データ・AI基盤 企画/推進リード(係長相当)

【期待する役割】 データ・生成AIを活用した顧客のDX推進において、課題の整理から要件定義、推進までを技術面からリードしていただきます。入社後6か月程度のオンボーディングを経て3~5名のサブチームをリードし、将来的には、より大きなチームのリードへのステップアップを期待しています。 【具体的な業務内容】 ・顧客課題の整理・要件定義 ・顧客の業務課題やデータ活用の目的をヒアリングし、「どう活用され、どんな価値を生むか」(効果指標を含む)を整理して要件に落とし込む ・実現方法を提案し、顧客と合意形成を進める(技術説明・折衝を含む) ・データ基盤・AI活用の設計と推進 ・Snowflake / Databricks / BigQuery を中心としたデータ基盤(インフラ/データ加工両面)の全体設計をリードする ・生成AIを活用した開発プロセスの設計・推進と、アウトプットの品質担保を行う ・技術選定・PoCを通じて、顧客に最適なアプローチを提示する ・チーム・プロジェクトの推進 ・3~5名のサブチームのリード(進捗・タスク・品質の管理) ・技術的課題の特定と改善提案 再利用できるテンプレートやナレッジの整備(作って終わりにせず、資産として積み上げる※実装は、要所をご自身で担当しつつ、生成AIやメンバーと分担して進めます。 【ここで言う「生成AI活用」とは】 開発: 要件整理、設計書・テスト仕様の作成、実装(コード生成)を生成AIで進め、人はAIへの指示設計とアウトプットのレビュー・品質担保を担う 運用: 問い合わせ対応、影響調査、障害の一次切り分けなど、保守運用業務の一部を生成AIで自動化・効率化する データ基盤: AIが顧客データを正しく扱えるよう、データの意味づけや整備を行う 【案件イメージ】 私たちは、KDDIとKDDIグループが持つ膨大なデータを束ね、AIや業務改善、マーケティングなどの意思決定に活かす基盤をつくっています。案件は大きく以下の3つで、いずれも要件定義から運用まで一貫して手がけています。 ① AI活用を前提としたAI Readyなデータ基盤の企画・構築 AIエージェントが顧客データを正しく扱えるよう、データの意味づけ(定義・関係性の整備)や、AIとデータを繋ぐ仕組みを整えます。対話ログなど新しいデータの取り込みも含みます。 ② 大規模データ基盤の構築・運用・高度化 KDDIの顧客データ分析基盤やBI基盤、配信基盤を、継続的に高度化し、グループ会社へ展開します。 ③ AI駆動開発・運用による、システム開発・保守運用の変革 設計・実装・テストや、保守運用(問い合わせ対応・影響調査・障害調査)に生成AIを組み込み、開発・運用のやり方そのものを刷新します。

【本ポジションで得られる経験】 1)生成AI時代の「上流」を、実案件で経験できる KDDIグループとの長期的な信頼関係を背景に、ほとんどの案件で要件定義・構想フェーズから参画できます。生成AIの活用が前提となった今、「何を作るか」を定義する上流工程の経験は、市場価値に直結するスキルです 2)国内屈指の規模のデータと向き合える KDDIの大規模顧客基盤に由来する、多種多様かつ大量のデータを扱う環境があります。データの質・量ともに、他では得難い実践の場です 3)データ・AIが事業成果につながる実感を得られる LTV向上やコスト削減など、KDDIグループの事業成果に直結するテーマを扱います。基盤を「作る」ことが目的ではなく、「事業を動かす」ことが目的の仕事です。 4)Accentureの専門人材と、蓄積された知見を活用できる Accentureの専門人材が、プロジェクト単位で参画する導線があります。さらに、Accentureが蓄積した過去の事例やナレッジを活用できるため、未知の領域でも、一人で抱え込まずに進められます。 5)自らがAI活用の実践者になれる AI駆動開発を自ら実践する環境で、変化の速い技術を実案件で試し、チームに広げていけます。 【入社後のキャリアイメージ】 技術を武器に、顧客と構想を描く存在へ。入社後2〜3年で、次のような道が目指せます。 複数のサブチームを統括し、顧客との関係づくりやチームづくりまで担う課長相当のリード KDDIの事業部門と連携しながら、データ・AI活用の企画を担うポジション ビジネスに近いコンサル領域(AI・BPRなど)への領域拡大(社内異動等含む)

求めるご経験・スキル<必須要件> 技術を軸に、顧客の課題解決とチームのリードに挑戦したい方を想定しています。 以下をすべて満たす方 ① IT・データ領域の実務経験(目安:2年以上) 以下のいずれかに携わった経験 -データ基盤・DWH/BIの設計・構築・運用 -システム・インフラの要件定義から設計・構築 -データ活用の企画・推進(BI導入、分析基盤の要件整理など) ② 小規模チームでのリーダー経験、またはメンバー・後輩の指導経験(役職・立場は不問) ③ 顧客や社内外の関係者と調整しながら、プロジェクトを進めた経験(PM/PLの役割は不問) ④ 生成AIなど新しい技術を学び、自分の業務に取り入れていく意欲

求めるご経験・スキル<歓迎要件> 以下は弊社で活用している技術や環境です。すべてを満たす必要はありません。 <生成AI・AI活用> 生成AIの業務活用経験(要件整理、設計書・コード・テストの作成支援、データ分析など。個人での活用・学習も含みます) 既存案件を仕様駆動開発(Spec-Driven Development)へ移行した経験 <データ基盤> DWH(BigQuery / Redshift / Snowflake / Databricks など)の構築・運用経験 ワークフローエンジン(Digdag / Airflow など)の導入・運用経験 データマネジメント(メタデータ管理、データ定義の整備など)の経験 BIツール(Tableau など)の導入・運用経験 <プロジェクト推進・顧客対応> 顧客への提案・折衝、技術説明の経験 データ活用の効果指標(KPI)の設計や、効果検証の経験 PM/PLとしてのプロジェクト推進経験 <開発基盤> CI/CD、IaCの設計・構築・運用経験、技術選定・PoCの経験

こんな方に向いているかもしれません 顧客の要望を聞いたときに、「なぜそれが必要なのか」を掘り下げ、「何を作るべきか」を一緒に考えたい方 データ・AI基盤をつくること以上に、それが顧客の事業にどう貢献したかに、やりがいを感じる方 答えのない課題に対してクライアントと共に向き合い、技術で道筋を切り拓ける方 未知の領域でも、自ら調べて理解を深め、顧客への価値提供につなげられる方

正社員

試用期間:3か月(試用期間中の勤務条件変更なし)

792～1,000万円

想定年収: 792万円～1,000万円(当社の平均的な残業時間[月30時間程度]を含む場合) 672万円～844万円(残業代を除いた基本年収) 形態:月給制 基本給:39万円～52万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます。 昇給:有　年1回(4月) 賞与:有　年2回 通勤手当:有　会社規定に基づき全額支給 残業手当:有　残業時間に応じて別途支給

東京都港区高輪2丁目21番1号　THE LINKPILLAR 1 NORTH　10階 ・最寄り駅:JR山手線「高輪ゲートウェイ」駅直結、都営浅草線「泉岳寺」駅徒歩3分 ・上記オフィス他会社の定める場所 ※リモートワークと出社のハイブリット

9:00-17:30(休憩1時間)

所定労働時間:7時間30分 ※フルフレックス制度のため、上記は標準的な勤務時間 時間外労働:月20-30時間程度

完全週休2日制(土日祝) 年末年始休暇、弔事休暇、結婚休暇、出産休暇、積立休暇等 有給休暇:15～20日(入社日3日、残りは試用期間終了後に入社月に応じて付与)

確定拠出年金、ARISE University(各種研修・勉強会)、外部セミナー参加支援、書籍購入補助等

健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

オフィス内全面禁煙(オフィス入居ビル内に喫煙所有)

書類選考→面接→内定 ・面接回数:2-3回 ・書類選考資料:履歴書、職務経歴書 ・筆記・web試験:無 ・内定後に条件面談実施可、オンライン面接可

● こんな事業成果につながっています(例) (①)顧客体験の向上とLTVの向上 AIエージェントが顧客データを正しく扱える状態を整え、一人ひとりに合わせた提案・サポートを実現する土台をつくっています。従来のコールセンター対応の削減にとどまらず、顧客体験の向上を通じたLTVの向上を目指しています。 (②)マーケティング施策のスピードと精度の向上 大量の顧客データを分析できる基盤とBI環境を整え、分析から施策実行までのサイクルを高速化しています。グループ会社へ横展開することで、グループ全体で意思決定にデータを活かせる状態を広げています。 (③)開発・保守運用のコスト削減と、新規施策への投資余力の創出 AI駆動開発の導入で機能拡充のスピードが向上しました。また、AWSで構成していた分析基盤をDatabricksへ移行し、運用保守コストを大幅に削減しています。削減した原資は、新しいサービスやAI活用への投資に振り向けています。 ●現場責任者からのメッセージ KDDIグループのデータ・AI活用は、AIが使える基盤への刷新やグループ各社への展開で、規模も数も増え続けています。一緒に進める仲間が必要です。 私たちが今いちばん任せたいのは、3〜5名のサブチームを技術面からリードすることです。約4,000万人規模のKDDIの顧客データを扱い、構想・要件定義の段階から参画できます。 SIやシステム開発で培った技術力を土台に、顧客の本質的な課題を捉える力を磨き、上流工程や事業成果への貢献へと活躍の幅を広げられます。生成AIの取り組みやAccentureの専門人材・知見も使えるので、一人で抱え込むことはありません。興味を持っていただけたら、ぜひ話しましょう!