機械学習・データ活用 ITエンジニアの求人・転職情報

●組織としての担当業務 データを力に顧客と開発者の体験を革新しソニーの感動創造に貢献する。そのために、ソニーの製品・サービスから収集される様々なデータの収集基盤、AIへのデータ活用、分析環境の開発運用を行う業務です。 社内外の各種データとも連携し、AIや分析に必要となる膨大なデータを柔軟かつ高速に扱うデータ収集分析基盤の開発と運用を通じて、ソニーの新しい顧客体験と開発者体験を一緒に創っていきましょう。 ●担当予定の業務内容 ・各種ログや顧客データを収集し分析を行うデータレイク・分析環境の開発運用 ・高度分析のためのAI/MLや新たな分析環境の開発/検証と導入 ・データをリアルタイム処理し個人最適化に活用可能なシステムの開発運用 ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●組織としての担当業務 様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)をお客様が利用した時のログを中心としたビッグデータ分析をする業務です。 分析を通じて、お客様の理解やインサイト獲得を進め、製品・サービスの改善やマーケティング活用を進めています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータ分析を通じて、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務内容 ・Redshift/BigQueryなどにあるデータを主にTableau/JupyterNotebook(Databricks)を利用して前処理・集計・可視化・分析(機械学習含む)を実施頂く予定です ・分析は、リクエスターの依頼に応じて実施するケース・リクエスターと協業して実施するケース・自発的に実施するケースのバリエーションがあります ・リクエスターは、マーケティング・カスタマーサポート・企画・設計と多岐に渡ります ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

世界中で利用されている何千万台という様々なソニー製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。 また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。 また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。 組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。 テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことが出来、自由度の高い職場です。 我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です! 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう! 想定ポジション 担当者もしくはリーダーの役割を担って頂きます。(希望・スキルに応じて相談) 業務内容 ●組織としての担当業務 私たちの組織では、様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務 ・ソニー製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む) ・MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●組織の役割 ・「S.RIDE(株)」は、ソニーと大手タクシー会社が共同設立した事業会社(JV)で、ソニーが有する人工知能(AI)技術、イメージング/センシング技術を活用し、タクシーの配車サービス(S.RIDE)や決済代行サービス、後部座席広告サービス(GROWTH)などを行っています。 通常のアプリサービスに留まらず、車というIoTデバイスと連携した実社会に直接インパクトを及ぼす顧客体験を提供していきます。 <S.RIDEについて>　https://www.sride.jp/jp/ ※本組織のメンバーは、ソニーグループ(株)雇用で「S.RIDE(株)」への出向となります。 (本籍はソニーグループ(株)) ●担当予定の業務内容 S.RIDEを次のステージへ成長させるバックエンドシステムエンジニアとして、サービスを支えるバックエンドシステムの開発・運用を担当頂きます。 今後予定している様々な高付加価値サービスなどのメジャーアップデート開発、KPI・ログデータを基に日々企画・デザインと一緒に改善していくサービスグロースハック、AIを活用した機能実現をサーバーシステム開発から主導して頂きます。 ●開発環境 ・開発言語: Python, Java ・フレームワーク: Django, Spting Boot ・インフラ: AWS, GCP ・その他: GitHub, Slack, Teams ●想定ポジション チームリーダーまたは開発メンバーとしてバックエンドシステムの開発・運用を担当 ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため 将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

レバレジーズ株式会社

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ●使用技術 ・言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud、AWS

レバレジーズ株式会社

<<詳細>> レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> 言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan 環境:Linux クラウド:Google Cloud、AWS <<キャリアパス>> ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ●データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ●データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ●データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 <<働く環境>> ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

レバレジーズ株式会社

<<詳細>> 「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ために、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を、事業状況に応じて担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio) <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

レバレジーズ株式会社

｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ●データアナリスト/データアーキテクト共通 ・事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション ・要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 ・事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

レバレジーズ株式会社

全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。 AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、弊社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。 データ戦略室に所属し、各部署との連携を図りながら、生成AIを中心としたAIソリューションの導入・活用を推進します。 ●主な業務内容: - 事業・サービス・プロダクトの成長に繋がるai活用の企画・推進 - サービス・プロダクトへのaiを使った機能の導入 - 各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義 - 生成ai、llm等の先端技術調査、pocの実施、効果検証 ●プロジェクト例: - ai面接プロダクトの作成 - 転職サービスの職務経歴書自動生成機能の作成 - 書類データの構造化pj - 生成aiを用いた音声データの活用 - レコメンドプロジェクトのpm - 社員の生成ai利活用推進 ※詳細はブログよりご確認ください [レバレジーズでのAI推進奮闘記](https://analytics.leverages.jp/entry/2026/03/25/180000) ●使用技術 ・言語:Python、Google Apps Scriptなど ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・クラウド:Google Cloud、AWS ・モデル:ChatGPT、Gemini、Claude ・その他ツール:Dify、promptfoo、社内チャットAI

SCSK株式会社

●組織について 大手製造業の顧客に対して、業務変革～システム開発、データ利活用まで一気通貫でのDX変革実現する組織です。中でも当部署は、先進的なデジタル技術に強みを持ち、コンサルタントやエンジニアと連携しながら、技術起点で以下の業務を実現する役割を担っています。 ・顧客業務の変革 ・新規事業の創出 (構想～実装まで実効性のあるDXの実現) ●組織の業務・事例紹介 ・製造業の業務課題に対するDX・AI活用構想の策定 ・業務プロセス改革とシステム実装の一体推進 ・顧客と共に進める先端技術を活用した新規事業・サービスの立ち上げ ●職務内容・担当業務 「顧客業務の変革(DX)の実現」をミッションとした顧客業務分析およびAI・データ活用による改善・変革提案を担当いただきます。本ポジションでは、従来の開発力・マネジメント力を基盤に、最先端のAI技術を取り込みながら、顧客ビジネスの変革をリードする役割を期待します。　 ●製造業の業務課題を起点としたAI・データ活用のグランドデザイン策定(To-Be設計) 顧客の業務や現場に入り込み、課題を構造的に整理した上で、AI・データを活用したTo-Be像の設計を担います。 ●PoC→本番展開までの推進(技術検証〜スケール展開) 構想策定に留まらず、PoCから本番展開までを一貫して推進し、業務変革として定着させます。 ●コンサルティング(業務改革)とエンジニアリング(実装)の橋渡し 業務改革を担うコンサルタントと連携しながら、技術的な実現性を担保し、構想を現実に落とし込みます。 ●AI・データ活用基盤の設計・構築 データ連携・モデリングを含め、AI活用を支える基盤の設計・構築をリードします。 ●顧客現場・業務部門との共創 顧客の業務部門・現場と直接関わりながら、要件定義・効果検証・改善を繰り返し、変革・共創を推進します。 ●役割・ポジション ・製造業DXプロジェクトにおけるAI・データ活用領域のリード役 ・業務変革を技術で実現するエンジニアリング構想者 ・コンサルティングと開発の間をつなぐ中核ポジション 製造業の業務理解とシステム開発力を掛け合わせ、「実際に変わる」状態をつくることがミッションです。 ●研修 ・生成AI/AI技術に関する体系的な教育プログラム ・製造業ドメイン知識の習得機会 ・実プロジェクトを通じたOJTによるスキル習得 ●配属部署 産業事業管掌　産業事業管掌統括本部　共創IT推進部

株式会社JSOL

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。 お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。 具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。 また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。 ●関連記事 「生きた」ビッグデータを扱うことで感じられるデータ分析業務の魅力をJSOLのデータサイエンティストに聞いた https://qiita.com/official-columns/interview/202308-jsol/ ●配属部門 データ&テクノロジーコンサルティング事業本部(D&T) ●従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務

SCSK株式会社

・ソフトウェア開発の一連の工程(要求定義、設計、実装、テスト)、アジャイル開発も積極的に導入 ・先進機能の研究開発(ROS、C++、生成AI、データエンジニアリング) ・量産向け制御ソフトウェア開発(C++、MATLAB/Simulink) ・開発環境・開発支援ツールの開発(AWS、Python、MLOps、DataOps、各種開発・検証ツール) ※ 業務経験・スキル、希望に沿って担当業務を決定します ●役割・ポジション 開発エンジニア、リーダー ●研修 ・業務開始までに必要な研修を受講していただきます。具体的には、IT基礎、C/C++/Python、MATLAB/Simulink、自動車工学基礎、自動運転基礎、AIなどの研修プログラムを準備しています。 ・業務開始後も必要に応じて、IT、モビリティ、ビジネススキルに関連する教育が受講可能です。

SCSK株式会社

●組織について モビリティサービス領域において、住友商事との共創や当社独自のデータ統合・分析基盤(DI基盤)を活用し、次世代のソリューション開発や新たな事業開発を推進する組織です。 ●組織の業務・事例紹介 ・技術・サービス戦略:故障予兆サービスの事業化、危険運転予知などの運転コーチング技術の確立、都市OS、AI技術を用いたデータ統合・分析基盤(DI基盤)の研究開発。 ・営業・共創戦略:販売代理店、OEMパートナーと連携した自社サービスの推進による収益化、住友商事様や事業会社の課題を起点とした事業化スキームの立ち上げとPoCの実施。 ●職務内容・担当業務 【事業企画担当】 ・モビリティ領域(物流、安心・安全など)における新規事業の企画立案・PoC実施、および仕掛中事業の立ち上げ推進 ・技術検証・市場ニーズ調査・PoCなどに基づく、明確な「ゲート管理(投資の継続や中断・撤退の判断)」の運用と経営への投資提案 【エンジニア(AI / 高度フルスタック)】 ・データ統合・分析基盤(DI基盤)の機能拡張、およびAIモデル(機械学習、ディープラーニング、画像認識等)の構築 ・新規事業アイデアを迅速に検証するためのPoC、MVPの高速開発 ●配属部署 モビリティ事業グループ SDM事業開発センター SoM事業推進部

SCSK株式会社

①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 ②AI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 ③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 ●研修 各種ベンダー研修や資格取得を支援する制度があります。 当部には、AWS 認定資格を全て(12種類)取得し、「2025 Japan All AWS Certifications Engineers」として、2025/6/25に開催されたAWS Summit Japan(幕張メッセ)にて表彰された社員も所属しております。挑戦する社員を、あらゆる制度で、最大限に支援しております。

SCSK株式会社

【業務の概要】 要件定義、基本設計、コーディング開発、テスト、保守/運用といった一連のフェーズを段階的にご担当いただきます。ご希望に応じてアサインを決定しますが、プロジェクトのローテーションを踏まえながら2～3年後を目途にチームリーダとしてご活躍頂くことを想定しています。 【アサイン検討プロジェクト例】 ①オートリース企業向けMaaSアプリリノベーションプロジェクト ②生成AI駆動型開発エージェント導入プロジェクト ③AIエージェント導入プロジェクト 【入社後】 入社3ヶ月程度は、先輩社員とのOJTを通じて顧客業務(オートリース、Maas)と技術要素(AWS、Git、Jira)を学んでいただきます。その後は希望に応じて、マネジメント業務に注力するのか、技術領域のエキスパート業務に注力するかを決定します。 ・入社3か月で業務、技術面を確実に理解する ・入社6か月でプロジェクトのメンバーとして中核的な地位を確立する ・入社12か月でマネジメントまたは技術のエキスパートとして活躍する ●開発環境・商材 【WEB】 ・開発言語:Java, JavaScript, Python、Node js、VSCode ・開発ツール:Junit、Jira、HeidiSQL、Eclipse、Codex ・クラウド:AWS、GCP ・フレームワーク:Spring Boot ・コラボレーションツール:Redmine, Backlog、Slack, Teams等 ※最新技術やサービスについての経験は必須ではなく、入社後身に付けていただければ問題ありません。(研修制度の活用、チーム内サポート体制が整っています。)

SCSK株式会社

モビリティ向けデジタルサービス開発に関わる各種業務。(組み込み、制御開発経験は不問です) ・デジタルサービスの企画・設計エンジニア(お客様と一緒に、デジタルサービス機能の企画、要求定義、ソフトウェアアーキテクチャ設計等、主に上流設計業務を行います。) ・デジタルサービスの開発エンジニア(デジタルサービス機能ソフトウェアの設計・実装・テスト業務をアジャイル型の開発として行います。) ・デジタルサービス開発プロジェクトのリーダー業務(数か月～1年単位のプロジェクトのリーディングを行います。) ●役割・ポジション 開発エンジニア、リーダー ●研修 ITエンジニアとしての教育プログラム、モビリティ専門教育カリキュラムの中から必要に応じて研修に参加・受講いただきます。IT技術やモビリティに関連する様々な技術(ネットワーク、セキュリティ、Agile開発、AI、CI/CD、A-SPICE、クラウド など)、英語やビジネススキルの学習機会も積極的に提供します。

SCSK株式会社

AWSを中心としたクラウドビジネス推進とAIを活用したビジネスモデル変革が主な業務となります。 ①AI/クラウドをフル活用した顧客向けオファリング展開(コンサルティング・基盤設計・構築・運用) AWSの各種サービスを深く理解し、AI(主にAnthropicClaude)の実践的な利活用を実体験しながら、顧客ニーズに応じた価値あるオファリングを展開。AWS/Anthropicと連携したPoCへの積極対応、大型案件への継続的な参画・推進を行っています。 ②AI&データ活用領域を中心とした顧客環境のモダナイズ 顧客のAI&データ活用ニーズに対応し、AI/クラウド環境提供からデータ連携、ダッシュボード開発までを一気通貫で支援。 強固なパートナーネットワークを通じAI/クラウドの最新技術を取り入れ顧客業務、環境の高度化に寄与しています。 ③自社S-Cred+プラットフォーム基盤の開発・機能拡充 SCSK全社施策である、AWSのAIソリューションをフル活用したS-Cred+プラットフォームの開発を牽引。当部がコアとなり、AWSサーバレスアーキテクチャやマネージドサービスを活用し、マルチクラウド対応へ進化中。プラットフォーム機能拡充のための開発技術者を募集しています。 AWS Summit Japan、AWS re:Invent など国内外カンファレンス出張や、AI/クラウド事業者との協働による先進技術習得の機会も豊富です。 ●開発環境・商材の説明 開発環境は社内規定に準じます。プロジェクト推進で必要となる環境に加え、S-Cred+PFを利用した環境も準備しています。 ●研修 ・SCSK社内教育プログラムに原則準拠します。 ・AWSに関する技術資格取得補助があります。 ・業務の幅を広げ質を高めるためのヒューマンスキル研修があります。 ・AWSやAnthropicから当社向けの個別教育プログラムへの参画も可能です。

SCSK株式会社

ご経験に応じて、「排出量算定」、「サービス開発」を担当いただきます。 1.排出量算定領域 ・会計データや企業情報を用いて自動算定されたCO2排出量算定結果の整合性確認 (算定システムやExcel等を使ったデータ集計・整理・補正作業) ・顧客業界特有の経理業務の調査、及びシステム設定への反映作業 ・業務改善施策の立案、運用見直し、マニュアル整備、ナレッジ管理 2.サービス開発領域 ・CO2排出量(Scope1,2,3)の算定プロセス設計・改善、会計データを用いた算定ロジックの標準化・AI等を活用した自動化の推進。 ・第三者保証(ISO14064-3等)に対応できる品質管理、顧客・地域金融機関・パートナー企業が求めるシステム機能に関する要件整理 (外部サービスとの連携機能、追加開発機能、運用改善等) いずれの役割でも、営業・事業開発メンバーからのフィードバックを踏まえたサービス仕様、運用プロセス設計に関与いただく事になります。ビジネスとITの両面において、自ら課題を発見し、改善サイクルを回せる方が活躍しやすいポジションです。 ◎開発環境/商材の説明 システム開発においては、主に以下のような技術を利用しています。 ・開発環境:AWS、Azure、GCP、等 ・開発言語:Java、Python、JavaScript、C#、等 ・開発標準:SE+(当社開発標準)、プロジェクトの特性に合わせてウォーターフォール/アジャイルを使い分け ・データベース: MySQL Oracle SQLServer　等 ・CI/CD: Jenkins CircleCI　等 ・バージョン管理: GitHub GitLab Subversion　等 ●役割・ポジション メンバー、リーダー ●研修 まずはOJTとして経験者と共にプロジェクトに参画頂くことを想定しています。OJTでの実体験を通じて、対象業務や当社におけるプロジェクトの進め方について学んでいただきます。 環境省ガイドラインに基づくCO2排出量算定業務の知識、財務諸表の基本的な読解力、会計仕訳・経理業務知識(簿記2級程度)、Webシステム管理機能の基本操作などを習得いただきます。 教育プログラムや資格取得支援制度も充実しており、業務を通じたスキルアップが可能です。 中途入社の人材は例年継続的に採用しているため、現場プロジェクトでの受け入れ体制も万全です。

株式会社ブリングアウト

Directorは、マッキンゼー、BCG、アクセンチュアなどコンサルファーム出身者を中心に構成される Deployment Strategist 部門をリードします。当部門では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っています。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 また、業界ごとの変革テーマを定義し、トップマネジメントとの関係を築き、戦略から実装まで一気通貫で事業を組み立てる責任者です。若手・中堅メンバーをリードし、エンジニアを含む各領域のプロフェッショナルと組んだ総力戦チームで顧客に成果を届け、そこから事業ポートフォリオを広げていく。コンサルティング・プロダクト・事業創造を一つの組織で握る役割です。 個別顧客レベルで担う「経営視点 × 現場視点 × AI 実装力」の三点を束ねる経験を、業界 Practice として束ね直す立場でもあります。 対話データ × AI を活用した新規変革テーマの構想 業界別 Practice の立ち上げと、勝ちパターンのユースケース化 事業ポートフォリオ戦略の立案 大企業トップマネジメントとの関係構築 経営アジェンダに基づく提案活動と意思決定リード 戦略パートナーシップの設計 DS(Deployment Strategist)チームを率いた受注案件のデリバリー Prompt Expert / Adaption Success / Engineer との連携による実装品質の担保 経営層レビューと成果検証 各ユースケースのサブプロダクト化・アライアンス形成 メンバー育成・採用への関与 再現性ある成長モデルと組織体制の構築

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやデータエンジニアと連携しながら、最先端の技術や開発手法に積極的に挑戦し、顧客の事業課題を解決に導くフルスタックエンジニアの役割を担っていただきます。 ・最適な技術選定でビジネス要件をAIモデルに具現化し、デモ/MVPを構築。顧客現場でアジャイルな仮説検証を回す ・フロントエンド・バックエンド・クラウドインフラ・パイプライン構築まで、システム全体を設計・実装 ・最先端のAI・データ技術を積極的にキャッチアップし、システム・データ基盤の実装を牽引 ●開発環境 AI / 機械学習:Python、各種LLM API、LangChain / LlamaIndex(オーケストレーション)、Vector DB(Pinecone / Chromaなど)、MLOps環境 Webサーバーサイド:Python フロントエンド:React、TypeScript プラットフォーム / インフラ:AWS、GCP、Azure、Palantir(データ基盤) ●研修 Off-JT:最新のeラーニング環境(Udemy Business等)によるセルフラーニングに加え、ケーススタディやロールプレイを用いた実践的なグループワーク・集合研修を実施します。 OJT:実際のBDX(Business Digital Transformation)事業のプロジェクトにアサインし、構想からPoC(概念実証)までを主導する、実践的な変革リード経験を積んでいきます

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 ・ソフトウェア開発の一連の工程(要求定義、設計、実装、テスト)、アジャイル開発も積極的に導入 ・先進機能の研究開発(ROS、C++、生成AI、データエンジニアリング) ・量産向け制御ソフトウェア開発(C++、MATLAB/Simulink) ・開発環境・開発支援ツールの開発(AWS、Python、MLOps、DataOps、各種開発・検証ツール) ※ 業務経験・スキル、希望に沿って担当業務を決定します ●研修 ・業務開始までに必要な研修を受講していただきます。具体的には、IT基礎、C/C++/Python、MATLAB/Simulink、自動車工学基礎、自動運転基礎、AIなどの研修プログラムを準備しています。 ・業務開始後も必要に応じて、IT、モビリティ、ビジネススキルに関連する教育が受講可能です。

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 Microsoft Fabricを活用したデータ活用基盤の設計・構築を中心に担当いただきます。入社後は既存メンバーと共に案件に参画し、データ基盤の設計、データ連携、Power BIによる可視化まで一連の工程を一人称で担っていただきます。将来的には、Copilot等の生成AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの検討や、サービスの標準化・高度化にも関与いただく想定です。プロジェクト規模は数名～10名程度で、一次請負として顧客と直接コミュニケーションを取りながら業務を推進します。また、後進育成や技術レビューなど、チーム全体の技術力向上にも携わっていただきます。 ●研修 入社後はOJTを中心に、既存メンバーと共に案件へ参画しながらMicrosoft Fabricや業務理解を深めていただきます。部内勉強会や案件を通じた実践的なフォロー体制を整えています。

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 AWSを中心としたハイブリッドクラウド環境の利活用推進を担い、顧客のITトランスフォーメーション支援を行っています。主な業務内容は以下の通りです。 ①AWSを活用した顧客向けコンサルティング・基盤設計・構築・運用 AWS各種サービスを理解し、顧客ニーズに応じた最適なサービス組み合わせによる価値提案を実施。メガクラウドベンダーと連携したPoCへの積極対応、大型案件への継続的な参画・推進を行っています。 ②データ活用領域を中心としたクラウドネイティブ開発業務 クラウド移行を進める顧客のデータ活用ニーズに対応し、クラウドDWH構築からデータ連携、ダッシュボード開発までを一気通貫で支援。クラウドネイティブ技術の活用による顧客業務の高度化に寄与しています。 AWS Summit Japan、AWS re:Invent など国内外カンファレンス出張や、メガクラウド事業者との協働による先進技術習得の機会も豊富です。 製造業向け顧客へSCSKプライベートクラウドサービス「USiZE」とのハイブリッドクラウド環境実装プロジェクトは先進事例として社内外に広く発信されています。 ●役割・ポジション プロジェクトマネージャ(スクラムマスター) ●研修 AWSに関する技術資格取得補助あり。 業務の幅を広げ質を高めるためのヒューマンスキル研修あり。 ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　マルチクラウドインテグレーション部

プライムプラネットエナジー&ソリューションズ株式会社

工場の生産データ(MES・設備・品質・保全データ等)、及び全社データ(人事・経営データ等)を活用する「データ/AI活用基盤」の企画・構築・運用をリードいただきます。データドリブンな業務改革を推進する役割です。 <データ/AI活用基盤(Databricks、Fabric、Amazon Quick等)関連> ●企画・構築 ・データ/AI活用基盤の企画、構築 ・工場の生産データ(MES:生産実績・品質・設備稼働・IoT等)の連携 ・取込設計、データエンジニアリング(ETL/加工、DWH整備、Power BI等の連携) ●運用 ・データ/AI活用基盤の運用保守・改善、コスト最適化 ・データドリブンな業務改革を見据えたネットワークインフラの増強 ・データマネジメント推進(データ管理ルール・開発標準の策定、標準化) ・各部門への横展開・利活用促進(教育コンテンツ整備・ハンズオン教育展開)

パーソルキャリア株式会社

●当社・組織概要 パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。 」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。 約1000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。 プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。 データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることでユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。 ●本ポジションのミッション 転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。 その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。 現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。 単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。 ●職務概要 本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。 短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。 中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。 また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。 ●担当業務:ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。 <機械学習基盤・プラットフォーム領域> 機械学習基盤(AWS)の運用・保守および改善 共通コンポーネントの設計・開発・改善 監視・アラート基盤の整備・運用 SLI/SLOの設計・運用 可観測性向上に向けた監視基盤の改善 中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証 クラウド利用料を含むインフラコストの最適化 <データエンジニアリング領域> データマートの要件定義、設計、開発、運用 ETL/ELTパイプラインの設計・開発・改善 dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発 データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善 <データマネジメント領域> メタデータ管理の推進 データカタログの整備・運用 DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進 <技術改善・技術戦略領域> 生成AIを活用した開発プロセスの改善 新技術・新ツールの調査、検証、導入 開発生産性向上に向けた継続的な改善活動 将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討 ●技術環境 【言語】Python、SQL 【データベース】Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP) 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、Jira 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Microsoft Teams ●チーム・開発スタイル 私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。 日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。 また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。 新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。 課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

フューチャー株式会社

●採用部門、またはアサイン予定プロジェクトの概要　※組織/PJのミッション 当社のHRグループでは、「付加価値の高い成果を出せる多様なプロフェッショナルの集団をつくる」ことを目指し、採用から評価まで、人材ライフサイクル全体を戦略的にデザインしています。 HRデータ分析チームでは、「グループ各社HRの人材戦略推進におけるスピーディな意思決定、および各社社員のプロフェッショナルとしてのキャリアアップデートを人的資本データ集約・利活用面でリードする」ことをミッションに掲げ、人事領域のDXを推進しています。 この人材戦略の中核となるシステムの進化を加速させ、共に未来を創る仲間を募集します。 ●職務内容 <リーダー候補> マネジメント経験を活かし、アプリケーションの特定領域のリーダーとして、以下の業務をメンバーを率いて推進頂きます。 <メンバー> 開発経験を活かし、以下の業務に主体的に取り組んで頂きます。 ・人材戦略システムの企画・要件整理・設計・開発・テスト・運用・改修までを一気通貫で実施(Ruby On Railsでのアジャイル開発) 　- 関連部門・チームとの要件整理 　- 設計～開発～テスト実施/レビュー 　- 利用ユーザーからの問合せ対応 　- 障害監視及び対応 　- チームマネジメント　※リーダー候補 ・グループ会社へのシステム展開 ・システム開発やチーム運営に関する効率化やプロセス改善の実施 ・人的資本に対するデータ可視化及び分析 ※人材戦略システムの中でも評価、個人(プロフィール)、稼働(労務)、研修 等の領域ごとでチームを組成し開発を進めております。 ●組織構成 データ分析チーム5名(+パートナー5名程度) ※業務内容の変更範囲について:当社業務全般に従事いただく可能性がございます。

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/ジュニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 ・各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 ・機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 ・DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー ・周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 ・事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 ・時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 ・データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 ・勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社日立製作所

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・損害保険会社のDX開発案件、次世代ITシステム開発におけるアーキテクチャー策定、提案活動、プロジェクト上流工程におけるシステム処理方式/アプリケーション処理方式設計 【職務概要】 まずは上長・先輩社員の支援を受けながら案件の上流～下流までを一通りご経験いただき、ゆくゆく以下の業務を主担当として担っていただきます。 ・損害保険会社のDX開発案件、次世代ITシステム検討におけるアーキテクチャー策定、提案活動、プロジェクト上流工程におけるシステム処理方式/アプリケーション処理方式設計を行う。 ・インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、組織全体に及ぶ情報リソースの分析、設計を担当する。 ・特定分野での技術開発の実行者、又は専門家として製品・サービスの向上を技術面から促進すると共に、既存手法の改良や新たな手法・プロセスの適用により、自社事業の発展に貢献する。 【職務詳細】 ・【デジタル戦略とビジョン】デジタルロードマップと主要な戦略的イネーブラーの開発に協力する。レガシーアプリケーションとIT運用を最適なレベルで維持しながら、新しいアプリケーション、製品、およびサービスを迅速に展開できるようにする、ワークフローおよびビジネスプロセスを設計する。 ・【最新動向の把握】 社外の動向や新たな問題について調べ、深く理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性を評価する。 ・【技術開発の提案】 ウェブサイト、ポータル、アプリケーションソフトウェアの質を改善するための、より複雑で革新的な技術開発を討議し、提言する。それらの技術開発により、インフラストラクチャーをサポートし、ユーザーのニーズを満たす。 ・【データアーキテクチャー】 イベント分析、アプリケーションの生データ、ビジネスシステムをビジネスの見識に変貌させるために、データアーキテクチャーのあらゆる面を実装する。 ・【アプリケーションソフトウェア開発】 変更や改善が必要な領域を分析し特定することで、既存および新規のアプリケーションを開発する。顧客の要求を満たす新しいアプリケーションを開発する ・【企業インフラ開発】 技術環境の効率性を改善するか、技術の運用にかかる総コストを削減することにより、技術とアーキテクチャーを発展させ、技術とデジタルの力によってもたらされる価値を高める。エンタープライズアーキテクチャー内のデジタル機能の設計、開発、保守に関連する活動を奨励し、自らも参加する。 ・【情報セキュリティ】 攻撃、侵害、特定されている脆弱性など、セキュリティインシデントの検出と分析を主導し、セキュリティインシデント管理手順に沿ってセキュリティの欠陥を是正する。