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イメージングソリューション事業部の開発部門において、当事業部が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」等のスマホアプリ/オンラインサービス向けのデータベース構築、データの収集/可視化/分析の実務をご担当頂きます。 ●顧客データ収集用データベース/データマート構築(BigQuery) ●データ収集の仕様策定(Firebase, Google Analytics) ●データの可視化サイト構築(Tableau) ●データ分析 ●最新のデータ関連技術動向調査および技術提案 <施策例> ●マーケティング部門、アプリ開発チームと連携し、スマホアプリのイベントログ可視化の仕様を策定する。 ●上記可視化仕様に基づき、データベース、可視化サイトを構築する。 従事すべき業務の変更の範囲 当社業務全般

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

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

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 　世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 　収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 　また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) 　データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: 　データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※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あります。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

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

●配属部署 電力変換システム部 FACTS/HVDCシステム開発課 ●配属先ミッション ・電力変換システム部 国内外における電力系統向け電力システム機器・電力変換機器・システム事業の販売促進、機種/システム開発支援、受注前活動試験に関する業務を担当しております。 ・FACTS/HVDCシステム開発課 電力用FACTSシステム、および直流送電システムの開発、関連技術開発に関する事項 ※HVDC:直流送電システム ※FACTS:無効電力補償装置システム 電気を安定的に需要家に送電するために必要な電力変換器のシステム設計、配置設計、シーケンス設計、制御保護アルゴリズム設計やそれぞれに必要な解析、製品検証業務をご担当いただきます。 システムを実現するために、幅広い知識、技術が必要であり、それぞれの技術を保有したメンバーで対応します。 ご本人様のご希望/ご経験を加味し、お任せする業務内容を決定させていただきます。 <具体的には> 電力変換器システムに関する ・お客様(主に電力会社:日本/アメリカ/欧州/台湾等)との技術打合せ ・社内外関係者との技術打合せ ・電力系統解析 ・システム設計書作成 ・技術仕様書作成 ・購入仕様書作成 ・展開接続図作成 ・試験仕様書作成　になります。 ※自部門ではモノ作りは実施しておらず、上位仕様作成後、社外、関係部署への購入仕様書作成して、発注を行います。受け取ったモノの品質評価を行うために試験を行います。 ※製品規模は10億円～数百億円程度のシステムになります。 ※海外顧客とのやり取りが多いですが、基本は国内からのリモート対応を想定しております(一部海外出張もあり)。 ※1案件FACTSで2~3年程度、HVDCで4~5年程度の期間となります。 【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 <FACTS・HVDCについて> 従来の火力発電から、再生エネルギーにシフトしていく中で電力系統を今後いかに安定して運用していくかが大きな課題となっています。その中でFACTSは電力変換器を活用し新たな電力系統の課題を解決し安定化に貢献する手段として、HVDCは洋上風力などの電力の生産地・消費地間の大電力輸送を実現する手段として注目を浴びております。 ●FACTS運用による北米系統の安定化 https://www.giho.mitsubishielectric.co.jp/giho/pdf/2018/1811104.pdf

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

～マルチチャネルを駆使する「真のCRMプロ」へ～ ●CRM専任として複数チャネルを用いた施策実施 ●事業づくり×CRMの両立 ●デジタルとリアルを繋ぐ完全内製化 ●多角化事業を活かした長期LTV設計 ※当ポジションは第二新卒層～経験者層まで幅広く募集しております。 ※実務未経験からの入社実績もございます。積極的なご応募お待ちしております。 当社は「10年後に年商1兆円」を掲げ、毎年100億円規模の新規事業投資を行っています。このダイナミックな環境で、CRMのプロフェッショナルとして事業成長を牽引していただける方を募集します。 当社のCRM担当は、単なる配信業務に留まらないポジションです。 データ蓄積・分析から顧客コミュニケーション戦略の立案、MAツールやデータベースの設計まで、一貫して携わる大きな裁量があります。 既存事業・新規事業を問わず、本質的なCRM戦略を通じて事業成長への貢献を実感いただけます。事業フェーズ次第では事業企画やPdM(プロダクトマネージャー)のような役割まで深く関わることができ、自身の貢献範囲を広げられるやりがいがあります。 ●詳細 各サービスのユーザーが継続的にサービスを利用し、最適なユーザー体験を提供できるようなコミュニケーション戦略を設計・実行していただきます。 ユーザー接点の最適化を通じて、事業利益の最大化を目指します。 顧客ニーズに応じた適切なコンテンツ制作を行い、メール、LINE、電話、SMSなどの複数チャネルを活用した施策の実施・効果検証・改善のPDCAサイクルを回していただきます。 担当するサービスによっては、共通ID化やマイページ改善、サービス間連携などのプロジェクトに参画し、必要に応じてPMとしてプロジェクトをリードする役割を担っていただきます。 そのため、要件定義、プロジェクト管理、ステークホルダー調整、システム設計の理解などのスキルも活かせる環境です。 ●業務詳細 ・CRM戦略の立案(顧客データの収集・管理・分析・活用) ・顧客課題の特定とリサーチ ・顧客の属性、活動履歴、アクションデータを活用したパーソナライゼーションの高度化 ・複数チャネルをまたいだユーザー行動の把握と顧客接点の最適化 ・価値あるデータ蓄積・分析のためのデータ基盤設計・活用の推進 ・課題解決のための具体的な施策立案と実行(メール・LINE・電話・SMS 等) ・潜在、顕在顧客向けのコンテンツ企画・制作 ・ユーザー接点創出のためのツール導入・設計・運用(MAツール・配信ツール) ・マーケティング投資のROI最大化に向けた施策の企画・実施 ・共通ID化やサービス間連携に関連する要件定義、プロジェクトマネジメント、 　データ統合設計 ●入社後の業務ステップ ・入社後は特定事業のCRM担当としてメール・LINE・アプリなどの複数チャネルを使った改善に従事いただきます。 ・3か月後には1事業のCRM担当をお任せし、サービス自体のコミュニケーション設計から施策実装までご担当いただきます。 ・その後、半年～1年ほどで、主に下記2つの道を選択していただく予定です。 ①プレイングリーダーとして複数事業のCRMを担当 ②スペシャリストとして特定領域を深める ●担当サービス 以下いずれかの事業に携わっていただきます。 ・IT領域人材サービス「レバテック」 ・医療介護領域人材サービス「レバウェル看護」「レバウェル介護」「レバウェル保育」「レバウェル薬剤師」「レバウェル医療技師」 ・エッセンシャルワーカー特化型人材サービス「レバジョブ」 ・若年層向けの人材サービス「ハタラクティブ」「career ticket」 ・オンライン診療｢レバクリ｣ ・新規事業

<<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

企業における基幹系および情報系の業務システムに対する、主にテスト戦略の立案や計画、推進や、既存保守案件のテスティングに関する課題分析や改善の提案などを担当。 プロジェクトの上流工程から関わることにより、テストに閉じずプロジェクト品質を高めるための計画立案を担います。 また、お客様のテスティング業務のアウトソーシング化の計画も担当します。 ●役割・期待 ・システム開発案件における、各案件の特徴を踏まえたテスト戦略/計画の立案、品質評価基準や手法の提案、社内外のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、テスト推進 ・テスト手法や観点を踏まえたテストケースの作成、実行 ・システム開発やアプリケーション運用における、生産性や品質課題の分析/評価、改善策の検討、提案 ・オフショアチームを活用したテストチームの組成、管理運営 ・テスト標準の整備、展開、育成 ●使用環境 ・ツール:Slack、JIRA、Confluence、Zephyr、Teams ・Generative AI活用プラットフォームを積極的に活用可能

【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 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニア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、生成AIを中心に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 ●業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発 ・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発 ・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発 ・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化 ●生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善 ・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築 ・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築 ・フィードバックに基づいた改善の実施 ●アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画 ・AWSを中心とした利用サービスの選定 ・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画

●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

●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 当社は国内最大級の決済プラットフォームを運営しており、膨大なトランザクションデータを活用したビジネス展開を積極的に推進してきました。 現在、さらなる「データ利活用の民主化」と「高度なガバナンス」の両立を目指し、全社的なデータ駆動型経営を支える次世代のモダンデータスタックへの移行を加速させています。 これまでのデータ活用の実績をベースに、さらにスケーラブルで信頼性の高いデータマネジメント体制を構築し、ビジネス価値を最大化させるプロフェッショナルを募集します。 ●職務詳細 ・全社向けデータプラットフォームにおけるデータマネジメントおよびガバナンスの設計・運用全般を担っていただきます。 ・データガバナンス体制の構築: セキュリティ、プライバシー保護、利便性を高次元で両立させるデータポリシーの策定と運用。 ・メタデータ管理とデータカタログの整備: 膨大な項目が存在するデータの定義を標準化し、全ユーザーが目的のデータを迅速に発見・理解できる環境の構築。 ・データ品質マネジメント: 信頼性の高い分析を担保するためのデータ品質評価指標(SLA/SLO)の策定、および品質モニタリングの自動化。 ・モデリングとデータ構造の最適化: クラウドデータウェアハウスの特性を活かし、分析効率を最大化するためのデータモデリング支援。 ・データマネジメントの高度化: 既存のデータ資産を最新のクラウド基盤へ最適に配置し、持続可能なデータライフサイクル管理を実現する活動。

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

データマネジメントに関するコンサルティング・伴走支援を担当していただきます。 また、データ活用基盤の導入・開発を担当していただきます。

※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

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