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

セーフィー株式会社

当ポジションのミッションは、客観的視点とクライアント/顧客の視点、その両方に立って、品質を測定し、担保することです。 計画〜実施までの一連のテスト業務や、製品の要件定義からの品質管理業務など、プロジェクトの上流から下流までの品質管理を担っていただきます。 <配属先部門紹介> 現在クオリティマネジメントオフィスには、20名弱が在籍しており(業務委託含む)、以下のMission・Vision・Valuesを指針に、日々業務を行っています。 ●Mission 高品質・適正価格の「映像ソリューション」を提供し、あらゆる産業の現場DXを実現する ●Vision 創る組織である「開発本部」において、全開発における品質課題に目を向け、品質文化に根ざした改善活動を行えるようにする ●Values より良い品質にしていくために「品質とは何か」を定義し、開発本部全体に広げる その拡大のためにも日々開発プロセスの改善を行う 品質改善をし続けるために新しい技術やプロセスを取り入れ、1人1人が成長する <詳細の業務内容> プロダクトごとに若干の差異はありますが、開発序盤からプロジェクトに参画し、テスト業務に留まらず、プロダクトの品質ならびにその価値を向上させ、保証できるような活動全般に取り組んでいます。 Webアプリケーションおよびネイティブアプリのテスト計画、設計、実行 上記に対する自動テストの実装 要件定義～リリースまでを含む製品の品質向上施策の策定、シフトレフトの推進 継続的な品質改善を行うための欠陥データ収集、測定、分析、プロダクトへのフィードバック　 開発プロセス全体に関する改善および品質向上施策の推進 ●使っている技術・ツール テスト管理 TestRail、Backlog テスト自動化 Magicpod、Playwright 開発言語 Python、 Java、Go、C++ インフラ AWS、Kubernates データベース MySQL、 Redis、PostgreSQL、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD Github Actions その他 Github、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash、Postman ●開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 カメラ出荷数30万台を突破し、更なる利用者数の急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ・上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ・オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで、顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております 従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

フリー株式会社

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

AMBL株式会社

日本のAXを、現場から動かす。25年の技術基盤を持つAMBLで、企業のAI変革をリードする。 AX事業について 生成AIの進化により、企業に求められる変革は「AIを導入すること」から、「AIを活用して業務・組織・ビジネスそのものを変えること」へ進化しています。 AMBLは、25年以上培ってきたシステム開発、クラウド、データ活用、UXデザイン、AI技術などの専門性を掛け合わせ、企業のAI変革を支援するAX(AI Transformation)領域に注力しています。 AX事業部は、企業のAI活用を単なる導入やPoCで終わらせず、実際の業務変革や事業成果につなげるための専門組織です。AI活用テーマの整理、導入ロードマップ策定、AIソリューション設計、開発、現場への定着支援まで、企業ごとの課題に合わせて一気通貫で伴走しています。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、継続的に成果を生み出す仕組みづくりまで支援することが、AMBLのAX支援の特徴です。 ポジション概要 本ポジションは、従来のDX(デジタルトランスフォーメーション)の枠を超え、最先端のAI技術を駆使して顧客のビジネスモデルそのものを変革する「AX(AI Transformation)」を推進する中核・リードアーキテクト職です。 AX事業部にて、顧客の課題ヒアリングからAIを活用した戦略提案、最適なAIシステムアーキテクチャの設計、プロトタイプ(PoC)開発、プロジェクトの実装・リード、さらには社内AI人材の育成まで、最上流から開発リードまでを一気通貫で担っていただきます。技術力を活かしてビジネスに大きなインパクトを与えたい方に最適なポジションです。 業務内容 1.AXコンサルティング&ソリューション提案 ● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。 ● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。 2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画 ● プロトタイプの迅速な開発(PoC):生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。 ● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。 3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進 当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。 ● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps) ○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。 ○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。 ○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。 ● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究: ○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。 ○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築 4.社内AIネイティブ化の推進・教育支援 ● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。 ● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。 プロジェクト例 <案件事例①:製造業向けAIプロセス最適化・可視化検証プロジェクト> 大手食品製造メーカーの粉体製造ラインにおける、製造プロセスの可視化・最適化を目指した検証プロジェクトです。天候、湿度、温度、原材料の状態、設備設定など、製造現場に蓄積される多様なセンサーデータを「Grafana」を用いて可視化。製造現場に蓄積されるセンサーデータを活用し、熟練者の経験や判断に依存していた製造条件について、データ分析やAIによる数理最適化を活用し、品質安定化と生産プロセスの高度化を支援しました。 <案件事例②:メーカー向け営業DX支援AI「トークジェネレーター」開発プロジェクト> 家電・スマートフォンメーカー向けに、競合情報の収集や販売スタッフ向けの提案トーク作成を効率化する生成AIシステム開発プロジェクトです。新製品発売時に発生する競合製品の調査、比較情報の整理、販売現場向けトーク作成などの業務負荷や属人化を解消するため、生成AIと市場データ分析技術を活用。 公開されている製品情報や市場トレンドをAIで収集・分析し、自社製品の強みや差別化ポイントを踏まえた最適なカウンタートークを自動生成する仕組みを構築しました。 情報収集から営業現場での活用までを支援し、業務効率化と販売品質向上を実現しました。

「データ×マーケティング」で経営の舵取りを担う、需要予測・販促最適化のデータサイエンティスト・データプランナー。 本田技研工業の四輪事業において、機械学習や生成AI、統計分析を駆使し、販売計画の精度向上(新車販売台数の台数予測)と収益最大化を牽引していただきます。従来の「モノ起点」の計画から脱却し、販促施策の感度分析や経済指標を統合した「モノ×カネ」の最適化モデルを構築し、経営層の意思決定をデータで支える「司令塔」を担うポジションです。 ●意思決定エージェントAIの構築:RAG(Retrieval Augmented Generation)を活用し、社内ナレッジや市場データを統合した意思決定支援AIの開発を推進します。多様な情報をもとにシナリオ提示や意思決定支援を行う新たな仕組みの構築に挑戦いただきます。 ●需要予測モデルの高度化:販売実績、在庫推移、季節性に加え、マクロ経済指標等の多角的なデータを基に、Pythonや統計的手法(時系列分析、回帰モデル等)を用いた高精度な需要予測モデルを実装します。AIによる予測値と現場の市況GAPを先行把握し、機会損失と在庫過剰を最小化します。 ●経営直結型プラットフォームの構築:S&OPシミュレーション基盤を活用し、複数の市場シナリオを迅速にシミュレートできる環境を整備します。販売・生産・調達・財務の各部門を横断し、フリーキャッシュフロー(FCF)最大化に向けた意思決定プロセスそのものを設計・変革します。 ●産学連携・グローバル推進:社内の関連部門や海外現地法人に加え、外部コンサルティングファームや大学研究機関とも連携。最新のアルゴリズムや学術的知見を取り入れたモデル検証と実務への適用を主導します。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

株式会社DYM

Vtuber事業立ち上げました!2024年8月よりVTuber事業部が活動を開始し3名のタレントがデビュー→10名が活動となりました。 世界に通用するエンターテインメントの構築を目標として、所属VTuberはもちろんのこと、応援していただくファンの方々と共に事務所を作り上げていきたいと考えております。 今後、多くのタレントがデビューしていく為VTuber関連の業務の経験者を募集致します。 職務内容はタレントマネジメントになります。 大手有名上場企業のタレント達を超えるサービスを一緒に作っていきたい、盛り上げていきたいという向上心の高い方是非ご応募ください。 下記業務内容詳細記載致します。 仕事内容 Tuberタレントを“総合プロデュース”するため、以下10領域を担当します。 ①スケジュール&体調管理 週4配信のブッキング、休養日確保、機材・回線チェック 欠配信率2%未満を維持し、アルゴリズム評価を安定させる ②コンテンツ企画伴走 タレントと台本ブラッシュアップ、長尺動画の構成レビュー 視聴維持率￪￫おすすめ面に表示 ③コラボ&案件調整 相手選定・出演料交渉・成果レポート 相互送客を最大化して登録単価を抑える ④イベント企画・運営 オンラインLIVE、オフラインファンミの台本・会場手配 グッズ・チケット売上創出とSNS話題化 ⑤グッズ制作進行 アイテム企画￫デザイン発注￫量産管理￫在庫・物流 物販利益とファンのブランドロイヤルティ強化 ⑥ファンコミュニティ管理 Discord/メンバーシップ投稿のモデレーション エンゲージメント維持と炎上リスク低減 ⑦パフォーマンス分析 YouTube Studio/TubeBuddyでCTR・AVD・登録率を週報 次の企画改善ポイントを可視化 ⑧メンタル&キャリア支援 定期1on1、専門家紹介、学習コスト補助 離脱リスクを抑え長期的な活動継続 ⑨コンプライアンス BGM・画像・ゲーム利用許諾、スポンサー契約書レビュー 著作権・広告表示の違反防止 ⑩採用・育成協力 新人VTuberの面接同席、研修カリキュラム作成 事務所全体のタレント力底上げとシナジー創出 ※職務変更の可能性について 当社規定による(当社グループはVtuber事業を拡大するにあたり今後専用の別会社への出向・転籍の可能性がございます。ご留意ください。) (変更の範囲)会社の定める業務　※グループ会社への出向を含む。

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社WorkX

●BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理 ●統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築 ●クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援 ●分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり

株式会社分析屋

BIツール(Tableau・PowerBIなど)を活用し、クライアント企業のデータ活用推進をリードするポジションです。 分析環境の構築から課題整理、クライアントとの折衝、メンバーマネジメントまで、幅広い業務を担当いただきます。 クライアントと伴走しながらPJを拡大させていく“攻め”のマネジメントに挑戦できるポジションです。 プロジェクト事例・環境 ●特定の業界に限定せず、さまざまな業界のプロジェクトに参画いただけます。 (※直近では通信・金融業界の案件が多い傾向にあります) ●プロジェクト期間は基本的に中長期(2~3年程度)を想定していますが、ご入社直後は短期案件からスタートする可能性もございます。 ●原則として1つのプロジェクトをご担当いただきますが、ご活躍に応じて複数プロジェクトを並行してお任せする場合もあります。 ●自社メンバー1 ~3名ほどのチームを持ち、マネジメント業務にも携わっていただきます。 ●作業比率は「実務7割:マネジメント3割」ですが、今後はチーム拡大に伴い、マネジメント比率の向上も見込んでいます。 具体的な業務内容 ●顧客との折衝、要件定義、課題ヒアリング ●プロジェクト計画(スコープ、スケジュール、予算、リソース)の策定・管理 ●チームメンバーのマネジメント、タスク管理、進捗管理 ●プロジェクトにおけるリスク管理、課題管理 ●ドキュメント作成、報告書作成 ●納品、導入支援 ●必要に応じたデータ分析、可視化業務への参画 ●BIツールを活用したデータ分析・レポート作成 ●社内外のデータソースを統合し、可視化と業務効率化を推進 ●分析結果をもとにした業務改善の提案・実施 案件例 ●BIツールを活用したデータ分析・レポート作成 ●社内外のデータソースを統合し、可視化と業務効率化を推進 ●分析結果をもとにした業務改善の提案・実施 開発環境/使用ツール ・BIツール:Tableau / Power BI / Looker / Looker Studio など ・データベース:BigQuery、Snowflake、Redshift など ・プログラミング言語:Python(データ加工、ETL、自動化スクリプトなど)

株式会社WorkX

本ポジションは、コンサルティング部門におけるデータ分析のスペシャリストとして、BI（ビジネスインテリジェンス）を起点にクライアントの経営課題や業務改善を支援する役割を担います。 まずはBIツールを用いた可視化・レポーティングを通じて現状を整理し、課題の特定や意思決定のサポートを実施。その先には、統計モデルや機械学習を活用した高度な分析・予測モデル構築へとステップアップしていただくことも可能です。 さらに、保有データやシステム環境の全体像を評価し、デジタル化・効率化に向けた道筋を提示。BIによる基礎的な分析支援から、業務プロセス最適化や自動化まで、データ活用の成熟度に応じた幅広いアプローチを設計します。 技術的な知見とビジネス感覚の双方を活かし、クライアントとの対話を重ねながら、分析テーマの戦略立案から実行計画の策定まで一貫して関わっていただきます。 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 (参考)LeanDataXについて https://www.docswell.com/landing/5YDJJL#p15 中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア

株式会社WorkX

●データ基盤の設計・開発・運用(DWH、ETLパイプラインなど) ●クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築 ●データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ●分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 全体方針の検討/策定 タスク・スケジュール管理 稼働/コスト管理 進捗管理 品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <上記以外の主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ● クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ● 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ● データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ● その他 : Google Analytics、SQL、Python、R 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

株式会社分析屋

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ②エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

株式会社分析屋

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 ●主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など) ・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など) ・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など) ・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 ●主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出・整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など) ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につけることができます。 ●鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング ●教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用) ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 ●データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理 ・データガバナンスの設計・運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など) ・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力) ・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理) ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※

株式会社ジール

●DX推進を検討している企業に対して、DX取り組みの中心を担うデータ活用プラットフォーム、データ分析に関するソリューションを提案いただきます。 競合他社に類を見ないマルチベンダーの特性を活かしながら、幅広い提案を通じて、長期的にクライアントのデータ活用・DX推進を担っていただきます。 ●主に大手企業に対する顧客課題の抽出と解決策の提案を行うアカウント営業となります。 ●提案内容としては、DXを実現するためのデータプラットフォーム(分析基盤)導入・構築に関するソリューションが中心で、データ連携・データベース・データ分析/可視化やAIなどデータ活用に関する領域について、提案活動を実施いただきます。 ●提案活動の進め方の特徴として、クライアントはもちろんですが、パートナー各社、自社のプリセールス、インサイドセールス、エンジニアと関係者が多い中で、スピーディに連携、調整をしながら案件をリードしていく役割が求められます。 ●DXの取り組みは顧客も手探りなケースが多く、営業においては性急にソリューション提案をするのではなく、顧客の声を傾聴して真の課題を引き出す力が求められます。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 自然言語処理(NLP): 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。 データエンジニアリング: AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化(QuickSight等)。 統計解析・EDA: Python(Pandas/Matplotlib)を用いた探索的データ解析、特徴量エンジニアリング、モデルの精度改善。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【具体的なプロジェクト例】 ●大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ●次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ●技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 次世代RAG・ナレッジグラフ構築: 建設・土木・損保等の専門ドメインにおいて、非構造化データをグラフDBやセマンティック技術(RDF/OWL)を用いて構造化。 AIエージェントの導入・展開: Claude CodeやMCP(Model Context Protocol)を活用した、開発プロセスや見積・提案業務の抜本的な自動化。 LLMチューニング: 大手キャリア等の大規模データを活用した応答精度の極大化。 テックリード業務: 非IT層へのAI利活用提案から、プロトタイプの実装、技術選定までを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。 既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 ●AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。 ●データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。 ●運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。 ●最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「今のPython開発スキルを活かして、より難易度の高いAI領域に踏み込みたい」。その意欲を、最先端の現場で形にしませんか? 【お任せする業務】 ●AIモデルの実装・組み込み: 建設業界向けの予測モデルや、商社のデータ分析ツールにおいて、Pythonを用いた高品質なコーディングを担当。 ●データ前処理・パイプライン開発: SQLを用いたデータ抽出から、AIが学習しやすい形へのクレンジング、加工処理の自動化。 ●LLM(生成AI)の活用: 既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装。 ※まずは得意なコーディングや基盤周りからスタートし、徐々にアルゴリズム選定やEDA(探索的データ解析)へと幅を広げていただけます。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ●金融や大手通信業界などのAIチャット基盤の保守運用・機能追加。 ●Pythonを用いたデータパイプライン(数千万件規模のデータ処理)の開発を通じて、AIが学習しやすいデータ構造を学びます。 ●Dify等のローコードツールを用いた迅速なプロトタイピングや、プロンプトのチューニング、RAGの精度評価など

株式会社キャリアデザインセンター

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データベースエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、エンドユーザー直取引率90%以上の大手SIerにてDBエンジニア業務 ・業務内容:DBの設計や移行、監視、バックアップ、データ回復などのDB管理者としての業務 ・環境: 　DB:Oracle(3～4割)、MySQL、Db2 　OS:Unix系 　言語:Ruby、Python、Java 　FW:Node.js 　インフラ:Azure 2、日本最大級のECサイト運営企業にてデータ基盤の設計・開発業務 ・業務内容:データ基盤の設計および開発、データ加工処理の設計および開発、データ基盤のバッチ開発 　※数千万レコード単位のデータを処理する経験ができます ・環境: 　DB:Oracle/SQLserver 　OS:Linux 3、化粧品会社にて通販事業の顧客管理システムにおけるDBの運用・保守・改修 ・業務内容:既存DBとセールスフォースマーケティングクラウドの既存仕様の調査・運用・保守・改修、既存のデータ構造から新たにDBを設計・構築 ・環境: 　DB:PostgreSQL、BigQuery 　インフラ:AWS 、 GCP 　BI:Tableau 、 KI(キーエンスデータアナリティクス) 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・データベース︓SQLServer、PostgreSQL、MySQL、Oracle ・OS︓Windows Server / Redhat Linux　 ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・工程:設計、開発、管理、運用、保守 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

株式会社キャリアデザインセンター

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、大手新聞社のグループ会社でPythonでのデータ分析、集計業務 ・業務内容: 　レコードの加工(Python)、データ分析(Python)、VBAでの作業効率化のためのツール作成 ・環境: 　言語:Python 　DB:SQL 2、チャットボットサービスを展開している企業でSQLとPythonを利用したデータ分析業務 ・業務内容:SQL(Redash)を使った分析、マーケティング/分析ツールを使った分析　　　　 ・環境 　言語:Python 　DB:SQL 　クラウド:AWS 3、テレビ視聴者のリアルな反応を可視化・ビッグデータ化している企業にてデータの抽出、加工、可視化、統計分析 ・業務内容:SQL、R、Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析、分析レポートの作成と分析結果の報告 　自動化・仕組み化による業務支援 ・環境: 　言語:Python、R言語 　DB:SQL 【開発環境】　 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・⾔語︓Python、R言語 ・使用ツール:Tableau、Microsoft Power BI、Qlik Sense　など ・データベース︓BigQuery、Apache Hadoop、MySQL　など ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・工程:基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース後の運用改善 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

【お任せする業務】 道路情報の先読み機能を搭載した車載ロケータシステム(ハードウェア/ソフトウェア/サーバ)開発のプロジェクトマネジメント業務を担当していただききます。また、位置情報技術を活用した車両連携システムの要件定義、関連部署連携、システム開発、評価の業務を担当していただきます。 ●具体的には ・プロジェクトの進行管理を担当し、計画策定から納品までの全工程をリードします。 ・関係部署や顧客と調整を行い、スケジュール・予算を管理するとともに、品質を確保します。 ・プロジェクトの課題を把握し、解決策を提案・実行します。 ・プロジェクトの成果物が顧客要求や仕様に沿っているかを確認します。 ・最新AI技術を駆使してADAS/ADの調査・技術検討・先行試作開発をします。 ●使用言語、環境、ツール等 環境:MS Office、Copilot ●職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社荏原製作所

オゾン製品の設計開発、評価試験などの業務を主として任せます。 ・既存製品の改善、改良設計 ・改善、改良のための試作、評価試験の実施 ・新機能、新装置の検討、計画、社内評価 ※変更の範囲:会社の定める業務

パーソルクロステクノロジー株式会社

●募集ポジション ・アプリエンジニア ・アプリPM/PL ・インフラエンジニア ・インフラPM/PL ・セキュリティエンジニア ・サービス企画 ・プリセールスコンサルタントなど ※状況に応じて募集が終了している場合もございます。 ●プロジェクト事例 ・生成AIを活用したナレッジ検索サービス ・税理士業務支援AI情報検索サービス ・XRグラス向けAIサービス ・インフラ基盤のアセスメントと最適化 ・Microsoft Defender for Cloud　脆弱性管理の導入支援 ・Azure基盤構築/システムマイグレーション ・Azure Virtual Desktop システム構築 ・Webアプリ開発 ・AIを活用したシステム開発 ・Microsoft 365環境構築 ・DXプロジェクトのPMO ・PMO支援やPKG導入 など

パーソルクロステクノロジー株式会社

BI(データ活用)を中心に規模・業界を問わず幅広い顧客に対し企業価値の最大化に向け、 ITを活用して業務変革を設計・実行までをリードしていきます。 ●大手通信企業でのデータ分析・ツール開発 ●インターネットサービス事業会社のデータ分析 ●ITソリューション企業のデータプラットフォーム推進・構築 ●CRM企業の業務自動化支援　など 2018年からDX推進とした組織を立ち上げ、DXへの関心・興味が強いシステム開発・インフラエンジニアを育成し、今日に至るまで約100名以上の“DXエンジニア”を輩出してきた強い育成力が武器となります。 顧客の要望に合わせた技術を用いることで、幅広い課題に対応することが可能。社内にて今まで対応してきた事例をノウハウとして共有、未経験領域に関しては社内で勉強会を開き、顧客課題の解決に向け積極的にエンジニア同士が自己研鑽しています。 当社はプライム案件の比率が高く、上流～下流工程まで一気通貫にて対応できるプロジェクトが揃っており、当ポジションにおいては顧客との距離が近く、当社が注力している領域でのITコンサルティング部門との連携も活発で、将来的にはエンジニアからITコンサルタントへのキャリアも描くことができます。 プロジェクト例 <某SIer様でのAIソリューション関連業務> ●環境:Python、BI(Tableau)、Azure、GCP ●工程:データの基礎分析、実装(機械学習モデルの構築)、単体・結合テスト、運用保守 ┗既に当社メンバー3名参画中(増員) ●特徴:自社メンバーがアサインされてから歴が長いプロジェクトであり、顧客とのコミュニケーションは良好 ┗機械学習モデルの構築・運用保守について幅広い工程を経験でき、クライアントもモデル活用に積極的な環境なため、提案ベースでプロジェクトを進めることが可能。 <某事業会社(エネルギー関連)様での社内システム構築支援業務> ●環境:SQL、Python、PowerPlatform(PowerBI、Apps、Automate、OfficeScript)、AWS、Databricks、PowerPlatform、Windows ●工程:フィジビリティ検討(POC)、要件定義、基本設計、実装、テスト、リリース、運用保守 ┗既に当社メンバー4名参画中(増員) ●特徴:大規模なシステム(データ)移行の5か年計画がスタートしてまだ半ばであるため、新しくローコードやデータ蓄積基盤で作成するものはある程度裁量と自由度のある設計→実装が可能なプロジェクト。 ┗客先での対人コミュニケーションは良好で、プロジェクトの進行においてはプロパーやベンダーとやり取りしながら意見を出し合える関係性となっており、提案し易い環境。 ┗AI周りの技術についても経験可能で、データベースをリソースとしたRAG設計やCopilotの有償版契約など新しいことも積極的に取り入れている。 <某SIer様でのデータベース設計業務> ●環境:Databricks、Python、SQL、ABAP、BI、AWS、Azure、SAP(S4/HANA)、Github ●工程:技術調査、要件定義、基本設計、詳細設定、実装・運用保守 ┗既に当社メンバー2名参画中(増員) ┗フルリモートでの勤務が相談可能 ●特徴:現行のデータ分析基盤からDatabricksへの分析基盤の刷新対応のプロジェクトにて、システムの移管方法の検討フェーズからデータパイプライン構築に携わることが可能。 ┗フルリモートにて就業可能なプロジェクトにて、現在は東京・大阪のメンバーで参画中(就業先の拠点は大阪)

アイリスオーヤマ株式会社

【業務概要】 全社DXを推進するためのシステム構築を専門業務として従事していただきます。 【具体的には】 ・事業ニーズや全社戦略に基づいたDX計画について、コンサルタントと相談しながら必要なデータ基盤機能やデータマネジメント環境をバランスよくデザインし実装します。 ・事業側のニーズに基づいてコンサルタントが組成したデータ利活用を伴う施策について、利活用に適したデータパイプラインの構築を担い、施策実現の前提を担保します。 ・社内プロダクトとしてのリリース管理やバージョン管理などの製品管理全般の役割も担います。 ※システム開発を伴う場合はアーキテクト及びプロジェクトマネージャーとして機能する場合もあります。 【取り扱うプロダクトのイメージ】 ・コンサルタントや社内各部署のアナリストがアドホック分析を実施するのために必要な分析環境 ・データマネジメント業務に必要な社内システム ・業務につながる分析モデルの実行環境とデータパイプライン