東京都/データサイエンティスト/年収1300万円以上/年間休日120日以上の求人・転職・中途採用情報
データアーキテクト
■大手エンタープライズ企業の経営・事業・業務課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を推進していただきます。 【具体的には】 ・クライアントの経営・事業・業務課題の整理 ・データ活用戦略策定、分析テーマの企画提案 ・データ分析要件・KPI・評価指標の設計、モデル設計、開発 ・生成AI・LLMを活用した業務・サービスの企画開発 ・分析結果を踏まえた業務改善施策の立案、報告 ・施策実行後の効果検証・改善 ・社内データエンジニア・AIエンジニア・コンサルタントとの協働 <主なプロジェクト事例> ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援
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AI・クラウドサービスデリバリーエンジニア
■AI・データ・クラウドを駆使し、顧客課題を実装まで解決するエンジニアに従事いただきます。 ・AIを活用したアプリケーション開発、顧客要求に沿ったAI Agent開発 ・生成AIパッケージ、LLM活用、AIエージェント、データ基盤、分析基盤、Data/AI Opsなどの導入・活用支援 ・AI活用による業務効率化、設計・構築・テスト工程の品質向上、ナレッジ化・テンプレート化の推進 ・Azure/AWS/Google Cloud/自社クラウドなどを活用したクラウド基盤の提案、要件定義、設計、構築、運用設計 ・顧客課題のヒアリング、課題整理、仮説提案、技術検証、PoC、本番導入までのプロジェクト推進 ・営業、コンサル、開発、運用、パートナー企業と連携した案件創出・提案支援・デリバリー推進 【具体的には】 ・FDEとしての案件推進、ステークホルダー調整、品質・進捗・リスク管理 ・生成AIプロダクト、LLM Ops、回答精度向上、AI活用支援 ・AI for Security/AIガバナンス、クラウドセキュリティ設計 ・マルチクラウド共通基盤、セルフサービス化、PlatformOps/DevOps導入支援 ・Databricks/Microsoft Fabricなどを活用したデータ基盤・分析基盤の設計・導入 ・データマネジメント、データガバナンス、セキュリティ、メダリオンアーキテクチャ設計
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データエンジニア
■データエンジニア<法人事業>をご担当いただきます。 【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的には】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 【ポジションの魅力】 ・クラウド、セキュリティ、アプリケーションなど、同社の多彩な商材を各分野のエキスパートSEと協業・共創して、顧客に価値を届ける ・CDP、生成AI、データ分析など、最新技術を実際のシステム開発で活用し、実務を通じて技術力とスキルを磨くことができる ・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じ、システムエンジニアとしての専門性とマネジメント能力を高めることができる ・LINEヤフー、PayPayなど、同社のグループ会社と連携した最適なデジタルソリューション基盤の提供 ・同社・ビジョン・ファンドの出資先企業との連携
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AIアーキテクト
■AIアーキテクト<ヘルスケア領域>をご担当いただきます。 【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的には】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築 【ポジションの魅力】 ・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる ・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる ・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える
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AI・データエンジニア【法人事業】
■AIエージェントとデータ基盤を活用し、顧客課題の解決を担うエンジニアをご担当いただきます。 【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的には】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進
データエンジニア<金融サービス領域>
■個人の顧客に対して、納得感があり安心して利用できる金融アドバイスを届けるためのAI活用を支えるデータ基盤と、その運用の仕組みを構築することがミッションです。金融実務とAI実装の両立を見据え、説明可能でAIが扱いやすいデータ設計と継続的にAIが学習改善できる運用基盤を形にします。 【具体的には】 ・ナレッジグラフおよびデータモデル設計 ・金融ドメインにおけるデータベース設計 ・同意管理/ログ取得を含むデータガバナンス設計 ・AI Agentと人の協働を前提としたデータフロー設計 ・継続学習を実現するデータループ設計 ・技術選定およびアーキテクチャ設計 【ポジションの魅力・成長機会】 ・金融×AI×データ設計という新領域において、事業立ち上げフェーズから関与できる点が本ポジションの大きな特徴です。ナレッジグラフ、生成AI、AI Agent、データガバナンス、継続学習基盤などの領域を横断しながら、技術選定から運用設計まで広く関与することができ、データエンジニアの枠を超えたアーキテクト視点を習得できます。 ・同社の技術アセットや知見を活かしながら、新しい金融サービスの中核基盤づくりに挑戦できるフィールドであり、社会的意義の高い金融サービスをデータの側面から支える経験を得ることができます。 【入社後のイメージ】 入社後3か月で初期データモデル設計を担い、半年程度で同意管理・ログ管理フレームの整備に取り組みます。その後は、AIの継続学習を支えるデータループの構築や運用改善、サービスの高度化・スケール設計へと役割を広げていきます。
AIエンジニア
■BigQueryに蓄積されたデータを活用し、家具小売事業のUX向上および業務効率化を推進するAIプロダクトの設計・開発・運用を担当して頂きます。 【具体的には】 社内のAIプロジェクトの一員として、以下の業務を推進いただきます。 ・カスタマーサポート、商品企画、マーケティングなど、社内のあらゆる部門の生産性を劇的に向上させるAIツールの設計・開発 ・AIを活用した新たな顧客体験の検証・開発 ・BigQuery上の膨大な数値データを、AI活用が可能な形式に構造化 <開発環境> 言語:Python インフラ:Google Cloud、AWS データ基盤/BI:Google Cloud(BigQuery)、Looker ソースコード管理:GitHub コミュニケーション/タスク管理:Slack、Backlog 開発スタイル: エンジニア主導のアジャイル開発。GitHubを用いたプルリクエストベースの開発 <当該ポジションならではのやりがい> ・リアルな購買・行動データを扱うことができ、施策の効果が売上やユーザーレビューとしてダイレクトに返ってくる手応えがあります。 ・BigQueryを起点としたモダンなデータ基盤の上で、本格的なMLOpsの設計・運用スキルが身につきます。 ・提案が通りやすい環境であり、技術選定からビジネスインパクトの創出まで一気通貫で主導できます。
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組み込みソフトエンジニア
■2024年10月に設立された次世代のコンピュータ技術とビジネスを融合させるための研究開発(R&D)組織「ki-labs(ケーアイラボ)」にて、FPGA上で動作するAIロジックをPCやサーバ側から制御・活用するためのアプリケーションおよび通信インフラの開発を担うポジションです。ハードウェアとソフトウェアの境界線で、システム全体の価値を最大化させるエンジニアリングに挑戦していただきます。 【具体的には】 FPGA等のデジタル回路によるAI処理基盤に対し、PC・サーバ側からデータの入力、制御、解析結果の受信を行うための「サーバー・クライアント・アプリケーション」の設計・開発を担当していただきます。 ■アプリケーション・ドライバ層の開発 ・FPGAと通信(PCIe, Ethernet等)し、推論データの送受信やデバイス制御を行うバックエンド機能の開発 ・ハードウェアのリソースを効率よく叩くためのドライバ層に近い低レイヤー開発 ■インターフェース設計・UI/UX開発 ・外部システムから同社のAI基盤を容易に利用できるようにするためのライブラリ・インターフェース設計 ・AIの推論結果やデバイスの稼働ステータスをリアルタイムで表示するクライアントアプリ(GUI/Web)の開発 ■ ハード・ソフト統合とパフォーマンス改善 組み込み(ハードウェア)チームと連携し、ハード・ソフトを組み合わせた状態でのスループット計測や、ボトルネックの特定・改善
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デジタル回路設計・ハードウェア開発(新設R&D組織)
■2024年10月に設立された次世代のコンピュータ技術とビジネスを融合させるための研究開発(R&D)組織「ki-labs(ケーアイラボ)」にて、最先端のFPGA・デジタル回路技術を用いたAI推論アクセラレータの研究開発を担うポジションです。従来のソフトウェア開発の枠を超え、「ハードウェアの性能を最大限に引き出し、実社会の課題をAIで解決する」ことをミッションに、システム全体のボトルネックを解消する「心臓部」を作り上げていただきます。 【具体的には】 AIアルゴリズムをFPGA上で高速化するためのデジタル回路設計・実装をご担当いただきます。 ■ AI推論ロジックのハードウェア最適化・回路設計 ・CNNやTransformerなどのAIモデルをFPGA上で効率よく動かすための演算ユニットおよびメモリコントローラの設計・実装 ・AIモデルのハードウェア最適化(量子化・枝刈り等)の検討 ■ 高速データ通信インフラの構築・検証 ・PCIe、10G/25G Ethernet、DDR4/HBM2等を用いた、PC・サーバ側との高速データ転送路の構築 ・制約条件を満たすための配置配線最適化、および実機(FPGA評価ボード/自社ボード)での動作検証 ■ ソフトウェアチームとの連携 PC側エンジニアと連携した通信プロトコルの定義、およびドライバ開発のためのレジスタマップ作成 【技術スタック・関連キーワード】 ・領域・手法: FPGA開発, RTL設計, 論理設計, デジタル回路設計, AIハードウェアアクセラレーション, 量子化・枝刈り ・言語・環境: Verilog, SystemVerilog, Vivado, Quartus, PCIe, NVMe, Python, C/C++
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AI/MLソリューション開発エンジニア
■AI/MLソリューション開発エンジニア<次世代クラウド基盤>をご担当いただきます。 【ミッション】ソブリンクラウド環境において、生成AI/LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI/CD、LLMOps/MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元しAI活用の高度化とスケールを実現します。 【主な業務】 ・生成AI/LLMアプリケーション開発・導入 ・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援 ・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元 ・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発 【具体的には】 ・ソブリンクラウド上での生成AI/LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用 ・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発 モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI/CD、運用自動化を包括するLLMOps/MLOps/DevOps基盤の整備 ・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元 ・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備
新規サービス企画・戦略策定担当
■au PAYを導入している小売企業(au PAY加盟店)を対象に、市場動向や加盟店ニーズを踏まえた新規サービスの事業企画およびサービス開発をご担当いただきます。 顕在化されたニーズへの対応にとどまらず、加盟店自身も言語化できていない潜在的な課題やニーズを捉え、それに応えることのできる新規サービスの企画・開発・構築および運営の具現化に向けて推進していただきます。 【具体的には】 au PAYを利用する個人の顧客が、よりau PAY加盟店を利用できるようにするための販促サービスや、au PAY加盟店向けのリテールマーケティングソリューションに関連する以下の業務を行っていただきます。 これまでのご経験に応じて、新規サービス企画・戦略策定をメインに、既存サービスや関連する付帯業務も担っていただく想定です。 ■新規サービスの開発 ・au PAY加盟店が取り巻く市場動向や加盟店ニーズを踏まえた新規サービスのコンセプト設計 ・新規サービス開発に向けたサービス要件およびシステム要件の策定 ・au PAYと双璧をなす新たなB2B2Cサービスの事業企画(金融/決済領域に限らない) ■既存サービスの開発 ・既存サービスにおける機能追加、改修を通じた更なる利用拡大の促進 ・プロジェクトオーナーとして、担当サービスに関連するシステム開発におけるアジャイル開発体制のリード ■その他付帯業務 ・営業部門やパートナー企業と連携した、リテール領域における市場調査・情報収集 ・新規サービス提供に向けた運用フローの構築 ・サービスを推進にあたって必要となる法規制への対応・整理
データ活用推進コンサルタント
同社の高い利益率・生産性の根幹であるデータ分析ノウハウをプラットフォーム化し、これを企業の経営戦略・マーケティング・営業戦略、DX部門などを対象に展開しているチームです。同社が試行錯誤を繰り返し培ってきた経験をもとに形にしたサービスを活用しながら、顧客側で自走的にデータ活用ができ、成果を上げる状態になることを目指しています。この取り組みは、今後日本の産業全体のデータ活用につながっていくようなインパクトの大きな事業です。 【具体的には】 ■顧客のデータ環境・業務フローの中に実際に入り込み、机上のアドバイスではなく現場と一体化した形でデータ活用を推進 ■顧客担当者と共に課題設計・要件定義を行い、分析ロジックや施策を「使える形」まで一緒に走り込む ■中長期戦略の提示にとどまらず、現場で即座に試す→振り返る→改善するサイクルを顧客と伴走しながら回す ■施策の実施と振り返り、全体レビュー ■データに基づく顧客の意思決定の支援 ■データ活用の組織づくりや文化の醸成 など
プロジェクトマネージャー
■プロジェクトマネージャーとして以下業務を担当いただきます。 【具体的には】 ・自社プロダクトに関するデータ分析プロジェクトの管理 ・顧客や社内のプロダクト・プロジェクトチームとのコミュニケーション。ニーズや課題の理解、スコープや期待値の調整などを含む。 ・課題解決のための分析設計やビジネスメトリクスの考案、提案 ・データ分析チームとの折衝(優先度、リソース、スケジュールの管理、分析結果のレビュー) ・分析結果に自分なりの考察や課題解決のための施策提案を加え、レポートを作成し、社内外のステークホルダーへ説明 ・プロジェクトの品質管理
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FAI/データコンサルタント【データエンジニアリング】
FAI/データコンサルタントとして、データエンジニアリングをご担当いただきます。 【具体的には】 ■顧客企業や組織の経営戦略のコアのひとつとしてのデータ戦略に関するアドバイザリーとコンサルティング業務全般 ■経営、事業(ビジネス)、IT部門の顧客のビジネスゴールの達成や課題の解決などに関わるデータ戦略に最適なデータ基盤やアーキテクチャ、フォーマットなどのデータエンジニアリングのアドバイザリーや戦略の策定、設計と実装 ■データパイプライン、データやプロセスや統合、ストレージなどデータ基盤の構築に関わる業務 ■データ基盤やソリューションの選定におけるパフォーマンスやコスト最適化に関する技術的なアドバイザリー
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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
データプラットフォームエンジニア
■自社サービス開発のための、大規模データ向け分散システム(Hadoop、Kafka、Flink、Trino、Druidなど)として提供するData Platform の開発を担当いただきます。 【具体的には】 同社では、日々大量のデータが発生し、大量のデータがData Platformに蓄積されています。トータルでは数百PB以上のデータを蓄積・処理し、データ利活用に役立てています。 この膨大なデータを安定して収集・蓄積・処理するために、専用のデータセンターを活用し、数千台のサーバーを用いて分散システム基盤を構築・運用しています。 ・分散処理フレームワーク: Hadoop ・分散メッセージングシステム: Kafka ・分散ストリーム処理システム: Flink ・分散SQLエンジン: Trino ・分散データストア: Druid 上記の技術を駆使して、ビッグデータを安全かつ効率的に活用するためのインフラを提供しています。 また、データサイエンティストが簡単にAI活用できることを目指して、機械学習プラットフォーム(AIプラットフォーム)も独自で構築し提供しています。
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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
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コンサルタント職<データサイエンス>
■データサイエンティストとして、様々な業界な顧客のプロジェクトに参画いただきます。 【具体的には】 <過去プロジェクト事例> ・国内大手不動産ホールディングス向け、ServiceNowデータ分析支援 ServiceNowを活用し、業務プロセスや顧客データの分析を通じて、業務効率化と意思決定の迅速化を実現する支援。 ・生命保険会社の代理店募集におけるマーケティングDBの構築 代理店のターゲティングと効率的な営業支援を目的に、顧客データの集約・分析を行い、最適なマーケティング戦略を支えるデータ基盤を構築。 ・日本全国に展開する陸運業向け、効率的な配達を実現するためのデータ利活用支援 配達ルートや配送状況のデータを活用し、物流効率を最大化するための最適化アルゴリズムを導入し、コスト削減とサービス向上を支援。 <魅力> ・データドリブンな企業変革の支援 日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定をサポートし、データ活用の先端を体験できます。 ・幅広い業界に携わるチャンス 多様な業界のプロジェクトに参画でき、特に東証一部上場企業が多いため、スケールの大きなプロジェクトを経験できます。 ・AI・データ活用の最前線で活躍 データサイエンス、AI、データ活用のためのテクノロジーを駆使し、先進的な課題解決に取り組むことができます。 ・コンサルティングから技術提供まで AI・データ活用に関するコンサルティングから、技術提供、実装支援までトータルで関わることができるため、スキルアップやキャリアの幅を広げることができます。
【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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CX/Databricksソリューションコンサルタント
■技術的な専門知識を活かして、Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームがどのように顧客の複雑なデータ課題を解決するかを示し、イノベーションと創造性を重視する顧客中心のチームと共に、顧客のデータ活用の課題を解決し、先進的かつ持続的なデータ活用を実現する構想立案から課題解決の実行まで幅広く支援を行うポジションです。 【担当業務】 ・顧客のデータ活用課題の分析とそれらを解決するためのToBeの検討支援 ・顧客ビジネスを支えるデータ基盤のソリューションアーキテクチャーの検討支援 ・データ活用基盤構築の支援 ・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発支援 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発支援 ・データ基盤の構築ロードマップの検討支援 ・データマネージメント整備のプロジェクト推進 ・データ基盤およびデータ活用業務の持続的な発展のための次期プロジェクト計画・推進 ・Ai/MLおよび生成AIによるデータ基盤活用の検討支援 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等
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FAI /AIコンサルタント
■FAI /AIコンサルタント<生成AI・画像AI・予測AIなど>をご担当いただきます。 ・顧客のビジネス目標の達成に重点を置き、顧客とともに課題形成するフェーズから参画し、同社グループのデジタル技術基盤を活かした、コンサルティングをご担当していただきます。 ・データ・アナリティクス・AIに関する知見を持ってコンサルティングを実施いただき、ビジネスとテクノロジーの橋渡しをすることで、顧客の課題解決や新規事業開発支援、社会課題の解決をしていただきます。 ・顧客に付加価値を提供できるよう、AIエージェントなど市場トレンドを常にキャッチし、最新技術を適用した付加価値を提供できるよう、社内のAIチームをリードして提案から実装支援まで担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客のデータ活用に関する戦略・ロードマップの構想策定 ・顧客の課題解決のためのソリューションデザインやパイロット検討の実施および本格適用 ・AIの業務適用に向けたアドバイザリー・伴走支援 ・生成AIアプリやAIエージェントを活用した業務自律化の推進 ・顧客のデータ活用の内製化支援 ・同社のエキスパートと連携した提案・デリバリー支援 ・同社のグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 など
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FAI/AIビジネスコンサルタント
■FAI/AIビジネスコンサルタントをご担当いただきます。 ・顧客の業務課題を特定し、データやAIの活用を含めた最適な解決策を企画・提案・実行支援するコンサルティング業務を担当いただきます ・データ・AIなどのテクノロジーを活かし、ビジネスと技術の橋渡し役として、業務改革や新規事業開発、社会課題の解決に貢献します ・最新の市場動向も踏まえ、社内外の専門チームと連携しながら、構想立案から実行支援まで一貫して取り組んでいただきます 【具体的には】 ・顧客の経営・業務課題に対するAI・データ活用を軸としたコンサルティング支援 ・AI導入や業務変革を見据えたビジネス戦略・業務プロセスの再設計 ・AI・データ活用によるサービス変革・顧客体験設計の企画立案 ・グローバルの専門家やテクノロジーパートナーと連携したソリューションの立案・実行支援 ・最新技術や市場トレンドを踏まえた技術適用の検討とナレッジ蓄積 など 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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シニアAIエンジニア・データサイエンティスト
■データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーをご担当いただきます。 顧客に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。 技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行っていただきます。 【具体的には】 ・AI案件のリーダー(テックリード、プロジェクトマネージャー) ・顧客の課題や要件のヒアリング ・AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業 ・同社グループのエキスパートと連携した提案・デリバリー ・同社グループのグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討 ・AIエンジニアチームのリーダー(チーム管理、など) など 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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データアナリスト
■データアナリストをご担当いただきます。 【具体的には】 ・同社グループのデジタル技術基盤を活かしつつ、顧客にAIの価値を提供できるよう、データ分析やBI案件をご担当いただきます ・データ・アナリティクス・BIに関するスキルを持って、TableauやPower BIなどのBI、またはデータ分析案件に従事していただきます ・データ分析のご経験がない方は、スキルのキャッチアップからしていただきます(Python経験者前提) <詳細> ・データ分析やBIダッシュボートの設計・開発(Tableau、Power BI、など) ・同社のエキスパートと連携したデリバリー ・同社のグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援 ・社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積 ・最新技術のリサーチやソリューション検討(ハンズオン含む) 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
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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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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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シニアデータサイエンティスト
■同社にて、シニア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】 <役割> ・データ探索、モデル構築、パフォーマンス評価、テストなど、大規模かつ複雑な分析プロジェクトの管理 ・構造化、半構造化、非構造化データの複数のソースを使用して、顧客や利害関係者と協力して設計、インサイト提供、ソリューション開発を行う ・ビジネス/顧客コミュニティと技術コミュニティの仲介役として活動 ・複雑なソリューションやオプションを、顧客やビジネス関係者に分かりやすく説明する <担当業務> ・様々なツールや手法を用いたデータサイエンスの見識と大規模プロジェクトのデリバリーをリードし、チームメンバーにむけて最適な方法を提供する ・社内の主要なステークホルダーとの関係構築、および社外のクライアントや技術コミュニティとの関係構築 ・ データサイエンス・モデルにおけるデータ倫理とデータの使用に関する堅牢なガバナンスを確保し、方針と手順を設定する ・社内外の新しいデータソースを開発し、ビジネス、顧客、技術コミュニティとの緊密な連携を通じて、大規模なプロジェクトや機会を特定する
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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。 【具体的には】 <役割> ・高度で専門的なデータサイエンス、プログラミング、分析技術を駆使し、複雑なデータ分析モデル、アルゴリズム、システム、ソリューションの開発およびレビュー ・ 複雑な予測モデルを提供し、新しいプロジェクト、機会、データソースを特定することで、クライアントと商業的利益を測定できるようにする ・クライアントのビジネス成果を向上させるための意思決定を支援するために、さまざまなデータソースからシニアチームメンバーに洞察や提案を行う <担当業務> ・シニアチームメンバーと密接に連携し、プロジェクトの適切なデータ分析手法を詳しく調査、特定、確立を行う ・最先端のデータサイエンスソリューションを実現するための新しいデータソースを社内外から探し出す ・複雑なアルゴリズム、人工知能、機械学習、深層学習、高度な統計学を駆使し、クライアントのビジネス成果につながる複雑な統計モデリングツールの開発 ・ビジュアルツールを使ってデータの洞察を伝え、データをビジネス成果に結びつける
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Data Analytics Consultant ※東京勤務
■クライアントのデジタルトランスフォーメーション戦略を実現する新規サービスの立ち上げから、企画・設計・開発・ローンチまで全工程に参画し、幅広いコンサルティングサービスをご担当いただきます。 【具体的には】 ■提供する役割として、以下1~4のいずれかの業務または、横断でご担当いただきます。 1.DX戦略・計画の策定支援/AIシステムの開発・導入 2.データ利活用組織組成/データサイエンティスト育成支援 3.データマネジメント/データガバナンス構想策定/実装支援 4.データ基盤構想策定/構築支援 【チームの強み・魅力】 ・企業戦略とテクノロジーの結び付きが深くなってきているため、従来のITコンサルタントに求められるテクノロジーのデリバリーのみならず、経営戦略コンサルタントとしての資質も身に着けられる ・同社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る ・中途採用入社の比率が高く、ポジションに関係なくビジネス戦略策定、営業活動、デリバリー活動など幅広い業務を経験することができる ・組織規模がこれからのため、リーダーシップ能力がつく 【育成体制について】 ・コンサルタントとしての基礎力(仮説思考やロジカルシンキングなど)を効率的にキャッチアップして頂くために教育コンテンツを用意 ・入社後は、同ポジション同年代の同僚がバディとして任命され、日々の困りごとをサポート。また、同チームの先輩社員がカウンセラーとして任命され、相談やスキル向上 のためのアドバイスを行う ・最新のテクノロジーを理解するためにグローバルのトレーニングコンテンツをベースとした学習支援および資格取得支援を行う
【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。
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)
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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 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。
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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 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エンジニアリングマネージャー
■AIエンジニアリングマネージャーとして、プログラム医療機器(SaMD)のベースとなる、AI画像解析アルゴリズムの企画・開発及び、チームマネジメントに携わっていただきます。 【具体的には】 ・AI開発プロジェクトの定義(ビジネスチームと連携したAI開発プロジェクトの企画・立ち上げ) ・AI画像解析パイプラインの開発・最適化(研究から製品化までの一貫した技術リード) ・チームの技術的マネジメント(タスクの設計、進捗管理、コードレビュー、メンバーの育成) ・外部の研究機関やパートナーとの連携(学術的な連携・共同研究の推進)
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
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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
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企画・開発
生成AIをはじめとした先進技術を掛け合わせて新しい働き方を創り出すソリューションの企画/開発/運用/リリース後のサービス拡充などを担当いただきます。 具体的には以下のような業務を実施します。 -新サービス/新機能の企画 -事業部門/DX部門/経営層等への課題ヒアリング、プリセールス -PoCやシステム開発案件のリード -リリース予定のサービスの運用フローの確立、リリースしたサービスの運用 ※技術の変化、顧客ニーズなどに合わせて職務内容は随時アップデートされます
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Industrial Advanced Technologyコンサルタント
■Industrial Advanced Technologyコンサルタントをご担当いただきます。 【役割】 製造業・建設・小売業等の深い業界知見とAIテクノロジーを融合し、次世代のデジタル変革を推進するコンサルティング業務を担当いただきます。単なる戦略立案ではなく、AI実装から運用まで一気通貫でクライアントの業務プロセス改革・新規ビジネス創出を実現します。 【主なサービスメニュー】 生産・SCM領域を中心に、AI・IoT・データ分析を活用したアジャイル開発により、以下3つの柱でコンサルティング支援を実施: 1. AI-Driven Digital Transformation(Business) AIによる業務効率化・自動化の戦略策定・実行支援 Agentic AI・Physical AIを活用した新規ビジネス創出 現場ノウハウのAI化・技術継承ソリューション 法規制AI・コンプライアンス自動化システム構築 2. Technology Platform Development(System) AI/ML基盤・MLOps環境の設計・構築支援 Digital Twin・IoTプラットフォームの開発・運用体制構築 QCD 4M PSI分析AI等の業務特化型AIシステム開発 リアルタイムデータ分析・予測基盤の実装支援 3. Innovation & Strategy Consulting AI戦略立案・ロードマップ策定支援 ISG(Innovation Showcase Garage) でのクライアント体験型デモ 新工場ライン設計・Digital Twin活用コンサルティング 組織変革・AI人材育成プログラム設計
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。
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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