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■同社にて、リアルワールドデータを用いたデータサイエンティスト_データ分析・提案業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界の顧客の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待されています。 ・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとして顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定されます。
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データ活用に関するAI／BI／IoT／クラウド等の先進テクノロジーの深い知見・技術力と、データ活用に関連する企業の戦略策定・業務改革・組織変革（チェンジマネジメント）・基盤構想等のコンサルティングノウハウ、各業界・業務におけるデータ活用ユースケースの知見・分析力を生かし、データ活用コンサルティングのオファリング企画・マーケティング・プリセールスを主導して機会創出・案件獲得および実行をリードし、製造・流通・サービス業等、業界横断の顧客企業のデジタル変革（新サービス創出、ビジネス変革等）を推進するテクノロジーコンサルタントをご担当いただきます。技術ベンチャーや海外グループ会社とも連携し、構想から実行・運用まで一貫した価値提供をリードしていただきます。また、組織成長のため、後進育成も担当いただきます。 【具体的には】 志向・経験に応じ、人事上の部下を持ち組織マネジメント（組織戦略策定・組織運営）を伴う管理職と、人事上のラインは持たず、専門性によるプロジェクト／プリセールスのリードを中心としたテクニカルグレードのポストを選択可能です。 対象とするデータ活用のビジネス領域として、以下ご担当いただきます。 1つまたは複数の領域を得意領域として、ビジネスを成長させます。（すべてをカバーしている必要はなく、1つまたは複数の領域に強みを持つことが期待されています。） ■データ活用戦略・構想 ■データサイエンス／データ分析およびデータビジュアライゼーションによる業務改革 ■データエンジニアリング・分析基盤 ■組織変革（チェンジマネジメント）・人材育成の推進等
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データ分析・活用に関するAI／BI／IoT／クラウド等の先進テクノロジーの深い知見と技術力および各業界・業務におけるデータ活用の知見・分析力をベースとしたコンサルティングプロジェクトに参画し、顧客企業のデジタル変革（新サービス創出、ビジネス変革等）を推進するテクノロジーコンサルタントをご担当いただきます。 技術ベンチャーや海外グループ会社なども組み合わせ、構想から実行・運用まで一貫した価値提供をリードします。 対象とするデータ活用のビジネス領域として、「データ活用戦略・構想」、「データサイエンス／データ分析およびデータビジュアライゼーションによる業務改革」、「データエンジニアリング・分析基盤」、「組織変革（チェンジマネジメント）・人材育成の推進」等があり、志向・経験により1つまたは複数の領域を得意領域として、コンサルティングに従事します。（すべてをカバーしている必要はなく、いずれか１つまたは複数の領域に強みを持つことが期待されています。） 【ポジションの魅力】 データ分析・データサイエンスのスキルを習得・活用し、Tableau、Alteryx、Dataiku、Snowflakeなどのテクノロジーも活用しながら、データ分析・活用の構想策定やAI・IoTを活用した業務改革のコンサルティングプロジェクトにメンバーまたはリーダーとして従事できます。海外グループ会社（欧米亜含む）のアナリティクス部隊と連携したナレッジ共有や共同アセット構築等の活動に従事する機会もあります。
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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けたサービス提供として、データエンジニアリングの知見に基づき、データエンジニア／PMとしてデータレイク、DWH、ETL、BI、AI領域におけるソリューション開発の推進、および、顧客企業のデータ利活用の促進業務を実施いただきます。 【業務例】 ■データ利用部門との課題定義および要件整理 ■データレイク、データウェアハウス、データマートのデータモデル設計・開発 ■データ加工処理（ETL・ELT）の設計・開発 ■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 ■データ利活用を促進させるためのデータカタログの設計・開発 ■データ活用促進／データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング など 【ポジションの魅力】 ■データ分析領域における最新の技術／製品を駆使し、様々な構造のデータのエンジニアリング経験を積むことができます。また、そうした経験を通じ、市場価値の高い技術スキルを磨くことができます。 ■単にデータを開発するだけではなく、顧客のデータ利用要望のヒアリングや顧客社内全体のデータモデリングや分析基盤全体のグラウンドデザインの検討にも関与することができるため、データ分析領域のスキルを幅広く高めていくことができます。
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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、顧客のDXを推進するためのデータマネジメントプロセスを策定し、高品質かつ安全・安心でありながら、DX施策推進者にとって利便性の高いデータ提供を行うためのあらゆる活動を行っていただきます。 【業務例】 ・データマネジメントポリシー策定コンサルティング ・DX施策推進に必要となるデータ要件検討及びデータモデリング ・データ品質やデータセキュリティが規定レベルを満たす運用を行っているかの統制 ・データアーキテクチャ、データモデルのデザイン ・ビジネスユーザ向けに企業内のデータの所在や意味を公開するデータカタログの設計・運用 ・セキュリティと利便性のバランスがとれたデータ利用ポリシーの設計 ・顧客企業内におけるデータマネジメント人材の育成 など 【ポジションの魅力】 ・顧客社内のデータ利活用に関するガバナンスルールを策定する経験を通じて、データマネジメント係る技術スキルおよびコンサルティングスキルを磨くことができます。 ・データマネジメントポリシーの策定だけではなく、実際のデータ利活用の現場に入り込んだ支援も行うため、構想から実行まで一貫した職務経験を積むことができます。 ・DMBOK等の旧来の知識体系をベースとしつつ、変化の激しいデータ活用関連技術のトレンド（SnowflakeやDatabricks、データメッシュ等）を次々と取り込んでいくことができます。そのため、新たなデータ利活用のスタンダードを生み出すといった挑戦が可能です。
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同ポジションはメガバンク、大手証券会社、大手信託会社など金融業界のTier１の顧客を担当しています。 これら顧客の共通ニーズとし、データドリブン経営・データドリブン営業の実現があり、この高度な課題を同社として解決する手段を提供し顧客ビジネスの拡大に貢献することが、同組織のミッションです。 また、Tier1顧客とのビジネスを通じてメソドロジとデータサイエンティストリソースをアセット（金融版デジタルサクセス）として整備し、金融分野全体への提供を目指しています。 顧客のデータドリブン経営の実現、社内／顧客含めた人材育成、社内のデータ活用ビジネス拡大を一緒に推進してくれる方を同社は募集しています。 【具体的には】 ■データ分析に関する経験、知見を駆使し、同事業部におけるデータ分析ビジネスの戦略、方針に対し専門家としての提言を行い、意思決定に関与する ■コンサルティング・データ分析案件での実務的な案件推進を担い、プロジェクト全体の推進と、データ活用領域のタスクをexpertとして対応 ■自身の持つ高度な知識の資料化と公開、講演を通じて、当社アセットとしての整備、及びそのアセットを活用した新規案件のプリセールスを実施 ■各組織のステークホルダー（チームメンバー）に対してデータ分析、コンサルティングの考え方や実運営に関するノウハウを伝承し、後進育成を行う 【事例紹介】 大手銀行向けのデータプラットフォーム基盤構築後の活用推進（人財育成含む）の実施
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法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）の顧客の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データエンジニアリングの活動を通じて、将来はＤＸ推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。 ・業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。 【ポジションの魅力】 ■様々な顧客との深いリレーションを保持していて、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、顧客・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指しています。 ■社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けていて、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。 ■ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインされます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っています。
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生成AI、データ分析／活用等に関する知見／ノウハウを活かし、幅広い業界の顧客に向けてデータドリブンDXによる事業課題解決を支援するポストです。組織内の様々なスペシャリストと連携しながら、DXの構想立案から施策実行までEnd to Endで伴走支援し、顧客のビジネス成果創出を実現するポジションです。 chatGPTの登場により生成AIの企業での活用が盛り上がる一方で、多くの企業が社内に保有しているデータに基づいた情報を業務に活用できるレベルではアウトプットできていない状況です。この状況において顧客とユースケースを検討し、顧客のデータを確認し、期待するアウトプットを出すための検索・プロンプトのチューニングなどを行っています。活用するテクノロジーとしてはハイパースケーラーの技術も活用しつつ、同社で保有しているソリューションである「LITRON Generative Assistant」の活用や今後は同社LLMなどの活用も推進していく予定です。 今後は顧客社内のデータ検索による文書生成だけではなく、BtoC領域でのエンドユーザー向けの活用や、多様なLLMを組み合わせての活用、デジタルレイバーといった領域での活用などが想定されているので、現在の活用シーンに捕らわれずに事業領域の拡大を図っていく予定です。 【業務例】 ■生成AIを活用したソリューション開発 ■顧客ユースケースでの生成AI活用、精度改善のためのチューニング・エンジニアリング ■分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価／選定
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同社および同社グループのデータ活用領域（tableau,Infomatica,Snowflake等）について、機能主管組織（経営企画部門、財務部門等）およびエンドユーザ等のステークホルダと連携しながら、企画・設計・開発、導入推進、維持管理までを実践いただきます。 【具体的には】 ・経営ダッシュボード基盤更改（GAIA.data）の対応 ・国内関係ステークホルダ（経営企画部門、財務部門等）との折衝、ニーズ把握を通じたダッシュボードの企画～運用 ・データ活用領域における将来構想立案、関係者合意形成 ・現場活用を促す導入推進、教育コンテンツの充実 【ポジションの魅力】 データ活用領域の重要性は同社グループにおいても増していて、従来のダッシュボード基盤の更改、データ活用における将来構想の策定などターニングポイントとなるタイミングとなっています。 経営幹部層、機能主管組織（経営企画部門、財務部等）などとも非常に距離が近く、同社の経営幹部と合意形成を行っていく中で、幹部の声を直接聞くという貴重な経験を積むこともできます。 技術面ではデータ活用領域（BI／BA）の豊富な経験を持つメンバと協働することで、アプリケーションスペシャリスト・データサイエンティストとしての経験を積むことも可能です。 参考：主な技術構成要素：tableau、MS Azure、Snowflake、Infomatica
製造業の顧客に対し、業務課題を起点にデータマネジメント領域のプロジェクトをリードし、データ活用基盤の構築と定着を担うポジションです。 【具体的には】 ・顧客業務の理解および業務課題・データ課題の整理 ・業務要件／データ要件の定義（AsIs／ToBe整理） ・顧客および関係部門との合意形成／ステークホルダーマネジメント ・プロジェクト管理（進捗／品質／リスク管理） ・データ統合・加工・蓄積の設計（ETL／DWH／データレイク等） ・データクレンジング／マスタ整備による品質向上 ・BI／分析基盤の設計および活用シナリオの具体化 ・データ運用／ガバナンスの設計と定着支援 データの収集から統合／加工／可視化／活用までを一気通貫で捉え、継続的な改善サイクルを構築します。 【組織/ポジションについての特徴・魅力】 ・業務課題に直結するデータ活用に携われる ・要件定義から実装、定着まで一貫して関われる ・データ基盤（ETL／DWH／BI）を横断的に経験できる ・業務とデータの両方に強いエンジニアとして成長できる 単なる開発ではなく、「使われるデータ」を設計できる点が大きな特徴です。 【将来のキャリアパス】 同ポジションで業務理解・データ設計・実装経験を積むことで、以下のキャリアへ発展可能です。 ・データ戦略／データコンサルタント（上流フェーズへの拡張） ・データアーキテクト（大規模基盤設計の専門人材） ・プロジェクトマネージャ（データ領域の大規模案件統括） 業務課題定義から関わる経験をベースに、戦略・コンサル領域へのステップアップが可能です。
■同社やグループ会社が展開している各種事業に対して、データ分析を行う事でより高度化を図っていただきます。 特に、同社の自社サービスにおけるマーケティング活動上の課題に対する仮説立案を行い、データ抽出から集計、分析、報告業務をご担当いただきます。 ※経験や希望に応じて、「データアナリスト」または「データサイエンティスト」、「マネージャー」等と職務内容を担っていただきます。 【具体的には】 各種事業における経営判断や施策実施判断、施策効果検証が必要な際に、正しく判断ができるようその背景を把握した上でデータ分析～分析結果報告を行います。 分析手法は相関分析や重回帰分析、機械学習を用いた分析など、求められているアウトプットに応じて選択します。 また、データ分析に必要となるデータを取得する対象システム、およびデータ定義もあわせて確認します。 言語：Pyhon／R／SQL等、ツール：Tableau等を想定しています。 【魅力】 ■同社は通信キャリアである強みを活かし、通信インフラとサーバーアプリケーションを掛け合わせた統合ソリューションが提供可能な数少ない企業です。 ■通信会社である同社は、国内外に事業を展開する多くの顧客のビジネスを支え、そのサービス提供エリアは国内・海外はもちろんのこと、今や宇宙（衛星通信）にも拡大しています。 昨今、ゼロトラスト・AI・AR／VR・自動運転などの新しい概念やテクノロジーが商用化されつつありますが、同社が事業の中核に据える通信はこれらに不可欠な存在となっており、常に新しい技術の発展と変化の早さを直に体験することができます。顧客への提案やコンサル業務についても実務経験がなくとも、コミュニケーションに興味があれば、研修を通じて習得していくことも可能です。
同社およびグループ会社が提供する モバイルサービス、さらに アプリや金融サービスなど幅広い領域におけるマーケティング活動を、データ分析を通じて高度化させるポジションです。 市場や顧客の動向を読み解き、マーケティング課題に対する仮説を立て、データ抽出・集計・分析を行い、結果をレポートとして提案します。 データを活用し、より効果的な施策を生み出すことで、事業成長に直接貢献できるやりがいのある仕事です。 【具体的には】 ■各種事業領域におけるデータ分析業務 1. 課題把握・仮説立案 各種事業におけるマーケティング課題に対して、背景を整理し、課題解決に向けた仮説を立案 2. データ収集・準備 課題解決に必要なデータをシステムから抽出し、分析に適した形に整備 3. 分析実施 目的に応じた手法を選択分析を選択し、分析結果を可視化 4. レポート・提案 分析結果をレポートとしてまとめ、関係部署へ報告し、データに基づく改善提案や施策立案をサポート ■その他付帯業務 ・実績動向の可視化（帳票、ダッシュボード） ・各種施策の検討から効果検証 ・過去実績を基にした予測/シミュレーション ・機械学習モデルを用いた各種スコアの構築/利活用 ・生成AIによる業務効率化推進
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同組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。同ポジションでは、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームの提案、実装をご担当いただきます。 【具体的には】 ■以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 ・AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴 ・データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 ・データパイプライン ・AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps） ・セキュリティやガバナンス ■上記を実現するための最新技術調査、検証 ■チームメンバーの指導・育成 【ポジションの魅力】 同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としていて、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同組織は生成AI活用コンセプト「SmartAgentTM」（※）を推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
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■生成AIオファリング／ソリューションの企画・立上げと顧客のビジネス変革に必要となる取り組みの提言・戦略策定から実行・成果創出までの顧客伴走支援を実施いただきます。 【具体的には】 ⁻ CX変革／業務効率化オファリングの企画・サービス化 - 事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス - 生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算 - 生成AI活用PoC設計、実行、評価 - KGI達成のためのアクション定義、KPIの設計、モニタリング／フィードバックプロセスの設計・実行支援 など
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同社の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。同ポジションでは顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進していただきます。 【具体的には】 ・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ・AI、特にAIエージェントの要件定義〜運用における全工程を技術的にサポート ・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ・チームメンバーの指導・育成 【ポジションの魅力】 同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としていて、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同社の組織は生成AI活用コンセプト「SmartAgentTM」（※）を推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
■SDV時代の製品ソフトウェア開発を"AIドリブン” で加速するための開発環境構築を担当いただきます。 【具体的には】 ・開発現場における情報収集、課題の本質的理解 ※いわゆる御用聞きではなく、課題発見のフェーズから担っていただきます ・生成AIを中心とした開発プロセス再構築 ・現行の課題解決、または開発プロセスの再構築に必要な要素技術PoCと、設計への反映 ・機能実現とリリース、開発現場からのフィードバックを得てブラッシュアップ（以下ループ） ・上記を通じた次世代エンジニア育成
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS（MuleSoftなど）の構築、A2A（※）やMCP（※）などの技術プロプロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定していて、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 同社グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格 ※MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制
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■以下の業務領域を主なスコープとし、業務プロセスの現状把握と課題抽出、AI技術の適用領域の特定・PoC設計、ステークホルダーとの要件定義・ファシリテーション、社内データ・システムチームとの連携を行います。 【具体的には】 ・需給調整（S&OP）領域：需要計画と供給計画の整合、需給ギャップの可視化／意思決定支援 ・生産領域：生産現場等でのAI活用促進、工場での製造計画立案支援など原材料／部材調達やロジスティクス領域は別部門が担当のため主要な領域ではありませんが、必要に応じて各部門と連携する可能性はあります。 【担う役割】 同ポジションは、AIスペシャリストとして、オペレーション部門におけるAIなどのデジタル技術を活用したプロジェクトの「企画」「実行」「現場への定着」を一気通貫でリードする中心的な役割を担っていただきます。プロジェクトの成否に直結する、極めて重要な役割です。 ・真の課題発見：現場に入り込み、「本当の課題は何か」という問いを設計し、AI活用に向けた仮説を構築する。 ・変革の推進：AI技術の選定、PoCの実行、そして現場／IT／本部／経営層など多様なステークホルダーを巻き込んだ業務変革を推進する。
■自社プロダクトの未来を創るAIエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■業界特化・業務特化AIエージェントの企画‧設計 ・ ERPに蓄積された会計、販売、生産管理、⼈事のデータを活⽤した、新たなAI機能の企画⽴案 ・ 顧客の潜在的なニーズや業務課題を分析し、解決策となるAIソリューションの設計 ・ ⽣成AI（LLM）、需要予測、異常検知、最適化など、最新AI技術の応⽤研究と技術選定 ■AIモデル‧AIを活⽤したシステムの開発‧実装 ・ Python、各種AIフレームワークを⽤いたAIモデルの開発、評価、改善 ・ Google Cloud (Vertex AI, Gemini) やMicrosoft Azure (Azure OpenAI Service) などクラウドプラットフォーム上でのAI機能の実装 ・ PROACTIVE本体やBIツール（Looker等）とのAPI連携開発 ■プロダクトへのインテグレーションと改善 ・ 開発したAI機能をプロダクトへ組み込み、継続的なパフォーマンス改善や機能拡張 ・ リリース後の効果測定、ユーザーフィードバック分析に基づいた改善サイクル
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生成AI・AIエージェント系プロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ■製造・金融・流通など顧客企業における、生成AIやAIエージェントによる業務変革をテーマとした案件に参画いただき、具体的なアプリケーションの企画・開発や同社が提供するプラットフォームの導入をリーダとして推進いただきます。 ■生成AI・AIエージェントの導入計画策定や顧客の従業員教育、アプリケーションリリース後の運用スキーム検討や活用促進など、コンサルタントが担うような顧客支援の業務に従事する可能性も見込まれます。 ■同社内において、生成AIやAIエージェントに関連する先端技術リサーチや、顧客向けサービス・ソリューションの企画などを担当する機会もあります。 ＜ポジションの魅力＞ ■IT業界で現状最もホットと呼べる領域で顧客をリードし、先端技術で業務変革を成し遂げる経験を積むことが出来ます。 ■顧客と密連携しながら進める共創型の案件が多く、顧客と直接対話したり、提案したりする機会が非常に多いです。 加えて、社内の他部門やベンダー等多様なステークホルダと連携する機会があります。 ■様々な業界の顧客向けの案件があるため、業界横断で経験を積むことが出来ます。 ■顧客向け案件の提案・実行のみでなく、そこで得た知見を元に同社のサービス・ソリューションの企画にも携わることが出来ます。 ■求められるスキル・知識は多岐に渡りますが、それゆえに「自らの強みを活かしながら新しいスキルの習得に挑む」ことができます。
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■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
■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。
同社ビジネスを支えるデータ利活用や付加価値創出に関わる「次期情報系システム基盤・次世代プラットフォーム」の戦略企画・開発・保守業務をご担当いただきます。 【具体的には】 下記いずれかの業務を行っていただきます。 ■AI・データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発 ■インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討 入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。 半年～1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことが期待されています。 また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。 ・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定 ・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践 ・社内ユースケースにAI/ML等の先端技術を用いたデータ分析業務環境構築・PoCの実施 ・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発
■同社サービスを中心とした顧客企業・官公庁の課題を明確化した上でデータ分析を行い、ビジネス影響も踏まえ、データに基づくマーケティング施策・システム導入の意思決定プロセスをの実現を行っていただきます。 【具体的には】 小売業・メーカー・官公庁に対するデータコンサルティングに関連する、以下業務に携わっていただきます。 ・営業担当と連携した、同社サービスを中心とする顧客企業・官公庁の課題ヒアリングおよび現状把握、課題明確化、優先順位付け ・特定した課題に対する原因仮説の立案および仮説検証に必要な分析設計 ・分析設計に基づく、適切なシステムや定義によるデータ抽出およびデータ分析 ・分析要件定義に基づく、チームのタスク計画立案や遂行管理およびメンバーへの業務分担やチームマネジメント
■自動車業界における多様化・高度化する顧客課題に対し、プロジェクトマネジメントや品質エンジニアリングの知見を活かしたソリューションビジネスを展開しています。特に、ソフトウェア・ディファインド・ビークル（SDV）開発においては、品質向上に直結する取り組みをリードし、顧客価値の最大化を図っています。こうした取り組みをさらに加速させるため、同社の強みを活かしながら、顧客課題の解決に貢献できる人材を募集しています。 【業務内容】 車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。 【業務詳細】 ・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。 ・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。 ・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。 ・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。 ・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
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注力テーマであるデータユーティリゼーション領域のプロダクト企画開発をリードいただきます。 データユーティリゼーション領域については、データ活用ソリューションの開発やデータ活用を軸にしたコンサルティングサービスなどのサービスを企画しています。 各プロジェクトにおける企画から市場調査、PoC、実装、リリースまで一連のプロセスをリードいただきます。 また事業アイデアを出し、プロダクトオーナーとして企画を牽引いただくことも期待されています。 ■ミッション データ×AIドリブンを実現するデータパートナーとして、データで顧客のビジネスを変革することがミッションです。 ■キャリアパス ・基本的には、メンバ各自が描くキャリアパスになるべくそいながら、アサインを考えていきます。もちろん、ビジネスを遂行する中で100％ 意に沿えないこともありますが、オープンな対話を通して納得感の醸成を心がけています。 ・以下のどちらのキャリアパスも、描くことができます。 ‐「顧客のデータパートナーとしてコンサルティング能力を磨き、データで企業の変革をリードする能力を身につける」 ‐「テクノロジーにコミットし、データエンジニア、データアナリストとしてスキルを徹底的に高める」 ‐「AI‐Readyなデータ基盤をキーワードに、データ×AIを網羅するスペシャリストとしてキャリアを拡大する」
下記いずれかの業務を行っていただきます。 ■データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発 ■インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討 入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。 半年～1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。 また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。 ・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定 ・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践 ・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発
AIガバナンス企画・推進業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI倫理原則の策定 ・関連部門との調整および承認取得に向けた取りまとめ ・AIガバナンス体制・運用の全体設計 ・既存ルールを踏まえた追加ルール、ガイドライン等の整備 ・社内周知・展開および適用状況のモニタリング ・監視運用ツールの選定・導入 ・外部委託先の選定・活用 【業務の面白み／魅力】 ・ルールが固まった環境への「キャッチアップ」ではなく、「最初の形を作る」役割です。 ・DX銘柄取得を見据え、経営層との距離が近い中で、グループ全体のAI活用の方向性を左右する仕事ができます。 ・方針策定で終わらず、運用・改善サイクルまで一貫して携わることで、実効性のある仕組みづくりが可能です。
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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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■「システム」と「セキュリティ」の両面を熟知するコンサルタントとして、顧客のセキュリティ課題の解決をリードいただきます。 特にシステム刷新を必要とするセキュリティ課題・テーマを中心に、顧客向けの各種コンサルティング、事業企画、AI施策推進など志向や強みに応じて核となる技術を身に付けつつプロフェッショナルを目指したい、という思いを持つ方の活躍が期待されています。 【具体的には】 ■トラスト基盤に係るコンサルティング ・セキュリティ課題・テーマを起点としたシステム基盤刷新構想の立案 ・組織ガバナンスやセキュリティ高度化に関わる戦略・計画立案 ・各種規制（経済安保、SC制度など）への対応 ・AIを含むセキュリティアーキテクチャの検討 ■AI for Security（AI活用による既存セキュリティの高度化）に係るコンサルティング ・データ分析技術を活用したセキュリティソリューションの実装 ・AI・機械学習技術の適用による不正アクセス等の検知精度の向上検討 ・未知のサイバー攻撃検知の実現化技術の調査・技術検証 ■自社サービスの企画・事業化 欧米の最新動向調査、戦略企画、R&D・PoC グローバルテックベンダーとの協業関係構築 【携わるビジネス・サービス・テーマ】 トラスト基盤構想、AI for Security推進、自社サービス企画・事業化
■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。
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
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■AIやデータなどテクノロジーを活用した顧客企業のサービス(事業・サービス・業務)の企画・営業や、社内のUX・アナリティクス・データ基盤に精通したエキスパートと連携しながらの仮説検証実施やサービスのリリースに向けた準備、およびリリース後のグロースに関わる活動を一気通貫でリードしていただきます。 【具体的には】 ・顧客企業に対するテクノロジーを活用したサービス企画・営業 ・上記に関わるコンサルティングサービスの開発 ・企画内容に関する仮説検証の実施・運営 ・サービスのリリースに必要な業務設計・システム要件落とし込み・各種上申支援 ・リリース後のサービスの利用状況・課題分析、改善施策立案、効果検証を踏まえた、サービスの継続的な改善支援 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 日本を代表する顧客企業に対してテクノロジーを活用したサービスの主体的な企画・営業により、社会・業界にインパクトのある提案が行えることは魅力の1つです。 また、実証やリリース準備、その後の継続的な支援により、絵に描いた餅で終わらせず、手触り感のある業務を行える点も取り組みがいがある点です。 また、同社にはインダストリーごとの部門や特定の顧客・領域向けの部室があり、実際のプロジェクト推進時はこれらの他本部や部室とコワークして進めることも多いため、様々な業種・業態の顧客のサービス企画設計に携わることができることも魅力の一つです。 なお、主に上記領域に携わっていただく想定ですが、システムコンサルティング案件（システム化構想・計画、調達支援、PMO等）にも適宜関与いただくことも想定されています。
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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。
■顧客の課題解決やビジョンを実現するためのAIコンサルティング、AIソリューションの提案・定着支援を担当していただきます。 AIやクラウドソリューションを活用して顧客の課題解決するために業務でどのように利用するのかという上流工程部分を担当していただきます。 経営にAIを活用したIT戦略は不可欠なものになっていて、AI技術を前提とした業務改革コンサルティングの需要は非常な高まりを見せています。特にAIエージェントが脚光を浴びる中、単なるAIソリューションの提案でなく、業務改革立案まで含めた総合的な提案ができるAIコンサルタントの重要性は今後も高まっていくものとなります。同社AIビジネスの中核を担う人材として最前線で活躍していただきます。 ＜ターゲット＞ 現在は大手層の顧客、特にDX推進担同部門の比率が高いですが、今後は中堅層への展開も推進していきます。 中堅中小企業のAI活用による、経営の効率化を実現することがミッションとなります。 また、同社は、様々な事業を行っており、約120万社以上の顧客と取引を行っています。 その顧客から常に相談をいただくことができるため、誰もが知っている大手から中堅企業まで幅広く、また業界も問わず、様々な顧客の課題に向き合うことができます。 【ポジションの魅力】 ・顧客にある課題を分析し、AI技術を利用して解決するソリューションを自らが提案、実現する喜びを感じることができます ・顧客案件、研究開発においてプロジェクト管理を担うことで、プロジェクト達成感を得ることができます ・新しい技術への挑戦ができ、自分のアイディア・スキルで同社の新サービスの開発を行うことができます
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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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■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）
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）
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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）
【業務内容】 ・最新のAI調査研究 ・最新の生成Aおよび機械学習モデル／画像AIの開発 （例：（1）自然言語処理技術を活用した対話型AIの開発・（2）画像認識モデルを応用した自動検出システムの構築など） ・社内外のステークホルダーと協議し、課題の要件定義を行い、AIのプロトタイプを開発する流れを担当 【やりがい】 ・最先端技術AIに触れながら、実際のビジネス課題を解決するAIモデルを開発し、社会や業務に大きなインパクトを与えることができます。 ・自身の開発したAI技術が直接プロジェクトに反映され、ユーザーからのフィードバックを通じて改善できる環境があります。 ・様々なDXプロジェクトにおいて、企画、開発、運用などの全工程に直接関与でき、重要な意思決定にも参画できます。 【身につくスキル】 ・生成AIに関する最新スキル ・外国人研究者とのコミュニケーション能力（外国人のAI研究者が仲間になりますので、自然と英語が身に付きます） ・Udemyなどで最新の生成AI技術やクラウド関連のスキルを学びながら、実務に応用する力 ・プロジェクトを推進するリーダーシップスキル
■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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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
企業の持続的成長を財務・会計・経営管理・内部監査等のコーポレート機能のAI・データ利活用を通して高度化・効率化するコンサルサービスを提供。 【シニアコンサルタント職】 ・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案 ・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現 ・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案 ・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行 【マネジャー・シニアマネジャー職】 （上記に加えて） ・企業のコーポレート機能と課題の理解とそれに対する解決策定と提案力 ・新規クライアント・案件の提案、獲得 ・プロジェクトマネジャーとしての品質管理 ・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導 ・組織開発と人材開発 ■仕事の魅力 ・アナリティクスのリーディングカンパニーとしてグローバルで培った知見を活用できスキルアップできます ・データ分析に係る専門性を多様な業種のクライアントへのビジネスコンサルティングに活かせます ・さまざまなクライアントのデータに関する課題を解決するバラエティに富んだ業務があります ・職場の人間関係はフラットで、職位にかかわらず意見が尊重される職場です
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■LLMを適用可能な顧客ユースケースの探索から、基礎技術の研究、実際のアプリケーション開発、事業部に対するアプリケーションの引き渡しに至るまでの一連のプロセスをご担当いただきます。 【具体的には】 ・LLMの継続事前学習およびファインチューニング ・新しいLLM技術のリサーチと知識の取得 ・研究成果の学会や会議での発表 ・LLMの最適ユースケースの探索と提案 ・LLM技術の市場ニーズの分析と調査 ・LLMを実用化するためのWebシステムの設計と開発 ・LLMを実用化するためのモバイルアプリの設計と開発 ・現場事業部と連携し、LLMを活用した顧客へのソリューション提案支援 【ポジションの魅力】 LLM研究者として大規模言語モデル（LLM）の最前線で技術革新をリードすることが可能です。また、LLMに特化した技術だけでなく、関連する最新技術のリサーチや実装技術も身に付けることが可能です。 特に、LLMの基礎技術の開発を通じて、世界最先端の技術にキャッチアップできることはこのポジションの特別な魅力の一つと同社は考えています。 また、国内外の学会や会議での発表を通じて、自らの研究成果を世界に発信し、専門家としての認知とキャリアの向上に繋がる想定です。 典型的なキャリアパスは以下の通りです。 1．数人で実施する研究開発PJTのメンバーとして特定タスクを完遂する 2．技術適用先の探索、ソリューション開発の一翼を担う 3．数人で実施する研究開発PJTのリーダーとしてPJT全体の成果を出す 4．同社としての事業性と技術的革新性の両面の条件を充足する研究開発テーマ自体を創出する
