年収350万円以上 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

Ｓｋｙ株式会社

■配属予定部署 ICTソリューション事業本部　SI部 ■配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成AIの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成AIのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 ■仕事内容 DX(デジタル・トランスフォーメーション)が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。 この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成AIを活用するシステムを提案し、開発・構築します。 また、生成AIのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。 最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】 顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を 構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】 生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、 要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、 プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、 各種データを管理するデータベース設計、 ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】 データ分析基盤を構成する、データレイクや DWH（データウェアハウス）等のデータ設計、 データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた 画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築

ウェルスナビ株式会社

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

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。 ①システム設計・開発 ・クラウドプラットフォーム(AWS/Azure)におけるサーバレスアーキテクチャシステム設計 ・システム開発におけるソフトウェア設計および実装 ・要件定義から設計、実装までの一連の開発業務 ②データ基盤構築とガバナンス設計 ・最適なデータ基盤サービスの選定・評価 ・社内システムのデータ統合に向けた設計・実装 ・データ統合のための内製開発 ・データ利活用ルールの設計 ・セキュリティポリシーに準拠したアクセス制御設計 ③ビジネス課題解決 ・社内業務プロセス改革チームとの協業 ・各部署でのユースケース発掘 ・発掘したユースケースの実現に向けた技術支援 【仕事の進め方】 ・外部ベンダと協業しながら、自らも手を動かして開発を推進 ・アジャイル開発手法を採用し、スピーディな開発 ・複数人の社員メンバーとチームで開発を進行 職種の変更範囲:当社業務全般

株式会社日立製作所

デジタルサービスビジネスユニット(ディフェンスシステム) 情報システム本部 衛星・画像システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ディフェンスシステム事業部は、防衛、航空宇宙、セキュリティの責任事業部として、日立グループの成長へ貢献すべく活動しております。 ※ディフェンスシステム事業について:https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/field-navi/defense/ 情報システム本部は、防衛分野を中心として、中央官庁向けに、システム提案から保守および技術開発を担っています。 衛星・画像システム部は、画像処理を含むシステムの設計や開発、衛星画像データを活用するためのサービスを提供しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 安全保障に関する新分野に対するプレ活動や、デジタルソリューションに関する市場調査、他業種への横展開を担当頂きます。 その他、システムの提案、開発、納品、保守、運用まで、幅広い職務に携わって頂きます。 (1)防衛省他安全保障関連省庁に対するシステムの提案及び設計 (2)研究所等と連携した画像処理及びAI関連技術の開発及び提案 (3)(1)に関わる計算機構成の検討と環境構築及び維持・保守 【職務概要】 中央省庁(安全保障関連)向け情報システムにおけるエンジニアリング業務 システムエンジニア:衛星情報事業(システム及びサービス)の上流設計(提案)/設計開発/運用支援 画像データなど大容量データを扱うシステムの提案・設計開発・運用支援(保守サービスを含む)に係わるエンジニアリング ・画像から得られる情報と他の情報を組合わせて可視化するためのアプリケーションの開発 ・大容量データを取り扱うためのシステムの提案・設計開発・運用支援 ・衛星画像を利用したサービス事業の提案・サービス設計・運用支援 【職務詳細】 ・業務の効率化、運用に関わる総コストを削減することなどにより、技術とアーキテクチャーを発展させ、技術とデジタルの力によってもたらされる価値を高める。 ・「As Is(現状)」と「To Be(あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を提案する。 【働く環境】 ・一つのプロジェクトは、10人から50人規模で、3年～5年程度の工期です。 ・20～40代まで幅広い年齢層の方が活躍しています。 ・語学力やプロジェクトリーダーの経験などに応じて、役割を決定します。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(ディフェンスシステム) 情報システム本部 衛星・画像システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ディフェンスシステム事業部は、防衛、航空宇宙、セキュリティの責任事業部として、日立グループの成長へ貢献すべく活動しております。 ※ディフェンスシステム事業について:https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/field-navi/defense/ 情報システム本部は、防衛分野を中心として、中央官庁向けに、システム提案から保守および技術開発を担っています。 衛星・画像システム部は、画像処理を含むシステムの設計や開発、衛星画像データを活用するためのサービスを提供しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 安全保障に関する新分野に対するプレ活動や、デジタルソリューションに関する市場調査、他業種への横展開を担当頂きます。 その他、システムの提案、開発、納品、保守、運用まで、幅広い職務に携わって頂きます。 (1)防衛省他安全保障関連省庁に対するシステムの提案及び設計 (2)研究所等と連携した画像処理及びAI関連技術の開発及び提案 (3)(1)に関わる計算機構成の検討と環境構築及び維持・保守 【職務概要】 中央省庁(安全保障関連)向け情報システムにおけるエンジニアリング業務 システムエンジニア:衛星情報事業(システム及びサービス)の上流設計(提案)/設計開発/運用支援 画像データなど大容量データを扱うシステムの提案・設計開発・運用支援(保守サービスを含む)に係わるエンジニアリング ・画像から得られる情報と他の情報を組合わせて可視化するためのアプリケーションの開発 ・大容量データを取り扱うためのシステムの提案・設計開発・運用支援 ・衛星画像を利用したサービス事業の提案・サービス設計・運用支援 【職務詳細】 ・業務の効率化、運用に関わる総コストを削減することなどにより、技術とアーキテクチャーを発展させ、技術とデジタルの力によってもたらされる価値を高める。 ・「As Is(現状)」と「To Be(あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を提案する。 【働く環境】 ・一つのプロジェクトは、10人から50人規模で、3年～5年程度の工期です。 ・20～40代まで幅広い年齢層の方が活躍しています。 ・語学力やプロジェクトリーダーの経験などに応じて、役割を決定します。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社くすりの窓口

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。 特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。 ①音声解析:音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析(例:AWS Transcribe、Whisper など) ②OCR(光学文字認識):紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化(例:AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など) 生成AI:業務支援のための大規模言語モデル(LLM)の活用、プロンプト設計やファインチューニング(例:Amazon Bedrock、OpenAI API など) データパイプライン構築:AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化(例:AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など) AI推論APIの開発:各種AIモデルのAPI化・運用(FastAPI、Flask などを活用) パフォーマンス改善・精度向上:AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定 AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

株式会社SI&C

DX Solution PL/PMとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 ・プロジェクト管理(3～30名)全般 ※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成 ●注力領域・取扱プラットフォーム・プロダクト例 Azure OpenAI/Google Gemini/IBM watsonx/SalesForce Einstein/PyTorch//TensorFlow/Chainer/Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools Salesforce Salse Cloud/Service Cloud/Experience Cloud/Industry Cloud(保険・金融・ヘルスケア)/Data Cloud/Agentforce/MuleSoft Hyper Automation/Intelligent Automation/Power Automate/Ui Path/Asteria/informatica/Outsystems ServiceNow(ITSM/ITOM/CRM/SECOps/HR)/ServiceNow AI Agent

株式会社SI&C

DX Solution PL/PMとして、基本プライム案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 ・プロジェクト管理(3～30名)全般 ※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成 ●注力領域・取扱プラットフォーム・プロダクト例 Azure OpenAI/Google Gemini/IBM watsonx/SalesForce Einstein/PyTorch//TensorFlow/Chainer/Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools Salesforce Salse Cloud/Service Cloud/Experience Cloud/Industry Cloud(保険・金融・ヘルスケア)/Data Cloud/Agentforce/MuleSoft Hyper Automation/Intelligent Automation/Power Automate/Ui Path/Asteria/informatica/Outsystems ServiceNow(ITSM/ITOM/CRM/SECOps/HR)/ServiceNow AI Agent ●本ポジションの特徴 多種多様な業界業種、多くの技術領域に触れながら、プロジェクト推進することができ、将来のキャリアパスを考える上で最適な環境を得ることができる。

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、生成AI、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】 ・AIエージェント・データ統合基盤など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主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・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:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●想定業務内容(スキル習得後) 習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。 ・データ分析・異常検知・時系列分析 ・Webアプリ/業務システム開発 ・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング ・画像処理・画像認識 ・BI(Business Intelligence)・データ可視化 ●参画プロジェクト例 ・AI分析システム開発(製造・流通・金融 等) ・Webアプリ/業務システム開発 ・自然言語処理を活用したAIシステム ・画像認識・検査自動化システム ・BIツールを用いた経営支援・データ活用 ●組織について ・データサイエンス課 在籍人数:210名(2025年6月末時点) ・未経験入社から活躍しているメンバーも多数 ・将来的には メンバー → リーダー → マネージャー とキャリアアップ可能 ※変更の範囲:会社の定める業務

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的な業務】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築

●携わっていただく製品/システム ・スマート保安事業についての概略説明 私たちが開発・運用する「スマート保安システム」は、受変電設備に設置した各種センサーから設備の状態を常時監視し、データをクラウド上で蓄積・分析することで、故障予知やメンテナンスの最適化を実現する次世代の保安ソリューションです。 従来の定期点検や現場巡回のように人が現地に足を運んで行う設備管理から、データに基づく予知保全・遠隔監視への変革を提案します。 温度・振動・電流・絶縁状態などのリアルタイム情報を活用し、異常兆候を早期に検知することで、設備停止リスクの低減や保守周期の延長、さらには保守人員の負担軽減を可能にします。 今後はAIによる故障予兆診断や、自動判断による遠隔制御など、さらなる進化も視野に入れています。 労働人口の減少が進む中、熟練技術者の経験をデジタル技術で補い、人とデジタルが共に支える新しい保安体制の実現を目指しています。 ●お任せする業務 受配電設備に対するスマート保安サービスの事業化検討において、主にクラウド運用やデータ利活用の側面を担当していただきます。 社内外の関係者と連携しながらITスキルを磨き、事業のプラットフォームを支える役割としてご活躍いただきたいと考えています。 <具体的には> 以下の業務のうちご経験・適性に応じた業務からご担当いただき、段階的に担当範囲を広げていただきます。 【スマート保安事業化】 ・IT・システム面からの事業推進に向けた社内調整・関係部門との連携 ・システム運用に関する規程やセキュリティルールの策定 【拡販活動】 ・システム構成やセキュリティに関する顧客説明・資料作成 ・展示会でのシステムデモ対応・IT面での解説 【顧客サポート】 ・クラウドサービス導入後の運用支援、IT面での問い合わせ対応 ・遠隔監視システムのセットアップ・不具合調査 【クラウド化・データ利活用検討】 ・クラウド環境の保守・運用管理 ・センサーデータ等の利活用検討・分析支援(可視化やデータ構造の最適化等) 【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

株式会社エスタイル

最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を使った開発に挑戦できます。 具体的には、AIと外部システムをつなぐAPI連携や、高性能な検索システム(RAG)、AIエージェントなどのアプリケーション開発に取り組みます。 未経験の分野でも、新しいサービスを生み出すプロジェクトに参加し、エンジニアとして技術・キャリアの幅を大きく広げられる環境です。

※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

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(社会システム) テレコムユーティリティソリューション本部 AIトランスフォーメーション推進部 【配属組織について(概要・ミッション)】 【社会システム事業部のミッションとは】 ●日立という大きな会社の中で、私たち社会システム事業部は、エネルギー・通信・交通の3分野を担っています。 ●それぞれの分野において、お客様のビジネスを密接に支えるとともに、これまで培った経験と技術にITとOT、プロダクトを組み合わせることで、お客様との協創により、新たなデジタルソリューションを創出し、未来へつなぐ社会を作ろうとしています。 【職務概要】 生成AIを活用した顧客DX推進のための課題発見、PoC、システム化を推進するためのマネジメント業務 【職務詳細】 顧客課題に沿った提案活動と案件獲得 顧客との議論や折衝を通じたプロジェクトの推進 PoCやシステム開発を確実に遂行するためのチームマネジメント プロジェクトリーダとしてのポジション 数名～十数名程度の生成AIを活用したDXを推進するプロジェクトリーダとして、 お客様との議論を通じた課題発掘、要件特定、試行結果を見ながらのアジャイルな方向転換、改善を行い、最終的にお客様に納得頂く形へチームをけん引するポジション 【働く環境】 【配属組織/チーム】 配属組織は若手中心の技術に詳しいメンバーが多い組織で、試行錯誤を繰り返しながら事業拡大を検討するメンバーの多いチームとなります。 【働き方】 働き方としては在宅と出社のハイブリッドの形での勤務形態で首都圏を中心に出張がある。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

プライムプラネットエナジー&ソリューションズ株式会社

開発・生準・量産など幅広いモノづくりのフェーズにおいて、生産性・品質の向上を目指してシステムやアプリの企画・開発・導入までお任せします。設計・コーディングは外部ベンダーが担当するため、要件定義や進行管理、改善提案など上流工程に携わっていただきながら全社的な視点で業務を推進頂くことを期待しております。 <職務フェーズと業務詳細> ●システム企画/構想 現状分析と要件定義、ユーザーニーズ調査、要件定義書の作成、システム全体像の設計、機能設計、データ設計、プロジェクト計画の策定、ベンダー選定と調整 ●構築～導入(委託領域 委託管理スキル要) システムアーキテクチャ設計、UI/UXデザイン、テスト計画とケース作成、技術ドキュメンテーション、レポート作成 ●運用/保守(委託領域 委託管理スキル要) モニタリングとアラート管理、ログ管理と分析、インシデント管理、ソフトウェアアップデート、ユーザ問い合わせ対応 <具体的な案件> 以下より、ご経験や適性に応じて案件を担当いただくことを想定しております。 ※なお、他ポジションへの適性が強いとお見受けした方については、異なる職務をご提案させていただく場合もございますことご容赦願います。 ●実験データベース/試作データベースの構築・開発(姫路・豊田・三宮) 実験・試作のデータを一元管理し条件や情報を体系化することで、開発スピードと品質を向上させるための情報基盤を作っていただきます。化学・電気・機構等、可変要素の多い電池という製品の開発に携わるからこそ、パターンを可視化していくことが非常に重要となっております。 ●MESの機能開発(姫路・三宮) 工場の現場業務をデジタル化し、リアルタイムで管理・最適化する為の仕組みづくりを行っていただきます。新たなラインや設備の追加/現場からの改善要望などに対し、長期的な運用を見据えてデジタル技術で応えていただきます。 ●エッジデータを活用した予兆管理推進(姫路) 設備のトラブル防止・発生時の事後検証を行うために必要な、データ抽出の仕組みづくりに携わっていただきます。『どのようなセンサを搭載するのか?』等といった開発の部分から導入後の運用まで関わっていただくため、自身が現場の変革を作り上げている手触り感を強く持っていただくことができます。

パーソルキャリア株式会社

●職務責任: 日々、オンラインおよびオフラインで膨大な量のデータが生み出されており、この蓄積データの価値を見極めて事業を創造・変革・成長させることが重要テーマの一つになっています。 本組織には、サービス企画や事業運営を担うビジネスメンバー、データインフラの構築を推進するエンジニア、統計解析や機械学習モデルの開発・実装を行うデータサイエンティストなど、異なる強みを持ったメンバーが集結しています。データを基にマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化など多角的な視点で事業を捉え、新たな価値創出に挑むことが求められています。 本ポジションでは、全社的なデータ・AI活用方針や利用環境を整備し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指します。その中でデータサイエンティストやデータエンジニアの牽引、組織運営をお任せし、パーソルキャリア全社のAIドリブンな事業変革をリードしていただきます。 ●担当業務: データ・AIビジネス領域のマネジメント(管理職)として、組織の戦略策定～実行から組織運営をお任せします。 ・組織の方針・戦略策定、実行 ・経営陣や他部門(プロダクト・開発部門・企画部門・営業部門・管理部門の事業部長)との折衝 ・データインフラ組織・開発組織のマネジメント ・データサイエンティスト、アナリスト、データエンジニアのメンバー採用・育成 ・プロジェクトマネジメント、リソース最適化、予算管理 ・ガバナンス構築 ・全社のデータ・AI活用の方針策定、環境整備、サービス開発・支援 ・今後のデータビジネス領域の施策の計画と実行 ・全社のインフラ構想やマイクロサービスアーキテクチャ化推進 ・AIサービス構築推進 　等 ●組織構成 データ・AIソリューション本部は150名程度の組織です。 データ・AIインフラ統括部、AIプロダクト統括部、AIDX統括部の3統括部と、組織開発部、事業企画部の本部直轄部門から構成されています。(詳しくは、各統括部・部門紹介 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/260430_02 をご確認ください) ご経験や管轄に応じて、本部内の複数の部門のマネジメントをお任せいたします。 統括内は、主に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等の役割を持つ社員が所属し、それぞれ強みを発揮いただきながら活動頂いております。新卒・中途入社の方が在籍しており、20代半ば～40代まで幅広く在籍しています。

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、ご経験にマッチする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、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)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などの最新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や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、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・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 ・社内外でのセミナー講演や論文・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、あるべき分析基盤の実現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とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【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、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・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・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・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(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・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】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

デクセリアルズ株式会社

●具体的な業務内容 1.マシンビジョン/外観検査システムの開発 製造現場における品質向上や自動化を目的として、カメラ・照明・レンズを含む撮像システムの設計・開発を担当していただきます。また、画像処理アルゴリズムやAIを活用した検査モデルの開発、さらにプログラミングによる検査装置向けアプリケーションの実装まで、一連のシステム構築に広く携わっていただきます。 2.生産ラインへのシステム導入 機械・電気チームと協働してシステム統合を進め、製造現場をはじめ社内関係部署や社外パートナーと調整しながら、生産ラインおよびシステムの設計・立ち上げを担当していただきます。また、システム導入に際して必要となる新技術の調査・検討も行っていただきます。 3.品質モニタリングシステムの開発、既存システムのメンテナンス データベースの設計・構築・運用を行い、リアルタイムで検査データの管理・分析・可視化を可能にするアプリケーションの開発を行っていただきます。また、既存システムの機能追加やリプレース、更新作業などもお任せいたします。 ●働き方のイメージ ・組織で求めるポジション 実務主担当 ・出張頻度・出張先 国内 1～2回/月(セミナー、展示会、研修、他事業所等) ・部署の平均残業時間 20時間程度/月 ・リモートワーク・フレックス制度の活用度合い 　リモートワーク:1回/週程度を想定 ※業務状況による 　フレックス制度:積極的にご活用いただける環境です ●入社後のキャリアプラン 入社後は、まず実務担当として検査システム導入や技術開発に取り組み、製造現場での課題理解や専門スキルを身につけていただきます。経験を積んだ後は、リーダーとしてチームを牽引し、システム導入を主導する立場へとステップアップしていただくことを想定しています。将来的には、メンバー育成や組織運営を担うマネジメント、または、専門性を極めたスペシャリストとしてのキャリアプランを想定しており、マネジメントと技術の両面で成長できる環境が整っています。 ※変更の範囲:会社の定めるすべての業務

株式会社SI&C

当社のCloudNativeUnitにて、主にクラウド環境上でのデータ基盤構築・活用支援を担当いただきます。 具体的には以下のような業務に携わっていただきます。 ●データパイプラインの設計・構築 外部サービスなどからのデータ収集を目的としたAPI連携・バッチ連携の設計・実装 CSVやExcelなどファイル形式のデータを取り込むインターフェースの構築 ●データレイク/データウェアハウスの構築 一次データを保管するデータレイク環境の設計・構築(例:Amazon S3, Google Cloud Storage など) 利活用しやすい形で整備するデータウェアハウスの構築(例:BigQuery, Redshift, Snowflake など) ●データ活用支援・可視化対応 BIツール(Tableau、Looker、Power BI等)とデータウェアハウスとの連携支援 データの可視化や分析に向けたリソース・アクセス設計、パフォーマンス管理 ●システムアーキテクチャ設計・技術的課題の解決 AWSやGCPのマネージドサービスを活用した効率的かつセキュアなシステムアーキテクチャの検討・実装 技術的な課題の発見・解決、継続的な改善提案

株式会社NTTデータ

昨年、汎用問い合わせの生成AIサービスをリリースし、今年度もまた銀行の本業に貢献する商用サービスをリリースしようとしています。PoCで終わりがちな生成AIの領域において実ビジネス化の最先端を走っている組織で、私たちは金融機関向けの生成AIプラットフォームを提供し、顧客課題の解決から新規サービスの事業化までを推進しています。BedrockやChatGPTをはじめとする大規模言語モデルや各種マネージドサービスを活用し、PoCにとどまらない実装と価値創出を実現してきました。今後も、我々の生成AIプラットフォームに、新たなAIエージェントサービスを開発・拡充しながら、地域金融機関のDX・AI化を促進していただきます。 具体的な仕事内容 ・地域金融機関向け生成AIプラットフォームの開発・運用やプロンプト設計、Python実装 ・生成AIを活用した新規サービス企画・立ち上げ(プロンプト設計・Pythonによる業務ロジック実装を含む) ・LLMモデルの選定・評価、PoC推進。金融機関の実業務適用・事業化に向けたリード ・当社のビジネス企画チームや社内外ステークホルダーとの協働によるソリューション提案

株式会社NTTデータ

お客様企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、Teradata Vantageを活用したデータ活用基盤のデータエンジニア/クラウドエンジニア/PMとして、データ活用基盤の開発やお客様企業のデータ利活用の促進業務を実施します。 ●業務例 基本的にTeradata Vantageの活用を前提とし、またその他データ活用基盤に必要な様々な周辺製品/技術(クラウド各サービス、BI製品等)も活用して、以下のような業務を行います。 ・データ利用部門との課題定義および要件整理 ・データ活用基盤の設計・開発 ・データ活用基盤上のデータモデル設計・開発 ・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発 ・AIモデルの継続的なデリバリー(MLOps)を考慮した環境の設計・開発 ・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング

株式会社NTTデータ

組織情報 <組織のミッション> customer success enabler (顧客ビジネスの成功を牽引する) <職場環境> 本部、室のトップが全社的にも若い組織で、上司・部下関係なく議論が活発に行われ、風通しの良い、チャレンジをいとわない雰囲気です。 リモートワーク率は40%ほどで、Teamsのチャットや電話でコミュニケーションをとっています。(会議もほとんどがTeams会議です) 密なコミュニケーションをとったほうが良い期間は、豊洲出社で対面で議論しながら業務を進めます。 【職務の内容】 当組織はメガバンク、大手証券会社、大手信託会社など金融業界のTier1のお客様を持っています。 これらお客様の共通ニーズとし、データドリブン経営・データドリブン営業の実現があり、この高度な課題をNTTDとして解決する手段を提供しお客様ビジネスの拡大に貢献することが、私たち組織のミッションです。 また、Tier1顧客とのビジネスを通じてメソドロジとデータサイエンティストリソースをアセット(金融版デジタルサクセス)として整備し、金融分野全体への提供を目指します。 顧客のデータドリブン経営の実現、社内/顧客含めた人材育成、社内のデータ活用ビジネス拡大を一緒に推進してくれる仲間を募集します。 【具体的実施業務】 ①データ分析に関する経験、知見を駆使し、当事業部におけるデータ分析ビジネスの戦略、方針に対し専門家としての提言を行い、意思決定に関与する ②コンサルティング・データ分析案件での実務的な案件推進を担い、プロジェクト全体の推進と、データ活用領域のタスクをexpertとして対応 ③自身の持つ高度な知識の資料化と公開、講演を通じて、当社アセットとしての整備、及びそのアセットを活用した新規案件のプリセールスを実施。 ④各組織のステークホルダー(チームメンバー)に対してデータ分析、コンサルティングの考え方や実運営に関するノウハウを伝承し、後進育成を行う 【事例紹介】 大手銀行向けのデータプラットフォーム基盤構築後の活用推進(人財育成含む)の実施 【想定役職】 課長代理 , TG

株式会社はなまる

DWH(データウェアハウス)の構築および、各種業務システム・マーケティングツール間を繋ぐデータパイプラインの設計・開発を担当いただきます。 現在はDataSpiderを利用していますが、ツールの標準機能のみに頼らず、パフォーマンスを最大化させるためのクエリ実装や、品質を担保するためのデータマネジメント業務をお任せします。 ●データ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●ビジネスニーズに合わせた最適なデータモデルの設計、および基盤構築 ●DataSpider等のツールを活用した、各種業務システムやマーケティングツール間のデータ連携フロー構築 ●再実行性(冪等性)やエラー検知を考慮した、安全で堅牢なバッチ処理の設計・開発 ●大規模データ処理における、パフォーマンスを最大化するための高度なSQLの実装およびチューニング ●外部ツール・マーケティングツールとのデータ連携 ●データマネジメント・品質管理

Trust株式会社（トラスト）

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。 具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行 ・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装 ・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用 ・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援 ・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施 ・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応 ・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備 ・自社プロダクト(Trust GenGA/Trust TLanP)におけるデータ連携・検証支援 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトTrust GenGAを活用) ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトTrust TLanPを活用 ) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

Trust株式会社（トラスト）

職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

Trust株式会社（トラスト）

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 【プロジェクト体制】 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援(自社プロダクトTrust GenGAを活用) ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援制ラウンジでシアター投影等)

株式会社スカイウイル

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) ●案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

株式会社スカイウイル

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。