレータ) ・顧客・社外ステークホルダー（子会社 等）への技術的な提案や開発連携 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性】 ✓AI・データ・ソフト技術を実装ではなく価値・要件・判断軸へ昇華する経験ができます ✓法規・アセス対応と将来差別化を同時に扱う上流視点のシステム思考が身につきます ✓全社横断・社外連携を通じ、抽象度の高いテーマを整理し合意形成する力を磨けます ✓PoCを通じて、仮説→検証→判断を回すことで、AI・データ活用の実効性を見極める力が養われます
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IVI（車載インフォテインメント）システム開発に関わる業務を、生成AI（例：Claude Code/GitHub Copilot）を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進していただきます。 【具体的には】 ・現場の困りごと発掘・解決：レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握、課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ・AI活用の仕組み化：Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化、CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ・AIエージェントドリブン開発への移行設計：開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備、AIエージェント活用に適したガードレール設計、生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ・品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化：安全性・品質を担保するための運用ルール整備、レビュー観点の体系化、再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ・効果測定と定着化支援：リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定、チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般（要件定義 〜 運用まで） ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善（コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など）
Lv4自動運転システム実現に向けた先行研究案件で、AI／MLを用いたE2Eの自動運転アルゴリズムの開発を担当いただきます。 上記に伴い、様々なモビリティ（自動車・小型AGV等…）の自動化・知能化を目的としたシステム開発業務、特にCamera／LiDAR／Radar／GNSS／IMU…といったセンサを統合した自動運転システム開発（位置推定／物体認識／運動計画／運動制御、車両、認識PF開発 etc...）にも従事いただきます。 【具体的には】※ご経験を加味し下記いずれかの業務をおまかせいたします。 1）AI／MLを駆使した自動運転アルゴリズム開発（マルチセンサでの位置推定、物体認識、パスプランニング） 2）データセット開発 (オートアノテーション等) →自動運転AIが学習するには、大量の「これが信号機だ」「これが歩行者だ」といった正解の目印（アノテーション）が必要です。これを手作業ではなく、AIを使って自動で高速に作る技術を開発します。 3）最先端AIモデル開発 (E2E, VLM) →E2E (End-to-End): センサー情報（カメラなど）を受け取ってから、車の操作（ハンドルを切る、ブレーキをかける）までを一つのAIで処理する最先端の仕組みです。 →VLM (Vision-Language Model): 画像（Vision）と自然な言葉（Language）を一緒に理解できるAI（例：画像を見て「前の車が急ブレーキをかけた」と理解する）を自動運転に応用します。 4）高性能SoCへの最適化実装技術（インプリメンテーション／AIモデル圧縮、SoCアクセラレータ使いこなし）
■業務部門向けAIソリューションの導入プロジェクト推進・支援をご担当いただきます。 ※同社グループ会社へ在籍出向していただきます。 【具体的には】※経験、能力、希望を総合的に勘案して、ご担当いただく職務内容・比重を決定 各業務部門向けのAIソリューション導入プロジェクトが進んでいます（10プロジェクト以上、並行して進行）。 以下のような活動をチームで実施いただきます。 ・プロダクトオーナー支援（課題や解決策の具体化、実現方式の検討、業務改革効果の試算や測定など） ・スクラムマスター支援（スクラム開発プロセスの改善、アジャイル品質保証の支援など） 【使用言語、環境、ツール、資格等】 プロジェクトで採用されている主要技術は以下 ・AI／クラウド環境：AWSが主（クラウドネイティブ前提） ・開発言語／フレームワーク：React、Pythonが主 ・開発環境：Windows、VSCodeが主 ・開発プロセス：アジャイル（スクラム）
■国内外グループ会社100社超を対象に、ERP展開をリードする中核人材を募集します。同プロジェクトは、経営戦略部門直轄で進められる全社横断型PJで、社内外あわせて250名を超える規模で進められています。現在、2028年の国内本体の本格稼働に向けてSAP導入を推進中。 入社後は本体導入の後半フェーズ（設計開発・テスト・UAT・本番移行・安定化）から参画し、稼働後は国内で構築したテンプレートをもとに海外グループ会社への展開プロジェクトにも携わっていただきます。 【具体的には】 ・業務改革 └グローバル業務プロセスの標準化企画 └As-Is／To-Be業務設計 └業務変革施策の立案・推進 ・PMO └複数PJ横断の進捗・課題管理 └システム間連携の全体設計 └ベンダーマネジメント ・データ活用 └経営ダッシュボード企画 └KPI設計 └データガバナンス構築 ・ITアーキテクト └ERPと周辺システムの統合設計 └データ連携アーキテクチャ検討 【期待値役割等】 ・ERP導入プロジェクトにおける各領域のリーダー ・業務部門・IT部門・ベンダーを束ね、PJを前に進める推進役 【業務の面白み・魅力】 ・業務改革からシステム導入まで一気通貫で携われる ・経営変革の中心を担う経験 ・ERPを経営に活かす経験が得られる
化学品カンパニーのビジネス領域、主にサプライチェーンやそれを支えるビジネス・バックオフィス業務に対するDX推進をご担当いただきます。 【具体的には】 ・事業競争性を高めるための生産計画、稼働スケジューラー系システムの導入 ・バックオフィス業務の業務効率化を目指した業務整理及びシステム化 ・ロジスティクス、出荷管理業務の効率化 ・情報戦略基盤用のデータウェアハウス構築 ・営業データの分析と販売状況の解析支援 ・基幹システムのデータ活用アプリの開発と運用 【技術・マネジメント領域の例】 事業部門のDX方針立案の支援、業務整理とシステム化の提案、プロジェクトマネジメント、システム開発・運用・ベンダー管理、サービスマネジメントオフィスの運用、ローコードツールの活用による業務改善及びユーザー部門への技術移管、社内DX人材教育計画の作成と実行等。 【ポジションのやりがい】 ユーザー視点でDX推進をすることができるため、目の前に利用者がいる状況で検討や提案ができ、それが実際に成果につながるところまで見届けることができます。部署の人数も多いため自分が得意な領域を活かして得意な技術領域もしくはマネジメント領域で価値を発揮しながら、他のメンバーから学び成長し続けられることも魅力の1つです。
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】 ・法人向けECサイト「たのめーる」に関連する多様なビッグデータを用いたBI設計・開発 ・データに基づく施策設計や、営業・マーケティング部門との連携による分析・課題抽出 ・各種施策の効果測定・改善提案を通じた、法人向けビジネス拡大への貢献 ＜利用ツール、利用技術＞ ■データ処理・分析：SQL、Python ■BI／可視化：Qlik Sense、QlikView、Tableau、Power BI ■自動分析・特徴量抽出：dotData Insight 【仕事のやりがい】 ・国内有数（※）の法人向けECサイト「たのめーる」を基盤とした、法人向けビジネス拡大のために自らのデータ活用力を実践利用できる点 ※ ECサイトでの年間取引2000億以上、取り扱い商材200万点以上、取引口座数200万以上 ・ECサイトと同社営業による営業活動によるハイブリッドな顧客戦略に関連した施策へのデータ分析力の活用 顧客の不満を解消し、要望を実現し、ECサイトの売上や顧客満足度といった事業成果に貢献することに喜びを感じる人材を募集します。 【どのような能力が身につくのか】 ・SQL・Pythonを活用したデータ分析・自動化による実践的なデータ活用力 ・BIツールを活用した、意思決定に直結するダッシュボード開発スキル ・多様な大規模データを扱う中での、データ加工・設計・品質管理スキル ・営業・マーケティング部門と連携し、データで課題解決を行う企画力・提案力
■同社グループ(国内、海外)へのERPシステム開発・展開をご担当いただきます。 【具体的には】 ・業務領域は「財務会計・管理会計領域」 ・ERP(D365)による基幹業務系システム構築・展開・保守を、会計領域のチームリーダーとして推進していただきます。 ※尚、D365の知見は不問。入社後、習得可。 ・海外グループ会社への展開時は同社海外メンバーや海外ベンダーと英語でのプロジェクト推進を行います。 ・同社でのプロジェクト経験を積みながら、希望に応じ（SCM領域等)会計以外の業務領域の経験を積む事も可能です。
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■DXプロジェクト推進リーダーとして下記の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 PPMBOK（Project Management Body of Knowledge）をベースとしたプロジェクトマネジメントの推進、海外を含めたステークホルダーとの調整、社員並びに開発を担う協力会社を率い、信頼関係を築きながら担当プロジェクトを推進していただきます。 【ポジションの魅力】 ・同社がグローバル企業として大きく飛躍するDX基盤を作る、大変やりがいのある仕事です。 ・プロジェクトのオーナーとして裁量を持ちながら、グローバルな仕事に挑戦することが可能です。英語力やコミュニケーション能力を発揮しながら、経験を積みたい方にはぴったりの環境です。 ・全世界の販売拠点で、一貫性のあるERPをグローバルで統一することがミッションです。
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四輪製品におけるソフトウェア・サービスの企画・オーナー部門と連動し、問題や課題を把握しながら、市場・顧客データや、プロダクトのログデータ等を活用して、プロダクトオーナーと共に課題の仮説を構築し、分析設計をする業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■ログ分析や定量インサイト抽出によるペインポイントの発見と仮説立案 ■分析結果に基づく改善施策/機能改善の立案 ■外部調査を自ら設計し、同社保有データや生成AIと組み合わせて、最適なCX創出に向けた示唆を抽出 ■プロジェクト全体の進捗を可視化し、関係者とのスムーズな情報共有を推進 など 【使用ツール/開発言語など】 ・言語：Python(pandas) ・アナリティクス：Amplitude, Goggle Analytics, Jupyter, ・情報共有ツール：Teams 【任せる業務と期待役割】 カスタマーにとってパーソナライズされたサービスやプロダクト開発に対し、データドリブンで寄与していただきたいと同社は考えています。ユーザ行動の可視化とモビリティライフの実態を把握することで、プロダクトUXの向上とサービス価値の最大化を実現頂くことが期待されています。また分析業務だけでなくPJTリーディングも担いながら、社内ステークホルダーへの戦略立案や合意形成業務も想定がされています。
データ分析・予測・可視化を業務や意思決定に組み込み、事業成果につなげる人材を募集します。 分析そのものを目的とせず、データを業務で実際に使われる形に設計・定着させることがミッションです。 ■役割と職務内容 事業部門のデータ活用施策の推進役として、次の業務を担当します。 ・事業部門の業務課題と意思決定プロセスを理解し、分析・予測・可視化の結果を業務や意思決定に組み込むための設計、提案、定着支援 ・関係部門と連携し、データ活用施策の実行と継続的な改善 ・AI活用人材やIT部門と協業し、データとAIの観点から業務全体の最適化 将来的には、事業部門の業務・意思決定を起点に、データ活用を設計・定着させる中核人材として、IT部門と連携し組織横断で業務最適化を推進していただきます 【本ポジションの魅力・やりがい】 ・単なる分析担当にとどまらず、業務設計・改善に深く関わり、分析結果を意思決定で活用できる形に変える役割を担当できる ・事業部門と協働してデータ活用の価値を直接感じることができる ・AI活用人材と連携し、データとAIの相乗効果を創出できる
■大手信託銀行向け業務系Webアプリで利用されるアプリケーションフレームワークの保守を中核とし、安定運用を維持しつつ将来を見据えた技術更新と生産性向上を推進していただきます。Spring／MyBatis等OSSやTomcat／OpenJDK／コンテナの更新対応、Reactを含む画面系共通部品の改善を実施していただきます。問い合わせ・不具合対応に加え、構成見直しやAI活用によるプロセス高度化、約10名規模チームのタスク・進捗管理、行内開発運用チームとの調整を通じ、品質確保と継続的高度化に貢献いただきます。
■AI検索サービス向けデータ基盤において、データの品質保証（Data Quality）、およびETLパイプラインの実装・運用をご担当いただきます。 【具体的には】 ■データ品質管理（Data Quality）の実装と監視：40% AIモデルが常に「正しいデータ」を利用できるよう、データの品質を監視・維持する仕組みを実装していただきます。 ・データテストの実装：Dataformやdbt等を用い、データの欠損・重複・異常値を検知するテストコード（Assertion）の作成と実装 ・モニタリング環境の整備：データの鮮度や品質低下を検知した際、即座にSlack等へ通知し、原因を特定できるダッシュボードや監視フローの構築 ・データリネージの管理：データの発生源から利用箇所までの流れ（リネージ）を整理し、メタデータ管理ツールへの登録・更新を行い、トレーサビリティを確保 ■データパイプライン（ETL／ELT）の開発・改善：40% 設計されたアーキテクチャに基づき、実際のデータ処理フローを開発していただきます。 ・ETL処理の実装：PythonやSQLを用いて、ログデータや商品データを収集・加工する処理のコーディング ・ワークフローの移行・自動化：手動で行われている既存のデータ処理を、WorkflowEngine（Airflow／VertexAIPipelines）上での自動実行ジョブへ書き換え ・パフォーマンスチューニング：クエリの最適化を行い、データ処理時間の短縮やコスト削減（BigQueryのコスト管理等） ■データサイエンティストとの連携・サポート：20% データサイエンティストからの「こんな特徴量が欲しい」「データがおかしい」といった要望・問い合わせに対し、SQLを用いた調査やデータ抽出、マート作成を行っていただきます。
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世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 【具体的には】 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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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
■AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化のリードをご担当いただきます。 【具体的には】 1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50% AI／MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作っていただきます。 ・データ収集／加工：多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL／ELT）するパイプラインの設計／構築 ・特徴量管理（Feature Store）：特徴量の作成／管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合（Training-Serving Skew）を防ぐ仕組みの導入 ・データ品質管理：データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視／通知システムの構築 2．データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30% 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立していただきます。 ・データ運用の自動化：手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine（Airflow等）を用いて自動化／コード化（IaC） ・MLOps基盤の強化：データサイエンティストがスムーズにモデル実験／デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備 ・メタデータ管理：どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備 3．チームマネジメント・戦略策定：20% ・セクションリーダーとしてメンバー（正社員・パートナー）のタスク管理、技術指導、評価 ・事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略／アーキテクチャロードマップの策定
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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
【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。
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■エンタープライズの顧客向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供いただきます。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・顧客の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・顧客向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造
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SDV開発を支えるデータ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを担当していただきます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL／ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化
■Industry領域の国内顧客のDX実現に向けて、顧客と伴走するDXパートナーとして活動していただきます。 同社子会社や同社グループ全体のCapabilityを活かしながら、顧客の企業価値向上と同社が推進する「社会イノベーション事業」をデジタル技術で加速させるための核心戦略を実現する役割を担います。 【具体的には】 DXパートナーとして顧客との関係構築、関係ステークホルダと連携したDX提案の仮説立案、提案、上流エンジニアリングの実行責任を担います。 ■ターゲット顧客の経営状況の分析・把握 ■ターゲット顧客向けに、社内外ステークホルダと連携の上、DX施策の導入・推進に向けた仮説の立案～提案、及び上流エンジニアリング支援の実行 ■ターゲット顧客との良好な関係の構築 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】 DX事業拡大のため、企業価値向上を求める顧客群をターゲットに、案件獲得と後続フェーズ案件の創生をリード。IndustryドメインのDXパートナーとして仮説立案、提案、上流エンジニアリングに携わります。
■クラウドアーキテクトをご担当いただきます。 サービスを横断したクラウド基盤の技術リーダーとして、顧客のDX推進をエンドツーエンドでサポートする役割です。 ビジネスアーキテクトやソリューションアーキテクトと上流工程から協働し、AWS、Azure、GCPなどのメガクラウドを駆使して、ビジネス要件を最適なクラウドアーキテクチャへと具現化します。 インフラ設計から、DevOpsによる自動化、データ基盤構築、セキュリティ強化、性能最適化まで、技術領域を包括的に担当いただきます。 要件定義から運用保守の自動化まで、技術的な観点から顧客のビジネス成長を加速させることがミッションです。 【具体的には】 ・上流工程からの参画：ビジネス要件のヒアリング、技術的実現性の検証、非機能要件の定義 ・クラウドアーキテクチャの設計：マルチクラウド環境における最適なアーキテクチャの提案・構築 ・インフラ基盤の構築：IaCを活用した再現性の高いインフラ設計・実装 ・DevOps推進：CI/CDパイプライン構築、デプロイ自動化、運用効率化 ・データ基盤構築：ETLパイプラインの設計・実装、データ活用基盤の整備 ・オブザーバビリティ基盤の構築：OpenTelemetryを活用したアプリケーショントレーシング、メトリクス収集、ログ分析 ・セキュリティ強化：内部監査、脆弱性診断、セキュリティ基準の策定・実装 ・性能最適化：負荷試験の実施、ボトルネック分析、パフォーマンスチューニング ・監視・運用設計：サービス横断のモニタリング基盤構築、アラート設計、運用自動化
AI検索機能（キーワード検索、マルチモーダル検索、AIレコメンド等）を提供するWebアプリケーションおよびAPIの開発・運用をリードします。 【具体的には】 ■検索API・バックエンド開発および検索体験の高度化：50% ・検索・推薦ロジックの進化（Evolution）: ベクトル検索やリランキング機能を活用し、「曖昧な入力から正解を導く」「検索結果から次のアクションを提案する」といった、従来の検索エンジニアリングの枠を超えたロジックの実装・改善 ・高度な分散処理のチューニング: 複数のAIモデルと検索エンジンが連動する複雑なバックエンドにおいて、gRPC等を用いた通信の効率化や非同期処理を駆使し、ユーザーにストレスを感じさせない「思考スピードのレスポンス」を追求する。 ・グローバル要件への適応: 国ごとに異なるデータ特性やユーザー行動をシステムに取り込み、世界中のどの国からアクセスしても最適な検索体験が得られるよう、ローカライズと共通化のバランスを設計する。 ■フロントエンド連携・フルスタック開発推進：30% ・BFF (Backend For Frontend) 構築: フロントエンド（React/Next.js等を想定）が効率よくデータを取得できるAPI層の設計 ・UI/UX改善の技術サポート: 検索サジェストや動的なフィルタリングなど、フロントエンドエンジニアと連携し、リッチな検索体験を技術面から実現 ■チームマネジメント・技術リード：20% ・コードレビュー、設計レビューを通じたメンバー（正社員・パートナー）の技術力向上 ・技術選定（言語、フレームワーク、ライブラリ）の意思決定と、開発生産性を高めるための開発フロー整備（CI/CD、テスト自動化）
AI検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、AIレコメンド等）を提供するプラットフォームの信頼性向上、パフォーマンス改善、開発効率化をリードしていただきます。 【具体的には】 ■信頼性向上・スケーラビリティ確保：40% ・コンテナ基盤の高度化: GKE (Kubernetes) / Cloud Run を活用した、高負荷に耐えうるオートスケーリング基盤の構築と運用 ・SLI/SLOの導入・運用: サービスの信頼性を定義し、エラーバジェットに基づいた運用ルールの策定と、開発チームへの信頼性文化（Reliability Culture）の浸透 ・グローバルインフラ設計: 各国のレイテンシ要件を満たすマルチリージョン構成やCDN戦略、ネットワーク設計の最適化 ■パフォーマンス・エンジニアリング・可観測性：40% ・検索基盤の高速化: Elasticsearchやベクトル検索エンジンのインデックス設計、クエリパフォーマンスのボトルネック特定と解消 ・分散トレーシングの確立: マイクロサービスとAIモデルを横断するリクエストフローを可視化し、障害発生時の原因特定時間を短縮 ・コスト最適化 (FinOps): クラウドコストやAIリソース（GPU等）の使用状況を監視し、性能を維持しつつのコスト削減を提案・実行 ■DevEx向上・チームマネジメント：20% ・Toil（労苦）の削減： 手作業によるオペレーションを自動化し、エンジニアが創造的な作業に集中できる時間を創出 ・CI/CDパイプラインの進化： テスト自動化、カナリアリリース等のデプロイ戦略を実装し、安全かつ高速なリリースサイクルを実現 ・技術共有・育成： SREプラクティスの勉強会実施やコードレビューを通じ、開発メンバーのインフラ・運用スキルの底上げを図る。
同社ECサイトは、顧客にとっての主要な購買チャネルです。同部門は、ECサイトを中心に、顧客の購買体験を継続的に改善・進化させるための企画・開発・運用を担っています。内製開発を基本とし、事業・企画・エンジニアリングが一体となり、価値ある機能を迅速に届けることをミッションとしています。 同チームは、ECサイトの既存機能改善や新規機能追加を通じて、顧客エンゲージメントを高めることを目的とした開発チームです。小規模な改善から中規模プロジェクトまで、年間数百件に及ぶ案件を継続的に推進しています。 【具体的には】 （1）担当業務内容 ・担当案件（小～中規模）のプロジェクト推進（約60％） ・要件整理、画面・機能設計の検討（約20％） ・エンジニアとの仕様調整・進行管理（約10％） ・関係部門との打ち合わせ・調整（約10％） （2）仕事のやりがい（面白さ） ・顧客の課題に直結する改善をスピーディに形にできる ・PMとしての基礎～応用を実践の中で身につけられる ・将来的にリーダーPMを目指せる成長環境 （3）3～5年後の想定されるキャリアパス ・リーダーPM ・大規模案件の主担当PM ・専門性を持つプロダクトPM （4）業務上の課題 ・多様な関係者との合意形成 ・技術進化や事業変化に応じた柔軟な判断が求められる （5）使用ツール ・開発環境：React / Next.js を中心としたフロントエンド環境 ・その他：各種AIコーディング支援ツール
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