東京都/データサイエンティスト/年収1400万円以上の求人・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。
量子コンピューティング技術の応用研究リードエンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社の量子コンピューティング技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 量子コンピューティング、量子アルゴリズム、量子AI、量子機械学習に関する技術調査・検証 - 材料・化学領域における計算科学、量子化学計算、分子シミュレーション、材料探索、物性解析への応用検討 - 最適化、大規模シミュレーション・CAE解析など、産業応用テーマに対するPoCおよびプロトタイプ開発 - 事業部門、大学・研究機関、社外パートナーと連携した共同研究・技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語:Python等 - 環境:クラウド上の量子コンピューティング環境、クラウド計算資源、研究開発用ツール等
業界・業務特化型AI応用研究リードエンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社の業界・業務特化型AI技術全般をリードする研究開発エンジニアとして、先進技術の調査・検証・PoC・社会実装に向けたテーマ推進を担当いただきます。 - 業界・業務特化型AI、ドメイン特化AI、バーティカルAIに関する技術調査・検証 - LLM、RAG、ナレッジグラフ、AIエージェント等を活用した業務ナレッジ活用基盤のPoCおよびプロトタイプ開発 - 熟練者の暗黙知、業務ノウハウ、判断プロセスの可視化・構造化 - 事業部門、顧客、社外パートナーと連携した業務課題の整理、AI適用テーマの設計、技術検証の推進 - 研究成果の知財化、論文執筆、学会・コンソーシアム等での社外発信 【開発環境】 - 言語:Python等 - クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) - ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - LLM:ChatGPT、Calude、Gemma、Qwen等の各モデル
マルチモーダルAI・大規模言語モデル応用研究エンジニア【在宅勤務可】
◆職務内容 同社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 - マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 - テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 - 先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC - 研究成果の知財化(特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 - 言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) - クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) - ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter - データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ
フィジカルAI・ロボティクス応用研究エンジニア【在宅勤務可】
同社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【開発環境】 - Linux(Ubuntu)- ROS 2- AWS- Isaac Sim- docker 【言語】 - C++- Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり
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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
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。
【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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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
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
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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。
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
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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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
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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。
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
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
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
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
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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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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活用コンサルタント/ハイクラス
AIを活用したクライアント企業の経営・業務課題の解決に向けて、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・クライアントの課題ヒアリングおよび要件整理 ・課題解決に向けたAIソリューションの企画・提案 ・社内外の関係者と連携したプロジェクトマネジメント・実行推進 ・必要に応じて、AIスタートアップやシステムベンダー、サービスプロバイダーとの協業・アライアンス開拓 ・社内の技術研究組織(IVIC/IVA等)との連携・共同検討 ※ご経験やご志向に応じて、特定分野の技術検証やPoC支援、新サービスの立ち上げなどもお任せします。 また、特にハイクラスなご経験をお持ちの方には、AI事業の戦略立案や新規事業の推進をリードする経営幹部候補としてのご活躍が期待されています。単なる技術的貢献にとどまらず、事業化・収益化・社会実装までを見据えたリーダーシップを発揮いただけるポジションです。
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)