機械学習・データ活用 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

Power BIのダッシュボード開発・改善、SQL・データ整備に加え、Text-to-SQL AgentやVibe Coding向けPower BI開発キットの開発も担当します。チームリーダーと目的・指標の定義を確認し、一つの表や機能など、経験に合う範囲から取り組んでいただきます。 ● 取り組むテーマの例 ・Power BIの表・グラフ・フィルタ、セマンティックモデル・DAX・Power Queryの実装と、利用者の声を踏まえた改善 ・SQLによる申込・利用・解約等の抽出・集計、Excel・CSVの型・重複・欠損の確認 ・SharePointとの接続・更新設定、Power BI Serviceへの発行・更新確認 ・継続率・期間比較等の検算、利用者向けの操作・指標説明の整理 ・自然言語からSQLを作るText-to-SQL Agentの開発(テーブル・指標情報の整備、生成SQLの検証) ・Vibe Coding向けPower BI開発キットの開発・改善(PBIT生成、共通部品・検証ツールの整備) ● 日々の業務の進め方 既存の帳票やSQL、モデルをAIと一緒に読み解き、指標の定義・対象期間・集計単位を確認します。AIにDAXやPower Queryの修正案を作ってもらい、件数・合計・比率、フィルタを変えたときの結果を元データと照合。画面が表示されたら終わりではなく、数字と操作の両方を確かめます。 SharePoint上の元データ、Power BIのモデル、公開先のレポートのつながりを確認し、ファイル同期・データ更新・再発行の違いを踏まえて運用します。生成AIに渡す情報は整理・マスキングし、機密情報を守りながら活用します。実務で見つけた課題をAgentや開発キットに反映し、作業の効率化につなげます。 ● ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 ● 入社～1年後の成長ステップイメージ 社員の多くは新規事業立ち上げ未経験者ですが、採用面接から成長支援を行っており、 下記ステップを着実に進めることで成長する一歩を踏み出しています。 (1)採用面接 : 面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修 : 成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き : クライアントの事業立ち上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立ち上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え : クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立ち上げに向けたチーム作りを開始。

<<詳細>> レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> 言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan 環境:Linux クラウド:Google Cloud、AWS <<キャリアパス>> ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ●データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ●データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ●データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 <<働く環境>> ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ●データアナリスト/データアーキテクト共通 ・事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション ・要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 ・事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

<<詳細>> 「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ために、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を、事業状況に応じて担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio) <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

<具体的な業務内容> 以下のようなADASカメラセンサに関する画像処理・AIモデルの設計業務に関する業務をお任せする予定です。 ・顧客からの要求仕様分析 ・機能実現性の検証 ・画像処理ライブラリーを使用した画像処理業務 ・画像システムのパイプライン設計 ・AIモデルの設計と単体評価 ・画像処理システムの設計評価 ・SoC評価ボードを使用した、システム評価 ●入社後すぐの業務 まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員の業務引継ぎや外部ベンダーとの折衝を引き継いでいただきます。 入社5～12か月程度でPythonを使った画像処理・評価、Pytorchを使ったAIモデル作成・評価などは1人で進められるようになっていただくことを期待しています。 ●入社6か月～1年以降 業務に慣れてきましたら、設計報告書の作成など、上司や顧客に提出するデータやレポートをまとめていただきます。 新しいモデルを使った、新しい認識処理システムの評価なども進めて頂きます。 徐々に顧客との打ち合わせにも参加いただき、数年後にはプロジェクトリーダーとして全体の進捗管理などもお任せしたいと考えています。 <携わる製品の名称・特徴> 2輪車向けADAS ECU / カメラセンサ 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

【職務内容例】 ・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証 ・機械学習による予測モデル構築と評価 ・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援 ・LLM(GPT-4, Claude, Llama等)を用いたアプリ・PoC開発 ・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など 【ポジション例】 ・AIエンジニア ・データサイエンティスト

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点からご活躍いただきます。 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AI/データ分析を活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。 職務詳細 ●予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決 ・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整 ・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成(SQL/SAS) ・モデル構築(Dataiku/Python等)および効果検証の設計・実行 ・モデルデプロイ・運用支援・実績検証 ●生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験 ・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討 ・簡易的なプロトタイプ開発 ・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み ●自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育 ・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動 ・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ <関連ニュースリリース> ・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結 https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 全社横断のデータ利活用を推進するため、キャッシュレス決済データ(取扱高58.9兆円、会員数3893万人、月間数億件のトランザクション)に代表される社内外の膨大なデータを扱う、モダンかつスケーラブルな次世代データ基盤の構築・運用をお任せします。 ●仕事内容 具体的には、以下の業務を通じて、ビジネス部門や顧客向けのデータ利活用をエンジニアリングの側面からリードしていただきます。 ・データ基盤の設計/構築/運用:AWS、Snowflake、Databricksを用いた、スケーラブルで堅牢な全社向けデータプラットフォームのエンジニアリング ・データパイプラインの開発:dbtを用いたデータ変換(モデリング)の高度化、およびGitHub ActionsによるCI/CD環境の構築・自動化 ・データマネジメントの実装:メタデータ管理、データ品質、ガバナンスを担保したデータモデリングの実践 ・データ利活用の支援:Lightdash等のBIツールを用いたデータ可視化や、顧客向けデータ提供サービスのバックエンド実装支援 ・内製開発文化の醸成:技術選定や開発プロセスの改善を通じ、モダンな技術スタックを用いたアジャイルな内製開発チームのリード ●開発チームの環境・カルチャー 内製化を強力に推進するにあたり、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、自律的に改善を行えるモダンな開発環境の整備を進めています。 ・コミュニケーションとナレッジ:Slackを用いたスピーディーなコミュニケーションと、Notionへのドキュメント集約による、透明性の高いナレッジ共有を徹底しています。 ・開発生産性の可視化/継続的改善:Findy Team+を導入してチームの開発パフォーマンス(Four Keysなど)を定量的に計測し、データに基づいた開発プロセス改善に取り組んでいます。 ・AIエージェントによる開発の加速: Claude Codeを活用したエージェントコーディングを導入開始しており、エンジニアがより本質的な設計やデータモデリングに注力できる環境づくりを進めています。

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 当社の既存業務に対してAIの活用を前提とした再設計を推進します。 社内各部署における「業務変革の実行支援」、全社横断での「活用促進」の企画、推進、「AI開発」に従事いただきます。 ●業務変革の実行支援 ・各部署のビジネス要望、課題をヒアリングし、業務変革テーマ検討・選定 ・業務変革テーマ別の立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定 ・担当部署と連携しての進捗・課題等のプロジェクト管理、要件交渉 ・業務変革テーマについてのAI活用イメージの具体化(要件定義支援) ●生成AI開発 ・クラウド環境でのAIワークフロー/エージェントの構築 ・プロンプトエンジニアリング ・業務要件に合わせた非構造化データのマネジメント ●活用促進 ・全社横断でのAI活用促進策の企画・実行・モニタリング ・社員向け研修の企画・実施

量子コンピューティング、量子アニーリング、量子インスパイアード技術を中心に、AI・データサイエンスや最適化などの数理技術も活用し、クライアントのビジネス変革を支援します。 クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、課題の抽出から解決策の提案、実証実験(PoC)、社会実装まで一貫して推進する業務です。 主な業務内容は以下の通りです。 ①クライアントのビジネスや業務課題をヒアリング・分析し、量子・数理技術の適用可能性を検討 ②実証実験のスコープ設定、検証内容の詳細設計、検証環境の選定、プロトタイプ実装、検証実施と評価・考察 ③社会実装、既存業務フローやシステムとのインテグレーションの戦略策定および実行支援 ④実証実験の環境構築支援、ハンズオン等の人材育成支援

従来当社が強みとしてきた半導体前工程向けの技術・知見を活用し、後工程の先端パッケージング領域における新規事業創出を推進しています。 本ポジションでは、最先端実装技術に関する大学・研究機関との共同基礎研究テーマとし、装置データの解析やシミュレーション技術を活用したデジタルツイン構築を担っていただきます。 <先端パッケージングとは> 複数の半導体チップを高密度に積層・統合し、AIや高性能プロセッサの性能を最大化する最先端の後工程技術。 【業務詳細】 ・国内外の研究機関や大学との共同研究で取得したデータの整理、解析 ・各種シミュレーションソフトの活用および最適な解析環境の選定 ・物理シミュレーションを活用した現象理解およびモデル構築 ・機械学習、AI技術を活用したデータ解析、予測モデル開発 ・半導体製造プロセスや装置挙動のデジタルツイン構築・高度化 等 <プロダクト・強み> https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/manufacturing-related/advanced-packaging/ <業務の変更範囲> 会社の定める業務

※ご経験/スキルに合わせて詳細業務を決定します ◇次世代自律システム(ロボット、ドローン等)の開発 ◇制御・知能化アルゴリズムの構築、および実機・管制システムへの実装、テスト、評価 ◇提供価値のPoC(概念実証)を通じた、継続的なシステム改善 など ●具体的な業務 三菱電機の多様な事業ドメイン(宇宙、電力、交通、ビル、製造等)における自律型システムの社会実装に向け、以下のサイクルで開発を推進いただきます。 ◇最新技術の調査・アルゴリズム設計 ・ロボティクス、AI、制御に関する最新論文の調査と、自社課題への適用検討 ・ROS2等のミドルウェアを活用した、統合システムのアーキテクチャ設計 ◇デジタルツインを用いた仮想検証 ・シミュレータを用いた、実環境を模した仮想空間の構築 ・開発したアルゴリズムのシミュレーションによる検証 ◇実機実装およびフィールド検証 ・自律システム(ロボット、ドローン等)へのソフトウェア実装 ・実験場や実際の現場における実機検証の実施、および発生した課題に対するデバッグと改善 ◇継続的学習基盤の構築と改善 ・実機検証やシミュレーションから得られたログデータを収集・解析し、システムの知能を向上させるためのデータパイプラインの構築 ・現場でのフィードバックを基にした、UI/UXやインターフェースの改善 ◇領域横断的なチーム連携 ・各事業部門の専門技術者と連携し、現場特有の制約条件を考慮したシステム要件の定義 ・スピード感を持ったプロトタイピングを通じて、技術の確からしさを早期に証明する活動 【変更の範囲】 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 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・使用言語: Python, C++ 等 ・環境: ROS, Linux, Omniverse (Isaac Sim) 等 ・ツール: Git, Docker 等 ・資格: 特定の資格は不問

AI活用を推進したいお客様に向けて、機械学習プラットフォームのDataRobot、SageMaker AI等を利用しデータ分析、予測の支援を担当していただきます。 機械学習で解決できるテーマを創出し、テーマを実現するためにデータを収集・整形し、DataRobotやSageMaker AI、独自技術を利用して予測モデルを構築、結果をレポーティングします。 予測結果をシステムと連携することで効果が見込まれる場合は連携ソリューションの構築を支援します。 また、お客様が自社のデータサイエンティストを育成する要望があれば、育成を支援します。

① AI×クラウドによるアプリケーション開発 クラウドネイティブ技術と最新AIを活用したアプリケーション開発を担当いただきます。 モデル選定・学習・評価からアプリ実装まで、一貫して携わることが可能です。 また、最先端のAI・ソリューションの検証・技術評価も行い、新たな価値創出に直結する開発に挑戦できます。 ②自社サービスの進化(エンハンス・保守) 既存サービスの機能改善・運用を通じて、ユーザー価値を継続的に高めていきます。 単なる保守ではなく、企画・改善提案を自ら反映できる環境のため、サービスを“育てる”経験が得られます。 ③映像ソリューションの新規事業開発 映像×AIを軸とした新規事業の立ち上げに携わります。 ・サービス企画(コンセプト設計・ユースケース検討) ・実現方式の設計(アーキテクチャ検討) ・事業化推進(商品化計画・提供モデル構築) 0→1の事業創出に技術者として関われるポジションです。

現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。 単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知/予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。 【具体的には】 ・装置データ収集システムの開発・改善 ・取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発 ・不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価 ・プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発(Run-to-Run制御含む) ・AI/統計モデルによるプロセスパラメータ最適化 ・構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発(C#, Python 等) ・開発・評価環境の自動化(学習データ生成、シミュレーション) 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

パーソルグループ各社およびクライアント企業に対し、AIを活用したビジネス課題解決支援、AI駆動開発、AI実装支援、AI定着化支援、プロジェクト実行管理等の技術リードを担当していただきます。 <具体的な業務内容例> ●各種基盤モデル(生成AI等) ●AI SaaS を活用したAIシステムアーキテクチャの設計 ●業務要件を踏まえたAIモデル選定・評価・PoC 設計 ●エンジニア/データサイエンティストを巻き込みAI実装プロジェクト推進 ●PoC に留めず、本番運用レベルのAIプロダクト導入までを一気通貫でリード ●AI駆動開発 └ 利用可能ツール(Cursor,Claude Cod,GitHub Copilot,Open AI CodeXなど顧客に合わせカスタマイズ) 期待するミッション AI を単なる技術導入ではなく、「業務と事業を変えるプロダクト」として実装することが本ポジションのコアミッションです。 ●AI トランスフォーメーション(AX)推進 └ AI導入ロードマップ策定、技術選定、アーキ設計 ●AI エコシステム整備 └ 生成AI(LLM)・RAG 構成、AI SaaS、データ基盤などを組み合わせた拡張性の高い技術構成の設計 ●AI × ヒトの共進化プロセス設計 └ AI 活用前提の業務フロー再設計、人による最適な介在点の設計、チェンジマネジメント ●実装フェーズの技術リード └ 社内エンジニア・データサイエンティストと連携し、PoC→本番導入へのスケールアップを牽引 プロジェクト事例 以下は案件事例の一部で、今後も多様な案件の獲得を予定しております。 <具体的なプロジェクト例> ●人事領域向け 生成AI(LLM)活用プラットフォーム構想、技術選定 ●営業オペレーション最適化に向けた AI ワークフロー構築、PoC 推進 ●営業スキル向上のための AI ロールプレイ自動生成ツール設計、実装 ●製造業向け最適化 AI(加工条件最適化モデル等)の PoC ～ プロダクション化支援 ●人材マッチングの AI 自動最適化アルゴリズム開発支援

【ミッション】 国内最大級の自社GPUインフラと通信ドメインデータを武器に、通信業界向け大規模言語モデル「Large Telecom Model(LTM)」の学習・評価・チューニングパイプラインを構築/主導します。 実業務に耐えうる高精度かつ安全性の高いモデルへと継続的に高度化し、現場への実装を通じてネットワーク運用の効率化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 ・LTMモデルの性能向上 ・学習パイプラインの構築 ・最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リード 【具体的な業務】 【モデル開発・学習】 LLMの継続事前学習(Continued Pre-training)やFine-tuning(SFT/RLHFなど)の実装/学習レシピの最適化 【データ基盤・加工】 基地局データや運用ログなどの大容量通信ドメインデータの収集/整形/学習データセットの設計、クレンジング 【評価・ベンチマーク】 自動評価フレームワークの構築および評価指標(Benchmark)の設計/精緻化 【技術調査・PoC】 最先端論文(ArXivなど)やOSS(最新のモデル・学習手法)のキャッチアップとPoCによる検証 【現場連携・要件定義】 社内関係部署(アプリ開発チーム・現場)との連携による課題の整理およびモデル要件へのフィードバック

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

●業務内容 当社では、今後のSI事業における新たな成長領域として、「データエンジニアリング/データ活用領域の新規事業立ち上げ」を進めています。 今回募集するのは、すでに完成された組織を管理するポジションではありません。 現在は事業・組織ともに立ち上げフェーズにあるため、まずはプレイングマネージャーとして自ら顧客・プロジェクトの最前線に立ち、案件創出、提案、プロジェクト推進を担いながら、事業の成長に合わせて組織をつくっていただきます。 将来的には、「データエンジニアリング領域の事業部長・部長として、事業・組織を牽引いただくことを期待するポジション」です。 「既存組織を管理する」のではなく、経営・営業・エンジニアと連携しながら、「自ら事業と組織をつくっていくこと」に魅力を感じる方を歓迎します。 ●仕事内容例 ・顧客のデータ活用課題のヒアリング、構想策定、提案 ・要件定義、データ基盤のアーキテクチャ設計 ・Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータ基盤案件の推進 ・PM/PLとしてのプロジェクトマネジメント ・営業部門と連携したプリセールス、案件創出 ・データエンジニアリング領域におけるサービス・技術方針の検討 ・プロジェクト体制の構築、パートナー企業との連携 ・事業拡大に合わせた採用活動、メンバー育成 ・データエンジニア組織の立ち上げ ・将来的な事業計画、売上・利益、組織計画の策定・推進 ●案件例 <案件例①:製造業向けマスターデータ基盤構築> 業界:大手製造業 期間:6か月 体制:3名 役割:PL兼データエンジニア 内容: 社内に散在する製品・顧客・仕入先マスタの統合基盤を構築 ETL/ELTパイプライン設計・実装 データ品質ルールの策定および運用設計 BIツール向けデータマートの整備 <案件例②:小売業向けデータ分析基盤構築> 業界:大手小売業 期間:8か月 体制:5名 役割:データエンジニア 内容: POSデータ・ECデータ・会員データを統合する分析基盤構築 クラウドDWH(Snowflake、Fabric等)の設計・構築 データパイプライン開発および自動化 マーケティング施策向けダッシュボードデータ整備 案件によって異なりますが、リモートワークやフレックス制度を活用しながら、裁量を持って働ける環境を整えています。 ●ポジションのミッション 入社直後から管理業務だけをお任せするのではなく、事業立ち上げ期はご自身もプレイヤーとして案件に入り、顧客・技術・プロジェクトを理解しながら事業基盤をつくっていただきます。 事業の拡大に伴ってメンバーを増やし、チーム化・組織化を進め、将来的には「事業部長・部長としてデータエンジニアリング領域を担っていただくこと」を想定しています。 中長期的には、データ基盤 → BI・Analytics → AI活用までを一気通貫で提供できる組織へ発展させ、データ・AI領域を当社の新たな事業の柱として成長させることを目指しています。 ●キャリアについて 【入社時】 プレイングマネージャーとして、顧客提案・PM・技術リードを中心に事業立ち上げを推進 　　↓ 【事業拡大期】 案件拡大、採用・育成を通じてデータエンジニアチームを形成 　　↓ 【組織化】 複数案件・チームを統括する部長クラスへ 　　↓ 【事業拡大】 データ・AI領域の事業部長として、事業計画・売上利益・組織を統括 ●配属部署 Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。 社員人数:約60名 ●配属事業本部 Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です! 今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI　QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。 また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます 生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。 AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します! ●研修 キャリア採用の方は、入社して慣れるまでは、担当マネージャーからサポートさせていただきます。 また、ヒューマンスキル研修(集合研修)やIT技術研修(オンライン)等の制度もあり、積極的にスキルを身に着けられる環境です。

会社概要 「デジタルクリエイタープロダクション」として、お客様の課題解決や自社プロダクトを通じて、技術者の社会的ポジションの確立を目指す、真のプロフェッショナル集団です。 　当社は単純な技術社員の派遣会社ではなく、デジタル人材事業、受託開発事業、コンテンツプロパティ事業を通じて、社内外にかかわらず、技術社員の働く機会、叶えたいキャリアの創出作りを行っています。 　当社には優秀な技術社員が数多く集まっており、人材をクラスター化することで、バンダイナムコグループ/リクルートグループ/楽天グループなどの大手企業をはじめ、常時300社以上と安定した取引を行っています。 　2014年上場以来、社員数の増加と共に、業績面においても着実な成長を遂げており、近い将来、東証プライム市場への上場を目指しています。今後は、更に優良な取引先、プロジェクトに参画することで、技術社員のトラックレコードの充実を図ることができます。 【主な仕事内容】 　HubSpot・Tableauを活用したDX推進エンジニアを探しております。 ●業務の全体像(任せたいミッション) ・HubSpot / SFA・CRM カスタムオブジェクト・プロパティ設計/データ設計 営業向け登録・入力フロー設計/API外部システム連携 業務要件に合わせた改善・運用設計/Pythonワークフローの実装・運用保守 ・Tableau / BI Tableau Cloudを利用したダッシュボード構築(売上・KPI等可視化) Tableau Prepによるデータ加工・結合/計算フィールド・フィルター設計 期間別集計・データソースおよびワークブックの運用設計 ・業務改善・データ活用・ベンダー折衝 業務フローの整理・改善/現場の要望を踏まえたシステム設計 SFA/CRMデータのBI活用(収集〜加工〜可視化の一連の設計) オフショア開発チームや外部パートナーへの仕様伝達・進捗管理 はたらく環境 ●キャリアマップ https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/career-map/ ●評価制度 https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/evaluation/ ●教育・研修 https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/training/ ●福利厚生 https://www.e-xtreme.co.jp/career/environment/benefits/

データアナリストとして、クライアントのマーケティング課題に対するデータ利活用戦略の実行を担い、統計モデルを用いた高度な分析から、意思決定を支援する戦略的示唆の導出までを一貫して担当していただきます。 本ポジションのミッションは、データサイエンスを通じて複雑なビジネス課題を解明し、クライアントが自信を持って次の一手を踏み出せる「確かな根拠」を提供することにあります。コンサルタントやシニアアナリストと連携しながら、当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、クライアントの事業成長をデータから支える役割を担います。 具体的には、マーケティング投資効果を統合的に分析するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、消費者インサイトを解き明かす定量的リサーチの設計・分析、クライアント課題に応じたアドホックな分析を遂行します。単にデータを集計するだけでなく、RやPython・SQL・社内分析プロダクト等を駆使してデータを解析し、そこから得られた知見をビジネスの文脈に翻訳して、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を導くストーリーへと昇華させることが求められます。 【具体的な業務内容】 ●経営課題の解明に向けた分析アプローチの設計 コンサルタントやシニアアナリストと緊密に連携し、クライアントが抱える抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果を可視化するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、複雑な顧客接点を紐解くアトリビューション分析など、多種多様な手法の中から、課題解決に最短距離で到達するための最適な分析プランを緻密に設計します。 ●高度なデータ解析と統計モデリングの実装 自社プロダクトおよびR、Python、SQL等の技術要素を駆使し、ナショナルクライアントが保有する広範かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、精緻な投資最適化シミュレーションから、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明まで、ブランド戦略の根幹を支えるプロフェッショナルな分析を実践します。 ●意思決定を導く戦略的示唆の言語化 抽出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に読み解き、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。単なるデータ集計に留まらず、深い洞察に基づいた仮説検証を通じて、既存のフレームワークでは捉えきれない固有の事業課題に対する解決策を提示し、データに基づいた確かな経営判断を強力に支援します。 ●専門性の追求とチームへのナレッジ還元 シニアアナリストによるディレクションのもと、統計的な妥当性とビジネス的価値を両立させた高品質なアウトプットを追求します。最新の解析手法や業界知見を積極的に取り入れ、日々の分析実務を通じて得られた知見をチームへ共有・還元することで、組織全体のデリバリー品質の向上と、自身のアナリストとしての専門性強化を並行して推進します。

二輪販売シェア世界トップ企業のグローバルマザー工場としてHondaを支えている熊本製作所にて、「工場DXの推進役」として、現場起点のスマートファクトリー化・デジタル施策の企画立案・導入・改善をお任せします。現場の課題に寄り添いながら、データ活用やIT導入によって、“早く・安く・良いものをつくる”ものづくり体質への進化を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ご自身の専門性を活かして、製作所内の部門横断的なDX推進をリーディングして頂き、ゆくゆくは国内外の拠点でグローバルにご活躍頂くことを期待します。 ●設備稼働・生産状況などのデータの見える化、分析基盤構築、自動化 ●各部門(生産技術・製造・物流等)を横断する業務データの統合・活用支援 ●工場内のスマート化・DXに向けた企画立案、導入、効果検証 ●サプライチェーン・物流を含む領域横断全体最適の一元化推進 ●ソリューション導入におけるシステムベンダーとの連携・ディレクション ※コードが書ける方は尚歓迎ですが、導入・企画・要件定義フェーズをリードできる方であれば問題ありません。 ※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

・シミュレーションおよび動作検証 デジタルツインや物理シミュレータ環境を活用した制御アルゴリズムの事前検証および評価基盤の整備。 ・クライアント現場でのPoC推進および実機適用 工場・倉庫等のリアルな現場におけるフィールドワーク、実機ロボット・自動運転機器でのデバッグおよび動作適合。

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

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

●配属部門 エンタープライズソリューション統括本部　システムインテグレーション本部　テクノロジーサービス部 ●部門概要 主に次の2つの軸で活動します。 1.組織横断支援 専門家としてプロジェクトに直接参画し、また専門的知見に基づく施策の企画・実行を通じて、部門横断の支援を行います。 2.顧客向けの高難度プロジェクト遂行 顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行を担います。 ●担当業務 事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着(監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備)まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。 併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策(標準化、ナレッジ整備、育成 等)も担っていただきたいと考えています。 *********************************************************************************************** 【動画のご紹介】 システムソリューション事業部のカルチャーや、「はたらいて、笑おう。」を実現するための制度・取り組みについて 30秒～1分ほどのショート動画でご紹介しております。ぜひご覧ください。 (https://note-it.persol-xtech.co.jp/n/na642e98915d8) *********************************************************************************************** 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)

お客様に「安心・安全・価値ある品質」を提供することをミッションに、市場品質情報やテレマデータを活用し、不具合の早期顕在化・解決をお任せします。 開発・製造部門や海外拠点、取引先と連携し、品質改善・不具合解決を推進し、新規事業(電動化)では期待を超える品質、既存事業(ICE・HEV)では当たり前品質をお客様に届けます。 【具体的には】 ●市場不具合情報の収集・分析 └不具合発生状況・傾向を把握し、迅速な対応の基盤を作る ・国内外の販売会社から寄せられる不具合情報の収集 ・発生状況、発生傾向の分析 ・社内サービス部門及び社内端末に集約された情報を用いた解析 ・ビッグデータ解析による特異性検知・発生メカニズム推定 ●不具合部品・制御の解析・対策 └根本原因を特定し、再発防止策を講じる ・不具合部品の解析、制御系の調査 ・開発・製造・取引先品質部門と連携し、原因究明 ・対策の適用と再発防止活動の推進 ・解析結果の社内サービス部門・渉外担当部門への簡潔な報告 ●既販車対応の検討・推進 └市場での影響を最小化し、お客様の安全と信頼を確保する ・発生予測・予見性検証による既販車対応要否の判断 ・技術報告書の作成と各会議体への報告 ・市場修理手法・改善策の提示 ・国交省届け出までの各種手続き、資料作成、整合・調整・推進 ●社内外連携・報告・改善活動(情報共有と再発防止の体制を強化する) └情報共有と再発防止の体制を強化する ・関連部門を巻き込んだ早期対応体制の構築・推進 ・製品開発部門への周知・フィードバック ・新技術・新システムに対応した解析手法の構築 ※国内外の出張および将来的な海外拠点への駐在が発生する可能性があります。 ※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ございます。