神奈川県 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

【お任せする業務内容】 全社向け統合データ基盤システムの立ち上げに向けた開発(企画、設計、PM、実装)に従事いただきます。 具体的には、以下業務をご担当いただきます。 ・全社データ基盤の開発・運用・保守業務の補助 ・クラウド基盤上でのシステム開発、テスト、運用支援 ・データ活用・AI活用案件における開発支援 ・将来的にはプロジェクトの中核メンバーとして要件定義から運用まで担当 職種の変更範囲:当社業務全般

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

● Pythonを活用したシステム開発 Pythonを中心に、AI・データ分析・Webアプリケーションなど、 今後さらに需要が高まる領域のプロジェクトに携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・データ処理/データ分析 ・AI関連システム開発 ・業務効率化ツール開発 ・自動化/RPA関連開発 ・テスト/保守運用 <使用技術例> Python/JavaScript/TypeScript Django/FastAPI/Flask AWS/Azure PostgreSQL/MySQL 生成AI/機械学習関連技術

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

DeNAが展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 <具体的な業務内容> ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。 詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 ●全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 ●各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例: ※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

【ミッション】 当社の Pococha 事業におけるデータ分析組織 (ビジネスインテリジェンスチーム) の中核メンバーとして、プロダクト開発やマーケティング、事業戦略等、サービス内の担当領域に深く入り込んで分析業務を担っていただきます。 単なる「分析業務の受注者・作業担当者」ではなく、分析を通じた示唆の提示やユーザー体験の改善、事業目標達成への貢献に深く関わり、事業を動かす当事者の一人としてプロダクトマネジャーや Biz メンバーに伴走する「参謀」としての役割をミッションとしたポジションです。 【具体的な業務内容】 ・プロダクトやマーケティングの各施策に対し、施策のビジネスインパクト試算、効果検証、A/Bテスト設計、 意思決定支援といった一連の分析業務を一気通貫で担っていただきます。 ・ライバー・リスナーの行動データを用いた課題探索、仮説構築、改善提案を行い、プロダクトマネジャーやマーケターと連携し、 データを武器として事業価値の創出を強力に推進していただきます。 ・各領域や施策の KPI を設計し、モニタリング用のダッシュボードの設計・運用を行っていただきます。 ・生成 AI や AI エージェントを活用した分析プロセスの変革を担っていただきます。 ●業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

【お任せする業務内容】 AI関連に関する以下の業務 ・プラントデータを活用した解析検討 ・画像データを活用した各種診断 ・大規模言語モデルを活用したユースケース及び活用促 進検討 ・上記プロジェクトの管理 職種の変更範囲:当社業務全般

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 変更の範囲:会社が指定した場所

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。

●組織ミッション ・ソフトウェア技術部 防衛事業及び宇宙事業に関わるソフトウェアの開発 ・技術第五課 人工衛星を管制する地上設備ソフトウェア(※)の開発 (※)衛星の運用立案、撮像指示、画像処理等を行うソフトウェア 業務内容 地上設備システムとは、衛星のミッション遂行のサポートを地上から行う業務システムを指します。我々は、宇宙空間での衛星運用を地上でシミュレーションして計画立案し、衛星の動作を指示するソフトウェアや、宇宙空間でのミッション遂行後、地上にダウンリンクしたミッションデータを処理・解析する業務システムソフトウェアを開発しています。職務内容は、顧客へのGPU、クラウド、AIなどの最新ソフトウェア技術を使用した仕様提案、PoC、要件定義等の上流設計、ソフトウェア開発(設計・製造・試験)になります。ご経験に応じて、仕様提案、PoC、上流設計および開発プロジェクトの取り纏めをお任せいたします。 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 具体的には ・AI,クラウド,GPUなどのソフトウェア技術を活用した調査研究およびPoC(Proof of Concept) ※人工衛星画像の画像処理・解析技術、地上設備システムの自動異常検知・運用解析等 ・顧客(官公庁)要望のリサーチ、提案・調整(仕様/予算等) ・ソフトウェア開発における上流設計 ・ソフトウェア開発におけるQCD管理等マネジメントや開発リード ・製品据付・納入立会 ※人工衛星や地上設備の知識は必須ではありません。 ※ソフトウェア開発は協力会社と連携しながら進めていきます。 ※開発期間としては新規案件で5年程度、サブシステム等の改修案件で1年程度が基本となりますが、近年は開発期間はより短縮しております。 ※顧客納品前に関東圏中心に出張が発生するケースがございます。 <入社後の活躍イメージ> 【～入社後3か月】 ご経験に応じて一般的なソフトウェア開発の教育・研修等を受けていただきながら、指導担当者のOJTで当社の規定・基準や開発環境を学んで頂きます。 【～入社後6か月】 実際のソフトウェアに触れていただきながら製品の概要や開発プロセスを理解すると共に、仕様書、設計書、お客様との調整資料等を用いて製品ドメイン知識の習得も少しずつ進めて頂きます。 【～入社後1年】 ソフトウェア製品および開発プロセスをしっかりと理解したあかつきには、関係部門との作業調整や製品ドメインの知識を用いたお客様との仕様調整、上流設計にも関わっていただき、コミュニケーションや仕事の幅を広げて頂きます。適性によっては技術提案やソフトウェア開発のマネジメントもお願いするかもしれません。 【～入社後2年】 チームリーダーのもとで、小～中規模プロジェクトの中核的なエンジニアとして、仕様調整、技術提案、上流設計、ソフトウェア開発のマネジメント等の主担当としてご活躍いただきます。 ※設計やマネジメント技術について、当社が用意する技術講座でも学ぶことができますので、積極的に活用して業務のキャッチアップに加え、スキルアップに取り組んで頂きます。業務と並行してソフトウェア技術力向上のためのテックコミュニティに所属してもらい、AI等の新技術の習得に日々励むこともできます。 ●使用言語、環境、ツール 使用言語: Java, C, Python等 OS: Linux,Windows等 開発環境: VSCode,Github/Gitlab等

AI/Techコンサルタントが描いたビジネスソリューションの構想を、技術的に実現可能な、スケーラビリティと品質を担保したシステムアーキテクチャへと落とし込む技術的ポジションです。フルスタックの幅広い技術基盤を背景に、設計から開発、運用保守まで責任を持ち、システムデリバリー全体を牽引します。 ●経営・事業を支えるシステムアーキテクチャの方向性検討と設計 ●AI/MLを活用したシステムの技術選定、プロトタイピング、実装リード ●開発チームのリーダーとして、コードレビューや技術指導を実施 ●システムデリバリー経験を活かし、開発プロセス全体の生産性向上を主導 使用技術詳細 ●言語・FW・バックエンド: Python / Java / Rust / Go 等 ●フロント・バック: React / Next.js / Nuxt.js / Node.js / Express.js / Django / Spring Boot 等 ●AI/ML/RAG: TensorFlow / PyTorch / Hugging Face / LangChain / OpenAI API / Vertex AI / SageMaker / Elasticsearch ●インフラ: AWS / GCP / Azure / IaC (Terraform 等) ●その他: Docker / Kubernetes / GitHub / CI/CD (GitHub Actions 等) / 生成AIツール (ChatGPT / Copilot / Cursor / Claude 等) / その他データ処理・分析、メッセージング、ワークフロー、監視、セキュリティ等の各種ソフトウェア プロジェクト例 ・ヘルスケア業界: 社内基幹プロセスを担うWebシステム構築 ・エネルギー業界: 臓器システム刷新プロジェクト ・自治体: 警察システム刷新プロジェクト ・石油業界: 保全管理システム開発プロジェクト

●パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、データを用いた課題解決に向けてたプロジェクトを推進いただきます。 └クライアント課題に対しての分析設計 └機械学習を用いたモデルの構築 └モデルの精度の検証　PDCAサイクル回す └案件によっては顧客への提案も行いビジネスのサポート ●パーソルクロステクノロジーにてデータサイエンティスト育成を進めており、社内のエンジニアの育成に携わっていただきます。 【プロジェクト例】 ◆プロジェクト概要(3名) 化粧品の需要予測 ・業務内容 ・売上実績をもとに、発売後の販売量を予測する時系列モデルを開発 ・Pythonでのモデル開発 ・開発したモデルの精度評価・報告 ・前処理からモデル構築、ハイパーパラメータチューニング、精度検証 ・顧客への報告資料作成 ・技術: Python, Tableau

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

大手メーカー様内で、情報家電・自動車・産業機器等における3DCADでの機械設計、解析、モデリング、試作・評価業務をお任せします。 ●基本設計:製品仕様を考慮し仕様を満たす設計構想を具現化 ●詳細設計:3D-CADを使用し形状検討、周辺との成立性、機能に問題ないことを確認 ●モデリング/ドラフティング:3D CADを使用したモデリングと2Dドラフティング ●CAE解析:形状検討・最適化、熱・応⼒・強度など ※ご経験やスキルに応じて決定します。 ●産業機器メーカー様:産業用ロボット向けの機械・機構設計・応力解析等 ●⾃動⾞メーカー様:パワートレイン等の機械・機構設計・応力解析等 ●⾞載機器メーカー様:カーナビ、オーディオの機械・機構設計、応力解析等 ●装置メーカー様:大型搬送装置向けの機械・機構設計・応力解析等 ●医療機器メーカー様:検知機、検査機のセンサ、装置の機械・機構設計・応力解析等