【リモートワーク可】ITコンサルティング業界の年収1000万円以上の転職・求人情報(4ページ目)

インフラチームのシニアコンサルタントとして、チームリードをお任せします。具体的にはインフラ環境の構想策定から設計、および構築、運用支援を行っていただきます。また、Microsoft社のクラウドサービス（Azure、M365）やAWS、GCPなどのパブリッククラウドサービスを利用したインフラ領域のプロジェクト推進やセキュリティ関連プロダクトの導入などを担っていただきます。【採用背景】組織の基盤が出来上がった今、第二創業期としてプロジェクトのデリバリー体制を強固にするため【具体的な業務内容】インフラ領域におけるITコンサルティング業務全般。　└ITインフラの次期デザインや、中長期的な視点での構想策定　└プロジェクト管理（PM/PMO）　└システム基盤の要件定義・構築　└システム運用のアウトソーシングやシステム部の運用支援　└システム初期導入後の顧客支援　等【案件/顧客について】■プライム案件比率：9割■クライアント規模大手企業（上場企業及びそれに準ずる企業）：9割　その他：1割■クライアント業種・素材/エネルギー：3割　・通信/ハイテク：3割・製造/小売り：2割　・金融/その他：2割【組織について】■Unit：4領域・業務/IT（企画構想 / PMO / 基幹）　・DX　・GRC　・SRE / 運用立上げ■Section：3領域・金融　・開発 / 保守 / 運用　・セールス■働きがいを大切にする・GPTWが運営する「働きがいのある会社2023」ランキングベスト100選出https://zein.jp/2023/02/09/gptw2023/★同社の強み■顧客に寄り添い成果を追求顧客ごとに異なる成功の形を実現させるため、支援の範囲を限定せず、顧客ニーズ/異業界の知見/社会トレンドを積極的に融合させた提案を行います。柔軟な適応力で顧客ごとの最適な成果を追求しながら、長期のパートナーシップで本質的な成功を牽引します。■高品質なデリバリーを完遂「コンサルタント×エンジニア」のスキルミックスなプロフェッショナルが、最後までやりきる強い意志を持って汗をかき、プロジェクトを推進します。経営とテクノロジーを分断しない一気通貫の支援により、高品質/コスト効率/スピーディーな期待値を超えるデリバリーを実現します。■豊富な実績とソリューション多様なプロダクト導入実績やシステムの開発実績があり、豊富なテクノロジーのノウハウを有しています。これらを活かしたパートナー・エコシステムの構築により、複雑な顧客ニーズに対して、豊富な知見と技術を掛け合わせた合理性/客観性のある柔軟な対応を行います。

【期待する役割】プロシアITマネジメントのコンサルタントとして、クライアント企業様のPM支援やPMO、プロジェクト推進を担っていただきます。【職務内容】・プロジェクト目標設定における会議体ファシリテーション、プロジェクト憲章の作成・WBS/ガントチャート他ツール類を利用したプロジェクト計画の立案・プロジェクト実行におけるスケジュール/コスト/リスク/品質管理の実践・プロジェクト終結時におけるプロジェクト終了書の作成、教訓のドキュメント化・各プロセスにおけるステークホルダーマネジメント対応（各種調整対応を含む）※受託範囲に応じ、業務内容・関与レベルは変動いたします。【募集背景】案件拡大に伴う増員

・データ分析コンサルティング・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用）・レコメンドエンジン開発・Google広告自動化開発・統計を利用したビジネス支援データサイエンティストとして高みを目指しませんか？大手企業との直取引が多いことで、成長できる質の高いデータ分析案件が多くあります。色んなデータを幾つもの機械学習モデルで分析し、良い結果報告をしてクライアントの成功を一緒に導きましょう。データサイエンス一筋30年のキャリアを持つ先輩社員からスキルを学んで成長してください。＜具体的な仕事内容＞▼ データ分析設計・データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成・コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定・「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認▼ データ分析・データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築・データ加工を行い、データマートを作成・データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築・基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。※Alteryx、SAS、Modelerなど分析ツールを使用することがあります。▼ レポーティング・基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。　└基礎集計から何が明らかになったのか？　└どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか？　└それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか？そこから何か新しい発見があるか？　└構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか？といった内容をレポーティングします。＜プロジェクト事例＞需要予測：食品の詳細カテゴリ別に天候データやイベントデータを付加した多変量時系列モデル構築・組み込み・クライアント報告異常検知：自動車の販売後の不具合情報の解析によるリコール等重大な不具合の早期発見モデルの構築・クライアント報告類似度演算：Web求人広告の詳細ページをGoogle Analytics 360のログ、自社データを活用し、レコメンドエンジン構築・クライアント報告画像解析：SNSに投稿されたイメージがどのようなシーンかどうか判別する処理をトピックモデルにより構築 ・クライアント報告◎自分のキャリアを技術に特化しても良し、マネジメントに特化しても良し！◎とにかくデータ分析の技術を磨きたい方は分析に没頭できますし（機械学習エンジニア）、チームマネジメントやクライアントとの折衝に興味がある方はデータ分析コンサルタントへのステップアップも可能です。希望や適性に合わせて自らのキャリアを選択できます。