機械学習・データ活用 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

フリー株式会社

●現状の課題/今後取り組みたいこと freee のデータ活用は長らくデータ分析が主軸でした。 しかし生成 AI の台頭により、データを資源とした活用ニーズは多様化・複雑化し、マルチプロダクト戦略のもとプロダクトを横断したデータ活用ニーズも急増しています。 私たちは 「AI Ready の正体はデータマネジメントである」 と考えています。 AI Ready とは、LLM に収まるコンテクストかつ解釈可能なレベルまで、高品質なデータが構造化・管理されている状態を指します。 これは AI 技術だけの問題ではなく、データマネジメントそのものの問題です。 freee は現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュ(Provider / Hub / Consumer)への変革期にあり、メダリオン 2.0(Bronze / Silver / Gold + Platinum)を共通言語に、全社プロジェクトを同時並行で推進しています。 本ポジションは、その中でも 「データを人とエージェントに届ける最終区間(ラストワンマイル)」 を担い、以下を推進します。 ・指標・ディメンションの一元管理とガバナンス LookML、BigQuery、dbtを用いて定義の一元化と変更管理を行う。 ・AI向けコンテキストの構造化 エージェントが参照可能なビジネス用語やメタデータを「AI-ready」な状態に整備する。 ・リモートMCPの設計・運用 社内外のAIクライアントに対し、セマンティックレイヤーやコンテキスト基盤を開放する仕組みを構築する。 ・回答品質の評価と改善サイクルの確立 正答率や解決率をロギングし、それを起点とした継続的な改善を行う。 ・評価駆動開発へのシフト 評価駆動開発への移行が進み、品質改善が人手の勘ではなくデータ(評価)で回るようになっている ・データプロダクトマネジメント 部門からの要望をインテークし、優先度付けや「作らない」判断を含めた製品マネジメントを担う。 ●業務内容詳細 freee の全社員が、エージェントとの対話だけで信頼できるデータに到達できる状態をつくる。 セマンティックレイヤーとコンテキスト基盤をユーザー需要から逆算して設計し、その回答品質をロギング・評価で計測しながら、分析エージェントとして届けきる。 具体的には以下を担っていただきます。 ・セマンティックレイヤー / コンテキスト基盤の整備 ・分析エージェント / リモートMCPの開発・運用 ・ ロギング・評価基盤の設計・運用 ・データプロダクトマネジメント ・ファシリテーション / 全社への浸透 ※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 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

株式会社TRAILBLAZER

【事業説明]】 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 【募集概要】 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。 ●自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用: ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備 ●データ整備とパイプライン実装: ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視 ●JR西日本側データ基盤の整理と上流調整: ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導 ●分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 【技術スタック】 言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

SCSK株式会社

●組織について デジタルエンジニアリング事業本部 ソリューション推進部は、CAE・PLM・データ・AIを組み合わせ、製造業のエンジニアリング領域(特に設計開発領域)の変革を担う組織です。 設計知・解析知の活用とAI・データ連携により、顧客課題起点で設計品質と開発スピードを同時に引き上げる取り組みを行っています。 ●組織の業務・事例紹介 製造業の設計領域を中心に、AI・データ・シミュレーションを組み合わせた業務変革を推進しています。 主な取り組み例: ・データ管理システムとCAEの連携によるシミュレーションデータ管理 ・解析依頼の背景を明らかにするAIエージェント開発 ・CAE自動実行基盤とAIエージェントの連携による開発高速化 これらは、単なる業務効率化に留まらず、設計判断や意思決定の高度化を支える基盤構築へと発展しています。 ●職務内容・担当業務 生成AI(AIエージェント/RAG等)を活用し、製造業顧客の設計・開発プロセスを変革するソリューションの設計・実装を担います。 単なる開発ではなく、顧客の業務課題を踏まえた要件定義から始まり、顧客の持つ膨大なデータベース、自動化ワークフロー、そしてCAE(計算科学シミュレーション)ソフトを最新のAI技術(AIエージェント、MCP、RAG)と「接続」し業務を圧倒的に自動化・高度化するアーキテクチャの設計・実装までを担うポジションです。 具体的には: ・顧客課題の整理および要件定義(上流工程) ・AIエージェントを活用した業務自動化・高度化設計 ・PLM、CAE、各種データ基盤との連携アーキテクチャ設計 ・PoC(概念実証)による検証・改善 ・本番環境への実装および精度改善 ●開発環境・商材の説明 【技術スタック・開発環境】 主要言語: Python 開発支援: GitHub Copilot、Gemini、Copilot等のAIツールを活用可能 【扱う商材(連携対象)】 自動化プラットフォーム「pSeven Enterprise」 PLMソリューション「Aras Innovator」 主要なCAE(シミュレーション)ソフト 【案件工程(一気通貫で主導)】 要件定義・体験設計: 顧客の業務・システム環境を分析し、実装方針を策定 アーキテクチャ設計・PoC: ツール/データ連携の設計、AIロジックの迅速なプロトタイプ開発・検証 本実装・システム統合: Pythonによるエージェントの自律シナリオ実装、既存システム(pSeven等)との接続、運用に向けた精度チューニング ●役割・ポジション 製造業の設計・開発領域における AIソリューションの設計・実装を担うアーキテクト/エンジニア ●研修 ・プロジェクト参画を通じたOJT ・AI/クラウド/データ領域の技術習得機会 ・PoC形式での早期検証・実装経験 ※実案件に近い形で技術を習得できる環境です 【全社研修】 上記の他、各種技術研修、リーダーシップ・マネジメントスキル・ビジネススキル・語学教育・キャリア研修等200コース以上が毎年提供されており、スキルや役割・今後目指すキャリアに応じてご受講いただけます。 ●配属部署 製造事業グループ　デジタルエンジニアリング事業本部　ソリューション推進部

野村證券株式会社

●部の紹介、概要: 野村ホールディングスIT戦略部は、野村グループ全体で効率的なIT業務オペレーションを実現し、ITのグループ運営を確立するための活動を行っています。 また、野村グループ全般のビジネスを更にスケールアップするために、生成AI等の技術を起点としたデジタル化を促進し、人+AIによる新しいオペレーションモデルを企画・提案・推進します。 ●担当業務、責務: 野村ホールディングスのIT戦略部デジタル企画推進課では、生成AIの利活用を推進するAI CoE(Center of Excellence)、Technology Initiative Group、及びData Science Initiativeなど、先進的なテクノロジーを利活用し、ビジネス部門とのパートナーシップを通じて、様々なAI/DXサービスをビジネス部門と共同開発しています。 本ポジションでは、IT戦略部デジタル企画推進課の一員として、生成AIをはじめとする最先端技術を駆使した社内のDX推進と堅牢なITガバナンスの両面から当社の未来を作るための企画・推進する人材を募集します。 経営層との距離も近く、自身の提案がグループ・グローバルを含めた全社に影響を与えることに携わることができる環境です。 先進的な取り組みをリードし、野村グループ全体の変革を共に牽引していくことができるポジションです。 <主な業務> 生成AIの活用推進:生成AIを活用した新たなアプリケーションやサービス、社内向け研修等を各ビジネス部門やグループ会社と協働し企画立案・推進する ITガバナンスの構築・運営:セキュリティ、コンプライアンス、リスク管理やAI利用に関する社内審査を含むAIガバナンス体制の構築および運営、関係部門(ITガバナンス担当、リーガル・コンプライアンス・リスク管理部門、グローバルのAI推進・ガバナンス担当等)との折衝業務 AI関連プロジェクトマネジメント:ビジネス部門と連携したデジタルトランスフォーメーション(DX)推進、および関連プロジェクトの管理 先端技術調査:AIをはじめとする先端技術のリサーチや他社動向調査、ビッグテック・ベンチャー企業等有望な技術力を持つ企業との協業検討 経営層および他部門、グループ会社等ステークホルダーマネジメント:AIに関するステアリング・コミッティ、経営層向け定例等各種会議体の企画・運営

株式会社JDSC

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

株式会社くすりの窓口

医療・健康データを横断的に扱うデータ基盤の開発を中心に、以下の業務を担当していただきます。 ・データ連携基盤の設計・開発・運用 ・各サービスからのデータ収集・加工・統合処理の実装 ・データ構造の設計および最適化(パフォーマンス改善含む) ・API開発などを通じたデータ提供基盤の構築 ・既存システムの改善および運用効率化 ・プロダクトの保守・運用 ・チームメンバーの技術サポートや開発推進(リーダーポジションの場合) サービスの拡大に伴い、取り扱うデータ量・データ種別ともに増加しており、スケーラビリティやリアルタイム性を考慮した基盤設計や改善にも取り組んでいただきます。 また、AI活用やデータ分析への展開を見据えたデータ整備など、データの価値を最大化するための取り組みにも関わっていただきます。 本ポジションでは、医療・健康データを横断的に扱うデータ基盤(医事データレイヤー)の開発に携わっていただきます。 当社では複数のサービスを展開しており、それぞれで蓄積される予約情報や健診データ、医療関連データなどを活用しています。 本ポジションでは、特定のサービスに閉じるのではなく、これらのデータを横断的に統合・加工し、活用可能とする基盤の構築・運用を担っていただきます。

株式会社くすりの窓口

くすりの窓口では、薬局・医療・製薬会社向けに、認証基盤・データ分析基盤・情報連携システムの開発を行っています。 今回募集するポジションでは、下記システムの開発・運用・改善をご担当いただきます。 担当システム ① MFA認証基盤 各システムから利用される多要素認証基盤の開発・運用 ② 製薬会社向け情報連携基盤 製薬会社向けにデータ連携・分析を行うシステム開発 ③ Dify基盤運用 生成AI基盤(Dify)を利用した社内システムの運用・改善 ④ 製薬会社向けデータ連携 AWS上での大規模データ処理・S3連携・Step Functionsによるデータフロー開発 ・Python / React を利用したWebアプリケーション開発 ・AWS Lambda / Step Functions を利用したサーバレス開発 ・Athena / QuickSight を利用したデータ分析基盤構築 ・DMS等を利用したデータ連携開発 ・Dify基盤の運用・改善 ・製薬会社向けデータ分析機能の開発 ・システム運用・保守 ・新規事業PS企画部との要件整理・仕様検討 AI駆動開発も積極的に導入しており、 Claude Code や Dify を利用した業務効率化も進めています。 【開発課題】 ・複数システム間のデータ連携 ・製薬会社向けデータ分析基盤の強化 ・MFA認証基盤の拡張 ・AIを活用した運用改善 ・大量データ処理の性能改善 ・運用が属人化している箇所がある ・データ連携処理が複雑化している ・AWS利用拡大に伴うコスト最適化 ・既存バッチやデータ処理の整理

株式会社サーバーワークス

＜求人概要＞ 本求人は、ご自身の強みやキャリア志向に合わせて最適な配属先を決定する「オープンポジション」です。 G-genのエンジニア(クラウド領域、Google Workspace領域、データ領域、生成AI領域)として、顧客との対話を行いながら、実装メンバーとしてご活躍いただきます。 エンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、要件の整理や企業 IT を考慮した設計、そして最適なクラウド環境の実現のために、顧客と対話しながら総合的な設計と実装を行うことが求められるポジションです。 ＜具体的な業務内容＞ ご経験や適性に応じて、以下の業務をお任せします。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 既存顧客に対するカスタマーサクセス活動 技術情報の外部発信、社内教育への挑戦 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 ＜配属想定の職種＞ ご入社後は、以下のいずれかの職種(または複数領域を跨いだ役割)でご活躍いただきます。 ・クラウドエンジニア Google Cloud のインフラストラクチャを中心とした要件定義、設計、構築、および移行支援を実施します。 IaC(Terraform等)を用いたモダンな環境構築をリードします。 ・ソリューションアーキテクト プリセールスからデリバリーまでを一貫してリード。 お客様のビジネス課題をヒアリングし、Google Cloud の各種サービスを組み合わせた最適な全体アーキテクチャを描き、提案・実装します。 ・データエンジニア BigQuery を中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・構築。 お客様のデータ活用基盤の整備と、ビジネスインサイト創出のための技術支援を行います。 ・ AIプラットフォームエンジニア Vertex AI などを活用した生成AIアプリケーションの開発・実装。 最新のAI技術を用いて、お客様の業務効率化や新規ビジネスの創出を直接支援します。 ・Google Workspace(GWS)エンジニア 「新しい働き方」を実現するための Google Workspace 導入コンサルティング、技術支援、およびセキュアな環境づくりのための統制・ガイドライン策定を支援します

株式会社サーバーワークス

データエンジニアは、顧客との対話を行いながら、データ分析基盤や可視化ダッシュボードの実装メンバーやプロジェクトリーダーとしての活躍が期待されるエンジニア職種です。 希望と適性に応じて外部発信、社内教育、組織作りへの挑戦が可能です。 以下のような業務を行います。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 プレイングマネージャー(プロジェクトマネージャーもしくはラインマネージャー。 希望と適正に応じて) ブログ執筆などの技術情報の外部発信 また、以下のようなGoogle Cloudサービスや関連技術を用いることが想定されます。 Oraganization、IAM、Resource Manager BigQuery Looker Studio Looker Gemini、Vertex AI、Vertex AI Search Cloud Run、Cloud Run functions Terraform Google Workspace G-genはGoogle Cloud / Google Workspaceのプレミアパートナーであり、Googleとの密な関係性を活かして日頃の業務を行うことができます。 現時点でのGoogle Cloudのご経験は問いませんが、パブリッククラウドサービスのご経験や、ITインフラのご経験、プロジェクトマネージャーとしてのご経験が役に立ちます。 エンジニアは、フルリモートでの自宅勤務を原則とし、Chromebookを使って仕事をします。 これはフルリモートでのセキュリティの確保の意味と、先進的なGoogleの働き方を自ら体現してお客様にアピールする意味があります。 小規模なプロジェクトでは2〜3名による3ヶ月程度、大規模なプロジェクトでは人数はそれ以上になり、年間規模のプロジェクトもあります。 G-genはGoogle Cloud専業インテグレーターですが、グループ会社でAWS専業インテグレーターであるサーバーワークスとの共同提案により、大企業へのマルチクラウドの提案に挑戦できる可能性もあります。 プロジェクトの種類としては、以下のようなものが挙げられます。 BigQueryを中心としたデータ分析基盤の構築 Looker Studioによるデータの可視化 従来までExcelなどを使って手作業で行っていたデータ集計や可視化の、Google Cloudを使った自動化 集積したデータを生成AIによる業務効率化に転用 データエンジニアは、以下のようなキャリアを目指す方に最適なポジションです。 顧客の課題を技術をつかって解決していくために、顧客と直接対話をしながら案件をリードできるようになりたい 顧客要望に答えるのみでなく、新しい技術を取り入れた構成の提案など、主体的に考えるアーキテクトになりたい 企業や官公庁などにクラウドを導入して、「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」のビジョンを具体的に実現したい エンジニアとしてクラウドなどの IT スキルをさらに向上させスペシャリストとして成長したい プロジェクトのマネジメントを行いつつ、管理業務だけでなく設計や実装を深く理解し、ときに自ら手を動かして技術スキルも成長させたい なお、G-genのデータエンジニアは、データパイプラインの実装だけでなく、データの所在に関するヒアリングやそれに基づく収集、Looker Studioなどを用いたデータの可視化などを一気通貫で設計・実装することが求められます。 データエンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、データ基盤の実現のために顧客と対話しながら、総合的な設計と実装を行うことが求められます。 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 配属部署 クラウドソリューション部

株式会社キャンサースキャン

キャンサースキャンは『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。 全国の自治体様を中心に、健康診断データや医療レセプトデータを解析し、人々の行動変容を促すコミュニケーションデザインを提供しています。 ●私たちのチームについて これまで労働集約的なデータ処理で案件のオペレーションをしてきましたが、これからは AI Agent を使ったスムーズなデータ処理・データ分析を目指して、組織とシステムの抜本的な刷新を行っています。 ●プロダクトにより解決したい社会課題 予防医療のニーズは急増していますが、現状のアナログで労働集約的なオペレーションのままでは救える人の数に限界が生じます。 私たちはこのオペレーションを、AI Agent 主導なデリバリーを行うエコシステムに昇華させることで、より多くの人々に、より高度な(AI Agent等を活用した)健康価値を届けることを目指しています。 ●直近のプロジェクト オペレーションを "AI Agent による"自動化のための社内データ・システム基盤の刷新・構築 AIのみで完結する健診予約システム(LINE/電話)のプロダクト開発 生成AI(e.g., NL2SQL)を活用したデータ抽出・分析プロセスの自動化 新介入プロダクトの開発 (ジェネリック通知、多剤併用の介入 …etc) 社内セキュリティの強化 【概要】 テクノロジー本部において、現在活躍している3名のマネージャー陣と共に、新たに「データプロセッシンググループ」のマネジメントおよび組織課題の解決をお任せします。 マネジメントのプロフェッショナルとして、担当グループのピープルマネジメントや現場の交通整理にコミットし、組織の力を最大化していただくことを期待しています。 現場のエンジニアやデータサイエンティストと対等にディスカッションをし、円滑な意思決定ができるレベルの技術的バックグラウンド(開発・実装経験)をベースに要件定義や方針の議論ができれば、まずは1マネージャーとして「人と組織の力で事業を勝たせる」ことに集中できる環境です。 【具体的な業務内容】 ・技術理解に基づいたプロジェクト推進 AI Agent主導のデータオペレーションシステムの開発および開発体制の構築と進捗マネジメント ・組織マネジメント・ピープルマネジメント 現場の交通整理および組織課題の解決、心理的安全性の高いチームづくり 担当グループにおけるエンジニアの採用計画の立案・実行、評価制度の運用 メンバーの育成、1on1、キャリア支援

株式会社クロスキャット

BIツールを用いた分析システムやDWHの構築の案件についてプロジェクトリーダー / サブリーダーとしてご活躍いただきたいです。 【業務内容】 ・BIツール(Oracle Analytics Cloud)を用いた情報分析システムの構築業務 ・RDBMS(Oracle)でのDWH構築業務 ・ユーザー要件に基づいたBIダッシュボードの開発支援業務 ・ローコードツール(Oracle Apex等)によるWebアプリ開発 【開発環境】 言語:SQL OS:Windows DB:Oracle、SQL Server、DB2

JFEエンジニアリング株式会社

【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

SCSK株式会社

当社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【 開発環境】 ・Linux(Ubuntu) ・ROS 2 ・AWS ・Isaac Sim ・docker 【言語】 ・C++ ・Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

SCSK株式会社

当社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 ・マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 ・テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 ・先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC ・研究成果の知財化(特特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 ・言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) ・クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) ・ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter ・データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ 【研究支援】 ・GPU計算資源(クラウドGPU利用可) ・論文執筆・学会参加費用の会社負担 ・関連書籍・オンラインコースの受講支援 ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

FPTソフトウェアジャパン株式会社

【期待する役割】 本ポジションは、ビジネス要件とテクニカル要件を統合し、最適な全体アーキテクチャ(Data & AI基盤の戦略・製品選定・導入計画)を設計する役割です。 ●関係者と合意形成を図りながら、実装方針・品質・運用性・セキュリティをリード ●Analytics, Big Data and Cloud Team(ABC)の一員として、専門性の異なるメンバーと協働 ●価値創出につながるData & AI基盤の実現 【職務内容】 データ&AI基盤に関する上流から導入までを担っていただきます。 ●DWH・分析システム・BI・生成AI等、情報系システムの構築/移行プロジェクトのアーキテクチャ設計 ●Data & AI基盤の戦略立案、製品選定、導入計画の策定 ●AWS・Azure等クラウド環境でのソリューション設計・提案 ●ステークホルダーマネジメント、実装方針・品質・運用性・セキュリティのリード 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等 【過去事例】 当ポジションが携わるビジネスコンテキストと顧客課題の例です。 ●大手調剤薬局チェーン 疾患の流行状況や患者の来局パターンにより大きく変動する処方需要を正確に予測し、欠品と過剰在庫を同時に防ぐことが課題。 データ分析による需要変動の構造理解が、最適な在庫管理の鍵となりました。 ●大手自動車メーカー 顧客の車両乗換えタイミングや車種選択は、ファイナンス条件や価値観など多様な要因が絡む複雑な意思決定。 行動データを分析し購買意図を読み解くことで、販売戦略や金融商品の最適化に貢献。

株式会社GROWTH VERSE

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 2024年にM&Aで獲得した「ミセシル」事業のエンジニアを募集しています。 ミセシルは3,000万人規模の位置情報データを扱う人流分析AI Agentです。 上記のデータを活用した分析プロダクトの開発を進めており、一緒に手を動かして事業を前に進めるメンバーを新たに迎えたいと考えています。 【主な業務内容】 3,000万人規模の位置情報データを活用し、商業施設向けの分析プロダクトを開発しています。今までのミセシルのダッシュボードを刷新していく開発と、新たに進めているPoC向けの新規開発の両方に携わります。 担当領域を技術で固定することはなく、プロダクトの状況に応じて、アプリケーション開発からデータ基盤の構築まで横断的に手を動かします。 並行して、稼働中の既存システムの安定運用・改善も担います。 ・ダッシュボードの刷新に向けた開発 ・PoC向けの新規開発 ・位置情報データを用いたデータ基盤の開発 ・稼働中の既存システムの安定化・改善 【技術スタック】 ・バックエンド:Python、FastAPI ・フロントエンド:TypeScript、React、Vite ・データ基盤:Snowflake、dbt ・データ取り込み:S3、Snowpipe、Snowflake Tasks ・データベース:Aurora PostgreSQL Serverless v2 ・インフラ:AWS(ECS、ECR、S3、Aurora)、Terraform、Valkey ・開発環境:GitHub、GitHub Actions、Docker、Claude Code

株式会社ホープス

【お任せしたいお仕事】 データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、お客様のDX推進を支援いただきます。 担当工程は、企画、要件定義～リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。 データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。 《具体的な業務内容》 ・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築 ・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発 ・SQLを用いたデータ加工・最適化 ・クラウドとのデータ連携基盤構築 ・BIダッシュボード向けデータモデリング ・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化 ・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案 ※従事すべき業務の変更の範囲:IT開発関連業務

株式会社トップエンジニアリング

● 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

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的な業務】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

パーソルキャリア株式会社

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

エイターリンク株式会社

●電波信号を用いたアルゴリズム開発 ・Wi-Fi CSI(Channel State Information)を活用した非接触型の人検知・行動解析 ・電波強度・位相情報を用いた高精度屋内測位アルゴリズムの構築 ・ワイヤレス給電の最適化制御(ビームフォーミング制御の高度化等) ●センサ信号を用いたアルゴリズム開発 ・IoTセンサの時系列データを用いた電力需要予測モデルの構築 ・人流データを用いた小売店舗での需要予測 ●PoC(実証実験)のリード ・顧客環境での実験設計、環境構築、データ取得 ・データ解析およびアルゴリズムのチューニング ・顧客への技術提案および改善提案

株式会社ジール

データプラットフォーム構築を担うエンジニア組織のマネージャーとして、プロジェクト推進およびチームマネジメントを担当いただきます。 ●業務詳細 ・プロジェクトマネジメント ・顧客との要件定義、技術的折衝 ・プロジェクト計画の策定、推進 ・品質管理、課題管理 ・複数案件の進捗管理 ・組織マネジメント ・チームメンバー(5～10名程度)の育成、評価 ・キャリア支援、1on1実施 ・アサイン調整 ・組織課題の改善 ・技術推進 ・Snowflake、Microsoft Fabric、Denodoなどの活用推進 ・データ基盤構築に関する技術レビュー ・プロジェクト標準化・品質向上施策の推進 【将来的なキャリアアップ】 将来的にはグループ長や部門責任者など、より大きな組織運営にチャレンジできる環境があります。

MNTSQ株式会社

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

株式会社NTTデータ

我が国の安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルAI・生成AI/LLM・AutoML・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野(自衛隊等)のお客様の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。 　これらシステム・サービスの実現に向けては、Foresight・先見性の視点を重視し、国内先端R&D機関であるNTT及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しております。 　目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。

四輪事業の事業戦略・販売戦略の高度化に向けて、市場・顧客・競合環境や自社の強み・弱みを多角的に分析し、事業成長・販売強化につながる戦略オプションの立案を行います。 市場分析とデータ分析を融合させることで、グローバル四輪事業における意思決定の質向上と、事業・販売成長への貢献を目指すポジションです。 ①事業・販売環境の構造的解釈による事業成長・販売強化にむけた課題形成と筋の良い顧客ターゲティング ●事業部門や販売部門と密接に連携しながら部門が抱える問題を構造化し筋の良い課題形成 ●PEST・3C分析等の事業・販売環境の構造的な把握による事業成長・販売向上にむけた課題特定 ●マーケティングリサーチやWeb行動データ分析の推進を通じた顧客ニーズの把握や購買行動の理解 ②高度なデータ分析の企画とプロジェクトマネジメントを通じた分析価値の向上 ●ビジネス部門と部門内の複数のデータ分析チームと連携した分析プロジェクトの企画とマネジメント ●分析結果を多角的に組み合わせて戦略オプションとして協業部門に提言を行うためのストーリー作成 ※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 <プロジェクト概要> 日本はもとより北米・アジアを中心とするビジネス部門との協業体制で市場・顧客分析プロジェクトに参画いただきます。1つのプロジェクトは数か月～1年程度の期間で進行し、複数の分析テーマで構成されます。 チームメンバーは分析難易度やボリュームに応じて異なりますが、ロール毎に主メンバーとサポートメンバーで構成されます。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・オンラインサーベイ:SurveyMonkey, Qualtrics ・情報共有ツール:Teams

事業・販売領域におけるデータ分析および意思決定を支えるため、課内の分析基盤の設計・構築・運用・発展を担っていただきます。また、グローバル拠点を含めた分析環境の連携を推進するとともに、外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築をリードしていただきます。 ①社内のデジタル統括部が提供するクラウド基盤上で、分析ツールや環境を活用しやすい形に整備し、安定的かつ継続的にデータ活用が行える状態を実現 ●デジ統とシステムの連携と部門ニーズを踏まえた要件整理を行いアナリティクスツール(DataIKU/Qlik etc)活用を最大化できる分析基盤の構築および機能拡張 ●Azure等のクラウド基盤上における分析環境の設計・実装・運用改善 ●分析業務の安定稼働を支える運用設計およびパフォーマンス・障害対応の改善 ②外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築リード ●外部ベンダーとの協働によるシステム開発・改善およびアーキテクチャ検討 ●生成AI・アナリティクスツールが持つ機能拡張など新技術の活用を見据えた分析基盤アーキテクチャの検討および導入支援 ③グローバル拠点を含めた分析環境の連携 ●北米・アジア・インド等の海外拠点との分析Prj促進を現地メンバーとのスムースなやり取りにむけた分析基盤の連携推進 ※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 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams

全社AIプラットフォームの企画・設計・構築・運用を担当し、Microsoft CopilotやAzure OpenAI、ChatGPT、Claudeなど複数の生成AIを活用できる環境を整備します。 単なるインフラ構築ではなく、各部門の業務課題を理解しながら、AI活用の要件定義、AIエージェント基盤の構築、ベンダーマネジメント、社内コンサルティングまで一貫して担い、Honda全体の業務変革を推進していただきます。 <具体的には> ●AIプラットフォームの企画・構築・運用 ・Microsoft Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI 等を活用したAIプラットフォームの設計・構築・運用 ・ChatGPT、Claude、Google Workspaceなど各種AIツールの導入・運用 ・AIエージェントの連携およびAIエージェント実行基盤の整備 ・セキュリティ・認証・ガバナンスを考慮した利用環境の設計 ●全社AI活用の推進 ・各部門へのヒアリングを通じたAI活用要件の整理・設計 ・AI活用に関する技術支援・社内コンサルティング ・AI活用事例の創出・横展開 ・教育・トレーニング・利用促進施策の企画・実施 ●プロジェクト推進 ・MicrosoftやSIベンダーとの技術検討・折衝 ・関係部門(セキュリティ・調達・IT等)との調整 ・AIプラットフォームの標準化・アーキテクチャ設計 ・最新AI技術の調査・評価・導入 ●利用データの分析・最適化 ・AI利用状況・コスト・効果の可視化 ・ROI分析・運用改善 ・全社最適の観点でのプラットフォーム高度化 ※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 【利用技術・サービス】 Microsoft 365(Teams/Outlook/Excel/Word/PowerPoint/SharePoint) Microsoft Copilot、Azure OpenAI Service Power Platform(Power Automate/Power Apps/Power BI) Microsoft Azure、Amazon Web Service、Google Cloud Platform

市場環境や顧客ニーズ、事業環境の変化を定量的に捉え、将来の需要やリスクの予測を元に事業成長検討の為の販売台数を予測し四輪事業における重要な意思決定に貢献します。 販売台数を形成する本質的な因果構造を事業戦略・商品戦略部門と連携しながらデータサイエンスの技術で紐解き、分析モデルで表現することで中長期の顧客需要と事業リスク・台数変動を定量化する役割です ①現場担当者とのコミュニケーションを通じた事業課題を明確化・市場・顧客分析を通じた課題解決の方向性と戦略提言 ●事業戦略部門や商品戦略部門と連携した事業課題の整理・構造化 ●市場動向、顧客ニーズ、競争環境、マクロ経済指標などを活用した中長期(3年・5年・10年)の販売需要予測 ●サプライチェーンマネジメント部門と連携した短期(1年以内)の販売台数予測および在庫リスク分析 ●原材料供給リスクや地政学リスクなどを踏まえた事業環境リスク予測 ●分析結果に基づく事業戦略、商品戦略、生産戦略への提言 ②社内外の様々なデータを活用し、事業環境変化による車両需要を元にした台数 予測を行うための高度分析モデル作成 ●統計解析、機械学習、時系列分析等を活用した予測モデルの開発 ●特徴量エンジニアリングや因果分析を通じた需要変動要因の特定 ※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。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams

マーケティングおよびデジタルマーケティング領域において、データサイエンスを活用した顧客分析・市場分析を推進により、既存ビジネスの改善や新たな事業機会の創出に貢献します。 販売増加にむけた課題形成や課題解決にむけた仮説立案から分析設計、モデル構築、インサイト創出までを担い、データ分析を通じてマーケティング施策や事業戦略の高度化を支援し、データドリブンな意思決定を推進する役割です。 ①Hondaが保有する様々なデータや外部データを組み合わせた高度なデータ分析技術による 分析Prj企画・推進 ●ビジネスアナリストや営業部門と連携した販売増加課題解決にの為の仮説立案および分析設計の実施と分析プロジェクトの推進 ●マーケティング投資の最適化に向けた予測モデルの構築(販売台数予測、マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)等) ●ビジネス部門が持つ知見や仮説のデータによる検証、および分析結果に基づく戦略・施策提言 ②複数の顧客データ分析にもとづく顧客行動の理解 ●AIDMA等の顧客行動モデルや価値観データに基づく顧客状態の可視化・分類 ●コネクテッドカーから取得されるビッグデータを活用したライフスタイル・移動特性の推定 ③販売領域課題解決・顧客理解を促進するデータ分析技術の開発 ●統計解析、機械学習、クラスタリング、次元圧縮などの手法を用いた顧客セグメンテーション技術・顧客状態推定技術の開発 ●価格感度や各種販売施策による販売台数影響推定技術の開発 ※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。 <プロジェクト概要> 国単位の大規模プロジェクトでは5～6名程度のチームで数か月から1年程度の期間をかけて推進し、営業部門や販売会社と密接に連携しながら、実際の販売戦略や投資判断に反映される成果創出を目指します。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams