資格取得支援制度あり データ・AI・機械学習の求人・転職情報

以下の業務をお任せしたいと考えております。 【入社後すぐにお任せしたい業務】 IIJ GIOを統括するプロダクトマネージャの支援を受けながら業務を進めていただく想定です。担当者としてアサインされたIaaS, PaaSサービスまたは機能のさらなる改善と成長をリードしていただきます。すでに数百社が利用し、数千VMが稼動しているIaaSサービスから、立ち上げ真っ最中の新サービスまで、お任せしたいプロダクトはさまざまです。能力と適性を見つつ決定します。 【将来的にお任せしたい業務】 担当サービス領域の責任者として、より良い IIJ GIOトータルのユーザ体験につながるロードマップを企画し、自身が先頭に立って実現、市場に届ける役割を期待します ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

データ分析・予測・可視化を業務や意思決定に組み込み、事業成果につなげる人材を募集します。 分析そのものを目的とせず、データを業務で実際に使われる形に設計・定着させることがミッションです。 ●役割と職務内容 事業部門のデータ活用施策の推進役として、次の業務を担当します。 ・事業部門の業務課題と意思決定プロセスを理解し、分析・予測・可視化の結果を業務や意思決定に組み込むための設計、提案、定着支援を行う ・関係部門と連携し、データ活用施策の実行と継続的な改善を推進する ・AI活用人材やIT部門と協業し、データとAIの観点から業務全体の最適化を図る 将来的には、事業部門の業務・意思決定を起点に、データ活用を設計・定着させる中核人材として、IT部門と連携し組織横断で業務最適化を推進していただきます。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

MVNOモバイル開発におけるバックエンドシステムの設計・開発・運用業務をお任せします。 具体的には以下のような業務をお任せしたいと考えています。 -対象領域は主として、MNO/MVNOにおけるシステム間連携関連、 会計明細計算関連、運用要管理画面の構築など -設計・開発は、仕様策定からプログラミング、テストコード作成、 試験内容検討、試験実施を含む 将来的には以下の業務もお任せしたいと考えています。 -データベース設計・構築・運用 -インフラ設計・構築・運用 -セキュリティ対策 -品質管理 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

ネットワーク/システムインテグレーション案件のプロジェクトマネージャーとして、プロジェクト管理、メンバーの教育や協力会社のマネジメント等を担当いただきます。お客様のご要望に合わせ、100種類以上あるサービスを組み合わせてスピーディにシステムを提供することもあれば、フルスクラッチで開発・構築して提供することもあります。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり 案件事例 ネットワーク・サーバー関連に加え、SASE、ゼロトラスト、AI、自動化、クラウド、M365、コンテナ等、多岐にわたります。業界も、メーカー、流通、メディア、通信キャリア、金融、公共など、幅広い業界での事例がございます。 また、複数のプロジェクトを並行して進行することも多く、特定の技術や業界に限定せず、幅広く経験できる点が、当社の魅力です。

●配属先 システムインテグレーション第3事業本部 BIツール、データ連携ツール、iPaaS、各種SaaSなどのサービスを活用した、顧客のDX推進、データ活用サービスを展開する部門のリーダー・マネージャー・部門長候補の募集です。 プリセールス、インプリメント、設計/開発、運用保守、サービス企画、各メーカーとのアライアンスなど様々な役割があり、ご経験や適性に応じて各プロジェクト、アライアンス、部門のリードを担っていただきます。 新たなサービスの企画、開発や業務効率/品質向上のためのAI活用にも積極的にチャレンジしている、 プライム案件、自社開発部門への配属となりますので、エンドユーザの課題解決は勿論のこと、サービス・ビジネスの企画推進、部門運営における戦略策定・推進にチャレンジができる環境です。

●業務概要 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、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 (雇入れ直後) ●お任せしたい業務 ・大手重機械工業メーカーにて、防衛航空機の製品設計開発プロジェクトにおけるソフトウェア(AI)開発業務 　　以下の業務のいずれかを担当していただきます。 　　・防衛航空機開発におけるプロジェクトマネジメント支援業務:お客様への提案、折衝、構想検討や担当機種、もしくは領域のプロジェクト管理、課題管理などの支援を実施 　　・防衛航空機搭載システム(人工知能)開発のソフトウェア開発・試験検証 　　・防衛航空機の将来検討のための先進AI研究開発業務 　　 ・上記の設計業務にプラスして、AKKODiSのチームメンバーやコンサルタントと連携し、お客様先での課題発見、解決策の提案・実行までを実施 ※官公庁向けの大型長期プロジェクトに携わって頂く予定ですが、能力によっては別プロジェクトになる可能性があります。 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) ●想定されるプロジェクト 【想定プロジェクト概要】 ・防衛航空機開発プロジェクト構想検討、プロジェクトマネジメント業務 ・防衛航空機搭載ソフトウェア開発業務 ・次世代AI技術研究開発プロジェクト

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

「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

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

対話システムに関わる研究開発 ●具体的な業務内容 ・対話システム制御SW(C++) ・音響認識/画像認識/SLM/LLM(Python) ・プロンプト/シナリオ開発 ・セキュリティ 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

周辺認識AIや自律走行AI、車載システムSWに関する以下のいずれかの開発 ・周辺監視AIおよび自律走行AI ・車両システムSW ・データ開発および自動学習システム ●具体的な業務内容 経験豊富なメンバーや社外連携先と協力して開発を行います ・AIソフトウェア開発(Python) ・車載システムSW開発(C++) ・シミュレーションソフトウェア開発(UEなど) ・データ開発および自動学習システム 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

車載画像センシングプロジェクトにおける個別技術の開発・技術確立、あるいはプロジェクト推進を行って頂きます。 ●具体的な業務内容 C, C++,Python JIRA,Redmine,Bitbucket,MATLAB,Simulink,CarSim,EA 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.データ処理・ツール操作 Python や SQL を使ったデータ整理、RPA・Power Automate・生成AIツールの設定や動作確認、API連携の試行・動作検証 2.生成AI/AIエージェントの動作検証 LLM(OpenAI / Azure OpenAI など)の利用、Dify を使ったAIエージェント・ワークフローの構築補助、プロンプト改善・動作調整 3.業務改善プロジェクトのサポート 先輩メンバーと一緒に業務課題の整理、自動化案の作成やサンプル実装、効果測定のサポート(工数削減の整理など) 4.ドキュメント作成・定着支援 手順書・マニュアルの作成、作成したツールやフローの説明資料づくり 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ●生成AI:OpenAI / Azure OpenAI ●AIエージェント:Dify ●自動化:Power Automate、UiPath ●データ処理:Python、SQL ●クラウド:AWS / Azure / GCP ※入社後にキャッチアップいただく前提のため、「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。

～生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する～ 私たちは、RAG/AIエージェント/DWH/MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。 AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。 DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、 DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。 そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、 データ取得・加工・検索設計 RAG / AIエージェントの実装 精度改善・運用サイクル構築 まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・業務構造の分解 業務フロー・KPI・例外処理の可視化 自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め 2.ソリューション設計 業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた 生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計 技術選定およびアーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC〜本番導入) Python・API連携による実装 RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証 PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善 4.本番運用・高度化 KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築 変更管理、再学習・再設計方針の策定 手順書整備・運用定着支援 5.ステークホルダー連携 技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成 ROI可視化・報告資料作成

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC～パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

●配属先:システムインテグレーション第3事業本部 BIツール、データ連携ツール、iPaaS、各種SaaSなどのサービスを活用し、顧客のDX推進、データ活用を実現します。 プリセールス、インプリメント、設計/開発、運用保守、サービス企画、各メーカーとのアライアンスなど様々な立場、役割の業務があり、 あなたのスキルをベースに、上司としっかりキャリアパスを設定した上で、目標を実現するための役割を担っていただきます。 (マネージャーだけではなく、スペシャリストとしてのキャリアパスもありますので、ぜひ面接でご希望をお聞かせください) 新たなサービスの企画、開発や業務効率/品質向上のためのAI活用にも積極的にチャレンジしている、 プライム案件、自社開発部門への配属となりますので、エンドユーザの課題解決に直接的に取り組んだり、新たなチャレンジができる環境です。

●配属先 AI・セキュリティサービス事業本部 AIサービス部 当社のAI部門は、Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio/Azure OpenAI Service を主軸に 企業・自社双方の業務変革を推進する組織です。 単なるAI開発にとどまらず、「課題整理→構想設計→PoC検証→本実装→展開」までを一気通貫で担うことをミッションとしています。 本ポジションでは、顧客向け案件の推進に加え、社内AI活用の企画・提案・推進にも関与し、 自社のAI活用をリードしていただくことを期待しています。 ※今回は26年新設の AI部門の事業拡大に伴う募集となります。 (配属はAI部門の想定です。 ) ● 職務内容 ① 案件推進 ・M365 Copilot/Copilot Studio を活用した業務支援エージェントの設計・構築・運用 ・AOAI を用いた生成AIアプリケーションの設計・実装 ・ナレッジ連携を活用したRAG構成の設計・改善 ・AI活用における精度評価・改善、運用設計 ② プリセールス ・顧客課題ヒアリングおよび要件整理 ・アーキテクチャ設計・実現方式検討 ・提案書作成、PoC企画・デモ構築 ・生成AI導入における制約(精度・コスト・安全性)の整理と説明 ③ 社内AI活用推進 ・社内業務におけるAI活用テーマの企画・提案・推進 ・AI活用定着支援(ユースケース創出・展開) ・社内向けPoCの企画・検証・横展開 ※自社を実験環境とし実践を通じたAI活用を推進 ④ ソリューション開発・標準化 ・新技術(LLM、AIエージェント、MCP等)の検証 ・ソリューションメニュー化 ・評価手法/アーキテクチャのナレッジ蓄積

法人企業に対するシステム提案営業をお任せします。 各業種のお客様に対してシステム開発を中心とした、同社の扱う幅広いサービスやプロダクトの提案を行っていただきます。 取扱いソリューションの幅が広い事が特徴であり、業務システム開発/スマホアプリ/クラウド/IoT/ロボティクス、金融基幹業務開発と多岐に渡ります。 ▼メンバークラス(新規・既存のお客様ともに) ・リード獲得 ・商談・ヒアリング(課題ヒアリング、ニーズの明確化) ・システムの企画・提案、エンジニアの紹介(見積書作成、社内調整、PJの進捗管理) ※提案書作成は基本技術部の方で作成します ・導入後フォロー(稼働後サポート、エンジニアサポート、追加提案) といった取引において重要な部分をお任せいたします。 当社の営業スタイルは一つではありません。 候補者様の得意分野やキャリアの希望に合わせて、システム提案営業だけでなく、SES(エンジニアの技術支援サービス)営業もお任せする可能性があります。 ▼マネジメント(課長)クラス ・受注目標へのコミットと受注の質の管理(受注金額・粗利の最大化、受注角度管理など) ・新規顧客開拓 ・既存顧客のアカウントマネジメント(深耕営業の指揮、エグゼクティブリレーションなど) ・営業組織の標準化と育成(ナレッジ共有、KPIマネジメントなど) 当社営業部の課長候補として、メンバーのマネジメント・育成・評価・労務管理、主要顧客の担当等をお任せいたします。 入社後はご経験に応じて、4-5名前後の組織を担当いただきながら、将来的に管理職としてご活躍いただける方の募集です。 取引先からの引き合いも多く、組織も拡大フェーズのため、キャリアアップできる環境がございます。 今後、より大きな組織をけん引していきたい方からのご応募をお待ちしております。 チームマネジメントの経験を積みたい方のご応募も可能です。 ● 大阪支社の特徴 大阪支社は本社から独立した組織として独自の裁量権を持っています。 自分のアイデアや提案が、スピーディーに形になる面白さがあります。 『まずはやってみる』というチャレンジ精神を大切にしています。 決まったレールの上を走るのではなく、自ら道を切り拓きたい方には最適な環境です。 東京本社が『全体を俯瞰する戦略拠点』なら、大阪支社は『現場の最前線で価値を創出する拠点』です。 お客様との距離が最も近く、成果をダイレクトに感じられます。

●ポジション SE、PG 開発メンバー ●案件の特徴 ・AI開発におけるPoC案件を多数手がけています。 ・PoCで検証したAIモデルを組み込むシステムやアプリケーション開発に携わることができます。 ・そのほか、制御系システム、Webシステム、デスクトップアプリなど、幅広い開発案件があります ・エンドユーザーの業界は多岐にわたりますが、製造業や装置メーカー向けの案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー ※上流～下流まで対応いただきます ●入社後の業務 社内で請け負っている受託開発案件に従事していただきます。 ・仕様理解 ・設計(基本設計/詳細設計) ・実装 ・試験 社内での経験を積んだのち、顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)も行っていただきます。 また、スキルや意欲がある方はリーダーとしてのポジションもご担当いただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 開発案件(一部抜粋) ●眼底検査装置への先端技術導入 □概要 AIモデルを使用したアプリ開発、眼底検査装置の制御開発案件です。 詳細な生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化などを対応します。 □開発環境 OS:Windows10 □開発言語、技術:C++、Python、CUDA □使用ネットワーク:DeepLab V3+ ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 判別にはAIを使用し、AIが返した結果を表示するようなシステムです。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

●ポジション PM、PL リーダー層 ●案件の特徴 ・AI開発におけるPoC案件を多数手がけています。 ・PoCで検証したAIモデルを組み込むシステムやアプリケーション開発に携わることができます。 ・そのほか、制御系システム、Webシステム、デスクトップアプリなど、幅広い開発案件があります ・エンドユーザーの業界は多岐にわたりますが、製造業や装置メーカー向けの案件が中心です ・案件の多くがプライム案件のため、顧客(メーカー)との距離が近い点も特徴です ・チームは30代～40代のベテランから20代の若手まで、幅広い世代で構成されています ・社内コミュニケーションが取りやすく、相談しやすい環境です ●対応フェーズ 顧客提案、要件定義、基本設計、詳細設計、実装、機能試験、現地試験(実機デバッグ)、 不具合修正、問い合わせ対応、レビュー、メンバー管理など ※上流～下流まで対応いただきます ※顧客折衝の機会もあります ●入社後の業務 まずは社内で請け負っている受託開発案件(上流～下流)に従事していただき、環境に慣れていただきます。 社内での経験を積んだのち、リーダーとして顧客折衝(仕様調整、見積もり調整など)や メンバー管理などのリーダー業を行っていただきます。 ●変更の範囲 その他会社の定める業務 #### 開発案件(一部抜粋) ●光学顕微鏡開発支援 □概要 光学顕微鏡開発におけるデバイス制御、SDK開発、画面開発、シミュレーター開発 などを行います。 客先(都内)での打ち合わせや実機試験などもあります。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●リサイクル選別機開発 □概要 AIを利用したリサイクル選別機器の開発案件です。 判別にはAIを使用し、AIが返した結果を表示するようなシステムです。 判別結果を表示するGUIアプリケーションの開発や、選別機の周辺機器の制御などを対応します。 □開発環境 OS:Windows、Linux ツール:Visual Studio、Excel、Wordなど □開発言語:C++、C#、Qtなど ●漁獲物の画像解析システム開発 □概要 漁獲物の自動判別AIシステムの開発案件です。 AIモデルは、物体検知やセグメンテーションなどの技術を使って開発し、 システムはデスクトップアプリやWebシステム、アンドロイド端末開発など多岐にわたります。 □開発環境 OS:Windows、Ubuntu、Android □開発言語:C#、C++、Python、Java、Kotlin、AWSなど 以下に弊社の過去開発事例がまとまっています。 (ダウンロード可能) ●開発事例集 ・製品/システム開発編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection.pdf ・研究開発/PoC編:https://www.compmind.co.jp/wp-content/uploads/2025/04/Development_case_collection_rd.pdf

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「生成AI・LLM・AIエージェント領域」に特化した専門職です。 AIソリューションアーキテクトとパートナー関係を組み、顧客の経営課題に対するAIソリューションを、上流設計から実装・運用まで一気通貫で担います。 業務内容 AIエージェントソリューション開発エンジニアとして、生成AI・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。 「研究レベルの先端技術」を「実際の現場で使われるシステム」に落とし込む、技術実装の中核を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェント/LLMアプリケーション開発 LLM(Claude、GPT、Gemini等)を活用したAIエージェントの設計・実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、ReAct、Tool Use、Multi-Agent、MCPなどのエージェント設計パターンを用いた業務自動化・意思決定支援ソリューションを開発します。 ●RAG・ナレッジ基盤の構築 検索拡張生成(RAG)システムの設計・実装。 ベクトル検索、ハイブリッド検索、メタデータフィルタリング、評価・チューニングまでを含む、信頼性の高いRAG基盤の構築。 ●ワークフロー自動化・ツール連携 外部API・SaaS・社内システムとのツール連携設計。 エージェントが実業務を遂行するための認可・ガードレール・監査ログ設計を含む、本番運用可能なワークフローの構築。 ●LLMOps・評価基盤の構築 LLMOpsパイプライン、観測性(Langfuse等)、評価(LLM-as-a-Judge、オフライン評価、A/Bテスト)の設計・実装。

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

私たちのチームでは、最先端のAI技術を駆使し、様々な業界のお客様の課題解決に取り組んでいます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を通じて、顧客体験や価値を最大化することを目指しています。 AIをどのように活用するかという視点を持ち、 最新のAI技術を用いたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、新たな価値創造を実現します。 #### 本ポジションの特徴 ●AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ●AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ●最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ●適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします #### 開発環境 ●Python ●AWS(SageMaker, Bedrock, Glue, Athenaなど) ●各種機械学習系ライブラリ ●Docker ●GitHub #### 案件例 ●社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ●AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。 AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ●土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ●建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ●既存システムへのAIレコメンド機能導入 ●商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

社内外から寄せられる機能要望の収集から、要件定義・バージョン判断・開発依頼に至るまで、 プロダクト進化のサイクルを製品企画課(PdM)が主導していきます。 ●仕事詳細 ・顧客・営業・CSからの要望収集・整理および社内共有 ・要望管理台帳の更新・維持管理 ・要件定義書・仕様書の作成補助(下書き含む) ・問い合わせや不具合情報の共有、ユーザー課題の吸い上げ ・バージョン計画の資料化および関係者への共有 ・リリース後の効果確認・フィードバック収集 ・ユーザーインタビュー・データ分析 ●将来的には… 担当領域における企画〜要件定義を主体的に推進し、 マネージャーの補佐やメンバーサポートも担うポジションへとステップアップいただきます。 (変更の範囲)会社の定める業務

・データ基盤構築のシステムアーキテクチャ設計 ・データ基盤構築・データ利活用についての提案支援、技術調査 ・データ基盤構築・データ利活用についての提案支援、技術調査 ・データ基盤構築のプロジェクト管理・成果物レビュー ・データ基盤のデータ利活用支援・保守・改善 ・Python、Java等のプログラミングを伴う開発経験