退職金制度あり データ・AI・機械学習の求人・転職情報

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのテーマを担当して頂きます。 ・走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ●具体的な業務内容 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python、環境:Windows,Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorch) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

小型モビリティの ・運転支援システム機能開発(センシング～動作までの試作) ・運転支援システムのセンシング機能開発(特にカメラ・ソナーを用いた新たな障害物検知) ・シミュレーションツールによる評価・解析 ・実車による機能評価・検証 ●具体的な業務内容 ・C/Python ・MATLAB Simulink 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化(脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI)の領域から、適性に基づき配属を決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

開発メンバーとともに必要な体制や人員を検討/提案し、技術開発は主に以下項目のいずれかに携わって頂く予定です。 ・ロボット/デバイスに搭載するAIモデルの開発・最適化 ・センサー情報(触覚、視覚など)を用いた認識・推論アルゴリズムや、エッジデバイス上でのリアルタイム推論環境の構築 ・自律制御・行動計画(Planning & Control)の設計 ・ハードウェアチームとの協働によるプロトタイプ開発 ●具体的な業務内容 開発メンバーとともに社内外組織と連携しやすい開発環境構築を検討する。 想定されるツール:ROS/ROS2,NVIDIA Isaac Sim,Linux,Matlab/Simlinkなど 言語:Python、C++、C等 その他:Office(Excel、Word、PowerPoint)、CATIA、JMAG等 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

最先端のAI技術やモーションキャプチャ、シミュレータを用いたヒト認識技術に関わる研究開発 ●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) ・シミュレーションソフトウェア開発(UEなど) ・データ開発(モーションキャプチャ) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社ヤマシタ

1.全社DX戦略の構想と推進 経営・事業課題を構造化し、全社DX戦略を立案。 業務・データ・システムを横断した全体像を設計し、中長期ロードマップへ落とし込みながら実行を主導します。 2.データモデルを中核とした設計推進 業務プロセスとアプリケーションの接点を整理し、データ構造を軸に設計を推進。 概念・論理レベルでのデータ設計を行い、内製エンジニアと連携しながら実装可能な要件へ具体化します。 3.要件定義から導入・定着までの推進 業務・機能・非機能・データ要件を整理し、ステークホルダーとの合意形成をリード。 計画策定、進捗・リスク管理、成果物レビューを担い、導入・移行・運用定着まで責任を持って推進します。 4.新規事業・デジタル施策の企画推進 在宅介護プラットフォーム構想のもと、新たな事業機会やデジタル施策を企画。 ビジネスモデル、業務設計、システム構想を統合し、実行フェーズまで接続します。 5.組織変革と人材育成 プロダクトオーナー育成や非IT従業員のローコード/ノーコード開発の推進を通じて、現場が自律的にデジタルを活用できる体制を構築。 DXを一過性の取り組みで終わらせず、継続的な価値創出につなげます。 【職場の雰囲気】 営業所の実務メンバーをプロダクトオーナーとするスクラム体制でプロジェクトを推進しています。 アジャイルに挑戦する文化が根付いており、部門を越えた連携とオープンな対話を重視する風土です。 責任 企業全体のデジタルトランスフォーメーション戦略をリードし、業務効率化、コスト削減、EX(従業員体験)およびCX(顧客体験)の向上を実現する。 データサイエンスとローコード開発全体を統括し、新規ビジネスの創出と既存業務の最適化を推進する。 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

株式会社分析屋

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

株式会社分析屋

●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

株式会社分析屋

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。

株式会社インターネットイニシアティブ

自社サービスのITインフラ基盤を企画・構築・運用する本部にて、 部門全体の管理業務およびITインフラ基盤の整備・運営に必要なデータ収集・分析業務をお任せします。 ・部門全体の予算計画、管理、業務設計 ・ITインフラ基盤運営に関するデータ収集、分析業務 ※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

株式会社インターネットイニシアティブ

■お任せしたい業務 シニアアナリストとしてセキュリティ分析業務、ビッグデータ解析による インテリジェンス生成等を担当いただきます。 ・セキュリティ分析の実施、分析ルールの作成 ・マルウェア解析、フォレンジックスの実施 ・ビッグデータ解析によるレピュテーションデータ作成 ・セキュリティレポート/ホワイトペーパーの作成 ※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 ★参考情報★ [現場社員インタビュー](https://www.iij.ad.jp/recruit/interview/voice_013.html?ref=4CareerAG) [セキュリティブランド「wizSafe(ウィズセーフ)」](https://www.iij.ad.jp/wizsafe/) [IIJ Security Diary](https://sect.iij.ad.jp/)

株式会社サイバーエージェント

1998 年の創業以来、インターネット広告事業を展開しており、広告効果最大化を強みに国内トップクラスの規模を誇ります。 現在は、広告にとどまらず、AI を活用したテクノロジーや3DCG等の最先端技術を駆使したクリエイティブ制作、新たにDX事業にも参入、各業界の大手企業との協業を拡大しDX推進に取り組んでいます。

日本ディクス株式会社

データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。 例 ・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成 ・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築 ・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援 ・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善 ・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善 ・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案 案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。 案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。 また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。

株式会社インターネットイニシアティブ

本ポジションはデータセンターに関する職種のオープンポジションです。 データセンターは今となってはとても広い概念であり、ファシリティからIT機器の物理的なもの、それらが提供するファシリティサービスや基盤サービス、その基盤を用いて提供されるクラウドサービスなど、様々なレイヤをさしてデータセンターと呼称するようになっています。また、企画や設計、構築、運用といった技術面に加え、非技術面として事業計画策定や時勢に合った国内/海外での営業支援活動、グローバル含む市場動向の把握や対応(巨大プレイヤーの台頭やエネルギー・環境問題への対応など)も必要になってきています。 IIJではデータセンターに関する様々な業務を経験することが可能な企業です。 もしこの分野に興味をお持ちの方のご応募をお待ちしております。 ◆対象となる主なポジション データセンターファシリティ技術 データセンターサービス企画 システム開発 データセンターエンジニア(松江DCP) データセンターエンジニア(白井DCC) 事業開発(DX edgeソリューション) エンジニア(DX edgeソリューション企画・開発) エンジニア(DX edgeプレセールスデリバリーエンジニア) ※これらの職種で幅広く検討させていただきます。 ※上記のポジションへ直接応募いただいても問題ございません。 ※ご経験、お持ちのスキルによっては上記以外のポジションを提案させていただくことがあります。 ※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

株式会社インターネットイニシアティブ

●職務概要 15,000社以上に導入され市場訴求力のあるIIJサービスを活用したシステムインテグレーション・ソリューションにおける企画・開発・導入におけるマネージメントと推進を担当いただきます。 ●特徴 市場リサーチやアーキテクチャデザイン、ビジネスモデル検討やフィージビリティスタディなどを通じた企画フェーズから、社内外のステークホルダと協調し、業界トップクラスのお客様へのプリセールスを行う提案フェーズ、実際のソリューション導入におけるQCD管理などを行う実行フェーズまで広くご活躍頂けるフィールドになっております。 大きい裁量の中で、新しい領域や技術など様々なことにチャレンジする事を推奨しています。 ●ステップアップ 様々なソリューション開発、導入案件への対応を通し、より裁量を広げた大規模案件のITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、アーキテクト、データエンジニア等へのステップアップが可能です。 ●具体的な業務 ・ソリューション企画 ・製品選定、調査 ・ベンダー選定、調査 ・システムアーキテクチャの検討 ・顧客への業務改善提案、プリセールス支援 ・ソリューション開発におけるディレクション ・プロジェクト管理(QCD、ベンダー) ・開発(要件定義～総合テスト)、運用、移行 ●注力分野 ・モダナイゼーション ・データドリブン ・認証/認可の統合管理 ・生成AIを活用した顧客データ活用 ・Microsoft Powerシリーズによる業務効率化 ・その他新規領域への挑戦 ※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

株式会社インターネットイニシアティブ

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

株式会社インターネットイニシアティブ

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

●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

株式会社サイバーエージェント

●ミッション 現場の課題に深く入り込み、課題設定からモデル開発、検証、改善、プロダクト化までを自ら一気通貫で推進しながら、価格エージェントをより汎用的で再現性のあるプロダクトへ進化させることが本ポジションのミッションです。 分業された一工程を担うのではなく、事業と技術を往復しながら全体を握り、自ら価値をつくり切ることを期待しています。 ●本ポジションの役割 価格エージェントの価値の中核を担い、事業と技術をつなぎながらプロダクト開発を推進するPdM/データサイエンティストを募集します。 クライアント課題の構造化、分析設計、アルゴリズム開発、効果検証、改善、プロダクト化までを一気通貫で担い、事業と技術の両面からプロダクトを前進させる役割です。 <PHASE 1|要件定義・課題設計> ・クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析・検証で解くべき問題に整理する ・使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する ・提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、必要に応じて営業提案を支援する <PHASE 2|モデル開発> ・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 ・顧客データに対する探索的データ分析(EDA)および特徴量設計・前処理 ・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う <PHASE 3|オフライン/オンライン検証> ・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 ・本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 ・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す <PHASE 4|プロダクト化・横展開> ・プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する ・新たな差別化要素の研究開発 ・知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与 ●プロジェクトの進め方 ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。 ●チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。

株式会社サイバーエージェント

●ミッション 機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。 モデル設計、実装、オフライン・オンラインでの検証、改善までを高精度にやり切り、分析・アルゴリズムの品質を継続的に高めていただきます。 ●本ポジションの役割 価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。 本ポジションは、機械学習を用いて価格・クーポン最適化の「最適解」を導き、モデル設計から検証・改善までを高精度にやり切るスペシャリストです。 プロジェクト全体の推進やクライアントコミュニケーションはアナリティクスコンサルタントが担い、本ポジションは分析・モデル面の品質、精度、再現性に責任を持ちます。 ＜PHASE 2｜モデル開発（主担当）＞ ・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装 ・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）および特徴量設計・前処理 ・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う ＜PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）＞ ・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算 ・本番環境でのA/Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証 ・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す ＜PHASE 1｜要件定義・課題設計（協働）＞ ・アナリティクスコンサルタントやビジネスメンバーと連携しながら、分析観点から課題設計・KPI設計に参画する ・クライアント課題を踏まえ、どのような因果推論・機械学習アプローチが有効かを技術観点から整理する ●プロジェクトの進め方 1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、アナリティクスコンサルタント・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。 本ポジションは、モデルの品質・精度・再現性に責任を持ち、アナリティクスコンサルタントと役割分担しながら分析・検証を主導する役割です。 ●チームの雰囲気 データサイエンティストが主体的に仮説構築・モデル設計・検証に関わり、分析品質を高め続けることを重視しています。 研究者やビジネスメンバーとも議論しながら、技術と事業成果の両立を目指すチームです。 職種を越えてフラットに意見を交わせる、オープンなコミュニケーションが根付いています。

株式会社サイバーエージェント

・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計 ・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証 ●チームの雰囲気 • データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。 • メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。 常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

株式会社分析屋

「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

株式会社分析屋

【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

株式会社分析屋

●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)

株式会社分析屋

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

株式会社サイバーエージェント

ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ●業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ●プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

株式会社サイバーエージェント

ゲーム開発・運用現場に深く入り込み、機械学習・最適化・生成AIなどの技術を活用して、プロダクト課題の発見から仮説設計、実装、運用改善までを一気通貫で推進していただきます。 単にモデルを構築するだけではなく、ゲーム開発に携わるプランナー、エンジニア、クリエイター、プロデューサーなど多様な職種と連携しながら、実際の開発・運用フローに組み込まれる形で技術を価値に変える役割です。 ●業務例 ・ゲーム開発・運用現場における課題探索、要件整理、技術的な解決方針の設計 ・機械学習、数理最適化、生成AI、強化学習などを用いたプロトタイプ開発 ・ゲーム内データ・ユーザー行動データ・レベルデータ等を活用したモデル構築 ・機械学習モデルや支援ツールの実運用導入、改善、効果検証 ・プロジェクト固有の課題に応じた技術調査、PoC、実装方針の提案 ・研究成果・技術成果の社内外発信 ●プロジェクト例 ・運営型ゲームタイトルにおけるバランス調整支援 ・パズルゲームにおけるレベル生成・難易度推定 ・対戦型ゲームにおける敵AI・行動AIの開発 ・非公開の新規ゲーム・研究開発プロジェクト