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株式会社プログデンス

【変更の範囲:会社の定める業務】) 大手SIerに常駐し、文教・官公庁向けシステムの大規模なインフラ基盤の設計・構築を 担当していただきます。 当社のPM/PL担当を中心としたチーム体制で上流から一貫して 案件を進めており、まずは設計・構築・検証の実務で技術スキルと経験値を高めて いただきます。 その後はPLやPMとして、SE担当と連携しながらプロジェクト推進の全体管理(進捗管理、 課題管理、体制管理等)を担い、若手メンバーを牽引するポジションへ進んでいただきま す。 対象はサーバOS(Windows/Linux)、各種ミドルウェア、仮想化基盤(VMware/HyperV)、 IaaS(AWS/Azure)までを扱います。 ●案件例 ・教育機関のシステム更改案件:プライベートクラウドからパブリッククラウドへの設計・構築・ 移行対応。 AWS、LAMP環境、Postfix、Ansible、BIG-IP、WAF等。 ・社団法人の社内システム更改:VMware上のサーバ群の設計・構築対応。 Active Directory、ファイルサーバ、Ansible等。

SCSK株式会社

●組織について 当部は、AIやクラウド技術を活用して企業のDX推進を支援する部署として、クラウドデータ活用基盤の導入に向けた企画・要件定義・設計・構築から、クラウドデータ活用サービスの企画・開発まで幅広く担っています。また、Oracle Databaseの導入企画・要件定義・設計・構築や、データベース関連サービスの開発にも積極的に取り組み、最新技術を活用した業務効率化・新規ビジネスモデル創出、さらには全社的なDX推進に寄与しています。 多様なバックグラウンドを持つメンバーが集い、生成AIやクラウドネイティブ開発をはじめとした先端技術に強みを持っている点も特徴です。社員一人ひとりが自らの挑戦を主導し、イノベーション創出に向けて知見を高め合う環境が整っており、技術者の育成とサービス品質の向上にも注力しています。 ●組織の業務・事例紹介 当部は、AIとクラウド技術を活用し、企業のDX推進を支援する部署として、クラウドネイティブ開発や生成AIを含む多様なソリューションを提供しています。 AWS、Google Cloud、Snowflake、Oracle Databaseなどの国内外のメガクラウドや先端技術を駆使し、信頼性の高いデータベース環境やデータ分析基盤の設計・構築・運用を通じて、お客様のビジネスニーズに応じた高度なITソリューションを提供します。 また、クラウドサービスを活用したデータ活用基盤の提供を通じ、クラウドDWH構築やダッシュボード開発を推進し、経営判断や業務効率化、新規ビジネスモデル創出を支援します。 部門横断のDX推進やAI人材育成、サービス品質向上にも力を入れており、サービス企画開発・営業企画・プリセールスなど幅広い業務を通じて、多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、企業競争力強化と持続的なデジタル変革に貢献します。 ●職務内容・担当業務 担当いただく業務内容は、データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、お客様のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などになります。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。 データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使してお客様の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っており、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ●役割・ポジション 技術職におけるリーダー候補またはメンバー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　マルチクラウドインテグレーション部

DATUM STUDIO株式会社

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

DATUM STUDIO株式会社

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

DATUM STUDIO株式会社

機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。 仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。 また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。 プロジェクト事例 ●製造業向け機器の故障予測モデル開発 ●機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ●金融業向け生成AIを活用した業務効率化 技術環境 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 ・データ・AI基盤を実現するためのアーキテクチャ検討・設計・構築 ・当社が代理店となっているパッケージ製品群の営業支援、導入、教育、製品サポート、ベンダーコントロールなど ・各製品・ソリューションを利用した案件の提案活動やプロジェクトの遂行 ・ビジネス企画、新規取り扱い製品の検討、及び立上げ ●開発環境・商材の説明・関連URL データ・AI基盤:　Databricks・Domo オンプレミス型DWH:　Dr.Sum データ分析ツール:　MotionBoard・Qlikhttps://www.scsk.jp/sp/mwbi https://www.scsk.jp/sp/databricks/ ●研修 ・各メーカーが提供するトレーニングを受講いただき、製品の概要を把握していただきます。 ・メーカーが提供する各種資格については、会社負担で受験いただくことができます。 ・OJTメンバーが対応している案件に入っていただき、業務経験を得ていただきます。

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

株式会社インフキュリオン

【ミッション】 「ユーザーサポート/サービスデスクのコアエンジン」として、以下を担っていただきます。 1.高度なヘルプデスク/サービスデスク運用 ・複雑化するSaaS・ゼロトラスト環境でのトラブルシューティング(対人対応だけでなく、原因の技術的な切り分けまで担う) ・資産管理・アカウント/権限管理などの定型業務の確実な遂行と、業務フローの標準化 2.自己解決率の向上とナレッジ基盤の整備 ・ITSMツールのデータを活用した業務分析・改善提案 ・Notionを核としたFAQ/ナレッジ基盤の整備・高度化による、全社員の自己解決率の向上 3.業務効率化・自動化への貢献 ・MDMを活用したキッティング自動化などの運用高度化 ・GAS/iPaaS(Workato等)を活用した、オンボーディング/オフボーディング等の業務プロセス改善・自動化 【利用ツール・環境】 ・グループウェア・コミュニケーション:Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Gather、Figjam、Backlog、esa ・ID管理・SaaS管理:Entra ID、YESOD、Josys、Keeper ・端末管理・資産管理:Intune、Jamf Pro/Connect、MaLion ・管理デバイス:Windows(70%)、Mac(30%)、iPhone ・セキュリティ・ネットワーク:CrowdStrike、Cato Networks、HENNGE、yamory、Seculio、PowerDMARC ・TSM・自動化・開発:FreshService、Workato、Zapier、kintone、Contentful、Cloudflare ・バックオフィス・業務系:freee、バクラク、SmartHR、WiMS、Sansan ・オフィス・ファシリティ:RECEPTIONIST、safie、Akerun、iDoors ・生成AI:Gemini Enterprise、Vertex AI、Notebook LM Pro、Slack AI、NotionAI ※その他生成AIも申請ベースで全社での利用実績多数あり 【組織体制】 ・部長:1名 ・コーポレートエンジニアリングチーム:8名、正社員+業務委託メンバーで構成

株式会社ホープス

業務内容 ￭仕事内容 データエンジニア/サイエンティストとして、以下の業務を通じてお客様の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きます。 <プロジェクト例> データ移行PJ:ETLツールを用いたIF(インターフェイス)開発 データ活用基盤構築PJ:RDB、DWH、DataLakeの設計・構築 データ分析PJ:BIツールによる可視化レポート作成、機械学習(Python、R等)、DeepLearningによるAI分析

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 主にネットワーク(WAN/LAN)、クラウド、セキュリティ、AI事業を推進するとともに、顧客課題の解決に向けたソリューション導入に関わる技術支援 【主な業務】 ・ネットワーク(WAN/LAN)、クラウド、セキュリティにおける技術支援(提案、要件定義、設計・構築)およびそれらに関わるプロジェクトマネジメント業務 ・法人向けソリューション提案における技術支援およびそれらに関わるプロジェクトマネジメント業務 【具体的な業務】 ① 下記ソリューションにおける提案、設計・構築、プロジェクトマネジメント業務 ・WAN/LAN(無線含む) ・SD-WAN/VPN/インターネット ・クラウド(Azure、AWS、GCP、OCIなど) ・セキュリティ(SWG、ZTNA、CASB、EDR、IDaaS) ・AIソリューション ② 法人向けソリューション提案およびプロジェクトマネジメント業務 ・お客さまへの課題提起/仮説提案およびヒアリング、要求仕様とりまとめ、要件定義、提案書作成、プレゼンテーション ・お客さまの業務の把握とAI利活用提案 ・お客さまとのリレーションの構築 ・提案事例や提案ノウハウの横展開 ●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】 特定の大手金融グループ全体に対し、AI・データ活用・クラウド・セキュリティなどを活用した提案・プロジェクト推進を行い、顧客の業務変革・事業成長を支援するとともに、当社のビジネス拡大(売上・利益の最大化)に貢献すること 【主な業務】 特定顧客企業(大手金融機関)に向けた以下の業務 ・経営層から現場担当者まで、さまざまなステークホルダーに対するソリューション提案 ・システム開発、ソリューション導入における要件定義、設計、構築、テストまでの工程マネジメントまたは技術担当 ・AI導入やデータ活用、DX推進を通じた顧客の推進支援 【具体的な業務】 ・顧客の経営・業務課題に応じた、AI、データ基盤、クラウド、セキュリティなど、多角的な領域におけるソリューション提案 ・案件受注後における、プロジェクトマネージャー(PM)または技術責任者としてのプロジェクトリード ・既存IT基盤(クラウド環境やセキュリティ体制)の拡張・高度化に向けた提案および推進

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SI&C

●プロジェクトのマネジメント業務 ●プロジェクト拡大、営業活動、顧客折衝、予算管理 ●プロジェクトメンバ管理(メンバの目標設定、1on1、評価) ●クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●スケーラビリティと拡張性の最適化 ●ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ●要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ●柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ●クラウドネイティブなシステムの導入 ●SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築 等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 【その仕事をすることでキャリアにどんなプラスになるか】 ・クラウドの上級アーキテクトへ成長できるパスが用意されています。 ・レガシーなシステムは取り扱っておらず、最新のスキルを身につけることができます。 【役割イメージ】 ●プロジェクトリーダー:自身の業務だけでなく、プロジェクト成功に向けての提案や4～5名の業務上の課題を把握し、解決に向けて施策・実行できる ●プロジェクトマネージャー:10名以上の組織運営やプロジェクトの目標を達成(クライアントの課題解決も含む)できるようにリードできる。 【キャリアパス】 ●テックリード ・プロフェッショナル ・組織マネージャーなど

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

株式会社スカイウイル

大手企業を中心とした、各種ローコード/ノーコードプラットフォームの導入・拡張プロジェクトにおいて、要件定義から実装、運用設計まで一気通貫でご担当いただきます。 ●「最短・最良」の実装提案 顧客の業務要件を分析し、ツールの標準機能とスクラッチ開発(独自実装)のバランスを最適化しながらシステムを構築します。 ●詳細設計・機能開発 標準機能では補いきれない複雑なビジネスロジックや外部システムとの連携について、JavaScript、GAS、APIなどを活用して実装します。 ●マルチプラットフォームでの展開 Power Platform、Salesforce、kintoneなど、ご自身の得意な領域からスタートし、徐々に他プラットフォームやAIエージェントを組み合わせた次世代型ソリューションの構築にも携わっていただきます。 ●チーム開発の推進 3～5名程度のチームで、互いにコードレビューやナレッジ共有を行いながら、品質の高いプロダクトを開発します。※マネジメント志向の方には、若手育成やチームリードもお任せします。 ※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 開発環境・使用ツール ●主要プラットフォーム : Power Platform、Salesforce、kintone、ServiceNow など ●技術・言語 : JavaScript、SQL、REST API、[Python]など ●AI・開発支援 : [GitHub Copilot、Cursor、Dify]など ●インフラ・基盤 : [Azure、AWS、Git]など ●その他 : [Teams、Slack、Jira]など 得られるキャリアパス 「このツールしか使えない」というオペレーター的な立ち位置に留まらず、自律的で市場価値の高いキャリア形成を支援します。 ・ハイブリッド開発者への進化 ローコード開発を起点に、API設計、フロントエンド技術、データベース連携などの「基礎的なエンジニアリング能力」を深め、ツールの枠を超えた開発者へとステップアップできます。 ・領域の拡張 AI駆動型開発やデータ基盤構築(Snowflake等)など、最新技術とローコードを掛け合わせた新しい領域にチャレンジできます。 ・技術共有のハブとして 組織を横断した「技術交換会」などを通じて、エンジニア同士でフラットに知見を交換し合える文化があります。ゆくゆくは技術のスペシャリストや、業務改革(BPR)を伴走支援するITコンサルタントへの道も開かれています。

株式会社SI&C

【職務内容例】 ・クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ・スケーラビリティと拡張性の最適化 ・ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ・要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ・柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ・クラウドネイティブなシステムの導入 ・SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築　等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 　環境:AWS、GoogleCloud 　内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 　範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 　環境:Azure 　内容:社内システムのクラウド化移行 　工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 　環境:AWS 　内容:ECサイトのデータ基盤構築 　工程:企画/設計～リリース/保守

株式会社SI&C

●プロジェクトのマネジメント業務 ●プロジェクト拡大、営業活動、顧客折衝、予算管理 ●プロジェクトメンバ管理(メンバの目標設定、1on1、評価) ●クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●スケーラビリティと拡張性の最適化 ●ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ●要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ●柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ●クラウドネイティブなシステムの導入 ●SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 【役割イメージ】 ●プロジェクトリーダー:自身の業務だけでなく、プロジェクト成功に向けての提案や4～5名の業務上の課題を把握し、解決に向けて施策・実行できる ●プロジェクトマネージャー:10名以上の組織運営やプロジェクトの目標を達成(クライアントの課題解決も含む)できるようにリードできる。 【キャリアパス】 ●プロジェクトリーダー ・テックリード ・プロフェッショナル ・プロジェクトマネージャー ・組織マネージャーなど

株式会社SI&C

当社が展開するクラウドネイティブサービスのアプリケーション開発において、主に設計・実装・テスト・運用などを担当していただきます。 モダンなクラウド技術を活用し、先進的なシステム開発に携われる環境です。 ・ AWS、Azure、Oracle Cloudなどのクラウド環境上でのアプリケーション設計・開発・運用 ・ Docker、Kubernetesなどコンテナ技術を用いたシステム構築 ・ CI/CDパイプラインの設計・構築・運用(GitHub Actions、CodePipelineなど) ・ AWS Lambda等を用いたサーバーレスアーキテクチャの開発 ・ Databricks、Snowflakeなどのクラウドデータ基盤と連携したアプリケーション開発 ・ インフラエンジニアやセキュリティエンジニアと連携し、安定性・セキュリティを考慮した開発の実施 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 4.IPO準備企業向け、WEBサイトクラウドシフト 環境:OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 内容:公開WEBサイトのクラウドシフト 工程:要件定義～リリース/保守

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)

JAPAN AI株式会社

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

ケースワイズコンサルティング株式会社

●職務内容 外資系大手コンサル出身の代表が率いる同社は、技術力に定評があります。 同社はITコンサルティングとシステム開発を内製化し、一貫したサービスを提供しています。 大手SIerが携わる企画構想段階から担当するコンサル案件、プライム案件を継続受注しています。 未経験入社者の育成力にも優れ、組織力が向上しています。 当社では、AI技術を活用したサービス開発・業務改善を推進するため、AIエンジニアを募集しています。 本ポジションでは、機械学習や深層学習を用いたモデルの設計・開発・運用を中心に、データの収集・前処理・分析を通じて、より高精度な予測や分類を実現していただきます。 また、課題解決に向けたAIソリューション提案・実装など、技術力だけではなくコミュニケーション力も活かせるポジションです。 ●ポイント ・最先端のAI技術に触れられる環境 ・大規模データを活用した実践的なプロジェクトに参画できる ●具体的な事例 大手SIer向けチャットボット導入に伴う、カスタマイズやAPI開発に携わることができます。 LLMのモデル変更及び変更後の生成結果確認。環境整備など。 ※変更の範囲:会社の定める業務

アクシスコンサルティング株式会社

●社内システム開発・保守の技術リード ・業務システム、iPaaS、データ基盤、ポータルサイト等における設計、実装、コードレビュー ・既存システムの保守性、拡張性をふまえた改善提案、技術的負債の整理 ・障害、不具合、性能課題などに対する原因分析、対応方針の策定、実行支援 ●システム間連携・アーキテクチャ設計 ・Workato等のiPaaSを活用したシステム間連携の設計、実装、レビュー ・Salesforce、業務システム、データ基盤、ポータルサイト等をまたぐ連携設計 ・全体アーキテクチャを踏まえた技術選定、設計方針、実装方針の整理 ●ベンダーコントロール・技術レビュー ・開発ベンダー、外部パートナーとの技術領域における折衝、調整 ・ベンダー成果物に対する設計レビュー、コードレビュー、品質確認 ・社内側の技術判断者として、課題の切り分け、対応方針の提示、合意形成を支援 ●データ、AI、DX施策への技術支援 ・Snowflake、TROCCO等を用いたデータ分析基盤の構成・処理内容の管理、改善支援 ・AI、データ活用施策における技術検討、実装支援、業務適用の推進 ・DX施策に関する技術論点の整理、マネジメント層・ステアリングコミッティ向け報告支援 <関わる領域> ●業務システム ・iPaaS(Workato) ・データ分析基盤(Snowflake、TROCCO、Tableau) ・会員向けポータルサイト ●iPaaS(Workato) ・業務改善に向けたAI活用 ・AIマッチング等の事業支援施策 ・既存業務、既存システムへのAI活用の取り組み ※Salesforceは業務システムの一つとして利用しており、特定製品への深い依存よりも、周辺システムを含めた全体像の理解と連携設計・実装の視点を重視しています。

日本ビジネスシステムズ株式会社

お客さまのデータ利活用のため、データ分析基盤の構築、BI レポートの開発を行います。 データ分析基盤構築では、主に Microsoft Azure の製品を用いたデータの統合・蓄積・加工を担う一連のシステム群の要件定義から構築・開発、保守・運用を行います。 BI レポート開発では、Microsoft Power BI を用いた BI レポートの要件定義から開発、保守・運用を行います。 分析基盤構築や BI レポートの導入を検討中のお客さまに対する提案や BI レポートのモックアップ開発などを行います。 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ・AWS、オンプレミスでの Hadoop、Snowflake などを使ったデータパイプラインの実装 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発 <プロジェクト事例> ・大手総合商社:BS / PL などデータを収集・蓄積するデータ分析基盤構築、Power BI レポートの開発 ・外資系衣料系ブランド:在庫/売上の把握などのデータ分析基盤の構築、Power BI レポートの開発 ・大手消費財メーカー:社員の働き方の見える化のため Power BI レポートの開発 ・大手出版社:各店舗 POS ・ Web 販売データを収集・蓄積するデータ分析基盤構築と Power BI レポートの開発

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 ●パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 ●データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 ●バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 ●収集したデータ、処理済みデータを保存●活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 ●センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 ●インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。 開発環境 ●クラウド:AWS ●開発言語:Kotlin、Python、TypeScript ●フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform ●SaaS:Auth0、Vercel

株式会社フライウィール

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

株式会社TRAILBLAZER

JR西日本の観光ナビ「tabiwa(タビワ)」をはじめとする、モビリティ・観光プロダクトの成長を支える「シニア・データサイエンティスト(マネージャー)」を募集します。分析設計から施策提言までを主導し、プロダクト戦略に直接寄与する役割です。 【具体的な業務内容】 ●分析戦略の策定 プロダクトのKPI/KGI設計、および仮説検証・因果関係まで考慮した効果検証。 ●横断的な調整業務 JR各部、NTA(日本旅行)、開発ベンダー等との複雑な利害調整および推進。 ●チームビルディング メンバーの分析品質向上、知見の共有、組織開発への積極的な関与。 ●Webマーケティング支援 広告効果分析やユーザー行動分析に基づくグロース施策の提案。 【プロジェクト例】 ●観光領域 ・KPI管理ダッシュボードの作成 ・観光アプリ利用者のユーザー分析及びペルソナ推定/ ・旅行商品レコメンドエンジンの提案 ・旅行商品のプライシング適正化(ダイナミックディールの提案) ●鉄道関係の事例 ・アンケート及びデプスインタビューの定性的なデータと、乗降者データを組み合わせた観光列車のポジション分析及び事業開発に関わるロードマップの提案。